介護シフト作成をAIで自動化する方法｜月20時間の作業を数時間に圧縮する

介護現場のシフト作成は、多くの事業所で「一番負担が大きいのに、誰も感謝されない業務」になっています。夜勤・早番・遅番の配置基準を守りながら、スタッフ一人ひとりの希望・資格・連続勤務の上限まで考慮する——この組み合わせ最適化を手作業で解くのは、そもそも人間の能力を超えた作業です。

先に、要点をまとめます。

• 介護のシフト作成は「配置基準」「資格要件」「個人希望」「公平性」という複数条件を同時に満たす組み合わせ最適化問題であり、手作業では膨大な時間がかかる
• AIによるシフト自動作成は、条件を数式化してアルゴリズムで解く仕組みで、月20時間かかっていた作業が数時間に圧縮された事例もある
• シフトの自動化は人員配置の効率化だけでなく、公平性の担保による離職率低下、急な欠勤時の再調整の迅速化にもつながる
• 既製ソフトで足りない部分は、記録・請求と一体で設計するカスタム開発という選択肢もある

介護のシフト作成が特に難しいのはなぜ？

介護報酬の人員配置基準・資格要件・個人の希望休を同時に満たす必要があり、パターン数が膨大になるためです。

介護施設のシフトは、他業種の勤務表とは根本的に難易度が異なります。人員配置基準（介護保険法上、夜勤帯に最低何人配置するか等）を満たしながら、介護福祉士・実務者研修修了者など資格保有者を各シフトに一定数配置し、さらにスタッフの有休希望・連続勤務の上限（労働基準法上の制約）・前月の勤務実績とのバランスまで考慮する必要があります。

こうした複数の制約条件を同時に満たす組み合わせを、スタッフ20〜30人規模の事業所で手作業で探すと、月に十数時間から20時間程度かかることも珍しくありません。しかも、誰か一人が急に休むと、シフト全体を作り直す必要が出てきます。担当者が「シフト表とにらめっこして休日出勤する」状況が常態化している事業所も少なくありません。

さらに、人手不足が慢性化している事業所ほど、シフト作成の負担は重くなります。ぎりぎりの人員で配置基準を満たそうとすると、調整の自由度が下がり、特定のスタッフに負担が偏りやすくなるためです。この負担の偏りが不満や離職につながり、さらに人手不足が進むという悪循環に陥っている事業所も少なくありません。シフト作成は単なる事務作業ではなく、事業所の人員定着そのものに直結する業務だといえます。

加えて、施設系・訪問系・多機能型など事業形態によって配置基準の考え方自体が異なる点も、シフト作成を難しくしている要因です。特別養護老人ホームのような施設系サービスでは夜勤帯の最低人数が明確に定められている一方、訪問介護では利用者宅への移動時間や訪問の集中時間帯を考慮したシフト設計が必要になります。事業所が複数のサービス類型を併設している場合、それぞれの配置基準を同時に満たしながら、スタッフの兼務調整まで行わなければならず、パターン数はさらに膨れ上がります。

AIのシフト自動作成は何が違うのか？

「組み合わせ最適化」というアルゴリズムを使い、配置基準・希望・公平性の条件を数式として扱うことで、人間では現実的な時間で探索できないパターンの中から最適解を短時間で導き出します。

AIによるシフト自動作成の仕組みは、スタッフの資格・希望勤務日・過去の勤務実績・配置基準といった条件を数値データとして入力し、「制約を満たしたうえで、スタッフ間の負担が最も公平になる組み合わせ」を算出するというものです。人間が経験と勘で探していたパターンを、コンピュータが総当たりに近い形で評価し、最適な組み合わせを提示します。

実際の導入事例では、ある特別養護老人ホームで月に約20時間かかっていたシフト作成業務が、自動化によって約2時間にまで短縮されたという報告もあります。単純な時短だけでなく、「休日数」「夜勤数」「連続勤務日数」といった負担の指標をAIが均等化するため、特定のスタッフに夜勤が偏るといった不公平感が減り、離職率の低下につながったという声も出ています。

