(57)【要約】労働時間、労働日数について、複数の職場を比較可能な形で従業員の偏在状況を表示してサービス、生産性の低下の原因を特定することができる労務管理システムを提供する。職場、従業員、属性、出退勤を特定する入力データから所定期間内における従業員の労働日数と労働時間を算出し、法規等によって定まる労働日数、労働時間の制約を所定期間内の労働日数と労働時間の関数として特定し、特定された複数の関数から画定される複数の領域を設定する。各領域に属する人数をカウントし、職場別に各領域の人数の分布率を計算し、各領域の範囲内又は複数の領域の組合せの範囲内に属する人数の分布率から評価の基準となる偏在状況のパターンを設定する。計算された分布率に基づいて各職場に該当する前記パターンを特定し、複数の職場の各パターンの分布率を計算し、パターンと店舗数とパターンの分布率とを対応させた評価結果データを生成する。
2011070790.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
就業形態の属性が異なる複数の従業員の労働時間及び労働日数を管理する労務管理システムであって、
複数の職場から、少なくとも、各従業員が就業する職場を特定する職場データと、前記各従業員を特定する従業員データと、各従業員の就業形態に関する属性を特定する属性データと、出退勤の日時を記録する出退勤データとを含む入力データを入力する入力手段と、前記従業員データと出退勤データに基づき所定期間内における各従業員の労働日数と労働時間を算出する算出手段と、前記各属性に対応して適用される各種法規、労働契約、その他の取り決めによって定まる各種労働日数及び労働時間の制約を前記所定期間内の労働日数と労働時間の関数として各々特定し、前記特定された複数の関数から画定される複数の領域を設定する領域設定手段と、前記算出された各従業員の労働日数及び労働時間から前記設定された各領域に属する人数をカウントし、前記職場別に各領域の人数の分布率を計算する演算手段と、前記各領域の範囲内又は複数の領域の組み合わせの範囲内に属する人数の分布率から評価の基準となる偏在状況のパターンを設定する評価設定手段と、前記演算手段によって計算された分布率に基づいて前記評価設定手段により各職場に該当する前記パターンを特定し、前記複数の職場の前記各パターンの分布率を計算し、少なくとも、前記パターンと店舗数と前記パターンの分布率とを対応させた評価結果データを生成する評価結果データ生成手段と、前記評価結果データを表示する表示手段とを有することを特徴とする労務管理システム。
【請求項２】
前記入力手段は、前記各従業員の出退勤時間の打刻処理とともに、自動的に前記各入力データが入力されるものであることを特徴とする請求項１記載の労務管理システム。
【請求項３】
前記入力手段は、インターネット網を介して前記入力データを入力するものであることを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の労務管理システム。
【請求項４】
縦軸を労働時間とし、横軸を労働日数とするグラフ上に、前記特定された各関数を表示し、この各関数で囲まれる各領域内に、前記算出手段によって算出された各従業員の労働日数と労働時間から構成される座標データを各従業員に対応する前記属性データを示す所定のプロットシンボルによりプロットし、散布図を生成する散布図生成手段を有し、前記表示手段によい前記散布図を表示するものであることを特徴とする請求項１から請求項３までのいずれか１項に記載の労務管理システム。
【請求項５】
前記入力データの最初の入力時を起算点として、前記各従業員の総労働時間を積算する積算手段と、前記各従業員の経験値を所定の労働時間の範囲によって複数のレベルに分け、前記積算された各従業員の総労働時間に対応する前記レベルにより、各従業員の経験値を特定する経験値特定手段と、前記入力データと前記各従業員の経験値から、１日の当たりの労働時間を所定の単位時間ごとに区切り、単位時間ごとの経験値別の人数を集計する集計手段と、前記集計された人数から日次単位のリストを職場別に生成する経験値分布リスト生成手段とを備え、前記表示手段により、前記生成された経験値分布リストを表示させることを特徴とする請求項１から請求項３までのいずれか１項に記載の労務管理システム。
【請求項６】
前記積算手段は、前記入力手段による入力が、所定の期間以上中断された場合に、次の入力時を前記起算点とすることを特徴とする請求項５記載の労務管理システム。
【請求項７】
縦軸を前記各単位時間における前記集計された人数の合計とし、横軸を前記単位時間ごとに区切る１日当たりの労働時間として、前記経験値分布リストから、前記単位時間ごとに人数の推移を示す職場別のグラフを生成し、前記集計された人数の合計に、前記経験値の内訳を表示させる分布グラフ生成手段を有し、生成された分布グラフを前記表示手段によって表示させるものであることを特徴とする請求項５または請求項６に記載の労務管理システム。
【請求項８】
前記分布グラフ生成手段は、前記入力データから取得可能なデータによって分布グラフの横軸の単位を選択する選択手段を備え、前記分布グラフは、選択されたデータを横軸の単位として生成されるものであることを特徴とする請求項７記載の労務管理システム。
【請求項９】
前記算出手段により、算出された所定期間内における各従業員の労働日数または労働時間を労働量とし、所定の労働量を閾値として複数設定し、前記労働量が前記いずれかの閾値以上となった従業員を抽出する第１抽出条件と、前記入力手段によって入力された出退勤データから、前記所定期間内における各従業員の連続の出勤日数または各従業員の１日当たりの労働時間が所定時間以上となった日の回数を連続度とし、所定の連続度を閾値として複数設定し、前記連続度が前記いずれかの閾値以上となった従業員を抽出する第２抽出条件とを設定し、前記第１抽出条件と第２抽出条件に対して各々の労働負荷を勘案した点数を付与し、前記第１抽出条件と第２抽出条件によって抽出された従業員に対して該当する各点数を合算する点数化処理手段を有し、合算された点数を所定の範囲によって複数のレベルに分け、各レベルを疲弊度のレベルとして設定し、前記合算された点数に対応する各従業員の疲弊度のレベルを前記経験値分布リストに表示させることを特徴とする請求項５または請求項６に記載の労務管理システム。
【請求項１０】
