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採用から退職まで：従業員ライフサイクルを改善

従業員ライフサイクルの効率化に向けた6ステップガイドです。
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課題 (11) 目標 (11) 6つのステップ プレビュー 成果 データ よくある質問 (5)

ADP Workforce Nowで従業員ライフサイクルを最適化

ProcessMindは、組織のプロセスを妨げるボトルネックや非効率な箇所を明らかにします。業務上の重要な流れを正確に追跡し、遅延の発生箇所やリソースの配分に問題がある箇所を特定できます。これにより、業務を効率化し、全体の生産性を高め、各段階でコンプライアンスを確保できます。

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

ADP Workforce Nowで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理由

候補者として最初に接点を持った日から組織での最終勤務日まで、従業員の歩みは複雑な一連のイベントで構成されています。これが、採用から退職までの従業員ライフサイクルです。このライフサイクルを効率的に管理できれば、従業員体験が向上し、コンプライアンスを確保しながら、業務コストを大幅に削減できます。一方、ADP Workforce Nowのような総合的なプラットフォーム上で管理する場合でも、この重要なプロセスに非効率があると、大きな課題につながります。採用の遅れは生産性や収益に直接影響し、オンボーディングの体験が悪いと早期離職につながる可能性があります。また、退職手続きが非効率だと、コンプライアンス上のリスクやデータセキュリティ上の懸念が生じます。従業員の歩みを最初から最後まで把握し、最適化することは、人事業務の効率化だけが目的ではありません。優秀な人材を引き付けて定着させ、リスクを抑えながら、安定して成果を出せる組織を築くことにもつながります。

プロセスマイニングで従業員ジャーニーに潜む機会を見つける

プロセスマイニングは、ADP Workforce Now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、改善するための新しいアプローチです。主観的なヒアリングや静的なレポートに頼るのではなく、ADP Workforce Nowが生成する実際のイベントログデータを使用します。すべてのアクティビティとタイムスタンプを詳細に記録したデータから、実際に起きた従業員の歩みを再現できます。求人申請の作成から退職手続きの最終タスクまで、採用から退職までのプロセス全体を、客観的かつデータに基づいて可視化できます。これにより、ボトルネックが「どこで」「なぜ」発生するのかを正確に特定し、プロセスからの逸脱を見つけ、各段階の実際のサイクルタイムを測定できます。たとえば、特定の部門で採用に一貫して時間がかかっているか、新入社員の給与設定プロセスの特定のステップが遅延を引き起こしているかを明確に確認できます。実際のプロセスフローを可視化することで、プロセスマイニングは推測に頼らず、採用から退職までの従業員ライフサイクルを効率化するための具体的な改善案を示します。

従業員ライフサイクル全体の主な改善領域

ADP Workforce Nowのデータにプロセスマイニングを適用すると、採用から退職までの従業員ライフサイクルにおける、次のような改善領域が明らかになります。

  • 採用とオンボーディングの最適化：候補者の募集、面接の調整、バックグラウンドチェックの遅延を特定します。流れを分析することで、採用期間が長引く根本原因を特定し、人材獲得を早められます。また、オンボーディングの手順を評価し、IT環境の設定や研修の割り当てなど、必要なタスクが適切なタイミングで、コンプライアンスに沿って完了しているかを確認できます。
  • キャリア形成とパフォーマンス管理：昇進、役割変更、パフォーマンスレビューに関する社内プロセスを効率化します。承認が特定の管理職レベルで滞留していないか、特定のレビューサイクルだけが大幅に長くなっていないかを確認できます。この情報をもとに、キャリア形成の経路を改善し、公平で適時なパフォーマンス評価を実現できます。
  • 効率的な退職手続きとコンプライアンス：退職面談、資産の回収、システムアクセスの無効化など、必要な手順が適時かつコンプライアンスに沿って完了しているかを分析します。法的リスクを抑え、データセキュリティを高めるとともに、退職する従業員に配慮した体験を実現できます。

プロセスマイニングにより、こうした具体的な課題に対応するための明確な情報を得られ、最終的に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短縮につなげられます。

プロセス最適化で得られる測定可能な成果

プロセスマイニングを通じて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と、次のような測定可能な効果が得られます。

