WO2023021578A1 - 情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラム - Google Patents

情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラム Download PDF

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WO2023021578A1
WO2023021578A1 PCT/JP2021/030049 JP2021030049W WO2023021578A1 WO 2023021578 A1 WO2023021578 A1 WO 2023021578A1 JP 2021030049 W JP2021030049 W JP 2021030049W WO 2023021578 A1 WO2023021578 A1 WO 2023021578A1
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WO
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task
human
information
bit value
attribute
Prior art date
Application number
PCT/JP2021/030049
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English (en)
French (fr)
Inventor
諭 高津
朋子 柴田
寛 吉田
昌史 坂本
Original Assignee
日本電信電話株式会社
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
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Publication date
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    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling

Definitions

  • the present invention relates to an information processing device, an information processing method, and an information processing program.
  • An allocation table may be created for human resource allocation that allocates workers to work. Due to the nature of assigning workers, it is necessary to consider various items when creating an assignment table.
  • Patent Literature 1 discloses a technique for correctly obtaining information according to the processing ability of a worker in charge of a task.
  • the human attribute information which represents the skills required for a worker (person) to perform a task (task), changes as the person performs the task, so it is necessary for the assigner, etc., to update it. .
  • the human attribute information is updated by a skill test performed periodically (for example, once every six months).
  • the human attribute information of an actual person is updated by performing tasks on a daily basis, until the human attribute information is updated, there is a gap between the skills, etc. of the actual person and the human attribute information. There is a problem that a difference occurs and the human attribute information quickly becomes obsolete.
  • the object of the present invention is to focus on the above-mentioned circumstances, and the purpose is to use human attribute information by using skill tests etc. To provide a technique for automatically and appropriately determining
  • one aspect of the present invention is an information processing apparatus, which includes an assignment result indicating which worker among a plurality of workers was assigned to a past task and requirements necessary for the task; an acquisition unit that acquires task attribute information including; an available number determination unit that calculates the number of tasks that can be handled by each of the workers based on the assignment result; and based on the number of available tasks, the an assignment result sorting unit that sorts assignment results; and a person that calculates a human attribute bit value indicating what attributes each worker has based on the sorted assignment results and the acquired task attribute information. and an attribute bit value calculator.
  • FIG. 1 is a block diagram showing an example of the hardware configuration of an information processing apparatus according to the first embodiment.
  • FIG. 2 is a block diagram showing the software configuration of the information processing apparatus according to the first embodiment in association with the hardware configuration shown in FIG.
  • FIG. 3 is a flowchart showing an example of information processing operation of the information processing apparatus.
  • FIG. 4 is a diagram showing an example of allocation results.
  • FIG. 5 is a diagram showing an example of task attribute information.
  • FIG. 6 is a diagram showing an example of the tallied result of tallying the number of tasks for each person.
  • FIG. 7 is a diagram showing an example of task attribute information.
  • FIG. 8 is a diagram showing an example of human attribute bit values.
  • FIG. 1 is a block diagram showing an example of the hardware configuration of an information processing apparatus according to the first embodiment.
  • FIG. 2 is a block diagram showing the software configuration of the information processing apparatus according to the first embodiment in association with the hardware configuration shown in FIG.
  • FIG. 3 is a flowchart
  • FIG. 9 is a flowchart showing an example of information processing operation of the information processing apparatus according to the second embodiment.
  • FIG. 10 is a diagram showing an example of task attribute information.
  • FIG. 11 is a diagram showing an example of human attribute bit values.
  • FIG. 12 is a block diagram showing the software configuration of the information processing apparatus according to the third embodiment in association with the hardware configuration shown in FIG.
  • FIG. 13 is a flowchart illustrating an example of information processing operation of the information processing device.
  • FIG. 14 is a diagram showing an example of forgetting curve information.
  • FIG. 15 is a diagram showing a period during which no attribute information is assigned to Person 1 and a memory retention rate corresponding to this period.
  • FIG. 16 is a diagram showing an example of modified bit values.
  • FIG. 16 is a diagram showing an example of modified bit values.
  • FIG. 17 is a block diagram showing the software configuration of the information processing apparatus according to the fourth embodiment in association with the hardware configuration shown in FIG.
  • FIG. 18 is a flowchart illustrating an example of information processing operation of the information processing device.
  • FIG. 19 is a diagram showing an example of productivity in past allocation results on a certain day.
  • FIG. 20 is a diagram showing an example of standard productivity.
  • FIG. 21 is a diagram showing an example of an average value of human attribute bit values for person 2 acquired from the human attribute bit value calculator.
  • FIG. 22 is a diagram showing human attribute bit values before correction and human attribute bit values after correction.
  • FIG. 23 is a block diagram showing the software configuration of the information processing apparatus according to the fifth embodiment in association with the hardware configuration shown in FIG. FIG.
  • FIG. 24 is a flowchart illustrating an example of information processing operation of the information processing device.
  • FIG. 25 is a diagram showing assignment results and task attribute bit values.
  • FIG. 26 is a diagram showing an example of the total number of bit values for each person calculated for each allocation result.
  • FIG. 27 shows an example of adding the sorting result of each person to the person attribute bit value.
  • FIG. 1 is a block diagram showing an example of the hardware configuration of an information processing device 1 according to the first embodiment.
  • the information processing device 1 is realized by a computer such as a PC (Personal Computer).
  • the information processing device 1 includes a control unit 11 , an input/output interface 12 and a storage unit 13 .
  • the control unit 11, the input/output interface 12, and the storage unit 13 are communicably connected to each other via a bus.
  • the control unit 11 controls the information processing device 1 .
  • the control unit 11 includes a hardware processor such as a central processing unit (CPU).
  • the input/output interface 12 is an interface that enables information to be sent and received between the input device 2 and the output device 3 .
  • Input/output interface 12 may comprise a wired or wireless communication interface. That is, the information processing device 1, the input device 2, and the output device 3 may transmit and receive information via a network such as a LAN or the Internet.
  • the storage unit 13 is a storage medium.
  • the storage unit 13 includes, for example, a non-volatile memory such as a HDD (Hard Disk Drive) or SSD (Solid State Drive) that can be written and read at any time, a non-volatile memory such as a ROM (Read Only Memory), and a RAM (Random Access Memory). ) and other volatile memories.
  • the storage unit 13 has a program storage area and a data storage area in its storage area.
  • the program storage area stores an OS (Operating System), middleware, and application programs necessary for executing various processes.
  • the input device 2 includes, for example, a keyboard, a pointing device, etc. for inputting instructions to the information processing device 1 by a user of the information processing device 1 (for example, an assignor, administrator, supervisor, etc.).
  • the input device 2 may also include a reader for reading data to be stored in the storage unit 13 from a memory medium such as a USB memory, and a disk device for reading such data from a disk medium. Additionally, the input device 2 may include an image scanner.
  • the output device 3 includes a display that displays output data to be presented to the user from the information processing device 1, a printer that prints the data, and the like.
  • the output device 3 also includes a writer for writing data to be input to another information processing device 1 such as a PC or a smart phone into a memory medium such as a USB memory, or a disk drive for writing such data to a disk medium. device.
  • FIG. 2 is a block diagram showing the software configuration of the information processing device 1 according to the first embodiment in association with the hardware configuration shown in FIG.
  • the storage unit 13 includes an acquired data storage unit 131 , a tally result storage unit 132 , a sorted allocation result storage unit 133 , and a human attribute information storage unit 134 .
  • the acquired data storage unit 131 stores various data acquired by the acquisition unit 111 of the control unit 11, which will be described later.
  • the data stored in the acquired data storage unit 131 includes past allocation results, task attribute information, and the like. Each of these allocation results and task attribute information may be acquired by importing created data from the outside via the input device 2, or may include data generated by the control unit 11. . Also, the allocation result and task attribute information will be described later.
  • the tally result storage unit 132 stores information tallied by the task number tally unit 112 of the control unit 11, which will be described later.
  • the sorted allocation result storage unit 133 stores the allocation results sorted by the allocation result sorting unit 114 (described later) of the control unit 11 .
  • the human attribute information storage unit 134 stores human attribute information calculated by the human attribute bit value calculation unit 115 of the control unit 11, which will be described later.
  • the control unit 11 includes an acquisition unit 111 , a task number aggregation unit 112 , a number determination unit 113 that can be handled, an allocation result sorting unit 114 , a human attribute bit value calculation unit 115 , and an output control unit 116 . These functional units are implemented by the hardware processor executing application programs stored in the storage unit 13 .
  • the acquisition unit 111 acquires necessary data and stores it in the acquired data storage unit 131 .
  • Acquisition unit 111 includes allocation result acquisition unit 1111 and task attribute information acquisition unit 1112 .
  • the allocation result acquisition unit 1111 acquires allocation results indicating which workers have allocated past work (tasks).
  • the assignment result indicates which task was assigned to which person during which period during one day.
  • the assignment result indicates which task was assigned to which person during, for example, morning, afternoon, and overtime.
  • the assigned period may be any period as long as the task can be performed.
  • the assignment result may be, for example, matrix data indicating which task the person 1 worked on in which period.
  • the allocation result need not be manually input by the user, and may be created using a simulation or the like.
  • the allocation result acquisition unit 1111 does not have to acquire all past allocation results, and may acquire only the allocation results that are not stored in the acquired data storage unit 131 . Further, when acquiring the allocation result already stored in the acquired data storage unit 131, the allocation result acquisition unit 1111 may ignore (discard) the allocation result.
  • the task attribute information acquisition unit 1112 acquires task attribute information including requirements necessary for the task.
  • the attribute information of the task attribute information is determined from the manual, requirements necessary for the task, and the like.
  • the attribute information of the task attribute information includes the area where the task is performed (for example, Shinjuku, Ikebukuro, etc.), the type of task (overhead power distribution line construction, road construction, etc.), the specific day of the week (work on Saturdays and Sundays), and the task It may include tools used (eg, buckets used for cleaning windows, ladders, etc.), other attributes (eg, working underground), and the like. Attribute information required by each task is represented by a bit value.
  • the task attribute information acquisition unit 1112 can acquire matrix data indicating whether task attribute information is required for a task by bit values.
  • the task count counting unit 112 counts how many tasks were assigned to each person in one day. Then, the number-of-tasks tallying unit 112 causes the tallying result storage unit 132 to store the tallying result.
  • the available number determination unit 113 determines the largest number of tasks from the tally results stored in the tally result storage unit 132 . For example, when the largest number of tasks a person can handle in one day is two, the available number determination unit 113 determines that the number of tasks that the person can basically handle is two. Then, the determined result is output to the allocation result sorting unit 114 .
  • Assignment result sorting unit 114 sorts the basic number of assignment results based on the number of tasks basically available for each person received from available number determination unit 113 and the assignment results stored in tally result storage unit 132. Assignment results are sorted into assignment results that are within the number of tasks that can be handled practically and assignment results that are not. Then, the allocation result sorting unit 114 causes the sorted allocation result storage unit 133 to store the allocation results that are within the number of tasks that can basically be dealt with.
  • the human attribute bit value calculation unit 115 calculates human attribute information based on the assignment results stored in the sorted assignment result storage unit 133 and the task attribute information stored in the acquired data storage unit 131 . Note that the calculation method will be described later. Then, the human attribute bit value calculator 115 stores the calculated human attribute information in the human attribute information storage unit 134 .
  • the output control unit 116 outputs the human attribute information stored in the human attribute information storage unit 134 to the output device 3 via the input/output interface 12 .
  • the output control unit 116 may output the human attribute information stored in the human attribute information storage unit 134 according to an instruction from the input device 2 .
  • FIG. 3 is a flowchart showing an example of the information processing operation of the information processing device 1. As shown in FIG. The operation of this flowchart is realized by the control unit 11 of the information processing device 1 reading out and executing the program stored in the storage unit 13 .
  • the operation starts when the user (eg, administrator, etc.) of the information processing device 1 inputs an instruction for outputting human attribute information to the information processing device 1 .
  • the allocation result acquisition unit 1111 of the information processing device 1 acquires the allocation result via the input/output interface 12 (step ST11).
  • the assignment result represents the results of assigning workers to past tasks.
  • the allocation result acquisition unit 1111 may acquire a plurality of (for example, 100 days) allocation results.
  • the allocation result acquisition unit 1111 may acquire the actual past allocation result input by the user, or may acquire the result obtained by performing a simulation instead of the actual allocation result. .
  • the allocation result acquisition unit 1111 causes the acquired data storage unit 131 to store the acquired allocation result. Note that the allocation result acquisition unit 1111 does not have to acquire all past allocation results, and may acquire only the allocation results that are not stored in the acquired data storage unit 131 . Further, when acquiring the allocation result already stored in the acquired data storage unit 131, the allocation result acquiring unit 1111 may ignore (discard) the allocation result.
  • FIG. 4 is a diagram showing an example of allocation results.
  • the assignment result indicates which tasks were assigned to humans during which periods. For example, in the example shown in FIG. 4, the assignment results indicate that Person 1 was assigned Task 1 in the morning, Task 2 in the afternoon, and Task 7 in overtime. Similarly, the example shown in FIG. 4 indicates that task 3 is assigned in the morning and task 4 is assigned to person 2, and task 5 is assigned in the morning and task 6 is assigned to person 3 in the afternoon. Indicates that it has been assigned.
  • the task attribute information acquisition unit 1112 acquires task attribute information via the input/output interface 12 (step ST12).
  • Task attribute information includes requirements necessary for the task.
  • the task attribute information acquisition unit 1112 may acquire task attribute information as a result of input by the user.