コンピュータに、請求項１から請求項９までのいずれか１項に記載の機能を実現させることを特徴とする労務管理用プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、労務管理システム及び労務管理用プログラムに関し、特に、属性の異なる複数の従業員の労働日数、労働時間を管理する労務管理システムに及び労務管理用プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、企業の経営における業務指標、業績指標として、いわゆるＣＳ（Customer Satisfaction：顧客満足度）のみならず、内部環境に着目したＥＳ（Employee Satisfaction:従業員満足度）が注目されている。特に、労働集約型産業では、多様な就業形態を許容しながら、職場全体のモチベーションを向上させる必要があるため、労務管理が複雑化する。この労務管理を複雑化させる要因の一つとして、労働時間及び労働日数の管理が挙げられる。各就業形態の従業員（例えば、正社員のほか、契約社員、嘱託社員、出向社員、派遣労働者、臨時的雇用者、パートタイム労働者など）が、同一の職場で就労する場合、特定の従業員への負荷の集中を回避しつつ、各就業形態に対応した労働時間及び労働日数を確保し、かつ、サービスや生産性が低下しないように、一定水準を保持しなければならない。かように、加重的な要件をバランスよくクリアするために、従来、様々な提案がなされていた。【０００３】
例えば、打刻データに基づいて従業員の実績データを管理するときに、従業員の業務の種類に応じて、参照するテーブルを選択することにより、勤務実態に応じた勤務実績データを集計管理する出退勤管理システムが提案されていた（例えば、特許文献１参照）。【０００４】
また、従業員の過不足予測を過去の実績との比較から算出し、どの従業員をアサインするか、あるいは削るかの判断材料として推薦データを生成する人員配置処理方法及びシステムが提案されていた（例えば、特許文献２参照）。前記推薦データは、休暇データ、社歴データに基づく習熟度データによって、当該従業員の処理能力を、例えば、指定休日を付与する場合は、習熟度が小さい順にソートして上位から休日を付与する、というように、習熟度に応じたデータを所定条件によってソートして提供することができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００６−２６０４６６号公報
【特許文献２】特開２００２−１４９９３１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
前記従来技術では、一つの職場における従業員の業務の種類や習熟度等の属性に応じた管理は可能であるが、例えば、フランチャイズチェーンなど、同一・同種の職場が複数存在する場合、複数の職場を比較して各職場の労務管理の状況を把握することは困難であった。特に、異なる属性の従業員が、各職場において、どのような構成比及びどのような労働日数・労働時間によってアサインされているのか、他の職場と比較しつつ把握することはできなかった。その結果、他の職場と比較して、従業員のアサインが特定の属性や特定の日時に偏在化していても、その偏在化状況を的確に把握することができず、労務管理が非効率的となり、企業全体の収益低下に結びつく可能性もあった。【０００７】
労務管理上、各種法規、労働契約その他の取り決めによる就業日数、就業時間の規制を遵守することは非常に重要である。しかしながら、前記いずれの従来技術も、就業形態について、括り方が大きく、現実に即していないという問題があった。例えば、属性区分の粒度が「パート」「アルバイト」というレベルにとどまり、前記規制に基づく労働時間や労働日数などの制約を考慮に入れていなかった。結果として、例えば、「パートのフルタイム化」など、これらの制約を無視した条件提示をすることになり、ＥＳの低下を招来するおそれがあった。【０００８】
そこで、本発明は、各種法規、労働契約その他の取り決めによる制約を的確に把握し、各従業員の属性や労働時間及び労働日数について、複数の職場を比較可能な形で従業員の偏在状況を表示して、サービスや生産性を低下させる原因を特定することができる労務管理システム及び労務管理用プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上記の課題を解決するため、本発明は、就業形態の属性が異なる複数の従業員の労働時間及び労働日数を管理する労務管理システムであって、
複数の職場から、少なくとも、各従業員が就業する職場を特定する職場データと、前記各従業員を特定する従業員データと、各従業員の就業形態に関する属性を特定する属性データと、出退勤の日時を記録する出退勤データとを含む入力データを入力する入力手段と、前記従業員データと出退勤データに基づき所定期間内における各従業員の労働日数と労働時間を算出する算出手段と、前記各属性に対応して適用される各種法規、労働契約、その他の取り決めによって定まる各種労働日数及び労働時間の制約を前記所定期間内の労働日数と労働時間の関数として各々特定し、前記特定された複数の関数から画定される複数の領域を設定する領域設定手段と、前記算出された各従業員の労働日数及び労働時間から前記設定された各領域に属する人数をカウントし、前記職場別に各領域の人数の分布率を計算する演算手段と、前記各領域の範囲内又は複数の領域の組み合わせの範囲内に属する人数の分布率から評価の基準となる偏在状況のパターンを設定する評価設定手段と、前記演算手段によって計算された分布率に基づいて前記評価設定手段により各職場に該当する前記パターンを特定し、前記複数の職場の前記各パターンの分布率を計算し、少なくとも、前記パターンと店舗数と前記パターンの分布率とを対応させた評価結果データを生成する評価結果データ生成手段と、前記評価結果データを表示する表示手段とを有することを特徴とする。【００１０】
この構成によれば、各種法規、労働契約その他の取り決めによる労働時間、労働日数の制約を前提として、複数の職場の就業形態のパターン、すなわち、偏在状況を比較可能な形で把握することができる。【００１１】
前記入力手段は、前記各従業員の出退勤時間の打刻処理とともに、自動的に前記各入力データが入力されるもの、たとえば、前記各従業員が、出退勤の都度、前記入力データを入力する勤怠管理システムや打刻式のタイムレコーダのようなものであってもよい。従って、データの転送が可能な構成であれば、既存の装置を入力手段として利用することも可能である。また、この入力手段は、インターネット網を介して前記入力データを入力する構成でもよい。たとえば、上記既存の勤怠管理システムやタイムレコードを入力端末として、前記労務管理システムにインターネット網を介して接続するものであればよい。【００１２】
