勤怠管理とはなにか？　目的とオススメの管理方法を解説します

勤怠管理とは、従業員の出勤時間・退勤時間を記録することにより、労働時間を把握することをいいます。

勤怠管理により得られた労働時間データは、給与計算や労働時間調整、投資判断など、さまざまな企業活動に役立てるための基礎になります。

これらの中でも特に、勤怠の情報が活かされる例として「残業時間削減」があります。近年は過度な残業が問題視されており、残業時間がひと月80時間を超えると「過労死ライン」といわれます。これを超えるとうつ病・自殺・過労死の危険性が増すことがわかっているからです。

過去には2008年の大手居酒屋チェーンや、2016年大手広告代理店が過労死事件を起こしました。これらは共に月の残業時間が100時間を超える長時間残業のため発生したと考えられています。この事件により、過労死してしまったご本人や遺族はもとより、企業にとっても取り返しのつかない損害を与えました。

このような悲惨な事故を起こさないために、企業は従業員の労働時間（残業時間）を適切に管理することが求められます。そのため必要になるのが、勤怠管理により得られる労働時間データをもとに、従業員や部署ごとに対策を打つ必要があります。例えば「人手を増やし負荷を分散させる」「納期調整する」「受注しない」などの対策があります。

勤怠管理により得られる労働時間データは、この他にも人事評価や原価管理などにも利用されます。そのため、勤怠管理のデータは「良質のもの」でなければなりません。良質とは、「正確性」「リアルタイム性」「汎用性」3つを満たしたものです。

なぜなら勤怠管理のデータは前述したように、労働時間の管理だけでなく、給与計算や、人事、会計など、あらゆる企業活動に利用するからです。また、勤怠管理をするのにコストがかかりすぎるのも好ましくありません。

そこでページでは、勤怠管理の良質なデータを、コストをかけずに取る方法ついて説明します。また、企業規模に合わせたおすすめの勤怠管理の方法も解説していきます。

勤怠管理で得られたデータの使われ方

まず、勤怠管理で得られたデータが、どのように活用されるのかについて説明します。

勤怠管理とは、労働時間を記録、集計し、労働時間データを管理することです。ここで得られた情報は、その後さまざまな企業活動に利用されます。その代表的なものに「労務管理」「原価管理」「投資判断」の3つがあります。それぞれをくわしく説明します。

1. 労務管理

労務管理とは、給与計算・労働時間調整・人事評価など、「社員の管理」に関わる業務です。勤怠管理のデータは労務管理でも利用されます。ここでは最も一般的な活用例として、残業時間管理と給与計算について解説します。

残業管理

社会人であればほとんどの方が残業をしたことがあると思いますが、実は企業ごとに残業してもよい時間には上限が決められています。この上限時間は、会社（使用者）と従業員代表の間で取り決めが行われており、正式な文書に記載されています。

その上限時間が書いてある文書を「三六協定」（通称サブロク協定）といい、「残業は年間360時間まで」のように具体的な数字が書かれています。サブロク協定で定められた限度を超えた残業をさせると、会社は労働基準法違反（法律違反）になります。

労働基準法違反が発覚すると、程度が軽い場合は是正勧告書、悪質とみなされると使用者・管理者が起訴されたり、会社が営業停止処分になったりします。

また、法律に違反していなくても、冒頭で書いたように残業時間が多いことにより、従業員が体調不良やうつ病、最悪の場合には自殺や過労死になることがあります。

そのため、会社はこのような問題が起こらないよう、社員一人ひとりの残業時間を毎日把握する必要があります。このときに利用するのが勤怠管理データなのです。

給与計算

給与には「基準内給与」と「基準外給与」があります。基準内給与は、就業規則に定められた所定の労働時間を働いた場合に支払われる基本給と、各種手当が含まれます。

基準外給与は、就業規則で定められた所定の労働時間以上に働いた分に対して支払われる給与で、残業手当や、休日出勤手当てがこれにあたります。

このとき、給与計算するためには、「所定の労働時間分をきちんと働いたかどうか」「所定の労働時間以上に仕事をした時間は何時間あったのか」を確認する必要があります。これらを知るために、勤怠管理データが利用されます。

