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採用・人材獲得データテンプレート

Workday Recruiting

採用・人材獲得の属性(19) 採用・人材獲得のアクティビティ(15) データ抽出ガイド(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・人材獲得プロセスの分析に必要なデータの収集方法をご案内します。収集すべき属性や追跡する主要なアクティビティを示し、Workday Recruitingからデータを抽出する方法も説明します。データの準備にお役立ていただき、プロセスマイニングをスムーズに始めてください。

収集を推奨する属性
追跡する主要なアクティビティ
Workday Recruitingからの抽出方法

イベントログを初めて作成する方はこちら：プロセスマイニング用イベントログの作成方法.

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採用・人材獲得の属性

採用プロセスを詳しく分析するために、イベントログに含めることを推奨するデータ項目です。

3 必須 5 推奨 11 任意

	名前	説明
	アクティビティ名 ActivityName	採用プロセスのある時点で発生した、特定のイベントまたはタスクの名前です。
説明アクティビティ名は、「応募書類の審査完了」「面接日程の確定」「オファーの提示」など、採用における個々のステップや節目を表します。これらのアクティビティが、プロセスを構成する一連のイベントとなります。この属性は、プロセスマップの可視化、応募がたどる経路の特定、イベントの発生頻度や順序の分析に欠かせません。プロセスで何が起きているかを把握する基礎となります。重要な理由この属性で採用プロセスの各ステップを定義し、プロセスの流れを可視化して分析できます。入手先 Workday Recruitingの求人応募データに含まれるビジネスプロセスのステップ名やステータス変更から取得します。例応募書類の審査完了面接の完了オファーの承諾候補者の不採用
	イベント発生時刻 EventTime	アクティビティまたはイベントが発生した時刻を示すタイムスタンプです。
説明この属性には、採用に関する特定のアクティビティが行われた正確な日時が記録されます。タイムスタンプはイベントの時系列を示すため、プロセスマイニングの基盤となります。分析では、アクティビティ間の所要時間や「採用期間」などのプロセス全体の所要時間を算出し、遅延が発生しているボトルネックを特定するために使います。採用プロセスの時間分析に欠かせないデータです。重要な理由タイムスタンプは、時間に関するすべての重要業績評価指標（KPI）の算出、プロセス所要時間の把握、ボトルネックの発見に欠かせません。入手先 Workday Recruitingのビジネスプロセスにおけるステップの完了日または取引日に該当します。例 2023-10-26T10:00:00Z2023-11-05T14:30:00Z2024-01-15T09:15:00Z
	求人応募 JobApplicationId	候補者の求人応募を一意に識別するIDで、採用プロセスの中心となるケースIDです。
説明求人応募IDは、特定の求人に対する候補者1人の応募を、最初の送信から最終決定まで一意に追跡します。この応募に関するやり取り、ステータス変更、判断の各時点は、すべてこのIDに紐づきます。プロセスマイニングでは、この属性が基本となります。候補者ごとのプロセス全体を再構成し、所要時間、ボトルネック、たどった経路を分析できます。関連するすべてのアクティビティを1つのケースとして結びつける中核となる項目です。重要な理由候補者1人に関する採用アクティビティをすべて結びつける重要なケースIDです。採用に至るまでの全体像を分析できます。入手先このIDはWorkday Recruitingの中核項目で、通常、求人応募に関するレポートやデータソースで確認できます。例 APP-2023-001234APP-2023-005678APP-2024-009101
	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。
説明この属性には、求人応募の最終的な結果が記録されます。たとえば、「採用」「企業による不採用」「内定辞退」「候補者による辞退」などです。応募ごとのプロセスが終了した状態を示します。このステータスは、結果分析に欠かせません。転換率、内定承諾率、各段階での候補者の離脱率の算出に使われます。応募がどの段階で、なぜ終了するのかを把握することは、プロセス全体の改善に役立ちます。重要な理由各ケースの結果を示します。転換率や離脱率、プロセス全体の成功率を算出するために必要です。入手先通常、Workday Recruitingの求人応募オブジェクトにある最終結果またはステータス理由のフィールドです。例採用済み不採用内定辞退応募の取り下げ
	応募経路 ApplicationSource	候補者の応募を受け付けた経路または情報源です。
説明この属性は、候補者がどのように求人を知り、応募したかを示します。たとえば、企業の採用サイト、LinkedIn、社員紹介、採用エージェンシーなどです。応募経路を把握することは、採用戦略や予算の見直しに欠かせません。「応募経路の効果」ダッシュボードや「応募経路別のオファー承諾率」指標に使われ、どの経路から最も多く、質の高い候補者を獲得できるかを判断できます。重要な理由応募経路ごとの効果を評価し、採用リソースの投資先をデータに基づいて判断できます。入手先 Workday Recruitingの文書を参照してください。求人応募の標準項目です。例 LinkedIn社員紹介企業の採用サイト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、求人応募と求人依頼を担当する主な人材採用パートナーまたは採用担当者を示します。通常、候補者が選考を進める際の案内役を担います。採用担当者別にプロセスを分析すると、チームの実績や業務量を把握できます。「採用担当者の実績と処理件数」ダッシュボードの作成や、「採用担当者別のオファー提示までの所要時間の差」などの重要業績評価指標（KPI）の算出に役立ち、効率の比較や優れた取り組みの特定が可能になります。重要な理由採用担当者別の実績を分析し、高い成果を上げている担当者、研修の必要性、業務量の偏りを特定できます。入手先 Workday Recruitingの文書を参照してください。通常、求人依頼または求人応募オブジェクトに紐づいています。例 John SmithEmily JonesMaria Garcia
	採用責任者 HiringManager	候補者が応募したポジション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または部門の責任者を示します。採用責任者は、特に面接やフィードバックの段階で、意思決定に関わる重要な担当者です。「採用責任者のフィードバック所要時間」ダッシュボードに欠かせないデータです。採用責任者ごとに「面接の完了」から「フィードバックの提出」までの時間を分析すると、遅延箇所を特定し、該当する責任者と連携して採用プロセスを早められます。重要な理由採用責任者の関与状況やフィードバック提出の遅延を分析するうえで重要です。遅延は候補者体験に直接影響します。入手先 Workday Recruitingの文書を参照してください。通常、上位組織または求人依頼の詳細に含まれています。例 Susan AdamsDavid ChenAngela Rodriguez
	部門 Department	求人依頼に紐づく部門または事業部門です。
説明この属性は、候補者を採用する組織単位を示します。たとえば、「エンジニアリング」「マーケティング」「財務」などです。求人依頼に紐づく上位組織から取得します。分析で部門を絞り込むと、事業の各部門における採用プロセスを比較できます。「応募書類の審査効率」ダッシュボードでは、特定の部門で書類選考に時間がかかっていないかを確認し、異なる運用方法やリソースの必要性を把握できます。重要な理由事業部門や部門ごとに、採用プロセスの実績と効率を比較できます。入手先 Workday Recruitingの文書を参照してください。求人依頼に紐づく上位組織から取得します。例エンジニアリング営業人事財務
	ソースシステム SourceSystem	データの抽出元となるシステムです。