前記表示手段は、前記評価結果データ以外に、縦軸を労働時間とし、横軸を労働日数とするグラフ上に、前記特定された各関数を表示し、この各関数で囲まれる各領域内に、前記算出手段によって算出された各従業員の労働日数と労働時間から構成される座標データを各従業員に対応する前記属性データを示す所定のプロットシンボルによりプロットし、散布図を表示するものであってもよい。【００１３】
また、前記労務管理システムは、前記入力データの最初の入力時を起算点として、前記各従業員の総労働時間を積算する積算手段と、前記各従業員の経験値を所定の労働時間の範囲によって複数のレベルに分け、前記積算された各従業員の総労働時間に対応する前記レベルにより、各従業員の経験値を特定する経験値特定手段と、前記入力データと前記各従業員の経験値から、１日の当たりの労働時間を所定の単位時間ごとに区切り、単位時間当たりの経験値別の人数を集計する集計手段と、前記集計された人数から日次単位のリストを職場別に生成する経験値分布リスト生成手段とを備え、前記表示手段により、前記生成された経験値分布リストを表示させる構成にしてもよい。【００１４】
この構成によれば、各従業員を前記属性のほか、経験値によっても特定し、経験値のレベル別の偏在状況も的確に把握することができる。また、偏在状況の変遷を上記単位時間ごとに把握することができる。なお、前記積算手段は、前記入力手段による入力が、所定の期間以上中断された場合に、次の入力時を前記起算点とする。【００１５】
縦軸を前記各単位時間における前記集計された人数の合計とし、横軸を前記単位時間ごとに区切る１日当たりの労働時間として、前記経験値分布リストから、前記単位時間ごとに人数の推移を示す職場別のグラフを生成し、前記集計された人数の合計に、前記経験値の内訳を表示させる分布グラフ生成手段を有し、生成された分布グラフを前記表示手段によって表示させるものであってもよい。【００１６】
さらに、前記分布グラフ生成手段は、前記入力データから取得可能なデータによって分布グラフの横軸の単位を選択する選択手段を備え、前記分布グラフは、選択されたデータを横軸の単位として生成されるようにしてもよい。入力データから前記横軸の単位にすることが可能なものとしては、たとえば、年単位、月単位、週単位、日単位、月初単位、月末単位、所定の曜日単位、祝日単位がある。また、上記いずれかの単位にそろえて複数の店舗のグラフを並列させるもの、所定の地域に存在する複数の店舗をまとめて集計し、地域別に集計したものを並列させるものなどであってもよい。なお、前記１日当たりの労働時間とは、暦上の１日を単位とするもののほか、暦上、２日にまたがるものであっても、２４時間営業などの場合のように業務の関係上、１日として定義したものも含まれる。【００１７】
前記算出手段により、算出された所定期間内における各従業員の労働日数または労働時間を労働量とし、所定の労働量を閾値として複数設定し、前記労働量が前記いずれかの閾値以上となった従業員を抽出する第１抽出条件と、前記入力手段によって入力された出退勤データから、前記所定期間内における各従業員の連続の出勤日数または各従業員の１日当たりの労働時間が所定時間以上となった日の回数を連続度とし、所定の連続度を閾値として複数設定し、前記連続度が前記いずれかの閾値以上となった従業員を抽出する第２抽出条件とを設定し、前記第１抽出条件と第２抽出条件に対して各々の労働負荷を勘案した点数を付与し、前記第１抽出条件と第２抽出条件によって抽出された従業員に対して該当する各点数を合算する点数化処理手段を有し、合算された点数を所定の範囲によって複数のレベルに分け、各レベルを疲労度のレベルとして設定し、前記合算された点数に対応する各従業員の疲労度のレベルを前記経験値分布リストに表示させるようにしてもよい。【００１８】
上記労務管理システムは、クライアント−サーバ方式（たとえば、既存の勤怠管理システムやタイムレコードを前記入力手段として機能するクライアントとし、その他の機能をサーバが備え、このクライアント端末とサーバをインターネット網で接続する形態）、いわゆるクラウドコンピューティングなど、多様な提供形態に対応できるように、コンピュータに上記諸機能を実現させる労務管理用プログラムとして配布する形態であってもよい。
【発明の効果】
【００１９】
本発明によれば、各種法規、労働契約その他の取り決めによる制約を的確に把握し、各従業員の属性や労働時間及び労働日数について、複数の職場を比較可能な形で従業員の偏在状況を表示することができるので、どの職場でどのようなアサインの偏りがあるのかを的確かつ具体的に把握して労務管理を行うことができるという効果を奏する。また、他の職場との違いを把握することができるため、相対的な視点で労務管理上の問題点の把握や採用計画を立てることが容易になるという効果を奏する。【００２０】
さらに、前記単位時間ごとの従業員の人数の変遷を各従業員の経験値などのデータとともに把握できるので、サービスや生産性の低下の原因を具体的に特定するためのデータを提供することができるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
【図１】本発明にかかる労務管理システムの処理ブロック図
【図２】領域データテーブルの例を示す図
【図３】評価データテーブルの例を示す図
【図４】演算結果表の例を示す図
【図５】評価結果データの例を示す図
【図６】散布図
【図７】評価結果データ及び散布図生成の処理フロー図
【図８】従業員別経験値データ生成処理のフロー図
【図９】従業員別経験値データの例を示す図
【図１０】経験値分布リストの例を示す図
【図１１】分布グラフ図
【図１２】分布グラフに補助線を表示した図
【図１３】経験値分布リストに疲弊度を追加した例を示す図
【発明を実施するための形態】
【００２２】
以下、本発明を実施するための最良の形態について、添付図面等を参照して説明する。なお、以下の説明では、具体的な構成、作用等を示して説明を行うが、これらは、特許請求の範囲内で適宜変更することができる。以下、本実施の形態では、飲食店などでチェーン展開をしている多店舗型企業を対象とし、クライアント−サーバ式の構成を有するシステムとして説明するが、これに限定する趣旨ではない。
【００２３】
