(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
シフトテーブルを作成する、少なくとも、記憶部と、演算制御部を有する管理装置によるシフトテーブル作成支援方法であって、
前記演算制御部は、
前記記憶部に、顧客と応対するスタッフの業務毎の応対データを１日単位で少なくとも１カ月分蓄積する第１のステップと、
前記蓄積された応対データを読み出し、分析して得られる日毎の業務毎の顧客予測数に、前記スタッフの前記業務別の平均応対時間を乗算して業務の全てに要する日毎の稼働予測時間を求める第２のステップと、
前記スタッフの１日の平均応対時間を積み上げて前記日毎の稼働予測時間を超えるように前記シフトテーブルに配置する処理を月の初日から末日まで繰り返し実行し、一月分のシフトテーブルを作成する第３のステップと、
前記作成したシフトテーブルを前記記憶部に書き込む第４のステップ、
を有することを特徴とするシフトテーブル作成支援方法。
【請求項２】
入力部を更に有し、
前記演算制御部は、
前記入力部から前記シフトテーブルの作成指示があったことを契機に、前記シフトテーブルの作成を行うことを特徴とする請求項１記載のシフトテーブル作成支援方法。
【請求項３】
前記演算制御部は、
前記第１のステップにおいて、前記業務毎に付される固有の業務識別情報と、応対するスタッフ毎に付される固有のスタッフ識別情報と、顧客との応対により所定のイベントが発生する毎に、前記業務識別情報、前記スタッフ識別情報の少なくとも一つと紐付けられるタイムスタンプを含む前記応対データを前記記憶部に蓄積することを特徴とする請求項１記載のシフトテーブル作成支援方法。
【請求項４】
前記演算制御部は、
前記第２のステップにおいて、前記応対データの前記イベントから、各スタッフの業務毎の１日当たりの応対時間の合計を取得し、各業務で応対した顧客数で除算して前記平均応対時間を算出し、業務応対能力値として出力することを特徴とする請求項３記載のシフトテーブル作成支援方法。
【請求項５】
前記演算制御部は、
前記第２のステップにおいて、各業務における１件当たりの平均応対時間を求め、前記顧客予測数と前記平均応対時間とを乗算し、一日分の前記顧客予測数に対して必要な前記稼働予測時間を求めることを特徴とする請求項１〜４のいずれか１項記載のシフトテーブル作成支援方法。
【請求項６】
前記演算制御部は、
前記第３のステップにおいて、
前記スタッフの各業務における１日当たりの平均応対時間の１月分の合計で示される稼働値を１月分の顧客予測数に対して必要な１月分の稼働予測時間で除算して稼働目標値係数を算出し、
前記稼働目標値係数と、前記各業務における１件当たりの平均応対時間に前記業務毎の顧客予測数を乗算して得られる初日の稼働予測時間を乗算して初日の目標稼働値を算出し、前記初日の目標稼働値を超えるか、超える手前まで、初日のスタッフの平均応対時間を積み上げる処理を実行して初日の稼働値を生成し、
翌日の目標稼働値に、前記初日の稼働値と前記初日の目標稼働値との差分を加算して補正された翌日の目標稼働値を算出し、前記補正された翌日の目標稼働値を超えるか超える手前まで、翌日のスタッフの平均応対時間を積み上げる処理を実行して翌日の稼働値を生成し、
翌々日の目標稼働値に、前記翌日の稼働値と前記翌日の前記補正された目標稼働値との差分を加算して翌々日以降の補正された目標稼働値を求める処理を翌々日から当月末日まで繰り返し実行し、順次得られる前記翌々日以降の補正された目標稼働値を超えるか超える手前まで、翌々日以降のスタッフの平均応対時間を積み上げて翌々日以降の稼働値を生成する動作を順次実行して前記シフトテーブルを作成することを特徴とする請求項１記載のシフトテーブル作成支援方法。
【請求項７】
前記演算制御部は、
前記第３のステップにおいて、前記積み上げ稼働値が前記補正された目標稼働値を超えると、超えた時点で積み上げた稼働値と前記補正された目標稼働値との差分の絶対値と、超える手前で積み上げた稼働値と前記補正された目標稼働値との差分の絶対値とを求め、前記求めたそれぞれの絶対値が小さい方を選択して最終積み上げ稼働値として１日分の前記積み上げる処理を停止し、翌日以降の前記積み上げる処理を当月末日まで繰り返し実行して前記シフトテーブルを作成することを特徴とする請求項６記載のシフトテーブル作成支援方法。
【請求項８】
前記演算制御部は、
前記第３のステップにおいて、前記初日の稼働予測値を求める前に入力部から入力データを取り込み、当月のカレンダーに、休暇規定に基づき設定される前記スタッフの公休日及び希望休暇、または会議を含む不在出勤日の配置を行い、続いて、当月の予定出勤日数と取得済み公休数とに基づき決定される、公休優先順位が低く、かつ連続出勤数が少ない順に前記スタッフを選択し、前記選択されたスタッフを前記シフトテーブルに配置することを特徴とする請求項１，６，７のいずれか１項記載のシフトテーブル作成支援方法。
【請求項９】
前記演算制御部は、
前記選択されたスタッフを前記シフトテーブルに配置する際に、応対データのイベントから各スタッフの業務毎の１日当たりの応対時間の合計を取得し、各業務で応対した顧客数で除算することにより平均応対時間を算出して得られる業務応対能力値が高いスタッフと低いスタッフとをペアに配置する処理を実行することを特徴とする請求項８記載のシフトテーブル作成支援方法。
【請求項１０】
前記演算制御部は、
前記目標稼働値のいずれかと前記積み上げた稼働値との間に一定の隔たりがあった場合、前記一定の隔たりがあった前後日の積み上げ稼働値から前記一定の隔たりのあった日の稼働値へ稼動値を一部移動する前記一定の隔たりを減らすための処理を、前記第２のステップで実行される前記稼働値の算出に反映させることを特徴とする請求項６又は７記載のシフトテーブル作成支援方法。
【請求項１１】
表示部を更に有し、
前記演算制御部は、当月の初日から末日までの時間軸上に前記スタッフの１日当たりの平均応対時間を棒グラフで積み上げ、目標稼働時間を折れ線グラフで重畳した稼働画面情報を生成し、前記表示部に表示して、入力部による前記シフトテーブルの調整入力を促し、
前記入力部により入力された調整データを取り込み、前記第３のステップで作成される前記シフトテーブルに反映させ、前記第４のステップで前記記憶部に書き込まれた前記シフトテーブルの内容を更新することを特徴とする第５のステップ、
を更に有することを特徴とする請求項１〜１０のいずれか１項記載のシフトテーブル作成支援方法。
【請求項１２】
少なくとも、記憶部と、演算制御部とを有する管理装置による顧客数予測演算方法であって、
前記演算制御部は、
顧客との応対データを業務別に少なくとも１カ月分前記記憶部に蓄積する第１のステップと、
前記記憶部から前記応対データを読み出し、業務別、曜日毎の過去の応対顧客者数の平均値で示される基準値を求める第２のステップと、
前記記憶部から前記応対データを読み出し、過去の応対顧客者数から各月の各曜日の平均値を算出して前記基準値で除算して得られる第１の係数を求める第３のステップと、
前記記憶部から前記応対データを読み出し、前記過去の応対顧客者数から各日の各曜日の応対顧客者数の平均値を算出して、前記基準値で除算して得られる第２の係数を求める第４のステップと、
前記第２のステップで求めた前記基準値と、前記第３のステップで求めた前記第１の係数と、前記第４のステップで求めた前記第２の係数とを乗算することにより未来の顧客数を予測する第５のステップと、
前記第５のステップで予測した前記顧客数を前記記憶部に書き込む第６のステップ、
を有することを特徴とする顧客数予測演算方法。
【請求項１３】
前記演算制御部は、
前記第１のステップにおいて、前記業務毎に付される固有の業務識別情報と、顧客との応対により所定のイベントが発生する毎に、前記業務識別情報と紐付けられるタイムスタンプを含む前記応対データを蓄積することを特徴とする請求項１２記載の顧客数予測演算方法。
【請求項１４】
前記演算制御部は、
過去の応対顧客者数から各週の各曜日の平均値を算出して前記基準値で除算して得られる第３の係数を求める第７のステップを実行し、前記第４のステップにおいて、更に、前記第７のステップで求めた前記第３の係数を乗算することにより前記未来の顧客数を予測することを特徴とする請求項１２記載の顧客数予測演算方法。
【請求項１５】
前記演算制御部は、
更に、過去の応対顧客者数から祝日の各曜日の平均値を算出して前記基準値で除算して得られる第４の係数を求める第８のステップを実行し、前記第４のステップにおいて、更に、前記第８のステップで求めた前記第４の係数を乗算することにより前記未来の応対顧客者数を予測することを特徴とする請求項１２または１４記載の顧客数予測演算方法。
【請求項１６】
シフトテーブルを作成するシフト業務支援システムであって、
顧客と応対する毎に、業務毎に異なる番号体系を有するユニークな識別番号が付され、所定の操作イベントが発生する毎に前記識別番号と紐付けたタイムスタンプを含む操作ログを出力する、顧客と応対するスタッフにより操作される複数の操作端末と、
前記複数の操作端末とは第１の通信ネットワーク経由で接続され、施設毎に付された固有の識別情報と、前記第１の通信ネットワークを介して収集される前記操作ログとを紐付けて保存する複数の施設装置と、
前記施設装置とは第２の通信ネットワーク経由で接続され、前記施設装置のそれぞれと通信を行なうことにより前記施設装置毎に保存された所定期間分の操作ログを収集し、前記操作ログを分析して得られる、業務別、曜日毎の過去の応対顧客者数の平均値で示される基準値を求め、過去の応対顧客者数から各月の各曜日の平均値を算出して前記基準値で除算して得られる第１の係数を求め、前記過去の応対顧客者数から各日の各曜日の応対顧客者数の平均値を算出して、前記基準値で除算して得られる第２の係数を求め、前記基準値と、前記第１の係数と、前記第２の係数を乗算して未来の顧客数を予測する管理装置を備え、
前記管理装置は、
前記操作ログを分析して得られる日毎の業務毎の顧客予測数に、前記スタッフの前記業務別の平均応対時間を乗算して業務の全てに要する日毎の稼働予測時間を求め、一の施設における前記スタッフの１日の平均応対時間を積み上げて前記日毎の稼働予測時間を超えるように前記シフトテーブルに配置する処理を、月の初日から末日まで繰り返し実行し、一月分のシフトテーブルを作成することを特徴とするシフト業務支援システム。
【請求項１７】
シフトテーブルを作成するシフトテーブル作成支援装置であって、
顧客と応対するスタッフの業務毎の応対データを１日単位で少なくとも１カ月分蓄積する記憶部と、
前記憶部に蓄積された応対データを読み出し、分析して得られる日毎の業務毎の顧客予測数に、前記業務毎の平均応対時間を乗算して業務の全てに要する日毎の稼働予測時間を求める稼働予測演算部と、
前記スタッフの１日の平均応対時間を積み上げて前記日毎の稼働予測時間を超えるように前記シフトテーブルに配置する処理を月の初日から末日まで繰り返し実行し、一月分のシフトテーブルを作成して前記記憶部に書き込むシフトテーブル生成部、
を備えたことを特徴とするシフトテーブル作成支援装置。
【請求項１８】
顧客との応対データを応対する業務毎に少なくとも１カ月分蓄積する記憶部と、
前記記憶部から前記応対データを読み出し、曜日毎の過去の応対顧客者数の平均値で示される基準値を求める基準値算出部と、
前記記憶部から前記応対データを読み出し、過去の応対顧客者数から各月の各曜日の平均値を算出して前記基準値で除算して第１の係数を求める第１係数算出部と、
前記記憶部から前記応対データを読み出し、前記過去の応対顧客者数から各日の各曜日の応対顧客者数の平均値を算出して前記基準値で除算して第２の係数を求める第２係数算出部と、
