勤怠の締め・残業時間の集計とチェックをAIで効率化するには？——打刻漏れ・申請との食い違い・残業が多い人を早めに見つける方法

勤怠の締めで時間がかかるのは「探す」「照らし合わせる」「連絡する」作業

勤怠の締めの作業を細かく分けると、時間がかかっているのは計算そのものではなく、その前後の作業であることが多いです。勤怠の仕組みを入れていれば、労働時間や残業時間の合計は自動で出ます。それでも締めに時間がかかるのは、次のような作業が手作業で残っているからです。

• 探す：出勤しているのに退勤の打刻がない日、休暇の申請がないのに打刻がない日を、一覧を目で追って探す
• 照らし合わせる：残業の申請時間と実際の打刻時間、休暇の申請と出勤記録が合っているかを一人ずつ確かめる
• 連絡する：打刻漏れや食い違いがあった人に連絡し、修正や申請を促し、返事を待つ
• まとめる：残業が多い人、休日出勤が続いている人を拾い出し、上長や経営者に報告する

これらは、決まったルールで「おかしなところ」を見つけて、決まった相手に知らせる作業です。こうした作業はAIの得意分野で、人が一覧を目で追うよりも速く、見落としも少なくできます。

一方で、「この残業は業務上必要だったか」「この人の働き方をどう調整するか」といった判断は、職場の事情を知っている人にしかできません。勤怠の締めをAIで効率化するときは、まずAIに任せる「見つける・知らせる」と、人が持つ「判断する」を分けて考えることが出発点になります。

AIに任せられる勤怠チェックは5つ：打刻漏れ・食い違い・残業の見込み・連続勤務・連絡

勤怠の締めでAIに任せやすい作業は、次の5つです。いずれも「データを読み、ルールに照らしておかしなところを拾い、知らせる」作業です。

とくに効果が大きいのは、3つめの「残業時間の見込み」です。月末に締めてから「今月は残業が多すぎた」と分かっても、もう調整はできません。月の途中で、たとえば毎週1回、AIが「このペースだと月末にこのくらいになりそうな人」を挙げてくれれば、管理職は仕事の割り振りを早めに見直せます。

進め方の手順：基準を決め、データをそろえ、一覧と連絡から始める

勤怠チェックをAIで効率化するときは、次の順番で進めると無理がありません。

1. 今の締め作業を書き出す：締めの日に誰が何をしているか、どこで時間がかかっているかを書き出します。「打刻漏れの連絡に一番時間がかかっている」など、最初に手をつける作業が見えてきます
2. チェックの基準を社内で決める：「申請と打刻の差が何分以上なら確認する」「残業が月の途中でどのくらいなら知らせる」「何日連続で勤務したら知らせる」など、拾う基準を決めます。基準は社内の就業規則や労使の取り決めに合わせて人が決めます
3. データの出し方をそろえる：勤怠の仕組みから打刻データを、申請の仕組みや表から休暇・残業の申請を、同じ形で取り出せるようにします。紙や表計算で申請している場合は、まず形をそろえるところから始めます
4. AIに一覧を作らせる：基準に当てはまる日と人を、理由つきで一覧にさせます。最初の数か月は、人が今までどおりのチェックも並行して行い、AIの一覧に抜けや誤りがないかを確かめます
5. 本人への連絡を任せる：一覧ができるようになったら、打刻漏れや申請忘れの本人への確認文を下書きさせます。慣れてきたら、決まった内容の連絡は自動で送るようにします
6. 月の途中の見込みを報告させる：週に1回など決まった間隔で、残業が多くなりそうな人の一覧を管理職に届けるようにします

いきなり全部を変える必要はありません。多くの会社では、手順4の「一覧を作らせる」だけでも、締めの日に目で探していた時間が大きく減ります。その次に、連絡の手間を減らす手順5に進むのが現実的です。

