シフト作成にかかる時間を減らす方法
シフト作成でAIに任せられるのは、従業員の希望と法律・就業規則の条件を 突き合わせて「割り当て案」を作る作業です。誰を優先するか、 急な欠勤にどう穴埋めするかという最終判断は、人が残す必要があります。 一般的な店舗・現場の業務量から試算すると、シフト作成担当1人あたり 月9時間ほどが浮く計算になります(後述の試算)。 従業員間の相性や個人事情を踏まえた調整は、これまでどおり人の仕事です。
シフト作成で、いま何に時間がかかっているか
シフト作成の作業は、大きく3つに分けられます。
- 希望収集：従業員から出勤希望・休み希望を集め、紙やLINE、 口頭で届いたものを一覧にまとめる作業
- 割り当て：集めた希望と、必要人数・資格保有者の配置・ 労働時間の上限といった条件を照らし合わせて、実際の勤務表に落とし込む作業
- 調整：割り当てた後に発生する「希望が重なって人が足りない日」 「急な欠勤の穴埋め」への対応、従業員からの修正依頼への返信
このうち、時間を最も食うのは「割り当て」です。希望を一覧にしただけでは 勤務表にならず、必要人数・資格保有者の有無・週の労働時間上限を 頭の中で組み合わせながら手作業で埋めていく担当者が多く、 従業員数十名の店舗でも、月1回のシフト作成に半日以上かかることがあります。 シフト作成に実際どれだけ時間がかかっているかについて、厚生労働省・中小企業庁の 公表資料に統計は見当たりませんでした【一次情報なし】。以下は業務量からの試算です。
AIに任せられる割り当てと、人が判断すべき調整
シフト表を自動で組む仕組み自体は以前からありました。 最近の生成AIツールは、希望シフトのテキストやスプレッドシートを読み取り、 必要人数・資格条件・労働時間の上限といった制約を満たす組み合わせを 複数案として提示できるところまで進んでいます。
| 作業 | AIに任せられるか | 理由 |
|---|---|---|
| 希望シフトの一覧化(紙・LINE・フォーム入力の集約) | 任せられる | 情報を集めて整形する作業であり、判断の余地が少ない |
| 必要人数・資格条件を満たす組み合わせの作成 | 任せられる | 制約条件を数値で表せるため、機械的に計算できる |
| 週の労働時間上限・休憩時間の順守チェック | 任せられる | ルールが数値で決まっているため、機械的に判定できる |
| 誰を優先して希望を通すかという序列判断 | 任せられない | 勤続年数・過去の貢献度など、数値化しにくい事情が絡む |
| 急な欠勤の穴埋め交渉・従業員への直接連絡 | 任せられない | 人間関係への配慮を伴うやり取りのため |
つまり、「条件を満たす組み合わせを作る」部分はAIに渡し、 「誰を優先するか・どう頼むか」を判断する部分だけを人が見る、という分け方になります。
どれくらい時間が減るか
一般的な店舗・現場のシフト作成業務の時間配分から試算すると、 次のようになります。
| 業務 | いまの時間(月・1人あたり) | AI活用後の時間(目安) | 差 |
|---|---|---|---|
| 希望シフトの収集・一覧化 | 3時間 | 1時間 | 2時間 |
| 割り当て(勤務表への落とし込み) | 8時間 | 2時間 | 6時間 |
| 欠員・重複の調整、従業員への連絡 | 5時間 | 4時間 | 1時間 |
| 合計 | 16時間 | 7時間 | 9時間 |
前提：従業員20〜40名規模の店舗・現場で、シフト作成担当1名が 月1回、翌月分のシフトを組んでいる場合の目安です。従業員数が多いほど 差は大きくなり、少ない現場では差は小さくなります。欠員・重複調整は、 AIが割り当て段階で重複や不足を早期に検出することでやり取りの往復が 減る前提で試算しています。急な欠勤への当日対応にかかる時間は この試算に含めていません。
実際にどう動くのか
仕組みを噛み砕くと、次の順番で動きます。
- 従業員がスマホやフォームから、出勤希望・休み希望を入力する
- 機械が、必要人数・資格保有者の配置・週の労働時間上限といった 条件を読み込む
