JP2022527961A - ワークフロー割当ての方法およびシステム - Google Patents

Abstract

アクション可能イベントを識別することと、アクション可能イベントに対する複数のタスクを決定することと、複数のタスクそれぞれに対して、タスクに関連する１つまたは複数のタスクパラメータを判定することと、アクション可能イベントに対して、１つまたは複数のタスクパラメータに基づいて、１人または複数の個人それぞれが複数のタスクのうち少なくとも１つを実施するワークフローを生成することと、を含む、ワークフロー割当ての方法が提供される。また、それに対応する、ワークフロー割当てのシステムが提供される。【選択図】図１

Description

本発明は、全体として、ワークフロー割当ての方法およびそのシステムに関し、より詳細には、人的資源の管理に関連する該方法及びシステムに関する。

企業または特定の空間（例えば、建物、ショッピングモール、都市、重要なインフラストラクチャなど）の、関連するサービスを含めた管理およびメンテナンスは、非常に複雑になっている。例えば、かかる空間の管理およびメンテナンスは、緊急応答、セキュリティ、エネルギー、および施設に関連する作業を含むことがある。都市化、ビジネスの拡大、およびサービスまたはサービス品質に対する要求の増加により、複雑なモニタリング、指令、制御、メンテナンス、および応答の必要性が増大している。これらの状況に対処するのに必要な様々なタイプの人的資源が、複雑な要求および必要性から生じているが、人的資源は限られていてコストがかかる。例えば、人的資源は、特定の影響、リスクなどを緩和または低減する、タスク（例えば、サービス、アクション、応答など）の実施に関与することがある。したがって、人的資源の効率的な利用は、モニタリング、指令、制御、メンテナンス、および／または地上作業、ならびに関連するシステム／環境など、現代の人的資源管理における主要な課題となっている。

例えば、人的資源を管理する（例えば、ワークフロー割当てを含む）様々な従来技術は、静的ワークフローを使用するが、これは起こり得る様々な課題に適応することができないことがあり、結果として人的資源の管理が著しく非効率的になる。

したがって、人的資源の管理の効率を改善または向上することなどであるがそれに限定されない、人的資源を管理する従来技術における欠点の１つもしくは複数を克服するか少なくとも軽減しようとする、ワークフロー割当ての方法およびそのシステムを提供することが必要とされている。この背景に対抗して本発明が開発された。

本発明の第１の態様によれば、少なくとも１つのプロセッサを使用する、ワークフロー割当ての方法が提供され、方法は、アクション可能イベントを識別することと、アクション可能イベントに対する複数のタスクを判定することと、複数のタスクそれぞれに対して、タスクに関連する１つまたは複数のタスクパラメータを判定することと、アクション可能イベントに対して、１つまたは複数のタスクパラメータに基づいて、１人または複数の個人それぞれが複数のタスクのうち少なくとも１つを実施するワークフローを生成することと、を含む。

本発明の第２の態様によれば、ワークフロー割当てのシステムが提供され、システムは、メモリと、メモリに通信可能に結合された少なくとも１つのプロセッサであって、アクション可能イベントを識別し、アクション可能イベントに対する複数のタスクを判定し、複数のタスクそれぞれに対して、タスクに関連する１つまたは複数のタスクパラメータを判定し、アクション可能イベントに対して、１つまたは複数のタスクパラメータに基づいて、１人または複数の個人それぞれが複数のタスクのうち少なくとも１つを実施するワークフローを生成するように構成された、プロセッサと、を備える。

本発明の第３の態様によれば、１つまたは複数の非一時的コンピュータ可読記憶媒体で具体化される、ワークフロー割当ての方法を実施するのに少なくとも１つのプロセッサによって実行可能な命令を含む、コンピュータプログラム製品が提供され、方法は、アクション可能イベントを特定することと、アクション可能イベントに対する複数のタスクを判定することと、複数のタスクそれぞれに対して、タスクに関連する１つまたは複数のタスクパラメータを判定することと、アクション可能イベントに対して、１つまたは複数のタスクパラメータに基づいて、１人または複数の個人それぞれが複数のタスクのうち少なくとも１つを実施するワークフローを生成することと、を含む。

本発明の実施形態は、単なる例として、図面と併せて以下の記載を読むことにより、当業者にはより良く理解され、容易に明白となるであろう。
本発明の様々な実施形態による、ワークフロー割当ての方法を示すフロー図である。 本開示の様々な実施形態による、ワークフロー割当てのシステムを示す概略ブロック図である。 単なる例として、図２に関連して記載するようなシステムが具体化されてもよい、例示のコンピュータシステムを示す図である。 本発明の様々な例示の実施形態による、効率的な人的資源利用の問題に関連して直面する多数の課題を特定する表を示す図である。 本発明の様々な例示の実施形態による、ワークフロー割当ての例示的方法を示すフロー図である。 本発明の様々な例示の実施形態による、ワークフロー割当てのための例示的システムを例示的な作業フローとともに示す概略図である。 本発明の様々な例示の実施形態による、ワークフローエンジンの作業フローを更に詳細に示している、図６の例示的システムを示す概略図である。 本発明の様々な例示の実施形態による、ワークフローエンジンのワークフロー生成／修正モジュールに関して、図６の例示的システムの例示的な作業フローを示す概略図である。 本発明の様々な例示の実施形態による、複数の個人に対するワークフロー割当ての方法の高レベルな可視化を示す概略図である。

本発明の様々な実施形態は、ワークフロー割当ての方法およびそのシステムを提供し、より詳細には人的管理に関する。

背景技術に記載したように、人的資源を管理する（ワークフロー割当てを含む）様々な従来技術には、大幅に非効率な点がある。したがって、本発明の様々な実施形態は、人的資源の管理の効率を改善または向上することなどであるがそれに限定されない、人的資源を管理する従来技術における欠点の１つもしくは複数を克服するか少なくとも軽減しようとする、ワークフロー割当ての方法およびそのシステムを提供する。

図１は、本発明の様々な実施形態による、少なくとも１つのプロセッサを使用する、ワークフロー割当ての方法１００を示すフロー図を示している。方法１００は、アクション可能イベントを識別すること（１０２）と、アクション可能イベントに対する複数のタスクを判定すること（１０４）と、複数のタスクそれぞれに対して、タスクに関連する１つまたは複数のタスクパラメータを判定すること（１０６）と、アクション可能イベントに対して、１つまたは複数のタスクパラメータに基づいて、１人または複数の個人それぞれが複数のタスクのうち少なくとも１つを実施するワークフローを生成すること（１０８）と、を含む。

様々な実施形態では、方法１００は、複数のタスクそれぞれに対して、タスクに関連する１つまたは複数の人的資源パラメータを判定することを更に含む。これに関して、上記のワークフローを生成することは更に、１つまたは複数の人的資源パラメータに基づく。

様々な実施形態では、上記のワークフローを生成することは、１つまたは複数のタスクパラメータ、１つまたは複数の人的資源パラメータ、および１つまたは複数の所定の条件に基づいて、１人または複数の個人それぞれに対してワークフローを最適化することを含む。

様々な実施形態では、１つまたは複数の所定の条件は、１つもしくは複数の業績評価指標（例えば、重要業績評価指標（ＫＰＩ）および／または所定の制約）であってもよい。

様々な実施形態では、個人のワークフローは、個人によって実施されるタスク（例えば、サブタスクを含む）の順序を定義してもよい。様々な実施形態では、ワークフローは更に、各タスクを実施する時間を定義または指示してもよい。様々な実施形態では、ワークフローは、ワークフローデータを作成するために生成され、ワークフローで設定されたタスクを個人が実施するために、個人と関連付けられた通信デバイス（例えば、移動通信デバイス）に（例えば、当該技術分野で知られている任意の無線もしくは有線通信プロトコルを介して）送信されてもよい。

１０２に関連して、例えば、アクション可能イベントは、任意の形態のモニタリングまたは監視に基づいて識別されてもよい。単なる例として、非限定的に、エレベータ故障に関連するアクション可能イベントは、エレベータモニタリングシステムから受信したエレベータ故障信号に基づいて識別されてもよい。別の例として、車両事故に関連するアクション可能イベントは、映像解析に基づいて車両事故を検出するように構成されてもよい、交通監視システムから受信した車両事故信号に基づいて識別されてもよい。様々なモニタリングまたは監視技術およびシステムが存在し、当該技術分野で知られているので、明瞭かつ簡潔にするため、本明細書に記載する必要がある。

