店長が毎週何時間もかけて、
「本気で」組んでいるのに。
希望休を集め、ピークを読み、労務ルールを確かめ、欠員に備える。良いシフトが組めることは、店がうまく回る前提条件です。
それでも数百店舗を横から見ると、シフトの質は店長次第でばらつき、売上・人件費・品質の取りこぼしが起きています。
問題は「人」ではありません。
人を活かせる仕組みが、存在しなかった。
経験と勘に依存
店長の勘や経験に頼った作成で、店舗により質にばらつきが生じる。異動すれば成果も一緒に動く。
需要と配置のミスマッチ
需要に合わない配置で、売上機会の損失や人件費の過不足が発生する。
品質のばらつき
ピーク時の人員不足や教育計画の不足で、QSCが安定しない。
作成に時間がかかる
希望休対応や調整に時間を取られ、本来のマネジメントや接客に集中できない。
PDCAが回らない
振り返りや改善が属人化し、同じ失敗を繰り返す。組織として学習できない。
人を「管理する」から、人を「活かす」へ。その転換が、これからの店舗経営に求められています。
シフトは勤務表ではなく、
店舗経営を実行する「設計図」。
1枚のシフトには、売上・人件費・品質・育成・ルールのすべてが同時に入っています。この5つを同時に満たす配置こそが「あるべき姿のシフト」。しふともんは、それを店舗ごとに自動で設計します。
設計図は、こう作られる。
多様なデータを統合し、需要予測から最適配置・法令チェックまでを一気通貫で自動化します。
現場で動く、実際の画面。
本部・店長・スタッフが毎日使う6つの画面をご覧ください。（表示データはデモ用です）
需要に合わせて、30分単位で最適配置。
予測売上・客数から必要人数を算出し、スキルと希望を満たす配置を自動生成します。
- 売上予測・客数・必要人数・配置人数・過不足を1画面に
- 人件費率・予測売上・労働時間をその場で表示
- 時間帯責任者の不在や開店準備の担当漏れを自動で警告
天候もイベントも織り込んだ、売上予測。
日別・時間帯別の売上と客数をAIが予測。店長の補正も、次の予測に活かされます。
- 前年同曜日とAI予測をグラフで比較
- イベント・天気・工事・商圏の変化などの要因で、期間をまとめて補正
- 補正は学習データとして蓄積。予測は毎朝自動で更新
月の全体像を、数字で俯瞰する。
カレンダーで日ごとの予測売上・人時・不足コマを確認。本部の会議資料にもそのまま使えます。
- 日別の予測売上・人時・不足コマをカレンダー表示
- 当月の売上・総人時・人時売上・不足日数を自動集計
- 月・週・表の切替と、掲示用の出力に対応
誰が、何を、いつできるかを一元管理。
区分・時給・勤務可能な曜日と時間帯、ポジション別のスキルを登録。配置の精度を支えます。
- 社員・パート・学生の区分と時給、勤務可能曜日・時間帯
- レジ・キッチン・ドリンク・時間帯責任者などのスキルレベル
- スキルと育成計画を考慮して、AIが自動で配置
店長の修正から、AIが学ぶ。
手動で直した内容を記録し、繰り返されるパターンをルール化して提案します。
- 同じ修正が繰り返されると、ルール化を提案
- 頭数・ポジション・可用時間の3種類の学習提案
- 承認したルールは、次回の生成から自動で反映
今日やるべきことが、開いた瞬間にわかる。
店長が毎朝最初に見る画面。対応が必要なことを、期限と影響の大きい順に並べます。
- 「時間帯責任者が不在」などの要対応を、期限・影響順に表示
- 今週のシフトが公開までどこまで進んでいるかを一目で確認
- 計画から外れている指標と、求人検討などの打ち手を提示
人件費の最小化ではなく、
人を活かして、成果を最大化する。
多くのシフト最適化は「制約遵守＋人件費最小」を目的にします。しふともんは「経営成果の最大化」を設計思想に置きました。
予測が当たるから、配置が効く
POS・勤怠・天候・イベント・人流など複数要因の相互作用を学習し、日別・時間帯別に需要を予測。大手外食チェーンの実売上データで精度を検証済みです。
店長の経験を、会社の資産へ
店長の判断・工夫・失敗経験を構造化し、AIが学習・再現。属人化を解消し、人が変わっても強い店にします。
現場に合わせて、数日で実装
店舗固有のルールや修正要望は数日単位で実装・検証。既存のPOS・勤怠システムともAPI連携でき、各社の運用ルールを柔軟に再現します。
「経験と勘」の店舗運営は、
限界を迎えている。
4つの環境変化が同時に起きた今、店舗運営は「人」ではなく「仕組み」で再現する時代へ。
労務管理は「努力義務」から「遵守義務」へ
最低賃金の継続的上昇、労働規制の厳格化。シフトは法令を守るだけでも難しくなった。
人件費は、企業最大の経営課題へ
賃金単価の上昇と利益率の低下。「誰を、いつ、何人配置するか」が利益を決める。
人手不足は構造的課題
労働人口の減少、店長・管理者の不足、働き方の多様化。ベテラン店長の経験だけでは運営できない。
AIは分析ツールから意思決定ツールへ
学習型AIの実用化で、店長の暗黙知をデータとして再現できる時代になった。
導入ではなく、共創。
投資判断は Phase 1 の実測データで。基準未達なら全店展開の義務はありません。
導入基準の言語化
御社がシフトに求める要件をヒアリングし、チェックリスト化。データを受領します。
適合開発＋1〜2店で実証
現場負荷を最小化して実運用。成功条件は御社の導入基準そのもの。
全店展開
エリア単位でロールアウト。本部ダッシュボードで全店の人時・労務・売上を一元管理。
導入後も、一緒に育てます。
導入基準を一緒に言語化
御社がシフトに求める要件をヒアリングし、チェックリストに。成功条件を先に決めます。
新規仕様を数日で実装
店舗固有のルールや修正要望は、数日単位で実装・検証。現場の声をそのまま反映します。
毎月、成果をレビュー
人件費率・売上・作成工数の変化をダッシュボードで共有し、次の改善を一緒に決めます。