- 希望と条件を突き合わせて、勤務表の候補を複数案作成する
- 希望が重なっている日・人数が足りない日を、候補ごとに一覧で示す
- シフト作成担当は、示された候補から選ぶか、足りない箇所だけを 手直しして確定する
- 確定した勤務表を、従業員へ一斉に共有する
ポイントは、シフト作成担当が「白紙から組み立てる」のではなく、 「機械が作った候補から選ぶ・直す」という順番に変わることです。 条件を満たしている部分は、候補が出た時点で作業が終わります。
導入のハードルとつまずきやすい点
- 希望の出し方がばらばら：紙・LINE・口頭など収集方法が混在していると、 一覧化そのものに時間がかかり、機械に読み込ませる前の下準備が増えます。 提出方法をフォームに統一するだけでも効果が出やすくなります
- 就業規則・労働時間のルールが数値化されていない： 「なるべく均等に」といった曖昧な基準しか無い場合、機械的な判定が できません。週の上限時間・連続勤務日数の条件を数値で書き直す作業が、 導入前に必要になります
- 急な欠勤・当日変更が多い現場：飲食・介護など当日の欠勤対応が 頻発する現場では、割り当て段階の削減効果に比べて、 当日調整の負担が残りやすい傾向があります
- 既存の勤怠管理システムとの連携：使っている勤怠システムによって、 連携できる範囲が異なります。連携できない場合は、確定したシフトを 手作業で転記する手間が残ります
ツールを選ぶときに確認すること
シフト作成を支援するツールは、勤怠管理システムに機能として 組み込まれているものと、シフト作成専用のものに分かれます。 選ぶ際は、次の点を確認します。
- 従業員の希望収集の手段(フォーム・アプリ・LINE連携等)が、 自社の従業員層に合っているか
- 労働時間の上限・休憩時間・資格条件を、自社のルールに合わせて 設定できるか(業種ごとの固定テンプレートしか無いツールもあります)
- 既存の勤怠管理システム・給与計算システムと連携できるか
- 月額料金が、削減できる時間に見合うか
料金体系はツールごとに異なり、従業員数やプランによって変動します。 例えば、勤務シフト作成お助けマン(JRシステム)は1〜50名の利用で月額6,000〜15,000円程度 (プランにより変動、2026年8月時点・公式サイトより)、ジンジャー勤怠は月額300円〜 (1人あたり、2026年8月時点・公式サイトより)としています。 契約前に、自社の従業員数・拠点数に近い条件で見積もりを取ることをおすすめします。
FAQ
Q. シフト作成をAIに任せると、従業員の不満は減りますか。 A. 希望が通りやすい組み合わせを機械的に探せるため、 「なぜ自分だけ休みが少ないのか」といった不透明さは減らせます。 ただし、誰の希望を優先するかという最終判断が納得感を左右するため、 判断の基準を従業員に説明できる状態にしておくことが必要です。
Q. 急なシフト変更にもAIは対応できますか。 A. 欠員が出た際に、条件を満たす代わりの候補を機械が提示することは できます。ただし、実際に本人へ連絡して承諾を得るやり取りは、 人が行う必要があります。
Q. 小規模な店舗でも導入する意味はありますか。 A. 従業員数が少ない店舗では、削減できる時間も比例して小さくなります。 従業員数がおおむね10名を下回る場合は、専用ツールの導入より、 希望シフトの提出フォーマットを統一するだけでも効果が出ることがあります。
Q. 導入にはどのくらいの準備期間が必要ですか。 A. 就業規則・労働条件を数値・具体語で整理する作業に時間がかかる 現場が多く、この整理が済んでいるかどうかで準備期間が変わります。 条件が既に明文化されている現場では、ツールの設定だけで導入できる場合があります。
Q. シフト作成担当の仕事自体が無くなりますか。 A. 割り当ての作業量は減りますが、優先順位の判断や急な欠勤への対応、 機械が出した候補の最終確認といった仕事は残ります。作業の内容が、 「白紙から組む」から「候補を選んで直す」に変わるという理解が近いです。
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