シフト管理は多くの企業や店舗で必要な業務ですが、手作業で行うと非常に時間や労力がかかります。
また、シフトのミスや不公平さが従業員の不満や離職につながることも。
これらの問題を解決しシフト管理業務を効率化するためにはシステムの活用が有効です。
シフト管理システムではAI技術を使ってシフト作成・調整・共有などの業務を自動化することができます。
この記事では、シフト自動化のメリット、AIを活用したシフト管理システムの機能について紹介します。

【AIについて解説した記事はこちら】

1.シフト管理の自動化とは

シフト管理システムにはシフトの自動作成機能が備わっているタイプが存在します。
シフト管理業務では、従業員のシフト作成・調整・共有などを行いますが、希望シフトの集計や調整、法律や売上予測、人員配置など、様々な要素を考慮しなければなりません。
そのため、手作業で行うと非常に労力がかかるうえ、シフトの入力・転記のミスや過重労働、偏りなどのリスクも発生しやすくなります。

こうした課題を解決するのが、AIを活用したシフトの自動作成機能です。
従来型の自動作成ツールの多くは、あらかじめ人が設定したルール（勤務条件や優先順位）に沿ってシフトを組み立てる仕組みでした。
一方、AIを活用したシステムでは、過去のシフト実績や売上データ、スタッフの稼働傾向などを学習し、条件を都度細かく設定しなくても、実態に近い最適な配置を導き出せる点が大きな違いです。
ルールを守るだけでなく、データから「傾向」をつかんで提案してくれるイメージを持つと分かりやすいでしょう。

また、自動作成できるシステムの多くはクラウドサービスの形をとっています。
クラウド上でシフトの申請・共有・変更などをスマホやPCから簡単に行えるため、紙やエクセルを使うときの煩わしさがありません。
AIによる予測とクラウドでの一元管理が組み合わさることで、シフト管理の負担は一段と軽くなっています。

2.シフト管理を自動化するメリット

シフト管理の自動化には、以下のようなメリットがあります。
・作成時間の軽減
・ミスやリスクの抑制
・人件費・人員配置の最適化

それぞれ、詳しく解説しましたので参考にしてください。

【関連記事】シフト管理をAIで効率化！手作業との違いや導入時の注意点を紹介

(1)作成時間の軽減

システムがシフトを自動で作成するため、手作業で一から作る必要がありません。修正や再作成も簡単にできます。
例えば、西日本を中心に60店舗のスポーツジムを運営する株式会社COSPAウエルネスでは、多い店舗で70名のスタッフが在籍。
プール監視やスタジオレッスンなど、各業務に対応可能なスタッフを配置する必要があり、シフト作成には毎月かなりの時間と労力がかかっていました。
シフト管理システム「R-Shift」を導入後、シフト関連業務にかかる時間を月10時間以上削減。
迅速かつ正確なシフト表作成を実現しています。

株式会社COSPAウエルネスのR-Shift導入事例を読む

(2)ミスやリスクの抑制

システムの自動化により、シフトの入力・転記のミスを防ぐことができます。
シフト表作成後の修正はスタッフにとっても店長にとってもストレスです。
自動作成なら正しいシフトが一発で作成できるため、その後の変更が最小限で済みます。
就業規則や法律への考慮も自動で行われるため、作成者が頭を悩ませる必要がありません。

(3)人件費・人員配置の最適化

シフト管理システムの中には、過去のシフトデータや売上予測などを分析して、人件費や人員配置を最適化できるものも存在します。
この機能があることで、余剰人員や人員不足を防ぐことができます。

大手ディスカウントショップ「ドン・キホーテ」、「アピタ」や「ピアゴ」などの総合スーパーをはじめ、 国内や海外で流通業を展開する株式会社パン・パシフィック・インターナショナルホールディングス（PPIH）では、R-Shiftの「レジ情報可視化機能」を活用。
レジ実績から客数や買上点数を予測し、レジの適正な稼働台数の算出する機能および どのレジに誰が入ったかの実績を確認できることで、適正な人員配置を実現しました。

 株式会社パン・パシフィック・インターナショナルホールディングスのR-Shift導入事例を読む

3.自動化との関連が深い！「AI」とは？

AIは「Artificial（人造の、人工的な）」「Intelligence（知能）」の略語で、いわゆる「人工知能」を指す言葉。
AIは、人間のように知的な情報処理を実現するソフトウェア（プログラム）であり、シフト管理システムでも活用されています。
シフトの自動化をより理解するために、AIの基本情報をまとめました。

シフト自動作成についてはこちらの記事もご覧ください。
シフトの自動作成の方法は？おすすめシステム5選＆導入事例を紹介

(1)AIには2種類存在する

AIには、大きく分けて「汎用型AI」と「特化型AI」の二種類があります。
汎用型AIとは、人間のように幅広い知識と何らかの自意識を持つようになったコンピュータのことを指します。
実用化が期待されていますが現時点で実現はしていません。
特化型AIとは、一つの機能を専門として、特定の決まった作業を行うコンピュータのことを指します。
シフト管理システムをはじめ、現在多くの場面で活用されているのは特化型AIです。

