給与計算業務を改善

6つのステップで、効率とコンプライアンスを高めましょう。
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給与処理を効率化し、コンプライアンスを確保

ProcessMindを使うと、給与計算業務に潜む非効率やボトルネックを明らかにできます。支払いの遅れ、手作業によるやり直し、業務に影響するコンプライアンス上のリスクを特定できます。理想的なプロセスからの逸脱を可視化し、給与計算を正確かつ期限どおりに行えるよう支援します。プロセス全体のワークフローを効率化するために、どこを改善できるか把握できます。

事前設定済みのデータテンプレートをダウンロードし、よくある課題に取り組んで、効率化の目標を達成しましょう。6段階の改善計画に沿って進め、データテンプレートガイドを参考に、業務を改善してください。

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給与処理を最適化し、効率とコンプライアンスを高める

給与処理は、従業員の満足度、法令遵守、組織全体の財務状況に直接影響する、重要かつ機微性の高い業務です。その重要性にもかかわらず、多くの組織ではプロセスが見えにくく、非効率が潜み、コンプライアンス上のリスクが残っています。その結果、コストのかかるミスや遅延が生じることもあります。ProcessMindの給与処理向けプロセスマイニングでは、勤怠表の提出・承認から、複雑な総支給額から手取り額への計算、税控除、福利厚生の管理、正確な支払いまで、アクティビティの流れを最初から最後まで明らかにします。ソースシステムで生成されたイベントログを詳しく分析し、給与レコードごとに実際にたどった経路を明らかにします。各ステップや判断、引き継ぎ、想定したプロセスからの逸脱を把握できるため、どこで遅延が積み重なるのか、手戻りや手作業がどの程度繰り返されているのか、現在の給与業務にどれだけのコストと労力がかかっているのかを特定できます。利用中のソフトウェア、ERP、システム構成を問わず、こうした状況を把握できます。給与処理の実態を客観的なデータに基づいて捉え、推測や断片的な情報に頼らず、この重要な業務を改善するための判断を下せます。

給与処理には、頻繁に発生するさまざまな課題があり、財務面や評判に大きな損失をもたらすことも少なくありません。手作業が介在する工程、複雑で絶えず変化する規制要件、組織内の複数システムに分散したデータが、問題をさらに深刻にします。その結果、支払いの遅れや控除額の誤り、複雑な照合作業、予想外に高い処理コスト、労働法や税法に違反するリスクなどが生じます。従業員の不満や規制当局からの罰金につながるだけでなく、財務部門や人事部門の業務負担も増大します。ProcessMindで給与処理を分析すれば、こうした課題を具体的な改善の機会として捉えられます。エラーの根本原因を特定して取り除くことで給与の正確性を高め、ボトルネックを見つけて解消することで処理サイクルを短縮し、対象を絞った自動化によって手作業を減らせます。ERPや専用の給与計算アプリケーションなど、既存システム内のワークフローを見直し、地域や国際的な規制への準拠を確認できるほか、監査可能な記録を保ち、内部統制を強化できます。さらに、リソース配分の改善や大幅なコスト削減につながり、従業員を継続的に支える、信頼性とコンプライアンスを備えた効率的な給与業務の実現に役立ちます。

ProcessMindの分析機能は、プロセスを図で示すだけにとどまりません。重要な承認段階の間でどこに遅延が生じているか、どの役割や部門で業務量の偏りが続いているか、どこで手作業が不要なリスクや非効率を生んでいるかを特定できます。データの再入力や頻繁な修正、再提出といった手戻りのパターンを見つけ、時間やリソースへの影響を定量化することもできます。さらに、コンプライアンスに反するプロセス経路を検出して是正し、すべての支払いが社内規程、労働協約、法令、税務上の義務に沿っていることを確認できます。通常はERP、HRIS、その他のトランザクションシステムから取得できるイベントデータを分析することで、ProcessMindは給与処理の現状をデータに基づいて明らかにします。こうした詳細なインサイトをもとに、自動化の効果が大きい業務を見極め、給与業務全体でベストプラクティスを標準化し、重要業績評価指標(KPI)に照らしてプロセスのパフォーマンスを継続的に確認できます。ProcessMindは、すぐに使い始められるよう設計されています。使いやすい[データテンプレート]に沿って給与イベントデータを抽出し、安全にProcessMindへアップロードすれば、正確性と安心感をもたらす、最適化されたコンプライアンス重視の給与処理に向けた取り組みを始められます。

