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採用から退職までのプロセスを改善：ポジション管理

D365 HRのポジション管理を最適化する6ステップガイドです。
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採用から退職までのプロセスを改善：ポジション管理
採用から退職まで：ポジション管理
Microsoft Dynamics 365 Human Resources
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Dynamics 365 HRでポジション管理を最適化

ポジション管理のプロセスでは、非効率やコンプライアンス上の懸念が生じることがあります。ProcessMindを使うと、プロセスを遅らせているボトルネックを特定し、リソース配分を最適化できます。これにより、人員配置の構造を正確に保ちながら、業務効率を高められます。

ダウンロードして、事前設定済みのデータテンプレートをご利用ください。よくある課題に取り組み、業務効率化の目標を達成しましょう。6段階の改善計画に沿って進め、データテンプレートガイドもご確認ください。業務の進め方を変えていけます。

詳細な説明を表示

採用から退職までの役職管理を最適化する理由

効果的な役職管理は、適切に機能する人事部門の基盤です。特にMicrosoft Dynamics 365 Human Resourcesのような広範なシステムでは、その重要性が高まります。役職管理は単なる事務作業ではありません。人材の採用・定着、予算管理、正確な組織構造の維持に直接影響します。採用から退職までの役職管理プロセスが非効率だと、さまざまな問題につながります。新しい役職の承認や作成に時間がかかると、重要な採用施策が遅れ、必要なポジションが埋まらないまま生産性が低下する可能性があります。役職を透明性のある形で管理できなければ予算超過が発生することもあり、プロセスを明確に守らなければコンプライアンス上のリスクが生じます。役職の申請から最終的な終了まで、そのライフサイクル全体を把握することは、業務の質を高め、戦略的な人員計画を進めるうえで欠かせません。

プロセスマイニングで役職管理を可視化

プロセスマイニングは、採用から退職までの役職管理プロセスをデータに基づいて詳しく分析する方法です。手作業の監査や経験則に頼るのではなく、Microsoft Dynamics 365 Human Resourcesの実際のイベントログからプロセス全体の流れを再現します。これにより、役職がたどるすべての手順を可視化し、理想的な流れから外れている箇所を正確に特定し、各アクティビティの実際の処理時間を測定できます。たとえば、「Position Request Approved by Manager」から「Position Request Approved by HR」へ移行するまでの正確な時間や、「Position Created in HR System」の処理効率を分析できます。隠れたボトルネックや非効率を明らかにすることで、遅延、コンプライアンス上の不備、役職管理のライフサイクルで発生するリソースの浪費について、根本原因を把握するための具体的な改善案を得られます。採用から退職までの役職管理を改善するための有効な手段です。

役職管理における主な改善領域

Microsoft Dynamics 365 Human Resourcesの採用から退職までの役職管理プロセスにプロセスマイニングを適用すると、次のような改善領域が明らかになります。

  • **承認ワークフローの効率化：**承認経路が不必要に長くなっている箇所、遅延を生じさせている承認者や部門、順次承認を並行承認に置き換えられるケースを特定できます。これにより、新しい役職の作成にかかる処理時間を短縮できます。
  • **データの正確性と適時性の向上：**役職の属性変更時に不整合が生じる箇所や、適切な確認なしに役職が有効化・無効化されるケースを見つけ出します。「Position Created in HR System」などのアクティビティに関するデータを正確かつ適時に入力することは、最新の組織図を維持するために重要です。
  • コンプライアンスとガバナンスの強化：「Position Reviewed for Compliance」などの重要なコンプライアンス手順が省略または遅延しているケースを特定できます。これにより、法令や社内規程の要件を一貫して満たせます。
  • リソース配分の最適化：「Position Frozen/Suspended」や「Position Deactivated」など、役職が各状態にとどまる実際の時間を把握することで、リソースの利用状況を理解し、より適切な人員配置を判断できます。
  • **手戻りの削減：**初回作成直後に「Position Attributes Modified」が頻繁に発生するなど、手戻りの典型的なパターンを特定できます。これは、初回申請の内容が不明確であることや、データ入力の正確性に課題があることを示している可能性があります。