(2)AI誕生は1950年代

AIの歴史は古く、1950年代半ばにアメリカの計算機科学者・認知科学者であるジョン・マッカーシー氏によって生み出されました。
その後、AIのブームはこれまでに3回訪れています。

第一次AIブーム（1956年～1960年代）は推論・探索の時代でした。
迷路やパズルを解くAIが発表されましたが、現実の課題解決には使えないことが分かり、ブームは終了しました。
第二次AIブーム（1980年代）は知識表現の時代です。
エキスパートシステムが注目を浴びましたが、知識を人が入力しなければならないことや、ハードウェアの性能・コストの問題などがあり、こちらもブームが終わりました。
そして第三次AIブーム（1990年代〜現在）は機械学習・ディープラーニングの時代です。
インターネットの普及とハードウェアの発達により、大量のデータを学習して精度を上げるAIが登場し、様々な分野で応用されるようになりました。

(3)シフト管理の現場でも広がるAI活用

かつては大企業の一部システムでしか使われていなかったAIですが、第三次AIブーム以降、クラウドサービスの普及とともに中小規模の店舗でも導入しやすい環境が整ってきました。
シフト管理の領域でも、この流れは例外ではありません。

シフト管理の現場では、需要予測や勤務実績データをもとにした「数理最適化」の考え方がAIと組み合わさることで、店長やマネージャーが手作業で行っていた複雑な調整を代行できるようになっています。
例えば、天候や曜日、過去の売上傾向から来店客数を予測し、必要な人員数を割り出すといった処理は、人手では膨大な時間がかかりますが、AIであれば短時間で精度の高い提案が可能です。
次の章では、シフト作成の現場でAIが具体的にどう活用されているかを見ていきましょう。

4.シフト作成✕AIでできること

シフト作成において、スタッフの希望を反映しつつ、効率的かつ公平な配置を実現することは、店長や管理者にとって常に課題です。
AIを活用したシフト自動作成システムは、こうした課題を解決し、最適なシフト運営をサポートする強力なツールとなります。
AIがどのように稼働状況に基づいた配置や繁忙時間帯の調整、スタッフ間の不満軽減に活用できるか具体的に紹介します。

【2026年】シフト作成システムを選ぶポイントは？オススメのシフト作成ソフト（アプリ）13選

(1) スタッフの稼働状況をもとに最適なシフト配置を提案

AIを用いたシフト自動作成では、各スタッフの稼働状況をもとに最適なシフト配置を提案できます。
スタッフの希望や過去の勤務履歴、シフトの偏りなどを考慮し、効率的かつ公正なシフト配置が可能になるためです。
例えば、繁忙期や特定の曜日にシフトが集中する場合でも、AIが適切な人員を配置するため、スタッフの負担が均等化されます。
結果として、全員が無理なく勤務できる環境を実現できるでしょう。

(2) 繁忙時間帯に合わせた柔軟な人員調整

AIは、時間帯別の来店予測をもとに、必要な人数を自動で調整する機能を持ちます。
過去のデータを分析することで、時間帯ごとの需要を予測し、効率的なシフト管理を行えるからです。例えば、平日ランチタイムや週末のピーク時に合わせてスタッフ数を最適化することで、過剰な人件費を抑えながら適切な人員体制を維持します。

(3) 公平なシフト配置によるスタッフ間の不満軽減

AIは、シフトの偏りを防ぎ、全員が公平にシフトに入れるように配慮します。
特定のスタッフに負担が集中することなく、全員が平等にシフトに参加できるため、スタッフ間の不満が軽減できるでしょう。
例えば、同じスタッフばかりが夜勤や週末に入ることを防ぐ仕組みがあるため、働きやすい職場環境を整えることができます。

5.シフト作成✕AIで覚えておきたい用語7選

シフト管理システムで利用されているAIの手法や、知っておくと便利な用語についてまとめました。
・機械学習
・進化的計算
・群知能
・ディープラーニング
・強化学習
・ニューラルネットワーク
・自然言語処理

それぞれ詳しく見ていきましょう。

(1)機械学習

大量のデータからパターンや法則を学習し、予測や分類などの知的な判断を行うAIの手法です。
「ディープラーニング」も機械学習の一種で、多層のニューラルネットワークを用いて高度な学習を行います。
売上予測、需要予測、株価予測、タクシー配車予測、電力需給予測、倉庫内の自動仕分け、入館時の顔認証など、多くの分野に応用されています。
シフト管理システムでは、主に過去の勤務実績や売上データから最適な人員配置を予測する際に活用される手法です。

