easの導入事例
プロダクト詳細導入企業｜株式会社ダイブ
【勤怠表】約2,000時間の残業時間をカット!手厚いサポートで多種多様なフォーマットのデータ化を実現
掲載日: 2024/5/20
課題・目的
派遣先ごとに異なる勤怠表フォーマットを営業担当が1枚ずつ手入力していた。
月初に作業が集中して営業担当の残業や休日出勤が発生していた。
手作業による入力負荷とミスが許されない金額計算のプレッシャーがあった。
導入後の効果
営業担当の月初の残業時間が1人あたり約3時間削減され、年間で全社約2,000時間の残業時間をカットした。
データ化のスピードが向上し、翌日または当日中にデータが仕上がるようになった。
土日や夜間帯にもデータ化が進み、営業担当がコア業務に専念できる環境が整備された。
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導入前の課題
派遣先ごとに異なる勤怠表フォーマットを営業担当が1枚ずつ手入力していた。
月初に作業が集中して営業担当の残業や休日出勤が発生していた。
手作業による入力負荷とミスが許されない金額計算のプレッシャーがあった。
導入の目的
現場の業務効率化を図るために勤怠関連業務の負荷を軽減する。
営業担当がコア業務である営業活動に専念できる環境を作る。
勤怠表データ化のスピードアップとコスト削減を実現する。
導入後の効果
営業担当の月初の残業時間が1人あたり約3時間削減され、年間で全社約2,000時間の残業時間をカットした。
データ化のスピードが向上し、翌日または当日中にデータが仕上がるようになった。
土日や夜間帯にもデータ化が進み、営業担当がコア業務に専念できる環境が整備された。
導入の決め手
AI-OCRとオペレーターによる補完で多様なフォーマットや手書きに対応できる点。
短納期かつ低価格で高精度のデータ化が可能である点。
導入後のサポート体制や定例会による継続的な改善対応が期待できた点。
導入のプロセス
複数のAI-OCRベンダーを比較検討した上で『eas』を採用。導入後は運用開始と並行してオペレーター向け業務マニュアル作成や習熟度チェックを実施し、毎月の定例会で課題抽出と改善策を回して運用を継続・改善している。
活用方法
宿泊施設から送られてくる各種フォーマットの勤怠表を『eas』でデータ化し、必要に応じてBPOでExcelマクロ対応などの補完を受けながら給与・請求金額計算に利用している。
社内の反応
営業担当からは『コア業務に専念できるようになった』との好意的な反応が多く、アンケートで6割以上が月初の残業を約3時間削減できたと回答している。
今後の展望
AI-OCR活用比率を高め、より多くの件数をAIで処理する方向に拡大していきたい。宿泊施設側にもシンプルでわかりやすい勤怠表の導入を働きかけ、さらなる効率化を目指す。
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