シフト作成をAIで｜条件の渡し方と任せない判断の線引き

月末が近づくと憂鬱になる。希望休を集めて、人数を合わせて、資格の組み合わせを見て、また希望とぶつかって組み直す。半日以上かけて作ったのに、公開した直後に「この日は無理です」と言われる。

シフト作成は、時間がかかるうえに、誰にも感謝されにくい業務の代表格です。しかも作れる人が1人しかいない会社が多く、その人が休むと止まります。

生成AIを使うと、この作業の大部分は軽くなります。ただし丸ごと任せると必ず失敗します。労働時間の制約や、人と人の相性といった、機械が判断してはいけない領域があるためです。本記事では、条件の渡し方と、任せてはいけない判断の線引きを具体的に整理します。

結論｜たたき台を作らせて人が調整する

最初に結論をお伝えします。AIでシフト作成がうまくいくのは、完成品を作らせようとしないときです。

8割の配置を自動で埋める

シフト作成の作業を分解すると、大半は条件を満たす組み合わせを探すという機械的な作業です。人数を満たし、希望休を避け、連勤を防ぐ。ここは計算に近い仕事なので、AIが得意とします。

この部分を任せると、白紙から埋めていく作業がなくなります。担当者の仕事は「出てきた表を見て、おかしい箇所を直す」に変わります。

残りの2割は人が決める

一方、埋まらない部分が必ず残ります。特定の日に人が足りない、資格者の配置が組めない、といった箇所です。

ここは誰かに無理をお願いするか、営業時間を調整するか、という経営判断になります。AIには決められません。むしろ「ここが埋まらない」と明示させることに価値があります。問題が早く見えるからです。

丸投げが失敗する理由

「今月のシフトを作って」とだけ頼むと、それらしい表は出てきます。しかし、その表は使えません。社内の暗黙のルールが反映されていないためです。

「Aさんは早番が苦手」「BさんとCさんは同じ日に入れない」「土曜は必ずベテランを1人」。こうした条件は、渡さなければAIは知りません。作業の実体は「条件を書き出すこと」であり、そこを飛ばすと成立しません。

