AIを活用すると、シフト作成の工数を約70%削減でき、法令違反や人員不足のリスクも抑えられます。シフト管理システムや生成AIを活用すれば、希望収集から人員配置、法令チェックまでを自動化できます。

本記事では、AIによるシフト作成の仕組み、ChatGPTなどで試せる無料ツール、自社に合うシステムの選び方までを丁寧に解説します。

HataLuck and Personが提供する「はたLuck AI」は、サービス業の多店舗運営に特化したAIエージェントです。現場責任者のマネジメントの迷いを減らしながら、はたらく人に寄り添い、収益につながる店舗運営をサポートします。現場の課題解決をしたい方は、お気軽にご相談ください。

AIによるシフト作成とは？

AIによるシフト作成とは、スタッフの希望休や労働条件、過去の売上データに基づく需要予測などをAIが分析し、最適な勤務表を自動生成する仕組みです。従来、店長やマネージャーが数日かけて行っていた複雑なパズルのような作業を数分で完結させ、人的ミスや不公平感のない配置を実現します。

特にシフト作成の威力を発揮するのは、飲食・小売・アパレルなどのサービス業です。時間帯による来客数の変動が激しく、多くのアルバイトを抱える現場では、AIによる「過不足のない人員配置」が人件費の最適化に直結します。目安としてスタッフ数が20名を超える規模や、多店舗展開をしている企業において、管理コストの削減と生産性向上が期待できます。

シフト作成を自動化・効率化するメリット

シフト作成を自動化して効率化するメリットは以下の４点です。

• シフト作成工数の削減
• 労働基準違反やシフトの抜け漏れを自動でチェック
• シフトの希望収集から周知までを一元化
• 急な欠勤時のヘルプ要請がスムーズに

それぞれ順番に見ていきましょう。

シフト作成工数の削減

シフト管理をオンラインで一元化することにより、作成工数を約70%削減できる見込みがあります。

最大の要因は、情報の「収集・転記・調整」の自動化です。例えば、スタッフがアプリで入力した希望がそのまま管理画面に反映されるため、紙やSNSの内容をExcelへ手入力する作業が不要になります。管理者はAIが作成した下書きを確認・修正するだけで完了します。

急な欠員の際に、一人ずつ電話やチャットで打診する手間を省き、ボタン一つで全スタッフへヘルプ募集を配信できるため、連絡コストを大幅に下げることが可能です。

さらに、本部が推奨する人員予算に沿って作成できるため、現場の負担を軽減しつつ、経営視点での最適なリソース管理を最小限の手間でできるようになります。

労働基準違反やシフトの抜け漏れを自動でチェック

シフト管理システムを導入すれば、労働基準法違反やスタッフの希望休の反映漏れを自動で検知できます。マネージャーや本部担当者の確認工数を削減しつつ、コンプライアンスリスクの低減にも効果的です。

労働基準法では、業種ごとの規定が設けられており、特定のサービス業では週44時間まで労働時間を延長できる「週44時間特例」が認められています。マネージャーや人事担当者には、こうした規定をふまえたシフト運用が求められます。

シフト管理システムなら、労働基準法に違反する勤務が組まれた場合に自動でアラートを通知。スタッフの希望休が反映されていないケースも検知できるため、確認作業の負荷を抑えられます。

シフトの希望収集から周知までを一元化

シフト管理システムを導入すれば、シフト希望の収集から作成後の周知までを一つのツール上で完結できます。シフト作成の作業工数を大幅に削減できる点が大きなメリットです。

従来のアナログな運用では、シフト作成に多くの手作業が発生していました。スタッフがグループLINEなどで希望を提出し、マネージャーがExcelに転記してシフトを作成。完成後はスクリーンショットを撮ってLINEで共有し、ミスが見つかれば集計をやり直してスクリーンショットを差し替える、といった煩雑なフローが必要でした。

シフト管理システムでは、スタッフがアプリ上で希望を入力すると、シフト作成画面に自動で反映されます。転記の手間が発生しないため、入力ミスや反映漏れを防げます。ボタン一つで全スタッフにシフトの周知ができるため、共有にかかる工数の削減も可能です。

急な欠勤時のヘルプ要請がスムーズに

急な欠勤が出た際も、シフト管理システムを活用すれば代替スタッフの確保をスマホひとつで完結できます。マネージャーがスタッフ一人ひとりに連絡する手間がなくなり、対応スピードも大幅に向上します。

パートやアルバイトの比率が高い飲食業や小売業では、当日欠勤への対応が日常茶飯事。従来はLINEや電話で一人ずつ依頼する必要があり、人員確保までに時間も手間もかかる業務でした。

シフト管理システムでは、勤務条件に合致するスタッフを自動でリストアップし、ワンクリックでヘルプ要請を送信できます。チェーン店向けのツールであれば、自店舗だけでなく近隣の系列店のスタッフにも要請を送れるため、店舗間でのスタッフの融通もスムーズです。

シフト作成にAIを導入する際の注意点

効率的にシフトを作成するには、シフト管理システムを導入する方法と生成AIを利用する方法があります。それぞれ特徴があり、注意するべき点があります。

• データを詳細に入力する
• 最終的な判断・微調整は人間がする
• 導入初期はスタッフに丁寧に説明する

それぞれ特徴が異なるため、注意しながら見ていきましょう。

データを詳細に入力する

シフト管理を効率化するには、あらかじめ必要なデータや指示内容を整理しておくことが大切です。シフト管理システムでも生成AIでも、与える情報が具体的であるほど、実用的なシフトを作成できます。

シフト管理システムは、登録するスタッフ情報の範囲によって活用度が変わります。名前と連絡先だけでもシフト作成や一斉連絡は可能ですが、スキルや時給まで登録しておけば、新人とベテランのバランスや月間人件費を考慮したシフト作成が可能です。