様々な実施形態では、ワークフロー割当ての方法は、企業（例えば、組織または会社）によって、その人的資源および（例えば、別の企業との提携を通してまたは連携して）企業がアクセス可能な人的資源を管理するために実現されてもよい。したがって、様々な実施形態では、本明細書に記載するような個人などは、かかる人的資源から選択されてもよい。

様々な実施形態では、方法は、タスクランク付けを得るため、複数のタスクのランク付けを判定することと、複数のタスクそれぞれに関して、タスクに対する個人ランク付けを得るため、タスクに関する複数の個人のランク付けを判定することと、を更に含む。

様々な実施形態では、１つまたは複数の人的資源パラメータは、個人の現在位置および現在の空き状況を含み、タスクに関する複数の個人の上記ランク付けは、複数の個人それぞれの現在の空き状況および現在位置に基づいて判定される。

様々な実施形態では、１つまたは複数の人的資源パラメータは、タスクに関する複数の個人それぞれの能力を更に含み、タスクに関する複数の個人の上記ランク付けは更に、タスクに関する複数の個人それぞれの能力に基づいて判定される。

様々な実施形態では、１つまたは複数のタスクパラメータは、タスクと関連付けられた位置、優先度、タイプ、頻度、時間、コスト、および１つまたは複数の必要な資産から成る群から選択され、複数のタスクの上記ランク付けは、複数のタスクそれぞれと関連付けられた１つまたは複数のタスクパラメータに基づいて判定される。

様々な実施形態では、方法１００は、複数のタスクに対する緊急度格付けを判定することを更に含み、複数のタスクの上記ランク付けは更に、緊急度格付けに基づいて判定される。

様々な実施形態では、１つまたは複数のタスクパラメータは、タスクに関連する環境条件を更に含む。

様々な実施形態では、上記のワークフローを最適化することは更に、個人ランク付けおよびタスクランク付けに基づく。

様々な実施形態では、方法は、ワークフロー実行ログデータベースを作成するため、ワークフロー実行のログを取ることを更に含み、１つまたは複数のタスクパラメータおよび１つまたは複数の人的資源の少なくとも一方は、ワークフロー実行ログデータベースに基づいて判定される。

様々な実施形態では、１つまたは複数のタスクパラメータおよび１つまたは複数の人的資源の少なくとも一方は、ワークフロー実行ログデータベースに基づいて、機械学習モデルを使用して判定される。

図２は、本発明の様々な実施形態による、図１を参照して上記に記載したようなワークフロー割当ての方法１００に対応するものなど、本発明の様々な実施形態による、ワークフロー割当てのシステム２００の概略ブロック図を示している。システム２００は、メモリ２０２と、メモリ２０２に通信可能に結合され、アクション可能イベントを識別し、アクション可能イベントに対する複数のタスクを判定し、複数のタスクそれぞれに対して、タスクに関連する１つまたは複数のタスクパラメータを判定し、アクション可能イベントに対して、１つまたは複数のタスクパラメータに基づいて、１人または複数の個人それぞれが複数のタスクのうち少なくとも１つを実施するワークフローを生成するように構成された、少なくとも１つのプロセッサ２０４とを備える。システム２００はまた、デバイスまたは装置として具体化されてもよいことが、当業者には認識されるであろう。

少なくとも１つのプロセッサ２０４は、必要な機能または作業を実施するのに少なくとも１つのプロセッサ２０４によって実行可能な命令セット（例えば、ソフトウェアモジュール）を通して、必要な機能または作業を実施するように構成されてもよいことが、当業者には認識されるであろう。したがって、図２に示されるように、システム２００は、アクション可能イベントの上記識別（１０２）を実施するように構成されたイベント識別器（または、イベント識別モジュールもしくは回路）２０６と、アクション可能イベントに対して複数のタスクの上記判定（１０４）を実施するように構成された、タスク判定器（または、タスク判定モジュールもしくは回路）２０８と、複数のタスクそれぞれに対して、タスクに関連する１つまたは複数のタスクパラメータの上記判定（１０６）を実施するように構成された、パラメータ判定器（または、パラメータ判定モジュールもしくは回路）２１０と、アクション可能イベントに対して、１つまたは複数のタスクパラメータに基づいて、１人または複数の個人それぞれが複数のタスクのうち少なくとも１つを実施するワークフローの上記生成（１０８）を実施するように構成された、ワークフロー生成器２１２と、を更に備えてもよい。

上記モジュールは必ずしも別個のモジュールでなくてもよく、本発明の範囲から逸脱することなく、１つまたは複数のモジュールが、所望であればまたは適切であれば、１つの機能的モジュール（例えば、回路もしくはソフトウェアプログラム）によって実現されるかまたは１つの機能的モジュールとして実装されてもよいことが、当業者には認識されるであろう。例えば、イベント識別器２０６、タスク判定器２０８、パラメータ判定器２１０、およびワークフロー生成器２１２のうち２つ以上が、１つの実行可能なソフトウェアプログラム（例えば、ソフトウェアアプリケーション、もしくは単に「アプリ」と呼ばれる）として実現されて（例えば、ともにコンパイルされて）もよく、それが例えば、メモリ２０２に格納され、様々な実施形態による、本明細書に記載するような機能／作業を実施するのに、少なくとも１つのプロセッサ２０４によって実行可能であってもよい。

様々な実施形態では、システム２００は、図１を参照して上述したような方法１００に対応し、したがって、少なくとも１つのプロセッサ２０４によって実施されるように構成された様々な機能または作業は、様々な実施形態による上述したような方法１００の様々なステップに対応してもよく、したがって、明瞭かつ簡潔にするため、システム２００に関して繰り返す必要はない。換言すれば、方法の文脈で本明細書に記載する様々な実施形態は、それぞれのシステム（例えば、デバイスとしても具体化されてもよい）に対して同様に有効であり、その逆もまた真である。

例えば、様々な実施形態では、メモリ２０２は、イベント識別器２０６、タスク判定器２０８、パラメータ判定器２１０、および／またはワークフロー生成器２１２を格納していてもよく、それらはそれぞれ、本明細書に記載される対応する機能／作業を実施するのに少なくとも１つのプロセッサ２０４によって実行可能である、様々な実施形態による上述したような方法１００の様々なステップに対応する。

コンピューティングシステム、コントローラ、マイクロコントローラ、または処理能力を提供する他の任意のシステムが、本開示における様々な実施形態にしたがって提供されてもよい。かかるシステムは、１つまたは複数のプロセッサおよび１つまたは複数のコンピュータ可読記憶媒体を含むものとみなされてもよい。例えば、上述のシステム２００は、例えば、本明細書に記載するような内部で実施される様々な処理で使用される、プロセッサ（またはコントローラ）２０４と、コンピュータ可読記憶媒体（またはメモリ）２０２とを含んでもよい。様々な実施形態で使用されるメモリまたはコンピュータ可読記憶媒体は、揮発性メモリ、例えばＤＲＡＭ（ダイナミックランダムアクセスメモリ）、または不揮発性メモリ、例えばＰＲＯＭ（プログラマブル読出し専用メモリ）、ＥＰＲＯＭ（消去可能ＰＲＯＭ）、ＥＥＰＲＯＭ（電気消去可能ＰＲＯＭ）、またはフラッシュメモリ、例えばフローティングゲートメモリ、電荷トラップメモリ、ＭＲＡＭ（磁気抵抗ランダムアクセスメモリ）、もしくはＰＣＲＡＭ（相変化ランダムアクセスメモリ）であってもよい。

様々な実施形態では、「回路」は、メモリに格納されたソフトウェアを実行する特定用途向け回路類もしくはプロセッサ、ファームウェア、またはそれらの任意の組み合わせであってもよい、任意の種類の論理実装エンティティとして理解されてもよい。したがって、一実施形態では、「回路」は、配線論理回路、またはプログラマブルプロセッサ、例えばマイクロプロセッサ（例えば、複合命令セットコンピュータ（ＣＩＳＣ）プロセッサもしくは縮小命令セットコンピュータ（ＲＩＳＣ）プロセッサ）などの、プログラマブル論理回路であってもよい。「回路」はまた、ソフトウェア、例えば、任意の種類のコンピュータプログラム、例えば仮想マシンコード（例えば、Ｊａｖａ）を使用するコンピュータプログラムを実行するプロセッサであってもよい。更に詳細に後述するそれぞれの機能の他の任意の種類の実装も、様々な代替実施形態にしたがって、「回路」として理解されてもよい。同様に、「モジュール」は、本発明における様々な実施形態によるシステムの一部分であってもよく、上述したような「回路」を包含してもよく、またはそこから任意の種類の論理実装エンティティとして理解されてもよい。

