JP5312539B2 - サービス時間予測装置及びサービス時間予測方法 - Google Patents

Description

本発明は、サービス提供施設に予約せずに当日訪れる利用者がサービスを受ける時間枠を予測する装置及びその方法に関する。

昨今、病院等のサービス提供施設で発生する、利用者の待ち時間を予測し、表示するシステムが開発されている。例えば、特許文献１及び２には、「待ち時間予測方法、待ち時間予測システム、及びプログラム」が開示されている。また、特許文献３には、「サービス時間割当方法及びサービス時間割当装置」が開示されている。

特許第４２１７６８９号公報 特許第４１９４５７３号公報 特許第４１４３１１０号公報

特許文献１及び２では、ニューラルネット等を利用して診察所要時間を予測し、その診察所要時間に待ち人数を乗じて待ち時間を算出する。ところが、完全予約制ではなく、予約なしに当日来院する患者（予約外患者）も受け付ける病院では、予約患者及び予約外患者が混在するので、待ち時間を予測するためには、診察所要時間以外に、予約患者及び予約外患者の診察順序を予測する必要がある。

そこで、特許文献３では、次のようにして診察順序を決定している。
（１）予約患者を予約順序及び受付順序に従って並べ替える。
（２）予約外患者を受け付けた時に、その時点で、予約時間枠の間に挟まれた空き時間枠を検索して、予約外患者を割り当てる。
（３）十分な空き時間枠がない場合には、各患者の待ち時間の合計が最小となる空き時間枠に、強制的に割り当てを行う。

しかし、実際には、医師によっては、必ずしも予約時間枠の通りに診察するわけではなく、空き時間枠があれば、受付済の予約患者を優先的に診察することもあるため、患者の診察時間枠の予測が当たらないこともある。

本発明は、上記課題を鑑みてなされたものであり、その主たる目的は、予約していない当日の利用者のサービス時間枠を精度よく予測することにある。

上記課題を解決するために、本発明は、サービス提供施設にサービスを予約せずに当日訪れる利用者である予約外利用者にサービスを提供する時間枠を予測するサービス時間予測装置であって、サービスを提供するスタッフ及び１日の時間帯ごとに、当該時間帯においてサービスの提供を待つ前記予約外利用者の人数に対するサービスの提供を受ける前記予約外利用者の人数の割合であるサービス率を予め記憶する手段と、前日までに当日のサービスを予約した利用者である予約利用者のサービス時間枠を含む予約データを予め記憶する手段と、当日に予約外利用者を受け付けたときに、その受け付けた時刻及び前記予約利用者のサービス時間枠に基づいて、前記予約データに当該予約外利用者のサービス時間枠を割り当てる手段と、前記予約データのうち、当該予約外利用者のサービス時間枠が割り当てられた時間帯である当初時間帯の前の時間帯において、当該予約外利用者より先に受け付けた予約外利用者の待ち人数を求める手段と、前記求めた待ち人数に、当該スタッフ及び当該時間帯における前記サービス率を乗算して、予約外利用者のサービス人数の予測値を算出する手段と、前記予約データのうち、当該時間帯において、当該予約外利用者より先に受け付けた予約外利用者のサービス人数を求める手段と、前記求めたサービス人数が前記予測値より大きい場合に、前記当初時間帯に割り当てられたサービス時間枠を、前記当初時間帯の次の時間帯に割り当て直す手段と、を備えることを特徴とする。

サービス提供施設において、ある時間帯に予約利用者と、予約外利用者とが混在して割り当てられているときに、スタッフによって予約外利用者への対応の仕方は異なる。また、時間帯によっても、上記対応の仕方は変わってくる。

この構成によれば、スタッフ及び時間帯ごとに、当該時間帯において、サービスを待っている予約外利用者のうち、どのくらいの割合の利用者にサービスを行うかを示すサービス率を用意する。そして、当日に予約外利用者を受け付けて、サービス時間枠を割り当てた際に、その前の時間帯における、予約外利用者のサービス人数の実測値が、上記サービス率による予測値より大きいときに、一旦割り当てたサービス時間枠の次の時間帯に当該サービス時間枠を割り当て直す。これによれば、過去のサービス実績に基づいて、当初サービス時間枠の前の時間帯から先に受け付けた予約外利用者があふれて来ることが予測される場合には、当初サービス時間枠の次の時間帯に割り当て直すので、予約なしの当日利用者のサービス時間枠を精度よく予測することができる。

また、本発明の上記サービス時間予測装置において、前記スタッフ及びサービス日ごとに、前記予約外利用者の受付時刻及びサービス時間枠を含む実績データを取得する手段と、前記スタッフごとに、次の（１）〜（３）の処理を行う手段と、（１）サービス日及び時間帯ごとに、前記実績データにおいて、前記予約外利用者の待ち人数及びサービス人数を求める、（２）サービス日及び時間帯ごとに、前記サービス人数を前記待ち人数で除算し、前記サービス率を算出する、（３）時間帯ごとに、各サービス日の前記待ち人数と、前記サービス率とに基づいて、前記待ち人数と、前記サービス率との関係を示す関係式を特定する、をさらに備え、前記サービス率は、前記スタッフ及び前記時間帯に対応する前記関係式に基づいて、実際の前記予約外利用者の待ち人数から計算することとしてもよい。

また、本発明は、サービス提供施設にサービスを予約せずに当日訪れる利用者である予約外利用者にサービスを提供する時間枠を予測するサービス時間予測装置であって、サービスを提供するスタッフごとに、当日の時間帯における、前日までに当日のサービスを予約した利用者である予約利用者の待ち人数と、前記予約外利用者の待ち人数とから、前記予約外利用者のサービス人数を特定するための関係データを予め記憶する手段と、当日における、前記予約利用者のサービス時間枠を含む予約データを予め記憶する手段と、当日に予約外利用者を受け付けたときに、その受け付けた時刻及び前記予約利用者のサービス時間枠に基づいて、前記予約データに当該予約外利用者のサービス時間枠を割り当てる手段と、前記予約データのうち、当該予約外利用者のサービス時間枠が割り当てられた時間帯である当初時間帯の前の時間帯において、予約利用者の待ち人数と、当該予約外利用者より先に受け付けた予約外利用者の待ち人数を求める手段と、当該スタッフの前記関係データに基づいて、前記求めた予約利用者の待ち人数及び予約外利用者の待ち人数から、予約外利用者のサービス人数の予測値を特定する手段と、前記予約データのうち、当該時間帯において、当該予約外利用者より先に受け付けた予約外利用者のサービス人数を求める手段と、前記求めたサービス人数が前記予測値より大きい場合に、前記当初時間帯に割り当てられたサービス時間枠を、前記当初時間帯の次の時間帯に割り当て直す手段と、を備えることを特徴とする。

