JP7199218B2

JP7199218B2 - 管理装置、管理方法及び管理プログラム

Info

Publication number: JP7199218B2
Application number: JP2018240251A
Authority: JP
Inventors: 貴浩早川; あゆみ高橋
Original assignee: NTT Communications Corp
Current assignee: NTT Communications Corp
Priority date: 2018-12-21
Filing date: 2018-12-21
Publication date: 2023-01-05
Anticipated expiration: 2038-12-21
Also published as: JP2020102042A

Description

本発明は、管理装置、管理方法及び管理プログラムに関する。

従来、様々な分野の業務において、作業を各担当者に割り当てることが行われる。その際、各担当者の作業負荷等を考慮した最適な割り当てが行われることで、業務の効率が向上することが考えられる。例えば、従来の技術として、各人員の能力を考慮したタスクの割り当てにより、総作業行コストの最小化及び人員間の作業負荷の平準化を図る手法が知られている（例えば、特許文献１を参照）。

特開２０１７－２１１９２１号公報

しかしながら、従来の技術には、各担当者の作業負荷を平準化することが困難な場合があるという問題がある。例えば、従来の技術では、各担当者の能力を示す情報があらかじめ与えられていることが前提とされているため、各担当者の能力が日々変化していく場合には最適化の精度が低下していくことが考えられる。

上述した課題を解決し、目的を達成するために、管理装置は、取得部及び計算部を有する。取得部は、作業プロセスごとの作業負荷の度合いである第１の重み、及び、担当者ごとの作業プロセスのそれぞれの経験の度合いを取得する。計算部は、第１の重み及び経験の度合いを基に、担当者のそれぞれに対する作業プロセスごとの作業負荷の度合いである第２の重みを計算する。

本発明によれば、各担当者の作業負荷を平準化することができる。

図１は、第１の実施形態に係る管理装置の処理を説明するための図である。図２は、第１の実施形態に係る管理装置の構成の一例を示す図である。図３は、第１の実施形態に係る作業プロセス情報の一例を示す図である。図４は、第１の実施形態に係る経験曲線の一例を示す図である。図５は、第１の実施形態に係る担当者情報の一例を示す図である。図６は、第１の実施形態に係るスケジュール情報の一例を示す図である。図７は、第１の実施形態に係る計算処理について説明するための図である。図８は、第１の実施形態に係る選択処理について説明するための図である。図９は、第１の実施形態に係る管理装置の処理の流れを示すフローチャートである。図１０は、第２の実施形態に係る管理装置の処理を説明するための図である。図１１は、第２の実施形態に係る管理装置の構成の一例を示す図である。図１２は、第２の実施形態に係る実績情報の一例を示す図である。図１３は、第２の実施形態に係る計算モデルについて説明するための図である。図１４は、第２の実施形態に係る管理装置の計算処理及び選択処理の流れを示すフローチャートである。図１５は、第２の実施形態に係る管理装置の学習処理の流れを示すフローチャートである。図１６は、管理プログラムを実行するコンピュータの一例を示す図である。

以下に、本願に係る管理装置、管理方法及び管理プログラムの実施形態を図面に基づいて詳細に説明する。なお、本発明は、以下に説明する実施形態により限定されるものではない。

［第１の実施形態］
図１は、第１の実施形態に係る管理装置の処理を説明するための図である。図１に示すように、管理装置１０は、入力されたオーダの担当者を選択する。このとき、管理装置１０は、各担当者の負荷がなるべく平準化されるように担当者を選択する。

ここで、実施形態におけるオーダとは、所定のサービスの提供に関するオーダであって、１つ以上の作業プロセスを含むものとする。例えば、オーダは、ＩＰ電話及びクラウドネットワーク等の通信サービスを提供するためのいわゆるサービスオーダ（ＳＯ）である。なお、管理装置１０は、通信サービスの提供に限られず、１つ以上の作業プロセスを含む業務が発生する様々な業種に適用可能である。

［第１の実施形態の構成］
まず、図２を用いて、第１の実施形態に係る管理装置の構成について説明する。図２は、第１の実施形態に係る管理装置の構成の一例を示す図である。図２に示すように、管理装置１０は、通信部１１、入力部１２、出力部１３、記憶部１４及び制御部１５を有する。

通信部１１は、ネットワークを介して、他の装置との間でデータ通信を行う。例えば、通信部１１はＮＩＣ（Network Interface Card）である。入力部１２は、ユーザからのデータの入力を受け付ける。入力部１２は、例えば、マウスやキーボード等の入力装置である。出力部１３は、画面の表示等により、データを出力する。出力部１３は、例えば、ディスプレイ等の表示装置である。

記憶部１４は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、光ディスク等の記憶装置である。なお、記憶部１４は、ＲＡＭ（Random Access Memory）、フラッシュメモリ、ＮＶＳＲＡＭ（Non Volatile Static Random Access Memory）等のデータを書き換え可能な半導体メモリであってもよい。記憶部１４は、管理装置１０で実行されるＯＳ（Operating System）や各種プログラムを記憶する。さらに、記憶部１４は、プログラムの実行で用いられる各種情報を記憶する。また、記憶部１４は、作業プロセス情報１４１、担当者情報１４２及びスケジュール情報１４３を記憶する。