図１を参照して、１は、本発明にかかる労務管理システムを構成するサーバである。サーバ１は、複数の店舗の各端末（クライアント）、すなわち、各入力端末２ａ、２ｂ、２ｃ…２ｎから、各従業員の個別の入力データを受信する。この入力データは、例えば、各従業員が出退勤の都度入力する勤怠管理システムや打刻式のタイムレコーダのようなものから入力されるものでもよい。即ち、サーバ１へのデータの転送が可能な構成であれば、既存の装置を利用することも可能である。この入力データには、少なくとも、出退勤データのほか、各従業員の所属する職場を特定する職場データ、各従業員を特定する従業員データ、各従業員の属性を特定する属性データ、が含まれていればよい。本実施の形態では、入力端末２ａ、２ｂ、２ｃ…２ｎ（以下総称して「入力端末２」という）から、インターネット網を介してサーバ１に接続する形態を示したが、ＬＡＮや専用回線で接続するものでもよく、また、本システムを単一の店舗で使用する場合は、入力端末２が、サーバ１に直接接続されているものであってもよい。なお、前記タイムレコーダ等は、通常、出退勤の都度入力するため、入力データも都度サーバ１に送信してもよいが、所定期間ごとにまとめて送信する形態であってもよい。ただし、入力端末２による入力がインターネット網等の通信ネットワーク網を介さず、スタンドアローン式に処理される構成であってもよい。
【００２４】
サーバ１は、図示しない中央処理装置（ＣＰＵ）とメインメモリとハードディスク等の外部記憶装置を有し、利用者がサーバ１に対して後述する機能を発揮させるために、キーボード等の入力装置から命令を入力する入力部３、ディスプレイやプリンターなどから構成される表示部４が接続されている。本システムの利用者は、入力端末２から入力された入力データによって、サーバ１に後述する処理を実行させる命令を入力部３から入力すると、前記メインメモリに前記処理を実行させるプログラムやファイルなどが読み出され、前記ＣＰＵにより、前記処理が実行される。実行結果として生成されるデータは、適宜前記外部記憶装置に記憶される。すなわち、本発明にかかるシステムは、後述する特定の使用目的に応じた処理を行うプログラムを前記ＣＰＵ、メインメモリ、外部記憶装置等のハードウェア資源によって実行させる構成になっている。
【００２５】
サーバ１は、入力端末２から受信した入力データに基づき、算出部１１１で所定期間内における労働時間と労働日数を算出する。労働時間と労働日数の算出は、例えば、毎日の出勤時間と退社時間が特定される前記出退勤データがあれば算出可能である。前記所定期間内とは、本システムの利用者によって評価する期間を自由に設定可能であるが、具体的には、後述する法規等の制約に対応するサイクル、給与の締めのサイクル、従業員のローテーションのサイクルなどに応じて設定すればよい。なお、前記のように、利用者の既存の勤怠管理システムやタイムレコードを入力部とする場合は、入力データをサーバ１で処理可能なフォーマットに変換する機能を設ければよい。
【００２６】
ところで、飲食店等の労働集約型産業では、就業形態に応じた様々な属性の従業員が同じ職場で就業していることが多い。正社員のほか、例えば、非正社員として契約社員、嘱託社員、出向社員、派遣労働者、臨時的雇用者、パートタイム労働者などが挙げられる。
【００２７】
従業員の労働日数及び労働時間は、前記各属性に対応して適用される各種法規、労働契約その他の取り決めによって定まる制約がある。日本国内のケースを例に説明すれば、法定労働時間のほか、所得税法上の配偶者控除の対象となる範囲から換算された労働時間、健康保険法上の被扶養者になるための条件を満たす労働時間、雇用保険法上の被保険者になるための条件を満たす労働時間、パートタイム労働法に基づく短時間労働者に該当するための労働時間又は労働日数、労働契約書に定められている所定労働日数、時間外労働に関する協定で定められた１日当たりに命ずることができる残業の上限時間などが挙げられる。サーバ１の領域設定部１１２では、これらの各制約を前記所定期間内における労働日数と労働時間の関数（定数関数を含む）によって特定し、特定された複数の関数から画定される複数の領域データテーブルを設定する。即ち、ここで領域とは、前記所定期間内において、上記各制約をパラメータとした労働日数と労働時間を変数とする複数の関数を境界線として形成される範囲をいう。なお、領域設定部１１２で特定される前記各関数は、本システムの利用者の就労状況や各種法規の法改正、労働契約その他の取り決めなどの改定に応じて適宜設定を変更することが可能である。
【００２８】
図２は、領域設定部１１２で設定された領域データテーブルＴの例を示す。本実施の形態にかかる領域データテーブルＴは、Ｔ１からＴ４の欄から構成されている。Ｔ１は、前記各関数を境界線として画定される領域Ｆを示している。本実施の形態では、領域は、１０種類となっているが、前記の通り、関数の種類は適宜変更することが可能であるため、画定される領域の数も関数の種類と数によって異なってくる。Ｔ２は、前記各関数について、所定期間内の就労延べ日数の範囲を示している。本実施の形態では、前記所定期間を１ヶ月（３０日）としているがこれに限定する趣旨ではない。Ｔ３は、前記所定期間内の総労働時間（延べ時間）の範囲を示している。Ｔ２及びＴ３が、前記各種法規、労働契約その他の取り決め等による制約に基づく各関数のパラメータとなる。Ｔ４は、各領域が示す就労体系を説明したものである。本実施の形態では、１日に２０時間以上を「生存可能時間以上」、４日未満を「超短日」、１３０時間以上、２０時間線未満、１２時間線以上を「過重労働」と定義し、これらの間に挟まれる就労体系は、延べ日数については、４日以上１５日未満を「短日」、１５日以上「長日」とし、延べ時間については、１日４時間線未満を「短時間」、１日４時間線以上８時間線未満（又は延べ１３０時間未満）を「中時間」、８時間線以上のもの、又は８時間線以下だが述べ１３０時間以上のものを「長時間」と定義し、それぞれの関数に応じて、これらの組み合わせから定義を行っている。Ｔ５は、Ｔ４で定義された各就労体系に対して、各領域の特性を定義する欄である。この特性が後述する評価につながる。例えば、領域Ｆ３では、延べ日数が、「４日以上、１５日未満」であり、延べ時間が、「１日４時間未満」であることから、就労体系は「短日、短時間の就労体系」となり、この特性は、「扶養内就労で、補助戦力、且つ、時間集中業務」となる。なお、領域Ｆ２の延べ日数「４日未満」については、延べ時間が「なし」となっているが、これは、１ヶ月に４日未満の出勤（週平均に換算すると、週１日未満の出勤）の場合、Ｔ４欄で記載されている通り、「週１日未満は、新人・入社即退職に準じる＝分析外数値」になるとしているからである。
