勤怠異常値をTeams・Power Automateで検知し自動アラートする！作成方法

勤怠異常値をTeams・Power Automateで検知し自動アラートする！作成方法

従業員の皆様の働き方を正確に把握し、適切な労務管理を行うために多大な労力と時間を費やしていらっしゃることと存じます。特に、残業時間の超過や打刻漏れといった「勤怠異常値」の検知は、見過ごされがちでありながら、企業のコンプライアンスや従業員の健康管理において極めて重要な業務です。手作業での確認は、膨大なデータの中から異常を見つけ出すという骨の折れる作業であり、見落としのリスクも常に伴います。しかし、Microsoft TeamsとPower Automateを組み合わせることで、この課題を劇的に解決し、勤怠管理の精度と効率を飛躍的に向上させることが可能です。自動化されたシステムは、皆様を定型的な確認作業から解放し、より本質的な労務管理や従業員ケアに注力できる環境を提供します。

自動検知で得られる迅速な対応

勤怠異常値を自動で検知することで、問題発生から対応までの時間を大幅に短縮できます。手作業での確認では見落としがちな小さな異常も、システムが自動でピックアップし、関係者に即座に通知するため、早期の状況把握と適切なアクションが可能になります。

ヒューマンエラーを排除する正確性

人の目による確認では、どうしても見落としや判断ミスが発生する可能性があります。自動検知システムを導入することで、設定されたルールに基づき一貫した基準で異常値を判断するため、ヒューマンエラーを排除し、勤怠データの正確性と信頼性を飛躍的に高めることができます。

業務負担の軽減と効率向上

勤怠データの確認作業は、特に従業員数が多い企業ほど大きな負担となります。この作業を自動化することで、担当者の皆様は定型的なデータチェックから解放され、より複雑なケースへの対応や、従業員への個別フォローなど、付加価値の高い業務に集中できるようになります。

コンプライアンス強化とリスク低減

労働基準法の遵守は企業にとって不可欠です。勤怠異常値の自動検知は、残業時間の超過や休憩時間の未取得といった潜在的なコンプライアンスリスクを早期に発見し、是正措置を講じることを可能にします。これにより、法的なトラブルや従業員との間の労務問題発生のリスクを大幅に低減できます。

TeamsとPower Automateでは何ができる？

Microsoft TeamsとPower Automateの組み合わせは、勤怠異常値の検知とアラート通知において、まさに理想的なソリューションを提供します。Teamsのリアルタイムなコミュニケーション機能とPower Automateの強力な自動化機能が連携することで、勤怠データの監視から異常値の発見、そして関係者への迅速な情報伝達までの一連のプロセスをシームレスに実現できます。これにより、問題発生時の情報共有が格段にスムーズになり、適切な対応を遅滞なく行うことが可能になります。皆様の勤怠管理を、よりスマートでプロアクティブなものへと変革する強力なツールとなるでしょう。

Teamsでのリアルタイムアラート通知

Power Automateで検知された勤怠異常値は、Teamsの特定のチャネルや個人チャットにリアルタイムで通知されます。これにより、関係者は異常の発生を即座に把握し、状況に応じた迅速な対応を開始できます。通知には、異常の詳細情報や関連する勤怠データへのリンクを含めることも可能です。

Power Automateでのデータ監視と検知ロジック

Power Automateは、勤怠データが保存されているシステム（例: Excelファイル、SharePointリスト、勤怠管理システム）を定期的に監視し、設定された検知ロジックに基づいて異常値を自動で特定します。例えば、「週40時間以上の残業」「連続勤務日数」「打刻漏れ」など、様々な条件を設定して異常を定義できます。

既存システムとの柔軟な連携

Power Automateは、Microsoft 365のサービスはもちろんのこと、様々な外部の勤怠管理システムやデータベースとも連携が可能です。これにより、現在ご利用中の勤怠システムからデータを自動で取得し、Power Automateで異常値を検知し、Teamsに通知するといった、既存のIT環境を活かした柔軟な自動化フローを構築できます。

