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1 人材不足!! を解決する手法 業務プロセスの改善と時短化年々拡大する労働力不足を解決し 現場サービス力を向上する ご提案 埼玉県さいたま市中央区大戸 F TEL: / FAX:

2 目次 01. 人工知能エンジンの特長 P1 02. 驚異の人工知能エンジン P2 03. 全体最適化のしくみ P3 04. スキルマッピングとキャリアパスプランの構築 P4 05. 最適化エンジンの自動作成結果 ( 月間稼働計画 ) P5 06. 最適化エンジンの自動作成結果 ( 日別作業割当 ) P6 07. 既存業務フロー図 ( 例 ) P7 08. 新業務フロー図 ( 幹部の右腕 ) P8 09. 既存業務フローに対する課題 P9 10. 効果 メリット P 導入実績 ( 抜粋 ) P 導入事例 P12

3 1. 人工知能エンジンの特長 ポイント 1 労働力不足を解決する現場の多能工と応援人員配置で現場力のパフォーマンスの手法が構築できます ポイント 2 元気な現場力を定着する業務プロセス改善の業務モデルが構築できます ポイント 3 作業負荷は 公正さと平等さの均等配置と計画作業に偏りのない 平準化を築き 退職者を防ぎます ポイント 4 単なる人材配置だけではなく 人事考課 評価 ( スキルマッピング キャリアパスプラン ) を構築することができます ポイント 5 手直しゼロで必要なし ( 自動割当精度 95% 以上業界 NO1) 熟練者技術の稼働計画 作業計画を伝承することができる人工知能の全自動化ができます 1

4 2. 驚異の人工知能エンジン < がんじがらめにしたくない > エクセル操作が難しいという現場を想定した業務モデルのフローを簡単に運用できるように設計しています すべての現場で時短の省力化 効率化 そして 労働力不足の課題 現場パフォーマンスを高める しくみを簡単に定着することを目的に 幹部の右腕 は人工知能エンジンの全自動化を開発しました 基本フォームから初期段階から独自業務モデルを構築できます 現場が簡単に運用を定着するためには 技術を要求するエクセルの人力よりも 運用を簡単にする手直しゼロ ( 全自動化 ) にする 周りの手順のしくみをシステム化することが重要です 2

5 3. 全体最適化のしくみ 幹部の右腕は 個店別対応の標準業務モデルを構築することで 全体最適化の仕組みをシステム化することができます 業務プロセスの改善として 1 作成時間の時短 作成品質の向上に留まらず 2 作業モデルの標準化及び 3 出勤の最大化と 4 作業スキルのモデルの標準化を可能にします システムが人財コントロールを熟練者のごとく最適化します 熟練度に関係なく ベテランのレイバー作成品質が可能です 人の頭に存在していた定性要素をシステム化することで 会社の全体最適が図れます 単なるシフトではなく がんじがらめにするのではなく 元気な現場力として 運用を定着します 3

6 4. スキルマッピングとキャリアパスプランの構築 スキルマッピングとキャリアパスプランの集中と選択がムダ ムラ ムリをなくし 業務モデルを標準化することができます 4

7 5. 最適化エンジンの自動作成結果 ( 月間稼働計画 ) 平成 28 年 2 月の稼働計画 月間の要求必要人時数 :2,287.8 人時 月間の配置投入人時数 :2,241.3 人時 レイバー作成品質 :98.00%(0.020) 驚異の人工知能エンジン 他社製品の自動のマッチング技法より大幅に工数が削減できる 全自動最適化技術 ( 人工知能 ) 5

8 6. 最適化エンジンの自動作成結果 ( 日別作業割当 ) 平成 28 年 2 月 1 日の日別作業割当 ( 例 ) 日別の要求必要人時数 :67.8 人時 日別の配置投入人時数 :68.8 人時 レイバー作成品質 :98.6%(0.014) 驚異の人工知能エンジン 他社製品の自動のマッチング技法より大幅に工数が削減できる 全自動最適化技術 ( 人工知能 ) 6

