【クリニック・歯科医院】スタッフシフト作成をClaude Code/Codexで自動化する方法
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スタッフシフトの作成は、希望休、勤務条件、診療時間、繁忙時間、そして看護師や歯科衛生士といった有資格者の配置を同時に見ながら組み立てる作業です。とくに初稿づくり — バラバラの形式で届く希望休を1枚の表にまとめ、どの時間帯にどの職種を何人置くかを並べる工程 — は経験に依存しやすく、院長や事務長、受付チーフといった特定の1人に集中しがちです。AIはシフトの最終確定や労務上の適否判断を代わりに行うものではありませんが、希望休と勤務条件を構造化し、資格者配置の不足候補や連勤候補を先に洗い出す補助として使えます。
1か月分のシフト初稿づくり (さくら台ファミリー歯科のモデル事例)
本記事では、AI鬼管理 が支援を想定する さくら台ファミリー歯科 (千葉県松戸市・一般歯科と小児歯科／歯科医師2名・歯科衛生士5名・歯科助手3名・受付2名) をモデル事例に、Claude Code/Codex でシフトの初稿を「希望休の整理表+資格者配置の不足候補+確認用のたたき台」まで半自動化する手順を解説します。シフト作成を受付チーフの湯川さんが毎月Excelで起こし、希望休の転記と配置確認に月240分(約半日)かかっていた歯科医院が、院長の戸田先生が確認に集中できるようになり、資格者配置の抜けによる作り直しを減らした流れです。
代表菅澤
代表菅澤
AI鬼管理山崎
この記事を最後まで読むと、
- シフト作成で担当者が抱えている負荷(希望休の転記・資格者配置の確認・修正対応)が分かる
- Claude Code/Codexで自動化できる3項目(希望休の構造化/配置の不足候補/確認用たたき台)が理解できる
- 5ステップでのPoC〜運用の進め方が分かる
- 希望休・勤務条件からシフト案を作る型が分かる
- 看護師・歯科衛生士など有資格者配置と人員基準の確認観点が分かる
01 PROBLEM スタッフシフト作成の現場で起きていること 希望休集約・資格者配置・修正対応のトリレンマ
問題1: 希望休の転記が特定の1人に集中する。希望休が紙の用紙、LINEのトーク、口頭、チャットアプリにバラバラで届くため、さくら台ファミリー歯科ではこれを1枚の表へまとめる作業を実質、受付チーフの湯川さん1人が担っていました。提出形式がそろわないので、転記のたびに「これは何日の希望か」を確認し直すことになり、湯川さんがボトルネックになります。
問題2: 人数は足りても職種・資格が足りない。シフトは頭数だけ合わせても回りません。歯科であれば、スケーリングや歯周処置を担当できる歯科衛生士が各時間帯に必要ですし、小児歯科の枠では子どもの対応に慣れた人を置きたい。人数の合計だけ見ていると、「午後は受付2人いるのに衛生士が1人しかいない」という配置の偏りが、シフトを配ったあとに見つかります。
問題3: 修正理由が残らず、毎月同じ確認を繰り返す。連勤になっていないか、休憩が取れる時間配分か、特定の人に土曜が偏っていないか — こうした確認で修正が入っても、「なぜこの配置に直したのか」を残さないと、翌月もゼロから同じ確認をします。さくら台ファミリー歯科でも、繁忙期に急いで組んだシフトほど、後から修正依頼が重なっていました。
02 WHAT Claude Code/Codexで何を自動化するか 労務判断ではなく、希望休の整理と配置チェックを自動化
📚 用語解説
シフト作成の「初稿」：スタッフから集めた希望休と勤務条件をもとに、診療時間帯ごとの配置を最初に並べた、たたき台のシフト表。これ自体が確定シフトではなく、連勤・資格者配置・公平性を人が確認するための下地になる。希望休をどの形式から拾い、どの職種を何人置くかの判断が担当者の経験に依存しやすく、属人化の主因になりやすい工程。
処理1: 希望休と勤務条件の構造化。紙、LINE、口頭メモ、チャットでバラバラに届いた希望休を、AIが「スタッフ名・日付・時間帯・区分(終日/午前/午後)・優先度」の列にそろえて1枚の表にします。常勤・非常勤の勤務可能日や、固定の休み(週◯曜は不可など)もあわせて整理し、シフトを組む下地を作ります。
