【教育・スクール運営】講師シフト調整をClaude Code/Codexで自動化する方法
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この記事の内容
学習塾やスクールの講師シフトは、各講師から集めた勤務希望日、担当できる科目、入れる校舎、そして曜日・時間帯ごとの繁忙度をにらみ合わせながら、毎月のコマ割りに落とし込む作業です。とくにシフト案づくり — 誰を、どの校舎の、どの時間帯の、どの科目に割り付けるか — は校舎全体の事情を頭に入れた教室長の経験に依存しやすく、事実上1人に集中しがちです。AIは最終的なシフトそのものを決めるものではありませんが、集めた希望の整理、割り付けのたたき台づくり、コマの重複や移動の無理といった矛盾候補の洗い出しを先に行う補助として使えます。
月1回の講師シフト原案づくりにかかる時間 (栄光ステップ進学塾のモデル事例)
本記事では、AI鬼管理 が支援を想定する 栄光ステップ進学塾 (埼玉県川越市・小中高生対象の個別指導+映像授業・2校舎・在籍約260名・登録講師28名) をモデル事例に、Claude Code/Codex で講師シフト調整を「希望の整理+割り付けのたたき台+コマ重複・移動などの矛盾候補」まで半自動化する手順を解説します。シフトの原案づくりを教室長の戸島先生がほぼ1人で抱え、毎月の組み直しに8時間ほどかかっていた塾が、教務リーダーの菅野先生も原案を起こせるようになり、月初の差し戻しと埋まらないコマ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、
- 講師シフト調整で教室長が抱えている負荷(希望の集約・割り付けの判断・矛盾チェック)が分かる
- Claude Code/Codexで自動化できる3項目(希望の整理/割り付けのたたき台/コマ重複・移動の矛盾候補)が理解できる
- 5ステップでのPoC〜運用の進め方が分かる
- 希望日・担当科目・校舎・繁忙時間からシフト案を作る型が分かる
- 科目適性・コマ重複・移動を考慮した矛盾候補の出し方が分かる
01 PROBLEM 講師シフト調整の現場で起きていること 希望の集約・割り付け・矛盾チェックのトリレンマ
問題1: 希望の集め方が揃わず、集約だけで時間が溶ける。勤務希望はLINEで来る講師もいれば、口頭やシフト希望用紙で出す講師もいます。担当できる科目や入れる校舎の条件も人によってまちまちで、栄光ステップ進学塾では、戸島先生がこれらをいったん1枚の表に手作業で集約し直すところから毎月が始まっていました。この集約だけで数時間かかり、割り付けに入る前に消耗してしまいます。
問題2: 割り付けの判断基準が教室長の頭の中にしかない。「中学英語はベテランのこの講師を優先」「映像授業の見守りは新人でも可」「土曜の夕方は欠席が出やすいので厚めに」 — こうした割り付けのコツは戸島先生の経験に蓄積されていて、文章になっていません。教務リーダーの菅野先生が手伝おうとしても判断基準がつかめず、結局は戸島先生の確認待ちになり、戸島先生がボトルネックになります。
問題3: コマ重複・移動の無理・科目のミスマッチが、公開後に発覚する。同じ講師を別校舎の同じ時間に入れてしまった、1限と2限で川越本校と新河岸校をはしごさせる動線になっていた、担当できない科目のコマに割り付けていた — こうした矛盾は、手作業だと表が大きくなるほど見落としやすくなります。栄光ステップ進学塾でも、シフトを公開してから講師の指摘で気づき、急いで別の講師にお願いして埋める、という後手の対応が月初に起きていました。
02 WHAT Claude Code/Codexで何を自動化するか 割り付けの最終判断ではなく、希望の整理と矛盾チェックを自動化
📚 用語解説
講師シフト調整：各講師の勤務希望日・担当可能科目・勤務できる校舎・曜日や時間帯ごとの繁忙度をもとに、毎月の授業コマへ誰を割り付けるかを決める作業。同じ条件でも校舎の事情や講師の相性をふまえた判断が必要で、誰をどこに入れるか・矛盾をどう避けるかが教室長の経験に依存しやすく、属人化の主因になりやすい。
処理1: 集めた希望の整理。LINEやメモでバラバラに届いた勤務希望・担当科目・入れる校舎を、AIが講師ごと・曜日ごとの一覧に整えます。「金曜の希望」「英語が担当できる人」「新河岸校に入れる人」といった切り口で、すぐに見られる形にそろえます。
