【2026年9月最新】飲食店のシフト作成を効率化する「モデルシフト」完全ガイド｜人件費率を下げる作り方
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「シフト作成に毎週何時間もかかっている」「人件費率が高い気がするが、どう手をつけていいか分からない」——飲食店経営における最大のコスト項目の一つである人件費は、シフトの組み方次第で大きく変わります。
この記事では、飲食店のシフト作成を効率化し、人件費率の改善にもつながる「モデルシフト」という考え方を、その定義・メリットから、具体的な作成手順、計算例、運用時の注意点、そしてAIエージェントを使ってシフト作成そのものを効率化する方法まで、実務目線で解説します。
感覚と経験に頼ったシフト作成から、データに基づいた仕組みへ移行することで、人件費率の改善だけでなく、店長の負担軽減や、経験の浅いスタッフでもシフトを組める体制づくりにもつながります。
代表菅澤
AI鬼管理山崎
この記事を読むとわかること
01 WHAT IS MODEL SHIFT モデルシフトとは何か 感覚的なシフト作成から脱却する考え方
モデルシフトとは、売上予算と目標人件費率に基づいて、時間帯ごとの適正な配置人数をあらかじめ可視化したシフトの型（テンプレート）のことです。曜日・時間帯ごとに「何人配置すれば人件費率の目標を達成できるか」を事前に計算し、それを基準にシフトを組んでいく仕組みを指します。
📚 用語解説
モデルシフト：売上予算と目標人件費率をもとに、曜日・時間帯ごとの適正配置人数をあらかじめ定義したシフトの型。店長の感覚ではなく、データに基づいて人員配置を判断できるようにする仕組み。
1-1. なぜ「感覚的なシフト作成」が問題になるのか
多くの飲食店では、シフト作成は店長の経験と勘に大きく依存しています。「この曜日は忙しいから多めに」「このスタッフは仕事が早いから少なくても大丈夫」といった判断は、経験豊富な店長であれば一定の精度を持ちますが、次の3つの問題を抱えています。
| 問題 | 内容 |
|---|---|
| 属人化 | 経験豊富な店長でなければ精度の高いシフトが組めない |
| 過剰配置・過小配置 | 「念のため多めに」が積み重なり、人件費率が徐々に悪化する |
| 検証できない | 感覚で組んだシフトは、後から「何が適正だったか」を振り返りにくい |
モデルシフトは、この3つの問題を「データに基づいた基準」を用意することで解決するアプローチです。基準さえあれば、経験の浅いスタッフでも一定の精度でシフトを組めるようになり、過剰配置・過小配置も基準からのズレとして可視化できます。
代表菅澤
1-2. なぜ今、モデルシフトへの注目が高まっているのか
背景には主に2つの要因があります。1つ目は深刻化する人手不足です。限られた人数でシフトを組む必要性が高まるなか、「多めに配置して安全策を取る」という従来のやり方では、人件費が経営を圧迫しやすくなっています。2つ目は原価・光熱費など他のコストの上昇です。食材原価や光熱費が上昇する中、人件費だけでもコントロール可能な変数として最適化する必要性が高まっています。
また、飲食業界全体で「経験と勘」から「データに基づく経営判断」への移行が進んでいる流れも、モデルシフトへの注目を後押ししています。原価管理表による原価率の可視化と同様に、シフト管理においても「数字で語れる状態」を作ることが、安定した店舗運営の前提条件になりつつあります。
02 THREE BENEFITS モデルシフトの3つのメリット 時間短縮・人件費最適化・属人化解消
| メリット | 内容 |
|---|---|
| ①シフト作成時間の短縮 | 基準となる型があるため、ゼロから考える時間が減る |
| ②人件費の予算内管理・最適化 | 目標人件費率から逆算した配置人数で組めるため、予算超過を防ぎやすい |
| ③経験の浅い店長でも作成可能 | 基準が明文化されているため、属人的なノウハウに依存しない |
📚 用語解説
人件費率：売上に対する人件費（給与・賞与・社会保険料などの合計）の割合。飲食店経営における重要な収益性指標の一つで、一般的に25〜30%程度が目安とされる。モデルシフトは、この人件費率を目標水準に近づけるための人員配置の基準を提供する。
2-1. ①シフト作成時間の短縮効果
毎週ゼロからシフトを考える場合、過去の実績を振り返りながら人数を決めるだけでも相応の時間がかかります。モデルシフトがあれば、基本パターンに当てはめてから、個別の休み希望・イベントなどの調整だけを行う形になるため、作成にかかる時間を大幅に短縮できます。
2-2. ②人件費の予算内管理・最適化
