シフト管理「R-Shift」が初期設定のデータ処理時間を最大50%以上短縮

発表内容のポイント

• 過去シフトのアップロード処理時間を最大50%以上短縮し、導入時の待機時間を削減
• 過去データから必要人数や勤務パターン、個別スタッフの勤務傾向を自動で抽出・設定
• 数理技術を活用して現場の暗黙知を可視化し、手動による複雑な初期設定の手間を解消

発表の背景

シフト自動作成機能を有効に活用するには、拠点ごとの必要人数や勤務パターン、スタッフごとの勤務形態など、詳細なルールを事前に登録する必要があります。しかし、手動での設定は手間がかかり、導入時の大きな障壁となっていました。同社は過去のシフトデータから設定を自動構築する機能を提供してきましたが、さらなるユーザー体験の向上を目指し、データインポート処理のアルゴリズムを見直してパフォーマンスの改善を図りました。

何が発表されたのか

「AIかんたん設定」は、過去のシフトデータをシステムにアップロードするだけで、統計学などの数理技術を用いて自動で基本設定を完了させる機能です。具体的には、時間帯別の必要人数、現場で使われている標準的な勤務時間枠（シフトパターン）、各スタッフの標準的な勤務日数や曜日などの傾向を自動で分析・抽出します。今回のアップデートではインポート処理プログラムを刷新したことで、大量の過去データをアップロードする際の処理時間を大幅に短縮。あるユーザー環境では、これまで30分以上要していた処理が約12分で完了するなどの効果が確認されています。

製造業・生産管理への見方

製造現場や工場、物流倉庫における人員配置やシフト管理は、生産ラインの稼働状況や個人のスキル、勤務制限などが絡み合い、極めて複雑です。シフト管理システムの導入はDX推進の有効な手段ですが、初期設定の煩雑さから導入が滞るケースも少なくありません。今回のアップデートのように、過去の実績データを取り込むだけで現場の「暗黙知」となっている勤務ルールや人員配置パターンを数理的に可視化し、さらにその処理時間が短縮されることは、複数拠点を抱える製造業のシステム展開や、管理者の業務負荷軽減において実用的なメリットをもたらします。

現場で確認したいポイント

• 自社の複雑な勤務形態や交代制シフトが、過去データからどの程度正確に自動抽出できるか
• 既存の勤怠管理システムや表計算ソフトから、過去のシフトデータをスムーズに出力・移行できるか
• 複数拠点や新規ラインの立ち上げ時に、初期設定にかかる工数をどれだけ削減できるか

確認しておきたい点

実際のアップロード処理時間は、登録するデータの量やユーザーのネットワーク環境、システムの利用状況によって変動するため、すべての環境で一律の短縮時間を保証するものではありません。

関連リンク

• R-Shift サービスサイト：シフト管理クラウド「R-Shift」の機能や詳細
• オーエムネットワーク株式会社：提供元企業の公式ウェブサイト
• 発表企業のPR TIMESページ

出典情報