採用から退職までの従業員ライフサイクルを改善

6ステップガイドでADP Workforceの効率化を実現
採用から退職までの従業員ライフサイクルを改善
プロセス: 採用から退職までの従業員ライフサイクル
システム: Adp Workforce

ADP Workforceにおける採用から退職までの従業員ライフサイクルを最適化

弊社のソリューションは、従業員のジャーニーのあらゆるステップを可視化・分析します。これにより、ボトルネックの特定、無駄なステップの発見、あるべきワークフローからの逸脱を明らかにします。このプロセスにより、遅延やコンプライアンス上の課題につながる非効率性を特定します。今すぐ、より効率的で合理的なHRプロセスへの道のりを始めましょう。

事前設定されたデータテンプレートをダウンロードし、一般的な課題を解決して、効率化の目標を達成しましょう。6段階の改善計画に従い、データテンプレートガイドを参考にしながら業務を変革してください。

詳細な説明を表示

Adp Workforceにおける従業員ライフサイクルを最適化する理由

従業員のライフサイクルは、採用から最終的な退職や離職に至るまで、あらゆる組織において基本的かつ複雑な一連のプロセスを構成します。効果的に管理することで、従業員エクスペリエンスの向上、コンプライアンスの確保、業務効率の向上に貢献します。しかし、明確な可視性がない場合、組織は採用期間の長期化、非効率なオンボーディング、一貫性のないパフォーマンス管理、コンプライアンス違反の恐れがある退職手続きといった深刻な課題に直面しがちです。これらの非効率性は、運用コストの増加、従業員離職率の上昇、潜在的な規制リスクにつながる可能性があります。Adp Workforceのような、多数のアクティビティとデータが集約されるシステムにおいて、これらのプロセスの真のフローを理解することは、戦略的な人事管理と全体的なビジネスの健全性にとって極めて重要です。

採用から退職までの従業員ライフサイクルを最適化することは、単に物事を迅速化するだけでなく、すべての従業員にとって一貫性があり、コンプライアンスを遵守し、サポート体制の整ったジャーニーを創出することでもあります。プロセスが不透明な場合、ボトルネックは目に見えない形で存在し、バックグラウンドチェック、給与設定、あるいは円滑な昇進といった重要なアクティビティに遅延を引き起こす可能性があります。これは従業員エクスペリエンスに影響を与えるだけでなく、人事リソースに負担をかけ、戦略的な取り組みから場当たり的な対応へと注意をそらしてしまいます。これらの非効率性を特定し解決することは、優秀な人材の確保、管理コストの削減、そして組織の俊敏性と競争力を維持するために不可欠です。

プロセスマイニングが採用から退職までのジャーニーをどのように照らし出すか

プロセスマイニングは、Adp Workforce内で採用から退職までの従業員ライフサイクルがどのように機能しているかを真に理解するための、強力なデータドリブンなアプローチを提供します。憶測や伝聞に頼るのではなく、プロセスマイニングはAdp Workforceシステムのイベントログを使用して、各従業員の実際のジャーニーを再構築します。これにより、「求人票作成済み」から「退職手続きタスク完了」まで、従業員がたどるすべてのステップを視覚化し、意図したプロセスフローから実際にどのような経路をたどっているのか、その多様性や逸脱を明らかにすることができます。

「オファー提示済み」、「バックグラウンドチェック開始済み」、「人事評価実施済み」、「退職手続き開始済み」といったアクティビティを分析することで、プロセスマイニングは遅延、手戻り、コンプライアンス違反の正確な瞬間を特定できます。これにより、「オファーは迅速に承諾されているか、それとも大幅な遅延があるか?」「新入社員を必要なすべてのシステムへオンボーディングするのに実際にどのくらい時間がかかるか?」「すべての部門で人事評価は予定通りに行われているか?」といった重要な疑問に答えるのに役立ちます。この深い可視性により、採用活動における隠れたボトルネックを発見し、オンボーディングプログラムの有効性を評価し、キャリアの進捗を監視し、退職手続きの効率を評価することができます。この包括的な視点は、「採用から退職までの従業員ライフサイクルを効果的に改善する方法」を知る上で不可欠です。

人事業務を強化するための主要な改善領域の特定

プロセスマイニングをAdp Workforceデータに適用することで、従業員ライフサイクル全体で最適化の余地がある特定の領域が浮き彫りになります。これにより、以下のような改善点を特定するために必要なインサイトが得られます。