処理2: 資格者配置の不足候補・連勤候補の抽出。診療時間帯ごとに「必要な職種と人数」を先に決めておけば、AIが「この時間帯は歯科衛生士が基準より1人少ない」「この人は5連勤になっている」といった違和感を確認候補として並べます。人数の合計だけでなく、職種別・資格別の過不足を先に見える化します。
処理3: 確認用シフトのたたき台づくり。希望休をできるだけ反映し、配置基準を満たす形で、確認用のシフト案を組みます。あくまで確定ではなく、院長や管理者が公平性と労務条件を確認するための下書きです。希望が通らなかった箇所には理由メモを添え、説明しやすい形にします。
| シフト要素 | AIが整理すること | 人(院長・管理者)が確認すること |
|---|---|---|
| 希望休 | 形式の違う希望を1枚に構造化、優先度の一覧 | 公平性の最終判断、個別事情の汲み取り |
| 配置条件 | 時間帯ごとの職種・人数の過不足候補 | 診療体制として成立するかの最終判断 |
| 労務条件 | 連勤・休憩・勤務時間の確認候補 | 法的適否、雇用契約との整合 |
| 繁忙時間 | 曜日・時間帯別の混雑傾向と必要人数の目安 | 最終的な増員・固定配置の決定 |
AIの役割は希望休の構造化・配置の不足候補・確認用たたき台の作成まで。連勤や休憩、雇用契約との整合といった労務判断、そして誰をどこに置くかの最終確定は、必ず院長または管理者が行います。この線引きを最初に決めておくと、スタッフも安心してAIによる整理を受け入れられます。
03 HOW 具体的な進め方 5ステップ 小さくPoCし、修正理由を翌月のシフトルールへ戻す
スタッフシフトAI化の5ステップ
バラバラの紙・LINE・口頭をやめ、決まった項目(名前・日付・時間帯・区分)で集める入口を1つにする
「平日午後は衛生士2名以上」「土曜午前は受付2名」など、戸田院長の頭の中の配置基準を文章化する
希望休の整理表・資格者配置の不足候補・確認用たたき台を、確定ではなく確認用ドラフトとして出す
管理者が直した箇所と「なぜ直したか(連勤・公平性・資格)」をCLAUDE.mdへ戻し、初稿の精度を上げる
非常勤や複数拠点へ条件を増やす。初稿づくりは整理表に任せ、管理者は公平性と労務の確認に回る
5ステップで最も大切なのは、STEP 4の「なぜ直したか」を残すことです。AIが組んだ初稿を管理者が修正したとき、「連勤になっていたから」「土曜が同じ人に偏っていたから」といった理由を残さないと、翌月も同じ違和感のある案が出ます。逆に、その理由をCLAUDE.mdへ戻せば、AIの初稿は少しずつ、さくら台ファミリー歯科の配置基準と公平感に近づきます。
04 RESULT 導入後の変化と数値効果(さくら台ファミリー歯科の事例) シフト初稿240分→75分、属人化と配置漏れの解消
- 希望休が紙・LINE・口頭でバラバラに届き、湯川さんが毎月Excelへ手作業で転記していた(月約240分)
- 人数は合っていても、土曜や平日夕方に歯科衛生士が薄くなる配置漏れが後から見つかった
- 連勤や土曜の偏りが配布後に判明し、配り直しと修正依頼が重なっていた
- 修正理由が翌月に残らず、毎月ゼロから同じ確認を繰り返していた
- AIが紙・LINE・口頭の希望休をスタッフ別・日付別の1枚の表に整理し、初稿づくりは月約75分に
- 時間帯ごとの歯科衛生士・受付の不足候補と連勤候補を、確認リストとして先に提示
- 配置基準を満たす確認用たたき台が先にでき、配り直しと修正依頼が減った
- 「なぜ直したか」を翌月のシフトルールに残し、戸田院長は公平性と労務の確認に集中できた
AI鬼管理山崎
05 PITFALL よくある落とし穴3つ 最終決定・労務条件・頭数だけの配置を誤らない
シフトの最終確定は、スタッフの事情と現場を知る院長または管理者が行います。AIは希望休の整理と配置の不足候補の提示まで。たたき台を確定扱いにすると、個別事情や当日の体制変更が反映されないまま現場に出てしまいます。
休憩、労働時間、連勤、雇用契約の上限などは、法令と契約に関わる部分です。AIには「連勤になっている」「休憩が取りにくい配分」といった確認候補を出させるところまでにし、法的な適否と契約との整合は必ず管理者が確認してください。労務判断をAIに肩代わりさせてはいけません。