サービス提供施設において、ある時間帯に予約利用者と、予約外利用者とが混在して割り当てられているときに、スタッフは、予約利用者の人数と、予約外利用者の人数との関係に応じて、予約外利用者への対応の仕方を変える傾向がある。

この構成によれば、スタッフごと、予約利用者の待ち人数及び予約外利用者の待ち人数から、予約外利用者のサービス人数を特定する関係データを用意する。そして、当日に予約外利用者を受け付けて、サービス時間枠を割り当てた際に、その前の時間帯における、予約外利用者のサービス人数の実測値が、上記関係データによる予測値より大きいときに、一旦割り当てられたサービス時間枠の次の時間帯に当該サービス時間枠を割り当て直す。これによれば、過去のサービス実績に基づいて、当初サービス時間枠の前の時間帯から先に受け付けた予約外利用者があふれて来ることが予測される場合には、当初サービス時間枠の次の時間帯に割り当て直すので、予約なしの当日利用者のサービス時間枠を精度よく予測することができる。

また、本発明の上記サービス時間予測装置において、前記スタッフ及びサービス日ごとに、前記予約利用者及び前記予約外利用者の受付時刻及びサービス時間枠を含む実績データを取得する手段と、前記スタッフごとに、次の（１）〜（２）の処理を行う手段と、（１）サービス日及び時間帯ごとに、前記実績データにおいて、前記予約利用者の待ち人数、前記予約外利用者の待ち人数及びサービス人数を求める、（２）重回帰分析を用いて、前記関係データを特定する、をさらに備えることとしてもよい。

なお、本発明は、サービス時間予測方法を含む。その他、本願が開示する課題及びその解決方法は、発明を実施するための形態の欄、及び図面により明らかにされる。

本発明によれば、予約していない当日の利用者のサービス時間枠を精度よく予測することができる。

診察時間予測装置１のハードウェア構成を示す図である。 実績データ１５Ａの構成を示す図である。 予約外患者データ１５Ｂの構成を示す図である。 予測データ１５Ｃの構成を示す図である。 第１実施例の、予約外患者の診察率を計算する処理を示すフローチャートである。 第１実施例の、当日新規に受け付けた予約外患者の診察時間枠を予測する処理を示すフローチャートである。 第２実施例の、予約外患者の診察人数の計算式を特定する処理を示すフローチャートである。 予約外患者待ち人数と、予約外患者診察率との関係式を特定する方法を示す図である。 予約患者待ち人数及び予約外患者待ち人数と、予約外患者診察人数との関係式を特定する方法を示す図である。

以下、図面を参照しながら、本発明を実施するための形態を説明する。本発明の実施の形態に係る診察時間予測装置は、まず、前日の処理として、医師ごとの過去の診察実績データを用いて、時間帯あたりの予約外患者の待ち人数等から予約外患者の診察人数を計算する関係式を特定し、当日の処理として、受け付けた予約外患者の診察時間枠を割り当て、その診察時間枠の前の時間帯における、予約外患者の待ち人数の実測値と、上記関係式による予測値とを計算し、実測値が予測値を上回った場合に、一旦割り当てた診察時間枠の次の時間帯に当該診察時間枠を割り当て直すものである。

これによれば、少なくともスタッフによって異なる、予約外患者への対応の傾向を考慮するので、予約外患者の診察時間枠を精度よく予測することができる。

≪装置の構成と概要≫
図１は、診察時間予測装置１のハードウェア構成を示す図である。診察時間予測装置１は、通信部１１、表示部１２、入力部１３、処理部１４及び記憶部１５を備え、各部がバス１６を介してデータを送受信可能なように構成される。通信部１１は、ネットワークを介して他の装置とＩＰ（Internet Protocol）通信等を行う部分であり、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）等によって実現される。表示部１２は、処理部１４からの指示によりデータを表示する部分であり、例えば、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ：Liquid Crystal Display）等によって実現される。入力部１３は、オペレータがデータ（例えば、処理対象となるスタッフを特定するデータ）や指示を入力する部分であり、例えば、キーボードやマウス、タッチパネル等によって実現される。処理部１４は、所定のメモリを介して各部間のデータの受け渡しを行うととともに、診察時間予測装置１全体の制御を行うものであり、ＣＰＵ（Central Processing Unit）が所定のメモリに格納されたプログラムを実行することによって実現される。記憶部１５は、処理部１４からデータを記憶したり、記憶したデータを読み出したりするものであり、例えば、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）やＳＳＤ（Solid State Drive）等の不揮発性記憶装置によって実現される。なお、診察時間予測装置１は、スタンドアロンの装置（ＰＣ（Personal Computer）等）であってもよいし、ネットワークを介して複数の端末と通信可能な装置（サーバ等）であってもよい。

≪データの構成≫
図２〜４は、患者の診察時間枠を予測するために、記憶部１５に記憶されるデータの構成を示す図である。図２は、実績データ１５Ａの構成を示す。実績データ１５Ａは、当該病院の医師が行った診察の実績に関するデータであり、診察日１５Ａ１、科コード１５Ａ２、科名称１５Ａ３、医師番号１５Ａ４、予約開始時刻１５Ａ５、予約終了時刻１５Ａ６、患者番号１５Ａ７、診察枠区分１５Ａ８、実測受付時刻１５Ａ９、診察待ち時間１５Ａ１０、診察実測項目（１５Ａ１１〜１５Ａ１６）を含む、患者に対する診察実績ごとのレコードからなる。なお、図２の実績データ１５Ａは、所定診察日の所定医師に関する診察実績が抽出され、時系列に並べられているので、整然としているが、元の実績データは、担当医師が混在したものとなっている。

診察日１５Ａ１は、診察の日付である。科コード１５Ａ２は、診療科に固有のコードである。科名称１５Ａ３は、診療科の名称である。医師番号１５Ａ４は、医師に固有の番号である。予約開始時刻１５Ａ５は、診察対象が予約患者の場合に、予約された診察時間の開始時刻である。予約終了時刻１５Ａ６は、その予約された診察時間の終了時刻である。患者番号１５Ａ７は、診察を受ける患者に固有の番号である。診察枠区分１５Ａ８は、診察を受ける患者が予約済か、予約外（予約せず当日来院）かの区分であり、Ｂが予約済を示し、Ｃが予約外を示す。実測受付時刻１５Ａ９は、実際に患者を受け付けた時刻である。診察待ち時間１５Ａ１０は、患者が診察を待つ時間であり、予約患者に関しては、実測開始時刻１５Ａ１１から予約開始時刻１５Ａ５を減算した時間値が設定され、予約外患者に関しては、実測開始時刻１５Ａ１１から、当該病院の診察開始時刻（９：００）及び実測受付時刻１５Ａ９のうち、早くない方の時刻を減算した時間値が設定される。

