参考: Workday AI データの提供

これらの機能では、組織のサブスクリプションサービス契約に基づき、人工知能 (AI) と機械学習 (ML) のメリットを最大化するために、テナントデータを提供する必要があります。

クロスアプリケーションサービス: インテリジェントコアの通常の機能

機械学習機能	オプトインデータカテゴリ	考慮事項
職務の変更のための機械学習の推奨事項	カスタム組織データ監督組織データ人材配置イベントデータ従業員プロファイルデータ	"監督組織データ" および "カスタム組織データ" カテゴリでは、国の除外を使用できません。

Financials: Financial Management Machine Learning GA Features

データカテゴリ	考慮事項
顧客支払データ	Intelligent Customer Payment Matching を有効にするには、過去 30 日間の顧客支払取引データが必要です。この機能で有用な候補が提示されるのは、顧客支払を Workday で処理している場合に限られます。
経費データ	Expense Protect 機能を使用するには、テナントに少なくとも 10,000 の経費レポート行が必要です。ユーザーが経費を送信すると、Expense Protect によって自動的に評価が行われ、リスクレベル、候補、インサイトが提供されます。
仕訳行データ	仕訳インサイト機能を使用するには、少なくとも 12 か月分の既存の履歴データが必要です。
サプライヤ請求書データ	サプライヤ請求書行の以下のワークタグで最も一般的に使用される上位 5 つの選択肢について、ML 候補を有効にすることができます。コストセンター勤務地地方支出カテゴリ Innovation Services にオプトインした後、 "テナント設定の編集 - 財務会計" タスクの "サプライヤアカウントオプション" セクションで、サプライヤ請求書ドキュメントにおけるワークタグの候補の表示を有効にする必要があります。
売掛金データ	顧客過払の理由とワークタグの推奨を有効にするには、顧客過払の履歴が 3,000 以上必要です。顧客請求書行の候補を有効にするには、収益カテゴリと販売アイテムフィールドが設定された顧客請求書が少なくとも 3,000 件必要です。

財務会計: 経費の受領書のスキャン

データカテゴリ	考慮事項
経費の受領書のスキャン	ファイル形式が PDF、JPG、TIFF、PNG の受領書をスキャンできます。

HCM: HCM ML 機能およびサードパーティコネクタ - GA

これらの機能で ML を有効にするには、

"HCM ML Features" および "Third Partner Connecters GA"