モデルシフトは目標人件費率から逆算して設計されているため、基準通りに配置すれば自然と人件費が予算内に収まりやすくなるのが最大の実務的メリットです。感覚的なシフト作成では「今月は人件費率が高くなってしまった」と月末になって気づくケースが多いですが、モデルシフトを基準にしていれば、事前に予算超過を防ぎやすくなります。
2-3. ③経験の浅い店長・スタッフでも作成可能
モデルシフトの基準が明文化されていれば、店長が交代しても、シフトの質を維持しやすくなるという組織上のメリットもあります。属人的なノウハウに依存しない体制は、多店舗展開している事業者にとって特に大きな価値を持ちます。
モデルシフトはあくまで基準であり、実際の運用では店長の経験・現場感覚による微調整が引き続き必要です。「基準80%＋現場調整20%」くらいのバランスで捉えると、運用がうまくいきやすくなります。
03 HOW TO CREATE モデルシフトの作り方 データ収集から型の完成までの4ステップ
モデルシフトの作成は、次の4ステップで進めます。
過去の売上・人件費・
シフト人数を集める
曜日・時間帯ごとに
算出する
売上の傾向が近い
曜日をまとめる
グループごとの
配置人数を型にする
3-1. ①データ収集：最低3ヶ月分の実績を集める
モデルシフト作成の土台となるのが、過去の売上・人件費・シフト人数のデータです。季節変動やイベントの影響を平準化するため、最低でも直近3ヶ月分、できれば繁忙期・閑散期を含む半年〜1年分のデータがあると、より精度の高いモデルシフトを作成できます。
3-2. ②人件費率の計算：時間帯ごとに算出する
集めたデータをもとに、曜日・時間帯ごとの人件費率（人件費 ÷ 売上 × 100）を計算します。1日全体の人件費率だけでなく、時間帯を分けて計算することで、「ランチタイムは効率が良いが、アイドルタイムに人が余っている」といった、時間帯単位の課題が見えてきます。
📚 用語解説
アイドルタイム：飲食店における、ランチ・ディナーのピーク時間帯の間にある、比較的客足が少ない時間帯のこと。この時間帯の人員配置を最適化できるかどうかが、人件費率の改善に大きく影響する。
3-3. ③曜日のグループ化：似た傾向の曜日をまとめる
全曜日をそれぞれ個別に管理すると、モデルシフトが複雑になりすぎます。売上の傾向が似ている曜日同士をグループ化することで、管理すべきパターン数を絞り込めます。例えば「月〜木（平日）」「金・土（週末）」「日（週末だが客層が異なる）」のように3〜4パターンに集約するのが一般的です。
3-4. ④パターン化：グループごとに配置人数を定義する
曜日グループごとに、時間帯別の適正配置人数を決定し、モデルシフトとして完成させます。この際、目標人件費率から逆算して配置人数の上限を決めることがポイントです。「この時間帯は売上予測◯円、目標人件費率◯%なので、配置人数は◯人まで」という形で、数字に基づいた基準を作ります。
AI鬼管理山崎
04 CALCULATION EXAMPLE 具体的な計算例で見る人件費率の改善イメージ 居酒屋業態を想定したモデルケース
居酒屋業態（客席数100席程度）を想定した、モデルシフト導入前後の比較イメージを見てみましょう。以下はあくまで説明のための仮の数値例です。
| 項目 | モデルシフト導入前（感覚的配置） | モデルシフト導入後 |
|---|---|---|
| 金曜19-21時の配置人数 | 8人（念のため多め） | 6人（データに基づく適正人数） |
| 火曜19-21時の配置人数 | 5人（前週と同じ人数） | 4人（売上予測に応じた人数） |
| 月間人件費率 | 約32% | 約25%前後 |
| シフト作成にかかる時間 | 週2〜3時間 | 週30分〜1時間 |
このように、特に「念のため多め」に配置していた時間帯を、データに基づいた適正人数に見直すことが、人件費率改善の主な効果として現れます。すべての時間帯で人を減らすのではなく、「配置が過剰な時間帯を減らし、逆に不足していた時間帯には適切に配置する」というメリハリのある調整になる点が重要です。
モデルシフトは人件費削減だけが目的ではありません。逆に配置が不足していた時間帯が見つかれば、そこには人を増やす判断も必要になります。「人件費率を下げる」ことだけを目標にすると、必要な時間帯まで人を削ってサービス品質を落とすリスクがあるため注意してください。
4-1. 7%改善の内訳をどう捉えるか
人件費率が数%改善するというのは、飲食店経営において非常にインパクトの大きい数字です。例えば月商500万円の店舗で人件費率が7%改善すれば、月間35万円の利益改善効果に相当します。この規模の改善が、大規模な設備投資ではなく「配置人数の見直し」だけで実現しうる点が、モデルシフトの費用対効果の高さを示しています。