  • 採用とオンボーディングの効率化: 候補者ソーシング、面接スケジュール調整、オファー承認、バックグラウンドチェックにおける遅延を特定します。新入社員がより早く生産的になるよう、オンボーディングタスクの順序を最適化します。開始時における「採用から退職までの従業員ライフサイクル」全体のサイクルタイムを短縮します。
  • パフォーマンスと育成の最適化: 人事評価、研修の割り当て、昇進プロセスの一貫性と適時性を分析します。キャリアの進捗を妨げたり、従業員の不満につながるパターンを発見します。
  • コンプライアンスと一貫性の確保: 給与調整、役割変更、退職といった重要なアクティビティにおける標準業務手順からの逸脱を検出します。規制遵守を維持し、リスクを低減するために、必要なすべてのステップが実行されていることを確認します。
  • 退職手続きの効率改善: 退職面談、資産回収、最終給与処理にかかる実際の時間を把握します。従業員の退職時に遅延を引き起こしたり、管理上の負担を生み出すボトルネックを特定します。

これらの特定の領域を理解することで、自動化、ポリシー調整、人事チームおよびマネージャーへのトレーニングの改善を通じて、的を絞った変更を実施できます。

測定可能な成果と戦略的メリットの実現

Adp Workforceからのインサイトによって推進される、採用から退職までの従業員ライフサイクルにおけるプロセス最適化の力は、具体的なビジネス上のメリットへとつながります。

  • サイクルタイムの短縮: 求人票作成から採用まで、そして採用から完全な生産性達成までの時間を大幅に短縮します。すべての段階で「採用から退職までの従業員ライフサイクルのサイクルタイムを削減する方法」における直接的な改善が見られます。
  • コスト削減: 手作業を最小限に抑え、人事スタッフの残業を削減し、長期的な欠員や高い離職率に伴うコストを低減します。
  • コンプライアンスの強化: 社内ポリシーと外部規制の遵守を確保し、罰金や法的課題のリスクを低減します。すべてのアクションに対する明確な監査証跡が得られます。
  • 従業員エクスペリエンスの向上: 従業員のために、より円滑で支援的なジャーニーを創出し、満足度、エンゲージメント、定着率の向上につながります。
  • データドリブンな意思決定: 人事リーダーに具体的なデータを提供し、リソース配分、ポリシー変更、テクノロジー投資に関する情報に基づいた戦略的な意思決定を可能にします。

これらの成果は、組織が人事を受動的な管理機能から、ビジネスの成功を推進するプロアクティブな戦略的パートナーへと変革する力を与えます。

採用から退職までのプロセス最適化ジャーニーを始める

Adp Workforceにおける採用から退職までの従業員ライフサイクルを理解し、改善することは、真のプロセス可視性を得ることから始まる継続的なジャーニーです。プロセスマイニングは、オペレーションを想像通りではなく、あるがままに把握するための客観的な視点を提供します。この強力な分析ツールを活用することで、推測に頼るのではなく、データに基づいた改善策を実施し、真に測定可能な価値をもたらすことができます。従業員ジャーニーを最適化し、業務効率を高め、より堅牢でコンプライアンスを遵守し、従業員中心の人事機能を構築する機会をぜひ活用してください。

採用から退職までの従業員ライフサイクル HRプロセス最適化 タレントアクイジション オンボーディングプロセス 業績評価 従業員のオフボーディング HRコンプライアンス HR効率 エンプロイーエクスペリエンス HR運用

よくある問題と課題

影響を与えている課題を特定する

Adp Workforce環境における採用期間の長期化は、優秀な候補者の競合他社への流出、重要なポジションの未充足、運用コストの増加につながります。これらの遅延は、多くの場合、候補者ソーシング、面接スケジュール、またはオファー承認におけるボトルネックに起因し、事業の生産性と成長に直接影響を与えます。ProcessMindは、採用から退職までの従業員ライフサイクル全体を可視化し、採用プロセスが停滞する正確な段階を特定します。アクティビティ期間と引き継ぎを分析することで、遅延の根本原因を特定し、採用を加速して人材をより迅速に確保するための具体的な改善を可能にします。