このように勤怠管理データは、労働時間の調整や給与計算など労務管理の基本として活用されています。この他にも人材採用から人事配置、人事評価、そして退職に至るまでの一連の流れのなかで使われます。

2. 原価管理（労務費管理）

勤怠管理データは原価管理のためにも利用されます。原価とは「製品をつくるためにかかる費用」です。例えばパソコンを製造して売ろうとする場合、材料費・設備費・労務費などがかかります。材料費には「プラスチック・液晶・配線など」があり、設備費には「加工機や工場、電気・ガス代など」が、そして労務費には「工場の作業員や管理部門の給与（人件費）」があります。

これら材料費・設備費・労務費などを合算したものが原価です。しかし原価を正確に把握できなければ、いくらで販売すれば利益が出るのかわかりません。そこで、労務費を把握するために勤怠管理データが利用されるのです。1日なん人が、なん時間働いているかを計算すれば、すぐに労務費を把握することができます。

また、労務費が把握できるとコスト削減につなげることもできます。例えば、原価を下げ利益を増やすために「組立工程の労務費を10万円、溶接工程の労務費を5万円、管理部門の労務費を20万円コストダウンしよう。」といった取り組みが可能になるのです。

3. 投資判断

勤怠管理データは「投資」の判断にも利用されます。新しい機械や設備を導入することで、生産性がどれだけ上がるのか、労務費をどれだけ削減できるのかを試算するのに利用します。

私が勤務していた会社では、勤怠管理の状況を正確に把握したことにより、設備投資として1,000万円の生産管理システムを導入することを決めました。その結果、それまで人が行っていた管理業務が全て自動化され、年間500万円の人件費削減効果に成功しました。

他にも、6,000万円する最新の板金加工機を導入することで、生産性が30%向上し、20%の納期短縮効果と、年間2,000万円の人件費削減につながりました。

どちらも勤怠管理のデータを分析することによって、無駄な人件費が明らかになり、設備投資を行なうかどうかの判断ができたためです。

大きな投資をするときは、それを導入することで、どれだけ人件費を削減できるのかが重要な判断材料になります。なぜなら人件費は、企業全体の費用の中で非常に大きなウェイトを占めるからです。

同様に、生産性も重要な指標になります。生産性は「仕事量 ÷ 労働時間」で計算し、どれだけ効率よく仕事をしているかを表します。これら人件費や生産性を算出するための基礎になっているのが、勤怠管理により得られた労働時間データなのです。

このように勤怠管理により得られたデータはその後、さまざまな企業活動に幅広く活⽤されることになります。

そのため勤怠管理では高い「データの質」が求められます。冒頭で紹介したように、勤怠管理のデータに求められるのは「正確性」「リアルタイム性」「汎用性」の3つです。

それぞれについて説明します。

勤怠管理のデータに必要な「正確性」「リアルタイム性」「汎用性」

1. 正確性 : 記録・集計が正確か

正確性とは、記録・集計が正確かどうかです。データは正確でないと価値がありません。なぜなら間違ったデータからは、間違った結論しかでてこないからです。

勤怠管理で得られるデータは、「人」に関する重要なデータです。これが不正確だと企業活動に悪影響を及ぼします。

2. リアルタイム性 : 最新の状況を反映しているか

リアルタイム性とは、労働時間データが最新の状況を反映しているかどうかです。例えば長時間残業抑制であれば、週一回の残業時間集計よりも、毎日集計したほうが素早い対応ができます。

週一回の集計では「残業時間を集計してみたら過労死ライン（残業時間が月80時間）を超えていた」といった事になりかねません。先ほどの会社では、残業時間を集計してみたら過労死ラインを超えていたことが頻繁にありました。

当時は運良く、過労死やうつ病などの労災はありませんでした。しかし労災が発生すると、企業や使用者は刑事責任として「業務上過失致死」や「安全衛生法違反」、民事責任として「損害賠償」を問われます。

