symplr、医療現場の人員需要を予測するAI搭載の勤怠・シフト管理を開始

病院の人員不足は、解決に使える時間がほとんど残っていないときに、最も大きなコストにつながることが少なくありません。管理者は人員確保に奔走し、看護師には直前の依頼が相次ぎ、残った穴を埋めるために残業や割増賃金での労働が発生します。symplrは、AIを活用したシフト管理と勤怠管理を組み合わせた統合型の人材管理ソリューション「symplr Time and Scheduling」の開始により、こうした判断を前倒ししようとしています。

10月26日に発表されたこの製品は、予想される人員需要、医療システム全体で確保できる人員、労務費を一元的に把握できるようにします。新たなAIワークフローは、職員の希望、シフト管理のルール、予測される需要、過去の傾向を考慮してシフトの調整案を提示し、管理者が承認できるようにします。

今回の開始により、symplrの予測型シフト管理機能が、医療分野の複雑な給与規則やコンプライアンス要件に対応するよう設計された勤怠管理技術と連携します。また、計画、人員配置、分析にまたがる、より広範な人材業務戦略の基盤も整います。

AIによる提案でシフト調整のボトルネック解消を目指す

病院の人員配置では、シフトを作成することは出発点にすぎません。その後、管理者は職員の希望と必要な人員配置をすり合わせ、人員不足を解消し、状況の変化に応じて対応しなければなりません。表計算シート上では完成しているように見えるシフトでも、特定の時間帯に必要な人員が不足している場合があります。

新製品のAIを活用したシフト調整機能は、こうした手作業による調整の負担を軽減するよう設計されています。管理者に変更のたびに一から作成させるのではなく、関連する人員配置の制約や傾向に基づいて調整案を提示します。承認を行うのは引き続き管理者です。

人員配置の判断が職員と臨床業務の両方に影響する現場では、これは重要な違いです。提案によってリーダーは選択肢をより早く比較できますが、提示された人員配置がその部門に適しているかどうかを判断する責任は、引き続きリーダーが負います。

「看護部門のリーダーは、チームや患者を支援できる時間があるにもかかわらず、何時間もかけてシフトを作成し、空きシフトを埋めるために奔走する必要はありません」と、symplrの看護情報学最高責任者であるAli Morin氏は述べています。

同社は、看護師にとって柔軟性が高まることも強調しています。職員の希望をより早い段階で反映したシフトを作成し、急な依頼や、適切なシフトを探す際の事務的な煩雑さを減らすことを目指しています。

予測型人員配置を支える仕組み

既存のSmart Square技術が、今回の開始の背景を理解する手がかりとなります。同製品の資料によると、独自の数学的モデリングと機械学習を組み合わせた予測モデルを採用しています。予測は毎週更新され、部門または診療エリアごとの人員配置マトリクスに反映されます。これにより、予測される患者需要と職員の供給を比較できます。

現在の製品ページによると、最大120日先までの予測が可能です。実務上の目的は、未充足のシフトが差し迫った業務上の問題になるまで待つのではなく、管理者が対処する時間を確保できる段階で、人員不足の可能性を明らかにすることです。

Smart Squareには、変動型のインセンティブモデルを用いた空きシフト管理、全社規模での人員リソースの可視化、セルフスケジューリングに加え、人事、給与、勤怠、電子カルテシステムとの連携機能もあります。こうした機能から、予測をどのように具体的な対応につなげるのかが分かります。管理者は、予測される人員不足だけでなく、それを解消するために活用できる人員の選択肢も把握する必要があります。

需要の予測とシフトの調整は関連していますが、異なる作業です。予測では、必要となる人員配置を見積もります。続くシフト調整では、職員の勤務可能状況、希望、ルールを踏まえ、その需要を満たす方法を提案します。勤怠管理では、最終的に実際に起きたことを記録します。