説明この属性はデータの出所を示します。この場合はWorkday Recruitingです。データガバナンスや問題の調査に役立ち、複数のシステムのデータを統合する場合にも重要です。単一システムの分析では不要に思えるかもしれませんが、常に含めることが推奨されます。データの出所を確認でき、後からほかの人事システムを連携する場合にも役立ちます。重要な理由データの出所を特定します。データガバナンス、検証、複数のソースからのデータ管理に欠かせません。入手先データの抽出・変換時に追加する固定値（「Workday Recruiting」）です。例 Workday Recruiting
	不採用理由 RejectionReason	候補者の応募が不採用となった理由です。
説明応募が「不採用」ステータスになると、この属性に判断の背景が記録されます。理由には、「企業文化との相性が合わない」「必要なスキルが不足している」「別の候補者に決定した」などがあります。不採用理由を分析すると、採用プロセスの傾向を把握できます。たとえば、選考後半で「必要なスキルが不足している」という理由による不採用が多い場合、求人票の記載に問題がある可能性があります。このデータは、候補者の離脱が起きる理由を把握する「候補者離脱の発生箇所」ダッシュボードに欠かせません。重要な理由候補者が選考に進めない理由を定性的に把握し、求人票やスクリーニング基準の改善に役立てます。入手先 Workday Recruitingの文書を参照してください。不採用のステップに紐づくサブステータスまたは理由コードとして設定されていることがよくあります。例資格要件を満たしていない経験が要件と合わないより適した候補者が見つかった募集終了
	候補者ID CandidateId	候補者を一意に識別するIDです。
説明候補者IDは、応募した求人の数にかかわらず、採用システム内の個人を一意に識別します。これにより、複数の応募にわたって候補者の社内での履歴を追跡できます。この属性は、候補者の体験を時系列で分析する際に役立ちます。たとえば、過去に不採用となった候補者が再応募しているか、その選考過程にどのような違いがあるか、または同じ候補者が複数の職種で同時に選考されているかを確認できます。重要な理由候補者を軸にプロセスを把握し、複数の応募や期間をまたいで個人を追跡できます。入手先 Workday Recruitingの候補者オブジェクトで使われる主要な識別子です。例 CAND-98765CAND-11223CAND-54321
	候補者による辞退フラグ IsWithdrawn	候補者が応募を辞退したかどうかを示すフラグです。
説明応募の最終ステータスが「候補者による辞退」または同様の状態の場合に真となる、計算済みの真偽値属性です。候補者がプロセスから離脱したケースを特定できます。このフラグを使うと、「候補者離脱の発生箇所」ダッシュボードや「候補者離脱率」の重要業績評価指標（KPI）を簡単に分析できます。フィルタリングや集計を通じて、候補者がどの段階で辞退しやすいかを把握できます。重要な理由候補者側の理由による離脱を分析し、候補者体験やプロセス上の障壁を把握できます。入手先データ変換時に「ApplicationStatus」属性をもとに算出します。例 truefalse
	候補者区分 CandidateType	候補者が社内の従業員か、社外からの応募者かを示します。
説明この属性では、候補者を「社内」または「社外」などに分類します。社内候補者と社外候補者では、採用プロセス、所要期間、方針が大きく異なる場合があります。社内候補者と社外候補者のプロセスを分けて分析することは、全体像を把握するうえで重要です。組織は、社内公募制度と社外採用の効率をそれぞれ測定し、両方のプロセスを改善できます。重要な理由社内採用と社外採用を分けて分析できます。両者では、ステップ、サービスレベル合意（SLA）、目標が異なることがよくあります。入手先 Workday Recruitingの文書を参照してください。候補者プロフィールまたは求人応募にある標準フィールドです。例社内社外
	最終データ更新 LastDataUpdate	ソースシステムからデータを最後に更新または抽出した時刻を示すタイムスタンプです。
説明この属性は、分析対象データの鮮度を示します。Workday Recruitingから最後にデータを取得した日時を確認できます。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重要です。リアルタイムのデータか、特定時点のスナップショットかを確認し、分析結果を適切に解釈できます。重要な理由データの鮮度を示し、プロセス分析がどの程度最新の情報に基づいているかを把握できます。入手先データの抽出、変換、読み込み（ETL）の過程で生成され、追加されるタイムスタンプです。例 2024-05-20T08:00:00Z2024-05-21T08:00:00Z
	勤務地 JobLocation	求人の所在地または国です。
説明この属性には、勤務地の市区町村、州、国が記録されます。リモート勤務の場合は、地域が示されるか、「リモート」と記録されます。勤務地は分析の切り口として役立ちます。地域ごとに「採用までの期間」などの重要業績評価指標（KPI）を比較すると、現地の市場環境、人材の確保状況、地域ごとのプロセスの違いによる差を把握できます。重要な理由地域ごとの採用プロセスを分析し、サイクルタイムや効率の違いを把握できます。入手先この情報は、Workdayの求人申請の詳細に含まれています。例ニューヨーク、NYロンドン、英国リモート（米国）ベルリン、ドイツ
	採用までの期間 TimeToHire	応募受付から候補者の採用までにかかる合計時間です。
説明採用に至った候補者について、採用プロセス全体の所要時間をケース単位で算出します。「応募受付」イベントから「候補者採用」イベントまでの時間差として計算します。採用に関する重要業績評価指標（KPI）の1つである「平均採用期間」です。採用プロセス全体の効率を大まかに把握できます。この指標を部門別、時系列で追跡すると、全社的な改善や悪化の傾向を特定できます。重要な理由採用ファネルの開始から終了までの効率を測る、重要な全体指標です。入手先 Workdayから抽出したイベントログのデータを使って算出します。例 259200043200003456000
	提示額 OfferAmount	候補者に提示した給与額です。
説明この属性には、求人の内定時に候補者へ提示した基本給が記録されます。採用プロセスの最終段階で扱う重要なデータです。提示額を分析すると、報酬の傾向や競争力を把握できます。「内定承諾」ステータスと組み合わせることで、報酬が内定辞退の要因になっているかを確認できます。「内定管理と承諾率」ダッシュボードの主要な項目です。重要な理由報酬方針と内定承諾率への影響を分析できます。入手先 Workday Recruitingの文書を参照してください。「内定」ビジネスプロセスのデータに含まれます。例 8500012000065000
	求人申請ID JobRequisitionId	候補者が応募した求人を一意に識別するIDです。
説明求人申請IDは、承認済みの求人を識別するIDです。1つの求人申請に複数の応募が紐づく場合があります。この属性を使うと、求人申請単位で分析できます。たとえば、求人が公開されていた期間や応募者数を調べたり、職種別（エンジニアリング職と営業職など）に採用ファネルを比較したりできます。重要な理由複数の応募を1つの求人に紐づけ、求人申請単位の指標や採用ファネルを分析できます。入手先 Workday Recruitingの求人申請オブジェクトで使われる主要な識別子で、すべての求人応募に紐づいています。例 REQ-2023-105REQ-2024-012REQ-2024-345
	自動処理フラグ IsAutomated	アクティビティがシステムによって自動実行されたかどうかを示すフラグです。
説明この真偽値属性は、ステップ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処理によって実行されたかを示します。たとえば、応募受付時に送信される確認メールは、自動処理の場合があります。どのステップが自動化されているかを把握すると、効率化の余地を見つけやすくなります。また、自動化がサイクルタイムやリソース配分に与える影響を評価できます。重要な理由手作業によるアクティビティとシステムによるアクティビティを区別できます。自動化の余地を見つけ、その効果を測定するうえで役立ちます。入手先 Workdayでシステムユーザーアカウントや、自動処理と判別できる特定のイベントタイプを特定して、この情報を導出する必要があります。例 truefalse

