スペシャリストとテクノロジーの力で、多様で複雑なビジネス環境においても最適なシフト作成を実現 : 富士通

Service｜シフト最適化

人口減少による人材不足が加速する中、企業において人材配置の最適化が重要な課題となっています。しかし、人材配置の判断は、熟練した社員など限られたメンバーの経験則に頼っている場合が多く、多様化するビジネス環境から生じる様々な制約条件や、人材ごとに異なるスキルや経験、業務適正、労働条件を考慮した人材配置を行うことが難しくなっています。

この問題を解決するためには、過去のシフト履歴や法令情報など膨大なデータを分析し、活用する必要があります。そこで注目されているのが、データドリブンによるデジタルツールの活用です。

属人的なオペレーションをデジタル化する必要性

従業員のシフト作成には、スキルに応じた割り当て、労働時間の均等な分配、ビジネスの需要、予算、従業員個人の希望など、多様で複雑な条件の考慮が必要です。

このような多様な条件から、公平かつ最適なシフトを導き出すためには、属人的なオペレーションでは限界があり、データを活用したツールの導入が必須です。データドリブンによるアプローチを取り入れることで、労働環境の最適化や柔軟なシフト変更が可能となり、組織全体の生産性向上や最適な人材配置のための可視化にもつながります。

数理最適化エンジンでシフト作成工数を削減

最適なシフトを迅速かつ機械的に作成するために有効なテクノロジーが数理最適化エンジンです。まず必要な条件を明確に定義し、設定を行います。従業員の労働条件やリソース、法的要件、スキル要件、予算制約などが、条件の例として考えられます。次に、数学的なフレームワークを用いて目標（従業員満足度の最大化、残業時間の最小化、予算の最適化など）を明確にし、適切な目的関数を定めます。

数理最適化エンジンは、設定した条件と目的関数に基いて高度なアルゴリズムにより、多くの可能性の中から最適な解を見つけ出します。得られたシフトが条件と目標に適合しているかを確認し、必要に応じて調整を行います。

この一連の流れをシフト最適化プロセスとして自動化し、定期的に再計算することで効率性を維持し、さらに従業員からのフィードバックを収集し改善することで、シフト作成の精度を向上させます。

このように数理最適化エンジンを活用することによって、従業員満足度の向上やリソースの最適活用、シフト作成工数の削減などを実現できるのです。

テクノロジー×スペシャリストでビジネスに貢献するシフト最適化を実現

富士通では、豊富な実績で培われたテクノロジーと、数理最適化エンジンに精通したスペシャリストのチームによって、最適なシフト作成を支援するサービスを提供しています。

数理最適化エンジンによるシフト作成では、業務に合わせて適切な目的関数や条件を設定することが重要になります。従業員のスキルや業務の内容によって条件や目標が異なるため、既存の最適化エンジンを搭載したツールをそのまま流用することは困難です。

富士通のサービスでは、適切な目的関数や条件の設定のために、業務のマネージャーや現場の従業員に対してヒアリングを行っています。しかし、業務にあたる従業員が「当たり前」と考えているような条件を、ヒアリングのみで必要十分に洗い出すことは困難を極めます。
そこで重要となるのが、実際のシフト案に基いたフィードバックです。業務ヒアリングで得られた情報を最適化エンジンに反映し、作成された実際のシフト案を従業員に評価してもらうことで効果的なフィードバックが得られます。フィードバックに基いて、最適化エンジンを洗練させていくことで、細部まで考慮された、業務に活用できる水準の高品質なシフトを短期間で実現します。

また、作成するシフトの規模やデータ種別 / 量に応じて、最適化エンジンの処理時間などに問題が発生する可能性もあります。そのため、問題の規模や制約条件を考慮して、適切なアルゴリズムの選定やキャパシティの設計を行う必要があります。

さらに問題によっては、業務量の予測値をもとにした最適化が必要になる場合や、制約条件が一部自然言語で記述されているために最適化エンジンに取り込めないといったシーンも考えられます。
このような数理最適化のテクノロジーのみで解決できない場合には、多面的な専門性を持つスペシャリストのサポートが欠かせません。
富士通では、先進のテクノロジーと経験豊富なスペシャリストの知見を効果的に組み合わせて、困難な問題を解決し、お客様の価値創出を支援しています。シフト作成業務の属人化という課題を解決し、労働環境の最適化とビジネスの効率化に大きく貢献します。

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