このような詳細な分析結果により、対象を絞った改善を進め、採用から退職までの役職管理プロセスをボトルネックになり得る業務から、戦略を支える業務へと変えていけます。

期待できる成果と測定可能な効果

プロセスマイニングによって採用から退職までの役職管理プロセスを最適化すると、組織全体で測定可能な効果が得られます。

  • **効率の向上：**役職の作成、変更、終了にかかる全体の処理時間を大幅に短縮できます。人員配置の迅速化、組織変更への素早い対応、事務負担の軽減につながります。
  • **コスト削減：**ワークフローを効率化し、手作業を自動化することで、役職管理にかかる運用コストを大きく抑えられます。リソース配分の最適化も予算効率の向上に寄与します。
  • **コンプライアンスの向上：**社内規程や外部規制を一貫して遵守できるようになり、罰則のリスクを抑え、監査への備えを強化できます。「Position Reviewed for Compliance」の各手順を透明性のある形で確認できます。
  • **データ品質の向上：**Microsoft Dynamics 365 Human Resources内の組織構造を、正確で信頼性の高い状態に保てます。これは、他の人事機能や戦略的な意思決定の基盤になります。
  • **組織の俊敏性向上：**より効率的で対応力の高い役職管理プロセスにより、市場の需要や戦略の変化に迅速に対応できます。人員構成が常に事業目標を支えられる状態を維持できます。これらの成果により、採用から退職までの役職管理にかかる処理時間を効果的に短縮できます。

役職管理プロセスの分析を始める

適切なツールがあれば、Microsoft Dynamics 365 Human Resourcesで採用から退職までの役職管理プロセスを最適化する取り組みをスムーズに始められます。プロセスマイニングを利用すれば、思い込みからデータに基づく分析へ迅速に移行できます。まずは現在のプロセスフローを分析し、非効率な箇所と改善の機会を明らかにしてください。人事システムに蓄積された豊富なデータを分析することで、効果の高い変更を実施し、より良い業務成果を実現するために必要な明確な情報を得られます。

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よくある問題と課題

影響している課題を特定

新規または変更後の役職について、マネージャー、人事、予算の承認に時間がかかると、人員配置プロセス全体が大幅に長引きます。採用までの期間が延び、重要なプロジェクトの開始が遅れることで、生産性の低下や収益への影響につながる可能性があります。ProcessMindは、Microsoft Dynamics 365 Human Resourcesの採用から退職までの役職管理において、承認ワークフローがどこで滞っているかを特定します。実際の経路とボトルネックを可視化し、遅延を引き起こしている段階とユーザーを正確に把握できるため、対象を絞った改善が可能になります。

役職の作成後に属性が何度も変更される場合、初回要件が不明確だったか、組織変更への場当たり的な対応が行われた可能性があります。このような変更の繰り返しは、事務負担やデータの不整合を生み、人員計画を不確かなものにします。ProcessMindは、採用から退職までの役職管理における「Position Attributes Modified」アクティビティの順序と頻度を分析します。これにより、手戻りのパターンと、初期定義の不足やMicrosoft Dynamics 365 Human Resources内のガイドラインの不明確さなどの根本原因を特定できます。

役職が適切なコンプライアンス確認や必要な承認を経ないまま作成、変更、再分類されると、法令違反や社内規程違反のリスクが生じます。このような見落としは、監査、罰則、評判の低下につながる可能性があります。ProcessMindは、Microsoft Dynamics 365 Human Resourcesの役職管理における標準的なコンプライアンスワークフローからの逸脱を明らかにします。「Position Reviewed for Compliance」アクティビティが省略または未完了になっているケースを示し、定められた採用から退職までの手順の遵守を支援します。

役職の予算承認から人事システムでの実際の作成までに大きな遅延が発生すると、採用活動が妨げられます。この空白期間は、人員需要への迅速な対応や重要な役割の充足を難しくします。ProcessMindは、採用から退職までの役職管理における「Position Budget Approved」から「Position Created in HR System」までの流れを可視化します。Microsoft Dynamics 365 Human Resources内で滞留を引き起こしている引き継ぎ箇所やタスクを特定し、プロセスの効率化につなげます。

役職が明確な理由やその後の対応がないまま、長期間にわたって凍結、停止、または非アクティブの状態にとどまることがあります。予算が拘束され、人員計画のデータが実態と合わなくなり、リソース配分も非効率になります。ProcessMindは役職のライフサイクルを追跡し、採用から退職までの役職管理で「Position Frozen/Suspended」または「Position Deactivated」の状態が長期間続いている役職を示します。不要なまま残っている非アクティブな役職を把握し、Microsoft Dynamics 365 Human Resources内のリソースをより適切に利用できます。