ChatGPTやGeminiといった生成AIを使う場合は、プロンプトの作り込みがポイントです。これらのツールはシフト作成に特化していないため、勤務日や担当スタッフなどの基本情報に加えて、休み希望や定休日といった条件を事前に整理して入力する必要があります。

最終的な判断・微調整は人間がする

シフト管理システムや生成AIが作成したシフト案は、マネージャーが確認・調整してから運用するのが基本です。これらのツールは入力されたデータしか判断材料にできず、現場の細かい事情までは拾えないといった理由があります。

特に反映しづらいのが、新人とベテランの組み合わせ方、スタッフ同士の相性、地域イベントで急に客足が伸びる日といった、マネージャーが経験から判断してきた要素です。

導入直後にシステムの出力をそのまま使うと、こうした暗黙の判断が抜け落ちて現場が混乱することがあります。

対策としては、マネージャーが修正した内容を条件としてシステムに登録していく運用が有効です。条件が蓄積されるほど次回以降の出力に反映されるため、運用を続けるほど現場に合ったシフト案が出るようになります。

導入初期はスタッフに丁寧に説明する

シフト作成にAIを導入する際は、定着させるために現場全員の協力が必要です。

導入初期は「使い慣れたLINEのほうが楽だった」といった声が出やすいため、説明会で操作方法を伝え、しばらくはLINEと併用できる期間を設けましょう。ツールの切り替えは段階的なほうがスタッフの負担感が小さく、定着しやすくなります。

併せて、スタッフ自身にとっての恩恵も伝えましょう。「シフトが早く決まるので予定を立てやすい」「体調不良時も代わりを見つけやすい」のように、自分の生活がどう変わるかが見えると、能動的にツールを使うようになります。

会社の効率化だけを前面に出しても、自分から動く動機にはつながりにくくなるため、ベネフィットを伝えて協力を得られるようにしましょう。

生成AI、シフト管理システムでシフトを無料で作成する方法

生成AIや無料のシフト管理システムを活用すれば、コストをかけずにシフト作成を自動化できます。

• 無料プランがあるAIツールやアプリを使う
• ChatGPT・Geminiで作成する
• GPTsで専用ツールを探す

それぞれ順番に見ていきましょう。

無料プランがあるシフト管理システムを使う

導入を検討する段階では、まず無料で試してから本契約に進むのがおすすめです。実際に操作してみることで、自社の業態や運用フローに合うかどうか判断がしやすくなります。

主要なシフト管理サービスの多くは無料プランや無料体験期間を用意しており、複数の製品を比較したうえで選ぶことが可能です。例えば、HataLuck and Personが運営する「はたLuck AI」は、商談内でもデモ環境を確認できます。気になる製品があれば、現場のマネージャーやスタッフにも触ってもらいながら検討すると、本格運用時の混乱を減らせます。

ChatGPT・Geminiで作成する

ChatGPTやGeminiといった無料の生成AIでも、シフト作成は可能です。追加コストや専門知識が不要なので、まずは手軽に試したい場合に向いています。

WebやSNSにはシフト作成用のプロンプト例が公開されており、条件部分を自社の状況に合わせて書き換えるだけで使えます。

ただし、シフト管理システムにある法令違反の自動チェックや、メッセージアプリとの連携機能はありません。スタッフのシフト希望はLINEや紙などで別途集め、プロンプトに貼り付ける手間も発生します。スタッフ数が多くなるほど入力作業の負担が増えるため、大人数を抱える法人には不向きといえます。

【「KW：シフト作成　プロンプト」の記事のリンクを貼る】

GPTsで専用ツールを探す

ChatGPTのGPTsやGeminiのGemは、特定の目的にカスタマイズされた生成AIです。ChatGPTではシフト作成に特化したGPTsも無料公開されています。

条件を入力してシフト案を作成できるため、単に生成AIのチャットでプロンプトを入力するより簡単に作成できます。生成AIの強みは、柔軟な対話と画像処理に対応できる点です。「この二人は仲が悪いから離して」のような曖昧な指示も理解するため、チャットでやり取りしながら微調整を進められます。手書きや紙のシフト表を画像として読み込ませ、Excel形式のデータに整理してもらう使い方も可能です。

しかし、スタッフからのシフト希望をチャット欄に貼り付ける必要があるため、シフト管理システムと比較すると不便な部分があります。

ChatGPTなどの生成AIでシフトを作成する基本的な流れ

ChatGPTなどの生成AIでシフトを作成する際は、まず必要な情報を整理します。具体的には、以下のような条件です。

• スタッフ数
• 勤務可能日
• 希望休
• 必要人数
• 営業時間
• 休憩時間
• 連勤上限
• 早番・遅番

次に、これらの情報をもとにプロンプトを作成します。「以下の条件をもとに、1週間分のシフト表を作成してください」のように目的を伝えたうえで、条件を箇条書きで入力すると、生成AIが判断しやすくなります。

出力されたシフトは、そのまま使わず必ず確認しましょう。希望休が反映されているか、必要人数を満たしているか、労働時間に無理がないかをチェックし、不備があれば「Aさんは月曜を休みにして再作成してください」など、修正指示を出して整えます。

