シフト作成に時間がかかる3つの原因と最適化AIで数分にする方法

なぜシフト作成に時間がかかるのか

シフト作成時間の実態

厚生労働省の調査では、シフト管理業務（作成・調整・変更対応）に週平均2〜3時間を費やしている事業所が多い。月換算で8〜12時間だ。従業員規模が大きい職場や、24時間営業の店舗、医療・介護施設ではさらに時間がかかる。

ある介護施設では、月初に看護師長が2日間かけてシフトを組む。飲食チェーンでは、店長が週に1回、3〜4時間かけて翌週のシフトを作成している。この時間は店舗運営、売上分析、スタッフ育成など本来業務から奪われている。

シフト作成にかかる時間は、単なる「事務作業」ではなく、管理者の機会損失そのものだ。

時間がかかることで失われるもの

シフト作成に8時間かかれば、その8時間で他に何ができただろうか。売上データの分析、スタッフとの1on1面談、業務改善の検討、新メニューの企画。マネジメント業務の多くが後回しになる。

さらに、時間に追われて作成したシフトは品質が低い。制約を満たすことで精一杯で、希望充足率や公平性、効率性まで考慮する余裕がない。結果として従業員の不満が蓄積し、離職につながるケースもある。

時間がかかるだけでなく、その時間で作ったシフトの質も犠牲になっている。

規模が大きくなるほど時間が増える理由

従業員が10人から20人に増えると、シフト作成時間は2倍では済まない。組み合わせの数が爆発的に増えるためだ。

たとえば10人で1週間のシフトを組む場合、1日あたり3パターンの勤務形態（早番・遅番・休み）があれば、1日だけで3の10乗通りの組み合わせがある。これを7日分、さらに法令制約や希望を考慮すると、検討すべきパターンは天文学的な数になる。

人間が試せるのはせいぜい数十パターン。その中から「なんとか動く」シフトを見つけるまで試行錯誤を繰り返す。これが時間がかかる根本的な理由だ。

シフト作成に時間がかかる3つの原因

試行錯誤の繰り返しで進まない

なぜシフト作成が進まないのか。答えは試行錯誤の無限ループにある。「まず配置してみる → 制約違反を見つける → 修正する → また違反が出る」。Excelや紙で組んでいる場合、この繰り返しから抜け出せない。

ある従業員を夜勤に入れたら、翌日の早番に間に合わない。別の従業員に変更したら、今度は週の労働時間が上限を超えた。さらに修正すると、希望休が反映されていないことに気づく。一つ直すと別の箇所が壊れる、モグラ叩きのような状態になる。

熟練した担当者でも、この試行錯誤に数時間を費やす。経験が浅い担当者なら、さらに時間がかかる。

複雑な制約を同時にチェックできない

シフト作成では、以下のような制約を同時に満たす必要がある。

• 労働基準法の週40時間上限

• 36協定で定めた月間残業時間の上限

• 勤務間インターバル（最低11時間など）

• 連続勤務日数の上限（最大6日など）

• 時間帯ごとの最低必要人員

• 従業員ごとのスキル要件（調理できる人、資格保有者など）

• 希望休・希望シフトの反映

• 公平性（特定の人だけ夜勤が多い、などを避ける）

人間がこれらを同時にチェックするのは無理だ。まず法令を確認し、次に人員配置を確認し、その後で希望を見る、といった順番で進めるしかない。後から「法令は満たしたが希望が全く通らない」と気づいて再調整する羽目になる。

