コーディネーター残業月60時間の派遣会社120名、マッチングと勤怠のAI化で年780万円
本記事はモデルケース（架空の導入シナリオ）です。社名・人物・数値はすべて仮のもので、当社の支援内容をイメージしていただくための試算例です。
会社プロフィール
C社は岡山県を拠点に中国・四国地方で事業を展開する人材派遣会社で、内勤従業員120名（コーディネーター45名、営業30名、管理部門45名）、稼働派遣スタッフは約1,800名。物流倉庫、コールセンター、事務職への派遣が中心です。社長の悩みは「コーディネーターの残業が月60時間を超え、月末月初はさらに増える。優秀な人ほど担当スタッフが多く、残業も多い」こと。労務管理の観点からも放置できない状況でした。
抱えていた課題
第一の課題はマッチングがコーディネーターの記憶に依存していることです。派遣先から依頼が来ると、コーディネーターは自分の担当スタッフの中から「あの人なら合いそう」と記憶で候補を探します。担当外のスタッフは視野に入らず、稼働待ちのスタッフがいるのに「該当者なし」と断ることもありました。担当者が休むと、その人のスタッフへの提案が止まります。
第二の課題は月末の勤怠集計と請求準備が手作業なことです。派遣先ごとに異なる勤怠の様式（紙のタイムカード、Excel、派遣先の勤怠システム）を集めて突き合わせ、派遣管理システムに入力する作業が月末月初に集中。入力ミスによる請求訂正と給与の再計算も毎月発生していました。
業務棚卸しで見えた定型タスク
| タスク名 | 担当 | 月間時間 | AI化の可否 |
|---|---|---|---|
| 派遣依頼に対する候補スタッフの選定・打診 | コーディネーター45名 | 270時間 | 可（全社横断の候補抽出） |
| 勤怠データの収集・突合・システム入力 | コーディネーター・管理部門 | 180時間 | 可（自動読取・突合） |
| 派遣スタッフからの問い合わせ対応（給与・シフト・手続き） | コーディネーター | 135時間 | 可（一次回答） |
| 派遣先への稼働報告・定期連絡 | 営業・コーディネーター | 60時間 | 可（自動生成） |
| 契約更新時期の管理と更新意向の確認 | コーディネーター | 45時間 | 可（自動リマインド・確認） |
合計690時間のうち、AIで約260時間が削減可能と診断されました。コーディネーター1人あたり月6時間弱に見えますが、月末月初の山を平準化する効果が大きく、残業の実質的な削減幅はより大きいと見込まれました。
導入したAIエージェント
1. 全社マッチングエージェント（コーディネーターが利用）
派遣先からの依頼内容（職種・勤務地・シフト・必要スキル・開始日）を入力すると、派遣管理システムに登録された全スタッフのデータから、担当者の垣根なく条件に合う候補を抽出し、過去の就業評価や通勤距離も加味して優先順位をつけて提示します。候補者への打診文面もLINE用に生成され、コーディネーターは確認して送るだけ。「該当者なし」で断る案件が減り、稼働率が上がった設定です。
2. 勤怠集約エージェント（管理部門が利用）
紙のタイムカードの写真、Excelファイル、派遣先システムからのCSVをGeminiが読み取り、統一形式に変換したうえで契約上のシフトと突合。差異のある勤怠だけをリストにして担当者に確認を求め、確定データを派遣管理システムに登録します。月初3日間に集中していた作業が、月中から順次処理できる形に変わりました。
3. スタッフサポートエージェント（派遣スタッフが利用）
給与の支払日、社会保険の手続き、有給休暇の残日数、シフト変更の申請方法など、派遣スタッフからのよくある質問にLINE公式アカウントで24時間一次回答します。個別の判断が必要な相談は担当コーディネーターに引き継がれ、その際に会話の要約が添えられます。コーディネーターへの電話が約4割減った設定です。
導入の流れ
- STEP1 無料相談（60分・オンライン）：社長と業務本部長が参加。残業の発生源が「マッチング」「勤怠」「問い合わせ」の3つに集約されることを確認しました。
- STEP2 AI業務診断・ロードマップ策定（30万円〜）：コーディネーター10名の2週間の業務記録と、派遣管理システムのデータ構造を分析。マッチングの全社横断化に必要なデータ項目の整備を先行しました。
- STEP3 実行：構築委託コースを選択。派遣管理システムとの連携、勤怠データの多様な形式への対応など技術要素が多く、当社が約4か月で構築。運用は業務本部のシステム担当2名が引き継ぎました。
Return on AI 試算
以下はあくまで試算例です。
| 項目 | 金額・数値 | 内訳 |
|---|---|---|
| 初期投資 | 3,900,000円 | 診断50万円＋構築委託290万円＋初年度運用支援50万円 |
| 年間効果（削減人時） | 7,800,000円 | 月260時間×12か月×時給換算2,500円 |
| 年間効果（売上寄与） | 計上せず | マッチング率向上による稼働増は保守的に除外 |
| 年間効果 合計 | 7,800,000円 | |
| 回収月数 | 6か月 | 3,900,000÷（7,800,000÷12） |
| 3年累計効果（投資控除後） | 19,500,000円 | 7,800,000×3年−3,900,000 |
経営者の声（モデルケース）
「（架空のC社社長の声）コーディネーターの残業は『この仕事の宿命』だと社員も私も思い込んでいました。マッチングが全社横断になった瞬間、担当外のスタッフが次々と稼働し、月末の勤怠地獄も消えた。残業が月20時間台になったのに、稼働人数は増えている。仕組みを変えるとはこういうことかと痛感しました。」
御社で試すなら
パッケージに業務を合わせる時代は終わりました。御社の派遣管理システムと業務の流れに完全フィットした仕組みを、AIでスクラッチから迅速・安価に作れます。人材難はむしろ、AIが活躍できる証拠です。人を派遣する会社の内勤こそ、AIで軽くする価値があります。
※本記事はモデルケース（架空の導入シナリオ）であり、効果を保証するものではありません。
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