Who（誰が）
従業員20〜100名規模でパート比率が高いコンビニ・スーパー・介護施設・飲食店の店長・施設長と現場パート従業員
対象とする社会課題：パート従業員のシフト希望調整が現場管理者の手作業に依存し破綻している
社会の役に立ち、しっかり儲かる。その両立が、この計画には数字で示されています。
コンビニや介護施設では、店長や施設長が毎月何時間もシフト作成に追われ、複雑な希望や法令をすべて捌けず、一部の希望が無視されてしまう。その積み重ねが離職につながっている。AIが希望をチャットで受け取り、法定労働時間や資格要件を満たす組み合わせを数分で作ることで、管理者は調整作業から解放され、従業員は自分の希望が置き去りにされる心配なく働き続けられるようになる。
※ この4つの数字は、見せるために作った数字ではありません。「事業計画」タブの10年計画とまったく同じ計算から出しています。EXIT（売却）時の手取りだけは「もし売れたら」の試算で、約束できる金額ではありません。
10年の事業計画も、創業融資500万円の申請資料も、システムの要件定義書も、最初の90日の段取りも——ぜんぶこのページにあります。足りないものはAIチャットが伴走しながらその場で作り、システム開発・専門家・投資家への橋渡しまで、このサイトの中で進められます。「やりたい」と思ったその日から、始められる状態です。
ボタンを押すとAIチャットが開き、シフメイトの事業内容を読み込んだ状態で資料の素案を作成します。事業計画から融資申請、開発要件まで、この画面の情報をもとにすぐたたき台ができるので、まずは気になるものを押してみてください。
※ ボタンを押すと確認のポップアップが出ます。「はい」を選ぶとAIチャットが新しいタブで開き、 この事業の内容を踏まえた作成指示が自動で送られます（あなたが文章を打ち込む必要はありません）。 どのボタンを出すかは事業の性質でAIが出し分けます。生成にはAIチケットを使用します。
あなたの経歴とこの事業のフィットをAIが診断します。活きる強み、足りないもの、 共同創業者に求める人物像まで示します。
無料会員登録して診断する登録済みの経歴をもとに、この事業とのフィットを診断します。経歴・スキルの内容はAI相談・AIチャットの回答にも反映されるため、最新の内容に更新しておくとより精緻なアウトプットが得られます。
💡 このショーケースをお気に入り登録すると、あなたのAIチャットがお気に入り登録した事業の情報を学習し、より賢く、具体的な提案ができるようになります。
※ AIによる参考意見です。合否や成否を保証するものではありません。経歴・スキルの登録内容は、この診断やAI相談・AIチャットの回答精度にも影響します。
「シフメイト」は、コンビニ・スーパー・介護施設などパート比率の高い現場向けのAIシフト自動編成サービスです。
従業員はLINEで「来週火曜18時まで」「今月は週3日希望」と自然文で送るだけで希望が登録され、管理者は必要人員数や資格要件・法定労働時間の上限を管理画面で設定するだけで、AIが数分で希望反映率・人件費・法令リスクをスコア表示したシフト案を自動生成します。管理者はドラッグ操作で微調整して確定し、確定後は各従業員へ自動通知、欠員発生時はAIが代替候補者へチャットで打診し承諾まで自動化します。月10〜20時間かかっていたシフト作成作業を数十分に短縮し、従業員の希望が通りやすくなることで離職率の低下も狙います。
コンビニ・スーパー・介護施設・飲食店など、パート・アルバイト比率が50%を超える現場では、店長や施設長が毎月10〜20時間をシフト作成に費やしている。
従業員30〜50名規模の店舗では、希望休・時短・資格要件(調理師・介護福祉士等)・法定労働時間・最低賃金地域差などの制約が複雑に絡み合い、Excelや手書きでは組み合わせきれず、結果的に一部従業員の希望が無視される。希望が通らない従業員は不満を抱え離職率が上昇し、厚労省調査でもパート従業員の離職理由の上位に「シフトの不満」が挙げられている。管理者側も人手不足のなか採用担当と兼務するケースが多く、シフト作成専任者を置く余裕がない。既存のシフト管理ソフトは希望収集や共有機能はあるが、複雑な制約下での「最適な組み合わせ自動生成」までは対応できておらず、最終調整は人力に戻ってしまう。
自然言語処理により従業員のチャット・LINE入力から希望条件(日時・時間帯・優先度)を抽出し構造化する。
数理最適化(制約充足問題+整数プログラミング)により、法定労働時間・資格要件・人員数制約を満たしつつ希望反映率を最大化するシフト案を生成する。需要予測モデル(過去の来客数・売上・季節性データを学習)により、必要人員数を時間帯別に予測し欠員リスクを事前に警告する。欠員発生時は対話型AIが代替候補者へのチャット打診・承諾管理を自動実行し、管理者の再調整作業を削減する。
