> 継続的なプロセス改善 > 採用・人材獲得 > Greenhouse > データテンプレート

採用・人材獲得データテンプレート

Greenhouse

採用・人材獲得の属性 (21) 採用・人材獲得のアクティビティ (14) 抽出ガイド (3)

採用・人材獲得データテンプレート

このテンプレートでは、採用・人材獲得プロセスに必要なデータを収集する方法を詳しく説明します。追跡すべき属性、記録すべき主要なアクティビティ、Greenhouseから情報を抽出する手順をまとめています。このテンプレートに沿って準備することで、プロセス分析に必要なデータ基盤を整えられます。

収集を推奨する属性
追跡すべき主要なアクティビティ
抽出手順

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.

テンプレートをダウンロード

採用・人材獲得の属性

Greenhouse上の採用・人材獲得プロセスを詳細に分析するため、イベントログに含める推奨データ項目です。

5 必須 6 推奨 10 任意

	名前	説明
	アクティビティのタイムスタンプ ActivityTimestamp	採用アクティビティが発生した正確な日時です。
説明アクティビティのタイムスタンプは、採用プロセスでイベントが発生した正確な時点を示します。すべてのパフォーマンス分析と所要時間分析の時間的な基盤となり、求人応募ごとのアクティビティを時系列に並べるために使われます。このタイムスタンプは、採用までの期間、面接日程調整のサイクルタイム、面接フィードバックの対応時間など、時間に関するすべてのKPIを算出するうえで欠かせません。アクティビティ間の経過時間を分析することで、組織は効率を測定し、遅延を特定し、サービスレベル合意の遵守状況を監視できます。パフォーマンスやボトルネックを中心としたダッシュボードにも直接役立ちます。重要な理由イベントの順序付け、サイクルタイムの算出、採用プロセスのパフォーマンス分析に欠かせないタイムスタンプです。入手先 Greenhouse内のさまざまなオブジェクトに記録されています。たとえば、Applicationオブジェクトの「applied_at」、Offerオブジェクトの「created_at」、アクティビティフィードや監査ログ内のタイムスタンプなどです。例 2023-10-26T10:00:00Z2023-10-27T14:35:10Z2023-11-05T09:15:00Z
	アクティビティ名 ActivityName	発生した特定の採用アクティビティまたはステージの名称です。
説明この属性には、採用プロセスにおける各イベントの名称が記録されます。たとえば、「Application Received」、「Interview Scheduled」、「Offer Accepted」などです。プロセスマップを構成するイベントの順序も、この属性によって表されます。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す。採用ファネルを可視化し、一般的なプロセス経路を特定し、標準ワークフローからの逸脱を検出できます。また、プロセスが滞留するボトルネックも特定できます。たとえば、「Application Reviewed」から「Recruiter Screen Conducted」へ進んだ応募数を追跡できます。重要な理由この属性は採用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とボトルネックや逸脱の特定を可能にします。入手先通常は、Greenhouse内の応募ステージの変更、面接ステータス、オファーイベント、その他の監査可能なアクションをマッピングして作成します。システムイベントを標準化されたアクティビティ名に変換するロジックが必要になる場合があります。例応募を確認面接完了オファー受諾応募不採用
	求人応募 JobApplicationId	特定の求人に対する1人の候補者の応募を識別する一意の識別子です。
説明 Job Application IDは、採用プロセス分析の基盤となる一意のケース識別子です。初回の応募提出やスクリーニングから、面接、オファー、最終的な採用判断まで、関連するすべてのアクティビティを結び付けます。これにより、候補者一人ひとりの選考過程を最初から最後まで把握できます。プロセスマイニングでは、この属性を使って、各候補者が採用ファネルをどのように進んだのかを正確に再構成します。応募ごとのプロセスバリエーションやサイクルタイム、離脱箇所を分析できるため、応募者一人ひとりの採用ライフサイクル全体を明確に把握できます。重要な理由 1人の候補者に関するすべての採用イベントを結び付ける基本的なCase IDです。採用の開始から完了まで、選考過程全体を分析できます。入手先通常は応募オブジェクトの主キーです。Greenhouse APIドキュメントの「Applications」エンドポイントを確認してください。「id」または「application_id」と呼ばれていることが多い項目です。例 987654321098765432119876543212
	ソースシステム SourceSystem	データの抽出元となる記録システムを識別します。
説明この属性は、採用データの取得元を示します。このプロセスでは、値は常に「Greenhouse」になります。静的な値に見える場合でも、データガバナンスやトラブルシューティング、HRISなどの他のシステムからデータを補完する場合に備えて、取得元のシステムを明示的に記録することが重要です。データの出所を明確にし、組織全体のデータ環境でデータの整合性を維持できます。重要な理由データの出所を明確にします。これは、データガバナンス、検証、複数の取得元からのデータ管理に欠かせません。入手先データの抽出・変換処理で追加し、データの取得元を示す静的な値です。例 Greenhouse
	最終データ更新日時 LastDataUpdate	このイベントのデータが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です。
説明この属性は、データが取得元のシステムから最後に取得された日時を記録します。プロセスマイニングモデル内のデータの鮮度を示すメタデータ項目です。分析がどの時点のデータに基づいているかを把握するうえで欠かせません。データの遅延に対する期待値を管理し、データパイプラインが予定どおり稼働していることを検証する際にも役立ちます。たとえば「最終データ更新日時」が数日前の場合、ダッシュボードには最新の採用活動が反映されていないことが分かります。重要な理由データの鮮度を示し、分析がプロセスの最新状態を反映しているかどうかを把握できます。入手先このタイムスタンプは、データの抽出、変換、ロード（ETL）処理中にデータセットへ生成・付与されます。例 2023-11-20T02:00:00Z2023-11-21T02:00:00Z2023-11-22T02:00:00Z
	オファーステータス OfferStatus	候補者に提示した求人オファーの現在のステータスです。
説明この属性は、求人オファーの状態を「Created」、「Extended」、「Accepted」、「Rejected」などで記録します。採用プロセスの最終段階を示す重要な指標です。「オファー承諾率の推移」ダッシュボードと対応するKPIに欠かせません。「Offer Extended」から「Offer Accepted」または「Offer Rejected」までの推移を追跡することで、候補者を採用に結びつける力を測定できます。部門別または求人タイトル別に分析すると、報酬の競争力、候補者体験、候補者の意思決定に影響する要因を把握できます。重要な理由求人オファーの結果を追跡し、オファー承諾率KPIの算出と改善策の検討に役立ちます。入手先 GreenhouseのOfferオブジェクトで利用でき、Applicationに紐づいています。この情報は「status」フィールドから取得できます。例受諾不採用送信済み作成済み
	応募ステータス ApplicationStatus	求人応募の最終結果または現在の状態です。
説明この属性は、応募の結果を「Hired」、「Rejected」、「Active」などで示します。完了したプロセスの終端状態、または進行中のプロセスの現在の状態を表します。結果を分析するための重要な軸です。ケースを絞り込み、採用された候補者と不採用となった候補者のプロセス経路を比較することで、成功につながる経路の特徴を把握できます。また、「採用ファネル全体」ダッシュボードで、応募のうち採用に至った割合を示すコンバージョン率の算出にも使われます。重要な理由採用プロセスの結果を定義し、採用に至った候補者と不採用となった候補者の経路を比較分析できます。入手先 GreenhouseのApplicationオブジェクトにあり、APIの「status」フィールドから取得できます。例採用済み不採用募集中
	応募経路 ApplicationSource	候補者の応募を受け付けた経路です。
説明この属性は、求人応募の取得元を記録します。例として「LinkedIn」、「Employee Referral」、「Company Website」、「Indeed」などがあります。採用チャネルごとの効果を把握できます。「採用経路の効果」ダッシュボードは、この属性を中心に構成されています。経路別に応募数、採用までの期間、採用率を分析することで、採用マーケティングへの費用と工数を最適化できます。どの経路が最も効率よく質の高い候補者をもたらすかを判断し、「採用経路コンバージョン率」KPIの改善にもつなげられます。重要な理由採用チャネルごとの効果とROIを測定し、候補者の獲得にどこへ投資するかをデータに基づいて判断できます。入手先 GreenhouseのCandidateオブジェクトで利用でき、Applicationに紐づいています。この情報は「source」フィールドから取得できます。例 LinkedIn社員紹介自社採用ページIndeed
	採用担当者名 RecruiterName	求人応募の管理を担当する採用担当者の名前です。
説明この属性は、特定の求人応募または求人依頼を担当する採用担当者を示します。通常、候補者のスクリーニング、面接の調整、採用プロセスの進行を担当します。採用担当者別にプロセスを分析すると、個人のパフォーマンスや業務量の分布を把握できます。「採用担当者の業務量と効率」ダッシュボードでは、この属性を使って採用担当者ごとの処理件数やサイクルタイムなどの指標を算出します。成果の高い担当者や追加支援が必要な担当者を特定し、採用チーム全体の業務量を適切に配分する際にも役立ちます。重要な理由プロセスのアクティビティを特定の採用担当者に紐づけ、個人のパフォーマンス、業務量、効率を分析できます。入手先 GreenhouseのJobオブジェクトで利用できます。通常は「hiring_team」セクションにあり、「Recruiter」などの役割が指定されています。例 Alice JohnsonRobert DavisMaria Garcia
	求人タイトル JobTitle	候補者が応募したポジションの名称です。
説明この属性には、求人依頼の正式なタイトルが入ります。例として「Senior Software Engineer」や「Product Marketing Manager」などがあります。採用する役割を把握するための基本情報です。求人タイトル別に採用プロセスを分析すると、役割ごとの課題を把握できます。たとえば「採用期間のパフォーマンス」ダッシュボードでは、上級職や専門性の高いポジションの採用に時間がかかっているかどうかを確認できます。ポジション別のオファー承諾率を分析し、報酬の競争力や役割の魅力を評価する際にも役立ちます。重要な理由特定の役割に絞って採用指標を比較でき、役割の複雑さや種類によるプロセスパフォーマンスの違いを把握できます。入手先 GreenhouseのJobオブジェクトにある主要フィールドです。APIで「jobs」エンドポイントを照会すると、通常は「name」として取得できます。例シニアソフトウェアエンジニアアカウントエグゼクティブUX/UIデザイナー
