(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
勤務シフト計画表の作成に必要となるシフト条件を抽出する勤務シフト表作成支援システムであって、
日付と関連付ける日付方向と勤務者と関連付ける勤務者方向を有する過去の勤務シフト表又は教師となる勤務シフト表を取り込む読取り手段と、
前記読取り手段によって取り込まれた前記勤務シフト表の各セルのデータを前記勤務者方向又は前記日付方向のデータと関連付けて整理する前処理手段と、
前記前処理手段によって整理された処理データから前記シフト条件になる候補を仮シフト条件として選定する仮シフト条件設定手段と、
前記勤務シフト表のデータに基づいて統計的な検定をおこなって所定の条件を満たす仮シフト条件を本シフト条件として抽出するシフト条件抽出手段と、
前記抽出された本シフト条件を出力する出力手段とを備えたことを特徴とする勤務シフト表作成支援システム。
【請求項２】
前記前処理手段では、各セルのデータと前記勤務者方向に隣接するセルのデータとを関連付けた並びデータを生成し、
前記仮シフト条件設定手段では、前記並びデータの中で所定の回数以上出現する並びデータを仮シフト条件として選定し、
前記シフト条件抽出手段では、有意水準との比較によって前記仮シフト条件がシフト条件として成立した場合に本シフト条件とすることを特徴とする請求項１に記載の勤務シフト表作成支援システム。
【請求項３】
前記前処理手段では、前記日付方向のセルのデータをデータ種別毎に日単位集計数として集計し、
前記仮シフト条件設定手段では、前記日単位集計数と所定の値との比較により仮シフト条件となるものを選定し、
前記シフト条件抽出手段では、有意水準との比較によって前記仮シフト条件がシフト条件として成立した場合に本シフト条件とすることを特徴とする請求項１に記載の勤務シフト表作成支援システム。
【請求項４】
前記前処理手段では、前記勤務者方向のセルのデータをデータ種別毎に勤務者単位集計数として集計し、
前記仮シフト条件設定手段では、前記勤務者単位集計数と所定の値との比較により仮シフト条件となるものを選定し、
前記シフト条件抽出手段では、有意水準との比較によって前記仮シフト条件がシフト条件として成立した場合に本シフト条件とすることを特徴とする請求項１に記載の勤務シフト表作成支援システム。
【請求項５】
前記前処理手段では、前記勤務者方向のデータ種別毎の出現間隔をデータ間隔値として算出し、
前記仮シフト条件設定手段では、前記データ間隔値と所定の値との比較により仮シフト条件となるものを選定し、
前記シフト条件抽出手段では、有意水準との比較によって前記仮シフト条件がシフト条件として成立した場合に本シフト条件とすることを特徴とする請求項１に記載の勤務シフト表作成支援システム。
【請求項６】
前記前処理手段では、各セルのデータと前記日付方向の他の勤務者のセルのデータとを関連付けた組合せデータを生成し、
前記仮シフト条件設定手段では、前記組合せデータの中で所定の回数以上出現する組合せデータを仮シフト条件として選定し、
前記シフト条件抽出手段では、有意水準との比較によって前記仮シフト条件がシフト条件として成立した場合に本シフト条件とすることを特徴とする請求項１に記載の勤務シフト表作成支援システム。
【請求項７】
勤務シフト計画表の作成に必要となるシフト条件を抽出する勤務シフト表作成支援システムであって、
日付と関連付ける日付方向と勤務者と関連付ける勤務者方向を有する過去の勤務シフト表又は教師となる勤務シフト表を取り込む読取り手段と、
前記読取り手段によって取り込まれた前記勤務シフト表の各セルのデータを前記勤務者方向のデータと関連付けて整理する前処理手段と、
前記前処理手段によって整理された処理データを変換データに変換する変換処理手段と、
前記変換データを使ってクラスタリングをおこなうクラスタリング手段と、
前記クラスタリング手段によって分類されたクラスタをシフト条件として出力する出力手段とを備えたことを特徴とする勤務シフト表作成支援システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、勤務シフト計画表を作成するに際して予め設定しておくべきシフト条件を、過去の又は教師となる勤務シフト表から抽出することができる勤務シフト表作成支援システムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、病院、介護施設、コールセンター、店舗などにおいて、曜日によって勤務形態が固定されるのではなく、日毎又は一定期間毎に複数の形態の勤務に付くことになるいわゆるシフト勤務がおこなわれている。
【０００３】
このシフト勤務を採用する職場においては、勤務シフト計画表が月初めなどに予め作成され、それに従って勤務者が勤務をおこなうことになるため、その勤務シフト計画表を容易に作成するための装置が開発されている（特許文献１，２参照）。
【０００４】
このような勤務シフト計画表を作成する装置を使用するに際しては、予め勤務者が希望する勤務日を設定したり、夜勤を連続させないなどの禁止したい勤務パターンを設定したりする必要がある。
【０００５】
そこで、特許文献１では、勤務者毎の勤務する曜日や勤務できない日にちなどのシフト条件を、過去の勤務シフト表から抽出することが可能な勤務シフト作成支援装置を開示している。
【０００６】
また、特許文献２には、過去の日毎の売上実績とその日に業務に就いた勤務者の情報とから勤務者毎の稼働実績を割り出し、勤務シフト計画表の作成に反映させることが可能な装置が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２００８−２６９２５６号公報
【特許文献２】特開２００７−２６３６１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかしながら、特許文献１に開示された勤務シフト作成支援装置では、過去の勤務実績を反映させることはできるが、反映させる過去の情報が偶発的なものなのか、ルールとして採用できるシフト条件に相当するものなのかの検証をおこなわないため、抽出されたシフト条件が玉石混合になるおそれがある。なお、特許文献１では、勤務者がシフト条件の優先度を設定できるようになっているが、様々なレベルのシフト条件が多数、抽出されてしまうと、優先度を設定するのが難しいうえに、手間がかかる。
