『eas』導入前の課題について教えてください。

興津様私は現在、営業部で派遣スタッフや派遣先のフォローを行う営業の管理監督を担当するとともに、社内のDX推進も兼務しています。
私が2017年に入社した当時は、派遣スタッフの登録システムもなく、紙の履歴書で管理していました。大量の履歴書の中から必要な情報を探す作業はすべて手作業で、非常にアナログな環境でした。徐々にデジタル化は進んでいたものの、DX推進はほとんど手つかずで、非効率な業務も多く残っていました。

芦澤その中でも、特に課題のひとつが「勤怠表」だったのですね。「勤怠表」のお悩みは、同業者さまからも多くお聞きします。
御社では、具体的にはどのような問題があったのでしょうか。

興津様派遣先の各宿泊施設における勤怠表（タイムカード）は、メールやFAXで送られてきますが、当社のスタッフがExcelに手作業で転記していました。この作業には、営業サポート課の6名近くのスタッフが月の10日間ほどのリソースを費やしていました。単純計算で、1日8時間×6名＝48時間／日。月間では約480時間、年間では5,760時間を手入力する作業に割いていたことになります。

転記が終わらないと請求書を発行できないため、派遣先から「請求書の発行が遅い」という指摘をいただくこともありました。残業や休日出社も当たり前の状態で、業務上の大きなボトルネックになっていました。

芦澤年間5,000時間以上が手入力に費やされていたというのは、相当な負荷ですね。

興津様そうですね。
本来、営業サポート課は派遣スタッフや派遣先のサポート業務に集中すべきですが、入力作業に追われてしまっている状態でした。

なぜ『eas』の導入に至ったのでしょうか？

興津様最初はコストや運用面での柔軟性を期待して、派遣社員を毎月2名ほど採用してみたのですが、思ったように工数削減につながらず、むしろ運用コストが増えてしまいました。

そこで、AI-OCR活用の可能性に着目し、7社ほど比較検討しました。その中で、コストを抑えながらも運用面で無理なく活用できそうだと感じたのが『eas』でした。

もっとも、私たちの業態は派遣先によって勤怠表のフォーマットが多岐にわたる為、AIのみの読み取りでは誤認識が生じやすく、必ずしもAI-OCRとの親和性は高くありません。その点、BPOの要素を兼ね備えた『eas』の方が当社にはマッチすると感じました。

芦澤フォーマットがばらばらな場合でも柔軟に対応できるのが、easの大きな強みですね。

興津様加えて、費用対効果も高く、同業他社の導入事例も目にしていたので、非常に安心感がありました。

導入後、具体的にどのような成果がありましたか？

興津様手で入力する作業に割く時間は、1か月あたり半分近くの約285時間にまで減少し、200時間程度の削減となりました。年間では2,000時間以上の削減につながっています。

また、データ化が必要な勤怠表の数は月間約3,000名分でして、以前は3,000件すべての手入力作業を行っていましたが、現在はその半数以上をeasをつかってデータ化できており、効率の面で非常に大きな成果が見られています。

芦澤それはすごいですね！

興津様本来、営業サポート課は派遣スタッフや派遣先のサポート業務に集中すべきですが、手で入力する作業が減ったことで、本来業務にしっかり集中できるようになりました。
今では「easなしでは私たちの仕事は回らないよね」という話も出ています。サポートチームの残業もほぼゼロになり、営業担当も別の業務を依頼できるようになったため、営業側も本来の業務に専念できています。

芦澤『eas』はクラウドオペレーターを活用するサービスモデルのため、夜間や休日でも追加料金が発生せずに対応できます。
現場で利用したいスケジュールにも柔軟にマッチしやすいですね。

興津様そうですね。実際に現在も、営業時間外に自分たちの業務を対応してくださっている状態です。
当社のように、必ずしも自社で行う必要がない業務に多大な時間を割くケースでは、専門ツールに任せることで効率が上がることを実感しました。

うるる社のサポートについてはいかがですか？

興津様導入当初は当社独自のルールも多く、ご迷惑をおかけしたこともあったと思います。ただ、定期的にミーティングを実施して仕上がったデータに関する分析を実施してくださるおかげで、オペレーターの方々もルールを理解し、徐々にナレッジを積んでくれていることが伝わってきました。月を追うごとにデータ精度が上がっているのを実感できるのは、御社ならではの魅力だと思います。

芦澤当社のオペレーターは基本的に専任チームで動いているので、精度の安定化にもつながっていますね。

興津様特にありがたいのは、当社と御社の2社間でしっかりとPDCAを回せている点です。
打ち合わせの初期段階から、他社事例も含め忌憚のない意見をもらえました。「こうすればもっと効率的にできる」といった提案もいただけるので、伴走してもらえている感覚があります。

芦澤御社は最初から要望もたくさん出してくださり、営業サポート課の皆さんも積極的に定例ミーティングに参加してくださっています。
当社にとっても、大変ありがたかったです。

今後、『eas』に期待することはありますか？

興津様業界の特殊性を踏まえ、今後は勤怠表関連のアプリやシステムの開発も検討しています。『eas』のAPI連携なども活用しながら、さらに業務の効率化に取り組んでいきたいと考えています。
また、営業サポート課のメンバーからは、よりスピード感を重視した対応を希望する声も挙がっていますね。

芦澤現在『eas』では、既存のAI-OCRだけでなく、生成AIを活用した次世代のデータ化技術の開発に力を入れています。これにより、これまで誤認識が発生しやすかった手書きや非定型フォーマットでも高精度に読み取りが可能になりつつあります。

単なる認識精度の向上にとどまらず、人の確認作業をさらに削減し、リアルタイムでの処理やコスト最適化を実現するプラットフォームへと進化していく予定です。今後も御社の業務特性やフローに合わせ、よりスピーディかつ効率的なデータ化体験を提供していきたいと考えています。