JP2024035331A - スケジュール生成システム、スケジュール生成方法及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】表に現れにくい制約条件を満たす最適なスケジュールを生成することができるスケジュール生成システム等を提供する。【解決手段】組み合わせ情報蓄積部１０は、スタッフが実際に行った勤務シフトをスタッフ毎に時系列に並べて構成される勤務シフトの組み合わせ情報を蓄積する。テンプレート情報記憶部１１は、組み合わせ情報の特徴を抽出するテンプレート情報を記憶する。特徴抽出部１２は、テンプレート情報記憶部１１に記憶されたテンプレート情報に従って、組み合わせ情報蓄積部１０に蓄積された組み合わせ情報の特徴を抽出する。制約条件生成部１３は、特徴抽出部１２で抽出された特徴が条件を満たし、特徴抽出部１２で抽出されなかった特徴が条件を満たさないものとする制約条件を生成する。最適化ソルバ１５は、制約条件生成部１３で生成された制約条件下で、予め定められた目的関数の値が最大又は最小となる組み合わせ情報をスタッフが行う予定の勤務シフトのスケジュール情報として生成する。【選択図】図１

Description

本発明は、スケジュール生成システム、スケジュール生成方法及びプログラムに関する。

病院、介護施設のような多くのスタッフが働く組織では、スタッフのスケジュールが予め生成される。スケジュールを生成する際には、必要なスタッフ数、遵守しなければならない就業条件、各スタッフの勤務日、勤務時間、休暇希望のような様々な制約条件を考慮する必要がある。多岐に亘る制約条件を考慮したスケジュールの生成は、非常に負担のかかる作業である。そこで、スケジュールを自動生成する装置が開示されている（例えば、特許文献１～３参照）。

特開２０２０－１７０４２２号公報 特開２０２１－９２９３９号公報 特開２０１２－１８１７１９号公報

しかしながら、職場には、表には現れにくいスタッフの人間関係、スキル、都合等があるため、それらを無視してスケジュールを生成しても業務を円滑に遂行できるとは限らない。そこで、スケジュールを生成する前に、スタッフにヒアリングを実施し、そのヒアリングの結果から表に現れにくい人間関係等の制約条件を明確化することが行われる。このような作業が、スケジュールの生成作業をさらに負担の大きいものにしている。そこで、必要なスタッフ数、遵守しなければならない就業条件に加え、表に現れにくい制約条件を明確化し、明確化された制約条件の下でスケジュールを自動的に生成することができるシステムの登場が望まれている。

上記特許文献１～３に開示された装置の中には、過去の活動実績をスケジュールの生成に反映するものもあるが、この場合、表に現れにくい制約条件をスケジュールに反映できるとは限らない。これらの装置であっても、制約条件は、ヒアリングの結果から得る必要があるためである。

本発明は、上記実情の下になされたものであり、表に現れにくい制約条件を満たす最適なスケジュールを生成することができるスケジュール生成システム、スケジュール生成方法及びプログラムを提供することを目的とする。

上記目的を達成するために、本発明の第１の観点に係るスケジュール生成システムは、
活動主体が実際に行った活動内容を前記活動主体毎に時系列に並べて構成される前記活動内容の組み合わせ情報を蓄積する組み合わせ情報蓄積部と、
前記組み合わせ情報蓄積部に蓄積された組み合わせ情報の特徴を抽出するテンプレート情報を記憶するテンプレート情報記憶部と、
前記テンプレート情報記憶部に記憶されたテンプレート情報に従って、前記組み合わせ情報蓄積部に蓄積された組み合わせ情報の特徴を抽出する特徴抽出部と、
前記特徴抽出部で抽出された特徴が条件を満たし、前記特徴抽出部で抽出されなかった特徴が条件を満たさないものとする制約条件を生成する制約条件生成部と、
前記制約条件生成部で生成された制約条件下で、予め定められた目的関数の値が最大又は最小となる組み合わせ情報を前記活動主体が行う予定の前記活動内容のスケジュール情報として生成する最適化ソルバと、
を備える。

この場合、前記組み合わせ情報蓄積部に蓄積された組み合わせ情報に基づいて、同じ時間で複数の活動主体が行う活動内容の余裕を示す余裕度を時系列で算出する余裕度算出部と、
前記組み合わせ情報蓄積部で蓄積された組み合わせ情報のうち、前記余裕度算出部で算出された余裕度が閾値以下となった時間に対応する組み合わせ情報を、前記特徴抽出部で特徴を抽出する組み合わせ情報から除外する組み合わせ除外部と、
を備える、
こととしてもよい。

前記組み合わせ情報蓄積部に蓄積された組み合わせ情報に対して統計的に外れ値とみなせる組み合わせ情報を検出する外れ値検出部と、
前記外れ値検出部で検出された組み合わせ情報を、前記特徴抽出部で特徴を抽出する組み合わせ情報から除外する外れ値除外部と、
を備える、
こととしてもよい。

前記最適化ソルバは、
前記制約条件生成部で生成された複数の制約条件のうち、前記組み合わせ情報が満足する制約条件の数に応じて値が増減する関数を前記目的関数として、前記スケジュール情報を生成する、
こととしてもよい。

前記最適化ソルバは、
前記制約条件生成部で生成された制約条件に加え、付加された制約条件の下で、前記スケジュール情報を生成する、
こととしてもよい。

前記活動内容は、勤務シフトにおける勤務時間である、
こととしてもよい。

本発明の第２の観点に係るスケジュール生成方法は、
スケジュール生成システムによって実行されるスケジュール生成方法であって、
活動主体が実際に行った活動内容を前記活動主体毎に時系列に並べて構成される前記活動内容の組み合わせ情報を蓄積する組み合わせ情報の特徴を、前記組み合わせ情報の特徴を抽出するテンプレート情報に従って抽出し、
抽出された特徴が条件を満たし、抽出されなかった特徴が条件を満たさないものとする制約条件を生成し、
生成された制約条件下で、予め定められた目的関数の値が最大又は最小となる組み合わせ情報を前記活動主体が行う予定の前記活動内容のスケジュール情報として生成する。

本発明の第３の観点に係るプログラムは、
コンピュータを、
活動主体が実際に行った活動内容を前記活動主体毎に時系列に並べて構成される前記活動内容の組み合わせ情報を蓄積する組み合わせ情報蓄積部、
前記組み合わせ情報の特徴を抽出するテンプレート情報を記憶するテンプレート情報記憶部、
前記テンプレート情報記憶部に記憶されたテンプレート情報に従って、前記組み合わせ情報蓄積部に蓄積された組み合わせ情報の特徴を抽出する特徴抽出部、
前記特徴抽出部で抽出された特徴が条件を満たし、前記特徴抽出部で抽出されなかった特徴が条件を満たさないものとする制約条件を生成する制約条件生成部、
前記制約条件生成部で生成された制約条件下で、予め定められた目的関数の値が最大又は最小となる組み合わせ情報を前記活動主体が行う予定の前記活動内容のスケジュール情報として生成する最適化ソルバ、
として機能させる。

本発明によれば、活動主体が実際に行った活動内容を活動主体毎に時系列に並べて構成される活動内容の組み合わせ情報の特徴を抽出し、抽出された特徴が条件を満たし、抽出されなかった特徴が条件を満たさないとする制約条件の下で、組み合わせ最適化を行って組み合わせ情報を生成する。これにより、ヒアリング等を行うことなく、表に現れにくい制約条件を満たす最適なスケジュールを生成することができる。

