JP5344811B2 - リスク分析装置、リスク分析システム及びリスク分析プログラム - Google Patents

Description

本発明は、労務管理及び経営管理上のリスクを分析するリスク分析装置、リスク分析システム及びリスク分析プログラムに関し、特に、従業員の勤怠データに基づいて上記リスク分析をおこなうものに関する。

近年、社員の定着率の低下、過労死裁判の多発、公益通報者保護法施行に伴う内部告発などの諸問題を事前に食い止めるために、適正な労務管理に基づくリスク分析の必要性が高まっている。また、適正な労務管理を行うことは、人件費の適正化、労働生産性の向上、ひいては労働分配率の低減などにも結び付くため、経営管理上のリスク分析にも資する。

従来、このようなリスク分析を行う技術として、各従業員の勤務シフトデータ管理手段と、前記各従業員の出退勤時間をそれぞれ集計して管理する勤務実績データ管理手段と、所定の労働基準を満たしていない従業員が存在する場合に警告を発する警告手段とを有する勤怠管理システムが提案されていた （例えば、特許文献１参照）。

また、別の従来技術として、従業員の健康管理という視点からリスク分析を行う技術として、従業員の健康診断結果を保存する健康記録データベースと、各従業員の所属あるいは上司を特定するための組織情報を取得する組織情報取得手段と、就業時間記録等、従業員の勤務状況を取得するための勤務状況取得手段と、各従業員、従業員の上司、従業員健康管理者とそれぞれ接続する通信手段とを有する健康管理システムが提案されていた（例えば、特許文献２参照）。
特開２００３−１５０７５６（請求項１の記載） 特開２００３−２５６５７８（請求項１の記載）

ところで、前記労務管理上の諸問題、すなわち、リスクは、労働裁判例など具体的に問題となった事例を参照すると、所定期間の総労働日数、総労働時間が重要なのはもとより、従業員の労働負荷がどのくらい連続していたか、が重要な争点となることが多い。

たとえば、1か月間に法定深夜時間の労働が、数日あったとしても、それが連続的に発生したものなのか、間欠的に発生したものなのか、により、裁判の帰趨も異なってくる。

したがって、上記リスク分析は、所定期間内の総労働日数、総労働時間など、量的なデータのほかに、当該従業員に労働負荷がどのように連続的に発生しているのか、というファクターを加味して、多角的に分析する必要がある。

しかしながら、上記従来技術では、上記総労働日数、総労働時間などの量的なデータのみをベースとしており、リスク分析の精度が粗いという問題があった。

多角的なリスク分析は、社会保険労務士、弁護士などの専門家に相談すれば、可能であるが、定期的かつ継続的にこのような分析を依頼することは、コストがかかるのはもとより、これら専門家によるノウハウ、能力、不断の情報収集力にも依存することから、必ずしも、客観的、安定的な分析が得られるとは限らなかった。特に、上記専門家から、勤怠データのほか、各種関連資料の提出を求められると、分析に手間と時間がかかり、分析依頼をする側はもとより、上記専門家にとっても、より専門性の高い分析に至る前段階の作業負荷が大きくなるという問題もあった。

そこで、本発明は、前記問題点に鑑み、高精度で、客観性、安定性の高い労務管理及び経営管理上のリスク分析を簡易に行うリスク分析装置、リスク分析システム及びリスク分析プログラムを提供することを課題とする。

上記課題を解決するため、本発明にかかるリスク分析装置は、従業員の勤怠データから、労務管理及び経営管理上のリスクを分析するリスク分析装置であって、少なくとも、各従業員を特定する番号または氏名と所定期間における各従業員の出勤年月日及び出退勤時刻とからなる勤怠データの入力手段と、前記勤怠データの勤務時間または出勤日数に対して日次単位に所定の条件を複数設定する第１抽出条件と、各第１抽出条件に対して、所定の出勤日の連続回数または連続日数を設定する第２抽出条件と、前記第１抽出条件と第２抽出条件の各々に閾値を設定し、この閾値以上の値を有するものに対して、各抽出条件に設定された所定の点数とを対応させて記憶させた抽出条件格納手段とを備え、前記入力手段により、入力された勤怠データと前記抽出条件格納手段から読み出された第１抽出条件とから、日次単位のデータを生成する日次単位データ生成手段と、この日次単位データに基づき、前記抽出条件格納手段から読み出された第２抽出条件に合致するデータを生成する連続性分析データ生成手段と、前記日次単位データと連続性分析データの日数または時間を集計する集計処理手段と、集計されたデータのうち、前記第１及び第２抽出条件で設定された各閾値以上のデータに対して、前記所定の点数を付与し、第１抽出条件に属するデータに付与された点数の合計と第２抽出条件に属するデータに付与された点数の合計とを各々算出する点数化処理手段と、前記従業員ごとに、この算出された２つの合計点数を相関させて、過重労働の量と過重労働の連続性とを表示する表示データ生成手段とを有することを特徴とする。

