バックオフィス業務を自動化して生産性を向上したい

企業にとって大切な社員が、モチベーションを持って安心して働くための環境整備の基本となる労務管理は、人事・総務を担う部門にとって重要な仕事の１つです。しかし、近年政府から一億総活躍社会実現に向けた最大のチャレンジとして、企業に「働き方改革」を求める動きが加速し、企業が柔軟な働き方の制度化や長時間労働の是正等に取り組む一方、中間管理職や労務管理を担う部門の負荷は増大する傾向にあります。また、バックオフィス業務への大幅な人員増強は、ハードルが高い企業が多いと言われているのも事実です。そこで、いかに人手をかけずに正確かつタイムリーに現場マネージャに必要な情報を提供するかが、昨今特に求められている課題と言えます。

労務管理の重要な業務の１つとして、社員の労働時間の正確な把握があります。労働時間の把握は適正な賃金の支払いだけでなく、社員の過重労働を回避し、健康を保つためにも必要なことです。また、厚生労働省の出先機関である労働基準監督署等から調査が入った場合には、客観的データとの照合結果も求められます。

タイムカードや出勤および退勤時間の自己申告により労働時間を把握している企業の中には、実際の労働時間との乖離が問題化しているケースもあるようです。このため、昨今では、オフィスの入退室ログやPCやサーバへのアクセスログと、申告された勤務時間を照らし合わせた結果で実態を確認する企業もあり、それらのデータを集めて突合せを行う場合には、労務管理部門の負荷はますます増大します。さらにもし労働基準監督署から調査が入ると、多方面にわたる正確な労働実態データを早急に提出する必要があり、その準備にも多くの工数がかかります。

多くの従業員を抱える企業では、問題発生後にデータチェックを実施していたら、その間にも新たな勤務時間の乖離が発生し、問題の根本的な解決にはなかなか至りません。もし、これらのチェック作業が自動化できれば、タイムリーに実態を把握したり、問題が発生したら直ぐに上長と連携して対策を講じることが可能になります。

アシストのAEDANを用いたシステムでは、企業内に点在している勤怠データ、人事情報、PCアクセスログ、オフィスへの入退出ログ等のデータを抽出して一元化し、法令ガイドラインや企業内ルールに則って勤怠チェックするしくみにより、適正な労働時間の把握が可能になります。具体的には、EAIツール DataSpider Servistaで勤怠チェックに必要なデータの取得や統合を行い、ルールベースAI Progress Corticonで法令や社内のガイドラインと照らし合わせ、客観的データと申告データの乖離を抽出、その結果を基に、必要なアクションを社員、その上長や労務管理部門にフィードバックすることができます。また、必要に応じて監督官庁に提出するデータ等も膨大な工数をかけることなく、スムーズに準備することができます。

もし、法令や社内のガイドラインの基準が変更になったとしても、Progress Corticonで規定している内容を変更するだけで良いため、変更内容を即日システムに反映させることも可能です。

労務管理担当部門では、適正な労働時間の管理だけでなく、多様なデータを取り扱い、その多くは給与や処遇に係わる個人情報です。例えば、賃金改定では一定のルールに則って算出するだけでなく、例えば過去の評価、昇給履歴など様々な参考データを評価者に提供し、最終評価が決定されます。また勤続年数管理では、育児休暇、休職期間の端数処理や各規定における期間参入の有無の判断が必要です。その場合、サンプリングや目検などの手作業での確認作業も可能ですが、多くの工数が必要であり、更に万が一見落としがあった場合には、従業員の生活に直結するため、大きな問題となります。また、個人情報に係わるため労務管理担当部門内での確認処理が求められます。

AEDANでこれらのデータ作成を自動化すれば、自部門内でデータを処理できるだけでなく、計算ルールや係数に変更が生じた場合でも、業務担当者自らシステムに反映することも可能であり、労務管理担当部門の「働き方改革」にも貢献できるソリューションです。