必須推奨任意

採用・人材獲得のアクティビティ

プロセスを正確に把握し、採用ワークフローのボトルネックを特定するために、イベントログに記録する主要なステップと節目です。

7 推奨 8 任意

	アクティビティ	説明
	オファーの承諾	候補者が求人オファーを正式に承諾したことを示します。候補者がWorkdayポータルで「オファーを承諾」タスクを完了した時点、または採用担当者がステータスを手動で更新した時点で記録されます。
重要な理由応募経路、部門、採用担当者別のオファー承諾率を算出するうえで重要です。また、身元調査など、採用前の後続アクティビティの開始にもつながります。入手先候補者が候補者ポータルからオファーを承諾すると、明示的に記録されます。この操作は、求人応募のビジネスプロセス履歴にタイムスタンプ付きで保存されます。記録「オファーを承諾」タスクの完了時刻から取得します。イベントタイプ explicit
	オファーの提示	候補者に求人オファーを正式に提示したことを示します。Workdayで求人応募に関する「オファーを作成」または「報酬を提案」ビジネスプロセスが正常に完了した時点で記録される個別のイベントです。
重要な理由オファー提示までの期間の算出や、オファープロセスの適合性チェックに使う重要な節目です。オファー承諾率の測定もここから始まります。入手先求人応募のビジネスプロセス履歴に明示的に記録されます。オファー作成ステップの完了時刻が、アクティビティの発生時刻となります。記録「オファーを作成」ビジネスプロセスの完了時刻から取得します。イベントタイプ explicit
	候補者がオファー段階へ進む	候補者に求人オファーを提示する決定が下されたことを示す重要な節目です。採用プロセスで候補者の応募が「オファー」段階に進んだ時点で記録されます。
重要な理由このアクティビティは、すべての評価段階が正常に完了したことを示す重要なゲートウェイです。正式なオファー提示の前段階であり、コホート分析の重要なポイントでもあります。入手先求人応募の監査証跡から推定します。具体的には、候補者のステータスが「オファー」に変わった時点のタイムスタンプを使います。記録候補者の選考状況が「オファー」段階に変わったことで特定します。イベントタイプ inferred
	候補者が面接段階へ進む	候補者が初期選考を通過し、面接に進める状態になったことを示します。採用プロセスで採用担当者が候補者を「面接」段階に進めた時点で記録されるイベントです。
重要な理由この節目は、初期選考から本格的な評価への移行を示します。採用プロセスの上流における通過率や効率を分析するうえで重要なポイントです。入手先応募履歴で、候補者の採用段階が「面接」または同等の段階に変更された時点のタイムスタンプから推定します。記録候補者の選考状況が「面接」段階に変わったことで特定します。イベントタイプ inferred
	候補者の不採用	企業が候補者の選考を進めないと決定し、プロセスが不採用で終了したことを示します。採用担当者が候補者の処遇ステータスを「不採用」または「採用せず」に変更した時点で推定します。
重要な理由候補者の離脱が多い箇所や、各段階の不採用率を分析するための重要な終了イベントです。面接や書類選考の問題点を特定するのに役立ちます。入手先求人応募履歴で候補者の処遇が「不採用」に変更された時点のタイムスタンプから推定します。不採用理由も記録されることがよくあります。記録候補者の処遇が「不採用」に変更された時点の発効タイムスタンプから算出します。イベントタイプ inferred
	候補者の採用完了	候補者が従業員として正式に採用され、採用プロセスが正常に完了したことを示します。Workdayで「採用」ビジネスプロセスが正常に完了し、従業員レコードが作成された時点で記録されます。
重要な理由採用プロセスが正常に完了したことを示す主な終了イベントです。採用期間の算出や、プロセス全体の効率と成功率の測定に欠かせないタイムスタンプです。入手先 Workday HCMの「採用」ビジネスプロセスによって明示的に記録される主要なイベントです。完了時刻はプロセス履歴に保存されます。記録候補者の「採用」ビジネスプロセスの完了時刻から取得します。イベントタイプ explicit
	応募受付	候補者の求人応募を起点とする採用プロセスの開始を示します。候補者がWorkdayポータルまたは連携した採用サイトから、特定の求人への応募を正常に送信した時点で記録されるイベントです。
重要な理由このイベントは、プロセスの主な開始イベントです。このアクティビティから後続の節目までの時間を分析することは、採用期間全体や応募経路の効果を測定するうえで基本となります。入手先候補者の「求人に応募」ビジネスプロセスが正常に完了すると、Workdayに明示的なイベントとして記録されます。イベントのタイムスタンプは、候補者の応募履歴で確認できます。記録候補者プロフィールに記録された応募送信時のタイムスタンプから取得します。イベントタイプ explicit
	オンボーディングの開始	Workdayで新規採用者のオンボーディングが始まったことを示します。通常、「採用」ビジネスプロセスの一部として明示的に記録されるか、その直後に開始されます。
重要な理由「オファーの承諾」からこのアクティビティまでの時間を分析すると、オファー後の候補者体験を改善できます。新規採用者が入社初日に向けて準備を整え、組織とのつながりを保てるようにします。入手先 Workdayの「オンボーディング」ビジネスプロセスには、明確な開始時刻が記録されます。新入社員レコードのプロセス監査証跡から取得できます。記録「オンボーディング」ビジネスプロセスの開始時刻から取得します。イベントタイプ explicit
	フィードバックの提出	面接担当者が面接後に候補者の評価を正式に提出した時点を示します。Workdayでは、候補者プロフィールから面接担当者が直接フィードバックを入力する機能が用意されています。
重要な理由「採用責任者のフィードバック所要時間」の分析に欠かせません。ここでの遅延はよくあるボトルネックです。時間を追跡することで、サービスレベル合意の遵守を促せます。入手先「面接フィードバックを入力」タスクからフィードバックが提出されると、明示的なイベントとして記録されます。提出時のタイムスタンプは面接レコードに記録されます。記録「面接フィードバックを入力」イベントの完了時刻から取得します。イベントタイプ explicit
	応募の取り下げ	候補者が自ら選考を辞退し、プロセスが終了したことを示すイベントです。候補者本人または採用担当者がステータスを「辞退」に更新した時点で記録されます。
重要な理由候補者がいつ、なぜ辞退するのかを追跡することは、候補者体験の問題、選考期間、オファーの競争力を理解するうえで欠かせません。離脱分析の重要な指標です。入手先候補者の処遇が「辞退」に更新された時点のタイムスタンプから推定します。候補者がポータルから更新する場合と、採用担当者が更新する場合があります。記録候補者の処遇が「辞退」に変更された時点の発効タイムスタンプから算出します。イベントタイプ inferred
	応募書類の審査完了	採用担当者または書類選考チームによる候補者の応募書類の初回確認が完了したことを示します。通常、候補者のステータスが「応募済み」または「新規」から「書類選考中」または「レビュー中」に変わった時点で推定します。
重要な理由このアクティビティは、初期選考の効率を分析するうえで重要です。処理件数と所要時間を追跡すると、採用プロセスの早い段階でボトルネックを特定できます。入手先「採用」ビジネスプロセスの監査証跡に記録された、候補者の選考またはレビュー段階への変更の発効日から推定します。記録候補者の段階が「書類選考」に更新された時点のタイムスタンプから算出します。イベントタイプ inferred
	身元調査の完了	身元調査が正常に完了したことを示します。必要な確認に合格し、採用可能であることを示すステータスに候補者が更新された時点で推定します。
重要な理由採用プロセスを完了する前の最終確認です。確認結果の受領や記録が遅れると、候補者の入社日にも影響する可能性があります。入手先候補者の応募ステータスが「採用準備完了」または「身元調査完了」段階に変わった時点などから推定します。記録身元調査が完了し、合格したことを示すステータス変更から算出します。イベントタイプ inferred
	身元調査の開始	オファーを承諾した候補者の身元調査が始まったことを示します。通常、候補者が「身元調査」段階に進んだ時点から推定します。この段階への移行をきっかけに、外部ベンダーとの連携が開始されることもあります。
重要な理由コンプライアンスの監視や、オファー承諾から採用前の確認開始までの遅延分析に欠かせないアクティビティです。オンボーディングへの移行をスムーズに進めるのに役立ちます。入手先採用プロセスで候補者が「身元調査」段階に進んだ時点のタイムスタンプから推定します。求人応募の監査証跡で、このステータス変更を確認できます。記録「身元調査」段階への移行が発効した時点のタイムスタンプから算出します。イベントタイプ inferred
	面接の完了	候補者との面接が完了したことを示します。通常、面接担当者または採用担当者が面接のステータスを「予定」から「完了」または「実施済み」に更新した時点で推定します。
重要な理由このアクティビティを起点に、フィードバックの提出期間を測定します。この時点からフィードバック提出までの時間を分析することは、採用責任者の対応速度を測るうえで重要です。入手先面接実施後、予定されていた面接オブジェクトのステータス更新、またはWorkday Recruitingでの候補者の段階の手動変更から推定します。記録面接後の面接ステータス更新または候補者の段階変更のタイムスタンプから算出します。イベントタイプ inferred
	面接日程の確定	候補者との面接日程が正式に設定されたことを示します。通常、特定の求人応募について、Workdayの日程調整機能で面接イベントが作成され、確定した時点で記録されます。
重要な理由このアクティビティと直前のアクティビティとの所要時間を測ると、調整の遅れを特定できます。候補者体験の向上と面接プロセスの迅速化に欠かせない分析です。入手先 Workdayの面接日程調整機能では、タイムスタンプ付きのイベントが作成されます。応募に紐づく面接予定の作成日から、このアクティビティを取得できます。記録採用モジュールで面接レコードが作成されたイベントから取得します。イベントタイプ explicit

