佐渡汽船が船員150名超のシフト作成にAI、10日以上を最短10分に

最初から全面展開に踏み込まず、2024年5月からの共同実証実験で「船員シフト特有の計算条件」を実装しながら検証するという進め方をとった点が、この取り組みの入り口を作っています。汎用のシフトツールでは扱いきれない条件をどこまで数式に落とし込めるのかは、やってみなければ分からない領域です。使えるかどうかの判断を、カタログ上の機能比較ではなく自社の実データと実条件による検証に委ねた運び方が、本格導入という次の意思決定を支える材料になったと考えられます。

ノーコードという性質を、単なる操作の手軽さではなく役割分担の設計に使い切っている点も見逃せません。簡易な条件変更は自分たちの手で行い、労働条件の変更のように計算の前提が動く場面ではデータ分析の専門家であるカスタマーサクセスの支援を受ける。導入後もバージョンアップできる余地を確保したこの線引きは、シフトの条件が生き物のように変わり続ける現場と、AIによる自動化の相性を保つための現実的な折り合いだったのではないでしょうか。

出力をExcel形式に寄せ、既存の運用フローをできるだけ変えずに現場へ渡せるようにした設計も効いています。船員に提示する書式への変換が容易であれば、配付後の後処理は従来の手順の延長線上に置けます。新しい道具を入れるときに現場側の作法まで作り替えようとしない構えが、担当者が使いこなすまでの助走を短くしたと読み解けます。