毎日集計していれば、過労死ラインを超えそうな兆候がある従業員を早期発見しやすくなります。早期発見すれば、納期調整や、作業の分散といった対策が打ちやすくなります。ガンなどの病気と同様に早期発見が重要です。そのため、リアルタイム性が必要になります。

3. 汎用性 : 活用しやすいように整理されているか

汎用性とは、記録・集計したデータが、その後いろいろな⽤途に活⽤しやすいように整理されているかをいいます。

勤怠データは先述したように、人事や投資の重要な基礎データとして利用されます。そのため、必要なタイミングで、さまざまな角度から分析できなければ宝の持ち腐れになってしまいます。

勤怠データを給与計算と残業時間管理には問題なく活用できても、他の用途に使おうとすると集計に時間がかかるという会社は多いです。これは集計したデータが汎用性のあるデータになっていないことが原因です。

汎用性がないデータでは、例えば、投資判断のために「ある期間の、部署ごと平均残業時間」を集計しようとすると数時間かかってしまいます。これに加えて「集計期間を変える」、「パートは含めない」など集計条件が変わると、さらに時間がかかってしまうのです。

汎用性が高いデータにしておくことで、労務管理以外にもさまざまな角度からの集計・分析を行いやすくなります。

以上のように、勤怠管理のデータには、「正確性」「リアルタイム性」「汎用性」が必要になります。

ここまで説明したことをまとめたものが次の表です。

	良質なデータ	質が悪いデータ
正確性	基本中の基本。データが正確でないと、スムーズに仕事ができない。	利益を減らしたり、給与額を間違えたり、さまざまな悪影響がでる
リアルタイム性	最新状況がすぐにわかる	集計するまでわからない
汎用性	さまざまな用途に利用しやすい	労務管理以外に使おうとすると、別途集計作業が発生する

これら3つの要素によってデータの質が決まります。ではデータの質を高めるためにはどうすればよいのでしょうか。

正確性を高めるためには

正確性を高めるには、「ヒューマンエラー」と「担当者の知識不足」への対策が必要です。

ヒューマンエラーとはデータ入力ミスや、計算ミス、勘違いなどで、人間である以上ゼロにすることができません。そのため、「複数の担当者による二重チェック」「チェックリストで確認」などの方法で対応します。

このようなチェック体制を強化することで正確なデータに近づきます。

担当者の知識不足も正確性を欠く原因の一つです。労働時間の記録方法や計算方法は、労働基準法によって定められています。しかし、担当者の知識不足、認識間違いにより処理が間違っていれば、そこから得られるデータは不正確なものになってしまいます。

担当者の知識不足を改善するには、社会保険労務士の先生に聞いたり、書籍で勉強したり、ネットで調べたりして地道に勉強するしかありません。

リアルタイム性を高めるためには

リアルタイム性を高め、最新の状況を反映したデータにするには、効率よく計算するスキルが求められます。もしエクセルで勤怠管理するのであれば、最低限「VLOOKUP関数」「IF関数」「TEXT関数」「TIMEVALUE関数」「ピボットテーブル」を使いこなす必要があります。これに加えて「FLOOR関数」「CEILING関数」が使えるとなお良いです。

効率よく計算するスキルを身につけた上で、毎日集計します。前述したように一週間に一度の集計では「気がついたら規定残業時間を超えていた」といったことになりかねないからです。こまめに素早く計算しましょう。

汎用性を高めるには

汎用性が高く、他の集計にも活用しやすいように整理するには、情報処理スキルが必要です。なぜなら、勤怠管理データは「人数×日数×項目数」の膨大なデータ量になるからです。

例えば「従業員が100人」の会社で「20日間」分の「所定労働時間・残業時間・深夜残業時間・休日出勤時間（4項目）」の集計をする場合、100人×20日×4項目=8,000個のデータになります。

この膨大なデータをさまざまな用途で手間なく使えるよう整理するのが、情報処理スキルです。情報処理スキルを身につけるためには、法律知識を身につけるときと同様に、ネットや書籍などから地道に勉強するしかありません。

