給与処理を改善する

給与業務を効率化するための6つのステップガイド。
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SAP SuccessFactors Employee Central Payrollの給与計算を最適化

ProcessMindは、社内の処理サイクルを遅らせる、見えにくいボトルネックや手作業による手戻りを特定します。デジタル上の記録を分析することで、遅延が発生している箇所を正確に把握し、早急な対応が必要なステップを見極められます。こうした可視化により、チームは業務を効率化し、すべての部門で安定したパフォーマンスを実現できます。

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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給与計算の最適化が重要な理由

給与計算は、問題が起きたときに初めて注目される、定型的なバックオフィス業務と見なされがちです。しかし、SAP SuccessFactors Employee Central Payrollを利用するグローバルな環境では、従業員の信頼と業務効率を支える重要なプロセスです。給与計算に時間がかかったり、計算が不正確だったりすると、単なる事務コストにとどまらない影響が生じます。法的な罰則や従業員の士気低下に加え、手作業での修正や臨時の給与計算にも多くのコストがかかります。プロセスの最適化は、処理速度を上げるだけではありません。安定して法令を遵守し、予測可能な財務運営を実現することにつながります。給与計算の改善に取り組むことで、問題発生後の対応に追われる状態から、先を見据えた戦略的な管理へと移行できます。

プロセスマイニングで業務を可視化

プロセスマイニングを使うと、給与計算サイクル全体をデータに基づいて確認できます。手順書に記載された理想の流れではなく、実際の業務を把握できます。特定の給与グループの処理に時間がかかる理由を経験談に頼るのではなく、SAP SuccessFactors Employee Central Payroll内の実際のデータの流れを可視化できます。勤怠表の提出から給与明細の公開まで、各ステップを確認できます。給与計算結果が何度もプレビューされる場合や、監査例外によって手動確認が必要になる場合など、レコードが標準的な経路から外れる箇所を特定できます。こうした情報があれば、データの正確性を損なわずに給与計算のサイクルタイムを短縮するための判断に役立ちます。

SAP SuccessFactorsで改善を検討できる領域

改善の余地が大きい領域の1つは、手作業による介入と再作業の削減です。勤怠データや福利厚生の控除に誤りがあると、給与計算担当者が最終処理の前に何度も修正することになり、データ修正のサイクルが隠れたボトルネックになる場合があります。プロセスマイニングを使えば、特定の部門や給与計算頻度、インセンティブデータの取り込みに関する繰り返しの問題など、修正の根本原因を特定できます。もう1つの改善領域は、承認ワークフローです。勤怠表の提出から承認までにかかる時間を分析すると、ボトルネックの発生箇所を正確に把握できます。対象を絞ったトレーニングやワークフローの見直しによって、サイクルの短縮を図れます。こうした詳細な分析により、効果が見込める領域に改善の取り組みを集中できます。

組織で測定できる成果

給与計算業務にプロセスマイニングを取り入れると、複数の部門にわたって測定可能な効果が期待できます。サイクルタイムを短縮することで、給与計算チームは期間末の負担を抑えながら、SLAの処理期限を守りやすくなります。また、プロセス分析で見つかった根本的なデータ品質の問題に対処すると、臨時の給与支払いや手動調整の頻度も減らせます。その結果、従業員1人あたりの処理コストを抑えられます。さらに、数十か国にわたるローカライズの複雑さがあっても、税務申告とコンプライアンスの各手順を正確に完了できます。従業員にとっては、給与が正確に支給され、給与明細が毎回期日どおりに公開される、より信頼できる環境につながります。