  • the task attribute information acquisition unit 1112 causes the acquired data storage unit 131 to store the acquired task attribute information.
  • step ST11 and step ST12 can be exchanged or may be performed at the same time.
  • FIG. 5 is a diagram showing an example of task attribute information.
  • the task attribute information is represented by a bit value of "1" when each task requires attribute information, and represented by "0" when not required.
  • tasks 1 to 7 are shown, and “Ikebukuro” and “Shinjuku” represent areas where the tasks are performed, and “overhead (overhead power distribution work)” and “roads” represent the types of construction work.
  • the task number totaling unit 112 totals the number of tasks (step ST13).
  • the task number counting unit 112 acquires the allocation results stored in the acquired data storage unit 131 .
  • the task number totaling unit 112 totals the number of tasks assigned to each person. For example, in the allocation result shown in FIG. 4, the number of tasks for person 1 is 3, and the number of tasks for person 2 and person 3 is 2.
  • the number-of-tasks tallying unit 112 tallies up the number of allocation results stored in the tallying result storage unit 132 for each person.
  • the number-of-tasks tallying unit 112 causes the tallying result storage unit 132 to store the tallying result.
  • Fig. 6 is a diagram showing an example of the result of tallying the number of tasks for each person. As shown in FIG. 6, the total number of assignment results indicates how many tasks correspond to each task. For example, FIG. 6 shows the tally result of the number of tasks for person 1. In FIG. In the case of Person 1, when the number of tasks was 1, the total was 10, when the number of tasks was 2, the total was 40, and when the number of tasks was 3, the total was 5. indicate that there was
  • the available number determination unit 113 basically determines the number of tasks that can be handled (step ST14).
  • the available number determination unit 113 acquires the total result from the total result storage unit 132 .
  • the available number determination unit 113 determines the basic number of available tasks for each person based on the total result. For example, the available number determination unit 113 determines the number of tasks with the highest total number as the number of tasks that the person can basically handle. For example, in the case of the tallied result of person 1 shown in FIG. 6, it is determined that the number of tasks that person 1 can basically deal with is two.
  • the available number determination unit 113 determines that the smaller number of tasks is the number of tasks that a person can basically handle. This is because it can be determined that the smaller the number of tasks, the more room is allocated to the tasks.
  • the available number determination unit 113 determines the number of basically available tasks for each person, and outputs the determination result to the allocation result sorting unit 114 .
  • the allocation result sorting unit 114 basically sorts the allocation results into those that fall within the number of cases that can be dealt with based on the determination results and those that do not fall within the number of cases that can be dealt with (step ST15).
  • the allocation result sorting unit 114 acquires the allocation results from the acquired data storage unit 131 and sorts the allocation results based on the results received from the available number determination unit 113 . Specifically, the allocation result sorting unit 114 sorts for each person into allocation results that fall within the number of cases that can basically be dealt with and those that do not. Then, the allocation result sorting unit 114 basically causes the sorted allocation result storage unit 133 to store only the allocation results that fall within the number of cases that can be dealt with.
  • the human attribute bit value calculation unit 115 basically calculates the human attribute bit value based on the assignment results that are within the number of cases that can be handled (step ST16).
  • the human attribute bit value calculation unit 115 acquires the sorted allocation result from the sorted allocation result storage unit 133, that is, the allocation result which basically falls within the number of cases that can be dealt with.
  • the human attribute bit value calculator 115 acquires the task attribute information stored in the acquired data storage unit 131 .
  • the human attribute bit value calculation unit 115 calculates the average value of the human attribute bit values in each piece of attribute information for each allocation result using Equation 1 below.
  • Average value of human attribute bits in each attribute information (number of bits assigned from task attribute bit value) / (number of tasks assigned to each person) (Equation 1)
  • the human attribute bit value calculation unit 115 calculates the average value of the human attribute bit values for the allocation results obtained from the sorted allocation result storage unit 133 using Equation 1 above. Then, the human attribute bit value calculation unit 115 divides the calculated result by the total number of the sorted allocation results. If this value is greater than or equal to 0.5, the human attribute bit value calculator 115 determines that the human attribute is "1", and if it is less than 0.5, the human attribute bit value calculator 115 It is determined that the human attribute is "0".
  • FIG. 7 is a diagram showing an example of task attribute information.
  • the task attribute information is represented as a bit value of "1" when each attribute is applicable to each task, and is represented as "0" when not applicable.
  • Person 1 is assigned to Task 1 and Task 2 (Task 1 and Task 2 surrounded by a thick frame in FIG. 7)
  • the human attribute bit value calculation unit 115 calculates the average value of the human attribute bits in each piece of attribute information for the sorted allocation result, and the value obtained by dividing the calculated total by the sorted allocation result is 0.5 or more.
  • the human attribute bit value calculation unit 115 determines that the person (for example, human 1) has the attribute information (for example, Shinjuku) for the attribute if “0.5” or more, that is, the bit value to "1". Then, the human attribute bit value calculator 115 causes the human attribute information storage unit 134 to store the calculated human attribute bit value.
  • the person for example, human 1
  • the attribute information for example, Shinjuku
  • FIG. 8 is a diagram showing an example of human attribute bit values.
  • the person attribute bit value is information that indicates what kind of attribute information each person has in bit values.
  • FIG. 8 shows an example of the results of the above-described calculations and determinations for each person (person 1, person 2, and person 3).
  • the bits for Shinjuku, crossing, and lack of drawing are 1.
  • person 1 has attribute information for Shinjuku, crossing, and lack of drawing.
  • human 2 has Shinjuku, telephone pole, and drawing-missing bit 1
  • person 3 has Shinjuku, fictional, and drawing-missing bit 1, i.e., person 2 has Shinjuku, utility pole, and drawing missing bit It has insufficient attribute information, and indicates that Person 3 has attribute information of Shinjuku, Fictitious, and Insufficient Drawing.
  • the output control unit 116 outputs human attribute information based on the human attribute bit value (step ST17).
  • the output control unit 116 acquires the human attribute bit value stored in the human attribute information storage unit 134 . Then, the output control unit 116 outputs human attribute information based on the acquired human attribute bit value. As shown in FIG. 8, a person's attribute bit value may simply be output, or only attribute information possessed by each person may be output.
  • human attribute information is always updated by creating human attribute information for past allocation results including the previous allocation result.
  • the information processing apparatus 1 If the number of past assignment results is small (for example, 10 proposals or less), assignment results that do not fall within the number of cases that can basically be dealt with can also be valuable data. Therefore, the information processing apparatus 1 according to the second embodiment outputs human attribute information by utilizing assignment results that are not included in the number of tasks that were not considered in the first embodiment.
  • composition Since the hardware configuration and software configuration of the information processing apparatus 1 according to the second embodiment are the same as those of the first embodiment, descriptions thereof will be omitted.
  • the assignment result sorting unit 114 sorts the assignment results stored in the acquired data storage unit 131 based on the basically available number of cases for each person received from the available number determination unit 113. Of these, the assignment results are basically sorted into assignment results that are within the number of tasks that can be dealt with and assignment results that are not. In this embodiment, the allocation result sorting unit 114 sorts the allocation results that do not fall within the basically manageable number of tasks, in addition to the allocation results that fall within the basically manageable number of tasks. The results are stored in the result storage unit 133 .
  • FIG. 9 is a flowchart showing an example of the information processing operation of the information processing device 1. As shown in FIG. The operation of this flowchart is realized by the control unit 11 of the information processing device 1 reading out and executing the program stored in the storage unit 13 .
  • the operation starts when the user of the information processing device 1 inputs predetermined information to the information processing device 1 .
  • Steps ST11 to ST14 shown in FIG. 9 are the same as steps ST11 to ST14 described with reference to FIG. 3, so descriptions thereof will be omitted.
  • step ST11 the number of allocation results obtained in step ST11 is smaller than that of the first embodiment (for example, 10 proposals).
  • the allocation result sorting unit 114 basically sorts the allocation results into those that fall within the number of cases that can be dealt with and those that do not fall within the number of cases that can be dealt with, based on the judgment results received from the number of cases that can be dealt with judgment unit 113 (step ST21).
  • the allocation result sorting unit 114 acquires the allocation results from the acquired data storage unit 131 and sorts the allocation results based on the results received from the available number determination unit 113 . Specifically, the allocation result sorting unit 114 sorts for each person into allocation results that fall within the number of cases that can basically be dealt with and those that do not.
  • the allocation result sorting unit 114 stores, in the sorted allocation result storage unit 133, both the allocation results that fall within the number of cases that can basically be dealt with and the allocation results that do not fall within the number of cases that can basically be dealt with. Let This is an effective means, for example, when there are few allocation results input in step ST11. In other words, the information processing apparatus 1 basically assumes that assignment results that do not fall within the number of cases that can be dealt with are also useful information for use in calculating human attribute information. Therefore, the allocation result sorting unit 114 stores the sorted allocation results of the allocation results that do not fall within the basically manageable number of tasks, in addition to the allocation results of which the number of tasks falls within the basically manageable number of tasks. Stored in unit 133 .
  • the human attribute bit value calculation unit 115 basically calculates the human attribute bit value based on the allocation result that falls within the number of cases that can be handled and that does not fall within the number (step ST22). First, the human attribute bit value calculation unit 115 acquires from the sorted allocation result storage unit 133 the sorted allocation results that basically fall within the number that can be handled. Furthermore, the human attribute bit value calculator 115 acquires the task attribute information stored in the acquired data storage unit 131 . Then, the human attribute bit value calculation unit 115 calculates the average value of the human attribute bit values in each piece of attribute information using Equation 1 described in the first embodiment.
  • the human attribute bit value calculation unit 115 acquires from the sorted allocation result storage unit 133 the sorted allocation results that are not within the number of cases that can basically be handled. Then, the human attribute bit value in each piece of attribute information is calculated based on Equation 2 below.
  • FIG. 10 is a diagram showing an example of task attribute information.
  • the average value of the above Equation 2 takes into consideration the task attribute information within the bold frame shown in FIG.
  • FIG. 11 is a diagram showing an example of human attribute bit values.
  • FIG. 11 shows an example of the results of the above-described calculations and determinations for each person (person 1, person 2, and person 3).
  • the bit value of Shinjuku in the attribute information is 1, which indicates that person 1 has attribute information for Shinjuku.
  • the bit values of Shinjuku, telephone pole, and lack of drawing are 1, and for person 3, there is no attribute information with a bit value of 1.
  • the output control unit 116 outputs human attribute information based on the human attribute bit value (step ST17).
  • the output control unit 116 acquires the human attribute bit value stored in the human attribute information storage unit 134 . Then, the output control unit 116 outputs human attribute information based on the acquired human attribute bit value. As shown in FIG. 11, a person's attribute bit value may simply be output, or only attribute information possessed by each person may be output. It should be noted that the output control unit 116 may output information indicating that allocation results that are not included in the number of cases that can basically be handled have also been used.
  • the first embodiment and the second embodiment may be operated in combination. For example, if the allocation result input in step ST11 is equal to or greater than a predetermined threshold (for example, 10 proposals), the control unit 11 determines to use the first embodiment. It may be determined that the second embodiment is used, and the process may be executed.
  • a predetermined threshold for example, 10 proposals
  • human attribute information is always updated by creating human attribute information for past allocation results including the previous allocation result.
  • the information processing apparatus 1 of the third embodiment outputs human attribute information in consideration of forgetting how to do a task.
  • composition Since the hardware configuration of the information processing apparatus 1 according to the third embodiment is the same as that of the first embodiment, description thereof will be omitted.
  • FIG. 12 is a block diagram showing the software configuration of the information processing apparatus 1 according to the third embodiment in association with the hardware configuration shown in FIG. The difference from the first embodiment is that the acquisition unit 111 has a forgetting curve acquisition unit 1113 and the control unit 11 has a human attribute bit value correction unit 117 .
  • the forgetting curve acquisition unit 1113 acquires forgetting curve information that indicates how long a person can maintain the skill of the same attribute information.
  • the forgetting curve information is information including how much the task is remembered (memory retention rate) during the period from the last assigned task until the task is newly assigned to a human. Forgetting curve information may be input by a user or may be created using simulation. Also, the forgetting curve acquisition unit 1113 causes the acquired data storage unit 131 to store the forgetting curve information.
  • the human attribute bit value correction unit 117 corrects the human attribute information calculated by the human attribute bit value calculation unit 115 based on the forgetting curve information. A correction method will be described later.
  • FIG. 13 is a flow chart showing an example of the information processing operation of the information processing device 1 .
  • the operation of this flowchart is realized by the control unit 11 of the information processing device 1 reading out and executing the program stored in the storage unit 13 .
  • the operation starts when the user of the information processing device 1 inputs predetermined information to the information processing device 1 .
  • Steps ST11 to ST12 shown in FIG. 13 are the same as steps ST11 to ST12 described with reference to FIG. 3, and therefore will not be described again.
  • the forgetting curve acquisition unit 1113 acquires forgetting curve information (step ST31).
  • the forgetting curve information is information including how much the task is remembered (memory retention rate) during the period from the last assigned task until the task is newly assigned to a human. That is, the forgetting curve information includes information indicating how much the person remembers the task according to the number of days that have passed since the task was performed.
  • the forgetting curve acquisition unit 1113 stores the acquired allocation result in the acquired data storage unit 131 .
  • FIG. 14 is a diagram showing an example of forgetting curve information.
  • the horizontal axis indicates the number of days from the last execution of the task to the next assignment of the same task
  • the vertical axis indicates the memory retention rate indicating how much the task is remembered. is shown on the vertical axis.
  • FIG. 14 if a task is not assigned for a long period of time, humans forget about the task, indicating that the memory retention rate decreases.