9 7. 既存業務フロー図 ( 例 ) シフト作成者 ( 主任 ) スタッフシステム業務詳細 社内行事 催事 イベントの確認 稼働計画仮決め ( 手書き ) 休日予定等の申請 稼働計画作成フロー 月間社内行事予定の確認 催事 イベント ( 店舗毎 ) の確認 稼働計画仮決め ( 手書き ) 休日予定 契約上の休日日数を落とし込む 次月用シフトフォーマット準備客数実績を手入力個人の契約時間確認作業割当手動作成 ( 日毎シフト ) POS レジ客数実績 シフトフォーマット原紙を次月仕様に準備 客数実績を入力 ( 前年もしくは前月実績 ) 個人の契約時間があっているか確認 日毎のシフト ( 作業割当 ) に出勤者氏名を入力氏名を入力する事により 基本出勤パターンがラインで反映する 時間帯に応じて出勤時間や勤務時間の手直しが必要になる 日毎のシフトと月間稼働計画表 出勤時刻表がリンクされているので シフトが完成するごとに作成されていく 稼働計画手動作成 ( 月間シフト ) 勤怠管理へ勤務予定の貼り付け 勤怠管理 勤怠管理システムに勤務時間 休憩を貼付けシフトに計画された勤務時間及び休憩を 勤怠管理システムにコピー貼付け作業を行う 稼働計画や作業割当に修正があった場合 リアルタイムに反映されない為 その都度行う必要がある 変更が多く 負荷が発生する 7

10 8. 新業務フロー図 ( 幹部の右腕 ) シフト作成者 ( 主任 ) スタッフシステム業務詳細 社内行事 催事 イベントの確認 稼働計画作成フロー 必要レジ人時の自動計算 POS レジ客数実績 月間社内行事予定の確認 催事 イベント ( 店舗毎 ) の確認 テンプレートによる固定作業人時の作成 客数実績の POS データ連携 仕事量 ( 必要人時数 ) の作成客数実績の POS データ連携 必要レジ人時の自動計算テンプレートによる固定作業人時の作成 基本出勤パターンの反映 ( 勤務時間 休日等 ) 休日予定等の入力 ( 携帯 スマホの場合は不要 ) 休日予定等の申請 ( 携帯 スマホ可 ) 全自動エンジン 本部全店一括実行可 稼働計画 作業割当の自動作成基本出勤パターンの反映 ( 勤務時間 休日等 ) 休日予定の確認稼働計画 作業割当の自動作成必要に応じて修正稼働計画 作業割当の印刷 稼働計画の自動最適化 作業割当の自動最適化 勤怠管理へ勤務予定データの連携 勤務予定 実績の連携 勤怠管理 勤怠データ連携自動作成した勤務予定 ( 勤務時間 休憩時間 ) を勤怠管理システムへデータ連携稼働計画や作業割当に修正があった場合 データ連携することで その都度コピー貼付け作業を行う必要がなくなる 8

11 9. 既存業務フローに対する課題 (1) 人員不足により 作る時間が確保できない 問題点 (2) 作成するのに残業時間が発生している (3) 作成者の能力によって出来栄えが違う ( 作成ノウハウにバラつきが起きている ) (4) 人材不足で人員の調整が難しい ( 契約時間外の勤務交渉において 能力にバラつきがあり 難しくなっている ) (5) 人に交渉ができない ( 社員 タイム社員が作成する時に 休日割振りへの不満を解消できていない ) (6) 出勤や作業割当の不公平感が生じ 従業員の不満にバラつきが出ている ( 退社につながる恐れがある ) (7) 接客時間や専門知識向上の時間が確保できていない (8) 作成できる人が居ない ( 各地区の SI SV が作成している ) 9

