freee人事労務の設定をAIとやる その2

中小企業にテクノロジーを届ける、TECODesignの杉野です。 Xアカウントはこちらです。 前にこれをやりました。 今回は、扶養親族の設定…です。 freee人事労務でやったことある方はわかると思うんですが、大変なんですよね、元データからの変換。 左のように、１人の社員に対して行が並んでいるデータを、右のような形式にひとまとめに変換して、インポートする必要があります。 イメージ図だと、社員番号100の人だけなのでシンプルに見えますが、これが社員の数だけ、しかも配偶者だ

AIで就業規則の作成がめっちゃ楽しくなりそう

中小企業にテクノロジーを届ける、TECODesignの杉野です。 Xアカウントはこちらです。 今日は、就業規則とAIを色々と試しました、というお話です。 その結果、就業規則はめっちゃ楽しくなるのでは！？って話です。 NotebookLMがこういうの相性良いだろうなってことで、今回もNotebook LMです。なお、登録データが学習には利用されていないようなので、安心してご利用いただけるかと思います（こちらを参考にさせていただきました！） 今回やったこと 　労働基準法と

給与計算で使うvlookupが苦手な方とAI

中小企業にテクノロジーを届ける、TECODesignの杉野です。 Xアカウントはこちらです。 給与計算関連の仕事って、エクセルやスプレッドシートでvlookup関数を多用しませんか？しますよね？複数のデータを比較したり、別のエクセルとかで受け取ったシートをインポート用のシートに紐付けしたり… 僕ですか？？ これ系の業務が苦手です。できればCSVファイル開きたくありません。 なので、なんかもうちょっと楽できないかなーって思って作りました。 実はこの構想、５年くらい前から

都道府県分割疲れにAI

　中小企業にテクノロジーを届ける、TECODesignの杉野です。 　Xアカウントはこちらです。 　SaaSのオンボーディングをやると、お客様からさまざまな形式で従業員データを受け取ります。従業員番号、姓名、生年月日、住所、家族情報etc…。 　そして、SaaSにデータを移行する際のフォーマットはバラバラ… 　そう！ 　特に、住所は、 　・住所1、住所2 　・都道府県、それ以降 　・都道府県、市区町村、それ以降 　・都道府県、市区町村、番地、それ以降 など入り乱れてお

給与計算ダブルチェックをAIと共にver2

労務,求人,キャリアをAIで分析した話

中小企業にテクノロジーを届ける、TECODesignの杉野です。 Xアカウントはこちらです。 TECODesignがもっとも得意なのは、HRテックと言われる人事労務のクラウドサービスの選定や初期設定、運用サポートです。 つまり、お客さまとしていちばん多くの時間を過ごすのは企業の労務担当者の方です。 この労務担当者の現在地を調査しよう！ と思い立ち、「労務　求人」と検索して閲覧することができた求人情報をひとつひとつ目を通して、集計、分析しました（2024/5/3-5/5に