承認・確認プロセスの自動化

異常値が検知された後の承認や確認プロセスもPower Automateで自動化できます。例えば、特定の異常値に対して上長への確認依頼を自動で送信し、その承認状況を追跡するといったワークフローを構築することで、一連の対応を効率的に管理し、抜け漏れを防ぐことができます。

準備するものと初期設定のチェックリスト

勤怠異常値の自動検知システムを構築するにあたり、いくつかの重要な準備と初期設定が必要です。これらのステップを丁寧に進めることで、システムの安定稼働と正確な検知を実現し、後の運用におけるトラブルを未然に防ぐことができます。特に、勤怠データの準備と異常値の明確な定義は、このプロジェクトの成功を左右する鍵となります。このチェックリストを参考に、一つずつ確実に準備を進めていきましょう。

Microsoft 365アカウントの準備

Power Automateを利用するには、Microsoft 365アカウントが必要です。通常、企業でご利用のMicrosoft 365 Business Standard以上のプランであれば、Power Automateの利用権が含まれています。個人の場合は、Power Automate Freeプランでも基本的な機能は試せますが、一部のコネクタや高度な機能には制限があるため、検証目的以外ではビジネスプランの利用を推奨いたします。

勤怠データの保存場所とフォーマット

勤怠データをどこに保存し、どのようなフォーマットで管理するかが重要です。

• Excelファイル (OneDrive/SharePoint): 比較的簡易に始められる方法です。日々の勤怠データをExcelファイルに記録し、OneDriveまたはSharePointライブラリに保存します。Power Automateは、このExcelファイルからデータを読み込みます。データはテーブル形式で管理すると、Power Automateでの処理が容易になります。
• SharePointリスト: 構造化されたデータを管理するのに非常に適しています。従業員ごとに勤怠データを項目として登録し、各項目に日付、出勤時刻、退勤時刻、休憩時間、残業時間などの列を設定します。Power Automateとの連携もスムーズで、リアルタイムなデータ更新にも対応しやすいです。
• 勤怠管理システムからのデータ連携: 多くの勤怠管理システムは、API連携やCSVエクスポート機能を提供しています。これらの機能を利用して、定期的に勤怠データをPower Automateがアクセスできる形式（CSV、Excel、データベースなど）で出力し、それをPower Automateで処理することも可能です。

Power Automate環境の確認とアクセス権

Microsoft 365アカウントでサインインできるかを確認しましょう。また、勤怠データが保存されている場所（SharePoint、OneDrive、勤怠システムなど）へのPower Automateからの適切なアクセス権限が付与されていることも重要です。特に、SharePointリストやライブラリへの「編集」権限が必要となる場合があります。

異常値の明確な定義とルール設定

どのような状態を「勤怠異常値」とみなすのかを具体的に定義することが、自動検知システムの最も重要な要素です。

• 残業時間超過: 例: 「1日の残業時間が3時間を超える」「週の残業時間が10時間を超える」「月の残業時間が45時間を超える」
• 連続勤務: 例: 「7日以上の連続勤務」
• 打刻漏れ: 例: 「出勤打刻がない」「退勤打刻がない」
• 休憩時間不足: 例: 「労働時間が6時間を超えるのに休憩時間が45分未満」
• 深夜労働時間: 例: 「22時から翌5時までの勤務時間」
• 休日出勤: 例: 「所定休日の出勤」

これらのルールは、労働基準法や社内規定に基づいて明確に定義し、Power Automateの条件分岐アクションで実装できるように具体化しておく必要があります。

勤怠異常値検知の基本的な流れ

勤怠異常値の自動検知は、Power Automateの基本的な機能を組み合わせることで実現できます。このセクションでは、勤怠データを定期的にチェックし、設定した異常値のルールに合致した場合にTeamsへアラートを送信する、最も基本的なフローの構築方法を段階的に解説します。この流れを理解することで、皆様は自社の勤怠管理に合わせたカスタマイズを施し、より実用的な自動化システムを構築できるようになるでしょう。