サービスを有効にして、各機能のデータ提供を有効にする必要があります。

機械学習機能	機械学習の機能のカテゴリ	オプトインデータカテゴリ	考慮事項
Worker Profile and Skills 用の機械学習	Skills Cloud スキル候補とスキルの確認	職務補充依頼データタレントプロファイルデータ従業員プロファイルデータ	Skills Cloud を有効にして従業員のスキルデータを管理することをお勧めします。 "Talent Profile Data" および "Job Requisition Data" のカテゴリでは、国の除外を使用できません。必須ではありませんが、"Skills Cloud" カテゴリおよび "Skills Suggestions and Verification" カテゴリのデータをオプトインすることをお勧めします。
リクルーティング用の機械学習	社外候補者におすすめの職務社外候補者のスキル候補職務補充依頼のスキル候補	職務補充依頼データ	"Job Requisition Data" のカテゴリでは、国の除外を使用できません。
Learning Core 用の機械学習	ラーニングスキルのタグ付けおすすめの機械学習が見つかります関連コンテンツのおすすめ開発対象スキルベース	ラーニングデータ	"テナント設定の編集 - HCM" タスクを使用して、 "関連コンテンツのおすすめ " ワークレットを設定します。 "受講者エクスペリエンスの管理 " タスクを使用して、 "開発対象スキルベース" ワークレットと "機械学習に推奨" ワークレットを設定します。 "開発対象スキルベース" ワークレットを使用するには、"ラーニングデータ" カテゴリにオプトインする必要があります。オプトインしない場合、ML 以外の推奨事項が表示されます。 "関連コンテンツのおすすめ " ワークレットを使用するには、"ラーニングデータ" カテゴリにオプトインする必要があります。 "機械学習の推奨コンテンツ" ワークレットを使用するには、"Learning Data" カテゴリと "Worker Profile Data" カテゴリをオプトインする必要があります。機械学習データは、月曜から金曜まで 24 時間ごとに更新されます。
Talent Marketplace 用の機械学習	タレントマーケットプレース	人口統計データ職務補充依頼データラーニングデータプロジェクトデータスキルデータタレントのオポチュニティマーケットプレースデータ従業員プロファイルデータ	"Job Requisition Data" および "Talent Opportunity Marketplace Data" のカテゴリでは、国の除外を使用できません。 "Talent Opportunity Marketplace Data" と "Worker Profile Data" が必要です。これらのデータカテゴリに依存する機能の詳細については、ステップ: Talent Marketplace の設定を参照してください。
キャリアハブ用の機械学習	キャリアハブ	職務補充依頼データラーニングデータタレントのオポチュニティマーケットプレースデータタレントプロファイルデータ従業員プロファイルデータスキルデータ	この機能を使用するには、特定の要件を満たしたキャリアハブのユーザーである必要があります。キャリアハブに関する情報については、カスタマーサクセスマネージャにお問い合わせください。 "Job Requisition Data"、"Talent Opportunity Marketplace Data"、"Talent Profile Data" のカテゴリでは、国の除外を使用できません。タレントプロファイルデータと従業員プロファイルデータが必要です。これらのデータカテゴリに依存する機能の詳細については、ステップ: キャリアハブの設定を参照してください。
マネージャのインサイトハブ用の機械学習	マネージャインサイトハブ	ラーニングデータタレントのオポチュニティマーケットプレースデータ従業員プロファイルデータ	"Talent Opportunity Marketplace Data" カテゴリでは、国の除外を使用できません。 "マネージャのインサイトハブ" の "おすすめのオポチュニティ" セクションでは、機械学習を使用してパーソナライズされた候補を提示します。この機能にアクセスするには、"HCM Machine Learning GA Features" サービスと関連データカテゴリにオプトインし、Skills Cloud と "興味" を有効にする必要があります。

Workday Graph イノベーションサービスを介して Skills Cloud を有効にした場合、選択したデータと Skills Cloud 設定は有効のままになります。

"Innovation Service Data Details

" レポートにアクセスして、"HCM ML Features" および "Third Party Connector GA" サービスに関連付けられているフィールドにドリルダウンできます。

HCM: Workforce Management Machine Learning Services

データカテゴリ	考慮事項
時間設定データ	Workday 時間異常値機能を使用するには、このカテゴリからデータを提供する必要があります。 Workday では、すべての時間エントリテンプレート、勤務スケジュールカレンダー、時間計算データを用いて、機械学習モデルの学習に使用されるデータを毎週更新します。
従業員データ	Workday 時間異常値機能を使用するには、このカテゴリからデータを提供する必要があります。 Workday では、時間を入力した従業員に関する限定的な従業員組織と職務データを使用して、機械学習モデルの学習に使用されるデータを毎週更新します。
過去のスケジュールブロックデータ	Workday 時間異常値機能を使用するには、このカテゴリからデータを提供する必要があります。 Workday では、従業員の過去のスケジュールブロックを使用して、機械学習モデルの学習に使用されるデータを毎週更新します。
従業員の勤務時間と休暇・休職データ	Workday 時間異常値機能を使用するには、このカテゴリからデータを提供する必要があります。 Workday では、すべての従業員の時間ブロック、時間ブロック履歴、休暇エントリ、および時間レビューイベントのデータを用いて、機械学習モデルの学習に使用されるデータを毎週更新します。
ユーザー機能提供データ	"User Feature Delivery Data" カテゴリからテナントのデータを提供して、Workday による時間異常値の検出を支援できます。このカテゴリのどのデータを提供しているかを確認するには、Workforce Management Machine Learning Services の "Innovation Service Data Details" レポートを実行します。このカテゴリでは、国の除外を使用できません。