【００２９】
図１に戻り、領域設定部１１２で設定された各領域、さらには設定された領域の複数の組み合わせに対応させて、評価設定部１１３では、労務管理上の評価データテーブルを設定する。
【００３０】
図３は、前記評価データテーブルＥの例を示す。本実施の形態では、評価データテーブルＥは、前記領域から形成される評価対象のパターンを特定するＥ１、パターンに仕分けする分布基準を示すＥ２、前記領域によってパターンの内訳を示すＥ３、パターンごとの評価を示すＥ４から構成されている。なお、本実施の形態では、Ｅ１で特定されるパターンの数は、Ｐ１からＰ１２の１２パターンとした。Ｅ２では、労働日数１５日を基準とし、その前後で７０％の分布率を示す場合、偏在状況として定義付けている。また、Ｅ３で示されるパターンは、単独の領域と複数の領域の組み合わせの２つの類型から構成されている。このパターンの内訳となる領域又は領域の組み合わせが、本実施の形態では、最終的な評価対象の単位となる。従って、例えば、パターンＰ１では、領域Ｆ３と領域Ｆ４の組み合わせによってパターンが形成されるが、パターンＰ２では、領域Ｆ４のみでパターンが形成される。なお、Ｅ３において、本実施の形態では、偏在状況を示すパターンの種類として、「主パターン」と「副パターン」という区分を設けているが、これは、本システムが適用される職場全体の分布状況で、前記Ｅ２の労働日数１５日を基準とし、その前後の７０％の分布率に該当する偏在状況にあるパターンを「主パターン」とし、「主パターン」に当てはまらないレベルの偏在状況（本実施の形態では、パターンＰ７からパターンＰ１２の「その他」とされているもの）については、「副パターン」としている。例えば、パターンＰ８では、領域Ｆ４と領域Ｆ５との組み合わせによって形成されるパターンと領域Ｆ７で形成されるパターンに各々多数の偏在状況が観察される場合を示している。Ｅ４の評価は、各々のパターンでの偏在状況を表現したものである。ここで「中軸」とは、従業員全体のうち、就労形態の中軸を意味する。以上より、例えば、本システムを適用した結果、偏在状況が、パターンＰ３の領域に該当する場合、即ち、「１５日未満に７０％以上」の偏在状況の場合、領域Ｆ４と領域Ｆ５によって形成されるパターン内に偏在することになり、その評価は、「短日中軸・長時間に集中」ということになる。
【００３１】
図１に戻り、算出部１１１で算出された各店舗の従業員の所定時間内における労働日数と労働時間に基づき、演算部１１４では、店舗ごとの各領域に対する分布状況を算定する。この算定は、店舗ごとに領域別の従業員の人数をカウントし、カウントされた人数に基づいて領域別の分布率を算定することにより行われる。
【００３２】
図４は、演算部１１４で算定された演算結果表Ｃの例を示したものである。演算結果表Ｃは、各店舗を識別する店舗コード（前記入力データのうち、「職場データ」に該当するもの）欄Ｃ１と、所定期間内の出勤日数別の人数を示す労働日数欄Ｃ２と、図２で説明した領域別の人数をカウントした値を示すＣ３と、前記カウントした人数の店舗別の合計欄Ｃ４と、Ｃ３の人数を領域別に分布率として算定した分布率欄Ｃ５と、店舗別に、前記分布率で偏在している領域を抽出し、図３で説明した評価データテーブルＥから、前記抽出された領域が該当するパターンを示す欄Ｃ６と、Ｃ６で示されたパターンに該当する評価を評価データテーブルＥから読み出して表示する欄Ｃ７とから構成されている。例えば、Ｃ１欄の店舗コード１１４では、Ｃ２欄で所定期間内に４日以下の出勤日数の従業員は２人、５日以上１４日以下の出勤日数の従業員は６人、１５日以上の出勤日数の従業員は９人である。Ｃ３欄で領域別の人数を見ると、領域４に６人、領域７から９にかけて各々２人、領域１０に５人となっており、他の領域は０人となっている。なお、Ｃ４欄の合計は、１５人である。従って、Ｃ５欄では、Ｃ３欄のカウントされた人数と、Ｃ４欄の合計人数から、各々の分布率は、領域４が４０％、領域７から領域９までが各々１３％、領域１０が３３％と算定される。これは、評価データテーブルＥのパターンＰ１２に該当するため、Ｃ６欄では、「Ｐ１２」と表示される。また、Ｃ７欄は、評価データテーブルＥのＥ４欄から、Ｐ１２に該当する「異常な状態」が読み出され、表示される。以下、店舗ごとに、同様の処理がなされ、演算結果表Ｃが生成される。
【００３３】
評価結果データ生成部１１５は、演算部１１４で生成される演算結果表Ｃに基づいて、店舗単位のパターンの分布状況を集計した評価結果データを生成する。このとき、前記算定された分布率に基づいて、偏在しているパターンを所定の表示でマークアップして明示するようにしてもよい。このように、評価結果データでパターン別の分布状況を示すことにより、たとえば、どのようなパターンに店舗が偏在しているのか、という全体像が定量的に把握できる。
【００３４】
図５は、評価結果データＲの例を示す。評価結果データＲは、パターンを示すＲ１、評価を示すＲ２、各パターンの店舗数を示すＲ３、Ｒ３の店舗数を分布率で示したＲ４の４つの欄から構成されている。Ｒ１とＲ２は、図４で説明した演算結果表Ｃから読み出されたパターンと評価の記載である。また、Ｒ３は、演算結果表Ｃから各パターンの店舗数を各々集計したものであり、Ｒ４は、Ｒ３で集計された店舗数から、店舗全体における分布率を算定したものである。本実施形態では、偏在状況を示しているパターンは、「副パターン」に該当するレベルで、Ｐ８の１８店舗とＰ９の１８店舗となる。総店舗数が５５店舗であるから、いずれも分布率は３３％となる。なお、本実施の形態では、この２つのＰ８、Ｐ９に偏在していることから、両欄を特定の色で着色表示したり、文字をボールドや斜体字などで強調したり、異なるフォントにするなどして、マークアップすればよい（図示せず）。
【００３５】
図１に戻り、サーバ１は、前記各従業員の属性データと、前記算出された労働日数及び労働時間とを対応させて各従業員の属性別に実働データを生成する属性別実働データ生成部１１６を有する。即ち、属性別実働データは、入力部Ｉで入力された属性データと、算出部１１１で算出された各従業員の労働日数及び労働時間とを対応させたものである。領域設定部１１２で特定された各関数と、属性別実働データ生成部１１６で生成された属性別実働データとから、散布図生成部１１７で散布図が生成される。この散布図により、属性別の従業員の分散状況又は偏在状況を、前記パターン別に一覧することが可能になる。なお、散布図は、各属性をパラメータとした従業員別のデータを表示するものであるが、例えば、複数店舗のデータを一つの散布図に表示してもよい。この場合は、当該多店舗経営をする会社全体の労務管理傾向が明確になり、他の会社との比較で自社の労務管理の問題点を抽出する材料として利用できる。また、多店舗のうちの選択した数店舗のデータを散布図上に表示させてもよい。さらに、後述するプロットシンボルを店舗別の識別もできるようにすれば（例えば、属性は、シンボルの図形で区別し、店舗は、シンボルの色で区別すれば）、各店舗の就業形態の偏在傾向の違いを一覧することも可能である。