従業員はLINEやアプリのチャットボットに「来週火曜は18時まで」「今月は週3日希望」など自然文で希望を送るだけで、AIが自動的に構造化データに変換して蓄積する。
管理者は必要な人員数・資格要件・法定労働時間の上限などの制約条件を管理画面で設定し、AIが数分でシフト案を自動生成する。生成されたシフト案は希望反映率・人件費・法令リスクをスコア表示し、管理者はドラッグ操作で微調整するだけで確定できる。確定後はAIが各従業員に自動通知し、欠員が出た場合はAIが代替候補者を優先度順に提示し、チャットで打診・承諾までを自動化する。過去の欠勤・遅刻・繁忙期データを学習し、次月以降は必要人員数の予測精度も向上していく。
| 店長・施設長のシフト作成人件費(月15〜20時間×時給2,500円換算) | 年間約45万円〜60万円 |
| 希望不一致による離職・採用コスト(パート1名あたり求人広告・面接工数含む) | 年間約30万円(離職2名想定) |
| 欠員対応のための店長自身の代替出勤(月5回×1回3時間×時給2,500円) | 年間約45万円 |
| 法令違反リスク(法定労働時間超過等の是正・労基署対応工数) | 発生時50万円〜(発生頻度は年数回未満だが影響大) |
| SaaS月額利用料(従業員30名までの1店舗) | 月額29,800円(年額357,600円) |
| 初期導入・制約設定支援費(資格要件ヒアリング含む、初年度のみ) | 150,000円 |
| 需要予測オプション(POS連携、任意) | 月額10,000円(年額120,000円) |
この事業をやっている人のある1日、1年後・3年後・10年後の姿、向いている人・向いていない人、よくある質問……
あなたと事業の詳細は無料会員限定です。
時間軸別に、各チャネルの具体施策と、それをAIでどうプロンプティングして実現するかをセットで。
上記の施策をもとに、広告物の作成業者（マーケ会社）への紹介をご希望の場合はこちらからエントリーできます。
マーケ会社の紹介を希望する※ 紹介のお申し込み窓口はマイページの「業者・士業・投資家の紹介」に一本化しています。AIチャットが内容をヒアリングし、具体的な段階になったら運営が個別におつなぎします。
この事業に必要なアプリを作るための仕様です。下のボタンでWordに書き出せば、そのまま開発会社への相談・見積の依頼に使えます。
※ このボタンは、このページに載っている内容をそのままWordファイルに書き出します（AIは使いません。すぐ保存できます）。 ページの上のほうにある「ほしい資料を、その場でAIがつくります」の要件定義書のボタンは、AIチャットがあなたのご要望を聞きながら、そのつど書き起こすものです。 すでにある内容をそのまま渡したいときはこちら、作りたい範囲や条件を相談しながら仕上げたいときはAIチャットをお使いください。
従業員30〜50名規模の店舗では、希望休・時短・資格要件・法定労働時間・地域別最低賃金などの制約が複雑に絡み合い、Excelや手書きでは組み合わせきれず、店長は毎月10〜20時間をシフト作成に費やしています。
組み合わせきれない結果、一部従業員の希望が無視され、厚労省調査でも「シフトの不満」が離職理由の上位に挙がっています。既存のシフト管理ソフトは希望収集・共有機能はあっても、複雑な制約下での最適な組み合わせ自動生成には対応できておらず、最終調整は人力に戻ってしまうのが実情です。人手不足で採用担当と兼務する管理者も多く、シフト作成専任者を置く余裕がないため、自動化による負担軽減が急務です。
MVPの自然言語処理・数理最適化エンジン部分は要件が流動的で試行錯誤を伴うため準委任契約が適しており、要件が固まった管理画面・通知機能などの周辺システムは請負契約で範囲を明確にするのが望ましい想定です。
特にシフト自動生成の精度検証はPoC段階では成果物の完成基準を事前に固定しにくいため、準委任でスプリント単位の検証を重ねる進め方を推奨します。発注時は「希望反映率90%」「作成時間80%削減」等のKPIを検収基準に含めるかどうかを契約前に明確化し、未達時の追加開発費用の扱いを取り決めておく必要があります。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | パート・アルバイト従業員(シフト希望をLINEで送信する側) |
| セカンダリ | 本部管理部門(複数店舗の一括契約・横断管理を行う側) |