制約の数が多いほど、チェック漏れや見落としが発生しやすくなる。

変更対応で何度も作り直す

シフトを一度作っても、確定するまでに変更が発生する。従業員から「来週の火曜日、やっぱり休みたい」と連絡が入る。急な欠員が出て、代わりを探す必要がある。

変更が入るたびに、シフト全体を見直す必要がある。一人の変更が他のスタッフの配置に影響するからだ。変更対応のたびに、また試行錯誤が始まる。

マンパワーグループの調査では、シフト確定後の変更対応に週1〜2時間かかっている事業所が約40%あるとされている。作成時間に加えて、変更対応の時間も無視できない。

シフト作成で考慮すべき変数

シフト作成では、以下の変数を同時に扱う必要がある。

従業員数とシフトパターン数。 従業員20人、1日3パターン（早番・遅番・休み）、1週間で組む場合、組み合わせは膨大だ。

時間帯別の必要人員。 ランチタイムに5人、ディナータイムに4人、閑散時間帯に2人。時間帯ごとに必要人数が変わる。

法令制約。 週40時間上限、連続勤務日数、勤務間インターバル。これらを全員分チェックする必要がある。

スキル要件。 調理、接客、レジ、資格の有無。各シフトに必要なスキルを持つ人を配置しなければならない。

希望シフト・希望休。 各従業員の希望をどこまで反映するか。希望が競合した場合の優先順位。

公平性指標。 過去の勤務実績を踏まえ、夜勤や週末シフトが特定の人に偏らないようにする。

これらの変数は相互に影響し合う。一つの変数を変えると、他の変数にも波及する。この相互依存性が、手作業でのシフト作成を複雑にしている。

試行錯誤に頼る限り時間は減らない

経験と勘では限界がある

結論から言えば、経験と勘では最適解にたどり着けない。ベテラン担当者は「この組み合わせはうまくいく」というパターンを知っているが、従業員の入れ替わりや希望の変化で、過去のパターンが使えなくなる。

また、経験と勘では最適解にはたどり着けない。「動くシフト」は作れても、「最も効率的で公平なシフト」を見つけるのは困難だ。試行錯誤で見つけた解は、無数にある可能性の中のほんの一部にすぎない。

経験と勘に頼る限り、時間短縮には限界がある。

属人化が引き継ぎを困難にする

シフト作成が特定の担当者に属人化していると、その人が異動や退職した際に大きな問題が起きる。後任は同じ水準のシフトを組むのに数ヶ月から1年かかる。

その間、シフトの質が下がり、従業員の不満が増える。さらに後任の負担も大きく、本来業務に時間を割けなくなる。

属人化の解消には、シフト作成のプロセスを標準化し、誰でも一定水準のシフトを作れる仕組みが必要だ。最適化AIはその手段となる。

変更対応が無限ループを生む

シフトを作成した後も、変更依頼が続く。一つの変更に対応すると、別の箇所に影響が出る。その影響を修正すると、また別の問題が発生する。

この無限ループから抜け出すには、変更が全体に与える影響を瞬時に計算し、最適な再配置を提案する仕組みが要る。人手では不可能だ。

最適化AIがシフト作成を数分にする仕組み

制約を満たす解を高速探索する

ある小売店では、20人のスタッフの1ヶ月分のシフトを、Excel作業で8時間かけていた。最適化AI導入後、30分に短縮された。なぜこれほど早いのか。

最適化AIは、ヒューリスティック探索と呼ばれる手法で、制約を満たすシフトパターンを効率的に探索する。人間が1時間かけて試せるのは数十パターンだが、AIは数秒で数万パターンを評価できる。

探索の過程で、法令制約、スキル要件、希望反映、公平性などの条件を同時にチェックする。違反がある組み合わせは自動的に除外され、実現可能な解だけが残る。作業時間の94%削減を実現している。

複数の評価軸を同時に最適化する

シフト作成では、希望充足率を高めたい、公平性を保ちたい、人件費を抑えたい、といった複数の目標がある。これらは時に相反する。

最適化AIは、複数の評価軸に重み付けをして、バランスの取れた解を提案する。たとえば「希望充足率70%以上、公平性指標0.8以上、人件費は予算内」といった条件を同時に満たすシフトを探索できる。

人手では「希望を通すか、公平性を取るか」の二者択一になりがちだが、AIは両立する解を見つけ出す。

変更対応を即座に反映する

従業員から「来週火曜日を休みに変更したい」と連絡が入ったとき、最適化AIなら数分で再計算できる。変更が他のスタッフに与える影響を自動的に評価し、最適な代替案を提示する。

変更のたびに数時間かけて手作業で調整する必要がなくなる。変更対応の時間も大幅に削減される。

シフト作成の自動化は、作成時間だけでなく、変更対応の負担も軽減する。

まとめ

シフト作成に時間がかかる原因は、試行錯誤の繰り返し、複雑な制約の同時チェック、変更対応の3つだ。組み合わせが膨大で、人手では最適解にたどり着けない。

最適化AIは、制約を満たす解の高速探索、複数評価軸の同時最適化、変更対応の即座反映という3つの仕組みで、シフト作成時間を数分に短縮する。月8時間かかっていた作業が30分になれば、管理者は本来業務に集中できる。

時間短縮だけでなく、シフトの質も向上する。希望充足率が上がり、公平性が保たれ、従業員満足度が改善される。OptHubは現場理解とアルゴリズム設計の両面から、シフト作成業務の効率化を支援している。