推奨任意

データ抽出ガイド

Workday Recruitingからデータを取得する方法

ステップ

Workdayにログイン： カスタムレポートの作成と採用データへのアクセス権限を持つユーザーアカウントで、Workdayテナントにアクセスします。
カスタムレポートを作成： 「Create Custom Report」タスクを開きます。「Report Type」で「Advanced」を選択し、「Enable as Web Service」を有効にします。「Data Source」には、パフォーマンス向上のため、「All Job Applications」などのインデックス付きデータソースを使用します。
プライマリビジネスオブジェクトを定義： プライマリビジネスオブジェクトに「Job Application」を設定します。このオブジェクトがレポートの基礎となり、ケース識別子としても使われます。
データ列を追加： 必須フィールドと推奨フィールドをレポートの列グリッドに追加します。JobApplicationIdには「Job Application」を追加します。「Recruiter」や「Hiring Manager」などの属性は、Job Applicationに関連付けられたビジネスオブジェクトから追加します。
アクティビティ用の計算フィールドを作成： ここが最も重要な手順です。15個の各アクティビティについて、アクティビティ名用とイベントのタイムスタンプ用の計算フィールドをそれぞれ作成します。フィールドのロジックは「Query」セクションに記載されています。たとえば、「Offer Extended」を取得するには、「Propose Compensation」ビジネスプロセスの完了を確認するフィールドと、そのプロセスの完了タイムスタンプを抽出するフィールドを作成します。
計算フィールドをレポートに追加： 新たに作成した計算フィールドをすべて（アクティビティ名用15個、タイムスタンプ用15個の計30個）レポートの列として追加します。レポートは「横持ち」形式となり、1件の求人応募につき1行に、該当する可能性のあるアクティビティを表す複数の列が並びます。
Webサービスのオプションを設定： レポート定義の「Web Service」タブで、「Enable as Web Service」にチェックが入っていることを確認します。この画面でレポートの名前空間とURLを確認できます。後で使うため、「Namespace」を控えておきます。
権限を設定： RaaSエンドポイントの呼び出しに使用するIntegration System User（ISU）または特定のセキュリティグループに、レポートを共有します。このユーザーには、データソースのドメイン（例：「Recruiting: Job Applications」）へのアクセス権限が必要です。
レポートを実行してテスト： Workdayの画面からレポートを実行し、出力を確認します。行数が妥当であることと、いくつかのサンプル応募について計算フィールドに正しい値が入っていることを確認します。
抽出をスケジュール： MuleSoft、Boomi、カスタムスクリプトなどの外部スケジューラーまたはミドルウェアを使い、定期的にレポートのRaaS URLを呼び出します。適切な認証を使ってWorkday SOAP APIまたはREST APIを呼び出せるように設定します。
データを変換： RaaS呼び出しの出力は、横持ち形式のXMLまたはCSVファイルです。ミドルウェアまたはPythonなどのスクリプト言語でデータを縦持ち形式に変換します。スクリプトで各行（求人応募）を処理し、空でないアクティビティとタイムスタンプの組み合わせごとに最終イベントログへ新しい行を作成します。最終的なデータは、JobApplicationId、ActivityName、EventTimeの3列を中心とする縦持ち形式になります。

設定

レポートタイプ： 複雑な計算フィールドや関連するビジネスオブジェクトにアクセスできるよう、必ず「Advanced」を使用します。
データソース： レポートを効率よく実行するため、「All Job Applications」などのインデックス付きデータソースを使用します。大規模なデータセットでは、インデックスのないソースを避けてください。
期間の絞り込み： Job Applicationビジネスオブジェクトの「Application Date」フィールドで、必ず期間を絞り込みます。データ量とレポートのパフォーマンスを管理するため、まずは過去3～6か月など、短い期間を指定します。
主ビジネスオブジェクト： JobApplicationIdをケースIDとして使用できるよう、主オブジェクトには「Job Application」を指定します。
Webサービスの有効化： API経由でアクセスできるよう、レポート設定で「Enable as Web Service」を選択します。
セキュリティと権限： 専用のIntegration System User（ISU）にレポートを共有します。このISUには、「Recruiting: Job Applications」、「Business Process Transactions」、「Worker Data」など、必要なデータドメインにアクセスするためのセキュリティグループ権限が必要です。
出力形式： WorkdayではXML、CSV、JSONなど複数の形式を選べます。API経由で構造化データを抽出する場合は、XML、特に「Simple XML」形式が最も安定していることがよくあります。

クエリの例 sql

The Workday Report Writer is configured through the user interface. The following describes the structure and calculated fields required to build the report. The final output will be a wide table that must be transformed into an event log.

**Primary Business Object:**
*   `Job Application`

**Direct Report Fields (Columns):**
| Field Name in Report | Workday Business Object | Workday Field | Notes |
| --- | --- | --- | --- |
| `JobApplicationId` | Job Application | Job Application | Serves as the Case ID. |
| `RecruiterName` | Job Application -> Recruiter | Worker | Use a Lookup Related Value field. |
| `HiringManager` | Job Application -> Job Requisition -> Hiring Manager | Worker | Use a Lookup Related Value field. |
| `ApplicationSource` | Job Application | Source | |
| `Department` | Job Application -> Job Requisition -> Organization | Supervisory Organization | |
| `ApplicationStatus` | Job Application | Status | Represents the final or current status. |

**Calculated Fields for Event Log Unpivoting:**
Create two calculated fields for each activity: one for the name (Type: Evaluate Expression) and one for the timestamp (Type: Extract Single Instance or Lookup Related Value).

