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データテンプレート：人材採用から退職まで（Hire to Retire）の従業員ライフサイクル

Adp Workforce

採用から退職までの従業員ライフサイクル属性 (23) 採用から退職までの従業員ライフサイクルアクティビティ (14) 抽出ガイド (1)

「Hire to Retire」（採用から退職まで）従業員ライフサイクルデータテンプレート

このテンプレートは、「Hire to Retire」（採用から退職まで）の従業員ライフサイクルプロセスを分析するために必要なデータを抽出するための明確なガイドを提供します。収集すべき重要な属性や追跡すべき主要なアクティビティ、そして実践的な抽出方法を詳述しています。この資料を活用して、包括的なプロセスマイニング分析に必要なすべての関連情報を確実に収集してください。

収集を推奨する項目
追跡すべき主要アクティビティ
データ抽出のガイダンス

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.

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採用から退職までの従業員ライフサイクル属性

これらは、従業員のライフサイクルプロセスを包括的に分析するために、イベントログに含めることを推奨するデータフィールドです。

3 必須 6 推奨 14 任意

	名前	説明
	アクティビティ名 ActivityName	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。
説明この属性は、「従業員オンボーディング完了」や「人事評価実施」といった、従業員のライフサイクルにおける特定のマイルストーンやタスクを表します。記録された各アクティビティは、採用から退職までのプロセス全体における単一のステップです。これらのアクティビティの順序と頻度を分析することは、プロセスマイニングの基本であり、実際のプロセスフロー、そのバリエーション、ボトルネックを明らかにします。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。取得元この情報は、ADP Workforce Nowの異なるモジュール（例：Recruiting、HR & Benefits、Payroll）内のトランザクションログまたはイベント記録から導き出されます。例新規採用者記録作成済み福利厚生登録完了昇進承認済み退職処理開始
	イベントのタイムスタンプ EventTimestamp	アクティビティが記録された正確な日時です。
説明このtimestampは、アクティビティが発生した、またはシステムに登録された正確な時刻を示します。これにより、各従業員のライフサイクルにおけるイベントの時系列が提供されます。この時系列データは、cycle timeの計算、プロセスステップ間の期間分析、そしてサービスレベル契約 (SLA)に対するパフォーマンス評価にとって極めて重要です。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。取得元通常、ADP Workforce Nowのすべてのトランザクションまたはステータス変更記録に付随しており、作成日またはステータス更新時刻として記録されています。例 2023-01-15T09:00:00Z2023-03-20T14:35:10Z2024-05-01T11:21:00Z
	従業員ID EmployeeId	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。
説明従業員IDは、個人の採用から退職までのライフサイクルにおけるユニークなケース識別子として機能します。応募、オンボーディング、人事評価、退職などのすべてのイベントは、このIDに関連付けられます。これにより、従業員のライフサイクル全体の包括的な分析が可能となり、様々な人事プロセスとの関わりや進捗を時間の経過とともに追跡できます。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。取得元これは、ADP Workforce Nowにおける従業員記録のプライマリーキーとなることが多く、しばしば「ファイル番号」または「アソシエイトID」と呼ばれます。例 100523984321E-00451
	イベント完了タイムスタンプ EventCompletionTimestamp	アクティビティまたはタスクが完了した日時です。
説明 StartTimeがアクティビティの開始を示すものであるのに対し、この属性は完了を示します。これは、経歴調査やレビュープロセスなど、明確な期間を持つアクティビティに特に役立ちます。開始時刻と終了時刻の両方を持つことで、異なるアクティビティ間の時間だけでなく、個々のアクティビティの処理時間を正確に計算することが可能になります。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。取得元 Adp Workforceのドキュメントを参照してください。これは、「完了」へのステータス変更を示すフィールドや、レコードのクローズ日で捕捉される場合があります。例 2023-01-18T17:30:00Z2023-03-21T10:00:00Z2024-05-01T11:25:00Z
	ユーザー名 UserName	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。
説明この属性は、特定のプロセスステップを担当する人事担当者、マネージャー、またはシステムユーザーを識別します。例えば、どの採用担当者が身元調査を開始したのか、どのマネージャーが報酬変更を承認したのか、といった情報を示します。ユーザーごとにアクティビティを分析することで、トレーニングニーズの特定、チームメンバー間のパフォーマンス比較、およびワークロードの配分を理解するのに役立ちます。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。取得元この情報は、ADP内の監査ログやトランザクション記録で利用できることが多く、「Changed By」または「User ID」フィールドと関連付けられている場合がほとんどです。例 j.doeasmithhr_system_admin
	役職名 JobTitle	従業員の会社内での特定の役割や役職です。
説明この属性は、「ソフトウェアエンジニア」、「アカウントマネージャー」、「人事ジェネラリスト」といった従業員の正式な職務タイトルを定義します。プロセス分析において、部門よりも詳細な情報を提供します。オンボーディング、人事評価、昇進などのプロセスが異なる役割や役職レベルでどのように異なるかを理解するために不可欠です。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。取得元 ADP Workforce Nowの従業員職務データまたはポジション管理モジュールで利用可能です。例シニアソフトウェア開発者マーケティングコーディネーター地域営業部長