Adp Workforceにおける一貫性のない、または遅延したオンボーディング体験は、従業員の初期段階でのエンゲージメント低下、生産性の低迷、そして入社1年以内の離職率増加につながる可能性があります。給与設定、福利厚生登録、または必須トレーニングの割り当ての遅延は、新規採用者が迅速にチームの生産的なメンバーになる能力を阻害し、悪い第一印象を与えます。ProcessMindは、採用から退職までの従業員ライフサイクルにおける従業員オンボーディング中に実際に実行されたステップをマッピングし、標準経路からの逸脱点と非効率な領域を明らかにします。これにより、プロセスを標準化し、すべての重要なステップが期日通りに完了することを確実にし、新規採用者の体験を向上させることができます。

Adp Workforceにおける人事評価の実施における頻繁な遅延は、タイムリーなフィードバックを妨げ、従業員の成長を阻害し、士気と定着率に影響を与える可能性があります。評価が予定通りに完了しない場合、目標設定、スキル開発、給与調整の機会を逃し、従業員エンゲージメントやHRポリシーへのコンプライアンスに影響を及ぼします。ProcessMindは、パフォーマンス管理サイクルにおけるボトルネックを明らかにし、評価がどこで滞っているか、遅延の原因となっている担当者は誰か、そして採用から退職までの従業員ライフサイクルにおける全体的な従業員開発への影響を特定します。これにより、積極的な介入とプロセス最適化が可能となり、タイムリーで効果的なフィードバックを確実にします。

昇進や社内異動などの役割変更の処理は、Adp Workforceにおいて複雑で一貫性のないプロセスを伴うことが多く、管理上の負担や従業員の不満につながります。非効率なルーティングや重複する承認は、従業員の新しい役割への移行を遅らせ、その生産性と満足度に影響を与える可能性があります。ProcessMindは、採用から退職までの従業員ライフサイクル内での役割変更時に取られたすべてのパスを透明性の高いビューで提供し、最適なプロセスからの逸脱や不要なステップを特定します。これにより、これらの重要な移行を標準化および効率化し、処理時間を短縮し、従業員体験を向上させることができます。

Adp Workforceにおける非効率的またはコンプライアンス違反の退職プロセスは、組織を重大なセキュリティリスク、法的責任、および評判の損害に晒す可能性があります。資産回収、システムアクセス取り消し、最終支払い処理などの重要なステップが見落とされたり遅れたりすると、潜在的なデータ漏洩や規制上の罰則につながる恐れがあります。ProcessMindは、Hire to Retire - Employee Lifecycleの退職フェーズにおけるあらゆる活動を綿密に追跡し、コンプライアンスやセキュリティを危うくする可能性のある欠落または遅延したステップを特定します。これにより、組織は標準化された、準拠した安全な退職プロセスを強制し、リスクを効果的に軽減することができます。

高い従業員離職率は運用コスト、チームの士気、生産性に直接影響を与えますが、Adp Workforceデータ内で正確な根本原因を特定することは困難な場合があります。従業員が離職する理由を理解せずに、組織は効果的な定着戦略を実施することに苦慮し、採用と研修費用が継続的に発生する悪循環に陥ります。ProcessMindは、採用から退職までの従業員ライフサイクル全体を分析し、従業員の離職ポイントと、研修、昇進、パフォーマンスレビューなどの先行するアクティビティや属性を関連付けます。この詳細な分析により、離職に寄与するパターンと具体的なタッチポイントが明らかになり、定着率を改善するためのターゲットを絞った介入が可能になります。

Adp Workforceの採用プロセスにおいて、バックグラウンドチェックの開始や完了が遅れると、採用に要する時間が大幅に延び、候補者の離脱や重要な役職の空席期間が長引く可能性があります。これらのボトルネックは、手作業による引き継ぎ、部門間のコミュニケーション不足、あるいはサードパーティのサービスプロバイダーとの問題によって発生することが多く、採用効率に直接的な影響を与えます。ProcessMindは、人材採用から退職まで(Hire to Retire)の従業員ライフサイクルにおけるバックグラウンドチェック活動のフローをマッピングし、遅延の原因となっている具体的なステップと担当者を特定します。この可視化により、組織はプロセスを合理化し、待機時間を短縮し、資格のある候補者の採用を加速することができます。

