お悩み
希望休やシフト希望が紙・LINE・口頭でバラバラに集まり、一覧への転記だけで半日かかる
AI社員なら
AI社員が受け取った希望を読み取り、シフト表のフォーマットに集約。担当者は確認から始められます。
シフト作成向けAI社員
希望の集約も、過不足の調整も、結局はベテラン担当者の頭の中で回している。
紙やチャットで集まる希望を一覧に転記し、必要人数とにらめっこしながら穴を埋め、急な交代があれば組み直す。シフト作成の事務が毎月まとまった時間を奪い続けています。
シフト作成 AI社員が、希望の集約・原案づくり・過不足の検出を横断支援。集計や転記、組み合わせの試行錯誤をAIが巻き取り、人は最終判断と例外対応に集中できる体制を最短2週間で整えます。現場の働き方やルールは変えません。
運営：株式会社Michibiku Group
こんなお悩み、ありませんか？
シフト作成の現場でよく伺うお悩みと、AI社員による解決の方向性です。
お悩み
必要人数と希望を突き合わせる組み合わせ作業が属人化し、特定の担当者しか組めない
AI社員なら
AI社員が必要人数とスキル・希望を踏まえた原案を提示。誰が見ても根拠の分かる土台ができます。
お悩み
公平性や法令・社内ルールへの目配りが手作業で、抜けやムラに後から気づく
AI社員なら
AI社員が連勤・休憩・偏りなどの観点で過不足やルール違反の候補を検出し、確認すべき箇所だけを報告します。
お悩み
急な欠勤・交代のたびに組み直しが発生し、担当者が電話やチャットに追われる
AI社員なら
AI社員が条件に合う代替候補を素早く洗い出し、差し替え案を提示。人は声がけと最終判断に集中できます。
ひとつでも当てはまったら、下記の実測値と活用シーンをご覧ください。
定型業務の工数
大幅に圧縮
繰り返しの多い事務・帳票業務をAI社員へ移管
稼働体制
専属AI社員が継続稼働
属人化しがちな業務を仕組み化し、安定して回す
運用開始
最短2週間
現行業務に合わせて設計し、段階的に導入
シフト作成の業務課題
希望の集約が手作業に偏る
紙・チャット・口頭で集まる希望を一覧に転記し、抜けや重複を目視で確認しています。
転記ミスや反映漏れが起きやすく、作成に入る前の段階で時間を消耗します。
毎月数時間
シフト組みが属人化する
必要人数と希望・スキルを頭の中で組み合わせており、根拠が担当者の経験に依存します。
担当者が不在だと回らず、異動や退職のたびにノウハウが失われます。
属人化
過不足やルール違反に後から気づく
連勤・休憩・公平性などのチェックが手作業のため、人手過多や人手不足を見落としがちです。
当日になって人が足りない、特定の人に負担が偏るといった問題が表面化します。
確認漏れ
急な変更で組み直しが頻発する
欠勤や交代が入るたびに、条件を満たす人を探して全体を組み直す必要があります。
連絡と調整に時間が取られ、本来の現場業務やマネジメントが後回しになります。
都度発生
導入効果（例）
希望の集約とシフト原案づくり
対象：店長 / 管理者 / 事務
導入前
紙やチャットの希望を一覧に転記し、必要人数を見ながら手作業で枠を埋めていました。
導入後
AI社員が希望を集約し、必要人数を踏まえた原案を提示。担当者は内容の確認と微調整から始められます。
ゼロから組む負担を減らし、人は判断と最終調整に時間を使えるようにします。
過不足とルールの自動チェック
対象：管理者 / 労務担当
導入前
連勤や休憩、人数の偏りを目視で確認し、見落としに後から気づくことがありました。
導入後
AI社員が過不足やルール違反の候補を検出し、確認すべき箇所だけを報告します。
チェックの抜けを減らし、確認すべき例外に絞って対応できます。
急な交代時の代替候補の提示
対象：現場リーダー / シフト担当
導入前
欠勤の連絡が入るたびに、条件に合う人を一人ずつ思い出して連絡していました。
導入後
