複数店舗・事業所におけるシフト管理、システム一元管理が難しい理由
こんにちは、らくしふシフト管理ラボ編集部です。今回は、複数店舗・事業所のシステムを活用したシフト管理についてご紹介します。
目次
- 複数店舗・拠点・業態のシフト管理、システムで管理すると一元化は難しいの？
- 単一店舗と複数店舗のデータモデルの違いとは？
- なぜ後から「複数店舗管理」を追加するのが難しいのか？
- 複数店舗の一元管理に対応したシフト管理ツールの利点
- 「らくしふ」なら店舗間のヘルプ調整もワンクリック！
- 「シフト管理ツールが複数店舗に対応しているか？」事前に確認を！
- まとめ：複数店舗・事業所・業態のシフト管理を一元化するなら「らくしふ」を使ってみて！
複数店舗・拠点・業態のシフト管理、システムで管理すると一元化は難しいの？
シフト管理を行う際、複数店舗や複数拠点、さらには異なる業態を持つ企業では、シフトをシステムで一元管理し、店舗間のヘルプ依頼をスムーズに行いたいと考えるのは当然のことです。
しかし、実際には本当の意味で「複数店舗の一元管理」が可能なクラウドシフト管理ツールは限られています。ご存じでしたか？？
なぜなら、単一店舗と複数店舗のシフト管理では、データモデルの設計が根本的に異なり、後から複数店舗対応へ機能を変更するのは困難という課題があるのです。
単一店舗と複数店舗のデータモデルの違いとは？
シフト管理ツールが本当に複数店舗を一元管理できるかどうかは、データモデルの設計に大きく左右されます。単一店舗向けのデータモデルと複数店舗向けのデータモデルでは、システムの構造が根本的に異なり、後からの変更が困難であったり、限定的な対応にとどまることが多いのです。
単一店舗のデータモデル：1店舗ごとに独立したシステム
単一店舗向けのシフト管理ツールでは、従業員は特定の1店舗にのみ紐づき、その店舗のシフトのみを管理できます。しかし各店舗のデータは独立しており、システム上で店舗を横断した管理はできません。
例えば、店舗Aのマネージャーが利用するツールには、店舗Aの従業員リストとシフト表のみが表示され、店舗Bの情報を見ることはできません。また、従業員「田中さん」が店舗Aで働く場合、田中さんのデータは店舗Aのシステム内だけで完結します。
単一店舗のデータ構造（例）：
1. 従業員（users）テーブル
| ID | 名前 | 権限（管理者・一般） |
2. シフト（shifts）テーブル
| ID | 従業員ID （usersのIDと紐づく） | 勤務日時 | 役割 |
[店舗A]
| user1 | 山田 一郎 | 3月5日 9:00-18:00 | ホール |
| user2 | 田中 花子 | 3月4日 9:00-18:00 | キッチン |
[店舗B]
| user3 | 佐藤 太郎 | 3月4日 10:00-19:00 | キッチン |
このモデルの問題点
1つのアカウントで管理できるのは1店舗のみ
店舗Aのシフト管理画面から店舗Bのシフトを確認できない
店舗Bのシフトを管理するには、ログアウトして別アカウントでログインし直す必要がある
このように、単一店舗向けのシステムでは、管理者が複数店舗のシフトを一元管理できず、ログイン・ログアウトを繰り返す必要があるため、ミスも増え、業務効率が大きく低下します。
複数店舗のデータモデル：中央データベースで一元管理
複数店舗のシフト管理に対応したツールでは、従業員が複数の店舗で働くことを想定したデータ構造になっています。各店舗のシフト、役割、勤務時間、労働法規などを統合管理できる柔軟な設計が必要です。
例えば、田中さんが店舗Aと店舗Bの両方でシフトに入る場合、田中さんのプロファイルは中央データベースに保存され、店舗Aと店舗Bのシフトに割り当てられます。
複数店舗のデータ構造（例）
データ詳細
- 店舗（stores）テーブル
・ID
・店舗名 - 従業員（users）テーブル
・ID
・名前 - 従業員と店舗の関連（user_store_relations）テーブル
・ID
・ユーザーID（usersのID）
・店舗ID（storesのID）
・権限（管理者・一般） - シフト（shifts）テーブル
・ID
・店舗ID（storesのID） ← 店舗に紐づく
・従業員ID（usersのID）
・勤務日時
・役割 - [ 店舗A ]
user1: 山田
シフト：3月4日 9:00-18:00
user2: 田中
シフト：3月4日 9:00-18:00
user3:佐藤
シフト：3月4日 9:00-18:00
[ 店舗B ]
user1: 山田 (※店舗AとB両方に所属)
シフト：3月5日 10:00-19:00
1. 店舗（stores）テーブル
| ID | 店舗名 |
|---|---|
| storeA | 日比谷店 |
| store B | 五反田店 |
2. 従業員（users）テーブル
| ID | 名前 |
|---|---|
| users1 | 山田 一郎 |
| users2 | 田中 花子 |
| users3 | 佐藤 太郎 |
3. 従業員と店舗の関連（user_store_relations）テーブル
田中さんは日比谷店、山田さんは日比谷店と五反田店の両方に所属
| ID | ユーザーID （usersのID） | 店舗ID （storesのID | 権限（管理者・一般） |
|---|---|---|---|
| 1 | users1 | storeA | 一般 |
| 2 | users2 | storeB | 一般 |
| 3 | users3 | storeA | 一般 |
4. シフト（shifts）テーブル
| ID | 店舗ID （storesのID） | 従業員ID （usersのID） | 勤務日時 |
