JP7208029B2 - 配置最適化システム及び配置最適化方法 - Google Patents

Description

本開示は、配置最適化システム及び配置最適化方法に関する。

倉庫や工場などでは、商品や人員などを適切に配置することで、業務の効率化を図ることが課題となっている。例えば、物流倉庫業では、倉庫内の商品の出荷作業を効率化するために、商品の配置を最適化することが望まれている。

上記課題に対して特許文献１には、出荷予定日時などの出荷条件が近い商品の組合せをグループ分けし、同一のグループ内の商品を同じエリア内に配置する技術が開示されている。この技術では、出荷条件が近い商品同士を近くに配置することが可能になるため、作業員がそれらの商品をピッキングする時間を短くすることが可能になり、出荷作業の効率化を図ることが可能になる。

特開２０１６－２２２４５５号公報

特許文献１に記載の技術では、出荷条件の近い商品同士が近くに配置されるが、これだけでは作業効率が向上するとは限らず、場合によっては作業効率が低下する恐れがある。例えば、作業員がカートを用いて商品をピッキングする場合、作業の渋滞を避けるために、ある程度離れた場所に配置した方が作業効率の良くなる商品なども存在する。

本開示の目的は、作業効率を向上させることが可能な配置最適化システム及び配置最適化方法を提供することである。

本開示の一つの実施態様に従う配置最適化システムは、複数の配置対象の配置に関する分析を行う配置最適化システムであって、作業ごとに当該作業に係る前記配置対象と当該配置対象が配置された実配置場所と当該作業に掛かった実作業時間とを示す作業実績情報と、前記配置対象を配置することが可能な複数の配置場所を示すロケーション情報とを格納する格納部と、前記作業に掛かる作業時間に影響を与える２つの前記配置場所の関係を示す複数の相互作用発現パターンを含む相互作用探索方針を取得する制御部と、前記作業実績情報、前記ロケーション情報及び前記相互作用探索方針に基づいて、前記配置対象を配置する配置場所の案を示す配置案を生成する生成部と、を有する。

また、本開示の一つの実施態様に従う配置最適化方法は、複数の配置対象の配置に関する分析を行う最適化方法であって、作業ごとに当該作業に係る前記配置対象と当該配置対象が配置された実配置場所と当該作業に掛かった実作業時間とを示す作業実績情報と、前記配置対象を配置することが可能な複数の配置場所を示すロケーション情報とを格納し、前記作業に掛かる作業時間に影響を与える２つの前記配置場所の関係を示す複数の相互作用発現パターンを含む相互作用探索方針を取得し、前記作業実績情報、前記ロケーション情報及び前記相互作用探索方針に基づいて、前記配置対象を配置する配置場所の案を示す配置案を生成する、配置最適化方法。

本開示によれば、作業効率を向上させることが可能になる。

本開示による第１の実施形態の配置最適化システムの一例を示す構成図である。 作業実績表の一例を示す図である。 ロケーション情報の一例を示す図である。 相互作用探索方針の一例を示す図である。 商品組合せ情報の一例を示す図である。 相互作用情報の一例を示す図である。 配置変更案の一例を示す図である。 表示画面の一例を示す図である。 本開示による第１の実施形態の配置最適化システムの動作の一例を説明するためのフローチャートである。 本開示による第２の実施形態の配置最適化システムの動作の一例を説明するためのフローチャートである。 本開示による第３の実施形態の配置最適化システムの一例を示す構成図である。 相互作用発現パターンテンプレートの一例を示す図である。

以下、本開示の実施形態について図面を参照して説明する。各図面において同じ機能を有するものには同じ符号を付け、その説明を省略することがある。

図１は、本開示による第１の実施形態の配置最適化システムの一例を示す構成図である。図１に示す配置最適化システム１０は、特に断りのない限り、倉庫業務において倉庫内の商品の配置を分析するために使用されるものとするが、後述するように別の用途にも使用することができる。

図１に示すように配置最適化システム１０は、クライアント端末１と、ＤＢ（Database）サーバ２と、分析サーバ３とを有する。クライアント端末１及び分析サーバ３は、ネットワークＮ１を介して相互に通信可能に接続され、ＤＢサーバ２及び分析サーバ３は、ネットワークＮ２を介して相互に通信可能に接続される。クライアント端末１、ＤＢサーバ２及び分析サーバ３の機能は、その機能を実現するためのプログラムを、コンピュータにて読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録され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で、実現されてもよい。プログラムは、常駐されていてもよいし、プログラムによる機能を実行する前に起動されてもよい。

クライアント端末１は、配置最適化システム１０を利用するユーザである分析者にて操作される端末装置である。クライアント端末１は、入力部１１０と、起動部１２０と、通信部１３０と、画面表示部１４０とを含む。

入力部１１０は、分析者から種々の情報を受け付ける。

起動部１２０は、配置される配置対象である商品の配置に関する分析の開始を要求する開始信号と、分析に必要な情報である分析用情報を格納するＤＢサーバ２にアクセスするためのアクセス情報とを出力する。

通信部１３０は、分析サーバ３と通信可能に接続する。通信部１３０は、起動部１２０から出力された開始信号及びアクセス情報を分析サーバ３に送信する。また、通信部１３０は、分析サーバ３から表示用データを受信する。

画面表示部１４０は、通信部１３０が受信した表示用データに応じた画面を表示する。

ＤＢサーバ２は、商品の配置に関する分析に必要な情報である分析用情報を格納する格納部である。本実施形態では、ＤＢサーバ２は、分析用情報として、商品に係る作業に関する作業実績情報である作業実績表２１０と、商品を配置することが可能な配置場所を示すロケーション情報２２０と、作業に掛かる作業時間を推定するための作業時間推定モデル２３０とを格納する。

図２は、作業実績表２１０の一例を示す図である。図２に示すように作業実績表２１０は、倉庫内の商品に対して実際に行われた作業（ここでは、ピッキング作業）に関するテーブルである。具体的には、作業実績表２１０は、ピッキング作業を特定するピッキングＩＤごとに、ピッキング作業を行うワークを特定するワーク（Work）ＩＤと、ピッキング作業に係る商品（ピッキング作業で取り出される商品）を特定する商品ＩＤと、商品が実際に配置された配置場所である実配置場所を特定するロケーションＩＤと、ピッキング作業に実際に掛かった作業時間である実作業時間とを示す。ワークは、１回又は複数回のピッキング作業が行われる動作単位であり、例えば、作業員が定位置から１つ又は複数の商品をピッキングして定位置に戻るまでの動作を示す。実作業時間は、例えば、作業員が定位置を出発した時点又は直前のピッキング作業が終了した時点から当該ピッキング作業が終了した時点又は定位置に戻った時点までの時間である。作業時間の単位は、特に限定されないが、図の例では、秒である。