	求人部門 JobDepartment	採用するポジションが所属する部門または事業部門です。
説明この属性は、求人依頼に紐づく組織上の部門を示します。例として「Engineering」、「Marketing」、「Sales」などがあります。事業の各部門にまたがる採用指標を集計・比較できます。部門別に分析すると、「採用期間のパフォーマンス」や「オファー承諾率の推移」などのダッシュボードで、部門ごとの採用サイクルの長さ、オファー辞退率、プロセスの遵守状況の違いを把握できます。これにより、各部門の状況に応じた対策やプロセス改善を進められます。重要な理由部門ごとの採用パフォーマンスやプロセスの違いを比較し、組織的な問題や優れた取り組みを見つけられます。入手先通常、GreenhouseのJobオブジェクトに標準フィールドまたはカスタムフィールドとして用意されています。API経由でJobレコードの「departments」セクションから取得できます。例エンジニアリング部門プロダクトマネジメント部門営業部門マーケティング部門
	アクティビティ終了時刻 ActivityEndTime	所要時間のあるアクティビティが終了した日時を示すタイムスタンプです。
説明この属性は、面接やバックグラウンドチェックなど、一定期間にわたるアクティビティの完了時刻を記録します。多くのアクティビティは瞬時に完了しますが、所要時間を測定できるアクティビティでは開始時刻と終了時刻の両方が役立ちます。終了時刻があると、特定のアクティビティの処理時間や所要時間を正確に算出できます。各ステップ間の待ち時間と、タスクそのものにかかった時間を区別できます。たとえば、面接の実施時間と、面接日程の調整にかかった時間をより正確に分析できます。重要な理由アクティビティの処理時間を正確に算出し、プロセス内の実作業時間と待機時間を区別できます。入手先 Greenhouseの「scheduled_interview」などのオブジェクトで利用できる場合があります。通常、「start」と「end」の両方の時刻が記録されています。その他のアクティビティでは、後続アクティビティのタイムスタンプから推定する場合があります。例 2023-10-27T15:35:10Z2023-11-05T10:15:00Z2023-11-10T11:00:00Z
	コンプライアンス遵守状況 IsCompliant	応募が定義済みの標準採用プロセスに従って進められたかどうかを示す計算フラグです。
説明この真偽値の属性は、求人応募の実際のアクティビティの順序を、あらかじめ定義した理想的なプロセスモデルと比較する適合性チェックの結果です。必須ステップの省略や順序の入れ替えなど、プロセスから逸脱したケースを示します。「採用コンプライアンス逸脱」ダッシュボードの中核となる属性で、「プロセス適合率」や「コンプライアンス違反件数」KPIを支えます。コンプライアンスに適合しないケースを絞り込むことで、研修不足、システム上の制約、やむを得ない例外など、逸脱の原因を調査できます。ワークフローの標準化とコンプライアンスリスクの低減にも役立ちます。重要な理由プロセスの逸脱を特定し、プロセス適合性の測定、コンプライアンスの確保、採用ワークフローの標準化に役立ちます。入手先プロセスマイニングソフトウェアが生成する計算フィールドです。イベントログのデータを、定義済みの目標モデルまたは業務ルールと比較します。例 truefalse
	スコアカードの推薦 ScorecardOverallRecommendation	完了した面接スコアカードに記載された、採用に関する総合的な推薦です。
説明この属性は、構造化された面接スコアカードで面接担当者が示した最終的な推薦を記録します。通常、「Strong Yes」、「Yes」、「No」、「Strong No」などの値が使われます。面接プロセスの品質と一貫性を評価するための重要なデータです。面接評価と実際の採用結果を関連付け、「より高い推薦を受けた候補者は採用されやすいか」といった問いに答えられます。また、組織内で構造化された採用手法がどの程度定着しているかを測定する「スコアカード完了率」KPIの基礎にもなります。重要な理由構造化された面接評価とプロセスの結果を結び付け、データに基づく採用手法の定着度を測定できます。入手先 Greenhouseで完了した面接に紐づくScorecardオブジェクトにあります。APIでは「scorecards」エンドポイントから取得できます。例不採用（強い懸念）不採用採用採用（強い評価）
	不採用理由 RejectionReason	候補者の応募を不採用とした理由です。
説明この属性は、候補者がプロセスの次の段階へ進まなかった具体的な理由を記録します。例として「Not a culture fit」、「Salary expectations too high」、「More qualified candidates」などがあります。不採用理由を分析すると、採用プロセスを改善するための重要な情報が得られます。求人内容との不一致、競争力の低い報酬、候補者層に繰り返し見られるスキル不足などを明らかにできます。採用ファネルで失敗が起きやすい箇所を把握し、候補者の獲得方法や候補者体験を改善する際にも役立ちます。重要な理由候補者がファネルから外れる理由を定性的に把握し、求人内容、候補者の獲得方法、スクリーニング基準の改善に役立ちます。入手先 Applicationが不採用になった場合に利用できます。APIでは詳細を含む「rejection_reason」オブジェクトが提供されます。例必要なスキルが不足している希望給与が高すぎるより適任の候補者を選定した
	候補者ID CandidateId	個々の応募とは独立した、候補者を一意に識別するIDです。
説明 Candidate IDは人材プール内の個人を一意に識別します。一方、Job Application IDは、特定の求人に対する1件の応募を識別します。同じ候補者が時間をおいて複数の求人に応募する場合があります。このプロセスビューではJob Application IDがCase IDとして使われますが、Candidate IDがあれば別の分析も可能です。複数の求人応募にまたがる候補者の経路、頻繁に応募する候補者、人材プールとの全体的な関係を分析できます。採用データを候補者単位で捉えるための情報です。重要な理由同じ候補者による複数の応募を横断して分析し、時間の経過に伴う候補者の関与をより広く把握できます。入手先 Greenhouseの候補者レコードにおける主キーです。APIではCandidateオブジェクトの「id」として取得できます。例 123456123457123458
	採用責任者名 HiringManagerName	該当する求人依頼の採用責任者の名前です。
説明この属性は、募集ポジションがあるチームの責任者を示します。採用責任者はプロセスの主要な関係者であり、候補者の確認、後半の面接、最終的な採用判断などに関わります。採用責任者別にプロセスを分析すると、重要な傾向やボトルネックを見つけられます。たとえば「面接日程調整のボトルネック」ダッシュボードで、特定の責任者の予定に起因する遅延が頻発していることが分かる場合があります。責任者が採用プロセスに効率よく関与できるよう、研修や支援の必要性を特定できます。重要な理由主要な関係者を特定し、採用責任者ごとのプロセスのボトルネックや効率を分析できます。入手先 GreenhouseのJobオブジェクトで利用できます。通常は「hiring_team」セクションにあり、「Hiring Manager」などの役割が指定されています。例 Emily TranDavid ChenSophia Rodriguez
	求人ID JobId	求人依頼または求人掲載を一意に識別するIDです。
説明この属性は求人自体を一意に識別するIDで、応募IDとは異なります。複数の応募が同じJob IDに紐づきます。 Job IDを使うと、求人依頼単位でデータを集計できます。たとえば、特定の求人への応募総数や、同じ種類のポジションにおける採用までの平均期間を分析できます。1つの募集中ポジションを軸に、採用活動をグループ化して分析できます。重要な理由 1つの求人に関連するすべての候補者データを集計・分析し、求人依頼を中心とした視点で把握できます。入手先 Greenhouseの求人レコードにおける主キーです。APIではJobオブジェクトの「id」として取得できます。例 400123400124400125
	自動処理かどうか IsAutomated	アクティビティがシステムによって自動的に実行されたかどうかを示すフラグです。
説明この真偽値の属性は、アクティビティがユーザーによって実行されたか、自動化されたシステムルールによって実行されたかを示します。自動化されたアクティビティの例として、自動返信メールの送信や、基本的なスクリーニング質問に不合格となった候補者の自動不採用などがあります。この属性を分析すると、採用プロセスの自動化の程度を把握できます。自動ステップと手動ステップの効率や結果を比較し、処理速度と一貫性を高めるために、さらに自動化できる箇所を特定できます。重要な理由手動アクティビティと自動アクティビティを区別し、自動化がプロセスの効率や結果に与える影響を分析できます。入手先標準フィールドではないため、通常は導出が必要です。アクティビティに紐づくユーザー（例：「System」ユーザー）や、自動化された処理として知られている特定のイベント種別から推定できます。例 truefalse
	面接ステージ InterviewStageName	面接ステージの具体的な名前または種類です。
説明この属性は、面接プロセス全体の中の特定の段階を示します。例として「Recruiter Screen」、「Technical Interview」、「Final Round」などがあります。一般的な「Interview Completed」アクティビティよりも詳細な情報を提供します。面接ステージごとに指標を分析すると、より具体的なボトルネックを特定できます。たとえば「ステージ別候補者離脱率」を正確に測定し、候補者が技術面接後に辞退しやすいのか、初回スクリーニング後に辞退しやすいのかを確認できます。面接体験を的確に改善するうえで欠かせない情報です。重要な理由面接プロセスをより詳細に把握し、各面接ステップのサイクルタイムや離脱率を分析できます。入手先 Greenhouseの面接日程データに含まれています。求人応募の「interviews」オブジェクトに面接ステージの詳細が記録されています。例採用担当者による選考採用責任者面接技術評価最終対面面接
	面接フィードバック提出までの時間 InterviewFeedbackTurnaroundTime	面接の完了から、面接担当者がフィードバックを提出するまでの経過時間です。
説明この計算指標は、面接パネルの対応速度を測定します。フィードバックの提出が遅れると、採用プロセスが大幅に遅れ、候補者体験にも悪影響を及ぼします。「面接フィードバックループ分析」ダッシュボードと「面接フィードバック提出時間」KPIを直接支えます。「Interview Completed」と「Feedback Submitted」のアクティビティ間の時間差として算出されます。この指標を監視すると、フィードバックの遅れによるボトルネックを特定し、より迅速な意思決定を促せます。重要な理由面接後のフィードバックループの効率を測定します。採用プロセスで遅延が起こりやすい箇所を把握できます。入手先計算フィールドです。「Feedback Submitted」イベントのタイムスタンプから「Interview Completed」イベントのタイムスタンプを引いて算出します。例 86400172800259200