【０００９】
また、特許文献２に開示された勤務シフト計画表作成装置においても過去の勤務実績を反映させることはできるが、勤務者の評価や売上実績情報という稼働実績に関するデータを抽出して反映させているに過ぎない。
【００１０】
そこで、本発明は、実際に勤務シフト計画表を作成する際に適用されるべきシフト条件を、過去の又は教師となる勤務シフト表から的確に抽出することが可能な勤務シフト表作成支援システムを提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
前記目的を達成するために、本発明の勤務シフト表作成支援システムは、勤務シフト計画表の作成に必要となるシフト条件を抽出する勤務シフト表作成支援システムであって、日付と関連付ける日付方向と勤務者と関連付ける勤務者方向を有する過去の勤務シフト表又は教師となる勤務シフト表を取り込む読取り手段と、前記読取り手段によって取り込まれた前記勤務シフト表の各セルのデータを前記勤務者方向又は前記日付方向のデータと関連付けて整理する前処理手段と、前記前処理手段によって整理された処理データから前記シフト条件になる候補を仮シフト条件として選定する仮シフト条件設定手段と、前記勤務シフト表のデータに基づいて統計的な検定をおこなって所定の条件を満たす仮シフト条件を本シフト条件として抽出するシフト条件抽出手段と、前記抽出された本シフト条件を出力する出力手段とを備えたことを特徴とする。
【００１２】
ここで、前記前処理手段では、各セルのデータと前記勤務者方向に隣接するセルのデータとを関連付けた並びデータを生成し、前記仮シフト条件設定手段では、前記並びデータの中で所定の回数以上出現する並びデータを仮シフト条件として選定し、前記シフト条件抽出手段では、有意水準との比較によって前記仮シフト条件がシフト条件として成立した場合に本シフト条件とする構成とすることができる。
【００１３】
また、前記前処理手段では、前記日付方向のセルのデータをデータ種別毎に日単位集計数として集計し、前記仮シフト条件設定手段では、前記日単位集計数と所定の値との比較により仮シフト条件となるものを選定し、前記シフト条件抽出手段では、有意水準との比較によって前記仮シフト条件がシフト条件として成立した場合に本シフト条件とする構成とすることができる。
【００１４】
さらに、前記前処理手段では、前記勤務者方向のセルのデータをデータ種別毎に勤務者単位集計数として集計し、前記仮シフト条件設定手段では、前記勤務者単位集計数と所定の値との比較により仮シフト条件となるものを選定し、前記シフト条件抽出手段では、有意水準との比較によって前記仮シフト条件がシフト条件として成立した場合に本シフト条件とする構成とすることができる。
【００１５】
また、前記前処理手段では、前記勤務者方向のデータ種別毎の出現間隔をデータ間隔値として算出し、前記仮シフト条件設定手段では、前記データ間隔値と所定の値との比較により仮シフト条件となるものを選定し、前記シフト条件抽出手段では、有意水準との比較によって前記仮シフト条件がシフト条件として成立した場合に本シフト条件とする構成とすることができる。
【００１６】
さらに、前記前処理手段では、各セルのデータと前記日付方向の他の勤務者のセルのデータとを関連付けた組合せデータを生成し、前記仮シフト条件設定手段では、前記組合せデータの中で所定の回数以上出現する組合せデータを仮シフト条件として選定し、前記シフト条件抽出手段では、有意水準との比較によって前記仮シフト条件がシフト条件として成立した場合に本シフト条件とする構成とすることができる。
【００１７】
また、別の本発明の勤務シフト表作成支援システムは、勤務シフト計画表の作成に必要となるシフト条件を抽出する勤務シフト表作成支援システムであって、日付と関連付ける日付方向と勤務者と関連付ける勤務者方向を有する過去の勤務シフト表又は教師となる勤務シフト表を取り込む読取り手段と、前記読取り手段によって取り込まれた前記勤務シフト表の各セルのデータを前記勤務者方向のデータと関連付けて整理する前処理手段と、前記前処理手段によって整理された処理データを変換データに変換する変換処理手段と、前記変換データを使ってクラスタリングをおこなうクラスタリング手段と、前記クラスタリング手段によって分類されたクラスタをシフト条件として出力する出力手段とを備えたことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１８】
このように構成された本発明の勤務シフト表作成支援システムは、読取り手段によって過去の又は教師となる勤務シフト表を取り込み、取り込まれたデータから仮シフト条件を選定し、仮シフト条件を本シフト条件にすべきか否かを統計的に検定する。
【００１９】
このため、実際に勤務シフト計画表を作成する際に適用されるべきシフト条件を的確に抽出することができる。また、本シフト条件にすべきか否かの判定を使用者がおこなわなくても良く、さらに認識していなかった暗黙のルールのようなシフト条件を過去の勤務シフト表から抽出することができるので、勤務シフト計画表の作成に熟練していない使用者でも容易に勤務シフト計画表を作成できるようになる。
【００２０】
また、取り込まれた勤務シフト表のデータを勤務者方向に関連付けた並びデータを生成することによって、連続する複数日の勤務形態の並びを指定又は禁止するシフト条件を抽出することができる。
【００２１】
さらに、取り込まれた勤務シフト表のデータを日付方向にデータ種別毎に集計することによって、一日の必要人数に関するシフト条件を抽出することができる。
【００２２】
また、取り込まれた勤務シフト表のデータを勤務者方向にデータ種別毎に集計することによって、ある種別の勤務形態を期間内におこなう回数に関するシフト条件を抽出することができる。
【００２３】
さらに、取り込まれた勤務シフト表の勤務者方向のデータからデータ種別毎の出現間隔をデータ間隔値として算出することによって、ある種別の勤務形態をおこなう間隔に関するシフト条件を抽出することができる。
【００２４】
また、取り込まれた勤務シフト表のデータを日付方向の他の勤務者のデータと関連付けた組合せデータを生成することによって、同じ日に勤務させる又は勤務させないなどの勤務者の組み合わせに関するシフト条件を抽出することができる。
