当直表をExcelで作る手順と、運用で起きやすい限界

多くの病院・診療科では、今もExcelで当直表を作っています。特別なツールを買わなくていい、使い慣れているという理由で選ばれやすい一方、医師の人数やルールが増えるほど作業が重くなっていくのも事実です。

この記事では、Excelで当直表を作る具体的な手順を7ステップに分けて解説したうえで、運用で実際に起きがちな限界と、その対策までを一通りまとめます。

Step 1. 対象者を洗い出す

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   当直に入る医師のリストをシートに作る

   まず全員のリストを別シートに作ります。研修医や非常勤医師をどう扱うか（対象外にするか、通常より少ない回数で組み込むか）を最初に決めておくと、後の作業がスムーズです。
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   誰がどの当直種別に対応できるか整理する

   「当直」「日直」「オンコール」など種別が複数ある場合、全員が全種別に対応できるとは限りません。医師ごとの対応表を作っておくと、後でセルを埋める際の土台になります。

研修医の当直には、1年次は原則として指導医・上級医と2人以上で行うなどの決まりがあります（研修医の当直表の組み方）。

Step 2. カレンダー形式のシートを作る

1ヶ月分の日付を列（または行）に並べ、医師名を行（または列）に並べた表を作成します。土日祝は色分けしておくと見やすくなります。

祝日を平日扱いにするか休日扱いにするかも、この段階で決めておきましょう。

Step 3. ルール・制約を決める

代表的な制約には次のようなものがあります。

Step 4. 希望休を集める

メール・LINE・紙などで集めた希望休を、該当セルに転記する前に、次の3点を決めておきます。

• 提出期限（当月の何日前までに提出してもらうか）
• 上限日数（月に何日まで希望を出せるか、土日祝は別枠で制限するか）
• 「絶対に休みたい」と「できれば避けたい」を分けて集めるかどうか

全員分を一律「絶対休み」として扱うと、人員が足りない月に対応できなくなります。

分けて集めておくと、後で人繰りに困ったときに「できれば」の希望を調整する余地が残せます。

Step 5. セルに医師を割り当てる

いきなり日付を埋めるのではなく、次の順序で進めると手戻りが少なくなります。

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   必須ペア・当直不可曜日など、絶対条件から埋める

   最も制約が厳しい条件から先に確定させることで、後の調整余地を残せます。
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   希望休（絶対）を反映する

   この時点で、各日の必要人数に対して候補者が足りているかを確認します。
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   残りの枠を公平性を見ながら埋める

   「今月の回数」だけでなく、可能であれば直近数ヶ月の累積回数も別シートで集計しながら埋めていきます。土日祝の当直回数が特定の人に偏っていないかも確認しましょう。

Step 6. ルール違反がないか目視で確認する

埋め終えたら、表全体を見返して次を確認します。チェックリスト化しておくと確認漏れを防げます。

• 中N日ルールに違反している箇所はないか
• NGペアが同日に組まれていないか、必須ペアが漏れていないか
• 希望休（絶対）がすべて反映されているか
• 月間上限回数を超えている医師がいないか

Step 7. 確定・共有し、変更ルールを決めておく

表を配布したら終わりではありません。急な体調不良などで直前に交代が必要になるケースは必ず発生します。

「誰の承認があれば交代してよいか」を事前に決めておくと、いざというときに揉めずに済みます。

よくある失敗

① 公平性を感覚だけで判断してしまう

「なんとなく偏っていない気がする」で組んでしまうと、後から「自分の方が明らかに多い」という不満が出やすくなります。回数を実際に数えて可視化することが、納得感につながります。（当直の公平性の測り方の記事）

② 希望休の集め方が曖昧なまま毎月同じように苦労する

期限・上限日数を決めずに毎回その場で集めていると、直前になって希望が集中し、調整がつかなくなることがあります。（希望休の集め方の記事）

③ 確定後の変更ルールを決めていない

誰の承認が必要か決めないまま運用していると、当事者同士だけで交代して管理者が把握していない、という事態が起きがちです。（当直の交代のルールの記事）

Excelという手段そのものの限界

上記の進め方の問題を避けても、医師の人数が増えるほどExcelというツール自体の限界に突き当たることがあります。

テンプレートのまま続けるか、移行するかの考え方は当直表テンプレートの限界の記事、一緒に入れない組み合わせの管理はNGペアの管理の記事で紹介しています。

対策：ルールを登録して自動化する

中N日ルール・NGペア・希望休といった条件を最初に登録しておき、条件を満たす組み合わせを自動的に探索する、という方法であれば、上記の限界の多くを解消できます。

具体的な始め方はクイックスタートガイド（最短15分）で解説しています。