役職管理の全体像が明確でなければ、実際のプロセスフローを理解し、隠れた遅延を特定し、全体の効率を評価することは困難です。透明性が不足すると、場当たり的な管理になり、改善の機会を逃してしまいます。ProcessMindは、採用から退職までの役職管理において、Position IDに関連するすべてのイベントを最初から最後まで可視化します。実際のプロセス経路、処理時間、ばらつきを示し、Microsoft Dynamics 365 Human Resourcesの業務を詳細に把握できます。

部門、原価センター、勤務地などの役職属性に不整合や誤りがあると、レポート、予算、人員計画に影響します。こうしたデータ品質の問題は、接続された人事システムや後続プロセスにも広がる可能性があります。ProcessMindは、Microsoft Dynamics 365 Human Resourcesの採用から退職までの役職管理プロセス全体で、属性の変更と不整合を分析します。データ品質の問題がどこで、なぜ発生するのかを特定し、データの発生元から整合性を保つための先回りした対策を可能にします。

役職の再分類が頻繁に行われる場合、初期の職務設計、組織構造の安定性、または場当たり的な変更に問題がある可能性があります。再分類のたびに事務コストが発生し、役割と責任が不明確になることもあります。ProcessMindは、採用から退職までの役職管理における「Position Reclassified」アクティビティの頻度と発生要因を可視化します。Microsoft Dynamics 365 Human Resourcesで、職務ファミリーの定義を明確にする必要性や、より安定した組織計画の必要性を示すパターンを特定できます。

すべての承認が完了した後も、役職が正式に有効化され、採用可能になるまでに時間がかかることがあります。この遅延は採用充足までの指標に直接影響し、採用担当チームが適任者を逃す原因にもなります。ProcessMindは、採用から退職までの役職管理において、「Position Budget Approved」または「Position Created in HR System」から「Position Activated」までの経過時間を追跡します。Microsoft Dynamics 365 Human Resourcesの最終的な有効化手順にある具体的なボトルネックを明らかにします。

初回の役職申請やその後の承認手順でエラーが発生すると、手作業による修正、再申請、属性変更の繰り返しが必要になることがあります。この手戻りは人事部門の貴重な時間とリソースを消費し、運用コストを増加させます。ProcessMindは、Microsoft Dynamics 365 Human Resourcesの採用から退職までの役職管理プロセスにおける「手戻りループ」と逸脱を特定します。「Position Attributes Modified」アクティビティが想定より早い段階で発生したり、繰り返されたりするケースを可視化し、上流のエラーや非効率を示します。

役職の実際の状態や利用状況を最新の情報で把握できなければ、組織は人員計画やリソース配分について適切な判断を下せません。その結果、人員配置が最適でなくなり、過剰な支出につながる可能性があります。ProcessMindは、採用から退職までの役職管理プロセス全体で、役職の実際の状態と移行をリアルタイムに把握できるようにします。実際の利用パターンを明らかにし、Microsoft Dynamics 365 Human Resourcesでデータに基づくリソース配分を支援します。

一般的な目標

成功の状態を定義

この目標は、新規または変更後の役職が関係者全員から承認されるまでの時間を大幅に短縮することを目的としています。達成できれば、人員配置が速まり、採用充足までの期間が短くなり、採用から退職までの役職管理において組織のニーズへ柔軟に対応できます。Microsoft Dynamics 365 Human Resourcesの生産性と業務効率にも直接影響し、空席期間の短縮やプロジェクト開始の早期化による大きなコスト削減につながります。
ProcessMindは、役職承認の実際のワークフローを分析し、具体的なボトルネック、重複した手順、引き継ぎの遅延を特定します。承認プロセスの各段階を可視化し、目標時間と比較することで、データに基づく意思決定を支援します。プロセスの効率化、リソース配分の最適化、変更による処理時間短縮の効果測定が可能になります。

この目標は、新しい役職の初回作成を遅らせる障害を取り除き、採用から退職までの役職管理ライフサイクルをスムーズかつ効率的に始めることを目的としています。人員拡大を迅速に進め、重要な役割を不要な待ち時間なく設置できるようになります。Microsoft Dynamics 365 Human Resourcesの人事業務の対応力と、組織の俊敏性の向上にもつながります。
ProcessMindは、開始から完了までの役職作成プロセスを詳細に可視化し、遅延箇所を正確に示します。ボトルネックにつながるプロセスのばらつきや標準外の経路を明らかにし、各ボトルネックの影響を数値化します。これにより、対象を絞った対策を実施し、役職作成ワークフローを最適化できます。