最適化に向けた取り組みを始める

給与計算の最適化に向けて、まずは問題が起きてから対応するやり方から、先を見据えた管理へと切り替えます。SAP SuccessFactors Employee Central Payrollのプロセスマイニングで得られるインサイトを使えば、遅延の理由を推測するのではなく、原因と対処すべき箇所を正確に把握できます。最初のステップは、現在のプロセスを目指す状態と照らし合わせ、効率を妨げている箇所を特定することです。現状を明確に把握したうえで、長期的な成果につながる変更を段階的に進められます。こうした改善はコスト削減にとどまらず、給与計算部門が組織全体の戦略を支える信頼できるパートナーとなることにもつながります。

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よくある問題と課題

影響している課題を特定

従業員データの誤りや勤怠表の入力漏れにより、最初の給与計算後に手動調整が発生することがあります。こうした再作業は給与計算担当者の負担を増やし、支払いの誤りによる従業員の不満や報酬制度への信頼低下を招くリスクも高めます。ProcessMindはSAP SuccessFactors Employee Central Payrollのプロセス全体を分析し、データ修正が頻発する箇所を特定します。問題の原因となっている部門や給与グループを把握することで、対象を絞ったトレーニングや自動化を進め、サイクルの効率化につなげられます。

勤怠表の承認が遅れると、給与計算の開始が後ろ倒しになることがあります。管理者が期限を守れない場合、処理期間全体が短くなり、給与計算チームの時間外労働が増えるうえ、支払いに向けた最終段階を急ぐことでミスが起きやすくなります。プロセスマイニングを使うと、原価センターごとに勤怠表の提出から承認までの遅れを可視化できます。ProcessMindは承認ワークフローのボトルネックを特定し、人事部門が期限の徹底や給与計算スケジュールの安定化を図れるよう支援します。

プレビュー段階で監査例外が頻発する場合、データ入力や計算ロジックに不整合がある可能性があります。例外の調査には手作業と時間がかかり、給与グループ全体の銀行振込ファイル作成が遅れて、処理効率に影響することもあります。ProcessMindはSAP SuccessFactors Employee Central Payrollの監査フラグを追跡し、繰り返し発生するパターンを特定します。例外の根本原因を切り分けることで、検証ルールを見直し、給与レコードの確定に必要な手作業を減らせます。

48か国以上で給与計算を管理する場合、各地域の税務コンプライアンスや申告期限への対応に大きなリスクが伴います。税務管轄ごとにプロセスの進め方が異なると、申告漏れや税額計算の誤りにつながり、組織に高額な罰金や法的な問題が生じるおそれがあります。利用環境で対応している各地域について、税額計算から最終申告までのアクティビティを追跡します。ProcessMindは標準的なコンプライアンス手順からの逸脱を特定し、各給与レコードが税務管轄に応じた正しいワークフローをたどっているかを確認できるようにします。

インセンティブデータの取り込みと検証に時間がかかり、給与計算サイクル全体が遅れることがあります。データの受領が遅れたり、入念なデータ整備が必要になったりすると、総支給額の計算やその後の控除処理が後ろ倒しになり、最終的な支払い期限にも影響します。ProcessMindは、インセンティブデータの取り込みにかかる時間をほかの給与計算アクティビティと比較して可視化します。遅延箇所を特定することで、給与計算期間の開始時にデータを準備できるよう、インセンティブシステムとSAP SuccessFactors Employee Central Payrollの連携を見直せます。

銀行振込ファイルの作成や送信を手作業に頼ると、支払いが遅れるリスクが高まります。給与レコードの承認から支払いの実行までがスムーズに進まない場合、従業員への支給が遅れ、士気の低下や現地の労働法への違反につながる可能性があります。給与レコードの承認から銀行振込ファイルの作成までの移行に着目して分析します。ProcessMindは、この最終段階で発生する手動処理による停滞や不要な手順を検出し、チームが支払い処理を自動化して、より迅速で安定した実行を目指せるよう支援します。