この構成によれば、通常の勤怠データを入力するだけで、総労働日数、総労働時間など、量的なデータと、当該従業員に労働負荷がどのように連続的に発生しているのか、というデータとから、個々の従業員に対する労務管理及び経営管理上のリスク分析を可視化した表示データを提供することができる。

前記第１または第２抽出条件は、リスク分析をする上で、労働基準法、通達、審査請求による決定、判例、労働審判、対応事例等に鑑みると、各々重要度が異なる。そこで、前記所定の点数は、少なくとも、労働基準法、通達、審査請求による決定、判例、労働審判、対応事例に基づいて、前記各第１及び第２抽出条件に重み付けをして設定すればよい。

前記リスク分析は、所定期間満了時の現状を分析するものでなければならいない。そこで、前記第２類型の抽出条件には、前記所定期間の末日時点で２日または２回以上連続した所定の条件を含むようにしてもよい。

前記表示データ生成手段は、第１抽出条件に属するデータに付与された点数の合計数を縦軸にとり、第２抽出条件に属するデータに付与された点数の合計数を横軸にとった座標平面を４等分して第１象限から第４象限に分割し、この象限ごとにリスクの度合いをグループ化した領域とし、前記点数化処理手段によって算出された各従業員の点数を前記座標平面上にプロットした表示データを生成するものであってもよい。このような表示データを生成することにより、労働負荷がかかっている従業員の特定を可視化することができる。

前記抽出条件に、労働基準法、通達、審査請求による決定、判例、労働審判、対応事例に基づいて、勤務時間または出勤日数から、労務管理または経営管理上、警告する必要がある条件と閾値とを設定した第３抽出条件を複数追加し、各第３抽出条件の単一または複数の組み合わせに、少なくとも、問題点の指摘及びと対策コメントから構成される警告データを対応させたコメント格納手段を有し、前記表示データ生成手段により、前記対応した警告データを読み出して、警告表示データを生成するようにしてもよい。

前記警告データは、従業員の健康管理に関するもの、従業員の就業上のモラル低下に対するモチベーション向上に関するものを含むものであってもよい。

勤怠管理する従業員が複数のグループに分かれている場合（たとえば、多店舗経営の場合など）は、前記入力手段によって、前記各グループに属する従業員の勤怠データとともに、各従業員の年齢データ、パート、アルバイトを含む役職データ及びこのグループを特定するデータを入力し、前記表示データ生成手段は、前記各従業員に関するリスク分析とともに、前記グループ単位に総労働時間データ、平均労働時間データを算出して生成し、役職及び年齢別の労働分布データを生成するようにすればよい。

前記表示データ生成手段は、前記グループに属する従業員の所定期間内における残業時間の推移を表示するデータと、勤務時間から、新たに社会保険適用となる者のリストを表示するデータとを生成するものであってもよい。

本発明にかかるリスク分析システムは、前記リスク分析装置は、インターネット網等の通信ネットワーク網と接続可能なリスク分析サーバとして機能し、このリスク分析サーバは、クライアント端末から、前記通信ネットワーク網を介して、前記勤怠データ、年齢データ、役職データ、グループを特定するデータを受信し、前記表示データ生成手段により、生成された表示データを送信する送受信手段と、前記受信した勤怠データ、年齢データ、役職データ、グループを特定するデータをリスク分析サーバで分析可能なフォーマットに変換するフォーマット変換手段とを備えたことを特徴とする。

この構成によれば、リスク分析を所望するユーザが、ユーザの使用しているフォームの勤怠データを送信するだけで、リスク分析結果を示す前記表示データを受信することができる。

また、本発明にかかるリスク分析プログラムは、コンピュータを前記リスク分析装置またはリスク分析サーバとして機能させることを特徴とする。

以上の説明から明らかなように、本発明にかかるリスク分析装置、リスク分析システム、リスク分析プログラムは、最小限の勤怠データから、高精度で、客観性、安定性の高い労務管理及び経営管理上のリスク分析を簡易に行うことができるという効果を奏する。

すなわち、法的背景、具体的事例を踏まえた抽出条件を総労働日数、総労働時間など、量的なデータと、当該従業員に労働負荷がどのように連続的に発生しているのか、という連続的なデータとから、多角的に分析した結果を可視化して表示することができるので、たとえば、メリハリのない働き方をしている従業員や退職、事故、過労、モラルダウンを招く可能性のある働き方をしている従業員を的確に特定することができるという効果を奏する。

