JP2002183386A

JP2002183386A - ガソリンスタンドにおける人件費最適化装置

Info

Publication number: JP2002183386A
Application number: JP2000379692A
Authority: JP
Inventors: Akihiro Ara; 昭弘荒
Original assignee: Esso Sekiyu KK
Current assignee: EMG Marketing GK
Priority date: 2000-12-14
Filing date: 2000-12-14
Publication date: 2002-06-28

Abstract

(57)【要約】【課題】ＰＯＳと連結させたコンピュータで常に最適
な店員数を曜日別時間帯別に予測してシフト・スケジュ
ールを自動生成することができる、ガソリンスタンドに
おける人件費最適化装置を提供する。【解決手段】Ｒ個の給油ポンプ１０₁〜１０_Rに接続さ
れたＰＯＳ１００は、曜日別時間帯別来店客数（データ
１）とポンプ稼動数カウント（データ２）と店員の労働
時間（データ３）とをデータ記憶部１１０に記録したの
ちにデータ送信部１２０を介してコンピュータ２００に
送信する。コンピュータ２００は、曜日別時間帯別来店
客数とポンプ稼動数カウントと店員の労働時間とを処理
して、曜日別時間帯別最適人員数（データ４）と人員配
置稼動状況（データ５）とを計算し、曜日別時間帯別最
適人員配置を示した表（帳票１）と曜日別時間帯別シフ
ト表（帳票２）と人員配置稼動状況をリアルタイムで表
示する表（帳票３）とを作成する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術的分野】本発明は、一般に、ガソリ
ンスタンドにおける店員（従業員）の数および配置時間
を適正化して店員の無駄な待機時間を最小化することに
より人件費を抑制する人件費最適化装置に関し、特に、
ＰＯＳ（ポス：販売時点情報管理機）から送られる最新
の情報をもとに最適な店員の配置を事前に予測するシス
テムと、店員の配置後の運営状態をＰＯＳに連動したコ
ンピュータで自動的に観察して必要な補正を行うための
システムとから構成された人件費最適化装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】ガソリンスタンドのような沿道小売店で
は、曜日別時間帯別の来店客数は季節変動があるものの
それぞれの店によってほぼ安定しているが、ある単位時
間（たとえば、１時間）における客の来店間隔には大き
なムラがある。つまり、客が来始めると混雑するが次に
しばらくは誰も来なくなったりする変動を繰り返す。こ
のため、ガソリンスタンドにおける店員数は、車の来店
数が予測困難な状況下で、予想外に混雑した時でも来店
した車を待たせないことを主眼にして、ガソリンスタン
ドの所長が経験的に決めるのがほとんどであった。ちな
みに、全国規模のガソリンスタンド実態調査によると、
１日の店員の労働時間の約５０％近くがただ単に次の車
を待って店頭に立っているだけの所謂「待機時間」に費
やされていた。

【０００３】ガソリンスタンドのこのような待機するだ
けの店員の光景は一般のドライバーも日頃良く目にする
ところである。人件費はガソリンスタンドの最大の運営
経費であるので、このような状態は経営上の大きな問題
であった。しかし、待機時間を減らすために安易に人を
減らすと、店員は利幅の少ない給油作業のみに時間を費
やされるために、ガソリンスタンドの大きな収入源であ
るオイルや洗車といった油外商品を給油中の時間を利用
して顧客に説明し受注する時間的余裕がなくなり、ガソ
リンスタンドの収益が次第に低下してしまう。また、経
験上いったん油外商品の売り上げを落としてしまうと元
に戻すのが容易ではないので、油外収益の低下はガソリ
ンスタンドの経営上大きな打撃となる。したがって、適
正な店員数の決定は難問であり、さまざまな試行錯誤が
行われている。

【０００４】本願の出願人は、最適人員配置を科学的に
決定して配置後の運営状況を検証することのできるソフ
トウェアを独自に開発し、取引きのある一部のガソリン
スタンドにおいて人件費最適化のカウンセリングを実施
してきた。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、このソ
フトウェアは、対象とするガソリンスタンドの年間の平
均的な月および曜日のデータを調べてコンピュータに入
力して最適人員配置を決定するために、その際入力され
たデータが適切であったかが常に問題であった。つま
り、入力データが適切でないと結果も不適切になるとい
う問題があった。

【０００６】また、計算上の最適人員を配置した後、ガ
ソリンスタンドの実際の運営状況を観察し必要な補正を
行うことが必要であるが、従来の調査手法では、ガソリ
ンスタンドの店頭での調査そのものは自動化ができない
ので、１回の観察に最低でも２名の訓練された調査人員
と２日間の調査期間と１日のコンピュータへのインプッ
ト作業とが必要であった。そのため、調査した日によっ
ては結果が不適切であることがあった。さらに、タイム
リーなカウンセリングができないためにデータがすぐに
実態と合わなくなってしまうという課題を抱えていた。