通常とは異なる給与支払いが多い場合、データの欠落や計算エラーなど、通常の給与計算に問題がある可能性があります。個別対応が必要な支払いは処理コストが大幅に高く、給与部門の標準ワークフローを妨げ、担当者の負担を増やします。ProcessMindは、標準サイクルから外れた給与記録を分析し、通常とは異なる支払いの頻度と発生要因を特定します。通常の給与計算プロセスで見つかった根本原因に対処することで、コストと時間のかかる個別対応を大幅に減らせます。

部門や従業員の区分によって福利厚生控除の適用にばらつきがあると、総支給額から手取り額を算出する際に複雑な計算エラーが発生することがあります。こうした不一致の解消には手作業での監査が必要になることが多く、給与結果のプレビュー確定が遅れるほか、過払いや支払不足のリスクも高まります。給与記録ごとに控除アクティビティの順序と正確性を分析します。ProcessMindは、福利厚生控除が標準ポリシーから外れている箇所を明らかにし、計算エンジンの設定を見直して給与ルールを一貫して適用できるよう支援します。

一部の給与担当者に複雑な給与グループの処理が集中し、ほかの担当者の負荷が軽い状態では、処理のボトルネックが生じます。負荷の偏りは、作業の急ぎすぎやエラー率の上昇、部門全体に影響する社内サービスレベル合意の未達につながることがあります。ProcessMindでは、担当者ごとの給与記録の処理件数と各アクティビティにかかった時間を確認できます。このデータをもとに管理者が業務を適切に再配分し、特定の担当者がプロセス全体のボトルネックになるのを防げます。

従業員は、支払いの実行後すぐに給与明細を確認できることを期待しています。最終支払いから給与明細の公開までに技術的な遅延やプロセス上の抜けがあると、人事ヘルプデスクへの問い合わせが増え、貴重な時間とサポート要員が費やされます。SAP SuccessFactors Employee Central Payrollで、支払いの実行から給与明細の公開までの時間を追跡します。ProcessMindは遅延の原因となる具体的な手順を特定し、従業員への給与情報の通知を効率化して、従業員体験の向上を支援します。

一般的な目標

成功の基準を定義

計算後の修正を減らすことで、給与計算を予定どおりに進め、人的ミスを防ぎやすくなります。手作業での対応を減らせば、管理コストを抑え、従業員の信頼や金額の正確性に影響する支払いの不一致も防げます。この目標では、給与データの入力と計算を初回から正確に行うことを目指します。

ProcessMindは、SAP SuccessFactors Employee Central Payrollの各手順を分析し、データの再処理が必要になる根本原因を特定します。修正が頻繁に発生する箇所を可視化することで、対象を絞った入力検証ルールや自動チェックを導入し、最終計算の前にエラーを防げます。これにより、給与部門全体の処理能力を大幅に高められます。

タイムシートの承認を早めることは、給与支払いの期限を守り、インセンティブ報酬を正確に計算するうえで重要です。承認のボトルネックを解消すれば、給与部門全体の見通しが立ちやすくなり、ミスにつながる直前の慌ただしい対応も減らせます。この目標では、給与計算プロセスの前半を効率化し、最終監査に充てる時間を確保します。

SAP SuccessFactors Employee Central Payrollのデータをプロセスマイニングで分析すると、承認の遅れを引き起こしている部門や管理者を特定できます。基準時間を設定し、承認に想定以上の時間がかかった場合にアラートを受け取ることで、最初から最後までの流れを先回りして管理し、通常の給与計算に必要な勤怠データを確実にそろえられます。

給与プレビュー段階で検出される例外を減らすことで、コストのかかる再処理やサイクルの遅延を防げます。監査プロセスを整えると、給与チームが同じ内容を何度も手作業で確認しなくても、コンプライアンス基準を満たしやすくなります。複雑な従業員構成や複数の給与グループを抱え、手作業での確認が頻繁に必要な組織にとって、重要な成果です。

ProcessMindは、SAP SuccessFactors Employee Central Payrollで例外の原因となるアクティビティを特定します。発生パターンを把握し、設定や業務ルールを見直すことで、大半の記録が初回の監査で承認されるようにできます。監査担当者の負担を減らし、最終承認までの時間を短縮します。