  • the forgetting curve information shown in FIG. 14 is merely an example, and the information is of course not limited to this forgetting curve.
  • Steps ST13 to ST16 shown in FIG. 13 are the same as steps ST13 to ST16 described with reference to FIG. 3, and therefore will not be described again.
  • the human attribute bit value calculator 115 does not store the calculated human attribute bit value in the human attribute information storage unit 134, but stores the calculated human attribute bit value in the human attribute bit value correction unit 117. Output.
  • the human attribute bit value correction unit 117 determines a period during which each attribute information for each person is not assigned based on the assignment result (step ST32).
  • the human attribute bit value correction unit 117 acquires the allocation result from the acquired data storage unit 131 .
  • the person attribute bit value correction unit 117 determines how many days have passed since the last assignment date in the assigned task in the attribute information of each person whose bit is 1.
  • the human attribute bit value correction unit 117 acquires the memory retention rate corresponding to the number of days elapsed from the forgetting curve information in each piece of attribute information. Note that when each attribute information for a human is 0, the unassigned days are all periods, so the human attribute bit value correction unit 117 does not acquire the memory retention rate corresponding to the number of days elapsed from the forgetting curve.
  • FIG. 15 is a diagram showing a period during which no attribute information is assigned to Person 1 and the memory retention rate corresponding to this period. Note that FIG. 15 shows an example in which the allocation result is 100 proposals (for 100 days). Referring to FIG. 15, for example, human 1 was assigned a task including Shinjuku two days ago, and the memory retention rate in that case is 85%. Similarly, Human 1 indicates that he was assigned the task containing the bucket 60 days ago, and that his memory retention is 45%.
  • the human attribute bit value correction unit 117 corrects the human attribute bit value based on the forgetting curve (step ST33).
  • the human attribute bit value correction unit 117 sets the bit value to 1 assuming that the human retains memory for the attribute, and the bit value is less than 0.5. In this case, the bit value is set to 0 assuming that the person does not retain memory for the attribute.
  • FIG. 16 is a diagram showing an example of modified bit values.
  • the bucket has a bit value*storage retention ratio of 0.45, which is less than or equal to 0.5. Therefore, the human attribute bit value correction unit 117 corrects the bit value of the bucket from 1 to 0.
  • the bit value*storage retention rate is 0.5 or more for Shinjuku, Fictitious, Crossing, Lack of Drawing, and Underground.
  • the human attribute bit value correction unit 117 leaves the bit value as 1. . Then, the human attribute bit value correction unit 117 causes the human attribute information storage unit 134 to store the corrected human attribute information.
  • the output control unit 116 outputs human attribute information based on the modified human attribute bit value (step ST34).
  • the output control unit 116 acquires the human attribute bit value stored in the human attribute information storage unit 134 . Then, the output control unit 116 outputs human attribute information based on the acquired human attribute bit value. As shown in FIG. 8, a person's attribute bit value may simply be output, or only attribute information possessed by each person may be output.
  • the third embodiment may be operated in combination with the second embodiment. For example, if the allocation result input in step ST11 is less than a predetermined threshold value (for example, 10 proposals), it may be determined that the second embodiment is to be used, and processing may be executed.
  • a predetermined threshold value for example, 10 proposals
  • human attribute information is always updated by creating human attribute information for past allocation results including the previous allocation result.
  • the information processing apparatus 1 may not ensure sufficient productivity due to lack of experience. For example, even if a person who has a license but is a paper driver drives a vehicle, he/she cannot reach the destination even after a predetermined time has passed. Therefore, the information processing apparatus 1 according to the fourth embodiment outputs human attribute information, taking into account the human experience value when determining the human attribute information.
  • composition Since the hardware configuration of the information processing apparatus 1 according to the fourth embodiment is the same as that of the first embodiment, description thereof will be omitted.
  • FIG. 17 is a block diagram showing the software configuration of the information processing device 1 according to the fourth embodiment in association with the hardware configuration shown in FIG. The difference from the first embodiment is that the acquisition unit 111 has a productivity acquisition unit 1114 and the control unit 11 has a human attribute bit value correction unit 117 .
  • the productivity acquisition unit 1114 acquires productivity information and standard productivity information in past allocation results.
  • the productivity information in past allocation results is expressed by dividing the past performance amount for each person by time.
  • the result amount may be anything as long as it can be expressed numerically.
  • the standard productivity information represents a standard amount of productivity for each task.
  • the reference productivity information may be the minimum necessary productivity, or may be the average value of past productivity.
  • the productivity acquisition unit 1114 causes the acquired data storage unit 131 to store the acquired productivity information and standard productivity information.
  • the human attribute bit value correction unit 117 corrects the human attribute information calculated by the human attribute bit value calculation unit 115 based on the productivity information and the reference productivity information. A correction method will be described later.
  • FIG. 18 is a flow chart showing an example of the information processing operation of the information processing device 1 .
  • the operation of this flowchart is realized by the control unit 11 of the information processing device 1 reading out and executing the program stored in the storage unit 13 .
  • the operation starts when the user of the information processing device 1 inputs predetermined information to the information processing device 1 .
  • Steps ST11 to ST12 shown in FIG. 18 are the same as steps ST11 to ST12 described with reference to FIG. 3, and therefore will not be described again.
  • the productivity acquisition unit 1114 acquires productivity information and standard productivity information in the allocation result (step ST41).
  • Productivity information is indicated by dividing the amount of past results for each person by time.
  • the result amount may be anything as long as it can be expressed numerically.
  • the standard productivity information is the minimum necessary productivity.
  • the productivity acquisition unit 1114 causes the acquired data storage unit 131 to store the acquired productivity and standard productivity.
  • Steps ST13 to ST16 shown in FIG. 18 are the same as steps ST13 to ST16 described with reference to FIG. 3, so descriptions thereof will be omitted.
  • the human attribute bit value calculator 115 does not store the calculated human attribute bit value in the human attribute information storage unit 134, but stores the calculated human attribute bit value in the human attribute bit value correction unit 117. Output.
  • the human attribute bit value correction unit 117 corrects the human attribute bit value based on the productivity information and the reference productivity information in the past allocation results (step ST42).
  • the human attribute bit value correction unit 117 acquires the allocation result, the productivity information in the past allocation result, and the reference productivity information from the acquired data storage unit 131 .
  • the human attribute bit value correction unit 117 sequentially compares the productivity included in the productivity information in the latest allocation result with the standard productivity included in the standard productivity information. Then, the human attribute bit value correction unit 117 determines whether or not there is a task whose productivity in the allocation result is less than the reference productivity. For example, the human attribute bit value correction unit 117 determines that the productivity in the allocation result is below the reference productivity on a certain day.
  • the human attribute bit value correction unit 117 compares the productivity in the past allocation result and the standard productivity, and as a result, the result amount in the allocation result exceeds the standard productivity. It is of course possible to judge. For example, if the productivity is the percentage of errors and the standard productivity is the minimum allowable percentage of mistakes, the human attribute bit value calculation unit 115 compares the productivity with the standard productivity to determine whether the productivity is the standard productivity. It will judge the case of surpassing the sex.
  • FIG. 19 is a diagram showing an example of productivity in assignment results on a certain day.
  • the result amount is always 1 for simplification.
  • the assignment result shown in FIG. 19 indicates that in task 1 and task 2 of person 1, a result amount of 1 is obtained every 3 hours, that is, the task was completed after 3 hours of work. Similarly, in task 7, it is shown that a result amount of 1 is obtained every hour. Note that the productivity shown in FIG. 19 is merely an example, and the productivity is not limited to this.
  • FIG. 20 is a diagram showing an example of standard productivity.
  • the standard productivity may be, for example, the addition of the standard productivity to the task attribute information shown in FIG.
  • the standard productivity (work time) of task 1 is 1/3.
  • the human attribute bit value correction unit 117 calculates the average value of the attribute information of task 3 and task 4 . Then, the human attribute bit value correction unit 117 extracts attribute information with the lowest value among the attribute information with values exceeding zero. Note that if there are a plurality of pieces of attribute information with the lowest value, the human attribute bit value correction unit 117 may extract all applicable attribute information.
  • FIG. 21 is a diagram showing an example of the average value of the human attribute bit values for the person 2 acquired from the human attribute bit value calculator 115.
  • the attribute information road has a value of 0.5, which is the lowest value. Therefore, assuming that attribute information that is assigned infrequently (inexperienced or infrequently used skills) is an item that does not satisfy productivity, the human attribute bit value correction unit 117 corrects this road decides to modify the value of The human attribute bit value correction unit 117 corrects the human (human 2 ) compute the average value of the attribute bits. Then, the human attribute bit value correction unit 117 causes the human attribute information storage unit 134 to store the corrected human attribute bit value.
  • FIG. 22 is a diagram showing human attribute bit values before correction and human attribute bit values after correction.
  • FIG. 22(a) shows human attribute bit values before correction
  • FIG. 22(b) shows human attribute bit values after correction.
  • the bit value of the road construction attribute information of person 2 is corrected from 1 to 0.
  • FIG. As a result, human attribute bit values can be calculated excluding assignment results that do not satisfy a predetermined productivity.
  • Output control section 116 outputs human attribute information based on the modified human attribute bit value (step ST43).
  • the output control unit 116 acquires the human attribute bit value stored in the human attribute information storage unit 134 . Then, the output control unit 116 outputs human attribute information based on the acquired human attribute bit value. As shown in FIG.
  • a person attribute bit value may simply be output, or only attribute information possessed by each person may be output. It should be noted that the output control unit 116 may output information indicating that allocation results that are not included in the number of cases that can basically be handled have also been used.
  • the fourth embodiment may be operated in combination with the second embodiment. For example, if the allocation result input in step ST11 is equal to or greater than a predetermined threshold value (for example, 10 proposals), the control unit 11 determines to use the fourth embodiment, and if it is less than the predetermined threshold value, It may be determined that the second embodiment is used, and the process may be executed.
  • a predetermined threshold value for example, 10 proposals
  • human attribute information is always updated by creating human attribute information for past allocation results including the previous allocation result.
  • composition Since the hardware configuration of the information processing apparatus 1 according to the fifth embodiment is the same as that of the first embodiment, description thereof will be omitted.
  • FIG. 23 is a block diagram showing the software configuration of the information processing apparatus 1 according to the fifth embodiment in association with the hardware configuration shown in FIG. A different point from the first embodiment is that the control unit 11 includes each human bit value calculation unit 118 and a human sorting unit 119 .
  • Each person's bit value calculation unit 118 calculates the average of the total number of bit values of each person based on the task attribute bit information and the allocation result. A specific calculation method will be described later. Then, each human bit value calculator 118 outputs the calculation result to the human sorter 119 .
  • the human sorting unit 119 sorts people based on the average total number of bit values for each person calculated by the human bit value calculating unit 118 .
  • the human classification unit 119 classifies humans into reliable humans, normal humans, unreliable humans, and the like. A specific method of sorting will be described later.
  • FIG. 24 is a flow chart showing an example of the information processing operation of the information processing device 1 .
  • the operation of this flowchart is realized by the control unit 11 of the information processing device 1 reading out and executing the program stored in the storage unit 13 .
  • the operation starts when the user of the information processing device 1 inputs predetermined information to the information processing device 1 .
  • Steps ST11 to ST16 shown in FIG. 18 are the same as steps ST11 to ST16 described with reference to FIG. 3, and therefore will not be described again.
  • the human attribute bit value calculator 115 does not store the calculated human attribute bit value in the human attribute information storage unit 134, but stores the calculated human attribute bit value in the human attribute bit value correction unit 117. Output.
  • Each person's bit value calculation unit 118 calculates the total number of bit values for each person based on past assignment results and task attribute bit values (step ST51).
  • Each human bit value calculator 118 acquires the allocation result and the task attribute bit value from the acquired data storage unit 131 . Then, the total number of bit values of attribute information of tasks assigned by the assignment result is calculated for each person.
  • FIG. 25 is a diagram showing assignment results and task attribute bit values.
  • FIG. 25(a) shows the assignment results
  • FIG. 25(b) shows task attribute bit values.
  • Person 1 shown in FIG. 25 indicates that task 1, task 2, and task 7 have been performed. Therefore, each human bit value calculator 118 calculates the sum of the bit values of task 1, task 2, and task 7 shown in FIG. 25(b). Referring to FIG. 25(b), the total number of bit values for task 1 is 1, the total number of bit values for task 2 is 3, and the total number of bit values for task 7 is 4. Therefore, the total number of human 1 bit values is eight. Similarly, the total number of bit values for person 2 is 7, and the total number of bit values for person 3 is 3. Then, each human bit value calculator 118 calculates the total number of bit values for each human for each allocation result.
  • FIG. 26 is a diagram showing an example of the total number of bit values for each person calculated for each allocation result.
  • FIG. 26 shows a case where there are 50 allocation results, and shows the total number of allocation results 1 to 50 for each person.
  • Each person's bit value calculation unit 118 calculates the average value of the total number of bit values for each person based on the past allocation results (step ST52).
  • the person sorting unit 119 sorts each person based on the average value of the total number of bit values (step ST53).
  • the person sorting unit 119 sorts each person into a predetermined number (the number of personalities).
  • the number of personalities may be input by the user, or may be stored in the storage unit 13 of the information processing apparatus 1 in advance.
  • the acquisition unit 111 may acquire the number of personalities at the time of user input in step ST11 or step ST12, and the acquired data storage unit 131 may store the number.
  • a person with a higher average value of the total number of bit values tends to be assigned to a relatively more difficult task.