シフト作成に時間がかかる理由

どこに時間がかかっているのかを分解します。

希望と人数の両立

希望休を集めると、特定の日に集中します。土日、連休、月末。全員の希望を通すと店が回らず、断ると不満が出ます。

この調整に最も時間がかかります。1か所直すと別の場所が崩れるためで、パズルのように何度もやり直すことになります。人間が手で解くには組み合わせが多すぎるのです。

資格・経験の組み合わせ

介護なら有資格者の配置、飲食なら調理ができる人、小売ならレジ締めができる人。単に人数が揃えばいいわけではありません。

新人だけの時間帯を作らない、という配慮も必要です。この条件が加わると、組み合わせの難易度が一段上がります。

直前の変更対応

公開後の欠勤や交代希望。1件の変更が複数箇所に波及するため、そのたびに全体を見直すことになります。

ここが精神的に最も重い部分です。作り終わったはずの仕事が、何度も戻ってくる感覚があります。

作れる人が限られる

これらの条件がすべて頭の中にあるため、他の人には作れません。結果として担当者が固定され、その人が休めなくなります。属人化の典型です。

AIでシフトを組む3つの方法

状況によって適した方法が変わります。

生成AIに条件を渡す

ChatGPTやClaudeのような汎用の生成AIに、条件を文章で渡して組ませる方法です。

向いているのは10〜20名規模まで。費用がかからず、今日から始められるのが最大の利点です。条件を文章で書けばよいので、専門知識も要りません。

本記事で主に扱うのはこの方法です。

表計算と組み合わせる

Excelでシフト表の枠を作り、条件のチェック（連勤していないか、時間数が超えていないか）を関数で行う方法です。

AIには関数の作り方を教えてもらいます。「連続勤務が5日を超えたら色を変える条件付き書式を作りたい」と依頼すれば、設定手順が返ってきます。

組み合わせの探索は人がやりますが、チェックが自動化されるだけでミスは大きく減ります。

専用ツールを使う

シフト管理の専用サービスを使う方法です。人数が多い、拠点が複数ある、勤怠管理と連動させたい、という場合はこちらが向きます。

ただし導入には条件の設定作業が必要で、その作業自体が数日かかることもあります。まず生成AIで条件を洗い出しておくと、専用ツールの設定もスムーズになります。

条件の書き方が9割

ここが本記事の核心です。AIに渡す条件の質が、結果の質をそのまま決めます。

必ず守る条件と希望の条件を分ける

最も重要なのがこの分類です。混ぜて書くと、AIはどれを優先すべきか判断できません。

区分	内容の例	破ったときの影響
絶対条件	法定の労働時間、休憩、有資格者の必要人数	法令違反・営業不可
必須条件	各時間帯の最低人数、希望休	店が回らない・信頼を失う
優先条件	連勤を4日までにする、早番と遅番を連続させない	負担が偏る
希望条件	できれば土日は交代で休む	満足度が下がる

この4段階で書き出し、「上から順に優先してください」と指示します。これだけで出力の質が大きく変わります。

法令にかかわる制約

労働時間には法律上の制約があります。シフトを組むうえで最低限押さえるべき点を、厚生労働省の情報にもとづいて整理します。

法定労働時間は、原則として1日8時間・1週40時間です。これを超えて働かせるには、労使協定（36協定）の締結と届出が必要になります（厚生労働省・労働時間、休日）。

休憩は、労働時間が6時間を超える場合は45分以上、8時間を超える場合は1時間以上を与えなければなりません（同上）。シフト表を作るときは、休憩時間まで含めて組む必要があります。

36協定を締結した場合でも、時間外労働には上限があります。詳細は厚生労働省・時間外労働の上限についてをご確認ください。

これらの数値は、AIに聞かずに一次情報を確認して、条件として渡してください。AIが古い情報や誤った理解で答える可能性があるためです。また、業種による猶予措置や、変形労働時間制を採用している場合は扱いが変わります。自社の制度に不安がある場合は、社会保険労務士など専門家に確認してください。

例外ルールの伝え方

「Aさんは子どもの迎えがあるので18時まで」「BさんとCさんは相性が悪いので同じ時間帯を避ける」といった個別事情。これらは理由を書かずに条件だけ伝えるのがコツです。

個人的な事情や人間関係の詳細を書くと、その情報がAIサービスに渡ります。「Aさんは18時まで」だけで条件としては十分に機能します。必要以上の情報を入れないことが、運用面でも情報管理の面でも正解です。

名前は記号に置き換える

さらに安全にするなら、名前をA・B・Cといった記号に置き換えてください。出力された表を、後から自分で名前に戻します。

ひと手間かかりますが、従業員の勤務情報を外部サービスに出さずに済みます。従業員に説明を求められたときにも、この運用なら説明できます。

そのまま使えるプロンプト例

実際に使う指示文の型を載せます。

シフトのたたき台を作らせる

最も重要なのが最後の2行です。「無理に埋めず未定と書く」を入れないと、AIは条件を破ってでも表を完成させようとします。埋まった表が返ってくるので、一見うまくいったように見えて、実は連勤が6日になっている、といった事故が起きます。

作ったシフトを検証させる

これは人が作ったシフトのチェックにも使えます。AIに作らせない場合でも、この検証だけ使う価値があります。目視では見落とす連勤や時間超過が拾えます。

変更の影響を調べさせる

直前の変更対応は最も負担が大きい部分です。代替案を複数出させて人が選ぶ形にすると、考える時間が大きく減ります。

AIに任せてはいけない判断

ここを外すと、法的にも人間関係の面でも問題になります。

法令適合の最終判断

AIが「この表は法令上問題ありません」と言っても、それを根拠にしてはいけません。法令の適用は自社の制度（変形労働時間制の有無、業種の特例）によって変わります。

AIに任せるのは「決めた条件を満たしているかの機械的なチェック」までです。その条件自体が正しいかは、一次情報で確認するか専門家に相談してください。

人間関係にかかわる配置

「あの2人は組ませないほうがいい」といった判断は、条件として渡すことはできても、その判断自体をAIにさせてはいけません。事情を知っているのは現場の人だけです。

誰に無理を頼むか

人が足りない日に、誰にお願いするか。この判断には、その人の事情、過去の頻度、関係性が関わります。AIが「Aさんが最も余裕があります」と示しても、実際に頼めるかは別の話です。

