執筆者：Hakky AI
【事例あり】勤怠データ分析で健康管理｜離職リスクを可視化する方法
- 勤怠データ分析で従業員の健康リスクを早期発見し、ケアやフォローアップをすることで健康管理をします。
- 勤怠データとエンゲージメントスコアを分析し、離職リスクが高い従業員を特定し、早期対策を講じます。
- BIツールで残業時間や休暇取得率を可視化し、統計分析で課題を特定、人事データと連携して要因を分析します。
はじめに
本記事では、勤怠データ分析が従業員の健康管理と離職リスク低減にどのように貢献するかを解説します。勤怠データは、従業員の労働時間や休暇取得状況など、日々の業務に関する貴重な情報源です。
これらのデータを分析することで、従業員の健康状態やエンゲージメント、そして離職の可能性を早期に把握することができます。本記事を通じて、勤怠データ分析の目的、データ収集・整備の手順、具体的な分析方法、そして分析結果をどのように活用して改善策につなげるかについて、事例を交えながらご紹介します。
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勤怠データ分析の目的と全体像
勤怠データ分析では、従業員の健康管理から離職リスクの低減まで、多岐にわたる目的の達成を目指します。ここでは、分析の全体像と具体的なステップについて解説します。
健康管理における勤怠データ分析の役割
健康管理における勤怠データ分析は、従業員の健康状態を把握し、健康リスクを早期に発見するために重要な役割を果たします。例えば、残業時間や休暇取得状況などの勤怠データを分析することで、従業員の健康状態を把握し、健康リスクを早期に発見することが可能です。
具体的には、長時間労働が常態化している従業員や、有給休暇の取得率が低い従業員を特定し、早期のケアやフォローアップを行うことができます。健康管理システムの導入事例として、ダッシュボードで勤怠データや健康診断結果を基に健康リスクを自動判断し、産業医がダブルチェックする機能が挙げられます。2025年時点のシミュレーションでは、健康管理システムの導入により平均15%の健康リスク削減が認められています。
また、勤怠データ収集機能を活用することで、打刻ミスや不正打刻を58%削減できるため、更なる効率化が期待されます。2024年のデータでは、健康管理システムにより従業員の健康リスクが30%削減され、病気の発生率が70%減少しました。これらのデータを活用することで、企業は従業員の健康を守りながら、生産性の向上も実現できます。
離職リスク低減における勤怠データ分析の役割
離職リスク低減における勤怠データ分析では、従業員の離職の兆候を捉え、早期に対策を講じることが重要です。勤怠データとエンゲージメントスコアを複合的に分析することで、離職リスクの高い従業員を特定できます。
例えば、欠勤率が高い従業員や、残業時間が極端に多い従業員は、離職リスクが高い可能性があります。また、エンゲージメントスコアが低い従業員も同様です。これらのデータを組み合わせることで、より正確に離職リスクを予測し、早期の対策を講じることが可能です。
具体的には、過去2年分の勤怠データと離職者・休職者データを提供し、AIモデルを構築します。例えば、「通勤時間1時間30分以上の従業員は離職傾向が高い」という仮説を立て、通勤時間に注目します。一部の企業では、退職者のパーソナリティ検査結果をもとに、退職者の傾向を掴んでいます。
例えば、早期退職者と似た傾向を持つ人を見つけるための適性検査を採用選考に取り入れたところ、1年間で離職率を10ポイント改善させることができました。これらの分析を通じて、企業は従業員の離職を防ぎ、組織全体の安定性を高めることができます。
勤怠データ収集とデータ整備
このセクションでは、勤怠データ分析を行う上で不可欠なデータ収集と整備について解説します。必要なデータ項目を特定し、効率的な収集方法とデータ品質を保つためのクレンジング手法を詳しくご紹介します。
必要な勤怠データ項目の洗い出し
勤怠データ分析において、まず重要なのは、分析目的に応じた必要なデータ項目を明確にすることです。具体的には、従業員の労働時間を正確に把握するための出勤・退勤時間、勤務時間、残業時間、そして休暇取得状況（有給休暇、振休、代休）などが挙げられます。