関連記事：シフト作成プロンプト決定版！現場で使えるテンプレートと実践ガイド

シフト管理システムの選び方のコツ

さまざまなシフト管理システムがリリースされていますが、自社に最適なツールを選択するために重要な3つのポイントを紹介します。

• 自動化のレベルで選ぶ
• 条件設定の柔軟性で選ぶ
• 操作のしやすさで選ぶ

順に見ていきましょう。

自動化のレベルで選ぶ

シフト管理システムは、以下3つの種類があります。

半自動型は、希望収集と連絡のみ自動化され、シフトの組み合わせはマネージャー次第のため、少人数で全体を把握しやすい職場で力を発揮します。

ルール自動化型は、条件を設定すれば自動でシフトが組まれるため、規模が大きくなっても運用負荷を抑えやすく、もっとも汎用性の高いタイプです。

高度自動化型は、AIが過去データを踏まえて配置を提案してくれるため、数十人規模や複数店舗を抱える職場でシフト作成時間を大幅に削減できます。

それぞれの特徴を比較して、自社の規模や目的に合うタイプを選びましょう。

条件設定の柔軟性で選ぶ

シフト管理システムを選ぶ際は、自社の現場で必要な条件設定がどこまでできるかを見極めることが重要です。

いつものシフト作成で考慮している要素をシステム上で再現できないと、結局手作業の修正が必要になり、自動化の効果が落ちてしまいます。特に確認したいのは、以下3つの条件設定です。

これらの条件設定は、製品の機能一覧だけでは細かいレベルまで判断が難しい場合があります。導入前に実際の操作画面で確かめておくと、ミスマッチを防げます。

操作のしやすさで選ぶ

シフト管理システムは、操作のしやすさで選ぶことも欠かせません。

スタッフが日常的に使うツールのため、入力が面倒・分かりにくいと、希望提出が遅れたり「以前の方法のほうがよかった」という不満が出やすく、定着せずに運用が崩れる可能性があります。

操作性の確認の際は、以下2つをチェックしましょう。

• マルチデバイス対応
• 直感的なUI

スマホやタブレットからも操作できると、スタッフが出先や休憩中にも操作できて、希望提出のスピードが上がります。

また、マニュアルを読み込まなくても、感覚的に使えるツールなら教える側の負担も軽減し、入れ替わりの多い現場でも運用が安定します。

実際の使い勝手はマネージャーだけでなく、現場のスタッフにも試してもらい、意見を聞いたうえで選びましょう。

既存ツールとの連携で選ぶ

すでに勤怠管理システムを導入している場合は、製品ページの連携実績欄で自社のツールが連携対象に入っているかを確認しましょう。

中規模以上の法人では複数のシステムが並走することが多く、連携できないツールを追加すると、データの突合や転記作業が二重に発生して運用が煩雑になります。

勤怠管理システムと連携できれば、シフトの予定人件費と打刻実績を月中に突き合わせられるため、月末を待たずに人件費の超過の調整も可能です。打刻漏れがあれば自動でアラートが出るため、月末締めでの確認作業も減ります。複数店舗をまたいで勤務するスタッフの労働時間も合算して把握できるため、過重労働を見落とすリスクも抑えられます。

シフト管理の悩みをまるごと解決する「はたLuck」

シフト管理アプリの「はたLuck」は、基本的な機能からユニークな機能まで搭載されています。

主な特徴は以下の通りです。

• シフト管理・連絡・教育の一元化
• エンゲージメントプログラムによる魅力的な職場づくり
• 現場の負担削減と労務リスクの軽減を両立

それぞれ見ていきましょう。

シフト管理・連絡・教育の一元化

「はたLuck」は、シフト管理・連絡・教育の3領域を1つのアプリに集約できるツールです。

これまで紹介してきた選定基準を押さえながら、店舗運営に必要な周辺機能までカバーしています。

シフト関連は基本的な機能から、希望シフトの即時反映、スタッフへの一斉連絡、近隣エリア店舗へのヘルプ要請まで揃っています。教育機能も特徴的です。新人向けのマニュアル掲載に加え、動画で業務手順を伝える「スマート動画」や多言語翻訳機能を備えているため、外国人スタッフを含むチームの育成にも対応できます。

3領域がアプリ1つにまとまっているため、マネージャーの管理工数とスタッフの操作負担の軽減が可能です。

エンゲージメントプログラムによる魅力的な職場づくり

「はたLuck」は、シフト管理にとどまらず、スタッフのエンゲージメント向上を支援する機能まで備えています。現場の働きがいや定着率にまで踏み込めるのが大きな特徴です。

スタッフの定着率は、業務効率や教育コストに直結します。慣れたスタッフが長く働き続けるほど、シフト編成も安定し、新人教育にかかる時間も短縮できます。

エンゲージメントを測る中心機能が、本部からスタッフに配信できるサーベイ（アンケート）です。やりがいを感じているか、不満を抱えていないかを定期的に把握でき、回答結果から浮かび上がった課題にはAIが対応策を助言してくれる機能もあります。

さらに、スタッフ同士で「星」を贈り合えるコミュニケーション機能も備えており、現場内の感謝や称賛が見える化される設計になっています。

現場の負担削減と労務リスクの軽減を両立

「はたLuck」はシフト作成の効率化により、現場マネージャーだけでなく本部の人事担当者の業務負担も減らせます。

スタッフの労働状況が雇用形態を問わず一元的に見える化されるため、労働基準法違反のリスクを抑え、コンプライアンス対応の基盤になります。

また面倒な人事関連の書類提出もスマホから簡単なワークフローにて完結するため、紙の回覧や転記の工数を削減できます。

まとめ

シフト作成は働き方の多様化や法改正、コンプライアンス意識の徹底が求められるなかで従来のアナログ的な方法では限界を迎えています。

しかし、シフト管理システムや生成AIを活用すれば、シフト作成にかかる時間や調整の手間の削減が可能です。

例えば、希望休・勤務条件・人員配置のルールをもとにシフト案を作成できるため、マネージャーや人事担当者の負担軽減につながります。

さらに、はたLuckを導入すれば、シフト管理だけでなく、スタッフの状態把握やコミュニケーション改善にも役立ちます。現場の課題を早めに把握できれば、働きやすい環境づくりにもつながるでしょう。