Adp Workforceにおける新入社員の給与計算設定におけるエラーや遅延は、従業員満足度の著しい低下、管理業務の手戻り、潜在的なコンプライアンス問題を引き起こす可能性があります。給与情報の誤り、福利厚生への加入遅延、または初回支払いの漏れは、新入社員の従業員体験や組織への信頼に深刻な影響を与え、緊急の手動修正が必要となることがよくあります。ProcessMindは、人材採用から退職まで(Hire to Retire)の従業員ライフサイクル内での給与計算設定活動を追跡し、不一致が発生する箇所や、プロセスが最適な経路から逸脱している箇所を明らかにします。この分析により、エラーを排除し、正確な給与計算開始を加速し、新入社員がスムーズな財務スタートを切れるように支援します。

Adp Workforceにおける必須および役割別トレーニングの一貫性のない、または遅延した割り当ては、従業員の成長を阻害し、業務パフォーマンスに影響を与え、潜在的なコンプライアンスリスクを生み出す可能性があります。従業員が必要なトレーニングをタイムリーに受けていない場合、スキルギャップ、生産性の低下、および規制要件の順守における困難につながる可能性があります。ProcessMindは

Adp Workforceにおける採用から退職までの従業員ライフサイクル全体で頻繁に発生する手作業による介入と手戻りは、貴重なHRリソースを消費し、運用コストを大幅に増加させます。これらは多くの場合、プロセス例外、データ不一致、または自動化の不足から生じ、HRスタッフを戦略的なイニシアチブから対症療法的な問題解決へとシフトさせます。ProcessMindは、HRプロセス内の手作業アクティビティ、手戻りループ、および例外処理のすべてのインスタンスを特定します。これらの隠れたコストと非効率性を明らかにすることで、自動化とプロセス標準化の機会を特定し、HRチームをより影響力のある業務に集中させることができます。

ADP Workforce内のさまざまな採用チャネルの有効性が明確に把握できない場合、組織は質の低い候補者を生み出す、または採用に時間がかかるチャネルに過剰な費用を費やす可能性があります。このインサイトの欠如は、予算配分の非効率化と人材獲得の遅延につながり、採用の全体的なコストと速度に影響を与えます。ProcessMindは、

Adp Workforceにおけるオファー延長や給与設定などの重要なHRプロセスで、サービスレベル契約(SLA)を遵守できない場合、従業員体験の低下や内部運用上の問題を引き起こす可能性があります。これらのコンプライアンス違反は、問題が発生するまで見過ごされがちであり、パフォーマンスギャップに積極的に対処し、サービス品質を維持することが困難になります。ProcessMindは、採用から退職までの従業員ライフサイクル全体で、事前定義されたSLA目標への準拠を監視し、プロセスステップが割り当てられた時間を超過するあらゆるインスタンスを強調します。この即座な可視性により、根本原因分析と積極的な調整が可能になり、一貫したサービス提供とコンプライアンスを確実にします。

代表的な目標

成功の定義を明確にする

採用から退職までの従業員ライフサイクルにおいて、求人募集から内定承諾までの期間を短縮することは極めて重要です。これは、優秀な人材をより迅速に確保し、HR運用コストを削減し、候補者体験を向上させることで、従業員の即戦力化と生産性に直接影響します。ProcessMindは、ADP Workforceにおける採用プロセス全体のパスを可視化し、正確な遅延やばらつきを特定します。これにより、ボトルネックを引き起こしている特定のステップや部門をピンポイントで特定でき、ターゲットを絞った介入によってサイクルタイムを20~30%短縮し、タレントアクイジションにおいて競争優位性を確保することが可能です。

人材採用から退職まで(Hire to Retire)の従業員ライフサイクルにおいて、すべての新入社員に対し、一貫性があり、効率的で、コンプライアンスに準拠したオンボーディング体験を提供することは極めて重要です。これにより、早期離職を減らし、従業員満足度を向上させ、初日からすべての規制コンプライアンスおよび社内コンプライアンスチェックが満たされることを保証します。ProcessMindは、Adp Workforce内のすべてのオンボーディングバリアントを発見し、非標準的な経路やコンプライアンス違反を浮き彫りにします。成功したオンボーディングジャーニーとそうでないものを比較することで、統一された最適なプロセスの設計と施行が可能になります。