【０００７】本発明の目的は、現場の所長の経験に頼ら
ず、ＰＯＳと連結させたコンピュータで常に最適な店員
数を曜日別時間帯別に予測することにより、店員の待機
時間の無駄を省きながら、店員がオイルや洗車など油外
販売活動を実施できるような余裕をもったシフト・スケ
ジュールを自動生成することができる、ガソリンスタン
ドにおける人件費最適化装置を提供することにある。

【０００８】また、本発明の他の目的は、従来では調査
員の目視による観察以外に手段がなかった運営状態の把
握と同等の結果をＰＯＳを利用して自動的に得る手法を
導入することにより、ＰＯＳと連動させたコンピュータ
で自動的にリアルタイムでモニターし、販売数量の変化
による車の来店台数の増減や来店パターンの変動に対し
月中にいつでも適切な補正を行うことができる、ガソリ
ンスタンドにおける人件費最適化装置を提供することに
ある。

【０００９】本発明のさらに他の目的は、上述した人件
費最適化装置を実現するようにＰＯＳおよびコンピュー
タを動作させるのに必要なプログラムが格納されたコン
ピュータ読み取り可能な記録媒体を提供することにあ
る。

【００１０】

【課題を解決するための手段】本発明の第１のガソリン
スタンドにおける人件費最適化装置は、ガソリンスタン
ドにおける店頭給油作業に配置する店員の最適人数を曜
日別時間帯別に予測することで無駄な人件費をなくすた
めの人件費最適化装置であって、販売時点情報管理機か
ら必要な情報をコンピュータに送る装置と、あらかじめ
適正な配置人数の判定のために基準となるルールを記録
しておく補正ルール記録手段と、給油作業を行う店員の
適正な配置人数を曜日別営業時間帯別に予測する手段
と、時間店員も含めた店員のシフト・スケジュールを自
動作成する手段と、その予測値による店員配置後の運営
状態が適切であるかをリアルタイムで常時自動的に解析
し評価する装置と、その評価をリアルタイムで出力する
手段と、を具備する。

【００１１】また、本発明の第２のガソリンスタンドに
おける人件費最適化装置は、ＰＯＳと連動し、そこから
得られる直前１ヶ月の平均データから当該月の曜日別時
間帯別店員の配置数についての予測値を計算するととも
に、ＰＯＳから得られるリアルタイムのデータにより現
在の運営状態を常時モニターするコンピュータシステム
により、上記課題を解決する。このコンピュータシステ
ムは、毎月、月初に当該月の曜日別時間帯別の最適な店
員の配置数を予測し、かつ、それが円滑に機能している
か否かをリアルタイムに解析し評価するとともに、もし
必要であれば人員数を補正することができる装置であっ
て、該装置は、月間平均の曜日別時間帯別来店台数を入
力する手段と、来店台数に応じて必要な店員数を所謂
「待ち行列式（Queuing Theory）」により算出するため
の手段と、上記待ち行列式を成立させるためにあらかじ
め過去の実態調査（ベンチマーキング）により算出した
最適運営条件を設定する手段と、上記手段によって算出
された必要な店員数を実際に配置するための自動シフト
作成手段と、刻々と来店する顧客のデータをコンピュー
タに自動入力する手段と、上記データに基づき運営状況
をリアルタイムで解析し評価する手段と、上記運営状況
の評価をリアルタイムで表示する手段と、それら一連の
コンピュータシステムを記録したコンピュータ読み取り
可能な記録媒体と、を具備する。

【００１２】本発明によるコンピュータ読み取り可能な
記録媒体は、本発明の第１のガソリンスタンドにおける
人件費最適化装置において上述した予測を行うための手
法と、該予測に必要なルールと、運営データを解析する
手法と、該手法に必要な補正ルールを記録したものであ
る。

【００１３】

【発明の実施の形態】通常、ガソリンスタンドには複数
個の給油ポンプ（給油機）があり、店員は客が来ればそ
れらの給油ポンプを使用して給油作業を行うが、その給
油作業の延べ時間が店頭での店員の接客時間である。店
員（従業員）の配置数が来店台数に比べて多すぎると、
店員は勤務時間の多くを待機時間に費やすことになり、
人件費の無駄遣いを生じることになる。一方、店員の配
置数が来店台数に比べて少なすぎると、店員は一人で同
時に２台以上の車に給油作業を行うことになり、所謂
「掛け持ち給油状態（クリティカル・タイム）」とな
る。この掛け持ち給油状態がある限度を超えると、給油
作業が長くなり客は不満を感じるようになるため、長期
的に販売数量に悪影響が出る。また、そのような場合、
給油待ちの車が入り口付近に待つ状態が出現するので、
せっかく給油に立ち寄った客が給油をあきらめて帰って
しまう現象が起きる。さらに、店員は給油作業のみに忙
殺されるため、ガソリンスタンドの経営上不可欠の利益
源であるオイル，洗車およびタイヤといった油外商品を
販売する機会を逸してしまうので、経営上のデメリット
となる。

【００１４】そこで、１）店員の待機時間をある一定の
基準以内に抑えて人件費の無駄を排除し、２）来店客が
不満を持つようなレベルの掛け持ち給油を避け、３）店
員が油外商品の販売活動ができる程度の余裕があり、
４）入り口付近に給油待ちの車（Queue）が出現する確
率をある一定の基準以下に収めるような、最適な店頭の
店員数を求め配置することが必要になる。