現場で使えるシフトを生成AIで作るには、プロンプトを出す前に条件整理をしっかりする必要があります。

そこで本記事では、コピペで使える標準プロンプトや店舗別のカスタマイズ方法、部分修正の指示パターンまでを解説します。

シフト作成業務を組織全体で効率化したい場合は、シフト管理アプリ「はたLuck」の導入もあわせてご検討ください。

シフト作成プロンプト【コピペOK】

コピペで使えるシフト作成プロンプトを紹介します。

• 実務で使えるシフト作成プロンプト
• 店舗の条件に合わせてプロンプトをカスタマイズする方法

それぞれ順番に見ていきましょう。

実務で使えるシフト作成プロンプト

シフト作成をChatGPTやGeminiに依頼するときは、必要な情報をテンプレート化しておくと毎回の入力が短時間で済みます。

以下は、労働基準法とスキルバランスを考慮した標準プロンプトです。

以下の条件で、1週間分のシフト表を作成してください。

ただし、シフト表を作成する前に、必ず実現可能性を確認してください。
条件を満たせない場合は、無理にシフト表を作成せず、
不足している曜日・時間帯・人数・理由を表で示してください。
そのうえで、条件を満たすための修正案を提示してください。

# 店舗情報
- 業種：◯◯
- 営業時間：◯◯
- 定休日：◯◯
- シフト作成期間：◯◯

# 時間帯ごとの必要人数
- ◯◯:◯◯〜◯◯:◯◯：◯名
- ◯◯:◯◯〜◯◯:◯◯：◯名
- ◯◯:◯◯〜◯◯:◯◯：◯名

# スタッフ情報

## スタッフ1
- 名前：◯◯
- スキル区分：◯◯
- 雇用形態：◯◯
- 勤務可能日：◯◯
- 勤務不可日：◯◯
- 希望休：◯◯
- 勤務可能時間：◯◯
- 週の上限勤務時間：◯◯
- 備考：◯◯

## スタッフ2
- 名前：◯◯
- スキル区分：◯◯
- 雇用形態：◯◯
- 勤務可能日：◯◯
- 勤務不可日：◯◯
- 希望休：◯◯
- 勤務可能時間：◯◯
- 週の上限勤務時間：◯◯
- 備考：◯◯

## スタッフ3
- 名前：◯◯
- スキル区分：◯◯
- 雇用形態：◯◯
- 勤務可能日：◯◯
- 勤務不可日：◯◯
- 希望休：◯◯
- 勤務可能時間：◯◯
- 週の上限勤務時間：◯◯
- 備考：◯◯

# スキル配置ルール
- 各時間帯に◯◯を◯名以上配置する
- 新人だけの時間帯を作らない
- ◯◯業務ができるスタッフを◯名以上配置する
- 必要に応じて、スキルの偏りが出ないように調整する

# 労務ルール
- 1日の労働時間は◯時間以内
- 週の実働時間は◯時間以内
- 連続勤務は◯日以内
- 拘束時間が6時間を超え、8時間以内の場合は45分休憩
- 拘束時間が8時間を超える場合は60分休憩
- 休憩時間は実働時間に含めない
- 週合計勤務時間は実働時間で計算する

# 優先順位
以下の優先順位でシフトを作成してください。

1. 法令・労務ルールの遵守
2. 店舗の必要人数を満たすこと
3. 各時間帯のスキル配置ルールを守ること
4. 勤務不可日・勤務不可時間を守ること
5. 希望休をできるだけ反映すること
6. 勤務時間の偏りをなるべく少なくすること
7. 同じスタッフに負担が集中しないようにすること

# 作成前の確認項目
シフト表を作成する前に、以下を確認してください。

- 各営業日に必要人数を満たせるか
- 各時間帯に必要なスキルを持つスタッフを配置できるか
- 勤務不可日・勤務不可時間を守れるか
- 希望休をどこまで反映できるか
- 1日あたりの労働時間を守れるか
- 週の実働時間を守れるか
- 連続勤務日数を守れるか
- 休憩時間を正しく反映できるか

# 条件を満たせない場合の対応
条件を満たせない場合は、以下の順番で出力してください。

1. シフト表は作成不可であることを明記する
2. 不足している曜日・時間帯・人数を表で示す
3. 満たせない条件と理由を説明する
4. 最小限の修正案を3つ提示する
5. 各修正案で、どの条件を変更すればシフトが成立するか示す

# 出力形式
以下の形式で出力してください。

1. 実現可能性チェック
2. 条件を満たせる場合は、シフト表を作成
   - 表形式
   - 縦軸：日付
   - 横軸：時間帯
3. 各スタッフの週合計勤務時間
4. 休憩時間の扱い
5. 条件未達がある場合は、不足箇所と修正案
6. 最後に、シフト作成上の注意点を簡潔にまとめる

上記のプロンプトは、条件を満たせない場合に無理にシフトを作らず、不足箇所と修正案を返せる点が強みです。

また、希望休・必要人数・法定休憩などの条件がぶつかったときも、何を優先するかを明確にできます。

さらに、ピーク時やアイドルタイムなど時間帯ごとの必要人数も指定できるため、現場に合ったシフトを作成しやすくなります。

使用する際は、「◯◯」の部分を自店舗の情報に書き換えるだけで、活用可能です。

店舗の条件に合わせてプロンプトをカスタマイズする方法

標準プロンプトをベースに、自店舗の状況に合わせて条件を足し引きすると、出力されるシフトの精度がさらに上がります。カスタマイズの軸は以下の3つです。

一度で完璧なシフトが完成しなくても、出力結果を見て「ベテランを夜に寄せたい」「水曜は4名で十分」などの気づきを次回のプロンプトに反映していくと、自店舗専用のテンプレートに育っていきます。