	採用ソース RecruitmentSource	候補者を獲得した経路や方法です。
説明この属性は、新規採用者の出身元（例：「LinkedIn」、「Employee Referral」、「Company Website」、「Recruiting Agency」など）を追跡します。このデータは、「採用ソースの有効性」ダッシュボードおよびKPIにとって不可欠です。異なる出身元の従業員のライフサイクル全体を分析することで、企業はどのチャネルが最も成功し、長期に活躍する従業員を生み出すかを特定し、採用費用を最適化できます。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。取得元 Adp Workforceのドキュメントを参照してください。これは通常、ADPの採用管理または応募者追跡モジュールで管理されます。例 LinkedInリファラル採用キャリアフェアIndeed
	退職理由 TerminationReason	従業員の退職理由です。
説明この属性は、従業員の雇用が終了した理由を捕捉します。これは自発的（例：「自己都合退職 - より良い機会」）または非自発的（例：「会社都合 - パフォーマンス不良」）に分類されます。この情報は離職率分析に不可欠であり、健全な離職と不健全な離職を区別するのに役立ちます。従業員の離職要因を理解し、定着戦略を策定するために必要なコアデータを提供します。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。取得元これは、ADP Workforce Now内でのオフボーディングまたは退職プロセス中に記録されます。例自己都合退職非自発的退職 - 業績不振退職契約終了
	部門名 DepartmentName	従業員が配属されている部門です。
説明この属性は、従業員の所属部署（例：「Sales」、「Engineering」、「Finance」など）を指定します。これは分析にとって重要な項目であり、プロセス指標を事業の各部門でセグメント化し、比較することを可能にします。例えば、「部門別従業員離職率」ダッシュボードの構築に使用され、特定の部署で採用のサイクルが長いか、離職率が高いかを調査する際に役立ちます。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。取得元これは、ADP Workforce Now内の従業員のプロファイルまたは職務データにおける標準フィールドです。例営業ITエンジニアリング人事財務
	SLA目標日 SlaTargetDate	アクティビティの完了目標日です。
説明この属性は、人事評価やオンボーディングタスクなどの期限付きアクティビティの予定完了日を定義します。これは実際の完了時間を測定する基準となるベンチマークです。このデータはSLA遵守率の計算や常に遅延するアクティビティの特定に不可欠であり、人事機能全体でのサービス提供の監視と改善に貢献します。その重要性 SLAコンプライアンスの測定に不可欠であり、期限のプロアクティブな監視とプロセスにおけるシステム的な遅延の特定を可能にします。取得元 Adp Workforceのドキュメントを参照してください。これは、ポリシーに基づく計算フィールドであるか、タスク管理モジュールで手動で入力された日付である可能性があります。例 2023-06-30T23:59:59Z2024-01-15T17:00:00Z
	ソースシステム SourceSystem	イベントデータを抽出したシステム。
説明この属性は、データの出所を特定します（このケースでは「ADP Workforce」です）。複数のシステム（例：別途のATS）からのデータを統合するような広範な分析では、このフィールドはデータリネージおよびトラブルシューティングにおいて不可欠です。これにより、各プロセス情報の発生源が明確になります。その重要性データの起源に関する重要なコンテキストを提供し、これはデータ検証、ガバナンス、およびプロセス統合の理解にとって重要です。取得元データ抽出時にデータセットの出所を示すために付与する、通常は固定の値です。例 ADP Workforce NowADP Vantage HCM
	ビジネスユニット BusinessUnit	関連する複数の部署の集合体であることが多い、より大きな組織単位。
説明「事業部門」は、「消費者向け製品」や「コーポレートサービス」といった会社全体における上位区分を指します。この属性は、「部門」よりも広範な組織的コンテキストを提供します。事業部門レベルで人事プロセスを分析することで、経営層は主要部門間における人材管理やプロセスパフォーマンスの戦略的な違いを理解するのに役立ちます。その重要性主要な企業部門全体におけるプロセスパフォーマンスのハイレベルな戦略的分析を可能にします。取得元これは、ADP Workforce Nowで定義されているコア組織構造の一部です。例リテールバンキンググローバルテクノロジー経営管理部門
	マネージャーID ManagerId	従業員の直属のマネージャーのユニーク識別子です。
説明この属性は、従業員を直属の上司と関連付けます。これにより、管理職の階層に基づいたプロセス指標の分析が可能になります。例えば、マネージャー別やチーム別に離職率、昇進頻度、業績評価のサイクルタイムなどを分析でき、高業績のマネージャーやチームを特定したり、追加のサポートが必要な場合を見つけたりするのに役立ちます。その重要性チームやマネージャーごとの分析が可能になり、異なるリーダーシップスタイルやチームダイナミクスがHRプロセスのアウトカムにどのように影響するかを理解するのに役立ちます。取得元これは、ADPにおける従業員の組織上の役割や所属の標準的な一部であり、しばしば「Reports To」と呼ばれます。例 800123MGR-456743901
	最終データ更新 LastDataUpdate	ソースシステムからの最終データ更新またはリフレッシュのタイムスタンプです。
説明この属性は、プロセスマイニングツールでデータが最終抽出または更新された日時を示します。分析の鮮度を理解し、結論が最新のデータに基づいていることを保証するために不可欠です。これは通常、各リフレッシュ時にデータセット全体に適用される単一の値です。その重要性データの適時性を確認し、すべての分析が最新のプロセス活動とパフォーマンスを反映していることを保証します。取得元この値は、データ抽出および読み込み時に生成され、データセットに付与されます。例 2024-06-10T05:00:00Z2024-06-11T05:00:00Z
	処理時間 ProcessingTime	単一のアクティビティの完了にかかった時間です。
