製造業・町工場向け|シフト・勤務表作成をAIで楽にする手順と削減できる時間

製造業・町工場向け|シフト・勤務表作成をAIで楽にする手順と削減できる時間

工場長や事務担当が、製造ラインの合間を縫って組む「シフト・勤務表作成」。2交代・3交代の公平性、有資格者や多能工の配置、急な欠勤や増産への組み替え——考えることが多いわりに、やり方はベテランの頭の中にあり、Excelで属人化しがちな業務です。この記事では、シフト・勤務表作成のどこまでをAIに任せられるのか、任せ方の型と進め方の3ステップ、削減できる時間の目安までを、専門用語を避けて整理します。

この記事の要点
  • 製造業・町工場のシフト・勤務表作成は、交代制の公平性や資格・多能工の配置条件が絡み、時間・属人化・入力ミスの形で負担が積み上がりやすい定番業務
  • 打ち手は、必要人数や資格・希望などの条件をもとにAIがシフト原案を作り、調整の手戻りを減らすこと。全部を作り替えず、手間の大きい「原案づくり」だけをAIに任せる
  • 効果の目安は月あたり約7時間・年およそ15〜24万円(時給2,400円・削減率50%の一般的な試算で、成果を保証するものではない)
  • 導入は3ステップ。費用は「デジタル化・AI導入補助金2026」の対象になる場合がある
目次

製造業・町工場のシフト・勤務表作成でよくある課題

従来は、ベテラン担当者がExcelで手作業で組み、休むと代われなかったという現場が少なくありません。特に人手が限られる製造業・町工場では、次のような形で負担が積み上がります。

  • 条件が多くて時間が取られる:必要人数・交代の公平性・有資格者や多能工の配置・休み希望を同時に満たそうとすると、製造ラインの合間の作業には重い
  • 属人化しやすい:組み方の勘どころが担当者の頭の中にあり、その人が不在だと代われる人が限られる
  • 急な組み替えが大変:欠勤や増産が入るたびに、資格要件を崩さずに組み直す手戻りが発生する
  • ミスと確認の往復:手作業ゆえの入力ミスや、配置漏れの確認のやり取りが起きやすい
いまの状態

ベテランがExcelで、必要人数・交代の公平性・資格要件・休み希望をにらみながら手作業で原案を組む。急な欠勤が入るたびに組み直し、その人が不在だと代われない。作り方は担当者ごとにばらつく。

AIに任せた後

必要人数と資格・希望の条件を入れると、AIが条件を満たすシフト原案を数分で提示。担当者の仕事は「原案を確認する・特別な事情を反映する・確定する」に絞られ、組み直しの手戻りが減る。

シフト作成を分解する——AIに任せる部分・人が決める部分

「シフトをAIで自動化」と聞くと、誰を働かせるかの判断まで機械任せにするイメージになりがちですが、うまくいくのは逆で、工程を分解して条件を満たす原案を組む部分だけをAIに渡す形です。目安は次の通りです。

シフト作成の中身任せ方理由
必要人数・資格・希望を満たす原案づくりAIに任せる複数条件の組み合わせ計算はAIの得意分野。手作業でいちばん時間を食う部分がまとめて片付く
欠勤・増産に合わせた組み替え案AIに任せる(人が確認)条件を崩さない代替案の提示は自動化しやすい。採用するかは現場が判断する
公平性・負担バランスのチェックAIに任せる(人が確認)夜勤や休日の偏りの見える化は機械が得意。最終的な納得感の調整は人が行う
個別事情の反映(体調・人間関係・育成方針)人が決める、AIは原案までデータの外にある事情は現場でしか分からない。原案に人が手を入れて確定する
最終確定と本人への周知人が決める責任を伴う確定と説明は人の仕事。ここに浮いた時間を使う

ポイントは、時間を食っているのが上の3行(原案づくり・組み替え・公平性チェック)だという点です。組む手間の部分だけAIに移すので、誰をどこに置くかの最終判断も、本人への周知も、これまで通り人が持ちます。むしろ「個別事情への配慮」に使える時間が生まれます。

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AIでどう変えるか

型はシンプルで、スタッフの希望と必要人数・資格などの条件を入れると、AIがそれを満たすシフト原案を組みます。たとえば「日勤6名・夜勤4名、各シフトにフォークリフト有資格者を2名以上、Aさんは水曜休み希望」といった条件を渡すと、条件を崩さない原案が出てきます。あとは現場が個別事情を見て微調整し、確定するだけです。

シフト作成のとき(10分)

必要人数・資格・希望の条件を入力する

AIが条件を満たす原案を自動で組む

現場が個別事情を反映して確定する

※いちばん手間だった条件合わせの計算がAIに移る

急な欠勤・増産のとき(5分)

変更点だけAIに伝える

資格要件を崩さない代替案が出る

採否を人が決めて差し替える

※組み直しの手戻りが減り、穴埋めが速くなる

進め方(3ステップ)

