企業において、勤怠データの分析は業務改善や働き方改革を推進する上で重要な役割を果たします。特に、Power BIを活用することで、視覚的にわかりやすく勤怠の傾向を把握し、適切な意思決定につなげることが可能です。本記事では、勤怠データをPower BIで分析する際の視点について解説します。
1. 労働時間の可視化
(1) 社員別・月別の労働時間の分析
各社員の労働時間を月ごとに集計し、長時間労働や労働時間の偏りを確認します。
- 使用するビジュアル: マトリクス表
- データモデル: 「社員名」×「年月」×「労働時間（合計）」
- 活用方法:
- 長時間労働の社員を特定
- 平均労働時間と比較し、異常値を発見
(2) 部署別・役職別の労働時間の比較
部署ごと、役職ごとの労働時間の違いを把握し、業務負荷の偏りを分析します。
- 使用するビジュアル: ヒートマップ、棒グラフ
- データモデル: 「部署」×「年月」×「労働時間（合計）」
- 活用方法:
- 部署ごとの業務負荷の比較
- 役職による労働時間の違いを明確化
2. 作業内容の分析
(3) タスク別・工程別の工数分析
どの作業にどれくらいの時間がかかっているのかを可視化することで、業務効率の改善につなげます。
- 使用するビジュアル: 円グラフ、棒グラフ
- データモデル: 「タスク」×「労働時間（合計）」
- 活用方法:
- 業務の中で時間を要する作業を特定
- 工程ごとの作業時間を比較し、ムダな時間を削減
(4) プロジェクトごとの作業時間の配分
複数のプロジェクトが並行して進行している場合、プロジェクトごとの労働時間を比較します。
- 使用するビジュアル: 積み上げ棒グラフ
- データモデル: 「プロジェクト」×「社員」×「労働時間」
- 活用方法:
- プロジェクトごとの工数の割合を可視化
- プロジェクトごとの負担バランスをチェック
3. 業務の効率・ムダの特定
(5) 未入力データの可視化
未入力データ（NAなど）の割合を分析し、記録の抜け漏れを発見します。
- 使用するビジュアル: ヒートマップ、棒グラフ
- データモデル: 「社員」×「項目別未入力率」
- 活用方法:
- 未入力が多い項目を特定
- 未入力率が高い社員や部署を把握
(6) 進捗状況と労働時間の関係分析
進捗状況と労働時間の関係を分析し、作業の効率を向上させるポイントを探します。
- 使用するビジュアル: 散布図
- データモデル: 「社員」×「タスク進捗」×「労働時間」
- 活用方法:
- 進捗率が低い業務の特徴を把握
- 労働時間が長いのに進捗が進まない業務の特定
4. 勤怠パターンの分析
(7) 時間帯別の労働傾向
業務が集中する時間帯や、長時間労働が発生しやすい時間帯を分析します。
- 使用するビジュアル: ヒストグラム、折れ線グラフ
- データモデル: 「時間帯」×「労働時間」
- 活用方法:
- ピーク時間帯を特定し、会議時間などの調整
- 残業が多い時間帯の業務内容を見直し
(8) 長時間労働の発生パターン
特定の曜日や日付に長時間労働が発生しやすい傾向があるかを分析します。
- 使用するビジュアル: ヒートマップ
- データモデル: 「曜日」×「労働時間」
- 活用方法:
- 長時間労働が発生しやすい曜日を特定
- 業務の繁忙期を予測し、リソースを適切に配分
まとめ
Power BIを活用することで、勤怠データを視覚的に分析し、
- 業務の負荷を可視化
- 労働時間の偏りを特定
- 未入力データの問題点を発見
- 作業効率の向上
といった改善に役立てることができます。企業ごとに必要な視点を組み合わせ、適切な分析を行いましょう。
Power BIでの勤怠分析を活用し、より働きやすい職場環境の実現を目指しましょう！