ITトレンドがおすすめする製品・サービス
- ■WFMの工程別
- 売上・客数をもとにした人員配置の計画：ハイソルシフト
- AIによるシフトの自動作成・最適化：Qolus（コーラス）、Optamo、勤務シフト作成お助けマン、快決！シフト君NEO、bizplaシフト、アールシフト
- 欠員時のヘルプ要請や応援の調整：Optamo、勤務シフト作成お助けマン、SyncUp
- シフト・勤怠の予実管理：ジンジャー勤怠
- ■利用形態別
- 複数店舗・拠点のシフト管理：Qolus（コーラス）、快決！シフト君NEO、SyncUp
WFMのAIとは？予測と配置をつなぐ仕組み
WFMのAIとは、過去の実績データから将来の業務量を予測し、その結果を人員配置につなげる機能の総称です。まずはWFMの運用サイクルと、AIがどこに組み込まれるのかを整理します。従来の計算方法との違いもあわせて確認しましょう。
WFMの運用サイクルとAIの位置づけ
WFM（ワークフォースマネジメント）は、業務量の予測、必要人数の算出、シフトの作成、当日の実績管理という4つの工程を繰り返す考え方です。人件費を抑えながらサービス品質を保つことを目的としています。
AIはこのサイクルの各工程に組み込まれ、計算や候補の提示を担います。一方で、どの工程にAIを使えるかは製品によって異なります。予測だけにAIを使う製品もあれば、シフト作成や当日調整まで対応する製品もあるため、自社が負担を減らしたい工程から確認することが大切です。
機械学習による業務量予測の考え方
AIによる業務量予測では、機械学習を使って過去の実績から規則性を見つけ出します。機械学習とは、大量のデータからパターンを学び、将来の値を推定する技術です。
コンタクトセンターであれば入電数や問い合わせ件数、店舗であれば来店客数や売上などを時間帯ごとに予測します。曜日や季節、キャンペーン、天候といった要因をあわせて学習させることで、担当者の経験だけに頼らない見通しを立てやすくなります。予測に使える要因の種類は製品ごとに確認が必要です。
従来の計算方法との違い
コンタクトセンターでは、入電数と平均処理時間から必要人数を求めるアーランCと呼ばれる計算式が古くから使われてきました。AIを活用したWFMは、こうした計算の前提となる業務量の予測を、より多くの要因から見積もる点が異なります。
また、電話・メール・チャットなど複数の窓口をまとめて扱い、担当者のスキルを考慮して配置を組む機能を備えた製品もあります。ただし、計算式による算出が不要になるわけではなく、両者を組み合わせて使う製品もあるため、算出方法の説明を受けておくと安心です。
WFMの工程ごとのAIの活用方法
WFMの中でAIが担う役割は、工程によって大きく異なります。ここでは、予測と必要人数の算出、シフトの作成、当日のリアルタイム調整の3つの工程に分けて、AIができることや担当者の作業の変化を解説します。
需要予測と必要人数の算出
需要予測の工程では、AIが15分や30分といった単位で業務量を予測し、サービス目標を満たすために必要な人数を算出します。サービス目標とは「何秒以内に何割の電話に応答するか」といった品質の基準です。
担当者は、予測値を一から計算する代わりに、AIの結果を確認して補正する作業が中心となります。新商品の発売や料金改定など、過去データにない予定を入力して予測に反映できるかどうかは、製品を比較する際の確認ポイントです。
シフトの自動作成と最適化
シフト作成の工程では、必要人数・スキル・勤務希望・労務ルールといった条件をもとに、AIがシフト案を作成します。人手では組み合わせを検討しきれない場合でも、条件を満たす案を短時間で作成できる点が利点です。
一方で、条件の登録が不十分だと現場で使えない案が出る場合があります。休憩の取り方や連続勤務の上限など、自社のルールを条件として登録できるかを確認しましょう。作成された案を担当者が修正し、承認する流れを前提にすると運用が安定します。
当日のリアルタイム調整（イントラデイ管理）
当日の調整（イントラデイ管理）では、実際の業務量と予測の差を監視し、配置の変更案を示す機能を備えた製品もあります。例えば、入電が予測より増えた時間帯に、研修や後処理の時間をずらす案を提示する使い方があります。