介護記録・申し送りのAI活用については介護施設の記録・申し送り業務をAIで効率化する方法で解説していますが、記録データが蓄積されるほど、シフト作成AIが「スタッフごとの得意なケア内容」まで加味した配置提案をできるようになる点も見逃せません。

なお、「AIシフト管理」と一口にいっても、市販のツール・アプリには機能の幅があります。汎用的な希望収集・自動組みだけのものから、勤怠管理や給与計算まで一体化したものまでさまざまです。ツールごとの機能差や選び方についてはAIシフト管理システムの選び方｜中小企業向けツール・アプリ比較と導入手順でも整理していますので、既製ツールを比較検討している段階の方は参考にしてください。

導入までの流れと必要な準備は?

現状のシフト作成ルールの言語化から始め、テスト運用を経て本格運用まで、標準的には1.5〜3ヶ月程度で移行できます。

シフト自動作成の導入は、次のような流れで進めるのが現実的です。

• 現状ルールの棚卸し（2〜3週間）: 「誰が」「どんな基準で」シフトを組んでいるかを言語化します。ベテラン担当者の頭の中にしかない暗黙のルール（特定のスタッフ同士は同じシフトを避ける等）も、この段階で洗い出しておくことが重要です。
• 希望収集・資格情報の整備（2週間）: スタッフの希望休・資格・勤務可能時間帯などのマスタデータを整備します。紙やLINEでバラバラに集めていた希望を、フォームで一元的に集約する仕組みに変えることが多いです。
• アルゴリズムのパラメータ調整とテスト運用（3〜4週間）: 実際に過去1〜2ヶ月分のデータでシフトを試作し、現場の感覚とズレがないかを検証・調整します。
• 本格運用・例外対応フローの整備（2週間）: 急な欠勤・体調不良時の再調整フローを決め、本運用に移行します。

準備の中で最も時間がかかるのは、暗黙知になっている配置ルールの言語化です。ここを丁寧に行うほど、AIが出す提案の精度と現場の納得感が高まります。導入を急ぐあまりこの棚卸しを省略すると、AIの提案が現場の感覚とズレ続け、結局手作業に戻ってしまうケースもあるため、時間をかける価値がある工程だといえます。

費用はどのくらいかかる？既製ソフトとの違いは？

既製のシフト自動作成ソフトは月額利用で導入できますが、事業所独自の配置ルールや記録・請求システムとの連携まで求める場合はカスタム開発が選択肢になります。

複数事業所・複数拠点を運営している法人の場合、拠点ごとに異なる配置基準やスタッフの兼務ルールが絡むため、既製ソフトの標準機能だけでは対応しきれないことがあります。その場合は、記録・シフト・請求を一体で設計するカスタム開発のほうが、長期的な運用負担は小さくなります。

また、訪問介護と施設サービスを併設している法人では、訪問スタッフと施設スタッフの兼務調整が加わり、既製ソフトの想定を超えたルールが必要になることがあります。こうしたケースでは、自社の事業形態に合わせてゼロから設計できるカスタム開発のほうが、結果的に運用の手戻りが少なく済みます。

費用感で判断に迷う場合は、まず「今のシフト作成に月何時間かかっているか」「その時間を時給換算するといくらか」を試算してみることをおすすめします。担当者の人件費換算コストと、既製ソフト・カスタム開発それぞれの費用を並べて比較すると、投資判断の軸がはっきりします。

導入すると現場はどう変わるのか？ある事業所のケースで考える

シフト作成、AI導入前後の比較図。手作業では月20時間前後かかっていた作成が、AIの組み合わせ最適化により数時間に圧縮され、急な欠勤時の再調整も迅速になることを示す図解