1.  **Application Received**
    *   `ActivityName_AppReceived`: `"Application Received"` (This event uses the application date, so the name is constant).
    *   `EventTime_AppReceived`: Field `Application Date` from the Job Application object.
2.  **Application Screened**
    *   `ActivityName_AppScreened`: `IIF(Stage = [Your 'Screening' Stage], "Application Screened", "")`
    *   `EventTime_AppScreened`: Use an 'Extract Single Instance' field to get the 'Completed Moment' from the 'Business Process History for Worker' for the 'Move to Stage: [Screening]' event.
3.  **Candidate Moved To Interview**
    *   `ActivityName_MovedToInterview`: `IIF(Stage = [Your 'Interview' Stage], "Candidate Moved To Interview", "")`
    *   `EventTime_MovedToInterview`: Use an 'Extract Single Instance' field to get the 'Completed Moment' from the business process history for the 'Move to Stage: [Interview]' event.
4.  **Interview Scheduled**
    *   `ActivityName_InterviewScheduled`: `IIF(Interview Status = 'Scheduled', "Interview Scheduled", "")`
    *   `EventTime_InterviewScheduled`: Use a 'Lookup Related Value' field to get the 'Scheduled Start Moment' from the 'Candidate Interview Details' object.
5.  **Interview Completed**
    *   `ActivityName_InterviewCompleted`: `IIF(Interview Status = 'Completed', "Interview Completed", "")`
    *   `EventTime_InterviewCompleted`: Use a 'Lookup Related Value' field to get the 'Actual End Moment' from the 'Candidate Interview Details' object.
6.  **Feedback Submitted**
    *   `ActivityName_FeedbackSubmitted`: `IIF(Interview Feedback Status = 'Submitted', "Feedback Submitted", "")`
    *   `EventTime_FeedbackSubmitted`: Use an 'Extract Single Instance' field to get the 'Completed Moment' from the business process history for the 'Submit Interview Feedback' event.
7.  **Candidate Moved To Offer Stage**
    *   `ActivityName_MovedToOffer`: `IIF(Stage = [Your 'Offer' Stage], "Candidate Moved To Offer Stage", "")`
    *   `EventTime_MovedToOffer`: Use an 'Extract Single Instance' field to get the 'Completed Moment' from the business process history for the 'Move to Stage: [Offer]' event.
8.  **Offer Extended**
    *   `ActivityName_OfferExtended`: `IIF(Is Business Process 'Propose Compensation' Completed = true, "Offer Extended", "")`
    *   `EventTime_OfferExtended`: Use an 'Extract Single Instance' field to get the 'Completed Moment' from the business process history for the 'Propose Compensation' or 'Make Offer' business process.
9.  **Offer Accepted**
    *   `ActivityName_OfferAccepted`: `IIF(Disposition = 'Offer Accepted', "Offer Accepted", "")`
    *   `EventTime_OfferAccepted`: Use an 'Extract Single Instance' field to get the 'Completed Moment' from the business process history for the 'Accept Offer' event.
10. **Background Check Initiated**
    *   `ActivityName_BGCheckInitiated`: `IIF(Stage = [Your 'Background Check' Stage], "Background Check Initiated", "")`
    *   `EventTime_BGCheckInitiated`: Use an 'Extract Single Instance' field to get the 'Completed Moment' from the business process history for the 'Move to Stage: [Background Check]' event.
11. **Background Check Cleared**
    *   `ActivityName_BGCheckCleared`: `IIF(Background Check Status = 'Passed', "Background Check Cleared", "")`
    *   `EventTime_BGCheckCleared`: Use a 'Lookup Related Value' field on the Background Check business object to get the completion date.
12. **Onboarding Initiated**
    *   `ActivityName_OnboardingInitiated`: `IIF(Is Business Process 'Onboarding' Initiated = true, "Onboarding Initiated", "")`
    *   `EventTime_OnboardingInitiated`: Use an 'Extract Single Instance' field to get the 'Entry Moment' from the business process history for the 'Onboarding' business process.
13. **Candidate Hired**
    *   `ActivityName_Hired`: `IIF(Is Hired = true, "Candidate Hired", "")`
    *   `EventTime_Hired`: Use an 'Extract Single Instance' field to get the 'Completed Moment' from the business process history for the 'Hire' business process.
14. **Candidate Rejected**
    *   `ActivityName_Rejected`: `IIF(Is Inactive = true AND Disposition = [Your 'Rejected' Reason], "Candidate Rejected", "")`
    *   `EventTime_Rejected`: Use a 'Lookup Related Value' field to get the 'Inactive Date' from the Job Application object.
15. **Application Withdrawn**
    *   `ActivityName_Withdrawn`: `IIF(Disposition = 'Withdrawn', "Application Withdrawn", "")`
    *   `EventTime_Withdrawn`: Use a 'Lookup Related Value' field to get the 'Inactive Date' from the Job Application object, filtering on the inactive reason.

ステップ

Workdayへのアクセスを設定： WorkdayでIntegration System User（ISU）を作成します。Recruiting APIに必要なセキュリティドメインへのアクセス権限を付与します。主なドメインは「Worker Data: Public Worker Reports」、「Job Application」、「Recruiting: Reports」です。
APIエンドポイントを確認： Workdayテナントで「Get Job Applications」操作に対応するREST APIエンドポイントを確認します。URLは通常、次の形式です：https://[your_tenant_host]/ccx/api/v1/[your_tenant_name]/recruiting/jobApplications。
Python環境を準備： Pythonがインストールされていることを確認します。pipを使って必要なライブラリをインストールします：pip install requests pandas。
認証スクリプトを作成： Pythonスクリプトで、手順1で作成したISUの認証情報を使った基本認証を実装します。ユーザー名とパスワードはリクエストヘッダーで送信します。
APIリクエストの処理を実装： 「Get Job Applications」エンドポイントを呼び出す関数を作成します。updatedSinceなどのリクエストパラメーターを使って、指定日以降に更新された応募データを取得します。データ量を管理するうえで欠かせない手順です。
APIのページネーションに対応： Workday APIは、1回のリクエストで取得できるレコード数に上限があります。レスポンスのtotal件数と、次ページへのリンクまたはオフセットパラメーターを確認し、すべてのページからデータを取得するようスクリプトを作成します。
アクティビティの対応関係を定義： スクリプトに対応表または条件分岐を作成します。このロジックで、Workdayのビジネスプロセスのステータスや採用段階（「Screen」、「Interview」、「Offer」、「Hire」など）を、必要なアクティビティ名（「応募書類の審査完了」、「候補者が面接段階に移行」など）に変換します。
応募データを変換： APIから取得した各求人応募について、監査証跡または段階履歴を解析します。この履歴には、各段階、選考結果、ビジネスプロセスのイベントと、それぞれのタイムスタンプが含まれます。
イベントログの行を作成： 各応募の履歴を順に処理します。対応表に一致する関連イベントごとに、最終的なイベントログの行を表す辞書を作成します。JobApplicationId、ActivityName、EventTimeと、その他の必須属性を設定します。
データを集約して構成： すべての応募から作成したイベントログの行を、1つのリストにまとめます。
CSVファイルを作成してエクスポート： pandasライブラリを使って、イベント辞書のリストをDataFrameに変換し、CSVファイルにエクスポートします。列見出しがProcessMindの要件（CaseId、アクティビティ、タイムスタンプなど）に合っていることを確認します。
確認してアップロード： 最終的なCSVファイルを開き、内容の正確性と網羅性を確認してから、プロセスマイニングツールにアップロードします。

設定

Workday Integration System User（ISU）： 強度が高く、有効期限のないパスワードを設定したISUが必要です。求人応募と候補者の詳細にアクセスするため、「Recruiting」と「Worker Data」のセキュリティドメインへの権限を付与します。
APIエンドポイントとバージョン： Workdayテナントに対応する正しいREST APIエンドポイントを使用します。一貫した動作を確保するため、リクエストでAPIバージョンを指定してください。
日付範囲フィルター： スクリプトでupdatedSinceなどの日付フィルターを使い、クエリの対象期間を運用しやすい範囲に制限します。初回の抽出では3〜6か月分を推奨します。以降の差分読み込みでは、直近で正常に抽出した時点のタイムスタンプを使用します。
ページネーションの上限： APIのlimitパラメーターで、1ページあたりのレコード数が決まります。通常の上限は100件です。複数回に分けてリクエストできるよう、スクリプトを設計してください。
レスポンスのフィールド： APIが対応している場合、fieldsなどのパラメーターで返却するフィールドを指定すると、パフォーマンスを改善できます。APIレスポンスのデータ量を抑えられます。
アクティビティのマッピング設定： スクリプトの中心となる処理は、Workdayの段階を定義済みのアクティビティに対応付けることです。Workday Recruitingのプロセス設定は組織ごとに異なるため、必要に応じてカスタマイズしてください。

クエリの例 python

import requests
import pandas as pd
import os
from datetime import datetime

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Configuration Settings ---
class=class="hl-string">"hl-comment"># Replace with your Workday tenant-specific details
WORKDAY_TENANT_HOST = class="hl-string">"https://[your_tenant_host].workday.com"
WORKDAY_TENANT_NAME = class="hl-string">"[your_tenant_name]"
WORKDAY_API_USER = os.environ.get(class="hl-string">"WORKDAY_USER", class="hl-string">"[Your_ISU_Username]")
WORKDAY_API_PASSWORD = os.environ.get(class="hl-string">"WORKDAY_PASSWORD", class="hl-string">"[Your_ISU_Password]")

class=class="hl-string">"hl-comment"># Date range for the extraction (ISO 8601 format)
class=class="hl-string">"hl-comment"># For delta loads, this should be the timestamp of the last successful run.
UPDATED_SINCE_DATE = class="hl-string">"2023-01-01T00:00:00Z"