作業プロセス情報１４１は、管理装置１０に入力されるオーダに含まれる作業プロセスに関する情報である。図３は、第１の実施形態に係る作業プロセス情報の一例を示す図である。図３に示すように、作業プロセス情報１４１には、作業プロセスごとの基本重み及び習熟率が含まれる。

作業プロセス情報１４１の基本重みは、作業プロセスごとの作業負荷の度合いである。例えば、基本重みには、各作業プロセスの標準的な稼働時間が長いほど大きい値が設定される。なお、基本重みは、第１の重みの一例である。また、標準的な稼働時間は、管理者や作業担当者の知見に基づいて決定されたものであってもよいし、過去の作業実績を基に統計的に計算されたものであってもよい。

また、作業プロセス情報１４１の習熟率は、作業プロセスごとの習熟しやすさの度合いである。ここでは、作業プロセスの習熟率が小さいほど、担当者は、少ない経験回数で当該作業プロセスの稼働時間を短縮しやすい傾向にあるものとする。なお、作業の自動化が進んでいる作業プロセスほど、習熟により稼働時間を短縮しにくい傾向がある。一方、手作業の割合が大きい作業プロセスほど、習熟により稼働時間を短縮しやすい傾向がある。

ここで、後述する計算処理において、管理装置１０は、基本重みから担当者ごとの重みを計算する際に経験曲線を用いる。その際、管理装置１０は、作業プロセスごとの習熟率に基づいて、あらかじめ用意された複数の経験曲線のうち、どの経験曲線を用いるかを決定する。

また、ここでは、経験曲線は、経験回数に対する単位コストを表すものとする。単位コストは、経験回数に応じて変化する作業のコストの初期値に対する割合である。例えば、単位コストの初期値は１．０である。また、例えば、作業のコストは稼働時間である。

図４は、第１の実施形態に係る経験曲線の一例を示す図である。図４に示すように、実施形態においては、習熟率ごとに異なる経験曲線が用意されているものとする。また、経験曲線に関する各パラメータは、記憶部１４に記憶される。

単位コストをｒ、経験回数をｎとし、αを０以上１以下のパラメータとすると、経験曲線は（１）式のように表される。また、管理装置１０は、経験回数がｎであるときの稼働時間Ｔ_ｎを、（２）式のように計算する。なお、Ｔ_０は経験回数が０であるときの稼働時間である。

ｒ＝ｎ^-α ・・・（１）
Ｔ_ｎ＝Ｔ_０×ｒ・・・（２）

このとき、パラメータαは、各習熟率に対応しているものとする。例えば、習熟率が９０％の場合はα＝０．１５、習熟率が８０％の場合はα＝０．３０、習熟率が７０％の場合はα＝０．４５のような設定がされていてもよい。

例えば、図３に示すように、作業プロセス「システム投入」の基本重みは、「３０」であり、習熟率は「９０％」である。また、例えば、作業プロセス「構築」の基本重みは、「５０」であり、習熟率は「７０％」である。また、例えば、作業プロセス「竣工」の基本重みは、「２０」であり、習熟率は「８０％」である。

例えば、図３から、３つの作業プロセスの中で、「構築」は、標準的な稼働時間は長いが習熟しやすいということがいえる。また、図３から、３つの作業プロセスの中で、「システム投入」は、標準的な稼働時間は中程度であるが習熟しにくいということがいえる。

担当者情報１４２は、担当者ごとの各作業プロセスの経験に関する情報である。図５は、第１の実施形態に係る担当者情報の一例を示す図である。図５に示すように、担当者情報１４２には、担当者ごとの各作業プロセスの経験回数が含まれる。

担当者情報１４２の経験回数は、担当者ごとの作業プロセスのそれぞれの経験の度合いである。例えば、図５には、担当者「Ａ」の作業プロセス「システム投入」の経験回数が「１００」であることが示されている。なお、経験の度合いは、経験回数に限られず、各作業プロセスの累積作業時間、及び各作業プロセスを初めて担当してからの経過年数等であってもよい。

スケジュール情報１４３は、各担当者のスケジュールに関する情報である。図６は、第１の実施形態に係るスケジュール情報の一例を示す図である。図６に示すように、スケジュール情報１４３には、日付ごとの各担当者の仕掛中重み及びステータスが含まれる。

スケジュール情報１４３の仕掛中重みは、仕掛中の作業の作業負荷の度合いである。前述の基本重み、及び後述する計算処理によって計算される重みと同様の基準で決定される。つまり、仕掛中重みは、当該日付における各担当者の稼働予定時間が長いほど大きい値になる。

また、ステータスは、担当者が当該日付において作業を行うことができるか否かを示す情報である。例えば、ステータスは、出勤や休暇の状況、及び出張や研修等の作業以外の業務の予定に関する情報である。

例えば、図６には、「１１／１」における担当者「Ａ」の仕掛中重みは「１０」であり、ステータスは「出勤」であることが示されている。また、例えば、例えば、図６には、「１１／５」における担当者「Ｃ」の仕掛中重みは「０」であり、ステータスは「年休」であることが示されている。

制御部１５は、管理装置１０全体を制御する。制御部１５は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）等の電子回路や、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の集積回路である。また、制御部１５は、各種の処理手順を規定したプログラムや制御データを格納するための内部メモリを有し、内部メモリを用いて各処理を実行する。また、制御部１５は、各種のプログラムが動作することにより各種の処理部として機能する。例えば、制御部１５は、収集部１５１、取得部１５２、計算部１５３、選択部１５４及び表示制御部１５５を有する。