予定した人員配置と実労働時間を連携

シフト管理と勤怠管理を統合することで、予定したシフトと給与計算に反映される労働時間のずれという、もう一つの事務負担に対処できます。これらの業務が別々のツールで管理されていると、人員配置の判断を下した後に、管理者が変更内容やタイムカードを照合しなければなりません。

symplr Time and Schedulingは、2つの機能を一つにまとめ、看護部門のリーダーが同じワークフロー内で人員配置と労務費を検討できるようにします。勤怠管理機能は、すべてのシフトを同じ時間数の入れ替え可能な枠として扱うのではなく、医療分野の給与規則やコンプライアンス要件に対応するよう構築されています。

symplrは、同社のスケジューリングおよび勤怠管理機能について以前公表した実績として、人員配置やタイムカード関連業務に費やす時間を約50％削減し、給与計算チームの稼働能力を最大75％分確保できる可能性があると示している。これらは、複合機能に関連して同社が報告した潜在的な効果であり、本日投入された製品に対する新たな第三者評価ではない。

今回の開始を評価するうえで、この違いは重要です。人員需要の予測からシフトの充足、実労働時間の照合までに必要な手作業を減らせる可能性があります。個々の医療システムで得られる成果は、業務フロー、既存の連携機能、導入状況によって異なります。

AIへの投資が拡大する一方で、手作業のプロセスは依然として残る

同社の2026年Compass調査は、市場のニーズを理解する手がかりとなる。回答者の41％は、自組織における医師と看護師の勤務スケジュール管理が依然として全面的に手作業で行われていると答えた。さらに35％は、自動化が最小限にとどまっていると回答し、完全に自動化されているとしたのはわずか4％だった。

CHIMEと共同で実施されたこの調査には、米国の病院や医療システムで臨床、IT、運営の各職務に就く146人が回答した。調査期間は2026年6月1日から7月17日までだった。調査結果が示すのは回答者のグループの状況であり、すべての病院を対象にした全数調査ではない。

同じ調査では、回答者の21％が、自組織はAIを導入したものの、その効果を評価する指標を設定していないと答えた。これは、自動化と並んで効果測定も導入時の優先課題であることを示している。勤務スケジュール管理に関する指標としては、勤務表の管理に費やす時間、未充足のシフト、時間外労働、職員の満足度、需要予測の精度などが挙げられる。

プロセスを自動化しても、そこで作成された勤務スケジュールが、実際にケアを提供する人々にとって機能しなければ意味はない。導入にあたって看護部門のリーダーや現場スタッフを巻き込めば、推奨内容がスケジュール管理上の実際の問題に対処できているか、医療システムが検証できる。

現在利用できる機能と今後の展開

今回の提供開始では、統合型の勤務スケジュール管理と勤怠管理を中心に、勤務スケジュールの調整時にAIが推奨を提示する。symplrは、タイムカードの修正や勤務スケジュール規則の設定に関するAI機能を2027年に追加する予定だ。これらの機能は、現時点ではロードマップに記載された段階にある。

より広範な医療分野向けAI戦略には、予測インテリジェンス、スマートなセルフスケジューリング、業務ワークフローに組み込まれたツールが含まれる。同社は、データの出所を追跡できることと、適切なガバナンスの下でデータを管理することを、プラットフォームの優先事項としている。この広範な戦略と、Time and Schedulingの提供開始時点で利用できる具体的な機能は、区別して捉える必要がある。

最高製品責任者のScott Sbihli氏は、symplrの計画は従来の勤務スケジュール管理にとどまらず、入院医療と外来医療全体にわたって、人員計画、職員配置、分析を連携させることを目指していると述べた。また、医師をはじめとする医療提供者向けに、より高度な機能を提供する計画だという。

symplrは、10月29日から31日までシカゴで開催されるANCC Magnet Conferenceのブース631で、Time and Schedulingを実演する。目下の焦点は、需要、勤務可能な職員、実際の勤務時間をより一元的に把握することで、看護部門のリーダーが直前の問題への対応に追われることを減らし、チームを支える時間を増やせるかどうかだ。