処理2: 割り付けのたたき台づくり。埋めたいコマ表(校舎×曜日×時間帯×科目)と、整理した講師の希望・条件を突き合わせ、AIが「このコマにはこの講師が候補」という割り付けのたたき台を作ります。確定シフトではなく、教室長が手を入れる前の下書きとして出すのがポイントです。
処理3: コマ重複・移動・科目の矛盾候補の洗い出し。作ったシフト案に対して、「同じ講師が別校舎の同時刻に入っていないか」「校舎間の移動時間が足りているか」「担当できない科目に割り付けていないか」「特定の講師にコマが偏っていないか」をAIがチェックし、矛盾の候補を一覧で出します。公開前に人が確認できるので、後手の埋め直しが減ります。
| 入力情報 | AIが整理すること | 人(教室長)が確認すること |
|---|---|---|
| 各講師の勤務希望 | 講師×曜日の希望一覧、集まりにくい枠の可視化 | 希望の背景事情、無理をさせていないか |
| 担当可能科目・レベル | 科目別に割り付け候補の講師リスト | 実際の指導力・生徒との相性 |
| 勤務できる校舎 | 校舎別の候補、移動が絡む割り付けの抽出 | 校舎間の動線、移動の負担の妥当性 |
| 曜日・時間帯の繁忙度 | 繁忙コマに薄い箇所の候補出し | 当日の欠席傾向、必要な厚みの最終判断 |
AIの役割は希望の整理・たたき台づくり・矛盾候補の洗い出しまで。誰を最終的にどのコマへ入れるか、講師の負担や相性をどう見るか、シフトの確定は必ず教室長が行います。この線引きを最初に決めておくと、現場が安心してAIを使えます。
03 HOW 具体的な進め方 5ステップ 小さくPoCし、直した割り付けの理由をシフトルールへ戻す
講師シフト調整AI化の5ステップ
いきなり全校舎でやらず、川越本校の来月分など、範囲を絞って型づくりから始める
「中学英語はベテラン優先」「校舎間の移動は45分以上空ける」など、戸島先生の頭の中の基準を文章化する
整理した希望と埋めたいコマ表を渡し、割り付けのたたき台と矛盾候補を確認用ドラフトとして出す
教室長が直した割り付けと「なぜそう直したか」をCLAUDE.mdへ戻し、原案の精度と塾らしい配り方を育てる
原案づくりを教務リーダーに任せ、教室長は確定判断に回る。うまくいった校舎から横展開する
5ステップで最も大切なのは、STEP 4の「なぜそう直したか」を残すことです。AIが出した割り付けを教室長が入れ替えた場合、「この時間は経験者を厚くしたい」「この講師は連続コマを避けたい」という理由を残さないと、次回も同じ原案が出ます。逆に、その理由をCLAUDE.mdへ戻せば、AIの原案は少しずつ栄光ステップ進学塾のシフトの配り方に近づきます。
04 RESULT 導入後の変化と数値効果(栄光ステップ進学塾の事例) シフト原案づくり月8時間→2.5時間、属人化の解消
- LINE・口頭・用紙で届く勤務希望を、戸島先生が毎月1枚の表に手作業で集約していた
- 誰をどのコマに入れるかの判断基準が戸島先生の頭の中だけにあり、菅野先生は代われなかった
- コマ重複・校舎間の移動の無理・科目ミスマッチがシフト公開後に発覚し、急なお願いで埋めていた
- シフト原案づくりが戸島先生1人に集中し、組み直しに毎月8時間ほどかかっていた
- AIが届いた希望を講師×曜日×校舎の一覧に整理し、集約の手作業が大幅に減少
- 割り付けのたたき台をAIが先に作り、菅野先生も原案を起こせるように(原案づくり月2.5時間に短縮)
- コマ重複・移動・科目の矛盾候補をAIが公開前に洗い出し、後手の埋め直しが減少
- 原案づくりを菅野先生が担い、戸島先生は確定判断に専念。月初の差し戻しが減った
AI鬼管理山崎
05 PITFALL よくある落とし穴3つ 確定判断・個人情報・現場事情の扱いを誤らない
誰を最終的にどのコマへ入れるか、講師の負担や生徒との相性をどう見るかは、現場を知る教室長が判断します。AIは希望の整理・たたき台づくり・矛盾候補の洗い出しまで。原案を確定扱いで公開すると、当日の欠席傾向や講師の事情に合わない割り付けがそのまま現場に出ます。最終的なシフトの確定は、必ず教室長が行う前提にしてください。
講師の本名・連絡先・家庭の事情・時給などをそのまま入力する運用は避けます。「英語担当のB先生」「平日夜のみ可」程度に必要最小限まで絞り、AIには割り付けの型づくりを任せ、固有の情報は人が最後に差し込む形にすると安全です。講師の個人情報への配慮は、講師シフトをAI化する際の大前提です。