  • the human sorting unit 119 calculates the maximum value (for example, 7.5 in the example of FIG. 26) and the minimum value (for example, , 3.5) in the example of FIG. After that, the human sorting unit 119 sets the maximum value to 100% and the minimum value to 0%, and calculates the ratio (%) where the average value of the total number of target bit values is located.
  • the ratio of the position is calculated by [(average of total bit values of each person ⁇ minimum value)/(maximum value ⁇ minimum value)*100].
  • the human sorting unit 119 determines that people in the top 30% of the total average of bit values (position ratio is 70% or more) are reliable people, and people in the bottom 30% (position ratio is 30% or less). Entering humans are untrusted humans, and humans below the top 30% and above the bottom 30% are sorted as normal humans. For example, the human sorting unit 119 sorts out the person 1 described with reference to FIG. 26 as a reliable person, the person 2 as a normal person, and the person 3 as an unreliable person.
  • the human sorting unit 119 adds the sorting result to the human attribute bit value (step ST54).
  • the person sorting unit 119 adds the result of sorting each person by sorting the individuality of the person in step ST53 to the person attribute bit value. For example, the person sorting unit 119 sets the attribute information indicating that the person 1 is reliable to 1 when the person 1 is a reliable person. Similarly, the human sorting unit 119 sets the normal attribute information to 1 when the person 2 is a normal person, and sets the unreliable attribute information to 1 when the person 3 is an unreliable person. The human sorting unit 119 then adds this information to the human attribute bit value.
  • the human sorting unit 119 causes the human attribute information storage unit 134 to store the human attribute bit value to which the information about the sorting result is added.
  • FIG. 27 shows an example of adding the sorting result of each person to the person attribute bit value.
  • the human sorting unit 119 adds attribute information such as "reliable” and "usually unreliable”.
  • the person sorting unit 119 adds information so that the bits indicating that person 1, person 2, and person 3 are reliable, normal, and unreliable are set to 1, respectively. .
  • the output control unit 116 outputs human attribute information based on the modified human attribute bit value (step ST55).
  • the output control unit 116 acquires the human attribute bit value stored in the human attribute information storage unit 134 . Then, the output control unit 116 outputs human attribute information based on the acquired human attribute bit value. As shown in FIG. 27(b), the human attribute bit value may simply be output, or only the attribute information possessed by each person may be output. It should be noted that the output control unit 116 may output information indicating that allocation results that are not included in the number of cases that can basically be handled have also been used.
  • the fifth embodiment may be operated in combination with the second embodiment. For example, if the allocation result input in step ST11 is equal to or greater than a predetermined threshold value (for example, 10 proposals), the control unit 11 determines to use the fifth embodiment, and if it is less than the predetermined threshold value, It may be determined that the second embodiment is used, and the process may be executed.
  • a predetermined threshold value for example, 10 proposals
  • human attribute information is always updated by creating human attribute information for past allocation results including the previous allocation result.
  • this invention is not limited to the said embodiment.
  • the present invention can be implemented by combining the third to fifth embodiments if necessary information is input.
  • the method described in the above embodiment can be executed by a computer (computer) as a program (software means), such as a magnetic disk (floppy (registered trademark) disk, hard disk, etc.), an optical disk (CD-ROM, DVD , MO, etc.), semiconductor memory (ROM, RAM, flash memory, etc.), etc., or can be transmitted and distributed via a communication medium.
  • the programs stored on the medium also include a setting program for configuring software means (including not only execution programs but also tables and data structures) to be executed by the computer.
  • a computer that realizes this apparatus reads a program stored in a storage medium, and in some cases, constructs software means by a setting program, and executes the above-described processes by controlling the operation of the software means.
  • the storage medium referred to in this specification includes storage media such as magnetic disks, semiconductor memories, etc. provided in computers or devices connected via a network, without being limited to those for distribution.
  • the present invention is not limited to the above embodiments, and can be modified in various ways without departing from the gist of the invention at the implementation stage.
  • each embodiment may be implemented in combination as much as possible, and in that case, the combined effect can be obtained.
  • the above-described embodiments include inventions at various stages, and various inventions can be extracted by appropriately combining a plurality of disclosed constituent elements.

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Abstract

一実施形態に係る情報処理装置は、過去のタスクに対して複数の作業者のうちどの作業者を割当てたのかを表す割当結果及びタスクに必要な要件を含むタスク属性情報を取得する取得部と、割当結果に基づいて作業者の各々の対応可能なタスクの件数を算出する対応可能件数判定部と、対応可能なタスク件数に基づいて割当結果を仕分ける割当結果仕分け部と、仕分けられた割当結果及び取得したタスク属性情報に基づいて、各作業者がどのような属性を有しているかを示すヒト属性ビット値を算出するヒト属性ビット値計算部と、を備える。

Description

情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラム
　この発明は、情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラムに関する。
　作業に作業者を割当てる人的リソース割当においては、割当表が作成される場合がある。作業者を割当てるという性質上、割当表の作成時には様々な項目を考慮する必要がある。
　近年、割当表の作成を支援するために、作業者スキル等の項目の数値化、又はそれを用いたソルバー等での割当表の作成の自動化のための技術が提案されている。例えば、特許文献１は、作業を担当する作業者の処理能力に応じた情報を正しく求める技術を開示する。
国際公開第２０２１－０６４８８１号公報
　しかしながら、作業者（ヒト）が作業（タスク）を行う際に必要なスキル等を表すためのヒト属性情報は、ヒトがタスクを行うことで変化するため、割当者等による更新作業が必要である。例えば、ヒト属性情報は、定期的に（例えば半年に１回）行われるスキルテストによって更新される。しかしながら、実際のヒトのヒト属性情報は、日々タスクを行うことにより更新されていくため、当該ヒト属性情報が更新されるまでの間に実際のヒトの持つスキル等とヒト属性情報との間に差が生じてしまい、ヒト属性情報がすぐに陳腐化してしまうという問題がある。
　また、過去の割当表である割当結果から自動的にヒト属性情報を自動的に作成した場合、日々の業務状況の影響を考慮していないため、スキル不足のヒトが割当たった作業を含む割当結果、ヒトが足らないオーバーワークの作業を含む割当結果、又は割当者等が考えなく作成した割当結果等の信頼性の低い割当結果がヒト属性情報に反映されてしまうという問題があった。