前記基準値と、前記第１の係数と、前記第２の係数とを乗算することにより未来の顧客者数を予測して、前記記憶部に書き込む顧客数演算部、
を備えたことを特徴とする顧客数予測演算装置。
【請求項１９】
シフトテーブルを作成するシフトテーブル作成支援装置のプログラムであって、
コンピュータに、
顧客と応対するスタッフの業務毎の応対データを１日単位で少なくとも１カ月分蓄積する手順と、
前記蓄積された応対データを取得し、分析して得られる日毎の業務毎の顧客予測数に、前記業務毎の平均応対時間を乗算して業務の全てに要する日毎の稼働予測時間を求める手順と、
前記スタッフの１日の平均応対時間を積み上げて前記日毎の稼働予測時間を超えるように前記シフトテーブルに配置する処理を月の初日から末日まで繰り返し実行し、一月分のシフトテーブルを作成して出力する手順、
を実行させることを特徴とするプログラム。
【請求項２０】
顧客者数予測装置のプログラムであって、
コンピュータに、
顧客との応対データを業務毎に少なくとも１カ月分蓄積する手順と、
前記応対データを取得して曜日毎の過去の応対顧客者数の平均値で示される基準値を求める手順と、
前記応対データを取得して過去の応対顧客者数から各月の各曜日の平均値を算出して前記基準値で除算して第１の係数を求める手順と、
前記応対データを取得して、前記過去の応対顧客者数から各日の各曜日の応対顧客者数の平均値を算出して前記基準値で除算して第２の係数を求める手順と、
前記基準値と、前記第１の係数と、前記第２の係数とを乗算することにより未来の顧客者数を予測して出力する手順、
を実行させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、シフトテーブル作成支援方法、顧客数予測演算方法、シフト業務支援システム、シフトテーブル作成支援装置、顧客数予測演算装置、及びこれらのプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、店舗の売り上げ予測等から必要作業指数を算出し、店舗の営業時間や作業員の勤務時間、あるいは作業員のスキルを考慮してシフトテーブルを自動作成するシステムが知られている。
【０００３】
例えば、特許文献１に、作業員の真のスキルを客観的かつ自動的に評価し、業務運営に適応した勤務シフト管理表（シフトテーブル）を作成するために、顧客の来店予測情報を算出し、当該来店予測情報に対する必要作業指数を求め、作業習熟度指数が必要作業指数を超えるようにシフトテーブルを作成する作業管理方法が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１０−１９１６４２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
特許文献１に記載された技術によれば、シフトテーブルは、作業習熟度指数が必要作業指数を超えるように作成される。したがって、十分な数のスタッフを必要とし、来店予測情報によってはスタッフ過剰になり、コスト面で問題になる。また、運用するうえでシフトテーブル作成に影響する、スタッフの連続出勤数、公休、会議等の不在出勤項目が考慮されていないため、精度のうえでも問題がある。このため、人的リソースの過不足が生じることなく、スタッフを効率良く配分できる、シフトテーブル作成ツール、およびそのために必要な精度の高い来店数予測ツールの出現がのぞまれていた。
【０００６】
本発明は上記した課題を解決するためになされたものであり、人的リソースの過不足が生じることなく、スタッフを効率よく配分することのできる、シフトテーブル作成支援方法、顧客数予測演算方法、シフト業務支援システム、シフトテーブル作成支援装置、顧客数予測演算装置、及びこれらのプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
請求項１に記載の発明は、シフトテーブルを作成する、少なくとも、記憶部と、演算制御部を有する管理装置によるシフトテーブル作成支援方法であって、前記演算制御部は、前記記憶部に、顧客と応対するスタッフの業務毎の応対データを１日単位で少なくとも１カ月分蓄積する第１のステップと、前記蓄積された応対データを読み出し、分析して得られる日毎の業務毎の顧客予測数に、前記スタッフの前記業務別の平均応対時間を乗算して業務の全てに要する日毎の稼働予測時間を求める第２のステップと、前記スタッフの１日の平均応対時間を積み上げて前記日毎の稼働予測時間を超えるように前記シフトテーブルに配置する処理を月の初日から末日まで繰り返し実行し、一月分のシフトテーブルを作成する第３のステップと、前記作成したシフトテーブルを前記記憶部に書き込む第４のステップを有することを特徴とする。
【０００８】
請求項２に記載の発明は、請求項１記載のシフトテーブル作成支援方法において、入力部を更に有し、前記演算制御部は、前記入力部から前記シフトテーブルの作成指示があったことを契機に、前記シフトテーブルの作成を行うことを特徴とする。
【０００９】
請求項３に記載の発明は、請求項１記載のシフトテーブル作成支援方法において、前記演算制御部は、前記第１のステップにおいて、前記業務毎に付される固有の業務識別情報と、応対するスタッフ毎に付される固有のスタッフ識別情報と、顧客との応対により所定のイベントが発生する毎に、前記業務識別情報、前記スタッフ識別情報の少なくとも一つと紐付けられるタイムスタンプを含む前記応対データを前記記憶部に蓄積することを特徴とする。
【００１０】
請求項４に記載の発明は、請求項３記載のシフトテーブル作成支援方法において、前記演算制御部は、前記第２のステップにおいて、前記応対データの前記イベントから、各スタッフの業務毎の１日当たりの応対時間の合計を取得し、各業務で応対した顧客数で除算して前記平均応対時間を算出し、業務応対能力値として出力することを特徴とする。
【００１１】
請求項５に記載の発明は、請求項１〜４のいずれか１項記載のシフトテーブル作成支援方法において、前記演算制御部は、前記第２のステップにおいて、各業務における１件当たりの平均応対時間を求め、前記顧客予測数と前記平均応対時間とを乗算し、一日分の前記顧客予測数に対して必要な前記稼働予測時間を求めることを特徴とする。
【００１２】
請求項６に記載の発明は、請求項１記載のシフトテーブル作成支援方法において、前記演算制御部は、前記第３のステップにおいて、前記スタッフの各業務における１日当たりの平均応対時間の１月分の合計で示される稼働値を１月分の顧客予測数に対して必要な１月分の稼働予測時間で除算して稼働目標値係数を算出し、前記稼働目標値係数と、前記各業務における１件当たりの平均応対時間に前記業務毎の顧客予測数を乗算して得られる初日の稼働予測時間とを乗算して初日の目標稼働値を算出し、前記初日の目標稼働値を超えるか、超える手前まで、初日のスタッフの平均応対時間を積み上げる処理を実行して初日の稼働値を生成し、翌日の目標稼働値に、前記初日の稼働値と前記初日の目標稼働値との差分を加算して補正された翌日の目標稼働値を算出し、前記補正された翌日の目標稼働値を超えるか超える手前まで、翌日のスタッフの平均応対時間を積み上げる処理を実行して翌日の稼働値を生成し、翌々日の目標稼働値に、前記翌日の稼働値と前記翌日の前記補正された目標稼働値との差分を加算して翌々日以降の補正された目標稼働値を求める処理を翌々日から当月末日まで繰り返し実行し、順次得られる前記翌々日以降の補正された目標稼働値を超えるか超える手前まで、翌々日以降のスタッフの平均応対時間を積み上げて翌々日以降の稼働値を生成する動作を順次実行して前記シフトテーブルを作成することを特徴とする。
【００１３】
請求項７に記載の発明は、請求項６記載のシフトテーブル作成支援方法において、前記演算制御部は、前記第３のステップにおいて、前記積み上げ稼働値が前記補正された目標稼働値を超えると、超えた時点で積み上げた稼働値と前記補正された目標稼働値との差分の絶対値と、超える手前で積み上げた稼働値と前記補正された目標稼働値との差分の絶対値とを求め、前記求めたそれぞれの絶対値が小さい方を選択して最終積み上げ稼働値として１日分の前記積み上げる処理を停止し、翌日以降の前記積み上げる処理を当月末日まで繰り返し実行して前記シフトテーブルを作成することを特徴とする。
【００１４】
請求項８に記載の発明は、請求項１，６，７のいずれか１項記載のシフトテーブル作成支援方法において、前記演算制御部は、前記第３のステップにおいて、前記初日の稼働予測値を求める前に入力部から入力データを取り込み、当月のカレンダーに、休暇規定に基づき設定される前記スタッフの公休日及び希望休暇、または会議を含む不在出勤日の配置を行い、続いて、当月の予定出勤日数と取得済み公休数とに基づき決定される、公休優先順位が低く、かつ連続出勤数が少ない順に前記スタッフを選択し、前記選択されたスタッフを前記シフトテーブルに配置することを特徴とする。
【００１５】
請求項９に記載の発明は、請求項８記載のシフトテーブル作成支援方法において、前記演算制御部は、前記選択されたスタッフを前記シフトテーブルに配置する際に、応対データのイベントから各スタッフの業務毎の１日当たりの応対時間の合計を取得し、各業務で応対した顧客数で除算することにより平均応対時間を算出して得られる業務応対能力値が高いスタッフと低いスタッフとをペアに配置する処理を実行することを特徴とする。
【００１６】
請求項１０に記載の発明は、請求項６又は７記載のシフトテーブル作成支方法において、前記演算制御部は、前記目標稼働値のいずれかと前記積み上げた稼働値との間に一定の隔たりがあった場合、前記一定の隔たりがあった前後日の積み上げ稼働値から前記一定の隔たりのあった日の稼働値へ稼動値を一部移動する前記一定の隔たりを減らすための処理を、前記第２のステップで実行される前記稼働値の算出に反映させることを特徴とする請求項６又は７記載のシフトテーブル作成支援方法。
【００１７】
請求項１１に記載の発明は、請求項１〜１０のいずれか１項記載のシフトテーブル作成支援方法において、表示部を更に有し、前記演算制御部は、当月の初日から末日までの時間軸上に前記スタッフの１日当たりの平均応対時間を棒グラフで積み上げ、目標稼働時間を折れ線グラフで重畳した稼働画面情報を生成し、前記表示部に表示して、入力部による前記シフトテーブルの調整入力を促し、前記入力部により入力された調整データを取り込み、前記第３のステップで作成される前記シフトテーブルに反映させ、前記第４のステップで前記記憶部に書き込まれた前記シフトテーブルの内容を更新することを特徴とする第５のステップ、を更に有することを特徴とする。
【００１８】
請求項１２に記載の発明は、少なくとも、記憶部と、演算制御部を有する管理装置による顧客数予測演算方法であって、前記演算制御部は、顧客との応対データを業務別に少なくとも１カ月分前記記憶部に蓄積する第１のステップと、前記記憶部から前記応対データを読み出し、業務別、曜日毎の過去の応対顧客者数の平均値で示される基準値を求める第２のステップと、前記記憶部から前記応対データを読み出し、過去の応対顧客者数から各月の各曜日の平均値を算出して前記基準値で除算して得られる第１の係数を求める第３のステップと、前記記憶部から前記応対データを読み出し、前記過去の応対顧客者数から各日の各曜日の応対顧客者数の平均値を算出して、前記基準値で除算して得られる第２の係数を求める第４のステップと、前記第２のステップで求めた前記基準値と、前記第３のステップで求めた前記第１の係数と、前記第４のステップで求めた前記第２の係数を乗算することにより未来の顧客数を予測する第５のステップと、前記第５のステップで予測した前記顧客数を前記記憶部に書き込む第６のステップを有することを特徴とする。