複数の管轄区域にまたがる税務申告を標準化することは、罰則や法的な問題を避けるために、グローバルに事業を展開する組織に欠かせません。コンプライアンスを一貫して確保することで、クラウド給与システム上で各地域の要件を体系的に満たせます。この目標では、税務処理の手順のばらつきをなくし、信頼性が高く監査に対応できる記録を整えます。

ProcessMindは、SAP SuccessFactors Employee Central Payrollで管理する各国の税額計算から申告までの流れを可視化します。コンプライアンスを損なうおそれのある標準外の経路や手順の欠落を特定し、事業を展開する各地域の法的要件に沿った、世界共通の一貫したプロセスを実現できます。

賞与、コミッションなどのインセンティブを適時に処理することは、従業員の満足度と定着率を高める要因の1つです。データの取り込みから最終計算までの流れを効率化すれば、通常の給与計算を複雑にすることなく、成果に応じた報酬を支給できます。この目標では、評価期間の終了から実際の支払いまでの時間を短縮します。

SAP SuccessFactors Employee Central Payrollでインセンティブデータの流れを可視化すると、ProcessMindはデータの準備から処理までの遅延を特定します。このインサイトをもとに、データの取り込みや計算のタイミングを見直し、変動報酬のサイクルタイムを短縮できます。従業員の貢献に対する報酬を、できるだけ早く支給できるようになります。

支払い処理の手作業をなくすことで、支払いの遅延リスクを抑え、業務上のセキュリティを高められます。自動化により、銀行振込ファイルの作成と実行を一貫して行い、従業員全体に安定した支払いを提供できます。この目標では、手作業による処理が不要なリスクを招きやすい、給与計算プロセスの最終段階に取り組みます。

ProcessMindは、SAP SuccessFactors Employee Central Payrollの支払いアクティビティを追跡し、手作業による代替処理や外部スプレッドシートへの依存を特定します。インサイトをもとに、手作業でのファイル処理を銀行との直接連携による自動処理に置き換えられます。人の確認作業を最小限に抑えながら、支払いを正確かつ予定どおりに実行できます。

通常とは異なる給与支払いは、通常の給与計算よりも処理コストが大幅に高く、標準的な給与処理に問題があることを示す場合も少なくありません。発生頻度を減らすことで、処理コストを抑え、給与業務全体を効率化できます。この目標では、できるだけ多くの取引を通常の給与計算期間にまとめ、効率を高めます。

ProcessMindは、SAP SuccessFactors Employee Central Payrollで通常とは異なる給与支払いが発生する主な原因として、入社手続きの遅れやデータ更新の漏れなどを特定します。データ入力のタイミングやプロセスの運用を見直して根本原因に対処することで、より多くの支払いを標準サイクルに組み込み、給与業務と人事業務全体の効率を高められます。

すべての従業員グループに福利厚生控除を一貫して適用することで、金額の不一致や遡及修正を減らせます。正確な控除は、給与計算と福利厚生管理の整合性を保ち、従業員と雇用主双方の拠出額を正しく算出するうえで欠かせません。この目標では、多様な従業員区分にまたがるルールの統一を目指します。

SAP SuccessFactors Employee Central Payrollを詳しく分析すると、ProcessMindは部門や給与グループによる控除の適用方法の違いを特定します。こうした状況を把握することで、すべてのグループをコンプライアンスに沿った単一のプロセスモデルに統一できます。給与設定が簡潔になり、福利厚生プランの変更にも対応しやすくなります。

給与担当者間で業務を均等に分担することで、燃え尽きを防ぎ、特定の担当者に依存する状態を避けられます。チーム内の負荷が適切に分散されていれば、処理件数が増える時期にも対応しやすく、年末の複雑な処理でも高い正確性を保てます。この目標では、給与部門の業務効率と健全性の向上を目指します。

