働き方の多様化とともに、勤怠管理の複雑さは増すばかりです。テレワークと出社が混在するハイブリッドワーク、多様な雇用形態、そして厳格化する労働法規への対応。
最終更新日: 2025年12月12日
毎月の締め作業に追われ、本来向き合うべき人事施策に時間を割けない。そんな課題を抱える企業にとって、AI搭載の勤怠管理システムは単なる集計ツールではありません。
不正打刻の物理的な防止、定型業務の完全自動化、そしてメンタル不調の予兆検知まで。AIは勤怠管理を「事後処理」から「事前予防」へと進化させる、組織の新たなパートナーです。
本記事では、AI勤怠管理システムが提供する具体的な価値と、自社に最適な製品の選び方を徹底解説します。
AI搭載の勤怠管理システムで何が変わる?3つの核心メリット
AI勤怠管理システムが従来型と決定的に異なるのは、打刻、運用、管理という3つの領域すべてを根本から変革する点にあります。打刻の変革により、不正とミスが防止されます。
顔認証や虹彩認証といった生体認証AIは、ICカードの貸し借りによる代理打刻を物理的に不可能にします。最新のAIエンジンは、マスク着用時や経年変化にも対応し、極めて高い精度で本人確認を実行。位置情報との組み合わせにより、テレワーク時の「エア出勤」も防止できます。
従来の手書き出勤簿やExcel管理では実現不可能だった、労働安全衛生法ガイドラインが求める「客観的な記録」を満たすことができるのです。
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運用の変革により、問い合わせと調整業務が自動化
「有給は残り何日ですか?」「この申請はどう処理すればいいですか?」こうした定型的な質問にAIチャットボットが24時間自動回答し、バックオフィスの工数削減が見込めます。
さらに、過去の売上データ、従業員のスキル、希望休、法的要件を学習したAIは、数秒から数分でシフト案を自動作成。管理者が数時間かけていた複雑な組み合わせ計算を、AIが瞬時に処理します。
管理の変革により、リスクの予兆を事前に検知できます。遅刻の増加、残業時間の急激な変動、有給取得率の低下。AIは勤怠データの異常値から、離職リスクやメンタル不調の兆候を自動的にスコアリングし、管理者にアラートを発出します。
日立ソリューションズのリシテアのような高度なシステムでは、2ヶ月後の従業員ストレス状態や組織単位でのマネジメント不全まで予測可能です。勤怠管理の役割は、集計業務からケア業務へ。担当者は、データの入力作業ではなく、人にしかできない面談や施策立案に集中できるようになります。
AIが代替する具体的な機能と活用シーン
生体認証から予測分析まで、AI勤怠管理システムが搭載する機能は多岐にわたります。それぞれの技術的な仕組みと、実務での活用シーンを見ていきましょう。
生体認証AI
タブレットやスマートフォンのカメラを通じて、顔、指紋、静脈、虹彩といった生体情報から本人を特定する技術です。ディープラーニングの進化により、画像認識の精度は飛躍的に向上しました。
KING OF TIMEのような主要システムでは、iPadなどの汎用タブレットで高精度な顔認証が実現されています。専用機器を購入する必要はなく、既存のデバイスで導入可能です。コロナ禍以降、非接触での打刻が推奨される中、AIサーマルカメラと連携して認証と同時に検温を行う機能も普及しています。
e-就業OasiSはこの分野で強みを持ち、発熱者を物理的に入室させないBCP対策を実現しています。 ユニークな機能として、ジンジャー勤怠の「笑顔判定打刻」があります。顔認証時に従業員の表情をAIがスコアリングするこの機能は、接客業で出勤時のマインドセット切り替えに活用されているほか、日々の表情変化からコンディションを推測する材料としても注目されています。
自動シフト作成AI
従業員の希望休、必要人数、スキル要件、法的要件を同時に考慮し、最適な人員配置を自動生成する機能です。
これは「組み合わせ最適化問題」と呼ばれる計算処理であり、管理者の勘と経験をAIが代替します。 手作業では膨大な時間を要していた調整作業が、AIによって数分で完了するのです。
AIチャットボットと音声入力
自然言語処理を活用し、従業員からの定型的な問い合わせに自動回答する機能です。「有給はあと何日ありますか?」「この場合の残業申請はどうすればいいですか?」といった質問に対し、24時間体制でチャットボットが即座に対応します。
バックオフィスへの問い合わせ一次対応が自動化されることで、人事担当者は戦略的な業務に集中できます。建設現場や医療現場では、スマートスピーカーへの音声指示による打刻機能が注目されています。手が汚れている、あるいは手袋を外せないといった環境でも、ハンズフリーで正確な打刻が可能になります。