【００１５】ガソリンスタンドなどの小売店に客が来店
するパターン（来店間隔）は一定ではなく大きなムラが
あることが知られている。そのため、通常の計算で上記
の最適解を求めることはできないが、所謂「待ち行列理
論」という公知の数学式を解くことにより上記の最適解
を求めることができる。しかし、待ち行列の計算はある
一定の前提での数学的解を求めるだけであるから、前述
の種々の基準がなければ解は何の意味も持たない。

【００１６】そこで、本発明の一実施例による人件費最
適化装置では、過去の膨大なデータを統計処理すること
により、さまざまなガソリンスタンドの規模に応じた基
準を作成し、あらかじめコンピュータに記録しておく。
この基準の主なものは、基準１：単位時間内に来店する客数のムラについては、
ポアソン分布曲線により近似する。基準２：１台の車の給油作業にかかる時間は、あらかじ
め行った調査に基づき平均３分５８秒とする。基準３：掛け持ち給油が発生する確率（System-Busy）
は、３０％以内とする。基準４：待ち行列（Queue）は最大３台とする。基準５：オイル交換作業や洗車作業に必要な時間を販売
実績データに基づいて付加する。などである。

【００１７】上記基準１のポアソン分布および上記基準
４の待ち行列理論で使用されている計算式およびそれら
の具体例を次に示す（参考文献：森村ら，「応用待ち行
列理論」，株式会社日科技連出版社）。

【００１８】ポアソン分布小売店などである一定の時間内に来店する客の数はポア
ソン分布で表されることが一般に知られている。ポアソ
ン分布がガソリンスタンドの場合にも当て嵌まることが
確認されれば、待ち行列理論が成立する。逆に言うと、
ポアソン分布が成り立たなければ、待ち行列式を使用し
ても正しい解は得られないことになる。そこで、それを
確認するために、次のポアソン分布式により表を作成し
て、実データと比較した。

【００１９】

【数１】Ｐ(Ｘ) ＝ｅ^-λ・λ^X／Ｘ! ここで、Ｐ(Ｘ) ＝車がＸ台到着する確率Ｘ＝単位時間当りに来店する車の数 λ ＝平均来店台数ｅ＝２．７１８３

【００２０】例えば単位時間当り（通常、１時間）の平
均来店台数（平均到着率）λが２台である場合には、そ
の単位時間内に来店する客数のムラは次式のように計算
される。この計算結果を表１および図６に示す。

【００２１】

【数２】Ｐ(０) ＝２．７１８３^-2×２⁰／０! ＝０．１３５３３５

【００２２】

【表１】

【００２３】表１および図６から分かるように、単位時
間当り平均２台と言っても、２台来る確率Ｐ(２)は約２
７％に過ぎず、１台も来ない確率Ｐ(０)は約１４%であ
り、１台しか来ない確率Ｐ(１)は約２７％であり、逆に
５台来る確率Ｐ(５)は約４％もあることになる。この結
果は別途行ったガソリンスタンドでの実地調査の結果と
ほぼ一致しており、ポアソン分布がガソリンスタンドで
も当て嵌まることが確認できた。したがって、このモデ
ルを使用する際に待ち行列理論が使用できることが分か
った。

【００２４】待ち行列式ガソリンスタンドの店員が複数人の場合に当て嵌めるべ
き待ち行列式は、Ｍを店員数とし、λを平均来店台数と
し、μを単位時間当りにサービス可能な人数（平均サー
ビス時間）とした場合に、以下の通りとなる。客（車）
がガソリンスタンドに１台も居ない確率Ｐ₀は、次式で
表される。

【００２５】

【数３】

【００２６】次に、最適人員数計算に必要な各項目は以
下の式で得られる。（ａ）平均滞在台数ＬＬ＝［｛λ・μ・ (λ／μ)^M｝／(Ｍ−１) !・ (Ｍ・μ
−λ)²］Ｐ₀＋λ／μ （ｂ）平均滞在時間ＷＷ＝［｛μ・ (λ／μ)^M｝／(Ｍ−１) !・ (Ｍ・μ−
λ)²］Ｐ₀＋１／μ＝Ｌ／λ （ｃ）平均待ち行列ＬｑＬｑ＝Ｌ−λ／μ （ｄ）平均待ち時間ＷｑＷｑ＝Ｗ−１／μ ＝Ｌｑ／λ （ｅ）稼働率ρ ρ＝ λ／（Ｍ・μ）（ｆ）クリティカル・タイム率（ｋ台以上の車が滞在す
る確率）Ｐ_n>k Ｐ_n>k＝（λ／μ）^k+1

【００２７】これらの式を使った具体例として、店員数
Ｍを２名、平均来店台数λを２台、単位時間当りにサー
ビス可能な人数μを３人（平均サービス時間を２０分）
とした場合の計算を以下に示す。ガソリンスタンドに車
が１台もいない確率Ｐ₀は、次式の計算から、５０％で
ある。