説明この算出された指標は、特定の活動の開始から終了までの経過時間を測定します。「EventCompletionTimestamp」から「EventTimestamp」を差し引くことで導き出されます。この属性は、個々のタスクにどれくらいの時間がかかるかを正確に測定し、例えば遅い身元調査など、プロセス内の特定のボトルネックや非効率性を特定する上で非常に貴重です。その重要性活動の実際の作業時間を測定し、どの特定のステップが最も時間を消費しているか、最適化の主要な候補であるかを特定するのに役立ちます。取得元これは、データ変換中（EndTime - StartTime）に計算されます。例 2592008640003600
	勤続期間 TenureDuration	退職時に計算された従業員の総在籍期間です。
説明この算出された指標は、従業員の入社日（「Employee Onboarded」イベント）から退職日（「Termination Initiated」イベント）までの総期間を測定します。主に「早期離職率」KPIの算出など、離職率分析に使用されます。在職期間を理解することは、組織が新規採用者を早期に離職させているかどうかを特定する上で役立ちます。これはオンボーディングやジョブフィットに問題がある可能性を示唆します。その重要性従業員定着率の分析や離職率KPIの算出に不可欠であり、従業員がいつ、なぜ退職するのかについての洞察を提供します。取得元これは、データ変換中に、特定の従業員について退職イベントと採用イベントのタイムスタンプの差を求めることで計算されます。例 315360007776000015552000
	国 Country	従業員が法的に雇用されている国です。
説明この属性は、従業員の雇用国を示します。グローバル企業が法的・文化的に異なるコンテキストでプロセスを分析する上で不可欠なディメンションです。採用サイクルタイム、離職率、SLA遵守率などのKPIは国によって大きく異なるため、この属性を活用することで比較分析が可能になります。その重要性多国籍企業における比較分析の基礎であり、異なる労働法や市場状況によるプロセスバリエーションを浮き彫りにします。取得元これは、ADP Workforce Now内の従業員の個人情報および勤務地情報における標準フィールドです。例米国ドイツインドブラジル
	報酬通貨 CompensationCurrency	関連する報酬額の通貨です。
説明この属性は、「CompensationAmount」の通貨（例：USD、EUR、GBP）を指定します。多国籍企業では、この項目が財務データを正確に解釈し、集計するために不可欠です。これにより、すべての通貨価値が共通通貨に適切に換算され、異なる地域間で一貫した分析が可能になります。その重要性グローバル組織における正確な財務分析にとって不可欠であり、報酬データの正確な集計と比較を可能にします。取得元これは、通常、ADPの報酬または給与モジュール内で金銭的価値とともに保存されます。例 USDEURCAD
	報酬額 CompensationAmount	報酬関連のイベントに関連する金額です。
説明この属性は、「報酬変更承認」や「オファー受諾」といったイベントに関連する金額を捕捉し、従業員の給与または給与変更を示します。報酬プロセスを分析する際、このフィールドにより給与バンドごとのセグメンテーションや昇給額の分析が可能となり、組織全体の報酬慣行を理解する上で不可欠です。その重要性昇給やボーナスの支給状況のレビューなど、報酬関連プロセスの財務分析を可能にします。取得元この情報は、ADP Workforce Nowの報酬および給与モジュールに保存されます。例 750005000125000.50
	場所 Location	従業員の物理的な勤務地またはオフィスです。
説明この属性は、従業員が勤務する勤務地（都市、オフィスビル、国など）を指定します。場所別にプロセスを分析することで、効率性、コンプライアンス、採用慣行における地域間の違いを浮き彫りにできます。例えば、身元調査の期間は、現地の規制により国間で大きく異なる場合があります。その重要性 HRプロセスの地理的分析を可能にし、パフォーマンスの地域差を特定し、現地ポリシーへのコンプライアンスを確保するのに役立ちます。取得元これは、通常、ADP Workforce Nowにおける従業員のコアHR記録または組織上の割り当ての一部です。例ニューヨークオフィスロンドン、イギリスリモート（カリフォルニア）シンガポール
	手戻り IsRework	アクティビティが以前のステップの繰り返しであるかを示すフラグ。
説明この算出されたブール属性は、特に中間ステップを経て、同じケース内で活動が二度目以降に発生した場合に「true」に設定されます。例えば、「給与設定完了」の後に修正があり、再度「給与設定完了」イベントが発生した場合、二度目のイベントは手戻りと判定されます。これは、手作業による修正が必要なプロセスの非効率性やエラーを定量的に把握する上で役立ちます。その重要性繰り返される必要がある活動を強調表示することでプロセス非効率性を直接定量化し、品質問題やプロセスの欠陥を指摘します。取得元これは、プロセスマイニングツール内で各ケースの活動シーケンスを分析することで計算されます。例 truefalse
	期限内である IsOnTime	アクティビティがSLA目標日までに完了したかどうかを示すフラグ。
説明この算出されたブール属性は、「EventCompletionTimestamp」と「SlaTargetDate」を比較します。活動が目標日またはそれ以前に完了した場合は「true」に、それ以外の場合は「false」に設定されます。これによりSLA分析が簡素化され、重要な人事プロセスの定時達成状況を追跡するダッシュボードやKPIを簡単に作成できるようになります。その重要性各期限付きタスクに対して明確な二者択一の結果を提供することでSLA監視を簡素化し、コンプライアンスの追跡と報告を容易にします。取得元これは、データ変換中（EventCompletionTimestamp <= SlaTargetDate）に計算されます。例 truefalse
	雇用形態 EmploymentType	従業員のフルタイムやパートタイムなどの勤務形態です。
説明この属性は、従業員を雇用ステータス（例：「フルタイム」、「パートタイム」、「契約社員」、「インターン」など）に基づいて分類します。このディメンションは、異なる従業員カテゴリ間で人事プロセスを比較する上で非常に有用です。例えば、契約社員のオンボーディングプロセスは、正社員のプロセスと比較して大きく異なり、より迅速である可能性があります。その重要性分析をセグメント化するのに役立ち、さまざまな種類の従業員に対してプロセスがどのように異なるかを理解し、公正な比較とカスタマイズされたプロセス改善を保証します。取得元これは、ADP Workforce Now内の従業員の職務または雇用記録における標準フィールドです。例フルタイムパートタイム契約社員一時的