必須推奨任意

採用・人材獲得のアクティビティ

採用ファネルを正確にディスカバリーし、最適化するためにイベントログへ記録する主要なプロセスステップとマイルストーンです。

7 推奨 7 任意

	アクティビティ	説明
	オファー受諾	候補者が求人オファーを正式に受諾した状態です。重要な成功の節目であり、通常はバックグラウンドチェックなどの入社前手続きが続きます。
重要な理由重要な成功の節目であり、オファー受諾率KPIを構成する主要な要素です。候補者が将来の従業員へ移行することを示します。入手先 Greenhouseでオファーのステータスが「Accepted」に更新されたときに明示的に取得します。採用担当者が更新する場合と、候補者が電子的に受諾する場合があります。取得オファーのステータスが「Accepted」に変更された時点のタイムスタンプから取得します。イベントタイプ explicit
	オファー提示	正式な求人オファーが候補者に送付された状態です。面接と選考プロセスの集大成となる重要な節目です。
重要な理由このアクティビティは、オファー受諾率KPIを算出する基準になります。候補者が最終判断を行う段階の開始を示します。入手先 Greenhouseでオファーのステータスが「Sent」または「Extended」に変更されたときに明示的に記録されるイベントです。offersオブジェクトには、これらのステータス変更のタイムスタンプが含まれます。取得オファーのステータスが正式に送付済みになった時点のタイムスタンプから取得します。イベントタイプ explicit
	候補者採用	候補者がすべての入社前チェックを無事に完了し、正式に採用済みと記録された状態です。応募プロセスが成功裏に完了したことを示す終了イベントです。
重要な理由プロセスにおける主要な成功結果です。「Application Received」からこのイベントまでの時間が採用までの期間となり、採用における重要なKPIです。入手先 Greenhouseで採用担当者が特定の求人について候補者を採用済みと記録する明示的なアクションです。候補者は選考中の状態から採用済みの状態へ移行します。取得 Greenhouseで「Mark as Hired」アクションを実行した時点のタイムスタンプから取得します。イベントタイプ explicit
	応募不採用	候補者の応募がプロセスのいずれかの時点で不採用になった状態です。最も一般的な不成立の終了イベントであり、どのステージでも発生する可能性があります。
重要な理由採用ファネルの離脱率を分析するうえで重要な終了イベントです。不採用がいつ、なぜ発生するのかを把握することで、プロセスの非効率や求人要件との不一致を特定できます。入手先 Greenhouseでユーザーが応募を不採用にしたときに記録される明示的なイベントです。不採用理由が付随することが多く、アクティビティログにタイムスタンプが記録されます。取得応募に対して不採用アクションを実行した時点のタイムスタンプから取得します。イベントタイプ explicit
	応募受付	このアクティビティは、特定の求人への応募における採用プロセスの開始を示します。候補者が採用サイトや候補者獲得チャネルから応募したとき、またはGreenhouseに手動で登録されたときに記録されます。
重要な理由これはプロセスの主要な開始イベントです。このアクティビティから他のアクティビティまでの時間を分析することは、採用までの期間と候補者獲得チャネルの効果を測定するうえで重要です。入手先応募が作成されたときにGreenhouseへ明示的に記録されるイベントです。応募オブジェクトのApplication Dateフィールドまたは作成タイムスタンプがイベント時刻を示します。取得応募レコードの作成タイムスタンプから取得します。イベントタイプ explicit
	面接完了	候補者との面接が実施された状態です。設定された面接時刻を過ぎたことから推定する場合もありますが、より確実なのは、その面接に対するフィードバックが提出された時点です。
重要な理由このアクティビティは、候補者の選考における大きな節目です。フィードバック提出までの時間や、次のステージへの移行を測定する起点になります。入手先通常は推定値です。設定された面接の終了時刻から算出することも、より正確には、その面接に対して最初のフィードバックが提出された時点のタイムスタンプから算出することもできます。取得設定された面接の終了時刻、またはその後にフィードバックが提出された時点のタイムスタンプから推定します。イベントタイプ inferred
	面接日程を設定	候補者との面接日程がシステムに設定された状態です。Greenhouseはカレンダーと連携できるため、通常は面接が確定した時点でこのイベントが明示的に記録されます。
重要な理由このイベントは、面接日程調整プロセスのボトルネックを分析・特定するうえで重要です。このイベントと直前のステップとの間隔は、採用担当者やコーディネーターの業務効率を測る主要KPIです。入手先 Greenhouseの面接日程調整機能から取得します。APIでは、設定済みの面接とその作成タイムスタンプなどのデータを取得できます。取得面接イベントが作成され、候補者の応募に関連付けられたときに記録されます。イベントタイプ explicit
	オファー作成	正式な求人オファーが作成され、社内承認待ちになっている可能性がある状態です。候補者にオファーを提示する正式な決定を示します。
重要な理由このアクティビティにより、オファーを提示する決定と、実際に候補者へ送付する行為を分けて把握できます。オファーが候補者に届くまでの社内承認時間やボトルネックを分析できます。入手先 Greenhouseには専用のオファーモジュールがあります。応募に関連付けられたオファーオブジェクトの作成タイムスタンプから、明示的なイベントとして取得します。取得 Greenhouseシステムでオファーレコードが作成されたときに記録されます。イベントタイプ explicit
	オファー辞退	候補者が求人オファーを正式に辞退した状態です。採用ファネルの後半で発生する、プロセスの不成立を示す終了イベントです。
重要な理由この結果を追跡することは、オファー受諾率を分析するうえで重要です。このイベントの発生頻度が高い場合、報酬、企業文化、職務内容などに問題がある可能性があります。入手先 Greenhouseでオファーのステータスが「Rejected」または「Declined」に更新されたときに明示的に取得します。オファーオブジェクトには、このステータス変更のタイムスタンプが記録されます。取得オファーのステータスが「Rejected」に変更された時点のタイムスタンプから取得します。イベントタイプ explicit
	オンボーディング開始	新入社員を組織に迎え入れるオンボーディングプロセスが正式に開始された状態です。通常は、採用システムからHRISまたはオンボーディングプラットフォームへの引き継ぎが行われます。
重要な理由採用からHRへの引き継ぎの効率を追跡します。ここで遅延が起きると新入社員の体験に悪影響が出るため、オンボーディング引き継ぎ時間を監視することが重要です。入手先 Greenhouseがオンボーディングシステムと連携している場合は、明示的なイベントとして取得できます。それ以外の場合は、引き継ぎのトリガーとなる最終的な「Hired」ステージへ候補者が移動した時点のタイムスタンプから推定します。取得ステージ変更、またはHRISへの引き継ぎを示す連携ログから推定します。イベントタイプ inferred
	バックグラウンドチェック開始	通常はオファー受諾後に、候補者のバックグラウンドチェックが開始された状態です。特定のステージ変更や、第三者サービスとの連携トリガーとして記録される場合があります。
重要な理由このアクティビティは、コンプライアンスと入社前スクリーニングの遅延を追跡するうえで重要です。オファー受諾から必要なチェックの完了までにかかる時間を分析できます。入手先採用パイプラインで候補者を「Background Check」ステージへ移動したこと、またはバックグラウンドチェック連携に関するアクティビティログから推定します。取得「Background Check」ステージへのステータス変更、または連携サービスのAPIログから推定します。イベントタイプ inferred
	フィードバック提出	面接担当者が、候補者の面接に関するスコアカードまたはフィードバックを提出した状態です。Greenhouseの構造化された採用プロセスでは意思決定にこの情報を使うため、個別の記録対象となるアクションです。
重要な理由候補者を次の段階へ進めるには、フィードバックの提出タイミングが重要です。このアクティビティにより、フィードバックループの効率とスコアカード完了率を分析できます。入手先面接担当者がGreenhouseでスコアカードを提出したときに明示的に記録されるイベントです。Scorecards APIオブジェクトには`submitted_at`タイムスタンプが含まれます。取得面接スコアカードの提出タイムスタンプから取得します。イベントタイプ explicit
	応募を確認	採用担当者または採用マネージャーが、候補者の応募書類を初めて確認した状態です。通常は、応募のステージまたはステータスが「New」から「In Review」などの確認中のステージに変わったときに推定されます。
重要な理由このアクティビティを追跡すると、初期スクリーニング段階のボトルネックを特定し、新しい応募が確認されるまでの時間を測定できます。面接日程調整のサイクルタイムを算出する出発点にもなります。入手先応募のステータスフィールドの変更から推定します。「New」から「Review」への変更を確認し、変更時のタイムスタンプを使います。取得ステータスが「In Review」または同様のステージに変更された時点のタイムスタンプから推定します。イベントタイプ inferred
	採用担当者によるスクリーニング完了	採用担当者が候補者との初回電話スクリーニングまたは面談を完了した状態です。通常は、採用パイプラインで候補者を「Phone Screen」ステージへ移動することで記録されます。
重要な理由これは、応募書類による初期スクリーニングを通過したことを示す重要な選考上の節目です。採用担当者の業務量と初期スクリーニングの効果を測定するのに役立ちます。入手先 Greenhouseの求人パイプラインで、応募が「Phone Screen」ステージに移動した時点またはそこから移動した時点のタイムスタンプから推定します。取得応募のステージ履歴から取得します。具体的には、「Phone Screen」ステージへの移動を確認します。イベントタイプ inferred