トリガーの設定から始める

Power Automateのフローは、何らかの「トリガー」によって開始されます。勤怠異常値の検知では、定期的なチェックが求められるため、以下のようなトリガーが適しています。

• スケジュール済みクラウドフロー (Recurrence): 最も一般的な方法です。毎日、毎週、または特定の時間間隔でフローを自動的に実行するように設定します。例えば、「毎日午前8時に勤怠データをチェックする」といった設定が可能です。
• ファイルが変更または作成されたとき (OneDrive/SharePoint): 勤怠データがExcelファイルとして保存されており、そのファイルが更新されるたびにフローを実行したい場合に利用します。ただし、データ量が膨大になる場合は、定期実行の方が適していることが多いです。

勤怠データの取得と準備

トリガーによってフローが開始されたら、次に勤怠データを取得します。

• Excelファイルから取得する場合: OneDriveまたはSharePointに保存されたExcelファイルからデータを読み込みます。「Excel Online (Business) – テーブルに存在する行を一覧表示」アクションを使用し、対象のExcelファイルとテーブル名を指定します。これにより、Excelシート内のすべての勤怠データを行ごとに取得できます。
• SharePointリストから取得する場合: SharePointリストに勤怠データが登録されている場合、「SharePoint – 複数の項目を取得」アクションを使用します。これにより、リスト内のすべての勤怠データを取得できます。必要に応じて、フィルタークエリを設定して、特定の日付範囲のデータのみを取得することも可能です。
• 勤怠管理システムから取得する場合: 各システムのAPIコネクタやHTTPアクションを使用してデータを取得します。この方法は、システムの知識が必要となるため、少し高度な内容になりますが、よりリアルタイムな連携が可能です。

取得したデータは、異常値の判定ロジックにかけられるように、必要に応じて数値型や日付型に変換するなどのデータ整形を行います。

異常値の判定ロジックの実装

取得した勤怠データに対して、定義した異常値のルールを適用します。これは主に「条件」アクションや「適用先」アクション（ループ処理）を組み合わせて行います。

• 「適用先」アクション (Apply to each): 取得した勤怠データが複数行ある場合、各行に対して異常値の判定を行うために「適用先」アクションでループ処理を行います。
• 「条件」アクション (Condition): ループ内で、各勤怠データが異常値の条件を満たしているかを判定します。例えば、「残業時間 > 3」といった条件式を設定します。複数の条件を組み合わせる場合は、「And」や「Or」ロジックを使用できます。
• 計算の実行: 残業時間の計算や連続勤務日数の計算など、複雑な計算が必要な場合は、「データ操作 – 作成」アクションで式（Expression）を使用して計算を行います。

Teamsへのアラート通知

異常値が検知された場合、その情報をTeamsに通知します。

• 「メッセージを投稿する (Teams)」アクション: 最も一般的な通知方法です。特定のチャネルや個人チャットにメッセージを投稿します。メッセージには、異常値の内容、対象の従業員名、日付、具体的な数値などを含めると、受け取った側が状況を把握しやすくなります。
• アダプティブカードの利用: よりリッチな表示やアクションボタンを含めたい場合は、アダプティブカードを作成してTeamsに投稿します。これにより、承認ボタンや詳細確認ボタンなどを設置し、Teams内での次のアクションを促すことが可能です。

作成例: 基本的な異常値検知とTeams通知

ここでは、Excelファイルに記録された勤怠データの中から、1日の残業時間が3時間を超える従業員を検知し、Teamsにアラートを通知するPower Automateのフロー例をご紹介します。

