HRソフトウェア ユーザーマニュアル

ログインから勤怠まで、全モジュールの完全ガイド

柔軟な導入 — 御社のブランド、御社のURL

このHRモジュールは完全に柔軟で、御社のインフラに統合できます。 Gill ERPのブランディングは不要です。御社のドメインで完全ホワイトラベルソリューションとして稼働します。

仕組み

  • サブドメイン: hr.yourcompany.com または people.yourcompany.com でホスト
  • パスベース: yourcompany.com/hr または yourcompany.com/people でホスト
  • カスタムドメイン: お持ちのドメインを使用可能。例:abc.com の場合、HRポータルは hr.abc.com または abc.com/hr にできます

従業員には御社のブランディングのみが表示されます。Gill ERPのブランディング、ロゴ、参照は一切なく、システムは完全に柔軟で組織のアイデンティティに適応します。

1. ログインと認証

HRポータルには、御社の設定URL(例:https://www.gillerp.com/en/hr)または、御社ブランドで導入した場合の hr.yourcompany.com や yourcompany.com/hr などの独自ドメインからアクセスできます。

ログイン方法

1
フォームにメールアドレスとパスワードを入力します。
2
サインインをクリックしてアカウントにアクセスします。
3
GoogleサインインボタンでGoogleアカウントからもログインできます。

デモを試す

サンプルデータでシステムを体験するには、デモログインを試すをクリックしてください。認証情報は自動入力されます:

メールdemo@gillerp.com
パスワードwelcome123

パスワードをお忘れ

パスワードをお忘れですか?をクリックし、メールに送信されたリセット手順に従ってください。

2. HRダッシュボード

ログイン後、HRダッシュボードが表示されます。HR情報の中心です。

表示内容

  • 会社の休日 — 選択年の今後の休日と過去の休日。年フィルターで切り替え。もっと見るで一覧を表示。
  • マイ休暇サマリー — 当年の休暇残高(年次、病欠、特別休暇)。使用日数と残日数を表示。
  • 掲示板 — 会社のお知らせ、HR更新、重要通知。
  • カレンダー — 休暇イベントと主要日を一目で確認。

3. 会社の休日

HR管理 → 人事基盤 → 休日 で移動。

機能

  • 表示 — 休日名、開始日、終了日、期間を一覧表示。
  • 年でフィルター — 年ドロップダウンで特定年の休日を表示。
  • 休日追加 — 管理者が新規休日を作成(名前、開始日、終了日)。
  • 編集 / 削除 — 管理者が休日を更新・削除。削除した休日は削除済みビューから復元可能。

4. 勤怠管理

勤怠関連のすべての機能は HR管理 → 勤怠管理 にあります。含まれる機能:

  • タイムシート — 日次の出退勤記録
  • 勤怠変更 — 勤怠時間の修正申請
  • 月次サマリー — 従業員別の月次勤怠サマリー
  • 欠勤レポート — 休暇を除く欠勤日の一覧

5. タイムシート

HR管理 → 勤怠管理 → タイムシート で移動。

表示内容

  • 従業員名 — 記録の対象者
  • 勤怠日 — 勤怠の日付
  • 出勤 / 退勤 — 打刻時刻
  • 遅刻時間 — シフト開始後の遅刻分数
  • 勤務時間 — 総勤務時間
  • 早退時間 — シフト終了前の退勤分数
  • 出勤・退勤漏れ — 打刻漏れのフラグ

操作

  • フィルター — 従業員と日付範囲で絞り込み。
  • 勤怠変更申請 — 出退勤が誤っている場合、該当行で申請を送信。

6. 勤怠変更申請

HR管理 → 勤怠管理 → 勤怠変更 で移動。

目的

記録された出退勤時刻の修正を申請(例:打刻忘れやシステムの誤記録)。

使い方

  • 新規申請 — タイムシートから該当行の勤怠変更申請をクリック、または勤怠変更で新規作成。
  • 理由を入力 — 修正が必要な理由を記入。
  • ステータス — 申請は保留、承認、却下。管理者が審査・承認・却下。

7. 月次サマリー

HR管理 → 勤怠管理 → 月次サマリー で移動。

表示内容

各従業員の月次勤怠サマリー。含まれる項目:

  • 総勤務日数 — 月の予定勤務日数
  • 出勤日 — 有効な勤怠記録がある日
  • 欠勤日 — 勤怠記録がない日(休暇を除く)
  • 休暇日 — 承認済み休暇の日
  • 利用不可率 — 遅刻、欠勤、早退による利用不可時間の割合
  • 控除 — 遅刻分数と会社規定に基づく計算