【００１９】
請求項１３に記載の発明は、請求項１２記載の顧客数予測演算方法において、前記演算制御部は、前記第１のステップにおいて、前記業務毎に付される固有の業務識別情報と、顧客との応対により所定のイベントが発生する毎に、前記業務識別情報と紐付けられるタイムスタンプを含む前記応対データを蓄積することを特徴とする。
【００２０】
請求項１４に記載の発明は、請求項１２記載の顧客数予測演算方法において、前記演算制御部は、過去の応対顧客者数から各週の各曜日の平均値を算出して前記基準値で除算して得られる第３の係数を求める第７のステップを実行し、前記第４のステップにおいて、更に、前記第７のステップで求めた前記第３の係数を乗算することにより前記未来の顧客数を予測することを特徴とする。
【００２１】
請求項１５に記載の発明は、請求項１２または１４記載の顧客数予測演算方法において、前記演算制御部は、更に、過去の応対顧客者数から祝日の各曜日の平均値を算出して前記基準値で除算して得られる第４の係数を求める第８のステップを実行し、前記第４のステップにおいて、更に、前記第８のステップで求めた前記第４の係数を乗算することにより前記未来の応対顧客者数を予測することを特徴とする。
【００２２】
請求項１６に記載の発明は、シフトテーブルの作成を支援するシフトテーブル作成支援システムであって、顧客と応対する毎に、業務毎に異なる番号体系を有するユニークな識別番号が付され、所定の操作イベントが発生する毎に前記識別番号と紐付けたタイムスタンプを含む操作ログを出力する、顧客と応対するスタッフにより操作される複数の操作端末と、前記複数の操作端末とは第１の通信ネットワーク経由で接続され、施設毎に付された固有の識別情報と、前記第１の通信ネットワークを介して収集される前記操作ログとを紐付けて保存する複数の施設装置と、前記施設装置とは第２の通信ネットワーク経由で接続され、前記施設装置のそれぞれと通信を行なうことにより前記施設装置毎に保存された所定期間分の操作ログを収集し、前記操作ログを分析して得られる、業務別、曜日毎の過去の応対顧客者数の平均値で示される基準値を求め、過去の応対顧客者数から各月の各曜日の平均値を算出して前記基準値で除算して得られる第１の係数を求め、前記過去の応対顧客者数から各日の各曜日の応対顧客者数の平均値を算出して、前記基準値で除算して得られる第２の係数を求め、前記基準値と、前記第１の係数と、前記第２の係数を乗算して未来の顧客数を予測する管理装置を備え、前記管理装置は、前記操作ログを分析して得られる日毎の業務毎の顧客予測数に、前記スタッフの前記業務別の平均応対時間を乗算して業務の全てに要する日毎の稼働予測時間を求め、一の施設における前記スタッフの１日の平均応対時間を積み上げて前記日毎の稼働予測時間を超えるように前記シフトテーブルに配置する処理を、月の初日から末日まで繰り返し実行し、一月分のシフトテーブルを作成することを特徴とする。
【００２３】
請求項１７に記載の発明は、シフトテーブルの作成を支援するシフトテーブル作成支援装置であって、顧客と応対するスタッフの業務毎の応対データを１日単位で少なくとも１カ月分蓄積する記憶部と、前記憶部に蓄積された応対データを読み出し、分析して得られる日毎の業務毎の顧客予測数に、前記業務毎の平均応対時間を乗算して業務の全てに要する日毎の稼働予測時間を求める稼働予測演算部と、前記スタッフの１日の平均応対時間を積み上げて前記日毎の稼働予測時間を超えるように前記シフトテーブルに配置する処理を月の初日から末日まで繰り返し実行し、一月分のシフトテーブルを作成して前記記憶部に書き込むシフトテーブル生成部、を備えたことを特徴とする。
【００２４】
請求項１８に記載の発明は、顧客数予測装置であって、顧客との応対データを応対する業務毎に少なくとも１カ月分蓄積する記憶部と、前記記憶部から前記応対データを読み出し、曜日毎の過去の応対顧客者数の平均値で示される基準値を求める基準値算出部と、前記記憶部から前記応対データを読み出し、過去の応対顧客者数から各月の各曜日の平均値を算出して前記基準値で除算して第１の係数を求める第１係数算出部と、前記記憶部から前記応対データを読み出し、前記過去の応対顧客者数から各日の各曜日の応対顧客者数の平均値を算出して前記基準値で除算して第２の係数を求める第２係数算出部と、前記基準値と、前記第１の係数と、前記第２の係数とを乗算することにより未来の顧客者数を予測して、前記記憶部に書き込む顧客者数演算部を備えたことを特徴とする。
【００２５】
請求項１９に記載の発明は、シフトテーブルの作成を支援するシフトテーブル作成支援装置のプログラムであって、コンピュータに、顧客と応対するスタッフの業務毎の応対データを１日単位で少なくとも１カ月分蓄積する手順と、前記蓄積された応対データを取得し、分析して得られる日毎の業務毎の顧客予測数に、前記業務毎の平均応対時間を乗算して業務の全てに要する日毎の稼働予測時間を求める手順と、前記スタッフの１日の平均応対時間を積み上げて前記日毎の稼働予測時間を超えるように前記シフトテーブルに配置する処理を月の初日から末日まで繰り返し実行し、一月分のシフトテーブルを作成して出力する手順、を実行させることを特徴とする。
【００２６】
請求項２０に記載の発明は、顧客者数予測演算装置のプログラムであって、コンピュータに、顧客との応対データを業務毎に少なくとも１カ月分蓄積する手順と、前記応対データを取得して曜日毎の過去の応対顧客者数の平均値で示される基準値を求める手順と、前記応対データを取得して過去の応対顧客者数から各月の各曜日の平均値を算出して前記基準値で除算して第１の係数を求める手順と、前記応対データを取得して、前記過去の応対顧客者数から各日の各曜日の応対顧客者数の平均値を算出して前記基準値で除算して第２の係数を求める手順と、前記基準値と、前記第１の係数と、前記第２の係数を乗算することにより未来の顧客者数を予測して出力する手順を実行させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００２７】
本発明によれば、人的リソースの過不足が生じることなく、スタッフを効率よく配分することのできる、シフトテーブル作成支援方法、顧客者数予測演算方法、シフト業務支援システム、シフトテーブル作成支援装置、顧客者数予測演算装置、及びこれらのプログラムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２８】
【図１】本発明の実施の形態に係るシフト業務支援システムの基本構成図である。
【図２】図１のシフト業務支援システムの動作シーケンス図（１）である。
【図３】図１のシフト業務支援システムの動作シーケンス図（２）である。
【図４】図１の操作端末によるカウンタ業務の画面遷移を示す図である。
【図５】来店数予測画面の画面構成の一例を示す図である。
【図６】シフトテーブルの画面構成の一例を示す図である。
【図７】図１の発券端末のハードウエア構成を示すブロック図である。
【図８】図１の操作端末のハードウエア構成を示すブロック図である。
【図９】図１の店舗サーバのハードウエア構成を示すブロック図である。
【図１０】図１の本部サーバのハードウエア構成を示すブロック図である。
【図１１】本発明の実施の形態に係るシフトテーブル作成支援装置のソフトウエア構造の一例を示すブロック図である。
【図１２】図１１の来店予測演算部の詳細なソフトウエア構造を示すブロック図である。
【図１３】図１１のシフトテーブル生成部の詳細なソフトウエア構造を示すブロック図である。
【図１４】設定データ入力画面の画面構成の一例を示す図である。
【図１５】図１１のチケットデータおよびオペレーションデータのファイル構造の一例を示す図である。
【図１６】図１１の来店数分析データのファイル構造の一例を示す図である。
【図１７】図１１の店舗の平均応対時間のファイル構造の一例を示す図である。
【図１８】図１１の応対データのファイル構造の一例を示す図である。
【図１９】図１１の来店予測値のファイル構造の一例を示す図である。
【図２０】図１１の稼働予測値のファイル構造の一例を示す図である。
【図２１】図１１の応対能力値のファイル構造の一例を示す図である。
【図２２】図１１の設定情報のファイル構造の一例を示す図である。
【図２３】図１１のシフトテーブルのファイル構造の一例を示す図である。
【図２４】本発明の実施の形態に係るシフトテーブル作成支援装置の基本処理動作を示すフローチャートである。
【図２５】本発明の実施の形態に係るシフトテーブル作成支援装置の来店予測演算処理の詳細手順を示すフローチャートである。
【図２６】本発明の実施の形態に係るシフトテーブル作成支援装置のスタッフスキル値生成処理の詳細手順を示すフローチャートである。
【図２７】本発明の実施の形態に係るシフトテーブル作成支援装置の稼働予測演算処理の詳細手順を示すフローチャートである。
【図２８】本発明の実施の形態に係るシフトテーブル作成支援装置のシフトテーブル生成処理の詳細手順を示すフローチャートである。
【図２９】稼働予測の求め方を表で表現した図である。
【図３０】理想的な人員配置の例を来店数予測画面上に示した図である。
【図３１】スタッフスキル値の求め方を表により表現した図である。
【図３２】処理能力の積み上げ処理を模式的に示した図である。
【図３３】シフトテーブル作成処理のイメージを表で表現した図である。
【図３４】本発明の実施形態に係るシフト業務支援システムをコールセンタに適用した場合のシステム構成を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２９】
以下、本発明の実施の形態（以下、単に本実施形態という）に係るシフト業務支援システムについて詳細に説明する。
【００３０】
（実施形態の構成）
図１に本実施形態に係るシフト業務支援システム１のシステム構成の一例が示されている。ここでは、本実施形態に係るシフト業務支援システム１を携帯電話ショップへ適用したケースが例示されている。携帯電話ショップでは、来店した顧客に対し、携帯電話の販売、修理、料金支払い、相談等、応対（接客）するスタッフが複数のサービスを提供することになる。
【００３１】
図１によれば、本部の傘下にある店舗のそれぞれに店舗サーバ２０（施設装置）が設置されている。そして、その店舗サーバ２０に、無線または有線ＬＡＮ（Local Area Network）２３経由で、発券端末２１（発券機）、および応対するスタッフが操作する複数の操作端末２（２２ａ〜２２ｃ）が接続されている。
【００３２】
発券端末２１は、来店した顧客により発券ボタンが押下されると、「販売」、「修理」、「料金支払い」、「相談」等の業務毎に異なる番号体系を有する固有の発券番号（識別番号）を印刷出力する。操作端末２２（２２ａ〜２２ｃ）は、応対するスタッフにより操作され、発券端末２１とは無線または有線ＬＡＮ２３（第１の通信ネットワーク）経由で接続される。スタッフが応対しながら所定の操作イベント（例えば、「呼び出し」、「応対開始」、「応対終了」等）が発生する毎に発券端末２１で印字された発券番号と紐付けられたタイムスタンプを含む操作ログを出力する。
【００３３】
店舗サーバ２０は、発券端末２１及び複数の操作端末２２ａ〜２２ｃとは無線または有線ＬＡＮ２３経由で接続され、店舗毎に付された固有の識別情報と、無線または有線ＬＡＮ２３を介して収集される操作ログとを紐付け、後述する大容量メモリへ保存する。各店舗に設置される店舗サーバ２０は、ＷＡＮ（Wide Area Network）、またはプライベートな広域ネットワーク４０（第２の通信ネットワーク）経由で、本部に設置された各店舗の業務支援を行う本部サーバ１０（管理装置）に接続される。