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Main Extraction Logic ---

def get_workday_job_applications():
    class="hl-string">"""Fetches all job applications from Workday API, handling pagination."""
    all_applications = []
    offset = 0
    limit = 100  class=class="hl-string">"hl-comment"># Workday's typical page size

    api_url = fclass="hl-string">"{WORKDAY_TENANT_HOST}/ccx/api/v1/{WORKDAY_TENANT_NAME}/recruiting/jobApplications"
    headers = {class="hl-string">"Accept": class="hl-string">"application/json"}
    auth = (WORKDAY_API_USER, WORKDAY_API_PASSWORD)

    while True:
        params = {
            class="hl-string">"updatedSince": UPDATED_SINCE_DATE,
            class="hl-string">"limit": limit,
            class="hl-string">"offset": offset
        }
        print(fclass="hl-string">"Fetching applications with offset: {offset}...")
        try:
            response = requests.get(api_url, headers=headers, params=params, auth=auth, timeout=60)
            response.raise_for_status()  class=class="hl-string">"hl-comment"># Raises an HTTPError for bad responses (4xx or 5xx)
            data = response.json()
            applications = data.get(class="hl-string">"data", [])
            all_applications.extend(applications)

            total = data.get(class="hl-string">"total", 0)
            if not applications or (offset + len(applications)) >= total:
                break  class=class="hl-string">"hl-comment"># Exit loop if no more data or all data fetched
            
            offset += len(applications)

        except requests.exceptions.RequestException as e:
            print(fclass="hl-string">"Error fetching data from Workday API: {e}")
            break

    print(fclass="hl-string">"Total applications fetched: {len(all_applications)}")
    return all_applications

def transform_application_to_events(application):
    class="hl-string">"""Transforms a single job application's history into a list of event log rows."""
    events = []
    app_id = application.get(class="hl-string">"id")
    if not app_id:
        return []

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Recommended Attributes
    recruiter = application.get(class="hl-string">"recruiter", {})
    hiring_manager_obj = application.get(class="hl-string">"job", {}).get(class="hl-string">"hiringManager", {})
    source = application.get(class="hl-string">"source", {})
    department_obj = application.get(class="hl-string">"job", {}).get(class="hl-string">"supervisoryOrganization", {})

    recruiter_name = recruiter.get(class="hl-string">"descriptor")
    hiring_manager_name = hiring_manager_obj.get(class="hl-string">"descriptor")
    app_source = source.get(class="hl-string">"descriptor")
    department = department_obj.get(class="hl-string">"descriptor")
    app_status = application.get(class="hl-string">"status", {}).get(class="hl-string">"descriptor")

    base_event = {
        class="hl-string">"JobApplicationId": app_id,
        class="hl-string">"RecruiterName": recruiter_name,
        class="hl-string">"HiringManager": hiring_manager_name,
        class="hl-string">"ApplicationSource": app_source,
        class="hl-string">"Department": department,
        class="hl-string">"ApplicationStatus": app_status
    }

    class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Activity Extraction from Stage and Business Process History ---
    class=class="hl-string">"hl-comment"># This part assumes a structure for audit/history data. It needs to be adapted
    class=class="hl-string">"hl-comment"># to your specific Workday API response structure.
    stage_history = application.get(class="hl-string">"stageHistory", [])
    bp_history = application.get(class="hl-string">"businessProcessHistory", [])

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Activity: Application Received
    events.append({
        **base_event,
        class="hl-string">"ActivityName": class="hl-string">"Application Received",
        class="hl-string">"EventTime": application.get(class="hl-string">"appliedOn")
    })

    for stage_change in stage_history:
        stage_name = stage_change.get(class="hl-string">"stage", {}).get(class="hl-string">"descriptor", class="hl-string">"").lower()
        disposition = stage_change.get(class="hl-string">"disposition", {}).get(class="hl-string">"descriptor", class="hl-string">"").lower()
        event_time = stage_change.get(class="hl-string">"enteredOn")

        class=class="hl-string">"hl-comment"># Activity: Application Screened (Inferred from entering a review stage)
        if class="hl-string">'screen' in stage_name or class="hl-string">'review' in stage_name:
            events.append({class="hl-string">"ActivityName": class="hl-string">"Application Screened", class="hl-string">"EventTime": event_time, **base_event})

        class=class="hl-string">"hl-comment"># Activity: Candidate Moved To Interview
        if class="hl-string">'interview' in stage_name:
            events.append({class="hl-string">"ActivityName": class="hl-string">"Candidate Moved To Interview", class="hl-string">"EventTime": event_time, **base_event})
        
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Activity: Candidate Moved To Offer Stage
        if class="hl-string">'offer' in stage_name:
            events.append({class="hl-string">"ActivityName": class="hl-string">"Candidate Moved To Offer Stage", class="hl-string">"EventTime": event_time, **base_event})
        
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Activity: Background Check Initiated
        if class="hl-string">'background check' in stage_name:
            events.append({class="hl-string">"ActivityName": class="hl-string">"Background Check Initiated", class="hl-string">"EventTime": event_time, **base_event})
        
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Activity: Onboarding Initiated
        if class="hl-string">'onboarding' in stage_name or class="hl-string">'ready for hire' in stage_name:
            events.append({class="hl-string">"ActivityName": class="hl-string">"Onboarding Initiated", class="hl-string">"EventTime": event_time, **base_event})
        
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Activity: Candidate Rejected
        if class="hl-string">'rejected' in disposition or class="hl-string">'not selected' in disposition:
             events.append({class="hl-string">"ActivityName": class="hl-string">"Candidate Rejected", class="hl-string">"EventTime": event_time, **base_event})
        
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Activity: Application Withdrawn
        if class="hl-string">'withdrawn' in disposition:
             events.append({class="hl-string">"ActivityName": class="hl-string">"Application Withdrawn", class="hl-string">"EventTime": event_time, **base_event})

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Extract events from explicit business processes
    for bp_event in bp_history:
        bp_name = bp_event.get(class="hl-string">"process", {}).get(class="hl-string">"descriptor", class="hl-string">"").lower()
        bp_status = bp_event.get(class="hl-string">"status", class="hl-string">"").lower()
        bp_time = bp_event.get(class="hl-string">"completedOn") or bp_event.get(class="hl-string">"initiatedOn")

        class=class="hl-string">"hl-comment"># Activity: Interview Scheduled / Completed
        if class="hl-string">'interview' in bp_name:
            if bp_status == class="hl-string">'initiated':
                events.append({class="hl-string">"ActivityName": class="hl-string">"Interview Scheduled", class="hl-string">"EventTime": bp_time, **base_event})
            elif bp_status == class="hl-string">'completed':
                events.append({class="hl-string">"ActivityName": class="hl-string">"Interview Completed", class="hl-string">"EventTime": bp_time, **base_event})
        
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Activity: Feedback Submitted
        if class="hl-string">'provide interview feedback' in bp_name and bp_status == class="hl-string">'completed':
            events.append({class="hl-string">"ActivityName": class="hl-string">"Feedback Submitted", class="hl-string">"EventTime": bp_time, **base_event})
        
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Activity: Offer Extended
        if (class="hl-string">'job offer' in bp_name or class="hl-string">'propose compensation' in bp_name) and bp_status == class="hl-string">'completed':
            events.append({class="hl-string">"ActivityName": class="hl-string">"Offer Extended", class="hl-string">"EventTime": bp_time, **base_event})
        
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Activity: Offer Accepted
        if class="hl-string">'accept offer' in bp_name and bp_status == class="hl-string">'completed':
            events.append({class="hl-string">"ActivityName": class="hl-string">"Offer Accepted", class="hl-string">"EventTime": bp_time, **base_event})
        
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Activity: Background Check Cleared
        if class="hl-string">'background check' in bp_name and bp_status == class="hl-string">'completed':
            events.append({class="hl-string">"ActivityName": class="hl-string">"Background Check Cleared", class="hl-string">"EventTime": bp_time, **base_event})
        
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Activity: Candidate Hired
        if class="hl-string">'hire' in bp_name and bp_status == class="hl-string">'completed':
            events.append({class="hl-string">"ActivityName": class="hl-string">"Candidate Hired", class="hl-string">"EventTime": bp_time, **base_event})