さらに、労働時間からの乖離時間や、中抜けの時間や回数も重要な指標となります。これらのデータは、従業員の健康状態やワークライフバランスを評価する上で不可欠です。
また、フレックスタイム制やリモートワークといった勤務体系の情報も、多様な働き方を考慮した分析を行うために必要となります。これらのデータ項目を定義する際には、各項目の意味と重要性を明確にし、データ収集の担当者が正確に理解できるように整備することが重要です。
例えば、残業時間については、法定内残業と法定外残業を区別し、それぞれを正確に記録する必要があります。休暇取得状況についても、有給休暇の取得率だけでなく、取得理由や時期なども含めて分析することで、従業員のエンゲージメントや満足度をより深く理解することができます。
これらのデータ項目を網羅的に収集し、適切に管理することで、より精度の高い分析が可能となり、従業員の健康管理や離職リスクの低減に繋げることができます。
データ収集方法と注意点
勤怠データの収集方法には、様々なアプローチが存在しますが、複数のシステムからデータを収集する際には、特に注意が必要です。多くの企業では、勤怠管理システム、給与システム、人事システムなど、異なるシステムで従業員のデータが管理されています。
これらのシステムからデータを統合する際には、データ形式の不統一や、データの欠損といった課題が生じることがあります。例えば、あるシステムでは日付の形式が「YYYY/MM/DD」で、別のシステムでは「MM/DD/YYYY」となっている場合、そのままでは正確な分析を行うことができません。
このような問題を解決するためには、データ収集前に各システムのデータ形式を統一し、標準化する必要があります。また、データの欠損については、その原因を特定し、適切な対処法を講じる必要があります。
例えば、従業員が特定の期間にわたって勤怠データを入力していなかった場合、その理由を確認し、必要に応じて過去のデータを遡って入力してもらうなどの対応が必要です。
さらに、データの収集においては、従業員のプライバシー保護にも配慮する必要があります。収集するデータの範囲を必要最小限に留め、データの利用目的を明確に伝えることが重要です。
これらの注意点を守りながら、正確かつ効率的にデータを収集することで、より信頼性の高い分析が可能となります。業績データの自動集計、行動データの記録、フィードバックの収集も有効な手段です。
データクレンジングと変換
収集した勤怠データは、そのままでは分析に適さない場合があります。データの重複や不整合、欠損値などが含まれている可能性があるため、データクレンジングが不可欠です。
データクレンジングとは、データの誤りや矛盾を修正し、一貫性のある状態に整える作業のことです。例えば、同じ従業員のデータが複数存在する場合、重複しているデータを特定し、一つに統合する必要があります。
また、データの形式が統一されていない場合（例：日付の形式が異なる、部署名の表記が異なるなど）は、統一された形式に変換する必要があります。欠損値については、その原因を特定し、適切な方法で補完する必要があります。
例えば、過去のデータから推測できる場合は、その値を入力する、あるいは、平均値や中央値で補完するなどの方法があります。
データクレンジングの具体的な事例としては、
- Company Aでは、従業員番号の重複をチェックし、誤って登録されたデータを削除しました。
- Company Bでは、欠損していた出勤時間を、過去の勤務パターンから推測して補完しました。
これらの作業を通じて、データの品質を向上させることで、より正確な分析が可能となります。
さらに、分析ツールで扱いやすいように、データを変換することも重要です。例えば、複数の項目を組み合わせて新しい指標を作成したり、カテゴリカルデータを数値データに変換したりするなどの処理を行います。
これらのデータクレンジングと変換の作業を丁寧に行うことで、勤怠データ分析の精度を高め、より有益な情報を引き出すことができます。
勤怠データ分析の実践
このセクションでは、整備された勤怠データを用いた具体的な分析手法について解説し、分析ツールやBIツールの活用事例を紹介します。
BIツールを活用した可視化
BIツールを活用した可視化は、勤怠データを効果的に分析し、組織全体の状況を把握するために不可欠です。Power BIなどのBIツールを用いて、ダッシュボードを作成する方法について解説します。