なお、図２に示した作業実績表２１０の形式は単なる一例であって、これに限るものではない。例えば、商品ＩＤとロケーションＩＤとが別々のテーブルで管理され、商品の在庫情報のような他の情報によって、商品ＩＤとロケーションＩＤとの対応関係が示されてもよい。

図３は、ロケーション情報２２０の一例を示す図である。図３に示すようにロケーション情報２２０では、ロケーションＩＤごとに、商品を配置することが可能な配置場所が示されている。図の例では、配置場所は、商品が配置される２次元領域（例えば、倉庫における商品が配置される棚が設けられた領域）上の位置と、２次元領域からの複数段階の高さとで規定される。２次元領域上の位置は、座標（Ｘ座標及びＹ座標）で示され、高さは、商品が配置される棚の段の段数（段の高さ）で示されている。

作業実績表２１０及びロケーション情報２２０は、分析の開始前に予め取得されてＤＢサーバ２に格納される。作業実績表２１０及びロケーション情報２２０を取得する方法は特に限定されない。例えば、倉庫業務において一般的な倉庫管理システムが用いられている場合、作業実績表２１０やロケーション情報２２０に対応する情報が倉庫管理システムにて管理されていることが多いため、そのような状況では、倉庫管理システムにて管理されているそれらの情報を作業実績表２１０及びロケーション情報２２０としてＤＢサーバ２に予め格納することができる。この場合、本分析のために作業実績表２１０及びロケーション情報２２０を新たに取得する必要はない。

作業時間推定モデル２３０は、商品の配置案を入力とし、その入力された配置案を適用した際の作業時間を推定した推定値である推定作業時間を出力するモデルである。推定作業時間は、具体的には、作業実績表２１０にて示されているピッキング作業と同じ商品に対するピッキング作業を同じワークで行った場合の作業時間の推定値である。なお、作業時間推定モデル２３０は、各ピッキング作業に掛かる各作業時間を出力してもよいし、各作業時間の統計値（例えば、総和や平均値など）を出力してもよい。作業時間推定モデル２３０は、例えば、推定作業時間を出力する回帰モデルを備え、入力された配置案から説明変数を計算し、その説明変数を回帰モデルに入力して、推定作業時間を出力するものである。回帰モデルは、回帰分析を用いて、作業実績表２１０を元に作成した説明変数に基づいて予め作成しておくことができる。

なお、分析用情報には、商品ＩＤごとに商品に関する商品情報を示す商品情報表などの他の情報が含まれてもよい。商品情報は、例えば、商品の重さ、容量及び外形寸法などである。

分析サーバ３は、ＤＢサーバ２に格納された分析用情報に基づいて、商品の配置に関する分析を行う分析装置である。分析サーバ３は、クライアント通信部３１０と、サーバ通信部３２０と、制御部３３０と、データ取得部３４０と、商品組合せ抽出部３５０と、相互作用集合探索部３６０と、配置変更最適化部３７０と、画面生成部３８０と、メモリ３９０とを含む。

クライアント通信部３１０は、クライアント端末１と通信可能に接続する。クライアント通信部３１０は、例えば、クライアント端末１から開始信号及びアクセス情報を受信する。

サーバ通信部３２０は、ＤＢサーバ２と通信可能に接続する。サーバ通信部３２０は、例えば、ＤＢサーバ２から分析用情報を受信する。

制御部３３０は、分析サーバ３全体を制御する。例えば、制御部３３０は、分析サーバ３の各部の起動タイミングなどを制御する。また、制御部３３０は、クライアント通信部３１０が開始信号を受信すると、分析の開始を決定し、クライアント通信部３１０が受信したアクセス情報をデータ取得部３４０に出力する。また、制御部３３０は、ピッキング作業の作業時間に影響を与える２つの配置場所の関係を示す複数の相互作用発現パターンと各相互作用発現パターンの重要度である探索重視度とを示す相互作用探索方針を取得してメモリ３９０に記録する。

図４は、相互作用探索方針の一例を示す図である。図４に示す相互作用探索方針４１０は、相互作用発現パターンごとに探索重視度を示す。相互作用発現パターンは、本実施形態では、２つの配置場所の間の距離が一定値以上である「距離が一定以上」、２つの配置場所の間の距離が一定値以下である「距離が一定以下」、及び、２つの配置場所が高さ方向に並び、かつ、高さが１段だけ異なる「上下に配置」の３つである。なお、２つの配置場所の間の距離は、Ｘ座標及びＹ座標で表される２次元領域上の距離である。

本実施形態では、相互作用探索方針はクライアント端末１を介して取得される。具体的には、制御部３３０は、初期設定の要求として、相互作用探索方針の入力を要求する入力要求をクライアント通信部３１０を介してクライアント端末１に送信する。その後、制御部３３０は、クライアント通信部３１０がクライアント端末１に入力された相互作用探索方針を受信した場合、その相互作用探索方針を取得する。なお、クライアント端末１では、通信部１３０が入力要求を受信し、画面表示部１４０が入力要求を表示する。その後、入力部１１０が分析者から相互作用探索方針を受け付けると、通信部１３０がその相互作用探索方針を分析サーバ３に送信する。入力要求は、表示用データであり、本実施形態では、後述するように画面生成部３８０にて生成される。

本実施形態では、相互作用探索方針内の相互作用発現パターンが予め定められており、入力要求は、相互作用探索方針内の相互作用発現パターンのリストを含み、そのリスト内の相互作用発現パターンのそれぞれの探索重視度の入力を要求する。この場合、相互作用発現パターンは、ＤＢサーバ２に格納されていてもよいし、プログラムにハードコーディングされていてもよい。なお、相互作用探索方針の相互作用発現パターン及び探索重視度の両方が予め定められてもよい。また、制御部３３０が入力要求を送信するタイミングは、例えば、後述するデータ取得部３４０が分析用情報をメモリ３９０に記録したタイミングなどである。

データ取得部３４０は、制御部３３０からのアクセス情報に基づいて、ＤＢサーバ２から分析用情報を取得する。具体的には、データ取得部３４０は、制御部３３０からのアクセス情報に基づいて、分析用情報の取得要求を生成してサーバ通信部３２０を介してＤＢサーバ２に送信し、その後、サーバ通信部３２０にて受信された分析用情報を取得する。データ取得部３４０は、取得した分析用情報をメモリ３９０に記録する。

