採用から退職までの従業員ライフサイクル向けデータテンプレート

この属性は、採用から退職までのプロセスにおける個々のステップや節目を表します。イベントログの各レコードは、「採用内定の提示」や「人事評価の実施」など、1つのアクティビティを示します。

これらのアクティビティの順序がプロセスマップを形作ります。アクティビティの種類や順序、発生頻度を分析することが、プロセスマイニングの中心です。どのような業務が行われているかを把握し、標準プロセスからの逸脱やボトルネックを特定できます。

プロセスの各ステップを定義することで、プロセスフローを可視化し、プロセスのばらつきやパフォーマンスを分析できます。

ADP Workforce Nowの各種モジュールから取得した業務イベントに基づきます。システムイベントやステータス変更を、標準化されたアクティビティ名に対応付ける必要がある場合があります。

このタイムスタンプはアクティビティの開始時点を示し、プロセス分析の基礎となります。イベントの時系列を確定することで、プロセスマップを作成し、従業員のライフサイクルの流れを把握できます。

イベントのタイムスタンプは、アクティビティ間のサイクルタイム（採用までの所要時間など）や各段階の所要時間といった、時間に関する指標の算出に使います。タイムスタンプを分析すると、遅延やボトルネック、プロセス全体の進行速度が分かります。

プロセスに時間軸を加えるデータです。所要時間の算出、ボトルネック分析、イベントの正確な順序付けに使います。

通常、ADP Workforce Nowの各種モジュールのレコードにある「作成日」「発効日」「最終更新日」などのフィールドから取得します。

従業員IDは、組織内で各従業員のライフサイクルを識別する一意のIDです。応募から退職までのすべてのイベントがこのIDに紐づくため、従業員の経歴を一貫して把握できます。

プロセスマイニングでは、このIDをケースIDとして使用します。「オンボーディング開始」「人事評価の実施」「従業員の退職」など、個別のアクティビティを従業員ごとの時系列のプロセスフローにまとめます。これにより、各従業員が入社から退職までにたどった経路を一貫して分析できます。

従業員に関するすべてのイベントを結び付ける基本のキーです。これにより、従業員のライフサイクル全体を再構成して分析できます。

ADP Workforce Nowの従業員マスターデータテーブルでは、通常、主キーとして使われます。

この属性はデータの取得元を示します。このプロセスビューでは主に「ADP Workforce Now」ですが、より広い範囲を対象とする場合は、応募者追跡システム（ATS）や学習管理システム（LMS）など、連携している他のシステムのイベントも含まれることがあります。

ソースシステムを記録すると、データの検証や問題の調査、プロセスデータの対象範囲の把握に役立ちます。複数の人事システムを連携している環境でも、データの出所を明確にできます。

データの出所に関する重要なコンテキストを示します。データガバナンスや検証、複数のシステムにまたがるプロセス分析の管理に欠かせません。

通常、データ抽出・変換（ETL）の際にレコードを識別するために付与する固定値です。

この属性から、プロセスマイニングツール内のデータがどの程度新しいかを確認できます。データの読み込みごとに、データセット全体に1つのタイムスタンプが付与されます。

分析対象のデータがいつのものかを把握するうえで重要な情報です。前日、前週、前月のどのデータを見ているかが分かり、プロセスのパフォーマンスや最近の変化を適切に解釈できます。

データの新しさを示すため、分析対象の期間を把握し、結果を適切に判断できます。

データ抽出時に、データパイプラインまたはETLツールがデータセットに生成・記録します。

このフィールドはアクティビティの終了時点を示します。従業員のライフサイクルにおける個々のタスクの処理時間や所要時間を算出するうえで重要です。たとえば、「バックグラウンドチェック開始」のイベントタイムスタンプとイベント完了タイムスタンプの差から、チェックにかかった時間が分かります。これにより、想定より時間がかかっているアクティビティを特定できます。

アクティビティごとの所要時間を正確に算出することで、オンボーディングタスクや人事評価など、特定のステップにおけるボトルネックを特定し、効率を測定できます。

ADP Workforce Nowの文書を確認してください。独立したフィールドとして記録される場合と、その後のステータス変更から判断する場合があります。

この属性は、プロセスの各ステップに関わった担当者を示します。ユーザー別にアクティビティを分析すると、業務負荷の分布や研修の必要性を把握できるほか、特定の担当者に遅延や逸脱が集中していないかを確認できます。たとえば、人事チームの中でオンボーディングタスクをより早く完了する担当者がいるかを分析できます。