推奨任意

抽出ガイド

Greenhouseからデータを取得する方法

ステップ

Greenhouse Recruitingアカウントにログインします。
メインナビゲーションバーにある、棒グラフのようなレポートアイコンをクリックして、Reportsセクションへ移動します。
Reportsダッシュボードで「Essential Reports」を見つけてクリックします。この抽出で中心となるレポートは「All Applications」です。このレポートでは、応募情報と主要なマイルストーンを一覧で確認できます。
「All Applications」レポートを設定します。「Columns」ボタンをクリックし、必要な属性とアクティビティのタイムスタンプを取得できるよう、必要な列をすべて選択します。次の項目を含めてください：Application ID、Candidate、Job、Department、Recruiter、Status、Source、Applied On、Rejected On、Hired On、Last Stage Change On、Offer Created On、Offer Accepted On、Offer Status。
面接に関するアクティビティを取得するには、別のレポートが必要です。「Essential Reports」に戻り、「Interview Details」を選択します。
「Interview Details」レポートを設定します。「Columns」セクションで、少なくともApplication ID、Interview Name、Scheduled Start、Scorecard Submitted Atを選択します。これにより、面接の予定とフィードバック提出のタイムスタンプを取得できます。
両方のレポートで、フィルターを使って適切な期間を設定します。一般的には、関連する応募者コホートを取得するため、「Applied On」を「All Time」または過去6か月などの期間に設定します。
「Update」または「Generate」ボタンをクリックして各レポートを生成します。レポートが表示されたら、「Export to Excel」ボタンをクリックしてデータをCSVファイルとしてダウンロードします。2つのCSVファイルが作成されます。
エクスポートしたファイルは、まだイベントログ形式になっていません。Microsoft ExcelのPower Queryなど、アンピボット機能を備えたスプレッドシートソフトウェアやPython、Rなどのツールを使って変換する必要があります。
「All Applications」と「Interview Details」のデータを、Application IDをキーに結合します。
各応募について、エクスポートした日付列ごとに、該当する日付の行を1行ずつ作成します。たとえば、「Applied On」列の値を「Application Received」というアクティビティの「ActivityTimestamp」に設定します。「Rejected On」列の値からは「Application Rejected」アクティビティを作成し、残りの14個の必須アクティビティについても同様に処理します。専用のタイムスタンプがない場合は、「Last Stage Change On」列を使って「Application Reviewed」や「Recruiter Screen Conducted」などのアクティビティを推定します。
変換後のファイルには、必須列としてJobApplicationId、ActivityName、ActivityTimestamp、SourceSystem、LastDataUpdateと、推奨される属性を設定します。完成したファイルを1つのCSVとして保存し、アップロードします。

設定

主要レポート：抽出では、GreenhouseのEssential Reportsセクションにある複数のレポート、主に「All Applications」と「Interview Details」のデータを組み合わせます。
主要列（All Applications）：必要なデータをすべて取得するため、Application ID、Candidate、Job、Department、Recruiter、Status、Source、Offer Statusに加え、Applied On、Rejected On、Hired On、Offer Created On、Offer Accepted Onなど、関連する日付列を選択します。
主要列（Interview Details）：面接イベントを取得するため、Application ID、Interview Name、Scheduled Start、Scorecard Submitted Atなどの列を選択します。
期間フィルター：扱いやすく関連性の高いデータセットにするため、「Applied On」を基準に3～6か月の期間で応募を絞り込むことを推奨します。期間が長すぎると、パフォーマンスに影響する可能性があります。
前提条件：エクスポートを実行するユーザーには、Greenhouseの「Reports」セクションへのアクセス権と候補者データの閲覧権限が必要です。通常は「Job Admin」または「Site Admin」ロールが必要です。

a サンプルクエリ config

This extraction method uses the Greenhouse user interface and does not involve a query language. The configuration is performed by selecting reports and columns.

**Report 1: All Applications**
*   **Report to run**: Go to Reports > Essential Reports > All Applications
*   **Columns to select**:
    *   Application ID
    *   Candidate
    *   Job
    *   Department
    *   Current Company
    *   Current Title
    *   Recruiter
    *   Status
    *   Source
    *   Applied On
    *   Rejected On
    *   Rejection Reason
    *   Hired On
    *   Last Stage Change On
    *   Offer Created On
    *   Offer Accepted On
    *   Offer Status

**Report 2: Interview Details**
*   **Report to run**: Go to Reports > Essential Reports > Interview Details
*   **Columns to select**:
    *   Application ID
    *   Candidate
    *   Job
    *   Interview Name
    *   Interviewer
    *   Scheduled Start
    *   Scheduled End
    *   Scorecard Submitted At

**Post-Export Transformation Logic**:
Combine the reports and unpivot the date columns to create the event log. Map source columns to `ActivityName` and `ActivityTimestamp`:
*   'Applied On' -> 'Application Received'
*   'Last Stage Change On' (when moving to a review stage) -> 'Application Reviewed'
*   'Last Stage Change On' (when moving to a screen stage) -> 'Recruiter Screen Conducted'
*   'Scheduled Start' -> 'Interview Scheduled'
*   'Scheduled Start' (after the time has passed) -> 'Interview Completed'
*   'Scorecard Submitted At' -> 'Feedback Submitted'
*   'Offer Created On' -> 'Offer Created'
*   'Last Stage Change On' (when moving to offer extended stage) -> 'Offer Extended'
*   'Offer Accepted On' -> 'Offer Accepted'
*   'Last Stage Change On' (when moving to background check stage) -> 'Background Check Initiated'
*   'Last Stage Change On' (when moving to onboarding stage) -> 'Onboarding Initiated'
*   'Hired On' -> 'Candidate Hired'
*   'Last Stage Change On' (when offer status is 'Rejected') -> 'Offer Rejected'
*   'Rejected On' -> 'Application Rejected'