【００３４】
本部サーバ１０は、店舗サーバ２０のそれぞれと通信を行なうことにより、店舗サーバ２０毎に保存された所定期間分の操作ログを収集し、この操作ログを分析して得られる一の店舗における来店予測数（顧客数）と、その来店予測数に対して必要な稼働予測値と、スタッフの応対能力値（スキル）とから、稼働予測値によって定義される目標稼働値を基準に、店舗内のシフト配置対象となるスタッフ数分の応対能力値を日毎に合計して積み上げる処理を実行する。そして、その結果生成されるシフトテーブルをＰＣ端末３０へ出力する。ＰＣ端末３０は、例えば、店長により閲覧され、また、シフト調整のために操作される。詳細は後述する。
【００３５】
以下、図２，図３のシーケンス図を参照して本実施形態に係るシフト業務支援システム１の概略動作を説明する。まず、図２のシーケンス図を用いて、発券端末２１と、店舗サーバ２０と、操作端末２２との間のデータの流れを説明する。
【００３６】
図２によれば、来店した顧客が発券端末２１の「発券ボタン」を押下すると（ステップＳ１０"ＹＥＳ"）、店舗サーバ２０は、無線または有線ＬＡＮ２３経由でその操作イベント（発券ボタン押下信号）を受信し、業務毎に異なる番号体系からなる発券番号（識別番号）を生成して発券端末２１へ送信する（ステップＳ１１）。店舗サーバ２０から送信される発券番号を受信した発券端末２１は、その発券番号を印字し、発券番号が印字されたチケットを来店した顧客に提供する（ステップＳ１２）。ここで、チケットを発券端末２１から抜き取った顧客は（ステップＳ１３"ＹＥＳ"）、店舗のスタッフによる応対待ちとなる。このとき、店舗サーバ２０は、生成された発券番号にチケットデータとしてのレコードを割り当て、そのレコードに、店舗に固有の「店舗コード」と、来店時間の「タイムスタンプ」とを記録する（ステップＳ１４）。
【００３７】
次に、応対待ちしている顧客をカウンタ席に呼び出すために、スタッフが、操作端末２２の「呼出ボタン」を押下して店舗内に設置された大型スクリーンにそのチケット番号を表示すると（ステップＳ１５"ＹＥＳ"）、店舗サーバ２０は、無線または有線ＬＡＮ２３経由でその操作イベント（呼出ボタン押下信号）を受信する。そして、先に生成したレコードに、「呼出窓口番号」、「呼出スタッフコード」等をチケットデータに追記する（ステップＳ１６）。さらに、オペレーションデータ（以下、ＯＰデータという）に新規にレコードを割り当て、そのレコードに「操作コード」、「呼出スタッフコード」、「タイムスタンプ」等を記録する。続いて、スタッフが操作端末２２の「開始ボタン」を押下して応対を開始すると（ステップＳ１７"ＹＥＳ"）、店舗サーバ２０は、無線または有線ＬＡＮ２３経由でその操作イベント（開始ボタン押下信号）を受信し、先に生成したＯＰデータに、応対業務開始の「操作コード」と「タイムスタンプ」等を追記する（ステップＳ１８）。そして、応対が終了してスタッフが操作端末２２の「終了ボタン」を押下すると（ステップＳ１９"ＹＥＳ"）、店舗サーバ２０は、無線または有線ＬＡＮ２３経由でその操作イベント（終了ボタン押下信号）を受信し、先に生成したＯＰデータに、応対終了の「操作コード」と「タイムスタンプ」等を追記する（ステップＳ２０）。さらに先に生成したチケットデータに、終了時刻等の「タイムスタンプ」を追記する。
【００３８】
なお、操作端末２２は、ステップＳ１５，Ｓ１７，Ｓ１９のそれぞれにおいて、操作イベントが検出されなかった場合（ステップＳ１５"ＮＯ"，Ｓ１７"ＮＯ"，Ｓ１９"ＮＯ"）は、それぞれのステップＳ１５，Ｓ１７，Ｓ１９をループして該当の操作イベント発生待ちとなる。最後に、店舗サーバ２０は、店舗営業時間の終了判定を行い（ステップＳ２１）、未だ営業中であれば（ステップＳ２１"ＮＯ"）、ステップＳ１１以降の処理を繰り返し実行してチケットデータ及びＯＰデータの記録保存動作を継続し、店舗営業終了時（ステップＳ２１"ＹＥＳ"）、記録保存したチケットデータ及びＯＰデータを本部サーバ１０へバッチ送信する（ステップＳ２２）。
【００３９】
図４（ａ）（ｂ）（ｃ）（ｄ）に、応対業務を行う際にスタッフにより操作される操作端末２２の画面遷移を示す。図４（ａ）に示すように、初期状態で、「フロアマネージャ（フロマネ）業務」と、「カウンタ業務」と、「バックヤード業務」と「休憩」の各ボタンからなる業務選択画面が表示されている。スタッフが「カウンタ業務」ボタンを押下すると、図４（ｂ）に示すカウンタ選択画面に遷移し、更にスタッフか応対可能なカウンタ番号を選択すると、図４（ｃ）に示す受付状況画面１に遷移する。受付状況画面１には現在の応対待ち状況が業務の種類毎に表示されるとともに、画面右端に、「呼出ボタン」、「割り込みボタン」、「待ち状況ボタン」等が割り付けられ表示される。
【００４０】
スタッフが応対開始準備を整えると、図４（ｃ）に示す受付状況画面１の「呼出ボタン」を押下する。そのときに遷移する画面が図４（ｄ）に示す受付状況画面２である。ここでは、受付状況は業務内容の相談待ちの人数が１だけ減ったことと、画面右に割り付けられるボタン構成が変化する。すなわち、画面右に、「応対開始ボタン」、「応対終了ボタン」等が配置される。これらのボタン押下により店舗サーバ２０が操作イベントとして検出し、上記したように、チケットデータやＯＰデータに操作ログとしてタイムスタンプとともに記録される。
【００４１】
次に、図３のシーケンス図を用い、店舗サーバ２０と、本部サーバ１０と、ユーザＰＣ３０との間のデータの流れを説明する。
【００４２】
図３において、店舗サーバ２０が、チケットデータとＯＰデータをバッチで送信すると、本部サーバ１０は、これを受信し、内蔵する大容量メモリに蓄積する。本部サーバ１０は、最低でも１カ月分のチケットデータとＯＰデータが蓄積されると（ステップＳ３０"ＹＥＳ"）、蓄積したチケットデータとＯＰデータとを分析し、分析により得たデータを内蔵の記憶部に格納する（ステップＳ３１）。そして、ユーザＰＣ３０から来店予測要求を受信すると、過去の来店数から未来の来店数を予測する来店予測演算を行い（ステップＳ３２）、結果をユーザＰＣ３０に送信すると、ユーザＰＣ３０の画面に、例えば、図５に一例を示す来店予測データが表示される（ステップＳ３３）。
【００４３】
図５によれば、横軸に、当月の初日から末日までの時間軸を割り当て、縦軸に、携帯販売、各種手続き、料金支払い、故障修理の業務別の来店実績数を棒グラフで表現している。なお、○でプロットされた折れ線は、来店予測数を示す。予測数の演算方法ついては後述する。
【００４４】
説明を図３に戻す。次に、ユーザＰＣ３０が、調整データ入力要求を送信すると、これを受信した本部サーバ１０は、ユーザＰＣ３０に送信して調整データ入力画面を表示し（ステップＳ３４）、ユーザＰＣ３０によるシフトテーブルの調整入力を促す。そして、店長等により入力される調整データを取り込み、後述するシフトテーブルの作成に反映させる。なお、ここで入力される調整データは、本部サーバ１０による演算で生成されるシフトテーブルのどのデータ項目より優先される。
【００４５】
続いて、ユーザＰＣ３０がシフトテーブルの作成要求を送信すると、これを受信した本部サーバ１０は、過去に店舗で応対した業務に要した時間を元に各業務の平均的な応対時間を求め、先に求めた来店予測数と、平均応対時間との積から店舗の未来の来店数に対して必要な業務の工数である稼働予測時間を求める。続いて、過去に応対したスタッフが１日に処理した業務の数とその業務に要した時間からスタッフの応対能力値を求める。そして、演算により求めた、来店予測数、稼働予測数、スタッフの応対能力値、および調整入力データから、シフトテーブルを作成し（ステップＳ３５）、ユーザＰＣ３０へ送信する。
【００４６】
この結果、ユーザＰＣ３０に、例えば、図６（ａ）に一例を示すシフトテーブル画面、および図６（ｂ）に示す稼働グラフ画面が表示される（ステップＳ３６）。図６（ａ）によれば、横軸に、当月の初日（１日）から末日（３１日）までの時間軸を割り当て、縦軸に一の店舗に所属するスタッフＡ〜Ｈ毎の勤務スケジュールを割り当てて作成されるシフトテーブルが示されている。なお、横軸には、更に、日毎の出勤合計数、来店予測数、応対可能数（当日のスタッフの平均応対時間の合計）も割り当てられている。また、画面左下には、「登録」、「リセット」、「推奨シフト」、「ｘｌｓ出力」、「ｃｖｃ出力」のための各種ボタンが縒り当てられており、例えば、「推奨ボタン」の押下により、シフトテーブルの作成が起動される。
【００４７】
図６（ｂ）によれば、横軸に、当月の初日（１日）から末日（３１日）までの時間軸を割り当て、縦軸に、一の店舗に所属するスタッフの１日当たりの平均応対時間を積み上げて示した稼働数を棒グラフで表現した稼働グラフが示されている。この稼働グラフには、折れ線で示した稼働予測時間、及び○でプロットされた折れ線グラフで示される目標稼働時間が重畳されて表示されている。図６（ａ）に示すシフトテーブルに変更が加わった場合は、図６（ｂ）に示す稼働グラフが対で変更され画面に表示される。
【００４８】
図７に、発券端末２１のハードウエア構成の一例を示す。図７に示すように、発券端末２１は、演算制御部２１０と、記憶部２１１と、ＬＣＤ（Liquid Crystal Device）タッチパネル２１２と、印字部２１３と、通信部２１４とから構成され、これら各構成ブロック２１０，２１１，２１２，２１３，２１４は、アドレス、データ、コントロールのためのラインが複数本で構成されるシステムバス２１５経由で共通に接続される。
【００４９】
演算制御部２１０として、例えば、マイクロプロセッサが実装され、マイクロプロセッサは、記憶部２１１の所定の領域に格納されたプログラムを逐次読み出し実行することにより以下の機能を実現する。すなわち、来店した顧客がＬＣＤタッチパネル２１２に割り当てられた発券ボタンを押したことを契機に、業務毎に異なる番号体系を有する固有の発券番号を生成し、印字部２１３により、図示省略した排出口から発券番号が印刷されたチケットを排出する。
【００５０】
記憶部２１１には、例えば、ＳＲＡＭ（Static Random Access Memory）やＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）、あるいはフラッシュＲＡＭ等の半導体メモリが実装されており、これら各半導体メモリには、プログラム領域と作業領域とが割り当てられている。プログラム領域には、演算制御部２１０が実行するプログラムが格納され、作業領域には、演算制御部２１０が、プログラムの実行過程で生成される各種データが格納される。ＬＣＤタッチパネル２１２は、表示部である液晶パネルと入力部であるタッチパネルとが一体化したもので、指が触れた画面上の位置をセンサで検知してボタン等、どの表示項目が指定されたかを特定することによりその表示位置が示す動作を行う。位置検知のために、例えば、静電容量式や超音波表面弾性波式のセンサが用いられる。
【００５１】
印字部２１３は、演算制御部２１０により生成される発券番号を印字処理する、例えば、熱転写、感熱、あるいはインクジェット等によるジャーナルプリンタである。通信部２１４は、無線または有線ＬＡＮ（Local Area Network）アダプタを実装し、店舗サーバ２０や操作端末２２（２２ａ〜２２ｃ）との間で通信を行う通信インタフェースである。
【００５２】
図８に操作端末２２（２２ａ〜２２ｃ）のハードウエア構成を示す。本実施形態で使用する操作端末２２は、例えば、タブレットタイプのＰＣ（Personal Computer）を使用するものとする。図８に示すように、操作端末２２は、演算制御部２２０と、記憶部２２１と、ＬＣＤタッチパネル２２２と、通信部２２３とから構成され、これら各構成ブロック２２０，２２１，２２２，２２３は、アドレス、データ、コントロールのためのラインが複数本で構成されるシステムバス２２４経由で共通に接続される。