個人またはチーム単位で責任の所在やパフォーマンスを確認できます。リソースの配分や研修の見直しにも役立ちます。

ADP Workforce Nowの文書を確認してください。「更新者」「作成者」「処理担当者」などのフィールドに記録されていることがよくあります。

入社日は、従業員のライフサイクル分析の基準となる属性です。勤続期間の算出に使うほか、入社後の特定期間内の離職を測定する「早期離職率」のKPIにも欠かせません。従業員の経歴の起点となり、期間ごとのコホート分析を通じて、プロセスや結果が時間とともにどう変化したかを確認できます。

勤続期間の算出や早期離職の傾向の把握に欠かせません。採用やオンボーディングのプロセスに課題がないかを見つける手がかりになります。

ADP Workforce Nowの従業員の基本人事プロファイルにある、標準的で重要なフィールドです。

職種名を使うと、部門より細かい単位で人事プロセスを分析できます。経営幹部と新入社員など、役割によるプロセスの違いを把握するうえで役立ちます。「採用サイクル時間分析」や「社内人材の異動」などのダッシュボードで、職種別にサイクルタイムや異動の傾向を分析できます。

職種ごとの分析により、採用、昇進、離職の傾向が特定の職務に集中しているかを把握できます。

ADP Workforce Nowの従業員のポジション情報から取得できます。

従業員のライフサイクルが終了した際、退職理由から退職の背景を把握できます。「従業員の早期離職傾向」ダッシュボードでは、望ましくない離職とそうでない離職を区別するために使います。退職理由を分析すると、対処が必要なマネジメント、企業文化、報酬制度上の課題が見つかることがあります。

従業員が退職する理由を把握することは、効果的な定着施策を立て、従業員の体験全体を改善するうえで欠かせません。

このデータは、ADP Workforce Nowの退職ワークフローで記録されます。

この属性を使うと、組織単位で採用から退職までのプロセスを分けて分析できます。部門ごとに絞り込んだり比較したりすることで、採用サイクルタイム、オンボーディングの効率、離職率の違いを特定できます。たとえば、「採用サイクル時間分析」ダッシュボードでは、この属性を使って採用までの所要時間が最も長い部門と短い部門を表示します。

部門単位の分析は、特定の業務領域におけるプロセスの問題を見つけ、その領域に合わせた改善策を検討するうえで重要です。

ADP Workforce Nowの従業員のポジション情報または組織上の所属情報から取得できます。

この属性は、従業員のライフサイクルに関するケースの現在の状態を記録します。現在の従業員構成を把握し、人事評価の分析では在職中の従業員のみ、退職手続きの分析では退職済みの従業員のみといった対象の絞り込みに欠かせません。「採用内定の承諾」や「従業員の退職」など、ライフサイクル上の重要なイベントに応じてステータスが変わります。

ケースの状況を把握するための重要なコンテキストです。対象となる従業員を絞り込み、異なる結果に至るプロセスの流れを分析できます。

ADP Workforce Nowの従業員の基本プロファイルにある主要フィールドです。「雇用ステータス」などの名称で登録されています。

SLA目標日は、コンプライアンスとパフォーマンスの監視に欠かせないデータです。重要なタスクにかける時間の目安を定めます。この属性は「バックグラウンドチェックのSLA遵守」KPIの基礎となり、「コンプライアンスと重要タスクの監視」ダッシュボードで期限超過の項目を特定するために使われます。実際の完了日時と目標日を比較することで、プロセスマイニングツールがSLA違反を自動的に特定できます。

コンプライアンスとサービスレベル契約を自動で監視し、重要なタスクの遅延を明らかにします。こうした遅延は、事業上または法的なリスクにつながる可能性があります。

ADP Workforce Nowの文書を参照してください。カスタムフィールドの場合や、業務ルール（例：入社日＋5日）に基づいて算出される場合があります。

アクティビティの完了日時と「SlaTargetDate」を比較して算出します。結果は「期限内」や「遅延」など、明確なステータスで表示されます。「コンプライアンスと重要タスクの監視」ダッシュボードでは、SLAの状況をひと目で確認できます。日付を手作業で比較しなくても、期限を過ぎたタスクをすばやく特定し、詳細を確認できます。