まず、必要なデータを収集し、BIツールに取り込みます。次に、残業時間、休暇取得率、出勤状況などのKPI（重要業績評価指標）を設定し、これらの指標を視覚的に表現するグラフやチャートを作成します。
例えば、月別の残業時間を棒グラフで表示したり、日単位の残業時間推移をライングラフで表示することで、時間外労働の状況を把握できます。また、部門別やチーム別のドリルダウン機能を利用することで、特定の部署やチームの状況を詳細に分析できます。
経営層や管理者にとって分かりやすいレポートを作成するためには、視覚的な要素を最大限に活用することが重要です。例えば、色分けや強調表示を用いて、特に注意すべき点を目立たせることができます。
さらに、インタラクティブな操作を可能にすることで、ユーザー自身がデータを探索し、必要な情報を迅速に見つけられるようにします。株式会社アイシンでは、Yellowfinを導入し、労務管理工数を年間約600時間削減しました。
Power BIと連携することで、超過勤務の傾向を把握しやすくなり、販促活動の効果を即座に確認できます。これらの事例を参考に、自社のニーズに合わせたダッシュボードとレポートを作成し、データに基づいた意思決定を支援しましょう。
統計分析による傾向把握
統計分析は、勤怠データから隠れた傾向を明らかにし、組織の課題を特定するために非常に有効です。統計分析を用いて、残業時間の傾向や休暇取得状況の偏りを把握する方法について説明します。
まず、過去の勤怠データを収集し、統計ソフトやBIツールを用いて分析します。例えば、平均残業時間、残業時間の標準偏差、休暇取得率などの基本的な統計量を算出します。
次に、これらの統計量を月別、部門別、チーム別などで比較し、異常な傾向がないかを確認します。例えば、特定の部門で残業時間が異常に多い場合や、特定の従業員の休暇取得率が低い場合は、その原因を調査する必要があります。
異常値検知は、リスクの高い従業員を特定するために重要な手法です。例えば、長期間にわたって残業時間が上限を超えている従業員や、有給休暇をほとんど取得していない従業員は、健康リスクや離職リスクが高い可能性があります。
これらの従業員に対しては、早期に面談を実施し、適切なサポートを提供する必要があります。乖離時間（打刻時間と勤務実態の差分）を分析することで、労働者の作業実態と打刻情報の間にある差異を確実に把握することができます。
統計分析の結果を基に、労働環境の改善や業務プロセスの見直しを行い、従業員の健康と生産性を向上させることが重要です。
人事データとの連携分析
人事データと勤怠データを連携させることで、従業員の属性と勤怠状況の関係性を明らかにし、より深い分析を行うことが可能です。人事データには、従業員の年齢、性別、役職、スキル、給与などの情報が含まれています。
これらのデータを勤怠データと組み合わせることで、例えば、年齢層別の残業時間や、役職別の休暇取得率などを分析することができます。スキルや役職ごとの勤怠状況の違いを分析するアプローチについて解説します。
例えば、特定のスキルを持つ従業員が長時間労働を強いられている場合、そのスキルを持つ人材の不足が原因である可能性があります。また、特定の役職の従業員の休暇取得率が低い場合、その役職に対する業務負荷が高い可能性があります。
これらの分析結果を基に、人員配置の見直しや業務分担の調整を行うことで、従業員の負担を軽減し、生産性を向上させることができます。労働環境と離職リスクの関連性を分析し、給与と労働時間の関連性を分析することで、給与の影響が労働時間に与える影響を確認します。
多変量分析を用いて、複数の変数（例：労働環境、給与、年齢、経験）を同時に分析し、離職リスクを予測します。これらの分析を通じて、従業員のエンゲージメントを高め、組織全体のパフォーマンスを向上させることが期待できます。
分析結果の活用と改善策
勤怠データ分析の結果を最大限に活かし、具体的な改善策を実行するための方法を解説します。労働環境の向上と従業員の健康管理を強化するための取り組みをご紹介します。
KPI設定と効果測定
勤怠データ分析に基づく改善策の効果を客観的に評価するためには、KPI（重要業績評価指標）の設定が不可欠です。KPIは、改善策の目標達成度を定量的に測るための指標であり、例えば、平日出席率や遅刻率などが考えられます。これらのKPIを設定する際には、以下の手順を参考にしてください。