【００５３】
演算制御部２２０として、例えば、マイクロプロセッサが実装され、マイクロプロセッサは、記憶部２２１の所定の領域に格納されたプログラムを逐次読み出し実行することにより、応対により所定の操作イベントが発生する毎に発券番号と紐付けたタイムスタンプを含む操作ログを生成して出力する。記憶部２２１には、例えば、ＳＲＡＭやＤＲＡＭ、あるいはフラッシュＲＡＭ等の半導体メモリが実装されており、この半導体メモリには、プログラム領域と作業領域とが割り当てられている。プログラム領域には、演算制御部２２０が実行するプログラムが格納され、作業領域には、演算制御部２２０がプログラムの実行過程で生成する各種データが格納される。
【００５４】
ＬＣＤタッチパネル２２２は、表示部である液晶パネルと入力部であるタッチパネルとが積層された一体構造を有し、指が触れた画面上の位置をセンサで検知してボタン等、どの表示項目が指定されたかを特定することによりその表示位置が示す動作を行う。位置検知のために、例えば、静電容量式または感圧式のセンサが用いられる。通信部２２３は、無線ＬＡＮアダプタを実装し、店舗サーバ２０との間で近距離無線通信を行うための通信インタフェースとなる。
【００５５】
図９に店舗サーバ２０のハードウエア構成を示す。図９に示すように、店舗サーバ２０は、演算制御部２０１と、記憶部２０２と、入出力部２０３と、大容量記憶部２０４と、通信部２０５，２０６とから構成され、これら各構成ブロック２０１，２０２，２０３，２０４，２０５，２０６は、アドレス、データ、コントロールのためのラインが複数本で構成されるシステムバス２０７経由で共通に接続される。
【００５６】
演算制御部２０１として、例えば、マイクロプロセッサが実装され、このマイクロプロセッサは、記憶部２０２の所定の領域に格納されたプログラムを逐次読み出し実行することにより、店舗毎に付された固有の識別情報と、無線または有線ＬＡＮ２３介して収集される操作ログとを紐付けたチケットデータ、およびＯＰデータを大容量記憶部２０４に保存する。また、ＷＡＮ４０（図１）経由で接続される本部サーバ１０に対し、保存した所定期間分のチケットデータとＯＰデータをバッチで送信する。
【００５７】
記憶部２０２には、例えば、ＳＲＡＭやＤＲＡＭ、あるいはフラッシュＲＡＭ等の半導体メモリが実装されており、この半導体メモリには、プログラム領域と作業領域とが割り当てられている。プログラム領域には、演算制御部２０１が実行するプログラムが格納され、作業領域には、演算制御部２０１がプログラムの実行過程で生成する各種データが格納される。入出力部２０３は、例えば、キーボードディスプレイであり、演算制御部２０１へキーボードからコマンドを送信し、演算制御部２０１により生成されたデータをディスプレイに表示する。なお、入出力部２０３は、ＬＣＤタッチパネルで代替してもよい。
【００５８】
大容量記憶部２０４には、例えば、ハードディスクや光ディスク等の磁気あるいは光記憶デバイスが実装され、演算制御部２０１により生成されるチケットデータやＯＰデータ等の大容量データが保存される。通信部２０５は、無線または有線ＬＡＮアダプタを実装し、発券端末２１や操作端末２２との間で通信を行う通信インタフェースであり、通信部２０６は、複数のＬＡＮ２３を相互接続して本部サーバ１０との間をＷＡＮ４０経由で通信を行う通信インタフェースである。
【００５９】
図１０に本部サーバ１０のハードウエア構成を示す。図１０に示すように、本部サーバ１０は、演算制御部１１と、記憶部１２と、大容量記憶部１３と、入出力部１４と、通信部１５とから構成され、これら各構成ブロック１１，１２，１３，１４，１５は、アドレス、データ、コントロールのためのラインが複数本で構成されるシステムバス１７経由で共通に接続される。なお、通信部１５は、更に有線ＬＡＮ１８経由で店長等が操作するユーザＰＣ３０が接続されている。
【００６０】
演算制御部１１として、例えば、マイクロプロセッサが実装され、マイクロプロセッサは、記憶部１２の所定の領域に格納されたプログラムを逐次読み出し実行することにより、店舗サーバ２０のそれぞれと通信を行なうことにより店舗毎に保存された所定期間分の操作ログを収集する。そして、操作ログ（応対データ）を分析して得られる一の店舗における顧客予測数と、顧客予測数に対して割り当てる稼働予測値と、スタッフの応対能力値とから、稼働予測値によって定義される目標稼働値を基準に、店舗に所属し、当日のシフト配置対象となるスタッフ数分の業務応対能力値を日毎に合計して積み上げる処理を実行してシフトテーブルを作成する。
【００６１】
また、マイクロプロセッサは、シフトテーブルを作成するにあたり、操作ログ（応対データ）を分析して得られる、業務別、曜日毎の過去の応対顧客者数の平均値で示される基準値を求め、次に、過去の応対顧客者数から各月の各曜日の平均値を算出して基準値で除算して得られる第１の係数（月係数）を求める。そして、過去の応対顧客者数から各日の各曜日の応対顧客者数の平均値を算出して基準値で除算して得られる第２の係数（日係数）を求め、最後に、基準値と、第１の係数と、第２の係数とを乗算することにより未来の顧客数を予測し、ここで予測した顧客数を記憶部１２に書き込む。
【００６２】
記憶部１２には、例えば、ＳＲＡＭやＤＲＡＭ、あるいはフラッシュＲＡＭ等の半導体メモリが実装されており、プログラム領域と作業領域とが割り当てられている。プログラム領域には、演算制御部１１が実行するプログラムが格納され、作業領域には、演算制御部１１がプログラムの実行過程で生成する、例えば、来店予測数、稼働予測数、スタッフスキル値、あるいはシフトテーブル等、各種データが格納される。
【００６３】
大容量記憶部１３には、例えば、ハードディスクや光ディスク等の磁気あるいは光記憶デバイスが実装され、演算制御部１１により生成される、チケットデータやＯＰデータ、その他生成された来店予測数、シフトテーブル等を蓄積する。入出力部１４は、例えば、キーボードディスプレイであり、演算制御部１１へコマンドを送信し、また、演算制御部１１により生成されたデータを表示する。なお、入出力部１４は、ＬＣＤタッチパネルで代替してもよい。
【００６４】
通信部１５は、有線ＬＡＮアダプタを実装し、有線ＬＡＮ１８経由でユーザＰＣ３０との間で通信を行う通信インタフェースである。また、ＬＡＮ１８はＷＡＮ４０と接続されており、複数の店舗サーバ２０との間をＷＡＮ４０経由で通信を行う。
【００６５】
図１１は、本実施形態に係るシフトテーブル作成支援装置のソフトウエア構造の一例を示すブロック図である。本実施形態に係るシフトテーブル作成支援装置は、例えば、図１に示す本部サーバ１０に実装される。このため、本部サーバ１０は、図１１に示すように、来店データ分析部１１１と、応対データ分析部１１２と、応対データ分析部１１３と、来店予測演算部１１４と、稼働予測演算部１１５と、応対能力値生成部１１６と、設定情報取得部１１７と、シフトテーブル生成部１１８を含むソフトウエアモジュール構造を有する。
【００６６】
図１１において、来店データ分析部１１１は、記憶部１２に蓄積された、図１５（ａ）にそのファイル構造の一例を示すチケットデータ１２ａを入力として得、各データ項目を分析することにより、図１６にそのファイル構造の一例を示す、来店データ分析結果１１１ａを生成して来店予測演算部１１４へ引き渡す。
【００６７】
応対データ分析部Ａ（１１２）は、記憶部１２に蓄積された、図１５（ａ）にそのファイル構造の一例を示すチケットデータ１２ａを入力として得、各データ項目を分析することにより、図１７にそのファイル構造の一例を示す、応対データ分析結果Ａ（１１２ａ）を生成して稼働予測演算部１１５へ引き渡す。
【００６８】
応対データ分析部Ｂ（１１３）は、図１５（ｂ）にそのファイル構造の一例を示すオペレーション（ＯＰ）データを入力として得、各データ項目を分析することにより、図１８にそのファイル構造の一例を示すスタッフ応対データ分析結果Ｂ（１１３ａ）を生成して応対能力値生成部１１６へ引き渡す。
【００６９】
来店予測演算部１１４は、来店データ分析結果１１１ａを入力として得、業務別、曜日毎の過去の応対顧客者数（来店数）の平均値で示される基準値を求め、また、過去の応対顧客者数から各月の各曜日の平均値を算出して基準値で除算して得られる第１の係数（月係数）を求め、更に、過去の応対顧客者数から各日の各曜日の応対顧客者数の平均値を算出して基準値で除算して得られる第２の係数（日係数）を求め、最後に、基準値と第１の係数と第２の係数とを乗算することにより、図１９にそのファイル構造の一例を示す来店予測値データ１１４ａを生成して稼働予測演算部１１５へ引き渡す。
【００７０】
このため、来店予測演算部１１４は、図１２に示すように、基準値算出部１１４ｂと、月係数算出部１１４ｃと、日係数算出部１１４ｄと、来店数演算部１１４ｅとを含み構成される。来店予測演算部１１４は、更に、週係数算出部１１４ｆ、祝日係数算出部１１４ｇのいずれか、またはその両方を備えてもよい。
【００７１】
基準値算出部１１４ｂは、来店データ分析結果１１１ａを入力として得、業務別、曜日毎の過去の応対顧客者数（来店数）の平均値で示される基準値を求め、月係数算出部１１４ｃ，日係数算出部１１４ｄ、および来店数演算部１１４ｅへ引き渡す。月係数算出部１１４ｃは、過去の来店数から各月の各曜日の平均値を算出して基準値で除算して得られる月係数（第１の係数）を求め、来店数演算部１１４ｅへ出力する。来店数演算部１１４ｅには、他に、日係数算出部１１４ｄから、過去の来店数から各日の各曜日の来店数の平均値を算出して基準値で除算して得られる日係数（第２の係数）が出力されている。来店数演算部１１４ｅは、入力された基準値と、月係数と、日係数とを乗算することにより、図１９にそのファイル構造の一例を示す来店予測値１１４ａを生成する。
【００７２】
来店予測演算部１１４は、更に、週係数算出部１１４ｆを有してもよい。この場合、週係数算出部１１４ｆは、過去の応対数から各週の各曜日の平均値を算出して基準値で除算して得られる週係数（第３の係数）を求めて来店数演算部１１４ｅへ出力する。これを受けて来店数演算部１１４ｅは、入力された基準値と、月係数と、日係数とを乗算した結果に、更に、週係数を乗算することにより未来の来店数を予測演算する。
【００７３】
来店予測演算部１１４は、更に、祝日係数算出部１１４ｇを有してもよい。この場合、祝日係数算出部１１４ｇは、過去の応対数から祝日の各曜日の平均値を算出して基準値で除算して得られる祝日係数（第４の係数）を求めて来店数演算部１１４ｅへ出力する。来店数演算部１１４ｅは、入力された基準値と、月係数と、日係数とを乗算した結果に、更に、祝日係数を乗算することにより未来の来店数を予測演算する。なお、週係数算出部１１４ｆにより算出される集計数を更に乗算して未来の来店数を求めてもよい。
【００７４】
説明を図１１に戻す。稼働予測演算部１１５は、来店予測演算部１１４から出力される来店予測値１１４ａ、および、応対データ分析部Ａ（１１２）から出力される店舗の平均応対時間データ１１２ａで求めた、一の店舗におけるスタッフの各業務における１件当たりの平均応対時間から、来店予測数と一の店舗の平均応対時間とを乗算し、一の店舗における一日分の来店予測数に対して必要な稼働予測値１１５ａを求め、シフトテーブル生成部１１８へ出力する。稼働予測値１１５ａのファイル構造の一例は、図２０に示されている。詳細は後述する。
【００７５】