本発明の実施の形態１に係るスケジュール生成システムのソフトウエア構成を示すブロック図である。 勤務シフト表の一例を示す図である。 図２の勤務シフト表の３次元座標系で表現したデータの一例を示す図である。 （Ａ）～（Ｄ）は、テンプレート情報の一例を示す図である。 （Ａ）は、各スタッフの勤務シフトの頻度を示すヒストグラムである。（Ｂ）は、各スタッフの勤務日数、勤務時間、休暇日数を頻度／時間を示すヒストグラムである。（Ｃ）は、勤務シフトの出願頻度をスタッフ間で比較して示すヒストグラムである。 ２日連続する勤務シフトの組み合わせを示す表である。 （Ａ）は、同日に勤務する２人のスタッフの組み合わせを示す表である。（Ｂ）は、曜日毎のスタッフの人数の最大値を示す図である。 希望休暇表の一部を示す図である。 図１のスケジュール生成システムのハードウエア構成を示すブロック図である。 図１のスケジュール生成システムの動作であるスケジュール生成処理を示すフローチャートである。 本発明の実施の形態２に係るスケジュール生成システムのソフトウエア構成を示すブロック図である。 本発明の実施の形態３に係るスケジュール生成システムのソフトウエア構成を示すブロック図である。

以下、本発明の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。各図面においては、同一又は同等の部分に同一の符号を付す。

以下の実施の形態に係るスケジュール生成システムは、活動主体が行う活動内容を活動主体毎に時系列に並べて構成される活動内容の組み合わせ情報であるスケジュールを生成する。活動主体は、個々に独立して活動することができる人又は装置である。すなわち、活動主体は、人である場合もあるし、装置である場合もある。活動主体が人であれば、活動内容には、その人が行う活動（仕事、業務）に関する事項が含まれる。また、活動主体が装置であれば、その装置が行う処理に関する事項が含まれる。いずれにしても、複数の人の仕事内容又は複数の装置の処理内容であって、スケジューリングを行う必要があるものが、活動内容となる。

実施の形態１
まず、本発明の実施の形態１について説明する。本実施の形態１では、活動主体を介護スタッフ（以下、単に「スタッフ」と呼ぶ）とし、その活動内容を、介護業務における勤務シフト（勤務時間の態様）とする。本実施形態１に係るスケジュール生成システム１は、複数のスタッフの勤務シフトの時系列の組み合わせである組み合わせ情報をスケジュールとして生成する。

［全体構成］
図１に示すように、本実施の形態１に係るスケジュール生成システム１は、組み合わせ情報蓄積部１０と、テンプレート情報記憶部１１と、特徴抽出部１２と、制約条件生成部１３と、付加制約条件記憶部１４と、最適化ソルバ１５と、を備える。

［組み合わせ情報蓄積部］
組み合わせ情報蓄積部１０は、複数のスタッフが過去に実際に行った勤務シフトをスタッフ毎に時系列に並べて構成される勤務シフトの組み合わせ情報を蓄積する。勤務シフトは、例えば、図２に示す勤務シフト表で表現される。

この勤務シフト表では、複数のスタッフの１日（土）から１４日（金）までの２週間分のスタッフの勤務シフトが示されている。この表において、スタッフは、計１６人であり、それぞれが１０００１～１０００８、１００１０～１００１５、１００１７、１００４４の識別番号で識別される。１０００１～１０００８のスタッフは、基本的にユニットＵ１のスタッフであり、１００１０、１００１１のスタッフは、夜間専門のスタッフであり、１００１２～１００４４のスタッフは、ユニットＵ２のスタッフである。なお、スタッフには、常勤の者もいれば、非常勤の者もいる。

この勤務シフトには、例えば、Ａ勤務、Ｂ勤務、Ｃ勤務、Ｄ勤務、夜勤入、夜勤明がある。Ａ勤務は、通常の勤務時間より開始及び終了の時刻が早い早番の勤務である。Ｂ勤務は通常の勤務時間での勤務である。Ｃ勤務は、通常の勤務時間より開始及び終了の時刻が遅い遅番の勤務である。Ｄ勤務は、デイケア担当であり、通常の勤務時間より短時間の業務である。夜勤入は、夕方から明け方までの夜勤勤務である。夜勤明は、夜半から通常の勤務時間が始まるまでの夜勤業務である。なお、他に、午前だけのＥ勤務があってもよいし、午後だけのＦ勤務があってもよい。

この勤務シフト表における介護業務は、ユニットＵ１での業務と、ユニットＵ２での業務に分けられている。この勤務シフト表では、ユニットＵ１でのＡ勤務、Ｂ勤務、Ｃ勤務、Ｄ勤務をそれぞれ「１Ａ」、「１Ｂ」、「１Ｃ」、「１Ｄ」として示しており、ユニットＵ２でのＡ勤務、Ｂ勤務、Ｃ勤務、Ｄ勤務をそれぞれ「２Ａ」、「２Ｂ」、「２Ｃ」、「２Ｄ」として示している。また、ユニットＵ１の夜勤入、ユニットＵ２の夜勤入は、それぞれ「１→」、「２→」で示している。また、ユニットＵ１の夜勤明、ユニットＵ２の夜勤明は、「１←」、「２←」で示している。

また、休暇には、「休」と、「年休」とがある。「休」は、有給休暇ではなく、「年休」は、有給休暇である。この勤務表では、「休」は、薄く塗りつぶされており、「年休」は、濃く塗りつぶされている。なお、休暇希望を出したがかなえられず、勤務した日の勤務シフトは、太枠で示されている。以下では、勤務シフトとして、「１Ａ」～「１Ｄ」、「２Ａ」～「２Ｄ」、「１→」、「１←」、「２→」、「２←」、「休」、「年休」があるものとする。

なお、組み合わせ情報蓄積部１０は、勤務シフト表に記憶された日の希望休暇人数も記憶している。希望休暇人数は、ユニットＵ１、ユニットＵ２、夜間業務に分けて記憶している。

組み合わせ情報蓄積部１０は、例えば、図２に示す過去の勤務シフト表を示すデータを蓄積している。勤務シフト表を示すデータは、図３に示す３次元座標系で表現することができる。この３次元座標系では、３つの座標軸ｄ、ｓ、ｔが、それぞれスタッフ、日程、勤務シフトを表すものとする。図２に示す勤務シフト表の各要素は、この３次元座標系の３つの座標軸で規定される位置に割り当てられている。

例えば、スタッフ１０００１の勤務シフトは、ｓ＝１の空間に割り当てられる。また、１日（土）の勤務シフトはｄ＝１の空間に割り当てられる。図２によれば、スタッフ１０００１（ｓ＝１）の１日（土）（ｄ＝１）の勤務シフトは「休」であるため、ｓ＝１、ｄ＝１の空間では、座標軸ｔにおける「休」の部分が「１」となり、他の部分が「０」となる。

さらに、図２によれば、スタッフ１０００１（ｓ＝１）の２日（日）（ｄ＝２）の勤務シフトは「１Ａ」であるため、座標軸ｔにおける「１Ａ」の部分が「１」となり、他の部分は「０」となる。同様に、スタッフ１０００１（ｓ＝１）の３日から１４日まで（ｄ＝３～１４）の勤務シフトは、座標軸ｔにおける該当部分が「１」となり、他の部分が「０」となる。このようにして、座標軸ｓがスタッフ１０００１（ｓ＝１）にある部分での１、０の行列が決定される。