【００２８】

【数４】

【００２９】また、平均滞在台数Ｌ，平均滞在時間Ｗ，
平均待ち行列Ｌｑ，平均待ち時間Ｗｑ，稼働率ρおよび
クリティカル・タイム率Ｐ_n>kは以下のように計算され
る。（ａ）平均滞在台数ＬＬ＝［｛２×３×(２／３)²｝／(２−１) !×(２×３−
２)²］×０．５＋２／３＝０．７５（台）（ｂ）平均滞在時間ＷＷ＝Ｌ／λ ＝０．７５／２（時間）＝２２．５（分）（ｃ）平均待ち行列ＬｑＬｑ＝Ｌ−λ／μ ＝０．７５−２／３＝０．０８３（台）（ｄ）平均待ち時間ＷｑＷｑ＝Ｌｑ／λ ＝０．０８３／２＝０．０４１５（時間）＝２．５（分）（ｅ）稼働率ρ ρ＝ λ／（Ｍ・μ）＝２／（２×３）＝０．３３３＝３３．３（％）（ｆ）クリティカル・タイム率（ｎ台の車が滞在する確
率）Ｐ_n>k Ｐ_n>k＝（λ／μ）^k+1 ＝（２／３）^k+1 すなわち、ｋ＝０のとき、Ｐ_n>k（０台以上の車が滞在する確率）＝０．６６７＝６６．７（％）ｋ＝１のとき、Ｐ_n>k（１台以上の車が滞在する確率）＝０．４４４＝４４．４（％）ｋ＝２のとき、Ｐ_n>k（２台以上の車が滞在する確率）＝０．２９６＝２９．６（％）

【００３０】本発明により時間帯別の最適人員数を上記
待ち行列式を用いて得るためには、時間帯別の来店台数
に対して以上の計算を少しずつ前提を変えながら繰り返
し計算し、あらかじめ設定した条件を満足する最適解を
得る必要がある。あらかじめ設定した条件とは、たとえ
ば、（条件１）掛け持ち給油（クリティカル・タイム）が発
生する確率は最大３０％以下（条件２）接客稼働率は最低８０％以上（条件３）１台の平均サービス時間は平均３分５８秒（条件４）待ち行列は最大３台などである。当然これらの膨大な計算は人間の力ではで
きないので、コンピュータにより行う。また、上記に記
述した（条件１）から（条件３）は、ガソリンスタンド
の設備や技術の進歩および環境の変化により変更するこ
とが可能である。

【００３１】次に、ガソリンスタンドの運営状態の把握
について説明する。従来は、通常の調査手法に従ってス
トップウォッチを持った調査員が来店した車の１台１台
について、車が給油ポンプの前に停止した時間、店員が
給油作業を開始した時間、店員が給油作業を終了した時
間および車が給油ポンプの前から移動を開始した時間を
秒単位で記録し調査用紙に記入し、それをコンピュータ
に入力し独自のソフトウエアで処理することにより、店
員の接客時間，待機時間，掛け持ち給油時間および平均
給油作業時間などを得ていた。この手法では、車（客）
の動きに注目してそれを時間の経過に従っていわば水平
に記録するので、調査員の目視による方法しかなかっ
た。

【００３２】しかし、本発明では、給油ポンプの作動状
態に注目し、複数個の給油ポンプがそれぞれ給油スタン
バイ状態（給油ポンプの電源がオンの状態で、店員が給
油ノズルを給油ポンプ本体から引き抜いている状態）か
否かを１分毎に記録することにより、店員の接客時間，
待機時間，掛け持ち給油時間および平均給油作業時間な
どを計算する。これは、時間の経過と共に進行するガソ
リンスタンドの運営を１分毎にいわば垂直に記録するこ
とに等しい。このため、人間の目視に頼ることなく、給
油ポンプと連動したＰＯＳからのデータによりオンライ
ンでリアルタイムに結果を得ることができる。一実験結
果によれば、本発明の方式により自動化した調査の精度
は従来の調査員の目視による方式に比べてまったく遜色
のないことが判明した。

【００３３】次に、本発明の一実施例による人件費最適
化装置について、図面を用いて説明する。本発明の一実
施例による人件費最適化装置においては、ＰＯＳとコン
ピュータと連動させて、ＰＯＳから得られる様々な情報
をコンピュータで処理することにより、従来は見過ごさ
れていた経営データを人為的な作業を掛けることなく自
動的に得ることができるシステムになっている。例え
ば、ＰＯＳは複数個の給油ポンプの作動状況などの詳細
なデータを通常は保存しているが、その目的が機械の保
守点検や故障時の円滑な復旧にあるため、ＰＯＳはその
他の目的には使用されていない。また、曜日別時間帯別
来店客数などのデータは、ＰＯＳに内蔵された記憶装置
の容量制限のために、通常は１週間で削除されている。
また、一部のＰＯＳメーカーでは、これらのデータを集
計し保存することにより、１ヶ月分の曜日別時間帯別来
店客数をグラフでＰＯＳ本体の画面に表示し、あわせて
簡単な時間帯別最適店員数を表示する機種もある。しか
し、これらは単に現場の経験値をもとに店員数を類推す
るものにすぎず、本発明のようにＰＯＳのデータを科学
的に利用するものではない。