この目標は、役職名、部門、原価センター、ステータスなど、役職に関するすべてのデータをMicrosoft Dynamics 365 Human Resources全体で正確かつ統一された最新の状態に保つことに重点を置いています。高いデータ整合性は、信頼できるレポート、正確な人員計画、社内規程や外部規制へのコンプライアンスを支える基盤です。採用から退職までの役職管理におけるエラーや手戻りの防止にもつながります。
ProcessMindは、「Position Attributes Modified」アクティビティに関連するイベントログを分析し、不整合なデータを特定します。データ変更のパターンと根本原因を明らかにし、データ入力と更新のプロセスをマッピングします。手入力のエラーやシステム連携によって不整合が生じる箇所を示し、データガバナンスの標準化とデータ品質の向上を支援します。

この目標を達成すると、採用から退職までの役職管理プロセスにおいて、役職の申請、作成、有効化、変更、最終的な終了までの全段階を完全かつ透明性のある形で把握できます。可視性が高まることで、人事部門と管理者は役職の状態を先回りして監視し、人員需要を予測し、十分な情報に基づいて判断できます。Microsoft Dynamics 365 Human Resourcesにおける戦略的な人員計画の大幅な改善につながります。
ProcessMindはイベントデータに基づき、各役職の最初から最後までの経路を自動的に再構成し、インタラクティブなプロセスマップを提供します。現在の状態を追跡し、停滞している役職を特定し、役職が通常たどる経路を把握できます。理想的な流れからの逸脱を明らかにし、ライフサイクル全体をデータに基づいて理解できます。

この目標は、役職の承認から正式な有効化までの時間を大幅に短縮し、採用可能な状態にすることを目的としています。有効化が速まれば、採用サイクルが短縮され、空席の影響を抑えられます。組織は人員を効率的に配置でき、運用コストを削減しながら、Microsoft Dynamics 365 Human Resourcesにおける採用から退職までの役職管理の効果を高められます。
ProcessMindは、役職の有効化に至る一連のアクティビティを分析し、プロセスを長引かせる遅延と依存関係を特定します。承認待ち、データ入力の問題、その他の事務上の障害など、特定の役職の有効化に時間がかかる理由を明らかにし、手順の効率化と有効化の迅速化を支援します。

この目標は、採用から退職までの役職管理プロセスで、エラーの修正や作業のやり直しに費やす労力とリソースを最小限に抑えることを目的としています。手戻りを減らすことで、大幅なコスト削減、業務効率の向上、Microsoft Dynamics 365 Human Resourcesにおける役職データと管理業務の品質・正確性の向上につながります。人事担当者は、より戦略的な取り組みに時間を振り向けられます。
ProcessMindは、手戻りを示す逸脱やループを含め、すべてのプロセスフローをマッピングします。エラーが頻発する具体的なアクティビティや判断箇所を特定し、その影響を数値化します。誤ったデータ入力や承認不足などの根本原因も明らかにし、対象を絞った改善によって手戻りを解消できます。

この目標は、役職の作成から無効化まで、すべての役職管理業務が組織の定めたポリシーと法令上の要件に厳密に従うことを保証するものです。コンプライアンスを確保することで、法的・財務的なリスクを抑え、組織の健全性と信頼を維持できます。これは、Microsoft Dynamics 365 Human Resourcesにおける採用から退職までの役職管理を適切に行ううえで欠かせません。罰則や評判の低下も防ぎやすくなります。
ProcessMindは、役職が実際にたどった経路を、定義済みのコンプライアンスモデルや理想的なプロセスと比較します。コンプライアンス違反の可能性を示す逸脱、承認されていない手順、欠落した承認を明らかにし、人事部門が非準拠の行動やプロセス上の不備を先回りして特定・是正できるようにします。