【００２５】
また、取り込まれた勤務シフト表のデータを使ってクラスタリング手段によってクラスタリングをおこない、最終的に分類されたクラスタ（グループ）をシフト条件として抽出させれば、勤務シフト計画表を作成するに際して勤務者のみに依存しないグループ単位の調整が可能になる。
【図面の簡単な説明】
【００２６】
【図１】本発明の実施の形態の勤務シフト表作成支援システムを利用した勤務シフト計画表を作成する概要を示した説明図である。
【図２】本発明の実施の形態の勤務シフト表作成支援システムの構成を説明するブロック図である。
【図３】過去の勤務シフト表を例示した図である。
【図４】統計的な検定によってシフト条件を抽出する処理の流れを説明するフローチャートである。
【図５】クラスタリングによってシフト条件を抽出する処理の流れを説明するフローチャートである。
【図６】過去の勤務シフト表から取り込まれたデータを使ってクラスタリングする手法を説明する図であって、（ａ）は１回目の分割軸の設定を説明する図、（ｂ）は２回目の分割軸の設定を説明する図である。
【発明を実施するための形態】
【００２７】
以下、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。図１では、本実施の形態の勤務シフト表作成支援システムとしてのルール抽出装置２を利用して勤務シフト計画表を作成する工程を説明している。なお、ここで説明するルール抽出装置２は、後述する各種手段を実行させるコンピュータプログラムがインストールされたコンピュータであるが、本実施の形態の勤務シフト表作成支援システムは、コンピュータプログラム自体であってもよい。また、図１では、ルール抽出装置２と勤務シフト表作成装置３を別々に示しているが、一体のコンピュータプログラム又はそれがインストールされたコンピュータであってもよい。
【００２８】
このルール抽出装置２は、過去の又は教師となる勤務シフト表１を読取り手段２１によって読取り、そこから将来の勤務シフト計画表を作成するためのシフト条件を抽出するための装置である。そして、出力手段２７から出力されたシフト条件２７０を使って勤務シフト表作成装置３の設定をおこない、勤務シフト計画表を作成することができる。
【００２９】
この過去の勤務シフト表１は、図１に示すように、表の最上行に日付が横方向に並べられ、表の最左列に勤務者名が縦方向に並べられたもので、過去に実際に実施されたシフト勤務の勤務形態が各セルに記録されている。ここで、各日にちの下側に連なる方向（表の縦方向）を日付方向とし、各勤務者の右側に連なる方向（表の横方向）を勤務者方向とする。
【００３０】
この勤務シフト表１の各セルに記入されているデータは、各勤務者の該当日の勤務形態を示している。例えば、「日勤」は昼間勤務、「夜勤」は夜間勤務、「夜明」は夜間勤務明けの昼間勤務、「休」は休日を示している。この他にも出勤時間が早い「早出」、半日勤務の「半勤」、出勤時間が遅い「遅出」、休日出勤の代わりになる「代休」、「研修」、有休休暇などの「休暇」、特別休暇などの「特休」など、シフト勤務をおこなう職場に適合するように任意に設定することができる。
【００３１】
そして、７月１日（木曜日）であれば、「夜明」、「日勤」、「夜勤」、「日勤」、「休」と連なるデータが日付方向のデータとなる。また、勤務者である「鈴木」であれば、「夜明」、「休」、「日勤」と連なるデータが勤務者方向のデータとなる。
【００３２】
この勤務シフト表１のデータは、図２に示すように読取り手段２１によってルール抽出装置２に取り込まれる。この読取り手段２１は、スキャナと文字認識ソフトを組み合わせた構成であっても良いが、勤務シフト表１のデータがＣＳＶ(Comma-Separated Values)形式などのテキストデータファイルとしてハードディスクやＵＳＢ(Universal Serial Bus)メモリなどの記録媒体に保存されているのであれば、そのファイルを取り込むだけの構成であっても良い。
【００３３】
ルール抽出装置２には、この読取り手段２１と、読取り手段２１によって取り込まれた各セルのデータを整理する前処理手段２２と、前処理手段２２によって整理された処理データから仮シフト条件を選定する仮シフト条件設定手段２３と、仮シフト条件の中から本シフト条件となるシフト条件を抽出するシフト条件抽出手段２４と、シフト条件２７０を出力させるための出力手段２７とを主に備えている。
【００３４】
また、前処理手段２２以降の別の処理系統として、前処理手段２２によって整理された処理データをクラスタリング可能な変換データに変換する変換処理手段２５と、変換データを使ってクラスタリングをおこなうクラスタリング手段２６とを備えている。
【００３５】
この前処理手段２２では、読取り手段２１によって取り込まれた勤務シフト表１の各セルのデータを、勤務者方向又は日付方向のデータと関連付けて整理する処理をおこなう。この前処理手段２２における処理は、後述するように抽出させたいシフト条件の種類によって異なるが、複数の種類のシフト条件を一つの勤務シフト表１から抽出させる場合は、前処理手段２２もそれらに合わせて様々な処理をおこなうことになる。
【００３６】
また、仮シフト条件設定手段２３では、前処理手段２２において統計処理などが施されたデータを使って、シフト条件になり得るものを仮シフト条件として選定する処理をおこなう。
【００３７】
さらに、シフト条件抽出手段２４では、仮シフト条件設定手段２３において選定された仮シフト条件に対して統計的な検定をおこなって、所定の条件を満たす場合に本シフト条件として設定する処理をおこなう。
【００３８】
また、出力手段２７では、シフト条件抽出手段２４によって設定された本シフト条件をシフト条件２７０として出力する処理をおこなう。この出力手段２７は、記録媒体にデータを書き込む手段、プリンター又はモニタなどのいずれの構成であってもよい。
【００３９】
次に、図３に示した勤務シフト表１Ａのサンプルデータを使って、本実施の形態のルール抽出装置２の処理の流れについて、図４のフローチャートを参照しながら説明する。
【００４０】
この図３の勤務シフト表１Ａでは、上述した「早出」を「早」、「日勤」を「勤」、「遅出」を「遅」、「夜勤」を「夜」、「夜明」を「明」と記している。また、通常は１ヶ月の期間の勤務シフト表を使用することが多いが、ここでは説明を簡単にするため、１６日間の期間の勤務シフト表１Ａを例に説明をおこなう。