商品組合せ抽出部３５０、相互作用集合探索部３６０及び配置変更最適化部３７０は、メモリ３９０に記録された分析用情報及び相互作用探索方針に基づいて、商品の配置案である配置変更案を生成する生成部を構成する。

商品組合せ抽出部３５０は、メモリ３９０に記録された作業実績表２１０から、対象組合せである所定の商品組合せ（２つの商品の組合せ）を示す商品組合せ情報を抽出してメモリ３９０に記録する。

図５は、商品組合せ情報の一例を示す図である。図５に示す商品組合せ情報５１０は、２つの商品の商品ＩＤを示す商品組合せごとに、商品組合せの重要度である共起度を示す。

相互作用集合探索部３６０は、メモリ３９０に記録された分析用情報（作業実績表２１０、ロケーション情報２２０及び作業時間推定モデル２３０）と、商品組合せ抽出部３５０にて抽出された商品組合せ情報とを用いて、作業時間の改善が推定される商品組合せと相互作用発現パターンの関係を示す相互作用情報を生成してメモリ３９０に記録する。

図６は、相互作用情報の一例を示す図である。図６に示す相互作用情報６１０は、商品組合せごとに、商品組合せ内の２つの商品ＩＤにて特定される商品を配置する配置場所の相互作用発現パターンと、作業時間が改善される改善度合いの推定値である改善推定値とを示す。

配置変更最適化部３７０は、メモリ３９０に記録された分析用情報の作業実績表２１０及び作業時間推定モデル２３０と、相互作用集合探索部３６０にて生成された相互作用情報とを用いて、商品の配置変更案を生成する。

図７は、配置変更案の一例を示す図である。図７に示す配置変更案７１０は、配置を変更する商品の商品ＩＤごとに、当該商品の変更後の配置場所を特定するロケーションＩＤ（変更後のロケーションＩＤ）と、配置の変更により作業時間が改善される改善度合いの推定値である改善推定値とを示す。

画面生成部３８０は、クライアント端末１に表示する表示画面を示す表示用データを生成し、その表示用データを、制御部３３０及びクライアント通信部３１０を介してクライアント端末１に送信する。

図８は、表示画面の一例を示す図である。図８に示す表示画面８１０は、相互作用探索方針を示す第１のテーブル８０１と、探索重視度と推定作業時間との関係を示す第２のテーブル８０２と、配置変更案を示す第３のテーブル８０３とを含む。また、表示画面８１０は、相互作用探索方針を送信するためのボタンである最適化実行ボタン８１１と、配置変更案を出力するためのボタンである施策決定ボタン８１２とを含む。

本実施形態では、画面生成部３８０は、先ず、入力要求として、探索重視度を空欄にした第１のテーブル８０１と最適化実行ボタン８１１とを含む表示画面８１０を示す表示用データを生成してクライアント端末１に送信する。その後、クライアント端末１にて探索重視度が入力され、最適化実行ボタン８１１が押下されると、入力された探索重視度が分析サーバ３に送信される。その後、商品の配置に関する分析の途中で、第２のテーブル８０２の１行目と施策決定ボタン８１２とをさらに含む表示画面８１０を示す表示用データを生成してクライアント端末１に送信する。

分析者が第２のテーブル８０２を確認し、探索重視度が再調整される場合には、探索重視度が再度入力され、さらに最適化実行ボタン８１１が再び押下される。最適化実行ボタン８１１が押下されるたびに、画面生成部３８０は、第２のテーブル８０２に１行ずつ追加する。

また、第２のテーブル８０２から行が選択され、さらに施策決定ボタン８１２が押下されると、選択された探索重視度に応じた配置変更案が配置変更最適化部３７０にて生成され、画面生成部３８０は、その配置変更案を示す第３のテーブル８０３をさらに含む表示画面８１０を示す表示用データを生成してクライアント端末１に送信する。

以上説明した構成は、単なる一例であって、この構成に限定されるものではない。例えば、クライアント端末１、ＤＢサーバ２及び分析サーバ３の機能は、１台、２台又は４台以上の装置で実現されてもよい。

図９は、配置最適化システム１０の動作の一例を説明するためのフローチャートである。具体的には、図９は、生成部（商品組合せ抽出部３５０、相互作用集合探索部３６０及び配置変更最適化部３７０）の動作の一例を説明するためのフローチャートである。図９において、ステップＳ１０１の処理は、商品組合せ抽出部３５０にて実行され、ステップＳ１０２ないしＳ１０５の処理は、相互作用集合探索部３６０にて実行され、ステップＳ１０６及びＳ１０７の処理は、配置変更最適化部３７０にて実行される。

ステップＳ１０１では、商品組合せ抽出部３５０は、メモリ３９０に記録された作業実績表２１０から商品組合せ情報を抽出する。例えば、商品組合せ抽出部３５０は、作業実績表２１０に基づいて、全ての商品ＩＤの組合せについて、それらの商品ＩＤにて特定される２つの商品に対して同一のワーク（同一のワークＩＤにて特定されるワーク）でピッキング作業が行われた回数を共起度としてカウントする。そして、商品組合せ抽出部３５０は、商品ＩＤの組合せを共起度が高い順に並べたリストを生成し、そのリストに各商品ＩＤの組合せに共起度を対応付けたものを商品組合せ情報として抽出する。

このとき、商品組合せ抽出部３５０は、商品組合せ情報に含ませる商品組合せ（商品ＩＤの組合せ）を、共起度に応じて選択してもよい。例えば、商品組合せ抽出部３５０は、共起度が所定の値以上の商品組合せを選択してもよいし、共起度が高い方から所定の個数分の商品組合せを選択してもよい。

ステップＳ１０２では、相互作用集合探索部３６０は、メモリ３９０に記録された相互作用探索方針に含まれる複数の相互作用発現パターンのそれぞれについて、メモリ３９０に記録されたロケーション情報２２０から、当該相互作用発現パターンに該当する配置場所の組合せを示すロケーション組合せ情報を抽出する。

具体的には、相互作用集合探索部３６０は、ロケーション情報２２０内のロケーションＩＤで構成される全ての組合せ（ペア）について、各相互作用発現パターンを満たすか否かを判定し、相互作用発現パターンを満たすロケーションＩＤの組合せのリストをロケーション組合せ情報として抽出する。

