AI（人工知能）の活用はシフト作成システムにも広がっています。
AIは人間のように考え、学習し、問題解決が可能です。
データを基に「学習」し、その学習結果をもとに「判断」や「予測」を行えることから、自動化や効率化に役立っています。
この記事では、AIの活用シーン、AIを利用するメリットを解説しつつ、AI搭載のシフト管理システムについても4つ紹介します。

1.AIでどんなことができるのか

まずはAIの得意分野について紹介します。
詳しいAIの仕組みについては省略していますが、興味のある方は以下の記事もご覧ください。

シフト作成におけるAIの活用方法とは？AIの基本と注意点

(1)チャットボット

人間が発した言葉をテキストに変換し、その内容を理解したうえで質問への回答や会話を行えるのがチャットボットです。
スマホやスマートスピーカーを通して指示できるため、日常的な操作にも取り入れやすい技術と言えます。
シフト管理の現場では、スタッフからの休み希望や勤務相談の一次受付をチャットボットが担うケースも増えてきました。
店長やマネージャーが一件ずつ確認する手間を減らせる点が魅力です。

(2)エキスパートシステム

専門家の知識やルールをインプットしたシステムを使うことで、素人でも専門家レベルの対応ができるのがエキスパートシステムの特徴です。
将棋のプログラムや自動掃除機などが代表例に挙げられます。
シフト作成においては、ベテラン店長が培ってきた「この時間帯はこの人員配置が最適」といった経験則をルール化し、誰が担当しても一定水準のシフトを組めるようにする用途で活用されています。

(3)機械学習

機械学習とは、コンピュータに学習能力を持たせるための方法論とその技術です。
サンプルとなるデータを基に知識やルールを学ばせることで、固定的なプログラムでは対応しきれない複雑なタスクにも取り組めます。
シフト作成システムでは、過去の勤務実績や売上データを学習し、繁閑に応じた必要人員数を予測する処理などに使われることが多いでしょう。

(4)ディープラーニング

ディープラーニングは、プログラム自体が大量のデータのインプットと特徴量抽出を繰り返すことで学習を行う技術です。
顔画像認識や天気予報などが代表的な活用例として知られています。
シフト作成システムR-Shiftでは、理想のシフトが出来上がる設定を過去のシフトデータから推定する場面でこの技術が活用されており、経験の浅い担当者でも精度の高いシフトを組みやすくなっています。

2.AIによる業務効率化とは

AIを活用した業務効率化で注目されている分野がいくつかあります。
以下に主要な分野と具体的な事例を紹介します。

シフトを自動作成する方法＆おすすめシステム5選！企業の導入事例も紹介

(1)問い合わせ対応

カスタマーセンターでの顧客対応や社内ヘルプデスクなど、問い合わせ対応にはAIチャットボットが活用されています。
24時間対応が可能で、同じような質問にも高精度かつスピーディーに回答できる点が強みです。
店舗運営の現場でも、スタッフからの勤怠・シフト関連の質問受付にチャットボットを取り入れる動きが広がっています。

(2)生産・品質管理

AIを用いることで、生産工程や品質管理業務の効率化が可能になります。
画像認識技術を使った不良品検知や、音声認識技術を用いた異音検知などが代表例です。
現場作業者の目視チェックに頼っていた工程を自動化できる点は、人手不足が続く業種にとって大きなメリットでしょう。

(3)保守・保全

設備の老朽化点検や機械の故障検知など、保守・保全の現場でもAIの画像解析技術が活用されています。
専門担当者による目視チェックを自動化できるため、点検精度の均一化や人的負担の軽減につながります。

(4)営業

顧客管理システムを活用した営業業務も、AIが得意とする分野の一つです。
顧客の購買履歴や行動データを分析することで、個別のニーズに合った商品やプロモーションを提案できます。
勘や経験に頼りがちだった提案業務を、データに基づいて標準化できる点が評価されています。