【００４１】
まず、ステップＳ１において、図３に示した過去の勤務シフト表１Ａの読取りをおこなう。図３では、表形式で印刷された状態を示しているが、この勤務シフト表１Ａのデータは、ＣＳＶ形式で記録媒体に保存されており、読取り手段２１に読取り指示を与えることで読取らせることができる。
【００４２】
続いて、ステップＳ２では、前処理手段２２において並びデータの生成をおこなう。例えば、「夜（夜勤）」の次の日は「明（夜明）」になる、「夜（夜勤）」が２日連続になることはない、などの２つ並んだ日の勤務形態の組み合わせ及び順序に関するシフト条件（以下、「シフト並びルール」と称することがある。）を見つけたい場合は、前処理手段２２において勤務方向に隣接するセルのデータ同士を関連付けた並びデータを生成する。
【００４３】
図３に示した勤務シフト表１Ａを例に説明すると、勤務者「佐藤」では、「遅→早」、「早→休」、「休→休」、「休→夜」などの並びデータが生成される。また、勤務者「鈴木」では、「夜→明」、「明→休」、「休→勤」、「勤→休」などの並びデータが生成される。ここで、職場全体のシフト並びルールを作成する場合は、勤務者と並びデータとを関連付けて整理する必要はない。
【００４４】
そして、ステップＳ３では、出現回数が予め設定しておいた回数ｎ以上となる並びデータを見つけ出す。例えば、「夜→明」及び「明→休」の出現回数がｎ回以上であれば、この２種類の並びデータの並び順を仮シフト条件として選定する（ステップＳ４）。
【００４５】
このステップＳ４で選定された２つの仮シフト条件は、出現回数だけを基準にして選定されたものであるため、シフト条件抽出手段２４において統計的な検定をおこなうことで本シフト条件として抽出すべきルールであるか否かの判定をおこなう（ステップＳ５）。
【００４６】
以下では、「夜→明」という仮シフト条件に対しておこなった検定について説明する。この検定では、「「夜」の次の日が「明」になるというルールはない」という仮説を立て、その仮説が棄却されれば「夜→明」というルールがあると判定する。
【００４７】
まず、勤務シフト表１Ａの対象となる期間（１６日間）に「夜（夜勤）」が出現した回数ＮＡを数えることで、「夜」が出現する確率Ｐ（Ａ）を求めることができる。
【００４８】
Ｐ（Ａ）＝ＮＡ／Ｓ
ここで、Ｓは勤務シフト表１Ａのセルの数（＝１６日間×勤務者数８人）を示す。
【００４９】
続いて、「明（夜明）」の前日に「夜」が出現した回数がＮＢ回であったとすると、何もルールがなければ「夜」がＮＢ回出現する確率は、Ｐ（Ａ）のＮＢ乗となる。
【００５０】
一方、所定の条件として有意水準（１％，５％など）を設定し、Ｐ（Ａ）のＮＢ乗と比較した場合に、有意水準よりもＰ（Ａ）のＮＢ乗の方が小さければ、有意水準より小さい確率の事象が起きたことになり、最初に立てた仮説、すなわち「「夜→明」になるというルールはない」という仮説が棄却され、「「夜→明」になるというルールがある」ということになる。
【００５１】
そこで、ステップＳ６において「夜→明」という仮シフト条件を本シフト条件に設定する。なお、「明→休」という仮シフト条件についても同様の検定をおこなって、本シフト条件に設定できるか否かを判定する。
【００５２】
そして、ステップＳ７では、本シフト条件として抽出されたルール２７１をシフト条件２７０として出力手段２７により出力する（図１参照）。この出力手段２７による出力は、プリンターによる印刷などの使用者が視覚により認識できる手段によるものであっても、記録媒体に書き込む手段であっても、勤務シフト表作成装置３に連動して設定をおこなう手段であってもいずれでもよい。
【００５３】
ここまではシフト並びルールを抽出する方法について説明したが、続いて別の種類のルール２７１をシフト条件２７０として抽出する方法についての説明をおこなう。なお、ルール抽出装置２では、ある特定の種類のルールのみが抽出されるように設定することもできるし、複数の種類のルールが一度に抽出されるように設定することもできる。
【００５４】
まず、一日に割り当てられる勤務者の人数について、最小人数又は最大人数などがシフト条件（以下、「必要人数ルール」と称することがある。）として抽出される場合について説明する。
【００５５】
この場合は、前処理手段２２において、日付方向のセルのデータをデータ種別毎に日単位集計数として集計する。例えば、図３に示した勤務シフト表１Ａでは、１日（木曜日）の「遅」が１人、「勤」が２人、「休」が２人、「夜」が２人というように勤務形態（種別）毎の日単位集計数を集計することができる。また、４日（日曜日）であれば、「勤」が１人、「休」が４人というように日単位集計数を集計することができる。さらに、５日（月曜日）であれば、「遅」が１人、「勤」が２人、「休」が３人、「夜」が１人というように日単位集計数を集計することができる。
【００５６】
このように一日に各勤務形態が割り当てられる勤務者の人数は、必ずしも一定ではなく、勤務形態によっては一日の最小人数又は最大人数がルールとして存在する可能性がある。
【００５７】
そこで、前処理手段２２において、各勤務形態の日単位集計数の中で、期間（１６日間）を通じて最小値と最大値となるものを、勤務形態毎にそれぞれ抽出する。ここで、期間を通じた必要人数ルールを作成する場合は、その日が平日であるか、休日であるか、あるいは何曜日であるか等と、最小値又は最大値とを関連付けて整理する必要はない。
【００５８】
続いて、勤務形態毎に抽出された最小値及び最大値の中から、出現回数が自明であるような値を取り除く。例えば、最小値が０となる、あるいは最大値が総勤務者数（８人）と等しくなるような所定の値は自明であり、シフト条件として抽出する意味がない。そして、自明でない（所定の値でない）各勤務形態の最小値又は最大値を、各勤務形態の最小人数又は最大人数という仮シフト条件として選定する（図４のステップＳ４参照）。
【００５９】
このようにして仮シフト条件に選定された最小人数又は最大人数は、勤務シフト表１Ａでの出現回数だけを基準にして選定されたものであるため、シフト条件抽出手段２４において統計的な検定をおこなうことで本シフト条件として抽出すべきルールであるか否かの判定をおこなう（図４のステップＳ５参照）。
【００６０】
