病院の看護師シフト表をAIやPythonで自動作成する方法｜「解無し」になる原因と現実的な進め方

病院や介護施設などのシフト表作成は、想像以上に複雑です。勤務希望、公休、夜勤回数、連勤制限、人員配置基準、スキル差など条件が多く、看護師長や管理者の大きな負担になっています。最近ではAIやPythonで自動化を試みる人も増えていますが、実際には「解無し」になって止まるケースも少なくありません。この記事では、看護師シフト自動作成でよく起こる問題や、現実的にうまく進める方法について整理します。

病院シフトは「普通のシフト」と難易度が違う

飲食店やアルバイトのシフトと比較すると、看護師シフトは制約条件が極端に多いです。

例えば以下のような条件があります。

• 夜勤回数制限
• 夜勤明けルール
• 連勤禁止
• 休日数固定
• リーダー配置
• 新人とベテランの組み合わせ
• 病棟ごとの人数基準
• 希望休

このため、単純なSolverだけでは「解無し」になりやすいです。

「解無し」になる一番多い原因

PythonやSolverで組むと、よく起きるのが「条件が厳しすぎて成立不可能」な状態です。

人間は経験で微調整できますが、プログラムは完全一致しか許しません。

実際には“矛盾した条件”が紛れているケースがかなり多いです。

よくある矛盾例

人間だと「今回は少し調整」で済む部分が、Solverでは即エラーになります。

病院シフトは「制約最適化問題」

この分野は数学的には「制約最適化問題（Constraint Optimization）」と呼ばれます。

実は大学研究や企業向けソフトでも扱われる難しいテーマです。

つまり、「ChatGPTに少しコードを書かせれば完成」というほど簡単ではありません。

PythonならOR-Toolsがかなり有力

もしPythonで続けるなら、GoogleのOR-Toolsはかなり有名です。

単純なExcel Solverより、シフト最適化に強いです。

OR-Toolsが向いている理由

• 制約条件を細かく書ける
• 優先順位設定可能
• 「絶対条件」と「希望条件」を分離できる
• 世界的に利用例が多い

特に「ハード制約」と「ソフト制約」を分けるのが重要です。

全部を絶対条件にしないのがコツ

初心者が最初にハマりやすいのが、全条件を「必須」にしてしまうことです。

例えば「希望休」は、本来は“できれば守る”条件のこともあります。

OR-Toolsでは以下のように分けると解きやすくなります。

これだけでも「解無し」がかなり減ることがあります。

ChatGPTだけで完全自動化はまだ難しい

ChatGPTはコード補助には非常に便利ですが、現場運用レベルの勤務表を完全自動生成するのは別問題です。

特に病院はローカルルールが非常に多いため、現場調整が必要になります。

実際には「半自動」が現実的です。

おすすめは「自動下書き＋人間調整」

現場で実用的なのは、AIが80％作成し、人が最後に微修正する方式です。

この形だと、師長さんの負担をかなり軽減できます。

最初から100％自動化を目指すと難易度が急上昇します。

Excelベースで進める方法も強い

病院現場では、最終的にExcel運用がかなり多いです。

そのため、Python単独より「Excel＋Python」の組み合わせが現実的です。

• Excelで希望入力
• Pythonで自動割当
• Excelへ出力
• 人が最終修正

この流れは実運用との相性が良いです。

既存シフトソフトが合わない理由

市販シフトソフトがうまくいかない理由は、病院ごとの独自ルールが強すぎることが多いです。

看護配置や夜勤ルールは施設ごとの差が大きいため、汎用ソフトでは対応しきれないことがあります。

そのため、自作や半自作に行き着く人も少なくありません。

実際には「条件整理」が最重要

プログラム技術より先に必要なのが、条件の整理です。

まずは以下を一覧化すると進めやすいです。

• 絶対守る条件
• できれば守る条件
• 例外許容条件
• 公平性ルール

ここが曖昧だと、どんなAIでも苦戦します。

まとめ

病院の看護師シフト作成は、非常に複雑な制約最適化問題です。そのため、PythonやAIを使っても「解無し」になるケースは珍しくありません。

特に重要なのは、「絶対条件」と「希望条件」を分けること、そして最初から完全自動化を目指しすぎないことです。

実際には、OR-Toolsなどを使って“自動下書き”を作り、最後を人が調整する方式がかなり現実的です。条件整理と段階的な導入が、成功への近道になりやすいでしょう。