飲食店でのシフト作成にAIを活用すると何ができる？機能・タイプ別比較・活用事例

飲食店のシフト作成にAIを活用すると、希望収集から人員配置、代打調整まで効率化できます。

AIツールを導入すれば、スタッフの希望提出を自動集約し、ポジションやスキルを考慮したシフト作成、労務チェック、人件費管理まで対応可能です。

本記事では、AIでできることや導入時の注意点、ツールの選び方を解説します。店舗運営全体を改善したい場合は、はたLuckの活用も検討してみてください。

飲食店のシフト作成にAIを活用してできること

飲食店のシフト作成に、AIや管理システムを活用してできることは以下のとおりです。

• スマホからの希望シフト提出と自動集約
• ポジション・スキル・人数を考慮した自動作成
• 違反や連勤の自動チェック
• 急な欠員時の代打打診を自動化
• 人件費予算とのリアルタイム突合

AI活用で仕組み化できる範囲をそれぞれ紹介していきます。

スマホからの希望シフト提出と自動集約

スタッフが専用アプリから希望休と勤務可能時間を提出すると、AIが自動でシフト作成画面に集約します。LINEや紙で受け取って店長がExcelに転記する工程がなくなり、転記ミスや確認漏れのリスクが下がります。

提出から集約までの流れを、従来とAI活用後で比較すると以下のとおりです。

プロセス	従来	AI活用
希望提出	グループLINEや紙で個別に提出	専用アプリの提出画面に入力
集約	店長がLINEを確認しExcelに転記	システムが自動で集約
確認	提出漏れに気づくたびに個別連絡	未提出スタッフをリアルタイムで可視化

提出画面では勤務希望の日時を選択するだけで完了するため、スタッフ側の入力負担も軽くなります。

ポジション・スキル・人数を考慮した自動作成

必要人数・ポジション・スキル要件を条件として入力すれば、AIが数秒〜数分でシフト原案を作成します。従来は店長がExcel上でホール・キッチンの人員を時間帯ごとに組み合わせる作業に毎週数時間かけていましたが、原案ベースの微調整に切り替えることで作業時間を大幅に短縮できます。

AIに渡す主な条件は以下のとおりです。

条件項目	設定内容の例
時間帯別の必要人数	ランチピーク（11時〜14時）5名、アイドル（14時〜17時）2名
ポジション要件	ホール3名、キッチン2名を最低ライン
スキル要件	各時間帯にベテランスタッフを1名以上配置
個人条件	雇用形態・勤務可能時間・希望休

上記の条件を整理しておくと、AIは1週間分のシフト原案を一度に出力できます。

労基法違反や連勤の自動チェック

シフト案を入力すると、AIが連続勤務日数・休憩間隔・週の労働時間上限などを自動チェックし、違反箇所を警告します。

例えば、6時間超の勤務に休憩が入っていないケースや、特定スタッフの週合計時間が40時間を超えそうな場合はシフト作成中に検知が可能です。

店長が労基法を1つひとつ確認する必要がなくなり、見落としによる行政指導や罰則のリスクを下げられます。

厚生労働省の「労働時間法制の具体的課題について」によると、週44時間特例は「概ねその役割を終えている」と整理されています。飲食店を含む小規模事業場でも、今後は週40時間を前提にしたシフト管理がより求められるでしょう。

AIに最新ルールを設定しておけば、シフト作成と同時に違反を検知できるため、法改正のたびに店長が条文を読み込む負担も抑えられます。

急な欠員時の代打打診を自動化

当日欠勤が発生したとき、AIが勤務条件に合うスタッフへの一斉な代打依頼の配信が可能です。

返信の早いスタッフから自動でシフトに組み込まれるため、店長が従業員に電話やLINEで連絡する手間が減り、人員確保のスピードも上がります。配信先は勤務可能時間や保有スキルでフィルタリングされるため、応えやすいスタッフだけに通知が届き、無関係なスタッフに依頼が飛ぶこともありません。

チェーン店向けのシステムなら近隣店舗のスタッフにも依頼を広げられるため、自店舗で埋まらない場合の選択肢も増えます。

飲食店のように当日欠勤の発生頻度が高い業態では対応スピードが営業への影響を左右するため、自動化による負荷分散は経営の安定にもつながります。

人件費予算とのリアルタイム突合

シフト作成中に、人件費予算に対する消化率がシステム上に表示されます。

「ここで1人追加すると予算超過」「アイドル帯を1人減らせば予算内に収まる」といった判断を、その場で下せます。過去の売上データから時間帯別の必要人員を予測する機能を併用すれば、想定売上に対して過剰人員になっていないかの同時チェックも可能です。