組織構造が効率的で、現状に即し、戦略目標と整合している状態を実現するため、長期間使用されていない、非アクティブ、または十分に利用されていないポジションを特定し、対応することを目的とします。ポジションの利用状況を最適化することで、予算に余裕が生まれ、レポートラインが明確になり、採用から退職までのポジション管理におけるリソース配分をより効果的に行えます。これにより、Microsoft Dynamics 365 Human Resourcesにおいて、より効率的で変化に対応しやすい組織づくりにつながります。
ProcessMindは、「Frozen／Suspended」または「Deactivated」状態が長期間続いているポジションや、アクティビティの発生頻度が非常に低いポジションを明らかにします。ライフサイクル全体を分析することで、休止や利用不足のパターンを特定し、ポジションの統合、更新、廃止について適切に判断するために必要なデータを提供します。

この目標は、ポジションの作成後に中核となる属性が変更される頻度と回数を減らすことを目指します。頻繁な変更は、組織設計の不安定さを示し、管理業務の負担を増やし、データの不整合を招く可能性があります。変更を最小限に抑えることで、安定性が高まり、管理負担が軽減され、Microsoft Dynamics 365 Human Resourcesにおける採用から退職までのポジション管理のデータ信頼性が向上します。
ProcessMindは、「Position Attributes Modified」に関連するすべてのイベントを追跡し、どの属性が、誰によって、ライフサイクルのどの段階で頻繁に変更されているかを特定します。この分析により、初期定義が不明確であることや、変更依頼プロセスが非効率であることなど、頻繁な変更の根本原因を明らかにし、ポジションデータを安定させるための改善策を講じられます。

この目標は、ポジションを再分類するプロセスをより効率的で透明性の高いものにし、遅延やエラーを減らすことを目指します。再分類を効率化することで、ポジションが現在の責任範囲と組織のニーズを適時に正確に反映でき、管理負担が軽減されます。また、Microsoft Dynamics 365 Human Resourcesにおける採用から退職までのポジション管理で、要員データの正確性も向上します。
ProcessMindは、再分類の依頼から最終承認、更新まで、ポジション再分類の全行程をマッピングします。承認待ちの長いキュー、ボトルネック、プロセスを複雑にする標準外の手順を特定できます。フローを可視化することで、再分類ワークフローを簡素化し、全体のサイクルタイムを短縮するための具体的な改善案を提供します。

この目標では、ポジションの管理方法とリソースの配分状況をより深く理解するためにプロセスデータを利用し、より戦略的で効果的な要員計画につなげます。分析の精度が高まることで、人材を適切に配置し、人員不足や重複を特定し、採用から退職までのポジション管理のライフサイクル全体で、より適切な意思決定を行えます。対象はMicrosoft Dynamics 365 Human Resourcesです。
ProcessMindは、ポジションの作成、アクティブ化、非アクティブ化のパターンを含む、ポジション管理プロセス全体を分析します。部門別の人員配置、コストセンターの割り当て、ポジション種別の傾向を特定し、実際のプロセス実行に基づいて、リソースの移動や再配分、最適化の可能性がある領域を明らかにします。

ポジション管理を改善する6つのステップ

1

テンプレートをダウンロード
2

データをエクスポート
3

データセットをアップロード
4

プロセスを分析
5

改善を実施
6

プロセスをモニタリング
1

テンプレートをダウンロード

実施内容

Microsoft Dynamics 365 Human ResourcesのHire to Retire - ポジション管理データ専用に設計された、事前構成済みのExcelテンプレートにアクセスしてダウンロードします。

データテンプレートガイドを見る テンプレートをダウンロード
重要な理由

標準化されたテンプレートを使うことで、ポジション関連の必要なデータを正しい形式で収集でき、分析を効率化できます。

期待される成果

ポジション管理データに適した構成の、すぐに使えるExcelテンプレートです。

得られる成果

D365 HRのポジション管理に潜む遅延を発見

ProcessMindは、D365 HRにおける実際のポジション管理ワークフローを可視化します。非効率な箇所やコンプライアンス上のリスクを明確に把握し、データに基づいて改善できます。
  • D365 HRのポジション管理フローを可視化
  • ワークフローのボトルネックと遅延を特定
  • ポジション作成時のコンプライアンスを確保
  • リソース配分の意思決定を最適化
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

一般的な成果

ポジション管理の効率化を実現

これらの成果は、Microsoft Dynamics 365 Human Resourcesにおける採用から退職までのポジション管理プロセスを最適化することで、組織が通常達成できる測定可能な改善を示しています。プロセスマイニングによって非効率やボトルネックを明らかにし、業務を効率化し、戦略的な要員計画を改善するための対象を絞った施策を実施できます。

