勤怠データの分析方法とは？分析によるメリットも解説

勤怠管理によって蓄積される「勤怠データ」を分析し、法令違反のチェックや業務改善などに活用する企業が増えています。この記事では、勤怠管理で記録された勤怠データを分析する具体的な目的や、分析により実際に把握できるようになる社内データの詳細などを詳しく解説します。

目次

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1. 勤怠管理で記録された勤怠データを分析する必要性
2. 勤怠データ分析でできること
3. 勤怠データの分析には勤怠管理システムがおすすめ
4. おすすめの勤怠管理システム3選
5. まとめ
6. 勤怠業務を効率化！関連サービスはこちら

勤怠管理で記録された勤怠データを分析する必要性

勤怠データは、従業員の働いている状況を把握するのに大変役立ちます。企業や経営者は、事業の推進や発展のために、従業員の労働状況を把握する必要があります。

働き手の状況がわからないままでは、事業が思うように進まなかったり、せっかくの人材が離れて行ったりする場合があるからです。勤怠データを分析する主な理由は、下記の2つです。

1. 給与計算の適正化
2. 人事評価の適正化

就業時間に見合った適切な報酬や評価は、企業側の評価にもつながります。また、残業代の未払いや賃金のアップなどが勤怠データの通りに行われない場合、従業員とのトラブルになりかねません。勤怠データを分析する必要性は高いと言えるでしょう。

そもそも「勤怠データ」とは

勤怠データとは、毎日の従業員の勤怠状況をまとめたものです。主に下記の7つの内容が含まれます。

1. 一定期間の労働日数
2. 出勤時間
3. 退勤時間
4. 休憩時間
5. 遅刻や早退の状況
6. 時間外・深夜・休日労働時間
7. 有給休暇日数とその残日数

「勤怠」とは、ビジネスシーンにおいて従業員の出勤や欠勤に関することを意味します。似たような言葉に「勤務」がありますが、こちらは勤めている間の様子のみを示しており、欠勤のデータは含まれません。

勤怠データを分析する目的について

勤怠データを分析する目的は主に2つあります。

1. 法令違反がないかを確認するため
2. 労働環境を改善するため

ここでは、上記2つの目的について解説します。目的ができた背景や、目的を達成しないとどうなるのか、などについても詳しく紹介しています。自社の勤怠状況を今一度確認しましょう。

法令違反がないかを確認するため

勤怠データを分析する理由として、従業員の勤務状況に法令違反がないかどうかを確認する目的があります。2019年4月「働き方改革関連法」により、労働基準法36条に基づいた、就業時間の規制が施行されました。

労働基準法36条によると、就業時間は原則1日8時間以内、週40時間以内となっており、これ以上の時間の就業を行うには、下記の対応が必要です。

1. 書面での36（サブロク）協定の締結
2. 所轄労働基準監督署長への届け出

そのため、勤怠データを管理・把握することで、法令違反を行っていないかどうかを分析する必要があります。法令を守らないと、企業側には罰則が与えられてしまうため、注意しましょう。

労働環境を改善するため

労働環境の改善も、勤怠データを分析する上で大変重要な目的です。厚生省によると、「働き方改革関連法」の目的は、働く方々が、個々の事情に応じた多様で柔軟な働き方を、自分で「選択」で きるようにするための改革であると明言しています。

勤怠データを分析することで、個々の勤務時間を管理できます。時間外労働や勤務日以外の出勤の制限や、年次有給休暇の取得を推奨することで、労働から離れる時間を確保し、労働環境の改善や過重な勤務状況における体調不良などを未然に防ぐためにも必要です。

企業は、タイムカードによる記録やPCを含む電子計算機の使用時間の記録等の客観的な方法で労働時間の把握を行う必要があります。

勤怠データ分析でできること

ここでは、勤怠データ分析でできる8つのことについて解説しています。勤怠データを分析することで、個人の労働環境が把握できます。労働環境の改善を図り、企業の適正化を行いましょう。

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時間外労働の把握

勤怠データ分析において、真っ先に上がるのが時間外労働の把握です。個人が行った時間外労働時間のデータはもちろんですが、他にも、部署ごとの残業時間の把握や残業が集中した時期の特定、などについても詳細なデータを得られます。

また、前年のデータと比較することで、適切な人員配置や業務の振り分けを前もって行えます。残業が集中している部署に人員を送り、残業がない部署と均等に事業が進むように対応策を講じることも可能です。

打刻時間と勤務実態の差分の表示

入退社時間の打刻は、実際の勤務時間と乖離する場合もあります。そのため、勤怠データのみの分析ではなく、勤務実績表なども一緒にデータを管理する必要があるでしょう。

入退社時間と勤務時間の乖離は、サービス残業時間の把握につながります。サービス残業が発生している部署や従業員、時期などが把握できます。データの分析により、サービス残業が起こる理由、サービス残業は常態化の懸念、サービス残業を行う従業員の特定が可能です。