自社に適したデータ集計方法を導入する

このように「正確性」「リアルタイム性」「汎用性」を高めるためには事務員の教育費用と習得までの時間がかかります。また、二重チェックをする担当者も必要で、さらに人件費がかかります。つまり、労働時間データの質を高めるためには、「大きな人件費」がかかってしまうのが一般的なのです。

しかし、確実かつ低コストで良質なデータ集計を行える方法があります。それは、「自動でデータ集計を行える勤怠管理システムを導入する」ことです。データ処理の担当者を教育して、時間をかけて集計してもらうよりも、システムに依るコンピューター処理のほうが確実で早く、コスト削減につながります。

ただ、データ集計の方法は勤怠管理システム以外にもあり、企業の規模、によって最適なものは異なります。ここからは代表的なデータを集計する方法と、その特徴について説明します。

代表的なデータ集計の方法

代表的なデータ集計の方法は次の3つです。

1. 勤怠管理システムによるデータ集計
2. エクセルでの勤怠管理
3. 出勤簿で勤怠管理

これら3つの方法について、詳しく説明します。

1. 勤怠管理システムによる管理

勤怠管理システムによる管理は、ほとんど会社におすすめのデータ集計方法です。なぜなら前述したように、コンピューターによって勤怠管理事務をほぼ自動化できるからです。そのため一度導入さえすれば人件費を削減することができます。さらに自動化することで、入力ミスや計算ミスなどのヒューマンエラーをなくすことができます。

また、勤怠管理システムは労働基準法にしたがって処理するため、事務担当者への法律教育を最小限ですませることができます。さらに、システムで記録・集計したデータは、汎用性が高いです。得られたデータをどのように使うかは、企業ごとに異なります。勤怠管理システムで得られるデータはそれぞれの企業ごとで使いやすいように、整理されています。

このようなことから勤怠管理システムは、人が事務処理するよりも低コストで良質なデータを得られます。非常に便利な勤怠管理システムですが、全ての仕事を自動化できるわけではありません。

勤怠管理で自動化できる仕事は「打刻時間の記録」「打刻時間から労働時間を計算」「労働時間の集計」「残業時間や休日出勤の集計」「有給管理」「労働基準法改正への対応」など、労働基準法と会社規則で規定されている内容についてです。こうした仕事は決まったルールに従って機械的にデータを処理するだけなので、勤怠管理システムによって素早く行うことができます。

これに対して自動化できない仕事は、「システムへの従業員登録」「打刻ミス（打刻忘れなど）のチェック」「勤怠データを他の用途で使うための操作」などのことです。つまり、「システムにデータ処理をさせるための段取り」は、人が行う必要があるのです。

つまり勤怠管理システムを導入した場合、人がする仕事は「システムの段取り」だけになります。そのため、人件費を抑えられるのです。

さまざま会社が勤怠管理システムを販売していますが、なかには「規定の残業時間になったら警告を出す」「給与ソフトと自動連携」「有給申請と承認」「振替休日・代休の自動引当」などの機能をもつシステムがあります。自社に合ったシステムを選定するとよいでしょう。

勤怠管理システム導入には導入費用と運用費用がかかります。しかし、人による管理よりも低コストで良質なデータを得ることがでるため、多くの企業でおすすめのデータ集計方法です。

2. エクセルによる勤怠管理

エクセルによる勤怠管理でのデータ集計は、タイムカード打刻機などで打刻した時間を事務員が手入力でエクセルに記録・集計する方法です。手軽に勤怠管理ができるため、多くの中小企業でエクセルによる勤怠管理が行われています。

エクセル勤怠管理の場合、データ入力は主に手入力であるため、数パーセントの確率で入力ミスが起こります。加えて、データ入力や集計に時間がかかります。

正確性・リアルタイム性・汎用性を確保するためには、前述したように二重チェックや、教育が必要です。これには多くの費用と時間がかかります。

そのためエクセル勤怠管理は、従業員数が10名程度で、簡単な労務管理しかせず、その後の勤怠管理データ利用を考えないのであれば、おすすめです。

簡単な労務管理の目安として「社員やパートなどの違いがあっても集計条件が同じ」「1分単位で残業代を計算している」「交代勤務ではない」「変形労働時間制ではない」といったことがあります。（変形労働時間制とは、特定期間の週平均労働時間が40時間におさまっていれば、1日10時間、週52時間まで所定労働時間を延長できる制度です）