例えば、相互作用発現パターンが「距離が一定以下」の場合、相互作用集合探索部３６０は、２つのロケーションＩＤに対応する座標から２つの配置場所の間の距離を算出し、その距離が一定値以下の場合に、それらのロケーションＩＤが相互作用発現パターンに該当すると判断する。一定値は、予め定められていてもよいし、初期設定時などに分析者などから設定されてもよい。一定値を予め定めておく方法としては、例えば、プログラムにハードコーディングすることが挙げられる。例えば、一定値が５０であり、ロケーション情報２２０が図３に示す情報の場合、「距離が一定以下」となるロケーションＩＤのペアは｛｛１１，１２｝，｛１１，１４｝，｛１２，１４｝，…｝となる。また、相互作用発現パターンが「距離が一定以上」の場合は、上記の説明における「以下」を「以上」と読み替えればよい。相互作用発現パターンが「上下に配置」の場合、相互作用集合探索部３６０は、２つのロケーションＩＤに対応する座標が一致し、かつ、高さが１段だけ異なる場合に、それらのロケーションＩＤが相互作用発現パターンに該当すると判断する。

ステップS１０２の処理が終了すると、相互作用集合探索部３６０は、商品組合せ情報内の商品組合せごとにステップＳ１０３及びＳ１０４の処理を行う。

ステップＳ１０３では、相互作用集合探索部３６０は、複数の相互作用発現パターンのそれぞれについて、メモリ３９０に記録された相互作用探索方針に基づいて、当該商品組合せの各商品が配置される配置場所の候補の集合である配置変更候補集合を生成する。

具体的には、相互作用集合探索部３６０は、先ず、ステップＳ１０２で生成されたロケーション組合せ情報から、相互作用探索方針内の各相互作用発現パターンに該当する配置場所を代表配置場所として特定するロケーションIDを含むロケーション組合せをK個抽出する。Ｋは、相互作用発現パターンの探索重視度に応じた数であり、ここでは、探索重視度そのものである。ロケーションＩＤ組合せを抽出する抽出方法は、特に限定されないが、ここでは、ランダム抽出である。

続いて、相互作用集合探索部３６０は、Ｋ個のロケーション組合せのそれぞれに、当該商品組合せ内の商品ＩＤを割り当てた情報を配置変更候補集合として生成する。例えば、抽出したロケーション組合せのリストが｛｛ｌ１，ｌ２｝，｛ｌ３，ｌ４｝，…｝であり、当該商品組合せ内の商品ＩＤが｛ｐ１,ｐ２｝の場合、相互作用集合探索部３６０は、配置変更候補集合として｛｛（ｐ１，ｌ１），（ｐ２，ｌ２）｝，｛（ｐ１，ｌ３），（ｐ２，ｌ４）｝，…｝を生成する。ここで、配置変更候補集合の各要素｛（ｐａ，ｌｂ），（ｐｃ，ｌｄ）｝は、商品ｐａを配置場所ｌｂに配置し、商品ｐｃを配置場所ｌｄに配置することを表す。例えば、配置変更候補集合の１つ目の要素｛（ｐ１，ｌ１），（ｐ２，ｌ２）｝は、商品ｐ１を配置場所ｌ１に配置し、商品ｐ２を配置場所ｌ２に配置することを表す。配置変更候補集合の各要素が配置場所の候補である配置変更候補となる。

なお、ステップＳ１０３では、商品組合せ情報に依らず、ロケーション組合せ情報からロケーションＩＤの組合せが抽出されていたが、商品組合せ情報に応じたロケーションＩＤの組合せが抽出されてもよい。例えば、相互作用集合探索部３６０は、ロケーション組合せ情報内のロケーションＩＤの全ての組合せのうち、商品組合せ情報に応じた制約を満たすロケーションＩＤの組合せの中から、Ｋ個のロケーションＩＤの組合せを抽出する。商品組合せ情報に応じた制約は、例えば、商品組合せ情報内の各商品の商品情報（重さ、容量又は外形寸法など）に応じて決定される。

ステップＳ１０４では、相互作用集合探索部３６０は、複数の相互作用発現パターンのそれぞれについて、メモリ３９０に記録した作業時間推定モデルを用いて、配置変更候補集合の各配置変更候補を評価する。具体的には、相互作用集合探索部３６０は、各配置変更候補について、その配置変更候補に商品を配置したことによる作業時間の改善度合いの推定値である改善推定値を計算する。例えば、｛（ｐ１，ｌ１），（ｐ２，ｌ２）｝という配置変更候補については、相互作用集合探索部３６０は、作業時間推定モデルを用いて、商品ｐ１を配置場所ｌ１に配置し、かつ、商品ｐ２を配置場所ｌ２に配置した場合の推定作業時間を計算する。そして、相互作用集合探索部３６０は、その推定作業時間と作業実績表２１０内の実作業時間とを比較して、推定作業時間の実作業時間からの改善度合いを、配置変更候補に商品ｐ１及びｐ２を配置したことによる作業時間の改善推定値として計算する。相互作用集合探索部３６０は、相互作用発現パターンごとに各配置変更候補の改善推定値を示したリストを評価結果として生成する。

評価結果は、具体的には、ステップＳ１０３で生成された配置変更候補集合の各配置変更候補に、対応する相互作用発現パターンの名称Ｎｉと、作業時間の改善推定値Ｔｉを付加した推定値付き配置変更候補集合｛（ｐ１，ｌ１），（ｐ２，ｌ２），Ｎ１，Ｔ１｝，｛（ｐ１，ｌ３），（ｐ２，ｌ４），Ｎ２，Ｔ２｝，…｝である。Ｎｉは相互作用探索方針に含まれる相互作用発現パターンの名称（「距離が一定以上」、「距離が一定以下」及び「上下に配置」）のいずれかである。

ステップＳ１０５では、相互作用集合探索部３６０は、ステップＳ１０４で生成した評価結果を集計して相互作用情報を生成する。具体的には、相互作用集合探索部３６０は、推定値付き配置変更候補集合の各要素を、作業時間の改善推定値Ｔが大きい順にソートする。そして、相互作用集合探索部３６０は、その推定値付き配置変更候補集合に含まれる、推定値Ｔが大きい方から所定値Ｎ分の要素を、相互作用情報として生成する。所定値Ｎは、プログラムにハードコーディングするなどして予め定められてもよいし、初期設定時などに分析者などから設定されてもよい。相互作用情報は、図６に示したように、商品組合せごとに、商品組合せ内の２つの商品ＩＤにて特定される商品を配置する配置場所の相互作用発現パターンと、改善推定値とを示す。なお、図６に示した相互作用情報は、Ｎ＝２の場合の例である。

ステップＳ１０６では、配置変更最適化部３７０は、ステップＳ１０５で生成された相互作用情報に基づいて、配置変更案の一部を生成する。具体的には、配置変更最適化部３７０は、相互作用情報における改善推定値Ｔが高い商品組合せから順番に、その商品組合せに対応する相互作用発現パターンに該当する配置場所の中で、改善推定値Ｔが最大となる配置場所を探索し、その推定値Ｔが最大となる配置場所を配置変更案の一部として生成する。