【００３６】
図６は、散布図生成部１１７によって、生成される散布図Ｓの例を示す。散布図Ｓは、横軸（ｘ軸）を所定期間（本実施の形態では３０日）の労働日数、縦軸（ｙ軸）を前記所定期間内の労働時間とし、前記各関数を同一座標軸上の散布図内に表示したものである。本実施の形態では、各関数は、日本国における制約を例として、法定労働時間Ｌ１、所得税法上の配偶者控除の対象となる範囲から換算された労働時間Ｌ２、健康保険法上の被扶養者になるための条件を満たす労働時間Ｌ３、パートタイム労働法に基づく短時間労働者に該当するための労働時間又は労働日数Ｌ４、異常値の上限ペースのＬ５の５つから構成されている。Ｌ１は、基本となる法定労働時間であって、現行法では、８時間／日となっている。Ｌ２で、所得税法上の配偶者控除を受けられる扶養の範囲は、現在、年収１０３万円未満となっている。従って、この年収の範囲で就労するために、パラメータとして時給を勘案し、Ｌ２の関数が決定される。本実施の形態では、４時間／日を目安とし、上限１００時間／月という条件で関数を決定している。従って、労働日数が２５日以上になると、ｙ＝１００時間の定数関数となる。Ｌ３で、健康保険法上の被扶養者になるための条件は、現在、年収１３０万円未満ということになっている。従って、この場合もＬ２同様、パラメータとして時給を勘案し、上限１３０時間／月という条件で関数を決定している。本実施の形態では、後述するＬ５の２０時間／日をベースに、上限値１２時間／日のペースでスタートし、１３０時間／月に到達する前の６日目から７日目の間で関数の傾きを変更し、７日目以降、ｙ＝１３０時間の定数関数としている。Ｌ４では、パートタイム労働法によるパートタイムの定義、即ち、正社員と比較して所定労働時間や所定労働日数が３／４の者を指すという定義に従い、１２時間／日であって１５日／月の加重要件を反映させるため、座標点ｘ＝１５日、ｙ＝１８０時間を接点とする異なる２つの関数を結び付けている。Ｌ５の異常値は、本実施の形態では、図２のＦ１で示した「生存可能時間以上」を示すもので、２０時間／日のペースの関数を示している。以上、Ｌ１からＬ５までの関数を散布図Ｓ上に示すことにより、これら複数の関数から画定される領域Ｆ１からＦ１０が形成される。
【００３７】
なお、上記関数は、一例にすぎず、労働日数や労働時間を定めた労働契約書の条件や取り決めなども、上記関数の対象となる。また、上記関数を決定付ける法規上の数値は、法改正等により、適宜、時間、日数の設定を変更することが可能であり、新たな法律などの制定により、新たな関数を追加することも可能である。
【００３８】
次いで、散布図Ｓ上に属性別実働データを表示するためのプロットシンボルについて説明する。領域Ｆ１からＦ１０のうち、どの領域にどのような属性の従業員が、分散又は偏在しているかの可視化を図るために、従業員の属性ごとに異なるプロットシンボルを設定する。本実施の形態では、プロットシンボルとして、社員、アルバイト、新人の３種類を設定したが、これに限定する趣旨ではない。
【００３９】
図１に戻り、評価結果データ生成部１１５及び散布図生成部１１７で生成された評価結果データＲ及び散布図Ｓ、さらに、処理の途上で生成される演算結果表Ｃは、表示部４により表示される。
【００４０】
図７は、評価結果でデータＲ及び散布図Ｓを生成する処理フローの一例を示す。以下、図１の構成を参照しながら、処理フローについて説明する。各従業員が、入力部Ｉから入力データを入力すると（Ｓ１）、入力データは、インターネット網を介してサーバ１に送信され、サーバ１の算出部１１で各従業員の労働日数及び労働時間が算出される（Ｓ２）。ここで、本実施の形態では、評価結果データ生成の工程と、散布図生成の工程とを同時に進行させるフローを示しているが、必ずしも同時である必要はなく、また、いずれか一方を選択できるようにしてもよい。以下、まず、評価結果データの生成工程について説明する。演算部１１４で店舗単位で前記領域別の従業員の人数をカウントし（Ｓ３）、カウントされた人数の分布率を算定する（Ｓ４）。カウントされた人数と算定された分布率及び領域設定部１１２から読み出された領域、評価設定部１１３から読み出されたパターンと評価内容データにより、演算結果表が生成される（Ｓ５）。生成された演算結果表から、評価結果データ生成部１１５で集計を行い（Ｓ６）、集計結果を評価結果データとして生成する（Ｓ７）。
【００４１】
一方、散布図Ｓの生成工程は、まず、属性別実働データ生成部１１６により、Ｓ１で入力された入力データの属性と、従業員ごとの労働日数及び労働時間から、属性別実働データを生成する（Ｓ８）。散布図生成部１１７では、領域設定部１１２から各領域データを読み出し（Ｓ９）、前記属性別実働データと読み出された領域データとから、散布図を作成する（Ｓ１０）。
【００４２】
本発明にかかる労務管理システムは、上記の通り、多店舗型の企業等、同一形態の複数の職場の労務管理に対して適用されるものであるが、単一の職場の労務管理ために利用することも可能である。この場合は、図５で説明した評価結果データＲのＲ３欄は、人数の集計欄とし、Ｒ４欄は、人数の分布率を記載する欄とすればよい。
【００４３】
なお、例えば、図４で説明した演算結果表Ｃ、散布図Ｓなどから、業績等を参照してベンチマークとなる店舗を特定し、この特定された店舗の前記分布率と労務管理上問題が生じている店舗、又は業績が悪化している店舗の分布率差分値を求めて抽出し、表示することにより（図示せず）、従業員のアサインの仕方の問題点を究明し、さらには、対応策を検討するために、材料とすることも可能である。
【００４４】