【Excelファイルの構成例 (OneDrive/SharePointに保存)】

シート名: 勤怠データ

テーブル名: Table1

※ 残業時間 列は、実際の出退勤時刻と休憩時間から計算して入力されているものとします。

【Power Automateフローの概要】

1. トリガー: 「スケジュール済みクラウドフロー」を設定。
   • 繰り返し: 1日
   • 間隔: 1
   • タイムゾーン: (ご自身のタイムゾーン)
   • 開始時刻: (例: 08:00)
2. アクション: 「Excel Online (Business) – テーブルに存在する行を一覧表示」を設定。
   • 場所: (Excelファイルが保存されているOneDriveまたはSharePointサイトのURL)
   • ドキュメントライブラリ: (Excelファイルが保存されているドキュメントライブラリ名)
   • ファイル: (Excelファイルのパス)
   • テーブル: Table1 (Excelのテーブル名)
3. アクション: 「適用先」を設定。
   • 以前の手順からの出力の選択: 「テーブルに存在する行を一覧表示」アクションからの動的なコンテンツ「Value」を選択。
4. 「適用先」内部のアクション: 「条件」を設定。
   • 条件: items('適用先')?['残業時間'] (Excelの「残業時間」列の動的なコンテンツ)
   • 演算子: より大きい
   • 値: 3 (3時間)
5. 「条件」が「はい」の場合のアクション: 「メッセージを投稿する (Teams)」を設定。
   • 投稿者: フローボット
   • 投稿先: チャネル (またはグループチャット、個人チャット)
   • チーム: (勤怠異常値通知用のTeamsチーム名)
   • チャネル: (勤怠異常値通知用のTeamsチャネル名)
   • メッセージ:

     【勤怠異常値アラート】
     従業員名: @{items('適用先')?['従業員名']}
     日付: @{items('適用先')?['日付']}
     残業時間: @{items('適用先')?['残業時間']} 時間
     
     規定の残業時間を超過しています。
     詳細を確認し、適切な対応をお願いいたします。
     

     ※ @ 以降は、Excelの列の動的なコンテンツを挿入。

さらに応用！様々な検知パターン

基本的な勤怠異常値の検知フローを構築できるようになったら、次はより複雑なビジネスロジックや、多様な異常パターンに対応するための応用技術を習得しましょう。Power Automateは、その柔軟性によって、単一の条件だけでなく、複数の条件を組み合わせた高度な検知や、承認フローとの連携、さらには過去データとの比較による傾向分析まで、幅広いニーズに応えることが可能です。これらの応用パターンを使いこなすことで、皆様の勤怠管理システムは、より堅牢でインテリジェントなものへと進化するでしょう。

複数条件での異常値検知

単一の条件だけでなく、複数の条件を組み合わせて異常値を検知することで、より精度の高いアラートを実現できます。例えば、「残業時間が〇時間を超え、かつ連続勤務日数が〇日以上」といった複合条件を設定することが可能です。

• 「条件」アクションのAnd/Or: Power Automateの「条件」アクション内で、複数の条件を「すべて（And）」または「いずれか（Or）」で組み合わせることができます。
• ネストされた条件: より複雑なロジックが必要な場合は、「条件」アクションの中にさらに「条件」アクションを入れ子（ネスト）にすることで、段階的な判定ロジックを構築できます。

承認フローの組み込み

異常値が検知された際に、関係者（例: 上長、人事担当者）による確認や承認が必要な場合、Power Automateの承認アクションを組み込むことで、このプロセスを自動化できます。

• 「承認を開始して待機する」アクション: 承認者、承認タイトル、承認詳細などを設定し、承認依頼を送信します。
• 条件分岐 (承認結果): 承認の結果（承認済み、拒否済み）に応じて、その後のフローを分岐させます。例えば、承認されたら特別な記録を残し、拒否されたら申請者に再確認を促すといった処理が可能です。これにより、異常値への対応プロセスが明確化され、責任の所在も明確になります。

