高校生の頃から興味のあった数学が学べる学部に進み、大学時代はとくに数理最適化の勉強にのめり込みました。数理最適化とは、様々な条件が含まれる問題に対して最適な結果を導き出すための計算技術で、学術的にも、また社会の課題解決にも役立ちそうなところにも興味を引かれました。就職活動ではこうした大学で得た知識が活かせる企業を主に探し、そこで出会ったのが鉄道情報システムでした。数理最適化の技術を利用した新しいシステムを開発中だと知り、そのプロジェクトにぜひ参加したいと思い入社を希望しました。
それが入社後から携わっている『勤務シフト作成お助けマン』というWebアプリ。日本最大規模の鉄道チケット予約・販売システム『MARS』で知られる鉄道情報システムですが、培った技術力と開発力を活かし、他にも様々なシステムやサービスを手がけています。その一つが『勤務シフト作成お助けマン』であり、小売店や飲食店、病院、工場などの従業員の勤務シフト作成を支援するため、数理最適化の技術が用いられているのです。

勤務シフトの作成はなかなか手間のかかるものですが、従来はExcelの表で整理するなど、多くの労力を費やして手作業で作るしかありませんでした。単にシフトを埋めれば良いわけではなく、各従業員の特性、総勤務時間や休日の調整など様々な要因も考慮する必要があり、「担当の○○さんにしか作れない」といった、作業が属人化する傾向があるのも大きな課題でした。この、多大な労力と属人化の解消を目指して開発されたのが『勤務シフト作成お助けマン』で、私はお助けマンをWebアプリケーションにリニューアルする時から開発に携わってきました。
1日単位でシフトを作成する『勤務シフト作成お助けマン Day』。このサービスに対するお客さまの要望を受けて時間単位でシフト表が自動作成できる『勤務シフト作成お助けマンTime』を加え、さらに最近、鉄道やバスなど交通機関の乗務員に最適化した『勤務シフト作成お助けマンCrew』もリリースしました。同時に企業ごとにカスタマイズしたシステムの開発・提供も行っており、勤務シフト自動作成システムの導入は、様々な業界・業種に広がっています。

システム開発に携わる人の多くが感じるように、導入した企業や使う方たちに「便利になった」「使いやすい」と言っていただけることがいちばんのやり甲斐になっています。比較的小さなチームで開発しているため、営業経由でユーザーの声が直接届き、成果が実感できるのも醍醐味の一つ。また『勤務シフト作成お助けマン』はクラウドサービスなので、リリース後もユーザーの声を反映してアップデートを繰り返し、より良いシステムに高めていける点にも面白さを感じます。
『MARS』を開発・運用している鉄道情報システムの信用がバックボーンにあるため、『勤務シフト作成お助けマン』も高度安定稼働が大前提になります。とはいえ、新しい技術を導入しやすい環境でもあり、「攻め」の姿勢で開発に取り組めるのも面白いところだと感じます。ITの世界では本当に次々と新たな技術が生まれていて、社外のセミナーや研修にも積極的に参加して、アンテナを広げるとともに知識を増やしています。

『勤務シフト作成お助けマン』は新たな事業だけに、導入数や売上の伸びといった事業としての成果が開発担当の我々にも伝わることが、プレッシャーでありやり甲斐になっています。Day、Time、Crewとバリエーションを広げてきましたが、それぞれをもっと多くの方にご利用いただき、新たな製品も加えて、『勤務シフト作成お助けマン』シリーズを当社を代表するソリューションサービスの一つに育てることが当面の目標です。勤務シフトの作成システムは競合環境も厳しくなりつつありますが、様々な要件を取り込み「自動」で勤務シフトを作成できることを強みに、使い勝手もさらに高めてシェア拡大につなげたいと考えています。
『勤務シフト作成お助けマン』は、数理最適化技術を活用したモデルケースの一つですが、この技術は他にも様々な応用分野が考えられます。すでに勤務シフト作成とは別の形で顧客別のソリューションサービスとして展開が始まっており、この領域を、鉄道情報システムの事業の柱の一つとすることが、将来実現したい大きな目標です。