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

ステップ: 支払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。
このトピックの指示は、以下に適用されます。
  • Payroll for Australia
  • Payroll for Canada
  • Payroll for the UK (英国版給与計算)
  • Payroll for the US
Workday Pay Anomalies (給与計算結果の異常値検出) は、機械学習を使用して、疑念のある給与計算結果の異常を自動かつ継続的に分析して特定します。これにより、給与計算の検証プロセスの精度と効率が向上します。この機能の使用方法に関するデモについては、 Workday Pay Anomalies FAQ Demo を参照してください。
"
Payroll Machine Learning GA Features"
イノベーション サービスと "
Pay Anomalies
 " レポートは、米国、英国、カナダ、オーストラリアの給与計算で使用可能ですが、Payroll for France のユーザーには機能しません。
  1. "Available Services"
    タブで、
    "給与計算
    " カテゴリを選択してから、
    "Payroll Machine Learning GA Features"
    チェックボックスを選択します。
    セキュリティ: "Innovation Services"業務分野
    の"Manage: Innovation Services "ドメイン
    テナントモデルをビルドし、"Pay Anomalies" 機能を有効にするには、以下の 6 つのデータ カテゴリすべてにオプトイン必要があります。
    • 給与計算結果の異常値
    • 給与計算データ
    • Payroll Data (Historical)
    • 支払異常値の検証
    • 給与計算結果の過去の州
    • 従業員データ
    すべてのデータ カテゴリを選択しないと、機械学習モデルを設計に従ってビルドおよび導入できませ結果。これらのモデルがないと、この機能は完全に機能しません。参考: 機械学習データの拠出を参照してください。
    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。