月商 × 人件費率改善幅(%) = 月間の利益改善額
例: 月商500万円 × 7% = 月間35万円の改善効果（あくまで目安の計算式）
4-2. 時間帯別に見るとさらに改善余地が見えやすい
人件費率の改善は、1日単位で見るよりも、時間帯単位で分解して見る方が改善ポイントを発見しやすくなります。以下は、ある平日1日を3つの時間帯に分けた場合の仮の分析イメージです。
| 時間帯 | 売上比率 | 配置人数（導入前） | 配置人数（導入後） | 人件費率の傾向 |
|---|---|---|---|---|
| ランチ（11-14時） | 30% | 4人 | 4人 | 変化なし（既に適正） |
| アイドル（14-17時） | 10% | 3人 | 1.5人 | 大幅改善（過剰配置を是正） |
| ディナー（17-22時） | 60% | 6人 | 6人 | 変化なし（既に適正） |
この例からも分かるように、人件費率の改善余地は、すべての時間帯に均等にあるわけではありません。多くの店舗では、売上比率の低いアイドルタイムに、習慣的に過剰な人数を配置し続けているケースが目立ちます。モデルシフト作成の際は、まずアイドルタイムの配置から見直すと、比較的少ない労力で大きな改善効果を得やすい傾向があります。
AI鬼管理山崎
05 OPERATION CAUTIONS モデルシフト運用時に気をつけるべき注意点 基準に固執しすぎないバランス感覚
| 注意点 | 内容 |
|---|---|
| ①基準に固執しすぎない | イベント・悪天候など、データにない特殊要因は人の判断で調整する |
| ②定期的な見直しが必要 | 季節変動・客層の変化に応じてモデルシフト自体を更新する |
| ③スタッフの個別事情への配慮 | 基準人数を優先するあまり、個々の休み希望を無視しない |
| ④サービス品質とのバランス | 人件費率だけを追求すると、接客・提供スピードが低下するリスクがある |
5-1. ①「基準通りに配置すれば必ず正解」ではない
モデルシフトはあくまで「平均的な条件下での適正配置」を示すものです。大型イベント・悪天候・近隣での催事など、データに反映されていない特殊要因がある場合は、基準から外れた判断が必要になります。モデルシフトを「絶対のルール」として運用すると、こうしたイレギュラーへの対応力が下がってしまいます。
5-2. ②モデルシフトは「作って終わり」ではない
季節・客層・メニュー構成が変われば、適正な配置人数も変わります。最低でも半年に1回程度は、モデルシフトの前提となっているデータを最新の実績で見直す運用ルールを設けておくべきです。作成時のデータのまま何年も使い続けると、実態とのズレが徐々に大きくなっていきます。
「毎年4月と10月に見直す」など、モデルシフトの更新タイミングをあらかじめカレンダーに組み込んでおくと、見直し忘れを防げます。
5-3. ③④人件費率とスタッフ満足度・サービス品質のバランス
人件費率の改善だけを追求すると、スタッフの休み希望が通りにくくなる、あるいは人手不足によるサービス品質の低下といった副作用が生じるリスクがあります。モデルシフトはあくまで経営指標の一つであり、スタッフの満足度・顧客満足度とのバランスを取りながら運用することが、長期的な成功の鍵になります。
代表菅澤
5-4. 導入初期は「試験運用期間」を設ける
モデルシフトをいきなり本番運用に完全移行するのではなく、最初の1〜2ヶ月は「試験運用期間」として、モデルシフトの基準を参考にしつつ、従来のやり方との差分を記録しておくと、想定外のズレに早く気づけます。特に、モデルシフト通りに配置した結果、接客対応が回らない、提供スピードが落ちるといった兆候が出た場合は、早めに基準を修正する判断が必要です。
試験運用期間中は、スタッフからのフィードバックも積極的に集めるべきです。現場で実際にシフトに入っているスタッフは、データだけでは見えない「体感としての忙しさ」を把握しています。この体感情報とデータ上の基準にズレがある場合、そのズレ自体がモデルシフトの精度を上げるための重要な手がかりになります。
06 TOOL COMPARISON シフト作成方法の比較 手書き・エクセル・シフト管理アプリ
| 方法 | メリット | デメリット |
|---|---|---|
| 手書き・ホワイトボード | 導入コストがゼロ、すぐに始められる | 共有・修正の手間が大きい、データとして蓄積されない |
| エクセル・スプレッドシート | 人件費率の自動計算ができる、無料〜低コスト | 関数設計にある程度の知識が必要 |
| シフト管理アプリ | スタッフの希望収集・共有が容易 | 月額費用が発生する、機能によっては複雑 |