本開示のいくつかの部分は、コンピュータメモリ内のデータに対する作業のアルゴリズムおよび機能的または記号的表現に関して、明示的または暗示的に提示される。これらのアルゴリズムの説明および機能的または記号的表現は、データ処理分野の当業者が自身の仕事の実体を他の当業者に最も効率的に伝達するのに使用される手段である。アルゴリズムはここでは、また一般に、所望の結果につながる首尾一貫したステップのシーケンスであるものと想到される。ステップは、格納、転送、結合、比較、および別の方法で操作することができる、電気信号、磁気信号、または光信号などの物理量の物理的操作を要するものである。

別段の具体的な提示がない限り、また以下から明らかなように、本明細書全体を通して、「抽出する」、「形成する」、「生成する」、「解析する」、「チャンクする」、「識別する」、「ラベリングする」、「リンクする」、「構成する」、「処理する」、「実施する」などの用語を利用した考察は、コンピュータシステム内の物理量として表されるデータを操作し、コンピュータシステムまたは他の情報記憶デバイス、送信デバイス、もしくは表示デバイス内の物理量として同様に表される他のデータに変換する、コンピュータシステムまたは類似の電子デバイスのアクションおよびプロセスを指すことが認識されるであろう。

本明細書はまた、本明細書に記載する方法の作業／機能を実施する、システム（例えば、デバイスもしくは装置としても具体化されてもよい）を開示する。かかるシステムは、必要な目的のために特別に構築されてもよく、あるいはコンピュータに格納されたコンピュータプログラムによって選択的に活性化もしくは再構成される、汎用コンピュータまたは他のデバイスを備えてもよい。本明細書で提示するアルゴリズムは、任意の特定のコンピュータまたは他の装置に本質的に関連しない。様々な汎用機械が、本明細書の教示にしたがって、コンピュータプログラムとともに使用されてもよい。あるいは、必要な方法ステップを実施する、より専門化された装置を構築することが適切であってもよい。

それに加えて、本明細書はまた、本明細書に記載する方法の個々のステップはコンピュータコードによって実施されてもよいことが当業者には明白であろうという点で、少なくとも暗示的に、コンピュータプログラムまたはソフトウェア／機能的モジュールを開示している。コンピュータプログラムは、任意の特定のプログラミング言語およびその実現例に限定されることを意図しない。本明細書に含まれる開示の教示を実現するのに、様々なプログラミング言語およびそのコーディングが使用されてもよいことが認識されるであろう。更に、コンピュータプログラムは、任意の特定の制御フローに限定されることを意図しない。本発明の趣旨または範囲から逸脱することなく、異なる制御フローを使用することができる、コンピュータプログラムの他の多くの変形例がある。本明細書に記載する様々なモジュール（例えば、成分抽出器２０６および／またはデータグラフ生成器２０８）は、必要な機能を実施するのにコンピュータプロセッサによって実行可能な、コンピュータプログラムまたは命令セットによって実現されるソフトウェアモジュールであってもよいこと、あるいは必要な機能を実施するように設計された機能的ハードウェアユニットであるハードウェアモジュールであってもよいことが、当業者には認識されるであろう。また、ハードウェアおよびソフトウェアモジュールの組み合わせが実現されてもよいことが認識されるであろう。

更に、本明細書に記載するコンピュータプログラム／モジュールまたは方法のステップのうち１つもしくは複数は、逐次的にではなく並行して実施されてもよい。かかるコンピュータプログラムは、任意のコンピュータ可読媒体に格納されてもよい。コンピュータ可読媒体は、磁気もしくは光学ディスク、メモリチップ、または汎用コンピュータとインターフェース接続するのに適した他の記憶デバイスなどの記憶デバイスを含んでもよい。コンピュータプログラムは、かかる汎用コンピュータにロードされそこで実行されると、本明細書に記載する方法のステップを実現する装置を効率的にもたらす。

様々な実施形態では、図１を参照して上述したようなワークフロー割当ての方法１００を実施するのに、１つまたは複数のコンピュータプロセッサによって実行可能な命令（例えば、イベント識別器２０６、タスク判定器２０８、パラメータ判定器２１０、および／またはワークフロー生成器２１２）を含む、１つまたは複数のコンピュータ可読記憶媒体（非一時的コンピュータ可読記憶媒体）で具体化される、コンピュータプログラム製品が提供される。したがって、本明細書に記載する様々なコンピュータプログラムまたはモジュールは、必要なまたは所望の機能を実施するのにシステム２００の少なくとも１つのプロセッサ２０４によって実行するため、図２に示されるようなシステム２００などのシステムによって受入れ可能な、コンピュータプログラム製品に格納されてもよい。

本明細書に記載するソフトウェアまたは機能的モジュールはまた、ハードウェアモジュールとして実現されてもよい。より詳細には、ハードウェアの意味では、モジュールは他の構成要素またはモジュールとともに使用するように設計された機能的ハードウェアユニットである。例えば、モジュールは、離散的な電子構成要素を使用して実現されてもよく、または特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）などの電子回路全体の一部分を形成することができる。他の多数の可能性が存在する。当業者であれば、本明細書に記載するソフトウェアまたは機能的モジュールはまた、ハードウェアおよびソフトウェアモジュールの組み合わせとして実現され得ることを認識するであろう。

様々な実施形態では、システム２００は、単なる例として非限定的に図３に概略的に示されるようなコンピュータシステム３００など、少なくとも１つのプロセッサおよびメモリを含む、任意のコンピュータシステム（例えば、タブレットコンピュータ、ラップトップコンピュータ、移動通信デバイス（例えば、スマートフォン）などの、ポータブルもしくはデスクトップコンピュータシステム）によって実現されてもよい。様々な方法／ステップまたは機能的モジュール（例えば、イベント識別器２０６、タスク判定器２０８、パラメータ判定器２１０、および／またはワークフロー生成器２１２）は、コンピュータシステム３００内で実行され、コンピュータシステム３００（特に、その中の１つもしくは複数のプロセッサ）に、本明細書に記載する様々な実施形態の方法／機能を遂行するように命令するコンピュータプログラムなど、ソフトウェアとして実現されてもよい。コンピュータシステム３００は、コンピュータモジュール３０２、キーボード３０４およびマウス３０６などの入力モジュール、ならびにディスプレイ３０８およびプリンタ３１０などの複数の出力デバイスを備えてもよい。コンピュータモジュール３０２は、好適な送受信機デバイス３１４を介して、コンピュータネットワーク３１２に接続されて、例えば、インターネット、またはローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）もしくは広域ネットワーク（ＷＡＮ）などの他のネットワークシステムにアクセスできるようにしてもよい。コンピュータモジュール３０２は、この例では、様々な命令を実行するプロセッサ３１８と、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）３２０と、読出し専用メモリ（ＲＯＭ）３２２とを含んでもよい。コンピュータモジュール３０２はまた、多数の入出力（Ｉ／Ｏ）インターフェース、例えば、ディスプレイ３０８に対するＩ／Ｏインターフェース３２４、およびキーボード３０４に対するＩ／Ｏインターフェース３２６を含んでもよい。コンピュータモジュール３０２の構成要素は、一般的に、相互接続されたバス３２８を介して、関連技術の当業者には知られている方式で通信する。

本明細書で使用する専門用語は、単に様々な実施形態について記載するためのものであり、本発明を限定しようとするものではないことが、当業者には認識されるであろう。本明細書で使用するとき、単数形「ａ」、「ａｎ」、および「ｔｈｅ」は、文脈によって別段の明示がない限り、複数形も含むものとする。更に、「備える」および／または「備えている」という用語は、本明細書で使用するとき、提示された特徴、整数、ステップ、動作、要素、および／または構成要素が存在することを指定するが、１つもしくは複数の他の特徴、整数、ステップ、動作、要素、構成要素、および／またはそれらの群の存在あるいは追加を除外しないことが、理解されるであろう。

本発明を容易に理解し、実用的に実施できるようにするために、本発明の様々な例示の実施形態について、単なる例として非限定的に以下に記載する。しかしながら、本発明は、様々な異なる形態または構成で具体化されてもよく、以下に説明する例示の実施形態に限定されるものと解釈されるべきではないことが、当業者には認識されるであろう。それよりもむしろ、これらの例示の実施形態は、本開示が包括的で完全なものであるように、また本発明の範囲を当業者に十分に伝達するように提供されるものである。

