毎日自分に二日酔い！どうも人事部長のTOMです！

ドラえもんが連載開始した1969年当時の設定では2012年にはドラえもんが誕生している予定でした。
2023年現在、ドラえもんはまだ誕生していませんが
あらゆる技術のデジタル化は進み、携帯電話さえあれば大体の仕事が完結します。

私自身、仕事の連絡もほぼLINEで行っています。
中でも最大のグループは『Mountain Bull（新宿エリア）』
このグループには社員・アルバイト含め126人のスタッフがいます。

各種業務連絡を送ることなどに使うこのグループですが、
中でもシフトを送った際の既読の速さはとんでもなく
送って一瞬で50人以上の既読がつきます
シフトへの注目度の高さが伺えます。

賛否両論ありますが、
Mountain Bullでは国内20店舗のシフトを
TOMがほぼ全て1人で作成しています。

通常は店舗が完結で作成することの多いシフトですが、
Mountain Bullの場合はなぜ1名で作成しているのか、
こちらの記事で簡単にご説明したいと思います！

休みたい日に休むために

まず一つ目の大きな理由が、
社員の休み希望を可能な限り100%叶えるため
です。

店舗で作成する場合、
シフト作成の流れとして、
過去Mountain Bullで店舗でのシフト作成を行っていた際は
まずは自店舗にてシフトを作成
不足人員が発生した日にちを店長LINEで共有
「新宿三丁目ふじ屋
10日　2名　11日　社員1名　ヘルプお願いします！」
といった形で作成していました。

この形式で仮にどこからもヘルプがもらえなかった場合
親友の結婚式であっても、恋人との記念日であっても
自分が出勤しなくてはなりません。

そんな大事な日にしっかりと休むことが出来るように、
Mountain Bullでは社員・アルバイトスタッフのヘルプ協力の元、
一括でシフトを作成しています！

多くのアルバイトスタッフが稼ぐために

二つ目の大きな理由が
アルバイトスタッフの収入を最大化するため
です。

Mountain Bullには10名で働くような大きな店舗から
基本的には3名で働くような少し小さな店舗まで
様々な店舗があります。

仮に3名の店舗を「社員2名＋アルバイトスタッフ1名」で働くとします。
アルバイトスタッフ1名が毎日出勤できるわけではもちろんないので、
この場合店舗側としてはアルバイトスタッフを複数名雇用する必要があると思います。

アルバイトスタッフが3名いた場合、収入は3人で分け合う形になり
1名の取り分は減ってしまうことが予想されます。

過去店舗間でヘルプのやり取りをする場合
ここがスムーズにいくことが少なく、
出勤希望に対してカットの割合が多くなることがアルバイトスタッフの悩みの種でした。

一括で管理することにより、
ヘルプ先を見つけることや、不足日にヘルプをもらうことが容易になったため、アルバイトスタッフの収入最大化に繋がっています。

これはもちろん大きな店舗も同様で、
ある程度人数を抱える必要のある大きな店舗では
10名の必要スタッフに対して15～20名の希望が集うことも多々あります。

ここを平均化する目的もあり、
現在行っている一括作成の形式に落ち着きました。

AIに出来る仕事・AIに出来ない仕事

最もイメージしやすいAIの活用法は、作業の効率化。
もちろんこの中には店舗のシフト作成も含まれると思います。

代替される業務対象は、一般的にマニュアル化された業務であり、一定のルールや決められたパターンのアウトプットをAIが学ぶことで、
一定の品質を安定的に供給し続けることを可能としています。
シフトの作成スピードにおいては、
ヒューマンエラーを防ぎ、正しく物事を遂行できる点において、
AIのほうが優れている場面もあると感じます。

ただ、私が思うAIにはできないことは「人の心を読んで、反映させること」です。
限りなく正解に近いものを生み出すことができるAIですが、
人の行動や言動の機微を読み取り、
ある種「空気を読み」ながら相手を動かすコミュニケーションをすることは難儀だと思います。

社員・アルバイトスタッフとの細かな相性(各人の相性を普段の会話や表情比較でキャッチアップすることも人間だからなせる技)
店舗の動線や各スタッフの能力値、
複雑な人間感情を理解し、店舗をスムーズに運営するシフトを作成する、といった一連の行動をAIに頼るのは中々ハードです。

上記を踏まえて、
シフト作成のスピードに難ありなのは自覚しつつ、
全店舗が安定した店舗運営を出来る、
かつプライベートを充実させるための休みが取れる
ためのシフト作成を一旦AIに丸投げせず頑張ります！

今後とも、宜しくお願いします。
さー、早速次のシフト作るぞー