| 管理 | 店長・施設長などの現場管理者(制約設定・シフト確定・欠員対応を行う側) |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 自然言語希望入力解析機能 | LINE/チャットの自然文希望→NLPで日時・時間帯・優先度を抽出→構造化データとして保存 |
| シフト自動生成機能 | 希望データ・制約条件→制約充足問題+整数計画法で最適化→シフト案を数分で生成 |
| 需要予測機能 | 過去の来客数・売上・季節性データ→需要予測モデルで学習→時間帯別必要人員数を予測出力 |
| 欠員自動打診機能 | 欠員発生情報→AIが優先度順に代替候補抽出→対話型AIがチャットで打診し承諾結果を記録 |
| シフト案スコア表示機能 | 生成シフト案→希望反映率・人件費・法令リスクを算出→管理画面にスコア表示 |
| 管理者調整・確定機能 | AI生成シフト案→管理者がドラッグ操作で微調整→確定シフトとして保存 |
| 確定シフト自動通知機能 | 確定シフトデータ→従業員別に整形→LINE/アプリへ自動プッシュ通知 |
| 制約条件設定機能 | 管理者が人員数・資格要件・法定労働時間上限を入力→制約マスタとして登録・更新 |
| 法令チェック機能 | 生成シフト案→社労士監修ルールエンジンで労基法違反を検証→違反箇所を警告表示 |
| 従業員・勤怠マスタ連携機能 | 勤怠管理SaaS(ジョブカン等)の打刻・欠勤データ→API連携で取得→出退勤実績を反映 |
| 本部一括契約管理機能 | 本部管理者が複数店舗の契約・権限を設定→店舗別データを一元管理し請求を集約 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
employees | employee_id, store_id, name, employment_type, qualification_id, hourly_wage, contact_line_id |
stores | store_id, company_id, name, address, region_min_wage, business_type |
shift_requests | request_id, employee_id, date, start_time, end_time, priority, raw_text, status |
shifts | shift_id, store_id, employee_id, date, start_time, end_time, confirmed_flag |
constraints | constraint_id, store_id, max_weekly_hours, required_qualification, min_staff_per_hour |
qualifications | qualification_id, name, category, expiry_date |
absence_logs | log_id, employee_id, date, type, reason, replacement_employee_id |
demand_forecasts | forecast_id, store_id, date, hour, predicted_staff_count, actual_sales |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | 希望シフト入力チャット画面 |
| 2 | 管理者ダッシュボード |
| 3 | シフト生成・調整画面 |
| 4 | 制約条件設定画面 |
| 5 | 従業員マスタ管理画面 |
| 6 | 欠員代替候補提示画面 |
| 7 | レポート・KPI閲覧画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | LINE Messaging API(既存利用習慣を活用し導入抵抗を軽減) |
| 2 | OpenAI API(自然文からの希望条件抽出・構造化) |
| 3 | Python/OR-Tools(制約充足・整数計画法によるシフト最適化) |
| 4 | PostgreSQL(構造化シフト・制約データの永続管理) |
| 5 | AWS ECS/Lambda(需要変動に応じたスケーラブル運用) |
| 6 | React(管理画面のドラッグ操作UI構築に適する) |