設定された期限内に一貫して人事評価を完了することは、採用から退職までの従業員ライフサイクルにおける従業員のエンゲージメントと育成を向上させます。タイムリーなフィードバックは、従業員の成長、個人の目標と組織目標の連携、継続的な改善文化の醸成にとって不可欠です。ProcessMindは、Adp Workforce内の人事評価サイクルを監視し、期日が近い、または過ぎた評価にフラグを立てます。これにより、マネージャーの業務負荷やシステム連携など、遅延の根本原因が明らかになり、プロアクティブな管理とプロセス調整を通じて95%以上の期日内完了を確実にします。

採用から退職までの従業員ライフサイクルにおいて、新しい役割や部門へ異動する従業員のためのプロセスを簡素化し加速することは重要です。合理化されたプロセスは、管理負担を軽減し、従業員の移動性を向上させ、円滑な移行を保証することで、人材定着と内部成長に貢献します。ProcessMindは、ADP Workforce内の役割変更パスのすべてのバリエーションをマッピングし、不要なステップ、手戻り、または遅延を特定します。これにより、単一の効率的なベストプラクティスプロセスを設計し実施することが可能になり、サイクルタイムを最大30%削減し、移行中の従業員体験を向上させることができます。

採用から退職までの従業員ライフサイクルにおける従業員の退職手続きにおいて、すべての法的、規制上、セキュリティ上の要件が満たされていることを保証することは極めて重要です。これにより、リスクを軽減し、企業資産を保護し、データセキュリティを確保し、従業員が退職した後もポジティブなブランドイメージを維持できます。ProcessMindはAdp Workforceにおける退職フローを可視化し、義務付けられたコンプライアンスステップからの逸脱を強調します。これにより、見落とされたセキュリティチェックや不完全なタスクシーケンスを特定し、完全に準拠した安全な退職プロトコルの徹底と、潜在的な責任の軽減を可能にします。

「Hire to Retire」(採用から退職まで)の従業員ライフサイクル全体にわたる離職の根本原因とプロセス関連要因を理解することは不可欠です。離職に関するインサイトを得ることで、定着戦略の改善、関連する採用コストの削減、より安定した人員構成の構築に役立ちます。ProcessMindは、遅れた昇進やパフォーマンスレビューの頻度など、ADP Workforceのプロセスパスと属性を従業員の在職期間や退職データと関連付けます。これにより、高い離職率につながるパターンや特定のプロセス体験を明らかにし、定着率を10~15%改善するための的を絞った介入を導きます。

Hire to Retire - Employee Lifecycleの採用フェーズにおけるバックグラウンドチェックにかかる時間を最小限に抑えることは、効率性にとって極めて重要です。迅速なチェックは採用までの時間を短縮し、デューデリジェンスを損なうことなく候補者体験を向上させ、有資格者が迅速に確保されることを確実にします。ProcessMindは、Adp Workforceの採用プロセス内のバックグラウンドチェック活動を分離し、その期間と依存関係を分析します。遅延を引き起こす特定のベンダー、地域、または活動シーケンスを特定し、待機時間を25%削減し、採用を加速するための集中的な最適化を可能にします。

人材採用から退職まで(Hire to Retire)の従業員ライフサイクルにおいて、新入社員の給与計算設定や従業員情報の変更時に、正確かつタイムリーな給与計算設定を保証することは不可欠です。給与計算の誤りは、従業員満足度や信頼に直接影響を与え、人事部門や財務部門に大幅な手戻り作業を発生させ、非効率性を引き起こす可能性があります。ProcessMindは、Adp Workforceにおける給与計算設定プロセスを追跡し、食い違いにつながる一般的なエラーポイントや標準経路からの逸脱を特定します。これにより、エラー率を90%以上削減し、従業員が初日から正しく給与を受け取れるよう、完璧なプロセスの徹底を支援します。

人材採用から退職まで(Hire to Retire)の従業員ライフサイクルにおいて、すべての従業員が適切かつ必要な研修を一貫してタイムリーに受けることは極めて重要です。一貫性のある研修は、スキル開発を促進し、コンプライアンスを維持し、組織全体の生産性を向上させ、長期的な成長を支えます。ProcessMindは、Adp Workforce内の研修割り当て経路を分析し、誰がどのような研修をいつ受けているかにおける一貫性の欠如を明らかにします。これにより、標準化された役割ベースの研修割り当てプロセスを構築し、すべての従業員がそれぞれの役割と規制要件に適切に対応できるよう保証します。