|---|---|---|---|
| 1 | storeA | users1 | 3月4日 9:00-18:00 |
| 2 | storeA | users2 | 3月4日 9:00-18:00 |
| 3 | storeB | users1 | 3月5日 10:00-19:00 |
| 4 | storeA | users3 | 3月4日 9:00-18:00 |
このデータモデルを導入すると、1つのアカウントで複数店舗のシフトを管理できるため、以下のようなメリットが生まれます。
複数店舗のデータモデルのメリット
- A店舗とB店舗のシフトを1つのログインアカウントで管理可能
- ユーザーが複数の店舗で勤務できるようになる
- 店舗ごとの売上や労働時間を一括で分析できる
- ワンクリックで店舗間のヘルプ調整が可能
クラウドシフト管理「らくしふ」は、こうした複数店舗の管理を最初から想定したシステム設計になっているため、業務負担を大幅に削減できます。
なぜ後から「複数店舗管理」を追加するのが難しいのか？
シフト管理ツールを最初から単一店舗用に作ってしまうと、後から複数店舗対応へ改修するのは非常に困難です。
大きな3つの理由
①データ移行の負担が大きい
- 既存のシフトデータに「店舗ID」を振り直さなければならず、大量のデータ移行作業が発生
- 1店舗ごとに独立していたデータを統合するため、大幅なシステム改修が必要
②UI/UXの変更が必須
- 1店舗ごとの管理画面だったものを、複数店舗のダッシュボードへ複数店舗を管理する場合、「どの店舗のデータを表示するか？」を選ぶ画面を作る必要がある。例えば、ドロップダウンメニューで店舗を切り替えたり、ダッシュボードで一括表示する設計を考えなければならない。
- ユーザーがどの店舗のデータを見ているかを適切に制御する仕組みが必要users テーブルだけでログイン管理していたものを、従業員と店舗の関連（user_store_relations） を参照するように修正し、「どの店舗を見ているのか？」を常に考慮する処理を追加する必要がある
③権限管理の複雑化
- 店舗ごとの権限を適切に管理する仕組みが必要1店舗管理なら「管理者 or 一般従業員」だけで済んだところが、複数店舗を管理する場合、「A店舗では管理者だが、B店舗では一般従業員」というケースもあるかもしれません。ここまで対応するかは考慮が必要ですが、やる場合は「店舗ごとの権限」を管理するロジックが必要。
結果として、「後から複数店舗管理に対応するための改修」は、ほぼ新規開発と同じレベルのコストがかかることになります。こうした課題を考慮すると、後から複数店舗対応へと変更するのは非常に困難であり、「シフト管理ツールは複数店舗に対応しているのが当たり前」と思われがちですが、実際にそれを実現できているツールは限られているのが現実です。
複数店舗の一元管理に対応したシフト管理ツールの利点
「らくしふ」のように最初から複数店舗対応を想定して設計されているクラウドシフト管理ツールを選ぶことで、以下のようなメリットを享受できます。
中央管理でスムーズなシフト調整
- すべての店舗のシフトを管理画面で統合管理でき、複数店舗間の人員配置が単一アカウントでスムーズに行えます。
- 例えば、山田さんが一つのダッシュボードを開くと、店舗Aと店舗Bのシフト状況が同時に見えます。佐藤さんを店舗Aの午前シフトと店舗Bの午後シフトに割り当てるのも、ドラッグ＆ドロップで簡単にできます。
データの統合と効率的な分析
- 店舗ごとの売上や人件費を一元管理でき、エリアマネージャーが状況を把握することも容易となり、人件費の最適化をサポートします。
- 例えば、「店舗Bが繁忙期で人手不足」→「店舗Aからヘルプ要請」といったデータに基づくシフト調整が可能です。
スケジュールのバッティング防止
- 従業員のシフト重複を自動検知し、誤ったスケジュールを未然に防止。
- 例えば、佐藤さんが店舗Aと店舗Bで同じ時間にシフトが入らないよう自動チェックしてくれるので、二重ブッキングのリスクを軽減します。
「らくしふ」なら店舗間のヘルプ調整もワンクリック！
実際に多くの企業で「らくしふ」の店舗間ヘルプ調整機能が活用されています。
活用例
各店舗のシフト状況をリアルタイムで確認
1クリックでヘルプ要請＆スタッフのスケジュール調整
本部がシフト状況を一括把握し、各店長の負担を軽減
特に、店舗運営の現場では「とにかくシフトを埋めるのが最優先」になりがちです。そのため、本部がシフト管理の効率化をリードし、業務改善を進めることが重要です。
ヘルプ調整の活用事例
現場から「使い続けたい」の声が上がった！工数のかかるヘルプ調整や見込み人件費管理の時短に成功
ー 株式会社エー・ピーホールディングス様
「シフト管理ツールが複数店舗に対応しているか？」事前に確認を！
複数店舗を持つ企業にとって、シフト管理の一元化は業務効率化のカギとなります。
一元管理に対応したツールなら…
- 各店舗のシフト調整・ヘルプ調整がスムーズ
- データを集約し、人件費や業務負担を最適化
- 1つのアカウントで複数の店舗のシフト表を同時に確認・管理が可能
一元管理に対応していないツールを選ぶと…
- 店舗ごとにログインが必要
- データが分断され、売上や人件費の分析が困難
- ヘルプ依頼やシフト調整が煩雑になり、オペレーションに支障が出る
シフト管理ツールを選ぶ際は、これらの違いと自社のニーズを踏まえて長期的に運用できるツールを選びましょう。
まとめ：複数店舗・事業所・業態のシフト管理を一元化するなら「らくしふ」
「らくしふ」は、設計当初から複数店舗のシフト管理をスムーズに行えるよう開発されています。
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