収集部１５１は、作業プロセス情報１４１、担当者情報１４２及びスケジュール情報１４３を収集し、記憶部１４に格納する。収集部１５１は、人手によって入力された情報を収集してもよいし、作業の進捗及び実績等を管理する他のシステムと連携して各情報を収集してもよい。

取得部１５２は、作業プロセスごとの作業負荷の度合いである基本重み、及び、担当者ごとの作業プロセスのそれぞれの経験回数を取得する。ここで、取得部１５２は、作業プロセス情報１４１から基本重みを取得する。また、取得部１５２は、担当者情報１４２から経験回数を取得する。前述の通り、基本重みは、第１の重みの一例である。

計算部１５３は、基本重み及び経験の度合いを基に、担当者のそれぞれに対する作業プロセスごとの作業負荷の度合いを重みとして計算する。計算部１５３によって計算される重みは、第２の重みの一例である。また、以降の説明では、各重みの単位として「点」を用いる。

図７を用いて、計算部１５３による計算処理について説明する。図７は、第１の実施形態に係る計算処理について説明するための図である。まず、図７に示すように、オーダには、作業プロセスとして「システム投入」、「構築」及び「竣工」の３つが含まれているものとする。また、オーダには、作業プロセス「システム投入」、「構築」及び「竣工」の作業予定日として、それぞれ「１１／１」、「１１／３」及び「１１／５」が設定されているものとする。

取得部１５２は、オーダに含まれる各作業プロセスの基本重み及び習熟率を、作業プロセス情報１４１から取得する。例えば、図７に示すように、取得部１５２は、作業プロセス「システム投入」の重み「３０点」及び習熟率「９０％」を取得する。さらに、取得部１５２は、オーダの担当者の候補のそれぞれについて、各作業プロセスの経験回数を担当者情報１４２から取得する。

そして、計算部１５３は、基本重みに、経験の度合いに基づき経験曲線から得られる単位コストを掛けた値を重みとして計算する。計算部１５３は、取得部１５２によって取得された作業プロセスの習熟率に応じて、（１）式により単位コストを計算する。

ここで、作業プロセス「システム投入」の基本重みは「３０」である。また、担当者Ａの作業プロセス「システム投入」の経験回数は「１００」である。また、習熟率「９０％」に対応するパラメータαの値を「０．１５」とする。このとき、計算部１５３は、（１）式を用いて、作業プロセス「システム投入」の経験回数が「１００」であるときの単位コストを、１００^{－０．１５}＝０．５のように計算することができる。さらに、計算部１５３は、担当者「Ａ」の作業プロセス「システム投入」の重みを、３０×０．５＝１５（点）のように計算することができる。同様に、計算部１５３は、担当者と作業プロセスの各組み合わせについて重みを計算する。

計算部１５３による計算処理の方法は、経験曲線を用いるものに限られない。例えば、計算部１５３による計算処理の方法として、経験の度合いが大きくなるに従い、計算される重みが基本重みに対して小さくなるような方法を採用することができる。

例えば、計算部１５３は、複数の閾値を設け、経験回数が閾値を超えるたびに、単位コストを変化させていってもよい。例えば、計算部１５３は、経験回数が１０回未満の場合は単位コストを１．０とし、経験回数が１０回以上５０回未満の場合は単位コストを０．８とし、経験回数が５０回以上の場合は単位コストを０．６として重みを計算してもよい。

選択部１５４は、計算部１５３によって計算された重みに、担当者ごとの仕掛かり中の作業の負荷の度合いである仕掛中重みと、作業プロセスに設定された作業予定期間における担当者ごとの作業の可否を示す情報とに基づいて、担当者の中から作業プロセスの担当者を選択する。ここで、選択部１５４は、仕掛中重み及び作業の可否を示す情報を、スケジュール情報１４３から取得する。

図８は、第１の実施形態に係る選択処理について説明するための図である。図８に示すように、選択部１５４は、日付及び担当者の各組み合わせについて、合計の重みを計算する。つまり、図８に示すように、選択部１５４は、計算部１５３によって計算された重みと仕掛中重みをスケジュールに割り当てた上で合計重みを計算する。

例えば、作業プロセス「システム投入」の作業予定日は「１１／１」である。また、担当者「Ａ」の作業プロセス「システム投入」の重みは「１５点」である。また、「１１／１」における担当者「Ａ」の仕掛中重みは「１０点」である。このため、選択部１５４は、「１１／１」における担当者「Ａ」の合計重みを、１５＋１０＝２５（点）のように計算する。

また、例えば、作業プロセス「竣工」の作業予定日は「１１／５」である。また、担当者「Ｃ」の作業プロセス「竣工」の重みは「２０点」である。また、「１１／１」における担当者「Ｃ」の仕掛中重みは「０点」である。一方で、スケジュール情報１４３によれば、「１１／５」の担当者「Ｃ」のステータスは「年休」であり、担当者「Ｃ」は「１１／５」に業務を担当することができない。このため、このため、選択部１５４は、「１１／５」における担当者Ｃの合計重みを計算せずに、担当者「Ｃ」を選択候補から除外する。

また、このとき、選択部１５４は、「１１／５」の担当者「Ｃ」の合計重みを「１０００点」のような、通常の重み計算では得られないほど大きい値に設定しておき、担当者「Ｃ」が担当として選択されにくくするようにしてもよい。