Hire to Retire - Employee LifecycleにおけるAdp Workforce環境での手動データ入力、承認、トラブルシューティングの必要性を最小限に抑えることは、効率化の主要な目標です。手動の接点を減らすことで、運用コストを削減し、HRスタッフを戦略的な業務に解放し、人的エラーを大幅に減少させます。ProcessMindは、Adp Workforce内の手動ステップや手戻りループを含むすべての活動を特定し、それらに費やされた時間とリソースを定量化します。これにより、手動作業を40〜60%削減できる自動化の機会を指摘し、大幅なコスト削減とプロセス速度の向上につながります。

人材採用から退職まで(Hire to Retire)の従業員ライフサイクルで利用される様々な採用チャネルの効率性と投資対効果(ROI)を高めることは、タレントアクイジションにとって極めて重要です。どのチャネルが最良の候補者を生み出し、最短の採用期間をもたらすかを理解することは、戦略的なリソース配分に不可欠です。ProcessMindは、Adp Workforce内の採用ソースデータと、採用サイクルタイムおよび候補者の質を分析します。これにより、最も効果的なチャネルを特定し、人事部門がリソースを再配分し、優れた結果をもたらすチャネルに注力することで、タレントアクイジションのROIを向上させることが可能になります。

人材採用から退職まで(Hire to Retire)の従業員ライフサイクルにおける様々な人事プロセスにおいて、社内外のサービスレベル契約(SLA)を常に満たし、あるいはそれを上回ることは極めて重要です。SLAを遵守することで、人事部門の信頼性が向上し、従業員満足度が高まるだけでなく、運用の信頼性と予測可能性が確保されます。ProcessMindは、Adp Workforce内のすべての人事プロセスにおける主要な活動を、事前に定義されたSLA目標と照らし合わせて継続的に監視します。これにより、差し迫ったSLA違反をプロアクティブに特定し、遅延の原因となっている具体的なプロセスステップやリソースを特定することで、タイムリーな介入と体系的な改善を可能にし、98%のSLA遵守率達成を支援します。

採用から退職までのプロセスを最適化する6つのステップ

1

テンプレートをダウンロード

実施すること

Adp Workforceのデータから、人材採用から退職まで(Hire to Retire)のプロセス用に特別に設計された、事前に設定済みのExcelデータテンプレートをダウンロードしてください。これにより、データが分析のために正しく構造化されていることが保証されます。

その重要性

正確なプロセスマッピングと改善領域の特定には、手作業でのデータクレンジングなしに、最初から適切なデータ構造を持つことが不可欠です。

期待される成果

採用から退職までのプロセスに特化し、データの一貫性を確保するすぐに使えるExcelテンプレート。

提供内容

従業員ライフサイクルに潜むインサイトを発見する

ProcessMindは、採用から退職までのプロセス全体を可視化し、非効率性とコンプライアンス上の課題を明らかにします。明確なデータに基づいた視点を得て、従業員ジャーニーを最適化しましょう。
  • 従業員ライフサイクル全体を可視化する
  • オンボーディングと異動における遅延を特定します。
  • ADP Workforceにおけるコンプライアンスリスクを特定します。
  • HRタスク全体のリソース配分を最適化します。
Discover your actual process flow
Discover your actual process flow
Identify bottlenecks and delays
Identify bottlenecks and delays
Analyze process variants
Analyze process variants
Design your optimized process
Design your optimized process

想定される成果

最適化された従業員ライフサイクルの成果

これらの結果は、採用から退職までのサイクルにプロセスマイニングを適用することで、ADP Workforceのようなシステムにおける従業員ジャーニーのボトルネックや非効率を特定し、組織が実現できる具体的なメリットを示しています。