同様に、座標軸ｓにおける各スタッフの１日～１４日（ｄ＝１～１４）における勤務シフトを１，０の行列で表現することができる。勤務シフト表が示すデータは、以下の設計変数で表現することができる。
設計変数：ｘ_{ｄ，ｓ，ｔ}＝｛０，１｝
設計変数ｘ_{ｄ，ｓ，ｔ}は、図３に示すように、ｄを日付とし、ｓをスタッフとし、ｔを業務種別とする３次元行列の要素である。前述のように、１日～１４日をｄ＝１～１４に割り当て、スタッフ１０００１～１００４４をｓ＝１～１６に割り当て、勤務種別「１Ａ」～「１Ｄ」、「２Ａ」～「２Ｄ」、「１夜入」、「２夜入」、「１夜明」、「２夜明」、「休」、「年休」をｔ＝１～１４に割り当てれば、３次元行列で、図２の勤務シフト表を表現することができる。組み合わせ情報蓄積部１０は、このような形式で、勤務シフト表のデータを蓄積する。実際には、組み合わせ情報蓄積部１０には、数ヶ月、数年にわたる勤務シフト表に対応する組み合わせ情報が蓄積されている。なお、３次元行列では、ｔ＝１～１２が勤務であり、ｔ＝１３，１４は、休暇であることが予め定められている。

［テンプレート情報記憶部］
図１に戻り、テンプレート情報記憶部１１は、組み合わせ情報蓄積部１０に蓄積された組み合わせ情報の特徴を抽出するテンプレート情報を記憶する。テンプレート情報は、組み合わせ情報の特徴を抽出するためのひな形となる情報である。テンプレート情報は、要素の数が膨大な勤務シフト表のどのような特徴に注目するか、特徴を抽出する際のその抽出方針を示す情報である。

本実施の形態では、テンプレート情報は、予め用意されており、テンプレート情報記憶部１１に記憶されている。テンプレート情報は、介護職場間で共通の情報であり、最適化する問題に応じて一度生成すれば、他の介護施設でのスケジュールの生成にも用いることができる。

テンプレート情報には以下のような情報が含まれる。
（１）１人×１日の業務シフトを抽出するテンプレートＴ１（図４（Ａ））
テンプレートＴ１は、各スタッフの１日の勤務シフトを抽出する基本的なテンプレート情報である。３次元行列においては、テンプレートＴ１は、図４（Ａ）に示すように、同じｓ位置、同じｄ位置の要素ｘ_{ｄ，ｓ，ｔ}を抜き出すように構成されている。テンプレートＴ１は、ｄ方向に走査され、１ずつシフトする度に、テンプレートＴ１内の情報が読み出される。テンプレートＴ１を用いて抽出される特徴は、各スタッフがその日に行った勤務シフトを表している。例えば、テンプレートＴ１を用いれば、例えば、図２に示す勤務シフト表から、スタッフ１０００１が行った勤務シフトには、１Ａ、１Ｂ、１Ｄ、１→、１←が含まれることを抽出することができる。

テンプレートＴ１に関連して、テンプレート情報記憶部１１には、特徴抽出部１２が抽出すべき特徴が記憶されている。これらの特徴は、テンプレートＴ１によって求められる。
（１－Ａ）各スタッフが対応した勤務シフト
（１－Ｂ）各スタッフの勤務日数、勤務時間、休暇日数
（１－Ｃ）各スタッフの勤務シフト毎の日数

（２）１人×複数日の業務シフトをまとめて抽出するテンプレートＴ２（図４（Ｂ））
テンプレートＴ２は、各スタッフの複数日の勤務可能な勤務シフトの組み合わせを一度に抽出するテンプレート情報である。複数日は、連続する日を指定することができる。この場合、テンプレートＴ２は、図４（Ｂ）に示すように、同じｓ位置、連続する複数のｄ位置の要素ｘ_{ｄ，ｓ，ｔ}における業務シフトを一度に抜き出すように構成されている。図４（Ｂ）では、複数日は、２日として示しているが、３日～７日とすることも可能である。テンプレートＴ２は、ｄ方向に走査され、１ずつシフトする度に、テンプレートＴ２内の情報が読み出される。テンプレートＴ２に関連して、テンプレート情報記憶部１１には、特徴抽出部１２が抽出すべき特徴が記憶されている。この特徴は、テンプレートＴ２によって求められる。
（２－Ａ）連続勤務可能な勤務シフトの組み合わせ

（３）複数人×１日の業務シフトをまとめて抽出するテンプレートＴ３（図４（Ｃ））
テンプレートＴ３は、複数のスタッフの１日の勤務シフトの組み合わせを一度に抽出するテンプレート情報である。テンプレートＴ３には、様々な形態がある。図４（Ｃ）に示すテンプレートＴ３は、２つのｓ位置、２つのｄ位置で要素ｘ_{ｄ，ｓ，ｔ}を抜き出す。テンプレートＴ３は、２人のスタッフのすべての組み合わせについて、それぞれ用意されている。また、テンプレートＴ３は、２人だけでなく、３人以上のスタッフの業務シフトを一度に抽出可能なものが用意されていてもよい。テンプレートＴ３は、ｄ方向に走査され、１ずつシフトする度に、テンプレートＴ３内の情報が読み出される。テンプレートＴ３に関連して、テンプレート情報記憶部１１には、特徴抽出部１２が抽出すべき特徴が記憶されている。この特徴は、テンプレートＴ３によって求められる。
（３－Ａ）同日に勤務する２人のスタッフの組み合わせ

（４）複数人×複数日の業務シフトをまとめて抽出するテンプレートＴ４（図４（Ｄ））
テンプレートＴ４は、複数のスタッフの複数日の勤務シフトの組み合わせを抽出するテンプレート情報である。テンプレートＴ４には、様々な形態がある。例えば、図４（Ｄ）に示すテンプレートＴ４は、すべてのｓ位置、複数のｄ位置で要素ｘ_{ｄ，ｓ，ｔ}を抜き出す。テンプレートＴ４の各枠は、例えば同じ曜日に指定することができる（図４（Ｄ）参照）。テンプレートＴ４は、ｄ方向に走査され、１ずつシフトする度に、テンプレートＴ４内の情報が読み出される。テンプレートＴ４に関連して、テンプレート情報記憶部１１には、特徴抽出部１２が抽出すべき特徴が記憶されている。この特徴は、テンプレートＴ４によって求められる。
（４－Ａ）各曜日に勤務するスタッフの人数

なお、テンプレートＴ１～Ｔ４は、ユニットＵ１、Ｕ２、夜間業務、別々に用意されていてもよい。

［特徴抽出部］
図１に戻り、特徴抽出部１２は、テンプレート情報記憶部１１に記憶されたテンプレート情報に従って、組み合わせ情報蓄積部１０に蓄積された組み合わせ情報の特徴を抽出する。

（テンプレートＴ１）
特徴抽出部１２は、図４（Ａ）に示す上記（１）の１人×１日のテンプレートＴ１を用いて、各スタッフにおける勤務シフトを抽出する。特徴抽出部１２は、テンプレートＴ１を過去の勤務シフトのデータを示す３次元行列のｄ方向に１つずつシフトさせてその都度、枠内の要素ｘ_{ｄ，ｓ，ｔ}を抜き出していく処理を、例えば所定期間分、例えば２週間、１か月又は１年分行う。テンプレートＴ１を用いて抜き出された結果から、特徴抽出部１２は、以下に示すような特徴を抽出する。