背景技術に記載したように、企業または特定の空間（例えば、建物、ショッピングモール、都市、重要なインフラストラクチャなど）の、関連するサービスを含めた管理およびメンテナンスは、非常に複雑になっている。例えば、かかる空間の管理およびメンテナンスは、緊急応答、セキュリティ、エネルギー、および施設に関連する作業を含むことがある。都市化、ビジネスの拡大、およびサービスまたはサービス品質に対する要求の増加により、複雑なモニタリング、指令、制御、メンテナンス、および応答の必要性が増大している。これらの状況に対処するのに必要な様々なタイプの人的資源が、複雑な要求および必要性から生じているが、人的資源は限られていてコストがかかる。例えば、人的資源は、特定の影響、リスクなどを緩和または低減する、タスク（例えば、サービス、アクション、応答など）の実施に関与することがある。したがって、人的資源の効率的な利用は、モニタリング、指令、制御、メンテナンス、および／または地上作業、ならびに関連するシステム／環境など、現代の人的資源管理における主要な課題となっている。

例えば、現代の複雑なモニタリング、指令、制御、およびメンテナンスの必要性に対して求められる人的資源は、２つの主なグループ、つまり運用センタースタッフと地上スタッフとに分割されてもよい。これら２つのタイプの人的資源は、２つのタイプの作業、つまり緊急作業と非緊急作業とに関与してもよい。更に、人的資源の上記２つの主なグループは更に、それらが従事している作業タイプに基づいてカテゴリ分けされてもよい。これに関して、様々な例示の実施形態によれば、人的資源の効率的な利用は、最適な割当て、生じ得る様々な状況の遂行、および／または状況に基づいて定義されてもよい作業を考慮に入れる。

例えば、都市、重要なインフラストラクチャ、ショッピングモールなど、現代の複雑な空間では、空間の性質、サイズ、および／またはエリアに基づいて異なる量で行われてもよい、複数の種類の事象があり得る。かかる空間が大きく複雑になると、地上作業ならびに運用センタータスクを遂行するのに、より多数の人的資源が必要なことがある。しかしながら、人的資源のコストは、営業利益、メンテナンスおよび運用コスト、品質などに影響を及ぼすことがある。したがって、様々な例示の実施形態は、人的資源を最小化および／または最適化しようとするものである。他方で、様々な例示の実施形態は、最小限の量の人的資源を有することが適切ではないことがあるという点に注目する。例えば、様々な例示の実施形態は、特定のイベントに対する応答時間を最適化する、特定の修理タスクに対する完了時間を保証するなど、最小限の地上警官によるサービス品質を担保し、ならびに／あるいは特定のサービスの重要業績評価指標（ＫＰＩ）を満足させようとするものである。

このように、様々な例示の実施形態は、特定の品質レベルを満たしながら、運用する人的資源のコストを最小限に維持するか、または既存の最小限の人的資源を利用するサービスを提供して、複雑な状況、タスク、アクション、応答などに対処するのに、効率的な人的資源利用を提供しようとするものである。

したがって、様々な例示の実施形態は、効率的な人的資源利用（例えば、複雑な環境においても）を解決する一方で、必要な人的資源の数（例えば、人的資源の最少数）を最適化し、更に、異なる位置／時間で起こることがあり、異なる優先度を有する様々なイベントに対する、各個人（例えば、人的資源）の様々な人的資源パラメータ(例えば、能力（例えば、スキル、経験、および関連性）ならびに位置）に基づいて、運用ＫＰＩを満たすように、ワークフローを各個人（または個人のグループ）に割り当てようとするものである。更に、様々な例示の実施形態は、個人の専門知識（例えば、能力）、特定の時間における在不在（例えば、空き状況）、ならびに異なる位置において異なるレベルまたは優先度で異なる種類の状況、事象、イベントが起こり得る地上の状況など、人的資源に伴って生じ得る、実際の状況または条件を解決しようとするものである。

様々な例示の実施形態は、大型で複雑な環境などにおいて、効率的な人的資源利用の問題を解決する際に遭遇する、多数の主要な課題を特定するものであり、それらを図４の表に要約している。

従来技術の様々な課題および問題に対処するために、様々な例示の実施形態は、背景技術に記載したものなど、様々な従来技術における静的なイベントまたはタスクベースのワークフローとは全く対照的な、動的な個々の人間中心のワークフローを自動的に生成または修正する、システムおよび方法を提供する。例えば、様々な従来技術では、静的ワークフローは柔軟性が低く、図４に要約した課題など、イベント、環境、および／または人間に関連する複雑性に効率的に対処することができない。例えば、様々な実施形態によれば、人間中心のワークフローの生成または修正は、イベントの複雑性（例えば、位置、優先度、時間、イベントのタイプなど）（例えば、上述したような「タスクパラメータ」に対応）に基づいて、また人間に関連する条件（例えば、スキルレベル、経験、能力など）（例えば、上述したような「人的資源パラメータ」に対応）に基づいて、自動的に遂行される。更に、様々な例示の実施形態によれば、人間またはイベントに関連する複雑性（例えば、タスクパラメータおよび人的資源パラメータ）は、ワークフロー実行モニタリングに基づいて判定（例えば、予測）され、したがって、時間経過に伴う、または非常に重大な状況（例えば、火災、地震など）における突然の、環境条件の変化に適応可能である。様々な例示の実施形態は更に、進行もしくは更新状態をモニタリングし、または地上もしくは運用センターにおける状況の認知を提供するため、自動的に生成されたワークフローに基づいて、地上スタッフによって周期的に更新できるようにする。これに関して、図５は、図４に要約した効率的な人的資源利用の問題および課題に有利に対処する、様々な例示の実施形態によるワークフロー割当ての方法５００を示すフロー図を示している。

このように、様々な例示の実施形態によれば、以下のことを可能にまたは容易にするシステムおよび方法が提供される。
変動する人間、イベント、および／または地上条件に基づいて、静的イベントまたはタスクベースのワークフローの代わりに、個々の人間中心のワークフローを自動的に生成または修正する。
様々な種類の作業を効率的かつ自動的に管理するとともに、最適なサービス／運用ＫＰＩ（例えば、応答時間、リスク緩和など）を得るため、動的ワークフローに基づいて必要な人的資源を割り振る。
予測に基づいて、また動的ワークフローに基づいて、モニタリング作業、指令作業、制御作業、メンテナンス応答作業などを遂行するのに必要な、人的資源を最小限に抑える。
評価要件の監査を支援する、など。

したがって、様々な例示の実施形態は、生じる状況のタイプ（例えば、緊急および非緊急状況を含む）に応じて複数のワークフローを開始し、ワークフローを動的にする、システムおよび方法を提供する。例えば、ワークフローは、既存の人的資源、そのスキル／経験パラメータ（例えば、上述したような「人的資源パラメータ」に対応）、および位置、イベントの優先度、時間などの状況パラメータ（例えば、上述したような「タスクパラメータ」に対応）に基づいて、人的資源を効率的に利用するように、自動的に生成されてもよい（既存のワークフローを修正することを含む）。様々な例示の実施形態では、タスクパラメータおよび人的資源パラメータ（例えば、スキルおよび経験などに基づいた、能力）は、機械学習モデルを使用して学習されてもよい。機械学習モデルは、任意の既存の機械学習モデル、または当該技術分野で知られている技術に基づいてもよく、したがって、明瞭かつ簡潔にするため、本明細書で詳細に記載する必要がある。

様々な例示の実施形態は、緊急および非緊急イベント応答の文脈を含む、様々なタスク（例えば、サービス、アクションなど）に対する人的資源の利用において使用されてもよい、技術および構成を対象とする。例えば、様々な例示の実施形態は、複数種類のタスクが地理的に分配されることがあり、様々な種類のイベントから生じる状況に応じていつでも無作為に生じることがある、監視モニタリング、エネルギー管理、施設管理などにおいて適用されてもよい。更に、これらのタスクは、公共の安全と治安、輸送、ロジスティックス管理、小売りおよび接客業、スマートシティなど、異なるドメインの活動に関連することがある。更に、様々な例示の実施形態は、多様なドメインで適用される、指令、制御、モニタリング、およびメンテナンスに関連するシステムで使用されてもよい。

図６は、本発明の様々な例示の実施形態による、ワークフロー割当てのための例示的システム６００の概略図を示している。図６に示されるように、例示的システムは、２つの種類の人的資源、つまり、異なる専門知識および異なる責任を有する異なる種類の運用センタースタッフ６０２および地上スタッフ６０４に接続されて（例えば、それらスタッフと通信することができて）もよい。例えば、複数の運用センタースタッフは、地上の条件／タスクを監督する、構成、指令、制御、モニタリング、監査タスクなどを可能にする、運用センターアプリケーションを使用してもよい。様々な例示の実施形態にしたがって動作する、１つまたは複数の運用センターがあってもよい。更に、地上にいる異なる種類の地上スタッフには、例えば、通信、状況認知などの関連する機能性を遂行するのに、タスク順序を受信またはタスク順序を更新するため、無線通信を介してシステム６００に接続される（例えば、それと通信することができる）、携帯型の移動デバイスが提供されてもよい。