AI社員が条件に合う代替候補を洗い出し、差し替え案を提示します。
組み直しの初動を素早くし、担当者は声がけと最終判断に集中できます。
AI社員の活用シーン
希望集約
紙・チャット・フォームで集まる希望を読み取り、一覧に集約します。
シフト原案作成
必要人数と希望・スキルを踏まえたシフトの原案を作成します。
過不足検出
時間帯ごとの人手過多・人手不足を洗い出し、該当箇所を報告します。
ルールチェック
連勤・休憩・公平性などの観点で、確認が必要な候補を検出します。
調整支援
希望と必要人数のズレに対し、差し替えや調整の案を提示します。
代替候補の抽出
急な欠勤・交代時に、条件を満たす代替候補を素早く洗い出します。
勤務表整形
確定したシフトを共有・掲示に使える勤務表の形に整えます。
集計補助
シフトをもとに人数や時間の集計を補助し、後工程の準備を支援します。
シフト作成での導入効果
シフト作成 AI社員は、現場の働き方や評価のルールは変えずに、希望の集約・原案づくり・過不足のチェックといった事務を引き受けます。属人化したシフト作成を仕組みに置き換え、作成の手数を減らしながら確認の精度を保てるのが特徴です。
希望の集約
1件ずつ→まとめて集約
受け取った希望をAI社員が1件ずつ読み取り、一覧へまとめて集約します。
導入リードタイム
最短2週間
対象を絞れば、最短2週間〜1.5ヶ月で最初のAI社員が稼働します。
シフト作成事務
0から組む→確認1本
原案づくりとチェックをAI社員が担い、人は確認と最終判断の1本に集中できます。
導入事例
サービス業 A社複数拠点 / シフト勤務中心
紙とチャットで集めていた希望の集約から、必要人数を踏まえた原案づくり、連勤や偏りのチェックまでをAI社員へ移管。担当者は提示された原案の確認と微調整に集中する運用に変えました。数値は導入事例をもとにした概数です。
- 希望の集約
- 手で一覧に転記集約済みで確認から
- シフト原案
- 担当者の経験頼み原案を提示・微調整
- 過不足チェック
- 目視で見落とし候補を検出・報告
※ 効果は業務規模や運用状況により異なります。
導入の流れ
業務診断
1〜2日
希望の集め方、必要人数の決め方、チェック観点を整理し、どこに事務が偏っているかを洗い出します。
成果物：工数の洗い出し、対象業務一覧、改善優先度
ルール・テンプレ設計
2〜3日
希望の読み取り項目、シフト表フォーマット、連勤・休憩・公平性などの判断ルールをAI社員向けに整備します。
成果物：読み取り項目、出力テンプレ、判断ルール
連携・検証
2〜4日
勤怠・シフト管理ツールや既存フォーマットと接続し、実データで原案づくりとチェックの品質を検証します。
成果物：連携設定、検証結果、修正項目一覧
本番稼働
1週間目〜
一部の拠点や部署で先行稼働し、効果を見ながら対象を広げます。
成果物：本番運用、運用レポート、横展開計画
よくあるご質問
現場のシフトルールが複雑ですが対応できますか
連勤・休憩・スキル要件・公平性など、現場のルールを判断条件として設計してから運用します。現場のやり方を変えるのではなく、その条件に沿って原案づくりとチェックを巻き取る設計から始めます。
最終的に人が決める形にできますか
できます。シフト作成 AI社員は原案や代替候補の提示までを担い、確定の判断は人が行う運用を基本にしています。最初から全自動で確定させず、確認に耐える形で導入します。
既存の勤怠・シフト管理ツールと連携できますか
CSV・API・画面操作のいずれかで接続できます。既存のフォーマットに合わせて連携を設計します。
繁閑差が大きいですが料金は固定ですか
月額の基本に対象拠点や件数の連動を組み合わせるなど、繁閑差に合わせた設計が可能です。運用範囲をご相談のうえで決めます。
導入までどれくらいかかりますか
システム連携を含めて最短2週間〜1.5ヶ月です。まず一部の拠点や部署で運用し、効果確認後に対象を広げられます。
