データテンプレート：Hire to Retire（従業員ライフサイクル）

「活動名」は、採用から退職までのプロセスにおける個別のステップを表します。これらの活動はプロセスマップの構成要素であり、最初の求人申請から最終的な退職確認まですべてを表します。

分析において、この属性はプロセスフローを視覚化し、イベントの順序を特定し、各ステップの頻度と期間を測定するために使用されます。これは、どのようなアクションが行われているか、標準プロセスからの逸脱を発見すること、そして長時間のバックグラウンドチェックや遅延したオンボーディングタスクなど、遅延の原因となったり改善が必要な段階を特定するために不可欠です。

この属性は、すべてのプロセスマイニング分析と可視化の基盤となるプロセスマップ内のステップを定義します。

HRシステム内のイベントログ、ステータス変更の記録、または特定のトランザクションデータから生成されます。

「イベントタイムスタンプ」は、活動が発生した時点を示します。このタイムスタンプは、従業員のジャーニーを正確に再構築するために、イベントを時系列に並べ替える上で不可欠です。これは主要な時間データポイントとしてパフォーマンス分析に機能します。

この属性は、活動間のサイクルタイムを計算し、採用やオフボーディングなどのプロセスの全体期間を測定し、時間ベースのボトルネックを特定するために使用されます。これは経時的なトレンド分析を可能にし、「平均採用期間」や「オンボーディングサイクルタイム」などの時間依存のKPIを作成するための基本となります。

このtimestampは、イベントを正確に順序付けし、cycle timeや期間などの時間ベースの全てのパフォーマンス指標を計算するために不可欠です。

通常、システムログまたはdataテーブル内のアクティビティやトランザクション記録とともに見られます。多くの場合、作成日またはシステムtimestampとして記録されています。

「従業員ID」は、個々の従業員を初期の採用プロセスから最終的な退職まで追跡する一意のキーです。オンボーディング、人事評価、昇進、オフボーディングなど、関連するすべてのライフサイクルイベントを、単一の一貫したジャーニーとして連結します。

プロセスマイニングにおいて、この属性はケース相関の基本となります。これにより、分析エンジンは各従業員のエンドツーエンドのプロセスフローを再構築できます。従業員IDをケースIDとして使用することで、アナリストはサイクルタイムを追跡し、特定の従業員のジャーニーにおけるボトルネックを特定し、異なる個人やグループ間でライフサイクルプロセスがどのように実行されているかのバリエーションを分析できます。

これは、従業員のライフサイクルにおける全てのイベントを結びつけ、入社から退職までの全ジャーニーの分析を可能にする重要なCase IDです。

通常、HR情報システム（HRIS）内の主要な従業員マスターデータテーブルまたは記録で利用可能です。

「ソースシステム」属性は、各イベントのデータの発生元を特定します。複雑なHRエコシステムでは、ハイア・トゥ・リタイアプロセスの各工程が、採用には「採用管理システム（ATS）」、従業員管理にはコア「HRIS」、報酬変更には給与システムなど、個別のシステムで管理されることがあります。

ソースシステム別にデータを分析することで、データ統合の課題やプロセスの分断化を理解するのに役立ちます。これにより、遅延や問題が特定のシステムに集中しているかどうかを特定でき、技術的な改善やプロセス再設計の取り組みに役立てることができます。また、データ検証やエンドツーエンドプロセス全体の包括的な把握を可能にするためにも不可欠です。

プロセスデータの出所を特定します。これは、データ品質問題のトラブルシューティングや、異なるHRシステム間のプロセス引き継ぎを理解するために非常に重要です。

この情報は、通常、データ抽出・変換（ETL）プロセス中に追加されるか、システム統合ログの標準フィールドとして存在する場合があります。

この属性は、データがプロセスマイニングデータセットに最後に更新または抽出された日時を示すタイムスタンプを提供します。これはビジネスイベントが発生した時点ではなく、データの鮮度を表します。

その主な用途はデータガバナンスと検証です。アナリストはこの情報を使用して、最新のデータで作業していることを確認し、ソースシステムでイベントが発生してから分析に反映されるまでの潜在的な遅延を把握できます。これは、データ更新サイクルを管理し、生成されるインサイトの信頼性を確保する上で不可欠です。

データの鮮度とガバナンスを確保し、分析情報の鮮度を示すことで、分析結果への信頼を築く上で不可欠です。

このタイムスタンプは通常、データ抽出、変換、ロード（ETL）プロセス中に生成され、追加されます。

「ユーザー」属性は、プロセスの特定のステップを実行する担当者またはシステムを特定します。これは、採用マネージャーによるオファーの承認、人事管理者によるオンボーディングの開始、または自動化システムによるリマインダーのトリガーなどが考えられます。

この属性は、分析に人間またはシステムエージェントの側面を加えることができます。ワークロードの分散状況を把握し、研修機会（例：特定のユーザーによる遅延やエラーが頻発している場合など）を特定し、プロセスのコンプライアンスを確保するといった目的で活用されます。例えば、報酬変更のような機密性の高いアクションが権限のある担当者のみによって実行されているかを確認するのに役立ち、監査やセキュリティ上も重要です。