様々な例示の実施形態では、システム６００は、フィード（例えば、気象情報、交通情報など）、センサ、または物のインターネット（ＩｏＴ）プラットフォームなど、モニタリングされている空間または環境に関連するデータ、情報、警告、事象などを提供するように構成された、様々なモニタリング／監視システムまたはサブシステム（図示なし）に接続されてもよい。システム６００は、アクション可能イベントを識別するため、モニタリングシステムによって獲得されたコンテンツまたはデータに、様々な条件、規則、および／またはモデルが適用されてもよい、イベント識別構成モジュール６０６を更に備えてもよい。イベント識別構成モジュール６０６は、特定の応答を要するイベントなど（例えば、事象）を導き出すように構成されてもよい。かかる必要な応答は、異なる種類の複数の地上スタッフが、例えば、イベントによる影響、リスク、または損害を緩和するため、特定もしくは不特定の順序で、特定のタスク（例えば、アクションもしくはサービス）を実施することを伴ってもよい。イベント識別構成モジュール６０６に基づいて、イベント識別モジュール６０８は、異なる種類の事象／イベント／警告などを検出して、アクション可能イベントを識別してもよい。

様々な例示の実施形態では、各イベント（例えば、事象、事故、警告など）は、対応するイベント定義と比較されてもよく、次に、（例えば、対応するイベント定義によって定義されるような）イベントと関連付けられた全てのタスクが、タスクプール６１０に方向付けられてもよい。例えば、図６に示されるように、タスクプール６１０は、識別された各イベントに対するタスク定義、および関連付けられたイベント定義を含んでもよい。

様々な例示の実施形態では、各タスク定義は、特定のタスクの全体または一部を定義してもよい、マイクロワークフローユニット６１２によって定義されてもよい。一例として、エレベータの故障はイベント識別構成モジュール６０６によって識別されてもよく、このイベントは特定のタスクセットと関連付けられてもよい。例えば、エレベータの修理は、複数の検査タスクを更に含むことがある、現場での修繕タスクと関連付けられてもよい。異なる規模のこれらのタスクまたはマイクロタスクは、マイクロワークフロー定義によって定義されるマイクロワークフローユニットを介して定義または施行されてもよい。このように、タスクプール６１０は、必要に応じて各イベント応答に関連して初期化される、マイクロワークフローユニットを含んでもよい。

それに加えて、システム６００は、２つの種類の予測モデル、つまりタスク予測モデル６１４および資源予測モデル６１６を更に含んでもよい。タスク予測モデル６１４は、各マイクロワークフローユニットに対して、または単一のマイクロワークフローユニットの一部に対して、またはタスク全体に対して、または完全なイベント応答関連タスクに対して必要な、タスクパラメータ（例えば、時間、コスト、資源など）を予測するように構成されてもよい。資源予測モデル６１６は、提供される応答／サービスの個人の関連カテゴリに基づいて、各マイクロワークフローユニットに対して、または単一のマイクロワークフローユニットの一部に対して、またはタスク全体に対して、または完全なイベント応答関連タスクに対して、人的資源パラメータ（例えば、個々の地上スタッフメンバーの能力）を予測するように構成されてもよい。様々な例示の実施形態では、これらのモデルは、地理空間ワークフローエンジン６２０のワークフロー実行ログデータベース６２２に格納された、ワークフロー実行データを利用することによって学習されてもよい。

更に、システム６００は、アクセス可能であり得るかまたはシステム６００の一部としてカバーすることができる、人的資源および資産を追跡する、資源インベントリ６２６を更に含んでもよい。例えば、資源インベントリ６２６は、（例えば、組織によって雇用された）全ての個人の人的資源の詳細を維持してもよく、例えば、各個人のログイン状態を介して、個人の現在の空き状況をチェックできるようにしてもよい。それに加えて、資源位置モジュール６２８は、例えば、個人または資産によって携行される関連付けられた移動デバイスによって提供される位置メタデータを介して、個人または資産の位置を追跡するために提供されてもよい。

システム６００は、地理空間ワークフローエンジン（ＧＷＥ）６２０を更に含んでもよい。様々な例示の実施形態では、ＧＷＥ ６２０は、図７に示されるような例示の作業フロー７００を実施または実行するように構成されてもよく、それによって、タスクプール６１０に含まれてもよい様々な種類のタスクに対する、人的資源の最適な割振り、スケジューリング、およびタスク順序付けがもたらされてもよい。

様々な例示の実施形態では、ＧＷＥ ６２０は、イベントの優先度に基づいて、リアルタイムモードもしくはバッチ処理モードで、またはリアルタイムおよびバッチ処理の混合として、タスク順序付けを実施するように構成されてもよい。様々な例示の実施形態では、ＧＷＥ ６２０は、火災、テロ行為などの非常に重大な状況を識別するため、周期的に緊急度格付けを判定する（例えば、パニック指数を計算する）ように構成されてもよい。このパニック指数は、手動で活性化されてもよく、またはタスクプールもしくは識別されたイベントに基づいて、自動的に計算されてもよい。パニック指数は重大な状況を識別するのに使用されてもよい。例えば、パニック指数が特定の閾値未満の場合、ＧＷＥ ６２０は、通常のまたは正常な方式でタスク順序付けを遂行するように構成されてもよい。他方で、パニック指数が特定の閾値を上回る場合、ＧＷＥ ６２０は、重大な状況に対処するため、提供された全てのタスク順序を修正するように構成されてもよい。

様々な例示の実施形態では、ＧＷＥ ６２０は、関連するタスクパラメータ（例えば、位置、優先度、イベントタイプ、頻度、時間、コスト、必要な資源など）に基づいた、１つまたは複数のタスクランク付けポリシーを含んでもよく、タスクランク付けポリシーは、様々な例示の実施形態にしたがって異なってもよい。特定の例では、タスクランク付けポリシーは、タスクプール内の特定のアイテムまたは全てのアイテムセットのランクを一度に生成する、数学モデル、公式などとして定義されてもよい。タスク順序付けポリシーにしたがって、ＧＷＥ ６２０は、関連するタスクパラメータに基づいて、イベントおよび関連付けられたタスクのランク付けおよび順序付けを行ってもよい。

様々な例示の実施形態では、タスクランク付けポリシーと同様に、ＧＷＥ ６２０は、１つまたは複数のスタッフランク付けポリシー（例えば、火災、セキュリティ、施設管理、メンテナンス、清掃などの異なるタイプの応答／サービスを実施するのに利用可能な、人的資源の種類に基づいた、１つまたは複数）を含んでもよい。例えば、ランク付けは特に、階層、スキル、経験に基づいて、地上スタッフに適用されてもよい。更に、地上スタッフは、現在の空き状況（例えば、別のタスクを実施しているか否か）、現在位置、以前のステップにおけるランク、利用可能なタスクに対する関連性（例えば、メンテナンススタッフはセキュリティ関連タスクに割り振られないことがある）に基づいて、更にランク付けされてもよい。

様々な例示の実施形態では、ＧＷＥ ６２０は更に、識別されたイベントおよびタスクランク付け、地上スタッフランク付け、ならびに交通情報などの外部ソースから収集された様々な選択データに基づいて、ワークフローを生成する（例えば、ワークフローを修正することを含む）ように構成されたワークフロー生成または修正（ＷＧＭ）モジュール６５０を含んでもよい。

様々な例示の実施形態では、ＷＧＭ ６５０は、位置、各タスクの予測時間、必要な人的資源のタイプおよび必要な量などの関連付けられた情報を用いた、高優先度から低優先度までの順序のタスク（例えば、イベントランク付けおよび順序付けとそれに続くタスクランク付けおよび順序付け）を、各タスクタイプに対する高スキルから低スキルまでの地上スタッフの詳細および現在位置（地上スタッフランク付けおよび選択）とともに、識別してもよい。かかる情報を用いて、ＷＧＭ ６５０はまた、上述のような予測モデル６１４、６１６を利用して、以下のことを予測し評価してもよい。（１）資源スキル／経験予測モデル６１６に基づいた、各地上スタッフが、現在のタスクプールにおける関連するまたは関連付けられたタスクを実施するのに必要な時間、ならびに（２）タスク予測モデル６１４に基づいた、一般に各タスクに必要な平均時間と資源。

上記情報を導き出した後、様々な例示の実施形態では、ＷＧＭ ６５０は、応答時間、タスクコスト、人的資源コスト、優先度指数など、特定のＫＰＩを最適化する数学モデルを実行してもよい。

