勤怠管理・シフト作成に​AIを​使う​｜集計と​調整に​かかる​時間を​減らす設計

月末に​なると​勤怠の​集計に​追われる、​毎週​シフトの​調整に​時間を​取られる。​こうした​業務は、​担当者に​とって​負担が​大きい割に、​内容自体は​同じ​確認のくり返しであることが​多く​あります。​この​記事では、​勤怠管理と​シフト作成に​AIと​自動化を​どこまで​使えるかを​整理します。

勤怠・シフト業務で​時間が​かかる​場面

負担が​大きくなりやすいのは、​次のような​場面です。

• 打刻データと​申請内容(有給・遅刻・早退など)を​突き合わせて​確認する
• 各自の​希望や​制約を​もとに、​シフトの​候補を​つくる
• 人員が​足りない​日や、​法定の​休憩・​休日が​守れているかを​確認する
• 急な​欠勤が​出たときに、​代わりの​人員を​探して​調整する
• 集計結果を​給与計算の​担当者に​渡せる​形に​まとめる

どれも​判断が​求められる​場面は​ありますが、​確認と​突き合わせの​作業量が​多く、​AIと​自動化で​負担を​減らしやすい​領域です。

AIと​自動化で​任せられる​範囲

一方で、​「誰を​優先して​シフトに​入れるか」​「急な​欠勤に​誰で​対応するか」と​いった​判断は、​社内の​事情や​人間関係も​関わるため、​人が​決める​前提で​設計します。​AIは​あくまで​候補づくりと​確認作業を​担い、​最終判断は​人が​行う形に​すると、​無理なく​運用できます。

導入する​前に​確認して​おきたいこと

• 打刻・申請の​データが、​どの​システムや​ファイルに、​どんな​形で​残っているか
• 雇用形態や​勤務条件に​よって、​確認すべきルールが​どれだけ分かれているか
• シフトの​希望を​どうやって​集めているか​(紙、​チャット、​専用ツールなど)
• 集計結果を​渡す給与計算の​担当者やシステムが、​どんな​形式を​求めているか

これらが​整理できていないと、​AIに​任せる​部分と​人が​確認する​部分の​線引きが​あいまいに​なります。​まずは​一部の​部署や​店舗から​試し、​運用を​見ながら​範囲を​広げていく​ほうが、​無理なく​定着させやすくなります。

導入の​進め方

1. 現在の​勤怠管理・シフト作成の​流れを​書き出し、​どこに​時間が​かかっているかを​確認する
2. 突き合わせや​シフト候補づくりなど、​AIに​任せても​支障が​ない​工程を​切り分ける
3. 最終確認と​例外対応(急な​欠勤、​人員不足への​対応)は​人が​担当すると​決めて​おく
4. 影響範囲の​小さい​部​署から​試し、​問題が​なければ​対象を​広げる

株式会社スリーラボでは、​日々くり返される​作業を​AIと​自動化に​任せる​仕組みづくりを​手が​けています。​実際に​業務の​負担を​減らした​進め方は実績のページで​紹介しています。​他の​業務で​AIと​自動化を​組み合わせた​事例は実績一覧から​ご覧いただけます。

まとめ

勤怠管理と​シフト作成は、​突き合わせ・候補づくり・不足の​検知・集計の​整形と​いった​工程に​分けると、​AIと​自動化に​任せられる​部分が​見えてきます。​誰を​優先するかと​いった​判断は​人が​担当する形に​整理し、​影響範囲の​小さいところから​試すのが​無理の​ない​進め方です。​ご相談はお問い合わせ、​サービス内容はできることのページから​確認いただけます。