シフト作成や管理は、多くの現場で負担の大きな業務の一つです。スタッフの希望を反映させつつ、人手不足や急な欠勤にも対応し、公平性を保つのは容易ではありません。

調整役の管理者やマネージャーには膨大な時間と神経を使う作業となり、スタッフ同士でも希望が通らない偏りがあるといった不満が生じやすい現状があります。こうした課題を解決する手段として注目されているのが、AIによるシフト自動調整システムです。

過去の勤務履歴やスキル、稼働可能時間を考慮しつつ、最適なシフトを自動で作成することで、調整作業を効率化できるだけでなく、スタッフ間の不公平感や調整時のストレスを軽減します。

本記事では、AIシフト自動調整が現場にもたらす具体的なメリットや課題を解説し、導入を検討する企業に役立つ情報を提供します。

1.AIが変えるシフト作成の新常識

従来のシフト作成は、管理者がスタッフの希望や労働時間を一つひとつ確認し、紙やスプレッドシートで組み立てる方法が一般的でした。しかし、人数が多くなるほど複雑さは増し、週単位・月単位で何時間もかかるケースもあります。急な欠勤やシフト交換が発生すると、再調整でさらに時間が奪われます。

AIを活用したシフト自動調整システムは、この問題を根本から解決します。たとえば、Labo-ro AIが提供する手法では、スタッフの勤務実績や資格、稼働時間を基に、負荷が偏らないよう自動で最適化を行います。

これにより、細かい調整を繰り返す必要がなくなり、シフト作成にかかる時間を数分単位まで短縮可能です。さらに、R-SHIFTのシステムでは、スタッフ自身がスマホから希望や変更を提出でき、AIが最適な割り当てを算出します。

そうすることで、シフト変更や交換がスムーズに行われ、現場で頻発する伝達ミスや調整の遅れを防げます。飲食店や小売業、医療現場など、シフトの流動性が高い環境では大幅な業務効率化が期待できます。

AI導入によるもう一つの変化は、シフト作成の透明性と公平性の確保です。ResearchGateの看護師調査でも、AIが公平なルールで割り当てることで、スタッフの納得感やワークライフバランスが改善すると報告されています。

これにより、モチベーション維持や離職率低下にもつながります。ただし、AIがすべてを自動化するだけでは不十分です。個人的事情や急な家庭の都合といった人間的な配慮が必要な場面もあります。

完全自動化ではなく、AIの提案を基に管理者が最終調整するハイブリッド運用が現実的でしょう。

2.現場で起こるシフト調整のストレス要因

シフト調整は、単なるスケジュール管理以上の負担を現場にもたらします。まず、作成者である管理者やマネージャーにかかる作業負担が大きい点が挙げられます。

スタッフの希望や勤務規定を反映しつつ、急な欠勤や人員不足にも対応しなければならないため、1回のシフト作成に数時間を要することもあります。これが繰り返されることで、管理者が大きなストレスを抱えることになります。

さらに、スタッフ同士の不満も避けられません。希望が反映されない、同じ人にばかり夜勤や休日勤務が集中するなど、シフトの偏りが原因で摩擦が生まれます。こうした不公平感は、モチベーション低下や離職にもつながります。

現場で頻発するのがシフト交換や欠勤対応のトラブルです。急な調整が必要になった際、伝達ミスや対応の遅れが発生すると、業務効率は著しく低下します。結果として、残業や人手不足が増え、現場全体に負担が波及する悪循環が生じやすいのです。

こうしたストレス要因を解消するためには、公平性や効率性、緊急対応の仕組みまで包括的に改善する必要があります。AIによる自動調整は、これらの課題を同時に解決できる有効な手段といえます。

2-1. 業種別に見るAI導入の具体効果

飲食店では、急な欠勤や繁忙期対応にAIが活躍し、シフト作成時間を月20時間から5時間以下に削減した事例があります。小売業ではAI導入により残業時間を平均15％削減し、休日取得率が改善されます。

医療現場では夜勤の負担が均等化され、看護師の離職率が1年で10％低下した例もあります。これらは、システムが公平な割り当てを実現しつつ、作業時間と負担を軽減した結果です。

3.AI自動調整で実現する公平性と効率化

AIシフト自動調整システムは、現場のストレスを軽減しつつ、シフト管理を効率化する可能性を持っています。例えば、Labo-ro AIが提案する仕組みでは、過去の勤務データやスタッフのスキル、稼働時間を考慮した最適化アルゴリズムを活用します。

これにより、夜勤や繁忙日の負担が偏らず、全員に公平なスケジュールを提供できます。また、R-SHIFTやtryetingのクラウド型システムは、スマホから希望や変更を入力でき、AIが即座に反映・調整する仕組みを採用しています。

そうすることで、シフト作成の工数を削減できるだけでなく、伝達ミスやダブルブッキングも防止できます。また、公平性の観点でもAIは効果を発揮します。

ResearchGateの研究では、AIによるシフト割り当てが透明性と公平性を高め、納得感とワークライフバランス改善につながると報告されています。夜勤や休日勤務の負担が均等化されることで、疲労軽減や離職防止にも寄与します。

4.導入時に注意すべき人間的配慮と課題

AIシフト自動調整の導入には、多くのメリットがある一方で、配慮も必要です。まず、現場スタッフの信頼を得ることが欠かせません。公平なアルゴリズムでも、スタッフが自分の希望が無視されていると感じれば逆効果です。

導入前にシステムの仕組みやルールを説明し、声を反映できるフィードバック機能を用意することが重要です。また、AIの結果を鵜呑みにせず、現場の状況を踏まえた微調整が必要です。

家庭の事情や急病、キャリア形成を考慮した配置といった定量化できない要素は、人間の判断で補完するのが望ましいです。さらに、運用負担やコスト面も考慮が必要です。

導入時の研修や設定作業には一定の時間と費用がかかるため、中長期的なコスト削減効果やスタッフ満足度の向上を見込んだ投資判断が求められます。

5.まとめ

AIによるシフト自動調整は、管理者とスタッフ双方の負担を軽減し、公平で効率的な働き方を実現する有効な手段です。過去の勤務データやスキルを考慮することで、偏りのないスケジュールを自動生成し、作業工数を大幅に削減できます。

また、スタッフが希望を反映しやすくなることで、モチベーション維持や離職防止にもつながります。適切な導入と運用を行えば、AIシフト自動調整は企業の働き方改革を支える強力なツールとなるでしょう。

参考文献

Labo‑ro AIシフト作成を自動化するAI手法
https://laboro.ai/activity/column/laboro/shiftschedulegeneration/

R-SHIFTシフト作成でストレスを感じるのはどんな時？効率化のための…
https://www.rshift.jp/stressshift.php

tryetingシフト作成のストレスとは？解消するための効果的な方法
https://www.tryeting.jp/column/1459/

Sustainability論文Artificial‑Intelligence‑Supported Reduction of Employees’ Workload…
https://www.mdpi.com/2071-1050/15/6/5019

ResearchGateExploring Nurse Perspectives on AI‑Based Shift Scheduling
https://www.researchgate.net/publication/385196093_Exploring_Nurse_Perspectives_on_AI-Based_Shift_Scheduling_for_Fairness_Transparency_and_Work-Life_Balance

HashStudiozAI in the Workplace: Reducing Stress and Enhancing Work‑Life Balance…
https://www.hashstudioz.com/blog/ai-in-the-workplace-reducing-stress-and-enhancing-work-life-balance-with-smart-tools/

Zennシフト作成AIエージェント『Shift Agent』
https://zenn.dev/jacksen/articles/47e7c8e451669a