AI搭載のおすすめ勤怠管理システム5選
自社の課題に最適なシステムを選ぶため、主要5製品を目的別に比較します。
KING OF TIME(キングオブタイム)
市場シェアNo.1の圧倒的な導入実績を誇る、クラウド勤怠管理のデファクトスタンダードです。 高精度AI顔認証は、iPad等の汎用タブレットでマスク着用時や経年変化にも対応します。
専用機器を購入せずとも、手持ちのデバイスで即座に生体認証環境を構築できる点は、初期投資を抑えたい企業にとって大きな魅力です。
Microsoft TeamsやSlack等との連携により、打刻漏れを自動検知して通知するフローを構築可能です。管理者の督促工数をゼロに近づけることができます。
料金は1ユーザー月額300円(税込330円)、初期費用無料。 機能の網羅性、コストパフォーマンス、サポート体制のバランスが極めて優れており、失敗したくない企業や幅広い雇用形態に対応したい企業に最適です。
ジンジャー勤怠
人事データを一元管理する「ジンジャー」シリーズの強みを最大限に活かしたプラットフォームです。 笑顔判定打刻という独自機能は、タブレットでの顔認証時に従業員の表情をAIがスコアリングします。
接客業において出勤時に笑顔を作ることでマインドセットを切り替える効果に加え、日々の表情変化からコンディションを推測する材料として活用できます。
AIチャットボットによる自動応答機能と、離職予兆アラート機能を組み合わせることで、業務効率化と組織改善を同時に実現します。 勤怠データとエンゲージメントサーベイを掛け合わせることで、モチベーション低下の兆候を可視化。
人事評価やコンディション管理に直結する戦略的活用が可能です。
料金は1ユーザー月額300円(税込330円)から。サポートの手厚さに定評があります。 業務効率化だけでなく、組織改善や離職防止にも取り組みたい企業、勤怠管理単体ではなく人事労務全体のDXを一気に進めたい企業に向いています。
リシテア 就業管理クラウドサービス
日立ソリューションズが提供する、健康経営を牽引するエンタープライズAIソリューションです。 組織ストレス予測機能は、本製品最大の特徴です。勤怠データに加え、人事属性、従業員アンケートなどの多様なデータをAIが複合的に分析し、2ヶ月後の従業員のストレス状態を予測します。組織単位でのストレス状況を可視化できるため、どの部署でマネジメント不全が起きているかを早期に特定し、休職者や離職者を未然に防ぐ施策を打てます。
大規模組織の複雑な就業規則にも柔軟に対応します。 料金は要問い合わせの個別見積もり制。中堅から大企業向けであり、導入コンサルティングを含めた提案となるケースが多いです。
従業員数が多く働き方が多様な企業、健康経営を推進したい企業に最適です。単なる勤怠管理を超え、人的資本の視点でデータドリブンな人事を目指す組織に適しています。
見えにくい課題を可視化する力があり、十分な効果が見込めます。
e-就業OasiS
プロジェクト工数管理機能との連携に強みを持つ、50名規模から数千名規模まで対応するシステムです。 AIサーマルカメラ連携機能により、出退勤打刻と同時にAIによる体温検知とマスクチェックを実行します。
発熱者を入室させない、記録を残すといった感染症対策BCP(事業継続計画)の観点で強みを発揮。従業員からも「会社が健康を守ってくれている」という安心感が生まれ、エンゲージメント向上に寄与します。
PCログオン・ログオフ収集ツールとの連携が標準化されており、打刻とPCログの乖離チェック運用がスムーズです。料金はパッケージ型に近い体系で、例えば50名まで月額1.6万円からとなっています。
プロジェクト単位で原価管理を行いたいIT企業や製造業、建設業など、現場での安全管理と工数管理が重要視される業種で高い適合性を示します。
勤怠管理と工数管理を一本化し、経営数値の精度を高めたい企業に最適です。
Touch On Time(タッチオンタイム)
独自の専用タイムレコーダーを持つ、現場運用特化型のシステムです。 Facee(フェイシー)という独自のAI顔認証エンジンを搭載した専用端末により、PCレスでの安定稼働を実現します。
PCやタブレットの操作に不慣れな従業員が多い現場でも、端末の前に立つだけで瞬時に本人確認と打刻が完了。指紋認証と並び、生体認証のパイオニア的存在として長年の実績があります。
料金は1ユーザー月額300円(税込330円)、初期費用は端末代のみです。専用端末による安定性とコストパフォーマンスを両立しています。
店舗や工場など、PCがない現場が多い企業、PCを支給されていないアルバイト・パートスタッフが多い飲食、小売、物流拠点での導入に圧倒的な強みを持ちます。