ProcessMindは、SAP SuccessFactors Employee Central Payrollにおける担当者ごとの業務負荷を可視化します。ユーザーごとの処理時間と件数を分析し、リソースを再配分することでボトルネックを解消し、すべての給与グループでSLAを満たせます。給与部門全体の対応力と効率を高めます。

支払いの実行後すぐに給与明細を公開することで、従業員体験を向上させ、人事ヘルプデスクへの問い合わせを減らせます。給与情報を適時に確認できることは、現代の従業員が当然期待することであり、給与業務の専門性を示すものでもあります。この目標では、給与計算サイクルの成果が従業員に届くまでの時間を短縮します。

ProcessMindは、SAP SuccessFactors Employee Central Payrollで支払いの実行から給与明細の公開までの時間差を特定します。給与計算サイクルの最終手順を効率化し、手作業による公開承認をなくすことで、不要な遅延なく従業員に電子記録を届けられます。透明性と従業員の信頼を高めます。

業務効率の向上を目指す組織にとって、給与記録1件あたりのコスト削減は主要な目標です。無駄や再処理を減らし、自動化を進めることで、人事部門のリソースをより戦略的な取り組みに振り向けられます。この目標では、プロセスマイニングの成果を測る明確な財務指標を設定します。

ProcessMindは、SAP SuccessFactors Employee Central Payrollにおける手作業での修正や通常とは異なる給与計算など、非効率な処理によるコストへの影響を算出します。このデータをもとに、効果の大きい改善を優先し、サービス水準を維持しながら給与業務の総保有コストを削減できます。

給与支払いの期限に関するサービスレベル合意を守ることは、従業員の信頼と業務の安定性を保つうえで欠かせません。SLAを一貫して遵守できることは、組織の成長に合わせて拡大できる、成熟した信頼性の高い給与プロセスの証です。この目標では、支払いスケジュールの確実な遵守を目指します。

ProcessMindは、SAP SuccessFactors Employee Central Payrollのすべての給与記録を定められた期限と照合して監視します。サイクルの状況をリアルタイムで確認できるため、期限を過ぎる前に対応できます。給与計算の複雑さや処理件数にかかわらず、すべての従業員に毎回期限どおりに支払えるよう支援します。

給与処理を改善する6つのステップ

1

テンプレートをダウンロード

実施内容

SuccessFactorsの給与データ構造と書式要件に合わせて設計された、標準Excelテンプレートを入手します。

重要な理由

あらかじめ用意されたテンプレートを使うことで、タイムスタンプから給与グループまで、分析に必要な給与項目を漏れなく正確に記録できます。

期待される結果

ProcessMindプラットフォームに対応した、すぐに使えるデータ収集シート。

給与処理のインサイト

SAP SuccessFactorsの給与処理を把握する

ProcessMindを使うと、給与処理の全体像を確認でき、手作業による修正や承認の遅れをリアルタイムで把握できます。サイクルの効率化や、すべての法人におけるグローバルコンプライアンスの確保に必要な状況を明らかにできます。
  • 給与処理の全工程を可視化
  • 手作業によるデータ修正が集中する箇所を特定
  • 承認サイクルに潜むボトルネックを発見
  • コンプライアンスとサイクルタイムの指標を追跡
Discover your actual process flow
Discover your actual process flow
Identify bottlenecks and delays
Identify bottlenecks and delays
Analyze process variants
Analyze process variants
Design your optimized process
Design your optimized process

導入で確認された成果

給与処理の効率と正確性を向上

SAP SuccessFactors Employee Central Payrollにプロセスマイニングを導入した組織では、給与サイクルに潜む非効率が継続的に見つかっています。これらの指標は、業務を効率化し、すべての給与記録を正確に処理できる可能性を示しています。