診察実測項目には、開始時刻１５Ａ１１、終了時刻１５Ａ１２、時間１５Ａ１３、室コード１５Ａ１４、室名称１５Ａ１５及び医師番号１５Ａ１６がある。開始時刻１５Ａ１１は、実際に診察が開始した時刻である。終了時刻１５Ａ１２は、実際に診察が終了した時刻である。時間１５Ａ１３は、実際に診察が行われた時間であり、終了時刻１５Ａ１２から開始時刻１５Ａ１１を減算した時間値（分）が設定される。室コード１５Ａ１４は、診察室に固有のコードである。室名称１５Ａ１５は、診察室の名称である。医師番号１５Ａ１６は、医師に固有の番号である。なお、診察実測項目の開始時刻１５Ａ１１、終了時刻１５Ａ１２及び時間１５Ａ１３は、以下、それぞれ実測開始時刻１５Ａ１１、実測終了時刻１５Ａ１２及び実測時間１５Ａ１３という。

図３は、予約外患者データ１５Ｂの構成を示す。予約外患者データ１５Ｂは、スタッフ及び診察日ごとに記憶され、予約外患者の診察時間枠を予測するためのデータであり、時間帯１５Ｂ１、予約外患者待ち人数１５Ｂ２、予約外患者診察人数１５Ｂ３、予約外患者診察率１５Ｂ４及び予約患者待ち人数１５Ｂ５を含む、時間帯ごとのレコードからなる。時間帯１５Ｂ１は、１時間ごとの時間帯であり、当該病院の診察開始から終了までの各時間帯（例えば、９時台等）が設定される。

予約外患者待ち人数１５Ｂ２は、当該時間帯に診察を待っている予約外患者の人数である。例えば、９時台に関しては、実績データ１５Ａのうち、診察枠区分１５Ａ８がＣ（予約外）であり、実測受付時刻１５Ａ９が１０：００より前であるレコードが対象になるので、患者番号１５Ａ７が１４１１１３６、２２３３９５１、６８９０８０、２２３３９５１、６８９０８０（再診察）である５人が設定される。１０時台に関しては、診察枠区分１５Ａ８がＣ（予約外）であり、実測受付時刻１５Ａ９が１１：００より前であり、かつ、実測開始時刻１５Ａ１１が１０：００以降であるレコードが対象になるので、患者番号１５Ａ７が６８９０８０、２２３３９５１、６８９０８０（再診察）、１３５５９７３である４人が設定される。

予約外患者診察人数１５Ｂ３は、当該時間帯に診察を受けている予約外患者の人数である。例えば、９時台に関しては、実績データ１５Ａのうち、診察枠区分１５Ａ８がＣ（予約外）であり、かつ、実測開始時刻１５Ａ１１が９：００以降、１０：００より前であるレコードが対象になるので、患者番号１５Ａ７が１４１１１３６、２２３３９５１である２人が設定される。１０時台に関しては、診察枠区分１５Ａ８がＣ（予約外）であり、かつ、実測開始時刻１５Ａ１１が１０：００以降、１１：００より前であるレコードが対象になるので、患者番号１５Ａ７が６８９０８０である１人が設定される。

予約外患者診察率１５Ｂ４は、予約外患者のうち、当該時間帯の診察待ち人数に対する診察人数の割合を示し、予約外患者診察人数１５Ｂ３を予約外患者待ち人数１５Ｂ２で除算した値が設定される。予約外患者診察率１５Ｂ４は、担当の医師を含む医療スタッフや診察の時間帯によって異なる指標値である。

予約患者待ち人数１５Ｂ５は、当該時間帯に診察を待っている予約患者の人数である。例えば、９時台に関しては、実績データ１５Ａのうち、診察枠区分１５Ａ８がＢ（予約）であり、かつ、予約開始時刻１５Ａ５が９:００以降１０：００より前であるレコードが対象になるので、１３人が設定される。１０時台に関しては、実績データ１５Ａのうち、診察枠区分１５Ａ８がＢ（予約）であり、予約開始時刻１５Ａ５が９:００以降１１：００より前であり、かつ、実測開始時刻１５Ａ１１が１０：００以降であるレコードが対象になるので、１８人が設定される。

図４は、予測データ１５Ｃの構成を示す。予測データ１５Ｃは、患者の診察時間枠を予測したデータであり、診察日１５Ｃ１、科コード１５Ｃ２、科名称１５Ｃ３、医師番号１５Ｃ４、予約開始時刻１５Ｃ５、予約終了時刻１５Ｃ６、患者番号１５Ｃ７、診察枠区分１５Ｃ８、診察待ち時間１５Ｃ９、診察予測項目（１５Ｃ１０〜１５Ｃ１３）、実測受付時刻１５Ｃ１４、予約開始時刻からの待ち時間１５Ｃ１５、診察実測項目（１５Ｃ１６〜１５Ｃ２１）を含む、予測した診察ごとのレコードからなる。

診察日１５Ｃ１〜診察枠区分１５Ｃ８は、実績データ１５Ａのうち、診察日１５Ａ１〜診察枠区分１５Ａ８と同様である。診察待ち時間１５Ｃ９は、現在時刻からの待ち時間の予測値であり、予測開始時刻１５Ｃ１０から現在時刻を減算した時間値（マイナスの場合には、０）が設定される。図４では、現在時刻を１０：０１とする。

診察予測項目には、開始時刻１５Ｃ１０、終了時刻１５Ｃ１１、時間１５Ｃ１２及び通番１５Ｃ１３がある。開始時刻１５Ｃ１０は、予測した診察時間枠の開始時刻である。終了時刻１５Ｃ１１は、予測した診察時間枠の終了時刻である。時間１５Ｃ１２は、予測した、診察にかかる時間であり、終了時刻１５Ｃ１１から開始時刻１５Ｃ１０を減算した時間値が設定される。通番１５Ｃ１３は、プログラム処理用のパラメータである。なお、診察予測項目の開始時刻１５Ｃ１０、終了時刻１５Ｃ１１及び時間１５Ｃ１２は、以下、それぞれ予測開始時刻１５Ｃ１０、予測終了時刻１５Ｃ１１及び予測時間１５Ｃ１２という。