必須推奨任意

採用から退職までの従業員ライフサイクルアクティビティ

これらは、正確なプロセスディスカバリーと最適化のために、イベントログに記録するべき主要なプロセスステップとマイルストーンです。

6 推奨 8 任意

	アクティビティ	説明
	従業員のオンボーディング完了	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。取得元従業員のステータスフィールドが「アクティブ」に変更されたことから推測されます。このイベントは、従業員の雇用記録に保存されている正式な「入社日」と一致します。取得従業員の「雇用状況」フィールドが「アクティブ」に変更されるタイムスタンプを特定します。イベントタイプ inferred
	従業員記録の終了	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。取得元これは、従業員の職務履歴における「Termination」アクションの「Effective Date」に基づいて推測されるイベントです。この日に従業員のステータスが正式に変更されます。取得従業員の職務データ記録にある最終的な「退職」アクティビティの有効日を使用してください。イベントタイプ inferred
	新規採用者記録作成済み	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。取得元このイベントは、通常、ADP WorkforceのコアHRテーブルにおける従業員の基本情報または雇用記録の作成日から推測されます。これは、最初の「Hire」アクションログに対応します。取得従業員IDには、作成timestampまたは最も初期の有効開始日を持つ「採用」アクティビティを使用してください。イベントタイプ inferred
	昇進承認済み	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。取得元これは、従業員の職務履歴データにおける有効日を持つイベントです。変更の発効日と併せて、昇進を示す「PRO」などの特定のアクション/理由コードによって識別されます。取得従業員の職務履歴の中から、「昇進」に対応するアクションコードを持つレコードをフィルターします。イベントタイプ explicit
	業績評価実施済み	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。取得元これは、ADPのパフォーマンス管理モジュールで記録される明示的なイベントです。業績評価フォームにおいて、「Review Completed」ステータス、最終承認日、または提出タイムスタンプを確認します。取得パフォーマンスレビューフォームの最終ステータス（例：「完了」、「クローズ済み」）に関連付けられたtimestampを使用してください。イベントタイプ explicit
	退職処理開始	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。取得元これは、従業員の職務履歴データにおける有効日を持つイベントです。「Termination」のアクションコードが入力されることで記録され、タイムスタンプは入力された時点であり、発効した時点ではありません。取得職務履歴テーブルにおける、将来日付の「退職」アクティビティの入力日を使用してください。イベントタイプ explicit
	オフボーディングタスク完了	資産返却、知識移管、最終書類作成など、必要なすべての退職タスクの完了を示します。これはADPのHRモジュール内のチェックリストまたはワークフローを通じて追跡されることがよくあります。
その重要性すべてのオフボーディングタスクが完了することは、コンプライアンス、セキュリティ、および法的リスク軽減のために不可欠です。この活動は、オペレーションオフボーディングプロセスの明確な終点を提供します。取得元これは、オンボーディング/オフボーディングモジュールからの明示的なイベントである可能性があり、ワークフローのステータスが「完了」に設定されたときに取得されます。モジュールが使用されていない場合、このイベントは利用できないことがあります。取得従業員に関連付けられた退職チェックリストまたはワークフローの完了タイムスタンプを確認します。イベントタイプ explicit
	バックグラウンドチェック開始	新入社員のバックグラウンドチェックが要求される時点を表します。これは多くの場合、ADP内の統合サービスを通じて管理されるか、必須の採用前ステップとして手動でフラグ付けされます。
その重要性経歴調査の開始と完了を追跡することで、プリボーディングプロセスにおける遅延を特定するのに役立ちます。このアクティビティの期間は、採用全体のサイクルタイムを左右する重要な要素です。取得元この情報は、ADPの採用またはオンボーディングモジュール、あるいは第三者スクリーニングベンダーとの連携を通じて利用できる可能性が高いです。特定のステータスとして、またはタイムスタンプが付与されたイベントとして存在します。取得オンボーディングワークフローにおける「バックグラウンドスクリーニング」に関連する特定のイベントまたはステータス変更を探します。イベントタイプ explicit
	休職からの復帰処理済み	休職後の従業員の職場復帰を示します。このイベントは、システム内で従業員のステータスが「休職」から「アクティブ」に更新されたときに記録されます。
その重要性このイベントは、休職の終了を示し、正確な期間分析を可能にします。これにより、給与と福利厚生が正しく再開され、従業員が適切に職場復帰することを保証します。取得元従業員の職務記録における有効日付のステータス変更から推測されます。「雇用ステータス」が「休職」から「アクティブ」に戻る場合です。取得「雇用状況」が休職状態から活動状態に変更されるタイムスタンプを特定します。イベントタイプ inferred
	休職開始	従業員の休職（FMLA、私用、病気など）の開始を示します。これは、ADPで従業員のステータスが特定の有効日付で正式に「休職」に変更された際に記録されます。
その重要性休職の追跡は、人員計画、コンプライアンス監視、および従業員のライフサイクルにおける中断を把握するために重要です。これにより、休職が従業員の在職期間やキャリアに与える影響を分析できます。取得元これは、従業員の職務データ記録における有効日を持つステータス変更です。「Employment Status」フィールドが「Leave of Absence」や「LOA」のような値に変更されたことを確認することで見つけることができます。取得「雇用状況」フィールドが休職関連の値に変更されるタイムスタンプを特定します。イベントタイプ inferred
	報酬変更承認	従業員の給与、ボーナス体系、その他の報酬要素に対する確定された変更を表します。このイベントは、報酬変更アクションが承認され、システム内で発効日が付与された際に捕捉されます。
その重要性報酬変更を分析することは、給与トレンド、予算への影響、成果連動型報酬戦略の実行を理解する上で役立ちます。これは、昇進や人事評価と関連することがよくあります。取得元これは、従業員の職務または報酬履歴記録における有効日を持つイベントです。各変更は、特定のアクションコード（例：「Pay Rate Change」）と発効日とともに新しい行として記録されます。取得発効日をタイムスタンプとして使用し、従業員の報酬履歴テーブルからイベントを抽出します。イベントタイプ explicit
	福利厚生登録完了	従業員の福利厚生選択プロセスが正常に完了したことを表します。このイベントは、従業員がADP福利厚生管理モジュール内で選択を確定した際に記録され、通常は入社後特定の期間内に行われます。
その重要性福利厚生登録の適時性を分析することは、従業員が期待通りに補償され、組織がコンプライアンスを維持していることを確認する上で役立ちます。また、オンボーディングプロセスにおける潜在的なコミュニケーションやシステム利用性の問題も浮き彫りになります。取得元このイベントは、従業員が福利厚生の加入を申請する際に、ADP福利厚生モジュール内で明示的にログに記録されます。加入イベントのタイムスタンプまたは完了ステータスが確認できます。取得福利厚生登録フォームまたはイベントの提出タイムスタンプを抽出します。イベントタイプ explicit
	給与設定完了	税務申告書や直接預金の詳細など、給与計算処理に必要なすべての情報が入力および確認済みであることを示します。これはADP内のオンボーディングチェックリストにおける重要なタスクです。
その重要性迅速な給与設定は、新入社員にとって良い経験となり、初回給与の正確性を保証するために不可欠です。このアクティビティにおける遅延や手戻りは、従業員の不満や管理コストの増加につながる可能性があります。取得元これは、ADPのオンボーディングまたは給与モジュール内で、完了したタスクまたはステータス変更としてしばしば記録されます。給与関連フォームの完了日から推測される場合があります。取得オンボーディングチェックリストまたはワークフローの給与計算セクションにおける完了timestampを使用してください。イベントタイプ inferred
	職務データ変更処理済み	昇進または退職ではない、従業員の職務データに対する重要な変更を表す汎用的なアクティビティです。これには、有効日付きの職務履歴行を通じて記録される、部門間異動、部署変更、またはマネージャーの更新が含まれます。
その重要性このアクティビティにより、あらゆる形態の内部異動が可視化され、組織再編や配置転換などが明確になります。これは、昇進のみを追跡していた場合には見過ごされがちなプロセスの推進要因を理解する上で役立ちます。取得元従業員の職務履歴テーブルから導出されます。異動、データ変更、または役職変更のアクションコードを持つ新しい有効日付けの行が、このイベントを構成します。取得採用、昇進、または退職として分類されていない、発効日を持つすべての職務履歴レコードを抽出します。イベントタイプ explicit