(2)進化的計算

授業の時間割表、鉄道のダイヤ編成、最短経路検索、配達ルート最適化など、人の経験や勘を頼りに作成するものを、人に代わって行うのが「進化的計算」というAI手法です。
生物の種が環境へ適応するときの遺伝学的変化の諸概念（染色体の交叉・突然変異・自然淘汰）を問題解決方法に見立ててその解を探し出します。
シフト作成のように、法律・希望・公平性など複数の制約を同時に満たす必要がある場面と相性の良い手法だと言えます。

(3)群知能

魚や昆虫などの群れの行動を模倣し、最適な解を求めるAIの手法です。
群知能の代表的なものとしてよく取り上げられるのが、巡回セールスマン問題です。
これは、セールスマンが所定の複数の都市を1回だけ巡回する場合の最短経路を求めるというもの。
一見単純な問題に見えますが、都市数が増えていくと爆発的に計算量が増え、解決が困難となります。
この問題を、「蟻コロニー最適化」を用いることにより、都市数が増えたとしても少ない計算量で解くことができます。
「蟻コロニー最適化」は群知能の一種で、蟻が餌の場所を見つけるときのフェロモンの仕組みを利用して最短経路を探索する手法です。

(4) ディープラーニング

多層構造を持つニューラルネットワークを活用した学習方法のことです。
人間の脳を模した構造により、画像認識や音声認識などの複雑なデータ処理が可能です。
顔認識システムや音声アシスタントなどで、精度の高い判断にディープラーニングが使われており、AI技術の中核を担っています。

(5)強化学習

強化学習は、エージェントが環境と相互作用し、報酬を得ながら最適な行動を学ぶ方法です。
試行錯誤を重ねながら学習を進め、最適解を見つけ出す特徴があります。
自動運転車が安全に走行できるよう、試行錯誤を通じてルートや走行方法を学ぶ際に強化学習が応用されています。

(6)ニューラルネットワーク

ニューラルネットワークは、人間の脳の神経細胞（ニューロン）を模したアルゴリズムのモデルです。
データ間の複雑な関係を学習・認識し、情報の処理を行います。
例画像データから特定の物体を認識したり、言語データから感情を分析するなど、様々な領域で役立つ技術として広く活用されています。

(7)自然言語処理（ NLP）

自然言語処理は、人間の言語を理解し、生成する技術です。
テキストデータを解析して意味を捉え、適切な応答を返すことができるため、チャットボットや音声アシスタントなどに利用されています。
カスタマーサポートの自動化や翻訳サービスで、正確な情報を即座に提供するために役立っています。

6.AIを活用したシフト管理システムでできること

シフト管理の自動化を実現するためには、AIを活用したシステムの導入がおすすめです。
ルールベースの自動作成だけでは対応しきれない、複雑な条件や日々変動するデータへの対応こそ、AIが力を発揮する領域だと言えます。
AI搭載のシステムでは、以下のようなシフト自動作成を実現します。

【関連記事】AIによるシフト作成システム4選！具体的に何ができる？

(1)法律・就業規則に基づいた人員配置

シフト作成では、労働基準法をはじめとする法令や、企業ごとの就業規則を踏まえた人員配置が欠かせません。
休憩時間の付与や連続勤務日数の上限、有給休暇の取得状況など、考慮すべき項目は決して少なくないでしょう。
AIを活用したシステムでは、こうした条件をあらかじめ設定しておくことで、法令や就業規則に沿った形で最適なシフトを自動作成します。

作成されたシフトは、管理者がそのまま確定するのではなく、内容を確認しながら細かく最終調整することが可能です。
急な欠勤や体調不良など、イレギュラーな事態が発生した場合も、条件を踏まえた代替案をシステム側が提示してくれるため、店長が一からシフトを組み直す手間を大幅に減らせます。
結果として、コンプライアンスを守りながら、現場の負担も同時に軽減できる点が大きなメリットです。

(2)過去のシフトデータや売上予測に基づく調整

システム上に従業員のシフトデータが蓄積されることで、誰がどの時間帯にどれだけ勤務してきたかという実績を踏まえたシフトの自動作成が可能になります。
単に希望を集計するだけでなく、過去の勤務傾向を学習した上で配置案を導き出せる点は、ルールベースの自動化にはない強みでしょう。

さらに、R-Shiftの「レジ情報可視化機能」のようなPOSデータを活用した売上予測機能を組み合わせれば、客数や買上点数の予測から必要な人員数を算出し、ムダのない人員配置につなげることができます。
例えば、時間帯ごとの繁閑差が大きい店舗では、勘や経験に頼っていた人員配置を、データに基づいた根拠のある配置へと切り替えられるでしょう。
過剰な人件費を抑えつつ、必要な場面には確実に人員を確保できる体制づくりに役立ちます。

AIを活用したおすすめシフト管理システム「アールシフト」