  • サイクルタイムの短縮：採用の迅速化、社内異動の短期化、退職手続きの効率化を実現できます。業務の俊敏性が高まり、リソースをより早く配置できます。
  • コスト削減：求人が空席のままになる期間を短縮して採用コストを抑え、手作業によるフォローアップの事務負担を減らし、従業員の早期離職に伴うコストを抑制できます。
  • コンプライアンスの向上：従業員の歩みの各段階で、法規制や社内ポリシーを一貫して遵守できるようにし、違反に伴うリスクを最小限に抑えます。
  • 従業員体験の向上：効率的で透明性の高い従業員ライフサイクルにより、従業員の満足度やエンゲージメントが高まり、人事サポートや異動・手続きがスムーズになることで、人材の定着にもつながります。

従業員ライフサイクルの最適化を始める

ADP Workforce Nowにおける採用から退職までの従業員ライフサイクルの複雑さを理解することが、大きな改善への第一歩です。プロセスマイニングは、こうした改善を実現する明確な道筋を示し、データに基づいて判断するために必要な情報を提供します。実際のプロセスを可視化し、非効率を特定することで、意味のあるプロセス改善を推進できます。人事業務をより効率的で、コンプライアンスに沿った、従業員中心のものへ変えていく方法をご確認ください。

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よくある問題と課題

影響している課題を特定

採用の遅れにより、重要なポジションが長期間空席となり、チームの生産性やプロジェクトのスケジュールに影響します。空席期間が長引くと、採用活動の延長や人材紹介会社への手数料が発生し、採用コストも増加して、組織全体の成長を妨げます。ProcessMindはADP Workforce Nowのイベントデータを分析して採用プロセスをマッピングし、バックグラウンドチェックの待ち行列や承認の遅延など、具体的なボトルネックを特定します。各ステップを可視化することで、時間が大きく失われている箇所を明らかにし、採用から退職までの従業員ライフサイクルにおける人材獲得を加速する、的を絞った改善が可能になります。

オンボーディングが効果的でないと、新入社員が業務で成果を出せるようになるまでに時間がかかり、初期段階のエンゲージメントが低下して早期離職のリスクが高まります。部門ごとに体験が異なると、戸惑いや悪い第一印象につながり、長期的な従業員満足度にも影響します。ProcessMindは、初期書類の処理から研修の割り当て、給与設定まで、ADP Workforce Now内のオンボーディングの流れを詳細に可視化します。ばらつきや遅延を明らかにし、最も効率的な経路を標準化することで、すべての新入社員がスムーズにスタートできるようにし、採用から退職までの従業員ライフサイクルを最適化できます。

バックグラウンドチェックの未実施や退職手続きの未完了など、人事プロセスにおけるコンプライアンス違反は、組織を法的リスク、金銭的な罰則、評判の低下にさらします。法規制や社内ポリシーを遵守することは重要ですが、従業員ライフサイクル全体を通じて監視するのは容易ではありません。ProcessMindは、ADP Workforce Nowにおける必須のプロセスフローからの逸脱を明らかにします。手順の省略や順序の違うアクティビティなど、コンプライアンス違反の可能性を示す事象を特定できます。監査証跡とアラートにより、採用から退職までの従業員ライフサイクル全体で法規制を遵守しやすくし、リスクへの露出を抑えます。

採用やオンボーディングの直後に離職者が多いと、採用、研修、組織への適応にかけた投資が大きく失われます。チームの安定性や士気が損なわれ、継続的でコストのかかる再採用が必要となるため、戦略的な人員計画や組織開発も妨げられます。ProcessMindは、ADP Workforce Nowで「Employee Onboarded」の直後に発生する「Termination Initiated」イベントで示される早期離職を、それ以前のプロセスイベントと関連付けます。特定のオンボーディング経路、研修の遅延、部門固有の問題との関連性を特定し、採用から退職までの従業員ライフサイクルにおける早期離職の根本原因を明らかにします。