36協定を基準にした残業時間把握

勤怠データの分析によって、各職員が労働基準法36条による「原則1日8時間以内、週40時間以内の就業時間」のルールを守れているかどうかチェックできます。残業時間により、守れていない場合は、36協定の締結が必要です。

36協定の範囲を超過しそうな従業員の残業時間を、ダッシュボード上で月別に確認できるような機能があると便利です。従業員の正確な労働時間の把握、残業時間が適正かどうか、36協定の締結は必要かなどを検討するためにも、データ分析は必要です。

改正労働基準法への対応

改正労働基準法（働き方改革関連法）では、以下の要件について示されています。

1. 時間外労働の上限規制
2. 有給休暇の確実な取得
3. 月60時間超の時間外労働に対する割増賃金率引き上げ

上記の3項目は義務化されたものです。もし違反すると6カ月以下の懲役、または30万円の罰則が課されます。

また、36協定に基づいて時間外労働を行う場合は、勤怠データの管理によって残業時間の徹底管理を行いましょう。誰がどれだけ時間外労働を行ったかがすぐに分かる、正確で見やすいデータが必要です。

有給休暇取得率の把握

勤怠データの分析では、各個人や部署の有給休暇取得率（有休）の把握も可能です。有休の消化率が悪い場合は、どのような理由があるのか、などを探る一端になります。

たとえば、有休を取りにくい環境であるなら、社内で部署ごとの有休消化日の提案を行うのもいいでしょう。また、各個人や部署に業務を偏りすぎることで有休が取りづらいのなら、仕事の分散化を行うことも必要です。

有休を取得したい時期が被る場合には、有休取得のタイミングをずらしてもらうことで、業務の停滞を防ぐなど、効率的な事業推進にも効果的です。

従業員のデータ情報の把握

勤怠データでは、各従業員のデータ情報の把握も可能です。どの組織や部署に属しているかなどの社内情報から、年齢・性別・世帯状況などの個人的なデータまで管理できます。

そのため、組織構成において従業員のバランスはどうか、部署に年齢層の偏りはないか、古参の社員との軋轢によって、労働時間に影響が出ていないかなどの状態が分かります。社内の人間関係による、労働環境の悪化などの隠れた問題を浮き彫りにします。

個人データの年間推移確認

個人データの管理によって、入退社状況の分析も可能です。個人の労働環境や就労時間を把握することで、いつ入社したか、どのような環境で働いているのかなどが分かります。

入退社の人数もデータ化されており、離職率の割合を素早く算出できます。働く層の人数が減っている中で、離職率の抑制は企業のテーマでもあります。データを分析することで、問題の洗い出しや現状の把握など離職率改善の活動の一端を担えるでしょう。

生産性データの確認

各従業員の勤務時間の把握により、業務にかかる作業時間がどれくらいなのかを知ることができます。どの作業にどの程度の人員を確保し、どれだけの時間がかかったか、という作業工数をすべて把握でき、その成果までもデータとして管理が可能です。

その中で当初の工数よりも大幅にオーバーした事業や、残業が多く発生したりした事業などの原因を探る手がかりをつかめます。また、予想とは反し、作業人員や業務工数が不足していた場合は、次回の業務の適正化にもつながります。

勤怠データの分析には勤怠管理システムがおすすめ

勤怠データの分析には、勤怠管理システムがおすすめです。従来は、タイムカードの打刻記録をエクセルで入力し集計・データ化を行っていました。しかし、近年はさまざまなタイプの勤怠管理システムが導入されていて、作業の簡略化が可能になりました。

勤怠管理システムの主なメリットは2つです。

1. 手作業でのミスを防ぐ
2. リアルタイムで把握できる

エクセルでは手作業での入力業務が必要でしたが、勤怠管理システムでは、自動入力が可能になりました。そのため業務の簡略化が可能となり、人為的ミスを防いでくれます。

また、自動計算機能により、いつでも見たい時に集計データが閲覧できます。残業時間超過を防ぐためのアラート機能付きのものもあり、勤怠管理業務の効率化を図れます。

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まとめ

勤怠管理で記録された勤怠データを分析することは、企業にとってもプラスです。2019年4月に施行された「働き方改革推進法」では、従業員の就業時間に規制を設けることで、労働者の健康を守ると同時に企業側との労務トラブルを減らす狙いがあります。

また、勤怠データによって各組織や部署、そして従業員ひとりひとりのビジネスパワーも見えてきます。明らかになったデータを基にして、業務体系の見直しや、適切な人材の配置など、業務の効率化を図ることもできるでしょう。

明確なルールを守ることで、企業側のホワイト性をアピールできるといった狙いもあります。昨今、さまざまな働き方に対し、企業は柔軟な対応を求められています。自社に適した勤怠管理システムを選んで、業務改善を効率的に行いましょう。

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