8. 欠勤レポート

HR管理 → 勤怠管理 → 欠勤レポート で移動。

目的

勤務日に欠勤(勤怠記録なし)だった従業員を一覧。承認済み休暇を除く。説明のつかない欠勤を把握。

9. 休暇管理

HR管理 → 休暇・欠勤 で移動。

休暇一覧

ステータス(保留、承認、却下、キャンセル)付きの休暇申請を一覧。従業員、ステータス、日付範囲でフィルター。

休暇申請

  • 休暇申請をクリック、または休暇一覧 → 新規。
  • 休暇種別を選択(年次、病欠、特別、無給)。
  • 開始日と終了日を選択。システムが週末を除いた日数を計算。
  • 理由を入力。
  • 送信。上司が承認または却下。

休暇種別

  • 年次 — 有給年次休暇(例:20日/年)
  • 病欠 — 有給病欠休暇(例:10日/年)
  • 特別 — 短期有給休暇(例:5日/年)
  • 無給 — 無給休暇

10. 在宅勤務(WFH)

HR管理 → 休暇・欠勤 → WFH一覧 または WFH申請 で移動。

WFH一覧

ステータス付きの在宅勤務申請を一覧。従業員、ステータス、日付でフィルター。

WFH申請

  • 新規WFH申請をクリック。
  • 開始日と終了日を選択。
  • 理由と業務内容(予定する作業)を入力。
  • 送信。上司が承認または却下。

11. 給与・給与明細

HR管理 → 給与 → 給与明細 で移動。

目的

月次給与明細を表示・ダウンロード。収入、控除、手取りを表示。

12. AI機能

インテリジェントな自動化でHR業務を変革。AIモジュールは手作業の削減、インサイトの可視化、即時セルフサービスにより測定可能なROIを提供。スケールを目指す現代組織のために構築されています。

1. AI勤怠予測

問題が深刻化する前に未然に防ぐ。AIが打刻パターンを分析し、燃え尽きや慢性的な遅刻の早期兆候を検知、最適な勤務スケジュールを提案。管理者はリスクのある従業員をサポートするダッシュボードで欠勤を最大30%削減、チームの信頼性を向上。

2. AI休暇残高・スマート推奨

最適な休暇取得のタイミングを逃さない。AIが業務負荷、プロジェクト締切、チームカバー、個人カレンダーを考慮し最適な休暇日を提案。従業員は自信を持って休暇を計画し、管理者は生産性を維持。直前の衝突や未使用残日数に別れを。

3. AI感情・エンゲージメント分析

フィードバックを行動に変える。AIがパルスサーベイ、掲示板、従業員の感情を継続分析し、士気トレンドとエンゲージメントのホットスポットを可視化。HRは懸念の早期アラートで先手を打ち、トップ人材の維持と活気ある文化構築を実現。

4. AI採用・候補者マッチング

より速く、より賢く採用。AIのCV解析が数秒でスキルと経験を抽出。候補者は求人要件と文化適合度でランク付けされ、採用担当は最適マッチに集中。採用期間を40%短縮しながら、データ駆動のショートリストで採用品質を向上。

5. AIパフォーマンス予測

評価前にスターとリスクを発見。AIが過去データからパフォーマンストレンドを予測し、表彰すべきハイパフォーマーとコーチングが必要なリスク従業員を特定。データに基づく洞察で後継者計画を支援し、継続的改善の文化を構築。

6. HR問い合わせAIチャットボット

即答、待ち時間ゼロ。従業員は休暇残高、ポリシー、休日、手続きを24時間、母国語で取得。HRチケットを最大60%削減しながら従業員満足度を向上。戦略業務に集中しつつ、全員に情報を届ける。

7. AI業務負荷・キャパシティ計画

自信を持って適正人員を確保。AIが過去パターン、計画欠勤、プロジェクトタイムラインから人員ニーズを予測。過剰人員コストと人員不足による燃え尽きを回避。管理者は人員配置とリソース配分の明確な推奨を取得。

8. AIコンプライアンスアラート

ストレスなくコンプライアンスを維持。自動監視が労働法要件、契約満了、ポリシー更新を追跡。見落としを防ぐタイムリーなアラートでコンプライアンスリスクを削減、手動追跡を排除。常に監査対応可能な安心を。

9. AI給与異常検知

給与の整合性を保護。AIが異常な支払パターン、重複エントリ、不正の可能性をリアルタイムで検知。コスト化する前にエラーを発見—正確性、透明性、財務統制を確保。AI駆動のセーフガードで給与データを信頼。

10. AIスキルギャップ分析

必要な人材を育成。AIがチーム間のスキルをマッピングし、ギャップを特定、研修とキャリアパスを推奨。データ駆動の洞察で人材開発と社内異動を支援。スキルデータを競争優位に変える。

AI機能は組織の成長に合わせて進化するよう設計されています。本格展開前にパイロットフェーズやサンプルデータでのテストを含む場合があります。