ステップ

前提条件：Greenhouse APIキーを取得する
- 開発者権限を持つGreenhouseアカウントにログインします。
- Configure > Dev Center > API Credential Managementへ移動します。
- 「Create New API Key」をクリックします。
- 「ProcessMind Extraction」などの説明を入力します。
- 種類として「Harvest」を選択します。
- 必要な権限を付与します。最低限、Applications、Candidates、Jobs、Job Stages、Offers、Scorecards、Usersに対するGET権限が必要です。
- 生成されたAPIキーを安全にコピーします。後から再表示することはできません。
Python環境を設定する
- システムにPython 3.6以降がインストールされていることを確認します。
- ターミナルで次のコマンドを実行し、必要なPythonライブラリをインストールします：pip install requestsおよびpip install pandas。
Pythonスクリプトを準備する
- 「query」セクションに記載された完全なPythonスクリプトを新しいファイルへコピーします。ファイル名はextract_greenhouse_logs.pyなどにします。
- YOUR_GREENHOUSE_API_KEYを、手順1で取得したキーに置き換えます。
- START_DATE_ISO変数を調整し、抽出期間の開始日を指定します。初回ロードでは、3～6か月前の日付を推奨します。
ステージとアクティビティのマッピングをカスタマイズする
- スクリプト内のSTAGE_TO_ACTIVITY辞書を確認します。
- この辞書では、Greenhouseにおける自社固有の採用ステージ名を、プロセスマイニングで必要な標準アクティビティ名に対応付けます。
- 組織固有のGreenhouse設定に合わせて、このマッピングを必ず更新してください。たとえば、「Recruiter Screen」ステージが「Initial Recruiter Chat」という名称の場合は、それに合わせて辞書を更新します。
抽出スクリプトを実行する
- ターミナルまたはコマンドプロンプトを開きます。
- extract_greenhouse_logs.pyを保存したディレクトリへ移動します。
- python extract_greenhouse_logs.pyコマンドでスクリプトを実行します。
- スクリプトがGreenhouse APIに接続してデータを取得・処理し、コンソールに進捗状況を表示します。
イベントログを取得する
- 正常に完了すると、同じディレクトリにgreenhouse_event_log.csvというファイルが生成されます。
- このCSVファイルが、必要な列とアクティビティを備えた最終イベントログです。
増分ロードを処理する
- 次回以降は、START_DATE_ISO変数を前回の抽出が正常に完了した時点のタイムスタンプに更新します。新規または更新されたレコードだけを取得できるため、処理が速くなります。
ProcessMindへアップロードする
- 生成されたgreenhouse_event_log.csvは、そのままProcessMindへアップロードできます。ファイル内の列名がProcessMindプロジェクトのフィールドに正しく対応していることを確認してください。

設定

APIキーの権限：Harvest APIキーには、Applications、Candidates、Jobs、Job Stages、Offers、Scorecards、Usersの各エンドポイントに対する読み取り専用（GET）アクセス権が必要です。権限が不足すると、一部のアクティビティのデータが欠落します。
期間フィルター：スクリプトでは、updated_afterパラメーター（START_DATE_ISO変数）を使って応募を絞り込みます。初回抽出では過去6か月など、広めの期間を指定します。以降の増分ロードでは、パフォーマンスを高めるため、前回の実行が正常に完了した時点のタイムスタンプを設定します。
ステージとアクティビティのマッピング：スクリプト内のSTAGE_TO_ACTIVITY辞書は重要です。Greenhouseにおける組織固有の採用ステージを正確に反映するよう設定し、「Recruiter Screen Conducted」や「Background Check Initiated」などのアクティビティを正しく特定できるようにします。
APIレート制限：スクリプトには、Greenhouseのレート制限（毎秒約20リクエスト）に配慮するため、APIリクエスト間に短い固定の待機時間が設定されています。データ量が非常に多い場合は、接続エラーを避けるために待機時間の調整が必要になることがあります。
データの粒度：抽出対象は、タイムスタンプ付きのイベントとステータス変更です。面接メモやメールの内容などの詳細情報は取得せず、イベントが発生したことを示すメタデータのみを取得します。

a サンプルクエリ python

import requests
import pandas as pd
import time
from datetime import datetime

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Configuration ---
API_KEY = class="hl-string">'YOUR_GREENHOUSE_API_KEY' class=class="hl-string">"hl-comment"># Replace with your Harvest API Key
START_DATE_ISO = class="hl-string">'2023-01-01T00:00:00Z' class=class="hl-string">"hl-comment"># Set the start date for the data pull (ISO 8601 format)
BASE_URL = class="hl-string">'https://harvest.greenhouse.io/v1/'

class=class="hl-string">"hl-comment"># IMPORTANT: Customize this dictionary to map your Greenhouse stage names to standard activities
STAGE_TO_ACTIVITY = {
    class="hl-string">'Application Review': class="hl-string">'Application Reviewed',
    class="hl-string">'Phone Screen': class="hl-string">'Recruiter Screen Conducted',
    class="hl-string">'Background Check': class="hl-string">'Background Check Initiated',
    class="hl-string">'Onboarding': class="hl-string">'Onboarding Initiated'
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Add other custom stage mappings here, for example:
    class=class="hl-string">"hl-comment"># class="hl-string">'Hiring Manager Interview': class="hl-string">'Interview Completed'
}

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Script ---
headers = {class="hl-string">'Authorization': fclass="hl-string">'Basic {API_KEY}'}
event_log_records = []

def get_all_pages(endpoint, params=None):
    class="hl-string">"""Helper function to handle pagination for Greenhouse API requests."""
    url = fclass="hl-string">"{BASE_URL}{endpoint}"
    all_data = []
    page = 1
    while url:
        print(fclass="hl-string">"Fetching page {page} from {endpoint}...")
        try:
            response = requests.get(url, headers=headers, params=params)
            response.raise_for_status()
            data = response.json()
            all_data.extend(data)
            class=class="hl-string">"hl-comment"># Greenhouse uses Link header for pagination
            url = response.links.get(class="hl-string">'next', {}).get(class="hl-string">'url')
            page += 1
            time.sleep(0.1) class=class="hl-string">"hl-comment"># Respect rate limits
        except requests.exceptions.RequestException as e:
            print(fclass="hl-string">"Error fetching data from {url}: {e}")
            break
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Params are only needed for the first request
        params = None
    return all_data

print(class="hl-string">"Fetching initial data from Greenhouse API...")
params = {class="hl-string">'updated_after': START_DATE_ISO, class="hl-string">'per_page': 100}
applications = get_all_pages(class="hl-string">'applications', params=params)
jobs = {job[class="hl-string">'id']: job for job in get_all_pages(class="hl-string">'jobs', params={class="hl-string">'status': class="hl-string">'all'})}
candidates = {cand[class="hl-string">'id']: cand for cand in get_all_pages(class="hl-string">'candidates')}
users = {user[class="hl-string">'id']: user for user in get_all_pages(class="hl-string">'users')}

print(fclass="hl-string">"Processing {len(applications)} applications...")

for app in applications:
    job_id = app.get(class="hl-string">'job_id')
    job = jobs.get(job_id, {})
    candidate = candidates.get(app.get(class="hl-string">'candidate_id'), {})
    source_system = class="hl-string">"Greenhouse"
    last_data_update = datetime.utcnow().isoformat() + class="hl-string">'Z'

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Shared attributes for all events for this application
    base_attributes = {
        class="hl-string">'JobApplicationId': app[class="hl-string">'id'],
        class="hl-string">'SourceSystem': source_system,
        class="hl-string">'LastDataUpdate': last_data_update,
        class="hl-string">'JobTitle': job.get(class="hl-string">'name', class="hl-string">''),
        class="hl-string">'JobDepartment': (job.get(class="hl-string">'departments', [{}])[0] or {}).get(class="hl-string">'name', class="hl-string">''),
        class="hl-string">'ApplicationStatus': app.get(class="hl-string">'status', class="hl-string">''),
        class="hl-string">'ApplicationSource': (app.get(class="hl-string">'source', {}) or {}).get(class="hl-string">'public_name', class="hl-string">''),
        class="hl-string">'RecruiterName': class="hl-string">''
    }
    if app.get(class="hl-string">'recruiter') and app[class="hl-string">'recruiter'].get(class="hl-string">'id') in users:
        recruiter_user = users[app[class="hl-string">'recruiter'][class="hl-string">'id']]
        base_attributes[class="hl-string">'RecruiterName'] = fclass="hl-string">"{recruiter_user.get('first_name', '')} {recruiter_user.get('last_name', '')}".strip()

    class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Activity: Application Received ---
    if app.get(class="hl-string">'submitted_at'):
        event_log_records.append({
            **base_attributes,
            class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Application Received',
            class="hl-string">'ActivityTimestamp': app[class="hl-string">'submitted_at'],
            class="hl-string">'OfferStatus': None
        })

    class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Activities from Stage History ---
    for stage_move in app.get(class="hl-string">'stage_history', []):
        stage_name = stage_move.get(class="hl-string">'stage_name')
        if stage_name in STAGE_TO_ACTIVITY:
            event_log_records.append({
                **base_attributes,
                class="hl-string">'ActivityName': STAGE_TO_ACTIVITY[stage_name],
                class="hl-string">'ActivityTimestamp': stage_move.get(class="hl-string">'exited_on'), class=class="hl-string">"hl-comment"># Timestamp when they entered the *next* stage
                class="hl-string">'OfferStatus': None
            })

    class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Activities: Interview Scheduled & Completed ---
    interviews = get_all_pages(fclass="hl-string">"applications/{app['id']}/scheduled_interviews")
    for interview in interviews:
        if interview.get(class="hl-string">'start'):
            event_log_records.append({
                **base_attributes,
                class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Interview Scheduled',
                class="hl-string">'ActivityTimestamp': interview[class="hl-string">'start'][class="hl-string">'date'],
                class="hl-string">'OfferStatus': None
            })
        if interview.get(class="hl-string">'end'):
            event_log_records.append({
                **base_attributes,
                class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Interview Completed',
                class="hl-string">'ActivityTimestamp': interview[class="hl-string">'end'][class="hl-string">'date'],
                class="hl-string">'OfferStatus': None
            })

    class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Activity: Feedback Submitted ---
    scorecards = get_all_pages(fclass="hl-string">"scorecards", params={class="hl-string">'application_id': app[class="hl-string">'id']})
    for sc in scorecards:
        if sc.get(class="hl-string">'submitted_at'):
            event_log_records.append({
                **base_attributes,
                class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Feedback Submitted',
                class="hl-string">'ActivityTimestamp': sc[class="hl-string">'submitted_at'],
                class="hl-string">'OfferStatus': None
            })

    class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Activities: Hired or Application Rejected ---
    if app.get(class="hl-string">'status') == class="hl-string">'hired' and app.get(class="hl-string">'hired_at'):
        event_log_records.append({
            **base_attributes,
            class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Candidate Hired',
            class="hl-string">'ActivityTimestamp': app[class="hl-string">'hired_at'],
            class="hl-string">'OfferStatus': None
        })
    elif app.get(class="hl-string">'status') == class="hl-string">'rejected' and app.get(class="hl-string">'rejected_at'):
        event_log_records.append({
            **base_attributes,
            class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Application Rejected',
            class="hl-string">'ActivityTimestamp': app[class="hl-string">'rejected_at'],
            class="hl-string">'OfferStatus': None
        })