AIは選択肢を出すところまで、選ぶのは人。この線を守ってください。

評価につながる配置

希望が通る回数、良い時間帯に入れるかどうかは、従業員から見ると処遇の一部です。ここを機械が決めていると受け取られると、不信につながります。

導入時には、「AIはたたき台を作るだけで、最終決定は人がしている」と明示的に伝えてください。この一言があるかないかで、受け止められ方が変わります。

希望休の集め方も見直す

シフト作成の負担は、作る工程だけではありません。その前の「希望を集める」工程にも改善の余地があります。

集約の手間をなくす

紙のノート、チャット、口頭。バラバラの経路で集まった希望を、担当者が転記している会社は多いはずです。この転記だけで30分かかることもあります。

解決策は提出先を1か所に決めることです。チャットの専用スレッドでも、共有のスプレッドシートでも構いません。重要なのは「ここに出す」と決めて全員に守ってもらうことです。

集まった内容の形式がばらついている場合は、AIに整形させられます。「以下の希望休の連絡を、氏名と日付の表にまとめてください」と依頼すれば、転記作業がなくなります。

締切を守らせる工夫

締切後に出てくる希望が、作り直しの原因になります。ここは仕組みで対処するのが現実的です。

効果があるのは「締切後の希望は次月に回す」というルールの明文化と、締切3日前のリマインドです。リマインドの文面もAIに作らせておけば、毎月コピーして送るだけになります。

希望の優先順位を決める

全員の希望が通らないとき、誰を優先するか。ここに明確な基準がないと、担当者の裁量に見えてしまい、不満の原因になります。

「前月に希望が通らなかった人を優先」「連続で同じ人が我慢しないようにする」といった基準を決め、条件としてAIに渡してください。基準が明示されていれば、結果への納得感が変わります。

作ったシフトの確認手順

AIの出力をそのまま公開してはいけません。確認の手順を型にしておきます。

件数を先に数える

最初に確認するのは、各メンバーの勤務日数と時間数の合計です。ここが想定と大きくずれていれば、条件の伝え方に問題があります。

プロンプトで「表の下に合計を記載」と指定しているのは、この確認のためです。合計が出ていれば、目視で数える必要がありません。

連勤と間隔を見る

次に、連続勤務の日数と、遅番から早番への切り替わりを確認します。ここはAIが最も間違えやすい箇所です。カレンダー上の連続性を扱うのが苦手なためです。

前述の検証プロンプトを使うと機械的に拾えますが、重要な部分なので目視でも確認してください。

公開前に本人へ確認する

特に負担が偏った人には、公開前に一声かけてください。決まってから伝えるのと、決める前に相談するのとでは、受け止め方がまったく違います。

この工程は削減できませんし、削減すべきでもありません。AIで浮いた時間を、ここに使ってください。

モデルケース｜12名の飲食店（試算）

具体的なイメージのため、モデルケースを示します。以下は実在の企業ではなく、当社が想定する典型的な状況にもとづく試算です。効果は業務内容や体制によって変わります。

導入前の状況

従業員12名（社員3名・アルバイト9名）の飲食店。月次のシフト作成は店長が1人で担当しています。

作業の内訳は次のとおりでした。

工程	所要時間	内容
希望休の集約	30分	紙とチャットで集まった希望をExcelに転記
たたき台の作成	150分	条件を見ながら手作業で配置
調整と組み直し	90分	人数不足の解消、偏りの調整
個別の相談	40分	負担が偏った人への声かけ
合計	約5.2時間	—

加えて、公開後の変更対応が月に3〜4件発生し、1件あたり20分程度かかっていました。

条件の書き出し

最初にやったのは、頭の中にある条件をすべて書き出すことです。これに約2時間かかりました。初回だけの作業ですが、ここが実質的な導入作業のすべてです。

書き出してみると、店長本人も意識していなかった条件が出てきました。「金曜の遅番は必ず社員を1人」「新人だけの時間帯を作らない」といったものです。これを文書にできたこと自体が、属人化の解消につながりました。