【００３４】図１は、本発明の一実施例による人件費最
適化装置の構成および主要動作の流れを説明するための
フローチャートである。この人件費最適化装置は、ガソ
リンスタンドに設置されているＲ個の給油ポンプ１０₁
〜１０_Rに接続されたＰＯＳ（販売時点情報管理機）１
００と、ＰＯＳ１０に接続されたコンピュータ（ＰＣ）
２００とを含む。ここで、ＰＯＳ１００は、データ記憶
部／処理部１１０とデータ送信部１２０とを含む。デー
タ記憶部／処理部１１０は、各種データの処理を行うデ
ータ処理部と、データ記憶部としてのハードディスクと
を有する。データ送信部１２０は各種データをコンピュ
ータ２００に送信する。また、コンピュータ２００は、
ＰＯＳ１００のデータ送信部１２０から送られてくるデ
ータ１（曜日別時間帯別来店客数）を受信するためのデ
ータ１受信部２１０と、ＰＯＳ１００のデータ送信部１
２０から送られてくるデータ２（ポンプ稼動数カウン
ト）およびデータ３（店員の労働時間）を受信するため
のデータ２・データ３受信部２２０と、受信したデータ
１からデータ３に基づいて各種演算を行うデータ演算部
（不図示）と、各種演算結果を表示するための表示装置
（不図示）とを含む。

【００３５】まず、ＰＯＳ１００は、曜日別時間帯別来
店客数をデータ１とし、ポンプ稼動数カウント（給油ポ
ンプ１０₁〜１０_Rの稼動状況）をデータ２とし、店員の
労働時間をデータ３としてデータ記憶部１１０に記録し
たのち、データ送信部１２０を介してこれらのデータを
コンピュータ２００に送信する。

【００３６】ここで、データ１としての曜日別時間帯別
来店客数は、毎日の売上から記録された過去１ヶ月の情
報を集計することにより計算される。通常、ガソリンス
タンドの販売データはＰＯＳのハードディスク（データ
記憶部１１０）に記録されているが、ハードディスクの
容量をオーバーしないように、ＰＯＳメーカー毎に設定
された一定時間（通常は、１週間）を過ぎたデータはハ
ードディスクから削除されるようにプログラムされてい
る。したがって、ＰＯＳ１００は、過去１週間の販売デ
ータをデータ記憶部１１０に記録しているので、これを
その都度集計して、データ容量を増やさずに過去１ヶ月
分の販売データを記録できるようにプログラムを書き直
すことにより、１ヶ月分の販売データを記録し過去１ヶ
月の平均の値を求めて、曜日別時間帯別来店客数のデー
タを得ることができる。

【００３７】データ２としてのポンプ稼動数カウント
（給油ポンプ１０₁〜１０_Rの稼動状況）はリアルタイム
のデータである。通常、ＰＯＳは、ガソリンや軽油の給
油のために店員が給油ノズルを持ち上げた動作および時
間，店員が給油が完了して給油ノズルを格納した動作お
よび時間，店員がＰＯＳを操作した動作および時刻など
をハードディスク（データ記憶部１１０）に記録するこ
とができる機能を備えている。したがって、ＰＯＳ１０
０や給油ポンプ１０₁〜１０_R（ポンプ機）の動作および
時刻を記録するアプリケーションのプログラム内容を変
更することにより、ＰＯＳ１００において最大間隔１分
毎にどの給油ポンプ１０₁〜１０_Rの給油ノズルが持ち上
げられて格納されていないかを記録することができる。
この記録はテキスト形式で通常は記録されるため、エク
セルなどの市販の集計ソフトにデータを取り込むことに
より、１分毎に何個の給油ポンプ１０₁〜１０_Rが給油中
であったかを集計することができる。つまり、この集計
した記録から、ガソリンスタンドの店頭に客の車が延べ
何分間滞在したかを計算することができる。最大間隔で
ある１分毎の集計をした場合、秒単位の誤差は出るが、
その誤差は全く無視できる範囲の誤差である。

【００３８】データ３としての店員の労働時間は、店員
の曜日別時間帯別勤務時間のデータである。通常、ＰＯ
Ｓには店員の出退勤の時間が入力されている。したがっ
て、店員の出退勤の時間をＰＯＳ１００からコンピュー
タ２００に送信して集計することにより、曜日別時間帯
別の店員の延べ労働時間を得ることができる。

【００３９】なお、現状のＰＯＳ１００からコンピュー
タ２００にデータを送信し連動させるためには、ローカ
ルネットワーク（たとえば、２３２Ｃケーブル）を介し
てＰＯＳ１００とコンピュータ２００とを接続し、ＰＯ
Ｓ１００側のデータ送信部１２０からデータをテキスト
形式でコンピュータ２００に送信することが可能であ
る。また、コンピュータ２００側では、送信されてきた
テキスト形式のデータを市販の集計ソフトに取り込むこ
とが可能である。