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よくある問題と課題

影響している課題を特定

管理者による勤怠表の承認が遅れると、給与サイクルの開始時点で大きなボトルネックが生じます。その結果、給与チームは重要な計算や検証を急いで進めることになり、ミスや支払い期限の超過につながるリスクが高まります。

プロセスマイニングでは、勤怠表の提出から承認までにかかる時間を追跡し、遅延の原因となっている部門や管理者を特定できます。ボトルネックを可視化することで、自動リマインダーの導入や承認タスクの再割り当てを検討し、給与処理を予定どおりに進められます。

給与処理の開始後にレコードを修正する手作業が頻発している場合、データ品質に根本的な問題があるか、トレーニングが不足している可能性があります。こうした手戻りは貴重な時間を消費し、標準的なワークフローを妨げるうえ、人的ミスやコンプライアンス違反のリスクを高めます。

ソリューションでは、修正のためにレコードが前の段階へ差し戻されたケースをすべて特定します。手作業が発生する根本原因を分析し、上流のデータソースの修正を支援することで、手作業の負担を減らし、より自動化された信頼性の高いプロセスにつなげます。

給与レコードの多くで監査例外が発生すると、給与チームは調査対応に追われます。検証ルールの設定不備などが原因でフラグが大量に発生すると、プレビュー段階の処理が遅れ、給与計算全体の最終承認にも影響します。

プロセスマイニングでは、給与サイクル中に発生した監査フラグの頻度と種類を分析します。給与グループや税務管轄区域などの属性と例外を関連付けることで、検証ロジックの見直しや根本的な問題の解消を支援し、監査工程全体を効率化できます。

最終的な銀行振込ファイルの作成が遅れると、支払いの処理時間に間に合わず、従業員への賃金支払いが遅れて信頼を損なうおそれがあります。サービスレベル合意を守れない原因として、最終承認段階に隠れたボトルネックがあり、問題が手遅れになるまで見つからないこともあります。

プラットフォームでは、給与の最終承認から銀行振込ファイルの作成までのリードタイムを追跡します。この重要な引き継ぎを滞らせている具体的なステップを特定し、計算から支払いまでの流れを見直すことで、すべての支払いを期限内に実行できるよう支援します。

サイクルの後半にインセンティブ、コミッション、賞与のデータを取り込むと、給与チームはリスクの高い状況で緊急の再計算を迫られます。こうした遅れて入力されたデータは、標準的な検証を経ないことがあり、変動報酬を正確に受け取る必要がある従業員の手取り額を誤る原因になります。

プロセスマイニングでは、外部データの取り込み時期を給与処理全体のスケジュールと照らし合わせて把握できます。この情報をもとに、外部データの連携を給与スケジュールに合わせ、直前の混乱を防ぎ、報酬のすべての要素を正確に反映できます。

過去の給与期間に対する調整が多い場合や、給与サイクル外の支払いが頻繁に行われる場合、標準的なプロセスに問題がある可能性があります。こうした手戻りには多くの時間とコストがかかり、総勘定元帳や税務申告の不整合につながることもあります。

ソリューションでは、確定済みの給与期間に対する調整の頻度と根本原因を分析します。変更の報告が遅れている部門を特定し、連携を改善して初回処理の正確性を高めることで、コストのかかる手戻りを減らせます。

支払いを実行しても、給与処理は完了ではありません。しかし、税務申告や給与明細の公開など、支払い後の業務に時間がかかることがあります。遅延は税務当局に対するコンプライアンス上のリスクを生み、報酬の詳細を確認できない従業員の不満や問い合わせの増加にもつながります。

プロセスマイニングでは、支払い後の流れを可視化し、税務申告や給与明細の公開まで追跡できます。必要な申告を期限内に完了し、従業員に情報を速やかに届けることで、コンプライアンス上のリスクと事務負担を減らせます。