選択部１５４は、計算した合計重みに基づいてオーダの担当者を選択する。例えば、選択部１５４は、合計重みが２５点未満になる日が最も多い担当者を選択する。ここで、担当者「Ａ」は３日中２日の合計重みが２５点未満である。また、担当者「Ｂ」は３日中１日の合計重みが２５点未満である。また、担当者「Ｃ」は合計重みが２５点未満である日が存在せず、さらに、「１１／５」は作業を担当することができない。これより、選択部１５４は、オーダの担当者として担当者「Ａ」を選択する。

また、選択部１５４は、合計重みをさらに合計した値が最も小さい担当者を選択してもよい。また、選択部１５４は、合計重みが、所定の閾値を超えないように担当者を選択してもよい。また、担当者によって選択部１５４による選択のための重みを変化させてもよい。例えば、新人に経験を積ませる目的で、選択部１５４は、経験回数が所定の閾値未満である担当者について合計重みを減算させた上で選択を行ってもよい。また、選択部１５４は、各担当者候補の体調やストレス状態等に応じて合計重みを調整してもよい。また、選択部１５４は、日付と担当者の各組見合わせごとの合計重みのばらつきがなるべく小さくなるように担当者を選択してもよい。

表示制御部１５５は、大きさによって計算部１５３によって計算された重みを表す図形と、大きさによって担当者ごとの仕掛かり中の作業の負荷の度合いを表す図形とを結合した図形を、作業プロセスに設定された作業予定日の欄に配置したカレンダーを、表示部に表示させる。具体的には、表示制御部１５５は、図８と同様の画面を出力部１３に出力させる。この場合、出力部１３が表示部（ディスプレイ等）として機能する。

また、図８の例では、円柱の高さが各重みの大きさを表している。ここでは、各円柱の横幅は一定であるため、平面に投影された円柱の面積、及び円柱の体積は高さに比例する。このため、重みが大きくなるにしたがって円柱の高さ、面積、及び体積は大きくなる。また、図８の例は、重みを棒グラフで表したものであるが、重みは、例えば円グラフ等の既知の他の手法で表されてもよい。例えば、円グラフを用いて重みを表す場合、円内の扇形の面積の大きさが重みの大きさを表すようにすることができる。このように、表示制御部１５５は、担当者の負荷状況を、直感的に把握可能な態様で可視化することができる。

また、表示制御部１５５は、選択部１５４によって選択された担当者を明示してもよい。例えば、表示制御部１５５は、選択部１５４によって選択された担当者の欄を太枠で囲んで表示してもよい。

また、選択部１５４は、最終的な担当者の選択を行わなくてもよい。その場合、管理者が図８に示す画面を参照し担当者を選択する。また、計算部１５３による計算結果は、担当者の選択だけでなく、担当者の数の過不足に関する分析に用いられてもよい。例えば、今後入力されることが予測されるオーダについて、計算部１５３による重みの計算を行うことで、将来の時点における各担当者のスケジュールを予測することができる。さらに、予測したスケジュールから、担当者が今後不足するか、又は過剰になるか等を判断することができる。

また、これまで作業負荷の度合い及び重みを稼働時間であるものとして説明した。一方で、作業負荷の度合いは、作業プロセスの要求されるスキルの高さ、工程数、ストレスの度合い、及び総合的な難易度等であってもよい。

［第１の実施形態の処理］
図９を用いて、管理装置１０の処理の流れについて説明する。図９は、第１の実施形態に係る管理装置の処理の流れを示すフローチャートである。図９に示すように、まず、管理装置１０は、入力されたオーダに含まれる作業プロセスの入力を受け付ける（ステップＳ１０１）。なお、管理装置１０は、オーダの内容から自動的に作業プロセスを抽出するようにしてもよい。

次に、管理装置１０は、各担当者の作業プロセスごとの経験回数を取得する（ステップＳ１０２）。また、管理装置１０は、各担当者の作業プロセスごとの基本重み及び習熟率を取得する（ステップＳ１０３）そして、管理装置１０は、取得した情報を用いて、各担当者の作業プロセスごとの重みを計算する（ステップＳ１０４）。

さらに、管理装置１０は、計算した重みを各担当者のスケジュールに割り当てる（ステップＳ１０５）。そして、管理装置１０は、仕掛中重みと計算した重みの合計を基に担当者を選択する（ステップＳ１０６）。また、管理装置１０は、割り当て結果をカレンダー上に表示する（ステップＳ１０７）。

［第１の実施形態の効果］
これまで説明したように、第１の実施形態において、管理装置１０は、作業プロセスごとの作業負荷の度合いである第１の重み、及び、担当者ごとの作業プロセスのそれぞれの経験の度合いを取得する。また、管理装置１０は、第１の重み及び経験の度合いを基に、担当者のそれぞれに対する作業プロセスごとの作業負荷の度合いである第２の重みを計算する。このように、管理装置１０は、各担当者の作業プロセスごとに異なる経験の度合いを、重み計算のための要素に含めている。このため、第１の実施形態によれば、経験により各担当者の各業務プロセスの作業能力が変化したとしても、作業負荷を平準化することができる。

さらに、第１の実施形態によれば、作業の平準化により業務全体の効率化が図れるだけでなく、重みという客観的な指標に基づいて各担当者の負荷状態を評価することが可能になるため、いわゆる働き方改革及び休み方改革の推進に貢献することができる。