実測受付時刻１５Ｃ１４は、実際に患者を受け付けた時刻である。予約開始時刻からの待ち時間１５Ｃ１５は、診察が既に開始されている場合、予約患者に関しては、実測開始時刻１５Ｃ１６から予約開始時刻１５Ｃ５を減算した時間値が設定され、予約外患者に関しては、実測開始時刻１５Ｃ１６から、当該病院の診察開始時刻（９：００）及び実測受付時刻１５Ｃ１４のうち、早くない方の時刻を減算した時間値が設定される。一方、診察がまだ開始されていない場合、予約患者に関しては、予測開始時刻１５Ｃ１０から予約開始時刻１５Ｃ５を減算した時間値が設定され、予約外患者に関しては、予測開始時刻１５Ｃ１０から、当該病院の診察開始時刻（９：００）及び実測受付時刻１５Ｃ１４のうち、早くない方の時刻を減算した時間値が設定される。

診察実測項目（１５Ｃ１６〜１５Ｃ２１）は、実績データ１５Ａの診察実測項目（１５Ａ１１〜１５Ａ１６）と同様である。

≪装置の処理≫
図５〜７は、診察時間予測装置１の処理を示すフローチャートである。本処理は、診察時間予測装置１において、主として処理部１４が、記憶部１５のデータを参照、更新しながら、予約患者及び予約外患者の診察時間枠を予測するものである。

＜第１実施例＞
図５は、診察時間枠を予測すべき日の前日に行われるバッチ処理であり、予約外患者の診察率を計算する処理を示すフローチャートである。まず、診察時間予測装置１は、記憶部１５に蓄積された過去の診察実績データから、所定日数分（Ｄ日分とする）の診察実績データを抽出する（Ｓ５０１）。次に、抽出したデータの中にあるスタッフを抽出する（Ｓ５０２）。スタッフとは、一般には、当該診察実績のレコードに固有のスタッフであり、予約外患者の対応に関わる人たちであるが、例えば、その人たちを代表する医師であってもよい。実際に、診察実績データの各レコードには、医師番号が設定されている。抽出したスタッフの人数をＳ人とする。

そして、診察時間予測装置１は、Ｓ人いるスタッフごとに、Ｓ５０４〜Ｓ５１５の処理を実施する（Ｓ５０３〜Ｓ５１６）。このとき、スタッフを特定する変数をｉとし、その変数ｉを１〜Ｓに変更しながら、処理を繰り返す。最初に、スタッフｉの実績データを抽出する（Ｓ５０４）。例えば、図２の実績データ１５Ａは、スタッフｉとして、医師番号１５Ａ４が１０１０のレコードを抽出したものになっている。

続いて、診察時間予測装置１は、Ｄ日分の診察日ごとに、Ｓ５０６〜Ｓ５１１のＳ処理を実施する（Ｓ５０５〜Ｓ５１２）。このとき、診察日を特定する変数をｊとし、その変数ｊを１〜Ｄに変更しながら、処理を繰り返す。最初に、診察日ｊの１日分の実績データを抽出する（Ｓ５０６）。例えば、図２の実績データ１５Ａは、診察日ｊとして、診察日１５Ａ１が２０１１／３／２８のレコードを抽出したものになっている。次に、実績データ１５Ａの診察実測項目のうち、実測開始時刻１５Ａ１１を所定時間帯ごとに区分する（Ｓ５０７）。これは、実績データ１５Ａは、実際の診察開始時刻（実測開始時刻１５Ａ１１）の昇順に並んでいるので、時間帯ごとの待ち人数や診察人数を把握しやすくするために、各時間帯の範囲を明確にするものである。詳細には、図２の表の右側に示すように、９時台、１０時台等の各時間帯を区分するとともに、図３の予約外患者データ１５Ｂとして、記憶部１５に各時間帯１５Ｂ１を含むレコードを設定する。

さらに、診察時間予測装置１は、区分した時間帯ごとに、Ｓ５０９及びＳ５１０の処理を実施する（Ｓ５０８〜Ｓ５１１）。このとき、時間帯を特定する変数をｋとし、その変数ｋを９時台、１０時台、・・・と変更しながら、処理を繰り返す。まず、ｋ時台における予約外患者の待ち人数及び診察人数をカウントする（Ｓ５０９）。カウント方法は、図３の説明時に記載した通りである。カウントした人数は、予約外患者データ１５Ｂの予約患者待ち人数１５Ｂ２及び予約外患者診察人数１５Ｂ３として記憶部１５に記憶する。そして、ｋ時台における予約外患者の診察率を計算する（Ｓ５１０）。詳細には、予約外患者データ１５Ｂのうち、予約外患者診察人数１５Ｂ３を予約患者待ち人数１５Ｂ２で除算した計算値を、予約外患者診察率１５Ｂ４として記憶部１５に記憶する。

Ｓ５０８〜Ｓ５１１の処理がすべて終了すると、スタッフｉ及び診察日ｊに関して、予約外患者データ１５Ｂが作成され、記憶部１５に記憶される。そして、Ｓ５０５〜Ｓ５１２の処理がすべて終了すると、スタッフｉに関して、Ｄ日分の予約外患者データ１５Ｂが作成され、記憶部１５に記憶される。

続いて、診察時間予測装置１は、区分した時間帯ごとに、Ｓ５１４の処理を実施する（Ｓ５１３〜Ｓ５１５）。このとき、時間帯を特定する変数をｋとし、その変数ｋを９時台、１０時台、・・・と変更しながら、処理を繰り返す。その処理としては、予約外患者データ１５Ｂの、ｋ時台における予約外患者診察率１５Ｂ４と、予約外患者待ち人数１５Ｂ２との関係を近似式により求める（Ｓ５１４）。予約外患者診察率をｙとし、予約外患者待ち人数をｘとし、近似式を２次関数とすると、その関係式は、次の式１のようになる。
ｙ＝ａｘ^２＋ｂｘ＋ｃ （ａ、ｂ、ｃは定数）・・・ 式１

式１を特定するために、例えば、図８に示すように、９時台の予約外患者待ち人数１５Ｂ２と、予約外患者診察率１５Ｂ４とで特定される座標点を、診察日のＤ日分だけグラフ上にプロットし、例えば、最小二乗法を用いた近似により、その座標点５つを最もよく満たす２次関数を求める。