図１に戻り、算出部１１１で算出された各従業員の労働時間に基づき、積算部１１８では、各従業員の総労働時間が積算される。従業員の総労働時間の多寡は、業務に対する経験値として擬制しうる。従業員別の経験値の特定は、経験値特定部１２０によって処理される。経験値特定部１２０は、総労働時間を所定の時間の範囲によって複数のレベルに分けた経験値テーブル（図示せず）を有し、前記積算された各従業員の総労働時間がどのレベルに該当するか、この経験値テーブルから読み出す。前記経験値テーブルは、例えば、総労働時間が１０００時間以上は、ランクＡ、総労働時間が３００時間以上１０００時間未満は、ランクＢ、３００時間未満はランクＣというように、時間の幅を設け、各時間の幅にランクを示すＡ、Ｂ、Ｃなどの記号を対応させればよい。
【００４５】
積算される総労働時間の起算点は、入力端末２による最初の入力時であるが、所定の期間以上、入力が中断された場合は、上記積算の処理はクリアされ、次の入力時を新たな起算点として積算処理される。すなわち、欠勤や休暇などにより、一定以上の期間、業務に就いていなければ、習得した経験値が低減または消失するものと擬制する。
【００４６】
図８は、各従業員の経験値を特定する処理フロー図である。データ入力（Ｓ１）と労働日数・労働時間の算出（Ｓ２）は、図７と同じ処理なので説明は省略する。なお、Ｓ２の算出結果のうち、経験値の特定に使用されるのは、労働時間のみである。
【００４７】
Ｓ１のデータ入力で入力された従業員データを使って対象となる従業員の前回までの総労働時間を読み出す（Ｓ１１）。なお、各従業員の総労働時間は、従業員データと関連付けて、記憶部１１８に記憶されている（記憶部１１８は、たとえば、前記外部記憶装置にファイルとして記憶させればよい）。総労働時間を読み出した結果、当該従業員について該当する総労働時間のデータが存在しなければ、最初の入力、すなわち、総労働時間の起算点として判断される（Ｓ１２のＹ）。一方、前回までの総労働時間のデータが存在していた場合（Ｓ１２のＮ）、前回のデータ入力から所定の期間が経過しているか否かを判断する（Ｓ１３）。前記所定の期間が経過している場合は（Ｓ１３のＹ）、記憶されている総労働時間のデータを消去する（Ｓ１４）。Ｓ１２で最初の入力だった場合、またはＳ１４で前回までの総労働時間のデータが消去された場合は、Ｓ２で算出された労働時間が記憶部１１８に従業員データと関連付けられて新たに記憶される（Ｓ１５）。なお、前記所定の期間が経過している従業員については、従前の従業員番号等、従業員データを消去し、その後、データを入力するときは、新たに従業員データを付与してもよい。この場合は、本システム上は、新しい従業員とみなされるため、Ｓ１３、Ｓ１４の判断及び処理は不要になる。Ｓ１３で前回のデータ入力から所定の期間が経過していない場合は（Ｓ１３のＮ）、Ｓ１１で読み出された前回までの総労働時間に今回の労働時間が積算部１１９で積算されてデータが更新される（Ｓ１６）。
【００４８】
Ｓ１５またはＳ１６によって、対象となる従業員の総労働時間が確定すると、経験値特定部１２０は、前記経験値テーブルを読み出し（Ｓ１７）、前記確定した総労働時間が該当する経験値（ランク）を決定する（Ｓ１８）。決定した各従業員の経験値から、従業員別経験値データを生成する（Ｓ１９）。図９に従業員別経験値データＩの例を示す。従業員の特定する従業員データＩ１と、週日付（週日付とは週を特定するために、例えば、月曜日の日付を明示するもの）データＩ２、店舗を特定する職場データＩ３、各従業員の総労働時間を示す積算時間データ（Ｉ４）、各積算時間データに対応する経験値（本実施の形態では、Ｅ，Ｄなどの記号による表示）データとから構成されている。なお、同一の従業員が、店舗（職場）を変えた場合でも、基本的に業務内容が同一の場合、その経験値は蓄積されるものと考えられるため、店舗間の移動によるデータの変更があっても、総労働時間は積算される。図９では、同一人のＭが、２０１０年１１月８日の週まで店舗コード１１４で就業していたが、２０１０年１１月１５日の週には、店舗コード１３４で就業している。しかし、店舗間移動があっても、積算処理はなされていることを示している。従って、このようなケースの場合は、積算処理は、従業員データに関連付けて処理するようにすればよい。
【００４９】
図１に戻り、経験値特定部１２０で各従業員の経験値が特定されると、集計部１２１は、店舗別に、１日当たりの労働時間を所定の単位時間ごとに区切り、この単位時間ごとに就業している従業員の人数を前記経験値別に集計する。この集計された人数に基づいて、経験値分布リスト生成部１２２では、日次単位に経験値分布リストを生成する。
【００５０】
図１０は、経験値分布リストＤの例を示したものである。経験値分布リストＤは、店舗欄Ｄ１、週日付欄Ｄ２、曜日欄Ｄ３、日付欄Ｄ４、経験値欄Ｄ５、単位時間別集計欄Ｄ６から構成される。店舗欄Ｄ１は、入力データの職場データ、週日付欄Ｄ２、曜日欄Ｄ３、日付欄Ｄ４は、入力データの出退勤データから、読み出すことによって取得できる。また、経験値欄Ｄ５及び単位時間別集計欄Ｄ６は、従業員別経験値データＩから、店舗別に同一経験値の従業員を読み出し、出退勤データから出勤している時間を読み出して、集計部１２１により、該当する従業員を集計すればよい。なお、本実施の形態では、単位時間を１時間に設定しているが、適宜単位時間は変更可能であり、例えば、３０分単位であってもよい。
【００５１】
図１に戻り、経験値分布リスト生成部１２２で生成された経験値分布リストＤに基づいて、分布グラフ生成部１２３では、分布グラフＧを生成する。図１１は、経験値分布リストＤをもとに、生成される分布グラフＧの例を示したものである。分布グラフＧは、縦軸を前記各単位時間における前記集計された人数の合計とし、横軸を前記単位時間ごとに区切る１日当たりの労働時間として、前記経験値分布リストＤから、前記単位時間ごとに人数の推移を示す職場別のグラフを生成する。本実施の形態では、分布グラフＧは、スプレッドシートに単位セルを人数一人分とし、横軸の単位時間（本実施の形態では、１時間）ごとに就業した人数を積み上げる棒グラフを示した。経験値は、棒グラフを構成するセルごと（従業員ごと）に経験値のレベルを示す記号（本実施の形態では、Ｅ、Ｄなどの記号）を表示すればよい。分布グラフＧをこのように表示することで、単位時間ごとに、アサインされた人数のほか、その人数の内訳としてどのような経験値を有する従業員が何名アサインされたかも労働時間の推移とともに、一覧することが可能になる。図１１の分布グラフＧは、１日当たりの労働時間を単位時間に区切って表示するものを示したが、集計部１２１で集計する単位を前記入力データから取得可能なデータで指定することにより、生成される分布グラフＧの横軸のバリエーションを選択することも可能である。