コマ数だけを見て機械的に均等割りすると、欠席が出やすい時間帯が手薄になったり、定期テスト前の特定科目が薄くなったりします。曜日・時間帯ごとの繁忙度や当日の欠席傾向は、現場の肌感を持つ人がルールとして与え、最後に必ず確認してください。AIは与えられた条件に忠実なだけで、現場の空気までは読めません。
06 BUILD 希望日・担当科目・校舎・繁忙時間からシフト案を作る型 入力を4つに揃え、優先順位の高いコマから割り付ける
AIの原案精度を上げるには、シフト案づくりの「入力」と「割り付けの順番」をCLAUDE.mdに型として書いておくことが効きます。栄光ステップ進学塾で使っている、4つの入力をそろえて優先順位順に埋める型を紹介します。いずれの型も、最終的なシフトの確定は教室長が行う前提です。
ステップA: 4つの入力を同じ粒度でそろえる
この4つがバラバラの形で集まると、AIも人も突き合わせに苦労します。まずは「講師ごと」「コマごと」に同じ粒度でそろえること — ここをCLAUDE.mdの最初に書いておくと、AIが整理の段階で形を合わせてくれます。
ステップB: 優先順位の高いコマから割り付ける
割り付けは「全部を一度に最適化しよう」とすると破綻します。動かせないコマ→繁忙の厚み→残りの配分、という順番で段階的に埋めると、AIのたたき台も人の確認もぐっと楽になります。最後に残った埋まらないコマは、無理に詰めず「要相談リスト」として可視化し、教室長が講師へのお願いや代替を判断します。
| 割り付けの段階 | AIに任せること | 人(教室長)が決めること |
|---|---|---|
| ①固定コマ | 担当可能科目から候補を1人に絞る | 指名・相性・最終承認 |
| ②繁忙の厚み | 薄いコマの候補を提示 | 必要な厚み・当日の欠席を見込んだ判断 |
| ③残コマ配分 | 偏りが出ない割り付け案を作る | 講師ごとの負担感・連続コマの是非 |
| ④要相談リスト | 埋まらないコマを抽出 | 誰にお願いするか・代替手段の決定 |
上の4つの入力と①〜④の割り付け順をCLAUDE.mdに書いておくと、AIが毎月、同じ型で原案を組み上げます。型がないと月ごとに原案の出来がぶれるので、入力の粒度と割り付けの順番を最初に固定するのがコツです。
07 CONFLICT 科目適性・コマ重複・移動を考慮した調整(矛盾候補の出し方) 埋めた後に「破綻していないか」を機械的に点検する
シフトのトラブルは、割り付けそのものより「割り付けた後の矛盾を見落とすこと」で起きがちです。表が大きくなるほど、二重予約や移動の無理は目で追いきれません。栄光ステップ進学塾が、原案ができた後に必ずAIへかけている、矛盾候補の点検観点を紹介します。これらは候補の洗い出しまでがAIの役割で、最終的な調整と確定は教室長が行う前提です。
観点1: 科目適性 — 担当できない科目に入れていないか
「高校物理のコマに、担当科目が中学英語までの講師が割り付いていないか」のように、各コマの科目と講師の担当可能科目・レベルを突き合わせ、ミスマッチの候補を出します。人手だと「だいたい大丈夫だろう」で見落としがちな点を、AIが一件ずつ照合してくれます。ミスマッチが出たら、別講師への差し替えや、対応可能な範囲かの判断は教室長が行います。
観点2: コマ重複 — 同じ講師を同時刻に二重で入れていないか
「同じ講師が、川越本校と新河岸校の同じ時間帯に同時に入っていないか」「1人が物理的に持てるコマ数を超えていないか」を点検します。校舎をまたぐシフトでは、別々の表を作っていると二重予約に気づきにくく、公開後に講師から「この時間は別校舎では?」と指摘されて慌てる原因になります。AIにコマ表全体を横断で見させると、この種の重複候補をまとめて出せます。
観点3: 移動 — 校舎間のはしごに無理がないか
「1限を川越本校、2限を新河岸校でお願いしていて、移動時間が足りているか」を点検します。校舎間の移動に必要な時間(例: 30分)をルールとして与えておくと、AIが「移動が間に合わない可能性のあるはしご」を候補として出します。実際に間に合うか、交通手段はどうかといった現実的な判断は、講師の事情を知る教室長が行います。