削減時間の試算

時給換算2,500円・月20営業日を前提とした試算です。

工程	導入前	導入後（試算）
希望休の集約	30分	30分（変わらない）
たたき台の作成	150分	20分（条件を貼って実行）
調整と組み直し	90分	50分（埋まらない箇所のみ）
検証（新設）	—	15分
個別の相談	40分	40分（変わらない）
月次の合計	約5.2時間	約2.6時間
変更対応（月3.5件）	約1.2時間	約0.6時間
削減見込み（月）	—	約3.2時間
金額換算（月）	—	約8,000円

金額としては月8,000円程度ですが、この店舗では別の効果が大きく評価されました。条件が文書になったことで、副店長もシフトを作れるようになったことです。店長が休みを取れるようになり、これは金額では測れない変化でした。

「自社の条件をどう書き出せばよいか分からない」という場合は、いまの作り方を伺いながら整理をお手伝いします。初回のご相談は無料です。無料相談はこちら。

業種別の使いどころ

シフト作成の難所は業種によって違います。

飲食店

アルバイトの人数が多く、入れ替わりも頻繁です。条件が人ごとにばらばらなのが特徴で、書き出す作業に時間がかかります。

一方、一度書き出せば効果は大きい業種です。人数が多いほど、手作業での組み合わせ探索は困難になるためです。飲食店のAI活用｜シフト作成・在庫発注・口コミ対応を効率化する方法もあわせてご覧ください。

医療・介護

有資格者の配置が絶対条件になるため、制約が最も厳しい業種です。夜勤の間隔、資格者の必要人数、利用者との相性まで考慮が必要になります。

この業種では、AIに作らせるより「作ったシフトの検証」に使うほうが実用的な場合があります。人が組んだ表を、条件違反がないかチェックさせる使い方です。医療・介護のAI活用で関連する論点を扱っています。

小売・サービス

時間帯によって必要人数が大きく変わるのが特徴です。開店準備、ピーク、閉店作業でそれぞれ必要な人数と技能が違います。

時間帯ごとの必要人数を先に決めておくと、条件として渡しやすくなります。

物流・運送

この業種では時間外労働の上限規制に関する扱いが特に重要です。自動車運転業務には特有の規制があるため、必ず最新の一次情報を確認してください。AIの回答を根拠にしないことを強くお勧めします。物流・運送業のAI活用もご覧ください。

導入の手順

実際の進め方を4段階で整理します。

STEP1 条件をすべて書き出す

実質的にこれが作業のすべてです。2〜3時間かけて、頭の中にあるルールを書き出してください。前述の4段階（絶対・必須・優先・希望）に分類しながら書くと整理しやすくなります。

コツは、過去3か月のシフト表を見ながら書くことです。「なぜこの配置にしたか」を思い出すと、無意識のルールが言葉になります。

STEP2 過去の月で試す

いきなり来月分を作らないでください。先月のシフトを、条件だけ渡して再現できるかを試します。

実際に組んだものと大きく違うなら、条件が足りていません。差分を見て条件を追加します。この作業を2〜3回繰り返すと、実用的な条件セットができあがります。

STEP3 検証の手順を決める

公開前に何を確認するかを決めます。前述の「合計を見る」「連勤を見る」「本人に声をかける」の3点を最低限の型にしてください。

STEP4 別の人にも作れるようにする

最後の工程が、実は最も価値があります。条件が文書になっていれば、他の人でも作れます。

1人に依存した状態を解消することが、シフト作成にAIを使う最大の効果かもしれません。手順書として残す方法は社内マニュアル・ナレッジ共有のAI活用もご覧ください。

情報の扱いで決めておくこと

シフトには従業員の勤務情報が含まれます。始める前に整理してください。

個人が特定されない形にする

前述のとおり、名前は記号に置き換えるのが基本です。「A」「B」だけなら、外部に出ても個人は特定されません。

また、希望休の理由（通院、家庭の事情など）は入力しないでください。日付だけあれば条件としては足ります。

従業員への説明

導入前に、従業員へ説明することをお勧めします。伝えるべきは3点です。

• AIが作るのはたたき台で、最終的な決定は人がすること
• 個人名や個別の事情は入力しないこと
• 希望の出し方はこれまでと変わらないこと

説明せずに始めて後から知られると、不信につながります。先に伝えておくほうが、はるかに摩擦が少なくて済みます。社内ルールの作り方は社内AIルールの作り方｜情報漏洩を防ぐ生成AIガイドライン8項目で解説しています。