数学モデルに基づいて、ＷＧＭ ６５０は、上述したような様々な例示の実施形態にしたがって、関心のＫＰＩを最適化する、最適化されたワークフローを動的に生成してもよい。ＷＧＭ ６５０は次に、一意のワークフローを個々のスタッフそれぞれまたは個々のスタッフの特定グループに割り当ててもよい。例えば、異なるスキルレベルおよび経験を有する２人の警官が、所与の日に対する２つの異なる種類のワークフローに割り振られてもよい。単なる例として、非限定的に、第１の警官には、３つの位置で実施されるべき４つのタスクが割り当てられてもよく、第２の警官には、所与の日／シフトに対して２つの位置で実施されるべき２つのタスクが割り当てられてもよい。様々な例示の実施形態では、個々のスタッフそれぞれに対して生成された各ワークフローは更に、ＷＧＭ ６５０で指定された特定のＫＰＩまたは品質の制約を満たす、予測スケジュールおよび位置を含んでもよい。

様々な例示の実施形態では、ＧＷＥ ６２０は更に、予測スケジュールおよび位置を含んでもよい、個々のスタッフに対して生成された各ワークフローのロギング状態を格納するように構成された、ワークフロー実行モジュール６５４を含んでもよい。例えば、地上スタッフ位置は、資源位置モジュール６２８を介してワークフロー実行によって周期的にチェックされてもよく、また個人に対して生成された各ワークフローに対して、タスクの進行、遅延、または状態を追跡してもよい。地上スタッフは更に、提供された移動デバイスを介して、自身のワークフローの各タスクの状態を更新してもよい。これらの情報は全て、ワークフロー実行ログ６２２に更に格納されてもよい。

様々な例示の実施形態では、個人ワークフローにおけるいかなる異常も、必要なアクションのため、運用センターに通知または警告されてもよい。

様々な例示の実施形態では、ワークフロー実行ログ６２２は更に、予測モデル（例えば、タスク予測モデル６１４および資源スキル／経験予測モデル６１６）ならびにワークフロー生成モデルによって利用されてもよい。これらのモデルは、ワークフロー実行ログ６２２に基づいて、ハイパーパラメータ／構成を更新または調節するように、強化されてもよい。例えば、特定のタスクの実際の実行と予測された実行、個人のスキル／能力、またはワークフローの予測において違いがある場合、かかる違いは、上述のモデル自体の必要な変更を行う（例えば、ハイパーパラメータ／構成を更新もしくは調節する）ためのペナルティとして使用されてもよい。この強化は、変動するイベント、タスク、人間に関連する条件に基づいた、より動的に適合する予測につながる。

図８は、様々な例示の実施形態による、ＧＷＥ ６２０のＷＧＭ ６５０に関して、システム６００の例示的な作業フローを示す概略図を示している。図８に示されるように、ＷＧＭ ６５０は、ワークフローを生成するのに、複数のデータ、地上情報を含む情報源、システムで定義されたランク付け、タスク予測、地上スタッフ査定予測を利用するように構成されてもよい。ワークフロー生成に加えて、ＷＧＭ ６５０はまた、結果として、地理的領域と、所与の時限にかかる領域に割り当てられる異なるタイプからの地上スタッフの個人またはグループとを決定してもよい。同じ方法を利用して、特定の時限（異なる勤務シフトなど）の要求を満たすように、異なるタイプからの必要な地上スタッフの量に関する情報を提供してもよい。特定の時間に異なるタイプから必要な地上スタッフの量に対するかかる予測は、上述したようなイベント識別モジュール６０８から自動的に検出された履歴イベントに基づいた、予測されるイベントの異なる要求を満たすため、時間ごとまたは勤務シフトごとに変動してもよい。

様々な例示の実施形態では、ＷＧＭ ６５０の主な目標は、最適な条件または制約を満たす、異なるタイプの複数の地上スタッフメンバーを効率的に利用することである。更に、ＷＧＭ ６５０は、ワークフロー、事前派遣領域を生成し、異なるタイプから必要な地上スタッフの量を決定するのに使用することができる様々なデータ、情報、パラメータなどに基づいて、（例えば、機械学習モデルに基づいて）学習するモデルであってもよい。

例えば、複数のイベントが以前に発生または記録されている場合、適切な応答を提供するのに従うべき特定のワークフローを含むことがある、各イベントに関連する最良の人員を割り振るのが望ましいことがある。更に、移動時間、および特定のイベントの応答に関連する所与のタスクを実施する時間を含む、応答を提供する時間が考慮される。このように、システム６００は、時間経過に伴う関心エリアに関連する交通情報を収集し格納してもよく、それが、特定の関心時限に対する道路／道路セグメント単位の交通予測における予測につながってもよい。システム６００は地理的情報を活用してもよく、その際、地点間の距離または移動時間を判定してもよい。それに加えて、ＷＧＭ ６５０は、履歴イベント位置、タスク完了履歴、タスク査定（例えば、タスク時間予測）、および地上スタッフ査定を読み取ってもよい。

入力を受けながら、ＷＧＭ ６５０は、反応時間を最小限に抑える、最良で最適な人員に各イベントを扱わせる、完了したタスクの数を最大にする、必要な人的資源の量を最小限に抑える、移動時間を最小限に抑える、物的資源を最小限に抑えるなど、特定のＫＰＩを最適化するため、モデル（例えば、機械学習モデルもしくは数学モデル）を帰納的に学習させてもよい。

ＷＧＭ ６５０によるこれらのＫＰＩの最適化は、時間に伴って機能的に訓練されている間の、ＷＧＭ ６５０による特定のコストまたは損失関数の最小化として定義されてもよい。かかる損失またはコスト関数は、平均応答時間、派遣品質、ワークフロー品質など、１つまたは複数の測定基準に基づいて定義されてもよい。

例えば、平均応答時間が考慮される場合、生成されたワークフローは、各個人もしくは個人グループ（または資産）に対する移動時間を低減するように構成されてもよい。応答時間は更に、特定のワークフロー割当てにおいて割り当てられた地理的位置に関して、交通、距離、およびルーティングデータ（履歴、現在、または予測）を使用して、計算されてもよい。同じコスト／損失関数が考慮される場合、タスク実行時間の最小化は、非常にスキルが高い個人が特定のタスクをより短期間で実施すると仮定することによって、ワークフロー時間全体（移動時間およびタスク実行時間）が低減される一方で、移動時間／コストも考慮した最も好適な個人を割り当ててもよい。ＫＰＩの満足度に反映する、かかる種類のコストまたは損失関数を定義して、ＷＧＭ ６５０は、複数の制約を考慮することによって自動的にワークフローを割り当てるように改善してもよい。この種類の状況では、応答時間およびワークフローの品質を同時に強化するように考慮されてもよい。他の様々な例では、１日ごとにカバーされるタスクの合計数も別の制約として（ＷＧＭ ６５０に対するコスト／損失要素として）考慮してもよく、それにより、ＷＧＭ ６５０は、１日または１シフトにおけるタスクの最大数をカバーするように動的にワークフローを割り当てることを学習する。

別の例では、ＷＧＭ ６５０は、勤務エリアを各種類の個人または各個人に事前に割り当ててもよい。かかる状況では、勤務シフトまたは日勤領域、基本位置が、派遣品質を最適化するために、ＷＧＭ ６５０によって各個人に割り当てられてもよい。例えば、行うことができる異なる種類のイベントは、交通、天候などの関連する他の情報とともに、ワークフロー実行ログ６２２、イベント識別履歴などに基づいて予測されてもよい。かかる事例では、個人は、予測位置に基づいて行われることがあるイベントに先立って派遣されるように考慮されてもよい。このように、ＷＧＭ ６５０は、各シフト、および各領域、位置などに対して必要な勤務領域および品質を予測するのに、ＷＧＭ ６５０のコスト／損失関数の要素として、派遣品質を考慮してもよい。派遣品質の数学的計算は、予測されたイベント位置の地理的距離の差、密度、および割り当てられた領域／位置のばらつきを考慮することによって実施されてもよい。

コスト／損失関数要素は、イベント応答に関連する品質、作業コスト、時間、ＫＰＩなどを表す、様々な種類の行列を含んでもよい。

ＷＧＭ ６５０の開始段階において、測定基準を示すコストまたは損失を最小限に抑える、自動的に生成されたワークフローの複数の配向を考慮しながら、モデルを生成するのにより長い時間がかかることがある。しかしながら、システム６００は、数日、数週間、または数か月にわたって稼働するので、ＷＧＭ ６５０は、以前に学習した重みを活用しながら、ほぼリアルタイムでワークフローを生成してもよい。推論段階では、タスクプールのタスクが入力として与えられてもよく、ワークフロー生成および事前派遣結果が出力として提供されてもよい。

