飲食店のシフト管理ツールのたたき台を、AIで30分ほどで形にしました

こんにちは！須崎純一です
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2026年8月20日、飲食店のシフト管理ツールをAIで作り始め、30分ほどで初期の試作品を形にしました。

ここで大事なのは、完成品を30分で作ったわけではないことです。AIがシフトを自動で完成させたわけでもありません。

今回確認できたのは、希望シフトの提出、管理者が入力・修正する週次シフト表、人件費の概算、確定時のSlack通知、未提出者へのSlackでの催促です。

大きなシステムをいきなり完成させようとせず、まず一つの業務の流れに絞る。すると、話だけで終わらず、実物を見ながら次を決められるところまで進みました。

30分ほどで形になった範囲

最初に作ったのは、店舗経営のすべてを管理する仕組みではありません。

スタッフが希望シフトを提出し、管理者が週ごとの表に入力・修正する。入力した内容から人件費の概算を確認する。シフトを確定したらSlackで知らせる。まだ希望を出していない人には、Slackで催促する。

この流れが確認できる試作品です。

紙やメッセージで希望を集めると、誰が提出済みで、誰がまだなのかを追う作業が発生します。管理者が表へ転記し、変更があれば直し、確定後にまた連絡する必要もあります。

今回のたたき台では、その途中で散らばりやすい情報を一つの流れにしました。

ただし、週次シフト表へ入れる内容を決め、必要に応じて修正するのは管理者です。人件費も確定額ではなく、入力内容をもとにした概算として確認します。

AIを使ってツールを作ることと、ツールの中でAIがシフトを自動編成することは別です。今回は前者の実例です。

自動編成と「130万円」は、追加したい要件

作っている途中で、勤務条件を踏まえた自動編成や、いわゆる130万円の上限も考慮したい、という話が出ました。

ただ、この2点は追加したい要件として話した内容です。今回の30分版で実装できた機能としては数えません。

ここを一緒に書いてしまうと、「30分で法令や契約条件まで判断する自動シフトが完成した」と読めてしまいます。それは今回の事実とは違います。

自動編成を追加するなら、店舗ごとに必要な人数、役割、働ける時間、本人の希望など、何を条件にするかを決める必要があります。条件が重なってシフトを作れない場合に、誰がどう判断するかも必要です。

収入に関わる条件は、さらに慎重に扱います。「130万円」という数字だけをAIに覚えさせれば済む話ではありません。税、社会保険、契約、本人の状況などで確認する内容が変わるためです。

AIの記憶だけで決めず、その時点の公的情報や契約内容を人が確認する。必要に応じて専門家へ確認する。この手順を抜かさないことが前提です。

実物があると、次の相談が具体的になる

試作品の価値は、最初から完璧に動くことではありません。

画面を見ながら、「ここは管理者だけが触れるようにしたい」「この数字は概算だと分かる表示にしたい」「確定前には通知しないようにしたい」と具体的に話せることです。

文章だけで仕様を考えていると、使う場面を想像しながら判断しなければなりません。実物があれば、ボタンを押し、表を直し、通知までの動きを見ながら判断できます。

30分ほどで作ったのは、その相談を始めるための土台です。

スタッフの希望や勤務情報を扱うため、誰が入力できるか、誰が週次シフト表を見られるか、誰がSlack通知を送れるかも決めなければなりません。本番で使う前には、テスト用の情報で動きを確認します。

作る時間が短くなっても、確認する仕事までなくなるわけではありません。早く試作品を出せる分、現場に合うかを確かめることへ時間を使えます。

最初は、一工程に絞ればいい

AIで業務ツールを作ろうとすると、「店舗の仕事を全部まとめたい」と考えがちです。範囲が広いほど、決めることも増えます。

今回の入口は、希望シフトの提出から、管理者による週次表の編集、概算の確認、Slackでの連絡まででした。

入力するもの、管理者が判断するもの、最後に通知するもの。この3つが見えると、小さな試作品にできます。

実物を見てから、必要な機能を足す。まだ確認できていない機能は、完成したように扱わない。この進め方なら、AIの速さを生かしながら、現場の判断も残せます。

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小さく作り、実物で確認し、次の要件を決める。AIを実務に入れるときは、この順番が役立ちます。

ではでは〜＼(^o^)／

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