シフト管理クラウド「R-Shift」、「AIかんたん設定」の過去シフトアップロード時間を大幅短縮
オーエムネットワーク株式会社
2026年7月8日
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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)は、月間シフト自動作成に必要な各種設定を過去データから自動算出する機能「AIかんたん設定」において、事前準備となる過去シフトのアップロード時間を大幅に短縮するアップデートを実施いたしました。
本改修により、初期導入時や新店立ち上げ時における設定の待ち時間を大幅に削減し、よりスムーズなシフト自動作成の開始を支援いたします。
シフト自動作成機能を最大限に活用するためには、店舗ごとの「必要人数」「シフトパターン」「従業員ごとの勤務形態」など、多岐にわたるルールをシステムへ事前に登録する必要があります。これらにより理想的なシフト作成条件をきめ細かく設定できる反面、初めて使うシステムで設定に時間を要する、抵抗感がありなかなか進まない、などといった課題もありました。
当社ではこの課題を解決するため、過去のシフトデータをもとに必要な設定を自動で構築する「AIかんたん設定」機能を提供しています。今回は、同機能の事前準備にあたる「過去シフトのアップロード処理」のアルゴリズムを見直し、処理時間を大幅に短縮いたしました。新機能の追加だけでなく、導入フェーズにおけるユーザー体験(UX)を徹底的に磨き上げることが重要であると考え、今回のパフォーマンス改善に至りました。
「AIかんたん設定」は、月間シフトの自動作成をスムーズに開始するためのアシスト機能です。
通常、よりよいシフトを作るために1つ1つ手動で行う事前設定を、過去のシフトデータをアップロードするだけで、AI(統計学などの数理技術)が分析・学習し、数分で基本的な設定を自動完了させます。
店舗・時間帯別の必要人数: 過去のシフト表から、各時間帯に必要な人数を算出
シフトパターン: 現場で実際に使われている標準的な勤務時間枠の自動抽出
従業員ごとの勤務形態: 各スタッフの標準的な勤務日数や曜日、時間帯の傾向を個別学習
統計学的なアプローチを用いて過去の実績を紐解くことで、現場の「暗黙知」となっていた複雑なシフトルールを可視化し、システムへ即座に反映します。
今回のアップデートでは、過去シフトデータをインポートする処理プログラムを見直しました。これにより、大量の過去実績データをアップロードする際の待機時間を最大で50%以上、大幅に短縮しました。あるユーザではアップロードに30分以上かかっていたものが約12分で完了するようになりました(注:実際の時間はデータの登録状況や環境によって変わります)。
これまではデータ量によって処理待ちが発生していましたが、今回の改善により、データアップロードから「AIかんたん設定」の完了まで、ストレスなくシームレスに進行できるようになります。
オーエムネットワークは、今後も「R-Shift」の機能拡充のみならず、導入・設定プロセスの効率化といった「使いやすさの向上」にも注力してまいります。
統計学や数理最適化などの高度な技術を誰もが手軽に扱えるプロダクトとして進化させ、店舗運営のDX(デジタルトランスフォーメーション)と、店長様の業務負荷軽減に貢献してまいります。
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
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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本改修により、初期導入時や新店立ち上げ時における設定の待ち時間を大幅に削減し、よりスムーズなシフト自動作成の開始を支援いたします。
シフト自動作成機能を最大限に活用するためには、店舗ごとの「必要人数」「シフトパターン」「従業員ごとの勤務形態」など、多岐にわたるルールをシステムへ事前に登録する必要があります。これらにより理想的なシフト作成条件をきめ細かく設定できる反面、初めて使うシステムで設定に時間を要する、抵抗感がありなかなか進まない、などといった課題もありました。
当社ではこの課題を解決するため、過去のシフトデータをもとに必要な設定を自動で構築する「AIかんたん設定」機能を提供しています。今回は、同機能の事前準備にあたる「過去シフトのアップロード処理」のアルゴリズムを見直し、処理時間を大幅に短縮いたしました。新機能の追加だけでなく、導入フェーズにおけるユーザー体験(UX)を徹底的に磨き上げることが重要であると考え、今回のパフォーマンス改善に至りました。
「AIかんたん設定」は、月間シフトの自動作成をスムーズに開始するためのアシスト機能です。
通常、よりよいシフトを作るために1つ1つ手動で行う事前設定を、過去のシフトデータをアップロードするだけで、AI(統計学などの数理技術)が分析・学習し、数分で基本的な設定を自動完了させます。
店舗・時間帯別の必要人数: 過去のシフト表から、各時間帯に必要な人数を算出
シフトパターン: 現場で実際に使われている標準的な勤務時間枠の自動抽出
従業員ごとの勤務形態: 各スタッフの標準的な勤務日数や曜日、時間帯の傾向を個別学習
統計学的なアプローチを用いて過去の実績を紐解くことで、現場の「暗黙知」となっていた複雑なシフトルールを可視化し、システムへ即座に反映します。
今回のアップデートでは、過去シフトデータをインポートする処理プログラムを見直しました。これにより、大量の過去実績データをアップロードする際の待機時間を最大で50%以上、大幅に短縮しました。あるユーザではアップロードに30分以上かかっていたものが約12分で完了するようになりました(注:実際の時間はデータの登録状況や環境によって変わります)。
これまではデータ量によって処理待ちが発生していましたが、今回の改善により、データアップロードから「AIかんたん設定」の完了まで、ストレスなくシームレスに進行できるようになります。
オーエムネットワークは、今後も「R-Shift」の機能拡充のみならず、導入・設定プロセスの効率化といった「使いやすさの向上」にも注力してまいります。
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所在地:新潟県新潟市中央区
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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