（１－Ａ）各スタッフが対応可能な勤務シフト
テンプレートＴ１を用いて抽出された要素ｘ_{ｄ，ｓ，ｔ}で、同じ勤務シフトが出現した回数（「１」となっている回数）で、その出現頻度を求めることにより、各スタッフが対応可能な勤務シフトと、対応可能でない勤務シフトとを、明確に区別することができる。例えば、図５（Ａ）に示すように、各スタッフの勤務シフトの出現頻度をヒストグラムの形式で得ることができる。特徴抽出部１２は、これらの情報を、勤務シフトの組み合わせ情報の特徴として抽出する。

（１－Ｂ）各スタッフの勤務日数、勤務時間、休暇日数
特徴抽出部１２は、テンプレートＴ１を用いて抽出された要素ｘ_{ｄ，ｓ，ｔ}について、各スタッフが勤務した日数（「休」及び「年休」でない日数）を加算して、図５（Ｂ）に示すように、所定期間における各スタッフの勤務日数を勤務シフトの組み合わせ情報の特徴として求める。また、特徴抽出部１２は、テンプレートＴ１を用いて抽出された要素ｘ_{ｄ，ｓ，ｔ}について、各スタッフの各日の勤務シフトに応じて、各日の勤務時間を算出し、算出した値を加算して、所定期間における勤務時間を勤務シフトの組み合わせ情報の特徴として求める。また、特徴抽出部１２は、テンプレートＴ１を用いて抽出された要素ｘ_{ｄ，ｓ，ｔ}について、「休」及び「年休」が出現した回数を求め、図５（Ｂ）に示すように、所定期間における各スタッフの休暇日数を勤務シフトの組み合わせ情報の特徴として求める。

（１－Ｃ）各スタッフの勤務シフト毎の日数
特徴抽出部１２は、テンプレートＴ１を用いて抽出された要素ｘ_{ｄ，ｓ，ｔ}で同じ勤務シフトが出現した回数で、その出現頻度を求めることにより、特徴抽出部１２は、テンプレートＴ１を用いて抽出された要素ｘ_{ｄ，ｓ，ｔ}について、各スタッフの勤務シフト（例えば夜勤）が出現した回数（日数）を勤務シフトの組み合わせ情報の特徴として求める。図５（Ｃ）に示すように、これらの特徴をスタッフ間で比較すれば、後述のように、勤務シフトの平滑化も可能となる。

（テンプレートＴ２）
また、特徴抽出部１２は、図４（Ｂ）に示す（２）の１人×複数日の業務シフトをまとめて抽出するテンプレートＴ２を用いて、各スタッフにおける複数日にまたがる勤務シフトの組み合わせ情報を抽出する。特徴抽出部１２は、このテンプレートＴ２を３次元行列のｄ方向に１つずつシフトさせてその都度、ｄ方向にテンプレートＴ２内の要素ｘ_{ｄ，ｓ，ｔ}を抜き出していく処理を、例えば所定期間分、例えば２週間、１か月又は１年分行う。テンプレートＴ２を用いて抜き出された結果から、特徴抽出部１２は、以下に示すような特徴を抽出する。

（２－Ａ）連続勤務可能な勤務シフトの組み合わせ
連続する複数日が設定されたテンプレートＴ２を設定すれば、連続する複数日の勤務シフトの組み合わせが抽出される。テンプレートＴ２を、図２に示す勤務シフト表で連続する２日間に対応するものとした場合、例えば、「休」→「１Ａ」、「１Ａ」→「１Ｂ」、「１Ｂ」→「１夜入」、「１夜入」→「１夜明」、「１夜明」→「休」などの組み合わせが抽出され、その組み合わせの出現頻度が算出される。図６では、この２日間の組み合わせが、１日目の勤務シフトを「前」とし、２日目の勤務シフトを「後」として示されている。なお、連続する複数日は、２日に限らず、３～７日を設定することが可能である。すなわち、連続する３日、４日、５日、６日、７日での勤務シフトの組み合わせを抽出可能である。

（テンプレートＴ３）
また、特徴抽出部１２は、図４（Ｃ）に示す（３）の複数人×１日の業務シフトをまとめて抽出する様々な形のテンプレートＴ３を用いて、複数のスタッフにおける１日の勤務シフトの組み合わせ情報を抽出する。特徴抽出部１２は、このテンプレートＴ３を３次元行列のｄ方向に１つずつシフトさせてその都度、ｄ方向にテンプレートＴ３内の要素ｘ_{ｄ，ｓ，ｔ}を抜き出していく処理を、例えば所定期間分、例えば２週間、１か月又は１年分行う。テンプレートＴ３を用いて抜き出された結果から、特徴抽出部１２は、以下に示すような特徴を抽出する。

（３－Ａ）スタッフの人間関係
人数を２人とすれば、同日に勤務した２人のスタッフの組み合わせの頻度を求めることができる。図７（Ａ）には、同日に勤務した２人のスタッフの組み合わせの頻度を表形式でまとめたものが示されている。この表を見れば、同日勤務の頻度が閾値以上スタッフの組み合わせと、同日勤務の頻度が閾値未満のスタッフの組み合わせを把握することができる。

（テンプレートＴ４）
また、特徴抽出部１２は、図４（Ｄ）に示す（４）の複数人×複数日の業務シフトをまとめて抽出するテンプレートＴ４を用いて、複数のスタッフにおける複数日にまたがる勤務シフトの組み合わせ情報を抽出する。特徴抽出部１２は、このテンプレートＴ４を３次元行列のｄ方向に１つずつシフトさせてその都度、ｄ方向にテンプレートＴ４内の要素ｘ_{ｄ，ｓ，ｔ}を抜き出していく処理を、例えば所定期間分、例えば２週間、１か月又は１年分行う。テンプレートＴ４を用いて抜き出された結果から、特徴抽出部１２は、以下に示すような特徴を抽出する。

（４－Ａ）同じ曜日に勤務するスタッフの人数
テンプレートＴ４の人数を全員とすれば、テンプレートＴ４から抽出された勤務シフトに基づいて、図７（Ｂ）に示すように、例えば、各曜日に勤務したスタッフの人数の最大値を求めることができる。

このように、テンプレート情報記憶部１１は、テンプレートＴ１～Ｔ４と、テンプレートＴ１～Ｔ４で抽出されたデータから算出すべき内容を示す項目（１－Ａ）～（１－Ｃ）、（２－Ａ）、（３－Ａ）、（４－Ａ）を含むテンプレート情報が記憶されている。

［制約条件生成部１３］
制約条件生成部１３は、特徴抽出部１２で抽出された特徴が条件を満たし、特徴抽出部１２で抽出されなかった特徴が条件を満たさないものとする制約条件を生成する。

（１－Ａ）各スタッフが対応可能な勤務シフト
制約条件生成部１３は、例えば上述の（１－Ａ）について、各スタッフが勤務可能な勤務シフトを、特徴抽出部１２で抽出された各スタッフの勤務シフトに限定する制約条件を生成する。例えば、制約条件生成部１３は、図５（Ａ）に示すように、特徴抽出部１２で抽出されたスタッフの勤務シフトの頻度が、点線で示す閾値より高い「１Ａ」、「１Ｂ」、［１Ｄ］、「休」、「年休」を抽出する。この場合、制約条件生成部１３は、抽出された勤務シフトが「１Ａ」、「１Ｂ」、［１Ｄ］、「休」、「年休」である場合に条件を満たし、抽出されなかった残りの勤務シフトが条件を満たさないものとする制約条件を生成する。