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Activities from Offers (separate loop for efficiency) ---
print(class="hl-string">"Fetching and processing offer data...")
all_offers = get_all_pages(class="hl-string">'offers')
for offer in all_offers:
    if not offer.get(class="hl-string">'application_id'):
        continue

    app_id = offer[class="hl-string">'application_id']
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Find the corresponding application's base attributes
    matching_app = next((item for item in applications if item[class="hl-string">'id'] == app_id), None)
    if not matching_app:
        continue
    
    job_id = matching_app.get(class="hl-string">'job_id')
    job = jobs.get(job_id, {})
    base_attributes = {
        class="hl-string">'JobApplicationId': app_id,
        class="hl-string">'SourceSystem': class="hl-string">"Greenhouse",
        class="hl-string">'LastDataUpdate': datetime.utcnow().isoformat() + class="hl-string">'Z',
        class="hl-string">'JobTitle': job.get(class="hl-string">'name', class="hl-string">''),
        class="hl-string">'JobDepartment': (job.get(class="hl-string">'departments', [{}])[0] or {}).get(class="hl-string">'name', class="hl-string">''),
        class="hl-string">'ApplicationStatus': matching_app.get(class="hl-string">'status', class="hl-string">''),
        class="hl-string">'ApplicationSource': (matching_app.get(class="hl-string">'source', {}) or {}).get(class="hl-string">'public_name', class="hl-string">''),
        class="hl-string">'RecruiterName': class="hl-string">'' class=class="hl-string">"hl-comment"># Can be enriched similarly if needed
    }

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Offer Created
    if offer.get(class="hl-string">'created_at'):
        event_log_records.append({
            **base_attributes,
            class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Offer Created',
            class="hl-string">'ActivityTimestamp': offer[class="hl-string">'created_at'],
            class="hl-string">'OfferStatus': offer.get(class="hl-string">'status')
        })
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Offer Extended
    if offer.get(class="hl-string">'sent_at'):
        event_log_records.append({
            **base_attributes,
            class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Offer Extended',
            class="hl-string">'ActivityTimestamp': offer[class="hl-string">'sent_at'],
            class="hl-string">'OfferStatus': offer.get(class="hl-string">'status')
        })
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Offer Accepted/Rejected
    if offer.get(class="hl-string">'resolved_at'):
        if offer.get(class="hl-string">'status') == class="hl-string">'accepted':
            activity_name = class="hl-string">'Offer Accepted'
        elif offer.get(class="hl-string">'status') == class="hl-string">'deprecated': class=class="hl-string">"hl-comment"># Often used for rejected
            activity_name = class="hl-string">'Offer Rejected'
        else:
            continue
        event_log_records.append({
            **base_attributes,
            class="hl-string">'ActivityName': activity_name,
            class="hl-string">'ActivityTimestamp': offer[class="hl-string">'resolved_at'],
            class="hl-string">'OfferStatus': offer.get(class="hl-string">'status')
        })

print(class="hl-string">"Consolidating data and exporting to CSV...")
df = pd.DataFrame(event_log_records)
df_sorted = df.sort_values(by=[class="hl-string">'JobApplicationId', class="hl-string">'ActivityTimestamp'])
df_sorted.to_csv(class="hl-string">'greenhouse_event_log.csv', index=False)

print(class="hl-string">"Extraction complete. File 'greenhouse_event_log.csv' created.")

ステップ

契約中のETLプラットフォームにGreenhouseコネクターがあり、応募、応募ステージ履歴、面接、面接フィードバック、オファー、オファーステータスの変更、バックグラウンドチェック、オンボーディングへの引き継ぎ、採用結果を含むGreenhouseオブジェクトまたは複製データセットに対応していることを確認します。コネクターによってオブジェクト名は異なるため、テーブル名を推測せず、コネクターカタログとスキーマブラウザーを確認してください。
ETLプラットフォームでGreenhouseのソース接続を作成します。環境に必要なGreenhouseの認証情報、認可情報、複製設定、会社固有のフィルターを入力します。コネクターの文書化された認可手順に従い、選択した採用データの読み取りに必要な権限だけを付与してください。
宛先データウェアハウスを設定し、イベントログの作成に必要なソースオブジェクトの複製を有効にします。最低限、求人応募、応募ステータスまたはステージ履歴、面接、面接フィードバック、オファー、オファーステータスの変更、バックグラウンドチェックイベント、オンボーディングへの引き継ぎ、採用結果を公開するオブジェクトを選択します。必要なオブジェクトが利用できない場合は、その制限を記録し、Greenhouseの設定に応じて対応可能な最も近いソースにマッピングします。
初回の複製期間を分析対象期間に設定します。通常は過去3～6か月です。対象期間より前に作成された応募が期間中に進行する可能性がある場合は、より早い期間まで遡ります。増分複製を設定し、利用可能な場合はソースの更新タイムスタンプを保持します。
複製されたスキーマを確認し、クエリ内のすべてのプレースホルダーを、コネクターが公開する実際の宛先スキーマ、テーブル名、列名、タイムスタンプフィールド、識別子、ステータス値に置き換えます。ステージ変更、面接レコード、フィードバックレコード、オファーレコード、バックグラウンドチェックレコード、オンボーディングへの引き継ぎ、採用結果が複製データに存在しない限り、利用できると判断しないでください。
変換クエリを、明示的なイベント抽出を結合する形式で設定します。各抽出では、JobApplicationId、ActivityName、ActivityTimestamp、SourceSystem、LastDataUpdate、RecruiterName、JobDepartment、JobTitle、ApplicationStatus、ApplicationSource、OfferStatusを返す必要があります。タイムスタンプを1つのタイムゾーンに統一し、有効な応募識別子またはアクティビティタイムスタンプがないレコードを除外します。アクティビティを表すすべてのソースイベントについて、1行ずつ保持します。
イベントのマッピングルールを適用します。Application Receivedには応募の作成または送信データ、Application Reviewedには明示的なレビューのステージまたはステータス遷移、Recruiter Screen Conductedにはリクルーター面談レコードまたは設定済みの電話面談ステージ遷移、Interview Scheduledには面接の確定または予定タイムスタンプ、Interview Completedには面接完了またはフィードバック提出のタイムスタンプ、Feedback Submittedにはフィードバック提出、Offer Createdにはオファー作成、Offer Extendedにはオファー送信または提示済みステータス、Offer Acceptedにはオファー承諾ステータス、Background Check Initiatedには記録されたバックグラウンドチェック開始イベント、Onboarding Initiatedにはオンボーディングへの引き継ぎまたは開始イベント、Candidate Hiredには採用結果、Offer Rejectedにはオファー辞退の結果、Application Rejectedには応募却下の結果または却下ステージへの遷移を使用します。
変換結果を、ProcessMindイベントログ専用の宛先テーブルまたはビューにロードします。文書化された業務ルールで技術的な重複と判断されない限り、重複するソースイベントも保持します。重複排除が必要な場合は、応募識別子、アクティビティ名、アクティビティタイムスタンプ、ソースレコード識別子など、同一のソースイベントキーを持つレコードだけを対象にします。
以下の確認項目で結果を検証します。必須列がすべて存在すること、タイムスタンプが有効であること、ソースデータが存在するすべての必須アクティビティが記録されていること、応募ごとのケース識別子が一意であることを確認します。却下、辞退、アーカイブ済み、未完了の応募は個別に確認し、フィルターによって有効なプロセス結果が意図せず除外されていないことを確認します。
最終結果をフラットなCSVとしてエクスポートするか、ProcessMindへのアップロードに対応したデータウェアハウス接続として公開します。JobApplicationIdをケース識別子、ActivityNameをアクティビティ、ActivityTimestampをイベントタイムスタンプにマッピングします。SourceSystemとLastDataUpdateを含め、推奨属性を保持し、タイムゾーン情報付きのISO 8601など一貫したタイムスタンプ形式を使用します。ファイルに存在しないイベントをProcessMindが推定することを前提にしないでください。