本部やエリアマネージャーへの報告も、システム上の数値をそのまま使えるためデータで裏付けられます。感覚的な説明ではなく根拠付きで人員配置を示せるため、社内での合意形成のスピードが速まります。

飲食店の複雑条件にAIが対応する仕組み

AIが対応できる複雑条件と操作性のポイントは、以下の4点です。

• ホール・キッチン・責任者のポジション別配置
• 曜日・時間帯別の繁閑差に合わせた人員調整
• スタッフごとの勤務可能日数や個別事情の自動反映
• ITが苦手な店長・スタッフでも使える操作性

それぞれ順番に紹介します。飲食店のシフト管理のコツは、以下で詳しく解説しています。

▶飲食店のシフト管理における課題と作成のポイントとは？

ホール・キッチン・責任者のポジション別配置

「ホール2名、キッチン1名、責任者1名」のような時間帯ごとの構成条件をAIに渡すと、ポジションを同時に最適化したシフト案を出力します。

手作業だとホール優先で組んでキッチンが手薄になるなど偏りが出やすい作業を、余すことなくバランスを考えて組めるのが強みです。

スキルバランスの条件も設定でき、「新人スタッフには必ずベテランを隣に配置する」「責任者は常にどこかのポジションに含める」といったルールを事前に登録しておけば、AIが配置時に自動で反映します。

経験の浅いスタッフだけで時間帯を回すリスクが発生せず、現場のオペレーション品質を一定に保てます。

曜日・時間帯別の繁閑差に合わせた人員調整

金曜夜・土日ピーク・平日ランチなど、曜日や時間帯ごとに必要人数や人員構成を事前に設定すれば、AIが繁閑時間差に合わせて配置します。

曜日によってホール優先・キッチン優先と求める構成が変わっても、ルールに沿って自動で組み分けが可能です。

繁閑時間差を読み違えるとピーク時の人手不足や閑散時の過剰人員につながり、売上機会や人件費に直接影響します。過去の売上データや客数履歴と連動できるシステムを選べば、店長の経験則に頼らずデータに基づいた配置を継続でき、季節要因の見込み違いも抑えやすくなります。

雨天や近隣イベントといった想定外の繁閑要因も、ルール追加で対応していく運用が可能です。

スタッフごとの勤務可能日数や個別事情の自動反映

スタッフごとに「週◯日まで」「夜勤NG」「学生の試験期間は希望優先」「子どもの送迎で20時退勤」といった個別条件をAIに登録しておけば、シフト作成時に自動で反映します。

店長が一人ひとりの事情を頭の中で覚えておく必要がなくなり、失念による希望休の見落としや本人との認識ズレを防ぐことが可能です。

飲食店ではスタッフの雇用形態がパート・アルバイト・学生・主婦と多様で、それぞれ働き方の制約が異なります。個別条件をシステムに集約しておけば、新人店長や引き継ぎ担当者でも同じ品質でシフトを組めるようになり、属人化のリスクも下げられます。

スタッフ自身が条件を更新できるアプリであれば、ライフステージの変化に応じた条件変更を店長に毎回相談する必要がなくなり、双方の負担を軽くすることが可能です。

ITが苦手な店長・スタッフでも使える操作性

シフト管理アプリは、スタッフ向けと店長向けでUIが分かれており、スマホ操作に慣れていれば直感的に使えるよう設計されています。導入時に分厚いマニュアルを読み込まなくても操作が可能です。

飲食店ではスタッフの年齢層が10代から60代まで幅広く、ITリテラシーにも差があります。操作画面が簡素で迷いどころが少ない設計だと、年代を問わず全員が使える状態にしやすく、導入後の定着率も上がります。