（１－Ｂ）各スタッフの勤務日数、勤務時間、休暇日数
また、制約条件生成部１３は、上述の（１－Ｂ）について、特徴抽出部１２で抽出された各スタッフの勤務日数、勤務時間以下の勤務日数、勤務時間が条件を満たし、それらを超える勤務日数、勤務時間が条件を満たしないものとする制約条件を生成する。すなわち、特徴抽出部１２で抽出された各スタッフの勤務日数、勤務時間を上限とする制約条件が生成される。なお、特徴抽出部１２で抽出された各スタッフの勤務日数、この勤務時間が、法定の上限を超える場合、制約条件生成部１３は、法定の勤務日数、勤務時間を上限とする制約条件を生成する。

また、制約条件生成部１３は、特徴抽出部１２で抽出された各スタッフの休暇日数以上の休暇日数が条件を満たし、抽出された休暇日数未満の休暇日数が条件を満たしないものとする制約条件を生成する。すなわち、制約条件生成部１３は、特徴抽出部１２で抽出された各スタッフの休暇日数を下限とする制約条件を生成する。なお、この休暇日数が、法定の下限を下回る場合、制約条件生成部１３は、法定の休暇日数をそれらの下限とする制約条件を生成する。

（１－Ｃ）各スタッフの勤務シフト毎の日数
また、制約条件生成部１３は、上述の（１－Ｃ）について、特徴抽出部１２で抽出された各スタッフの勤務シフト毎の日数以下の日数が条件を満たし、その回数を上回る回数が条件を満たさないとする制約条件を生成する。なお、スタッフ間で、勤務シフトの日数、例えば夜勤の日数、Ａ勤務の日数に偏りが所定値以上である場合、制約条件生成部１３は、それらを平滑化するような制約条件を生成するようにしてもよい。

（２－Ａ）連続勤務可能な勤務シフトの組み合わせ
また、制約条件生成部１３は、上述の（２－Ａ）について、特徴抽出部１２で抽出された複数日にわたって連続勤務可能な勤務シフトの組み合わせを、各スタッフが連続勤務可能な勤務シフトとして許可する制約条件を生成する。この場合、抽出された勤務シフトの組み合わせが条件を満たし、抽出されていない勤務シフトの組み合わせが条件を満たさないとする制約条件が生成される。例えば、以下のような制約条件が生成される。
（２－Ａ－１）２日連続の勤務シフトの組み合わせから生成される制約条件
（例１）夜勤入の次の日が夜勤明以外である組み合わせが抽出されていないため、夜勤明以外は許可しない。
（例２）夜勤明の翌日は休み以外である組み合わせが抽出されていないため、休み以外は許可しない。
（例３）Ｂ勤務は連続で割り当てられていないため、Ｂ勤務の連続する組み合わせは禁止
（２－Ａ－２）４日以上連続した勤務シフトの組み合わせから生成される制約条件
（例１）日勤が４日以上続いた組み合わせが抽出されていないため、日勤が３日以上続いた次の日について、休み以外は許可しない。
（例２）夜勤明→休→夜勤入の組み合わせが抽出されていないため、この組み合わせを禁止
（例３）間に休みがない連続日での勤務のうち、Ａ勤務は２回以上割り当てられていないため、Ａ勤務の割り当てを１回のみとする。
このような例に限られず、制約条件は、抽出された特徴を許可し、抽出されなかった特徴を不許可とするように生成される。

（３－Ａ）同日に勤務する２人のスタッフの組み合わせ
制約条件生成部１３は、上述の（３－Ａ）について、特徴抽出部１２で抽出された、同じ日に勤務したことがあるスタッフの組み合わせが条件を満たし、同じ日に勤務したことがないスタッフの組み合わせが条件を満たさないとする制約条件を生成する。

（４－Ａ）１日の人員数
制約条件生成部１３は、上述の（４－Ａ）について、特徴抽出部１２で抽出された各曜日のスタッフの人数の最大値以上が条件を満たし、その最大値未満が条件を満たさないとする曜日毎の制約条件を生成する。

なお、上述の制約条件は、以下のようにまとめて定式化することができる。
制約条件：ｇ_ｉ（ｘ_{ｄ，ｓ，ｔ}）≧０ （ｉ＝１、２、３、…）
このように、制約条件は、設計変数ｘ_{ｄ，ｓ，ｔ}を引数とする関数ｇ_ｉ（ｘ_{ｄ，ｓ，ｔ}）の形で表すことができる。ｇ_ｉ（ｘ_{ｄ，ｓ，ｔ}）は、それぞれ上述の（１－Ａ）、（１－Ｂ）及び（１－Ｃ）、（２－Ａ）、（３－Ａ）、（４－Ａ）の制約条件に対応する。設計変数ｘ_{ｄ，ｓ，ｔ}が制約条件ｇ_ｉ（ｉ＝１、２、・・・）を満たせばｇ_ｉ（ｘ_{ｄ，ｓ，ｔ}）は０以上の値を返し、満たさなければ負の値を返す。制約条件ｇ_ｉ（ｉ＝１、２、・・・）の返り値は、設計変数ｘ_{ｄ，ｓ，ｔ}が制約条件ｇ_ｉ（ｘ_{ｄ，ｓ，ｔ}）で表現される集合に含まれるか否かで判定することができる。集合に含まれる否かの演算は、設計変数ｘ_{ｄ，ｓ，ｔ}を用いた演算処理又は論理演算処理で行われる。

［最適化ソルバ］
最適化ソルバ１５は、制約条件生成部１３で生成された制約条件下で、予め定められた目的関数の値が最大又は最小となる組み合わせ情報をスタッフが行う予定の勤務シフトのスケジュール情報として生成する。

目的関数は、以下のように定式化される。
目的関数：Σ_ｊｗ_ｊｆ_ｊ（ｘ_{ｄ，ｓ，ｔ}）
目的関数には、様々なものを設定することができる。例えば、設計変数ｘ_{ｄ，ｓ，ｔ}を引数とする関数ｆ_ｊ（ｘ_{ｄ，ｓ，ｔ}）（ｊ＝１、２、３、・・・）の重み付け線形結合和で目的関数を表現することができる。ｗ_ｊは、関数ｆ_ｊ（ｘ_{ｄ，ｓ，ｔ}）の重みである。本実施の形態では、ｆ_ｊ（ｘ_{ｄ，ｓ，ｔ}）＝ｇ_ｉ（ｘ_{ｄ，ｓ，ｔ}）とする。したがって、本実施の形態に係る目的関数は、満たされる制約条件ｇ_ｉ（ｘ_{ｄ，ｓ，ｔ}）の重み付け線形結合和となる。

付加制約条件記憶部１４には、付加的な制約条件が記憶されている。最適化ソルバ１５は、制約条件生成部１３で生成された制約条件に加え、付加制約条件記憶部１４に記憶された付加的な制約条件を、組み合わせ最適化を行う際の制約条件に組み込むことが可能である。付加的な制約条件としては、例えば、図８に示すような、希望休暇のデータがある。希望休暇のデータを制約条件として付加することにより、希望休暇を可能な限り満たす勤務シフトの組み合わせ情報を生成することができる。例えば、最適化ソルバ１５は、制約条件生成部１３で生成された制約条件下で、目的関数の値が良好な（例えば閾値以上の）幾つかの組み合わせ情報の候補を求め、それらの複数の候補の中から、休暇希望がかなえられる数が最も多い組み合わせ情報を、最適なスケジュールとして決定するようにしてもよい。また、目的関数に、希望休暇の希望が通る希望休暇の日数によって値が増減する項を含めるようにしてもよい。