頭数が合っていても、必要な職種・資格・経験が揃っていなければ現場は回りません。歯科衛生士、看護師、受付、助手は役割が違います。職種を混ぜて「合計◯人」で管理すると、資格者の配置漏れが見えなくなります。職種・資格ごとに必要人数を分けて確認してください。
06 DRAFT 希望休・勤務条件からシフト案を作る型 希望をそのまま並べる前に、優先度と固定条件で受ける
シフトでつまずく一番の原因は、バラバラの形式で届いた希望休をそのまま並べようとして、優先度や固定条件が混ざったまま組み始めてしまうことです。さくら台ファミリー歯科では、AIに渡す前に希望休の受け方を型にし、CLAUDE.mdに「希望休の扱い方」を書いておくことで、初稿の精度を上げました。
型1: 希望休を「絶対」と「できれば」に分けて受ける
同じ「休み希望」でも、通院や家庭の事情で外せない希望と、できれば休みたい希望は重みが違います。提出の時点で「絶対(外せない)/できれば/どちらでも可」の優先度を付けてもらうと、AIが優先度の高い希望から反映した案を作れます。全部を同じ重さで扱うと、外せない希望を落として作り直しになります。
型2: 固定の勤務条件を先にロックする
「火・木は勤務不可」「非常勤の木下さんは週3日まで」「子どもの送りで月曜の午前は遅番不可」といった動かせない勤務条件は、希望休とは別の固定条件として先に登録します。これを毎月の希望休と混ぜると抜けやすいので、CLAUDE.mdに常設の条件として書いておき、AGENTがその枠を外さない前提で初稿を組むようにします。
型3: 希望が通らない箇所には理由メモを添える
希望休をすべて通せるとは限りません。配置基準を満たすために希望を一部見送る場合は、「同日に衛生士の休み希望が3件重なったため、1名は別日へ調整をお願いしたい」のように、通らなかった理由を案に添えておくと、管理者が本人へ説明しやすくなります。AIには、希望を落とした箇所に必ず理由メモを残させるルールにしておきます。
| 希望休の種類 | 受け方 | シフト案への反映 |
|---|---|---|
| 絶対(外せない) | 通院・家庭事情など、理由区分とあわせて受ける | 最優先で確保し、外す場合は管理者へ確認を上げる |
| できれば | 優先度「中」で受ける | 配置基準と両立する範囲で反映する |
| 固定の勤務条件 | 毎月ではなく常設条件として登録 | 初稿の前提として常にロックする |
| どちらでも可 | 調整の余地ありとして受ける | 繁忙時間の人員調整に充てる |
上の優先度の付け方と固定条件の扱いをCLAUDE.mdに書いておくと、AIが優先度の高い希望から反映し、通らなかった箇所に理由メモを添えた初稿を作ります。希望をすべて同じ重さで並べるより、優先度と固定条件で受けるほうが、作り直しが減り、スタッフへの説明もしやすくなります。
07 STAFFING 有資格者配置・人員基準の確認観点 頭数より「どの時間帯に・どの資格を・何人」
クリニック・歯科医院のシフトで特に外せないのが、有資格者の配置です。人数の合計が合っていても、必要な資格者が特定の時間帯に不足すると現場が回りません。さくら台ファミリー歯科が使っている、職種・時間帯ごとの確認観点を紹介します。なお、施設の人員基準や有資格者の業務範囲は制度・施設形態によって異なるため、最終的な配置の適否は院長・管理者が確認する前提です。
職種ごとに必要人数を分けて見る
時間帯・曜日で必要配置が変わる前提を持つ
同じ1日でも、午前の開始直後と昼の落ち着いた時間、夕方の混雑時では必要な人数が違います。さくら台ファミリー歯科では、過去の予約数から「土曜午前」「平日夕方」を繁忙時間と定義し、その枠は衛生士と受付を厚めに置く基準にしています。AIには、曜日・時間帯ごとの必要配置をCLAUDE.mdから読ませ、基準を下回る時間帯を不足候補として出させると、配置漏れに初稿の段階で気づけます。
「資格者ゼロの時間帯」を作らないチェック
配置確認でいちばん事故になりやすいのが、特定の処置に必要な資格者が一時的にゼロになる時間帯です。休憩の取り方や早退・遅番の組み合わせで、「この30分は衛生士が全員休憩で不在」といった空白が生まれることがあります。AIに休憩時間も含めて配置を展開させ、必要な資格者が不在になる時間帯がないかを確認候補として出させるのが有効です。ただし、その時間帯に何の処置を入れてよいかの最終判断は、院長・管理者が行います。
