店舗運営 · COURSE
シフト最適化案を 3 つ生成する
希望シフト + 売上データ + 規定で、現実的な案を 3 通り。最終判断は店長。
audience
店舗マネージャー・本部
duration
60分
lessons
5 章
reviewed
2026.05
達成目安
全 5 レッスンを読み、コース完了マークを付ける
未完了
クイズ 3 問に挑戦し、正答率 80% 以上
未挑戦
コース構成
このコースで学ぶこと
- 01
シフト作成の現状
店長が 2-3 時間かけて Excel と睨めっこ。希望と売上ピークの折り合いが難しく、毎月のストレス。
店舗シフトは『スタッフの希望』『売上ピークに合わせた人員配置』『労働基準法・社内規定』の 3 制約をすべて満たす必要があります。手作業だと毎月 2-3 時間、特に大型店舗では半日仕事。
Claude Code に制約と希望を渡せば、現実的な案を 3 通り生成できます。最終的に店長が選ぶ・微調整する形に。
- 02
データ準備：3 つのファイル
希望シフト・売上データ・規定。この 3 つを用意するだけ。
- **hopes.csv** — スタッフ別の希望シフト（働ける曜日・時間帯）
- **sales.csv** — 過去 3 ヶ月の時間帯別売上
- **rules.md** — 労基法・社内規定（連勤上限・休憩・最低人員）
markdown# シフトルール ## 法定 - 連続勤務 6 日以内 - 1 日 8 時間以内（超過は時間外） - 6 時間超え勤務は 45 分休憩必須 ## 弊社規定 - 最低人員: 平日昼 3 名 / 夕方 4 名 / 土日 5 名 - 店長または副店長が必ず 1 名常駐 - 新人は経験者と必ずペア ## 個別事情（個人情報なので一般化） - 学生スタッフ：平日昼間は不可、土日は OK - 子育て中スタッフ：17 時退社必須 - 通院スタッフ：水曜午前は休み希望 - 03
プロンプトテンプレ：3 案を比較表で
案 A/B/C を生成し、それぞれの長所・短所を明示。
text> 来月（2026 年 6 月）のシフト案を 3 通り生成。 ## 入力 - hopes.csv（来月のスタッフ希望） - sales.csv（過去 3 ヶ月のデータ） - rules.md（規定） ## 3 案の方向性 - 案 A: スタッフ希望最優先（満足度重視） - 案 B: 売上対応最優先（人員配置重視） - 案 C: バランス型（両者の折衷） ## 出力 各案について: 1. シフト表（CSV、日付 × スタッフのマトリクス） 2. 評価: - 希望充足率（%） - 売上ピーク時の人員充足率（%） - 想定人件費 3. リスク（規定違反の可能性、特定スタッフの過剰負担） 4. 微調整案（小さな入れ替えで改善できる箇所） ## 比較表 3 案を 1 ページの比較表に。最後に推奨案 + 理由。出力イメージシフト 3 案の比較表（叩き台）| 案 | 希望充足率 | ピーク人員充足 | 想定人件費 | |---|---|---|---| | A 希望優先 | 92% | 78% | 控えめ | | B 売上優先 | 71% | 96% | やや高 | | C バランス | 84% | 88% | 中間 | 推奨: 案 C。ただし担当 A の連勤がやや偏るため微調整を推奨。 ※ 個別事情は店長判断で最終調整してください
- 04
個別事情への対応
AI 案を見たあと、個別事情で微調整する手順。
- AI が知らない情報（妊娠・通院・家庭の都合）を加味
- スタッフ間の相性（過去のトラブル等）を反映
- 新人とベテランの組合せを店長が微調整
- イベント・繁忙期の特別シフトを追加
- 05
Skill 化と月次運用
毎月 1 回、店長が `/shift-optimize` で 3 案生成 → 個別調整 → 確定の流れを SOP に。
手を動かす
0 / 4
理解度チェック
Q1.シフト最適化 AI で『最終判断は人間』にしなければならない理由は？
Q2.シフト最適化 AI に渡す『個別事情』の扱い方として正しいのは？
Q3.シフト 3 案生成プロンプトで A/B/C にする意味は？