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My Overtime [iPhone]

Daniel Gublerが配信するiPhoneアプリ「My Overtime」の評価や口コミやランキング推移情報です。このアプリには「ビジネス」「仕事効率化」などのジャンルで分類しています。APPLIONでは「My Overtime」の他にもあなたにおすすめのアプリのレビューやみんなの評価や世界ランキングなどから探すことができます。

  • 入賞・受賞歴 月間ビジネス部門最高ランキング 161位を獲得!(11/11)
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労働時間を報告する

「My Overtime」は、Daniel Gublerが配信するビジネスアプリです。

ビジネス 仕事効率化

このアプリの話題とニュース

  • 社会人やファミリー層の男性スマホユーザーから人気を集めています。


  • 新バージョン3.59が配信開始。新機能や改善アップデートがされています。


  • 2011年8月5日(金)にiPhoneとiPad両対応のユニバーサルアプリとしてリリース!


最新更新情報

version3.59が、2021年3月13日(土)にリリース

さまざまなバグ修正と最適化、アプリの[About]ページまたはFacebookページを確認してくださ

使い方や遊び方

無料の基本バージョンに満足している場合、またはアプリの2番目のバージョンが必要な場合は、このフル機能バージョンを購入することをお勧めします。



もうこれで勤務時間と残業時間の記録に悩まされることはありません!



あなたの仕事用に使ってみたいと思いませんか?



このアプリは、オフィスや自宅からあなたの勤務予定時間を設定することで、その勤務予定時間と実際の労働時間を計算して、残業時間を割り出します。かつて多くの企業はタイムレコーダーを使って契約上の労働時間(勤務予定時間)と実労働時間を管理してきました。しかし最近では暗黙の了解のもとでこの方法を行わなくなった企業さえあります。そんな中、もしあなたが頻繁に残業をする立場で、自分でこれを申請する必要があるのなら、これはまさにピッタリのツールです!



使い方は?



とっても簡単。勤務開始時間、休憩時間、そして終了時間を入力するだけ。あとは本アプリが勤務予定時間と実際の労働時間を計算して残業時間(ひょっとしたら早退時間 (・・。)ゞ )を算出します。さらに残業履歴とタイムカードのデータはエクスポートすることができます。その上、消化状況報告書を使って有給休暇の消化状況を見ることだってできるんです。



他のアプリとどう違うの?



このアプリの大きな特徴は、個人の残業時間の履歴に的を絞っていることです。もう時間をかけて申請書を作成する必要がないんです(そのための企業ツールです)。このアプリはとっても簡単。たった1つの画面を単にタップするだけなのですから。



その他の機能は?



本アプリはオフラインでも使えるので、いつでもどこでもあなたの iPhone から入力や更新ができ、残業時間の合計やあなたが入力した履歴を見ることができます。さらにこのデータをエクスポートして分析したり、会社に提出したり、またバックアップを作成してそのデータをiPhoneとiPad間で交換することだってできます。ほんの少しの操作で設定メニューからお好みの設定(デフォルトの勤務時間、活動内容、お知らせ機能等)を選ぶことができます。



使い方 … 例えば:



まず出勤したらこのアプリの「+」サインをタップして、ブランクのタイムシートを作成します。それから活動内容(例:「オフィス」)を選択、勤務開始時間(例:「AM 9:00」)を入力してアプリを終了します。その後、退社時にまたこのアプリを開いて勤務終了時間と休憩時間を入力します。するとアプリが自動であなたの残業時間を表示します。そう、これはまさにあなただけのタイムレコーダーなのです。是非お試しください!

カスタマーレビュー・評価

3.3
5つ星
 
1
4つ星
 
1
3つ星
 
0
2つ星
 
0
1つ星
 
1

最新ストアランキングと月間ランキング推移

My OvertimeのiPhoneアプリランキングや、利用者のリアルな声や国内や海外のSNSやインターネットでの人気状況を分析しています。

基本情報

仕様・スペック

対応OS
9.0 以降
容量
69.4 M
推奨年齢
全年齢
アプリ内課金
なし
更新日
2021/03/13

リリース日
2011/08/05

集客動向・アクティブユーザー分析

オーガニック流入

 

 

 

アクティブ率

 

 

※この結果はMy Overtimeのユーザー解析データに基づいています。

利用者の属性・世代

アプリ解析デモグラフィックデータ(男女年代比率66%)

なぜだなんでだろ~~

デモグラフィックデータを元にユーザー層の性別や年齢分布などを考慮して推定しています。

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