出張申請データをダウンロードし、結果を通知する業務
選定理由
・1日1回、30分~2時間ほどかけて、社員6名で週単位の当番制で行っている業務
・月ごとに作業量がバラバラで、安定した業務スケジュール設定を阻害する要因となっていた
![](https://rpa-technologies.com/wp-content/uploads/2019/12/image120.png)
2. ファイル名を変更し、サーバーの所定フォルダにコピー
3. システムを用い、サーバー上で申請手続きを実行
4. システムを用い、申請者にメール送信
2. ファイル名を変更し、サーバーの所定フォルダにコピー
3. 担当者はシステムを用い、サーバー上で申請手続きを実行
4. システムを用い、申請者にメール送信
効果
・1ヶ月あたり12時間の余剰時間を創出した
・出勤直後の忙しい時間帯のルーティンワークがなくなり、想定以上に担当者の負担が軽減された
休職者・出向者・海外勤務者の勤怠を代行登録する業務
選定理由
・月に1回、30分~5時間ほど時間をかけている業務
・作業時間が多くはないが、完全なルーティンワークであり、ロボットに代行させるのが適切と判断した
・作業漏れやミスが発生することがあり、月次勤怠情報の確定に遅れが生じることがあった
![](https://rpa-technologies.com/wp-content/uploads/2019/12/image117.jpg)
2. 休職者・出向者・海外勤務者の管理一覧Excelを読み込む
3. 当者はExcel情報をもとに、時間管理アプリを用いて勤怠を登録
2. 休職者・出向者・海外勤務者の管理一覧Excelを読み込む
3. Excel情報をもとに、時間管理アプリを用いて勤怠を登録
効果
・グループ会社含め、1ヶ月で20時間ほどの余剰時間を創出
・作業漏れや登録ミスなどがなくなり、円滑に月次勤怠情報を確定することが可能となった
社員の勤怠時間や業務日誌を確認する業務
選定理由
・全ての社員の申請内容を、担当者が人手でくまなく確認する必要があり、業務負荷が高かった
・勤怠管理システム、残業申請時間、業務日誌など複数の画面を見比べる必要があった
・入力ミスがあった場合、本人に電話かメールを行う必要があり、時間を圧迫していた
![](https://rpa-technologies.com/wp-content/uploads/2019/12/image88.jpg)
2. 残業申請時間を確認し、勤怠管理システムと相違ないか確認
3. 業務日誌を確認し、勤怠管理システムと相違ないか確認
4. 入力ミスがある場合、該当の社員に電話またはメールで連絡
2. 残業申請時間を確認し、勤怠管理システムと相違ないか確認
3. 業務日誌を確認し、勤怠管理システムと相違ないか確認
4. 入力ミスがある場合、該当の社員にメールで通知
効果
・年間60時間の余剰時間を創出
・業務の正確性が格段に上昇するとともに、不要なメールや電話のやりとりが減少
・プレミアムフライデーの導入により業務時間が変更しても、ロボットの微調整により対応可能となった
職員全員の超過勤務時間を集計する業務
選定理由
・昨今の働き方改革において、医師や看護師の超過勤務時間の可視化・整理必要となっている
・毎月、先月のデータを読み込み当月のデータに超過勤務時間を転記・加算する作業に時間がかかっていた
![](https://rpa-technologies.com/wp-content/uploads/2019/12/image68.jpg)
2. 超過勤務時間のある職員の勤務データを別途エクセルに転記
3. 当月までの時間を合計し、まとめたデータを関係者に送付
4. 年に1度、1年間全ての合計時間をまとめたデータを作成し、関係者に送付
2. 当月に超過勤務のある職員のデータを抽出し、合計時間などをまとめたデータを関係者に送付
3. 年に1度、1年間全ての合計時間をまとめたデータを作成し、関係者に送付
効果
・年間50時間の業務時間を短縮
・職員別の超過勤務時間の可視化が行えるようになり、部署ごとの勤務状況を加味した業務時間短縮の立案につながった
月次評価対象者を人事管理システムから抽出し、目標シートを作成する業務
選定理由
・正社員以外にも数十社から出向や外部協力会社を受け入れており、処理量やパターンが非常に多かった
・処理完了までに1営業日程度かかり、毎月実施する必要があるため、人事担当者の負担が大きかった
・目標シート作成対象者のリストに漏れが発生すると、正しく人事評価が行えないためミスが許されなかった