以下では、「遅(遅出)」の最大人数が１人であるという仮シフト条件に対しておこなった検定について説明する。この検定では、「一日に「遅」が割り当てられる人数を１人までに制限するルールはない」という仮説を立て、その仮説が棄却されれば「一日の「遅」の最大人数は１人である」というルールがあると判定する。
【００６１】
まず、勤務シフト表１Ａの対象となる期間（１６日間）に「遅」が出現した回数ＮＡを数えることで、「遅」が出現する確率Ｐ（Ａ）を求めることができる。
【００６２】
Ｐ（Ａ）＝ＮＡ／Ｓ
ここで、Ｓは勤務シフト表１Ａのセルの数（＝１６日間×勤務者数８人）を示す。
【００６３】
続いて二項分布に基づいて、ある一日に「遅」が出現する確率を出現回数別に求める。出現回数は０から勤務者数（８人）までの値をとり、確率は二項分布の公式にしたがって求めることができる。例えば、ここでは「遅」が０回出現する確率は0.455、１回出現する確率は0.377、２回出現する確率は0.136などとなる。
【００６４】
このため、ある一日に１回（最大人数）以下しか「遅」が出現しない確率Ｐ（Ａ，０，１）は、０回から１回までの確率の和となる。
【００６５】
Ｐ（Ａ，０，１）＝0.455＋0.377＝0.832
このような日が期間中にＮＣ日あったとすると、何もルールがなければ「遅」が最大人数以下しか出現しない確率はＰ（Ａ，０，１）のＮＣ乗となる。
【００６６】
一方、所定の条件として有意水準（１％，５％など）を設定し、Ｐ（Ａ，０，１）のＮＣ乗と比較した場合に、有意水準よりもＰ（Ａ，０，１）のＮＣ乗の方が小さければ、有意水準より小さい確率の事象が起きたことになり、最初に立てた仮説、すなわち「一日に「遅」が割り当てられる人数を１人までに制限するルールはない」という仮説が棄却され、「一日の「遅」の最大人数は１人というルールがある」ということになる。
【００６７】
そこで、「一日の「遅」の最大人数は１人である」という仮シフト条件を本シフト条件に設定する。なお、仮シフト条件が最小人数に関するものである場合には、二項分布の公式から求められる確率について最小値から総勤務者数までの確率の和をとって、それをＮＣ乗したものについて検定をおこなえばよい。
【００６８】
続いて、期間内（１６日間）に一人の勤務者に割り当てられる同じ種類の勤務形態の数について、最小回数又は最大回数などがシフト条件（以下、「期間内回数ルール」と称することがある。）として抽出される場合について説明する。
【００６９】
この場合は、前処理手段２２において、勤務者方向のセルのデータをデータ種別毎に勤務者単位集計数として集計する。例えば、図３に示した勤務シフト表１Ａでは、勤務者「佐藤」の期間内の「勤」が３回、「休」が４回、「夜」が３回というように勤務形態（種別）毎の勤務者単位集計数を集計することができる。また、勤務者「高橋」であれば、「勤」が３回、「休」が５回、「夜」が３回というように勤務者単位集計数を集計することができる。さらに、勤務者「田中」であれば、「勤」が７回、「休」が４回、「夜」が２回というように勤務者単位集計数を集計することができる。
【００７０】
このように期間内に各勤務者に各勤務形態が割り当てられる回数は、必ずしも一定ではなく、各勤務者又は全ての勤務者に共通する勤務形態を割り当てる最小回数又は最大回数がルールとして存在する可能性がある。
【００７１】
そこで、前処理手段２２において、すべての勤務者の各勤務形態の勤務者単位集計数の中で、最小値と最大値となるものを、勤務形態毎にそれぞれ抽出する。ここで、職場全体の期間内回数ルールを作成する場合は、勤務者と勤務者単位集計数とを関連付けて整理する必要はない。
【００７２】
続いて、勤務形態毎に抽出された最小値及び最大値の中から、出現回数が自明であるような値を取り除く。例えば、最小値が０となる、あるいは最大値が期間の日数（１６日）と等しくなるような所定の値は自明であり、シフト条件として抽出する意味がない。そして、自明でない（所定の値でない）各勤務形態の最小値又は最大値を、各勤務形態の最小回数又は最大回数という仮シフト条件として選定する（図４のステップＳ４参照）。
【００７３】
このようにして仮シフト条件に選定された最小回数又は最大回数は、勤務シフト表１Ａでの出現回数だけを基準にして選定されたものであるため、シフト条件抽出手段２４において統計的な検定をおこなうことで本シフト条件として抽出すべきルールであるか否かの判定をおこなう（図４のステップＳ５参照）。
【００７４】
以下では、「休(休日)」の最小回数が４回であるという仮シフト条件に対しておこなった検定について説明する。この検定では、「期間内に「休」が出現する回数を４回以上に制限するルールはない」という仮説を立て、その仮説が棄却されれば「期間内の「休」の最小回数は４回である」というルールがあると判定する。
【００７５】
まず、勤務シフト表１Ａの対象となる期間（１６日間）に「休」が出現した回数ＮＡを数えることで、「休」が出現する確率Ｐ（Ａ）を求めることができる。
【００７６】
Ｐ（Ａ）＝ＮＡ／Ｓ
ここで、Ｓは勤務シフト表１Ａのセルの数（＝１６日間×勤務者数８人）を示す。
【００７７】
続いて何もルールがないことを仮定し、二項分布に基づいて、期間内に一人の勤務者に「休」が出現する確率を出現回数別に求める。出現回数は０から期間内の日数（１６日）までの値をとり、確率は二項分布の公式にしたがって求めることができる。例えば、Ｐ（Ａ）＝0.281であるときに、１６日間に「休」が０回出現する確率は0.00507、１回出現する確率は0.0318、２回出現する確率は0.0932などとなる。
【００７８】
このため、一人に４回（最小回数）以上「休」が出現する確率Ｐ（Ａ，４，１６）は、４回から１６回までの確率の和となる。
【００７９】
Ｐ（Ａ，４，１６）＝0.216＋0.203＋0.146＋・・・＝0.700
このような期間中に４回以上の「休」が出現する勤務者の数ＮＤがすべての勤務者（ＮＤ＝８人）であったとすると、何もルールがなければ「休」がすべての勤務者について最小回数以上出現する確率はＰ（Ａ，４，１６）の８乗となる。
【００８０】
一方、所定の条件として有意水準（１％，５％など）を設定し、Ｐ（Ａ，４，１６）の８乗と比較した場合に、有意水準よりもＰ（Ａ，４，１６）の８乗の方が小さければ、有意水準より小さい確率の事象が起きたことになり、最初に立てた仮説、すなわち「期間内に「休」が出現する回数を４回以上に制限するルールはない」という仮説が棄却され、「期間内の「休」の最小回数は４回というルールがある」ということになる。