| 7 | Auth0(店舗・本部権限管理の実装工数削減) |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| シフト自動生成は従業員50名規模で平均処理時間3分以内を目標値とする | シフト自動生成は従業員50名規模で平均処理時間3分以内を目標値とする |
| 月間稼働率99.5%以上を目標とし、シフト確定・給与計算期(毎月20〜25日)は監視強化の想定 | 月間稼働率99.5%以上を目標とし、シフト確定・給与計算期(毎月20〜25日)は監視強化の想定 |
| 従業員個人情報・希望データは暗号化(通信TLS1.2以上、保存時AES256)して管理する想定 | 従業員個人情報・希望データは暗号化(通信TLS1.2以上、保存時AES256)して管理する想定 |
| 同時アクセス店舗数500拠点規模でも応答遅延2秒以内を目安とする | 同時アクセス店舗数500拠点規模でも応答遅延2秒以内を目安とする |
| 法令チェックルールは労基法改正時に48時間以内でルールエンジンを更新する運用とする | 法令チェックルールは労基法改正時に48時間以内でルールエンジンを更新する運用とする |
| 障害発生時はRPO24時間・RTO4時間以内を目安に復旧する想定 | 障害発生時はRPO24時間・RTO4時間以内を目安に復旧する想定 |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | LINEで希望シフトを受け取り、代表がExcelとルール表を見ながら手作業でシフト案を組んで店舗に渡す。希望反映率や作業時間の実測データを取り、どの制約が最も調整を難しくしているかを確認する。 | LINE公式アカウントの利用料と店舗訪問の交通費だけで済む水準 |
| ②最小システム | チャットの希望文をAIで構造化データに変換し、簡易な最適化ロジックでシフト案を自動生成する画面を試作する。管理者がドラッグ修正して確定できるところまでを確認し、削減できた作業時間を店舗ごとに記録する。 | 外部のAI開発者への外注で数か月分の開発費と、クラウド利用料が中心 |
| ③本開発 | 需要予測・欠員自動打診・法令チェックの二重化ロジックを実装し、複数店舗・複数業種で同時稼働できる本番システムに仕上げる。勤怠管理システムとのデータ連携も含めて開発する。 | エンジニア複数名分の人件費とインフラ増強費が主体になる水準 |
上記の要件定義書をもとに、システムベンダー（開発会社）への紹介をご希望の場合はこちらからエントリーできます。
システムベンダーの紹介を希望する※ 紹介のお申し込み窓口はマイページの「業者・士業・投資家の紹介」に一本化しています。AIチャットが内容をヒアリングし、具体的な段階になったら運営が個別におつなぎします。
10年の収支と資金の集め方、財務、KPI、資本政策、そして図解付きのフル事業計画書・AI実装仕様書……
事業計画の詳細は無料会員限定です。
市場の前提（ボトムアップ試算）とTAM/SAM/SOMの規模感……
市場規模の詳細は無料会員限定です。
競合となるサービス・企業と、この事業ならではの差別化ポイント……
競合企業の詳細は無料会員限定です。
対応が必要な許認可・法規制と、確認すべき相手先・想定調整期間……
関連法令・許認可の詳細は無料会員限定です。
手を挙げたその日から動けるように、完了条件つきで並べています。
| 誰に会うか | なぜ会うか | 接触の仕方 |
|---|---|---|
| コンビニ・スーパーの店長またはフランチャイズ運営本部のシフト管理責任者 | 現場のシフト作成の痛みと制約条件の実態を直接把握できる | 業界展示会(コンビニエンスストア・ショー等)や本部への直接アプローチで接点を作る |
| 介護施設の施設長または介護福祉士資格を持つ現場管理者 | 資格要件・人員配置基準の複雑さを具体的に確認できる | 介護経営者向け勉強会・地域の介護事業者連絡会経由で紹介を依頼する |
| 勤怠管理SaaSベンダー(ジョブカン、KING OF TIME等)のアライアンス・事業提携担当者 | 既存顧客基盤への紹介販売チャネルを構築できる可能性がある | 各社の代理店・パートナー募集窓口から提携提案の連絡を行う |
| 社会保険労務士(労務監修・法令チェック体制構築のため) | AIシフト生成の法令適合性を監修してもらう必要がある | 社労士会の名簿検索や地元の社労士事務所ネットワークから紹介を受ける |