　この発明の課題は、上記事情に着目してなされてもので、その目的とするところは、日々の業務状況及びヒトのスキル等が変化していく中でも、ヒト属性情報を、スキルテスト等を用いずに自動的に且つ適切に決定する技術を提供することにある。
　上記課題を解決するためにこの発明の一態様は、情報処理装置であって、過去のタスクに対して複数の作業者のうちどの作業者を割当てたのかを表す割当結果及びタスクに必要な要件を含むタスク属性情報を取得する取得部と、前記割当結果に基づいて前記作業者の各々の対応可能なタスクの件数を算出する対応可能件数判定部と、前記対応可能なタスク件数に基づいて前記割当結果を仕分ける割当結果仕分け部と、前記仕分けられた割当結果及び前記取得したタスク属性情報に基づいて、各作業者がどのような属性を有しているかを示すヒト属性ビット値を算出するヒト属性ビット値計算部と、を備えるようにしたものである。
　この発明の一態様によれば、日々の業務状況及びヒトのスキル等が変化していく中でも、ヒト属性情報を、スキルテスト等を用いずに自動的に且つ適切に決定する技術を提供することが可能になる。
図１は、第1の実施形態に係る情報処理装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。 図２は、第１の実施形態における情報処理装置のソフトウェア構成を、図１に示したハードウェア構成に関連付けて示すブロック図である。 図３は、情報処理装置の情報処理動作の一例を示すフローチャートである。 図４は、割当結果の一例を示した図である。 図５は、タスク属性情報の一例を示した図である。 図６は、ヒト毎にタスク件数を集計した集計結果の一例を示す図である。 図７は、タスク属性情報の一例を示した図である。 図８は、ヒト属性ビット値の一例を示す図である。 図９は、第２の実施形態に係る情報処理装置の情報処理動作の一例を示すフローチャートである。 図１０は、タスク属性情報の一例を示した図である。 図１１は、ヒト属性ビット値の一例を示す図である。 図１２は、第３の実施形態に係る情報処理装置のソフトウェア構成を、図１に示したハードウェア構成に関連付けて示すブロック図である。 図１３は、情報処理装置の情報処理動作の一例を示すフローチャートである。 図１４は、忘却曲線情報の一例を示した図である。 図１５は、ヒト１に対する属性情報が割当たっていない期間及び当該期間に対応する記憶保持率を示した図である。 図１６は、修正されたビット値の一例を示す図である。 図１７は、第４の実施形態に係る情報処理装置のソフトウェア構成を、図１に示したハードウェア構成に関連付けて示すブロック図である。 図１８は、情報処理装置の情報処理動作の一例を示すフローチャートである。 図１９は、とある日の過去の割当結果における生産性の一例を示した図である。 図２０は、基準生産性の一例を示した図である。 図２１は、ヒト属性ビット値計算部から取得したヒト２におけるヒト属性ビット値の平均値の一例を示した図である。 図２２は、修正前のヒト属性ビット値と修正後のヒト属性ビット値を示した図である。 図２３は、第５の実施形態に係る情報処理装置のソフトウェア構成を、図１に示したハードウェア構成に関連付けて示すブロック図である。 図２４は、情報処理装置の情報処理動作の一例を示すフローチャートである。 図２５は、割当結果及びタスク属性ビット値を示す図である。 図２６は、割当結果毎に算出されたヒトそれぞれのビット値の総数の一例を示した図である。 図２７は、各ヒトの仕分け結果をヒト属性ビット値に追加した一例を示す。
　以下、図面を参照してこの発明に係る実施形態を説明する。なお、以降、説明済みの要素と同一又は類似の要素には同一又は類似の符号を付し、重複する説明については基本的に省略する。
　［第１の実施形態］　
　（構成）　
　図１は、第1の実施形態に係る情報処理装置１のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。　
　情報処理装置１は、ＰＣ（Personal Computer）などのコンピュータによって実現される。情報処理装置１は、制御部１１、入出力インタフェース１２、及び記憶部１３を備える。制御部１１、入出力インタフェース１２、及び記憶部１３は、バスを介して互いに通信可能に接続されている。
　制御部１１は、情報処理装置１を制御する。制御部１１は、中央処理ユニット（ＣＰＵ：Central Processing Unit）等のハードウェアプロセッサを備える。
　入出力インタフェース１２は、入力装置２及び出力装置３との間で情報の送受信を可能にするインタフェースである。入出力インタフェース１２は、有線又は無線の通信インタフェースを備えてもよい。すなわち、情報処理装置１と入力装置２及び出力装置３とは、ＬＡＮやインターネット等のネットワークを経由して情報の送受信を行ってもよい。
　記憶部１３は、記憶媒体である。記憶部１３は、例えばＨＤＤ（Hard Disk Drive）又はＳＳＤ（Solid State Drive）等の随時書込み及び読出し可能な不揮発性メモリと、ＲＯＭ（Read Only Memory）等の不揮発性メモリと、ＲＡＭ（Random Access Memory）等の揮発性メモリとを組み合わせて構成される。記憶部１３は、記憶領域に、プログラム記憶領域と、データ記憶領域とを備える。プログラム記憶領域は、ＯＳ（Operating System）やミドルウェアに加えて、各種処理を実行するために必要なアプリケーションプログラムを格納する。
　入力装置２は、例えば、情報処理装置１のユーザ（例えば、割当者、管理者、又は監督者等）が情報処理装置１に対して指示を入力するためのキーボードやポインティングデバイス等を含む。また、入力装置２は、記憶部１３に格納するべきデータを、ＵＳＢメモリ等のメモリ媒体から読み出すためのリーダや、そのようなデータをディスク媒体から読み出すためのディスク装置を含み得る。さらに入力装置２はイメージスキャナを含んでもよい。
　出力装置３は、情報処理装置１からユーザに提示するべき出力データを表示するディスプレイや、それを印刷するプリンタ等を含む。また、出力装置３は、ＰＣやスマートフォン等の他の情報処理装置１に入力するべきデータを、ＵＳＢメモリ等のメモリ媒体に書き込むためのライタや、そのようなデータをディスク媒体に書き込むためのディスク装置を含み得る。
　図２は、第１の実施形態における情報処理装置１のソフトウェア構成を、図１に示したハードウェア構成に関連付けて示すブロック図である。　
　記憶部１３は、取得データ記憶部１３１、集計結果記憶部１３２、仕分け済み割当結果記憶部１３３、及びヒト属性情報記憶部１３４を備える。
　取得データ記憶部１３１は、制御部１１の後述する取得部１１１によって取得される種々のデータを記憶する。取得データ記憶部１３１に記憶されるデータは、過去の割当結果及びタスク属性情報等を含む。これらの割当結果及びタスク属性情報はそれぞれ、作成済みのデータを外部から入力装置２を介して取り込むことによって取得されたものであってもよいし、制御部１１によって生成されたデータを含んでもよい。また、割当結果及びタスク属性情報は、後述する。
　集計結果記憶部１３２は、制御部１１の後述するタスク件数集計部１１２によって集計された情報を記憶する。
　仕分け済み割当結果記憶部１３３は、制御部１１の後述する割当結果仕分け部１１４により仕分けられた割当結果を記憶する。
　ヒト属性情報記憶部１３４は、制御部１１の後述するヒト属性ビット値計算部１１５によって計算されたヒト属性情報を記憶する。
　制御部１１は、取得部１１１、タスク件数集計部１１２、対応可能件数判定部１１３、割当結果仕分け部１１４、ヒト属性ビット値計算部１１５、及び出力制御部１１６を備える。これらの機能部は、記憶部１３に格納されているアプリケーションプログラムを上記ハードウェアプロセッサが実行することにより実現される。
　取得部１１１は、必要なデータを取得し、取得データ記憶部１３１に記憶させる。取得部１１１は、割当結果取得部１１１１、及びタスク属性情報取得部１１１２を含む。
　割当結果取得部１１１１は、過去の作業（タスク）に対してどの作業者が割当てたかを表す割当結果を取得する。割当結果は、１日の間に、どのヒトに対してどの期間の間にどのタスクが割り振られたかを表す。例えば、割当結果は、例えば、午前、午後、残業の間にどのタスクがどのヒトに割当てられたかを示す。なお、割当てられた期間は、タスクを実施することが可能な期間であれば任意の期間であって良い。また、割当結果は、例えば、ヒト１がどの期間にどのタスクを作業したかを示すマトリックスデータであって良い。なお、割当結果は、ユーザによる手入力である必要はなく、シミュレーション等を用いて作成されても良い。また、割当結果取得部１１１１は、過去の割当結果の全てを取得しなくとも良く、取得データ記憶部１３１に記憶されていない分のみの割当結果を取得するようにしても良い。また、取得データ記憶部１３１に既に記憶されている割当結果を取得した場合、割当結果取得部１１１１は、当該割当結果を無視（破棄）しても良い。
　タスク属性情報取得部１１１２は、タスクに対してタスクに必要な要件を含むタスク属性情報を取得する。タスク属性情報の属性情報は、マニュアル、タスクに必要な要件等から決定されるものである。例えば、タスク属性情報の属性情報は、タスクが行われる地域（例えば、新宿、池袋等）、タスクの種類（架空配電線工事、道路工事等）、特定の曜日（土日での作業）、タスクに使用する道具（例えば、窓ふき等に使用するバケット、はしご等）、その他の属性（例えば、地下での作業）等を含んで良い。そして、各タスクがどの属性情報を必要とするかはビット値で表されるものとする。例えば、タスクが必要とする属性情報があればビット値を「１」とし、無ければビット値を「０」又はブランクで表現する。すなわち、タスク属性情報取得部１１１２は、タスクに対してタスク属性情報が必要とするかをビット値で示したマトリックスデータとして取得することができる。
　タスク件数集計部１１２は、割当結果に基づいて、１日で各ヒトに対してどれだけの数のタスクが割当てられたかを集計する。そして、タスク件数集計部１１２は、集計結果を集計結果記憶部１３２に記憶させる。
　対応可能件数判定部１１３は、集計結果記憶部１３２に記憶された集計結果から、最も多いタスク件数を判定する。対応可能件数判定部１１３は、例えば、あるヒトの１日に最も多いタスク件数が２件である場合、当該ヒトが基本的に対応可能なタスク件数が２件であると判定する。そして、判定した結果を割当結果仕分け部１１４に出力する。
　割当結果仕分け部１１４は、対応可能件数判定部１１３から受信した各ヒトの基本的に対応可能なタスク件数と集計結果記憶部１３２に記憶された割当結果とに基づいて、割当結果のうち、基本的に対応可能なタスク件数に収まっている割当結果と収まっていない割当結果とに仕分ける。そして、割当結果仕分け部１１４は、基本的に対応可能なタスク件数に収まっている割当結果を仕分け済み割当結果記憶部１３３に記憶させる。
　ヒト属性ビット値計算部１１５は、仕分け済み割当結果記憶部１３３に記憶された割当結果及び取得データ記憶部１３１に記憶されたタスク属性情報に基づいてヒト属性情報を算出する。なお、算出方法は、後述する。そして、ヒト属性ビット値計算部１１５は、算出されたヒト属性情報をヒト属性情報記憶部１３４に記憶させる。
　出力制御部１１６は、ヒト属性情報記憶部１３４に記憶されたヒト属性情報を、入出力インタフェース１２を介して出力装置３に出力する。出力制御部１１６は、入力装置２からの指示に応じてヒト属性情報記憶部１３４に記憶されたヒト属性情報を出力するようにしても良い。
　（動作）　
　図３は、情報処理装置１の情報処理動作の一例を示すフローチャートである。情報処理装置１の制御部１１が記憶部１３に記憶されたプログラムを読み出して実行することにより、このフローチャートの動作が実現される。
　動作は、情報処理装置１のユーザ（例えば、管理者等）によって情報処理装置１にヒト属性情報出力するための指示が入力されることで開始する。
　情報処理装置１の割当結果取得部１１１１は、入出力インタフェース１２を介して、割当結果を取得する（ステップＳＴ１１）。割当結果は、過去のタスクに対してどの作業者を割当てたかの結果を表す。割当結果取得部１１１１は、複数（例えば１００日分）の割当結果を取得して良い。ここで、割当結果取得部１１１１は、ユーザが実際の過去の割当結果を入力した結果として取得しても良いし、実際の割当結果ではなく、シミュレーションを行って得た結果として取得しても良い。割当結果取得部１１１１は、取得した割当結果を取得データ記憶部１３１に記憶させる。なお、割当結果取得部１１１１は、過去の割当結果の全てを取得しなくとも良く、取得データ記憶部１３１に記憶されていない分のみの割当結果を取得するようにしても良い。また、取得データ記憶部１３１に既に記憶されている割当結果を取得した場合、割当結果取得部１１１１は、当該割当結果を無視（破棄）しても良い。
　図４は、割当結果の一例を示した図である。　
　図４に示すように、割当結果は、ヒトに対してどの期間の間にどのタスクを割当てたかを示す。例えば、図４に示す例では、割当結果は、ヒト１に対して、午前中にタスク１、午後にタスク２、そして残業時間にタスク７を割当てたことを示している。同様に、図４に示す例では、ヒト２に対して、午前中にタスク３、午後にタスク４を割当てたことを示し、ヒト３に対して、午前中にタスク５、午後にタスク６を割当てたことを示す。
　タスク属性情報取得部１１１２は、入出力インタフェース１２を介して、タスク属性情報を取得する（ステップＳＴ１２）。タスク属性情報は、タスクに必要な要件を含む。ここで、タスク属性情報取得部１１１２は、ユーザがタスク属性情報を入力した結果として取得しても良い。タスク属性情報取得部１１１２は、取得したタスク属性情報を取得データ記憶部１３１に記憶させる。また、ステップＳＴ１１とステップＳＴ１２は、交換可能である、又は同時に行われても良い。
　図５は、タスク属性情報の一例を示した図である。　
　図５に示すように、タスク属性情報は、各タスクが属性情報を必要とする場合、ビット値が「１」として表され、必要としない場合、「０」として表される。例えば、図５に示す例では、タスク１～タスク７が示され、タスクが行われる地域を表す「池袋」及び「新宿」、工事の種類を表す「架空（架空配電工事）」及び「道路（道路工事）」、時間を表す「横断有（タスク作業時間の横断が有る）」及び「土日（土日の作業が有る）」、「ＯＮＵ（Optical Network Unit）（ＯＮＵについての作業がある）」及び「ＯＬＴ（Optical Line Terminal）（ＯＮＵについての作業がある）」、タスクで必要とするツールを表す「バケット（窓ふき等で使用するバケットを必要とする）」及び「はしご（はしごを必要とする）」、タスクの具体的な内容を表す「融着（融着作業が有る）」及び「電柱（電柱工事が有る）」、その他の属性情報を表す「図面不足（図面不足な作業である）」及び「地下（地下での作業が有る）」を示している。図５に示す例では、タスク２は、「新宿」及び「図面不足」を必要とするタスクであることを示している。