また、多店舗経営における労務管理上の視点から、適正人件費など、経営分析に結びつく指標を示すデータを提供することができるという効果も奏する。

さらに、社会保険労務士や弁護士にとっても、前記表示データを前提に分析を行えば、より専門性の高い分析を効率よく行うことができるという効果を奏する。

図１は、本発明にかかるリスク分析装置またはリスク分析サーバ１（以下、「リスク分析サーバ１」と総称する。）のハードウェア構成図である。

リスク分析サーバ１は、プログラムの実行、データの受け取り、演算、加工、出力の制御を行うCPU1１と、CPU１１が処理するデータ、処理に利用するプログラム等の一時的な記憶を行うメモリ１２と、アプリケーションプログラムなどで共通して利用される基本的な機能を提供するOS１３１と、本発明にかかるリスク分析プログラム１３２及び本発明で利用されるデータベース１３３を記憶したハードディスク１３と、後述する勤怠データの入力等を行う入力部１５と、リスク分析プログラム１３２で処理されたデータを表示する表示部１６とを有する。

リスク分析サーバ１は、スタンドアローンで使用する場合（即ち、リスク分析装置として使用する場合）は、上記構成で処理可能であるが、リスク分析サーバ１が、後述するリスク分析システムとして利用される場合は、送受信部１４を備える。

図２は、本発明にかかるリスク分析システムの機能ブロック図を示したものである。なお、説明の明確化のために、図１のハードウェア構成図の一部は省略し、同一の構成については、同一の番号を付し、その詳細な説明は省略する。

本発明にかかるリスク分析システムは、クライアント−サーバ型のシステムで、クライアント端末C１、C2…Cnと上記インターネット網Iを介してリスク分析サーバ１が直接接続される形態のほか、他業者のASPサーバを介してクライアント端末C１、C2…Cnと上記インターネット網Iを介してリスク分析サーバ１とが接続される形態であってもよい。

クライアント端末C１、C2…Cnから、インターネット網Iを介してリスク分析サーバ１に送信された勤怠データは、送受信部１４で受信し、フォーマット変換部１３２１で、リスク分析サーバ１上で処理可能なフォーマットに変換する。
フォーマット変換部１３２１により、クライアント端末C１、C2…Cnから送信される勤怠データは、電子データであればよく、特定のフォーマットである必要はない。したがって、クライアント側では、本システムを利用するにあたり、自社の勤怠データをインターネット網Iを介して送信可能な環境を備えていればよく、特に、新たなシステムを構築する必要はない。

フォーマット変換された勤怠データは、データベース１３３の抽出条件テーブルデータベース１３３１から、必要なデータを抽出し、データ生成部１３２２で、所定期間内のリスク分析に必要となるデータを生成し、この生成されたデータを計算部１３２３で集計、点数化し、表示データ生成部１３２４でリスク分析結果を表示する表示データが生成される。

生成された表示データは、送受信部１４からインターネット網Iを介してクライアント端末C１、C2…Cnに送信される。

上記データ生成部１３２２は、日次単位データ生成部１３２２ａと、連続性分析データ生成部１３２２ｂと現況分析データ生成部１３２２ｃとから構成されている。

日次単位データ生成部１３２２ａは、抽出条件テーブルデータベース１３３１のうち、後述するように、上記フォーマット変換された勤怠データから、労働日数、労働時間など、量的なデータを抽出する条件を選択し、この条件に従ってデータを生成する。

連続性分析データ生成部１３２２ｂは、抽出条件テーブルデータベース１３３１のうち、後述するように、上記生成された日次単位データに基づき、所定の出勤日の連続回数または連続日数を有するデータを抽出する条件を選択し、この条件に従ってデータを生成する。

現状分析データ生成部１３２２ｃは、抽出条件テーブルデータベース１３３１のうち、上記生成された連続性分析データから、前記所定期間の末日時点で２日または２回以上連続したデータを抽出する条件を選択し、この条件に従ってデータを生成する。

計算部１３２３は、データ生成部１３２２で生成されたデータから、各労働日数及び労働時間を集計する集計処理部１３２３ａと、集計した結果、抽出条件テーブルデータベース１３３１で各抽出条件に設定された所定の閾値以上のデータに対して設定されている点数を付与し、日次単位データに付与された点数の合計と連続性分析データ及び現況分析データに付与された点数の合計とをそれぞれ算出する点数化処理部１３２３ｂとから構成されている。

上記点数化されたデータは、表示データ生成部１３２４のリスクマップ生成部１３２４ａで従業員に対するリスク分析結果を可視化した表示データが生成され、この表示データを送受信部１４でインターネット網Ｉを介してクライアント端末C１、C2…Cnに送信する。

なお、データ生成部１３２２では、上記日次単位データの抽出条件（第１抽出条件）と、上記現状分析データの抽出条件を含む上記連続性分析データの抽出条件（第２抽出条件）のほか、勤怠データから、リスク発生を予見する警告（リスクアラーム）を表示させるためのデータの抽出条件（第３抽出条件）の生成も行う（図示せず）。