(5)物流

AIを活用すれば、在庫管理や発注管理といった倉庫業務の効率化が可能です。
物流の最適化にAIを活用することは、いわゆる2024年問題への対策としても注目されています。

(6)人事

AIを用いて採用や離職防止といった人事業務を効率化する動きも進んでいます。
属人化の防止や業務の平準化に貢献するほか、個人の希望や規則に基づいた公平なシフト作成も、この人事分野におけるAI活用の一例です。

3.シフト作成の課題とは？

人手不足が続く小売業やサービス業では、限られた人員でいかに店舗運営を回すかが問われます。
従業員の希望に沿った最適なシフトは業務効率や満足度向上に直結する一方、作成担当者には少なからぬ負担がかかります。
ここでは、代表的な課題を3つ紹介します。

(1)手作業での作成が煩雑

手作業でのシフト作成は、担当者にとって大きな負担になりやすい業務です。
従業員の希望や役職、資格、労働時間の上限などの条件を確認しながら組み合わせる必要があります。
例えば20人以上の組織では、希望の転記や法定労働時間の確認だけで、数時間から丸1日近くを要してしまうケースも珍しくありません。
月に何度も繰り返されるこの作業が、担当者のコア業務を圧迫する要因になっているでしょう。

(2)急な欠員の補充が難しい

急な欠員が発生した際の代替要員の確保は、シフト作成者にとって大きな負担です。
誰がどのスキルを持ち、いつ勤務可能かをリアルタイムで把握しないと、迅速な調整が難しいためです。
当日欠勤が出た場合、電話やメッセージで一人ひとりに連絡し、対応してくれる人を探し回ることも。
属人的な対応に頼っていると、担当者が不在のときには調整がさらに難航してしまいます。

(3)スタッフの能力に応じた最適なシフト作成ができない

スキルや経験を考慮したシフト編成は、手作業では難易度が高い作業です。
資格の有無や習熟度、スタッフ同士の相性なども加味する必要があります。
条件が増えるほどミスが生じやすくなるためです。
例えば「レジ対応に慣れた人材と新人を組み合わせたい」といった配慮は、Excelなどでの管理では見落とされがちです。
結果として、繁忙時間帯の対応力不足や接客品質のばらつきにつながってしまう可能性があります。

4.シフト作成にAIを活用するメリット

AIを活用したシフト作成には、以下のメリットがあります。
ここでは、代表的な4つの利点についてまとおえました。

(1)シフト作成業務の負荷削減

AIを用いることで、シフト収集や調整などの業務を自動化できます。
紙面やExcelのシフト表に従業員のシフトを転記したり、時間帯や人件費を考慮して人員調整をしたりする手間を省けます。
例えばR-Shiftの場合、AIを搭載した精度の高い自動作成機能によって、月間シフト表が最短1 分で完成します

(2)労働基準法・就業規則に基づいた人員配置

AIを用いることで、労働基準法や就業規則などの条件に基づいてシフトを作成できます。
人の手によるチェックで発生しやすい抜けや漏れを防げるほか、法的なルールを順守した人員配置が可能です。

(3)人件費・人員配置の最適化

AIは過去のシフトデータを蓄積して分析することができます。
売り上げ予算や傾向、ノウハウを分析して人件費や人員配置の最適化が可能です。
余剰人員や人員不足を防ぐためにも役立ちます。

(4)公平なシフト作成

AIはデータに基づいて予測や意思決定を行うため、恣意的なシフト組みはありません。
従業員のスキルや希望、過去のシフト履歴などを考慮して、公平なシフトを作成できます。

(5)ヒューマンエラーの軽減

手書きやExcelで作成する場合避けられないのが、ヒューマンエラー発生のリスクです。
AIなら正確性を向上させ、シフトのミスやミスマッチを減らすことができます。

5.AIによるシフト作成のデメリット

AIを活用したシフト作成にはデメリットも存在します。
特にどの業種でも共通するのが以下の3つです。

(1)運用コストがかかる

AIを導入するには、システムの開発や導入にかかるコストが発生します。
また、AIの運用や保守にも人的リソースが必要です。
初期投資やランニングコストはあらかじめ見積もりをとり、どこまでAIで自動化できるのか確認しましょう。