各スタッフメンバーが、割り当てられたタスクの状態を更新している間、ＷＧＭ ６５０において、ＫＰＩを満たすように更に最適化された予測およびワークフロー生成を行うように、更に強化される。

様々な例示の実施形態では、パニックまたは非常に重大な状況の間、システム６００は、パニック指数を自動的に調節するか、または運用センターもしくは地上スタッフによって手動で活性化されてもよい。かかる事例では、別個のタスクランク付けポリシーが該当することがあり、生成されたワークフローが自動的に修正されてもよい、ワークフローに対する修正は、各地上スタッフに提供された移動デバイスに通知されてもよい。重大な状況のかかる修正は、特定のタスク、イベント、または特定の位置におけるイベントの優先順位付けをもたらしてもよく、または更に、安全およびセキュリティの懸念事項を担保するように、個々のワークフローにおける特定のタスクの破棄をもたらしてもよい。更に、かかる修正は、重大な状況による特定のタスクの遅延を含んでもよい。ワークフローに対する自動的な修正はまた、システム、イベント、および／または人間の条件の様々な構成により、通常の状況で行われてもよい。例えば、特定のスタッフが健康状態によって特定のタスクに参加できない状況では、それらのタスクは健康でないスタッフから破棄されてもよく、別の地上スタッフに割り振ってもよく、または別のスタッフメンバーに新しいワークフローを割り振ってもよい。いずれにせよ、かかる修正は、輸送、移動などの際に直面する追加コストを防ぐため、特定の位置の要求が予期されるよりも像かした場合に行われてもよい。別の例では、特定のスタッフが、特定のタスクを完了するのに予測／通常時間よりも長くかかる場合、追加の地上スタッフが同じタスクを実施するように、自動的にまたは手動で（運用センターもしくは別の地上スタッフを介して）割り当てられてもよい。別の例では、道路上の交通または渋滞が起こるなどの障害物がある場合、やはりワークフローは、上述のシナリオで言及したように修正されてもよい。修正が行われてもよいかかる条件は更に、ワークフロー修正モジュール下で定義または構成してもよい。

頻度または複雑性などのイベント条件は、繰返しパターンとして特定の時限にわたって変動してもよい。例えば、異なるイベントが、日中と夜間との間で、異なる密度で異なる位置で行われてもよい。かかる事例では、イベント密度予測をタスクおよび資源スキル／経験予測モデルとともに使用して、異なる種類(火災、セキュリティなど）から必要なスタッフの数が、日中、夜間、シフトごと、日ごとの最適位置とともに評価されてもよい。必要なスタッフの数に対するかかる予測は、関心の環境／空間における地上スタッフの動的派遣（例えば、変動する位置の変動する数のスタッフ）を有する、必要な人的資源の最小化につながる。更に、かかる動的派遣は、空いているスタッフの数、シフト時間、１週間当たりの最大勤務時間数、１日／１週間に実施することができるタスク（または特定の種類のタスク）の最大数など、特定の制約に基づいて実施してもよい。

ワークフロー実行ログは更に、調査の目的または精査もしくは通信などの作業の監査および報告に利用してもよい。ワークフロー実行ログは更に、状況認知を改善することにつながる、またはワークフロー生成／修正における特定の構成の変化につながる、様々な状況解析を導き出すビッグデータ解析に使用されてもよい。

本明細書に記載するシステム、方法、および装置は、効率的な人的資源利用に限定されず、効率的な資産利用も含む。かかる資産は、車両（警察車両、消防車、配達車両など）、または設備、機械などを含んでもよい。幾つかの例では、利用は複合的な形で行われ、人間および資産の両方が、自動的に生成されたワークフローに組み合わされた形で割り当てられてもよい。例えば、特定の車両および特定の組の地上スタッフは、資産／人間の可能性、スキル、能力などに基づいて、同一のワークフローを生成してもよい。ワークフローの修正も、様々な実施形態にしたがって上述したように実施されてもよい。

図９は、個人化／個別化されたワークフローが割り当てられた後の、特定の組の地上スタッフに対する個人化された図の高レベルな可視化を示している。図９に示されるように、ＷＧＭによって割り当てられた個々の地上スタッフワークフローは、示されるかまたは通知されてもよく、複数の位置に配置されたタスク／サブタスク、（タスク位置とタスク完了との間を移動する）計画されたルートおよび時間の推定／予測から成ってもよい。これは更に、地上スタッフ入力、ＩｏＴセンサ状態、リアルタイムの地上スタッフ位置などの収集されたメタデータのいずれかに基づいて、進行、遅延などに関して、運用センタースタッフ、監督者、または個々の地上スタッフに警告するのに使用されてもよい。

以下の実施例は本発明の更なる例示の実施形態に関する。

実施例１では、少なくとも１つのプロセッサを使用する、ワークフロー割当ての方法が開示され、方法は、アクション可能イベントを識別することと、アクション可能イベントに対する複数のタスクを判定することと、複数のタスクそれぞれに対して、タスクに関連する１つまたは複数のタスクパラメータを判定することと、アクション可能イベントに対して、１つまたは複数のタスクパラメータに基づいて、１人または複数の個人それぞれが複数のタスクのうち少なくとも１つを実施するワークフローを生成することと、を含む。

実施例２では、複数のタスクそれぞれに対して、タスクに関連する１つまたは複数の人的資源パラメータを判定することを更に含み、上記のワークフローを生成することが更に、１つまたは複数の人的資源パラメータに基づく、実施例１による方法が開示される。

実施例３では、上記のワークフローを生成することが、１つまたは複数のタスクパラメータ、１つまたは複数の人的資源パラメータ、および１つまたは複数の所定の条件に基づいて、１人または複数の個人それぞれに対してワークフローを最適化することを含む、実施例２による方法。

実施例４では、タスクランク付けを得るため、複数のタスクのランク付けを判定することと、複数のタスクそれぞれに対して、タスクに対する個人ランク付けを得るため、タスクに関する複数の個人のランク付けを判定することと、を更に含む、実施例３による方法が開示される。

実施例５では、１つまたは複数の人的資源パラメータが、個人の現在位置および現在の空き状況を含み、タスクに関する複数の個人の上記ランク付けが、複数の個人それぞれの現在の空き状況および現在位置に基づいて判定される、実施例４による方法が開示される。

実施例６では、１つまたは複数の人的資源パラメータが、タスクに関する複数の個人それぞれの能力を更に含み、タスクに関する複数の個人の上記ランク付けが更に、タスクに関する複数の個人それぞれの能力に基づいて判定される、実施例４または５による方法が開示される。

実施例７では、１つまたは複数のタスクパラメータが、タスクと関連付けられた位置、優先度、タイプ、頻度、時間、コスト、および１つまたは複数の必要な資産から成る群から選択され、複数のタスクの上記ランク付けが、複数のタスクそれぞれと関連付けられた１つまたは複数のタスクパラメータに基づいて判定される、実施例４～６のいずれか１つによる方法が開示される。

実施例８では、複数のタスクに対する緊急度格付けを判定することを更に含み、複数のタスクの上記ランク付けが更に、緊急度格付けに基づいて判定される、実施例４～７のいずれか１つによる方法が開示される。

実施例９では、１つまたは複数のタスクパラメータが、タスクに関連する環境条件を更に含む、実施例７または８による方法が開示される。

実施例１０では、上記のワークフローを最適化することが更に、個人ランク付けおよびタスクランク付けに基づく、実施例４～９のいずれか１つによる方法が開示される。

実施例１１では、ワークフロー実行ログデータベースを作成するため、ワークフロー実行のログを取ることを更に含み、１つまたは複数のタスクパラメータおよび１つまたは複数の人的資源の少なくとも一方が、ワークフロー実行ログデータベースに基づいて判定される、実施例３～１０のいずれか１つによる方法が開示される。

実施例１２では、１つまたは複数のタスクパラメータおよび１つまたは複数の人的資源の少なくとも一方が、ワークフロー実行ログデータベースに基づいて、機械学習モデルを使用して判定される、実施例１１による方法が開示される。

実施例１３では、ワークフロー割当てのシステムが開示され、システムは、メモリと、メモリに通信可能に結合され、実施例１～１２のいずれか１つによるワークフロー割当ての方法を実施するように構成された、少なくとも１つのプロセッサと、を備える。