この第３抽出条件は、第１及び第２抽出条件同様、抽出条件データベース１３３１の構成要素であり、所定の閾値と閾値を超えた場合の点数が設定されている。この第３抽出条件について、集計処理部１３２３ａで上記所定期間の労働日数等を集計し、点数化処理部１３２３ｂで上記閾値以上の数値を有するデータについて点数を付与し、合計点数が算出される。データベース１３３は、算出された合計点数及び閾値以上の数値を有する第３抽出条件の内容に、それぞれリスクアラームのコメントが対応したコメントテーブルデータベース１３３２を備え、上記合計点数と閾値以上の数値を有する第３抽出条件とから、対応するコメントをコメントテーブルデータベース１３３２から読み出して、表示データ生成部１３２４のリスクアラーム生成部１３２４ｂでリスクアラームデータを生成し、送受信部１４からインターネット網Ｉを介してクライアント端末C１、C2…Cnに送信する。

図２は、従業員個々人のデータ解析を行う場合の機能ブロック図を示したものであるが、多店舗経営の場合など、勤怠管理する従業員が複数のグループに分かれている場合は、グループ（店舗）単位の解析が必要である。図３は、この多店舗型のリスク分析サーバの機能ブロック図を示したものである。説明の明確化のために、図２の機能ブロック図の一部は省略し、同一の構成については、同一の番号を付し、その詳細な説明は省略する。

クライアント側は、クライアント端末Ｃ１のみを示し、クライアント端末Ｃ１は、さらに店舗端末Ｓ１、Ｓ２…Ｓｎが通信自在に接続されている。各店舗端末Ｓ１、Ｓ２…Ｓｎから、店舗ごとの勤怠データを店舗が特定できるデータとともに、クライアント端末Ｃ１に送信する。店舗ごとの勤怠データをクライアント端末Ｃ１で収集し、インターネット網Ｉを介して、リスク分析サーバ１に送信する。なお、図２同様、ＡＳＰサーバを介して送信するようにしてもよい。また、店舗端末Ｓ１、Ｓ２…Ｓｎから各々直接リスク分析サーバ１に勤怠データを送信してもよい。

リスク分析サーバ１で、勤怠データを受信して、従業員個々人のリスク分析は、図２と同様なので説明を省略する。

図２で説明した従業員個々人のデータ解析において、計算部１３２３で算出された集計結果は、店舗単位で店舗データ収集部１３２５に渡される。収集された店舗データは、店舗表示データ生成部１３２６によって、店舗単位のリスク分析結果を表示する店舗表示データが生成され、送受信部１４から、インターネット網Ｉを介してクライアント端末Ｃ１に送信される。

図４は、本発明にかかるリスク分析システムの処理フロー（リスクマップ生成の処理フロー）を示した図である。以下、適宜、図２及び図５乃至図１１を参照しながら説明する。

リスク分析サーバ１は、クライアント端末Ｃ１、Ｃ２…Ｃｎから、各クライアントのフォーマットで作成された勤怠データを受信する（Ｓ１）。各クライアントのフォーマットは、電子データであれば、どのような形式でもよく、たとえば、勤怠データリストを電子メールなどに添付して送信してもよい。

なお、分析サーバ１で処理するために、上記勤怠データで最低限必要な事項は、図６の原勤怠データＬで示す通り、従業員を特定する「社員番号または氏名」、出退勤があった「打刻年月日」、各打刻年月日における出勤打刻時間と退勤打刻時間を示す「打刻時間」である。本実施の形態では、従業員を特定する事項として、社員番号と氏名の両方を示しているが、上記の通り、いずれか一方でもよい。

勤怠データを受信したリスク分析サーバ１は、フォーマット変換部１３２１により、図１で説明したリスク分析プログラム１３２で処理可能なフォーマットに自動変換する（Ｓ２）。

フォーマット変換後の勤怠データは、たとえば、図６の処理用勤怠データ１３２１で示すような形式である。すなわち、社員番号Ｎ、氏名Ｕ、日付Ｄ、出勤打刻Ｉ、退勤打刻Ｏから構成され、特定の従業員の所定期間の出退勤の一覧リストが生成されている。

本実施の形態では、社員番号「９９９９９１」、氏名「テスト１号」であり、上記所定期間は、２００７年７月２８日から２００７年８月２６日である。たとえば、２００７年７月２８日は、出勤打刻が１０時２８分で、退勤打刻が２２時３５分である。

処理用勤怠データ１３２１から、リスク分析サーバ１のデータ生成部１３２２で、リスク分析処理を行うために、抽出条件テーブルデータベース１３３１から、諸条件を選択して読み出す（Ｓ３）。