すなわち、最適化ソルバ１５は、制約条件生成部１３で生成された制約条件と、付加制約条件記憶部１４に記憶された付加的な制約条件との下で、予め定められた目的関数の値が最大又は最小となる、すなわち満たされる制約条件の数が最も多い組み合わせ情報をスケジュール情報として生成する。

この他、付加制約条件記憶部１４に記憶される付加的な制約条件には、新たに加わったスタッフに関する情報、対応可能な勤務シフトの変化、体調不良による病欠など、各スタッフの状況の変化に関する情報、生成されるスケジュールに含まれる日の状況の変化に関する情報など、過去の勤務シフトの組み合わせ情報には含まれ得ない様々なものを含めることができる。これらの情報を含むデータは、人手によって（操作入力により）、コンピュータが読み取り可能なデータとして生成される。最適化ソルバ１５は、生成されたデータを読み取ってその内容を付加的な制約条件として用いる。

図１に示すスケジュール生成システム１は、例えば、図９に示すハードウエア構成を有するコンピュータによって実現される。具体的には、スケジュール生成システム１は、装置全体の制御を司るＣＰＵ（Central Processing Unit）３１と、ＣＰＵ３１の作業領域等として動作する主記憶部３２と、ＣＰＵ３１の動作プログラム等を記憶する外部記憶部３３と、オペレータの操作入力を入力するマンマシンインターフェイスである操作部３４と、画像を表示するマンマシンインターフェイスである表示部３５と、これらを接続する内部バス３８から構成される。

ＣＰＵ３１は、図１の特徴抽出部１２、制約条件生成部１３、最適化ソルバ１５の処理を行うプロセッサである。

主記憶部３２は、ＲＡＭ（Random Access Memory）等から構成されている。主記憶部３２には、外部記憶部３３に記憶されており、ＣＰＵ３１を図１の特徴抽出部１２、制約条件生成部１３、最適化ソルバ１５として動作させるための動作プログラム及びデータがロードされる。また、主記憶部３２は、ＣＰＵ３１の作業領域（データの一時記憶領域）としても用いられる。

外部記憶部３３は、フラッシュメモリ、ハードディスク等の不揮発性メモリから構成される。外部記憶部３３には、ＣＰＵ３１に実行させるための動作プログラム３９が予め記憶されている。また、組み合わせ情報、テンプレート情報及び付加制約条件等のデータ４０も記憶されている。外部記憶部３３に記憶された動作プログラム３９及びデータ４０が読み込まれて、主記憶部３２に読み込まれた動作プログラム３９をＣＰＵ３１が実行し、動作プログラム３９の実行によって、データ４０が用いられる。このように、主記憶部３２及び外部記憶部３３によって、組み合わせ情報蓄積部１０、テンプレート情報記憶部１１及び付加制約条件記憶部１４が、実現される。

操作部３４は、キーボード及びマウス等のデバイスと、これらのデバイスを内部バス３８に接続するインターフェイス装置から構成されている。操作部３４から、例えば、動作プログラム３９の実行が開始される。

表示部３５は、ＣＲＴ（Cathode Ray Tube）、液晶モニタ等の表示用デバイスから構成される。表示部３５には、生成された最適なスケジュールである勤務シフト表が表示される。

次に、本実施の形態１に係るスケジュール生成システム１の動作、すなわちスケジュール生成処理（図１０参照）について説明する。

図１０に示すように、まず、特徴抽出部１２は、組み合わせ情報蓄積部１０に蓄積された勤務シフトの組み合わせ情報の特徴を、テンプレート情報記憶部１１に記憶されたテンプレート情報に従って抽出する（ステップＳ１０）。ここで、上述の（１－Ａ）～（１－Ｃ）、（２－Ａ）、（３－Ａ）、（４－Ａ）に関する特徴が抽出される。

続いて、制約条件生成部１３は、特徴抽出部１２で抽出された特徴が条件を満たし、特徴抽出部１２で抽出されなかった特徴が条件を満たさないものとする制約条件を生成する（ステップＳ１１）。ここで、上述の（１－Ａ）～（１－Ｃ）、（２－Ａ）、（３－Ａ）、（４－Ａ）に関する制約条件が生成される。

続いて、最適化ソルバ１５は、制約条件生成部１３で生成された制約条件と、付加制約条件記憶部１４に記載された制約条件との下で、予め定められた目的関数の値が最大又は最小となる組み合わせ情報を、スタッフが行う予定の勤務シフトのスケジュール情報として生成する（ステップＳ１２）。ステップＳ１２でスケジュール情報が生成された後、スケジュール生成処理を終了する。

実施の形態２
次に、本発明の実施の形態２について説明する。上記実施の形態１に係るスケジュール生成システム１では、組み合わせ情報蓄積部１０に蓄積されたすべての組み合わせ情報の特徴を抽出している。これに対して、本実施の形態２に係るスケジュール生成システム１は、条件を満たさない組み合わせ情報を、特徴を抽出する組み合わせ情報から除外する。

図１１に示すように、本実施の形態２に係るスケジュール生成システム１の構成は、余裕度算出部２０と、組み合わせ除外部２１と、を備える点が、上記実施の形態１に係るスケジュール生成システム１の構成と異なる。

余裕度算出部２０は、組み合わせ情報蓄積部１０に蓄積された組み合わせ情報に基づいて、同じ時間で必要なスタッフの数に対する活動可能なスタッフの数の割合を示す余裕度を時系列で算出する。「余裕度」とは、一般的には、タスクの実行に必要な資源の量に対する割り当て可能な資源の量をいう。余裕度は、同じ時間で複数の活動主体が行う活動内容の余裕を示している。

介護業務におけるスタッフの勤務シフトでは、日単位の余裕度の定義は、以下の式で表される。
余裕度＝（勤務可能なスタッフ数）／（必要なスタッフ数）
ここで、勤務可能なスタッフ数は、図２の勤務シフト表において、スタッフの総数から、希望休暇人数を引いたものとすることができる。また、必要なスタッフ数は、その日に実際に勤務したスタッフの数から算出される。なお、余裕度は、ユニットＵ１、Ｕ２、夜間担当に分けて算出するようにしてもよいし、全体で算出するようにしてもよい。

組み合わせ除外部２１は、組み合わせ情報蓄積部１０で蓄積された組み合わせ情報のうち、余裕度算出部２０で算出された余裕度が閾値以下となった時間に対応する組み合わせ情報を、特徴抽出部１２で特徴を抽出する組み合わせ情報から除外する。除外されなかった組み合わせ情報が、特徴抽出部１２に入力され、特徴の抽出に用いられる。

このように、余裕度の低い組み合わせ情報を、特徴を抽出する組み合わせ情報から除外することにより、余裕度の高いスケジュール情報を生成することができる。なお、余裕度は、上述の定義によるものには限られない。例えば、それぞれのスタッフの能力に応じた係数を重みづけして余裕度を算出するようにしてもよい。

また、各勤務シフトにおける時間的な余裕、所定期間における休日の取得日数の多さを余裕度として算出するようにしてもよい。

実施の形態３
次に、本発明の実施の形態３について説明する。上記実施の形態１に係るスケジュール生成システム１では、組み合わせ情報蓄積部１０に蓄積されたすべての組み合わせ情報の特徴を抽出している。これに対して、本実施の形態３に係るスケジュール生成システム１は、条件を満たさない組み合わせ情報を、特徴を抽出する組み合わせ情報から除外する。