パフォーマンスレビューの遅延やばらつきにより、適時なフィードバックができず、従業員の成長が妨げられ、評価や軌道修正の機会を逃すことがあります。従業員のエンゲージメントや人材の成長に直接影響し、個人のパフォーマンスを事業目標に結び付けることも難しくなります。ProcessMindは、ADP Workforce Now内のパフォーマンスレビューに関するアクティビティの流れを可視化し、「Performance Review Conducted」から後続のアクションや次回レビューまでのサイクルタイムを示します。ボトルネックやばらつきを特定し、採用から退職までの従業員ライフサイクル全体で、パフォーマンス管理サイクルを効率化し、一貫した適時のフィードバックを実現できます。

退職手続きが非効率だと、セキュリティ上の脆弱性、会社資産の未回収、最終給与処理の遅延につながり、法的または金銭的な責任が生じる可能性があります。また、退職する従業員の体験にも影響し、組織のブランドや今後の採用活動に悪影響を及ぼすことがあります。ProcessMindは、ADP Workforce Nowのデータを使い、「Termination Initiated」から「Offboarding Tasks Completed」、「Exit Interview Conducted」まで、退職手続きのタスクが完全かつ適時に実行されたかを追跡します。プロセス上の抜け漏れを特定し、すべての手順が実行されるようにすることで、採用から退職までの従業員ライフサイクルにおける退職に伴うリスクを抑えます。

社内昇進や役割変更のプロセスが効率的でないと、従業員のキャリア形成が妨げられ、不満や貴重な人材の流出につながる可能性があります。また、既存の従業員を育成するよりもコストと時間がかかることの多い外部採用への依存も高まります。ProcessMindは、ADP Workforce Now内で従業員が役割を変えたり昇進したりする過程をマッピングし、承認プロセスの遅延や、「Performance Review Conducted」から「Promotion Approved」または「Role Change Initiated」への移行における遅れを特定します。これにより、採用から退職までの従業員ライフサイクル全体で、社内の成長経路を加速する機会が明らかになります。

ADP Workforce Nowのプロセスで手作業や回避策に頼ると、エラーが発生し、処理時間が長くなり、人事担当者が戦略的な取り組みに割ける時間も減少します。こうした非効率は、業務コストの増加やデータの不正確さにつながり、データの整合性やレポーティングにも影響します。ProcessMindは、ADP Workforce Nowのイベントログに記録されたアクティビティの順序やユーザー操作を分析し、見えにくい手作業や頻繁なやり直しのループを明らかにします。自動化または標準化されたプロセスが回避されている箇所を特定し、採用から退職までの従業員ライフサイクルにおける手作業を減らし、効率を高めるための具体的な改善案を示します。

採用から退職までの従業員ライフサイクル全体を、データに基づいて明確に把握できなければ、組織は問題の根本原因を特定し、実際のプロセスパフォーマンスを測定し、効果的な改善を実施することが難しくなります。透明性の不足は、戦略的な意思決定を妨げ、非効率を長引かせます。ProcessMindは、ADP Workforce Nowに分散するデータをつなぎ合わせ、従業員の歩み全体を一貫した視覚的なマップとして表示します。プロセスが実際にどのように運用されているかを、リアルタイムかつ客観的に把握できるため、見えにくいボトルネックや逸脱も明らかになります。これにより、採用から退職までの従業員ライフサイクル全体で、データに基づく改善を進められます。

マネージャーの頻繁な変更や管理不足は、従業員の成長、パフォーマンス、全体的な就業体験を妨げ、エンゲージメントの低下や離職につながる場合があります。こうした変更が従業員の歩みにどのような影響を与えるかを把握することは、継続的な支援体制を維持するうえで重要です。ProcessMindは、ADP Workforce Nowにおける「Manager」属性の変更と、その後の従業員アクティビティやパフォーマンス指標を関連付けます。マネージャーの交代が従業員の成長、パフォーマンスレビューの適時性、退職イベントに影響するパターンを特定し、採用から退職までの従業員ライフサイクルにおける組織の安定性向上に役立つ情報を提供します。

研修の割り当てや修了の管理が不十分だと、スキルギャップ、従業員の準備不足、必須研修に関するコンプライアンス違反につながる可能性があります。これは個人のパフォーマンスや組織の能力に影響し、最終的には生産性や成長を妨げます。ProcessMindは、ADP Workforce Nowの「Training Assigned」アクティビティと、その後に関連するアクティビティを分析し、割り当ての遅延、修了率、従業員の成長や役割変更への影響を明らかにします。研修ワークフローの効率化を支援し、採用から退職までの従業員ライフサイクル全体で、適切なタイミングに関連性の高い成長機会を提供できるようにします。