抽出条件テーブル１３３１は、図５で例示する通り、条件Ｎｏ．１３３１ａ、抽出条件１３３１ｂ、点数１３３１ｃ、量１３３１ｄ、連続性１３３１ｅ、警告１３３１ｆから構成されている。抽出条件の設定は、労働基準法、通達、審査請求による決定、判例、労働審判、対応事例などから、従業員の退職、事故、過労、モラルダウンなどを惹き起す原因、判断基準となる労働時間、労働日数を設定したものである。この抽出条件は、法改正、新たな判例などを反映させて、順次、追加、修正可能である。また、クライアント側のリスク分析する重点ポイントなどに応じて、適宜、抽出条件を取捨選択することができる。

本実施の形態では、条件Ｎｏ．１３３１ａは、６，７，８，１７，１９，３０，３７，３９，５５，５９，６８が選択されている。

抽出条件１３３１ｂは、たとえば、条件Ｎｏ．６「２２時〜２９時の間の勤務が５回以上」、条件Ｎｏ．７「労働日数が２２日以上」、条件Ｎｏ．３７「連続した労働日数の最大日数が６日以上」というように、条件とこの条件の閾値から構成されている。

点数１３３１ｃは、後述するように、抽出条件１３３１ｂの閾値を超えたデータについて、付与される点数を設定したものであり、労働基準法、通達、審査請求による決定、判例、労働審判、対応事例に基づいて、各抽出条件に重み付けをして設定したものである。

量１３３１ｄは、後述するように、日次単位のデータの集計に使用される抽出条件であり、この欄の「Ｙｅｓ」と表示されている抽出条件（本実施の形態では、条件Ｎｏ．７、８、１７、３０、６８）が該当する（以下、この条件を「第１抽出条件」という。）。

連続性１３３１ｅは、後述するように、所定の条件に該当する連続したデータの集計に使用される抽出条件であり、この欄の「Ｙｅｓ」と表示されている抽出条件（本実施の形態では、条件Ｎｏ．３７、３９、５５、５９、６８）が該当する（以下、この条件を「第２抽出条件」という。）。

警告１３３１ｆは、所定の条件に該当した場合に、後述するリスクアラームデータを生成するために使用される抽出条件であり、この欄の「Ｙｅｓ」と表示されている抽出条件（本実施の形態では、条件Ｎｏ．６、１９、５５）が該当する（以下、この条件を「第３抽出条件」という。）。

図４に戻って、選択された抽出条件のうち、まず、日次単位データ生成部１３２２ａで日次単位データを生成する。

日次単位データについては、上記の通り、本実施の形態では、条件Ｎｏ．７、８、１７、３０、６８が選択されており、処理用勤怠データ１３２１の各データから、これらの条件に従って、労働日数、労働時間などが計算される。

図７は、生成された日次単位データ例である。処理用勤怠データ１３２１の社員番号Ｎ、氏名Ｕ、出勤打刻Ｉ、退勤打刻Ｏ （日付Ｄは、出勤打刻Ｉ、退勤打刻Ｏに記載されている）に加えて、選択された条件テーブルＲが設けられている。日次単位データ生成に使用される条件は、この条件テーブルＲのうち、太線で囲まれたＲ１の範囲、すなわち、条件７、条件８、条件１７、条件１９、条件３０である。

以下、２００７年７月２８日の条件７「労働日数が２２日以上」及び条件８「労働時間の合計が２０５時間以上」について、データ生成例を説明する。

２００７年７月２８日は出勤しているため、条件７は、「労働日数１日」とカウントされ、「１」と記録される。また、条件８は、出勤打刻時間が１０時２３分、退勤打刻時間が２２時３５分であり、昼休み１時間を控除するので、この日の労働時間は「１１．２時間」とカウントされるため、「１１．２」と記録される。以下、同様の処理方法で記録され、他の条件についても、各条件に合わせて同様の処理がなされる。

図４で、日次単位データが生成されると、集計処理部１３２３ａで、リスク分析を行う期間、すなわち、上記所定の期間内の該当抽出条件の集計値が算出される（Ｓ５）。集計データは、図１０で示す通り、社員番号Ｎ、ユーザ名Ｕ、集計開始日Ｄｓ、集計終了日Ｄｅ、条件Ｎｏ．Ｒと集計値Ｔが対応しており、各条件Ｎｏ．に対応した集計値が算出される。この集計開始日Ｄｓから集計終了日Ｄｅまでの期間がリスク分析期間（上記所定の期間）に該当する。たとえば、集計開始日Ｄｓが、２００７年７月２７日であり、集計終了日Ｄｅが、２００７年８月２６日である場合、条件７の労働日数の集計値は、２６日（土日などを除外している）となるため、集計値Ｔ欄には２６と記録され、条件８の総労働時間は、２９１．８１時間となるため、集計値Ｔ欄には２９１．８１と記録される。以下、他の日次単位データの集計処理も同様に実行され、集計値Ｔ欄にデータが記録される。