応対能力値生成部１１６は、応対データ分析部Ｂ（１１３）から出力されるスタッフ応対データ分析結果Ｂ１１３ａから着席時間１１６ａを求め、チケットデータ１２ａから各スタッフの１件当たりの各応対業務における平均応対時間１１６ｂを算出して業務応対能力値を生成する。さらに、チケットデータ１２ａから各スタッフの１日当たりの各業務における平均応対時間１１６ｂを算出し、各スタッフの稼働値を生成してシフトテーブル生成部１１８へ出力する。図２１（ａ）に、スタッフ１日の着席時間データ１１６ａ、図２１（ｂ）に平均応対時間データ１１６ｂ、図２１（ｃ）に１日平均応対時間データ１１６ｃのそれぞれのファイル構造の一例が示されている。詳細は後述する。
【００７６】
設定情報取得部１１７は、入出力部１４から入力されるシフト関連情報に基づき、図２２（ａ）にそのファイル構造の一例を示す店舗の基本シフトデータ１１７ａ、図２２（ｂ）に示す店舗のシフト種類データ１１７ｂ、図２２（ｃ）に示す指定出勤日／休暇／有給データ１１７ｃ、図２２（ｄ）に示す法定休日／公休数データ１１７ｄ、図２２（ｅ）に示すグループ情報データ１１７ｅ、図２２（ｆ）に示すスタッフの設定データ１１７ｆ、からなるシフト設定データ群を生成し、シフトテーブル生成部１１８へ出力する。
【００７７】
また、設定情報取得部１１７は、図２２（ｇ）に示すスタッフの修正平均応対時間データ１１７ｇ、図２２（ｈ）に示す来店予測設定データ１１７ｈからなる修正データ群を生成し、シフトテーブル生成部１１８へ出力する。例えば、図１４（ａ）（ｂ）に、データ修正のための調整データ入力画面の一例が示されている。シフトテーブル作成の際に、この調整データ入力画面を使用し、スタッフ名を含むスタッフデータ（応対能力値としての平均応対時間）が、その表示スタイル（非表示、表示優先順位等）とともに定義される。また、演算により生成される来店数予測、稼働予測、シフトテーブルの調整データについても修正データ入力が可能である。
【００７８】
例えば、図１４（ａ）に示す調整データ入力画面を用い、スタッフの応対能力値に対する修正データを入力する。本部サーバ１０により演算により得られた、例えば、図１４（ａ）に示すスタッフＡの携帯電話購入に関する平均応対時間を４４［ｍ］から、店長がユーザＰＣ３０を操作して手入力により５０［ｍ］に修正し、画面右上に割り当てられた「一律登録ボタン」を押下すると変更箇所に対しての設定が保存される。また、図１４（ｂ）に示す調整データ入力を用い、顧客予測数に対する修正データを入力すると、本部サーバ１０により演算により得られた、例えば、図１４（ｂ）に示す１日の携帯電話購入の１６．６[人]から店長がユーザＰＣ３０を操作して手入力にて２０[人]に修正し、一の店舗の１日の携帯電話購入の稼動予測時間他に反映される。なお、画面左上に割り当てられた表示される業務毎の一律補正もオプションとして用意されている。
【００７９】
シフトテーブル生成部１１８は、入出力部１４からシフトテーブルの作成指示があったことを契機にシフトテーブル１１８ａの作成を行う。シフトテーブル生成部１１８は、シフトテーブル１１８ａを作成するにあたり、稼働予測演算部１１５から出力される稼働予測値１１５ａと、応対能力値生成部１１６から出力される応対能力値である平均応対時間と、設定情報取得部１１７から出力される各種設定情報とに基づき、図２３に示すシフトテーブルを生成して入出力部１４へ出力することにより、例えば、図６（ａ）に示すシフトテーブル１１８ａを表示する。
【００８０】
シフトテーブル生成部１１８は、まず、一の店舗における各スタッフの各業務の１日の平均応対時間の合計で示される稼働値の１カ月分の稼働値を求める。そして、その稼働値を、店舗の１か月分の各業務の来店予測数と各業務における平均応対時間との積の和で示される店舗１か月分の稼働予測値で除算して店舗の目標値係数を算出する。そして、その目標値係数に、各業務における店舗の平均応対時間に業務毎の来店予測数を乗算して得られる当月の初日の稼働予測値を乗算して初日の目標稼働値を算出し、この初日の目標稼働値を超えるか超える手前まで、初日の勤務スタッフの稼働値を積み上げて初日の店舗の稼働値を生成する。
【００８１】
シフトテーブル生成部１１８は、次に、翌日の目標稼働値に、この初日の稼働値と初日の目標稼働値との差分を加算して翌日の補正された目標稼働値を算出し、この翌日の補正された目標稼働値を基準に、翌日の補正された目標稼働値を超えるか超える手前まで、翌日の勤務スタッフの稼働値を積み上げて翌日の店舗の稼働値を生成する。そして、翌々日の目標稼働値に、翌日の稼働値と翌日の目標稼働値との差分を加算して翌々日以降の補正された目標稼働値を求める演算を、翌々日から当月末日まで繰り返し実行し、順次得られる翌々日の補正された目標稼働値を超えるか超える手前まで、翌々日以降の勤務スタッフの稼働値を積み上げて翌々日の店舗の稼働値を生成する動作を当月末日まで順次実行してシフトテーブル１１８ａを生成する。
【００８２】
なお、設定情報取得部１１７は、シフトテーブル生成部１１８によるシフトテーブルの作成に先立ち、入出力部１４から入力データを取り込み、当月のカレンダーに、休暇規定に基づき設定されるスタッフの公休日および希望休暇、または会議を含む不在出勤日の配置を行い、続いて、当月の予定出勤日数と取得済み公休数とに基づき決定される公休優先順位が低く、かつ連続出勤数が少ない順にスタッフを選択して当該スタッフをシフトテーブル１１８ａに配置するためのデータを作成する。また、その際に、応対能力値（スキル）が高いスタッフと低いスタッフとをペアにして配置するための設定データ入力を行う。なお、シフトテーブル生成部１１８は、補正された目標稼働値のいずれかと積み上げた稼働値との間に一定の隔たりがあった場合、前後日の積み上げ稼働値から一定の隔たりのあった日の稼働値へ一部の稼動を移動し、隔たりを減らす処理を、計算に反映させる処理も行う。
【００８３】
また、設定情報取得部１１７は、生成されたシフトテーブル１１８ａに、シフトテーブル生成部１１８で算出された目標稼働値を重畳して入出力部１４に出力して入出力部１４によるシフトテーブル１１８ａの調整入力を促す。そして、入力された調整データを取り込み、この調整データに基づき、記憶部１２に書き込まれたシフトテーブル１１８ａを更新するとともに、確定したシフトテーブル１２ｃを入出力部１４に出力して表示する。
【００８４】
なお、図１１に示した各モジュール１１１〜１１７、および、各ファイル１２ａ，１２ｂ，１１１ａ，１１２ａ，１１３ａ，１１４ａ，１１５ａ，１１６ａ〜１１６ｃ，１１７ａ〜１１７ｈ，１１８ａは、プログラムの非実行時は大容量記憶部１４に常駐し、プログラム実行時にのみ、演算制御部１１による制御の下で大容量記憶部１４から記憶部１２に転送され、その機能を実現する。
【００８５】
シフトテーブル生成部１１８は、例えば、図１３に示すように、目標値係数算出部１１８ｂと、目標稼働値算出部１１８ｃと、稼働値積み上げ処理部１１８ｄを含み構成される。
【００８６】
目標値係数算出部１１８ｂは、一の店舗における各スタッフの１日の平均応対時間の合計で示される稼働値の１カ月分の稼働値を、店舗の１か月分の各業務の来店予測数と各業務における平均応対時間との積の和で示される店舗１か月分の稼働予測値で除算して店舗の目標値係数を算出し、目標稼働値算出部１１８ｃへ出力する。
【００８７】
目標稼働値算出部１１８ｃは、目標値係数算出部１１８ｂから出力される目標値係数に、各業務における店舗の平均応対時間に業務毎の来店予測数を乗算して得られる当月の初日の稼働予測値を乗算して第１の目標稼働値を算出して稼働値積み上げ処理部１１８ｄへ出力する。また、目標稼働値算出部１１８ｂは、第２の目標稼働値に、第１の稼働値と第１の目標稼働値との差分を加算して補正された翌日の第２の目標稼働値を算出して稼働値積み上げ処理部１１８ｄへ出力する。更に、目標稼働値算出部１１８ｂは、第３の目標稼働値に、第２の稼働値と第２の目標稼働値との差分を加算して補正された翌々日以降の第３の目標稼働値を求める演算を翌々日から当月末日まで繰り返し実行してシフトテーブル１１８ａへ出力する。
【００８８】
稼働値積み上げ処理部１１８ｄは、最初に目標稼働値算出部１１８ｃから出力される当月の初日の目標稼働値を超えるか超える手前まで初日の勤務スタッフの稼働値を積み上げて初日の稼働値（第１の稼働値）を生成する処理を実行する。また、稼働値積み上げ処理部１１８ｄは、続いて目標稼働値算出部１１８ｃから出力される翌日の補正された目標稼働値を基準に、その補正された目標稼働値を超えるか超える手前まで翌日の勤務スタッフの稼働値を積み上げて翌日の稼働値（第２の稼働値）を生成する。更に、稼働値積み上げ処理部１１８ｄは、目標稼働値算出部１１８ｃから続いて順次出力される翌々日以降の補正された目標稼働値を超えるか超える手前まで翌々日以降の勤務スタッフの稼働値を順次積み上げ、翌々日以降の稼働値（第３の稼働値）を生成する処理を実行することによりシフトテーブル１１８ａを作成する。
【００８９】
なお、稼働値積み上げ処理部１１８ｄは、積み上げ稼働値が補正された目標稼働値を超えると、超えた時点で積み上げた稼働値と補正された目標稼働値との差分の絶対値と、超える手前で積み上げた稼働値と補正された目標稼働値との差分の絶対値とを求め、求めたそれぞれの絶対値が小さい方を選択して最終積み上げ稼働値として１日分の積み上げる処理を停止する。そして、翌日以降の積み上げる処理を当月末日まで繰り返し実行してシフトテーブルを作成する。すなわち、目標稼動値に近いパターンを採用して当日の処理を停止し翌日以降の処理を繰り返し実行する。
【００９０】
図１５〜図２３に示すファイル構造について説明すると以下のようになる。すなわち、図１５（ａ）に示すチケットデータ１２ａは、店舗毎に付されるそれぞれ固有の「店舗コード」と、業務毎に付されるそれぞれ固有の「業務番号」と、応対するスタッフ毎に付されるそれぞれ固有の「呼出スタッフコード」の他、「発券番号」、「発券時刻」、「発券時待ち人数」、「呼出窓口番号」、「呼出時刻」、「呼出時の待ち人数」、「終了時刻」、「処理時間」等の各データ項目を含む。ここで、業務番号「１」は携帯電話販売、業務番号「２」は修理、業務番号「３」は料金支払、業務番号「４」は相談についての業務内容とする。
【００９１】
図１５（ｂ）に示すＯＰデータは、チケットデータと共通の「店舗コード」と「呼出スタッフコード」の他に、スタッフのそれぞれが操作する操作端末２２の「操作日付」、「操作時間」、「呼出窓口番号」、操作イベントの種別を示す「操作コード」等の各データ項目を含む。ここで、例えば、操作コード「２」は呼び出し、操作コード１０は「離席」、操作コード１２は「着席」、操作コード「１８」はカウンタ業務開始、操作コード「１９」はカウンタ業務終了、のそれぞれを示す。この操作コードは、操作端末２２のＬＣＤタッパネル２２２の画面に割り当てられる操作ボタンのそれぞれ対応しており、操作端末２２を操作するスタッフが対応するボタンを押下することにより、店舗サーバ２０あるいは本部サーバ１０に操作イベントとして識別され、応対データ分析部１１３がスタッフの応対能力値を生成する際のデータ源になる。
【００９２】
図１６に示す来店データ分析結果１１１ａは、「店舗コード」、「業務番号」、「曜日」、「基準値」、「日係数」、「週係数」、「月係数」、「祝日係数」の各データ項目を含み、「日係数」は１日〜３１日のそれぞれの係数が、「週係数」は第１週から第４または第５週のそれぞれの週係数が、「月係数」は１月〜１２月までのそれぞれの月係数が、「祝日係数」は、祝日の各曜日の係数がそれぞれ格納される。
【００９３】