6-1. モデルシフトはどの方法でも作成可能
モデルシフトという考え方自体は、専用のシステムがなくても、エクセルや手書きでも実践できます。重要なのは「データに基づいた基準を持つこと」であり、それを実現する手段は店舗の規模・予算に応じて選べば問題ありません。
📚 用語解説
シフト管理アプリ：スタッフの勤務希望収集、シフト表の作成・共有、勤怠管理などをスマートフォン・PCで一元管理できるツール。モデルシフトの基準をあらかじめ登録しておき、希望シフトと自動的に突き合わせる機能を持つものもある。
6-2. 専用システム導入前に「基準」を持つことが先決
シフト管理アプリや専用システムには、希望シフトの自動集計・人件費シミュレーションなど便利な機能が揃っていますが、そもそも「適正な配置人数の基準」がなければ、システムを入れても効果は限定的です。システムはあくまで運用を効率化する道具であり、モデルシフトという「基準」を先に作っておくことで、システム導入後の効果も最大化しやすくなります。
逆に言えば、専用システムを導入する予算がまだない店舗でも、エクセルと手作業だけでモデルシフトの考え方を先に実践しておくことは十分可能です。基準を作る経験は、将来的にシステムを導入する際にも、設定内容を判断する土台として活きてきます。
モデルシフトの基準がないままシステムを導入すると、システムの初期設定自体に何を基準にすればいいか迷ってしまいます。まずはエクセルで基準を作り、運用に慣れてからシステム化を検討する順序がおすすめです。
07 AI SHIFT CREATION AIエージェントでシフト作成を効率化する モデルシフトの作成・更新をAIに任せる
モデルシフトの作成で最も手間がかかるのは、前述の①データ収集と②人件費率の計算です。ここに、弊社（株式会社GENAI）が活用しているClaude Codeという汎用のAIエージェントを組み合わせることで、作業負担を大きく減らせる可能性があります。
売上・人件費・
シフト実績を共有
曜日・時間帯別の
人件費率を算出
目標人件費率から
配置人数を逆算
イレギュラー要因を
加味して確定
7-1. 「データ収集・計算」はAIが最も得意とする領域
過去の売上・人件費・シフトデータをスプレッドシートにまとめておけば、AIエージェントに「曜日・時間帯別に人件費率を計算して、売上傾向が近い曜日をグループ化して」と依頼するだけで、モデルシフト作成の土台となる分析を短時間で終えられます。手作業では数時間かかっていた集計作業が、大幅に圧縮される可能性があります。
「目標人件費率」「時間帯の区切り方（ランチ・アイドル・ディナー等）」「除外したい特殊要因（大型イベントがあった日など）」を伝えると、より実用的なモデルシフト案が返ってきやすくなります。
7-2. モデルシフトの定期更新もAIに任せられる
前章で触れたとおり、モデルシフトは定期的な見直しが必要です。「先月の実績データを追加して、モデルシフトを更新して」といった依頼にも柔軟に対応できるのがAIエージェントの強みです。見直しのたびにゼロから分析し直す必要がなく、継続的な運用の負担を下げられます。
AIが算出した数値・パターンはあくまで基準案です。イレギュラー要因やスタッフの個別事情を踏まえた最終調整は、必ず店長など現場を知る人が行ってください。AIは「基準を素早く作る・更新する」役割と位置づけるのが安全です。
📚 用語解説
Claude Code：Anthropicが提供するターミナル（またはデスクトップアプリ）上で動くAIエージェント。ファイル操作・複数ステップの自律的な作業が可能で、モデルシフトの作成に必要なデータ集計・人件費率計算・パターン化などの分析業務に活用できる。Pro以上のプランに追加料金なしで含まれる。
代表菅澤
08 GENAI CASE STUDY 【独自データ】GENAI社内でのAI活用実例 シフト管理に限らない、データ集計業務での活用
弊社（株式会社GENAI）では、Claude Max 20xプラン（月額約30,000円）を契約し、経理・データ集計・秘書業務を含む社内のあらゆる業務にAIエージェントを活用しています。
| 業務領域 | 主な用途 | 概算削減時間 |
|---|---|---|
| シフト・勤怠データ集計 | 実績データの集計・傾向分析 | 週2時間 → 週20分 |
| 経理処理 | 請求書チェック・経費仕訳・Freee連携 | 月40時間 → 月5時間 |
| 秘書業務 | 日報生成・議事録・スケジュール調整 | 日2時間 → 日15分 |
| 資料作成 | 提案書・見積・社内資料の下書き作成 | 週20時間 → 週2時間 |