生成AIでシフトを作成する際の注意点

ChatGPTやGeminiを使ってシフトを作成する場合は、専用ツールにはない注意点を押さえる必要があります。情報漏えいや誤った出力、属人化といったリスクへの対策が必要です。

• 個人情報や機密情報の取り扱いに細心の注意を払う
• 最終チェックは人間がする
• プロンプトの管理・更新・引き継ぎの仕組みをつくる

それぞれのリスクと対処法を整理していきましょう。

個人情報や機密情報の取り扱いに細心の注意を払う

ChatGPTやGeminiにスタッフ情報を入力する際は、個人を特定できる情報を含めないようにしましょう。

生成AIに入力したデータはサービス提供者の学習に使われる可能性があり、個人情報保護法の観点でリスクが発生する恐れがあります。

具体的には、氏名や電話番号、住所、メールアドレスをそのまま入力せず、「スタッフA」「スタッフB」のような仮名に置き換えます。スキルや勤務可能日などの条件だけを伝えれば、シフト作成には十分です。

各AIサービスにはオプトアウト設定があり、入力データを学習に使わせない選択ができます。業務利用前に必ずオフに切り替えておきましょう。具体的な手順は後述のQ&Aを参照してください。

最終チェックは人間がする

生成AIが出力したシフトは、管理者が目視で確認してから運用しましょう。

AIには事実と異なる内容を出力する「ハルシネーション」という特性があり、入力したルールを無視した配置を出すことがあります。

例えば、「Aさんは月曜休み」と指示したのに月曜にAさんを配置するケースや、「労働基準法で定められた休憩時間が足りていない」といったミスが紛れ込むと、そのまま現場の労務トラブルや人員不足に直結してしまいます。

シフトに関するトラブルが起きたとき、責任を負うのはAIではなく管理者です。労務違反の指摘やスタッフからの苦情があった際に、「AIが組んだから」では通用しません。

トラブルを防ぐためにも、AIが出力したシフトは人間が最終チェックするようにしましょう。

プロンプトの管理・更新・引き継ぎの仕組みをつくる

シフト作成用のプロンプトは、担当者個人だけが管理するのではなく、組織内で共有・更新できる状態にしておきましょう。管理方法が担当者任せになっていると、異動や退職の際に運用方法が引き継がれず、再び手作業中心のシフト管理に戻ってしまう恐れがあります。

プロンプトは、スタッフ情報や労務ルールに変更が生じたタイミングで見直します。入退社や勤務条件の変更は「スタッフ情報」に反映し、労働時間・休憩・休日に関するルールが変わった場合は「労務ルール」を最新の内容に更新しましょう。

GoogleドキュメントやNotionなど、複数人で確認・編集できる場所にプロンプトを保管し、更新履歴を残しておくと、担当者が変わってもスムーズな運用が可能です。シフト作成を一時的な効率化で終わらせないためにも、プロンプトは組織で管理できる形にしておきましょう。

プロンプトの精度を上げる事前準備

プロンプトをそのまま使う前に、店舗側の条件を整理しておくと出力精度が大きく変わります。事前準備のポイントは以下の2つです。

• 絶対条件と妥協可能条件に仕分けする
• 制約条件ヒアリングシート

それぞれの内容を解説します。

絶対条件と妥協可能条件に仕分けする

シフト作成のルールは、必ず遵守すべき絶対条件と、状況に応じて調整可能な妥協条件に仕分けたうえでプロンプトに反映します。優先順位を明示しないと、条件が衝突した際にAIが判断軸を持てず、法令違反や人員配置のミスにつながる出力を返すリスクが発生します。

絶対条件と妥協可能条件は、以下のように分類できます。

仕分けの結果は、標準プロンプトの「優先順位」セクションに反映します。「希望休を全反映すると人員配置が不足する」といった矛盾発生時に、AIは事前に定義した優先順位に基づいて妥協解を導き出します。

制約条件ヒアリングシート

プロンプト作成前の入力条件を網羅するため、制約条件を整理するヒアリングシートを業務フローに組み込みます。シートを介さずプロンプトを作成すると、店舗ごとに条件の抜け漏れが発生し、現場運用に支障をきたすシフトが出力されるリスクがあるため注意しましょう。