管理装置１０は、第１の重みに、経験の度合いに基づき経験曲線から得られる単位コストを掛けた値を第２の重みとして計算する。このように、第１の実施形態では、経験曲線を用いることで、経験によって変化する作業負荷のコストの割合を容易に計算することが可能になる。

管理装置１０は、第２の重みに担当者ごとの仕掛かり中の作業の負荷の度合いを加えた重みと、作業プロセスに設定された作業予定期間における担当者ごとの作業の可否を示す情報とに基づいて、担当者の中から作業プロセスの担当者を選択する。このように、管理装置１０は、作業負荷及び経験の度合いに基づく重みだけでなく、各担当者の仕掛かり中の作業や作業の可否を考慮して担当者を選択することができる。このため、第１の実施形態によれば、より現実的な担当者の選択を実現することができる。

管理装置１０は、大きさによって第２の重みを表す図形と、大きさによって担当者ごとの仕掛かり中の作業の負荷の度合いを表す図形とを結合した図形を、作業プロセスに設定された作業予定日の欄に配置したカレンダーを、表示部に表示させる。これにより、管理者は、各担当者の作業負荷状況を直感的に把握し、担当者の選択を効率良く行うことができる。

［第２の実施形態］
これまで、第１の実施形態として、あらかじめ設定された各業務プロセスごとの基本重み、及び各担当者の経験回数を基に、経験曲線等を用いて重みを計算する場合の例について説明した。

一方で、第２の実施形態では、管理装置は、担当者の作業プロセスの作業実績を入力とし、担当者に対する作業プロセスの作業の負荷の度合いである重みを出力とする計算モデルを用いて、計算対象の担当者に対する作業プロセスごとの重みの計算を行う。また、第２の実施形態では、管理装置は、完了した作業プロセスの作業実績を学習データとして計算モデルの学習を行う。また、第２の実施形態の説明において、第１の実施形態と同一の機能を有する機能部については、第１の実施形態と同一の符号を付し適宜説明を省略する。

図１０は、第２の実施形態に係る管理装置の処理を説明するための図である。図１０は、第２の実施形態に係る管理装置の処理を説明するための図である。図２に示すように、管理装置１０ａは、入力されたオーダを基に担当者を選択する。その際、管理装置１０ａは、計算モデル１００ａを使って重みの計算を行う。また、管理装置１０ａは、フィードバックされた作業実績を学習データとして、計算モデル１００ａの学習を行う。ここで、計算モデルは、既知の機械学習手法で利用されるモデルと同様のものであってよい。例えば、計算モデルは、ニューラルネットワーク及び決定木等をアルゴリズムとして用いるモデルである。

［第２の実施形態の構成］
まず、図１１を用いて、第２の実施形態に係る管理装置の構成について説明する。図１１は、第１の実施形態に係る管理装置の構成の一例を示す図である。図１１に示すように、管理装置１０ａは、通信部１１、入力部１２、出力部１３、記憶部１４及び制御部１５を有する。

記憶部１４は、スケジュール情報１４３、計算モデル情報１４４及び実績情報１４５を記憶する。スケジュール情報１４３は、第１の実施形態のスケジュール情報１４３と同様の情報である。

計算モデル情報１４４は、計算モデル１００ａを構築するための情報である。例えば、計算モデル情報１４４には、計算モデル１００ａで用いられる所定のパラメータが含まれる。また、計算モデル情報１４４は、学習処理において更新される。

実績情報１４５は、担当者の作業プロセスごとの作業実績である。図１２は、第２の実施形態に係る実績情報の一例を示す図である。図１２に示すように、実績情報１４５には、各担当者の作業プロセスごとの経験回数、担当年数、評価等が含まれる。

実績情報１４５の経験回数は、第１の実施形態における経験回数と同様である。実績情報１４５の担当年数は、各作業プロセスを初めて担当してからの経過年数である。また、実績情報１４５の評価は、各作業プロセスに対する評価である。評価は、顧客や管理者からの評価であってもよいし、所要時間等に基づく客観的な評価であってもよい。評価は、図１２のように「優」、「良」及び「可」のような文字で表されてもよいし、数値で表されてもよい。また、実績情報１４５には、図１２に示される情報だけでなく、作業実績及び外部システム等から収集可能な種々の情報が含まれていてもよい。

例えば、図１２には、担当者「Ａ」の作業プロセス「システム投入」の経験回数が「１００」であり、担当年数が「５」であり、評価が「優」であることが示されている。また、例えば、図１２には、担当者「Ｃ」の作業プロセス「システム投入」の経験回数が「２０」であり、担当年数が「１」であり、評価が「可」であることが示されている。

また、未経験の作業プロセスについても、初期値として作業実績が設定されていてもよい。例えば、図１２には、担当者「Ｂ」の作業プロセス「システム投入」の経験回数が「０」であり、担当年数が「０」であり、評価が「可」であることが示されている。ここで、評価「可」は、未経験者に付与される評価の初期値であるものとする。

制御部１５は、収集部１５１ａ、取得部１５２ａ、計算部１５３ａ、選択部１５４、表示制御部１５５及び更新部１５６を有する。ここで、選択部１５４及び表示制御部１５５は、第１の実施形態と同様の処理を行う。