部門、地域、給与グループによって処理速度に大きな差があると、中央の給与担当部門の業務量を予測しにくくなります。標準化が進んでいないと業務の拡大が難しくなり、特定の地域や部門にある非効率が見過ごされ、余分なリソースを消費することもあります。

プロセスマイニングでは、従業員グループや事業部門ごとに、最初から最後までの処理状況を比較できます。処理が速い部門と遅れている部門を特定し、根本原因を調べてベストプラクティスを標準化することで、より安定した給与サイクルを実現できます。

一般的な目標

成功の基準を定義

勤怠表の承認が遅れると、その影響が後続工程に広がり、給与チームは計算を急ぐことになってミスのリスクが高まります。最初の段階を速めれば、正確な検証に使える時間が増え、給与サイクル全体を予定どおりに開始できます。これにより、見通しが立てやすくなり、担当者の負担も軽減されます。

プロセスマイニングでは、承認ワークフロー全体を明らかにし、ボトルネックを繰り返し生じさせている管理者や部門を特定できます。システム上で提出から承認までの時間を可視化し、遅延の根本原因を調べることで、自動リマインダーやプロセスの再設計など、対象を絞った対策を講じ、処理を滞りなく進められます。

給与計算の開始後に手作業で修正を行うことは、非効率や支払いミスの主な原因です。修正のたびに事務負担が増え、報酬額を誤るリスクも高まります。最初から正確にデータを入力することが、安定性と信頼性を備え、コストを抑えた給与処理につながります。

プラットフォームでは、ソースシステムのイベントログを分析し、手作業による修正がどこで、いつ、なぜ発生しているかを特定します。頻繁に起きる手戻りとそのきっかけを把握し、データ品質の根本的な問題に対処できます。検証ルールの改善や対象を絞ったトレーニングにより、ミスを未然に防げます。

最終確認の段階で監査例外が多発すると、大きなボトルネックとなり、支払いの確定が遅れます。例外対応を効率化すれば、処理速度を落とさずにコンプライアンス基準を満たせます。給与チームは、繰り返しの確認や検証ではなく、本当に重要な問題に集中できます。

プロセスマイニングでは、監査フラグを自動的に分類し、その原因となることが多い上流のアクティビティを特定します。こうしたパターンを把握することで、業務ルールやシステム設定を見直し、よくある例外を未然に防げます。手作業を介さずに監査段階を通過するレコードを増やせます。

給与サイクル外の支払いは、処理コストが高いだけでなく、データ入力の遅れや計算ミスなど、通常の給与処理に問題があることを示しています。発生頻度を減らせば、業務効率が高まり、事務コストを抑え、通常の給与サイクルで正確に支払えるようになります。

給与レコードの全体的な流れを分析することで、プロセスマイニングはサイクル外の支払いが必要になる根本原因を明らかにします。新入社員の処理の遅れやインセンティブデータの反映漏れなど、上流のプロセスにある問題を修正し、通常の給与処理にまとめられる支払いを増やすことで、コストのかかる例外を減らせます。

給与の承認から銀行振込ファイルの作成までの最終工程は、支払い期限を守るうえで重要です。この段階が遅れると、銀行との処理に使える時間が短くなり、従業員への支払いが遅れて信頼を損なうおそれがあります。最後の工程を見直すことで、資金を確実に期限内に送金できます。

ProcessMindでは、システム内で最終承認のアクティビティからファイル作成までにかかる時間を測定します。この引き継ぎを可視化し、処理を遅らせている技術面または手作業上の障害を特定して取り除くことで、すべての支払いに関するSLAを確実に守れるよう支援します。

部門、地域、従業員グループによって処理速度に大きな差があると、予測が難しくなり、給与サイクル全体が遅れることもあります。処理状況を標準化すれば、安定して運用しやすいプロセスとなり、リソース計画やグローバルなレポート作成も容易になります。

プラットフォームでは、すべての給与グループのサイクル時間を相互に比較し、処理が速いチームと効率的なワークフローを自動的に特定します。データに基づくインサイトをもとに、組織全体でベストプラクティスを広げ、処理時間のばらつきを抑え、より予測しやすい給与業務を実現できます。