設定

コネクターと宛先：対応するGreenhouseコネクターを備え、変換レイヤーからアクセスできる宛先データウェアハウスを持つ、契約済みのETLプラットフォームを使用します。コネクターの機能、オブジェクト名、更新間隔、過去データの複製対応は、選択したプラットフォームと契約プランによって異なります。
ソース認可：コネクターに必要なGreenhouseの認証情報と権限を設定します。認可されたアカウントで、応募レコード、ステージまたはステータス履歴、面接レコード、フィードバック、オファー、マッピングに使用する統合済みのバックグラウンドチェックまたはオンボーディングデータを読み取れることを確認します。
複製するオブジェクト：14個のイベント抽出に必要なすべてのソースオブジェクトを選択します。現在の応募テーブルだけを有効にしないでください。過去のステージ変更、面接アクション、フィードバック提出、オファー遷移、後続プロセスへの引き継ぎが別に保存されている場合があります。
期間：業務分析では、まず3～6か月を対象にします。応募ライフサイクル全体を測定する場合は、期間より前に作成された応募が後から面接、オファー、採用結果に至る可能性があるため、期間を延長します。
増分更新：利用可能な場合は、ソースの作成、発生、最終更新のタイムスタンプを保持します。必要なレポート遅延に合わせて定期更新を設定し、遅れて到着したレコードや修正済みレコードに備えて短い重複期間を設けます。
フィルター：組織、部門、求人、勤務地、応募日など、文書化された会社固有のフィルターだけを適用します。Company CodeやDocument Typeなどの汎用フィルターは、複製されたGreenhouseスキーマに実際に存在し、設定上必要な場合に限って使用します。
アクティビティマッピング：ソースイベントの種類、ステージ、ステータス、タイムスタンプから各ActivityNameへの対応関係を文書化して管理します。レビュー、電話面談、却下、オファー、承諾、バックグラウンドチェック、オンボーディング、採用結果について、組織で使用している値に基づき正確なマッピングを設定します。
NULLの処理：ソースに情報がない場合、RecruiterName、JobDepartment、JobTitle、ApplicationStatus、ApplicationSource、OfferStatusはNULLを許容します。必須の識別子とタイムスタンプが欠落している場合は、レコードを除外するか調査してください。
タイムゾーン：監査可能性が必要な場合は、元のソースタイムスタンプを保持したうえで、すべてのアクティビティタイムスタンプを1つのレポート用タイムゾーンに変換します。LastDataUpdateにはアクティビティの発生時刻ではなく、更新または抽出の時刻を設定してください。
パフォーマンス：データ量が多い場合は、複製時刻のパーティションでソース抽出を絞り込み、必要な列だけを選択し、増分ロードを使用して、最終イベントログをマテリアライズします。インデックス付きの識別子を使わずに、全履歴と現在の応募レコードを繰り返し結合することは避けてください。
データ保持：選択した期間について、ETLプラットフォームとGreenhouseのアクセス権で、過去のステージ、面接、フィードバック、オファー、結果のレコードが保持されていることを確認します。現在の状態だけを持つテーブルから、過去のアクティビティを正確に再構成することはできません。
ProcessMindのマッピング：JobApplicationIdをケース識別子、ActivityNameをアクティビティフィールド、ActivityTimestampをイベントタイムスタンプに設定します。エクスポートファイルにはアクティビティごとに明示的な行を1行ずつ含め、推定された遷移に依存しないようにします。