![](https://rpa-technologies.com/wp-content/uploads/2019/12/image62.png)
2. 人事管理システムにアクセスし、対象者のファイルをCSVで出力
3. ファイルから必要情報を目標シートのテンプレートに転記
4. 各対象者の上長にメールにて送付
5. 各担当者が目標シートを作成
2. ロボットは人事管理システムにアクセスし、対象者のファイルをCSVで出力
3. 出力したファイルから必要情報を目標シートのテンプレートに転記
4. 各対象者の上長にメールにて送付
5. 各担当者が目標シートを作成
効果
・目標シート作成の漏れがなくなり、人事担当者の負担が減少
・目標の設定やフィードックといった本来実施すべき業務をタイムリーに実施することが可能になった
在留資格データを抽出し、作成を実施する業務
選定理由
・在留資格チェック対象である外国籍の社員が多数在籍しており、人事担当者の業務負担が大きかった
・在留資格を有していない社員が所属していると指導を受けるため、リスク管理の点からも重要な業務だった
・在留資格を有していない社員は帰国する必要があるため、ミスがあると業務への影響が大きい
![](https://rpa-technologies.com/wp-content/uploads/2019/12/image61.png)
2. 就労ビザ資格、在留資格の2つのCSVをダウンロード
3. CSVファイルを確認し、一定期間内に更新が必要な社員を確認
4. 更新が必要な社員に通知を送付
2. 就労ビザ資格、在留資格の2つのCSVをダウンロード
3. CSVファイルを確認し、一定期間内に更新が必要な社員を確認
4. 更新が必要な社員に通知を送付
効果
・2種類の異なるデータの参照の際にミスが生じていたが、ロボットによりチェック漏れがなくなった
・ロボットが勝手に月次で処理を行うため、担当者負担がゼロとなった
福利厚生の利用者を確認する業務
選定理由
・複数の福利厚生メニューを従業員向けに提供しているが、活用されているかの確認ができておらず、従業員の満足度を測りかねていた
・コスト削減を経営から求められていたが、福利厚生にかけている固定コストの評価が正しく行えていなかった
![](https://rpa-technologies.com/wp-content/uploads/2019/12/image60.png)
2. CSVファイルをエクセルに転記し、エクセル関数で利用者を集計
3. エクセルで利活用度、従業員1人あたりの福利厚生コストを算出
4. 集計結果を経営陣に報告
2. CSVファイルをエクセルに転記・集計
3. 利活用度と福利厚生コストを算出
4. 担当者は集計結果を経営陣に報告
効果
・1回あたりの作業時間は少なく(30分)、作業が面倒で実施していない部分があったが、もれなく実施することができた
・福利厚生と充実と従業員満足度の向上を可視化し、より良い福利厚生の提供が可能になった
社員の残業時間を集計し、担当部署ごとにまとめて保存する業務
選定理由
・勤怠管理から社員データを抽出・並び替え・整理するフローが25手順以上あり、煩雑な業務だった
・約20の部署ごとに別々のデータをメールで送信する必要があり、担当者に負荷がかかっていた
![](https://rpa-technologies.com/wp-content/uploads/2019/12/image31.png)
2. 担当者は残業時間を全て抽出
3. 残業時間データを並び替え、部署ごとにまとめる
4. 集計したデータをエクセルに保存し、各部署にメール送信
2. 残業時間を全て抽出
3. 残業時間データを並び替え、部署ごとにまとめる
4. 集計したデータをエクセルに保存し、各部署にメール送信
効果
・全ての業務をロボットが代行し、担当者のストレス削減ならびに余剰時間の創出
・月に1回しか行わないイレギュラーな業務がなくなったため、担当者のスケジュール管理が楽になった
勤怠入力漏れをチェックし、入力依頼メールを送信する業務
選定理由
・勤怠入力チェック対象リストを逐一確認しながら入力依頼メールを送信するため、見間違いによるミスが発生していた
・量の多いルーティンワークだが、非常に単調なため担当者のモチベーション低下につながっていた
![](https://rpa-technologies.com/wp-content/uploads/2019/12/image27.jpg)
2. リストを確認しながら、勤怠システムに勤怠入力がされているか確認
3. 勤怠入力がなされていない場合、該当者に勤怠入力の依頼メールを送付
2. ロボットはリストを確認しながら、勤怠システムに勤怠入力がされているか確認