たとえば、年単位、月単位、週単位、月末や月初のみ、所定の曜日、祝日など入力端末２から入力される出退勤データにこれらのデータが含まれていれば、分布グラフＧの横軸をこれらの単位で表示して生成することも可能である。また、図１１の分布グラフＧは、１つの店舗のものを示しているが、横軸の単位をそろえて、複数の店舗の分布グラフＧを並列させて表示してもよい。さらに、所定の地域に存在する複数の店舗をまとめて集計することにより、地域別に並列させて表示してもよい。なお、分布グラフＧは、前記の通り、横軸に労働時間をとる場合、１日当たりの労働時間を上限としているが、例えば、２４時間営業の店舗などの場合は、横軸の「１日当たりの労働時間」を適宜実情に合わせて定義してもよい。従って、横軸の条件を暦上は、２日分ある場合でも、これを「１日当たりの労働時間」としてもよい。上記横軸のバリエーションの選択は、経験値分布リスト生成部１２２内に横軸の選択部（図示せず）を設ければよい。選択部は、例えば、分布グラフ上にドロップダウンリストなどを設けて上記横軸のバリエーションを選択できるようにしてもよい。
【００５２】
図１２は、分布グラフＧに対し、横軸、縦軸のいずれかの値に交差する補助線Ａを表示させたものである。補助線Ａは、たとえば、横軸に交差するものとしては、始業時間、就業時間、割増賃金の発生時間などであり、縦軸に交差するものとしては、採算ベースに見合う人数の上限数、予め設定する目安の人数などである。分布グラフＧに補助線Ａを引くことにより、所定の基準に対して、就業実態がどの程度のレベルにあるのかを判断しやすくなる。また、複数の店舗の分布グラフＧを並列表示させたものに補助線Ａを引くことにより、店舗間の比較が容易になる。
【００５３】
図１３は、経験値分布リストＤに疲弊度欄Ｄ７を追加した例を示す図である。従業員をアサインする場合、特定の従業員に負荷がかかると、従業員のモチベーションが低下し、サービスや生産性の低下につながるおそれがある。この従業員の負荷は、たとえば、月単位で集計して労働時間が多いかどうかという時間量だけでは、正確に把握できない。負荷のかかる労働時間がどれだけ連続しているかという連続性の要素も合わせて判断する必要がある。図１２では、労働時間の時間量と連続性とを合わせて疲弊度を特定し、これを経験値分布リストＤに追加した。前記疲弊度は、図１の点数化処理部１２４によって数値化される。点数化処理部１２４は、各従業員について、算出部１１１により、算出された所定期間内における各従業員の労働日数または労働時間を労働量として取得し、出退勤データから、前記所定期間内における各従業員の連続の出勤日数または各従業員の１日当たりの労働時間が所定時間以上となった日の回数を連続度として取得する。記憶部１１８には、あらかじめ所定の労働量を閾値とした第１抽出条件が複数記憶されている。第１抽出条件の例としては、前記所定期間を１ヶ月とした場合、「労働日数が２２日以上」「法定労働時間を越えた時間の合計が４５時間以上」などである。また、記憶部１１８は、あらかじめ所定の連続度を閾値とした第２抽出条件も複数記憶されている。第２抽出条件の例としては、「連続した労働日数の最大日数が６日以上」「法定労働時間を２時間以上越えた日の連続が３日以上」などである。点数化処理部１２４は、前記取得した各従業員の労働量及び連続度を記憶部１１８の第１抽出条件及び第２抽出条件と照合し、前記各閾値以上になっているものを抽出する。前記記憶部１１８に記憶されている第１抽出条件及び第２抽出条件は、各閾値に、労働負荷を勘案した点数を対応付けて付与している。点数化処理部１２４は、前記抽出されたものの点数を合算し、疲弊度を定量化する。疲弊度の点数は、あらかじめ所定の点数の範囲によって複数のレベルに分けられたテーブルがあり（図示せず）、たとえば各レベルが所定の記号等で表示されている。前記合算された点数は、このテーブルのどのレベルにあるのかを検索し、各従業員の疲弊度がこのレベルによって特定される。点数化処理部１２４で特定されたレベルは、経験値分布リスト生成部１２２に渡され、図１３のように表示される。（図１３では、疲弊度を示す記号としてＣ１，Ｄ１などの記号が用いられている。）この疲弊度は、図示しないが、分布グラフＧに表示してもよい。たとえば、分布グラフＧの各セルの色を塗り分けることにより、疲弊度を示すようにすればよい。このように表示すれば、分布グラフＧから、アサインされた従業員の経験値と現状の疲弊度を同時に観察することができる。なお、出願人は、上記疲弊度の特定の技術について特開２００９−１４６２５７で開示しており、この公知技術を利用して各従業員の疲弊度を特定し、経験値分布リストに表示させるようにしてもよい。
【００５４】
経験値分布リストＤ、分布グラフＧによって、従業員の偏在状況を日時単位で把握することができる。さらに、特定の日のみの経験値分布リストＤ、分布グラフＧを生成することにより、具体的な従業員のアサイン状況を把握することが可能になる。たとえば、繁忙期やキャンペーンなどを行った日などを特定して、経験値分布リストＤ、分布グラフＧを生成すれば、人数は、多数アサインされているにもかかわらず、ある店舗だけ売り上げが下がっている場合に、その内訳が新人だけだった場合など、アサインの量と質の双方の状況を把握することができる。
【００５５】
本実施形態にかかる労務管理システムの提供形態は、コンピュータに上記諸機能を実現させる労務管理用プログラムとして配布する形態であってもよい。
【符号の説明】
【００５６】
１      サーバ
２      入力端末
３      入力部
４      表示部
１１１  算出部
１１２  領域設定部
１１３  評価設定部
１１４  演算部
１１５  評価結果データ生成部
１１６  属性別実働データ生成部
１１７  散布図生成部
１１８  記憶部
１１９  積算部
１２０  経験値特定部
１２１  集計部
１２２  経験値分布リスト生成部
１２３  分布グラフ生成部
１２４  点数化処理部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
2011070790.tif 000010
【図９】
2011070790.tif 000011
【図１０】
2011070790.tif 000012
【図１１】
2011070790.tif 000013
【図１２】
2011070790.tif 000014
【図１３】
2011070790.tif 000015
【国際調査報告】
2011070790.tif 000016
2011070790.tif 000017