実施 2025.11 ・ 更新 2026.08.17
シフト作成が数時間から45分に短縮、在宅介護事業者のAIシフト自動作成
※イメージ画像です

取り組み概要
やさしく事例解説
プロジェクト解析
実施・導入企業
こんな方へおすすめのAI解説です
- シフト作りに数日取られている
- 特定の人しかシフトを組めない
- 勤務の組み合わせに不満が出る
どのようなAIの取り組み?
シフト管理システムのAI自動作成により、拠点によってはシフト作成を数時間から45分程度に短縮した取り組み
業種
在宅介護サービス(介護・福祉)
取り組み領域
シフト作成・勤務管理
使ったAI
シフト自動作成AI(シフト管理システム「シンクロシフト」)
主な成果
一部拠点でシフト作成が数時間から45分程度に短縮
埼玉・千葉・神奈川を中心に30以上の拠点を運営し、1,400名を超えるスタッフを抱える在宅介護事業者、ケアサポート株式会社の取り組みです。ショートステイ、デイサービス、グループホーム、有料老人ホームを対象に、介護施設向けシフト管理システム「シンクロシフト」を導入し、職員の勤務状況や労働条件、職員同士の組み合わせ、送迎時の運転手配置といった条件を設定したうえで、AIにシフト案を組ませる形へ切り替えました。導入は一斉展開ではなく、トライアルで手応えを確かめてから神奈川の6拠点と千葉で稼働させ、翌1月に埼玉へ広げる段階的な進め方をとっています。推進役は拠点長でありDXプロジェクトのメンバーでもある担当者で、現場の若手リーダーが提供元のサポート窓口とやり取りしながら設定を詰めていきました。
出典:シフト作成を数時間から45分に短縮。AIで公平なシフトを実現したケアサポート株式会社のシンクロシフト導入事例 - Shift Life(シフトライフ) 発行元:Shift Life(SynCube Co.,Ltd.)
やさしく事例解説
何に困って、AIを入れたのか
シフト作成が重かった理由は、考慮すべき条件の多さにありました。職員ごとの勤務状況や労働条件に加え、フロアの変更、ショートステイやデイサービスの送迎に必要な運転手の確保。運転ができない職員もいるため、車の配置が変わればそれに合わせて必要な人員の組み合わせも変わります。しかもシフトは一度では完成せず、後から希望休の申請が出たり、ダブルワーク先の勤務が未定の夜勤職員から待つよう求められたりして手修正が続き、確定までに2〜3日かかることも多くありました。
編集部の見立てでは、この業務を重くしていたのは条件の数そのものよりも、条件が後から順に確定していく順序のほうだったのではないでしょうか。情報が出揃ってから一度で作れる仕事なら、多少複雑でもまとめて処理できます。しかし実際には、組んだ後に条件が足され、また組み直す往復が前提になっていた。そしてその往復をこなせるのは経験を積んだリーダーだけで、作業量と判断の両方がひとりに集中していました。
どうやって、うまくいったのか
システムを選ぶ軸を、自動作成の賢さではなく初期設定を含めた手順の分かりやすさに置いた判断が、この取り組みの起点になっています。自動でシフトを作れるサービスを複数比較したうえで、ステップを踏んで設定を進められる構成が決め手になりました。デジタルに苦手意識のある職員が一定数いる職場では、動かせる人が限られるツールはそもそも現場に根づきません。選定基準を「使いこなせる人が何人になるか」の側へ寄せた設計判断だったといえます。
設定変更の主導権を推進側で抱え込まず、現場の若手リーダーに預けた運用も効いています。理想のシフトに近づけるには設定をどう変えればよいかを彼ら自身が相談し合い、サポート窓口から得た回答をその場で設定に反映させていきました。実際にスタッフから希望休を受け取り、シフトを組むのは現場のリーダーです。条件を知っている人と設定を触る人が同じであれば、要望を誰かに翻訳して伝える工程が丸ごと消えます。
一度に全拠点へ広げず、トライアルで見通しを立ててから導入拠点を増やした進め方は、失敗の代償を小さく保ちました。最初の設定には相応の時間がかかり、うまくいかない場面もありましたが、その試行錯誤は限られた範囲に閉じたまま次の拠点へ進めています。並行して、申請操作に不慣れな職員には希望休の出し方を一から一緒に行うなど、使う側の入口を個別に支える手当ても取られました。
具体的に、どんな成果が出たのか
改善・向上したこと
この事例で出た成果
導入した拠点の中には、作成から修正まで数時間かかっていたシフトが45分程度で完了するようになった例が現れています。職員の入退社に伴う管理もしやすくなり、工数削減の効果が出始めている段階です。あわせて、AIが組むため人の感情が入らず公平な組み方になっていると職員に説明できるようになり、組み合わせや連勤への不満が減って、シフト作成者の精神的な負担が軽くなる変化も生まれています。
うちでも使える?
応用しやすいのは、シフトを縛っている条件を言葉にして書き出せる職場です。この事例でも、運転ができる職員かどうか、送迎の車をどう配置するか、といった条件がはっきりしていたからこそ、設定として持ち込めました。逆に、条件が担当者の頭の中だけにあり、「この二人は同じ日に入れない」といった判断が暗黙のまま回っている職場では、最初の設定づくりがそのまま重い作業になります。実際、この事例でも初期設定には時間がかかっています。
もう一つの分かれ目は、希望休の申請を職員自身が入力する形へ変えられるかどうかです。申請の入口が口頭や紙のままだと、自動作成の手前に人手の工程が残り、短縮できる幅もそのぶん狭くなります。試すなら、まず一つの事業所を選び、直近一か月のシフトで手直しが入った箇所を、そのまま設定条件の言い方に置き換えられるか書いてみる。置き換えられなかった条件こそ、自動化の前に人が決めておくべき部分です。
この事例は2025年11月時点の情報です。AI分野は変化が速いため、現在は同様の取り組みをより短い期間・少ない負担で実現できる場合があります。
プロジェクト解析
プロジェクト内容
AI導入・支援形態
導入部門・データ活用
導入部門:全社共通・汎用業務
活用したデータ:数値・Excel・ログ
採用したAI技術・ツール
AIモデル・ツール
プロジェクト実施・導入企業
SynCube Co.,Ltd.
介護施設向けシフト管理システム「シンクロシフト」および介護現場向けメディア「Shift Life」を提供。
ケアサポート株式会社
出典・参考情報
シフト作成を数時間から45分に短縮。AIで公平なシフトを実現したケアサポート株式会社のシンクロシフト導入事例 - Shift Life(シフトライフ)
発行元:Shift Life(SynCube Co.,Ltd.)
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