0 % faster
新規採用期間の短縮

Time-to-Fill(採用期間)の短縮

採用プロセスを加速することで、重要な役割がより迅速に充足され、生産性のギャップと関連する採用コストが削減されます。

0 % less variance
標準化されたオンボーディング

サイクルタイムのばらつきを削減

一貫性のある効率的なオンボーディング体験を構築することで、新入社員の満足度が向上し、早期の戦力化が促進されます。

0 % more
評価遵守率の向上

適切な時期のパフォーマンスレビュー

パフォーマンスレビューを期限内に完了させることは、従業員の育成を支援し、フィードバックサイクルを改善し、人事コンプライアンス基準に合致するために重要です。

0 % fewer exceptions
最適化されたHRプロセス

手動による例外処理の削減

HRプロセスにおける手動介入と例外を最小限に抑えることは、大幅なコスト削減につながり、HRチームが戦略的イニシアチブに集中できるようになります。

0 % reduction
早期離職の削減

従業員定着率の向上

早期離職の根本原因を理解し対処することは、再雇用コストを大幅に削減し、組織全体の従業員の定着率を向上させることができます。

結果はプロセスの複雑さやデータ品質によって異なりますが、これらの数値は様々な導入事例で観察された典型的な改善を示しています。

推奨データ

まずは重要な属性とアクティビティから始め、必要に応じて段階的に範囲を広げましょう。
イベントログについて初めての方へ: プロセスマイニングのイベントログ作成方法.

属性

分析のために取得すべき主要なデータポイント

組織内における従業員のライフサイクル記録のユニーク識別子です。

その重要性

これは、従業員の全ジャーニーを追跡するための不可欠な識別子であり、すべての関連活動とマイルストーンを単一の一貫性のあるプロセスビューに接続します。

発生した特定の人事プロセスステップまたはイベントの名称です。

その重要性

プロセスの各ステップを定義し、プロセスマップの視覚化、プロセスバリアントの分析、および標準手順からの逸脱の特定を可能にします。

アクティビティが記録された正確な日時です。

その重要性

これは、プロセス分析の基盤であり、サイクルタイム、待ち時間、SLAコンプライアンスなど、すべての時間ベースの指標の算出を可能にします。

アクティビティまたはタスクが完了した日時です。

その重要性

活動の処理時間を正確に測定することを可能にし、これは詳細なレベルでボトルネックを特定し、「平均バックグラウンドチェック期間」のようなKPIを計算するために不可欠です。

アクティビティを実行したユーザーの名前またはIDです。

その重要性

特定のタスクを誰が実行しているかについての可視性を提供し、チームパフォーマンスの分析、ワークロードのバランス調整、および自動化の機会の特定を可能にします。

従業員が配属されている部門です。

その重要性

異なる事業部門間でプロセスパフォーマンスをフィルタリング・比較でき、部門固有の問題点やベストプラクティスを特定するのに役立ちます。

従業員の会社内での特定の役割や役職です。

その重要性

職務タイトルごとにプロセスを分析することで、特定の職位における高い離職率など、役割固有のボトルネックや傾向を明らかにできます。

候補者を獲得した経路や方法です。

その重要性

さまざまな採用チャネルの投資収益率を計算する上で重要であり、タレント獲得戦略の最適化に役立ちます。

従業員の退職理由です。

その重要性

従業員離職の「理由」を提供し、これは効果的な定着戦略を開発し、離職の根本原因に対処するために不可欠です。

アクティビティ

追跡および最適化すべきプロセスステップ

このアクティビティは、ADP Workforceにおける従業員プロファイルの作成を示します。これは通常、候補者が内定を受諾した後に発生します。システムは、新しい従業員が正式に登録され、従業員IDが付与され、将来の入社日が設定された際にこのイベントを捕捉します。

その重要性

従業員ライフサイクルの明確な開始点として、このイベントは全体的な採用期間の計算やオンボーディングプロセスの初期段階の分析にとって極めて重要です。これにより、その後のすべての従業員活動のベースラインが確立されます。

このアクティビティは、従業員の正式な初出勤日と、システム上での「アクティブ」な雇用ステータスへの移行を示します。これは、従業員の指定された入社日となり、それに応じてステータスが更新された際に捕捉されます。

その重要性

これは、従業員のアクティブな在職期間の始まりを示す、重要なマイルストーンです。給与、福利厚生、その他の時間に敏感な入社後プロセスのトリガーとなります。

このアクティビティは、従業員に関する正式な人事評価サイクルの完了を示します。これは通常、マネージャーまたは人事担当者がADPのパフォーマンス管理モジュールで評価フォームを確定した時点で捕捉されます。

その重要性

パフォーマンスレビューを追跡することは、人材マネジメントプロセスを監視し、評価サイクルポリシーへのコンプライアンスを確保し、パフォーマンスとキャリアの進展や離職率との相関関係を特定するために不可欠です。