この工程では、通知の速さや変更案の具体性が担当者の負担に影響します。一方、急な欠勤や設備トラブルなど、データに表れにくい事情は管理者が判断する必要があります。AIの提案を採用するかどうかを誰が決めるのか、事前にルールを定めておくことが大切です。
WFMにAIを使う前に知っておきたい限界
WFMのAIは配置の判断を助けますが、万能ではありません。予測の精度は使うデータに左右され、突発的な出来事への対応や従業員への配慮は人が担う部分です。導入後に期待との差が生じないよう、主な限界を確認しておきましょう。
予測精度は過去データの質と量に左右される
AIの予測は過去の実績をもとにするため、データの期間が短い場合や記録の抜け漏れがある場合は、精度が下がるおそれがあります。窓口の統合や営業時間の変更など、業務の前提が変わった直後も同様です。
導入前に、どの程度の期間のデータが残っているか、時間帯ごとの記録がそろっているかを確認しておくとよいでしょう。データが不足する場合は、AIの予測を参考値として扱い、運用しながら補正していく進め方が現実的です。
突発的な変化は人の判断で補う
システム障害や災害、報道による問い合わせの急増などは、過去データに例が少なく、AIが予測しにくい出来事です。こうした場面では、AIの予測値をそのまま使うのではなく、管理者が状況を見て配置を変える必要があります。
対策として、予測を手動で上書きできるか、上書きした理由を記録できるかを確認しておきましょう。記録が残れば、次回以降の予測の見直しや担当者間の引き継ぎにも役立ちます。AIと人の役割分担を決めておくことが、安定した運用の前提です。
従業員の納得感と公平性に配慮する
AIが作成したシフトであっても、特定の従業員に負担の大きい勤務が偏ると、不満や離職につながるおそれがあります。条件の重みづけによっては、希望が通りにくい人が固定化する場合もあります。
こうした事態を防ぐには、希望の反映状況や夜間・休日勤務の回数を確認できる機能があると役立ちます。また、シフトの決め方を従業員に説明できるよう、どの条件を優先しているかを把握しておくことも大切です。最終的な調整は管理者が行う体制を保ちましょう。
ITトレンドでは、最新の製品・サービスを多数比較・掲載しています。まず資料請求して、さまざまな製品の機能や特徴を比較してみてください。忙しい業務時間内でも、各社に問い合わせる手間なく、たった1回の入力（約60秒）でシフト管理・人員計画（WFM）の一括資料請求が可能です。浮いた時間で、じっくりと製品を比較検討し進めましょう。
AI搭載のWFMを比較する評価方法
AI搭載のWFMを選ぶ際は、機能の有無だけでなく、自社の業務で実際に使えるかを確かめることが重要です。ここでは、デモや試用の段階で確認したい3つの評価方法を紹介します。ベンダーに質問する際のポイントとしても活用してください。
自社データで予測を試算してもらう
有効な評価方法の一つは、自社の過去データを使って予測を試算してもらうことです。サンプルデータでのデモでは、自社の業務の波や季節変動に対応できるかを判断しにくいためです。
試算を依頼する際は、どの期間のデータを渡すか、個人情報を含めないかを社内で確認してから進めましょう。結果は実績と比べ、ずれが大きい時間帯がどこかを確認します。ずれの理由をベンダーが説明できるかも、導入後のサポートを判断する材料となります。
予測や配置案の根拠を確認する
AIの結果をそのまま受け入れるのではなく、なぜその予測や配置案になったのかを確認できるかが重要です。根拠が見えないと、現場から疑問が出たときに説明できず、運用が定着しにくくなります。
具体的には、予測に影響した要因が表示されるか、条件ごとの優先度を確認・変更できるかを確かめましょう。また、担当者が修正した内容の履歴が残るかどうかも、後から運用を振り返るうえで役立ちます。
連携範囲と運用の負荷を見極める
WFMのAIは、勤怠管理システムや給与計算システム、コンタクトセンターの通話システムなどからデータを受け取って動きます。連携できない場合は手作業での取り込みが必要となり、担当者の負担が増えます。