外国人スタッフ向けの多言語対応があるかも、選定時のチェックポイントです。スタッフがアプリを開く前から情報が届く設計だと、確認漏れの抑制にもつながります。

飲食店でシフト作成にAIツールを導入する際の注意点

AIツールの導入時に押さえるべき注意点は、以下の4つです。

• 店舗の「暗黙ルール」を言語化してから設定する
• スタッフに事前に説明する
• 無理なく段階的に始める
• 無料トライアルとサポートで失敗リスクを下げる

導入する際は、これらのポイントを押さえて運用しましょう。

店舗の「暗黙ルール」を言語化してから設定する

AIツールを使う前に、店長の頭の中にある暗黙のルールを言語化して整理しておきましょう。

「新人は土日にベテランと組ませる」「金曜は店長が必ず入る」といった慣習はAIには見えないため、入力されない限り出力に反映されません。

棚卸しの対象は、以下の3つです。

• ポジション定義
• スキルレベル
• 個別条件

最初にホールやキッチン、責任者などポジションをどう区分するか、ベテラン・中堅・新人をどの基準で分けるか、スタッフごとの勤務制約や得意分野は何か、を書き出しましょう。

整理が終わったらシステムの設定項目に落とし込み、運用しながら抜けや矛盾を見つけたら都度更新していきます。最初から完璧を目指さず、1〜2か月の運用で固めていく方針で作成すると、現場に合ったルールへ調整しやすくなります。

スタッフに事前に説明する

導入の目的とスタッフ側のメリットを、導入前に丁寧に伝える工程を入れましょう。

スタッフへの説明なしでアプリだけ配布すると、「いまさら新しいツールを覚えさせられる」と受け取られ、希望提出が滞るなど運用が崩れる原因になります。

スタッフ目線の利点を伝えるようにし、具体的に活用できる情報を共有します。全員が同じ理解で使い始められるよう、説明会の開催や操作マニュアルの配布もセットで行います。導入後に問い合わせが集中すると店長の負担になるため、事前に疑問点を解消しておくほうが定着もスムーズです。

無理なく段階的に始める

導入は1店舗・1機能から始めて、運用に慣れてから範囲を広げていきましょう。

最初から全機能を全店舗で導入すると、現場が機能を使いこなせず、店長やスタッフの混乱が大きくなりやすくなります。

例えば、最初は希望収集だけアプリ化し、慣れてきたら自動作成、その次に代打調整・人件費管理と機能を順に広げていく流れが取り組みやすい構成です。各機能の定着を確認してから次に進めば、現場に過度な負担をかけずに済みます。

多店舗展開している企業の場合は、モデル店舗で成功事例を作ってから他店舗に横展開する進め方も有効です。先行店舗の運用ノウハウを横展開時のマニュアルや研修に反映できるため、後発店舗の立ち上がりも早くなります。

無料トライアルとサポートで失敗リスクを下げる

契約前に無料トライアルやデモ環境を試して、現場の操作感を確認しましょう。

資料や営業説明だけで判断すると、実際に触ったときの違和感が後からでてきて、運用立ち上げ後に「機能はあるが使われない」状態になる可能性があります。

トライアルは店長だけでなく、スタッフ数名にも操作してもらい、感想を集めると判断材料が増えます。世代やITリテラシーの異なるスタッフから声を集めることで、本格導入後に起きやすい操作面のつまずきの事前把握が可能です。

導入後のサポート体制も確認しましょう。問い合わせ対応時間や専任の相談窓口の有無、初期設定の伴走支援があるかを確認しておくと、立ち上げ期にトラブルが起きても止まらず進められます。伴走支援が手厚いサービスほど、定着までのスピードも高まります。

飲食店でシフト作成に最適なAIツールを選ぶ5つのポイント

AIツール選定時に確認すべきポイントは、以下の5つです。

1. スマホで希望提出・代打調整ができるか
2. ポジションやスキルを加味した自動作成ができるか
3. 多店舗・他店舗ヘルプに対応しているか
4. 勤怠・給与システムと連携できるか
5. 無料トライアル・サポート体制があるか

ぜひ、自店舗に合うツール選びの参考にしてみてください。

1. スマホで希望提出・代打調整ができるか

希望収集と代打調整を、店長・スタッフともにスマホで完結できるかを確認しましょう。

PC操作が前提のツールでは、管理者・スタッフ双方の対応環境が限られ、希望収集や変更対応のスピードが落ちる可能性があります。特に、複数店舗を管理している場合や店長が売り場・バックヤードを行き来する現場では、スマホで確認・承認・調整まで行えるかが運用定着のポイントになります。

確認したいのは、主に以下の3点です。

• LINEや紙で行っていた希望収集をアプリに一本化できるか
• スタッフが数タップで希望休や勤務可能時間を提出できるか
• 店長が出先からでもスマホで承認・代打調整まで完結できるか