推奨任意

抽出ガイド

Adp Workforceからデータを取得する方法

ステップ

ADP Marketplaceでのアプリケーション登録: スクリプトを実行する前に、ADP Marketplaceのデベロッパーポータルでクライアントアプリケーションを作成する必要があります。これは貴社専用の「プライベート」アプリケーションとなります。登録時には、アプリケーション名と必要なAPIスコープを定義します。今回のデータ抽出では、hr.worker.read、core.events.read、および必要に応じてタレントまたは報酬関連のスコープをリクエストしてください。
API認証情報の取得: アプリケーションが登録され承認されると、ADPからClient IDとClient Secretが提供されます。また、公開鍵と秘密鍵のペア（X.509証明書）を生成する必要があります。公開証明書（.pemまたは.crt）はADPデベロッパーポータルのアプリケーション設定にアップロードしてください。秘密鍵ファイル（.key）は、Pythonスクリプトが認証リクエストに署名するために使用されます。
Python環境のセットアップ: Python 3.6以降がインストールされていることを確認してください。APIとの連携やデータ処理に必要なライブラリをインストールするには、ターミナルで以下のコマンドを実行します: pip install requests PyJWT cryptography pandas。
Pythonスクリプトの設定: 提供されているPythonスクリプトをエディタで開きます。上部の設定セクションを見つけ、プレースホルダーの値を実際のADP認証情報に置き換えます。これには、CLIENT_ID、CLIENT_SECRET、およびSSL証明書（SSL_CERT_PATH）と秘密鍵（SSL_KEY_PATH）のファイルパスが含まれます。
抽出パラメータの定義: スクリプトの設定セクションで、START_DATEとEND_DATEを設定し、抽出したいデータの期間を定義します。これにより、処理されるデータの量を制限し、APIの使用量を適切な範囲に保つことができます。最初のテストでは、3～6ヶ月程度の短い期間から始めることを推奨します。
スクリプトの実行: ターミナルからpython your_script_name.pyを実行します。スクリプトはまずADPで認証を行い、アクセストークンを取得します。次に、指定された期間内に変更されたすべての従業員プロファイルをフェッチするための一連のAPIコールを実行します。
データ処理とイベント生成: スクリプトは各従業員のデータを反復処理し、その履歴、ステータス変更、報酬記録、その他の関連フィールドを分析します。これらのデータポイントを標準化されたアクティビティリストに変換し、定義された14のイベントそれぞれについて個別のレコードを作成します。
イベントログの確認とエクスポート: すべての従業員の処理が完了すると、スクリプトはイベントをpandas DataFrameにコンパイルします。最後に、このDataFrameをスクリプトと同じディレクトリにadp_hire_to_retire_log.csvという名前のCSVファイルとして保存します。このファイルは、プロセスマイニングツールへのアップロード準備が整いました。