給与計算: 給与計算機械学習 GA 機能

"Innovation Services Valid for Maintain Data Opt-In

" フィールドで

、"Payroll: Payroll Machine Learning GA Features"

を選択します。以下のカテゴリについて、

"オプトイン"

チェックボックスをオンにします。

データカテゴリ	考慮事項
異常な給与計算結果	Workday Pay Anomalies 機能を使用するには、このカテゴリのデータを提供する必要があります
給与計算データ	Workday Pay Anomalies 機能を使用するには、このカテゴリのデータを提供する必要があります。この機能にオプトインする前に、テナントに少なくとも 6 つ以上の支給期間の履歴データを用意しておくことをお勧めします。これにより、機械学習モデルに十分な学習データを確保できます。
給与計算データ (履歴)	Workday Pay Anomalies 機能を使用するには、このカテゴリのデータを提供する必要があります。この機能にオプトインする前に、テナントに少なくとも 6 つ以上の支給期間の履歴データを用意しておくことをお勧めします。これにより、機械学習モデルに十分な学習データを確保できます。
給与の異常値の検証	Workday Pay Anomalies 機能を使用するには、このカテゴリのデータを提供する必要があります。
過去の給与計算結果 (履歴)	Workday Pay Anomalies 機能を使用するには、このカテゴリのデータを提供する必要があります。この機能にオプトインする前に、テナントに少なくとも 6 つ以上の支給期間の履歴データを用意しておくことをお勧めします。これにより、機械学習モデルに十分な学習データを確保できます。
従業員データ	Workday Pay Anomalies 機能を使用するには、このカテゴリのデータを提供する必要があります。
P45 税フォームスキャン	"Workday P45 Tax Form Scanning" 機能を使用するには、このカテゴリを選択する必要があります。

異常値の取得機能を有効にしてテナントモデルを作成するには、以下のカテゴリにオプトインする必要があります。

異常な給与計算結果

給与計算データ

給与計算データ (履歴)

給与の異常値の検証

過去の給与計算結果 (履歴)

従業員データ

これら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どおりに構築および配置できません。これらのモデルがないと、異常値と支払の機能は完全には機能しません。

"Pay Anomalies" レポートを実行して予測を表示した後は、Innovation Service からオプトアウトしないことをお勧めします。オプトアウトすると、この機能が無効になり、データ同期の問題が発生します。

ピープルエクスペリエンス: ユーザーエクスペリエンス機械学習

データカテゴリ	考慮事項
Workday で生成されたユーザー情報	以下に基づいて、ホームページの "クイックタスク" セクションに推奨タスク 3 件が表示されます。テナント全体で発生している傾向。本稼働テナントにおけるユーザーアクティビティ。
ナレッジマネジメント記事	"ナレッジマネジメントの記事" カテゴリからテナント内のデータを提供すると、Workday が関連する記事をユーザーに推奨できるようになります。
検索クエリー	"検索クエリー" カテゴリからテナント内のデータを提供すると、Workday 検索を使用した際に、より関連性が高く、パーソナライズされた検索結果を提供できます。

支出管理: 支出管理の機械学習 GA 機能

データカテゴリ	考慮事項
支出取引データ	発注書のサポートが追加される前にオプトインした場合、" Opt In to Additional Data" チェックボックスが表示されます。発注書の候補についてデータコントリビューションを行う場合は、このチェックボックスをオンにします。データコントリビューションをオプトアウトすると、2 週間以内にデータが消去されます。

データカテゴリ

考慮事項

支出取引データ

発注書のサポートが追加される前にオプトインした場合、"

Opt In to Additional Data"

チェックボックスが表示されます。発注書の候補についてデータコントリビューションを行う場合は、このチェックボックスをオンにします。

データコントリビューションをオプトアウトすると、2 週間以内にデータが消去されます。