一般的な目標

成功の状態を定義

採用期間が長引くと、機会損失やコスト増加につながります。この目標では、ADP Workforce Nowの採用プロセスにおけるボトルネックを特定して取り除き、重要なポジションを優秀な人材で迅速に充足できるようにします。採用プロセスの短縮は、生産性に直接影響し、業務支出の削減にもつながります。ProcessMindは、「Job Requisition Created」から「Offer Accepted」までの経路を分析し、遅延や逸脱を明らかにします。実際のサイクルタイムをマッピングし、採用期間が長引く根本原因を特定することで、組織は採用から退職までのプロセスを改善し、採用までの時間を15～25％短縮できます。

スムーズで迅速なオンボーディングは、新入社員の満足度と定着に欠かせません。この目標では、ADP Workforce Nowにおける重要な初期設定や研修の割り当ての遅延をなくし、新入社員が早期に組織へ適応して生産性を発揮できる状態を目指します。ProcessMindは、「Employee Onboarded」から「Payroll Setup Completed」までのアクティビティにおけるばらつきやボトルネックを明らかにします。効率の高いオンボーディング経路を標準化することで、企業はオンボーディング期間を20～30％短縮し、採用から退職までの一貫した良いスタートを実現できます。

従業員ライフサイクルにおけるコンプライアンス違反は、大きな法的リスクや金銭的な罰則につながる可能性があります。この目標では、採用からオフボーディングまでの人事プロセスが、社内ポリシーと外部規制を一貫して満たす状態を目指し、組織を守ります。ProcessMindは、ADP Workforce Nowにおける身元調査や退職手続きなど、コンプライアンスに関わる重要なアクティビティをマッピングします。準拠した経路からの逸脱を特定して速やかな是正措置につなげ、採用から退職までのプロセス全体でコンプライアンス違反を最大90％削減できます。

入社後早期の離職率が高いと、採用活動やチームの士気に影響し、大きなコストが発生します。この目標では、従業員が入社後1年以内に離職する理由を把握し、定着率を高め、新たな人材への投資を守るための対策を実施できるようにします。ProcessMindは、「Offer Accepted」から「Performance Review Conducted」までの従業員の歩みを追跡し、特定のプロセス経路や遅延と早期離職との関係を分析します。採用から退職までのプロセスに潜むパターンを明らかにすることで、企業は早期離職を10～20％削減できます。特に、ADP Workforce Nowに記録されたアクティビティの分析に役立ちます。

非効率なパフォーマンスレビューは、フィードバックを遅らせ、従業員の成長を妨げ、フラストレーションにつながる可能性があります。この目標では、パフォーマンス管理プロセスをよりスムーズかつ適時に進め、従業員が成長につながる定期的で建設的なフィードバックを受けられる状態を目指します。ProcessMindは、「Performance Review Conducted」プロセスを可視化し、ADP Workforce Now内で遅延ややり直しを引き起こすステップを特定します。フローを改善することで、企業はレビューサイクルを25～40％短縮し、従業員ライフサイクル全体で参加率を高められます。

管理が不十分なオフボーディングは、セキュリティリスク、コンプライアンス上の問題、雇用主としてのブランドイメージの低下につながる可能性があります。この目標では、従業員の退職時に、資産の回収から最終給与の処理まで、必要なすべてのステップを効率的かつ正確に完了できる状態を目指します。ProcessMindは、「Termination Initiated」から「Offboarding Tasks Completed」までの経路を分析し、プロセスフローの抜け漏れや遅延を明らかにします。ADP Workforce Nowでこれらの重要なステップを改善することで、組織はオフボーディングタスクの完了率を30％高め、採用から退職までの過程に伴うリスクを減らせます。

従業員が社内で新しい役割に移れる環境は、定着率と組織の柔軟性を高めるうえで欠かせません。この目標では、昇進や役割変更のプロセスを早め、人材が社内で成長し、効果的に貢献できるようにします。ProcessMindは、「Promotion Approved」と「Role Change Initiated」のアクティビティをマッピングし、ADP Workforce Nowにおける承認ワークフローや部門間の引き継ぎのボトルネックを特定します。これらの経路を効率化することで、企業は社内異動のスピードを20％高め、成長を促す組織文化を育てられます。