Ｓ５１３〜Ｓ５１５の処理がすべて終了すると、スタッフｉに関して、時間帯ごとの、予約外患者診察率と、予約外患者待ち人数との関係式が特定され、記憶部１５に記憶される。さらに、Ｓ５０３〜Ｓ５１６の処理をすべて終了すると、Ｓ人のスタッフごとに、時間帯ごとの、予約外患者診察率と、予約外患者待ち人数との関係式が特定され、記憶部１５に記憶される。

図６は、診察当日に行われるリアルタイム処理であり、当日新規に受け付けた予約外患者の診察時間枠を予測する処理を示すフローチャートである。なお、予約患者や予約外患者（当日患者）の診察所要時間を予測する方法は、例えば、特許第４１４３１１０号公報の段落００３８〜００４５にニューラルネッワークによる方法が開示されている。

まず、診察時間予測装置１は、記憶部１５に記憶されている予約データを、診察室ごとに検索し、再度記憶する（Ｓ６０１）。例えば、診察室の代表として、医師番号をキーとして検索され、その検索結果として、図４に示すような予測データ１５Ｃを記憶部１５に記憶する。次に、予測データ１５Ｃのレコードを予約開始時刻１５Ｃ５の昇順に並べ替える（Ｓ６０２）。そして、予約患者の診察所要時間の予測値を計算し、予測時間１５Ｃ１２として記憶し（Ｓ６０３）、予約患者の診察開始、終了時刻の予測値を計算し、予測開始時刻１５Ｃ１０及び予測終了時刻１５Ｃ１１として記憶する（Ｓ６０４）。予測時間１５Ｃ１２及び予測開始時刻１５Ｃ１０が特定されれば、予測開始時刻１５Ｃ１０に予測時間１５Ｃ１２を加算することにより、予測終了時刻１５Ｃ１１が特定される。

続いて、診察時間予測装置１は、Ｓ６０６〜Ｓ６２４の処理を、当該病院の診察業務が終了するまで行う（Ｓ６０５〜Ｓ６２５）。まず、新規受付患者があり（Ｓ６０６のＹＥＳ）、その患者が予約外であれば（Ｓ６０７のＹＥＳ）、その予約外患者の診察所要時間の予測値を計算し、予測時間１５Ｃ１２として記憶する（Ｓ６０８）。そして、予測データ１５Ｃにおいて、予約患者の間の空き時間枠を検索し（Ｓ６０９）、予約外患者の診察所要時間を割り当てるのに十分な空き時間枠があるか否かを判定する（Ｓ６１０）。

十分な空き時間枠があれば（Ｓ６１０のＹＥＳ）、診察時間予測装置１は、その空き時間枠に予約外患者の診察時間を割り当てる（Ｓ６１１）。十分な空き時間枠がなければ（Ｓ６１０のＮＯ）、受付時刻から所定時間後に予約外患者の診察時間を強制的に割り当てる（Ｓ６１２）。そして、予約外患者の診察開始時刻を特定し、予測開始時刻１５Ｃ１０として記憶する（Ｓ６１３）。空き時間枠に割り当てたときには（Ｓ６１１）、その前の予約患者の診察終了時刻が、予約外患者の診察開始時刻になる。一方、強制的に割り当てたときには（Ｓ６１２）、割り当てた時間枠の開始時刻が、予約外患者の診察開始時刻になる。

次に、診察時間予測装置１は、特定した予測開始時刻１５Ｃ１０を含む時間帯の１つ前の時間帯における、予約外患者の待ち人数をカウントする（Ｓ６１４）。そのカウント方法は、Ｓ５０９の処理と同様である。そして、当該時間帯における予約外患者診察人数の予測値を計算する（Ｓ６１５）。詳細には、当該スタッフの、当該時間帯の上記式１に従って診察率を計算し、予約外患者の待ち人数に診察率を乗算して、予約外患者診察人数の予測値を算出する。さらに、当該時間帯における予約外患者の診察人数をカウントする（Ｓ６１６）。そのカウント方法は、Ｓ５０９の処理と同様である。

続いて、診察時間予測装置１は、１つ前の時間帯における、Ｓ６１６でカウントした予約外患者の診察人数が、Ｓ６１５で予測した診察人数以下であるか否かを判定する（Ｓ６１７）。これは、現時点で１つ前の時間帯に割り当てられている予約外患者の診察人数が予測値以下であり、予約外患者の時間枠を含む時間帯に、以前に受け付けた予約外患者を診察することにならないか否かを判断するものである。カウント値が予測値以下であれば（Ｓ６１７のＹＥＳ）、予約外患者を割り当てた時間枠でそのまま確定する（Ｓ６１８）。カウント値が予測値より大きければ（Ｓ６１７のＮＯ）、一旦割り当てた時間枠を含む時間帯の次の時間帯の先頭に、改めて時間枠を割り当てる（Ｓ６１９）。なお、次の時間帯の先頭に限らず、次の時間帯の範囲内であれば別の時間枠であってもよい。そして、予約外患者の診察開始、終了時刻の予測値を再計算し、予測開始時刻１５Ｃ１０及び予測終了時刻１５Ｃ１１として記憶する（Ｓ６２０）。

新規受付患者がいない場合（Ｓ６０６のＮＯ）、及び、新規受付患者が予約外でない場合（Ｓ６０７のＮＯ）、診察時間予測装置１は、診察を開始する患者がいるか否かを判定する（Ｓ６２１）。診察を開始する患者がいれば（Ｓ６２１のＹＥＳ）、当該患者の診察開始時刻（実績値）を取り込み、それ以降の患者の診察開始時刻（予測値）を再計算する（Ｓ６２２）。詳細には、当該患者の診察開始時刻が予測値から実績値に確定するので、その診察開始時刻に予測診察時間を加算して診察終了時刻を予測し、その診察終了時刻に基づいて、その後の患者の予測開始時刻（予測値）を計算し直す。その後、Ｓ６０６に戻る。

診察を開始する患者がいなければ（Ｓ６２１のＮＯ）、診察時間予測装置１は、診察を終了する患者がいるか否かを判定する（Ｓ６２３）。診察を終了する患者がいれば（Ｓ６２３のＹＥＳ）、当該患者の診察終了時刻（実績値）を取り込み、それ以降の患者の診察開始時刻（予測値）を再計算する（Ｓ６２２）。詳細には、当該患者の診察終了時刻が予測値から実績値に確定するので、その診察終了時刻に基づいて、その後の患者の予測開始時刻（予測値）を計算し直す。その後、Ｓ６０６に戻る。診察を終了する患者がいなければ（Ｓ６２３のＮＯ）、Ｓ６０６に戻る。