導入前に実機で操作感を確認しておくと、自社の現場で無理なく使えるかを判断しやすくなります。

2. ポジションやスキルを加味した自動作成ができるか

ポジション別の必要人数とスキルバランスをルール化して反映できるかを確認しましょう。

単に人数を満たすだけのシフトを出すツールでは、ホールが手薄になる時間帯やベテラン不在の時間帯が発生し、結局店長が手作業で組み直す事態になります。

例えば、ホール・キッチン・レジ・責任者などポジションごとに必要人数を設定できるか、新人とベテランの組み合わせバランスを条件として加えられるか、を試用段階で確認します。

シフト作成機能の実用性は、実際の運用条件を設定したうえで、出力結果を確認して判断しましょう。

3. 多店舗・他店舗ヘルプに対応しているか

多店舗を運営している場合は、本部やエリアマネージャーが各店舗のシフトを横断的に管理できるかを確認しましょう。

店舗単位でしか管理できないツールでは、本部視点での人員配置や人件費の把握が難しく、店舗間のヘルプ調整にも時間がかかる可能性があります。複数店舗で人員を融通する運用を想定している場合は、他店舗スタッフのスキル区分や勤務可能時間を確認し、必要に応じてヘルプ依頼ができるかも重要な比較ポイントです。

1店舗のみで運営している場合は優先度の低い機能ですが、将来的に多店舗展開を見込んでいる場合は、対応製品を選んでおくと運用の切り替えを避けやすくなります。

4. 勤怠・給与システムと連携できるか

すでに勤怠管理システムや給与計算ソフトなどの労務管理ツール導入している場合は、シフト管理ツールと連携できるかを確認しましょう。

既存システムと連携できない場合、シフト予定・勤怠実績・給与計算用データを別々に管理する必要があり、確認作業や手動転記の負担が増える可能性があります。特に、シフト予定と勤怠実績の差分確認、人件費の予実管理、給与計算ソフトへのデータ出力まで対応できるかは重要な比較ポイントです。

契約前には、自社で利用している勤怠管理システムや給与計算ソフトとの連携可否を、製品ページや提案資料で確認しておきましょう。

5. 無料トライアル・サポート体制があるか

導入前に操作感を試せるか、導入後に十分なサポートを受けられるかも確認しましょう。

AIを活用したシフト管理ツールは、初期設定や運用ルールの整理に時間がかかる場合があります。自社だけで設定を進めると、現場の暗黙ルールをうまく反映できず、導入途中で運用が止まってしまう可能性があります。

特に確認したいのは、無料トライアルやデモ環境で実際の操作感を試せるか、初期設定の伴走支援があるか、導入後のチャット・電話・メールサポートの対応時間と範囲です。

初期設定の支援があるサービスであれば、ポジション分けや勤務ルールなどを整理しながら設定できるため、導入時のつまずきを抑えやすくなります。結果として、現場に定着するまでのスピードにも差が出ます。

【タイプ別比較】飲食店でのシフト作成に役立つAIツール

飲食店向けのシフト管理AIツールは、4タイプに分かれます。

タイプ	機能	向いている飲食店
勤怠管理連携型	勤怠打刻と労務管理	既に勤怠システムを使い、労務管理を一元化したい
希望集約特化型	シフト収集と代打調整	LINEや紙からの脱却を最優先したい
AI自動作成特化型	複雑な条件の自動最適化	条件が多くシフト作成に時間がかかる
店舗DXオールインワン型	シフト+情報共有+定着支援	離職率改善や店舗力向上まで狙いたい

それぞれのタイプを詳しく見ていきましょう。

勤怠管理連携型

勤怠打刻を主軸とし、シフト作成機能が付随する構成のツールです。

労働時間の集計や給与計算ソフトとの連携が前提で設計されているため、シフト予定と勤怠実績の突合や、人件費の管理を一気通貫で扱えます。

すでに勤怠管理システムを利用している飲食店にとっては、労務管理を1つの基盤に集約できる選択肢になります。

しかし、シフト作成自体の自動化はシンプルな構成にとどまる製品もあるため、複雑な条件処理を求める場合は機能範囲を事前に確認しておくと安心です。

希望集約特化型

希望シフトの収集や、急な欠員時の代打調整を効率化するタイプです。

LINEや紙で分散していたシフト希望をアプリに一本化することで、店長の集計工数や代打依頼の連絡負担を軽減できます。希望提出から確認・調整までの流れを整理しやすくなるため、まずはシフト管理の入口部分を効率化したい店舗に効果的です。