AIが出すのはあくまで「重複・移動・科目のミスマッチかもしれない箇所」の候補です。どう直すか — 別講師に替えるか、コマ自体をずらすか、本人に確認するか — は、校舎の事情と講師の状況を知る教室長が判断し、最終的なシフトとして確定させてください。
上の3観点(科目適性・コマ重複・移動)と、判定に必要な数値(持てるコマ数の上限・校舎間の移動時間)をCLAUDE.mdに書いておくと、AIが原案のたびに同じ観点で矛盾候補を洗い出します。観点を決めずに「おかしいところを探して」とだけ頼むと漏れるので、点検したい観点を具体的に固定するのがコツです。
08 RELATED 関連記事: 教育・スクール運営の自動化事例10選(全業務マップ) 講師シフト以外の9業務も含めた事例集
本記事は教育・スクール運営の自動化事例10選のうち、事例6「講師シフト調整」を深掘りした内容です。問い合わせ対応・体験予約調整・教材作成・授業報告・保護者連絡など他の業務もあわせてご覧ください。→ 教育・スクール運営の自動化事例10選(全業務マップ)
09 ABOUT AI鬼管理について - 講師シフト調整の伴走サービス 属人化した講師シフトを、確認中心の運用へ
本記事を発信している AI鬼管理 は、教育・スクール運営の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。講師シフト調整は、原案づくりの属人化を解くことで、月初の組み直しの負担を軽くし、コマの抜けや矛盾の見落としを減らせる打ち手です。
代表菅澤
属人化した講師シフトの原案づくり、いっしょに軽くしませんか?
本記事の栄光ステップ進学塾の例は、2校舎・登録講師28名・教室長1人集中というモデルケースです。貴校の校舎数や講師体制、繁忙の出方によって、最適な進め方は変わります。まずは今の講師シフトの組み方をうかがって、貴校に合った設計をご提案します。
代表菅澤
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AI鬼管理
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よくある質問
Q. AIに講師シフトを任せて、当日の現場に合わない割り付けになりませんか?
A. AIは希望の整理・割り付けのたたき台・矛盾候補の洗い出しまでで、最終的なシフトの確定は教室長が行う前提です。繁忙度や当日の欠席傾向はルールとして人が与え、仕上げも人が確認するので、現場に合わない割り付けがそのまま公開されることは避けられます。
Q. 講師の個人情報をAIに入れても大丈夫ですか?
A. 本名・連絡先・時給などはそのまま入れず、「英語担当のB先生」「平日夜のみ可」程度に必要最小限まで絞ることをおすすめします。AIには割り付けの型づくりを任せ、固有の情報は人が最後に差し込む運用にすると、講師の個人情報に配慮しながら使えます。
Q. 校舎が複数あっても使えますか?
A. 使えます。校舎間の移動時間や、はしご可否をルールとして与えておくと、同時刻の二重予約や移動が間に合わないはしごを矛盾候補として洗い出せます。まずは1校舎・翌月分から始めて、うまくいったら校舎を増やすのが現実的です。
Q. シフト管理ソフトを使っていても効果はありますか?
A. あります。多くのソフトは「入力されたシフトの管理」は得意でも、バラバラに届く希望の整理や、割り付けのたたき台づくりまでは人手が必要な場合が多いです。AIはその前段の整理と原案づくり、公開前の矛盾チェックを補助します。
Q. 繁忙期と通常期で割り付けの基準が変わりますが対応できますか?
A. できます。定期テスト前は主要科目を厚く、長期休みは映像授業の見守りを増やす、といった時期ごとの基準をCLAUDE.mdに分けて書いておくと、AIが時期に応じた原案を出します。時期判断の最終確認は教室長が行ってください。
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。貴校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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- 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