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Remove events with no timestamp and duplicates
    final_events = []
    seen = set()
    for event in events:
        if event.get(class="hl-string">"EventTime"):
            class=class="hl-string">"hl-comment"># Create a unique key for each event to handle duplicates
            event_key = (event[class="hl-string">"JobApplicationId"], event[class="hl-string">"ActivityName"], event[class="hl-string">"EventTime"])
            if event_key not in seen:
                final_events.append(event)
                seen.add(event_key)

    return final_events

if __name__ == class="hl-string">"__main__":
    print(class="hl-string">"Starting Workday Recruiting data extraction.")
    raw_applications = get_workday_job_applications()
    
    if raw_applications:
        all_events = []
        for app in raw_applications:
            all_events.extend(transform_application_to_events(app))
        
        if all_events:
            class=class="hl-string">"hl-comment"># Create DataFrame and format for ProcessMind
            df = pd.DataFrame(all_events)
            df[class="hl-string">'EventTime'] = pd.to_datetime(df[class="hl-string">'EventTime']).dt.tz_localize(None)
            df = df.sort_values(by=[class="hl-string">"JobApplicationId", class="hl-string">"EventTime"])
            
            output_filename = class="hl-string">"workday_recruiting_event_log.csv"
            df.to_csv(output_filename, index=False, date_format=class="hl-string">'%Y-%m-%d %H:%M:%S')
            print(fclass="hl-string">"Extraction complete. Event log saved to {output_filename}")
        else:
            print(class="hl-string">"No events were generated from the fetched applications.")
    else:
        print(class="hl-string">"No applications found or an error occurred.")

ステップ

前提条件とセットアップ：CData、MuleSoftなど、Workdayコネクターがインストールされたライセンス済みのサードパーティETLまたはiPaaSツールを用意します。RecruitingおよびStaffingドメインのAPI権限を持つWorkday Integration System User（ISU）の認証情報があることを確認します。
Workday接続の設定：ETLツールでWorkdayへの新しい接続を作成します。WorkdayのテナントURL、APIバージョン、ISUの認証情報（ユーザー名とパスワード、またはOAuth 2.0トークンなど）を入力します。接続テストを実行し、正常に接続できることを確認します。
データスキーマの確認：ETLツールのスキーマブラウザーまたはデータソースエクスプローラーを使い、コネクターから利用できるWorkdayオブジェクトを確認します。通常、Job_Application、Job_Requisition、Candidate_Stage_Historyなどのテーブルまたはビューとして表示されます。利用可能なフィールドと関連性を確認します。
主要なデータオブジェクトの特定：今回の抽出では、主に求人応募、候補者の履歴、面接、オファー、採用に関連するオブジェクトのデータが必要です。正確な名前はコネクターによって異なりますが、これらの主要なエンティティを表すオブジェクトを探します。
SQLクエリの作成：新しいデータ抽出ジョブまたはパイプラインを作成します。SQL変換ステップを使い、Workday接続に対してクエリを実行します。提示されたSQLクエリをこのステップにコピーして貼り付けます。このクエリは、複数のWorkdayオブジェクトからデータを取得し、1つのイベントログ形式にまとめるよう設計されています。
クエリのパラメーター化：クエリのWHERE句を変更し、startDateやendDateなどの日付範囲パラメーターを追加します。コードを変更せずに抽出期間を簡単に変えられるよう、ETLジョブでこれらのパラメーターを設定します。
抽出ジョブの実行：設定したETLジョブを実行します。ツールがWorkdayに接続し、API経由でSQLクエリを実行して、ステージング領域またはメモリにデータを取得します。
データの確認と検証：最終出力を書き込む前に、ETLツールのプレビュー機能で結果を確認します。行数が妥当であること、すべての列に想定どおりデータが入力されていること、複数のアクティビティが含まれていることを確かめます。
出力先の設定：抽出データの出力先を指定します。通常は、ProcessMindへのアップロードに使うCSVファイルです。ファイル名、区切り文字（カンマ）、文字コード（UTF-8）を設定します。
抽出の完了とエクスポート：抽出ジョブ全体を実行し、最終的なCSVファイルを生成します。出力ファイルの列見出しが必要な属性と一致していることを確認します：JobApplicationId、ActivityName、EventTime、RecruiterName、HiringManager、ApplicationSource、部門、ApplicationStatus。

設定

Workdayコネクターの認証情報： 接続にはWorkdayテナントのURLと、パスワードまたはOAuth 2.0クライアント認証情報を持つ、認証済みのIntegration System User（ISU）が必要です。このユーザーには、「Recruiting」と「Staffing」の機能領域に対するセキュリティ権限が必要です。
Webサービスの有効化： コネクターによっては、公開するWorkday Web Servicesの指定が必要です。必要なすべてのデータオブジェクトにアクセスできるよう、Recruiting、Staffing、人事に関連するサービスを有効にします。
日付範囲： パフォーマンスとデータ量を管理するため、抽出対象を特定の期間に絞ることが重要です。初回は3〜6か月分を読み込み、その後は日次または週次で差分を読み込むことを推奨します。期間はSQLクエリのWHERE句で指定します。
データ範囲のフィルター： 組織の一部だけを分析する場合は、Company、Cost Center、Supervisory OrganizationなどのフィールドをWHERE句で絞り込むことを検討してください。
APIバージョン： コネクターによっては、Workday APIのバージョンを指定する必要があります。最新のデータオブジェクトや機能にアクセスできるよう、サポート対象の新しいバージョンを使用してください。
パフォーマンスに関する考慮事項： Workdayから全データを抽出すると、システムリソースを多く消費する場合があります。大規模なジョブは、利用の少ない時間帯にスケジュールしてください。継続的な分析では、「最終更新」タイムスタンプに基づく増分読み込みを実装し、新規または更新されたレコードだけを取得します。

クエリの例 sql

WITH BaseApplicationInfo AS (
    SELECT
        JA.Job_Application_ID AS JobApplicationId,
        JR.Hiring_Manager_WID AS HiringManagerId,
        JR.Recruiter_WID AS RecruiterId,
        JA.Source_System AS ApplicationSource,
        SO.Organization_Name AS Department,
        JA.Application_Status AS ApplicationStatus,
        JA.Date_Applied AS ApplicationDate,
        JA.Date_Moved_to_Hire AS HireDate,
        OFR.Offer_Date AS OfferDate,
        HIRE.Hire_Onboarding_Date AS OnboardingDate,
        OFR.Offer_Accepted_Date AS OfferAcceptedDate
    FROM
        [Job_Applications] AS JA
    LEFT JOIN [Job_Requisitions] AS JR ON JA.Job_Requisition_ID = JR.Job_Requisition_ID
    LEFT JOIN [Supervisory_Organizations] AS SO ON JR.Supervisory_Organization_WID = SO.Supervisory_Organization_WID
    LEFT JOIN [Job_Application_Offer_Details] AS OFR ON JA.Job_Application_ID = OFR.Job_Application_ID
    LEFT JOIN [Job_Application_Hire_Details] AS HIRE ON JA.Job_Application_ID = HIRE.Job_Application_ID
)
SELECT
    BAI.JobApplicationId,
    'Application Received' AS ActivityName,
    BAI.ApplicationDate AS EventTime,
    Recruiter.Worker_Name AS RecruiterName,
    HiringManager.Worker_Name AS HiringManager,
    BAI.ApplicationSource,
    BAI.Department,
    BAI.ApplicationStatus
FROM BaseApplicationInfo BAI
LEFT JOIN [Workers] AS Recruiter ON BAI.RecruiterId = Recruiter.Worker_WID
LEFT JOIN [Workers] AS HiringManager ON BAI.HiringManagerId = HiringManager.Worker_WID

UNION ALL

SELECT
    CSH.Job_Application_ID, 'Application Screened', CSH.Effective_Timestamp, R.Worker_Name, HM.Worker_Name, BAI.ApplicationSource, BAI.Department, BAI.ApplicationStatus
FROM [Candidate_Stage_History] CSH
JOIN BaseApplicationInfo BAI ON CSH.Job_Application_ID = BAI.JobApplicationId
LEFT JOIN [Workers] R ON BAI.RecruiterId = R.Worker_WID
LEFT JOIN [Workers] HM ON BAI.HiringManagerId = HM.Worker_WID
WHERE CSH.Stage_Name = 'Screen'