1
スタッフの希望と必要人数の条件を入力する

各シフトの必要人数、資格・多能工の配置条件、休み希望を整理してAIに渡す。今のExcelのルールをそのまま条件に落とすところから始める

2
AIが条件を満たすシフト原案を自動で組む

複数条件を満たす原案を数分で提示させる。公平性や偏りもあわせて見える化し、手作業の抜けを防ぐ

3
現場が画面上で微調整して確定する

体調や育成方針など個別事情を人が反映して確定する。慣れたら欠勤時の組み替えや月次の集計にも1つずつ広げる

つまずきやすい所を先に知っておく

  • 資格・法令の条件は先に入れておく:有資格者の必須配置や、勤務間インターバル・連続勤務の上限などは、後から直すより最初に条件として設定しておくほうが手戻りが出ない
  • 個別事情は人が最後に反映する:体調・人間関係・育成の狙いはデータの外にある。原案をそのまま確定せず、現場が手を入れてから確定する運用にする
  • まず一部の工程・チームで試す:いきなり全体に広げず、条件のはっきりした工程から小さく始めると、現場が混乱せずに効果を確かめられる

削減できる時間・費用の目安

あくまで一般的な目安ですが、製造業・町工場のシフト・勤務表作成にこの型を当てはめた場合、次のくらいの効果が見込めます(製造業・町工場の人件費水準・時給2,400円・削減率50%で試算)。

  • 削減時間:月あたりおよそ7時間(原案づくりと組み替えに使っていた時間の半分ほどが浮く計算)
  • 年間の効果額:およそ15〜24万円(人件費換算の目安)

※ 上記は当てはめやすい前提での概算です。実際の効果は人数・シフトの複雑さ・ツールにより変わります。数値の保証をするものではありません。

時間以上に効くのは、属人化がほどけることです。条件さえ入れれば誰でも同じ手順で原案を作れるようになると、ベテランが不在でもシフトが回り、急な欠勤にも速く組み替えられます。作成時間の短縮と、担当者しか作れない状態の解消が同時に進むのが、この業務にAIを入れる一番の理由です。

補助金が使える可能性

こうしたAI・ITの導入には「デジタル化・AI導入補助金2026」などの補助金が使える場合があります。補助率・上限額・対象は年度や申請枠、個別状況により異なるため、申請前に必ず公式の最新情報をご確認ください。参照元:デジタル化・AI導入補助金 公式サイト

よくある質問

Q. AIでシフトを作ると、資格や多能工の配置条件も守れますか?

守れます。フォークリフトやクレーン、溶接などの有資格者を各シフトに何名以上、この工程には多能工を1名以上、といった条件を先に設定しておけば、AIはそれを満たす範囲で原案を組みます。条件が複雑なほど手作業では抜けが出やすい部分なので、むしろAIに向いた領域です。ただし最終的に「この人をこの日に置いて問題ないか」の確認は現場が行う運用にしてください。AIが作るのはあくまで条件を満たした原案で、確定は人が担います。

Q. 今使っているExcelのシフト表は作り直しになりますか?

作り直す必要はありません。まずは今のシフト表とルール(必要人数、交代の考え方、資格要件、休みの希望の集め方)をそのまま条件として整理するところから始められます。全部を新しい仕組みに置き換えるのではなく、いちばん手間のかかる「原案づくり」だけをAIに任せ、確認と微調整は使い慣れた画面で続ける形が現実的です。小さく試して効果を確かめてから広げれば、現場の混乱もありません。

Q. 導入費用はどれくらいかかりますか?補助金は使えますか?

月額数千円程度のシフト作成・AIツールから始められ、初期費用をほとんどかけずに試せます。今の勤怠や給与の仕組みを入れ替える必要もありません。前述の「デジタル化・AI導入補助金2026」などの対象になる場合があるため、費用面は補助金の公式情報と合わせて検討してください。

この記事の結論

製造業・町工場のシフト・勤務表作成は「条件を満たす原案づくりはAI、個別事情の反映と確定は人」の型に載せやすい業務です。まずは条件のはっきりした工程から小さく試し、月あたり約7時間・年およそ15〜24万円という一般的な目安に対して、自社の実測でどこまで再現できるかを確かめるのが確実な進め方です。

まずは自社の削減額を試算してみる

「うちの場合はどのくらい減らせるのか」は、業務量を入れて試算するのがいちばん早いです。無料の業務AI化診断なら、業種と業務を選ぶだけで削減時間・効果額・使える補助金の目安がその場でわかります。シフト・勤務表作成にかかっている時間を、まず見える化してみてください。

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※ 本記事は業種・業務の一般的な型を解説したものです。特定企業の実績を示すものではありません。

この記事のような仕組み、自社にも入れられます

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この記事を書いた人

AIシゴト図鑑 編集部。中小企業の業務効率化・AI活用の受託開発とコンサルティングの現場で得た知見をもとに、「今日から検討できる業務AI化」を実例と数字で発信しています。

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