勤怠データの収集・計算は、従業員の労働状況を管理するためのベースとなる作業のひとつです。出勤や休暇の管理だけではなく、給与計算の基礎となる労働時間管理の計算に必要なデータとなります。従業員が増えれば増えるほど、収集・計算業務に時間がかかります。

また、就業規則通りに出勤できているかの照合やチェックが不可欠で、時間外労働や深夜労働、そして休日出勤なども考慮する必要があります。この情報収集と計算を間違えてしまうと、従業員への給料振り込みミスにつながり、労務管理の観点からも好ましくありません。

一般的な企業の勤怠管理業務は、正確性に十分注意しながら、次のような流れで行われています。
1か月ごとに給与計算があるため、毎月中旬から月末にかけて、集中的に作業が発生します。

• 各社員から勤怠データを収集する
• Excelファイルや勤怠管理システムで集計する
• 時間外勤務や休日出勤、出張を含めた労働時間を計算する
• 給与計算、勤怠情報を更新する
• 上司の承認をもらう
• 給与振込担当者へ支払い情報を回す

企業によっては勤怠管理担当者が、1～4で確定した情報を使ってそのまま給与振込を担当するケースもあります。

Excelや勤怠管理システムを使うことで最終的な計算作業は自動で行うことができるものの、実際の勤怠状況、残業や休日出勤の情報は従業員一人一人に応じて細かく収集・集計する必要があり、そのほとんどが手作業で行われているのが実情です。

RPAを導入することにより、総務部門における事務処理の手間を省くことができます。
月次ごとの集計や労働条件ごとの細かな勤務時間計算など、これまでは担当者が時間をかけて集計、チェックしてきたような定型作業は、最初に作業手順を覚えさせることで完全に自動化することが可能です。

RPAを導入した場合、一般的な勤怠データ管理の自動処理の手順は次のようになります。

• Excelファイルに勤怠データをまとめる（システムからのデータ入手の自動化も可能）
• 従業員ごとの出勤管理や労働時間の集計
• 労働時間を定時・残業・休日出勤などで分類する
• 給与データシステムへの取り込み用ファイルを作成する
• 給与データシステムへログインして情報を登録する
• 問題があった場合、記録する

提出された勤怠表の集計から給与計算に必要な処理まで、すべてロボットで自動処理できます。
これまで勤怠管理を行っていた担当者としては、最終的に出来上がったデータのチェックをするだけで済むため、勤怠データ管理担当者1人分の作業コストが圧縮できることになります。

また、勤怠管理の方法やシステムが変わるなど環境が変化した場合でも安心です。RPAによる自動化は、定型作業をロボットに学習させて自動処理する仕組みのため、これまでの手順が変わった場合でも再び新しい手順を学習させることで、簡単に環境変化に対応します。