例えば、相互作用情報における改善推定値が最大である要素が｛商品組合せ：｛１，２｝、相互作用発現パターン：距離が一定以下、改善推定値：Ｔ｝である場合、配置変更最適化部３７０は、商品｛１｝及び｛２｝を距離が一定値以下の全ての配置場所に配置した配置案を作業時間推定モデル２３０に入力して、作業時間の改善推定値を計算する。配置変更最適化部３７０は、その改善推定値が最大になる配置場所の組合せのそれぞれに、商品｛１｝及び｛２｝を配置した案を配置変更案の一部として生成する。例えば、商品｛１｝を配置場所｛２１｝に配置し、商品｛２｝を配置場所｛２２｝に配置した場合に、改善推定値が最大の５．０になったとすると、図７の配置変更案の先頭２行のような配置変更案の一部が生成される。この処理を所定値Ｎ回繰り返すため、例えば、図６のようなＮ＝２の相互作用情報の場合、配置変更案の一部として、図７の配置変更案の先頭４行分が生成される。

ステップＳ１０７では、配置変更最適化部３７０は、配置変更案の残りの部分を生成し、その残りの部分をＳ１０６で生成した配置変更案の一部と合わせて、配置変更案を生成する。配置変更案の残りの部分は、相互作用（配置関係による作業時間への影響）を考慮しない部分である。なお、配置変更最適化部３７０は、実配置場所から配置変更される商品の数を規定値Ｍ以下となるように配置変更案を生成する。規定値Ｍは、プログラムにハードコーディングするなどして予め定められてもよいし、初期設定時などに分析者などから設定されてもよい。

具体的には、配置変更最適化部３７０は、実配置場所から商品を１つだけ配置変更した配置案を作業時間推定モデル２３０に入力して作業時間の改善推定値を計算する処理を全ての商品と全ての配置場所について行い、全ての商品に関する改善推定値の和が最大となる配置場所の組合せを求める。そして、配置変更最適化部３７０は、その配置場所の組合せから、配置変更案において実配置場所から配置変更される商品の数を規定値Ｋ以下となるように配置変更案の残りの部分を生成する。なお、改善推定値の和が最大となる配置場所の組合せは、最大マッチング問題に関する既存のアルゴリズムなどを用いて求めることができる。

なお、図７の配置変更案は、Ｋ＝６であり、先頭の４行はステップＳ１０６で計算された配置変更案の一部であり、末尾の２行はステップＳ１０７で計算された配置変更案の残りの部分である。

以上説明した本実施形態の構成及び動作は、単なる一例であって、これらに限定されるものではない。

例えば、図９で示した動作の途中（例えば、ステップＳ１０５の処理の終了後）で、画面生成部３８０が図８で示した第２のテーブル８０２及び施策決定ボタン８１２を含む表示用データを生成してクライアント端末１に送信してもよい。この場合、施策決定ボタン８１２が押下されると、処理が続行され、最適化実行ボタン８１１が押下されると、ステップＳ１０３の処理に戻る。

また、相互作用発現パターンは、上述した例に限らず、適宜変更可能である。例えば、相互作用発現パターンは、複数あれば、３つに限らない。また、相互作用発現パターンは、以下の４つの基本相互作用発現パターン、及び、４つの基本相互作用発現パターンのうちの任意の複数のパターンの論理積のいずれか２つ以上でもよい。
―第１の基本相互作用発現パターン：「距離又はロケーション管理コードの差が一定値以下」
―第２の基本相互作用発現パターン：「距離又はロケーション管理コードの差が一定値以上」
―第３の基本相互作用発現パターン：「距離又は各ロケーション管理コードが特定の値」
―第４の基本相互作用発現パターン：「ロケーション管理コードが一致」

ロケーション管理コードは、１つ又は複数の配置場所を含む単位に対して割り当てられる識別情報であり、商品が配置される棚の列、連及び段を一般化した情報である。ロケーション管理コードを用いることで、様々な相互作用発現パターンを表現することができる。例えば、第１の基本相互作用発現パターンを用いることで、「段の高さの差が２段以下」のような相互作用発現パターンを表現できる。また、第３の基本相互作用発現パターンを用いることで、例えば、「段の高さが両方とも１段目」のような相互作用発現パターンを表現できる。また、第４の基本相互作用発現パターンを用いることで、「同じ列」のような相互作用発現パターンを表現できる。なお、相互作用発現パターンでロケーション管理コードを用いる場合、ロケーション情報２２０には、ロケーション管理コードを示す列が含まれる。

基本相互作用発現パターンの論理積を用いる場合、「同じ列、かつ、距離が一定値以上、かつ、段の高さの差が２段以下」のような、より複雑な相互作用発現パターンを表現することができる。

また、相互作用探索方針を適宜設定することで、配置最適化システム１０を、倉庫内の商品の配置以外の配置問題に適用することができる。例えば、配置最適化システム１０は、工場において対象物を生成する生産ラインにおける人員の配置問題などにも適用できる。

人員の配置問題の場合、配置対象は人員であり、作業実績表２１０は、人員が実際に行った生産ラインの作業に関するテーブルであり、人員の配置と作業時間との対応関係を示す。ロケーション情報２２０は、人員を配置することが可能な配置場所を示す情報である。作業時間推定モデル２３０は、人員の配置案を入力とし、その入力された配置案が適用された場合の作業時間の推定値である推定作業時間を出力するモデルであり、商品の配置問題の例と同様に、回帰分析を用いて、作業実績表２１０を元に作成した説明変数に基づいて予め作成しておくことができる。

生産ラインにおいては、作業の難易度の高い場所が隣接している場合、それらの場所に効率良く連携できる熟練者を配置しないと効率が大きく下がるなどの恐れがあるため、相互作用発現パターンの例としては、「配置場所が隣接し、かつ、作業難易度の和が一定値以上」及び「配置場所が隣接し、かつ、作業難易度の和が一定値以下」などが挙げられる。作業難易度は、例えば、一定時間内に処理した対象物の個数などに応じて決定される。