収集部１５１ａは、スケジュール情報１４３及び実績情報１４５を収集し、記憶部１４に格納する。収集部１５１は、人手によって入力された情報を収集してもよいし、作業の進捗及び実績等を管理する他のシステムと連携して各情報を収集してもよい。

また、収集部１５１は、学習処理においては、作業プロセスの実際の稼働時間を収集する。収集部１５１は、作業票等に記録された時刻から作業時間を収集してもよいし、各担当者の自己申告により作業時間を収集してもよいし、作業において作成されるドキュメントファイルの作成時刻や最終更新時刻を参照して作業時間を収集してもよい。

また、取得部１５２ａは、計算対象の担当者の作業プロセスごとの作業実績を、実績情報１４５から取得する。また、取得部１５２ａは、計算対象の担当者のスケジュールに関する情報として、仕掛中重み及びステータスを、スケジュール情報１４３から取得する。

計算部１５３ａは、計算モデル１００ａに、取得部１５２ａによって取得された計算対象の担当者の作業プロセスごとの作業実績を入力し、計算対象の担当者対する作業プロセスごとの作業の重みを計算する。このとき、計算部１５３ａは、取得部１５２ａによって取得された計算対象の担当者のスケジュールに関する情報をさらに入力してもよい。なお、計算モデル１００ａは、担当者の作業プロセスの作業実績を入力とし、担当者に対する作業プロセスの作業の負荷の度合いである重みを出力とするモデルの一例である。

また、更新部１５６は、担当者ごとの各作業プロセスの作業実績を用いて学習を行う。具体的には、更新部１５６は、収集部１５１ａによって収集された実際の作業時間を重みに変換する。そして、更新部１５６は、変換した値と計算部１５３ａが出力した重みとのかい離度合い、すなわち誤差がなるべく小さくなるように、計算モデル情報１４４を更新する。

ここで、図１３を用いて、計算モデル１００ａについて説明する。図１３は、第２の実施形態に係る計算モデルについて説明するための図である。図１３に示すように、計算モデル１００ａには、作業プロセス、及び実績情報１４５が入力される。また、計算モデル１００ａには、オプションとしてスケジュール情報１４３が入力されてもよい。そして、計算モデル１００ａは、担当者の業務プロセスごとの重みを出力する。

なお、選択部１５４は、計算モデル１００ａによって出力された重みを参照し、担当者の選択を行うことができる。また、計算モデル１００ａにスケジュール情報１４３が入力された場合は、計算モデル１００ａはスケジュールを考慮した重みを出力するため、選択部１５４は合計重みの計算を省略することができる。

例えば、図１３に示すように、計算部１５３ａは、オーダに含まれる作業プロセスを特定する情報として、「｛１１／１，システム投入｝，｛１１／３，構築｝，｛１１／５，竣工｝」を計算モデル１００ａに入力する。さらに、担当者「Ｃ」について重みを計算する場合、計算部１５３ａは、取得部１５２ａによって取得された担当者「Ｃ」の実績情報１４５として「｛システム投入，２０，１，可， …｝」等を計算モデル１００ａに入力する。さらに、計算部１５３ａは、取得部１５２ａによって取得された担当者「Ｃ」のスケジュール情報１４３として「｛１１／１，１０点，出勤｝」等を計算モデル１００ａに入力する。

この結果、計算モデル１００ａは、担当者「Ｃ」の各日付の重みとして、「｛１１／１，２８点｝，｛１１／３，５１点｝，｛１１／５，１０００点｝」を出力する。ここで、計算モデル１００ａは、スケジュール情報１４３のステータスから、担当することが不可能であると判断できる日付については、通常の重み計算では得られない大きさの重み「１０００点」を出力する。

［第２の実施形態の処理］
図１４を用いて、管理装置１０ａの処理の流れについて説明する。図１４は、第２の実施形態に係る管理装置の処理の流れを示すフローチャートである。図１４に示すように、まず、管理装置１０ａは、入力されたオーダに含まれる作業プロセスの入力を受け付ける（ステップＳ２０１）。各担当者の実績情報及びスケジュール情報を取得する（ステップＳ２０２）。

次に、管理装置１０ａは、作業プロセス、実績情報、及びカレンダー情報を計算モデルに入力し、各担当者の重みを計算する（ステップＳ２０３）。そして、管理装置１０ａは、計算した重みを基に担当者を選択する（ステップＳ２０４）。また、管理装置１０ａは、計算した重みを各担当者に割り当てた結果をカレンダー上に表示する（ステップＳ２０５）。

次に、図１５を用いて学習処理について説明する。図１５は、第２の実施形態に係る管理装置の学習処理の流れを示すフローチャートである。図１５に示すように、管理装置１０ａは、作業実績を収集する（ステップＳ３０１）。そして、管理装置１０ａは、計算した重みと作業実績のかい離度合いを基に計算モデルを更新する（ステップＳ３０２）。

［第２の実施形態の効果］
これまで説明したように、第２の実施形態において、管理装置１０ａは、計算対象の担当者の作業プロセスごとの作業実績を取得する。また、管理装置１０ａは、担当者の作業プロセスの作業実績を入力とし、担当者に対する作業プロセスの作業の負荷の度合いである重みを出力とするモデルであって、担当者ごとの各作業プロセスの作業実績を用いて学習が行われたモデルに、取得した計算対象の担当者の作業プロセスごとの作業実績を入力し、計算対象の担当者に対する作業プロセスごとの作業の重みを計算する。このように、第２の実施形態では、作業プロセスごとの基本重みや習熟率に相当する情報があらかじめ設定されていない場合であっても、作業実績から重みを計算することができる。さらに、第２の実施形態では、作業実績を用いてモデルの学習を随時行うことで、重みの計算精度を向上させていくことができる。