0 %
ポジション承認を迅速化

平均承認時間を短縮

プロセスマイニングによってポジション承認ワークフローのボトルネックを特定し、サイクルタイムを大幅に短縮できます。これにより、要員配置の判断を早め、組織の対応力を高められます。
0 %
データ整合性を向上

初回入力時のデータ品質を向上

よくある入力ミスや不足している情報を特定することで、新しいポジションの初回入力時のデータ品質を高められます。後続工程での問題が減り、レポートの正確性も向上します。
0 %
手戻りコストを削減

ポジション作成時のエラーを削減

ポジションの作成や変更で手戻りが発生する根本原因を特定し、エラーの修正に費やす時間とリソースを大幅に削減します。業務効率が高まり、コストも抑えられます。
0 %
コンプライアンス遵守を強化

ポリシーへの適合度を向上

コンプライアンスの遵守状況をリアルタイムでモニタリングし、すべてのポジション管理プロセスが社内ポリシーと外部規制に厳密に従っていることを確認します。リスクを抑え、監査に備えられます。
0 %
ポジションのアクティブ化を迅速化

採用可能になるまでの時間を短縮

ポジションの作成からアクティブ化までの期間を短縮し、採用を開始できる状態を早く整えます。人材獲得を支援し、重要なポジションの充足までの期間を短縮します。

成果は、プロセスの複雑さ、組織構造、データ品質によって異なります。これらの数値は、ポジション管理でプロセスマイニングを導入したさまざまな事例で確認された一般的な改善値です。

推奨データ

まずは重要度の高い属性とアクティビティから始め、必要に応じて対象を広げてください。
イベントログを初めて扱いますか。学ぶ プロセスマイニングのイベントログを作成する方法.

属性

分析に必要な主要データ項目

組織内の特定のポジションを一意に識別するIDです。

重要な理由

関連するすべてのイベントを1つのプロセスケースに結び付ける中核識別子です。ポジションのライフサイクル全体を分析できます。

ポジション管理プロセスで発生した特定のイベントまたはタスクの名前です。

重要な理由

プロセスの各ステップを定義し、プロセスマップの可視化とプロセスフローおよびばらつきの分析を可能にします。

アクティビティが発生した時点を示すタイムスタンプです。

重要な理由

このタイムスタンプは、イベントの順序付け、時間に基づくすべての指標の計算、プロセスのボトルネックの発見に欠かせません。

アクティビティが完了した時点を示すタイムスタンプです。

重要な理由

アクティビティの処理時間を計算できるため、詳細なパフォーマンス分析やボトルネック分析の基盤となります。

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。

重要な理由

個人またはチーム単位で責任の所在を明確にし、パフォーマンスを分析できます。リソース管理やトレーニングにも欠かせません。

ポジションが所属する部門です。

重要な理由

事業部門ごとにプロセスを分けて分析できるため、部門固有の問題を特定し、パフォーマンスを比較できます。

ポジションの現在または過去のステータスです。

重要な理由

各ポジションの状態を明確に示せるため、ケースのフィルタリングや結果の把握に欠かせません。

ポジションに関連付けられた職種名です。例として、「Senior Accountant」などがあります。

重要な理由

職務、レベル、機能に基づく分析が可能になり、業務上の重要な背景情報を加えられます。

ポジションにかかる費用が割り当てられる財務上の原価センターです。

重要な理由

ポジションを財務データに結び付け、費用に関するプロセス分析とデータ整合性の監視を可能にします。

アクティビティ

追跡・最適化するプロセスのステップ

ポジション管理のライフサイクルが正式に始まったことを示します。通常は、ユーザーがDynamics 365 HRの専用フォームまたはワークフローから新しいポジション依頼を送信した時点で記録されます。

重要な理由

ポジションのライフサイクル全体を測定する起点です。ポジション承認サイクルタイムやポジション作成リードタイムなど、重要なKPIの測定にも使用します。

ポジションを正式に作成する前に、人事部による最終承認が行われたことを示します。ワークフローシステムで人事承認タスクが完了した時点に、明示的なイベントとして記録されます。