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手作業による再処理を削減

修正手順の削減

SAP SuccessFactorsでデータ修正が発生する箇所を特定することで、チームは再処理の根本原因を取り除き、処理コスト全体を削減できます。

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承認サイクルを短縮

タイムシートの承認時間

提出から承認までの時間差を短縮することで、給与スケジュールの見通しが立ちやすくなり、直前の慌ただしい対応を減らせます。

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監査例外を削減

検出されるエラーの減少

計算ルールに潜む構造的な問題を早期に特定し、監査で指摘される頻度を大幅に減らして、規制へのコンプライアンスを維持します。

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給与明細の公開を改善

公開までの遅延を削減

支払いの実行から文書の公開までの遅延を減らすことで、組織全体の従業員にとってデジタル上の利用体験が向上します。

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通常とは異なる給与支払いを削減

緊急の給与計算を削減

通常の給与計算期間内でデータ品質と提出時期を改善し、コストのかかる通常とは異なる給与計算の必要性を減らします。

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銀行振込を自動化

手作業を介さない手順の増加

システムで銀行振込ファイルを作成した後の手作業による確認をなくし、支払い処理の自動化率を高めます。

結果はプロセスの複雑さやデータ品質によって異なります。以下の数値は、導入事例で一般的に確認された改善を示しています。

推奨データ

まずは、最適化に向けて、基本となる属性とアクティビティを確認しましょう。
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

従業員と給与期間を組み合わせた一意の識別子です。

重要な理由

ケースIDとして機能し、発行された給与明細ごとに関連イベントをまとめて、プロセスの開始から終了までの経路を再構成します。

給与計算プロセスで発生する特定のタスクまたはイベントです。

重要な理由

プロセスグラフのノードを定義し、プロセスフロー、ループ、バリアントを可視化します。

アクティビティが発生した正確な日時です。

重要な理由

イベント間の所要時間を算出できるため、パフォーマンス上のボトルネックやSLA違反の特定に役立ちます。

従業員が所属する給与計算グループを示します。

重要な理由

グループ別(時給制と月給制など)に給与計算サイクルのパフォーマンスを比較できます。

従業員の分類です(正社員、契約社員など)。

重要な理由

プロセスのばらつきや遅延が、特定の雇用区分に限られるかどうかを特定できます。

会計年度内の特定の期間番号です。

重要な理由

推移分析に役立ち、特定の時期に発生する季節的なボトルネックを特定できます。

通常の給与計算か、臨時の給与計算かを示します。

重要な理由

「臨時支払い比率」KPIの測定や、標準外の処理を減らす取り組みに欠かせません。

レコードに対して計算された総支給額です。

重要な理由

支払い額に応じたプロセスの動きを分析できます(例:支払い額が大きいほど承認に時間がかかるか)。

レコードを処理した担当者のユーザーIDまたは名前です。

重要な理由

業務負荷の調整や、プロセスにおける人的なボトルネックの特定に欠かせません。

従業員に関連付けられた原価センタです。

重要な理由

組織別にドリルダウンし、遅延や手戻りの原因となっている部門を特定できます。

アクティビティをシステムユーザーが実行したかどうかを示すフラグです。

重要な理由

自動処理率の測定や、手作業を減らせる箇所の特定に役立ちます。

アクティビティ

追跡・改善するプロセスのステップ

従業員または管理者が給与期間の勤怠データを提出した時点を示します。ECPに連携されたEmployee Centralモジュールのワークフロー申請ログから取得します。