定期的なレポート生成と配布

異常値の検知だけでなく、定期的に勤怠状況のサマリーレポートを生成し、関係者に配布することも可能です。これにより、異常値の傾向を把握し、根本的な原因究明や対策立案に役立てることができます。

• Excel Online (Business) – 行の追加: Power Automateで集計した異常値データを、別のExcelファイルに自動で追記していくことで、簡易的なレポートを作成できます。
• Power BIとの連携: より高度なレポートやダッシュボードを作成したい場合は、勤怠データをPower BIに連携させ、視覚的に分かりやすいレポートを自動で更新・共有するフローを構築できます。

過去データとの比較による傾向分析

単に現在の異常値を検知するだけでなく、過去の勤怠データと比較することで、特定の従業員の勤怠傾向や、部署全体の残業傾向などを分析し、潜在的な問題を早期に発見するのに役立ちます。

• データ取得範囲の調整: Power Automateで過去数週間や数ヶ月分のデータを取得し、それを現在のデータと比較するロジックを組み込みます。
• カスタムコネクタの活用: 勤怠システムが提供するAPIを活用し、より詳細な過去データを取得したり、統計的な分析を行ったりするために、カスタムコネクタを開発することも検討できます。

Teamsで活用！アラート管理を楽にする機能

Microsoft Teamsは、単なるメッセージングツールではありません。Power Automateと連携することで、勤怠異常値のアラート管理と、それに対する迅速な対応を劇的に効率化する強力なプラットフォームとなります。アラートの通知から、関係者間の情報共有、そして対応状況の追跡まで、すべてのプロセスをTeams上で完結させることで、チーム間の連携が密になり、勤怠管理の透明性と迅速性が向上します。これにより、必要な情報が必要な時に、適切な人々に届くようになり、業務の中断を最小限に抑えつつ、生産性を最大化できるでしょう。

専用チャネルでのアラート通知

Power Automateで検知された勤怠異常値は、Teams内の特定のチャネルに自動で投稿するように設定します。

• 例えば、「勤怠アラート」や「労務管理通知」といった専用チャネルを作成し、新しい異常値が検知されるたびに、その詳細情報や関連する従業員名が自動的に通知されるようにします。
• これにより、関係者全員が最新のアラート情報をリアルタイムで把握でき、情報共有の漏れを防ぎ、迅速な初動対応を促します。

タスク管理とリマインダーで抜け漏れ防止

勤怠異常値への対応には、確認や指導といったタスクが伴います。Teamsのタスク管理機能やPower Automateのリマインダー機能と連携させることで、これらのタスクの抜け漏れを防止できます。

• Power Automateで異常値が検知された際に、TeamsのPlannerに自動でタスクを生成し、担当者を割り当てたり、期日を設定したりできます。
• また、タスクの期日が近づいた際に、Teamsにリマインダーを送信するフローを作成することも可能です。これにより、対応の遅延を防ぎ、確実に問題解決へと導きます。

Power BI連携での可視化と傾向分析

Teamsのチャネル内にPower BIレポートをタブとして追加することで、勤怠異常値の傾向や推移を視覚的に把握し、より深い分析を行うことができます。

• Power Automateで集計した異常値データをPower BIに連携させ、日別、週別、部署別などの切り口で異常値の発生状況をグラフ化します。
• これにより、単発の異常値だけでなく、継続的な問題や特定の傾向を早期に発見し、根本的な対策を講じるための意思決定をサポートします。

モバイル連携での即時対応

Teamsはモバイルアプリでも利用できるため、勤怠異常値のアラートをスマートフォンやタブレットで受信し、場所を選ばずに即座に対応することが可能です。

• 緊急性の高い異常値が検知された場合でも、外出先からTeamsアプリを通じてアラートを確認し、必要な情報共有や承認を行うことができます。
• これにより、対応の遅れによるリスクを最小限に抑え、迅速な問題解決を実現します。