シフト作成AIの効果は、作成時間の短縮だけでなく、急な欠勤時の再調整のしやすさや、スタッフの納得感の向上という形で現れます。

スタッフ25名規模のある特別養護老人ホームを例に考えてみます。導入前は、シフト担当の主任がExcelとにらめっこしながら、毎月末に十数時間をかけてシフトを組んでいました。夜勤の偏りを避けようとすると希望休の調整がつかず、逆に希望休を優先すると夜勤ができる資格者が特定の週に集中してしまう——というジレンマを、経験と勘だけで解いていました。

シフト自動作成AIを導入した後、まず変わったのはシフト作成そのものにかかる時間です。希望休・資格情報・配置基準をシステムに入力しておけば、AIが条件を満たす組み合わせを数分で提示するようになり、主任の作業は「提示された案を確認し、細かい調整を加える」ことに変わりました。月十数時間かかっていた作業が、確認作業を含めても数時間程度に圧縮されたといいます。

さらに大きかったのは、急な欠勤が出た際の対応です。従来は誰か一人が休むと、代わりに誰に入ってもらうかを一から考え直す必要がありましたが、AIが条件を満たす代替候補を即座に提示してくれるため、再調整にかかる時間が大幅に短縮されました。夜勤回数や連続勤務日数がシステム上で可視化されるようになったことで、「なぜ自分ばかり夜勤が多いのか」という不満も減り、スタッフからの納得感が高まったという声もありました。

このように、シフト自動作成は「作成の手間を減らす」という一次的な効果にとどまらず、公平性の担保や緊急時対応力の向上という形で、スタッフの定着にも波及していきます。

導入でよくある失敗パターンとは？

「ルールを整理せずにシステムだけ導入する」ことが、最も多い失敗の原因です。

シフト自動作成の導入でつまずくケースには、共通するパターンがあります。

• 暗黙のルールを言語化しないまま導入する: ベテラン担当者の頭の中にしかないルールを整理せずに導入すると、AIの提案が現場感覚とズレ、結局手直しが増えて「使われなくなる」結果になります。
• スタッフの希望収集の仕組みを変えないまま導入する: 紙やLINEでバラバラに集めていた希望収集を放置すると、AIに入力するデータの精度が低いままになり、期待する効果が出ません。
• 例外対応のフローを決めずに本運用に入る: 急な欠勤や体調不良時にどう再調整するかを事前に決めておかないと、いざという時に現場が混乱します。
• 公平性の基準を現場と合意しないまま自動化する: 「公平」の定義は事業所によって異なります（夜勤回数重視か、連続勤務重視か等）。この基準をすり合わせずに導入すると、「AIが決めたシフトは不公平だ」という不満につながることがあります。

これらは、導入前の準備段階で現場責任者・スタッフ代表を巻き込み、ルールと基準を丁寧にすり合わせることで多くが回避できます。

私たちなら介護のシフト・記録・請求の仕組みをこう設計する

ここまでは、介護事業所のシフト作成という課題に対する一般的な整理でした。ここからは、ゼットリンカーが実際にこの業務システムを受託するつもりで、仕組みをどう設計するかを具体的に書きます。

データ設計：シフト・記録・請求を1つの基盤に

シフト自動化の精度は、土台となるデータ設計で大きく変わります。私たちが設計するなら、次のマスタ・記録を1つの基盤に集約します。

• スタッフマスタ: 保有資格（介護福祉士・実務者研修修了者等）、夜勤可否、対応可能なケア内容
• 配置基準マスタ: サービス類型（施設系・訪問系）ごとの時間帯別必要人数、夜勤帯の最低配置人数
• 希望・実績データ: 希望休の申請履歴、過去の勤務実績、夜勤・連続勤務のカウント
• 訪問・支援記録: 日々のケア記録・バイタル・支援内容（訪問系サービスを併設する場合）
• 請求実績データ: サービス提供実績から生成される請求データ

これらを別々のExcelファイルや複数の既製ツールに分散させず、1基盤に置くことで、「配置基準を満たしているか」「請求実績とシフト実績が一致しているか」をシステムが横断的にチェックできるようになります。特に訪問と施設を併設する法人では、この一元化がスタッフの兼務調整の精度を大きく左右します。