現場での使いやすさと導入ハードルの低さが強みです。
導入前に知っておくべきAI活用の注意点と限界
AI勤怠管理システムは強力ですが、導入時に理解しておくべき制約もあります。
データの蓄積期間と精度の関係
AIは導入直後から完璧に機能するわけではありません。特に予測や最適化を担うAI、例えばシフト作成AIや離職予兆検知AIは、機械学習アルゴリズムによって過去のデータから相関関係を学習します。
十分な精度を発揮するためには、最低でも数ヶ月から半年程度のデータ蓄積期間が必要です。この学習期間中は、AIの提案を人間がチェックし、フィードバックを与えることで精度を高めていきます。
導入初期の過度な期待は禁物です。数ヶ月後にAIが本来の力を発揮すると理解した上で、段階的に活用範囲を広げていく姿勢が成功のカギになります。
コストバランス(ROIの考え方)
生体認証機器の初期費用や、AIオプションの月額費用を見て「高い」と感じる担当者もいるでしょう。単なる打刻ツールとして見れば、従来のタイムカードやExcel管理と比較して割高に映るかもしれません。
しかし、ROI試算では削減できる工数とリスク回避コストを含めて考える必要があります。調査結果によれば、AIによる自動集計とエラーチェック機能により、毎月の勤怠締め作業時間が月3日(約24時間)から0.5日(約4時間)へ83%削減された事例があります。これを時給2,500円の担当者コストで換算すると、月間5万円、年間60万円相当のコスト削減です。
さらに、1分単位での正確な勤怠管理と予兆検知による残業抑制指導により、全社的な残業コストが10から15%削減された事例も存在します。従業員100名規模の企業であれば、この削減額だけでシステム利用料(月額3万円程度)を十分にペイできる計算です。
加えて、不正打刻による不払い残業代のリスク、労働基準監督署の是正勧告リスク、メンタル不調者の休職コストといった「見えないリスク」の回避効果を考慮すれば、投資対効果は極めて高いと言えます。
「事後処理」から「事前予防」へ。AIが変える人事の役割
これまでの勤怠管理は、起きたことを記録・集計する事後処理でした。遅刻した従業員に注意する、残業時間が超過した後に調整する、退職者が出てから原因を分析する。
すべてが「後追い」だったのです。 AI導入の本質は、この構造を根本から変えることにあります。異常をリアルタイムで検知し、離職や過労を未然に防ぐ「予防労務」へのシフト。生成AIソリューション市場が2025年度に対前年比152%成長し、バックオフィス業務での活用比率が30%まで急拡大している背景には、この価値転換があります。 法人向けAI市場の中長期予測では、2028年度に1,216億円規模への拡大が見込まれています。これは一時的なブームではなく、企業活動の根本的な構造変化です。労働力不足が深刻化する中、制限のない「デジタル労働力」としてのAIは、集計やチェックといった定型作業を人間から解放します。
現在の仕事に強い不安やストレスを感じている労働者の割合は82.7%に達し、特に40代管理職層のストレス保有率は最も高い水準にあります。勤怠管理の担当者自身が、月末の集計作業に忙殺され、長時間労働の是正やメンタルヘルスケアといった本来やるべき「人に向き合う業務」ができていない。この矛盾をAIは解決します。
人事担当者は、集計ロボットから「組織のドクター」へと役割を進化させるべきです。AIが検知した予兆に基づいて従業員と面談、配置転換や業務調整を提案し、離職を防ぐ。データを入力する作業員ではなく、データを読み解く戦略家として。勤怠管理システムのAI化は、組織文化そのものの変革なのです。
まとめ
AI勤怠管理システムの導入は、業務効率化とリスク管理を同時に実現します。
顔認証による不正打刻の防止、自動シフト作成による工数削減、そして予兆検知によるメンタル不調の早期発見。これらは従来型システムでは到達できない価値です。 まずは自社の最優先課題を明確にしてください。
不正防止が急務なのか、シフト効率化が最重要なのか、データ活用による組織改善を目指すのか。課題によって最適なシステムは異なります。KING OF TIMEのような全方位型、リシテアのような高度分析特化型、ジンジャー勤怠のような人事統合型、e-就業OasiSのような工数管理連携型、Touch On Timeのような現場特化型。
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勤怠管理の変革は、組織文化の変革の第一歩です。AIという新たなテクノロジーを味方につけ、安心・安全で生産性の高い組織づくりを今こそ始めるときです。
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