しかし、自動作成や勤怠連携などの機能は限定されている製品もあります。コストを抑えながら、希望収集や代打調整の煩雑さを解消したい飲食店に適しています。

AI自動作成特化型

複雑なシフトの自動作成ロジックに特化したタイプです。

ポジション・スキル・希望休・労働基準法など多数の制約条件を同時に処理する計算力に強みがあり、人の手では組み立てきれない大規模シフトを数分で出力できます。

スタッフ数や条件項目が多く、毎月の作成に膨大な時間がかかっている店舗に適しています。

しかし、希望収集や勤怠連携などの周辺機能は別ツールと組み合わせる必要が出るケースもあり、運用全体の設計を見据えて選ぶようにしましょう。

店舗DXオールインワン型

シフト管理だけでなく、情報共有・新人のオンボーディング・エンゲージメント施策までアプリで管理できるタイプです。

単にシフト作成を効率化するだけでなく、シフトワーカーの定着や活躍までを見据えて設計されています。勤務予定の管理に加えて、業務マニュアルの共有やスタッフの状態把握まで一元化できるため、店舗運営全体の品質向上につなげやすくなります。

代表的なサービスとしては、サービス業全般の店舗運営を支援するアプリ「はたLuck」があります。シフト作成・希望収集・代打調整に加え、スタッフ向けマニュアルの掲載、エンゲージメント測定、本部による店舗状況の把握までアプリ上で対応可能です。

離職率の改善や、複数店舗の運営品質を底上げしたい企業に適しています。

飲食店のシフト作成を変えた「はたLuck」活用事例

はたLuckは、飲食業界の多店舗運営企業で活用されています。ここでは、代表的な3社の事例を紹介します。

• 株式会社曲田商店（とんかつKYK）様
• 株式会社高倉町珈琲様
• 株式会社ハブ様

気になる事例からチェックしてみてください。

株式会社曲田商店（とんかつKYK）様

とんかつチェーン「KYK」を運営する株式会社曲田商店様は、はたLuckの導入により、店舗ごとに異なっていたシフト作成・管理の方法を一元化しました。

これまで店舗ごとに異なるフォーマットで管理していたシフト情報を統一したことで、本部は全店舗の状況を同じ形式で確認できるようになり、確認工数の削減につながっています。

また、シフト管理をデジタル化したことで、店舗単位では把握しきれていなかった勤務可能スタッフも可視化されました。ヘルプ募集機能を活用すれば、近隣店舗のスタッフへ応援を依頼できるため、社内リソースを有効に活用しやすくなります。

▶シフト作成・管理を一元化した例の詳細を読む

株式会社高倉町珈琲様

カフェチェーンを展開する株式会社高倉町珈琲様は、スタッフの働きやすさ向上を目的に、はたLuckを導入しました。

導入後は、情報確認やシフト提出をスマホで完結できるようになり、スタッフが必要な情報にアクセスしやすい環境が整っています。シフト提出のしやすさが向上したことで、出勤回数の増加にもつながっています。

また、シフト提出のUIがわかりやすくなったことで、提出期限が守られやすくなった点も改善ポイントです。店長が個別にリマインドする負担を抑えられるため、シフト作成のスケジュール管理もしやすくなります。

▶シフト管理アプリの導入で働きやすさが向上した事例の詳細を読む

株式会社ハブ様

英国風パブ「HUB」を運営する株式会社ハブ様は、シフト作成業務の効率化を目的に、はたLuckを導入しました。

導入後は、スタッフからの希望提出から集約までをアプリ上で完結できるようになり、紙やLINEからの転記、個別連絡にかかる工数が削減されました。これにより、シフト作成にかかる時間の短縮につながりました。

また、スタッフのスキルや経験を踏まえた人員配置をシステム上で設定できるため、ベテランと新人のバランスを考慮したシフト作成もスムーズになっています。業務効率化だけでなく、現場運営に必要な人員配置の精度向上のきっかけにもなりました。

▶業務効率化や人員配置精度の向上につながった事例の詳細を読む

まとめ

飲食店のシフト作成にAIツールを活用すれば、希望収集・自動作成・労務チェック・代打調整・人件費管理まで効率化できます。

導入時は、現場ルールの整理やスタッフへの説明を行い、段階的に運用するようにしましょう。

シフト管理だけでなく、店舗運営全体の改善まで進めたい場合は、情報共有やエンゲージメント施策まで一元化できる「はたLuck」の活用も検討してみてください。