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最終更新: 2025-09-19
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

この機能を有効化するには、組織のサブスクリプション サービス契約に基づいて、追加の手順を実行する必要がある場合があります。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) に基づいている。組織のサブスクリプション サービス契約を確認するには、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。これは自分の名前の下と職務名の横に表示されます。
  4. サブスクリプション サービス契約の
     値を表示します。
値が次であるかどうか:
  • UMSA の
    場合、この機能は自動的に使用可能になります。
    "Enable Innovation Services Features and Machine Learning Data Contributions for MSA Customers"
     ステップはスキップできます。機械学習データ コントリビューションの詳細については、 概念: Workday AI for Universal Main Subscription Agreement Customers を参照してください。
  • MSA にオプトイン
    すると、
    "Enable Innovation Services Features and Machine Learning Data Contributions for MSA Customers"
     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 の顧客のテナントに Innovation Services のタスクとレポートはありません。これらは MSA の顧客専用であるためです。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. Innovation Services 機能および機械学習データの提供を有効化します。
    "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。
    時間異常値を検出できる機械学習モデルを作成するには、以下のすべてのカテゴリにオプトインする必要があります。
    • Time Configuration Data
    • 従業員データ
    • 過去のスケジュール ブロック データ
    • 従業員の勤務時間と休暇・休職データ
    ユーザー機能提供データ
     にオプトインして、時間異常値を検出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のため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"
少なくとも 3 週間、実稼働テナントで機械学習モデルを学習させ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、許容可能な時間ブロックと許容できない時間ブロックのパターンを学習できるよう、学習対象の実際のデータの一定のストリームをモデルに送り込んでください。
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化できます。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ために、オンデマンド データ抽出を有効にする必要があります。