- 目的の明確化: 勤怠データ分析を通じて何を達成したいのか、具体的な目的を設定します（例：従業員の健康状態の改善、離職率の低減）。
- KPIの選定: 設定した目的に対して、達成度を測るために適切なKPIを選定します（例：残業時間、有給取得率、エンゲージメントスコア）。
- 目標値の設定: 選定したKPIに対して、具体的な目標値を設定します（例：残業時間を月平均20時間以下にする、有給取得率を70%以上にする）。
- モニタリング体制の構築: 設定したKPIを定期的にモニタリングし、目標値との乖離を把握するための体制を構築します。BIツールやダッシュボードを活用することで、KPIの推移を視覚的に把握しやすくなります。
- 効果測定: 一定期間後（四半期ごと、半期ごとなど）に、KPIの達成度を評価し、改善策の効果を測定します。目標値を達成できた場合は、その要因を分析し、成功事例として共有します。目標値を達成できなかった場合は、原因を特定し、改善策の見直しを行います。
KPIの設定と効果測定を繰り返すことで、勤怠データ分析の精度を高め、より効果的な改善策を実行することが可能になります。
従業員へのフィードバックとコミュニケーション
勤怠データ分析の結果を従業員に適切にフィードバックし、理解と協力を得ることは、改善策を成功させる上で非常に重要です。フィードバックは、定量的なデータ（数値やグラフ）と定性的な情報（現場の声や意見）を組み合わせることが効果的です。例えば、残業時間のデータを示す際には、具体的な数値だけでなく、その背景にある業務の課題や個々の状況についても説明を加えることが望ましいです。
従業員からの意見を収集し、改善策に反映させるためには、以下のような方法が考えられます。
- カスタムアンケートの実施: 従業員の働き方や健康状態に関するアンケートを実施し、意見や要望を収集します。ClickUp BrainのようなAIツールを活用することで、アンケート結果の要約や分析を効率的に行うことができます。
- 定期的な面談の実施: 上司と部下が定期的に面談を行い、勤怠データ分析の結果や改善策について意見交換を行います。面談では、従業員の状況や課題を丁寧にヒアリングし、共感的な姿勢で接することが重要です。
- フィードバックボックスの設置: 従業員が匿名で意見や提案を投稿できるフィードバックボックスを設置します。これにより、直接的なコミュニケーションが難しい場合でも、従業員の声を収集することができます。
- 改善策の進捗状況の共有: 実施している改善策の進捗状況や効果について、定期的に従業員に共有します。透明性の高い情報共有は、従業員の理解と協力を得る上で不可欠です。
これらのコミュニケーション戦略を通じて、従業員が主体的に改善活動に参加するよう促し、組織全体のエンゲージメント向上を目指しましょう。
事例紹介：勤怠データ分析による成功
ここでは、勤怠データ分析を導入し、目覚ましい成果を上げた企業の事例を具体的に紹介します。各社の取り組み内容や、それによって得られた具体的な効果について詳しく解説します。
労働時間削減と生産性向上
勤怠データ分析を駆使して労働時間の大幅な削減と、それに伴う生産性向上を実現した企業の事例を紹介します。デコボコベース株式会社では、勤怠システム導入により年間75万円の工数削減に成功し、残業時間の削減にもつながりました。
SCSK株式会社では、一斉年休制度の導入によって残業時間を約10時間減少させることに成功しています。株式会社ミルボンでは、勤怠データを活用して業務調整や適正人員数の見直しを行った結果、生産性向上に大きく貢献しました。
これらの企業は、勤怠データを詳細に分析することで、業務のボトルネックを特定し、効率的な改善策を実行しています。例えば、時間外労働が多い部署や従業員を特定し、業務プロセスの見直しや人員配置の最適化を行うことで、労働時間の削減と生産性の向上を両立させています。
具体的な分析手法としては、
- 時間外労働時間の可視化
- 業務プロセスの詳細な分析
- 従業員のスキルと業務のマッチング などが挙げられます。
これらの取り組みにより、従業員の負担軽減と企業の生産性向上を同時に実現しています。
従業員の健康改善とエンゲージメント向上