［その他の実施形態］
第２の実施形態では、作業実績から重みを計算可能な計算モデル１００ａを使った計算処理及び学習処理について説明した。一方で、第１の実施形態及び第２の実施形態を組み合わせることで、作業実績を学習データとして、第１の実施形態における経験曲線の学習を行う実施形態が考えられる。この場合、例えば、（１）式で用いられるパラメータαを、作業実績を基に、担当者及び作業プロセスの組み合わせごとに最適化することが考えられる。

また、第２の実施形態における計算モデル１００ａの学習データは、図１２に示すものに限られない。例えば、学習データには、各担当者に関する情報として、新人であるかベテランであるか、１日の所定勤務時間、家庭の状況、所定の方法で計測されたストレス状態、希望のキャリア等が含まれていてもよい。また、学習データには、作業プロセスに関する情報として、要求されるスキルの高さ、工程数、作業に伴う肉体的又は精神的なストレスの度合い等が含まれていてもよい。

また、各実施形態では、オーダに含まれる作業プロセスに作業予定日が指定されているものとして説明した。一方で、作業プロセスには、作業が行われる期間、及び作業のデッドラインの日等が指定されていてもよい。

例えば、作業プロセスに期間が指定されている場合、選択部１５４は、各担当者について、当該期間から想定される作業日程のそれぞれについて重みを割り当てた上で、最適な作業日程を選択してもよい。また、第２の実施形態において、計算モデル１００ａが作業プロセスの期間等の入力を受け付け、各作業日程の組み合わせについて重みを出力するようにしてもよい。

例えば、各作業プロセスに「｛１１／１～１１／２，システム投入｝，｛１１／３，構築｝，｛１１／４～１１／６，竣工｝」のような期間が指定されている場合、作業プロセス「システム投入」の作業予定日が２通り、作業プロセス「構築」の作業予定日が１通り、作業プロセス「竣工」の作業予定日が３通り考えられる。この場合、２×１×３＝６により、選択部１５４は、担当者ごとに６通りの作業日程のそれぞれについて割り当てを行う。

また、作業プロセスに作業のデッドラインの日が指定されている場合、選択部１５４は、作業に着手可能な日からデッドラインの日までの期間が指定されたものとして、同様の処理を行うことができる。また、その場合、選択部１５４は、１人の担当者について、入力された作業プロセスのデッドラインと、仕掛かり中の作業のデッドラインの両方が重ならないように選択を行ってもよい。

［システム構成等］
また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示のように構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散及び統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部又は一部を、各種の負荷や使用状況等に応じて、任意の単位で機能的又は物理的に分散又は統合して構成することができる。さらに、各装置にて行われる各処理機能は、その全部又は任意の一部が、ＣＰＵ及び当該ＣＰＵにて解析実行されるプログラムにて実現され、あるいは、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現され得る。

また、本実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部又は一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部又は一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、制御手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。

［プログラム］
一実施形態として、管理装置１０（以降、管理装置１０ａについても同様）は、パッケージソフトウェアやオンラインソフトウェアとして上記の計算処理を実行する管理プログラムを所望のコンピュータにインストールさせることによって実装できる。例えば、上記の管理プログラムを情報処理装置に実行させることにより、情報処理装置を管理装置１０として機能させることができる。ここで言う情報処理装置には、デスクトップ型又はノート型のパーソナルコンピュータが含まれる。また、その他にも、情報処理装置にはスマートフォン、携帯電話機やＰＨＳ（Personal Handyphone System）等の移動体通信端末、さらには、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）等のスレート端末等がその範疇に含まれる。また、実施形態における管理装置１０の各機能は、既存のデータベース管理システムの追加機能として実現されてもよい。

また、管理装置１０は、ユーザが使用する端末装置をクライアントとし、当該クライアントに上記の計算処理に関するサービスを提供する管理サーバ装置として実装することもできる。例えば、管理サーバ装置は、作業プロセスを特定する情報を入力とし、担当者ごとの重みを出力とする管理サービスを提供するサーバ装置として実装される。この場合、管理サーバ装置は、Ｗｅｂサーバとして実装することとしてもよいし、アウトソーシングによって上記の計算処理に関するサービスを提供するクラウドとして実装することとしてもかまわない。

図１６は、管理プログラムを実行するコンピュータの一例を示す図である。コンピュータ１０００は、例えば、メモリ１０１０、ＣＰＵ１０２０を有する。また、コンピュータ１０００は、ハードディスクドライブインタフェース１０３０、ディスクドライブインタフェース１０４０、シリアルポートインタフェース１０５０、ビデオアダプタ１０６０、ネットワークインタフェース１０７０を有する。これらの各部は、バス１０８０によって接続される。