（第２の実施形態）

第１の実施形態では、相互作用探索方針の探索重視度を分析者に入力させていたが、本実施形態では、分析サーバ３が探索重視度を自動的に生成する。

本実施形態では、制御部３３０は、初期設定の要求として、相互作用探索方針の入力を要求する入力要求の代わりに、相互作用探索方針（探索重視度）の設定に費やす時間である指定実行時間の入力を要求する時間入力要求をクライアント通信部３１０を介してクライアント端末１に送信する。その後、制御部３３０は、クライアント通信部３１０がクライアント端末１に入力された指定実行時間を受信した場合、その指定実行時間を取得しメモリ３９０に記録する。なお、クライアント端末１では、通信部１３０が時間入力要求を受信し、画面表示部１４０が時間入力要求を表示する。その後、入力部１１０が分析者から指定実行時間を受け付けると、通信部１３０が指定実行時間を分析サーバ３に送信する。

また、相互作用集合探索部３６０の処理が第１の実施形態と異なる。図１０は、本実施形態における相互作用集合探索部３６０の動作の一例を説明するためのフローチャートである。

先ず、相互作用集合探索部３６０は、相互作用探索方針内の各相互作用発現パターンの探索重視度を初期値とし、図９に示したステップＳ１０３からステップＳ１０５までの処理と同様な処理を行う。なお、各探索重視度の初期値は、例えば、全て１である。

ステップＳ１０５の処理の終了後、ステップＳ１０８において、相互作用集合探索部３６０は、相互作用探索方針内の探索重視度を調整する。

具体的には、相互作用集合探索部３６０は、先ず、各相互作用発現パターンについて、相互作用発現パターン探索効果を求める。相互作用発現パターン探索効果は、現在の探索重視度における作業時間の改善度合いであり、本実施形態では、ステップＳ１０５で生成された相互作用情報の改善推定値の最大値である。相互作用集合探索部３６０は、相互作用発現パターン探索効果が最も高い相互作用発現パターンの探索重視度を増加させる。探索重視度の増加量は、例えば、１である。

ステップＳ１０９では、相互作用集合探索部３６０は、自身（相互作用集合探索部３６０）による処理の実行時間が指定実行時間未満か否かを判定する。実行時間が指定実行時間未満の場合、相互作用集合探索部３６０は、ステップＳ１０３の処理に戻る。このとき、相互作用発現パターンの探索重視度は、ステップＳ１０８に調整された探索重視度が使用される。一方、実行時間が指定実行時間以上の場合、相互作用集合探索部３６０は、処理を終了する。その後、図９に示した配置変更最適化部３７０の処理（ステップＳ１０６及びＳ１０７）が実行される。

なお、上記の動作では、ステップＳ１０３及びステップＳ１０４を含むループが複数回実行させる可能性が高い。このため、相互作用集合探索部３６０は、ループが終了する度に、そのループによる処理結果をメモリ３９０に記録し、ループを再度実行する際には、メモリ３９０に記録された処理結果を用いて、直前の調整で探索重視度を増加させた相互作用発現パターンに関する処理のみを再実行してもよい。また、指定実行時間は、予め定められていてもよい。

（第３の実施形態）

第１の実施形態では、相互作用探索方針の相互作用発現パターンが予め定められていたが、本実施形態では、相互作用発現パターンを分析者が選択する。

図１１は、本実施形態の配置最適化システムの一例を示す構成図である。図１１に示す配置最適化システム１０は、図１に示した第１の実施形態の配置最適化システム１０と比べて、ＤＢサーバ２が分析用情報として相互作用発現パターンテンプレート集合２４０をさらに格納している点と、分析サーバ３がテンプレート処理部４００をさらに有する点で異なる。

相互作用発現パターンテンプレート集合（以下、テンプレート集合と略す）２４０は、相互作用発現パターンを示すテンプレートの集合である。テンプレート集合２４０内の各テンプレートは、予め登録されていてもよいし、必要に応じて新たに登録可能であってもよい。

図１２は、テンプレート集合２４０に含まれるテンプレート一例を示す図である。なお、図１２に示すテンプレート９１０は、第１の実施形態で説明した３つの相互作用発現パターン（「距離が一定以上」、「距離が一定以下」及び「上下に配置」）に対応する倉庫内商品配置最適化用テンプレートである。

図１２に示すようにテンプレート９１０は、テンプレート９１０を識別するテンプレート識別子９０１と、相互作用項目表９０２とを含む。相互作用項目表９０２は、相互作用発現パターンの名称である相互作用名ごとに、相互作用発現パターンに該当する配置場所の組合せをロケーション情報２２０から抽出するためのプログラムである判定プログラムと、相互作用発現パターンを用いて分析を行うために必要な情報である必要列とを示す。必要列は、相互作用発現パターンを用いて分析を行うために必要となる、ロケーション情報２２０に含まれる列の名称を示す。

テンプレート処理部４００は、初期設定の前に、ＤＢサーバ２からデータ取得部３４０及びサーバ通信部３２０を介してテンプレート集合２４０を取得し、テンプレート集合２４０内の各テンプレートのいずれかの選択を要求する選択要求であるテンプレート選択要求を生成して、クライアント通信部３１０を介してクライアント端末１に送信する。テンプレート選択要求は、テンプレート集合２４０内の各テンプレートのテンプレート識別子９０１を含む。

その後、クライアント通信部３１０がクライアント端末１にて選択されたテンプレートのテンプレート識別子９０１を受信すると、テンプレート処理部４００は、そのテンプレート識別子９０１にて特定されるテンプレートに基づいて、相互作用探索方針を取得する。具体的には、テンプレート処理部４００は、そのテンプレートに含まれる相互作用発現パターンのリストを生成する。そして、制御部３３０は、テンプレート処理部４００が生成した相互作用発現パターンのリストを含む入力要求をクライアント端末１に送信して、第１の実施形態と同様に相互作用探索方針を取得する。

なお、クライアント端末１では、通信部１３０がテンプレート選択要求を受信すると、画面表示部１４０がテンプレート選択要求を表示する。その後、入力部１１０にて分析者からテンプレートが選択されると、通信部１３０が選択されたテンプレートのテンプレート識別子９０１を分析サーバ３に送信する。テンプレート選択要求は、表示用データであり画面生成部３８０にて生成されてもよい。

また、本実施形態では、図９のステップＳ１０２で相互作用発現パターンに該当するロケーション組合せ情報を抽出する際に、上記の選択されたテンプレート識別子９０１にて特定されるテンプレート内の判定プログラムを用いる。

