看護師のシフト作成をAIで楽にする方法—クリニックの勤務ルール・制限の決め方

「今月のシフト、まだ出せてなくてすみません」。クリニックの院長や看護師長、事務長なら、スタッフにこう謝った覚えがあるかもしれません。

看護師、受付、医師。職種ごとに必要な人数が違い、常勤とパートで勤務条件もばらばらです。そこに希望休や有給が重なると、シフト表の完成までに毎月3時間以上かかるクリニックは珍しくありません。ChatGPTなどの生成AIに「シフトを作って」と頼めば済みそうに見えますが、ルールを渡さずに頼むと、看護師が1人しかいない日や、6日連続の勤務が平然と入った表が返ってきます。有給の付与日数と取得日数を表で管理する方法は、有給管理を無料のExcelで始める手順で解説しています。

看護師のシフト作成をAIに任せる前に、勤務ルールと制限を書き分ける

AIで看護師のシフトを作るときに最初にやることは、AIへの指示文を考えることではなく、院内の勤務ルールを文字にすることです。院長や看護師長の頭の中にある「この日は2人いないと回らない」「Bさんは夕方まで残れない」をすべて書き出し、次の3段に分けます。

• 必ず守る制限：法律で決まっている休憩・休日と、時間帯ごとの看護師の最低人数です。1つでも破った表は使えません。
• できれば守るルール：勤務と勤務の間隔、連続勤務の日数、土日の休みの偏りなど、守るほど職員が長く働ける条件です。
• 職員の希望：希望休、勤務できる曜日、保育園のお迎えに合わせた終業時刻などです。

この順番に優先度を付けておかないと、AIは「全員の希望休を通す」ことを優先して、最低人数を割った日を作ります。人が組むときも同じで、ルールの優先順位が決まっていないことが、シフト作成に時間がかかる一番の理由です。

AIに渡す看護師の勤務ルールの決め方

必ず守る制限：法律の決まりと看護師の最低人数

労働基準法では、労働時間が6時間を超える日は45分以上、8時間を超える日は1時間以上の休憩が必要です。休日は毎週1日以上、または4週間で4日以上与えなければなりません。時間外労働をさせる場合は36協定の範囲に収める必要があります。これらは院内の事情で緩められないので、1段目に入れます。

もう1つが、時間帯ごとの看護師の最低人数です。「午前の外来は看護師2名以上」「処置の多い火曜は3名」「採血ができる人を毎日1名以上」のように、曜日と時間帯ごとに数字で書きます。病棟のある病院では、入院基本料の要件として看護職員の月平均夜勤時間（72時間以下）なども満たす必要があります。

できれば守るルール：日本看護協会の「勤務編成の基準」を下敷きにする

2段目を一から考える必要はありません。日本看護協会の「看護職の夜勤・交代制勤務に関するガイドライン」が、勤務編成の基準を11項目にまとめています。法律ではなく目安ですが、看護師が無理なく続けられる勤務の線として使えます。外来中心で夜勤のないクリニックでも、次の項目はそのまま使えます。

夜勤のある有床診療所や病院では、残りの項目（夜勤回数は3交代制で月8回以内を基本、夜勤の連続は2回まで、2回連続の夜勤後はおおむね48時間以上の休息など）も加えます。ガイドライン自体も「11項目を一度にすべて満たさなくてよい」としているので、自院で守れるものから2段目に入れ、守れなかった回数を記録していくのが現実的です。

職員の希望と個別の条件は、事情ではなく条件で書く

3段目には、希望休と一人ひとりの勤務条件を入れます。このとき「Cさんは通院中なので水曜休み」とは書かず、「Cさんは水曜勤務不可」とだけ書きます。AIに必要なのは条件で、理由ではありません。理由を書かないことは、次に説明する個人情報の扱いにもつながります。

生成AIでシフトを作るときの制限と注意点

AIは人数と日数を数え間違える：出てきた表は関数で検算する

ChatGPTやClaude、Geminiのような生成AIは、文章をそれらしく作るのは得意ですが、30日×15人の表で「どの日も看護師が2人以上いるか」を確実に数えるのは苦手です。条件を守ったと答えながら、実際には連続勤務が6日になっていることがあります。AIが出した表はスプレッドシートに貼り、COUNTIF関数で日ごとの看護師数を、条件付き書式で最低人数を割ったセルを赤く表示して確かめます。この検算の仕組みは、下の工程2・工程3でそのまま使えます。

AIへの頼み方は、たとえば次のような形です。ルールを段ごとに分け、ぶつかったときの優先順位と、守れなかった箇所の報告まで指示します。

職員の名前・健康状態はAIに入れない

病気や妊娠、通院の事情は、個人情報保護法の「要配慮個人情報」にあたり得る情報です。個人情報保護委員会も2023年に、生成AIサービスへ個人情報を入力する際の注意を公表しています。上の例のように職員はN01、N02のような番号で渡し、番号と名前の対応表は院内のスプレッドシートにだけ置きます。院内で使ってよいAIサービスと、入力してよい情報の範囲も、先に院長が決めておきます。

最終判断と職員への説明は人が持つ

「希望休が通らなかった理由」を職員に説明するのは、AIではなく院長や看護師長です。AIの出力は仮組みとして扱い、2段目・3段目を誰のために崩したかを人が把握したうえで確定します。不公平感が続くと、シフトは離職の理由になります。

シフト管理の4つの工程と、AIを使う場所

AIを使う場所を決めるには、シフト作成を工程に分けて「どこに時間がかかっているか」を見ます。多くのクリニックでは、次の4工程に分けられます。AIが効くのは工程2の仮組みで、それ以外はフォームや共有リンクといった普通の道具で十分に短くなります。

