スーパーマーケットでの シフト 管理 は、「予想される 来店客数 に合わせて 必要な人数 を配置すればいい」など、単純な 計算 問題 だとよく考えられがちです。しかし日本では、突然の台風 や 予告なしの祭り、当日の星占い 結果などにより、消費者 の 購買パターン が 瞬時 に変わることもあり、シフト計画 は 予測 が 難しいのが現状です。
ある国内最大級の スーパーマーケットチェーン の 一社では、全国 数百店舗で 1万人以上 の 従業員 の シフト 管理 に頭を悩ませていました。固定シフト や 手動での調整では 人件費がかさみ、従業員のモチベーションも低下してしまいます。最大の課題は、「適材適所・適時適量」の人材配置を実現しつつ、従業員のやる気とワークライフバランスを保つことでした。
そこで、この企業は AIを活用した シフト 管理システム の 導入を決断しました。狙いは 単なるシフト計画の自動化にとどまらず、リアルタイムかつ 現実世界 の 状況に応じて 柔軟に スケジュールを調整できる 仕組みを実現し、ビジネスニーズ と 従業員の期待の両立させることです。
お客様の要件
シフト管理システム を 導入する前、このスーパーマーケットチェーンにおいて、従業員の シフト 作成 を 手作業または 半自動化の方法で 行っていました。従来の管理方法では、以下のような 課題 が ありました。
- 1日単位・時間単位での 来店客数 を 正しく予測できず、閑散時 の 人員過多 や ピーク時の人手不足が発生しています。
- 過剰な 人員配置 や 突発的な 残業により、人件費が 大幅に 増加しています。
- 従業員 の パフォーマンス、勤務 可能 時間、希望 など を 無視する 柔軟性 のないスケジュールにより、従業員のモチベーション 低下 や 離職率 の 増加 を 招いています。
- 勤務 時間 の上限 管理が 難しく、労働 法違反の リスク や 従業員の 健康への 悪影響が 生じています。
ご提案の シフト 管理 ソリューション
VTIは お客様と 密接に 連携し、人員 管理 の 深刻な 課題の背景 にある複雑な 事情 を 徹底的に 理解することに 努めました。店舗 運営 の 調査、データ分析、店長 や 人事部 との ヒアリング を 通じて、人員 配置 効率に 影響 を 与える 要因として、来店 客数 の 予測 困難 や 従業員 の 希望に応じた スケジュール 調整 が できないこと を 特定しました。
これらの 知見 を もとに、VTIは お客様 の ビジネス 環境 に合わせて、AI搭載の シフト管理システム を 開発・導入しました。このシステムでは、過去 の 販売 データ、リアルタイム の 気象 情報、現地 イベント 情報 を 統合して 分析した 高度な 需要 予測 モデル を 活用することで、各店舗 の 時間帯ごと の 来店客数 が 予測されます。
これら の 予測 データ に基づき、AI が 従業員数 を リアルタイムで 最適化し、過剰 配置 や 人員 不足 が 発生しないよう、常に適切な 人員配置 を 実現しました。
さらに、既存 の 勤怠 管理 シフト 作成 の システム や 給与計算 システムと の 統合により、シフト登録 から 勤怠管理、給与処理まで を 完全 自動化した シームレスな ワークフローを構築できる ようになりました。
主要機能
管理者向けの機能
- 来店 客数 を 予測し、シフト スケジュール を リアルタイムで 自動 調整する。
- 人員 配置 の 最適化、残業 時間 の 抑制、必要に応じたバックアップ スタッフ の 即時 配置により、人件費 を 最適化する。
- シームレスな システム 連携により、勤怠 管理 や 給与 計算 業務 を 効率化する。
- 勤務 時間 の 上限 を 設定 可能 になり、従業員 の 福祉 を 守り、労働 法規 へ の 準拠 を 確保 できる。
スタッフ（正社員・パート社員）向けの機能
- モバイルアプリで 自分 の シフトスケジュール を 確認し、勤務 可能日 の 登録 と シフト 変更 の 申請 ができる。
- 勤怠 情報、総勤務 時間、給与 明細 を いつでも どこでも 確認できる。
- 従業員 一人 の 希望 に合わせて、スケジュール を 柔軟かつ 透明性 を もって 登録・調整できる。
成果
同スーパーマーケットチェーンでは、AIを活用した シフト管理システム を 導入してわずか 半年で、業務 効率 と 運営 の 両面で 大きな 改善 が 見られました。
- 人員 配置 の 最適化 と 不要な 残業 の 大幅 削減により、人件費 が 15％削減 されました。
- 繁忙期でも 十分な 人員 配置 を 確保しながら 過重労働 を 防ぐ シフト 計画 により、従業員 の パフォーマンス が 20％ 向上 しました。
- スケジューリング の 柔軟性 と 公平性 は、個々 の 希望 や ワークライフバランス に 配慮され、従業員 の 満足度 を 大幅に 向上させました。
- ピーク時間帯 の 安定した 人員 配置 と サービス 提供 時間 の 短縮により、サービス 品質 が 向上しました。
プロジェクト規模
- チームサイズ：48名
- 開発 期間：フェーズ1 の リーリスまで 6ヶ月（現在 は メンテナンスフェーズ）
- 開発 モデル：スクラム
使用技術
- 機械 学習：TensorFlow、scikit-learn
- ビッグ データ 処理：Apache Spark、Hadoop
- データ ベース：PostgreSQL、Google BigQuery
- 最適化 アルゴリズム：線形 計画法、遺伝的 アルゴリズム
- フロント エンド：ReactJS、tableau
小売業向けの次世代業務管理体制の確立
現在、AIを活用した スケジューリングにより、人員 管理 が 大きく 変わりました。勤務 時間 と 場所 の 決定は、天気 予報、イベント 予定、リアルタイム の 来店 客数 と 従業員 一人 の 希望 といった 情報 に基づいて 行われています。これは、コスト 最適化 を 図るだけでなく、従業員にも 配慮した システムです。
VTIは、あらゆる 分野 に対応した AI搭載システム 開発 を 得意 とする ITアウトソーシング の 先進的 企業です。システム インテグレーション、データ分析、人員 管理 プラットフォーム の 豊富な 経験・実績 を 活かし、最先端技術 を 活用して 多く の 小売業者 の 業務 最適化 を 支援しています。