自動化でよくある疑問とトラブル解決策

勤怠異常値の自動検知システムを構築・運用する中で、様々な疑問やトラブルに直面することは避けられないでしょう。しかし、ご安心ください。多くの問題には、既に対処法が存在します。このセクションでは、Power Automateを利用した自動化プロジェクトでよくある疑問点や、実際に発生しやすいトラブル、そしてその解決策について詳しく解説します。これらの情報が、皆様の自動化プロジェクトを円滑に進めるための一助となれば幸いです。

なぜかフローが動かない？原因はこれかも

Power Automateのフローが期待通りに動作しない場合、いくつかの一般的な原因が考えられます。

• トリガーの設定ミス: スケジュール済みクラウドフローの場合、開始時刻や繰り返し間隔が正しく設定されているか確認してください。また、ExcelファイルやSharePointリストの更新をトリガーとしている場合、実際にそのファイルやリストが更新されているか、または指定された条件を満たしているかを確認しましょう。
• コネクタの認証エラー: Power AutomateがExcel OnlineやSharePoint、Teamsなどのサービスにアクセスするための認証情報が期限切れになっているか、アクセス権が不足している場合があります。コネクタの接続状態を確認し、必要であれば再認証を行ってください。
• アクションの設定ミス: アクション内で参照している動的なコンテンツが間違っている、必要なパラメーターが入力されていない、または出力形式が予期せぬものになっていることが原因でエラーが発生することがあります。特に、Excelの列名やSharePointリストの列名が、Power Automateのフローと完全に一致しているか（大文字・小文字、全角・半角を含む）を再確認してください。
• データソースの問題: Excelファイルが破損している、シート名やテーブル名が変更されている、SharePointリストの列が削除されているなど、データソース自体に問題がある場合もフローは動作しません。

エラーメッセージが出た時の対処法

Power Automateのフローがエラーになった場合、詳細なエラーメッセージが表示されます。このメッセージを注意深く確認することが、解決への第一歩です。

• エラーメッセージの確認: エラーメッセージには、どのステップで、どのような原因でエラーが発生したかが記載されています。例えば、「BadGateway」はサービス間の通信エラー、「NotFound」は指定されたファイルや項目が見つからない、「Forbidden」はアクセス権がない、といった意味を示唆しています。
• 実行履歴の確認: フローの実行履歴を確認し、エラーが発生した特定のアクションをクリックすると、そのアクションの入力と出力、そして詳細なエラー情報が表示されます。これにより、エラーの具体的な発生箇所と原因を特定しやすくなります。
• アクションの再確認: エラーメッセージと実行履歴を参考に、問題のアクションの設定を見直します。入力値が正しいか、動的なコンテンツが正しくマッピングされているか、必要な権限があるかなどを確認しましょう。
• コミュニティの活用: Microsoft Power Automateのコミュニティフォーラムには、多くのユーザーが同様のトラブルを経験し、解決策が共有されています。エラーメッセージを検索してみるのも有効な手段です。

データの取得や計算がうまくいかない時のチェックポイント

勤怠データが正しく取得できない、または計算結果が期待通りにならない場合、以下の点をチェックしてください。

• データソースの正確性: Excelのテーブル範囲が正しく設定されているか、SharePointリストのビューやフィルターが意図せずデータを絞り込んでいないかを確認します。
• データ型の一致: ExcelやSharePointリストで定義されているデータの型（例: テキスト、数値、日付）が、Power Automateで期待される型と一致しているか確認します。特に日付や時刻のデータは、地域設定やフォーマットによって解釈が変わる可能性があるため、formatDateTime関数などで明示的に整形することをお勧めします。
• 計算式の確認: Power Automateの式（Expression）で計算を行っている場合、その式が論理的に正しいか、参照している動的なコンテンツが正しいかを確認します。特に、null値や空の文字列が計算に影響を与えていないか注意が必要です。
• 「適用先」アクションの範囲: ループ処理を行っている「適用先」アクションが、すべての対象データに対して正しく適用されているかを確認します。