図１７に示す店舗の平均応対時間データ１１２ａは、「店舗コード」と「業務番号」と「平均応対時間」の各データ項目を要する。このうち、「平均応対時間」は分析により取得される秒単位の時間データである。図１８に示す応対データ分析結果１１３ａは、「店舗コード」と、「スタッフ管理番号」と、「呼出スタッフ番号」と、「操作種」と、「窓口番号」と、「開始日時」と、「終了日時」と、「操作時間」の各データ項目を含む。なお、操作種「１」はカウンタ業務を、操作種「２」はフロアマネージャ業務を、操作種「３」は休憩業務を、操作種「４」はバックヤード業務を示す。
【００９４】
図１９に示す来店予測値１１４ａは、「店舗名」と、「日付」と、「業務毎の予測値（業務１〜業務４）」の各データ項目からなる。なお、「業務毎の予測値（業務１〜業務４）」は、来店予測演算部１１４の演算により求められるデータである。図２０に示す稼働予測値データ１１５ａは、「店舗名」と、「日付」と、「業務毎の予測値（業務１〜業務４）」と、合計した「予測稼働値」の各データ項目を含む。「業務毎の予測値（業務１〜業務４）」と「予測稼働値」は、稼働予測演算部１１５の演算により求められるデータである。
【００９５】
図２１（ａ）に示すスタッフの１日の着席時間データ１１６ａは、「スタッフ管理番号」と、「呼出スタッフ番号」と、「着席時間」の各データ項目を含む。なお、「着席時間」は、応対能力値生成部１１６が、応対データ分析結果１１３ａの操作時間から求められる。図２１（ｂ）に示す平均応対時間データ１１６ｂは、「スタッフ管理番号」と、「呼出スタッフコード」と、「業務番号」と、「平均応対時間」の各データ項目を含む。図２１（ｃ）に示す１日平均応対時間データは、「スタッフ管理番号」と、「呼出スタッフコード」と、「業務番号」と、「１日平均応対時間」の各データ項目を含む。「平均応対時間」、「１日平均応対時間」ともに、応対能力値生成部１１６がチケットデータ１２ａから演算により求めた値である。
【００９６】
図２２（ａ）に示す店舗の基本シフトデータ１１７ａは、「店舗コード」と、「連続出勤警告」と「基本シフトコード」の各データ項目を含む。なお、「連続出勤警告」は、例ではスタッフが５日連続で出勤した場合に警告が発せられる。図２２（ｂ）の店舗のシフト種類データ１１７ｂは、「店舗コード」と、「シフト区分」と、「シフトコード」と、「シフト名」と、シフトテーブル１１８ａを表示する場合の「文字色」および「背景色」と、「就業開始時間」と、「就業終了時間」の各データ項目を含む。また、図２２（ｃ）の指定出勤日／休暇／有給データ１１７ｃは、「店舗コード」と、「月」と、「スタッフ管理番号」と、１日のシフトデータから３１日までの「シフトデータ」の各データ項目を含む。
【００９７】
図２２（ｄ）に示す法定休日／公休数データ１１７ｄは、「店舗コード」と、「社員区分」と、「年月」と、「公休日」の各データ項目を含む。図２２（ｅ）に示すグループ情報データ１１７ｅは、「店舗コード」と、「グループＩＤ」と、「グループ名」の各データ項目を含む。図２２（ｆ）に示すスタッフの設定データ１１７ｆは、「店舗コード」と、「呼出スタッフコード」と、「表示順」と、「シフト非表示フラグ」と、「シフトパータン」と、「グループＩＤ」と、「削除フラグ」と、「修正着席時間」と、「推奨シフト対象フラグ」の各データ項目を含む。ここで、「表示順」は、シフトテーブル１１８ａにシフト対象スタッフを配置するときの読み出しの順番を示す。また、フラグについて、「シフト非表示フラグ」が１の場合、休職者等、シフトの対象から除外するスタッフを、「削除フラグ」が１の場合、離職者等、シフト業務支援システム１から除外するスタッフを、「推奨シフト対象フラグ」が１の場合、シフト業務支援システム１が、シフト作成の対象としないスタッフを、それぞれ意味する。
【００９８】
図２２（ｇ）に示す修正平均応対時間データ１１７ｇは、「店舗コード」と「スタッフ管理番号」と、「業務番号」と、「修正平均応対時間」の各データ項目を含む。図２２（ｈ）に示す来店予測設定データ１１７ｈは、「店舗コード」と、「対象日」と、「業務番号」と、「修正来店数」の各データ項目を含む。図２２（ａ）〜図２２（ｈ）に示す各データは、シフトテーブル１１８ａ作成の準備段階においてユーザＰＣ３０によって設定入力され、あるいは、シフトテーブル１１８ａ作成後、ユーザＰＣ３０から修正データが設定入力される。
【００９９】
図２３に示すシフトテーブル１１８ａは、「店舗コード」と、シフト設定の「月」と、「スタッフ管理番号」と、「１日毎のシフトデータ（当月の初日から末日まで）」の各データ項目を含む。「１日毎のシフトデータ」は、シフトテーブル生成部１１８が演算によって求めた値またはユーザＰＣ３０から設定入力した値である。
【０１００】
（実施形態の動作）
以下、本実施形態に係るシフトテーブル作成支援装置（本部サーバ１０）の処理動作について、図２４以降に示すフローチャートを参照しながら詳細に説明する。
【０１０１】
図２４に本実施形態に係るシフトテーブル作成支援装置（本部サーバ１０）のシフトテーブル作成のための基本処理動作の流れが示されている。事前に、店舗サーバ２０（演算制御部２０１）が、通信部２０５を介して発券端末２１および操作端末２２ａ〜２２ｃと通信を行うことにより、チケットデータ、ＯＰデータをそれぞれ生成して大容量記憶部２０４へ保持しているものとする。まず、本部サーバ１０は、ＷＡＮ４０経由で店舗サーバ２０と通信を行うことにより、演算制御部１１が、図１５（ａ）に示すチケットデータ、及び図１５（ｂ）に示すＯＰデータからなる、少なくとも１ヶ月分の店舗データを取得して自身の大容量記憶部１３に蓄積する（ステップＳ１００）。
【０１０２】
続いて、演算制御部１１は、来店データ分析部１１１が、チケットデータ１２ａを分析して、図１６に示す来店データ分析結果１１１ａを生成して来店予測演算部１１４へ出力する（ステップＳ２００）。来店予測演算部１１４は、来店データ分析結果データ１１１ａが示す日係数および月係数から来店数予測演算を行い、図１９に示す来店予測値１１４ａを生成して稼働予測演算部１１５へ出力する（ステップＳ３００）。来店数予測演算の詳細手順が図２５にフローチャートで示されている。
【０１０３】
図２５によれば、来店予測演算部１１４は、一の店舗における未来の１日の来店者数を予測演算する機能を有する。このため、まず、来店データ分析部１１１は、図２５に示すように、演算制御部１１が内蔵するレジスタｉに"１"を、レジスタｊに"１"をそれぞれセットする（ステップＳ３０１）。ここで、レジスタｉにセットされる値は業務の種別を、レジスタｊにセットされる値は店舗の別を示すものとする。次に、来店予測演算部１１４は、記憶部１２からチケットデータ１２ａを取得する（ステップＳ３０２）。そして、そのチケットデータ１２ａから曜日毎の過去の来店数の平均で示される基準値を求める（ステップＳ３０３）。なお、曜日毎の過去の来店数は、図１５（ａ）にそのデータ構造の一例を示すチケットデータ１２ａの発券日付毎の発券番号をカウントすることにより求めることができる。なお、日曜日から土曜日の各基準値は、それぞれ過去の日曜〜土曜のみの来店者数の平均によりそれぞれ求まる。
【０１０４】
次に、来店データ分析部１１１は、過去の応対数から各月の各曜日の平均値を算出して基準値で除算して得られる月係数を求める（ステップＳ３０４）。すなわち、各月の月係数は、１月日曜日（〜土曜日）のそれぞれの月係数は、１月の日曜日（〜土曜日）の来店者数の平均から過去の日曜日（〜土曜日）の来店者数の平均で除算することによりそれぞれ求まり、１２月まで同様の処理を実施する。来店予測演算部１１４は、更に、過去の応対顧客者数から各日の各曜日の来店者数の平均値を算出して基準値で除算して得られる日係数を求める（ステップＳ３０５）。すなわち、各日の日係数は、１日日曜日（〜土曜日）の日係数は、１日が日曜日（〜土曜日）の各来店者数の平均から過去の日曜日（〜土曜日）の来店者数の平均で除算することによりそれぞれ求まり、３１日まで同様の処理を実施する。
【０１０５】
そして、来店予測演算部１１４は、ステップＳ３０３で求めた基準値と、ステップＳ３０４で求めた月係数と、ステップＳ３０５で求めた日係数とを乗算することにより一の店舗における業務１の一の日の来店予測数を算出し、一の月の末日まで実行する（ステップＳ３０６）。そして、レジスタｉを＋１更新して（ステップＳ３０７）、業務２〜業務４の来店予測数をステップＳ３０２〜Ｓ３０６迄繰り返し実行することにより求め（ステップＳ３０８"ＮＯ"）、レジスタｉの値が"４"を示した場合に（ステップＳ３０８"ＹＥＳ"）、レジスタｊを＋１更新して（ステップＳ３０９）、傘下にある店舗数の各来店予測数をステップＳ３０２〜Ｓ３０８迄繰り返し実行することにより求め（ステップＳ３１０"ＹＥＳ"）、最終的に、図１９にそのファイル構造の一例を示す来店予測値１１４ａを生成して出力する（ステップＳ３１１）。
【０１０６】
なお、図２５に示すフローチャートでは、月係数と日係数のみで来店予測値を求めたが、更に、来店予測値の算出に、週係数、あるいは祝日係数を反映させることで、一層、信頼性の高い来店予測値データを生成することができる。この場合、来店予測演算部１１４は、過去の応対数から各週の各曜日の平均値を算出して基準値で除算して得られる週係数を求め、基準値と、月係数と、日係数とを乗算した結果に、更に、週係数を乗算することにより未来の来店数を予測演算する。また、過去の応対数から祝日の各曜日の平均値を算出して基準値で除算して得られる祝日係数を求め、基準値と、月係数と、日係数を乗算した結果に、更に、祝日係数を乗算することにより未来の来店数を予測演算する。
【０１０７】
説明を図２４に戻す。本部サーバ１０（演算制御部１１）は、上記した来店数予測演算後、応対データ分析部１１２が、チケットデータ１２ａから応対データを分析して各データ項目を分析することにより、図１７にそのファイル構造の一例を示す、応対データ分析結果１１２ａ（店舗の平均応対時間データ）を生成して稼働予測演算部１１５へ出力する（ステップＳ４００）。店舗の平均応対時間は、図１５にそのファイル構造の一例を示すチケットデータの発券番号毎の呼出時刻と終了時刻の差分である処理時間を参照し、発券番号のレコード数で除算することにより求めることができる。
【０１０８】
続いて、本部サーバ１０（演算制御部１１）は、上記した応対データの分析後、応対データ分析部１１３が、図１５（ｂ）にそのファイル構造の一例を示す各データ項目を分析することにより、図１８にそのファイル構造の一例を示す応対データ分析結果１１３ａを生成して応対能力値生成部１１６へ出力する（ステップＳ５００）。これを受けて応対能力値生成部１１６は、店舗内スタッフの着席時間、業務毎の平均応対時間、各スタッフの各業務の１日当たりの平均応対時間を算出して図２１にそのファイル構造の一例を示すそれぞれのデータ１１６ａ，１１６ｂ，１１６ｃをシフトデータ生成部１１８へ出力する（ステップＳ６００）。
【０１０９】
応対能力値生成部１１６の詳細手順が図２６にフローチャートで示されている。図２６によれば、応対能力値生成部１１６は、まず、演算制御部１１が内蔵するレジスタｉに値１をセットする（ステップＳ６０１）。レジスタｉは、店舗内スタッフの別を示す。続いて、応対能力値生成部１１６は、記憶部１２からチケットデータを取得し、更に、応対データ分析部１１３から応対データ分析結果１１３ａを取得する（ステップＳ６０２）。
【０１１０】