a サンプルクエリ config

WITH
application_received AS (
    SELECT
        [JobApplicationId] AS JobApplicationId,
        'Application Received' AS ActivityName,
        [ApplicationReceivedTimestamp] AS ActivityTimestamp,
        'Greenhouse' AS SourceSystem,
        [LastDataUpdate] AS LastDataUpdate,
        [RecruiterName] AS RecruiterName,
        [JobDepartment] AS JobDepartment,
        [JobTitle] AS JobTitle,
        [ApplicationStatus] AS ApplicationStatus,
        [ApplicationSource] AS ApplicationSource,
        [OfferStatus] AS OfferStatus
    FROM [Your application event table]
    WHERE [ApplicationReceivedTimestamp] IS NOT NULL
),
application_reviewed AS (
    SELECT
        [JobApplicationId] AS JobApplicationId,
        'Application Reviewed' AS ActivityName,
        [StageChangeTimestamp] AS ActivityTimestamp,
        'Greenhouse' AS SourceSystem,
        [LastDataUpdate] AS LastDataUpdate,
        [RecruiterName] AS RecruiterName,
        [JobDepartment] AS JobDepartment,
        [JobTitle] AS JobTitle,
        [ApplicationStatus] AS ApplicationStatus,
        [ApplicationSource] AS ApplicationSource,
        [OfferStatus] AS OfferStatus
    FROM [Your application stage history table]
    WHERE [StageChangeTimestamp] IS NOT NULL
      AND [NewStageName] IN ('In Review')
),
recruiter_screen_conducted AS (
    SELECT
        [JobApplicationId] AS JobApplicationId,
        'Recruiter Screen Conducted' AS ActivityName,
        [ScreenCompletedTimestamp] AS ActivityTimestamp,
        'Greenhouse' AS SourceSystem,
        [LastDataUpdate] AS LastDataUpdate,
        [RecruiterName] AS RecruiterName,
        [JobDepartment] AS JobDepartment,
        [JobTitle] AS JobTitle,
        [ApplicationStatus] AS ApplicationStatus,
        [ApplicationSource] AS ApplicationSource,
        [OfferStatus] AS OfferStatus
    FROM [Your recruiter screen event table]
    WHERE [ScreenCompletedTimestamp] IS NOT NULL
),
interview_scheduled AS (
    SELECT
        [JobApplicationId] AS JobApplicationId,
        'Interview Scheduled' AS ActivityName,
        [InterviewScheduledTimestamp] AS ActivityTimestamp,
        'Greenhouse' AS SourceSystem,
        [LastDataUpdate] AS LastDataUpdate,
        [RecruiterName] AS RecruiterName,
        [JobDepartment] AS JobDepartment,
        [JobTitle] AS JobTitle,
        [ApplicationStatus] AS ApplicationStatus,
        [ApplicationSource] AS ApplicationSource,
        [OfferStatus] AS OfferStatus
    FROM [Your interview table]
    WHERE [InterviewScheduledTimestamp] IS NOT NULL
),
interview_completed AS (
    SELECT
        [JobApplicationId] AS JobApplicationId,
        'Interview Completed' AS ActivityName,
        [InterviewCompletedTimestamp] AS ActivityTimestamp,
        'Greenhouse' AS SourceSystem,
        [LastDataUpdate] AS LastDataUpdate,
        [RecruiterName] AS RecruiterName,
        [JobDepartment] AS JobDepartment,
        [JobTitle] AS JobTitle,
        [ApplicationStatus] AS ApplicationStatus,
        [ApplicationSource] AS ApplicationSource,
        [OfferStatus] AS OfferStatus
    FROM [Your interview table]
    WHERE [InterviewCompletedTimestamp] IS NOT NULL
),
feedback_submitted AS (
    SELECT
        [JobApplicationId] AS JobApplicationId,
        'Feedback Submitted' AS ActivityName,
        [FeedbackSubmittedTimestamp] AS ActivityTimestamp,
        'Greenhouse' AS SourceSystem,
        [LastDataUpdate] AS LastDataUpdate,
        [RecruiterName] AS RecruiterName,
        [JobDepartment] AS JobDepartment,
        [JobTitle] AS JobTitle,
        [ApplicationStatus] AS ApplicationStatus,
        [ApplicationSource] AS ApplicationSource,
        [OfferStatus] AS OfferStatus
    FROM [Your interview feedback table]
    WHERE [FeedbackSubmittedTimestamp] IS NOT NULL
),
offer_created AS (
    SELECT
        [JobApplicationId] AS JobApplicationId,
        'Offer Created' AS ActivityName,
        [OfferCreatedTimestamp] AS ActivityTimestamp,
        'Greenhouse' AS SourceSystem,
        [LastDataUpdate] AS LastDataUpdate,
        [RecruiterName] AS RecruiterName,
        [JobDepartment] AS JobDepartment,
        [JobTitle] AS JobTitle,
        [ApplicationStatus] AS ApplicationStatus,
        [ApplicationSource] AS ApplicationSource,
        [OfferStatus] AS OfferStatus
    FROM [Your offer table]
    WHERE [OfferCreatedTimestamp] IS NOT NULL
),
offer_extended AS (
    SELECT
        [JobApplicationId] AS JobApplicationId,
        'Offer Extended' AS ActivityName,
        [OfferExtendedTimestamp] AS ActivityTimestamp,
        'Greenhouse' AS SourceSystem,
        [LastDataUpdate] AS LastDataUpdate,
        [RecruiterName] AS RecruiterName,
        [JobDepartment] AS JobDepartment,
        [JobTitle] AS JobTitle,
        [ApplicationStatus] AS ApplicationStatus,
        [ApplicationSource] AS ApplicationSource,
        [OfferStatus] AS OfferStatus
    FROM [Your offer table]
    WHERE [OfferExtendedTimestamp] IS NOT NULL
),
offer_accepted AS (
    SELECT
        [JobApplicationId] AS JobApplicationId,
        'Offer Accepted' AS ActivityName,
        [OfferAcceptedTimestamp] AS ActivityTimestamp,
        'Greenhouse' AS SourceSystem,
        [LastDataUpdate] AS LastDataUpdate,
        [RecruiterName] AS RecruiterName,
        [JobDepartment] AS JobDepartment,
        [JobTitle] AS JobTitle,
        [ApplicationStatus] AS ApplicationStatus,
        [ApplicationSource] AS ApplicationSource,
        [OfferStatus] AS OfferStatus
    FROM [Your offer table]
    WHERE [OfferAcceptedTimestamp] IS NOT NULL
),
background_check_initiated AS (
    SELECT
        [JobApplicationId] AS JobApplicationId,
        'Background Check Initiated' AS ActivityName,
        [BackgroundCheckInitiatedTimestamp] AS ActivityTimestamp,
        'Greenhouse' AS SourceSystem,
        [LastDataUpdate] AS LastDataUpdate,
        [RecruiterName] AS RecruiterName,
        [JobDepartment] AS JobDepartment,
        [JobTitle] AS JobTitle,
        [ApplicationStatus] AS ApplicationStatus,
        [ApplicationSource] AS ApplicationSource,
        [OfferStatus] AS OfferStatus
    FROM [Your background check event table]
    WHERE [BackgroundCheckInitiatedTimestamp] IS NOT NULL
),
onboarding_initiated AS (
    SELECT
        [JobApplicationId] AS JobApplicationId,
        'Onboarding Initiated' AS ActivityName,
        [OnboardingInitiatedTimestamp] AS ActivityTimestamp,
        'Greenhouse' AS SourceSystem,
        [LastDataUpdate] AS LastDataUpdate,
        [RecruiterName] AS RecruiterName,
        [JobDepartment] AS JobDepartment,
        [JobTitle] AS JobTitle,
        [ApplicationStatus] AS ApplicationStatus,
        [ApplicationSource] AS ApplicationSource,
        [OfferStatus] AS OfferStatus
    FROM [Your onboarding handoff table]
    WHERE [OnboardingInitiatedTimestamp] IS NOT NULL
),
candidate_hired AS (
    SELECT
        [JobApplicationId] AS JobApplicationId,
        'Candidate Hired' AS ActivityName,
        [HiredTimestamp] AS ActivityTimestamp,
        'Greenhouse' AS SourceSystem,
        [LastDataUpdate] AS LastDataUpdate,
        [RecruiterName] AS RecruiterName,
        [JobDepartment] AS JobDepartment,
        [JobTitle] AS JobTitle,
        [ApplicationStatus] AS ApplicationStatus,
        [ApplicationSource] AS ApplicationSource,
        [OfferStatus] AS OfferStatus
    FROM [Your hiring outcome table]
    WHERE [HiredTimestamp] IS NOT NULL
),
offer_rejected AS (
    SELECT
        [JobApplicationId] AS JobApplicationId,
        'Offer Rejected' AS ActivityName,
        [OfferRejectedTimestamp] AS ActivityTimestamp,
        'Greenhouse' AS SourceSystem,
        [LastDataUpdate] AS LastDataUpdate,
        [RecruiterName] AS RecruiterName,
        [JobDepartment] AS JobDepartment,
        [JobTitle] AS JobTitle,
        [ApplicationStatus] AS ApplicationStatus,
        [ApplicationSource] AS ApplicationSource,
        [OfferStatus] AS OfferStatus
    FROM [Your offer table]
    WHERE [OfferRejectedTimestamp] IS NOT NULL
),
application_rejected AS (
    SELECT
        [JobApplicationId] AS JobApplicationId,
        'Application Rejected' AS ActivityName,
        [ApplicationRejectedTimestamp] AS ActivityTimestamp,
        'Greenhouse' AS SourceSystem,
        [LastDataUpdate] AS LastDataUpdate,
        [RecruiterName] AS RecruiterName,
        [JobDepartment] AS JobDepartment,
        [JobTitle] AS JobTitle,
        [ApplicationStatus] AS ApplicationStatus,
        [ApplicationSource] AS ApplicationSource,
        [OfferStatus] AS OfferStatus
    FROM [Your application outcome table]
    WHERE [ApplicationRejectedTimestamp] IS NOT NULL
)
SELECT JobApplicationId, ActivityName, ActivityTimestamp, SourceSystem, LastDataUpdate, RecruiterName, JobDepartment, JobTitle, ApplicationStatus, ApplicationSource, OfferStatus FROM application_received
UNION ALL
SELECT JobApplicationId, ActivityName, ActivityTimestamp, SourceSystem, LastDataUpdate, RecruiterName, JobDepartment, JobTitle, ApplicationStatus, ApplicationSource, OfferStatus FROM application_reviewed
UNION ALL
SELECT JobApplicationId, ActivityName, ActivityTimestamp, SourceSystem, LastDataUpdate, RecruiterName, JobDepartment, JobTitle, ApplicationStatus, ApplicationSource, OfferStatus FROM recruiter_screen_conducted
UNION ALL
SELECT JobApplicationId, ActivityName, ActivityTimestamp, SourceSystem, LastDataUpdate, RecruiterName, JobDepartment, JobTitle, ApplicationStatus, ApplicationSource, OfferStatus FROM interview_scheduled
UNION ALL
SELECT JobApplicationId, ActivityName, ActivityTimestamp, SourceSystem, LastDataUpdate, RecruiterName, JobDepartment, JobTitle, ApplicationStatus, ApplicationSource, OfferStatus FROM interview_completed
UNION ALL
SELECT JobApplicationId, ActivityName, ActivityTimestamp, SourceSystem, LastDataUpdate, RecruiterName, JobDepartment, JobTitle, ApplicationStatus, ApplicationSource, OfferStatus FROM feedback_submitted
UNION ALL
SELECT JobApplicationId, ActivityName, ActivityTimestamp, SourceSystem, LastDataUpdate, RecruiterName, JobDepartment, JobTitle, ApplicationStatus, ApplicationSource, OfferStatus FROM offer_created
UNION ALL
SELECT JobApplicationId, ActivityName, ActivityTimestamp, SourceSystem, LastDataUpdate, RecruiterName, JobDepartment, JobTitle, ApplicationStatus, ApplicationSource, OfferStatus FROM offer_extended
UNION ALL
SELECT JobApplicationId, ActivityName, ActivityTimestamp, SourceSystem, LastDataUpdate, RecruiterName, JobDepartment, JobTitle, ApplicationStatus, ApplicationSource, OfferStatus FROM offer_accepted
UNION ALL
SELECT JobApplicationId, ActivityName, ActivityTimestamp, SourceSystem, LastDataUpdate, RecruiterName, JobDepartment, JobTitle, ApplicationStatus, ApplicationSource, OfferStatus FROM background_check_initiated
UNION ALL
SELECT JobApplicationId, ActivityName, ActivityTimestamp, SourceSystem, LastDataUpdate, RecruiterName, JobDepartment, JobTitle, ApplicationStatus, ApplicationSource, OfferStatus FROM onboarding_initiated
UNION ALL
SELECT JobApplicationId, ActivityName, ActivityTimestamp, SourceSystem, LastDataUpdate, RecruiterName, JobDepartment, JobTitle, ApplicationStatus, ApplicationSource, OfferStatus FROM candidate_hired
UNION ALL
SELECT JobApplicationId, ActivityName, ActivityTimestamp, SourceSystem, LastDataUpdate, RecruiterName, JobDepartment, JobTitle, ApplicationStatus, ApplicationSource, OfferStatus FROM offer_rejected
UNION ALL
SELECT JobApplicationId, ActivityName, ActivityTimestamp, SourceSystem, LastDataUpdate, RecruiterName, JobDepartment, JobTitle, ApplicationStatus, ApplicationSource, OfferStatus FROM application_rejected;

準備はできましたか？

採用データを最大限に役立てられます。このテンプレートを今すぐ使い始め、採用プロセスを効率化し、データに基づく意思決定を行ってください。

改善ガイドに戻るテンプレートをダウンロード

Greenhouseで人材獲得を今すぐ効率化

採用サイクルを30％短縮し、候補者体験を今すぐ改善できます。

無料トライアルを開始

クレジットカード不要 \b• 5分でセットアップ

採用・人材獲得データテンプレート

採用・人材獲得データテンプレート

採用・人材獲得の属性

採用・人材獲得のアクティビティ

抽出ガイド

手動CSVエクスポート用Greenhouseレポートビルダー

ステップ

設定

a サンプルクエリ config

Greenhouse Harvest APIを使ったPythonスクリプトによる抽出

ステップ

設定

a サンプルクエリ python

Greenhouseコネクターを備えた自動ETLツール

ステップ

設定

a サンプルクエリ config

準備はできましたか？

Greenhouseで人材獲得を今すぐ効率化

採用・人材獲得データテンプレート

採用・人材獲得データテンプレート

採用・人材獲得の属性

採用・人材獲得のアクティビティ

抽出ガイド

手動CSVエクスポート用Greenhouseレポートビルダー

ステップ

設定

a サンプルクエリ config

Greenhouse Harvest APIを使ったPythonスクリプトによる抽出

ステップ

設定

a サンプルクエリ python

Greenhouseコネクターを備えた自動ETLツール

ステップ

設定

a サンプルクエリ config

準備はできましたか？

Greenhouseで人材獲得を今すぐ効率化

プライバシーを大切にしています