コミッションや賞与などの変動報酬データの取り込みが遅れたり、内容に誤りがあったりすると、通常の給与処理が滞り、臨時の給与支払いが必要になることがあります。こうしたデータの取り込みを通常の給与カレンダーに合わせることが、従業員に報酬を正確かつ期日どおりに支払ううえで重要です。

給与サイクルの開始時期とデータ取り込みのタイミングを可視化すると、プロセスマイニングによって繰り返し発生する遅延や連携上のボトルネックを特定できます。状況を把握することで、報告期限やデータの受け渡し方法を見直し、変動報酬のデータをすべてそろえて、給与計算をまとめて円滑に実行できるようになります。

給与の支払いが完了しても、給与処理は終わりではありません。税務申告を期日どおりに行い、給与明細を公開することは、コンプライアンスの遵守と従業員の満足度に欠かせません。最終段階で遅れが生じると、高額な罰金につながるほか、人事部門への問い合わせが増え、不要な事務作業が発生するおそれがあります。

プロセスマイニングでは、支払い後のアクティビティを追跡し、支払いから申告完了、給与明細の公開までにかかる時間を測定します。支払い後のワークフローで遅れが生じている箇所を特定することで、文書化や報告の手順を見直し、法令上および社内の期限を継続して守れるようになります。

給与処理を最適化する6つのステップ

1

データを接続して把握する

実施内容

給与システムから、ケースID、アクティビティ名、タイムスタンプを含むイベントログを抽出します。正確に分析できるよう、データの品質と完全性を確認します。

重要な理由

有意義なプロセス分析には、信頼できるデータ基盤が欠かせません。これにより、給与処理が実際にどのように行われているかを明らかにできます。

期待される結果

実際の給与処理を反映した、プロセスマイニング用の包括的なデータセット

得られること

給与計算プロセスに潜む改善の余地を発見

ProcessMindは、データ入力から最終的な支払いまで、給与計算の実際の流れを可視化します。各ステップを把握し、改善できる箇所を特定できます。
  • 実際の給与計算ワークフローを可視化
  • ボトルネックとコンプライアンス上のリスクを特定
  • タスクの割り当てとリソースの使い方を改善
  • 処理ミスとサイクルタイムを削減
Discover your actual process flow
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Identify bottlenecks and delays
Identify bottlenecks and delays
Analyze process variants
Analyze process variants
Design your optimized process
Design your optimized process

一般的な成果

給与処理の効率を高める

給与処理のプロセスマイニングにより、よくあるボトルネックや非効率な箇所が明らかになり、精度、コンプライアンス、処理速度の大幅な改善につながります。ワークフローの見直しや、繰り返し発生する作業の自動化によって、こうした成果を実現できます。

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承認サイクルの短縮

給与データの承認にかかる時間の平均短縮率

勤怠表などの給与データの承認プロセスを見直すことで、ボトルネックを防ぎ、給与計算を予定どおりに開始できます。これにより、支払いの遅延も防げます。

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給与処理の手戻りを削減

手作業による修正や再計算の件数を削減

データの誤りや計算結果の不一致の根本原因を特定して対処することで、手作業による調整や給与計算結果の再確認を大幅に減らし、時間と労力を節約できます。

0 %
監査上の例外を削減

手作業での対応やフラグ付けが必要なレコードの減少

プロセスマイニングは、組織的な問題やデータの不一致を早期に特定します。これにより、監査上のフラグや例外を大幅に減らし、規制へのコンプライアンスを高め、関連するリスクを抑えられます。

0 hours
給与明細をより早く確認

従業員が給与明細を確認できるまでの時間を短縮

支払い後のプロセスを最適化することで、支払い実行からデジタル給与明細の公開までの時間を大幅に短縮できます。従業員の満足度が高まり、人事部門への問い合わせも減らせます。

0 %
臨時の給与支払いを削減

予定外の給与計算の実施頻度を削減

通常の給与計算で発生するエラーの根本原因を減らすことで、コストと労力のかかる臨時の給与支払いが不要になるケースを増やせます。業務効率を高め、事務負担も軽減できます。

