希望休の調整が大変
一人ひとりの希望を反映しながら、必要な人数を確保したい。
Manai Labで開発中シフト作成を、
シフト作成を、
もっとかんたんに。
みんなの希望も、現場の条件も。
AIと最適化技術を組み合わせて、
シフトづくりの時間と負担を減らします。
koalyプロダクトイメージ
シフト管理
2026年10月みんなのシフト
| スタッフ | 5 月 | 6 火 | 7 水 | 8 木 | 9 金 |
|---|---|---|---|---|---|
| 青青木 はるか | 早番 | 日勤 | 休み | 日勤 | 遅番 |
| 森森 さくら | 日勤 | 休み | 早番 | 遅番 | 日勤 |
| 高高橋 ひなた | 遅番 | 日勤 | 日勤 | 早番 | 休み |
| 小小林 あおい | 休み | 早番 | 遅番 | 日勤 | 日勤 |
| 石石井 つむぎ | 日勤 | 遅番 | 日勤 | 休み | 早番 |
希望休・勤務条件を整理して、シフト案へ。
表示はサンプルです。実際の提供画面とは異なる場合があります。
ことばで伝える勤務条件
「新人だけで閉園対応にならないように」
条件を整理して、シフト計算へ
EVERYDAY CHALLENGESそのシフトづくり、
そのシフトづくり、
ひとりで抱えていませんか。
条件を一つ変えたら、また最初から。
そんな調整の積み重ねを、もっと楽に。
考慮する条件が多い
必要人数、資格、経験、勤務時間。複雑な条件を見落としたくない。
公平に割り当てたい
早番や遅番の回数が、一部のスタッフに偏らないようにしたい。
組めない理由が分からない
条件のどこがぶつかっているのかを理解して、調整したい。
DESIGNED TO HELP伝える。組み立てる。
伝える。組み立てる。
納得して、調整する。
Koalyが目指しているのは、
現場の人と一緒に考えるシフト作成です。
自然な言葉で
条件を伝える
「水曜日は休みにしたい」「早番の回数をなるべく公平に」。AIが希望やルールを整理し、計算に使える条件に変換します。
「早番と遅番を、なるべく公平に」
最適化技術で
シフト案をつくる
希望休、勤務時間、必要人数、資格や役割を考慮。数理最適化によって、条件に沿ったシフト案を計算します。
早番日勤遅番
理由を理解して
条件を調整する
組めない場合は、人数不足や希望の衝突などを分かりやすく説明。調整の方針を考え、条件を見直して再計算できます。
必要人数と希望休の衝突を確認
上記は開発中の機能構想です。提供内容は今後変更される場合があります。
AI × MATHEMATICAL OPTIMIZATIONことばの理解と、
ことばの理解と、
条件に沿った計算。
それぞれの得意を、一つに。
自然な言葉の理解や説明はAIが担当し、実際のシフト計算は数理最適化エンジンが行います。
Koalyは、この役割分担で、複雑な条件を扱いやすく、結果を理解しやすいシフト作成を目指しています。
AI / Claude
希望やルールを読み取り、整理する。
結果や調整の理由を、ことばで説明する。
＋
数理最適化
人数・資格・勤務時間などの条件をもとに、
実際のシフト案を計算する。
現場に寄り添うシフトづくりを。
Koalyを育てています。
Koalyは現在、Manai Labにて開発を進めています。
使いやすく、現場の負担を減らせるサービスを目指して。
提供時期や詳細が決まり次第、このサイトでお知らせします。
Koaly is a workforce scheduling product currently being developed by Manai Lab in Japan. It combines AI and mathematical optimization to help shift-based organizations create schedules and manage complex staffing requirements more easily.