勤怠の仕組みを入れ替える必要はある？

多くの場合、今使っている勤怠の仕組みを入れ替える必要はありません。打刻データを表の形で取り出せれば、その後の照らし合わせや一覧づくりはAIの側で行えます。仕組みから自動でデータを取り出せない場合でも、締めの日に担当者がデータを出力して決まった場所に置く、という運用から始められます。

人が必ず持っておく判断：残業の必要性・働き方の調整・法令の解釈

勤怠のチェックをAIに任せても、次の判断は人が持ち続けます。ここをあいまいにすると、AIの一覧を見ても誰も動かない、あるいはAIの結果をそのまま正しいものとして扱ってしまう、といった問題が起こります。

とくに、残業時間の上限や割増賃金、休日の取り扱いなどは法令に関わります。法令の内容は改正されることもあり、会社の規模や業種、労使の取り決めによって扱いが変わる場合があります。AIに法令の解釈をさせて判断の根拠にするのではなく、社内の基準は社会保険労務士などの専門家や公的機関の情報をもとに人が決め、AIにはその基準に当てはまるかどうかを拾わせるようにしてください。最新の制度の内容は、厚生労働省などの公式サイトで確認することをおすすめします。

個人の勤怠データの扱いにも配慮する

勤怠データは、社員一人ひとりの働き方が分かる情報です。AIに読ませる範囲を必要な項目に絞る、一覧を見られる人を管理職と担当者に限る、外部のAIサービスを使う場合は入力した情報が学習に使われない設定や契約になっているかを確かめる、といった配慮が必要です。詳しくは「社内データをAIの学習に使わせないには？」の記事もあわせてご覧ください。

導入前と導入後で、締めの流れはこう変わる

勤怠チェックをAIに任せると、締めの流れは次のように変わります。部署の管理職と総務の担当者がそれぞれ何をするかを、導入前と導入後で比べます。

大きく変わるのは、締めの日にまとめて行っていた作業が、月の途中に少しずつ分散されることです。月末に作業が集中しないため、総務の担当者が締めの日に残業する、といった状況も起きにくくなります。

よくあるつまずきと対策

導入の初めに起こりやすいつまずきは、次の3つです。

1. 基準があいまいで一覧が長くなりすぎる：「少しでも差があれば挙げる」にすると、確認の必要がないものまで一覧に並びます。数か月の結果を見ながら、差の分数などの基準を調整します
2. 連絡を送っても返事が来ない：本人への確認の連絡は、期限と修正の方法を具体的に書きます。期限を過ぎても返事がない人だけを、上長に知らせるようにします
3. 一覧を見る人が決まっていない：一覧が届いても誰も動かなければ意味がありません。部署の管理職が見るのか総務が見るのかを、最初に決めておきます

どれも、仕組みの性能ではなく運用の決め方で防げるものです。最初の数か月で基準と担当を整えておけば、その後は毎月ほとんど手間をかけずに回せるようになります。

効果が出やすい会社と、始める前に確認したいこと

勤怠チェックのAI化は、次のような会社で効果が出やすい傾向があります。

• シフト制や現場への直行直帰があり、打刻漏れや申請の出し忘れが毎月一定数ある
• 締めの作業を、管理職や総務の担当者が本来の仕事の合間に行っている
• 残業が多い人に気づくのが月末になり、調整が後手に回っている
• 拠点や部署が分かれていて、全体の状況を一度に見られない

反対に、社員が少なく毎月の打刻漏れもほとんどない会社では、AIを入れるほどの効果は出にくいかもしれません。まずは今の締め作業に、毎月どのくらいの時間がかかっているかを測ってみてください。

当社でも、自社の業務をAIの仕組みに置き換えることで、月に約480時間の作業を減らしてきました。勤怠の締めのように毎月決まって発生する作業は、置き換えの効果が見えやすい業務の一つです。自社の締め作業のどこから任せられるか知りたい方は、月5万円のAI社員の無料相談でお気軽にお尋ねください。