誰がアクションを実行したかを特定します。これは、ワークロード、コンプライアンス、自動化レベルの分析、および研修ニーズの特定に不可欠です。

システム監査ログまたはトランザクション記録で利用可能であり、多くの場合「変更者」、「作成者」、または「ユーザーID」として捕捉されます。

「勤務地」属性は、従業員の物理的または指定された勤務地を示します。これは国全体のような広範な情報から、特定のオフィスビルや事業所のような具体的な情報まで指定できます。

地理的分析は、特にグローバル企業にとって、HRプロセスマイニングにおいて非常に重要です。現地の労働法や市場状況による採用サイクルタイムの違いなど、プロセスパフォーマンスにおける地域差を明らかにできます。また、異なる拠点間の離職率を比較し、現地のマネジメントや労働環境に問題がある可能性を示唆することもあります。このデータは、プロセスを可能な限り標準化し、必要に応じて現地のニーズに合わせる上で不可欠です。

地域ごとのプロセスのばらつきを特定し、現地法規へのコンプライアンス状況を評価し、異なる勤務地間でのパフォーマンスを比較するための地理的分析を可能にします。

通常、HRシステム内の従業員の個人情報または勤務先住所情報に格納されます。

「職位」属性は、従業員の組織内での役割に関する詳細な情報を提供します。「ディレクター」のような上位職から、「シニアソフトウェアエンジニア」や「アカウントエグゼクティブ」のような具体的な職務まで多岐にわたります。

分析では、職位は特定の役割や経験レベルに応じてプロセスを絞り込み、分析するために活用されます。「シニア職の採用にはジュニア職よりも時間がかかるのか？」「技術職と非技術職でオンボーディングプロセスは異なるのか？」といった疑問の解明に役立ちます。この詳細な情報は、的確なプロセス改善策を策定し、従業員のライフサイクルが組織内でどのように異なっているかという機微を把握するために不可欠です。

従業員の役割、職位、職能によってライフサイクルプロセスがどのように異なるかを詳細に分析することを可能にし、より的を絞った改善を支援します。

HRマスターレコード内の従業員の職務情報または役職に関するデータから確認できます。

「求人申請ID」は、特定の求人充足に関連するすべての活動（作成、承認から候補者のソーシング、オファー提示まで）を連結する一意のキーです。これは、採用時に従業員IDが生成される前の先行ケースIDとして機能することがよくあります。

この属性は、従業員ライフサイクルの採用前フェーズを分析する上で特に有用です。これにより、「充足までの時間」などのKPIを測定し、特定の役割における採用プロセスの効率を理解するのに役立ちます。求人レベルでプロセスを分析することで、組織は異なる求人における承認、ソーシング、または面接段階のボトルネックを特定できます。

採用前のすべての活動をリンクし、採用プロセスと「充足までの期間」のような指標の詳細な分析を可能にします。

新しい求人が作成された際に、採用管理システム（ATS）またはHRISの採用モジュールによって生成されます。

「終了時刻」属性は、ある期間にわたる活動の完了時点を示します。多くのHR イベントが瞬時（例：「オファー提示」）である一方で、「バックグラウンドチェック」や「オンボーディング」のように明確な開始と終了を持つものもあります。このタイムスタンプは、イベントタイムスタンプ（開始時刻）と組み合わせることで、正確な期間計算を可能にします。

プロセス分析において、終了時刻は特定のタスクの処理時間または実作業時間を計算するために不可欠です。これにより、待機時間（異なる2つの活動間の間隔）と処理時間（単一の活動の期間）を区別するのに役立ちます。これらの期間を分析することは、非効率なタスクや自動化またはリソース再配分の機会を特定するのに役立ちます。

アクティビティ期間の正確な計算を可能にし、プロセスにおける実作業時間とアイドル待ち時間を区別するのに役立ちます。

タスクの開始と完了の両方を記録するイベントログまたはトランザクションテーブルで確認できます。明示的に提供されていない場合は、別途の「完了イベント」から派生させる必要があります。

「退職理由」は、従業員の会社でのライフサイクルが終了した背景を説明します。理由は通常、自己都合（辞職、退職）または会社都合（業績不振、組織再編など）に分類されます。

この属性は、あらゆる従業員離職分析の基礎となります。退職理由と他のデータを結びつけることで、組織は貴重な洞察を得ることができます。例えば、特定の部門で自己都合退職率が高いかどうか、あるいは特定の採用源からの新規採用者が業績不振を理由に解雇される傾向があるかを分析できます。これらの洞察は、効果的な人材定着戦略の策定や採用の質の向上に不可欠です。