UNION ALL

SELECT
    CSH.Job_Application_ID, 'Candidate Moved To Interview', CSH.Effective_Timestamp, R.Worker_Name, HM.Worker_Name, BAI.ApplicationSource, BAI.Department, BAI.ApplicationStatus
FROM [Candidate_Stage_History] CSH
JOIN BaseApplicationInfo BAI ON CSH.Job_Application_ID = BAI.JobApplicationId
LEFT JOIN [Workers] R ON BAI.RecruiterId = R.Worker_WID
LEFT JOIN [Workers] HM ON BAI.HiringManagerId = HM.Worker_WID
WHERE CSH.Stage_Name = 'Interview'

UNION ALL

SELECT
    I.Job_Application_ID, 'Interview Scheduled', I.Scheduled_Timestamp, R.Worker_Name, HM.Worker_Name, BAI.ApplicationSource, BAI.Department, BAI.ApplicationStatus
FROM [Interview_Events] I
JOIN BaseApplicationInfo BAI ON I.Job_Application_ID = BAI.JobApplicationId
LEFT JOIN [Workers] R ON BAI.RecruiterId = R.Worker_WID
LEFT JOIN [Workers] HM ON BAI.HiringManagerId = HM.Worker_WID
WHERE I.Interview_Status = 'Scheduled'

UNION ALL

SELECT
    I.Job_Application_ID, 'Interview Completed', I.Completed_Timestamp, R.Worker_Name, HM.Worker_Name, BAI.ApplicationSource, BAI.Department, BAI.ApplicationStatus
FROM [Interview_Events] I
JOIN BaseApplicationInfo BAI ON I.Job_Application_ID = BAI.JobApplicationId
LEFT JOIN [Workers] R ON BAI.RecruiterId = R.Worker_WID
LEFT JOIN [Workers] HM ON BAI.HiringManagerId = HM.Worker_WID
WHERE I.Interview_Status = 'Completed'

UNION ALL

SELECT
    F.Job_Application_ID, 'Feedback Submitted', F.Submitted_Timestamp, R.Worker_Name, HM.Worker_Name, BAI.ApplicationSource, BAI.Department, BAI.ApplicationStatus
FROM [Interview_Feedback] F
JOIN BaseApplicationInfo BAI ON F.Job_Application_ID = BAI.JobApplicationId
LEFT JOIN [Workers] R ON BAI.RecruiterId = R.Worker_WID
LEFT JOIN [Workers] HM ON BAI.HiringManagerId = HM.Worker_WID

UNION ALL

SELECT
    CSH.Job_Application_ID, 'Candidate Moved To Offer Stage', CSH.Effective_Timestamp, R.Worker_Name, HM.Worker_Name, BAI.ApplicationSource, BAI.Department, BAI.ApplicationStatus
FROM [Candidate_Stage_History] CSH
JOIN BaseApplicationInfo BAI ON CSH.Job_Application_ID = BAI.JobApplicationId
LEFT JOIN [Workers] R ON BAI.RecruiterId = R.Worker_WID
LEFT JOIN [Workers] HM ON BAI.HiringManagerId = HM.Worker_WID
WHERE CSH.Stage_Name = 'Offer'

UNION ALL

SELECT
    BAI.JobApplicationId, 'Offer Extended', BAI.OfferDate, R.Worker_Name, HM.Worker_Name, BAI.ApplicationSource, BAI.Department, BAI.ApplicationStatus
FROM BaseApplicationInfo BAI
LEFT JOIN [Workers] R ON BAI.RecruiterId = R.Worker_WID
LEFT JOIN [Workers] HM ON BAI.HiringManagerId = HM.Worker_WID
WHERE BAI.OfferDate IS NOT NULL

UNION ALL

SELECT
    BAI.JobApplicationId, 'Offer Accepted', BAI.OfferAcceptedDate, R.Worker_Name, HM.Worker_Name, BAI.ApplicationSource, BAI.Department, BAI.ApplicationStatus
FROM BaseApplicationInfo BAI
LEFT JOIN [Workers] R ON BAI.RecruiterId = R.Worker_WID
LEFT JOIN [Workers] HM ON BAI.HiringManagerId = HM.Worker_WID
WHERE BAI.OfferAcceptedDate IS NOT NULL

UNION ALL

SELECT
    CSH.Job_Application_ID, 'Background Check Initiated', CSH.Effective_Timestamp, R.Worker_Name, HM.Worker_Name, BAI.ApplicationSource, BAI.Department, BAI.ApplicationStatus
FROM [Candidate_Stage_History] CSH
JOIN BaseApplicationInfo BAI ON CSH.Job_Application_ID = BAI.JobApplicationId
LEFT JOIN [Workers] R ON BAI.RecruiterId = R.Worker_WID
LEFT JOIN [Workers] HM ON BAI.HiringManagerId = HM.Worker_WID
WHERE CSH.Stage_Name = 'Background Check'

UNION ALL

SELECT
    CSH.Job_Application_ID, 'Background Check Cleared', CSH.Effective_Timestamp, R.Worker_Name, HM.Worker_Name, BAI.ApplicationSource, BAI.Department, BAI.ApplicationStatus
FROM [Candidate_Stage_History] CSH
JOIN BaseApplicationInfo BAI ON CSH.Job_Application_ID = BAI.JobApplicationId
LEFT JOIN [Workers] R ON BAI.RecruiterId = R.Worker_WID
LEFT JOIN [Workers] HM ON BAI.HiringManagerId = HM.Worker_WID
WHERE CSH.Stage_Name = 'Background Check' AND CSH.Status = 'Passed'

UNION ALL

SELECT
    BAI.JobApplicationId, 'Onboarding Initiated', BAI.OnboardingDate, R.Worker_Name, HM.Worker_Name, BAI.ApplicationSource, BAI.Department, BAI.ApplicationStatus
FROM BaseApplicationInfo BAI
LEFT JOIN [Workers] R ON BAI.RecruiterId = R.Worker_WID
LEFT JOIN [Workers] HM ON BAI.HiringManagerId = HM.Worker_WID
WHERE BAI.OnboardingDate IS NOT NULL

UNION ALL

SELECT
    BAI.JobApplicationId, 'Candidate Hired', BAI.HireDate, R.Worker_Name, HM.Worker_Name, BAI.ApplicationSource, BAI.Department, BAI.ApplicationStatus
FROM BaseApplicationInfo BAI
LEFT JOIN [Workers] R ON BAI.RecruiterId = R.Worker_WID
LEFT JOIN [Workers] HM ON BAI.HiringManagerId = HM.Worker_WID
WHERE BAI.HireDate IS NOT NULL

UNION ALL

SELECT
    CSH.Job_Application_ID, 'Candidate Rejected', CSH.Effective_Timestamp, R.Worker_Name, HM.Worker_Name, BAI.ApplicationSource, BAI.Department, BAI.ApplicationStatus
FROM [Candidate_Stage_History] CSH
JOIN BaseApplicationInfo BAI ON CSH.Job_Application_ID = BAI.JobApplicationId
LEFT JOIN [Workers] R ON BAI.RecruiterId = R.Worker_WID
LEFT JOIN [Workers] HM ON BAI.HiringManagerId = HM.Worker_WID
WHERE CSH.Disposition_Reason LIKE '%Rejected%'

UNION ALL

SELECT
    CSH.Job_Application_ID, 'Application Withdrawn', CSH.Effective_Timestamp, R.Worker_Name, HM.Worker_Name, BAI.ApplicationSource, BAI.Department, BAI.ApplicationStatus
FROM [Candidate_Stage_History] CSH
JOIN BaseApplicationInfo BAI ON CSH.Job_Application_ID = BAI.JobApplicationId
LEFT JOIN [Workers] R ON BAI.RecruiterId = R.Worker_WID
LEFT JOIN [Workers] HM ON BAI.HiringManagerId = HM.Worker_WID
WHERE CSH.Disposition_Reason LIKE '%Withdrawn by Candidate%'

WHERE EventTime >= '[Your Start Date]' AND EventTime < '[Your End Date]'

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