図４に戻り、各集計値が算出されると、各集計値が、Ｓ３で抽出された条件に示された閾値以上か、否かの判断がなされる（Ｓ６）。抽出条件の閾値とは、たとえば、条件７では、集計された労働日数が「２２日以上」ということであり、条件８では、集計された労働時間が「２０５時間以上」ということである。

集計値が閾値未満の場合は、その日次単位データは、リスク分析上、検討する項目から排除されて処理を終了する。一方、集計値が閾値以上の場合は、点数化処理部１３２３ｂで、抽出条件テーブルで予め対応付けられている点数（図５参照）が付与される（Ｓ７）。本実施の形態では、たとえば、条件７が閾値以上の場合、点数５が、図１０の点数Ｐ欄に記録される。また、条件８が閾値以上の場合、点数５が、図１０の点数Ｐ欄に記録される。

点数化処理部１３２３ｂは、各日次単位データの抽出条件について、閾値以上のものに付与された点数の合計を算出する（Ｓ８）。

Ｓ３で、第２抽出条件が選択された場合、Ｓ４で生成された日次単位データに基づき、連続性分析データが生成される（Ｓ９）。この連続性分析データは、連続性分析データ生成部１３２２ｂによって、上記所定期間内の連続したデータを抽出するほか、現況分析データ生成部１３２２ｃによって、所定期間の満了日、すなわち、直近の現況での連続性を示すデータも抽出する。

本実施の形態では、まず、図８で、連続性分析データＲ２（条件３７、条件６８）が選択されたことを示す。また、図９で、現況分析データＲ３（条件３９、条件５５、条件５９）が選択されたことを示す。たとえば、図８の条件３７では、「連続した労働日数」とあるので、上記所定期間の初日から順次日数をカウントし、８月２日でカウントは「６」となるが、次の出勤日が８月４日となるため、カウントを１から再開することとなる。図９の条件３９は、「連続した労働日数の直近の回数」とあるので、上記所定期間の満了日、すなわち、２００７年８月２６日において、連続した労働日数をカウントすると、８月１４日から８月２６日まで連続１３日間労働しているため、条件３９の満了日の８月２６日の欄に「１３」と記録される。

Ｓ９で連続性分析データが生成されると、集計処理部１３２３ａで、リスク分析を行う期間、すなわち、上記所定の期間内の該当抽出条件の集計値が算出される（Ｓ１０）。本実施の形態では、たとえば、条件３７では、「連続した労働日数の最大日数」であるから、８月１４日から８月２６日まで１３日が連続した最大日数なので、集計値Ｔ欄には、「１３」と記録される。また、条件３９では、「連続した労働日数の直近の回数」であるから、上記の通り、１３日であり、集計値Ｔ欄には、「１３」と記録される。他の条件についても、同様の処理によって集計値が算出される。

各集計値が算出されると、各集計値が、Ｓ３で抽出された条件に示された閾値以上か、否かの判断がなされる（Ｓ１１）。ここで閾値とは、たとえば、条件３７では、連続した労働日数の最大日数が「６日以上」ということであり、条件３９では、連続した労働日数の直近の回数が「７回以上」ということである。

集計値が閾値未満の場合は、その連続性データ及び現況分析データは、リスク分析上、検討する項目から排除されて処理を終了する。一方、集計値が閾値以上の場合は、点数化処理部１３２３ｂで、抽出条件テーブルで予め対応付けられている点数（図５参照）が付与される（Ｓ１２）。本実施の形態では、たとえば、条件３７が閾値以上の場合、点数５が、図１０の点数Ｐ欄に記録される。また、条件３９が閾値以上の場合、点数１が、図１０の点数Ｐ欄に記録される。

条件３７では、１３日間連続して労働している期間があるため、閾値以上と判断される。また、条件３９でも、直近で１３日間連続した労働日数の回数があるため、閾値以上と判断される。

点数化処理部１３２３ｂは、各連続性分析データおよび現況分析データの抽出条件について、閾値以上のものに付与された点数の合計を算出する（Ｓ１３）。

Ｓ８で合計された日次単位データの合計点数と、Ｓ１３で合計された連続性分析データ、現況分析データの合計点数とから、表示データ生成部１３２４ｂでリスクマップを生成する（Ｓ１４）。

図１１は、リスクマップＭを例示したものである。本実施の形態では、日次単位データの合計数を縦軸にとり、連続性分析データおよび現況分析データに付与された点数の合計数を横軸にとった座標平面を４等分して第１象限から第４象限に分割し、この象限ごとにリスクの度合いをグループ化した領域とし、前記合計された各従業員の点数を座標平面上にプロットしたものを示した。ただし、リスクマップは、合計された２つの合計点数を相関させて表示するものであれば、この形態に限定する趣旨ではない。