【００４０】次に、コンピュータ２００は、ＰＯＳ１０
０から送られてくる曜日別時間帯別来店客数（データ
１）とポンプ稼動数カウント（データ２）と店員の労働
時間（データ３）とを処理して、データ４としての曜日
別時間帯別最適人員数とデータ５としての人員配置稼動
状況（店員の稼動状況）とを計算し、曜日別時間帯別最
適人員配置を示した表（帳票１）と曜日別時間帯別シフ
ト表（帳票２）と人員配置稼動状況をリアルタイムで表
示する表（帳票３）とを作成する。

【００４１】曜日別時間帯別最適人員数（データ４）の
計算は、次のようにして行う。コンピュータ２００は、
ＰＯＳ１００のデータ送信部１２０から送信されてくる
曜日別時間帯別来店客数（データ１）をデータ１受信部
２１０で受信したのち、受信した曜日別時間帯別来店客
数に基づいてポアソン分布の計算式により一定時間内に
来店する客の数および確率を計算し、待ち行列の計算式
により待ち行列の長さを計算する。その後、掛け持ち給
油の確率が３０％以内で、待ち行列の長さが３台以内に
なるような人員を算出し、販売時実績データ（ＳＳ基礎
知識）に基づいてオイル交換や洗車作業に必要な時間を
付加することにより、必要な店員数を算出する（以上、
ステップＳ１１０）。

【００４２】図２は、曜日別時間帯別最適人員数（デー
タ４）を計算するために必要なデータをコンピュータ２
００に入力するときの画面の一例を示す図である。画面
中の図示右側の区分９，１０のデータは曜日別時間帯別
来店客数（データ１）を示しており、このデータは、Ｐ
ＯＳ１００から送られてくるため、人為的な操作を必要
とせず自動的に入力される。画面中の図示左側の区分１
から区分８のデータは、個々のガソリンスタンドにおけ
る固有の情報（ＳＳ基礎情報）であり、コンピュータ２
００に一度入力しておけば、大きな変更がない限り再入
力する必要はない。画面中のその他のデータ（数値）
は、過去の実態調査により算出したガソリンスタンドの
平均的な既定値であり、大きく違いがなければコンピュ
ータ２００に入力する必要はない。

【００４３】コンピュータ２００は、算出した曜日別時
間帯別最適人員数を用いて曜日別時間帯別最適人員配置
表および曜日別時間帯別シフト表を作成する（ステップ
Ｓ１２０，Ｓ１３０）。

【００４４】図３は、図１のステップＳ１２０で作成さ
れた曜日別時間帯別最適人員配置表（帳票１）の一例を
示す図である。この曜日別時間帯別最適人員配置表は、
図２において入力されたデータを使用して、単位時間内
に来店する客数のムラはポアソン分布曲線により近似
し、掛け持ち給油の発生する確率（System-Busy）は３
０％以内とし、待ち行列（Queue）は最大３台とし、オ
イル交換作業や洗車作業に必要な時間を付加することに
より、曜日別時間帯別最適人員配置（図示上の表の左か
ら３番目の「最適人員数（フォアコート）」の欄）と合
計の労働時間（図示左下の表）とを自動的に計算した結
果を示すものである。ここで使用されている確率・統計
の理論および計算方法は前述の通りである。また、最適
人員配置の他に、曜日別時間帯別の店員の掛け持ち給油
の確率および一日通算の平均値（図示上の表の右端の
「オーバーラップ確率（１人のクルーが、同時に２台以
上接客する確率）」の欄）も表示されている。

【００４５】図４は、図１のステップＳ１３０で作成さ
れた曜日別時間帯別シフト表（図１の帳票２）の一例を
示す図である。このシフト表を作成する方法は、次の通
りである。まず、図示左端の欄の上から２番目の項目で
ある「従業員（モデル値）」が示す人数に休憩の時間や
接客サービス以外の業務で必要な時間の人員数を加算す
ることにより、時間ごとの「従業員（予定人数）」（図
示左端の欄の上から３番目の項目）を決定する。その
後、従業員（図示左端の欄の「スタッフＡ〜Ｔ」）毎に
労働開始時間と一日の労働時間（拘束時間）とを決定す
る。このように決定された時間毎の「予定人数」と「従
業員毎の拘束時間」とを組み合わせることにより、曜日
別時間帯別シフト表が作成される。

【００４６】次に、コンピュータ２００において人員配
置稼動状況表（図１の帳票３）を作成する方法について
説明する。まず、図１のステップＳ２１０における人員
配置稼動状況（データ５）の計算が次のようにして行わ
れる。コンピュータ２００は、ＰＯＳ１００のデータ送
信部１２０から送信されてくるポンプ稼動数カウント
（データ２）および店員の労働時間（データ３）をデー
タ２・データ３受信部２２０で受信したのち、受信した
ポンプ稼動数カウントおよび店員の労働時間に基づい
て、人員配置稼動状況を示す指数である接客稼働率，ク
リティカル・タイム率およびアイドル・タイム率を下記
の計算式により算出する。接客稼働率＝（調査時間内における延べ接客時間）／
（調査時間内における店員の延べ労働時間）クリティカル・タイム率＝（調査時間内における店員数
よりも車の台数が多い時間）／（調査時間）アイドル・タイム率＝（調査時間内における車が１台も
ない時間）／（調査時間）なお、この実調査によるこれらの数値は、図１のステッ
プＳ１１０で計算された曜日別時間帯別最適人員数で運
営すれば、先に説明した待ち行列式による計算結果とほ
ぼ一致することが実験の結果判明している。