既存のシステムと標準で連携できるか、APIやCSVでの取り込みに対応しているかを確認しましょう。APIとは、システム同士がデータをやり取りするための仕組みです。あわせて、予測モデルの見直しを誰がどの頻度で行うのか、ベンダーの支援範囲も確認しておくと安心です。
AI搭載のWFMのAIを運用するコツ
AIの予測は、導入して終わりではなく、実績との差を確かめながら調整していくものです。ここでは、WFMのAIを現場で運用するときの3つのコツを紹介します。
予測と実績の差を定期的に振り返る
業務量の予測と実績を並べ、差が大きかった日の理由を記録しましょう。キャンペーンの実施、天候、急な欠勤など、原因が分かれば、設定や入力するデータの見直しにつなげられます。
振り返りは週次や月次など、無理なく続けられる頻度で行います。差の傾向を担当者のあいだで共有すると、AIの予測をどこまで信頼してよいかの目安もそろいます。
予測に入らない予定を事前に登録する
AIは過去の実績をもとに予測するため、前例のないイベントや新サービスの開始は織り込みにくい傾向があります。セールや設備の改修など、業務量に影響する予定を担当部署から集める流れを作りましょう。
集めた情報は、予測を確認する際の判断材料として使います。予定の登録を担当者任せにせず、情報の提出期限を決めておくと、シフトを確定する前に反映できます。
人が補正する範囲と記録のルールを決める
AIが出した必要人数を人が補正する場面に備え、誰がどの範囲まで変更できるかを決めておきます。現場の管理者の経験とAIの数値が食い違ったときの判断手順も、あらかじめ共有しておきましょう。
補正した理由は記録に残します。結果が実績と合ったかを後から確認できれば、次回の予測を見直す材料になり、担当が替わっても運用を引き継げます。
AI機能搭載のWFM一覧
この記事で紹介するWFMのうち、製品ページでAI機能を確認できる製品を一覧にまとめました。AIが担う範囲や機能の違いを比較してください。
| 製品名 | 特徴 |
|---|---|
| Qolus（コーラス） | 最適化AIで勤務シフトを自動作成。パターンとフリーが混在するシフトや複数拠点の応援管理に対応 |
| ジンジャー勤怠 | 希望シフトの収集から勤怠集計まで一元管理。AIによる残業時間の予測も確認可能 |
| Optamo | 会社とスタッフの条件をマッチングして勤務シフトを自動生成。スキル別の設定や他店舗ヘルプの確認に対応 |
| 勤務シフト作成お助けマン | 設定した勤務条件と希望に沿って最適化AIがシフト表を自動作成。欠員時のヘルプ要請にも対応 |
| 快決！シフト君NEO | シフト立案AIエンジンで条件を加味したシフト原案を作成し、拠点・部署ごとの人員の過不足も確認できる |
| bizplaシフト | AIによる自動作成機能でシフト作成を効率化し、スマホでの提出・確認や法令遵守の自動チェックに対応 |
| アールシフト | AIによるシフト自動作成に対応し、小売・飲食・フィットネスなど多様な業種のシフト管理を支援 |
AI機能搭載のWFMの紹介
ここでは、AI機能を備えたWFMを紹介します。AIが担う範囲と、対応する業務や機能を確認し、自社の課題にあう製品を選びましょう。
Qolus（コーラス）
- フリー（時間帯）とパターンシフト（日勤、夜勤）を自動作成！
- メンバー間の勤務調整、店舗間調整と複数店舗管理の効率化！
- いつでも、どこからでも簡単に勤務希望の提出と勤務表の確認！
株式会社ＮＴＴデータセキスイシステムズが提供する「Qolus（コーラス）」は、最適化AIで勤務シフトを自動作成できるシフト管理クラウドサービスです。時間帯で区切るフリーシフトと、日勤・夜勤などのパターンシフトが混在する勤務も自動作成の対象です。従業員の雇用形態や希望、スキルを考慮してシフトを組み、複数拠点をまたぐ応援管理や労働時間の集計にも対応します。従業員はスマートデバイスから希望申請や勤務表の閲覧が可能です。拠点間で人員を融通しながら、シフト作成の工程にAIを取り入れたい企業に向いています。
ジンジャー勤怠
- 給与システムとの連携も簡単！
- アプリも対応！スマホやタブレットで簡単操作
- 希望シフト収集や募集、休暇申請/承認を効率化できます！