【００８１】
そこで、「期間内の「休」の最小回数は４回である」という仮シフト条件を本シフト条件に設定する。なお、仮シフト条件が最大回数に関するものである場合には、二項分布の公式から求められる確率について０から最大回数までの確率の和をとって、それをＮＤ乗したものについて検定をおこなえばよい。
【００８２】
また、ある勤務形態が次に出現するまでの間隔について、最小間隔又は最大間隔などがシフト条件（以下、「シフト間隔ルール」と称することがある。）として抽出される場合について説明する。
【００８３】
この場合は、前処理手段２２において、勤務者方向のデータ種別毎の出現間隔をデータ間隔値として算出する。例えば、図３に示した勤務シフト表１Ａでは、勤務者「佐藤」の「休」の間隔は０日、２日、５日であり、最小間隔０日、最大間隔５日などのデータ間隔値が算出できる。また、勤務者「高橋」の「休」の間隔は０日、２日、４日であり、最小間隔０日、最大間隔４日などのデータ間隔値が算出できる。さらに、勤務者「田中」の「休」の間隔は５日、１日、５日であり、最小間隔１日、最大間隔５日などのデータ間隔値が算出できる。
【００８４】
このように各勤務者に各勤務形態が割り当てられる間隔は、必ずしも一定ではなく、各勤務者又は全ての勤務者に共通する勤務形態を割り当てる最小間隔又は最大間隔がルールとして存在する可能性がある。
【００８５】
そこで、前処理手段２２において、すべての勤務者の各勤務形態のデータ間隔値の中で、最小値と最大値となるものを、勤務形態毎にそれぞれ抽出する。ここで、職場全体のシフト間隔ルールを作成する場合は、勤務者とデータ間隔値とを関連付けて整理する必要はない。
【００８６】
続いて、勤務形態毎に抽出された最小値の中から、間隔０日となる値（所定の値）は取り除く。また、勤務形態毎に抽出された最大値の中から、予め設定しておいた間隔ｄ日（所定の値）以下となるデータ間隔値を見つけ出す。そして、それらの取り出されたデータを各勤務形態の最小間隔又は最大間隔という仮シフト条件として選定する（図４のステップＳ４参照）。
【００８７】
このようにして仮シフト条件に選定された最小間隔又は最大間隔は、勤務シフト表１Ａでの出現回数だけを基準にして選定されたものであるため、シフト条件抽出手段２４において統計的な検定をおこなうことで本シフト条件として抽出すべきルールであるか否かの判定をおこなう（図４のステップＳ５参照）。
【００８８】
以下では、「休(休日)」の最大間隔が５日であるという仮シフト条件に対しておこなった検定について説明する。この検定では、「「休」の最大間隔を５日に制限するルールはない」という仮説を立て、その仮説が棄却されれば「「休」の最大間隔は５日である」というルールがあると判定する。
【００８９】
まず、勤務シフト表１Ａの対象となる期間（１６日間）に「休」が出現した回数ＮＡを数えることで、「休」が出現する確率Ｐ（Ａ）を求めることができる。
【００９０】
Ｐ（Ａ）＝ＮＡ／Ｓ
ここで、Ｓは勤務シフト表１Ａのセルの数（＝１６日間×勤務者数８人）を示す。また、「休」が勤務シフト表１Ａに出現した後のことを考えるとき、ｇ日続けて「休」以外の勤務形態が並び、その後に「休」が出現する確率Ｐ（ｇ，Ａ）は、次のように求めることができる。
【００９１】
Ｐ（ｇ，Ａ）＝Ｐ（Ａ）×(１−Ｐ（Ａ）)ｇ
また、勤務者方向で見て「休」が一回出現してから再び「休」が出現すると1回と数え、すべての勤務者について期間中にそれが現れる回数を合計したものを回数ＮＥとする。これは「休」同士の間隔の数であって、各勤務者の「休」の期間内の回数から１を引いたものをすべて合計したものに等しい。例えば、勤務シフト表１Ａでは、「佐藤」が３回、「鈴木」が３回、「高橋」が４回、「田中」が３回、「渡辺」が６回、「伊藤」が３回、「山本」が３回、「中村」が３回で、ＮＥが２８回となる。
【００９２】
そして、何もルールがなければ「休」同士の間隔がすべて最大間隔（５日）以下になる確率は、（Ｐ（０，Ａ）＋Ｐ（１，Ａ）＋Ｐ（２，Ａ）＋Ｐ（３，Ａ）＋Ｐ（４，Ａ）＋Ｐ（５，Ａ））のＮＥ乗となる。
【００９３】
一方、所定の条件として有意水準（１％，５％など）を設定し、この確率と比較した場合に、有意水準よりも小さければ、有意水準より小さい確率の事象が起きたことになり、最初に立てた仮説、すなわち「「休」の最大間隔を５日に制限するルールはない」という仮説が棄却され、「「休」の最大間隔は５日というルールがある」ということになる。
【００９４】
そこで、「「休」の最大間隔は５日である」という仮シフト条件を本シフト条件に設定する。なお、仮シフト条件が最小間隔に関するものである場合には、（１−（Ｐ（０，Ａ）＋Ｐ（１，Ａ）＋・・・＋Ｐ（最小間隔−１，Ａ）））のＮＥ乗に対して、同様の検定をおこなえばよい。
【００９５】
さらに、例えば２人の勤務者間について、同じ勤務形態にする又は同じ勤務形態にしないなどの勤務形態を割り当てる組合せがシフト条件（以下、「組合せルール」と称することがある。）として抽出される場合について説明する。
【００９６】
この場合は、前処理手段２２において、ある勤務者のセルのデータと、そのセルの日付方向の他の勤務者のセルのデータとを関連付けた組合せデータを生成する。例えば、図３に示した勤務シフト表１Ａでは、勤務者「佐藤」の勤務形態が「勤」となる８日、９日、１２日は、勤務者「中村」の勤務形態も「勤」となっている。また、勤務者「田中」の勤務形態が「夜」となる３日、１１日は、勤務者「山本」の勤務形態も「夜」となっている。
【００９７】
このように２人の勤務者間には同じ日に同じ勤務形態にする又はしないといったルールが存在する可能性がある。
【００９８】
そこで、前処理手段２２において、各勤務者の勤務形態毎の出現回数と出現確率を計算する。
【００９９】
そして、出現回数が予め設定しておいたｎｄ日以上となる勤務形態について、同じ日に同一の勤務形態が割り当てられている勤務者の組み合わせを見つけ出して組合せデータを生成する。例えば、上述したように勤務者「田中」と勤務者「山本」は、同じ日に「夜（夜勤）」が割り当てられた回数が期間中に２回（所定の回数）ある。そこで、「夜」の勤務形態についてこの２人の組合せデータを仮シフト条件として選定する（図４のステップＳ４参照）。