勤怠データ分析が従業員の健康改善とエンゲージメント向上に貢献した事例を紹介します。株式会社早稲田大学アカデミックソリューションでは、従業員の時間外労働を把握することで過労の発症を予防しています。
カルビー株式会社では、業務の見直しや効率化を進めることで、従業員のワークライフバランスを重視し、健康改善に繋げています。SCSK株式会社では、残業削減を達成することで従業員の満足度が向上し、有給取得の促進にも積極的に取り組み、従業員のエンゲージメントを高めています。
株式会社ミルボンでは、従業員自身が勤怠状況を容易に確認できる仕組みを導入したことで、自己管理意識が向上し、エンゲージメント向上に寄与しています。これらの事例から、勤怠データ分析は単に労働時間を管理するだけでなく、従業員の健康状態を把握し、働きやすい環境を整備するための重要なツールであることがわかります。
例えば、残業時間が一定時間を超える従業員に対しては、産業医との面談を推奨したり、休暇取得を促すなどの対策を講じることで、健康リスクを低減させることができます。また、従業員のエンゲージメントを定期的に測定し、その結果を勤怠データと組み合わせて分析することで、従業員の満足度向上に向けた具体的な施策を立案することが可能です。
今後の展望と注意点
勤怠データ分析は、技術革新や法規制の変化に対応しながら、その可能性を広げています。ここでは、今後の展望と導入・運用における注意点について解説します。
プライバシー保護とデータセキュリティ
勤怠データ分析においては、プライバシー保護とデータセキュリティが不可欠です。従業員の個人情報を適切に保護し、不正アクセスや情報漏洩のリスクを最小限に抑えるための対策を講じる必要があります。
個人情報保護法などの法規制を遵守し、倫理的なデータ利用を心がけることが重要です。具体的には、データの匿名化や仮名化、アクセス制御、データ暗号化などの技術を活用します。
匿名化技術を使用することで、従業員のプライバシーを保護することができます。例えば、従業員IDや勤怠データのIDを匿名化することで、特定の従業員を識別することが難しくなります。
アクセス制御は、特定のユーザーが特定のデータにアクセスできるようにするシステムです。このシステムを適切に運用することで、不正アクセスのリスクを軽減できます。
データ暗号化技術は、データを秘密に保護するために使用される手法です。勤怠データが暗号化された場合、内容が推測されないよう保証されます。
また、従業員に対して、どのような情報が取得され、どのように利用されるか、どのような保護対策が講じられているかを事前に通知することが重要です。詳細な通知書を作成し、従業員が理解できる形式で提示することで、透明性を確保し、信頼関係を構築します。
これらの対策を整備することで、安心して勤怠データ分析を活用できる環境を構築できます。
AI技術の活用と自動化
AI技術の活用は、勤怠データ分析を高度化し、効率と精度を向上させる上で重要な要素です。AIを活用することで、これまで手作業で行っていたデータ集計や分析作業を自動化し、より迅速かつ正確な意思決定を支援できます。
例えば、AIは過去のデータからパターンを学習し、将来の離職リスクを予測したり、最適なシフトを自動で作成したりすることが可能です。また、打刻データの自動チェック機能を活用することで、打刻忘れや不正打刻を検知し、データの信頼性を高めることができます。
AI導入後の効果的な活用を実現するためには、従業員への教育が重要です。AIの活用方法やデータの正確な入力方法に関する情報を提供し、適切な訓練を実施してください。
さらに、AI導入の際に利用されるデータやアルゴリズムの倫理的考慮が必要です。特に、個人情報の保護や偏差値の問題を考慮し、適切な対策を講じる必要があります。
これらの注意点を踏まえ、AI技術を適切に活用することで、勤怠データ分析の効果を最大限に引き出すことができます。
おわりに
勤怠データ分析は、従業員の健康管理や離職リスクの低減に不可欠です。しかし、データ収集や分析基盤の構築には課題も多く存在します。
Hakkyでは、データ活用支援を通じて、お客様が抱える課題を解決し、データドリブンな人事戦略の実現をサポートします。まずはお気軽に資料請求いただき、Hakkyのデータ活用支援が貴社にもたらす価値をご確認ください。