| 確認観点 | AIが出す確認候補 | 人が判断すること |
|---|---|---|
| 職種別の人数 | 時間帯ごとに基準を下回る職種 | 増員の要否、応援の手配 |
| 資格者の空白 | 資格者が不在になる時間帯(休憩含む) | その時間帯の予約・処置内容の調整 |
| 連勤・休憩 | 連勤が続く人、休憩が取りにくい配分 | 法的適否、契約との整合 |
| 繁忙時間の厚み | 繁忙枠で基準より薄い時間帯 | 固定配置・シフト増員の最終決定 |
医療・歯科の人員配置や有資格者の業務範囲は、施設形態や制度によって定めが異なり、改定もあります。AIが出すのはあくまで院内で決めた基準に対する過不足の確認候補です。法令・制度上の人員基準を満たしているかの最終確認は、院長・管理者が最新の情報に基づいて行ってください。
08 RELATED 関連記事: クリニック・歯科医院のAI自動化事例10選 シフト以外の9業務も含めた事例集
本記事はクリニック・歯科医院のAI自動化事例10選のうち、事例6「スタッフシフト」を深掘りした内容です。予約対応・問診要約・患者説明文・歯科リコール配信・口コミ返信など他の業務もあわせてご覧ください。→ クリニック・歯科医院のAI自動化事例10選(全業務マップ)
09 ABOUT AI鬼管理について - シフト作成の伴走サービス 属人化したシフト初稿を、確認中心の運用へ
本記事を発信している AI鬼管理 は、クリニック・歯科医院のAI業務自動化をClaude Code/Codexで設計から伴走するサービスです。スタッフシフトは、希望休の集約と資格者配置の確認という属人化しやすい工程を解くことで、管理者の負担軽減とスタッフの納得感の両方に効く打ち手です。
代表菅澤
属人化したシフト初稿、いっしょに軽くしませんか?
本記事のさくら台ファミリー歯科の例は、一般歯科+小児歯科・歯科衛生士5名・受付チーフ1人集中というモデルケースです。貴院の職種構成や診療時間、繁忙時間のパターンによって、最適な進め方は変わります。まずは今のシフトの作り方をうかがって、貴院に合った設計をご提案します。
代表菅澤
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よくある質問
Q. AIにシフトを自動で確定させてもよいですか?
A. おすすめしません。AIは希望休の整理、資格者配置の不足候補、連勤候補の抽出と、確認用たたき台の作成までに留め、シフトの最終確定は院長または管理者が行う設計が現実的です。
Q. 労働時間や休憩の確認もAIでできますか?
A. 「連勤になっている」「休憩が取りにくい配分」といった確認候補の抽出はできます。ただし、法的な適否や雇用契約との整合は管理者が確認します。労務判断そのものはAIに任せません。
Q. 歯科衛生士や看護師の配置条件も扱えますか?
A. 扱えます。歯科衛生士・看護師・受付・助手・担当医など、職種と資格を分けて条件化し、時間帯ごとの必要人数を設定すると、不足候補を出しやすくなります。
Q. スタッフの不公平感は減らせますか?
A. 希望の反映状況や連勤、土曜の偏りを見える化できるので、説明はしやすくなります。ただし公平性の最終判断と本人への説明は管理者が行います。
Q. 紙やLINEで届く希望休でも使えますか?
A. 使えます。まずは提出の入口を1つにそろえ、AIでスタッフ別・日付別の希望休表を作るところから始めると、転記の手間がいちばん減ります。
Q. 料金やプランを教えてください
A. 料金やサポートプランは AI鬼管理のサービスページをご覧ください。貴院向けの個別ご提案は本記事末尾のNEXT STEPからお問い合わせください。
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- 「やらせ切る管理」メソッドの開発者。シンゲキ株式会社（2021年設立・鬼管理専門塾運営）にて累計3,000名以上の学習者を志望校合格に導いた管理メソッドを、AI × 経営者支援 に転用
- 著書『3カ月で志望大学に合格できる鬼管理』(幻冬舎)、『親の過干渉こそ、最強の大学受験対策である。』(講談社)
- メディア出演: REAL VALUE / カンニング竹山のイチバン研究所 / ええじゃないかBiz 他
- 明治大学政治経済学部卒