人事の手作業はエラーが発生しやすく、戦略的な取り組みに使える貴重な時間を消費します。この目標では、繰り返し発生する管理業務を自動化できる箇所を特定し、人事担当者の負担を減らしながらデータの正確性を高めます。ProcessMindは、ADP Workforce Now内で頻繁に繰り返されるアクティビティや、手作業によるデータ入力が多いアクティビティを特定します。自動化の候補を明らかにすることで、組織は手作業による処理を30～50％削減し、採用から退職までのライフサイクル全体で大きな効率化を実現できます。

同じプロセスの実行方法に一貫性がないと、非効率やエラーが発生し、業務の拡大も難しくなります。この目標では、多様なプロセス経路を効率の高いベストプラクティスのワークフローに整理し、予測可能性を高め、組織全体の業務の複雑さを減らします。ProcessMindは、ADP Workforce Nowにおける採用から退職までの実際のプロセスバリアントをすべて可視化し、最も一般的で効率の高い経路と、その場限りの逸脱を区別します。プロセスのばらつきの70％をベストプラクティスに標準化することで、組織はプロセスを明確に把握し、業務の一貫性を高められます。

マネジメントの変更は、従業員の成長、研修、パフォーマンスレビューのサイクルを妨げることがあります。この目標では、報告体制が変わっても従業員の成長と業務の継続性を維持できるよう、こうした移行をスムーズに進めます。ProcessMindは、ADP Workforce Now内で「Manager」属性の変更が「Performance Review Conducted」や「Training Assigned」などのアクティビティに与える影響を分析します。関連する遅延を特定することで、企業は悪影響を15～20％削減し、採用から退職までのプロセスを通じて従業員の歩みを維持できます。

従業員が関連性の高い研修を受け、修了することは、スキル開発とコンプライアンスに欠かせません。この目標では、研修の割り当てをより効果的かつ適時に行い、従業員が必要な知識を速やかに身につけられる状態を目指します。ProcessMindは、ADP Workforce Nowの「Training Assigned」と、その後の修了状況を追跡し、学習の過程にあるボトルネックや非効率を明らかにします。研修ワークフローを効率化することで、組織は研修修了率を20～25％高め、より能力の高い人材を育成できます。

採用から退職まで：従業員ライフサイクルを改善する6つのステップ

1

テンプレートをダウンロードする
2

H2Rデータをエクスポートする
3

データセットをアップロードする
4

H2Rプロセスを分析する
5

H2Rの変更を実施する
6

H2Rの進捗をモニタリングする
1

テンプレートをダウンロードする

実施内容

採用から退職までのデータに合わせて事前設定されたExcelテンプレートを取得します。このテンプレートにより、ADP Workforce Nowのデータを分析に適した構造で整理できます。

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重要な理由

標準化されたデータ構造は、正確なプロセスマイニングに欠かせません。エラーを防ぎ、ProcessMindへのデータ取り込みをスムーズかつ効率的に進められます。

期待される成果

採用から退職までのプロセスデータを入力でき、ProcessMindとの互換性を確保したExcelテンプレートです。

発見できること

従業員ライフサイクルの重要な発見につなげる

ProcessMindは、ADP Workforce Nowの生のデータをわかりやすい可視化に変換し、従業員ライフサイクルの実際の流れを明らかにします。採用から退職まで、各ステップを明確に把握できます。
  • 従業員の一連の流れを最初から最後まで可視化
  • 採用の遅延とボトルネックを特定
  • オンボーディングとオフボーディングのステップを改善
  • ADP Workforce Nowのコンプライアンスを確保
Discover your actual process flow
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Identify bottlenecks and delays
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Analyze process variants
Analyze process variants
Design your optimized process
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一般的な成果

効率化された従業員ライフサイクルの実現

これらの成果は、ADP Workforce Nowから得たデータに基づく分析結果を通じて採用から退職までのプロセスを改善することで、効率と従業員体験を測定可能な形で向上できることを示しています。