シートには、以下の項目を網羅的に設計してみてください。

ヒアリングシートをプロンプト作成の標準フォーマットとして運用すると、店舗ごとの条件をテンプレート化でき、担当者の変更時にも引き継ぎコストを最小化できます。

シフト作成業務の属人化を防ぎ、組織として一貫した品質を保てる体制構築につながります。

作成したシフトを部分修正するためのプロンプト

AIが出力したシフト案は、再生成ではなく部分修正の指示で必要箇所だけを更新するほうが、運用コストを抑えられます。

• シフトの部分修正でAIに指示を出すときのポイント
• シフト作成時のよくある修正プロンプト例

修正プロンプトの作り方を上記2点に分けて解説していきます。

シフトの部分修正でAIに指示を出すときのポイント

修正指示は、「どこを」「なぜ」「どの範囲まで変えてよいか」と「変えてはいけない箇所」を明示しましょう。

指示が曖昧だと、AIは修正対象以外の配置まで変更してしまい、すでに調整済みの内容が崩れてしまう可能性があります。

以下のような構成で指示を出すと出力が安定します。

シフト作成時のよくある修正プロンプト例

実務で発生する修正は、以下の3パターンに集約されます。

1. 希望休の反映漏れを修正する
2. 特定日だけ人数を増減する
3. スタッフの入れ替え

テンプレート化しておくと、現場対応のスピードが上がります。

1.希望休の反映漏れを修正する

シフト案で希望休が漏れていた場合の修正です。該当日と代替人員をセットで指定します。

2.特定日だけ人数を増減する

イベントや繁忙日など、特定日だけ人員を調整したいときに使います。範囲を「のみ」で限定するのがポイントです。

3.スタッフの入れ替え

当日欠勤など急な変更時の対応です。代替候補を明示することで影響範囲を最小化できます。

プロンプト活用後に残るシフト管理の課題と解決策

シフト作成から運用管理まで効率化するには、生成AIだけでなく、シフト管理システムの活用も検討する必要があります。

生成AIは、条件整理やシフト案の作成には有効です。しかし、作成後の共有、急な欠勤・変更対応、複数店舗での状況把握など、現場運用まで含めると対応できる範囲には限りがあります。

ここでは、生成AIだけでは対応しにくい課題と、シフト管理アプリのはたLuckで改善できる業務範囲を整理します。

これらの課題は毎回プロンプトを書き直して対応するには工数が大きく、業務効率の低下を招きます。

シフト作成から共有・変更対応までまとめて見直したい場合は、シフト管理アプリの活用を検討してみてください。

シフト作成を生成AIでつくる際によくある質問

よくある質問を以下にまとめました。

1. ChatGPTで入力データを学習に使わせない設定方法は？
2. Geminiで入力データを学習に使わせない設定方法は？

それぞれ順番に回答します。

ChatGPTで入力データを学習に使わせない設定方法は？

ChatGPTの入力データを学習に使わせない設定は以下の通りです。

1. 左下のプロフィールアイコンをクリック
2. 「設定」をクリック
3. 「データコントロール」をクリック
4. 「すべての人のためにモデルを改善する」をオフ

上記の手順で設定を切り替えると、このあと入力した内容はモデル学習から除外されます。過去分を含めて恒久的にオプトアウトしたい場合は、OpenAIのプライバシーポータルから「Do not train on my content」を申請する方法もあります。

Geminiで入力データを学習に使わせない設定方法は？

Geminiの入力データを学習に使わせない設定は以下の通りです。

1. 画面左下の歯車マークを選択
2. 「アクティビティ」をクリック
3. 「アクティビティの保存」をオフに変更

ただしオフにしても、サービス提供やフィードバック処理のため最長72時間は会話データがアカウントに保持される点には注意が必要です。なお法人向けの「Gemini for Google Workspace」は、入力データが学習に使われない設定がデフォルトで適用されています。

まとめ

シフト作成プロンプトは、店舗情報・スタッフ情報・労務ルール・優先順位を整理して伝えると、現場で使えるレベルまで精度を上げられます。

しかし、急な欠勤対応や複数店舗の管理まで含めると、プロンプトだけでは限界があります。

シフト管理アプリの「はたLuck」なら、勤務可能なスタッフをワンクリックで抽出でき、シフト業務全体を効率化できます。シフト作成から運用までまとめて見直したい方は、まずは資料請求から始めてみてください。

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。

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。

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。

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。

シフト管理は、シフト管理アプリを使えば希望収集から原案作成、労務チェックまでまとめて効率化できます。

本記事では、AIに任せられる業務と人が担うべき業務を切り分けたうえで、自店舗に合うツール選びの方法を紹介します。

導入で失敗する原因や比較すべき機能も整理するため、現場に定着するツールを見極めることが可能です。店舗運営全体を見直したい場合は、はたLuckの活用もご検討ください。

シフト管理でAIにできること・できないこと

まずは、AIの守備範囲を確認していきましょう。

• AIが得意な処理・苦手な処理
• AIで楽になる業務・人が担い続ける業務
  

それぞれ順番に見ていきましょう。

AIが得意な処理・苦手な処理

AIは数値や条件で表現できる作業に強いですが、明文化されていない配慮を要する作業は不得意です。

以下の表で確認してみましょう。

「AさんとBさんは同シフトを避ける」のようにルール化できる条件は反映できますが、「最近元気がないから負荷を軽くしたい」といった言語化されていない配慮はAIには判断できません。

AIの出力を最終形とせず、最終的には人間が現場の状況を踏まえて微調整が必要です。

AIで楽になる業務・人が担い続ける業務

定型作業はAIで効率化できますが、対人コミュニケーションは人間の役割として残ります。

以下の表で確認してみましょう。

AIを活用する際は、「AIがシフト案を作成し、店長が最終調整する」という分担が効果的です。ゼロからシフトを組むよりも作業時間を短縮でき、スタッフとの面談や育成など、人が担うべき業務に時間を充てやすくなります。

シフト管理に使えるAIの種類と選び方

店舗規模や条件の複雑さに応じて選ぶことで、コストと運用負荷のバランスを取れます。

ここでは、以下の2つの観点で選び方を整理します。

• ChatGPT・SaaS・Excelの違い
• 規模と条件別の選び方

ChatGPT・SaaS・Excelの違い

まずは、ChatGPTとSaaS、Excelの違いを比較しましょう。これらには、費用や自動化レベルに大きな差があります。

ChatGPTは無料で試せる手軽さが利点ですが、毎回プロンプトを書き、出力結果をスタッフへ手動で共有する必要があり、運用負荷は高めです。

SaaSは月額費用がかかる代わりに、希望回収・自動作成・勤怠連携までを一気通貫で処理可能です。多店舗運営や30名以上の規模では、人件費削減効果が費用を上回るケースが多くなります。