3. 勤怠入力をしていない該当者に勤怠入力の依頼メールを送付
4. 勤怠入力をしていない該当者のリストを担当者に送付
効果
・担当者は内容確認するのみで、入力漏れもなくなり、より正確な労働時間の把握につながった
・既存システムを変更することなく、実働4日でロボットを作成することができ、システム改修と比べて大幅に短期かつ安価な業務効率化を実現
労働時間をモニタリングする業務
選定理由
・残業時間削減のためのモニタリングを月末までに実施する必要があった
・勤怠システム単体では月末の残業時間着地見込みの算出ができず、チェックが煩雑
・人事が個別に要注意な従業員をチェックしているが、全員分の実施は工数的に不可能
![](https://rpa-technologies.com/wp-content/uploads/2019/12/image20.jpg)
2. 基準を超過する見込みのある社員をリストアップ
3. 対象社員にメールでリマインド
2. 勤怠システムから勤怠データを取得し、残業チェックシートを更新
3. 残業時間着地見込みをリストに更新
4. 基準超過者にリマインドメールを送付
効果
・人事担当者が手動でやっていた際は、百数十人の従業員しかチェックできていなかったが、全社員を対象に労働時間のモニタリングが可能となった
・月200時間の余剰時間を創出した
勤怠入力をリマインドする業務
選定理由
・オフィスに出社する社員はビル入館時に勤怠情報がシステムに自動入力されるが、直行・直帰の多い社員は直接入力する必要があり、適時に勤怠時間が入力されないケースが多発
・本来タイムリーに入力しなければならず、入力を促すリマインドを行っていたが、対象が数百名と多く、人事担当者が不満を抱えながら作業をしていた
![](https://rpa-technologies.com/wp-content/uploads/2019/12/image19.jpg)
2. 担当者は対象者リスト(社員番号、氏名、アドレス、未入力日数)を作成
3. 対象者にメールでリマインド
2. ロボットはリストをもとに情報を抽出
3. 対象者にメールでリマインド
効果
・リマインドメールによって適時に勤怠入力を行う社員が増加
・4名で行っていた業務が短時間で毎日できるようになった
・月間116時間の余剰時間を創出し、惰性で行っていた業務から人事担当者を解放
中途採用希望者に対して、説明会案内と予約受付を行う業務
選定理由
・職種ごとに応募条件が異なり、応募条件を満たすかどうか、担当者が逐一確認する必要があった
・複数の転職サイトがあり、それぞれにフォーマットが異なるため、担当者が手作業で行っていた
![](https://rpa-technologies.com/wp-content/uploads/2019/12/image8.jpg)
2. 各種転職サイトにログインし、応募者情報を確認
3. 応募条件を満たす場合、担当者は中途説明会の案内を送付
4. 応募者は参加希望日をメールで返信
5. 担当者は各転職サイトにログインし、受付承諾のメールを送付
2. ロボットは各種転職サイトにログインし、応募者情報を確認
3. 応募条件を満たす場合、ロボットは中途説明会の案内を送付
4. 担当者は参加希望日をメールで返信
5. ロボットは各転職サイトにログインし、受付承諾のメールを送付
効果
・年間150時間の余剰時間を創出
・担当者はルーティンワークから解放され、ストレス軽減
・応募者からの申込みに対して迅速な対応ができる
面接官ごとに面接予定を通知する業務
選定理由
・月で合計5時間程度の、少量の業務だが、発生がランダムで担当者のスケジュールが乱れる要因だった
・面接ごとに少量だが複数のルーティンワークがあり、担当者のストレスがたまっていた
![](https://rpa-technologies.com/wp-content/uploads/2019/12/image6.jpg)
2. CSVデータを面接官ごとに分け、時間順に並び替え保存
3. データベースから、応募者毎のESやWeb適正結果のPDFをダウンロード
4. 各面接官に、面接予定・エントリーシート・PDFをメールで送信
2. CSVデータを面接官ごとに分け、時間順に並び替え保存
3. データベースから、応募者毎のESやWeb適正結果のPDFをダウンロード
4. ロボットは各々の面接官に、面接予定・エントリーシート・PDFをメールで送信
効果
・月5時間程度だが、ロボットが完全に業務を代行し、担当者をルーティンワークから解放
・繁忙期と閑散期で作業量が異なる業務から解放されたため、別業務にリソースが割けるようになった