【０１００】
ここで選定された組合せデータの仮シフト条件は、勤務シフト表１Ａでの出現回数だけを基準にして選定されたものであるため、シフト条件抽出手段２４において統計的な検定をおこなうことで本シフト条件として抽出すべきルールであるか否かの判定をおこなう（図４のステップＳ５参照）。
【０１０１】
以下では、勤務者「田中」と勤務者「山本」が同じ日に「夜」になるという仮シフト条件に対しておこなった検定について説明する。この検定では、「「田中」と「山本」に同じ日に「夜」を割り当てるというルールはない」という仮説を立て、その仮説が棄却されれば「「田中」と「山本」は同じ日に「夜」を割り当てる」というルールがあると判定する。
【０１０２】
まず、勤務シフト表１Ａの対象となる期間Ｌ（１６日間）に勤務者「田中」について「夜」が出現した回数ＮＡを数えることで、「夜」が出現する確率Ｐ（Ａ）を求めることができる。
【０１０３】
Ｐ（Ａ）＝ＮＡ／Ｌ
同様に、勤務者「山本」についても「夜」が出現した回数ＮＢを数える。ここでＮＡ（２回）よりＮＢ（３回）の方が大きいので、ＮＢを基準にして考える。
【０１０４】
続いて何もルールがないことを仮定し、二項分布に基づいて、ＮＢ回（３回）の試行で確率Ｐ（Ａ）の事象がＮＡ回以上発生する確率を求める。これは二項分布の公式にしたがって求めることができる。例えば、Ｐ（Ａ）＝0.125であるときに、３回のうちで勤務者「田中」が０回出現する確率は0.670、１回出現する確率は0.287、２回出現する確率は0.041、３回出現する確率は0.00195となる。
【０１０５】
何もルールがなければＮＡ回（２回）以上一致する確率は、ＮＡ回（２回）からＮＢ回（３回）のすべての確率の和になる。
【０１０６】
一方、所定の条件として有意水準（１％，５％など）を設定し、この確率と比較した場合に、有意水準よりも小さければ、有意水準より小さい確率の事象が起きたことになり、最初に立てた仮説、すなわち「「田中」と「山本」に同じ日に「夜」を割り当てるというルールはない」という仮説が棄却され、「「田中」と「山本」は同じ日に「夜」を割り当てるというルールがある」ということになる。
【０１０７】
そこで、「「田中」と「山本」は同じ日に「夜」を割り当てる」という仮シフト条件を本シフト条件に設定する。
【０１０８】
以上においては、統計的な検定によって本シフト条件となるルール２７１を抽出する場合について説明したが、以下ではクラスタリング手法を使ってシフト条件としてのグループ分け２７２をおこなう場合について説明する（図１参照）。
【０１０９】
図３に示した勤務シフト表１Ａには、８人の勤務者のシフト勤務（勤務形態）が記載されているが、期間中の各勤務者のセルに記載された勤務形態のデータから勤務者をいつくかのグループに分類できる場合がある。
【０１１０】
例えば、どの日を見てもあるグループの中の一人が必ず「勤」や「夜」になっている場合は、勤務者単位ではなくグループ単位のシフト条件を設定することができる。このグループは、結果的には職位に沿ったグループ分け２７２となる場合もあるが、ルール抽出装置２には特にそのような予め決められた職位等を認識させるのではなく、期間中の各勤務者のセルに記載された勤務形態のデータのみからグループ分け２７２をおこなう。
【０１１１】
まず、グループ分け２７２をおこなうに際しては、図５のフローチャートに示すように過去の勤務シフト表１Ａの読取りをおこなう（ステップＳ１１）。この勤務シフト表１Ａの読取りは、上述したルール２７１の抽出の場合と同じであるため、上記ステップＳ１が既に実行されている場合は省略することができる。
【０１１２】
続いて、前処理手段２２において、例えば期間内回数ルールで説明したのと同様に、勤務者方向のセルのデータをデータ種別毎に勤務者単位集計数（集計データ）として集計する（ステップＳ１２）。すなわち、勤務者「佐藤」であれば、「勤」が３回、「夜」が３回、「早」が１回などを集計データとする。また、勤務者「鈴木」であれば、「勤」が２回、「夜」が３回、「早」が２回を集計データとする。さらに、勤務者「高橋」であれば、「勤」が３回、「夜」が３回、「早」が１回を集計データとする。そして、勤務者「中村」であれば、「勤」が１２回、「夜」が０回、「早」が０回を集計データとする。なお、他の勤務者についても同様に集計をおこなうが、以下ではこの４人を例にして説明を続ける。
【０１１３】
そして、ステップＳ１３では、これらの集計データを変換処理手段２５によって以下のようなベクトル値（変換データ）に変換する。
【０１１４】
勤務者「佐藤」＝（勤、夜、早）＝（３，３，１）
勤務者「鈴木」＝（勤、夜、早）＝（２，３，２）
勤務者「高橋」＝（勤、夜、早）＝（３，３，１）
勤務者「中村」＝（勤、夜、早）＝（１２，０，０）
このようにベクトル値に変換された集計データは、例えば図６（ａ）に示したように、「勤（日勤）」の回数を縦軸とし、「夜（夜勤）」の回数を横軸とした２次元グラフにプロットすることができる。
【０１１５】
そして、ステップＳ１４において夜勤の回数を分割軸４Ａとして選択すると、「中村」のクラスタ（グループ）と、「佐藤」、「高橋」及び「鈴木」のクラスタ（グループ）とに分割することができる（ステップＳ１５）。
【０１１６】
この分割はクラスタリング手段２６においておこなわれるが、実際にはベクトル値をグラフにプロットするのではなく、分割軸４Ａの位置と各勤務者のベクトル値との距離を計算することによってクラスタリングをおこなう。ここで、分割軸４Ａの位置は、最小自乗法によって距離の誤差の総和が最小になる位置に設定することができる。
【０１１７】
また、ステップＳ１６では、「佐藤」、「高橋」及び「鈴木」のクラスタを更に分割できるかを検討する。例えば図６（ｂ）に示したように、「夜（夜勤）」の回数を縦軸とし、「早（早出）」の回数を横軸とした２次元グラフに３人のベクトル値をプロットすることができる。
【０１１８】
そして、早出の回数を分割軸４Ｂとして選択すると、「鈴木」のクラスタと、「佐藤」及び「高橋」のクラスタとに分割することができる。このようなクラスタリングは、分割軸４Ｂに対して分割できない程近い場合に終了する。ここでは、「佐藤」と「高橋」は「早」の回数が同じで早出の回数の分割軸４Ｂでは分割できないため、クラスタリングを終了する。
