前回は「シフトの突き合わせを、仕組みで楽にする」考え方を書きました。今回はその中身です。Shiftaru（シフタル）が実際にどう自動マッチングしているのかを、図を交えて解説します。
難しいアルゴリズムの話はしません。
「何を条件に、どういう順番で当てているか」。それが分かれば十分です。
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全体の流れ
Shiftaru のマッチングは、3つのステップでできています。
① 集める ② 突き合わせる ③ 調整する
希望日時・エリア 条件に沿って自動で 結果を画面で見て
コース・空き時間 当てはめる 気になる所だけ手直し
↓ ↓ ↓
Googleフォーム グリーディ法 仮 → 確定
人間がやるのは、①の準備と③の最終確認だけ。
いちばんしんどい②の突き合わせを、機械に任せます。
② の中身：どういう優先順位で当てているか
自動マッチングと聞くと、「ランダムに埋めているだけでは？」と思うかもしれません。
実際には、次の優先順位で条件を満たす組み合わせを探しています。
- エリアが合うか（最重視）
お客さんの希望エリアに対応できるスタッフを優先。近い順に当てます。 - 希望日の順番
第1希望 → 第2希望 → 第3希望 の順に、叶えられる方を優先。 - 稼働バランス
特定の人に偏らないよう、空いているスタッフを優先（「同じ人に集中」も選べます）。
これに加えて、満たさないと当てないハード条件があります。
- 必要な資格を持っているか（訪問看護・介護など）
- 対応できる科目・レベルか（家庭教師・レッスンなど）
- その時間に二重で入っていないか。移動・休憩の時間は足りるか
- その日・その週の稼働上限を超えていないか
安全や実現可能性に関わる条件（資格・重複・上限）は、絶対に破りません。
「近さ」や「希望順」のような優先度の条件は、スコアで比べます。
この二段構えで、現場で使える現実的な組み合わせを作ります。
「グリーディ法」をひとことで
Shiftaru は グリーディ法 という方式でマッチングしています。むずかしく聞こえますが、やっていることは一行で言えます。
今いちばん条件の合う相手から、順番に当てていく。
一件ずつ「この枠には、条件を満たす中でいちばん良いスタッフは誰か」を決めて確定し、次へ進む。人間が手でやっている作業を、そのまま高速に、抜け漏れなく回しているイメージです。
数百人規模でも、数秒で結果が出ます。「一人の都合が変わったからやり直し」も一瞬です。
③ 自動で終わりにしない
大事なのは、自動マッチングはあくまでたたき台だということです。
現場には「この日はこの人を外せない」「今回はあえてこの組み合わせで」といった、データに書ききれない事情があります。
だから Shiftaru では、こうしています。
- 当てられなかった人は理由（例：希望日にシフトなし／エリア対象外／資格不足）を表示
- 「あと一歩」で外れた惜しい候補も提示し、手動で割り当て直せる
- 結果は仮の状態で、納得したら確定する
機械が9割を片付け、人が最後の1割を決める。
この役割分担が、実際に使える理由です。
まとめ
- Shiftaru は「集める → 自動で突き合わせる → 手で調整する」の3ステップ
- 突き合わせは エリア → 希望順 → 稼働バランス の優先順位＋資格・重複・上限のハード条件
- 方式は「良い相手から順に当てる」グリーディ法。数百人でも数秒
- 自動で終わりにせず、最後は人が調整できる
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ここまで読んで、「便利そうだけど、集めたデータはどこに保存されるの？」と気になった方もいると思います。
実は Shiftaru は、お客さんやスタッフの個人情報をクラウドに送りません。 その理由と仕組みを、次の記事で解説します。
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