情報の流れ：誰が入力し、誰が見るか

情報の流れを役職単位で設計すると、次のようになります。

• 介護職員・訪問スタッフは、スマホから希望休・勤務可能時間帯を入力し、日々のケア記録もその場で入力する
• シフト担当の主任は、AIが生成したシフト案を確認し、現場感覚で微調整して確定する
• サービス提供責任者・管理者は、ダッシュボードで配置状況や夜勤の偏りを月次で確認する
• 確定したシフトは、スタッフ全員がスマホから自分の勤務予定と担当利用者を確認できる形で共有される

この流れにすることで、「シフトを組めるのは主任だけ」という属人化を避けつつ、記録とシフトが同じ基盤で連動するため、担当替えがあっても引き継ぎの抜け漏れが起きにくくなります。

AIの回答設計：質問例と根拠データ

社内AIチャットに、シフトや配置に関する質問を投げたときの応答設計も重要な要素です。例えば次のような形を想定します。

• 質問例: 「来週の夜勤帯、資格者は足りていますか」
• 回答例: 「来週の夜勤は7回あり、うち介護福祉士の配置は6回で基準を満たしています。水曜夜勤のみ資格者が未確定です。希望休の申請と照合すると、田中さんが対応可能です」
• 根拠データ: シフト確定テーブルの該当週レコード＋スタッフマスタの資格情報＋配置基準マスタの最低人数条件＋希望休申請履歴

このように、AIの回答が「どのマスタ・どのレコードに基づいているか」を設計段階で明確にしておくことで、想像で答えるのではなく、登録された実データを根拠にした回答を返せるようになります。

権限・運用ルール：情報を最新に保つ仕組み

シフト・配置情報が古いままでは意味がないため、権限と運用ルールもあわせて設計します。

• 希望休の入力・編集は本人のみ、確定後の変更は主任の承認を挟む
• 配置基準マスタの変更は管理者・サービス提供責任者のみが行える
• 欠勤連絡があった場合、その場でシステムに登録すると、条件を満たす代替候補が自動で絞り込まれる
• 資格更新（研修修了等）の情報は、資格保有者本人または管理者が申請し、承認フローを経てマスタに反映される

こうした運用ルールを画面の操作フローに組み込むことで、「配置基準マスタが古いまま」「誰が最新の資格情報を持っているか分からない」状態を防ぎます。

デモ画面で実際の見え方を確認してみましょう。

よりどころべーすの介護・福祉向けダッシュボードのデモ画面（サンプルデータ）。利用者数・今月訪問件数・ヒヤリハット件数のKPIカード、訪問件数の月次推移グラフ、担当者別の直近タスク一覧、業務データから自動提案されるAIインサイトが1画面にまとまっている。

上の画像は、よりどころべーすのデモ画面（サンプルデータ）です。実際の導入事例や実在の利用者データではなく、画面のイメージを持っていただくための参考として掲載しています。この画面のようにKPIカード・推移グラフ・タスク一覧・AIインサイトを1画面に集約する設計思想は、シフト管理のダッシュボードにもそのまま応用できます。例えば「今月の夜勤回数が特定のスタッフに偏っていないか」「希望休の反映率」「配置基準を満たせなかった日数」といった指標をカード化し、管理者が毎朝ひと目で状況を把握できるようにする、といった具合です。実際、画面下部のAIインサイトのように「特定曜日の稼働率が高いため配置の見直しを推奨」といった提案文をシフト領域にも応用できます。

既存環境との連携・移行

多くの介護事業所では、既に何らかのシフト表フォーマットや勤怠管理の仕組みが動いています。私たちが設計する場合、いきなり全部を置き換えるのではなく、次のような段階移行を提案します。