重要な理由

データ蓄積段階の開始を示します。ここで遅れが生じると後続工程に影響し、給与処理に使える期間が短くなります。

管理者またはシステム管理者が勤怠データを正式に承認した時点を示します。このステータス変更により、給与計算エンジンへのデータ転送が可能になります。

重要な理由

タイムシート承認リードタイムの重要業績評価指標(KPI)を算出します。ここでのボトルネックは、管理者の対応の遅れや複雑な承認階層を示します。

Payroll Control Center(PCC)で給与処理インスタンスを作成した時点を示します。特定の給与領域における給与サイクルの正式な開始です。

重要な理由

給与処理全体の期間のベースラインを設定します。処理対象となる従業員の範囲を定義します。

結果をデータベースに確定せずに給与計算プログラムをテスト実行し、エラーを特定します。PCCの検証段階における重要な手順です。

重要な理由

初回計算成功率の算出に必要です。シミュレーションの繰り返しは、データ品質に問題があることを示します。

総支給額の給与スキーマ計算が正常に実行された時点を示します。標準的な処理では、給与計算プログラムがPCL2クラスターに書き込んだ時点にあたります。

重要な理由

勤怠データと支給率データの統合が完了したことを示す重要な節目です。ここでの遅延は、総支給額から手取り額までの処理効率に影響します。

従業員または給与グループの給与結果を正式に承認した時点を示します。PCCの「Monitoring」または「Sign Off」ステップで行われます。

重要な理由

計算・検証段階の終了と支払いの承認を示します。担当者ごとの処理能力を分析するうえで重要です。

仮データ媒体交換ファイル(pre-DME)または最終DMEファイルを作成した時点を示します。銀行への支払い指示が作成されます。

重要な理由

銀行振込自動化モニターで追跡します。ファイル作成の失敗は、プロセスが停止する重大な問題です。

銀行による確認、またはF110の支払い実行完了をもって、支払い処理が完了した時点を示します。

重要な理由

SLA遵守率を測定する際の主な終了タイムスタンプです。従業員への支払いが期限どおりだったかを判定します。

税務申告ファイル(米国のPU19など)を作成するか、外部の税務申告サービスプロバイダーにデータを転送した時点を示します。

重要な理由

規制へのコンプライアンスを確保します。処理順序における最終的なコンプライアンス手順を追跡します。

よくある質問

よくある質問

プロセスマイニングでは、SuccessFactorsのイベントログを使って実際の給与処理の流れを可視化し、遅延や手作業による代替処理が発生する箇所を特定します。プロセス全体を可視化することで、特定の給与記録に通常とは異なる修正や手作業での調整が必要になる理由を把握し、給与計算の確定前に対処できます。

通常、SAP SuccessFactorsから標準APIまたはODataサービスを使ってデータを抽出し、給与記録の変更ログとステータス履歴を取得します。これらのデータには、給与計算エンジンに影響を与えることなくプロセスの時系列を再構成するために必要なタイムスタンプとアクティビティ名が含まれています。

はい。計算後に繰り返し修正が必要となる記録のパターンを特定し、多くの場合、その原因をマスターデータのエラーやタイムシート承認の遅れまでたどれます。こうした状況を把握することで、給与管理者は上流工程の根本原因に対処し、手作業による対応件数の大幅な削減を目指せます。

給与に関するすべての処理のデジタル監査証跡を提示し、標準業務手順や各地域の要件から外れた箇所を明らかにします。これにより、税務申告が一貫して行われていることや、監査例外が文書化された手順に従って処理されていることを確認しやすくなります。

SAP SuccessFactorsとのデータ接続が確立されてから、通常4~6週間で最初のインサイトを得られます。この期間には、データのクリーニング、プロセスのマッピング、給与サイクルに影響する重大なボトルネックの特定が含まれます。

給与額や個人識別情報などの機密項目は、通常、データ抽出時に匿名化するか、対象から除外します。プロセスマイニングでは、機密性の高い金額データそのものではなく、給与記録のタイムスタンプやステータスの変化を分析します。

チームごとに処理する記録の件数と複雑さを分析し、業務負荷の偏りや処理件数のピークを特定します。この情報をもとに管理者が業務を適切に再配分し、燃え尽きを防ぎながら、すべての従業員が期限どおりに給与明細を確認できるようにします。

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