スマートシフト店舗向けツール

AI駆動の売上予測モデル

これは時間給制のシフト管理を「経験主導」から「データ主導」へ押し上げる鍵です。機械学習・深層学習・時系列分析などのAI技術と多源データを統合し、 時系列予測モデルにより、将来の商品・サービス需要と売上を正確に予測します。

予測された業務需要、人員・ルール上の制約、コスト目標をもとに、最適なシフトを自動で作成します。動的調整、シフトの競合アラート、法令・ルール適合性チェックに対応。「経験主導・手作業の試行錯誤」から「データ主導・アルゴリズム最適化」へ。

各ポジション／タスクにおける従業員の能力を定量的にランク付けし、従業員の複数業務対応力とスキルレベルをもとに、AIアルゴリズムときめ細かな人材能力モデルを組み合わせ、最適な人員配置を自動で実現します。

従業員は従業員ポータルから、勤務可能時間帯、シフト希望、スキルに合うポジション、労働時間の上限／下限、休暇・シフト交代の申請、代替勤務の希望などを申請・登録できます。企業の業務需要と従業員の個人希望の双方向マッチングを実現します。

ある店舗（需要店）が来客ピークや従業員の休暇などで人手不足になった際、他店舗（応援店）から複数業務対応スキルを持つ従業員を臨時に派遣し、指定シフト／タスクの人手を補充します。これにより社内人材を柔軟に配置・活用する仕組みを実現します。

新店舗の準備期には、スキル水準の高い店舗（研修支援店）が他店舗（研修対象店）の従業員のスキル研修を担い、あるいは研修対象スタッフを研修支援店で実践学習させます。研修コストを最適化し、スキルの標準的な伝達と店舗スキル基準の統一、サービス品質の向上を実現します。

多様なベンダーの勤怠管理製品と幅広く連携し、DingTalk・WeChat Work・Lark（Feishu）の打刻にも対応。勤怠管理端末と連携し、データを自動同期し、二重入力を防ぎ、シフトと打刻データの差異を自動照合して勤怠・労働時間レポートを作成します。

あらかじめ設定した軸（コンプライアンス、コスト、効率、満足度など）に基づきシフト計画を定量評価（0〜100点など）し、シフトの品質を直感的に示します。ビッグデータに基づき低スコアの軸の根本原因を分析（例：コンプライアンス点が低い→労働時間超過など）し、実行可能な最適化提案を提供します。

現状を自動的に分析・集計し、目標に基づいて「人時生産性」の目標を設定してプロセス指標で達成を追跡します。プロセス指標の変動を自動監視し、人時生産性目標の達成を予測して早めに介入します。自動最適化技術による「目標分解＋プロセス監視」で店舗の人時生産性を最大化します。