(2)イレギュラーに対応しにくいケースがある

AIは過去のデータを元にしてシフトを作成するため、急な変更に対応しにくい場合も。
例えば、急な病欠や家庭の事情によるシフト変更などが発生した場合、AIによる対応は困難です。
この場合は手動で欠員募集をすることになります。

(3)特殊な事情を考慮できない

シフト作成時には、労働基準法や就業規則などの明文化されたルール以外にも、従業員の個別の事情を考慮する必要があります。
例えば、従業員同士の人間関係や新人の指導体制、業務内容ごとの負荷などです。

6.ChatGPTなどの生成AIでシフト作成はできるのか

「シフト作成にもChatGPTが使えるのでは」と考える方もいるかもしれません。
結論から言うと、条件付きでの部分活用は可能なものの、実務レベルのシフト表作成には向いていないのが実情です。
具体的になにができて何が苦手なのかについて、以下で説明します。

(1)ChatGPTなどの生成AIでできること・苦手なこと

ChatGPTなどの生成AIは、自然な文章の作成や要約、アイデア出しを得意としています。
シフト作成の場面でも、勤務ルールの文章化やスタッフへの案内文作成などには活用できるでしょう。
一方で、複数人の希望や法令、人件費といった多数の制約を同時に満たす「組み合わせの最適化」は苦手分野です。
条件を一つひとつ手入力しても、矛盾のない完成度の高いシフト表を安定して出力するのは難しいと言えます。

(2)シフト作成が生成AIに向かない理由

シフト作成は、労働基準法や就業規則、個々の希望やスキルなど多数の制約条件を同時に満たす必要がある「制約充足問題」です。
ChatGPTのような生成AIは文章生成に特化しており、こうした複雑な条件を漏れなく整合させる計算処理を得意としていません。
条件が増えるほど誤りや矛盾が発生しやすく、結局は人の目でのチェックと修正作業が必要になってしまいます。
毎回のプロンプト設計や確認の手間を考えると、日常業務としての運用には不向きと言えるでしょう。

(3)専用のシフト管理システムがおすすめな理由

シフト作成専用のシステムは、法令順守や人員の最適配置に特化したアルゴリズムをあらかじめ備えています。
そのため、生成AIのように都度条件を説明しなくても、蓄積されたデータをもとに精度の高いシフト表を自動で作成できます。
希望収集から作成、共有までを一つの仕組みで完結できる点も、専用システムならではの強みです。
シフト作成の手間そのものを減らしたい場合、専用システムの導入を検討をおすすめします。

7.おすすめのAI搭載シフト作成システム4選

ここからは、最新のAIを搭載したシフト作成システムを4つ紹介します。
生成AIを直接操作するよりも効率的・効果的に自動作成を実現できます。
以下、詳しく見ていきましょう。

(1)R-Shift

オーエムネットワーク社が運営する、小売業・サービス業向けシフト管理サービスです。
AIを用いた生産性向上に定評があり、2万店舗以上で導入され、40万人以上のユーザーが利用しています。
AI技術を駆使して高精度なシフト管理を実現し、最新のデータ分析技術やマネジメント理論を活用した最適なシフト表を短時間で自動作成できます。

また、POS実績データから来店客数とレジ開設台数の予測も可能です。

店舗のシフト管理・作成ならアールシフト | (rshift.jp)

(2)Shiftmation

株式会社シフトメーションが提供する、勤務シフト作成に特化したシステムです。
人工知能を搭載しており、夜勤などの複雑な条件での設定や人員配置の均等化を行い、公平なシフト作成を実現。
シフト作成にかかる時間を大幅に短縮できます

