シフト管理SaaS「R-Shift」、日別シフト自動割当のアルゴリズムを刷新し計算時間を最大9割短縮
数理最適化エンジンが、もっと速くなる
小売・流通業向けシフト管理SaaS「R-Shift（アールシフト）」を提供するオーエムネットワーク株式会社（本社：新潟県新潟市、代表取締役：山岸真也）は、同サービスの日別シフト自動割当機能において、計算アルゴリズムの大幅な刷新を行いました。これにより、解の品質を従来水準で維持しながら、計算時間を平均で約3割、最大では9割以上短縮することを確認しています。
小売・サービス業の現場では、人手不足や働き方の多様化を背景に、シフト編成の効率化が経営課題となっています。R-Shiftは、小売・サービス業を中心に業界No.1の導入実績を誇るシフト管理SaaSです。こうした現場の負荷を軽減すべく、私たちは今回、その中核機能のひとつである「日別シフト表」の自動割当エンジンに、開発チーム総力をあげて手を入れました。
「日別シフト表」とは何か
R-Shiftには、月間シフトに加えて、1日のワークスケジュールをきめ細かく管理する「日別シフト表」機能があります。
- 月間シフトで決めるのは、「誰が、いつ働くか」（誰が、何月何日の何時から何時まで働くか）
- 日別シフトで決めるのは、「その時間に、何をするか」（誰が、その日のどの時間帯に、どの作業・どのレジを担当するか）
たとえば10時から19時まで勤務する従業員に対して、
- 10:00〜13:00 はレジ
- 13:00〜14:00 は休憩
- 13:00〜15:00 は品出し
- 15:00〜19:00 はレジ
といった時間帯単位の作業割当を決めるのが日別シフト表の役割です。
自動割当機能の中核：数理最適化
人手不足が進む現場では、限られた人員を最大限に活かす「賢い配置」が経営上の必須課題となっています。R-Shiftの日別シフト表には、店舗の必要人員や従業員のスキル、作業の優先順位を踏まえ、「最適な作業割当」をシステムが自動的に提案する自動割当機能を搭載しています。
この機能の中核に据えているのが、「数理最適化」という技術です。
数理最適化とは、
- 「目的」（例：必要人員を満たす／優先度の高い作業から埋める／作業の偏りを減らす）
- 「制約」（例：スキルがなければ担当できない／勤務時間内のみ）
をすべて数式として表現し、取りうる組合せの中から、最良のものをコンピュータが見つけ出す手法です。R-Shiftでは、長年にわたる現場理解を最適化モデルとして作り込み、磨き上げてきました。
AI・数理最適化が抱える計算量の課題──規模が大きくなるほど時間がかかる仕組み
近年、生成AIの登場とともに「AIがあれば何でもすぐに答えが出る」というイメージが広がっています。しかし、AIの世界もそれほど単純ではありません。生成AIにせよ、数理最適化にせよ、規模が大きくなるほど、そして出力の品質を高めようとするほど、計算時間が伸びてしまうという共通の課題を抱えています。
シフト自動割当のような問題に取り組む数理最適化は、生成AIとは異なるアプローチを取ります。
- 生成AI：膨大な学習データから、それらしい答えを"生成"する
- 数理最適化：定義した目的と制約のもと、取りうる組合せから最良のものを厳密に探索する
シフトの自動割当は、まさに後者が得意とする領域です。「どの従業員に、どの時間帯に、どの作業を割り当てるか」という組合せの数は、人数・作業数・時間帯数が増えるほど急激に膨らんでいきます。
そして、考慮したい制約条件（スキル要件、設備上限、勤務時間、連続作業時間の上限など）が増えるほど、最良の答えを見つけ出すまでに必要な計算量は、加速度的に大きくなっていきます。これは「組合せ爆発」と呼ばれる現象で、規模が大きくなるほど、解の品質を高めようとするほど、計算時間が伸びてしまう──これは、AI・数理最適化に共通する計算量の課題です。
実際、大規模な店舗や多人数のシフトを扱う現場からは、ボタンを押してから結果が返るまでの待ち時間の短縮を求める声が、私たちのもとへ継続的に寄せられてきました。条件を少し変えて再計算するたびに数分単位の待機が発生する状況は、現場運用上の現実的な負荷だったのです。
そこで開発チームは、この課題に正面から取り組み、計算アルゴリズムの抜本的な刷新を行いました。
改善結果：解の品質を従来水準で保ちながら、計算時間を短縮
今回のアルゴリズム刷新により、以下の改善幅を確認しています。
- 計算時間：平均で約3割短縮
- 計算時間：最大では9割以上短縮
- 解の品質指標（必要人員の充足度・優先度・分散度）：従来水準を維持
特に効果が大きいのは、従業員数・作業数の多い大規模店舗のシフトです。これまで計算に時間がかかっていた場面ほど、改善幅が大きく出る傾向があります。
※ 改善幅は社内検証における代表的な条件下での値です。実環境では店舗規模・人数・制約条件により改善幅が異なります。
数十秒の差が、現場を動かす
数理最適化の世界には、エネルギー分野の電力系統運用や、巨大プラント、大規模生産計画のように、「数時間の計算時間短縮」が大きな話題になる領域もあります。一方、シフトを組む現場の担当者にとっては、ボタンを押してから結果が返るまでの数十秒・数分の差が、そのまま運用の自由度に直結します。
- ボタンを押して結果を待つ時間が短くなれば、条件を少し変えて何度でも試行錯誤できる
- 急な欠勤や来客状況の変化にも、その場で再計算して対応できる
- 大規模店舗でも、現場マネージャがリアルタイム感覚でシフトを動かせる
R-Shiftは創業以来、「現場が使い続けられること」を最大の指針として、日々の改善を積み重ねてきました。今回の速度改善も、その延長線上にある自然な進化のひとつです。
シフト管理のDXは、人手不足や働き方の多様化が進む小売・サービス業の現場運営を支える重要なインフラへと進化しつつあります。
これからも、現場の声に寄り添いながら、R-Shiftを磨き続けてまいります。
【会社概要】
会社名：オーエムネットワーク株式会社
所在地：新潟県新潟市中央区
代表取締役：山岸真也
事業内容：業務システム開発、シフト管理システム「R-Shift」
提供Web：https://www.omnetwork.co.jp/
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