【０１１９】
実際には、勤務形態の種類は上述した３種類よりも多いため、勤務形態（種別）の数をＮＫとすると、ＮＫ次元超立方体の中に各勤務者のベクトル値がプロットされることになる。そして、出現回数の分散が大きい勤務形態（種別）の回数から順番に分割軸４Ａ，４Ｂ，・・・として採用していき、逐次、クラスタリングをおこなう。
【０１２０】
このようなクラスタリングは、分割を停止する出現回数の差をｄminとすると、最終的には一辺ｄminのＮＫ次元超立方体の中に納まる勤務者の集合が同一グループとなる。
【０１２１】
そして、図３に示した勤務シフト表１Ａに記載された勤務者をクラスタリング手段２６によってクラスタリングすると、クラスタ１＝「中村」、クラスタ２＝「佐藤、高橋、田中」、クラスタ３＝「鈴木、渡辺、伊藤、山本」というようにグループ分け２７２をすることができた。
【０１２２】
次に、本実施の形態のルール抽出装置２の作用について説明する。
【０１２３】
このように構成された本実施の形態のルール抽出装置２は、読取り手段２１によって過去の勤務シフト表１Ａを取り込み、取り込まれたデータから仮シフト条件を選定し、仮シフト条件を本シフト条件（ルール２７１）にすべきか否かを統計的に検定する。
【０１２４】
このため、実際に勤務シフト計画表を作成する際に適用されるべきシフト条件２７０を、確率を基準にして的確に抽出することができる。また、ルール２７１にすべきか否かの判定を使用者がおこなわなくても良く、さらに認識していなかった暗黙のルールのようなシフト条件を過去の勤務シフト表１Ａから抽出することができるので、勤務シフト計画表の作成に熟練していない使用者でも容易に勤務シフト計画表を作成できるようになる。
【０１２５】
また、取り込まれた勤務シフト表１Ａのデータを勤務者方向に関連付けた並びデータを生成することによって、連続する複数日の勤務形態の並びを指定又は禁止するシフト条件（シフト並びルール）を抽出することができる。
【０１２６】
さらに、取り込まれた勤務シフト表１Ａのデータを日付方向にデータ種別毎に集計することによって、一日の必要人数に関するシフト条件（必要人数ルール）を抽出することができる。
【０１２７】
また、取り込まれた勤務シフト表１Ａのデータを勤務者方向にデータ種別毎に集計することによって、ある種別の勤務形態を期間内におこなう回数に関するシフト条件（期間内回数ルール）を抽出することができる。
【０１２８】
さらに、取り込まれた勤務シフト表１Ａの勤務者方向のデータからデータ種別毎の出現間隔をデータ間隔値として算出することによって、ある種別の勤務形態をおこなう間隔に関するシフト条件（シフト間隔ルール）を抽出することができる。
【０１２９】
また、取り込まれた勤務シフト表１Ａのデータを日付方向の他の勤務者のデータと関連付けた組合せデータを生成することによって、同じ日に勤務させる又は勤務させないなどの勤務者の組み合わせに関するシフト条件（組合せルール）を抽出することができる。
【０１３０】
また、取り込まれた勤務シフト表１Ａのデータを使ってクラスタリング手段２６によってクラスタリングをおこない、最終的に分類されたクラスタ（グループ）をシフト条件（グループ分け２７２）として抽出させれば、勤務シフト計画表を作成するに際して勤務者のみに依存しないグループ単位の調整が可能になる。また、管理者や勤務者は認識していないが、勤務シフト計画表の作成には必要となるグループ分け２７２を見つけ出すことができる。
【０１３１】
以上、図面を参照して、本発明の実施の形態を詳述してきたが、具体的な構成は、この実施の形態に限らず、本発明の要旨を逸脱しない程度の設計的変更は、本発明に含まれる。
【０１３２】
例えば、前記実施の形態では、勤務者方向が横方向、日付方向が縦方向になる勤務シフト表１，１Ａについて説明したが、これに限定されるものではなく、勤務者方向が縦方向、日付方向が横方向になる勤務シフト表であっても本発明を適用することができる。
【０１３３】
また、前記実施の形態では、過去の勤務シフト表１Ａを読取ってシフト条件２７０を抽出する場合について説明したが、過去の勤務シフト表１Ａが無い場合には、教師となるような勤務シフト表を作成して読取らせてもよい。
【０１３４】
さらに、前記実施の形態で説明した勤務シフト表１Ａの期間は１６日間であったが、これに限定されるものではなく、１週間、１ヶ月、３ヶ月、６ヶ月、１年などの任意の期間を設定することができる。さらに、勤務者数についても、勤務シフト表１Ａに記載した人数に限定されるものではない。
【０１３５】
また、前記実施の形態では、有意水準を使った検定方法について説明したが、これに限定されるものではない。例えば、損失を定義した仮説の採用方法、棄却方法を使った検定をおこなうこともできる。この検定方法は、「存在するシフト条件を誤って存在しないと決定した場合」の損失Ｌ１と、「存在しないシフト条件を誤って存在すると決定した場合」の損失Ｌ２との評価を行ってからシフト条件を抽出するかどうかを決定する方法である。損失Ｌ１が損失Ｌ２より大きい場合は検定の条件を緩め、損失Ｌ２が損失Ｌ１より大きい場合は検定の条件を厳しくする、といったようにシフト条件が存在するかどうかの判定を変更するものである。
【０１３６】
さらに、前記実施の形態では、２日の並びデータを生成させたが、これに限定されるものではなく、３日以上の並びデータを生成させることもできる。
【符号の説明】
【０１３７】
１，１Ａ        （過去の）勤務シフト表
２              ルール抽出装置（勤務シフト表作成支援システム）
２１            読取り手段
２２            前処理手段
２３            仮シフト条件設定手段
２４            シフト条件抽出手段
２５            変換処理手段
２６            クラスタリング手段
２７            出力手段
２７０          シフト条件
２７１          ルール（本シフト条件）
２７２          グループ分け（シフト条件）
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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