図４の予測データ１５Ｃを用いて、予約外患者を受け付けてから、割当時間枠が決まるまでの処理例を説明する。まず、１０：００に予約外患者を受け付けたので、患者番号１５Ｃ７が５００７４６であり、実測受付時刻１５Ｃ１４が１０：００であるレコードを、空き時間枠の１１：４３〜１１：５０に新規に割り当てる。このとき、予測開始時刻１５Ｃ１０が１１：４３になり、予測終了時刻１５Ｃ１１が１１：５０になる。次に、予測開始時刻１５Ｃ１０を含む時間帯の１つ前の時間帯である１０時台に関して、予約外患者の待ち人数をカウントする。カウント値は、４人である。そして、１０時台の診察率を０．３とすると、予約外患者の待ち人数の予測値は、４人×０．３＝１．２人となる。以上によると、１０時台のカウント値が予測値を超えており、既に診察を待っている予約外患者の一部を１１時台に診察することになるので、１０：００に受け付けて、一旦空き時間枠１１：４３〜１１：５０に割り当てた予約外患者を１２時台に回す。

＜第２実施例＞
図７は、診察時間枠を予測すべき日の前日に行われるバッチ処理であり、予約外患者の診察人数の計算式を特定する処理を示すフローチャートである。以下、図５との相違点を詳細に説明し、共通の処理については、簡単に説明する。

まず、診察時間予測装置１は、記憶部１５に蓄積された過去の診察実績データから、所定日数分（Ｄ日分とする）の診察実績データを抽出する（Ｓ７０１）。次に、抽出したデータの中にあるスタッフを抽出する（Ｓ７０２）。抽出したスタッフの人数をＳ人とする。

そして、診察時間予測装置１は、Ｓ人いるスタッフごとに、Ｓ７０４〜Ｓ７１３の処理を実施する（Ｓ７０３〜Ｓ７１４）。最初に、スタッフｉの実績データを抽出する（Ｓ７０４）。例えば、図２の実績データ１５Ａは、スタッフｉとして、医師番号１５Ａ４が１０１０のレコードを抽出したものになっている。

続いて、診察時間予測装置１は、Ｄ日分の診察日ごとに、Ｓ７０６〜Ｓ７１１のＳ処理を実施する（Ｓ７０５〜Ｓ７１２）。最初に、診察日ｊの１日分の実績データを抽出する（Ｓ７０６）。例えば、図２の実績データ１５Ａは、診察日ｊとして、診察日１５Ａ１が２０１１／３／２８のレコードを抽出したものになっている。次に、実績データ１５Ａの診察実測項目のうち、実測開始時刻１５Ａ１１を所定時間帯ごとに区分する（Ｓ７０７）。

さらに、診察時間予測装置１は、区分した時間帯ごとに、Ｓ７０９及びＳ７１０の処理を実施する（Ｓ７０８〜Ｓ７１１）。まず、ｋ時台における予約外患者の待ち人数及び診察人数をカウントする（Ｓ７０９）。そして、ｋ時台における予約患者の待ち人数をカウントする（Ｓ７１０）。この処理は、図５のフローチャートと異なる。カウント方法は、図３の説明時に記載した通りである。カウントした人数は、予約外患者データ１５Ｂの予約患者待ち人数１５Ｂ５として記憶部１５に記憶する。

Ｓ７０８〜Ｓ７１１の処理がすべて終了すると、スタッフｉ及び診察日ｊに関して、予約外患者データ１５Ｂが作成され、記憶部１５に記憶される。そして、Ｓ７０５〜Ｓ７１２の処理がすべて終了すると、スタッフｉに関して、Ｄ日分の予約外患者データ１５Ｂが作成され、記憶部１５に記憶される。

続いて、診察時間予測装置１は、記憶部１５に記憶された予約外患者データ１５Ｂの、予約外患者診察人数１５Ｂ３に関して、予約患者待ち人数１５Ｂ５及び予約外患者待ち人数１５Ｂ２の重回帰分析を行い、関係式を算出し、記憶する（Ｓ７１３）。この処理は、図５のフローチャートと異なる。予約外患者診察人数をｙとし、予約患者待ち人数をｘ１とし、予約外患者待ち人数をｘ２とすると、その関係式は、例えば、次の式２のようになる。
ｙ＝ａｘ１＋ｂｘ２＋ｃ （ａ、ｂ、ｃは定数） ・・・ 式２

式２を特定するために、例えば、図９（ａ）に示すように、各診察日、各時間帯における予約待ち人数、予約外待ち人数及び予約外患者診察人数を抽出し、図９（ｂ）に示すように、重回帰分析を行う。その重回帰分析の結果である、予約待ちの係数をａとし、予約外待ちの係数をｂとし、切片の係数をｃとすると、式２は、式３のように具体化される。
ｙ＝−０．０９９ｘ１＋０．３１３ｘ２＋１．５ ・・・ 式３

Ｓ７０３〜Ｓ７１４の処理がすべて終了すると、Ｓ人のスタッフごとに、上記関係式が特定され、記憶部１５に記憶される。これによれば、時間帯ごとの関係式を用意することなく、各時間帯における予約患者及び予約外患者の待ち人数から、予約外患者の診察人数を予測することができる。

図７のバッチ処理の後、当日のリアルタイム処理として、予約外患者の診察時間枠を予測する処理を行う。本処理は、図６と共通するところが多いので、図６との相違点だけを説明する。図６の第１実施例の処理に対して、第２実施例の処理が異なる箇所は、Ｓ６１４及びＳ６１５の処理である。

第２実施例において、まず、診察時間予測装置１は、受け付けた予約外患者に関して特定した予測開始時刻を含む時間帯の１つ前の時間帯における、予約患者及び予約外患者の待ち人数をカウントする。そのカウント方法は、Ｓ５０９の処理と同様である。そして、当該時間帯における予約外患者診察人数の予測値を計算する。詳細には、該当するスタッフに応じた、上記の式２又は式３に対して、カウントした予約患者の待ち人数及び予約外患者の待ち人数をｘ１及びｘ２にそれぞれ代入し、予約外患者診察人数ｙを予測値として算出する。

なお、上記実施の形態では、図１に示す診察時間予測装置１内の各部を機能させるために、処理部１４で実行されるプログラムをコンピュータにより読み取り可能な記録媒体に記録し、その記録したプログラムをコンピュータに読み込ませ、実行させることにより、本発明の実施の形態に係る診察時間予測装置１が実現されるものとする。この場合、プログラムをインターネット等のネットワーク経由でコンピュータに提供してもよいし、プログラムが書き込まれた半導体チップ等をコンピュータに組み込んでもよい。