上記は弊社の肌感ベースの数値であり、業種・業態・担当者のスキルによって削減時間は変動します。シフト管理業務に直接あてはめた数値ではなく、「データ集計・分析業務をAIに任せた場合の削減インパクトの目安」としてご覧ください。
AI鬼管理山崎
09 CONCLUSION まとめ 感覚からデータへ、基準を持ってシフトを組む
この記事では、飲食店のシフト作成を効率化する「モデルシフト」について、定義・メリット・作成の4ステップ・計算例・運用時の注意点、そしてAIエージェントを使った効率化の方法までを解説しました。最後にポイントを振り返ります。
シフト作成は、店長の経験と勘に頼るのが当たり前になりがちな業務ですが、モデルシフトという「基準」を持つことで、人件費率の改善と店長の負担軽減を同時に実現できる可能性があります。まずは直近数ヶ月分のデータを集めるところから始めてみてください。
特に「感覚に頼ったシフト作成をずっと続けてきた」という店舗ほど、最初にデータを集める段階でハードルを感じるかもしれません。しかし、いきなり完璧なモデルシフトを作ろうとせず、まずは直近1ヶ月分だけでも曜日別の人件費率を計算してみてください。その数字を眺めるだけでも、「思ったより配置が多い時間帯」に気づけるはずです。その小さな気づきの積み重ねが、モデルシフトという仕組みを自店に根付かせる最初の一歩になります。
9-1. モデルシフトは原価管理・在庫管理とも地続きの取り組み
モデルシフトによる人件費率の最適化は、単独の施策ではなく、原価管理表による原価率の可視化、在庫管理によるロス削減といった、他の経営指標の改善と地続きの取り組みです。いずれも共通しているのは、「経験と勘」に頼っていた判断を、データに基づいた基準に置き換えるというアプローチです。人件費・原価・在庫のいずれか一つでもデータドリブンな運用に切り替えられれば、他の領域への応用もしやすくなります。
「シフト作成に時間がかかりすぎている」「人件費率をどう改善すればいいか分からない」という飲食店経営者・管理職の方向けに、弊社が業務の棚卸しから個別相談を承っています。
代表菅澤
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よくある質問
Q. モデルシフトは小規模な個人経営の店舗でも作れますか？
A. 作成可能です。データ量が少ない場合は精度が多少落ちますが、直近数ヶ月分の売上・シフト実績があれば、簡易的なモデルシフトを作ることができます。規模が小さいほど、エクセルなど低コストな方法での実践がおすすめです。
Q. 目標人件費率はどのくらいに設定すればいいですか？
A. 業態によって異なりますが、一般的には売上の25〜30%程度が目安とされることが多いです。ただし、家賃・原価率など他のコスト構造にも左右されるため、自店の過去実績や損益分岐点を踏まえて設定することが重要です。
Q. モデルシフト通りに配置すると、スタッフの希望シフトが通らなくなりませんか？
A. モデルシフトは「基準」であり、絶対のルールではありません。実際の運用では、基準の配置人数を守りつつ、誰がその時間に入るかはスタッフの希望を踏まえて柔軟に調整するのが一般的です。基準と希望の両立を意識した運用設計が重要です。
Q. モデルシフトの見直しはどのくらいの頻度で行うべきですか？
A. 最低でも半年に1回、できれば四半期ごとの見直しが推奨されます。季節メニューの導入や客層の変化があったタイミングでは、それに合わせて臨時で見直すことも検討してください。
Q. 複数店舗でモデルシフトを運用する場合、店舗ごとに作る必要がありますか？
A. 基本的には店舗ごとに作成することをおすすめします。立地・客層・メニュー構成が店舗ごとに異なるため、ある店舗のモデルシフトをそのまま他店舗に流用すると、実態と合わない可能性が高くなります。
Q. 人件費率を下げること以外に、モデルシフトのメリットはありますか？
A. あります。経験の浅い店長でも一定の精度でシフトを組めるようになる属人化の解消、シフト作成時間の短縮による店長の負担軽減など、人件費率以外の副次的な効果も大きなメリットです。
Q. Claude Codeはモデルシフト作成のどんな部分で役立ちますか？
A. 売上・人件費・シフト実績データの集計、曜日・時間帯別の人件費率計算、売上傾向が近い曜日のグループ化など、モデルシフト作成の土台となる分析作業を効率化できます。最終的な配置人数の判断は人が行う前提で活用するのが安全です。
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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