図１２に示すように、本実施の形態３に係るスケジュール生成システム１の構成は、外れ値検出部２２と、外れ値除外部２３と、を備える点が、上記実施の形態１に係るスケジュール生成システム１の構成と異なる。

外れ値検出部２２は、組み合わせ情報蓄積部１０に蓄積された組み合わせ情報の中から、統計的に外れ値（異常値）とみなせる組み合わせ情報を検出する。例えば、勤務シフトの組み合わせに統計的に見て通常と異なるパターンが含まれている場合には、そのパターンを通常でないパターンとして検出する。

例えば、図３に示す３次元座標系の設計変数ｘ_{ｄ，ｓ，ｔ}において、１になった回数が閾値以下である要素ｘ_{ｄ，ｓ，ｔ}については、１となった日の勤務シフトの組み合わせ情報を外れ値として検出することができる。例えば、ユニットＵ１での勤務しか行わないユニットＵ１のスタッフが、ユニットＵ２で勤務した日の組み合わせ情報を、異常な状態での組み合わせ情報として検出することができる。また、通常夜勤を行わないスタッフが夜勤を行った場合、管理者として勤務するスタッフの単位期間当たりの勤務日数が通常よりも極めて多くなった場合も異常な勤務シフトの組み合わせ情報として検出することができる。外れ値であるか否かは、統計的な処理によって判定される。例えば、機械学習による異常判定処理は、その一例である。

外れ値除外部２３は、外れ値検出部２２で検出された組み合わせ情報を、特徴抽出部１２で特徴を抽出する組み合わせ情報から除外する。除外されなかった組み合わせ情報が、特徴抽出部１２に入力され、特徴の抽出に用いられる。

このように、統計的に外れ値であると判定された組み合わせ情報を、特徴を抽出する組み合わせ情報から除外することにより、正常な状態である組み合わせ情報だけで制約条件を生成して、スケジュール情報を生成することができる。

以上詳細に説明したように、上記実施の形態に係るスケジュール生成システム１によれば、スタッフが実際に行った勤務シフトをスタッフ毎に時系列に並べて構成される勤務シフトの組み合わせ情報の特徴を抽出し、抽出された特徴が条件を満たし、抽出されなかった特徴が条件を満たさない制約条件の下で、組み合わせ最適化を行って組み合わせ情報を生成する。この結果、ヒアリング等を行うことなく、表に現れにくい制約条件を満たす最適な勤務シフトの組み合わせ情報をスケジュールとして生成することができる。

また、上記実施の形態２に係るスケジュール生成システム１によれば、余裕度の低い組み合わせ情報を、特徴を抽出する組み合わせ情報から除外する。これにより、余裕度の高いスケジュール情報を生成することができる。

また、上記実施の形態３に係るスケジュール生成システム１によれば、通常とは異なる状況で行われた勤務シフトの組み合わせ情報を、特徴を抽出する組み合わせ情報から除外する。これにより、正常な状態である組み合わせ情報に限定して、スケジュール情報を生成することができる。

また、上記実施の形態１に係るスケジュール生成システム１によれば、組み合わせ情報が満足する制約条件の数に応じて値が増減する関数を目的関数として、組み合わせ情報を生成する。これにより、制約条件を可能な限り満たすスケジューリングが可能となる。

また、上記実施の形態１に係るスケジュール生成システム１によれば、制約条件生成部で生成された制約条件に加え、入力された制約条件の下で、スケジュール情報を生成する。これにより、刻々を変わる状況に制約条件を変化させることができるので、状況に応じたスケジューリングが可能となる。

なお、上記実施の形態では、予め設定されたテンプレート情報を用いて特徴を抽出している。しかしながら、このようなテンプレート情報は、膨大な数に上る。そこで、多数のテンプレート情報の中から、特徴の抽出を用いられるテンプレート情報を絞り込むようにしてもよい。そこで、介護業務の勤務シフトの組み合わせ情報を様々な介護施設から収集し、収集された多種多様な組み合わせ情報で、多数のテンプレート情報の中から、有意差のある特徴を抽出できるテンプレート情報を抽出し、抽出されたテンプレート情報のみを用いて組み合わせ情報の特徴を抽出するようにしてもよい。

また、上記実施の形態に係るスケジュール生成システム１は、介護施設におけるスタッフの勤務シフトのスケジューリングを行う。しかしながら、本発明がスケジューリングの対象とするものはこれには限られない。例えば、以下の様なスケジュールの生成にも適用することができる。

（訪問型の介護における勤務シフトのスケジューリング）
例えば、上記各実施の形態に係るスケジュール生成システム１を、訪問型の介護における勤務シフトのスケジューリングに適用することができる。この場合、担当ヘルパが活動主体であり、活動内容は、利用者から訪問希望（タスク）となる。タスクは、「〇月〇日午前に〇〇をお願いしたい」といった内容となる。

制約条件としては、以下のようなものを設定することができる。
ｇ_１（ｘ_{ｄ，ｓ，ｔ}）：タスクを担当可能なヘルパであること
ｇ_２（ｘ_{ｄ，ｓ，ｔ}）：利用者を担当可能なヘルパであること
ｇ_３（ｘ_{ｄ，ｓ，ｔ}）：希望時間帯に訪問することができること
目的関数Σ_ｊｗ_ｊｆ_ｊ（ｘ_{ｄ，ｓ，ｔ}）は、上記実施の形態１と同様に、満足する制約条件の数（ｆ_ｊ（ｘ_{ｄ，ｓ，ｔ}）＝ｇ_ｉ（ｘ_{ｄ，ｓ，ｔ}））とすることができる。
このシステムを用いれば、例えばある日に依頼が集中し、かつ、介護ヘルパの数が不足し、管理者が昼食を摂る時間がないなどの例外的な状況を、特徴を抽出する組み合わせパターンから除外することができる。

（工場における生産スケジュールの生成）
工場における生産スケジュールの生成にも、上記実施の形態に係るスケジュール生成システム１を適用することができる。順序関係のあるいくつかの作業Ｊ１、Ｊ２、Ｊ３を複数の機械Ｍ１、Ｍ２、Ｍ３で分担して処理する場合に、全体の工程に要する時間を目的関数とし、目的関数が最小となるような機械の稼働スケジュールを決定することができる。機械Ｍ１、Ｍ２、Ｍ３では、それぞれ作業Ｊ１、Ｊ２、Ｊ３を処理する時間が異なるため、全体の工程に要する時間を短くするためには、効率的な分担が必要となる。

この場合、活動主体は、機械Ｍ１、Ｍ２、Ｍ３となり、活動内容は、作業Ｊ１、Ｊ２、Ｊ３となる。それらのこれまでの稼働スケジュールを活動内容（稼働実績）の組み合わせ情報として、制約条件が生成される。例えば、制約条件では、その工場において、機械Ｍ１だけ３日に一度のメンテナンスが必要などといった制約条件が生成される。ただし、これまでの稼働実績において、繁忙期はメンテナンス時間を確保できない場合があったため、特徴を抽出する稼働実績から、上記実施の形態２に係るスケジュール生成システムのように、繁忙期の稼働実績（活動内容の組み合わせ情報）は除外することができる。