以上説明した本発明の実施の形態によれば、予約せずに当日来院する予約外患者の診察時間枠を精度よく予測することができる。

詳細には、例えば、９時台、１０時台等の時間帯に、予約患者と、予約外患者とが混在して割り当てられている場合に、医師を含む医療スタッフによって、予約患者の間に空き時間があっても、既に受付済の予約患者を優先したり、逆に、予約外患者にも配慮してバランスよく診察したり、対応の仕方には傾向がある。また、１日の中で時間帯が進むにつれて、予約患者が減少してくると、予約外患者の診察人数が増加してくる。

これに対して、第１実施例によれば、実績データ１５Ａを用いて、医療スタッフごとに、時間帯ごとに、予約外患者の待ち人数から診察人数が予測できる診察率を特定する。そして、当日に受け付けた予約外患者の診察時間枠を割り当てる。そして、上記診察率を用いて、診察時間枠の前の時間帯から先に受け付けた予約外患者が移ってくると予測される際に、一旦割り当てた診察時間枠を次の時間帯に割り当て直す。

また、例えば、ある時間帯に、予約患者と、予約外患者とが混在して割り当てられている場合に、医師を含む医療スタッフによって、予約患者と、予約外患者との人数の関係に応じた、予約外患者への対応の仕方には傾向がある。

これに対して、第２実施例によれば、実績データ１５Ａを用いて、医療スタッフごとに、予約患者及び予約外患者の待ち人数から予約外患者の診察人数が予測できる関係式を特定する。そして、当日に受け付けた予約外患者の時間枠を割り当てる。そして、上記関係式を用いて、診察時間枠の前の時間帯から先に受け付けた予約外患者が移ってくると予測される際に、一旦割り当てた診察時間枠を次の時間帯に割り当て直す。

以上によれば、スタッフや時間帯に応じた診察率や、スタッフに応じた関係式を用いることにより、予約外患者の診察時間枠を精度よく予測できる。これによれば、待合室等における待ち時間の予測表示の精度が上がるので、患者へのサービス向上を図ることができる。

≪その他の実施の形態≫
以上、本発明を実施するための形態について説明したが、上記実施の形態は本発明の理解を容易にするためのものであり、本発明を限定して解釈するためのものではない。本発明はその趣旨を逸脱することなく変更、改良され得るとともに、本発明にはその等価物も含まれる。例えば、以下のような実施の形態が考えられる。

（１）上記実施の形態では、病院における予約外患者の診察時間枠を予測する方法を説明したが、この方法は、他のサービス提供施設に適用してもよい。例えば、理容店や美容院に関しては、店舗やスタッフによって、又は、１日の時間帯によって、予約客がいる時間帯に、予約なしの当日客に対応する仕方が異なることが考えられるので、上記予約外患者の診察時間枠の予測方法を応用して、予約なし客のサービス時間枠を予測することができる。
（２）時間帯は、１時間単位でなくてもよい。例えば、２時間単位や３０分単位であってもよい。

１ 診察時間予測装置
１４ 処理部
１５ 記憶部
１５Ａ 実績データ
１５Ｂ 予約外患者データ
１５Ｂ１ 時間帯
１５Ｂ２ 予約外患者待ち人数（予約外利用者の待ち人数）
１５Ｂ３ 予約外患者診察人数（予約外利用者のサービス人数）
１５Ｂ４ 予約外患者診察率（サービス率）
１５Ｂ５ 予約患者待ち人数（予約利用者の待ち人数）
１５Ｃ 予測データ（予約データ）

Claims (8)