メモリ１０１０は、ＲＯＭ（Read Only Memory）１０１１及びＲＡＭ１０１２を含む。ＲＯＭ１０１１は、例えば、ＢＩＯＳ（Basic Input Output System）等のブートプログラムを記憶する。ハードディスクドライブインタフェース１０３０は、ハードディスクドライブ１０９０に接続される。ディスクドライブインタフェース１０４０は、ディスクドライブ１１００に接続される。例えば磁気ディスクや光ディスク等の着脱可能な記憶媒体が、ディスクドライブ１１００に挿入される。シリアルポートインタフェース１０５０は、例えばマウス１１１０、キーボード１１２０に接続される。ビデオアダプタ１０６０は、例えばディスプレイ１１３０に接続される。

ハードディスクドライブ１０９０は、例えば、ＯＳ１０９１、アプリケーションプログラム１０９２、プログラムモジュール１０９３、プログラムデータ１０９４を記憶する。すなわち、管理装置１０の各処理を規定するプログラムは、コンピュータにより実行可能なコードが記述されたプログラムモジュール１０９３として実装される。プログラムモジュール１０９３は、例えばハードディスクドライブ１０９０に記憶される。例えば、管理装置１０における機能構成と同様の処理を実行するためのプログラムモジュール１０９３が、ハードディスクドライブ１０９０に記憶される。なお、ハードディスクドライブ１０９０は、ＳＳＤにより代替されてもよい。

また、上述した実施形態の処理で用いられる設定データは、プログラムデータ１０９４として、例えばメモリ１０１０やハードディスクドライブ１０９０に記憶される。そして、ＣＰＵ１０２０は、メモリ１０１０やハードディスクドライブ１０９０に記憶されたプログラムモジュール１０９３やプログラムデータ１０９４を必要に応じてＲＡＭ１０１２に読み出して、上述した実施形態の処理を実行する。

なお、プログラムモジュール１０９３やプログラムデータ１０９４は、ハードディスクドライブ１０９０に記憶される場合に限らず、例えば着脱可能な記憶媒体に記憶され、ディスクドライブ１１００等を介してＣＰＵ１０２０によって読み出されてもよい。あるいは、プログラムモジュール１０９３及びプログラムデータ１０９４は、ネットワーク（ＬＡＮ（Local Area Network）、ＷＡＮ（Wide Area Network）等）を介して接続された他のコンピュータに記憶されてもよい。そして、プログラムモジュール１０９３及びプログラムデータ１０９４は、他のコンピュータから、ネットワークインタフェース１０７０を介してＣＰＵ１０２０によって読み出されてもよい。

１０、１０ａ管理装置
１１通信部
１２入力部
１３出力部
１４記憶部
１５制御部
１４１作業プロセス情報
１４２担当者情報
１４３スケジュール情報
１４４計算モデル情報
１４５実績情報
１５１、１５１ａ収集部
１５２、１５２ａ取得部
１５３、１５３ａ計算部
１５４選択部
１５５表示制御部
１５６更新部

Claims

作業プロセスごとの作業負荷の度合いである第１の重み、及び、担当者ごとの前記作業プロセスのそれぞれの経験の度合いを取得する取得部と、
前記第１の重み及び前記経験の度合いを基に、前記担当者のそれぞれに対する前記作業プロセスごとの作業負荷の度合いである第２の重みを計算する計算部と、
前記第２の重みに前記担当者ごとの仕掛かり中の作業の負荷の度合いを加えた重みと、前記作業プロセスに設定された作業予定期間における前記担当者ごとの作業の可否を示す情報とに基づいて、前記担当者の中から前記作業プロセスの担当者を選択する選択部と、
を有することを特徴とする管理装置。
前記計算部は、前記第１の重みに、前記経験の度合いに基づき経験曲線から得られる単位コストを掛けた値を前記第２の重みとして計算することを特徴とする請求項１に記載の管理装置。
大きさによって前記第２の重みを表す図形と、大きさによって前記担当者ごとの仕掛かり中の作業の負荷の度合いを表す図形とを結合した図形を、前記作業プロセスに設定された作業予定日の欄に配置したカレンダーを、表示部に表示させる表示制御部をさらに有することを特徴とする請求項１又は２に記載の管理装置。
コンピュータが実行する管理方法であって、
作業プロセスごとの作業負荷の度合いである第１の重み、及び、担当者ごとの前記作業プロセスのそれぞれの経験の度合いを取得する取得工程と、
前記第１の重み及び前記経験の度合いを基に、前記担当者のそれぞれに対する前記作業プロセスごとの作業負荷の度合いである第２の重みを計算する計算工程と、
前記第２の重みに前記担当者ごとの仕掛かり中の作業の負荷の度合いを加えた重みと、前記作業プロセスに設定された作業予定期間における前記担当者ごとの作業の可否を示す情報とに基づいて、前記担当者の中から前記作業プロセスの担当者を選択する選択工程と、
を含むことを特徴とする管理方法。
作業プロセスごとの作業負荷の度合いである第１の重み、及び、担当者ごとの前記作業プロセスのそれぞれの経験の度合いを取得する取得ステップと、
前記第１の重み及び前記経験の度合いを基に、前記担当者のそれぞれに対する前記作業プロセスごとの作業負荷の度合いである第２の重みを計算する計算ステップと、
前記第２の重みに前記担当者ごとの仕掛かり中の作業の負荷の度合いを加えた重みと、前記作業プロセスに設定された作業予定期間における前記担当者ごとの作業の可否を示す情報とに基づいて、前記担当者の中から前記作業プロセスの担当者を選択する選択ステップと、
をコンピュータに実行させることを特徴とする管理プログラム。