このアクティビティは、従業員の昇進が正式に承認され、システムに記録されたことを示します。これは、関連する適用日を伴う特定の職務データ変更の一種として捕捉されます。

その重要性

昇進の追跡は、社内異動、キャリアパス形成、人材定着の分析に不可欠です。これにより、昇進の速度を測定し、キャリアパスにおけるボトルネックを特定するのに役立ちます。

このアクティビティは、従業員のオフボーディングプロセスの正式な開始を表します。これは通常、将来の適用日を伴う退職処理が、マネージャーまたは人事担当者によってADPに入力された際に記録されます。

その重要性

これは、従業員のライフサイクルにおける最終段階の開始を示す、重要なマイルストーンです。その後のすべてのオフボーディング活動をトリガーし、離職率とその理由を分析するための主要なイベントとなります。

従業員のステータスが最終出勤日に正式に「退職済」に変更される、ライフサイクルにおける最後のアクティビティです。このイベントは、退職処理の適用日に捕捉されます。

その重要性

このイベントは、従業員の在職期間の終わりを明確に示します。従業員のライフサイクルの最終期間の算出、離職トレンドの分析、およびプロセスの完了確認に不可欠です。

よくある質問

よくある質問

プロセスマイニングは、ADP Workforceのイベントログを用いて、採用から退職までの従業員ライフサイクルの実際の流れを可視化します。これにより、採用におけるボトルネック、オンボーディングの不整合、人事評価の遅延を特定するのに役立ちます。この詳細な洞察により、効率化とコンプライアンス改善のための領域をピンポイントで特定できます。

主に、各従業員を一意の従業員IDで識別し、各ステップとその関連timestampを捕捉するイベントログが必要です。これには、応募受付、オファー提示、採用日、オンボーディングタスク完了、昇進、パフォーマンスレビュー、退職などのデータポイントが含まれます。イベントログが詳細であればあるほど、得られるプロセスのインサイトはより豊富になります。

データ抽出には通常、ADP Workforceのレポート作成ツールまたはAPIを使用してイベントログをエクスポートする作業が含まれます。ADPの設定や権限によっては、カスタムレポートを生成したり、データコネクタを利用したりしてこれを行うことができます。弊社は、データ抽出を成功させるための適切なデータフィールドとフォーマットの特定についてガイダンスを提供します。

新入社員のTime-to-Fill(採用期間)の短縮、オンボーディングの標準化、適切な時期のパフォーマンスレビューの確保といった機会を発見できます。プロセスマイニングは、社内異動の効率化、オフボーディングコンプライアンスの強化、従業員離職の主要な要因の特定にも役立ちます。最終的には、人事部門の手作業による介入を削減し、HRサービス提供を改善することにつながります。

いいえ、プロセスマイニングは従来のレポーティングを超えたものです。レポーティングが「何が起きたか」を示すのに対し、プロセスマイニングはプロセスが実際に「どのように、なぜ」実行されるのかを明らかにし、静的なレポートでは見落とされがちな逸脱、ボトルネック、手戻りを発見します。採用から退職までの従業員ライフサイクル全体のプロセスフローを、視覚的でデータに基づいたX線写真のように可視化します。

初期のデータ抽出および準備フェーズは、データの可用性や複雑さによって異なりますが、通常数週間かかります。その後、分析自体は2〜4週間で完了し、実用的なインサイトと推奨事項が得られます。全体としては、データからインサイトへの移行は約4〜8週間で見込めます。

お客様のチームには、主にADP Workforceのデータ構造とデータ抽出のためのアクセス権限に関する専門知識が必要です。プロセスマイニングツールはユーザーフレンドリーですが、HRプロセスとデータガバナンスに精通した人材がいると、分析結果の解釈や変更の実装において非常に役立ちます。

はい、退職した従業員の過去のプロセスパスを分析することで、プロセスマイニングは離職と相関する一般的なイベントのシーケンスや特定のプロセス段階を明らかにすることができます。これには、一貫性のない研修割り当て、昇進の遅延、特定の職務変更などが含まれ、離職要因に関するデータに基づいたインサイトを提供します。

今すぐ採用から退職までの従業員ライフサイクルを最適化

サイクルタイムを30%削減し、HRのボトルネックを迅速に解消します。

無料トライアルを開始

クレジットカードは不要です。14日間無料トライアル。