| 外食チェーン本部の人事・労務担当者 | 本部一括契約による複数店舗展開の意思決定者に直接提案できる | 業界団体(日本フードサービス協会等)の会員企業リストから接点を探す |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 業界展示会（外食・小売・介護の合同展示会） | 「シフト作成の手間を減らすAIサービスの実証中で、無料でお試しいただける店舗を探しています」と声をかけ、その場でLINE登録を案内する |
| 勤怠管理・POSベンダーの営業担当への紹介依頼 | 「シフト作成で困っているお客様がいたら紹介してほしい、紹介料や連携メリットを用意している」と伝え、既存の顧客リストから紹介を受ける |
| 地域の社労士・税理士事務所ネットワーク | 「顧問先で人手不足やシフト調整に悩む店舗があれば繋いでほしい、労務相談の延長で紹介してもらえないか」と依頼する |
| 創業者自身の知人・元同僚が店長を務める店舗 | 「今のシフト作成のやり方を教えてほしい、無料で試作品を使ってもらえないか」と率直に頼み、実際の作業に同席させてもらう |
対応が必要な許認可・法規制の詳細は「関連法令」タブでご確認いただけます。着手前に必ずご確認ください。
制度名・金額・要件は年度ごとに変わるため、ここでは種別と公式の探し先だけを示します。必ず一次情報で最新の要件を確認してください。
| 種別 | 特徴 |
|---|---|
| 自己資金・身内からの出資 | 最初の検証（ヒアリング・試作）はここで賄えることが多い。 |
| 日本政策金融公庫の創業融資 | 実績のない創業期でも相談できる公的融資。事業計画書の提出が要る。 |
| 自治体の創業支援制度 | 市区町村・都道府県ごとに補助・利子補給・家賃補助などがある。要件と募集時期は年度で変わる。 |
| 国の中小企業向け補助金 | 設備・販路開拓・IT導入などの類型がある。公募期間が短いので、常設の情報源で追う。 |
| エンジェル投資家・ベンチャーキャピタル | 急成長を前提にする資金。社会課題型では投資家の性格を選ぶ必要がある。 |
| 確認先 | 何がわかるか |
|---|---|
| ミラサポplus（中小企業庁） | 補助金・支援制度の横断検索 |
| J-Net21（中小機構） | 支援策・創業手引きのデータベース |
| 地域の商工会議所・よろず支援拠点 | 無料の対面相談。申請書の書き方まで見てもらえる |
| 日本政策金融公庫の各支店 | 創業計画書の事前相談 |
| 制度 | 誰が使えるか | この事業でどう効くか |
|---|---|---|
| 日本政策金融公庫 新規開業資金（創業融資） | 法人設立前後の創業者で自己資金や事業計画を持つ人 | 運転資金と設備資金を別枠で借りられ、創業融資の合計額（500万円）を元手にAIエンジニアの採用や開発外注費に充てられるため候補になる |
| 信用保証協会の制度融資（創業関連保証） | 創業間もない法人・個人事業主 | 公庫融資と併用し借入枠を厚くできるため、開発体制の増強期に追加資金が必要になった場合の候補になる |
| IT導入補助金 | ITツールを導入する中小企業・小規模事業者（この事業では導入先の店舗が対象になり得る） | シフメイト自体をITツールとして登録できれば、導入企業側の費用負担が下がり営業の後押しになる |
| 小規模事業者持続化補助金 | 従業員数の少ない小規模事業者 | PoC期間中の展示会出展費やチラシ・LP制作などの販路開拓費用の一部に使える候補になる |
| 自治体の創業助成事業（例：東京都創業助成事業） | 都内等で創業予定・創業間もない法人 | 人件費や賃借料の一部が対象になる制度が多く、代表1名体制からカスタマーサクセス担当を採用する時期の資金繰りの候補になる |
会社設立の手続きや許認可の取得、契約書の整備など、弁護士・税理士・司法書士等の専門家への紹介をご希望の場合はこちらからエントリーできます。
専門家の紹介を希望する※ 紹介のお申し込み窓口はマイページの「業者・士業・投資家の紹介」に一本化しています。AIチャットが内容をヒアリングし、具体的な段階になったら運営が個別におつなぎします。
本文中の「※1」「※2」の番号は、ここに対応しています。番号を押すと、この欄に飛びます。
この事業が失敗するとしたら原因はどこから来るか、単価をその値段にした理由、最初の3か月で確かめること、必要な契約書と支払い条件、1人目の求人票、この事業の1週間……
実行の手引きの詳細は無料会員限定です。
労働・雇用領域に取り組む仲間がコミュニティで待っています。ひとりで抱え込まず、同じ課題を見ている人と話すところから始められます。
※ バッジはサイト内の閲覧・登録データにもとづく自動集計の相対表示です。