縦軸「過重労働の量」は、Ｍ０、Ｍ２領域からＭ１、Ｍ３領域に向けて次第に数値が大きくなる。横軸「過重労働の連続性」は、Ｍ１、Ｍ０領域からＭ３、Ｍ２領域に向けて次第に連続する数値が大きくなる。

たとえば、分析された従業員の点数がプロットされた領域は、下記のように判断するとよい。なお、本実施の形態では、従業員”テスト１号”がプロットされた領域が、Ｍ３領域であることを示している。
Ｍ０領域に属する場合：「過重労働ではあるが、今すぐ危険という兆候を示しているわけではない。Ｍ２領域に移り始めたらかなり危険な兆候。」
Ｍ１領域に属する場合：「１日の労働時間が極端に長時間であり、ボディーブローのようにきいてくる危険な過重労働状態。」
Ｍ２領域に属する場合：「メリハリの無い過重労働。極端に忙しい状態が連続して発生していたり、休みが取れていないことから、いきなり傷病・事故がおきやすい危険な過重労働状態。」
Ｍ３領域に属する場合：「労働時間が長く、しかも、その状態が慢性化している一番危険な過重労働状態。この間に事故や過労死などが発生すると会社の責任が免れない。」

図１２は、リスクアラームＡの表示例を示したものである。図５の抽出条件テーブルで、警告１３３１ｆが「Ｙｅｓ」になっている条件Ｎｏ．６、１９、５５について、上記第１抽出条件、第２抽出条件同様、設定された閾値に従って点数化すればよい。これらの条件は、上記リスクマップに直接反映されるデータではないが、従業員の労働日数、労働時間から、それぞれに対応したリスクアラームＡを表示させるための条件（以下「第３抽出条件」という）である。

リスクアラームＡは、たとえば、所属部署名ａ１、氏名ａ２、集計期間ａ３、役職ａ４、アラームの推移をスクロールバーａ５、問題の類型欄ａ６、現在進行中の問題ａ７、現在問題である働き方ａ８、労務管理上、上長が取るべき行動ａ９などの記載から構成される。

このリスクアラームは、図２で説明した通り、第３抽出条件について点数化した後、その点数、抽出条件に応じて、コメントテーブルデータベース１３３２から該当するコメントを読み出し、リスクアラーム生成部１３２４ｂで生成される。

図１３及び図１４は、多店舗経営の場合に、各店舗に属する従業員の勤怠データとともに、各従業員の年齢データ、パート、アルバイトを含む役職データ及びこの店舗を特定するデータを入力し、図３で説明した店舗データ収集部１３２５、店舗表示データ生成部１３２６により、生成される店舗単位のデータである。

図１３は、店舗内の労働分布表Ｋを示す図である。店舗内の労働分布表Ｋは、売上高、生産性、平均年齢、総労働時間、平均労働時間、労働日数、深夜勤務時間などの基本情報ｋ１と、日ごと（曜日ごと）の労働時間分布ｋ２と、集権期間中の労働時間分布ｋ３とから構成される。

労働分布表Ｋによれば、たとえば、新人への依存度、人材投入の時間帯と人数、社員とバイトなど役職ごとの労働時間を把握することが可能になり、ひいては、適正労務管理が可能となって人件費についてコストダウンの指標を示すことができる。

図１４は、店舗内のコンプライアンス監視表Ｗを示す図である。店舗内のコンプライアンス監視表Ｗは、店舗名ｗ１と、集計期間ｗ２と、目安となる残業時間と各従業員の実績残業時間との対比グラフｗ３と、労働時間から社会保険適用者になるか否かの監視表ｗ４とから構成される。

店舗内のコンプライアンス監視表Ｗによれば、労務上、各種法定の要件に該当するかどうか、を随時監視することができる。

図１３店舗内の労働分布表Ｋ、図１４店舗内のコンプライアンス監視表Ｗによれば、人件費に関するコスト管理が可能になり、労務管理的視点から、経営管理に資するデータを提供することができる。

リスク分析サーバのハードウェア構成図 リスク分析システムの機能ブロック図 多店舗型リスク分析システムの機能ブロック図 リスク分析システムの処理フロー図 抽出条件テーブルを示す図 分析処理用勤怠データを示す図 日次単位データを示す図 連続性データを示す図 現況分析データを示す図 集計データを示す図 リスクマップを示す図 リスクアラームの表示例を示した図 店舗内の労働分布を示す図 店舗内のコンプライアンス監視表を示す図

符号の説明

１ リスク分析サーバ
１３ ハードディスク
１３ 送受信部
１３２ リスク分析プログラム
１３３ データベース
１３２１ フォーマット変換部
１３２２ データ生成部
１３２３ 計算部
１３２４ 表示データ生成部

Claims (10)