12 10. 効果 メリット 課題 (1) 効果 (1) 人員不足により作る時間が確保できない 作成するのに残業時間が発生している 手間のかかる稼働計画 作業割当の作成にかかる時間および残業時間が大幅に削減する 作成の時間削減の効果により 作成のルーチン業務から重要作業他 ( 是正改善 ) に時間を費やせる 課題 (2) 効果 (2) 作成者の能力によって出来栄えが違う 作成できる人がいない ( 各地区の SI SV が作成している ) 作成が熟練管理者のノウハウをモデル化した自動エンジンのため 標準化になり 作成熟練者でなくても 誰でも作成可能になる 優秀な人材配置マネジメントの技術を資産化でき 伝承可能にするシステム化 ( 人工知能 ) を実現できます 各地区の SI SV が重要な本来業務に専念できるようになる システム化によって 業務の平準化 標準化ができる 業務の定量化により 今後の PDCA の改善サイクルを回すことができ より業務の最適化と業務のあるべき姿に近づけることができる 課題 (3) 効果 (3) 人員の調整が難しい 人に交渉ができない エンジンが全自動で作成することで 人材配置が属人的にならず組織に平準化と標準化 システム化により公平感が生まれる 作業スキルの見える化で現場の風通しがよくできる スキルマップ ( スキルレベルを表したもの ) により 従業員の能力 技能を評価することで やる気を引き出すとともに 不足する能力 技能について教育計画を立てて 能力向上を図るツールとして活用できます 過不足等の数値の見える化により適正な人員配置を計画できる 10

13 11. 導入実績 ( 抜粋 ) 業態規模対象エリア従業員数 (1) スーパーマーケット 18 店舗関東中心約 1,400 名 (2) レジアウトソーシング 150 拠点全国約 5,000 名 (3) 航空会社 ( 貨物 旅客サービス ) (4) 総合専門小売 6 拠点関東約 1,700 名 43 店舗全国約 3,000 名 (5) 惣菜販売 200 店舗関東 東北中心 約 2,000 名 (6) コールセンター 1 拠点全国約 500 名 11

14 12. 導入事例 業態導入前導入後 (1) スーパーマーケット今までは 日々の店長予算とレイバースケジュールは別々に運用していました また レイバースケジュールの出勤と作業配置が店舗によって無駄とムラが存在していた 店長の予算と過去の来客指数の必要人時数とが連動することができるようになりました 店舗別の作業モデルができ 大幅な作成時間の短縮とチーフが現場にいる時間が増加して人材不足をカバーでき コスト削減ができました (2) レジアウトソーシング手作業で時間別レジ配置をしていたので 作成者の能力で作成品質にバラツキがあった スタッフの希望時間を配慮して 短時間勤務者も優先配置がすることができ 必要時間帯レジ配置と前日修正の時間短縮ができた スタッフの希望時間を聞く標準化で退職者予防の対策にしている (3) 航空会社 ( 貨物 旅客サービス ) 航空会社は労働集約的産業で人件費によって会社の利益が左右される 毎日マニングするコントロールの専門の担当とその複数の部門がある 部門ごとの会社全体最適化ができていない 部門毎に異なる配置体制が見えなかったが カスタマイズをしながら部門の特性を考慮して 会社全体の共通する全体最適化が実施と改善および生産性の向上を計画している 今後の業務プロセスの改善活動に共有化の見える化ができた (4) 総合専門小売エクセルで月の稼働計画を立ててから作業計画を作成するが 店舗や部署によって 作業計画作成のある所とない所があり また作成品質が属人的になっていた 出勤計画の作成だけでも大幅な作成時間の短縮と自動化ができ費用対効果が見られる (5) 惣菜販売出勤のシフト作成に 1 週間かかり 直前の変更修正が毎日発生していた エリアの SV が店舗別の作成承認をしていたが 10 店舗一括自動作成ができるようになった エリア内での応援勤務が可能になって人材不足の対策になっている (6) コールセンター 500 名の稼働計画を 2 週間かけて作成している また作成できる人が限られていた 作成技術の伝承の機会がなく 困っていた また 休み希望が重なると大幅な手間と時間がかかり困難を要していた 仕事量の呼量に合わせて 休日希望が重なっても 自動振替で偏らずにバランスの良い配置が全自動で作成できるようになった また不足人員数を早い段階で数値化できたので 派遣の依頼が簡単になった 全自動で標準化が可能になったので 作成者の能力を必要としなくなった システムの標準化で作成技術の伝承は解決した 12

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