設定

APIアプリケーションスコープ: 登録されたADPアプリケーションには、適切なAPIパーミッション（スコープ）が必要です。最低限、hr.worker.read が必須となります。ご希望のすべてのアトリビュートにアクセスするには、タレントマネジメント、報酬、イベントに関連するスコープも必要となる場合があります。
クライアントクレデンシャル: スクリプトには、有効な Client ID、Client Secret、およびSSL証明書ファイル（.pem/.crtと.key）のペアが必要です。これらは安全に保管し、スクリプトの設定セクションで適切に参照されるよう、設定する必要があります。
日付範囲フィルター: スクリプト内の START_DATE と END_DATE 変数は、データ量を制御するために不可欠です。ライフサイクル全体の分析には広い日付範囲が必要となる場合がありますが、これによりスクリプトの実行時間とAPIコール量が大幅に増加することにご注意ください。初期分析には6～12ヶ月の期間から始めることをお勧めします。
カスタムフィールドマッピング: 「バックグラウンドチェック開始済み」、「給与設定完了」、「退職手続きタスク完了」などのアクティビティは、通常、標準のAPIイベントではありません。スクリプトではこれらがカスタムフィールドで追跡されていることを前提としています。ADPインスタンスでこれらのフィールド名（例: backgroundCheckStatusDate、payrollReadyDate）を特定し、スクリプトの process_worker_events 関数内の対応するプレースホルダー変数を更新する必要があります。
ページネーション処理: スクリプトは、$top パラメータを使用してレコードをバッチで取得するADP APIのページネーションを処理するように設計されています。デフォルトのページサイズは50に設定されており、これは一般的に効率的ですが、タイムアウトの問題が発生した場合は調整可能です。
前提条件: アプリケーションを登録し、クレデンシャルを管理するには、組織のADP Marketplace開発者アカウントへの管理者アクセスが必要です。クレデンシャルに関連付けられたユーザーアカウントは、必要な従業員データを表示するためにADP Workforce Now内で十分な権限を持っている必要があります。

a クエリ例 python

import os
import requests
import json
import pandas as pd
from datetime import datetime, timezone
import jwt
import uuid

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- CONFIGURATION SECTION --- #
class=class="hl-string">"hl-comment"># Replace with your ADP Application Credentials
CLIENT_ID = class="hl-string">'[Your_ADP_Client_ID]'
CLIENT_SECRET = class="hl-string">'[Your_ADP_Client_Secret]'

class=class="hl-string">"hl-comment"># Replace with the absolute paths to your certificate and key files
SSL_CERT_PATH = class="hl-string">'[Path_To_Your_SSL_Certificate.pem]'
SSL_KEY_PATH = class="hl-string">'[Path_To_Your_SSL_Private_Key.key]'

class=class="hl-string">"hl-comment"># ADP API Endpoints
ADP_TOKEN_URL = class="hl-string">'https://api.adp.com/auth/oauth/v2/token'
ADP_API_BASE_URL = class="hl-string">'https://api.adp.com'

class=class="hl-string">"hl-comment"># Data Extraction Parameters
START_DATE = class="hl-string">'2023-01-01T00:00:00Z' class=class="hl-string">"hl-comment"># Inclusive start date for changes
END_DATE = class="hl-string">'2023-12-31T23:59:59Z'   class=class="hl-string">"hl-comment"># Inclusive end date for changes

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- END CONFIGURATION SECTION --- #

def get_adp_token():
    class="hl-string">"""Authenticates with ADP and returns an access token."""
    try:
        with open(SSL_KEY_PATH, class="hl-string">'r') as key_file:
            private_key = key_file.read()

        jwt_payload = {
            class="hl-string">'iss': CLIENT_ID,
            class="hl-string">'sub': CLIENT_ID,
            class="hl-string">'aud': ADP_TOKEN_URL,
            class="hl-string">'jti': str(uuid.uuid4()),
            class="hl-string">'exp': int(datetime.now(timezone.utc).timestamp()) + 3600
        }
        
        client_assertion = jwt.encode(jwt_payload, private_key, algorithm=class="hl-string">'RS256')

        token_payload = {
            class="hl-string">'grant_type': class="hl-string">'client_credentials',
            class="hl-string">'client_id': CLIENT_ID,
            class="hl-string">'client_assertion_type': class="hl-string">'urn:ietf:params:oauth:client-assertion-type:jwt-bearer',
            class="hl-string">'client_assertion': client_assertion
        }

        with open(SSL_CERT_PATH, class="hl-string">'rb') as cert_file:
            cert_data = cert_file.read()

        cert = (SSL_CERT_PATH, SSL_KEY_PATH)
        
        response = requests.post(ADP_TOKEN_URL, data=token_payload, cert=cert)
        response.raise_for_status()
        return response.json()[class="hl-string">'access_token']
    except Exception as e:
        print(fclass="hl-string">"Error obtaining ADP token: {e}")
        raise