Excelは柔軟ですが、関数やマクロを組んだ担当者しか触れない属人化を招きやすく、引き継ぎ時にトラブルが起きやすい点に注意しましょう。

規模と条件別の選び方

スタッフ人数や店舗数、条件の複雑さ、IT担当の有無で、最適なツールが変わります。

迷ったときの判断軸は「条件の複雑さ」と「スタッフへの周知手段」です。

希望休やスキル要件が少なく、口頭やLINEで周知できるならExcelとChatGPTで十分対応できます。条件が複雑になる、もしくはLINE管理が限界に近づいているなら、専用SaaSへの切り替えを検討する段階といえます。

シフト管理にAIを導入して失敗する5つの原因

多くの現場で起きる失敗は、ツールの性能ではなく導入プロセスの設計不足が原因です。

ここでは、5つの原因を紹介します。

1. 初期設定とデータ整備に想定以上の工数がかかる
2. AIに任せきりにして判断を放棄してしまう
3. 制約条件を入れすぎて解が出なくなる
4. シフト作成者が使いこなせない
5. 現場への説明を怠り、運用の混乱を招く

シフト管理にAIを導入する前に、失敗する原因を知っておきましょう。

1. 初期設定とデータ整備に想定以上の工数がかかる

導入初期につまずきやすいのが、データの登録作業です。

スタッフ情報やスキルレベル、勤務可能時間、個別制約をシステムへ入力する作業には、規模によって数日から数週間を要します。

既存のExcelに登録漏れや表記ゆれが残ったまま取り込むと、AIが条件を正しく解釈できず、出力精度が落ちます。

例えば「ホール」と「ホールスタッフ」が別ポジションとして登録されていると、必要人数のカウントにずれが生じやすいです。

導入前にデータの棚卸しを済ませ、項目名や区分を統一することが立ち上がりの精度を左右します。

2. AIに任せきりにして判断を放棄してしまう

AIの提案をそのまま採用する運用は、スタッフのモチベーション低下や離職リスクを高めます。

AIは登録された数値や条件しか見ておらず、「最近Aさんが疲れている」「Bさんが転職活動中で休みを取りたがっている」といった現場の機微は判断材料に入りません。条件上は最適でも、人の感情に踏み込んだ調整は人間にしかできない領域です。

さらに、AIが事実と異なる情報を出力する「ハルシネーション」も起こり得ます。労働時間の集計結果や法令チェックも、最終的には人間が確認するプロセスを設けましょう。

3. 制約条件を入れすぎて解が出なくなる

条件を盛り込みすぎると、AIが「最適解なし」と返してくる場合があります。

「ベテランを各時間帯に1名以上配置する」「特定のスタッフ同士を同じシフトに入れない」「全員の希望休をすべて反映する」など、条件を厳しくしすぎると、すべてを満たすシフト案が作れなくなります。

対策は、以下の2つに分けて条件を登録することです。

• 必ず満たす条件
• できれば満たしたい条件

例えば労基法違反の回避は絶対条件、夜勤回数の均等化は努力目標として扱えば、優先順位に沿った原案が出力されます。

最初から完璧な条件設計を目指さず、運用しながら追加・調整して進めましょう。

4. シフト作成者が使いこなせない

ツールを導入しても、現場で継続的に使われなければ十分な効果は得られません。

例えば、スタッフがアプリではなくLINEで希望シフトを送ったり、店長が操作に慣れずExcelでの管理に戻ったりするケースがあります。10代から60代まで幅広い年齢層が働く飲食・宿泊業では、スマホ対応・直感的な操作性・少ない手順で完結できる設計が重要です。

導入時には、操作説明会の実施や画像つきマニュアルの配布もあわせて進めるとよいでしょう。問い合わせが特定の担当者に集中しないよう、店舗ごとに窓口を決めておくと、運用開始後の定着がスムーズです。

5. 現場への説明を怠り、運用の混乱を招く

シフト作成にAIを使う場合は、導入前にスタッフへルールを共有しておくことが大切です。

例えば「なぜ自分だけ土日勤務が多いのか」と聞かれたとき、店長が理由を説明できなければ、スタッフは不公平に感じやすくなります。反対に、「ベテランの配置を優先したため」「直近3ヶ月の土日勤務回数をもとに調整したため」のように判断基準を整理しておけば、納得してもらいやすくなります。

導入前には、シフト作成で優先する条件や調整のルールを文書にまとめ、スタッフへ共有しておきましょう。事前に説明しておくことで、運用開始後の不満や誤解を防ぎやすくなります。

シフト管理AIツールを選ぶ際の比較すべき5つの機能

シフト管理AIツールの選定の際には、以下の5つの機能をチェックしましょう。

1. 希望回収がスマホで完結するか
2. 勤怠・給与システムと連携できるか
3. 複数店舗・複数雇用形態に対応できるか
4. 年齢層を問わず現場が使えるUIか
5. サポート体制があるか

それぞれ順番に見ていきましょう。

1. 希望回収がスマホで完結するか

希望シフトの提出が、アプリ上で完結できるかを確認しましょう。

紙やLINEでの提出が残ると、店長がExcelへ転記する手間が発生し、入力ミスや確認漏れにつながります。締切前の自動リマインドや、未提出者を一覧で確認できる機能があると、催促の負担も減らせます。

確認したいポイントは、次の3つです。

・アプリ上で希望休や勤務可能時間を提出できる

・締切前に自動でリマインドできる

・未提出者を管理画面で一覧確認できる

シフトの希望収集の手間を減らすために、提出・確認・催促までを一つの画面で管理できるシステムを選びましょう。

2. 勤怠・給与システムと連携できるか

シフト作成だけでなく、勤怠打刻や給与計算などの労務管理ツールとのデータが連携できるか確認しましょう。

既存の勤怠・給与システムと連携できない場合、シフト予定を勤怠システムや給与ソフトへ再入力する手間が発生します。転記作業が増えるほど、入力ミスや確認漏れも起こりやすくなります。

