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日常の勤怠管理では、「写真打刻」を通じて社員の実際の出勤や店舗巡回タスクの完了を確認する企業が増えています。しかし、実際の運用では以下のような課題が頻繁に発生します。
  • 社員がアップロードする画像が天井、床、黒画面、白壁などの無効な画像である
  • 撮影に顔が含まれておらず、本人の到着を証明できない
  • 店舗巡回時に撮影された棚や陳列の写真がぼやけていたり、角度が不適切であったりして、実際の状況を反映できない
  • 特殊な職務要件（ヘルメット着用、反射ベスト着用、身だしなみの遵守など）に対する有効なチェック手段がない
  • 管理者が数百枚から数千枚の写真を1枚ずつ手動で確認する必要があり、時間と労力がかかり、管理効率が低い

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製品ソリューション

上記の管理課題を解決するため、DingTalkは「写真打刻エラーAIスマート識別」機能を提供します。大規模モデルと画像理解技術により、不適切な打刻行為を自動的に識別し、企業の管理者による効率的かつ正確なリモート監督を実現します。

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コア機能のハイライト

エラー画像識別

黒画面、白画面、天井、床など、通常ではないシーンの写真を自動的に識別します。

顔認証検出

写真に顔が含まれているかどうかを判定します。

エラー通知メカニズム

エラーレポートを自動生成し、管理者側にプッシュして対応を促します。

統計可視化看板

勤怠管理画面で写真品質データの概要を提供します。

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機能詳細と利用パス

打刻写真統計例エラー識別結果例
利用入口：勤怠アプリ > 統計 > その他統計 > 打刻写真統計。 製品コンテンツ：画面に入ると、当日および過去の打刻写真の分析結果を確認できます。打刻写真の総数、合格・不合格写真の枚数、エラータイプ別の内訳などが表示され、「詳細を見る」をクリックすると写真を1枚ずつ照合できます。 生成タイミング：現在は事後の非同期識別モードを採用しており、通常は打刻の翌日午前中に分析が完了し、結果が生成されます。

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コアバリュー

  • 人事・管理者：手動レビューの作業量を90％以上削減し、違反行為を迅速に特定
  • 業務担当者：店舗巡回、外勤、現場作業における標準化されたプロセス管理を実現
  • 企業全体：制度の実行力を高め、組織の規律性と安全管理規範を強化

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代表的な適用シーン