• 既存の勤怠打刻（タイムカード・既製アプリ）はそのまま残し、まずはシフト作成部分だけを自動化する
• 請求ソフトとはCSV連携やAPI連携で接続し、二重入力を避ける
• 1〜2ユニットで先行運用し、問題がなければ施設全体・他拠点に広げる

このように「作り直す」のではなく「今あるものを活かしながら足りない部分を足す」のが、私たちの基本的な考え方です。

定着の仕掛け：入力負担を減らし、使い続けてもらう

どれだけ精緻な設計をしても、現場が使い続けなければ意味がありません。定着のために、次のような工夫を組み込みます。

• 希望休の入力はスマホから数タップで完了する画面にし、紙の希望休用紙より明らかに楽だと感じてもらう
• 欠勤連絡があった際、候補者への連絡もシステムから通知できるようにし、電話をかけまくる手間を減らす
• 夜勤・連続勤務の状況をスタッフ本人が確認できる画面を用意し、「なぜ自分ばかり」という不満の芽を早期に解消する

ここまで書いてきた設計は、汎用のシフト管理SaaSでは対応しきれない部分が多く含まれます。訪問と施設の兼務調整、資格情報と配置基準の突き合わせ、記録・請求データとの連携までを同じ基盤上でつなぎ、AIの回答根拠にするところは、型が決まった既製SaaSの範囲を超えます。だからこそ、24業種に用意した業種別パッケージを土台にしながら足りない部分だけをスクラッチで追加し、営業と開発を分けずにエンジニアが直接ヒアリングして設計に反映できる体制が生きてきます。

まとめ｜シフト作成の自動化は、記録・請求のデジタル化とセットで効果が出る

シフト作成AIは単体でも大きな時短効果がありますが、真価を発揮するのは訪問・支援記録やAI申し送り、請求管理と一体で運用したときです。介護DXとは？現場を変えるデジタル化の全体像で紹介した段階的なデジタル化ステップの中でも、シフト作成は現場の負担軽減を最も実感しやすい領域のひとつです。

この記事で書いた設計は、あくまで一般化した叩き台です。実際には、御社の配置基準・既存の勤怠システム・スタッフ構成に合わせて、要件整理から一緒に詰めていく必要があります。よりどころべーすでは、介護・福祉事業所向けにシフト自動作成から記録管理・請求までを一体で構築するカスタム開発を行っています。詳しくは介護・福祉向けAI業務システムの詳細をご覧ください。

よくある質問

Q. 小規模な事業所でもシフト自動作成の効果はありますか？

A. スタッフ数が少なくても、配置基準・資格要件・個人の希望を同時に満たす組み合わせを探す手間は変わらないため、効果を実感しやすい領域です。まずは月次のシフト作成にかかる時間を計測し、削減効果を見積もるところから始めるとよいでしょう。

Q. AIが作ったシフトをそのまま使う必要がありますか？

A. AIの提案はあくまでたたき台です。現場の細かい事情（体調不良の申告があったスタッフへの配慮等）を踏まえて、最終的には人が確認・調整する運用が一般的です。手直しの手間自体が、ゼロから手作業で組むよりも大幅に少なくなります。

Q. 複数の事業所を運営していますが、拠点ごとに別々に導入する必要がありますか？

A. 拠点ごとに配置基準やスタッフの兼務ルールが異なる場合でも、システムを一体で設計すれば、法人全体のスタッフ配置を横断的に最適化できます。個別導入よりも、まとめて設計したほうが運用コストを抑えられるケースが多くあります。

Q. 導入にあたって最も時間がかかる工程は何ですか？

A. 現状のシフト作成ルールの言語化です。ベテラン担当者の暗黙知を洗い出す作業に最も時間がかかりますが、ここを丁寧に行うほどAIの提案精度と現場の納得感が高まります。

介護記録・申し送りのデジタル化とあわせて検討している場合は、介護の処遇改善加算とLIFE｜記録・帳票のデジタル化で加算と賃上げを両立するもあわせてご覧ください。ご相談はお問い合わせフォームから承っています。