以上説明したように、本開示は以下の事項を含む。

本開示の一態様に係る配置最適化システム（１０）は、複数の配置対象（商品）の配置に関する分析を行う。格納部（２）は、作業ごとに当該作業に係る配置対象と当該配置対象が配置された実配置場所と当該作業に掛かった実作業時間とを示す作業実績情報（２１０）と、配置対象を配置することが可能な複数の配置場所を示すロケーション情報（２２０）とを格納する。制御部（３３０）は、作業に掛かる作業時間に影響を与える２つの配置場所の関係を示す複数の相互作用発現パターンを含む相互作用探索方針（４１０）を取得する。生成部（３５０、３６０、３７０）は、作業実績情報、ロケーション情報及び相互作用探索方針に基づいて、配置対象を配置する配置場所の案を示す配置案（配置変更案）を生成する。

この場合、作業に掛かる作業時間に影響を与える２つの配置場所の関係を示す複数の相互作用発現パターンを含む相互作用探索方針に基づいて、配置対象を配置する配置場所の案を示す配置案が生成される。したがって、配置場所に関する複数の関係を考慮して配置案を生成することが可能になるため、作業効率を向上させることが可能になる。

また、生成部は、ロケーション情報から、各相互作用発現パターンに該当する２つの配置場所を代表配置場所として含むロケーション組合せを抽出する。生成部は、複数の配置対象に含まれる所定の２つの配置対象の組合せである対象組合せごとに、当該対象組合せに含まれる２つ配置対象を、各相互作用発現パターンに対応する代表配置場所に配置した際の前記作業時間を推定した推定作業時間を求め、各推定作業時間に基づいて、配置案を生成する。

この場合、各相互作用発現パターンに該当する代表配置場所のそれぞれに、所定の２つの配置対象を配置した際の推定作業時間に基づいて、配置案が生成される。したがって、推定作業時間を考慮して配置案を生成することが可能になるため、作業効率を向上させるのに適切な配置案を提案することが可能になる。

また、生成部は、推定作業時間の実作業時間からの改善度合いが高い順に、所定値分、対象組合せを選択し、選択した対象組合せごとに、当該対象組合せに含まれる配置対象を、当該対象組合せを配置した代表配置場所に対応する相互発現パターンに該当する配置場所の組合せのそれぞれに配置した際に前記改善度合いが最も高くなる配置場所に配置した前記配置案を生成する。この場合、作業時間の改善度合いが高い配置対象が改善度合いの最も高い配置場所に配置した配置案が生成されるため、作業効率を向上させるのに適切な配置案を提案することが可能になる。

また、作業実績情報は、作業ごとに、当該作業が行われる動作単位であるワークをさらに示す。生成部は、複数の配置対象で構成される配置対象の組合せから、同一のワーク内の作業に係る回数（共起度）に応じて、対象組合せを選択する。この場合、同一のワーク内で作業が行われることの多い配置対象に関する配置案を提案することが可能になるため、作業時間の改善度合いを高くすることが可能になり、作業効率を向上させることが可能になる。

また、相互作用探索方針は、相互作用発現パターンごとに、当該相互作用発現パターンの重要度である探索重視度をさらに含む。生成部は、相互作用発現パターンごとに、当該相互作用発現パターンの探索重視度に応じた数分、ロケーション組合せを抽出する。この場合、ロケーション組合せが相互作用発現パターンの重要度に応じた数分抽出されるため、相互作用発現パターンの重要度に応じて適切な配置案を提案することが可能になり、作業効率を向上させることが可能になる。

また、制御部は、複数の相互作用発現パターンのそれぞれの探索重視度の入力を要求する入力要求を出力する。制御部は、探索重視度が入力された場合、当該探索重視度と複数の相互作用発現パターンとを含む前記相互作用探索方針を取得する。この場合、入力された探索重視度を含む相互作用探索方針が取得されるため、分析者の経験などに応じた適切な探索重視度を用いることが可能になり、作業効率を向上させることが可能になる。

生成部は、各相互作用発現パターンについて、推定作業時間の実作業時間からの改善度合いを求め、改善度合いが最も高い相互作用発現パターンの探索重視度を増加させる処理を、指定実行時間繰り返して、探索重視度を決定する。この場合、推定時間の改善度合いが高い相互作用発現パターンの探索重視度が大きくなるため、適切な探索重視度を用いることが可能になり、作業効率を向上させることが可能になる。また、探索重視度を自動的に決定することが可能になるため、作業者の労力を軽減することが可能になる。

また、格納部は、複数の相互作用発現パターンを示すテンプレートの集合（相互作用発現パターンテンプレート集合）を格納する。制御部は、集合に含まれるテンプレートのいずれかの選択を要求する選択要求を出力し、テンプレートが選択された場合、当該選択されたテンプレートに基づいて、前記相互作用探索方針を取得する。この場合、配置対象や状況などに応じた適切な相互作用発現パターンを用いることが可能になるため、作業効率を向上させることが可能になる。

また、配置場所は、２次元領域上の位置と２次元領域からの複数段階の高さとで規定される。複数の相互作用発現パターンは、２つの配置場所の間の２次元領域上の距離が一定値以下であること、その距離が一定値以上であること、及び、２つの配置場所が高さ方向に並び、かつ、高さが１段だけ異なることを示す。この場合、倉庫内の商品の配置に適した配置案を提供することが可能になる。なお、高さが１段だけ異なる配置場所に配置された商品は作業員がほぼ同時にピッキング作業を行うことができると予想されるため、作業時間への影響度が高いと考えられる。

また、複数の相互作用発現パターンは、２つの配置場所の間の距離又は２つ配置場所のそれぞれに割り当てられた数値であるコード（ロケーション管理コード）の差が一定値以下であること、距離又は各コードの差が一定値以上であること、距離又は各コードが特定の値であること、各コードが一致すること、及び、これらのパターンのうちの複数のパターンの論理積のいずれか２つ以上を示す。この場合、配置場所の複雑な関係を相互作用発現パターンで表すことが可能になるため、配置対象や状況などに応じた適切な相互作用発現パターンを用いることが可能になり、作業効率を向上させることが可能になる。

上述した本発明の実施形態は、本発明の説明のための例示であり、本発明の範囲をそれらの実施形態にのみ限定する趣旨ではない。当業者は、本発明の範囲を逸脱することなしに、他の様々な態様で本発明を実施することができる。

１：クライアント端末 ２：ＤＢサーバ ３：分析サーバ １０：配置最適化システム １１０：入力部 １２０：起動部 １３０：通信部 １４０：画面表示部 ２１０：作業実績表 ２２０：ロケーション情報 ２３０：作業時間推定モデル ２４０：相互作用発現パターンテンプレート集合（テンプレート集合） ３１０：クライアント通信部 ３２０：サーバ通信部 ３３０：制御部 ３４０：データ取得部 ３５０：商品組合せ抽出部 ：３６０：相互作用集合探索部 ３７０：配置変更最適化部 ３８０：画面生成部 ３９０：メモリ ４００ テンプレート処理部