　タスク件数集計部１１２は、タスク件数を集計する（ステップＳＴ１３）。タスク件数集計部１１２は、取得データ記憶部１３１に記憶された割当結果を取得する。そして、タスク件数集計部１１２は、各ヒトに割当たったタスク件数を集計する。例えば、図４に示した割当結果では、ヒト１は、タスク件数が３件であり、ヒト２及びヒト３は、タスク件数が２件となる。タスク件数集計部１１２は、集計結果記憶部１３２に記憶された割当結果の数だけヒト毎に集計する。タスク件数集計部１１２は、集計結果を集計結果記憶部１３２に記憶させる。
　図６は、ヒト毎にタスク件数を集計した集計結果の一例を示す図である。図６に示すように、各タスク件数が割当結果の集計結果により、何件該当したかを示す。例えば、図６は、ヒト１のタスク件数の集計結果を示す。ヒト１の場合、タスク件数が１件だった場合が合計で１０件あり、タスク件数が２件だった場合が合計で４０件であり、タスク件数が３件だった場合が合計で５件であったことを示す。
　対応可能件数判定部１１３は、基本的に対応可能なタスク件数を判定する（ステップＳＴ１４）。対応可能件数判定部１１３は、集計結果記憶部１３２から集計結果を取得する。そして、対応可能件数判定部１１３は、集計結果に基づいて基本的対応可能なタスク件数をヒト毎に判定する。例えば、対応可能件数判定部１１３は、合計数が最も多いタスク件数をそのヒトにおける基本的に対応可能なタスク件数とする。例えば、図６に示すヒト１の集計結果の場合、ヒト１における基本的に対応可能なタスク件数は、２件であると判定する。なお、合計数が同じ場合、対応可能件数判定部１１３は、タスク件数が少ない方をヒトにおける基本的に対応可能なタスク件数であると判定する。これは、タスク件数が少ない方がタスクに対して余裕を持って割当てられていると判断できるからである。そして、対応可能件数判定部１１３は、各ヒトにおける基本的に対応可能なタスク件数を判定し、判定した結果を割当結果仕分け部１１４に出力する。
　割当結果仕分け部１１４は、判定結果に基づいて割当結果を基本的に対応可能な件数に収まって及び収まっていない割当結果に仕分ける（ステップＳＴ１５）。割当結果仕分け部１１４は、取得データ記憶部１３１から割当結果を取得し、対応可能件数判定部１１３から受信した結果に基づいて割当結果を仕分ける。具体的には、割当結果仕分け部１１４は、各ヒト毎に、基本的に対応可能な件数以内に収まっている割当結果と収まっていない割当結果に仕分ける。そして、割当結果仕分け部１１４は、基本的に対応可能な件数以内に収まっている割当結果のみを仕分け済み割当結果記憶部１３３に記憶させる。これは、基本的に対応可能な件数以内にタスク件数が収まっている割当結果は、稼働に余裕のある案であった、すなわち、スキル等のヒトの属性情報を考慮した上でヒトにタスクが割当てられているという仮定に基づくものである。逆に、基本的に対応可能な件数以内に収まっていない割当結果はヒトのスキル等のヒトの属性情報を考慮できていないことになるため、データから除外することになる。
　ヒト属性ビット値計算部１１５は、基本的に対応可能な件数に収まっている割当結果に基づいてヒト属性ビット値を算出する（ステップＳＴ１６）。ヒト属性ビット値計算部１１５は、仕分け済み割当結果記憶部１３３から仕分け済み割当結果、すなわち、基本的に対応可能な件数以内に収まっている割当結果を取得する。さらに、ヒト属性ビット値計算部１１５は、取得データ記憶部１３１に記憶されたタスク属性情報を取得する。ヒト属性ビット値計算部１１５は、各割当結果について以下の式１によって各属性情報におけるヒト属性ビット値の平均値を算出する。
　　　各属性情報におけるヒト属性ビットの平均値＝（タスク属性ビット値より、割当たったビット数）／（各ヒトに対し、割当たったタスク件数）　（式１）　
　ヒト属性ビット値計算部１１５は、仕分け済み割当結果記憶部１３３から取得した割当結果分、上記式１を用いてヒト属性ビット値の平均値を算出する。そして、ヒト属性ビット値計算部１１５は、算出した結果を当該平均値の合計を仕分け済み割当結果の数で割る。この値が０．５以上である場合、ヒト属性ビット値計算部１１５は、そのヒトの属性が「１」であるとし、０．５未満である場合、ヒト属性ビット値計算部１１５は、そのヒトの属性が「０」であると判定する。
　図７は、タスク属性情報の一例を示した図である。　
　図５と同様に、タスク属性情報は、各タスクに対して各属性が該当する場合、ビット値が「１」として表され、該当しない場合、「０」として表される。例えば、ある割当結果を参照して、ヒト１がタスク１及びタスク２に割当てられていた（図７の太枠で囲まれたタスク１及びタスク２）場合、各属性情報（新宿）におけるヒト（ヒト１）属性ビットの平均値は、（式１）から１／２＝０．５となる。ヒト属性ビット値計算部１１５は、この各属性情報におけるヒト属性ビットの平均値を仕分け済み割当結果の分だけ算出し、算出した合計を仕分け済み割当結果で割った値が「０．５」以上であるかどうかを判定する。そして、ヒト属性ビット値計算部１１５は、「０．５」以上であれば当該属性に対して当該ヒト（例えば、ヒト１）がその属性情報（例えば新宿）を有している、すなわちビット値を「１」にするようにする。そして、ヒト属性ビット値計算部１１５は、算出されたヒト属性ビット値をヒト属性情報記憶部１３４に記憶させる。
　図８は、ヒト属性ビット値の一例を示す図である。　
　図８に示すように、ヒト属性ビット値は、各ヒトがどのような属性情報を有しているかをビット値で表した情報である。図８は、各ヒト（ヒト１、ヒト２、及びヒト３）に対して上で説明した計算を行い、判定を行った結果の一例を示している。図８に示すように、ヒト１は、属性情報のうち、新宿、横断、及び図面不足のビットが１である、すなわち、ヒト１は、新宿、横断及び図面不足に対して属性情報を有していることを示している。同様にヒト２は、新宿、電柱、及び図面不足のビットが１であり、ヒト３は、新宿、架空、及び図面不足のビットが１である、すなわち、ヒト２は、新宿、電柱、及び図面不足の属性情報を有し、ヒト３は、新宿、架空、及び図面不足の属性情報を有していることを示す。
　出力制御部１１６は、ヒト属性ビット値に基づいてヒト属性情報を出力する（ステップＳＴ１７）。出力制御部１１６は、ヒト属性情報記憶部１３４に記憶されたヒト属性ビット値を取得する。そして出力制御部１１６は、取得したヒト属性ビット値に基づいてヒト属性情報を出力する。図８に示したように単に人属性ビット値を出力しても良いし、各人が有する属性情報のみを出力しても良い。
　（作用効果）　
　第1の実施形態によれば、日々の業務状況及びヒトのスキル等が変化していく中でも、ヒトの属性情報を、スキルテスト等を用いなくとも決定することができる。
　業務に余裕のあったと推定できる割当結果のみを使用してヒト属性情報を作成することで、ソルバーを用いて作成されるヒトへの作業の割当案の精度が向上する。
　さらに、過去の割当結果からヒト属性情報を更新することが可能になるため、直前の割当結果を含む過去の割当結果に対してヒト属性情報を作成することで常にヒト属性情報が最新化される。
　また、ヒト属性情報を管理者等が作成する場合、ヒトに関わることを特徴付けることになるため、この作業を自動化することにより、管理者等の業務負担の低減のみならず、心理的負担も低減することが可能になる。
　［第２の実施形態］　
　過去の割当結果が少ない（例えば、１０案以下）場合に、基本的に対応可能な件数に収まっていない割当結果も貴重なデータとなり得る。そこで、第２の実施形態の情報処理装置１は、第１の実施形態では考慮しなかったタスク件数に収まっていない割当結果も活用してヒト属性情報を出力する。
　（構成）　
　第２の実施形態に係る情報処理装置１のハードウェア構成及びソフトウェア構成は、第１の実施形態と同じであるため、図示による説明を省略する。
　割当結果仕分け部１１４は、第１の実施形態と同様に、対応可能件数判定部１１３から受信した各ヒトの基本的に対応可能な件数に基づいて、取得データ記憶部１３１に記憶された割当結果のうち、基本的に対応可能なタスク件数に収まっている割当結果と収まっていない割当結果とに仕分ける。そして、割当結果仕分け部１１４は、基本的に対応可能なタスク件数に収まっている割当結果に加えて、本実施形態では、基本的に対応可能な件数以内に収まっていない割当結果も仕分け済み割当結果記憶部１３３に記憶させる。
　（動作）　
　図９は、情報処理装置１の情報処理動作の一例を示すフローチャートである。情報処理装置１の制御部１１が記憶部１３に記憶されたプログラムを読み出して実行することにより、このフローチャートの動作が実現される。
　動作は、情報処理装置１のユーザによって情報処理装置１に所定の情報が入力されることで開始する。
　図９に示されるステップＳＴ１１～ステップＳＴ１４は、図３を参照しながら説明したステップＳＴ１１～ステップＳＴ１４と同じであるため、再度の説明を省略する。
　なお、ステップＳＴ１１で取得した割当結果が第１の実施形態と比較して少数（例えば、１０案）であるとする。
　割当結果仕分け部１１４は、対応可能件数判定部１１３から受信した判定結果に基づいて割当結果を基本的に対応可能な件数に収まっている及び収まっていない割当結果に仕分ける（ステップＳＴ２１）。割当結果仕分け部１１４は、取得データ記憶部１３１から割当結果を取得し、対応可能件数判定部１１３から受信した結果に基づいて割当結果を仕分ける。具体的には、割当結果仕分け部１１４は、各ヒト毎に、基本的に対応可能な件数以内に収まっている割当結果と収まっていない割当結果に仕分ける。そして、割当結果仕分け部１１４は、基本的に対応可能な件数以内に収まっている割当結果及び基本的に対応可能な件数以内に収まっていない割当結果の両方を仕分け済み割当結果記憶部１３３に記憶させる。これは、例えば、ステップＳＴ１１で入力された割当結果が少ない場合に有効な手段となる。すなわち、情報処理装置１は、基本的に対応可能な件数以内に収まっていない割当結果もヒト属性情報を算出するために使用するために有用な情報であるとする。そのため、割当結果仕分け部１１４は、基本的に対応可能な件数以内にタスク件数が収まっている割当結果に加えて、基本的に対応可能な件数以内に収まっていない割当結果も仕分け済み割当結果記憶部１３３に記憶させる。
　ヒト属性ビット値計算部１１５は、基本的に対応可能な件数に収まっている及び収まっていない割当結果に基づいてヒト属性ビット値を算出する（ステップＳＴ２２）。最初に、ヒト属性ビット値計算部１１５は、仕分け済み割当結果記憶部１３３から基本的に対応可能な件数以内に収まっている仕分け済み割当結果を取得する。さらに、ヒト属性ビット値計算部１１５は、取得データ記憶部１３１に記憶されたタスク属性情報を取得する。そして、ヒト属性ビット値計算部１１５は、第１の実施形態で説明した式１を用いて各属性情報におけるヒト属性ビット値の平均値を算出する。
　次に、ヒト属性ビット値計算部１１５は、仕分け済み割当結果記憶部１３３から基本的に対応可能な件数以内に収まっていない仕分け済み割当結果を取得する。そして、以下の式２に基づいて各属性情報におけるヒト属性ビット値を算出する。
　　　各属性情報におけるヒト属性ビットの平均値＝（タスク属性ビット値より、割当たったビット数）／（各ヒトに対し、割当たったタスク件数）＊（基本的に対応可能な件数）／（最大タスク件数）　（式２）　
　式２は、基本的に対応可能な件数に収まっていない割当結果は、ヒトに割当てられた件数に関係なく、事故などのリスクが高く、経験値が溜まり辛い割当結果であるという仮定の下、式１を（基本的に対応可能な件数／最大タスク件数）倍したものとなっている。例えば、基本的に対応可能な件数が２であり、図４で示すヒト１のように割当結果で示されるタスクの割当件数が３件であった場合、上記式２を使用することになる。
　図１０は、タスク属性情報の一例を示した図である。　
　ヒト１に割当てられたタスクのタスク属性情報が図５で示す場合、上記式２の平均値は、図１０で示した太枠内のタスクの属性情報が考慮されることになる。例えば、属性情報の横断有について平均値を算出する場合、ヒト属性ビット値計算部１１５は、（２／３）＊（２／３）＝０．４４と平均値を算出することになる。
　ヒト属性ビット値計算部１１５は、基本的に対応可能な件数以内に収まっている仕分け済み割当結果及び基本的に対応可能な件数以内に収まっていない仕分け済み割当結果について１案ずつ上記平均値を算出し、算出した平均値を入力された割当結果の数で割る。そして、この値が０．５以上である場合、ヒト属性ビット値計算部１１５は、そのヒトの属性が「１」であるとし、０．５未満である場合、ヒト属性ビット値計算部１１５は、そのヒトの属性が「０」であると判定する。例えば、２案の割当結果が入力され、１案目が基本的に対応可能な件数以内に収まっており属性情報の平均値が０．５であり、２案目が基本的に対応可能な件数に収まっておらず、属性情報の平均値が０．４４である場合、ヒト属性ビット値計算部１１５は、（０．５＋０．４４）／２＝０．４７と算出するため、そのヒトの属性情報が「０」であると判定することになる。
　図１１は、ヒト属性ビット値の一例を示す図である。　
　図１１は、各ヒト（ヒト１、ヒト２、及びヒト３）に対して上で説明した計算を行い、判定を行った結果の一例を示している。図１１に示すように、ヒト１は、属性情報のうち、新宿のビット値が１である、すなわち、ヒト１は、新宿に対して属性情報を有していることを示している。同様にヒト２は、新宿、電柱、及び図面不足のビット値が１であり、ヒト３は、一つもビット値が１の属性情報がないことを示す。
　出力制御部１１６は、ヒト属性ビット値に基づいてヒト属性情報を出力する（ステップＳＴ１７）。出力制御部１１６は、ヒト属性情報記憶部１３４に記憶されたヒト属性ビット値を取得する。そして出力制御部１１６は、取得したヒト属性ビット値に基づいてヒト属性情報を出力する。図１１に示したように単に人属性ビット値を出力しても良いし、各人が有する属性情報のみを出力しても良い。なお、出力制御部１１６は、基本的に対応可能な件数に収まっていない割当結果も使用したことを示す情報を出力しても良い。
　また、第１の実施形態と第２の実施形態は、組み合わせて運用しても良い。例えば、ステップＳＴ１１で入力された割当結果が所定の閾値（例えば、１０案）以上である場合、制御部１１は、第１の実施形態を用いると判定し、所定の閾値未満である場合、第２の実施形態を用いると判定し、処理を実行しても良い。
　（作用効果）　
　第２の実施形態によれば、日々の業務状況及びヒトのスキル等が変化していく中でも、ヒトの属性情報を、スキルテスト等を用いなくとも決定することができる。そして、第２の実施形態によれば、過去の割当結果の入力数が少ない場合、基本的に対応可能な件数に収まっていない割当結果も参照してヒト属性情報を決定することができる。
　さらに、過去の割当結果からヒト属性情報を更新することが可能になるため、直前の割当結果を含む過去の割当結果に対してヒト属性情報を作成することで常にヒト属性情報が最新化される。
　また、ヒト属性情報を管理者等が作成する場合、ヒトに関わることを特徴付けることになるため、この作業を自動化することにより、管理者等の業務負担の低減のみならず、心理的負担も低減することが可能になる。
　［第３の実施形態］　