0 %
採用までの時間を短縮

採用サイクルの平均短縮率

採用プロセスのボトルネックを特定して取り除くことで、組織は求人の充足までにかかる時間を大幅に短縮し、業務効率を高められます。
0 %
オンボーディングを加速

新入社員の初期設定にかかる時間の短縮率

プロセスマイニングは、従業員の初期設定や重要なオンボーディングタスクを効率化し、新入社員が早期に生産性を発揮できるようにするとともに、スムーズな受け入れを実現します。
0 %
コンプライアンス遵守を向上

人事に関する重要タスクの完了率の向上

従業員ライフサイクルのすべての段階でSLAや規制要件への準拠状況を監視し、身元調査、給与設定、必須研修を適時に完了できるようにします。
0 %
早期離職を減少

入社1年目の従業員離職率の減少

採用や入社後早期の支援における問題のうち、最初の6～12か月以内の離職につながるものを特定し、定着率を高め、採用し直しにかかるコストを削減します。
0 %
パフォーマンスレビューを加速

評価サイクルタイムの短縮

遅延や非効率を特定してパフォーマンスレビュープロセスを改善し、フィードバックサイクルを短縮するとともに、従業員がより早く成長機会を得られるようにします。

成果は、プロセスの複雑さ、データ品質、組織固有の目標によって異なります。これらの数値は、さまざまな導入事例で確認された一般的な改善幅を示しています。

推奨データ

まず重要な属性とアクティビティから始め、必要に応じて項目を追加してください。
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

採用時に各従業員へ割り当てられる、システムが生成した一意の識別子です。

重要な理由

従業員に関するすべてのイベントを結び付ける基本キーであり、従業員ライフサイクル全体を再構築して分析できます。

従業員のライフサイクルで発生した特定のイベントまたはタスクの名称です。

重要な理由

プロセスの各ステップを定義し、プロセスフローの可視化や、プロセスのばらつきとパフォーマンスの分析を可能にします。

アクティビティが発生した正確な日時です。

重要な理由

プロセスに時間軸を与え、所要時間の計算、ボトルネック分析、イベントの正しい順序付けを可能にします。

アクティビティが完了した日時を示すタイムスタンプです。

重要な理由

アクティビティの所要時間を正確に計算することで、ボトルネックを特定し、オンボーディングタスクや人事評価など、特定ステップの効率を測定できます。

アクティビティを実行したHR担当者やマネージャーなどのユーザー名です。

重要な理由

担当者の説明責任を明確にし、個人またはチーム単位のパフォーマンス分析を可能にします。リソース配分や研修の改善にも役立ちます。

従業員または求人 requisitionが所属する部門です。

重要な理由

部門単位の分析は、特定の事業領域に固有のプロセス上の問題を見つけ、改善施策を適切に設計するために欠かせません。

従業員または募集対象のポジションに設定された具体的な職位または役割です。

重要な理由

職位ごとの分析を可能にし、採用、昇進、離職のパターンが特定の職務に集中しているかを把握できます。

従業員の現在の雇用ステータスです。Active、Terminated、On Leaveなどがあります。

重要な理由

ケースに重要な文脈を与え、対象となる従業員集団への絞り込みや、異なる結果に至るプロセスフローの把握を可能にします。

従業員の退職理由として記録された内容です。自己都合や会社都合などがあります。

重要な理由

従業員が退職する理由を理解することは、効果的な定着施策を策定し、従業員体験全体を改善するための基礎となります。

従業員の雇用が正式に開始された日です。

重要な理由

勤続期間の計算や早期離職の傾向把握に欠かせません。採用またはオンボーディングプロセスの問題を示す手がかりにもなります。

アクティビティ

追跡・最適化するプロセスのステップ

新規または既存のポジションについて、採用依頼が正式に作成されたことを示します。採用モジュールで新しい求人依頼レコードが作成された日時から、このイベントを取得します。

重要な理由

このアクティビティは、採用プロセスを開始する主なトリガーです。「採用までの時間」KPIを測定し、採用ファネルの効率を分析する際の起点になります。

候補者が採用オファーを正式に承諾し、入社前の準備プロセスが始まったことを示します。候補者の応募ステータスが「Offer Accepted」または「Hired」に変更されたことから推定します。