重要な理由

承認フェーズの終了を示し、ポジション承認の平均サイクルタイム全体を測定する重要なマイルストーンです。

Dynamics 365 HR内でポジションレコードが正式に作成されたことを示します。ポジションの主要レコード自体に記録された作成タイムスタンプから取得します。

重要な理由

依頼から実際の組織上のポジションへ移行したことを示す基本的なマイルストーンです。ポジション作成リードタイムKPIの終点になります。

ポジションが正式にオープンになり、採用を開始できる状態になったことを示します。通常は、ポジションレコードのステータスフィールドが「Active」または同様の状態に変更されたことから推定します。

重要な理由

要員配置の準備状況と最終設定段階の効率を測定する重要なマイルストーンです。ポジションのアクティブ化までの平均時間KPIの測定に欠かせません。

ポジションがアクティブではなくなり、通常は充足後にアクティブな組織構造から外されたことを示します。ステータスが「Inactive」または同様の状態に変更されたことから推定します。

重要な理由

ポジションのアクティブな期間の終わりにおける重要なステップです。ポジションの非アクティブ化までの平均時間を分析し、在籍人数を正確に管理するうえで欠かせません。

ポジションレコードが最終的にアーカイブされ、ライフサイクルが完全に終了したことを示します。ステータスが「Closed」または同様の終了状態に変更されたことから推定します。

重要な理由

プロセスの終端イベントです。ライフサイクル全体を最初から最後まで分析でき、クローズすべき長期間未使用のポジションを特定するのに役立ちます。

よくある質問

よくある質問

プロセスマイニングは、Microsoft Dynamics 365 Human Resourcesのイベントログを分析し、ポジション管理プロセスの実際の流れを可視化します。承認におけるボトルネック、データの不整合、手戻りが発生している箇所を特定できます。こうした見えにくい非効率を明らかにすることで、業務を効率化し、サイクルタイムを短縮し、コンプライアンスを高められます。

ポジションの作成、変更、承認、アクティベーションに関するイベントログデータが必要です。主なデータ項目には、Position ID、アクティビティのタイムスタンプ、アクティビティ名、各操作を担当したユーザーが含まれます。正確にプロセスを再構築するには、一意のケース識別子であるPosition IDが含まれていることが欠かせません。

承認の遅延を引き起こす根本原因、コンプライアンスに適合しないプロセスのバリアント、ポジションのライフサイクル全体を把握できます。その結果、ポジション承認のサイクルタイム短縮、ポジション作成時のボトルネック削減、データ整合性の向上といった、数値で確認できる改善につながります。最終的には、リソース配分の最適化とポジションのアクティベーションの迅速化に役立ちます。

基本的な技術要件として、通常は安全な接続を介して、Microsoft Dynamics 365 Human Resourcesのデータベースまたは分析用データストアにアクセスできることが必要です。また、クラウド型またはオンプレミス型のプロセスマイニングプラットフォームも必要です。複雑なデータ処理はプラットフォームが担うため、HRチームに高度な技術知識がなくても進められる場合が多いです。

通常は、標準的な連携方式またはデータベースレプリケーションを使ってデータを抽出するため、稼働中のシステム性能への影響を最小限に抑えられます。基盤となるデータレイクへの接続やAPIを使って、過去のイベントログを取得する場合もあります。読み取り専用で実行され、日常のHR業務への影響を抑えた方法で設計されています。

期間はデータ量や複雑さによって異なりますが、初期設定とデータ取り込みには通常、数日から数週間かかります。多くの組織では、4～6週間以内に最初のプロセスモデルを作成し、主要なボトルネックを明らかにできます。プロジェクトの進行に合わせて、より詳細な分析と継続的な改善を進めます。

はい。プロセスマイニングは、ポジション属性の変更と再分類に至る経路を正確にマッピングできます。変更がいつ、どこで、誰によって行われたかを明らかにし、初期要件が不明確だったことや、レビュー工程が非効率だったことなどの根本原因を示します。この可視性により、対象を絞った対策を実施し、手戻りを減らしてポジションデータを安定させられます。

はい。プロセスマイニングは、実際のプロセス実行と、あらかじめ定めたコンプライアンスルールや理想的なプロセスモデルを比較します。違反につながる可能性のある逸脱、承認されていない手順、承認漏れを自動的に検出できます。問題が大きくなる前にリスクを抑えられるよう、早い段階で特定できます。

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プロセスのサイクルタイムを30％短縮し、ボトルネックを解消します。

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