【００４７】コンピュータ２００は、以上のようにして
算出された人員配置稼動状況を示す指数である接客稼働
率，クリティカル・タイム率およびアイドル・タイム率
を用いて人員配置稼動状況表を作成する（ステップＳ２
２０）。

【００４８】図５は、以上のようにして作成された人員
配置稼動状況表の一例を示す図である。この人員配置稼
動状況表は、１分毎の来店台数が時系列に表示されたグ
ラフ１（図示中央上のグラフ）と、１人当り何台給油を
しているかを時系列に表示するグラフ２（図示中央下の
グラフ）と、店員が一日の全労働時間のうち本来の給油
サービスに費やしている割合（接客稼働率），掛け持ち
給油の割合（クリティカル・タイム率）および車が一台
もない時間の割合（アイドル・タイム率）を表すグラフ
３（図示右端の円グラフ）とを含む。グラフ１は１分毎
の時系列で来店台数の変化を示し、グラフ２は掛け持ち
給油をしている時間帯を示し、グラフ３は接客稼働率と
クリティカル・タイム率とアイドル・タイム率とを示し
ている。なお、これらはＪＡＶＡ（登録商標）言語のプ
ログラムにより表示されているため、視覚的に瞬時に判
断することができる。

【００４９】なお、ＰＯＳ１００およびコンピュータ２
００に上述した動作を行わせるためのプログラムをコン
ピュータ読み取り可能な記録媒体に格納して、この記録
媒体を各ガソリンスタンドに配布することにより、本発
明による人件費最適化装置を各ガソリンスタンドで実現
することができる。また、コンピュータ２００とＰＯＳ
とをインターネットなどで接続する場合には、ＰＯＳ１
００にインターネット上でデータを送信させるための動
作を行わせるためのプログラムをコンピュータ読み取り
可能な記録媒体に格納して、この記録媒体を各ガソリン
スタンドに配布することにより、本発明による人件費最
適化装置を各ガソリンスタンドで実現することができ
る。

【００５０】以下に上記のような動作を行わせるための
プログラムの実施例を記述する。（１）ＰＯＳ１００を動作させるために必要なプログラ
ム（プログラム１）毎日の売上げから、ガソリン・軽油の
売上げ件数を売上げが処理された日付・曜日・時間毎に
集計することにより、曜日別時間帯別の来店台数を計算
する。

【００５１】（プログラム２）給油ポンプの電源がオン
の状態で給油ノズルが給油ポンプ本体から引き抜いてい
る状態の給油ポンプが何本あるかを、記録された給油ポ
ンプの稼動時刻（給油ポンプから給油ノズルを持ち上げ
た時刻および給油ポンプに給油ノズルを格納した時刻）
を最大間隔で１分毎に集計することにより、ポンプ稼動
数カウントを計算する。

【００５２】（プログラム３）店員が毎日出勤時にＰＯ
Ｓ１００に入力する出退勤の時刻（出勤時間と退出時
間）の間を出勤時間とし、最大間隔で１分毎に何人の店
員が出勤しているかを集計する。

【００５３】（プログラム４）上記３つのデータをテキ
スト形式にてデータ記憶部に記録し、記憶されたテキス
ト形式のデータをコンピュータ２００に定期的（最大１
日間隔）に送信する。

【００５４】（２）コンピュータ２００を動作させるた
めに必要なプログラム（プログラム５）ＰＯＳ１００により定期的に送信され
てきたテキスト形式のデータをコンピュータ２００のデ
ータ受信部にて受信した後、定期的（最大１日間隔）に
市販の集計ソフトにデータを取り込む。また、送信され
てきたデータをコンピュータ２００に手入力をすること
も可能である。

【００５５】（プログラム６）コンピュータ２００に曜
日別時間帯別最適人員配置を計算させるために曜日別時
間帯別来店台数に対して店員の数および滞在する車の台
数の条件を少しずつ変えながら以下の計算を実施する。
車がｋ台滞在する確率Ｐ_k