確認したいポイントは、次の3つです。

1. 勤怠・給与システムとAPI連携できる
2. CSVでデータを出力・取り込みできる
3. シフト予定と実績の差分を確認できる

月末の集計作業を減らすには、シフト作成から勤怠管理・給与計算までデータをつなげられるシステムを選ぶ必要があります。

3. 複数店舗・複数雇用形態に対応できるか

多店舗展開している企業や、社員・パート・アルバイトが混在する店舗では、対応範囲の確認が欠かせません。

店舗をまたいだヘルプ要員の調整機能があれば、自店舗で人手不足が発生した際に近隣店舗から応援を依頼できます。社員には1ヶ月単位の変形労働時間制、アルバイトには週20時間以下の制限、といった雇用形態別の条件設定を分けられるかも比較ポイントです。

将来的に多店舗展開を見込む場合は、店舗数が増えても管理工数が膨らまない料金体系・運用設計のツールを選ぶことで、後の切り替え負担を避けられます。

4. 年齢層を問わず現場が使えるUIか

店長だけでなく、現場のパート・アルバイトが直感的に操作できる設計かを確認しましょう。

飲食店や宿泊業では10代から60代まで幅広い年齢層が働いており、ITリテラシーにも差があります。スマホ操作が苦手な層でも迷わず使えるUIでなければ、結局LINEや紙のやり取りに戻ってしまい、導入効果が薄れます。

選定時には、店長と年齢層の異なるスタッフ複数人にトライアル版を触ってもらい、操作感を確かめましょう。外国人スタッフが多い職場では、多言語表示への対応有無もチェック対象になります。

5. サポート体制があるか

導入後のサポート体制が整っているかは、シフト管理導入時の定着スピードに影響します。

初期設定にはスタッフ情報や勤務ルールの登録など、まとまった作業が発生します。自社だけで進めると、現場の暗黙ルールをうまく反映できず、立ち上げ途中で運用が止まる事例も少なくありません。

確認したいのは、以下の3点です。

1. 初期設定の伴走支援があるか
2. 問い合わせ窓口の対応時間と手段(電話・チャット・メール)
3. 操作マニュアルや動画コンテンツの充実度

サポートが手厚いベンダーほど、現場に定着するまでの時間を短縮できます。

シフト管理からマネジメントまで「はたLuck」で解決できる理由

はたLuckが選ばれているのは、シフト作成だけで終わらず、その先の情報共有やスタッフ定着までアプリでカバーするからです。

具体的な特徴は以下の3つです。

• シフト希望の回収と提出をスマホで完結
• 情報共有と現場コミュニケーションの見える化
• スタッフ定着と評価の仕組み化
  

気になる特徴から見てください。

シフト希望の回収と提出をスマホで完結

シフトまわりの作業は、シフトの希望収集から確定の連絡までスマホで対応可能です。

スタッフが自分のスマホで希望休や勤務可能日を提出し、その情報をもとにシフトを作成します。確定後はアプリに通知が届くため、紙の表を貼り出したり、休みのスタッフへ個別に連絡したりする手間がなくなります。

例えば共和建物管理株式会社では、A3用紙に鉛筆で書いていたシフト作成が、導入後は1日がかりから約3時間に短縮されました。

担当者が店舗にいない場合でも、他拠点からシフトを作成・調整できます。スタッフはアプリ上で空き枠を確認し、勤務可能な時間に自ら応募できるため、欠員調整にかかるやり取りも削減できます。

共和建物管理株式会社が効率化した事例の詳細を読む

情報共有と現場コミュニケーションの見える化

はたLuckには、売上・目標・業務連絡などを投稿して全スタッフに共有できる「連絡ノート」という機能があります。

連絡ノートでは読んだ人の確認もでき、出勤日の少ないアルバイトにも届くので、「聞いていない」によるミスが減ります。

口頭や貼り紙だけの共有では、一部のスタッフに連絡が共有されない伝達ミスが発生する可能性がありますが、連絡をアプリにまとめることで防ぐことが可能です。

株式会社大戸屋では、バラバラだった連絡手段をはたLuckにまとめた結果、伝達ミスが激減し、クレーム減少や顧客満足度の向上につながっています。

株式会社大戸屋が顧客満足度の向上につながった事例の詳細を読む

スタッフ定着と評価の仕組み化

はたLuckの感謝を伝え合う「星を贈る」のような機能は、シフト作成の先にある「人が辞めない職場づくり」に効果的です。

シフトをどれだけ効率よく組んでも、スタッフが定着しなければ人手不足は解消しません。一人ひとりの貢献が見える化され、店長やスタッフ同士が称賛し合える仕組みがあると、働きがいの底上げにつながります。

ロイヤルホテル小倉の中国料理店「龍鳳」では、「星を贈る」機能で声のかけ合いが日常になり、エンゲージメントスコアの改善と離職率の低下につながりました。

シフト効率化の成果は、こうした定着率の改善まで含めて見ると評価しやすくなります。

ロイヤルホテル小倉で離職率の低下につながった事例の詳細を読む

まとめ

シフト作成はAIで大きく効率化できますが、突発欠勤への対応やスタッフへの配慮など、人が担い続ける業務もあります。

シフト管理にAI導入を成功させるには、自店舗の規模や条件に合ったツールを選び、現場への事前説明を丁寧に進めることが欠かせません。

シフト作成だけでなく、情報共有やスタッフの定着まで含めて店舗運営全体を見直したい場合は、シフト管理から定着支援までアプリで一元化できる「はたLuck」の活用も検討してみてください。