def get_all_workers(token):
    class="hl-string">"""Fetches all worker records from ADP API, handling pagination."""
    workers = []
    page = 0
    page_size = 50
    
    headers = {
        class="hl-string">'Authorization': fclass="hl-string">'Bearer {token}',
        class="hl-string">'Accept': class="hl-string">'application/json'
    }
    
    class=class="hl-string">"hl-comment"># This filter is an example. Adjust as needed. It pulls workers updated in the time window.
    class=class="hl-string">"hl-comment"># For a full load, you might remove the filter and process all workers.
    api_filter = fclass="hl-string">"workers/workAssignments/actualStartDate ge '{START_DATE.split('T')[0]}' or workers/workAssignments/terminationDate ge '{START_DATE.split('T')[0]}'"
    
    while True:
        api_url = fclass="hl-string">"{ADP_API_BASE_URL}/hr/v2/workers?${'$'}top={page_size}&${'$'}skip={page * page_size}&${'$'}filter={api_filter}"
        print(fclass="hl-string">"Fetching workers from: {api_url}")
        try:
            response = requests.get(api_url, headers=headers)
            response.raise_for_status()
            data = response.json()
            current_workers = data.get(class="hl-string">'workers', [])
            if not current_workers:
                break
            workers.extend(current_workers)
            page += 1
        except requests.exceptions.HTTPError as e:
            print(fclass="hl-string">"HTTP Error fetching workers: {e.response.text}")
            break
        except Exception as e:
            print(fclass="hl-string">"An error occurred: {e}")
            break
            
    print(fclass="hl-string">"Total workers fetched: {len(workers)}")
    return workers

def parse_timestamp(ts_str):
    class="hl-string">"""Safely parse timestamp strings into datetime objects."""
    if not ts_str:
        return None
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Handles formats like class="hl-string">'YYYY-MM-DD' and class="hl-string">'YYYY-MM-DDTHH:MM:SSZ'
    try:
        if class="hl-string">'T' in ts_str:
            return datetime.fromisoformat(ts_str.replace(class="hl-string">'Z', class="hl-string">'+00:00'))
        else:
            return datetime.strptime(ts_str, class="hl-string">'%Y-%m-%d')
    except (ValueError, TypeError):
        return None

def process_worker_events(worker):
    class="hl-string">"""Analyzes a single worker's data and generates a list of lifecycle events."""
    events = []
    employee_id = worker.get(class="hl-string">'associateOID')
    if not employee_id:
        return []
    
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Basic attributes
    person = worker.get(class="hl-string">'person', {})
    work_assignment = worker.get(class="hl-string">'workAssignments', [{}])[0]
    user_name = person.get(class="hl-string">'legalName', {}).get(class="hl-string">'formattedName', class="hl-string">'System')
    department = work_assignment.get(class="hl-string">'assignedOrganizationalUnits', [{}])[0].get(class="hl-string">'nameCode', {}).get(class="hl-string">'shortName')
    job_title = work_assignment.get(class="hl-string">'jobTitle')
    rec_source = work_assignment.get(class="hl-string">'customFieldGroup', {}).get(class="hl-string">'stringFields', [{}])[0].get(class="hl-string">'stringValue') class=class="hl-string">"hl-comment"># Example custom field
    term_reason = work_assignment.get(class="hl-string">'terminationReason', {}).get(class="hl-string">'codeValue')

    def create_event(name, timestamp, completion_ts=None):
        event_ts = parse_timestamp(timestamp)
        if event_ts and START_DATE <= timestamp <= END_DATE:
            events.append({
                class="hl-string">'EmployeeId': employee_id,
                class="hl-string">'ActivityName': name,
                class="hl-string">'EventTimestamp': event_ts,
                class="hl-string">'EventCompletionTimestamp': parse_timestamp(completion_ts) if completion_ts else event_ts,
                class="hl-string">'UserName': user_name,
                class="hl-string">'DepartmentName': department,
                class="hl-string">'JobTitle': job_title,
                class="hl-string">'RecruitmentSource': rec_source,
                class="hl-string">'TerminationReason': term_reason if class="hl-string">'Terminat' in name else None
            })

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 1. New Hire Record Created
    create_event(class="hl-string">'New Hire Record Created', worker.get(class="hl-string">'creationDateTime'))

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 2. Background Check Initiated (assumes a custom date field)
    bg_check_date = next((f.get(class="hl-string">'dateValue') for f in worker.get(class="hl-string">'customFieldGroup', {}).get(class="hl-string">'dateFields', []) if f.get(class="hl-string">'fieldName') == class="hl-string">'[BackgroundCheckDate]'), None)
    create_event(class="hl-string">'Background Check Initiated', bg_check_date)

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 3. Employee Onboarded
    create_event(class="hl-string">'Employee Onboarded', work_assignment.get(class="hl-string">'hireDate'))

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 4. Payroll Setup Completed (assumes a custom date field)
    payroll_setup_date = next((f.get(class="hl-string">'dateValue') for f in worker.get(class="hl-string">'customFieldGroup', {}).get(class="hl-string">'dateFields', []) if f.get(class="hl-string">'fieldName') == class="hl-string">'[PayrollReadyDate]'), None)
    create_event(class="hl-string">'Payroll Setup Completed', payroll_setup_date)