よくある失敗と防ぎ方

実際に起きうる失敗を挙げます。

条件を破った表が出てくる

最も多い失敗です。AIは表を完成させようとするため、条件を満たせないときに無理やり埋めてしまいます。連勤が6日になっていたり、必要人数を割っていたりします。

防ぎ方は、プロンプトに「条件を満たせない日は無理に埋めず、未定と書いて理由を挙げてください」を入れることです。そのうえで、検証プロンプトで機械的にチェックします。

存在しない人を配置される

メンバー表にない名前が出てくることがあります。AIが一般的な例で補ってしまうためです。

防ぎ方は、メンバーを記号で渡し、「指定した記号以外を使わないでください」と明記することです。記号にしておくと、この種の混入がすぐ分かります。

生成AIが事実でない内容を出す現象については、AIハルシネーション対策｜原因と防ぐ7つの実務で詳しく扱っています。

法令の判断を任せてしまう

「これで法令上問題ないか」とAIに聞き、その回答を根拠にしてしまう失敗です。前述のとおり、法令の適用は自社の制度によって変わります。

防ぎ方は、法令にかかわる数値を一次情報で確認し、それを条件として渡すことです。AIには「渡した条件を満たしているか」だけをチェックさせます。

よくある質問（FAQ）

Q. AIが作ったシフトをそのまま公開してよい？

A. 公開しないでください。AIが作るのはたたき台です。各人の勤務日数の合計、連続勤務の日数、必要人数を満たしているかを人が確認し、負担が偏った人には事前に声をかけてから公開してください。

Q. 何名くらいまで対応できますか？

A. 汎用の生成AIで扱う場合、10〜20名程度までが実用的な目安です。それ以上になると条件の組み合わせが増え、出力が不安定になります。人数が多い場合は専用ツールを検討するか、部門ごとに分けて作成してください。

Q. 従業員の名前を入力しても大丈夫？

A. 記号に置き換えることをお勧めします。「A」「B」で条件は十分に機能し、出力後に自分で名前に戻せます。希望休の理由も入力不要です。この運用なら、従業員に説明を求められたときにも明確に答えられます。

Q. 法令違反にならないか心配です

A. 法令にかかわる数値は、AIに聞かずに厚生労働省の情報などで確認し、条件として渡してください。AIには「渡した条件を満たしているか」のチェックだけをさせます。変形労働時間制や業種特例がある場合は、社会保険労務士など専門家にご相談ください。

Q. 専用ツールとどちらがよいですか？

A. 10〜20名規模で、勤怠管理との連動が不要なら生成AIで十分です。人数が多い、拠点が複数ある、給与計算まで連動させたい場合は専用ツールが向きます。まず生成AIで条件を書き出しておくと、専用ツールを導入する際の設定もスムーズになります。

Q. 導入にどのくらいかかりますか？

A. 条件の書き出しに2〜3時間、過去の月での検証に2〜3回分の試行が必要です。全体では1か月程度を見ておくと無理がありません。当社の支援は初期費用0円・月額5万円〜です。

まとめ

• AIには完成品ではなくたたき台を作らせる。埋まらない箇所は「未定」と出させる
• 作業の実体は条件を書き出すこと。ここに2〜3時間かければ、以降は毎月20分で済む
• 条件は絶対・必須・優先・希望の4段階に分け、優先順位を明示する
• 法令にかかわる数値はAIに聞かず、厚生労働省の情報で確認して条件として渡す
• 名前は記号に置き換える。希望休の理由は入力しない
• AIに任せてはいけないのは、法令適合の最終判断・人間関係・誰に無理を頼むか・評価にかかわる配置
• 最大の効果は時間削減より「作れる人が1人」の状態を解消すること

シフト作成は、時間がかかるうえに感謝されにくく、しかも担当者を縛り続ける仕事です。条件を文書にして、組み合わせを探す部分を機械に任せる。それだけで、担当者が休める体制に一歩近づきます。

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