（配送スケジュールの生成）
複数の車両で複数の顧客のいる場所に訪れ、荷物の集荷／配達をするときに、その移動コストを最小化する経路を最適化するのにも適用することができる。この場合、配送する車両を活動主体とし、顧客（集荷先／配送先）を活動内容とし、過去の荷物の集荷／配達の実績に基づいて制約条件を生成する。そして、制約条件下で、例えば移動コストで値が増減する関数を目的関数として組み合わせ最適化を行って、配送のスケジュール情報を生成することができる。

このように、スケジュール生成システム１のハードウエア構成やソフトウエア構成は一例であり、任意に変更および修正が可能である。

ＣＰＵ３１、主記憶部３２、外部記憶部３３、操作部３４、表示部３６及び内部バス３８などから構成されるスケジュール生成システム１の処理を行う中心となる部分は、専用のシステムによらず、通常のコンピュータシステムを用いて実現可能である。例えば、前記の動作を実行するためのコンピュータプログラムを、コンピュータが読み取り可能な記録媒体（フレキシブルディスク、ＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤ－ＲＯＭ等）に格納して配布し、当該コンピュータプログラムをコンピュータにインストールすることにより、前記の処理を実行するスケジュール生成システム１を構成してもよい。また、インターネット等の通信ネットワーク上のサーバ装置が有する記憶装置に当該コンピュータプログラムを格納しておき、通常のコンピュータシステムがダウンロード等することでスケジュール生成システム１を構成してもよい。

スケジュール生成システム１の機能を、ＯＳ（オペレーティングシステム）とアプリケーションプログラムの分担、またはＯＳとアプリケーションプログラムとの協働により実現する場合などには、アプリケーションプログラム部分のみを記録媒体や記憶装置に格納してもよい。

搬送波にコンピュータプログラムを重畳し、通信ネットワークを介して配信することも可能である。たとえば、通信ネットワーク上の掲示板（BBS, Bulletin Board System）にコンピュータプログラムを掲示し、ネットワークを介してコンピュータプログラムを配信してもよい。そして、このコンピュータプログラムを起動し、ＯＳの制御下で、他のアプリケーションプログラムと同様に実行することにより、前記の処理を実行できるように構成してもよい。

この発明は、この発明の広義の精神と範囲を逸脱することなく、様々な実施の形態及び変形が可能とされるものである。また、上述した実施の形態は、この発明を説明するためのものであり、この発明の範囲を限定するものではない。すなわち、この発明の範囲は、実施の形態ではなく、特許請求の範囲によって示される。そして、特許請求の範囲内及びそれと同等の発明の意義の範囲内で施される様々な変形が、この発明の範囲内とみなされる。

本発明は、複数の活動主体の活動内容の組み合わせ情報であるスケジュールの生成に適用することができる。

１ スケジュール生成システム、１０ 組み合わせ情報蓄積部、１１ テンプレート情報記憶部、１２ 特徴抽出部、１３ 制約条件生成部、１４ 付加制約条件記憶部、１５ 最適化ソルバ、２０ 余裕度算出部、２１ 組み合わせ除外部、２２ 外れ値検出部、２３ 外れ値除外部、３１ ＣＰＵ、３２ 主記憶部、３３ 外部記憶部、３４ 操作部、３５ 表示部、３８ 内部バス、３９ 動作プログラム、４０ データ

Claims (8)

1. 活動主体が実際に行った活動内容を前記活動主体毎に時系列に並べて構成される前記活動内容の組み合わせ情報を蓄積する組み合わせ情報蓄積部と、
   前記組み合わせ情報蓄積部に蓄積された組み合わせ情報の特徴を抽出するテンプレート情報を記憶するテンプレート情報記憶部と、
   前記テンプレート情報記憶部に記憶されたテンプレート情報に従って、前記組み合わせ情報蓄積部に蓄積された組み合わせ情報の特徴を抽出する特徴抽出部と、
   前記特徴抽出部で抽出された特徴が条件を満たし、前記特徴抽出部で抽出されなかった特徴が条件を満たさないものとする制約条件を生成する制約条件生成部と、
   前記制約条件生成部で生成された制約条件下で、予め定められた目的関数の値が最大又は最小となる組み合わせ情報を前記活動主体が行う予定の前記活動内容のスケジュール情報として生成する最適化ソルバと、
   を備えるスケジュール生成システム。
2. 前記組み合わせ情報蓄積部に蓄積された組み合わせ情報に基づいて、同じ時間で複数の活動主体が行う活動内容の余裕を示す余裕度を時系列で算出する余裕度算出部と、
   前記組み合わせ情報蓄積部で蓄積された組み合わせ情報のうち、前記余裕度算出部で算出された余裕度が閾値以下となった時間に対応する組み合わせ情報を、前記特徴抽出部で特徴を抽出する組み合わせ情報から除外する組み合わせ除外部と、
   を備える、
   請求項１に記載のスケジュール生成システム。
3. 前記組み合わせ情報蓄積部に蓄積された組み合わせ情報に対して統計的に外れ値とみなせる組み合わせ情報を検出する外れ値検出部と、
   前記外れ値検出部で検出された組み合わせ情報を、前記特徴抽出部で特徴を抽出する組み合わせ情報から除外する外れ値除外部と、
   を備える、
   請求項１に記載のスケジュール生成システム。
4. 前記最適化ソルバは、
   前記制約条件生成部で生成された複数の制約条件のうち、前記組み合わせ情報が満足する制約条件の数に応じて値が増減する関数を前記目的関数として、前記スケジュール情報を生成する、
   請求項１に記載のスケジュール生成システム。
5. 前記最適化ソルバは、
   前記制約条件生成部で生成された制約条件に加え、付加された制約条件の下で、前記スケジュール情報を生成する、
   請求項１に記載のスケジュール生成システム。
6. 前記活動内容は、勤務シフトにおける勤務時間である、
   請求項１に記載のスケジュール生成システム。
7. スケジュール生成システムによって実行されるスケジュール生成方法であって、
   活動主体が実際に行った活動内容を前記活動主体毎に時系列に並べて構成される前記活動内容の組み合わせ情報を蓄積する組み合わせ情報の特徴を、前記組み合わせ情報の特徴を抽出するテンプレート情報に従って抽出し、
   抽出された特徴が条件を満たし、抽出されなかった特徴が条件を満たさないものとする制約条件を生成し、
   生成された制約条件下で、予め定められた目的関数の値が最大又は最小となる組み合わせ情報を前記活動主体が行う予定の前記活動内容のスケジュール情報として生成する、
   スケジュール生成方法。
8. コンピュータを、
   活動主体が実際に行った活動内容を前記活動主体毎に時系列に並べて構成される前記活動内容の組み合わせ情報を蓄積する組み合わせ情報蓄積部、
   前記組み合わせ情報の特徴を抽出するテンプレート情報を記憶するテンプレート情報記憶部、
   前記テンプレート情報記憶部に記憶されたテンプレート情報に従って、前記組み合わせ情報蓄積部に蓄積された組み合わせ情報の特徴を抽出する特徴抽出部、
   前記特徴抽出部で抽出された特徴が条件を満たし、前記特徴抽出部で抽出されなかった特徴が条件を満たさないものとする制約条件を生成する制約条件生成部、
   前記制約条件生成部で生成された制約条件下で、予め定められた目的関数の値が最大又は最小となる組み合わせ情報を前記活動主体が行う予定の前記活動内容のスケジュール情報として生成する最適化ソルバ、
   として機能させるプログラム。

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