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 5. Benefits Enrollment Completed (assumes a custom date field)
    benefits_date = next((f.get(class="hl-string">'dateValue') for f in worker.get(class="hl-string">'customFieldGroup', {}).get(class="hl-string">'dateFields', []) if f.get(class="hl-string">'fieldName') == class="hl-string">'[BenefitsEnrollmentCompleteDate]'), None)
    create_event(class="hl-string">'Benefits Enrollment Completed', benefits_date)

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 6. Performance Review Conducted (Placeholder - requires Talent API call)
    class=class="hl-string">"hl-comment"># This part is complex and often requires a separate API endpoint call per worker.
    class=class="hl-string">"hl-comment"># For this script, we'll assume a custom field for the last review date.
    last_review_date = next((f.get(class="hl-string">'dateValue') for f in worker.get(class="hl-string">'customFieldGroup', {}).get(class="hl-string">'dateFields', []) if f.get(class="hl-string">'fieldName') == class="hl-string">'[LastReviewDate]'), None)
    create_event(class="hl-string">'Performance Review Conducted', last_review_date)

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Process work history for changes (simplified approach)
    class=class="hl-string">"hl-comment"># A true implementation would need to query an event or history endpoint.
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Here we simulate from current work_assignment fields as an example.

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 7. Compensation Change Approved
    comp_effective_date = work_assignment.get(class="hl-string">'compensation', {}).get(class="hl-string">'effectiveDate')
    create_event(class="hl-string">'Compensation Change Approved', comp_effective_date)

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 8. Promotion Approved
    assignment_reason = work_assignment.get(class="hl-string">'assignmentReason', {}).get(class="hl-string">'codeValue')
    if assignment_reason == class="hl-string">'PRO': class=class="hl-string">"hl-comment"># class="hl-string">'PRO' is a common code for Promotion
        create_event(class="hl-string">'Promotion Approved', work_assignment.get(class="hl-string">'actualStartDate'))

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 9. Job Data Change Processed
    if assignment_reason and assignment_reason not in [class="hl-string">'HIR', class="hl-string">'PRO', class="hl-string">'TER']:
        create_event(class="hl-string">'Job Data Change Processed', work_assignment.get(class="hl-string">'actualStartDate'))

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 10. Leave Of Absence Started
    if work_assignment.get(class="hl-string">'assignmentStatus', {}).get(class="hl-string">'statusCode', {}).get(class="hl-string">'codeValue') == class="hl-string">'L': class=class="hl-string">"hl-comment"># Leave
        create_event(class="hl-string">'Leave Of Absence Started', work_assignment.get(class="hl-string">'statusReason', {}).get(class="hl-string">'effectiveDate'))

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 11. Return From Leave Processed
    if work_assignment.get(class="hl-string">'assignmentStatus', {}).get(class="hl-string">'statusCode', {}).get(class="hl-string">'codeValue') == class="hl-string">'A' and assignment_reason == class="hl-string">'RFL': class=class="hl-string">"hl-comment"># Active, Return from Leave
        create_event(class="hl-string">'Return From Leave Processed', work_assignment.get(class="hl-string">'rehireDate'))

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 12. Termination Initiated (simulated as date entry)
    term_date = work_assignment.get(class="hl-string">'terminationDate')
    if term_date and term_date > datetime.now().strftime(class="hl-string">'%Y-%m-%d'):
         create_event(class="hl-string">'Termination Initiated', work_assignment.get(class="hl-string">'lastWorkDate'))

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 13. Offboarding Tasks Completed (assumes a custom date field)
    offboard_complete_date = next((f.get(class="hl-string">'dateValue') for f in worker.get(class="hl-string">'customFieldGroup', {}).get(class="hl-string">'dateFields', []) if f.get(class="hl-string">'fieldName') == class="hl-string">'[OffboardingCompleteDate]'), None)
    create_event(class="hl-string">'Offboarding Tasks Completed', offboard_complete_date)

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 14. Employee Record Terminated
    if work_assignment.get(class="hl-string">'assignmentStatus', {}).get(class="hl-string">'statusCode', {}).get(class="hl-string">'codeValue') == class="hl-string">'T': class=class="hl-string">"hl-comment"># Terminated
        create_event(class="hl-string">'Employee Record Terminated', work_assignment.get(class="hl-string">'terminationDate'))

    return events


def main():
    class="hl-string">"""Main function to orchestrate the extraction and processing."""
    print(class="hl-string">"Starting ADP data extraction...")
    try:
        access_token = get_adp_token()
        print(class="hl-string">"Successfully obtained access token.")
        
        workers_data = get_all_workers(access_token)
        if not workers_data:
            print(class="hl-string">"No worker data found. Exiting.")
            return

        all_events = []
        print(fclass="hl-string">"Processing {len(workers_data)} workers for events...")
        for worker in workers_data:
            worker_events = process_worker_events(worker)
            all_events.extend(worker_events)
        
        if not all_events:
            print(class="hl-string">"No events generated from the worker data. Exiting.")
            return

        print(fclass="hl-string">"Generated a total of {len(all_events)} events.")
        
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Create DataFrame and save to CSV
        df = pd.DataFrame(all_events)
        df = df.sort_values(by=[class="hl-string">'EmployeeId', class="hl-string">'EventTimestamp'])
        
        output_filename = class="hl-string">'adp_hire_to_retire_log.csv'
        df.to_csv(output_filename, index=False, date_format=class="hl-string">'%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ')
        print(fclass="hl-string">"Event log successfully saved to {output_filename}")

    except Exception as e:
        print(fclass="hl-string">"A critical error occurred during the process: {e}")

if __name__ == class="hl-string">'__main__':
    main()