【００５６】

【数５】

【００５７】(2) 平均滞在台数ＬＬ＝［｛λ・μ・ (λ／μ)^M｝／(Ｍ−１) !・ (Ｍ・μ
−λ)²］Ｐ₀＋λ／μ (3) 平均滞在時間ＷＷ＝［｛μ・ (λ／μ)^M｝／(Ｍ−１) !・ (Ｍ・μ−
λ)²］Ｐ₀＋１／μ＝Ｌ／λ (4) 平均待ち行列ＬｑＬｑ＝Ｌ−λ／μ (5) 平均待ち時間ＷｑＷｑ＝Ｗ−１／μ ＝Ｌｑ／λ (6) 稼働率ρ ρ＝ λ／（Ｍ・μ） (7) クリティカル・タイム率（ｋ台以上の車が滞在する
確率）Ｐ_n>k Ｐ_n>k＝（λ／μ）^k+1 以上の計算を実施したうえで以下の条件を満たすことが
できる最少の店員数を計算する。（条件１）掛け持ち給油率（クリティカルタイムレシ
オ）が最大３０％以下（条件２）接客稼動率が最低８０％以上（条件３）待ち行列は最大３台最後に、オイル交換や洗車作業に必要な人員を付加する
ことにより最適人員配置を決定する。また、上記に記載
した（条件１）から（条件３）についてはガソリンスタ
ンドの設備や技術・環境の変化により数値を変更するこ
とも可能である。

【００５８】（プログラム７）最適シフト表を作成する
ためには、曜日別時間帯別により決定された最適人員配
置の人数に休憩の時間や接客サービス以外の業務に必要
な時間（人員）を加算することにより曜日別時間帯毎の
店員数を図４の従業員（予定人員）欄に入力し、店員毎
の労働開始時間と一日の労働時間（拘束時間）を図４の
スタッフ毎の「開始」・「労時」欄に入力し、時間帯毎
の店員数と労働開始時間と労働時間（拘束時間）の３つ
の条件を全て満たすことにより、最適シフト表が作成さ
れる。

【００５９】（プログラム８）人員配置の稼動状況を計
算するには、ＰＯＳ１００より送信されてきたポンプ数
カウントと店員の労働時間データをもとに以下の計算式
を用いて算出する。

【００６０】

【数６】

【００６１】調査時間は最大１ヶ月の間隔で設定可能で
あり、調査時間内における延べ接客時間は最大１分毎の
間隔で記録されたポンプ稼動数カウントを加算し、調査
時間内における店員の延べ労働時間は最大１分毎の間隔
で記録された店員数を加算する。また、上記の接客稼働
率・クリティカルタイム率・アイドルタイム率を円グラ
フを用いて最小間隔１分毎にリアルタイムに表示させ
る。

【００６２】

【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
現場の所長の経験に頼らず、ＰＯＳと連結させたコンピ
ュータで常に最適な店員数を曜日別時間帯別に予測する
ことにより、店員の待機時間の無駄を省きながら、店員
がオイルや洗車など油外販売活動を実施できるような余
裕をもったシフト・スケジュールを自動生成することが
できる。

【００６３】また、従来では調査員の目視による観察以
外に手段がなかった運営状態の把握と同等の結果をＰＯ
Ｓを利用して自動的に得る手法を導入することにより、
ＰＯＳと連動させたコンピュータで自動的にリアルタイ
ムでモニターし、販売数量の変化による車の来店台数の
増減や来店パターンの変動に対し月中にいつでも適切な
補正を行うことができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施例による人件費最適化装置の構
成および主要動作の流れを説明するためのフローチャー
トである。

【図２】曜日別時間帯別最適人員数を計算するために必
要なデータをコンピュータに入力するときの画面の一例
を示す図である。

【図３】図１のステップＳ１２０で作成された曜日別時
間帯別最適人員配置表の一例を示す図である。

【図４】図１のステップＳ１３０で作成された曜日別時
間帯別シフト表の一例を示す図である。

【図５】図１のステップＳ２２０で作成された人員配置
稼動状況表の一例を示す図である。

【図６】ポアソン分布式により単位時間内に来店する客
数のムラを求めた結果の一例を示す図である。

【符号の説明】

１０₁〜１０_R 給油ポンプ１００ＰＯＳ（販売時点情報管理機）１１０データ記憶部（ハードディスク）１２０データ送信部２００コンピュータ（ＰＣ）２１０データ１受信部２２０データ２・データ３受信部Ｓ１１０，Ｓ１２０，Ｓ２１０，Ｓ２２０ステップ

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】ガソリンスタンドにおける店頭給油作業
に配置する店員の最適人数を曜日別時間帯別に予測する
ことで無駄な人件費をなくすための人件費最適化装置で
あって、販売時点情報管理機から必要な情報をコンピュータに送
る装置と、あらかじめ適正な配置人数の判定のために基準となるル
ールを記録しておく補正ルール記録手段と、給油作業を行う店員の適正な配置人数を曜日別営業時間
帯別に予測する手段と、時間店員も含めた店員のシフト・スケジュールを自動作
成する手段と、その予測値による店員配置後の運営状態が適切であるか
をリアルタイムで常時自動的に解析し評価する装置と、その評価をリアルタイムで出力する手段と、を具備する、ガソリンスタンドにおける人件費最適化装
置。
【請求項２】請求項１記載の予測を行うための手法
と、該予測に必要なルールと、運営データを解析する手
法と、該手法に必要な補正ルールを記録した、コンピュ
ータ読み取り可能な記録媒体。