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支払いファイルの精度を向上

初回の支払い処理でエラーが発生しない割合を向上

支払いファイルを初回から正確に作成することで、後続工程でのエラーやコストのかかる修正を減らせます。正確な支払いを期日どおりに続けることで、従業員からの信頼も保てます。

結果は、組織ごとの給与処理、システム設定、データ品質によって異なります。ここに示す数値は、導入が成功したケースで一般的に得られる効果を表しています。

推奨データ

まず、給与計算の主要なアクティビティと必須の属性をインポートし、より詳しいインサイトを得るためにデータを追加してください。
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.

属性

分析に必要な主要データ項目

個々の給与レコードを識別する一意のIDです。通常は従業員IDと特定の給与期間を組み合わせて構成されます。

重要な理由

すべてのプロセスイベントを1つのケースに結び付ける主キーです。各レコードの給与サイクルを最初から最後まで分析できます。

給与計算プロセスで発生した個々のタスク、イベント、またはステップの名称です。

重要な理由

プロセスマップ上のステップを定義します。アクティビティを分析することで、実際に行われている処理やボトルネック、手戻りの発生箇所を把握できます。

アクティビティが発生した正確な日時です。

重要な理由

イベントを正しい順序に並べるために欠かせない属性です。サイクルタイムや所要時間の計算、ボトルネックの特定など、時間に基づくすべての分析に使います。

アクティビティを実行したユーザー、従業員、またはシステムエージェントの名前やIDです。

重要な理由

作業負荷、チームのパフォーマンス、自動化の度合いを分析できます。手戻りや例外処理に関わっているユーザーやチームの特定にも役立ちます。

従業員が所属する給与計算グループです。給与の支給頻度や従業員区分に基づいて定義されることがよくあります。

重要な理由

異なる給与計算サイクルを比較し、プロセス上の問題が特定の従業員層や給与支給頻度に限られるかどうかを確認できます。

従業員の給与コストを割り当てる部門、事業部門、または財務コードです。

重要な理由

組織単位で分析し、給与計算の問題、遅延、非効率が特定の部門や事業部門に集中しているかを確認できます。

給与記録における従業員の計算後の支給総額です。控除や税金を差し引く前の金額を指します。

重要な理由

プロセスに金額面の背景情報を加え、遅延、手戻り、例外処理による金銭的な影響を分析できます。また、金額別にケースを分類できます。

この給与記録の対象となる給与期間の最終日です。

重要な理由

時間の経過に伴う給与計算のパフォーマンスを分析できます。季節性の特定や、給与期間ごとのプロセス改善の効果測定に役立ちます。

通常、臨時、賞与支給など、給与計算の実行区分を示します。

重要な理由

標準的な処理と例外的な処理を区別できます。臨時の給与計算を分析すると、プロセス上の問題を把握し、コストのかかる標準外の支払いを減らすのに役立ちます。

アクティビティに手作業での変更、介入、またはデータ修正があったかどうかを示す真偽値です。

重要な理由

プロセスの滞りや非効率を直接測定できます。手作業による修正の割合が高い場合、データ品質の低さ、自動化の不具合、コンプライアンスリスクの増大が考えられます。

アクティビティ

追跡・改善するプロセスのステップ

給与期間における従業員の勤怠データが最初に提出されたことを示します。このイベントが給与サイクル開始の主なきっかけとなり、通常は従業員本人または直属の上司が処理します。

重要な理由

このアクティビティは、ほとんどの給与レコードの開始点です。発生時刻を追跡することで、給与サイクル全体の所要時間を測定し、データ収集の遅れを特定できます。

従業員が提出した勤怠データを、管理者または上司が正式に承認したことを示します。記録された労働時間を給与処理に進めるための重要な確認工程です。

重要な理由

承認は、処理を次に進めるための重要な関門です。ここでの遅れは給与処理のスケジュールに直接影響し、ボトルネックの大きな原因にもなるため、パフォーマンス分析に欠かせません。

システムの中核となる計算エンジンが実行され、すべての支給額、控除額、税額を計算して最終的な手取り額を算出します。システムが生の入力データを支払い可能な金額に変換する処理です。

