企業名	YUIME株式会社
設立	2012年	業種	人材支援・情報支援業
従業員数	416名	対象帳票	勤怠表
事業内容	農業を中心とした全国の一次産業に特化した人材支援事業データプラットフォーム事業

一次産業に特化した支援企業として、データプラットフォーム事業と人材支援事業の2つを柱に、一次産業に関わるあらゆる課題解決に取り組んでいるYUIME株式会社。
高齢化が進み、労働力不足が懸念される日本各地の農家に対し、外国人材を中心としたスタッフ派遣事業や、ダイレクトリクルーティング型求人サイトの運営を行っています。
同社では、人材派遣事業ならではの課題を解決するために、2022年12月より『eas』のプレミアムプランを導入。今回は『eas』の管理を担当する財務部の佐川孝雄様に、『eas』導入前の課題感や導入後の効果について伺いました。

eas導入前の課題

全国の派遣スタッフが、FAX・メール（写真/スキャン）などバラバラの手段で提出していた「勤怠表」を、3名の本社スタッフが1枚1枚手作業で入力しており、人的コストが発生していた。

eas導入後の成果

導入前の半分以下の1名の社員と1名のアルバイトスタッフで入稿関連の作業を行うことが可能となり、データ化にかかる時間が大幅に削減され、生産性の向上につながった。

『eas』を導入された背景について教えてください。

佐川様当社では全国の農地で働く派遣スタッフのみなさんに、勤怠管理と給与支払いのために毎月「勤怠表」を提出してもらっています。ただ、この「勤怠表」に関して3つの大きな問題がありました。

1つ目の問題が、「デジタル化が難しいこと」。農家の現場は高齢化が進んでいますし、また働くスタッフの大半が外国人材であるという理由から、紙での提出が余儀なくされています。
そして2つ目の問題が「提出手段がバラバラであること」。FAXや画像データなど、さまざまな方法で本社に届くのです。
さらに3つ目の問題が「数が膨大であること」。現在は毎月400～500枚程度の勤怠表を処理する必要があります。

『eas』の導入前は今よりも枚数が少なく、月200枚ほどの提出でしたが、それでも3名の本社スタッフが手分けしながら入力作業を行っていました。月末の期日どおりに提出されないケースもあり、翌月15日頃まで本社スタッフが回収、入力作業に追われる事態も生じていました。
これらの問題から、いかに効率よく正確に勤怠表のデータ化を行うかが課題となっており、『eas』を導入することで本社スタッフの工数削減につなげたいとの思いがありました。

芦澤たしかに農業という業界の特性上、紙文化が根強いがゆえに、その仕組み自体を変えるとことは難しいのでしょうね。

佐川様そうですね。
しかも、農家さんによっては独自の勤怠表やタイムカードを用意していて、当社のフォーマットを使用しないケースもあります。さまざまなイレギュラーへの対応が必要な点も、本社スタッフにとって負担となっていました。

数あるデータ入力サービスのなかから、『eas』を導入したのはなぜですか？

佐川様当社の勤怠表は手書きが中心で、さらに現場によってフォーマットも異なるため、ただ機械（OCR）に読み取らせるツールでは対応しきれないと感じました。その点『eas』は「人による入力」も優れている点が特徴的で、当社の課題解決に最も効果的なツールだと感じたことから導入を決めました。
本導入の前に1か月間のトライアル期間があったのですが、そこできちんと成果を実感できたことも決め手となりました。

特にどのようなメリットを感じていますか？

佐川様「精度」と「スピード」の面で大きなメリットを感じています。
請求や給与に関する業務は「期限」が決められていますので、膨大なデータを期限内に正確に処理できるようになったことがとてもありがたいですね。
あとは操作性に関しても満足しています。オペレーションに沿って操作すればだれでも対応できるシステムだと思いますので、新しく加わったメンバーでも使いやすい点がいいですね。

『eas』を導入後、どのような変化が見られましたか？

佐川様生産性の向上、人的コストの削減という点で変化がありました。
『eas』導入前は3名の本社スタッフで200枚の勤怠表に対応していましたから、現在の月間400～500枚に対応するには単純に倍以上のスタッフが必要となる計算です。ただ、現在は私ともう1名のスタッフで入稿管理をすべて行っています。もちろん細かい部分のチェックは必要ですが、本社スタッフの工数は8割ほど削減できました。

芦澤倍のスタッフということは・・・本来10名程のスタッフが必要な業務に関して、2名で回せる状態になったということですね。とても大きな業務効率化に繋がりましたね！

今後『eas』を活用して、さらに解決していきたい課題はありますか？

佐川様勤怠表のデータ化で得た知見を、今後は別の書面のデータ化にも活用できればと考えています。
たとえば、ある現場で採用されている「日報」がその1つです。自由度が高い書式のため、人にしか分からない記述が多く見受けられるんです。機械では読み取れない要素が多数ありますので、日報のデータ化に関してもぜひ『eas』を使っていきたいですね。

芦澤私も原本を拝見しましたが、手書き特有の表記も多かったため、『eas』の「人」の強みを最大限に活かせるのではないかと感じました。

佐川様そうですね。
当社の場合は、「デジタル＋人」の両面で精度を高めていくという方法がマッチしたように思います。

芦澤なかにはAI-OCRのみで対応可能な企業様もいらっしゃいますが、今の御社の状況や原本の仕様などを踏まえると、特に「人による作業」が効果的であると考えています。ただ、今後はさらにスピード感を持った対応をしていくためにも、より「機械」の部分でもお力添えできるよう、機能を強化していく予定です。

佐川様ぜひお願いします！
当社の場合は外国人の派遣スタッフが多く、書き癖が強いという特徴がありますが、日本人が中心であれば機械によるデータ化もより簡単に行えるのではないかと思います。
そのような意味で、派遣事業者をはじめ、特に様々なフォーマットの勤怠表に課題を抱えている企業様には『eas』をおすすめしたいですね。

当社の派遣スタッフたちに毎月給与をお支払いすることができているのは、うるるさんのおかげだと言っても過言ではありません。ぜひ引き続きサポートいただけると助かります。

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