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手作業によるシフト管理の見えないコスト
人員配置のミスマッチによる余剰労務コスト
ピーク時は人手不足、閑散時は過剰配置。勘に頼ったシフト管理では、もう通用しない。
スタッフ配置と需要のミスマッチは、労務コスト全体の5〜8%を占める損失要因となっている
月次予算の形骸化
月初は保守的なシフト編成で抑制し、目標達成のために月末に時間数を一気に消化する。
予算の形骸化により、労務効率が6〜10%低下している
週5時間の無駄な作業
スプレッドシートによる手作業のシフト管理、調整ミス、エラー、直前の対応に追われる状況。
店舗マネージャーは週3.5〜5時間をシフト管理に費やしている
手作業によるシフト管理の見えないコスト
人員配置のミスマッチによる余剰労務コスト
ピーク時は人手不足、閑散時は過剰配置。勘に頼ったシフト管理では、もう通用しない。
スタッフ配置と需要のミスマッチは、労務コスト全体の5〜8%を占める損失要因となっている
月次予算の形骸化
月初は保守的なシフト編成で抑制し、目標達成のために月末に時間数を一気に消化する。
予算の形骸化により、労務効率が6〜10%低下している
週5時間の無駄な作業
スプレッドシートによる手作業のシフト管理、調整ミス、エラー、直前の対応に追われる状況。
店舗マネージャーは週3.5〜5時間をシフト管理に費やしている
最適なシフト管理を実現する3つのステップ
最適なTPLH目標の設定
店舗ごとに理想的なTPLH（労働時間あたり取引数）の範囲（例：8〜12 TPLH）を設定し、効率性とサービス品質のバランスを最適化。
AI需要予測
販売履歴、イベント、季節性、天候から時間帯別需要を予測。
Monitor & Benchmark
TPLH、労務予算、スタッフの希望を考慮した最適シフトを数分で自動生成。
最適なシフト管理を実現する3つのステップ
最適なTPLH目標の設定
店舗ごとに理想的なTPLH（労働時間あたり取引数）の範囲（例：8〜12 TPLH）を設定し、効率性とサービス品質のバランスを最適化。
AI需要予測
販売履歴、イベント、季節性、天候から時間帯別需要を予測。
Monitor & Benchmark
TPLH、労務予算、スタッフの希望を考慮した最適シフトを数分で自動生成。
最適なシフト管理を実現する3つのステップ
最適なTPLH目標の設定
店舗ごとに理想的なTPLH（労働時間あたり取引数）の範囲（例：8〜12 TPLH）を設定し、効率性とサービス品質のバランスを最適化。
AI需要予測
販売履歴、イベント、季節性、天候から時間帯別需要を予測。
Monitor & Benchmark
TPLH、労務予算、スタッフの希望を考慮した最適シフトを数分で自動生成。
See It in Action
スマートスケジューリングが実際の店舗で労務コストを最適化し、シフト管理の効率を高める様子をご覧ください。
人員最適化を実現する強力な機能
包括的な人員管理
スマートスケジューリング、勤怠管理、休暇管理をひとつのプラットフォームで一元管理。
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スタッフの確保と融通
欠員シフトを自動補充。AIによるクロスストア人員調整。
ワンクリックでシフト自動生成
1週間分のシフトを自動生成。数分で確認・調整・公開まで完了。
モバイルファーストの操作体験
勤務可否の申請、シフト確認、シフト交換——すべてスマートフォンで完結。
人員最適化を実現する強力な機能
包括的な人員管理
スマートスケジューリング、勤怠管理、休暇管理をひとつのプラットフォームで一元管理。
ワンクリックでシフト自動生成
1週間分のシフトを自動生成。数分で確認・調整・公開まで完了。
スタッフの確保と融通
欠員シフトを自動補充。AIによるクロスストア人員調整。
モバイルファーストの操作体験
勤務可否の申請、シフト確認、シフト交換——すべてスマートフォンで完結。
労務最適化における実証済みの成果
-11%
総労働時間
サービス品質を維持・向上させながら
+18%
労働時間あたり取引数（TPLH）
労務効率の向上
80%
シフト管理にかかる時間を削減
週あたりマネージャー1人のシフト管理時間：3.5〜5時間 → 45分〜1時間に短縮
