スーパーマーケット｜AIでシフト作成を月20時間から2時間へ

店長が毎月のシフトを手作業で作成し、希望休の調整や時間帯別の必要人数の計算に20時間以上を費やしていました。混雑時に人が足りず、閑散時には過剰配置になるなど、人件費と顧客満足の両面に課題がありました。

アスタは、POSデータから時間帯別の来店客数を予測し、従業員の希望、スキル、労働条件を満たすシフトをAIが自動生成する仕組みを構築しました。店長は微調整するだけとなり、シフト作成時間は月20時間から2時間、人件費率は前年比約5％改善しました。

クライアント概要

抱えていた課題｜シフト作成に時間をかけても、人員配置が需要に合わない

AI導入前に確認したのは、表面上の作業時間だけではありません。判断がどこに集中し、現場や顧客、経営へどのような影響が広がっているかを整理しました。

希望休と必要人数の調整が店長へ集中していた

80名の希望と労働時間を確認しながら、各時間帯の売場・レジへ人を割り当てる作業は複雑です。修正のたびに全体を見直す必要があり、月20時間以上を使っていました。

混雑時の不足と閑散時の過剰配置が発生した

来店客数の変化を感覚だけで見積もると、必要人数とのずれが起こります。混雑時にはレジ待ちが増え、反対に閑散時には人件費が余分に発生していました。

スキルと労働条件も同時に満たす必要があった

人数だけを合わせても、レジや品出しの経験が偏れば店舗は回りません。必要だったのは、客数・スキル・本人希望・法的条件をまとめて満たす配置でした。

アスタの支援内容｜データと現場運用を一つの流れにする

アスタは、AIツールを入れることだけを目的にせず、現在の業務、利用できるデータ、導入後に人が確認する範囲を整理しました。そのうえで、AIの出力が日々の具体的な行動へつながるよう、次の流れで仕組みと運用を整えています。

1．シフトに必要な条件を整理

希望休、契約時間、担当可能な業務などを確認し、必ず守る条件と店長が調整できる条件を分けました。シフトの良し悪しを判断する基準を明確にしています。

本事例では、次の情報を判断材料として整理しました。

• 過去のPOSデータ（時間帯別の客数・売上）
• レジ・品出しなど従業員のスキル情報
• 希望シフト・週の労働時間上限などの条件

2．時間帯別の来店客数を予測

過去のPOSデータから曜日・時間帯ごとの客数をAIが予測し、売場やレジに必要なスタッフ数を算出します。感覚だけで人数を置く状態を見直しました。

3．条件を満たすシフトを自動生成

必要人数、従業員の希望、スキル、労働時間上限などを同時に考慮し、シフト案を数分で生成します。複数の制約を人が一つずつ調整する負担を減らしました。

4．店長が確認・微調整して確定

AI案をそのまま確定せず、店長が店舗事情を踏まえて確認します。急な事情や数字に表れない配慮を人が補い、実際に運用できるシフトに仕上げます。

得られた成果｜シフト作成を月20時間から2時間へ短縮

店長のシフト作成時間は月20時間から2時間へ短縮されました。客数予測に基づいて必要人数を配置できるため、混雑時のレジ待ちに関するクレームも減っています。

閑散時間帯の過剰配置も見直され、人件費率は前年比で約5％改善しました。AIが人を機械的に割り当てるのではなく、複雑な条件を満たす案を作り、店長が最終判断する役割分担が実務定着につながっています。

ご担当者様の声

「毎月のシフト作成のストレスから解放された。浮いた時間で売場作りやスタッフの教育に時間を割けるようになったのが大きい。」

スーパーマーケットで検討できるAI活用テーマ

スーパーマーケットでは、客数、売上、在庫、発注、シフト、販促が連動します。店舗や曜日ごとの差を確認し、現場が最終調整できる形で判断支援を組み込むことが重要です。

アスタは特定のAIツールを導入することから始めず、経営課題と現場業務を確認し、効果を見込めるテーマを整理します。小さく試したうえで、データ、確認手順、担当者の役割まで整え、現場で使われる状態へ伴走します。

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