これに対して複雑な労務管理や、勤怠管理データを頻繁に活用するのであれば、エクセル勤怠管理はおすすめしません。なぜなら、良質なデータを低コストで得ることが難しいからです。

エクセルはとても便利なソフトですが、複雑な仕事には向いていません。なぜなら複雑なことをやろうとすると、ミスが起きやすく、良質なデータから遠ざかってしまうからです。

さらにエクセル勤怠管理は、実はコストがかかりやすいです。エクセル勤怠管理は、ほとんどの職場で使われているエクセルで勤怠管理ができるため、一見すると低コストに見えます。しかし、事務員が行うエクセルへのデータ入力や、集計の手間による人件費を考えると、前述の勤怠管理システムの方が低コストです。

私が勤務していた会社では勤怠管理システム導入にあたり、それまで使われていたエクセルによる勤怠管理にいくらコストがかかっているか試算しました。すると、年間50万円ほどかかっていることがわかりました。これと勤怠管理システムのコストを比べたところ、導入・運用費用をトータルで考えても低コストだったため、勤怠管理システムの導入を決めました。詳しくはこちらをご覧ください。

勤怠管理システムの方が低コストになる理由は、勤怠管理システムは、事務作業のほとんどを自動化できるため、事務員の人件費がかからないからです。しかしエクセル勤怠管理では、あまり自動化できないため、事務員の人件費がかかってしまいます。

「従業員一人分のデータ入力・集計に1日あたり1分以上」かかっていれば、システム導入を検討した方が良い可能性があります。まずは勤怠管理の事務作業にかかる時間を測定することをおすすめします。

3. 出勤簿による勤怠管理

出勤簿で勤怠管理をすることでのデータ集計は、「出勤・欠勤」「遅刻・早退」を押印して記録していくシンプルな方法です。ただし、最もおすすめできません。

この方法は、毎月決まった時間を労働したものとみなす「みなし労働制」でよく用いられ、外回りの営業職などに利用されることが多いです。メリットは管理が楽で、低コストな点です。

しかし出勤簿による勤怠管理では良質なデータを得ることができません。なぜなら、「出勤・欠勤」「遅刻・早退」しか分からないからです。それは「良質なデータ」からはほど遠く、その後のデータ利用は期待できません。

例えば長時間労働による労災リスクを抑えるためには、残業時間を正確に知る必要があります。しかし出勤簿ではそれがわからないため、適切な労務管理ができないのです。

近年は、長時間労働に対して社会や行政の目が厳しくなっており、みなし労働制であってもこの方法はおすすめできない方法です。

ここまで説明したデータ集計方法について、以下の表にまとめます。

管理方法	正確性	リアルタイム性	汎用性	事務コスト	特徴
出勤簿	集計なし	○	×	低	管理が楽で低コストだが、大雑把な管理しかできない
エクセル	△	△	△	高	お手軽だが、簡単な勤怠管理にしか向いていない
勤怠管理システム	○	○	○	低	本格的な勤怠管理を低コストでできる

まとめ

勤怠管理のポイントは、いかに低コストで良質なデータを得るかです。きちんとしたデータであれば、労務管理や生産管理、原価管理、投資判断など、企業活動のあらゆる場面に活用できます。

従業員数が少なく、簡単な管理しかしない、また、勤怠データも活用しないのであれば、エクセルを使った勤怠管理でも十分です。しかし従業員数が１０名以上であれば、勤怠管理システムを使った方が低コストで、良質なデータを得られます。

近年は、社員に長時間労働を強いる企業は、労働環境の改善を求められる社会環境になっています。これに対応するためにも、勤怠管理システムによるデータ集計をおすすめします。