重要な理由

このアクティビティは、採用サイクルの主要部分を完了させ、「採用までの時間」KPIの終点になります。候補者が新入社員へ移行したことを示します。

コア人事システムで従業員レコードが正式に作成されたことを示します。従業員マスターデータレコードの作成日から明示的なイベントとして取得します。

重要な理由

このアクティビティは、人事システム内で従業員の歩みが正式に始まったことを示します。給与や福利厚生の設定など、その後のライフサイクルイベントに必要な基本ステップです。

銀行口座情報や税務書類など、新入社員の給与情報の入力と確認が完了したことを示します。通常は、従業員の給与ステータスが「Active」になった時点から推定します。

重要な理由

従業員に正確かつ適時に給与を支払うための重要なステップです。「オンボーディングサイクルタイム」KPIの主要な構成要素でもあります。

従業員の自己都合退職または会社都合退職を契機とする退職手続きの開始を示します。退職トランザクションが初めてシステムに入力された時点で取得します。

重要な理由

このアクティビティが、退職手続き全体の起点となります。退職手続きの効率を分析する出発点であり、「Early Employee Attrition Rate」KPIにも欠かせません。

従業員のステータスが非アクティブになり、会社との雇用関係が正式に終了したことを示します。従業員のステータスフィールドが「Terminated」に変更されたことから推定します。

重要な理由

このアクティビティは、従業員ライフサイクルのケースが正式に終了したことを示します。このステータス変更の発効日が、従業員の正式な退職日です。

よくある質問

よくある質問

プロセスマイニングでは、採用から退職手続きまで、従業員が実際にたどった経路を可視化し、逸脱や非効率を明らかにできます。採用充足までの期間、オンボーディングの遅延、コンプライアンス上の不備におけるボトルネックを特定し、対象を絞った改善につながるデータに基づくインサイトを得られます。この分析により、従業員ライフサイクル全体を最適化できます。

主に必要なのは、ケース識別子としてのEmployee ID、各ステップを示すアクティビティ名、各アクティビティの発生時刻を含むイベントログです。採用段階、オンボーディングタスク、業績評価、昇進、退職手続きなどのデータがあれば、ライフサイクル全体を把握できます。

ADP Workforce Nowの標準レポート機能やカスタムクエリを使うほか、利用可能な状態で設定されていればAPI連携によってデータを抽出できます。重要なのは、各従業員のイベント単位のデータに、タイムスタンプと一意の識別子を含めることです。通常は、ITチームまたは連携の専門担当者がこの作業を支援します。

データの可用性や複雑さによりますが、データ抽出とモデル作成を含む初期設定には通常数週間かかります。4～6週間以内に、採用から退職までのプロセスにおける主なボトルネックや逸脱を把握するための基本的なプロセスマップと初期インサイトを得られます。

はい。実際のプロセスフローをマッピングすることで、コンプライアンス上必要な手順が抜けている、または遅延している箇所を明らかにし、早期離職につながるパターンを特定できます。たとえば、特定のオンボーディング経路が高い離職率と関連しているかを確認し、予防策を講じて従業員の定着施策を強化できます。

データ抽出や初期設定には一定の技術知識があると便利ですが、現在のプロセスマイニングツールは業務部門のユーザー向けに設計されています。多くのプラットフォームには直感的なインターフェースや事前構築済みのコネクターがあり、継続的な分析に高度な技術スキルは必須ではありません。導入を円滑に進めるため、通常はツールベンダーがトレーニングを提供します。

採用充足までの期間の短縮、より迅速で一貫したオンボーディング、規制上のコンプライアンス改善、入社後早期の離職率低下を期待できます。さらに、人事業務の可視性が高まり、より効率的なパフォーマンス管理や、組織内の人材流動性向上にもつながります。

実際の業務データに不整合が含まれることは珍しくありません。プロセスマイニングツールには、こうした問題に対応するためのデータ準備・クレンジング機能が備わっています。初期分析によってデータ品質の問題を特定し、ADP Workforce Nowにおけるデータ取得プロセスを段階的に改善できます。

いいえ。プロセスマイニングは標準的なレポートの範囲を超え、実際のイベントの順序を視覚的にマッピングして、隠れたバリアントや逸脱を含め、プロセスが実際にどのように実行されているかを明らかにします。指標が何を示しているかだけでなく、なぜその数値になっているのかを診断し、業務をより深く理解できます。

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