1. サービス提供施設にサービスを予約せずに当日訪れる利用者である予約外利用者にサービスを提供する時間枠を予測するサービス時間予測装置であって、
   サービスを提供するスタッフ及び１日の時間帯ごとに、当該時間帯においてサービスの提供を待つ前記予約外利用者の人数に対するサービスの提供を受ける前記予約外利用者の人数の割合であるサービス率を予め記憶する手段と、
   前日までに当日のサービスを予約した利用者である予約利用者のサービス時間枠を含む予約データを予め記憶する手段と、
   当日に予約外利用者を受け付けたときに、その受け付けた時刻及び前記予約利用者のサービス時間枠に基づいて、前記予約データに当該予約外利用者のサービス時間枠を割り当てる手段と、
   前記予約データのうち、当該予約外利用者のサービス時間枠が割り当てられた時間帯である当初時間帯の前の時間帯において、当該予約外利用者より先に受け付けた予約外利用者の待ち人数を求める手段と、
   前記求めた待ち人数に、当該スタッフ及び当該時間帯における前記サービス率を乗算して、予約外利用者のサービス人数の予測値を算出する手段と、
   前記予約データのうち、当該時間帯において、当該予約外利用者より先に受け付けた予約外利用者のサービス人数を求める手段と、
   前記求めたサービス人数が前記予測値より大きい場合に、前記当初時間帯に割り当てられたサービス時間枠を、前記当初時間帯の次の時間帯に割り当て直す手段と、
   を備えることを特徴とするサービス時間予測装置。
2. 請求項１に記載のサービス時間予測装置であって、
   前記スタッフ及びサービス日ごとに、前記予約外利用者の受付時刻及びサービス時間枠を含む実績データを取得する手段と、
   前記スタッフごとに、次の（１）〜（３）の処理を行う手段と、
   （１）サービス日及び時間帯ごとに、前記実績データにおいて、前記予約外利用者の待ち人数及びサービス人数を求める、
   （２）サービス日及び時間帯ごとに、前記サービス人数を前記待ち人数で除算し、前記サービス率を算出する、
   （３）時間帯ごとに、各サービス日の前記待ち人数と、前記サービス率とに基づいて、前記待ち人数と、前記サービス率との関係を示す関係式を特定する、
   をさらに備え、
   前記サービス率は、前記スタッフ及び前記時間帯に対応する前記関係式に基づいて、実際の前記予約外利用者の待ち人数から計算する
   ことを特徴とするサービス時間予測装置。
3. サービス提供施設にサービスを予約せずに当日訪れる利用者である予約外利用者にサービスを提供する時間枠を予測するサービス時間予測装置であって、
   サービスを提供するスタッフごとに、当日の時間帯における、前日までに当日のサービスを予約した利用者である予約利用者の待ち人数と、前記予約外利用者の待ち人数とから、前記予約外利用者のサービス人数を特定するための関係データを予め記憶する手段と、
   当日における、前記予約利用者のサービス時間枠を含む予約データを予め記憶する手段と、
   当日に予約外利用者を受け付けたときに、その受け付けた時刻及び前記予約利用者のサービス時間枠に基づいて、前記予約データに当該予約外利用者のサービス時間枠を割り当てる手段と、
   前記予約データのうち、当該予約外利用者のサービス時間枠が割り当てられた時間帯である当初時間帯の前の時間帯において、予約利用者の待ち人数と、当該予約外利用者より先に受け付けた予約外利用者の待ち人数を求める手段と、
   当該スタッフの前記関係データに基づいて、前記求めた予約利用者の待ち人数及び予約外利用者の待ち人数から、予約外利用者のサービス人数の予測値を特定する手段と、
   前記予約データのうち、当該時間帯において、当該予約外利用者より先に受け付けた予約外利用者のサービス人数を求める手段と、
   前記求めたサービス人数が前記予測値より大きい場合に、前記当初時間帯に割り当てられたサービス時間枠を、前記当初時間帯の次の時間帯に割り当て直す手段と、
   を備えることを特徴とするサービス時間予測装置。
4. 請求項３に記載のサービス時間予測装置であって、
   前記スタッフ及びサービス日ごとに、前記予約利用者及び前記予約外利用者の受付時刻及びサービス時間枠を含む実績データを取得する手段と、
   前記スタッフごとに、次の（１）〜（２）の処理を行う手段と、
   （１）サービス日及び時間帯ごとに、前記実績データにおいて、前記予約利用者の待ち人数、前記予約外利用者の待ち人数及びサービス人数を求める、
   （２）重回帰分析を用いて、前記関係データを特定する、
   をさらに備えることを特徴とするサービス時間予測装置。
5. コンピュータにより、サービス提供施設にサービスを予約せずに当日訪れる利用者である予約外利用者にサービスを提供する時間枠を予測するサービス時間予測方法であって、
   前記コンピュータは、
   サービスを提供するスタッフ及び１日の時間帯ごとに、当該時間帯においてサービスの提供を待つ前記予約外利用者の人数に対するサービスの提供を受ける前記予約外利用者の人数の割合であるサービス率を予め記憶するステップと、
   前日までに当日のサービスを予約した利用者である予約利用者のサービス時間枠を含む予約データを予め記憶するステップと、
   当日に予約外利用者を受け付けたときに、その受け付けた時刻及び前記予約利用者のサービス時間枠に基づいて、前記予約データに当該予約外利用者のサービス時間枠を割り当てるステップと、
   前記予約データのうち、当該予約外利用者のサービス時間枠が割り当てられた時間帯である当初時間帯の前の時間帯において、当該予約外利用者より先に受け付けた予約外利用者の待ち人数を求めるステップと、
   前記求めた待ち人数に、当該スタッフ及び当該時間帯における前記サービス率を乗算して、予約外利用者のサービス人数の予測値を算出するステップと、
   前記予約データのうち、当該時間帯において、当該予約外利用者より先に受け付けた予約外利用者のサービス人数を求めるステップと、
   前記求めたサービス人数が前記予測値より大きい場合に、前記当初時間帯に割り当てられたサービス時間枠を、前記当初時間帯の次の時間帯に割り当て直すステップと、
   を実行することを特徴とするサービス時間予測方法。
6. 請求項５に記載のサービス時間予測方法であって、
   前記コンピュータは、
   前記スタッフ及びサービス日ごとに、前記予約外利用者の受付時刻及びサービス時間枠を含む実績データを取得するステップと、
   前記スタッフごとに、次の（１）〜（３）の処理を行うステップと、
   （１）サービス日及び時間帯ごとに、前記実績データにおいて、前記予約外利用者の待ち人数及びサービス人数を求める、
   （２）サービス日及び時間帯ごとに、前記サービス人数を前記待ち人数で除算し、前記サービス率を算出する、
   （３）時間帯ごとに、各サービス日の前記待ち人数と、前記サービス率とに基づいて、前記待ち人数と、前記サービス率との関係を示す関係式を特定する、
   をさらに実行し、
   前記サービス率は、前記スタッフ及び前記時間帯に対応する前記関係式に基づいて、実際の前記予約外利用者の待ち人数から計算する
   ことを特徴とするサービス時間予測方法。
7. コンピュータにより、サービス提供施設にサービスを予約せずに当日訪れる利用者である予約外利用者にサービスを提供する時間枠を予測するサービス時間予測方法であって、
   前記コンピュータは、
   サービスを提供するスタッフごとに、当日の時間帯における、前日までに当日のサービスを予約した利用者である予約利用者の待ち人数と、前記予約外利用者の待ち人数とから、前記予約外利用者のサービス人数を特定するための関係データを予め記憶するステップと、
   当日における、前記予約利用者のサービス時間枠を含む予約データを予め記憶するステップと、
   当日に予約外利用者を受け付けたときに、その受け付けた時刻及び前記予約利用者のサービス時間枠に基づいて、前記予約データに当該予約外利用者のサービス時間枠を割り当てるステップと、
   前記予約データのうち、当該予約外利用者のサービス時間枠が割り当てられた時間帯である当初時間帯の前の時間帯において、予約利用者の待ち人数と、当該予約外利用者より先に受け付けた予約外利用者の待ち人数を求めるステップと、
   当該スタッフの前記関係データに基づいて、前記求めた予約利用者の待ち人数及び予約外利用者の待ち人数から、予約外利用者のサービス人数の予測値を特定するステップと、
   前記予約データのうち、当該時間帯において、当該予約外利用者より先に受け付けた予約外利用者のサービス人数を求めるステップと、
   前記求めたサービス人数が前記予測値より大きい場合に、前記当初時間帯に割り当てられたサービス時間枠を、前記当初時間帯の次の時間帯に割り当て直すステップと、
   を実行することを特徴とするサービス時間予測方法。
8. 請求項７に記載のサービス時間予測方法であって、
   前記コンピュータは、
   前記スタッフ及びサービス日ごとに、前記予約利用者及び前記予約外利用者の受付時刻及びサービス時間枠を含む実績データを取得するステップと、
   前記スタッフごとに、次の（１）〜（２）の処理を行うステップと、
   （１）サービス日及び時間帯ごとに、前記実績データにおいて、前記予約利用者の待ち人数、前記予約外利用者の待ち人数及びサービス人数を求める、
   （２）重回帰分析を用いて、前記関係データを特定する、
   をさらに備えることを特徴とするサービス時間予測方法。

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