1. 従業員の勤怠データから、労務管理及び経営管理上のリスクを分析するリスク分析装置であって、
   少なくとも、各従業員を特定する番号または氏名と所定期間における各従業員の出勤年月日及び出退勤時刻とからなる勤怠データの入力手段と、
   前記勤怠データの勤務時間または出勤日数に対して日次単位に所定の条件を複数設定する第１抽出条件と、各第１抽出条件に対して、所定の出勤日の連続回数または連続日数を設定する第２抽出条件と、前記第１抽出条件と第２抽出条件の各々に閾値を設定し、この閾値以上の値を有するものに対して、各抽出条件に設定された所定の点数とを対応させて記憶させた抽出条件格納手段とを備え、
   前記入力手段により、入力された勤怠データと前記抽出条件格納手段から読み出された第１抽出条件とから、日次単位のデータを生成する日次単位データ生成手段と、この日次単位データに基づき、前記抽出条件格納手段から読み出された第２抽出条件に合致するデータを生成する連続性分析データ生成手段と、前記日次単位データと連続性分析データの日数または時間を集計する集計処理手段と、集計されたデータのうち、前記第１及び第２抽出条件で設定された各閾値以上のデータに対して、前記所定の点数を付与し、第１抽出条件に属するデータに付与された点数の合計と第２抽出条件に属するデータに付与された点数の合計とを各々算出する点数化処理手段と、前記従業員ごとに、この算出された２つの合計点数を相関させて、過重労働の量と過重労働の連続性とを表示する表示データ生成手段とを有することを特徴とするリスク分析装置。
2. 前記所定の点数は、少なくとも、労働基準法、通達、審査請求による決定、判例、労働審判、対応事例に基づいて、前記各第１及び第２抽出条件に重み付けをして設定されたものであることを特徴とする請求項１記載のリスク分析装置。
3. 前記第２類型の抽出条件は、前記所定期間の末日時点で２日または２回以上連続した所定の条件を含むことを特徴とする請求項１または請求項２記載のリスク分析装置。
4. 前記表示データ生成手段は、第１抽出条件に属するデータに付与された点数の合計数を縦軸にとり、第２抽出条件に属するデータに付与された点数の合計数を横軸にとった座標平面を４等分して第１象限から第４象限に分割し、この象限ごとにリスクの度合いをグループ化した領域とし、前記点数化処理手段によって算出された各従業員の点数を前記座標平面上にプロットした表示データを生成するものであることを特徴とする請求項１から請求項３までのいずれかに記載のリスク分析装置。
5. 前記抽出条件に、労働基準法、通達、審査請求による決定、判例、労働審判、対応事例に基づいて、勤務時間または出勤日数から、労務管理または経営管理上、警告する必要がある条件と閾値とを設定した第３抽出条件を複数追加し、各第３抽出条件の単一または複数の組み合わせに、少なくとも、問題点の指摘及びと対策コメントから構成される警告データを対応させたコメント格納手段を有し、前記表示データ生成手段により、前記対応した警告データを読み出して、警告表示データを生成するものであることを特徴とする請求項１から請求項４までのいずれかに記載のリスク分析装置。
6. 前記警告データは、従業員の健康管理に関するもの、従業員の就業上のモラル低下に対するモチベーション向上に関するものを含むことを特徴とする請求項１から請求項５までのいずれかに記載のリスク分析装置。
7. 勤怠管理する従業員が複数のグループに分かれている場合に、前記入力手段によって、前記各グループに属する従業員の勤怠データとともに、各従業員の年齢データ、パート、アルバイトを含む役職データ及びこのグループを特定するデータを入力し、前記表示データ生成手段は、前記各従業員に関するリスク分析とともに、前記グループ単位に総労働時間データ、平均労働時間データを算出して生成し、役職及び年齢別の労働分布データを生成するものであることを特徴とする請求項１から請求項６までのいずれかに記載のリスク分析装置。
8. 前記表示データ生成手段は、前記グループに属する従業員の所定期間内における残業時間の推移を表示するデータと、勤務時間から、新たに社会保険適用となる者のリストを表示するデータとを生成するものであることを特徴とする請求項１から請求項７までのいずれかに記載のリスク分析装置。
9. 請求項７または請求項８のいずれか1項に記載のリスク分析装置は、インターネット網等の通信ネットワーク網と接続可能なリスク分析サーバとして機能し、このリスク分析サーバは、クライアント端末から、前記通信ネットワーク網を介して、請求項１記載の勤怠データ、年齢データ、役職データ及び請求項７記載のグループを特定するデータを受信し、請求項1記載の表示データ生成手段により、生成された表示データを送信する送受信手段と、前記受信した勤怠データ、年齢データ、役職データ、グループを特定するデータをリスク分析サーバで分析可能なフォーマットに変換するフォーマット変換手段とを備えたことを特徴とするリスク分析システム。
10. コンピュータを請求項１から請求項８までのいずれか１項に記載のリスク分析装置または請求項９記載のリスク分析サーバとして機能させることを特徴とするプログラム。