工程1：希望休・勤務希望の収集

LINEで個別に届く希望休、休憩室に貼った紙への書き込み、口頭での申告。収集方法がばらばらだと、集約するだけで30分以上かかることがあります。

改善策：Googleフォームで希望休の提出フォームを作り、毎月の締切を決めます。回答はスプレッドシートに自動で一覧になるので、転記がなくなります。フォームのURLを毎月LINEグループに送るだけで回せます。この一覧が、AIに渡す3段目の材料になります。

工程2：シフト表への転記・仮組み

集めた希望をシフト表に反映する工程です。Excelの空白セルに一人ずつ名前を入力していると、スタッフ15名の月間シフトで1時間以上かかります。

改善策：スプレッドシートのテンプレートを作り、プルダウンでスタッフ名を選ぶ形にします。COUNTIF関数で「この日の看護師は何名か」を自動で数えれば、配置不足がすぐ分かります。AIを使う場合は、3段に分けたルールと希望休の一覧を渡して下書きを作らせ、このテンプレートに貼って検算します。

工程3：人数バランスの調整

仮組みしたシフトを見て、「水曜の午後に受付が足りない」「金曜に看護師が偏っている」といった問題を直す工程です。最も判断が要る部分で、AIを使っても人の仕事として残ります。

改善策：条件付き書式で「最低人数を下回ったセルを赤くする」設定を入れておくと、問題のある日がすぐ見つかります。調整そのものはなくなりませんが、探す時間が減ります。2段目のルールを崩した箇所は、表の横に「誰の希望を優先したか」を1行残しておくと、翌月の偏りを防げます。

工程4：確定シフトの共有

完成したシフト表をスタッフに知らせる工程です。印刷して休憩室に貼る、LINEで写真を送る、メールで添付する。手段がまちまちだと「見ていなかった」「どれが最新か分からない」が起きます。

改善策：Googleスプレッドシートの共有リンクを1つに決めて、常にそこを見てもらいます。変更があってもリンクは同じなので、最新版がどれか迷いません。閲覧権限だけを付ければ、スタッフが誤って書き換えることもありません。

効果の測り方：作成時間とルール違反の件数を毎月記録する

AIやテンプレートを入れて楽になったかどうかは、感覚ではなく数字で見ます。来月のシフトから、次の4つを表の端に記録してください。

• 作成時間：希望の締切から確定版の共有までにかかった作業時間の合計。AIの出力を確認して直した時間も含めます。
• 確定後の修正回数：共有したあとに直した回数。急な欠勤によるものと、組んだ側のミスによるものを分けて数えます。
• 2段目のルールを崩した件数：連続勤務6日以上、勤務間隔11時間未満などが何件あったか。
• 希望休が通った割合：出された希望休のうち、そのまま通った件数の割合。人ごとに偏りがないかも見ます。

最初の1か月は今のやり方のまま数字だけ取り、2か月目から変えると比べられます。作成時間が減っても、2段目の違反件数が増えていたら、職員の負担に付け替えただけです。

シフト自動作成ツールを検討するタイミング

ここまでの仕組みだけで十分なクリニックも多いですが、次のような状況では、勤務ルールを設定して自動で組めるシフト管理ツールを検討する価値があります。

• スタッフが20名以上いて、手作業や生成AIの下書きでは調整が追いつかない
• 複数の分院・拠点をまたいで看護師を融通する必要がある
• 勤怠管理・給与計算とシフトのデータをつなげたい

どのツールでも、設定画面で求められるのは上で書き出した3段のルールです。ルールが書き出せていれば、ツールの比較も「自院の制限を設定できるか」で判断できます。勤怠とつなげる場合の費用や法令上の注意はクラウド勤怠の費用・法令要件の整理にまとめています。

AIでシフトを組んでも看護師の定着に効かせる3つの運用

「希望休が通りやすい」「シフトが早く確定する」「土曜出勤が自分だけに偏らない」。こうした積み重ねは、看護師やスタッフが働き続けやすいかどうかに影響しやすい要素です。ルールを書き出して公開しておくと、「なぜ自分だけ」という不満にも根拠をもって答えられます。

AIでシフトを組む場合も、定着に効くかどうかは運用で決まります。AIの仮組みを使うときは、次の3つの運用を決めておくと、不公平感が積もりにくくなります。

• 確定日を固定する：「毎月20日に翌月分を共有」のように日付を決め、遅れそうなら先に知らせます。予定が立たないことも、職員の負担になります。
• 希望休の通り方を記録する：希望休が通った割合（出された希望休のうち、そのまま通った件数の割合）を人ごとに月1回記録し、通りにくくなっている人の希望を翌月は先に反映します。
• ルールを職員に見せる：3段のルールと優先順位を院内に共有しておけば、希望が通らなかった月も、理由を番号と条件で説明できます。

AIで組んだシフトでも、希望が通らなかった理由の説明は院長や看護師長が負います。「AIが決めたから」では職員の納得は得られないので、優先順位を先に決めて、その条件で説明します。

スタッフが辞める理由はスタッフがすぐ辞めるクリニックの原因で詳しく書いています。シフト以外でAIが効きやすいのは受付の電話で、クリニックの受付電話をAIで減らす方法で無人化できる範囲を整理しています。

来月のシフトで試す順番

最初の週に、院長か看護師長が今のルールを3段に分けて紙1枚に書き出します。次に希望休のフォームを作って締切を決め、COUNTIF関数と赤いセルの検算テンプレートを用意します。AIに下書きを頼むのはそのあとです。ルールと検算が先にあれば、AIの出力が正しいかを数分で判断できます。

よくある質問

参考資料

• 日本看護協会「看護職の夜勤・交代制勤務に関するガイドライン」（勤務編成の基準）
• 個人情報保護委員会「生成AIサービスの利用に関する注意喚起等」