シフト調整には、スタッフが出勤できる時間や日にちなどを考慮しないといけません。
例えば学生の場合、授業のスケジュールが変更されることがあるため、出勤時間を調整することが必要です。ショップなどの業種によっては、土日や祝日などに多くの顧客が来店するため、スタッフの出勤時間を調整することが求められます。
顧客ニーズに応える課題もあります。
例えば、飲食店などでは、ランチタイムやディナータイムに混雑することが予想されるため、その時間帯に多くのスタッフを配置する必要があります。人手不足によるサービスの質の低下を防ぐ必要があります。
曜日別や季節によって需要が異なる業種もあるため、需要に合わせて必要数のスタッフ配置を調整することが重要です。
スタッフの出勤時間や業務内容を平等に配分することも求められるため、スタッフ同士の希望やスキルに応じてシフトを調整する必要があります。
スタッフ1人1人の事情をすべて把握することは難しいところがあります。
スタッフの年齢、学生なのかどうか、シフト状況などの情報をAIに覚えさせることで、バランスの良いシフトを組むことができるようになります。
例えば、AI予測に学校のスケジュールを事前登録させることで、学生スタッフが出勤可能な時間を予測することができます。
人手不足の解消については、需要予測を正確に行うことが必要となります。
過去の売上データから特定の日においてどの時間帯に多くの顧客が来店するかを予測することができます。この予測を元に、必要なスタッフの数や出勤時間を適切に調整することができます。
また、自社のイベント情報や周辺のイベント情報、それによる過去の売上状況を登録することで、より正確な予測も行うことができます。
スタッフの業務内容やスキルを分析し、各スタッフの得意な業務内容やスキルに合わせてシフトを調整することができます。
これによって、スタッフのモチベーションを高めることができ、より効率的なシフト調整が可能になります。
AI予測は、自分一人では把握出来なかった部分も補ったデータを出してくれます。
シフト調整でかかっていた時間も、AI予測を活用することで半分以下の時間で終わらせることも可能です。
ただ、あくまでデータで算出したものなので、従業員の都合は考慮していないところもあります。最終決定は人が行うものなので、AI予測は秘書と考えたほうが良いかもしれません。
シフト調整に限らず、需要予測として活用することで、売上予測や在庫管理にも役立てることができます。
どういった活用方法ができるのかは、ティファナでも良いですし、他の会社のAI予測でも良いですし、一度お話を聞いて見ると良いでしょう。
澁谷さくら（AIさくらさん）
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