アラートが通知されない、または内容がおかしい時

Teamsへのアラート通知が届かない、またはメッセージの内容が期待と異なる場合は、以下の点を確認してください。

• Teamsコネクタの認証: Teamsコネクタの接続状態が正常か確認します。
• 投稿先の確認: メッセージの投稿先（チーム、チャネル、個人チャット）が正しく指定されているか確認します。プライベートチャネルなど、特定の権限が必要な場所への投稿は注意が必要です。
• 条件分岐の確認: アラートを送信する「条件」アクションが正しく機能しているか、その「はい」のパスにメッセージ投稿アクションが配置されているかを確認します。
• メッセージ内容の動的コンテンツ: メッセージ内に埋め込んでいる動的なコンテンツが、正しくデータソースから取得されているか、また表示形式が適切かを確認します。

今後の展望とさらなる可能性

勤怠異常値の自動検知システムは、単なる業務効率化に留まらない、より広範な可能性を秘めています。Power AutomateとTeamsの連携は、今後も進化を続け、様々なビジネスプロセスに革新をもたらすでしょう。このテクノロジーの進化の波に乗り、どのように自動化の範囲を広げ、さらなる効率化と従業員の皆様のウェルビーイング向上に貢献していくか、その未来を共に探っていきましょう。皆様の勤怠管理が、よりスマートでプロアクティブなものへと変革されることを心から願っています。

AI連携でより賢い検知へ

将来的には、AI（人工知能）との連携により、より賢い勤怠異常値の検知が可能になります。

• AI Builderの活用: Power AutomateのAI Builderを利用することで、過去の勤怠データから異常値のパターンを学習し、より複雑な異常（例: 特定の曜日や時間帯に集中する残業、特定の業務内容における非効率な労働時間など）を予測・検知するといった高度な自動化が実現できるでしょう。
• 自然言語処理: 従業員からのコメントや報告書の内容を自然言語処理（NLP）技術で分析し、メンタルヘルス不調の兆候や過重労働のサインを早期に発見するといった応用も期待されます。

R P Aとの連携でデータ収集を自動化

Power Automateが直接連携できないレガシーな勤怠管理システムや、ウェブベースの勤怠入力画面からのデータ収集が必要な場合、RPA（ロボティックプロセスオートメーション）ツールとの連携が有効です。

RPAは、人間が行うキーボード入力やマウス操作といった定型的な作業を自動化するのに優れています。RPAで勤怠システムからデータを抽出し、そのデータをPower Automateが処理できる形式（ExcelやCSV）で出力するといった連携により、データ収集から検知、アラートまでの一連のプロセスをエンドツーエンドで自動化できます。

ローコード開発で市民開発者時代へ

Power Automateのようなローコード開発ツールは、専門的なプログラミング知識がなくても業務アプリケーションや自動化フローを開発できる「市民開発者」の台頭を促しています。

• これにより、勤怠管理の現場担当者が自らの課題を解決するために、迅速に異常値検知のルールを調整したり、新しいアラートパターンを追加したりできるようになり、IT部門への依存度を減らし、ビジネスのスピードアップに貢献します。
• 企業全体で自動化の文化を醸成し、従業員一人ひとりが業務改善に積極的に関わる環境を構築することができます。

データ活用とビジネスインテリジェンス

自動検知によって蓄積された勤怠異常値のデータは、ビジネスインテリジェンス（BI）に活用することで、新たな洞察を生み出すことができます。

• 例えば、Power BIと連携し、異常値の発生頻度、特定の部署や期間における集中、対策後の改善状況などを可視化することで、より戦略的な人事施策や労務管理の改善に役立てることが可能です。
• これにより、単なる異常検知に留まらず、従業員の働き方改革や生産性向上に貢献するでしょう。