　ヒトがしばらくタスクを行っていない場合、当該ヒトは、そのタスクのやり方を忘れていく。そして、管理者等は、このタスクのやり方を忘れていくことを考慮してヒト属性情報を更新する必要がある。しかしながら、どのタイミングで更新するのかを決定することはヒトそれぞれを常に把握する必要があり、困難である。そこで、第３の実施形態の情報処理装置１は、タスクのやり方を忘れていくことを考慮して、ヒト属性情報を出力する。
　（構成）　
　第３の実施形態に係る情報処理装置１のハードウェア構成は、第１の実施形態と同じであるため、説明を省略する。
　図１２は、第３の実施形態における情報処理装置１のソフトウェア構成を、図１に示したハードウェア構成に関連付けて示すブロック図である。　
　第１の実施形態と異なる点は、取得部１１１が忘却曲線取得部１１１３を備え、制御部１１がヒト属性ビット値修正部１１７を備える点である。
　忘却曲線取得部１１１３は、ヒトがいつまで同じ属性情報のスキルを保持できるかを示す忘却曲線情報を取得する。当該忘却曲線情報は、最後に割当てられたタスクから新たにタスクがヒトに割りてられるまでの期間に当該タスクについてどの程度記憶しているか（記憶保持率）を含む情報である。忘却曲線情報は、ユーザによって入力されても良いし、シミュレーションを用いて作成されても良い。また、忘却曲線取得部１１１３は、忘却曲線情報を取得データ記憶部１３１に記憶させる。
　ヒト属性ビット値修正部１１７は、ヒト属性ビット値計算部１１５によって計算されたヒト属性情報を忘却曲線情報に基づいて修正する。なお、修正方法は、後述する。
　（動作）
　図１３は、情報処理装置１の情報処理動作の一例を示すフローチャートである。情報処理装置１の制御部１１が記憶部１３に記憶されたプログラムを読み出して実行することにより、このフローチャートの動作が実現される。
　動作は、情報処理装置１のユーザによって情報処理装置１に所定の情報が入力されることで開始する。
　図１３に示されるステップＳＴ１１～ステップＳＴ１２は、図３を参照しながら説明したステップＳＴ１１～ステップＳＴ１２と同じであるため、再度の説明を省略する。
　忘却曲線取得部１１１３は、忘却曲線情報を取得する（ステップＳＴ３１）。忘却曲線情報は、最後に割当てられたタスクから新たにタスクがヒトに割りてられるまでの期間に当該タスクについてどの程度記憶しているか（記憶保持率）を含む情報である。すなわち、忘却曲線情報は、ヒトがタスク行ってから経過した日数に応じてどの程度タスクについて記憶しているかを示す情報を含む。忘却曲線取得部１１１３は、取得した割当結果を取得データ記憶部１３１に記憶させる。
　図１４は、忘却曲線情報の一例を示した図である。　
　図１４で示す忘却曲線情報は、最後にタスクを実行してから次に同じタスクを割当てるまでの日数が横軸に示され、縦軸に当該タスクについてどの程度記憶しているかを表す記憶保持率を縦軸に示したものである。図１４に示すように、ヒトは、長期間タスクが割当てられなければ、当該タスクについて忘却していくため、記憶保持率が低下していくことを示している。なお、図１４で示した忘却曲線情報は、単なる一例であり、この忘却曲線に限られないのは勿論である。
　図１３に示されるステップＳＴ１３～ステップＳＴ１６は、図３を参照しながら説明したステップＳＴ１３～ステップＳＴ１６と同じであるため、再度の説明を省略する。
　なお、第３の実施形態におけるステップＳＴ１６において、ヒト属性ビット値計算部１１５は、算出されたヒト属性ビット値をヒト属性情報記憶部１３４に記憶させるのではなく、ヒト属性ビット値修正部１１７に出力する。
　ヒト属性ビット値修正部１１７は、割当結果に基づいて各ヒトに対する各属性情報が割当たっていない期間を判定する（ステップＳＴ３２）。ヒト属性ビット値修正部１１７は、取得データ記憶部１３１から割当結果を取得する。そして、ヒト属性ビット値修正部１１７は、各ヒトのビットが１の属性情報において、割当結果のタスクにおいて最後に割当てられた日から現在までに何日経過しているかを判定する。そして、ヒト属性ビット値修正部１１７は、各属性情報における忘却曲線情報からの経過日数に対応する記憶保持率を取得する。なお、ヒトにおける各属性情報が０の場合、割当たっていない日は、全ての期間となるため、ヒト属性ビット値修正部１１７は、忘却曲線からの経過日数に対応する記憶保持率を取得しない。
　図１５は、ヒト１に対する属性情報が割当たっていない期間及び当該期間に対応する記憶保持率を示した図である。なお、図１５では、割当結果が１００案（１００日分）である場合の例を示している。図１５を参照して、例えば、ヒト１は、新宿が含まれるタスクを２日前に割当てられたことを示し、その場合の記憶保持率は、８５％であることを示している。同様に、ヒト１は、バケットが含まれるタスクを６０日前に割当てられたことを示し、その場合の記憶保持率は、４５％であることを示している。
　ヒト属性ビット値修正部１１７は、忘却曲線に基づいてヒト属性ビット値を修正する（ステップＳＴ３３）。ヒト属性ビット値修正部１１７は、ビット値＊記憶保持率が０．５以上である場合、ヒトが当該属性に対して記憶を保持しているとしてビット値を１にし、０．５未満である場合、ヒトが当該属性に対して記憶を保持していないとしてビット値を０にする。
　図１６は、修正されたビット値の一例を示す図である。　
　図１６に示すように、バケットは、ビット値＊記憶保持率が０．４５となり、０．５以下である。そのため、ヒト属性ビット値修正部１１７は、バケットのビット値を１から０に修正する。また、その他の新宿、架空、横断有、図面不足、及び地下は、ビット値＊記憶保持率が０．５以上であるため、ヒト属性ビット値修正部１１７は、ビット値を１のままにする。そして、ヒト属性ビット値修正部１１７は、修正されたヒト属性情報をヒト属性情報記憶部１３４に記憶させる。
　出力制御部１１６は、修正されたヒト属性ビット値に基づいてヒト属性情報を出力する（ステップＳＴ３４）。出力制御部１１６は、ヒト属性情報記憶部１３４に記憶されたヒト属性ビット値を取得する。そして出力制御部１１６は、取得したヒト属性ビット値に基づいてヒト属性情報を出力する。図８に示したように単に人属性ビット値を出力しても良いし、各人が有する属性情報のみを出力しても良い。
　なお、第３の実施形態は、第２の実施形態と組み合わせて運用してもよい。例えば、ステップＳＴ１１で入力された割当結果が所定の閾値（例えば、１０案）未満である場合、第２の実施形態を用いると判定し、処理を実行しても良い。
　（作用効果）　
　第３の実施形態によれば、長期間にわたり属性情報が使用されていない場合を考慮したヒトの属性情報を、スキルテスト等を用いなくとも決定することができる。
　業務に余裕のあった割当結果のみを使用してヒト属性情報を作成することで、ソルバーを用いて作成されるヒトへの作業の割当案の精度が向上する。
　さらに、過去の割当結果からヒト属性情報を更新することが可能になるため、直前の割当結果を含む過去の割当結果に対してヒト属性情報を作成することで常にヒト属性情報が最新化される。
　また、ヒト属性情報を管理者等が作成する場合、ヒトに関わることを特徴付けることになるため、この作業を自動化することにより、管理者等の業務負担の低減のみならず、心理的負担も低減することが可能になる。
　［第４の実施形態］　
　ヒトは、経験不足によって十分な生産性を確保できないことがある。例えば、免許を持っているがペーパードライバーであるヒトが車両を運転しても所定の時間が経過しても目的地に辿り着けない等である。そのため、第４の実施形態の情報処理装置１は、ヒトの経験値についてもヒトの属性情報を決定する際に考慮してヒト属性情報を出力する。
　（構成）　
　第４の実施形態に係る情報処理装置１のハードウェア構成は、第１の実施形態と同じであるため、説明を省略する。
　図１７は、第４の実施形態における情報処理装置１のソフトウェア構成を、図１に示したハードウェア構成に関連付けて示すブロック図である。　
　第１の実施形態と異なる点は、取得部１１１が生産性取得部１１１４を備え、制御部１１がヒト属性ビット値修正部１１７を備える点である。
　生産性取得部１１１４は、過去の割当結果における生産性情報及び基準生産性情報を取得する。過去の割当結果における生産性情報は、ヒト毎の過去の成果量を時間で割ったもので示す。ここで、成果量は、数値で表せるものであればどのようなものでも良い。例えば、製造量、売上金額、ドライブレコーダによる判定値等である。基準生産性情報は、タスク毎の生産性の基準量を表す。なお、基準生産性情報は、最低でも必要な生産性でも良いし、過去の生産性の平均値等でも良い。また、生産性取得部１１１４は、取得した生産性情報及び基準生産性情報を取得データ記憶部１３１に記憶させる。
　ヒト属性ビット値修正部１１７は、ヒト属性ビット値計算部１１５によって計算されたヒト属性情報を生産性情報及び基準生産性情報に基づいて修正する。なお、修正方法は、後述する。
　（動作）
　図１８は、情報処理装置１の情報処理動作の一例を示すフローチャートである。情報処理装置１の制御部１１が記憶部１３に記憶されたプログラムを読み出して実行することにより、このフローチャートの動作が実現される。
　動作は、情報処理装置１のユーザによって情報処理装置１に所定の情報が入力されることで開始する。
　図１８に示されるステップＳＴ１１～ステップＳＴ１２は、図３を参照しながら説明したステップＳＴ１１～ステップＳＴ１２と同じであるため、再度の説明を省略する。
　生産性取得部１１１４は、割当結果における生産性情報及び基準生産性情報を取得する（ステップＳＴ４１）。生産性情報は、ヒト毎の過去の成果量を時間で割ったもので示す。ここで、成果量は、数値で表せるものであればどのようなものでも良い。基準生産性情報は、最低でも必要な生産性である。生産性取得部１１１４は、取得した生産性及び基準生産性を取得データ記憶部１３１に記憶させる。
　図１８に示されるステップＳＴ１３～ステップＳＴ１６は、図３を参照しながら説明したステップＳＴ１３～ステップＳＴ１６と同じであるため、再度の説明を省略する。
　なお、第４の実施形態におけるステップＳＴ１６において、ヒト属性ビット値計算部１１５は、算出されたヒト属性ビット値をヒト属性情報記憶部１３４に記憶させるのではなく、ヒト属性ビット値修正部１１７に出力する。
　ヒト属性ビット値修正部１１７は、過去の割当結果における生産性情報及び基準生産性情報に基づいて、ヒト属性ビット値を修正する（ステップＳＴ４２）。最初に、ヒト属性ビット値修正部１１７は、取得データ記憶部１３１から割当結果、過去の割当結果における生産性情報、及び基準生産性情報を取得する。ヒト属性ビット値修正部１１７は、最も新しい割当結果における生産性情報に含まれる生産性から順に基準生産性情報に含まれる基準生産性と比較する。そして、ヒト属性ビット値修正部１１７は、割当結果における生産性が基準生産性を未満となっているタスクがあるかどうか判定する。例えば、ヒト属性ビット値修正部１１７は、とある日で割当結果における生産性が基準生産性未満となっていると判定する。なお、例えば、割当結果における生産性によっては、ヒト属性ビット値修正部１１７は、過去の割当結果における生産性及び基準生産性を比較した結果、割当結果における成果量が基準生産性を超える場合を判定しても良いのは勿論である。例えば、生産性がミスの割合であり、基準生産性が最低限許容するミスの割合である場合、ヒト属性ビット値計算部１１５は、生産性と基準生産性を比較して生産性が基準生産性を上回る場合を判定することになる。
　図１９は、とある日の割当結果における生産性の一例を示した図である。
　図１９で示す過去の割当結果における生産性において、簡単化のため、成果量を常に１としている。図１９で示す割当結果では、ヒト１のタスク１及びタスク２において、３時間毎に成果量１を得る、すなわち作業時間が３時間掛かってタスクが終了したことを示す。同様にタスク７において、１時間毎に成果量１を得ることを示す。なお、図１９で示した生産性は、単なる一例であり、この生産性に限られないのは勿論である。
　図２０は、基準生産性の一例を示した図である。　
　図２０に示すように、基準生産性は、例えば、図５で示したタスク属性情報に基準生産性が加えられたものであって良い。例えば、図２０に示すように、タスク１の基準生産性（作業時間）は、１／３である。
　図１９及び図２０で示した過去の割当結果における生産性及び基準成果を比較すると、ヒト２がタスク４を実行する場合、過去の割当結果における生産性が基準生産性未満になっている。
　図１９の割当結果を参照すると、ヒト２は、タスク３及びタスク４を行っている。そこで、ヒト属性ビット値修正部１１７は、タスク３及びタスク４の属性情報の平均値を算出する。そして、ヒト属性ビット値修正部１１７は、０を超える値の属性情報において、最も低い値の属性情報を抽出する。なお、最も低い値の属性情報が複数ある場合、ヒト属性ビット値修正部１１７は、該当する全ての属性情報を抽出して良い。
　図２１は、ヒト属性ビット値計算部１１５から取得したヒト２におけるヒト属性ビット値の平均値の一例を示した図である。　
　図２１を参照すると、属性情報の道路の値が０．５となっており、最も低い値となる。そこで、割当てられる頻度の低い（経験の少ない又はスキル使用回数の少ない）属性情報が生産性を満たさなくなることに起因している項目であると仮定し、ヒト属性ビット値修正部１１７は、この道路の値を修正すると決定する。ヒト属性ビット値修正部１１７は、とある日（過去の割当結果における生産性が基準生産性未満となった日）以前の仕分け済み割当結果を使用せずに再度各属性情報におけるヒト（ヒト２）属性ビットの平均値を計算する。そして、ヒト属性ビット値修正部１１７は、修正されたヒト属性ビット値をヒト属性情報記憶部１３４に記憶させる。
　図２２は、修正前のヒト属性ビット値と修正後のヒト属性ビット値を示した図である。　
　図２２（ａ）が修正前のヒト属性ビット値であり、図２２（ｂ）が修正後のヒト属性ビット値である。図２２（ａ）及び図２２（ｂ）を参照すると、ヒト２の道路工事の属性情報のビット値が１から０に修正されている。これにより、所定の生産性を満たさない割当結果を除いてヒト属性ビット値を算出することができる。　
　出力制御部１１６は、修正されたヒト属性ビット値に基づいてヒト属性情報を出力する（ステップＳＴ４３）。出力制御部１１６は、ヒト属性情報記憶部１３４に記憶されたヒト属性ビット値を取得する。そして出力制御部１１６は、取得したヒト属性ビット値に基づいてヒト属性情報を出力する。図２２（ｂ）に示したように単に人属性ビット値を出力しても良いし、各人が有する属性情報のみを出力しても良い。なお、出力制御部１１６は、基本的に対応可能な件数に収まっていない割当結果も使用したことを示す情報を出力しても良い。
　また、第４の実施形態は、第２の実施形態と組み合わせて運用しても良い。例えば、ステップＳＴ１１で入力された割当結果が所定の閾値（例えば、１０案）以上である場合、制御部１１は、第４の実施形態を用いると判定し、所定の閾値未満である場合、第２の実施形態を用いると判定し、処理を実行しても良い。
　（作用効果）　
　第４の実施形態によれば、所定の生産性未満となっている割当結果を使用せずにヒトの属性情報を決定することができる。
