勤怠データの分析方法とは？勤怠を見える化して組織改善に役立てる！

公開日時：2022.06.06 ／更新日時：2024.03.05

日々の勤怠管理によって記録、蓄積される「勤怠データ」を分析し、法令違反のチェックだけでなく、業務改善に生かす試みが進んでいます。とは言え、勤怠データの分析方法が分からない、勤怠データをどう活用すればいいのか分からないという方も少なくありません。
本記事では、勤怠データを分析することの意味、勤怠データの分析方法、人事・労務領域での活用例や、単独の項目の分析だけでは見えてこない、複合的な勤怠データ分析の方法によって可能になる施策の例、業務改善を進める上でのメリットなどを解説します。

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1勤怠データを分析する必要性 1.1勤怠データとは 1.2勤怠データを分析する目的 2勤怠データの分析例 2.1①時間外労働時間の分析 2.2②有給休暇を取るタイミングの分析 2.3③乖離時間の分析 2.4④作業工数の分析 3まとめ 4勤怠データの分析がより簡単に！労務リスクを可視化するTimePro-VGのダッシュボード機能 4.1勤怠データの項目を組み合わせた複合的な分析 4.2働き方改革に役立つテンプレートの活用 4.3勤怠データの簡単なアウトプット 5誰でも勤怠データの分析ができる！アマノのTimePro-VG

勤怠データを分析する必要性

「勤怠データ」の分析はどのような場面で必要になるのでしょうか。勤怠データの定義や目的からそれぞれ解説します。

勤怠データとは

「勤怠データ」とは、日々の勤怠管理によって収集した、従業員の勤怠状況に関するデータのことを言います。具体的に挙げられる勤怠データは主に以下の7点です。

・出勤・退勤時間

・勤務時間

・欠勤

・残業時間

・有給休暇

・振休、代休

・乖離時間*¹

*¹乖離時間は従業員が実際に働いた労働時間と、打刻として残っている会社側の労働時間の記録の「剥離」が発生している時間を表します。

勤怠データを分析する目的

勤怠データは、労働時間や有給取得日数などが適切か、法違反がないかの確認に加え、労働環境の根本改善につなげるため活用されています。

・法令違反がないかの確認

36協定で定められた残業時間の超過チェックや年間の有給取得率が満たされているかなど、勤怠にまつわる法令違反がないかのチェックに活用されます。

・労働環境の改善

勤務時間や残業時間、欠勤日数など、勤怠管理システムで記録した客観的な勤怠データをそれぞれ分析することで、過重労働が多い部署や欠勤率の高い部署、残業が発生しやすい時期など、社内で起きている部署や時期ごとの問題を把握できます。

勤怠管理システムによって出力された勤怠データは実際の記録に基づいた客観的な分析データです。現場の肌感覚ではなく、勤怠状況を可視化することで、よりピンポイントで具体的な改善に生かすことができます。手探りで進める手間が省けるだけでなく、根拠のある改善計画が立てられるので、従来よりも高い労働問題の改善効果が見込めます。

勤怠データの分析例

日々の勤怠管理で収集、記録される勤怠データの具体的な分析例について、複数のデータを組み合わせた分析で分かる内容も含めて解説します。

①時間外労働時間の分析

時間外労働の上限規制が導入されてから、企業は法定労働時間内あるいは自社で定めた36協定の範囲内に残業時間（時間外労働時間）が収まっているか厳密に確認する必要に迫られました。

勤怠データの分析では、「残業時間が法律の範囲内に収まっているか」あるいは「残業時間が多い、少ない」の確認だけでなく、時期や部署ごとの傾向などを分析することが可能です。

・どの部署、どの従業員に残業が集中しているのか

・どの時期に残業が集中しているのか

・前年度の同じ時期と比べてどのくらい残業が増減しているか

上記の勤怠データを分析することにより、適切な人員配置や不要な業務の棚卸しなどに必要なデータを得ることができます。前年の残業の傾向を参照して業務を分散させたり、慢性的な人手不足の部署に人員を割り振ったりと、改善のための対策に着手しやすくなります。

②有給休暇を取るタイミングの分析

勤怠データの分析で自社全体の有給取得率を把握することができます。より詳しい分析が可能な勤怠管理システムの場合、有給取得率だけでなく、部署ごとの有給休暇取得時期やタイミングもひと目でチェックできます。

部署ごとに有給休暇を取るタイミングを把握することで、その部署の労務課題が顕在化してきます。

勤怠データを分析した結果

分析結果から想定される状況

有給を取るタイミングが分散されている

・部署の従業員がそれぞれの都合に有給を取得できている

・有給の取得時期が重ならないように計画的に付与できている

年内の有給取得が可能な期限近くに取得が集中している

・計画的な有給付与ができていない

・日々の業務内では有給を取得できる余裕がないが、法違反にならない策として期限日近くに急いで有給取得の許可を出している

・人間関係や上司の意識のせいで気軽に有給取得を申請できる環境にない

有給取得のタイミングの偏りは、気軽に有給を取得できる環境なのか、上司に有給を抑制されている環境か、上司がワークライフバランスを考慮しているかなど、背景にある労務問題を把握するのに役立ちます。

③乖離時間の分析

全社的な乖離時間を勤怠データとして分析することで、サービス残業が発生している部署の特定ができ、その部署で発生している労働問題の対策が立てられます。

乖離時間は単独で分析する以外にも、残業時間と組み合わせて分析することで、残業に関する労務リスクの詳細な把握が可能です。「残業時間だけで分析した場合」「乖離時間と残業時間を併せて分析した場合」は以下のような違いがあります。

・残業時間だけで見た場合	A部署は月の残業10時間 B部署は月の残業20時間 →B部署の方が、記録されたその月の残業時間が多い
・乖離時間と残業時間を合わせてみた場合	A部署は記録上の月の残業10時間・乖離時間30時間 B部署は記録上の月の残業20時間・乖離時間0時間 →部署は一見残業が少ないが、上司に残業を申請していないサービス残業が多く発生しており、乖離時間も含めるとA部署の残業時間の方が多い

時間だけを切り取ると、B部署の残業時間が多く、忙しそうに見えます。しかし、ここに乖離時間を含めて分析してみると、A部署の残業時間の方が残業時間が多いという実態が見えてきます。

乖離時間が多く発生している場合、「サービス残業が常態化しているのか」「上司が残業申請を受け付けないから申請せずに従業員が残業しているのか」など、労務リスクの可能性を深堀りできます。

なお、乖離時間が発生してしまった場合は、なぜ乖離が発生してしまったのかといった理由を記録・管理しておくことが大切です。

④作業工数の分析

1日の労働時間と紐づけた作業工数を記録できる勤怠管理システムの場合、どの作業にどの程度時間をかけていたのかも把握でき、勤怠データとしてその内訳を割り出すことができます。それぞれの作業の工数把握により、業務がスムーズに進んでいるか、1つの業務に時間をかけすぎていないかを把握でき、人員配置や業務の進め方の検証など、分析結果を活用した原因究明、改善がしやすくなります。