実施例１４では、実施例１～１２のいずれか１つによるワークフロー割当ての方法を実施するように、少なくとも１つのプロセッサによって実行可能な命令を含む、１つまたは複数の非一時的コンピュータ可読記憶媒体で具体化される、コンピュータプログラム製品が開示される。

本発明の実施形態について特定の実施形態を参照して特に図示し記載してきたが、添付の特許請求の範囲によって定義されるような本発明の趣旨および範囲から逸脱することなく、形態および詳細の様々な変更が行われてもよいことが、当業者には理解されるべきである。このように、本発明の範囲は添付の特許請求の範囲によって示され、したがって、特許請求の範囲と等価の意味および範囲内にあるすべての変更が包含されるものとする。

Claims (25)

1. 少なくとも１つのプロセッサを使用する、ワークフロー割当ての方法であって、
   アクション可能イベントを識別することと、
   前記アクション可能イベントに対する複数のタスクを判定することと、
   前記複数のタスクそれぞれに対して、前記タスクに関連する１つまたは複数のタスクパラメータを判定することと、
   前記アクション可能イベントに対して、前記１つまたは複数のタスクパラメータに基づいて、１人または複数の個人それぞれが前記複数のタスクのうち少なくとも１つを実施するワークフローを生成することと、を含む、方法。
2. 前記複数のタスクそれぞれに対して、前記タスクに関連する１つまたは複数の人的資源パラメータを判定することを更に含み、前記ワークフローを生成することが更に、前記１つまたは複数の人的資源パラメータに基づく、請求項１に記載の方法。
3. 前記ワークフローを生成することが、前記１つまたは複数のタスクパラメータ、前記１つまたは複数の人的資源パラメータ、および１つまたは複数の所定の条件に基づいて、前記１人または複数の個人それぞれに対して前記ワークフローを最適化することを含む、請求項２に記載の方法。
4. タスクランク付けを得るため、前記複数のタスクのランク付けを判定することと、
   前記複数のタスクそれぞれに関して、前記タスクに対する個人ランク付けを得るため、前記タスクに関する複数の個人のランク付けを判定することと、をさらに含む、請求項３に記載の方法。
5. 前記１つまたは複数の人的資源パラメータが、前記個人の現在位置および現在の空き状況を含み、
   前記タスクに関する前記複数の個人の前記ランク付けが、前記複数の個人それぞれの前記現在の空き状況および前記現在位置に基づいて判定される、請求項４に記載の方法。
6. 前記１つまたは複数の人的資源パラメータが、前記タスクに関する前記複数の個人それぞれの能力を更に含み、
   前記タスクに関する前記複数の個人の前記ランク付けが更に、前記タスクに関する前記複数の個人それぞれの前記能力に基づいて判定される、請求項４または５に記載の方法。
7. 前記１つまたは複数のタスクパラメータが、前記タスクと関連付けられた位置、優先度、タイプ、頻度、時間、コスト、および１つまたは複数の必要な資産から成る群から選択され、
   前記複数のタスクの前記ランク付けが、前記複数のタスクそれぞれと関連付けられた前記１つまたは複数のタスクパラメータに基づいて判定される、請求項４～６のいずれか一項に記載の方法。
8. 前記複数のタスクに対する緊急度格付けを判定することを更に含み、前記複数のタスクの前記ランク付けが更に、前記緊急度格付けに基づいて判定される、請求項４～７のいずれか一項に記載の方法。
9. 前記１つまたは複数のタスクパラメータが、前記タスクに関連する環境条件を更に含む、請求項７または８に記載の方法。
10. 前記ワークフローを最適化することが更に、前記個人ランク付けおよび前記タスクランク付けに基づく、請求項４～９のいずれか一項に記載の方法。
11. ワークフロー実行ログデータベースを作成するため、ワークフロー実行のログを取ることを更に含み、前記１つまたは複数のタスクパラメータおよび前記１つまたは複数の人的資源の少なくとも一方が、前記ワークフロー実行ログデータベースに基づいて判定される、請求項３～１０のいずれか一項に記載の方法。
12. 前記１つまたは複数のタスクパラメータおよび前記１つまたは複数の人的資源の前記少なくとも一方が、前記ワークフロー実行ログデータベースに基づいて、機械学習モデルを使用して判定される、請求項１１に記載の方法。
13. ワークフロー割当てのシステムであって、
    メモリと、
    前記メモリに通信可能に結合された少なくとも１つのプロセッサであって、
    アクション可能イベントを識別し、
    前記アクション可能イベントに対する複数のタスクを判定し、
    前記複数のタスクそれぞれに対して、前記タスクに関連する１つまたは複数のタスクを判定し、
    前記アクション可能イベントに対して、前記１つまたは複数のタスクパラメータに基づいて、１人または複数の個人それぞれが前記複数のタスクのうち少なくとも１つを実施するワークフローを生成するように構成された、プロセッサと、を備える、システム。
14. 前記少なくとも１つのプロセッサが、前記複数のタスクそれぞれに対して、前記タスクに関連する１つまたは複数の人的資源パラメータを判定するように更に構成され、前記ワークフローを生成することが更に、前記１つまたは複数の人的資源パラメータに基づく、請求項１３に記載のシステム。
15. 前記ワークフローを生成することが、前記１つまたは複数のタスクパラメータ、前記１つまたは複数の人的資源パラメータ、および１つまたは複数の所定の条件に基づいて、前記１人または複数の個人それぞれに対して前記ワークフローを最適化することを含む、請求項１４に記載のシステム。
16. 前記少なくとも１つのプロセッサが、
    タスクランク付けを得るため、前記複数のタスクのランク付けを判定し、
    前記複数のタスクそれぞれに関して、前記タスクに対する個人ランク付けを得るため、前記タスクに関する複数の個人のランク付けを判定するように更に構成された、請求項１５に記載のシステム。
17. 前記１つまたは複数の人的資源パラメータが、前記個人の現在位置および現在の空き状況を含み、
    前記タスクに関する前記複数の個人の前記ランク付けが、前記複数の個人それぞれの前記現在の空き状況および前記現在位置に基づいて判定される、請求項１６に記載のシステム。
18. 前記１つまたは複数の人的資源パラメータが、前記タスクに関する前記複数の個人それぞれの能力を更に含み、
    前記タスクに関する前記複数の個人の前記ランク付けが更に、前記タスクに関する前記複数の個人それぞれの前記能力に基づいて判定される、請求項１６または１７に記載のシステム。
19. 前記１つまたは複数のタスクパラメータが、前記タスクと関連付けられた位置、優先度、タイプ、頻度、時間、コスト、および１つまたは複数の必要な資産から成る群から選択され、
    前記複数のタスクの前記ランク付けが、前記複数のタスクそれぞれと関連付けられた前記１つまたは複数のタスクパラメータに基づいて判定される、請求項１６～１８のいずれか一項に記載のシステム。
20. 前記複数のタスクに対する緊急度格付けを判定することを更に含み、前記複数のタスクの前記ランク付けが更に、前記緊急度格付けに基づいて判定される、請求項１６～１９のいずれか一項に記載のシステム。
21. 前記１つまたは複数のタスクパラメータが、前記タスクに関連する環境条件を更に含む、請求項１９または２０に記載のシステム。
22. 前記ワークフローを最適化することが更に、前記個人ランク付けおよび前記タスクランク付けに基づく、請求項１６～２１のいずれか一項に記載のシステム。
23. ワークフロー実行ログデータベースを作成するため、ワークフロー実行のログを取ることを更に含み、前記１つまたは複数のタスクパラメータおよび前記１つまたは複数の人的資源の少なくとも一方が、前記ワークフロー実行ログデータベースに基づいて判定される、請求項１５～２２のいずれか一項に記載のシステム。
24. 前記１つまたは複数のタスクパラメータおよび前記１つまたは複数の人的資源の前記少なくとも一方が、前記ワークフロー実行ログデータベースに基づいて、機械学習モデルを使用して判定される、請求項２３に記載のシステム。
25. １つまたは複数の非一時的コンピュータ可読記憶媒体で具体化される、ワークフロー割当ての方法を実施するのに少なくとも１つのプロセッサによって実行可能な命令を含む、コンピュータプログラム製品であって、前記方法が、
    アクション可能イベントを識別することと、
    アクション可能イベントに対する複数のタスクを決定することと、
    前記複数のタスクそれぞれに対して、前記タスクに関連する１つまたは複数のタスクパラメータを判定することと、
    前記アクション可能イベントに対して、前記１つまたは複数のタスクパラメータに基づいて、１人または複数の個人それぞれが前記複数のタスクのうち少なくとも１つを実施するワークフローを生成することと、を含む、コンピュータプログラム製品。

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