離職率分析に不可欠なコンテキストを提供し、自発的離職と非自発的離職を区別し、根本原因を特定するのに役立ちます。

オフボーディングまたは退職プロセス中に記録され、通常、従業員の最終雇用記録に保存されます。

「部門」属性は、従業員の組織上の所属を表します。これは、会社全体のプロセスパフォーマンスをセグメント化し、比較するための重要な側面です。

この属性により、採用から退職までのプロセスの比較分析が可能になります。例えば、アナリストはエンジニアリング部門と営業部門の「採用までの期間」を比較して、異なる採用課題を特定できます。また、部門ごとの離職率を分析し、潜在的なマネジメントや文化的な問題を抱える領域を浮き彫りにすることもできます。部門ごとにプロセスマップをフィルタリングすることで、特定の業務機能に特有のプロセス変動やボトルネックを明らかにすることができます。

強力なセグメンテーションと比較分析を可能にし、組織の様々な部門でHRプロセスがどのように機能しているかを明らかにします。

HRシステム内の従業員のコアプロファイルまたはマスターデータ記録で利用可能であり、多くの場合、職務またはポジションに関連付けられています。

雇用形態は、個人の雇用契約または取り決めの性質を分類します。これは、HRプロセスがどのように実行されるかに大きな影響を与える、主要な属性です。

雇用形態別にプロセスを分析することで、重要な違いが明らかになることがあります。例えば、契約社員のオンボーディングプロセスは、正社員の場合よりも大幅に短く、詳細度が低い場合があります。同様に、パフォーマンスレビューサイクルやオフボーディング手順も異なる可能性があります。このセグメンテーションは、コンプライアンスを確保し、プロセスがさまざまな種類の労働者に適切に調整されているかを特定するために不可欠です。

勤務形態に基づいたプロセスのバリエーション分析を可能にし、これはコンプライアンスおよび異なる労働者カテゴリのプロセスを最適化する上で重要です。

これは、従業員のコアHRプロファイルまたは雇用記録における標準フィールドです。

「事業部門」は、「コンシューマープロダクト」、「エンタープライズソフトウェア」、「グローバルサービス」といった、企業の主要な事業部門を表します。これは、部門よりも上位の組織コンテキストを提供します。

事業部門レベルで採用から退職までのプロセスを分析することは、戦略的で高レベルな比較を行う上で有用です。これにより、経営層は主要な事業セグメント間で人材管理の慣行や成果がどのように異なるかを理解するのに役立ちます。例えば、ある事業部門では社内異動率が著しく速く、組織全体で共有できるベストプラクティスを示唆するかもしれません。この視点は、HRプロセスをより広範な事業戦略と整合させる上で不可欠です。

戦略的分析のために組織全体の視点を提供し、主要な事業部門間における人事プロセスのパフォーマンス比較を可能にします。

コアHRシステム内の従業員の組織割り当てデータから確認できます。

「上司」属性は、従業員の直属の上司を特定します。上司は、承認、人事評価、役割変更の開始など、多くのハイア・トゥ・リタイアプロセスにおいて重要な役割を果たすことがよくあります。

上司別にプロセスを分析することで、マネジメントの有効性やプロセスの順守状況におけるばらつきを明らかにできます。例えば、人事評価を迅速に完了するマネージャーと、常に遅れがちなマネージャーの特定に役立ちます。また、チームごとの離職率を分析することで、リーダーシップの問題を示唆することもあります。これにより、対象を絞ったマネージャー研修やサポートの機会創出につながります。

チームまたはマネージャーレベルでのプロセスパフォーマンスと結果の分析を支援し、管理プラクティスと順守状況のばらつきを明確にします。

HRシステム内の従業員の職務または役職データに保存され、多くの場合、別の従業員記録へのリンクとして扱われます。

「採用元」は、採用が成功した人材の出身元を示します。これは、従業員紹介のような内部ソース、または専門のネットワーキングサイト、大学のキャリアフェア、外部のリクルーターといった外部ソースである可能性があります。

この属性は、さまざまなタレントアクイジション戦略の有効性を評価するために不可欠です。採用元に基づいて従業員ライフサイクル全体を分析することで、組織は、パフォーマンス評価スコア、昇進率、定着率といった要因で測定される、最も質の高い候補者を生み出すチャネルを特定できます。このデータ駆動型のアプローチにより、採用チームは最も効果的なソースへの支出と労力を最適化できます。

採用チャネルの有効性の分析を可能にし、候補者の質と定着率に基づいて採用戦略と採用費用を最適化するのに役立ちます。

通常、応募またはソーシング段階で応募者追跡システム（ATS）で捕捉されます。

雇用ステータスは、ある時点での従業員と会社との関係を示すスナップショットです。これは、従業員がライフサイクルを通じて移動するにつれて変化する動的な属性です。

プロセスマイニングでは、このステータスの変化を追跡すること自体が主要なアクティビティとなり得ます（例：「休職中にステータス変更」など）。また、フィルタリングや分析のための貴重な属性でもあり、現在アクティブな従業員のジャーニーに焦点を当てたり、元従業員の退職に至るプロセスを具体的に分析したりできます。さまざまな種類のライフサイクル分析に適切な対象者が含まれることを確実にします。

従業員の現在のステータスを定義します。これは、アクティブな従業員や退職済みの従業員など、特定の集団に分析を絞り込む上で重要です。

HRISの主要な従業員記録または職務情報テーブルにおける中核となるフィールドです。