jinjer株式会社が提供する「ジンジャー勤怠」は、シフト管理と勤怠管理を一体で扱えるクラウドサービスです。希望シフトの収集や募集、休暇申請・承認に対応し、従業員の勤務状況をまとめて管理できます。スマートフォンやタブレットからの操作にも対応しており、従業員と管理者の双方が利用しやすい仕組みです。勤怠データの集計や勤務実績の確認を効率化し、日々の労務管理を支援します。シフト作成から勤怠管理までを一元化し、管理業務の負担を減らしたい企業に向いています。
Optamo
- 労働計画管理、加重労働対策によって職場環境が改善します。
- 勤務シフトの作成時間短縮で業務効率化、コスト削減が可能です。
- 公平な勤務シフトで不平不満の解消などにつながります。
兼松コミュニケーションズ株式会社が提供する「Optamo」は、会社とスタッフの条件をマッチングさせ、最適化された勤務シフトを自動で生成するクラウドサービスです。統計学的なアルゴリズムによる最適化で、公平・均一な勤務シフト表の作成をめざします。スタッフのスキルや勤務条件を業務内容にあわせて個別に設定でき、他店舗で人員が不足したときは、ヘルプが可能なスタッフを一覧で確認できます。シフトチェック機能で残業時間の上限規制などへの対応も確かめられるため、配置の公平性と労務管理を両立させたい企業に適しています。
勤務シフト作成お助けマン
- 複雑な勤務条件を考慮したシフト表を最適化AIが自動作成。
- クラウドサービスなので大掛かりなシステム構築は不要。
- 2か月間の無料トライアル中も本契約と同じ機能・サポート付き。
鉄道情報システム株式会社が提供する「勤務シフト作成お助けマン」は、設定した勤務条件やスタッフの希望に沿って、最適化AIがシフト表を自動作成するクラウドサービスです。早番・遅番・夜勤など1日単位で割り当てる「Day」と、時間帯で割り当てる「Time」の2つのサービスを用意しています。すべての条件を満たせない場合も、可能な範囲で最適なシフトを設定する仕組みです。欠員発生時のヘルプ要請や、複数店舗のシフトの一元管理と応援要請にも対応しており、作成後の調整まで同じ仕組みで扱えます。
快決！シフト君NEO （株式会社ＮＴＴデータセキスイシステムズ ）
- 2,400法人以上に導入！効率的な勤務計画作成を支援！
- スマートデバイスをフル活用してスタッフの満足度向上！
- 勤務データを有効活用した他システムとのスムーズな連携が可能！
bizplaシフト （株式会社フューチャート）
- AIが複雑なシフト作成を自動化し、時間を大幅削減
- スマホでシフト提出・確認が可能、従業員の利便性向上
- 法令遵守を自動チェックし、労務リスクを軽減
アールシフト （オーエムネットワーク株式会社）
- 小売業のシフト管理で6年連続No.1
- AIで月間シフト表を最短1分で自動作成
- 800種類以上の標準機能とオーダーメイドの組み合わせ。
AI機能以外の目的で選ぶWFM
AI機能以外の観点でWFMを選びたい場合に検討できる製品を紹介します。製品ページにAI機能の記載がないため、AIの有無は資料で確認してください。
| 製品名 | 特徴 |
|---|---|
| ハイソルシフト | 売上・客数にもとづくモデルシフトと店舗間のシフト共有で、人手の過不足や労働力を可視化 |
| SyncUp | 希望シフトの自動収集や労務アラート、人員過不足の可視化、他店舗ヘルプの管理に対応 |
ハイソルシフト （HRソリューションズ株式会社）
- 売上・客数でモデルシフトし、人件費を適正化。
- 店舗間でシフト共有、人手過不足と労働力を可視化。
- 留学生・扶養内勤務者の労働時間をアラート管理
SyncUp （シェアフル株式会社）
- 専用アプリで希望提出・確定共有・連絡を一括管理。
- 労務基準に沿った超過・違反リスクを通知。
- 店舗間ヘルプ・人員配分を可視化・最適化。
まとめ
WFMのAIは、業務量の予測、必要人数の算出、シフト作成、当日の調整という運用サイクルの各工程で、担当者の判断を支援します。一方で、予測精度は過去データに左右され、突発的な変化や従業員への配慮は人が担う部分です。
WFM（シフト管理・人員計画）の製品を選ぶ際は、自社データでの試算や根拠の確認、既存システムとの連携を基準に比較しましょう。資料請求で複数の製品を比べ、自社の業務にあうWFMを見つけてください。
