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最終更新: 2026-02-06
ステップ: 時間異常値のための機械学習の設定

ステップ: 時間異常値のための機械学習の設定

組織のサブスクリプション サービス契約に基づいて、この機能を有効化するために追加の手順が必要になる場合があります。組織がメイン サービス契約 (MSA) または汎用メイン サービス契約 (UMSA) に含まれている。組織のサブスクリプション サービス契約を決定するには、以下の手順に従ってください。
  1. Workday Communityでプロファイル アバターを選択します。
  2. プロファイル ""
    を選択します。
  3. プロファイル ページで組織名を選択します。組織名は、あなたの名前の下、職務名 ""の横にある名前です。
  4. サブスクリプション サービス契約の
    値を表示します。
値がどのような場合に、以下のようになります。
  • UMSA の場合
    、機能は自動的に使用可能になります。
    "Enable Innovation Services Feature and AI Data Contributions for MSA Customers"
    ステップ ()をスキップできます。機械学習によるデータ提供の詳細については、概念: Workday AI for Universal Main Subscription Agreement Customers を参照してください。
  • MSA の
    顧客である場合、"MSA の顧客向けの Innovation Services 機能および AI データの提供を有効化"
    ステップを使用して、Innovation Services からこの機能を有効にする必要があります。
注: UMSA ユーザーのテナントには Innovation Services タスクおよびレポートは存在しません。これらは MSA ユーザーのみを対象としています。UMSA のお客様は、Innovation Services に関するすべての情報を無視できます。
  • Workday タイム トラッキングを導入します。時間の異常検出を実装する少なくとも 1 年前にタイム トラッキングを導入することをお勧めします。
  • 時間承認テンプレートを作成します。
Workday で機械学習の使用を有効化し、通常とは異なる時間エントリを検出できるようにすることで、以下が可能になります。
  • カスタム レポートを作成して、時間ブロックの時間異常値スコアと、時間異常値の主な理由を表示する。
  • "時間異常値の傾向"
     レポートにアクセスして、監督組織別の時間異常値の傾向を表示する。
  • マネージャや時間管理担当者が、
    "時間のレビュー"
     レポート内で時間異常値を確認し、アクションを実行できるようにする。
  1. MSA 顧客のInnovation Services機能と AI データ提供を有効にします。
    "Innovation Services and Data Selection Opt-In"
    レポートで、
    "HCM: Workforce Management Machine Learning Services"
    セクションを選択します。
    時間の異常値を検出できる機械学習モデルをビルドには、以下のすべてのカテゴリにオプトイン必要があります。
    • Time Configuration Data
    • 従業員データ
    • Historical Schedule Block Data
    • Worker Time and Absence Data
    ユーザー機能提供データ
    にオプトインして、 Workday が時間異常値を検出できるようにすることもできます。
    組織のサブスクリプション サービス契約によっては、この機能を有効にするために追加のステップが必要になる場合があります。詳細については、Community のこの記事を参照してください。
  2. "テナント設定の編集 - 機械学習
    " タスクにアクセスします。
    機械学習および分析機能の改善とパーソナライズに使用されるデータが、 Workdayによってホストされる地域を選択します。
    セキュリティ: "System" 業務分野の "Set Up: Tenant Setup - Machine Learning"
  3. (任意)
    "時間承認テンプレートの編集"
     タスクにアクセスします。
    "時間の異常値を含める"
     チェックボックスをオンにして、
    "時間のレビュー"
     レポートで時間異常値を表示します。
    セキュリティ: "Time Tracking" 業務分野の "Set Up: Time Tracking"
実稼働テナントで機械学習モデルを少なくとも 3 週間訓練することをお勧めします。実稼働テナントで学習させる場合、モデルが許容される時間ブロックと許容されない時間ブロックのパターンを学習できるように、学習対象となるリアルタイム データを一定のストリームで維持します。
非本番テナントでテストを行う必要がある場合は、実装テナントで時間異常値の検出を有効にできます。2024 年 10 月 4 日より前に実装テナントでテストを開始した場合、通常のデータ抽出を続行するには、オンデマンドのデータ抽出を有効にする必要があります。