複雑な日付の比較結果をわかりやすいステータスで示すため、組織全体のSLA遵守状況を簡単に監視、管理できます。

プロセスマイニングツールで、アクティビティの「EventCompletionTimestamp」と「SlaTargetDate」を比較して算出します。

事業部門は、部門より上位の組織単位です。会社の主要な事業部門間でパフォーマンスを比較する、経営層向けのダッシュボードで役立ちます。たとえば、ある事業部門で社内異動率が大幅に高いことが分かれば、人材育成の取り組みをさらに調べるきっかけになります。

人事プロセスを経営レベルで分析し、事業部門ごとのパフォーマンスや傾向を把握できます。

ADP Workforce Nowの組織構造データの一部で、従業員のポジションに紐づいています。

この属性は、「人事評価の実施」アクティビティの結果を記録します。昇進、報酬の変更、退職など、ライフサイクル上の他のイベントと評価結果を関連付けて分析できます。人事評価プロセスの有効性を確認したり、高評価の従業員は昇進しやすいか、退職しやすいかといった傾向を把握したりするのに役立ちます。

評価結果とプロセス上のイベントを結び付け、人材マネジメントや定着、評価の影響を詳しく分析できます。

ADP Workforce Nowの人事評価モジュールから取得します。

この属性を使うと、地理的な視点から採用から退職までのプロセスを分析できます。オフィス、都市、国ごとに、採用までの所要時間や離職率などのプロセス指標を比較できます。従業員のライフサイクルに影響する、地域ごとのマネジメント手法、労働市場の状況、コンプライアンス要件の違いを把握できます。

地域別に分析することで、プロセスの違いを特定し、すべての勤務地で人事施策が有効かつコンプライアンスに沿っているかを確認できます。

ADP Workforce Nowの従業員プロファイルやポジション情報にある標準フィールドです。

離職分析を簡単にする、計算済みの真偽値属性です。「TerminationDate」と「HireDate」を比較して算出します。差が設定したしきい値（例：365日）未満の場合、フラグはtrueになります。この属性は「入社後早期離職の傾向」ダッシュボードと関連するKPIに直接使われ、早期離職のケースを簡単に絞り込み、集計できます。

早期離職を簡単に特定、分析できます。早期離職は、採用やオンボーディングのプロセスに潜む問題を示す重要な指標です。

プロセスマイニングツールで「HireDate」と「TerminationDate」を比較して算出します。

求人申請IDを使うと、求人の作成から採用内定の承諾まで、採用初期のすべてのアクティビティを特定の募集ポジションに紐づけられます。従業員のライフサイクル全体の中で、求人を識別する補助IDとして機能します。「採用サイクル時間分析」ダッシュボードでは、複数の候補者を検討する場合でも、募集ポジションごとの採用所要時間を正確に測定できます。

候補者単位だけでなく、個々の求人について採用プロセスの各段階やサイクルタイムを正確に分析できます。

ADP Workforce Nowの採用または人材獲得モジュールから取得します。

この属性は、「研修割り当て」および「研修完了」アクティビティのコンテキストを示します。必須のコンプライアンス研修や職務別の能力開発コースなど、特定の研修プログラムを分析できます。「研修の割り当てと完了」ダッシュボードでは、この属性を使ってコースごとの完了率を追跡し、受講率が低いプログラムや期限超過が頻発するプログラムを特定します。

研修プログラムの効果、コンプライアンス、従業員の能力開発状況を詳しく分析できます。

ADP Workforce Nowの学習管理システム（LMS）モジュール、または連携しているサードパーティ製LMSから取得します。

退職日は従業員のライフサイクルの終了を示します。入社日と組み合わせて、最終的な勤続期間を算出します。離職率や退職手続きの所要時間の分析、過去の分析における従業員の分類にも欠かせない属性です。

この日付が従業員の経歴の終点となり、勤続期間や離職に関する指標を正確に算出できます。

ADP Workforce Nowで退職手続きが完了した際に入力される標準フィールドです。