Claims (11)

1. 複数の配置対象の配置に関する分析を行う配置最適化システムであって、
   作業ごとに当該作業に係る前記配置対象と当該配置対象が配置された実配置場所と当該作業に掛かった実作業時間とを示す作業実績情報と、前記配置対象を配置することが可能な複数の配置場所を示すロケーション情報とを格納する格納部と、
   前記作業に掛かる作業時間に影響を与える２つの前記配置場所の関係を示す複数の相互作用発現パターンを含む相互作用探索方針を取得する制御部と、
   前記作業実績情報、前記ロケーション情報及び前記相互作用探索方針に基づいて、前記配置対象を配置する配置場所の案を示す配置案を生成する生成部と、を有し、
   前記生成部は、前記ロケーション情報から、前記相互作用発現パターンに該当する２つの前記配置場所を代表配置場所として含むロケーション組合せを抽出し、前記複数の配置対象に含まれる所定の２つの配置対象の組合せである対象組合せごとに、当該対象組合せに含まれる２つ配置対象を、前記相互作用発現パターンに対応する代表配置場所に配置した際の前記作業時間を推定した推定作業時間を求め、各推定作業時間に基づいて、前記配置案を生成し、
   前記生成部は、前記推定作業時間の前記実作業時間からの改善度合いが高い順に、所定値分、前記対象組合せを選択し、前記選択した対象組合せごとに、当該対象組合せに含まれる配置対象を、当該対象組合せを配置した代表配置場所に対応する相互作用発現パターンに該当する配置場所の組合せのそれぞれに配置した際に前記改善度合いが最も高くなる配置場所に配置した前記配置案を生成する、配置最適化システム。
2. 前記作業実績情報は、前記作業ごとに、当該作業が行われる動作単位であるワークをさらに示し、
   前記生成部は、前記複数の配置対象で構成される配置対象の組合せから、同一の前記ワーク内の作業に係る回数に基づいて、前記対象組合せを選択する、請求項１に記載の配置最適化システム。
3. 前記相互作用探索方針は、前記相互作用発現パターンごとに、当該相互作用発現パターンの重要度である探索重視度をさらに含み、
   前記生成部は、前記相互作用発現パターンごとに、当該相互作用発現パターンの探索重視度に応じた数分、前記ロケーション組合せを抽出する、請求項１に記載の配置最適化システム。
4. 前記制御部は、前記複数の相互作用発現パターンのそれぞれの探索重視度の入力を要求する入力要求を出力し、前記探索重視度が入力された場合、当該探索重視度と前記複数の相互作用発現パターンとを含む前記相互作用探索方針を取得する、請求項３に記載の配置最適化システム。
5. 前記生成部は、前記相互作用発現パターンについて、前記推定作業時間の前記実作業時間からの改善度合いを求め、前記改善度合いが最も高い相互作用発現パターンの探索重視度を増加させる処理を、指定実行時間繰り返して、前記探索重視度を決定する、請求項３に記載の配置最適化システム。
6. 前記格納部は、前記複数の相互作用発現パターンを示すテンプレートの集合を格納し、
   前記制御部は、前記集合に含まれるテンプレートのいずれかの選択を要求する選択要求を出力し、前記テンプレートが選択された場合、当該選択されたテンプレートに基づいて
   、前記相互作用探索方針を取得する、請求項１に記載の配置最適化システム。
7. 前記配置場所は、２次元領域上の位置と前記２次元領域からの複数段階の高さとで規定され、
   前記複数の相互作用発現パターンは、前記２つの配置場所の間の２次元領域上の距離が一定値以下であること、前記距離が一定値以上であること、及び、前記２つの配置場所が前記高さ方向に並び、かつ、前記高さが１段だけ異なることを示す、請求項１に記載の配置最適化システム。
8. 前記複数の相互作用発現パターンは、前記２つの配置場所の間の距離又は前記２つの配置場所のそれぞれに割り当てられた数値であるコードの差が一定値以下であること、前記距離又は各コードの差が一定値以上であること、前記距離又は各コードが特定の値であること、各コードが一致すること、及び、これらのパターンのうちの複数のパターンの論理積のいずれか２つ以上を示す、請求項１に記載の配置最適化システム。
9. 複数の配置対象の配置に関する分析を行う配置最適化システムが行う配置最適化方法であって、
   作業ごとに当該作業に係る前記配置対象と当該配置対象が配置された実配置場所と当該作業に掛かった実作業時間とを示す作業実績情報と、前記配置対象を配置することが可能な複数の配置場所を示すロケーション情報とを格納し、
   前記作業に掛かる作業時間に影響を与える２つの前記配置場所の関係を示す複数の相互作用発現パターンを含む相互作用探索方針を取得し、
   前記作業実績情報、前記ロケーション情報及び前記相互作用探索方針に基づいて、前記配置対象を配置する配置場所の案を示す配置案を生成し
   前記配置案の生成では、
   前記ロケーション情報から、前記相互作用発現パターンに該当する２つの前記配置場所を代表配置場所として含むロケーション組合せを抽出し、
   前記複数の配置対象に含まれる所定の２つの配置対象の組合せである対象組合せごとに、当該対象組合せに含まれる２つ配置対象を、前記相互作用発現パターンに対応する代表配置場所に配置した際の前記作業時間を推定した推定作業時間を求め、
   各推定作業時間に基づいて、前記配置案を生成し、
   前記各推定作業時間に基づく前記配置案の生成では、前記推定作業時間の前記実作業時間からの改善度合いが高い順に、所定値分、前記対象組合せを選択し、前記選択した対象組合せごとに、当該対象組合せに含まれる配置対象を、当該対象組合せを配置した代表配置場所に対応する相互作用発現パターンに該当する配置場所の組合せのそれぞれに配置した際に前記改善度合いが最も高くなる配置場所に配置した前記配置案を生成する、配置最適化方法。
10. 前記作業実績情報は、前記作業ごとに、当該作業が行われる動作単位であるワークをさらに示し、
    前記配置案の生成では、前記複数の配置対象で構成される配置対象の組合せから、同一の前記ワーク内の作業に係る回数に基づいて、前記対象組合せを選択する、請求項９に記載の配置最適化方法。
11. 前記相互作用探索方針は、前記相互作用発現パターンごとに、当該相互作用発現パターンの重要度である探索重視度をさらに含み、
    前記配置案の生成では、前記相互作用発現パターンごとに、当該相互作用発現パターンの探索重視度に応じた数分、前記ロケーション組合せを抽出する、請求項９に記載の配置最適化方法。

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