特徴Features
店長さんが営業に集中できるようサポート。
業務改善
面接から契約締結までをDXでサポート
「労務AI」で応募者に合わせた質問やエントリーシートを作成し、面接時の負担を軽減。採用決定後は労働条件通知書発行と、入社時情報回収を楽々自動化。
３か月内の離職０
スタッフの離職防止をサポート
蓄積してきた業界のデータをもとに、“入社後すぐ辞めてしまった”を防止。退職の可能性が高まる時期に必要なコミュニケーションポイントをお知らせします。
一丸となって営業
スタッフへの理念の共有をサポート
スタッフの志をひとつにまとめる”理念”は、いわばお店の共通言語。面談で効果的に浸透させるため、スタッフの過去の行動を分析し、効果的な面談内容を組み立てます。
リスクマネジメント
労務リスクからの解放をサポート
リスクにつながる働き方を「労務AI」が事前に察知してサポート。突発的なトラブルが発生した際は「労務AI」が状況を即座に把握。当社の担当者と最適な対応策を実施します。
プロのバックアップ
専任の社労士が
改善へのサポート
当社の専任担当者は、業界のことも会社の過去のデータも知り尽くした労務の専門家です。現状において最も効率的な改善案を導き出します。
シンプルな機能のツール
モバイル端末対応で
誰でも使いやすいをサポート
店舗において需要の高いタブレットやスマートフォンに対応。複雑な機能は一切排除して操作が簡単。基本的には「確認するだけ」です。
Solution
店長さん任せの不安定な流れが、予測可能なものになります。
手間のかかる
書類作業から解放される。
時間を取られる書類作業に振り回されず、営業に時間が使えます。
データを基にカスタマイズされたサポートツールで対応できる。
各個人で差のある不確実な"記憶"や"経験"のみで動くことがなくなり、店長さんの負担が軽くなります。
余裕のある報告作業・納期を設定できる。
ウッカリや遅延が無くなり、マネージャーや人事からの催促に焦らなくてすみます。
導入事例Case Study
「労務AI」はこんなことに役立っています。
労務AIについてAbout Us
「労務AIは現場の声からできたシステムです。」
株式会社リーガル・リテラシー
代表取締役社長 黒部得善
労務AIは、勤怠データのデータマイニング（パターンを発見する手法）を通じて、労働集約性の高い飲食業界で働く人の「安心安全の欲求」を満たし、「所属の欲求」を満たすことにつなげるための労務環境改善をサポートする技術です。
私は、労務トラブル対応する会社として起業しました。そして、労務トラブル発生の要因を改善するためのコンサルティングへと進化し、あわせて、労務トラブルを未然に防ぐための技術を開発してきました。
コロナ禍の今、飲食店は大変な状況になっています。そんな中、当社が20年近く積み上げてきた”アナログ”のノウハウと、飲食店で働く16万人を超える多くの事例解析から導き出した”デジタル”のノウハウをつなげ、労務の主役である店長をサポートすることで、飲食店のコロナ後の収益拡大へ貢献していきます。
- プロフィール
- 1974年名古屋市生まれ。1997年明治学院大学法学部法律学科卒業。同年社会保険労務士合格。大野実（現：全国社会保険労務士会連合会会長）事務所で修業後、㈱日立国際ビジネスにてSAP・R3のHRモジュールのコンサルを経て、2002年9月㈱リーガル・リテラシー創業。
飲食店の「長時間労働だから人が辞めるのか、人が辞めるから長時間労働なのか」を解決すべく、労務を“見える化”するためのフレームワーク手法”労務マトリクス“開発や、労務AI技術の開発をおこない、労務環境改善に奮闘。
主な著書に「お店のバイトはなぜ1週間で辞めるのか」「就業規則がお店を滅ぼす」（共に日経BP社）、論文「勤怠データのデータマイニングを通じた労働集約性の高い飲食業の労働環境の改善」（日本マネジメント学会誌経営教育研究vol.25no.1）がある。
- 主な労務AI技術
- 特許第5344811号：リスク分析装置、リスク分析システム及ぶリスク分析プログラム
- 特許第5237464号：労務管理システム
- 実用新案：勤怠管理シート
- そのほか技術沿革
- 主な執筆
- 『お店のバイトはなぜ1週間で辞めるのか?』(日経BP社)
- 『就業規則がお店を滅ぼす』(日経BP社)
- 「続・まったく新しい働き方の実践」（共著者：高柳寛樹・ハーベスト社）
- 論文「勤怠データのデータマイニングを通じた労働集約性の高い飲食業の労働環境の改善」（日本マネジメント学会誌経営教育研究vol.25no.1）