　業務に余裕のあった割当結果のみを使用してヒト属性情報を作成することで、ソルバーを用いて作成されるヒトへの作業の割当案の精度が向上する。
　さらに、過去の割当結果からヒト属性情報を更新することが可能になるため、直前の割当結果を含む過去の割当結果に対してヒト属性情報を作成することで常にヒト属性情報が最新化される。
　また、ヒト属性情報を管理者等が作成する場合、ヒトに関わることを特徴付けることになるため、この作業を自動化することにより、管理者等の業務負担の低減のみならず、心理的負担も低減することが可能になる。
　［第５の実施形態］　
　ヒトは、同じスキルを持っていても、ヒトにより上手い下手が存在する。また、同じスキルを複数回こなしたとしても、ヒトによってはスキルを上手く扱うことができるとは限らない。実社会において、数値では表されない感覚的なもの（例えば、勘）を考慮して割当作業を行っている。そこで、第５の実施形態の情報処理装置１は、この感覚的なものを考慮してヒト属性情報を出力する。
　（構成）　
　第５の実施形態に係る情報処理装置１のハードウェア構成は、第１の実施形態と同じであるため、説明を省略する。
　図２３は、第５の実施形態における情報処理装置１のソフトウェア構成を、図１に示したハードウェア構成に関連付けて示すブロック図である。　
　第１の実施形態と異なる点は、制御部１１が各ヒトビット値計算部１１８及びヒト仕分け部１１９を備える点である。
　各ヒトビット値計算部１１８は、タスク属性ビット情報及び割当結果に基づいて各ヒトのビット値の総数の平均を計算する。なお、具体的な計算方法は、後述する。そして、各ヒトビット値計算部１１８は、ヒト仕分け部１１９に算出結果を出力する。
　ヒト仕分け部１１９は、各ヒトビット値計算部１１８によって算出された各ヒト毎のビット値の総数の平均に基づいてヒトを仕分ける。例えば、ヒト仕分け部１１９は、ヒトを信頼できるヒト、通常のヒト、信頼できないヒト等に仕分ける。なお、仕分け方の具体的な方法は、後述する。
　（動作）
　図２４は、情報処理装置１の情報処理動作の一例を示すフローチャートである。情報処理装置１の制御部１１が記憶部１３に記憶されたプログラムを読み出して実行することにより、このフローチャートの動作が実現される。
　動作は、情報処理装置１のユーザによって情報処理装置１に所定の情報が入力されることで開始する。
　図１８に示されるステップＳＴ１１～ステップＳＴ１６は、図３を参照しながら説明したステップＳＴ１１～ステップＳＴ１６と同じであるため、再度の説明を省略する。
　　なお、第３の実施形態におけるステップＳＴ１６において、ヒト属性ビット値計算部１１５は、算出されたヒト属性ビット値をヒト属性情報記憶部１３４に記憶させるのではなく、ヒト属性ビット値修正部１１７に出力する。
　各ヒトビット値計算部１１８は、過去の割当結果及びタスク属性ビット値に基づいて各ヒトのビット値の総数を算出する（ステップＳＴ５１）。各ヒトビット値計算部１１８は、取得データ記憶部１３１から割当結果及びタスク属性ビット値を取得する。そして、ヒト毎に割当結果によって割当てられたタスクの属性情報のビット値の総数を計算する。
　図２５は、割当結果及びタスク属性ビット値を示す図である。　
　図２５（ａ）は、割当結果を示し、図２５（ｂ）は、タスク属性ビット値を示す。図２５に示すヒト１は、タスク１、タスク２、及びタスク７を行ったことを示す。そこで、各ヒトビット値計算部１１８は、図２５（ｂ）に示すタスク１、タスク２、及びタスク７のビット値の総計を計算する。図２５（ｂ）を参照して、タスク１のビット値の総数は、１であり、タスク２のビット値の総数は、３であり、タスク７のビット値の総数は、４である。そのため、ヒト１のビット値の総数は、８になる。同様にヒト２のビット値総数は、７であり、ヒト３のビット値の総数は３になる。そして、各ヒトビット値計算部１１８は、割当結果毎にヒトそれぞれのビット値の総数を算出する。
　図２６は、割当結果毎に算出されたヒトそれぞれのビット値の総数の一例を示した図である。図２６では、割当結果が５０枚ある場合について示しており、割当結果１から割当結果５０まで人それぞれの総数を示している。
　各ヒトビット値計算部１１８は、過去の割当結果に基づいて各ヒトのビット値総数の平均値を算出する（ステップＳＴ５２）。各ヒトビット値計算部１１８は、ビット値総数を、ビット値総数を入力した割当結果の数で割ることでビット値総数の平均値を算出する。例えば、各ヒトビット値計算部１１８は、図２６で示したヒト１のビット値総数の平均値を（８＋・・・・＋８）／５０＝７．５と算出する。同様に、各ヒトビット値計算部１１８は、ヒト２及びヒト３のビット値総数の平均値をそれぞれ６．０及び３．５と算出する。各ヒトビット値計算部１１８は、各ヒトのビット値総数の平均値をヒト仕分け部１１９に出力する。
　ヒト仕分け部１１９は、ビット値総数の平均値に基づいて各ヒトを仕分ける（ステップＳＴ５３）。ヒト仕分け部１１９は、所定の数（個性の数）に各ヒトを仕分ける。なお、この個性の数は、ユーザによって入力されても良いし、情報処理装置１の記憶部１３が予め記憶しておいても良い。例えば、ステップＳＴ１１又はステップＳＴ１２によるユーザの入力時に取得部１１１が個性の数を取得し、取得データ記憶部１３１に記憶させても良い。また、通常、このビット値総数の平均値の値が高いヒト程、比較的難易度が高いタスクに割当てられる傾向がある。そのため、ビット値総数の平均値が高いヒトを信頼できるヒトと仮定し、ビット値総数の平均値が低いヒトを信頼できないヒトと仮定する。例えば、ヒト仕分け部１１９は、各ヒトのビット値総数の平均値から、各ヒトにおける「ビット値総数の平均値」の最大値（例えば、図２６の例では７．５）と最小値（例えば、図２６の例では、３．５）を抽出する。その後、ヒト仕分け部１１９は、最大値を１００％とし、最小値を０％で表し、対象となるビット値総数の平均値がどこに位置するかの割合（％）を算出する。ここで、当該位置の割合は、［（各ヒトのビット値総数の平均－最小値）／（最大値－最小値）＊１００］で算出する。例えば、ヒト仕分け部１１９は、ビット値総数の平均の上位３０％（位置の割合が７０％以上）に入るヒトは、信頼できるヒトであり、下位３０％（位置の割合が３０％以下）に入るヒトは信頼できないヒトであり、上位３０％未満で下位３０％より上のヒトは、通常のヒトであると仕分ける。例えば、ヒト仕分け部１１９は、図２６を用いて説明したヒト１は信頼できるヒトであり、ヒト２は、通常のヒトであり、ヒト３は、信頼できないヒトと仕分ける。
　そして、ヒト仕分け部１１９は、ヒト属性ビット値に仕分け結果を追加する（ステップＳＴ５４）。ヒト仕分け部１１９は、ヒトの個性をステップＳＴ５３で仕分けた各ヒトの仕分け結果をヒト属性ビット値に追加する。例えばヒト仕分け部１１９は、ヒト１は、信頼できるヒトである場合、信頼できるという属性情報を１にする。同様にヒト仕分け部１１９は、ヒト２が通常のヒトである場合、通常の属性情報を１にし、ヒト３が信頼できないヒトである場合、信頼できないという属性情報を１にする。そして、ヒト仕分け部１１９は、これらの情報をヒト属性ビット値に追加する。ヒト仕分け部１１９は、仕分け結果についての情報を追加したヒト属性ビット値をヒト属性情報記憶部１３４に記憶させる。
　図２７は、各ヒトの仕分け結果をヒト属性ビット値に追加した一例を示す。　
　図２７（ａ）に示すように、ヒト仕分け部１１９は、信頼できる、通常、信頼できないという属性情報を追加する。そして、図２７（ｂ）に示すように、ヒト仕分け部１１９は、ヒト１、ヒト２、及びヒト３がそれぞれ信頼できる、通常、及び信頼できないというビットがそれぞれ１にするように情報を付加する。
　出力制御部１１６は、修正されたヒト属性ビット値に基づいてヒト属性情報を出力する（ステップＳＴ５５）。出力制御部１１６は、ヒト属性情報記憶部１３４に記憶されたヒト属性ビット値を取得する。そして出力制御部１１６は、取得したヒト属性ビット値に基づいてヒト属性情報を出力する。図２７（ｂ）に示したように単にヒト属性ビット値を出力しても良いし、各人が有する属性情報のみを出力しても良い。なお、出力制御部１１６は、基本的に対応可能な件数に収まっていない割当結果も使用したことを示す情報を出力しても良い。
　また、第５の実施形態は、第２の実施形態と組み合わせて運用しても良い。例えば、ステップＳＴ１１で入力された割当結果が所定の閾値（例えば、１０案）以上である場合、制御部１１は、第５の実施形態を用いると判定し、所定の閾値未満である場合、第２の実施形態を用いると判定し、処理を実行しても良い。
　（作用効果）　
　第５の実施形態によれば、ヒトの個性を考慮したヒトの属性情報を決定することができる。
　業務に余裕のあった割当結果のみを使用してヒト属性情報を作成することで、ソルバーを用いて作成されるヒトへの作業の割当案の精度が向上する。
　さらに、過去の割当結果からヒト属性情報を更新することが可能になるため、直前の割当結果を含む過去の割当結果に対してヒト属性情報を作成することで常にヒト属性情報が最新化される。
　また、ヒト属性情報を管理者等が作成する場合、ヒトに関わることを特徴付けることになるため、この作業を自動化することにより、管理者等の業務負担の低減のみならず、心理的負担も低減することが可能になる。
　［他の実施形態］
　なお、この発明は上記実施形態に限定されるものではない。例えば、本発明は、必要な情報が入力されれば、第３の実施形態乃至第５の実施形態を組み合わせて実施可能である。
　また、前記実施形態に記載した手法は、計算機（コンピュータ）に実行させることができるプログラム（ソフトウェア手段）として、例えば磁気ディスク（フロッピー（登録商標）ディスク、ハードディスク等）、光ディスク（ＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤ、ＭＯ等）、半導体メモリ（ＲＯＭ、ＲＡＭ、フラッシュメモリ等）等の記憶媒体に格納し、また通信媒体により伝送して頒布することもできる。なお、媒体側に格納されるプログラムには、計算機に実行させるソフトウェア手段（実行プログラムのみならずテーブル、データ構造も含む）を計算機内に構成させる設定プログラムをも含む。本装置を実現する計算機は、記憶媒体に記憶されたプログラムを読み込み、また場合により設定プログラムによりソフトウェア手段を構築し、このソフトウェア手段によって動作が制御されることにより上述した処理を実行する。なお、本明細書で言う記憶媒体は、頒布用に限らず、計算機内部或いはネットワークを介して接続される機器に設けられた磁気ディスク、半導体メモリ等の記憶媒体を含むものである。
　要するに、この発明は上記実施形態に限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で種々に変形することが可能である。また、各実施形態は可能な限り適宜組み合わせて実施してもよく、その場合組み合わせた効果が得られる。さらに、上記実施形態には種々の段階の発明が含まれており、開示される複数の構成要件における適当な組み合わせにより種々の発明が抽出され得る。
　１…情報処理装置
　２…入力装置
　３…出力装置
　１１…制御部
　１１１…取得部
　１１１１…割当結果取得部
　１１１２…タスク属性情報取得部
　１１１３…忘却曲線取得部
　１１１４…生産性取得部
　１１２…タスク件数集計部
　１１３…対応可能件数判定部
　１１４…割当結果仕分け部
　１１５…ヒト属性ビット値計算部
　１１６…出力制御部
　１１７…ヒト属性ビット値修正部
　１１８…ヒトビット値計算部
　１１９…ヒト仕分け部
　１２…入出力インタフェース
　１３…記憶部
　１３１…取得データ記憶部
　１３２…集計結果記憶部
　１３３…仕分け済み割当結果記憶部
　１３４…ヒト属性情報記憶部
 

Claims (8)

  1. 　過去のタスクに対して複数の作業者のうちどの作業者を割当てたのかを表す割当結果及びタスクに必要な要件を含むタスク属性情報を取得する取得部と、
    　前記割当結果に基づいて前記作業者の各々の対応可能なタスクの件数を算出する対応可能件数判定部と、
    　前記対応可能なタスク件数に基づいて前記割当結果を仕分ける割当結果仕分け部と、
    　前記仕分けられた割当結果及び前記取得したタスク属性情報に基づいて、各作業者がどのような属性を有しているかを示すヒト属性ビット値を算出するヒト属性ビット値計算部と、
    　を備える、情報処理装置。
  2. 　前記仕分けられた割当結果は、前記作業者に割当てられたタスクが前記対応可能なタスク件数以内である割当結果を備える、請求項１に記載の情報処理装置。
  3. 　前記仕分けられた割当結果は、前記作業者に割当てられたタスクが前記対応可能なタスク件数以内である割当結果及び前記作業者に割当てられたタスクが前記対応可能なタスク件数を超える割当結果を備える、請求項１に記載の情報処理装置。
  4. 　前記取得部は、作業者がタスクを行ってから経過した日数に応じてどの程度前記タスクについて記憶しているかを示す忘却曲線情報を取得し、
    　前記忘却曲線情報に基づいて前記ヒト属性ビット値を修正するヒト属性ビット値修正部をさらに備える、請求項１乃至３のいずれか１項に記載の情報処理装置。
  5. 　前記取得部は、前記作業者がタスクを行った際の生産性を示す生産性情報及び前記作業者がタスクを行った際に最低満たすべき生産性を示す基準生産性情報を取得し、
    　前記生産性情報及び前記基準生産性情報に基づいて前記ヒト属性ビット値を修正するヒト属性ビット値修正部をさらに備える、請求項１乃至３のいずれか１項に記載の情報処理装置。
  6. 　前記タスク属性情報は、前記タスクに必要な属性である場合、１であり、前記タスクに必要でない属性の場合、０であるビット値で表され、
    　前記割当結果で前記作業者に割当たったタスクについての前記属性のビット値の総数を前記作業者毎に算出する各ヒトビット値計算部と、
    　前記算出したビット値の総数に基づいて前記作業者の個性を判定し、判定した個性を前記ヒト属性ビット値に付加するヒト仕分け部と、をさらに備える、請求項１乃至３のいずれか１項に記載の情報処理装置。
  7. 　プロセッサとメモリを備える情報処理装置が実行する情報処理方法であって、
    　前記プロセッサが、過去のタスクに対して複数の作業者のうちどの作業者を割当てたのかを表す割当結果及びタスクに必要な要件を含むタスク属性情報を取得することと、
    　前記プロセッサが、前記割当結果に基づいて前記複数の作業者の各々の対応可能なタスクの件数を算出することと、
    　前記プロセッサが、前記対応可能なタスク件数に基づいて前記割当結果を仕分けることと、
    　前記プロセッサが、前記仕分けられた割当結果及びタスク属性情報に基づいて、各作業者がどのような属性を有しているかを示すヒト属性ビット値を算出することと、
    　を備える、情報処理方法。
  8. 　請求項１乃至６のいずれか１項に記載の情報処理装置の前記各部としてプロセッサを機能させる情報処理プログラム。
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