重要な理由

給与処理の中核となるアクティビティです。所要時間と成功率を測定することで、システムのパフォーマンスやデータ品質が処理効率に与える影響を評価できます。

給与期間の計算結果を、権限を持つユーザーが最終承認したことを示します。この操作によって通常は給与データがロックされ、以降の変更ができなくなり、システムで支払いを進められるようになります。

重要な理由

支払い前のプロセスにおける、後戻りできない重要な時点です。計算と確認の段階が終わったことを示し、期日どおりの処理を測る重要な節目になります。

従業員が資金を受け取れるようになる日、または小切手が発行される日です。この期間の給与支払い義務が金銭面で完了したことを示します。

重要な理由

従業員から見た給与処理の最終的な結果です。支払いの適時性とプロセス全体の成否を測るうえで重要な日付です。

セルフサービスポータルを通じて、デジタル給与明細を従業員が確認できるようにしたイベントです。給与に関する連絡が完了したことを示します。

重要な理由

給与明細を期日どおりに確認できることは、従業員の満足度と透明性を保つうえで重要です。支払いから公開までの時間を分析すると、支払い後の連絡がどれだけ効率的に行われているかを評価できます。

給与原価計算データと財務データを総勘定元帳または財務システムに転送したことを示します。このイベントをもって、給与サイクルの会計処理が完了します。

重要な理由

最終的な連携工程であり、会社の財務情報に給与費用を正確に反映させます。ここで遅れが生じると、決算処理の速度や精度に影響するおそれがあります。

データに関する推奨事項をカスタマイズするには、 対象のプロセスを選択してください.

よくある質問

よくある質問

プロセスマイニングは、給与システムのイベントログを分析し、給与サイクルの各ステップを可視化します。承認に時間がかかる工程や、手作業による修正の繰り返しなど、ボトルネックが発生している箇所を明らかにするため、改善や自動化の対象を具体的に絞り込めます。

一意の給与レコードID、アクティビティのタイムスタンプ、実行された具体的な処理を含むイベントログが必要です。通常は、システムのAPIに接続するか、勤怠表の提出から最終的な銀行振込ファイルの作成までの状態変更を記録したシステムログをエクスポートします。

はい。給与レコードが変更されたすべてのケースを可視化することで、プロセスマイニングは手戻りの根本原因を特定します。修正が特定のデータ入力箇所や入力の遅れに起因するかを確認できるため、対象を絞ったトレーニングや自動化によって、コストのかかる臨時調整を減らせます。

多くの組織では、データ接続後2~4週間で、初期のプロセスマップを確認し、主なボトルネックを特定できます。ベースラインを確立すると、手作業による手戻りの削減や最終的な支払いファイル作成の迅速化につながる具体的な機会がすぐに見えてきます。

データを分析する前に、社会保障番号や個人別の給与額などの機密性の高い項目を仮名化し、プライバシーを保護します。プロセスマイニングでは、従業員個人の詳細情報ではなく、給与レコードのタイムスタンプや状態変更を分析します。

いいえ。プロセスマイニングは、給与システムがすでに生成している監査証跡やログを読み取るため、既存システムに変更を加えずに利用できます。分析を始めるために給与チームの業務方法を変える必要はありません。分析結果に基づいて、後から設定を変更することは可能です。

給与サイクル内で行われたすべての処理を透明性の高い形で確認できるため、プロセスマイニングはデジタル監査証跡として機能します。監査で指摘された例外が手順に沿って処理されているかを確認でき、各種規制に基づく申告において、コンプライアンス遵守の証拠を提示できます。

勤怠表の提出から最終承認までなど、アクティビティ間にかかった時間を追跡します。遅延が頻発する部門や給与グループを特定することで、管理者は処理時間の標準化や組織全体のワークフローの見直しに取り組めます。

多くの組織は過去の給与サイクルを振り返る監査から始めますが、API連携による継続的な監視も設定できます。特定の部門で処理が遅れている場合や、給与確定前に手作業での介入が通常より多く発生した場合に、アラートを受け取れます。

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