勤務シフト自動作成サービス | Shiftmation（シフトメーション）

(3)Optamo

統計解析を専門分野とする自社技術のアルゴリズムを応用。
勤務シフトやタスク表をAIで自動作成するクラウドサービスです。
複数の条件をもとにAIがスタッフの組み合わせを調整し、最適な勤務シフトを提案します。

Optamo（オプタモ）｜ AIでシフト作成を効率化　勤務シフト最適化クラウドサービス

(4)セコムかんたんシフトスケジュール

セコムかんたんシフトスケジュールは、勤務シフト表を自動作成するクラウドサービス。
AIによる勤務シフト表の自動作成やスマートフォンを使った希望収集、シフト作成の自動化、勤怠システム連携など、勤務シフト表作成とシフト管理にかかる業務を支援します。

AIによるシフト表自動作成｜セコムかんたんシフトスケジュール【セコム】 (secomtrust.net)

8.小売業やサービス業におけるAI活用方法

シフト勤務が中心となる小売業やサービス業では、人手不足や繁閑差への対応が大きな課題です。
在庫管理や顧客対応、マーケティングなど、シフト管理以外の場面でもAI活用が広がっています。
ここでは、代表的な活用例を紹介します。

(1)需要予測と在庫管理

AIを活用した需要予測は、過剰在庫や欠品といった悩みを解消する有効な手段です。
天候や曜日などの要因を人手で分析するのは難しく、勘に頼った発注では精度にばらつきが出てしまうためです。
例えば、AIが過去の販売データと天候・イベント情報を組み合わせ、翌週の来店数や必要な発注量を自動算出する活用が進んでいます。
発注業務の負担軽減だけでなく、稼働人数の調整にもつなげやすくなるでしょう。

(2)パーソナライズされたマーケティング

AIを使ったマーケティングは、一人ひとりの顧客に合わせたアプローチを可能にします。
購買履歴や行動データを分析することで、顧客ごとの好みを高い精度で把握できるためです。
例えば、過去の購入商品からおすすめ商品を案内したり、来店頻度に応じて広告内容を出し分けたりする取り組みが広がっています。
画一的な販促よりも高い反応率が期待できる点が強みです。

(3)顧客対応自動化

チャットボットや自動応答システムの導入により、顧客対応の多くを自動化できます。
問い合わせには定型的なものも多く、AIが一次対応を担うことでスタッフの負担を減らせるためです。
例えば、営業時間外でもチャットボットが24時間体制で応答し、よくある質問には即座に回答できます。
人でなければ対応できない案件にスタッフが専念でき、顧客満足度の向上にもつながるでしょう。

(4)セルフチェックアウト

AIを活用したセルフレジの導入は、レジ業務の効率化と顧客の利便性向上を同時に実現します。
レジ対応に割いていた人員をほかの業務に振り分けられるためです。
例えば、画像認識AIが商品スキャンから決済までを完結させ、レジ待ちの行列を減らしている店舗も増えています。
省人化と顧客体験の向上を両立できる点は、人手不足の店舗にとって大きなメリットです。

(5)商品の画像認識と棚卸し

AIによる画像認識技術は、棚卸し業務の負担を大きく軽減します。
従来は手作業で商品を数える必要があり、時間もかかるうえミスも発生しやすい業務でした。
例えば、カメラやセンサーで棚の状況をリアルタイムに把握し、在庫数を自動集計するシステムがすでに実用化されています。
正確な在庫把握は、欠品や過剰在庫の防止にも直結するでしょう。

(6)顧客の顔認識によるサービス向上

顔認識AIの活用は、来店客一人ひとりに合わせたきめ細かなサービス提供を可能にします。
来店履歴や購買傾向を顧客ごとに紐づけて管理でき、接客を個別に最適化できるためです。
例えば、常連客の来店を検知し、過去の購入傾向に合わせた商品を案内する活用が考えられます。
プライバシーへの配慮は欠かせないものの、顧客満足度とリピート率向上に寄与するでしょう。

最新のAI機能搭載システム「R-Shift」