応対能力値生成部１１６は、応対データ分析結果１１３ａにある店舗内スタッフｉの業務終了時間から業務開始時間を減算した操作時間の内、操作種１を加算することでスタッフの１日の着席時間を算出する（ステップＳ６０３）。そして、チケットデータ１２ａに基づき１日当たりの業務１の平均応対時間α１を算出する。次に業務２の平均応対時間α１を算出する。続いて業務３、業務４のそれぞれ平均応対時間α３、α４を算出する（ステップＳ６０４）。そして、チケットデータ１２ａから直近３ヶ月の１件当たりの業務１の平均応対時間β１を算出する。次に業務２の平均応対時間β２を算出する。続いて業務３、業務４のそれぞれの平均応対時間β３、β４を算出する（ステップＳ６０５）。なお、実績がない場合は、各業務のモデル応対時間を利用すればよい。次に、応対能力値生成部１１６は、１日当たりの各業務の平均応対時間α／１件当たりの各業務の平均応対時間βを計算することにより、各業務の１日の処理件数を求め、この値をスタッフスキル値とする（ステップＳ６０６）。
【０１１１】
続いて応対能力値生成部１１６は、レジスタｉを＋１更新してステップＳ６０２〜Ｓ６０６の処理を繰り返し実行することにより、次のスタッフのスタッフスキル値を算出する処理を繰り返し実行し、レジスタｉが店舗に所属するスタッフ数ｎを示した時点（ステップＳ６０８"ＹＥＳ"）で、図２０に示す、スタッフの１日の着席時間データ、各業務の応対平均時間データ、そして、１日平均の応対時間データからなる応対能力値（スタッフスキル値）を生成してシフトテーブル作成部１１８へ出力する（ステップＳ６０９）。
【０１１２】
図３１に応対能力値が示されている。図３１（ａ）に示すように、応対能力値生成部１１６は、過去の応対実績から業務別の平均応対時間１１６ｂを算出し、図３１（ｂ）に示すように、１日当たりの業務別の応対時間（着席時間データ１１６ａ）を用い、図３１（ｃ）に示すように、１日当たりの業務別の応対時間／業務別の平均応対時間を演算することにより、業務別の１日の処理件数を求める。ここで、処理件数が同数の場合は、１日当たりの平均応対時間が短い方が、スキル値が高いスタッフとみなす。
【０１１３】
説明を図２４に戻す。スタッフの応対能力値生成後、稼働予測演算部１１５は、来店予測演算部１１４から出力される来店予測データ１１４ａと、応対データ分析部１１２から出力される店舗の平均応対時間データ１１２ａを入力として得、ある店舗のある未来の１日分の全ての業務に必要とする稼働予測時間を算出して図２０に示す稼働予測値データ１１５ａを出力する（ステップＳ７００）。
【０１１４】
稼働予測演算部１１５の詳細手順が図２７にフローチャートで示されている。図２７によれば、稼働予測演算部１１５は、まず、演算制御部１１が内蔵するレジスタｊに１をセットする（ステップＳ７０１）。レジスタｊにセットされる値は、来店予測演算で対象とする一月の日を示す。稼働予測演算部１１５は、来店予測演算部１１４から来店予測値１１４ａを、応対データ分析部１１２から店舗の平均応対時間１１２ａをそれぞれ入力として取り込む（ステップＳ７０２）。そして、業務１の来店予測値と業務１の平均応対時間とを乗算することにより、一の店舗における一日分の顧客予測者数に対して必要な業務１の稼働予測値を求める。次に、業務２の来店予測値と業務２の平均応対時間とを乗算することにより、一の店舗における一日分の顧客予測者数に対して必要な業務２の稼働予測値を求める。さらに業務３、業務４についても同様の演算により必要なそれぞれの稼働予測値を求める（ステップＳ７０３）。
【０１１５】
続いて、業務１〜業務４の稼働予測値を加算して一の店舗における１日分の全ての業務に要する稼働予測値を生成する（ステップＳ７０４）。そして、レジスタｊを＋１更新して（ステップＳ７０５）、ステップＳ７０２〜Ｓ７０５の処理を繰り返し実行することにより、当月末日までの全ての業務に要する日別の稼働予測値を生成し、レジスタｊが当月末日ｍをカウントした時点で（ステップＳ７０６"ＹＥＳ"）、図２０にそのファイル構造の一例を示す稼働予測値データ１１５ａを生成し、シフトテーブル生成部１１８へ出力する（ステップＳ７０７）。
【０１１６】
図２９に、稼働予測の具体例が示されている。図２９（ａ）に一の店舗での業務毎の所要時間（平均応対時間）を示し、図２９（ｂ）（ｃ）に、１日８０人の来店数が予測される場合の実稼働例が示されている。来店数が正確に予測できたとしても、図２９（ｂ）（ｃ）に示すように業務の内容によって稼働数（重さ）が異なり、このため、応対するスタッフの応対能力により配置を変える必要がある。したがって、本実施形態に係るシフトテーブル作成支援装置では、各業務におけるスタッフの平均応対時間（所要時間）を算出し、業務毎の来店予測値と平均応対時間を乗算することにより、一の店舗における一日分の顧客予測者数に対して必要な業務毎の稼働予測値（時間）を求めることとした。このことにより、例えば、図３０に示すように、日々の稼働に対してスタッフの応対能力値を配置することで上記の課題を解決することができる。
【０１１７】
図３０に理想的なスタッフ配置の一例を示す。図３０によれば、横軸に１月分の日数を、縦軸に店舗内スタッフの稼働値（応対能力値）を積み上げている。また、折れ線は稼働予測値を示し、積み上げた棒グラフがスタッフの稼働値を示す。このように、業務毎の来店予測値と平均応対時間とを乗算して稼働予測値を求め、この稼働予測値を基準にスタッフを配置することで、折れ線グラフと積み上げ棒が示す稼働値をほぼ一致させることで理想的なスタッフ配置が可能になる。
【０１１８】
説明を図２４に戻す。本部サーバ１０（演算制御部１１）は、上記した稼働予測演算後、設定情報取得部１１７が、ユーザＰＣ３０により入力されるシフト調整データを取り込む（ステップＳ８００）。シフト調整データは、ユーザＰＣ３０により入力され、設定情報取得部１１７により取り込まれ、取り込まれたシフト調整データが作成されるシフトテーブルに反映される。
【０１１９】
すなわち、設定情報取得部１１７は、シフトテーブル生成部１１８が初日の稼働予測値を求める前に、入出力部１４（ユーザＰＣ３０）から入力データを取り込み、当月のカレンダーに、休暇規定に基づき設定されるスタッフの公休日、および希望休暇等の配置を行う。
【０１２０】
また、設定情報取得部１１７は、生成されたシフトテーブル１１８ａに、シフトテーブル生成部１１８で算出された目標稼働値を重畳して入出力部１４に出力して入出力部１４によるシフトテーブル１１８ａの調整入力を促し、入力された調整データを取り込み、この調整データに基づき、記憶部１２に書き込まれたシフトテーブル１１８ａを更新するとともに、確定したシフトテーブル１２ｃを入出力部１４に出力して表示する。
【０１２１】
本部サーバ１０（演算制御部１１）は、上記したシフト調整データの取得後、入出力部１４に割り当てられた実行キー、すなわち、図６（ａ）に示したシフトテーブル画面の左下部に配置された「推奨シフト」ボタンの押下を検出すると（ステップＳ９００"ＹＥＳ"）、これを契機に、シフトテーブルの作成処理を実行し（ステップＳ１０００）、作成したシフトテーブルを記憶部１２に記憶すると同時に、入出力部１４に出力して、例えば、図６（ａ）（ｂ）に示すシフトテーブル及び稼働グラフを画面に表示する（ステップＳ１１００）。
【０１２２】
シフトテーブル生成部１１８の詳細手順が図２８にフローチャートで示されている。本実施形態に係るシフトテーブル作成支援装置では、出勤する各スタッフの稼働値を目標稼働値になるまで当月の初日から末日まで順番に積上げることでシフト配置を行うものとする。例えば、初日に１６時間必要で、１人８時間稼働の場合、２人分（８ｈ×２人）を積上げた後、翌日以降末日までの積み上げ処理を繰り返し実行する。シフトは３勤１休を基本とし、飛び石連休や５連続勤務を極力回避する。土日祝日の出勤パターンは曜日等で予め固定されているものとする。また、グループはスタッフ２人以上で有効とし、１日に１人は出勤するように配置する。これらは設定により変更も可能である。
【０１２３】
目標稼働値の定義は以下の通りである。１日の予測稼働値は、業務１の来店予測×業務１の店舗平均応対時間＋業務２の来店予測×業務２の店舗平均応対時間＋業務３の来店予測×業務３の店舗平均応対時間＋業務４の来店予測×業務４の店舗平均応対時間とする。このため、１ヶ月分の予測稼働値は、１日の予測稼動値の１ヶ月分の合計である。また、１スタッフの１ヶ月分の稼働値は、１日の稼働値×（当月の日数−取得公休数−取得有休数）である。なお、取得公休数は勤務規則に応じて自動的に決まる。このため、店舗の１ヶ月分の稼働値は、店舗内スタッフの１ヶ月の稼働値の合計である。
【０１２４】
目標値係数は、店舗の１ヶ月の稼働値／１ヶ月の予測稼動値で算出される。１日の目標稼働値は、１日の予測稼動値×目標値係数＋前日の目標稼働値の上積分とする。前日の目標稼働値の上積み分は、前日の目標稼動値−前日のスタッフ稼働積上げとする。すなわち、実際にスタッフの配置を行うと、スタッフ稼働値の積上げは目標稼働値と同じ値になることはなく、スタッフ稼働積上げは目標稼働値の多少多めか少なめになる。これを考慮しないと３１日分の誤差が大きくなるため、目標稼働値−前日のスタッフ稼働積上げで定義される前日の積み上げ分の上乗せを行い、最終的な誤差が少なく済むようにしている
【０１２５】
以下、図２８のフローチャートを参照しながらシフトテーブル生成部１１８の処理手順について詳細に説明する。シフトテーブル生成部１１８は、まず、稼働予測演算部１１５から稼働予測値１１５ａ（稼働予測時間）を、応対能力値生成部１１６からスタッフスキル値（１日の平均応対時間データ１１６ｃ）を、そして、設定情報取得部１１７からシフト調整データをそれぞれ入力として取得する（ステップＳ１００１）。
【０１２６】
次に、シフトテーブル生成部１１８は、稼働目標値係数を算出する（ステップＳ１００２）。稼働目標値係数は、店舗１か月の稼働値／店舗１か月分の予測稼働値（当月の予測稼働値の合計）で求められる。ここで、店舗内各スタッフの各業務の１日当たりの平均応対時間の合計をスタッフ１日の稼働値とし、スタッフ１日の稼働値×（当月の日数−取得公休日数−取得有給数）をスタッフ１カ月の稼働値とし、店舗に所属する全スタッフの１カ月の稼働値の合計を店舗１か月の稼働値とする。すなわち、シフトテーブル生成部１１８は、一の店舗におけるスタッフの各業務における１日当たりの平均応対時間の１月分の合計で示される店舗の稼働値を、店舗の１月分の顧客予測数に対して必要な１月分の稼働予測時間で除算して店舗における稼働目標値係数を算出する。
【０１２７】
続いて、シフトテーブル生成部１１８は、店舗１日目の目標稼働値の算出を行う（ステップＳ１００３）。目標稼働値は、１日の予測稼働値×目標値係数＋前日の目標稼働値の上積み分（月初は０）で求める。なお、前日の目標稼働値の上積み分は、目標稼働値から店舗の出勤スタッフ１日の稼働値の合計を減算することにより求めることができる。
【０１２８】
次に、シフトテーブル生成部１１８は、設定情報取得部１１７により取得されたシフト調整データに基づきシフト配置の準備および出勤日の配置を行う（ステップＳ１００４）。シフトテーブル生成部１１８は、設定情報取得部１１７が取得したシフト調整データに基づき、まず、公休日の配置を行う。具体的には、希望する休日のあるスタッフと連続する出勤日が４日に達したスタッフは公休日を配置する。続いて、シフトテーブル生成部１１８は、スタッフの公休優先順位の設定を行う。まず、各スタッフの公休優先数の算出を行う。公休優先数は、公休数−（当月末日）−（配置対象日＋取得公休数）により得られる。そして、各スタッフの公休優先順位は（店舗内のシフト配置対象スタッフの内最大の公休優先数−各スタッフの公休優先数）で求められる。得られた公休優先順位の昇順にスタッフを並べ、公休優先順位とする。
【０１２９】
次に、シフトテーブル生成部１１８は、連続出勤数順位の設定を行う。具体的に、前月の勤務実績から連続する出勤日の少ない順にスタッフを並べる、このとき、公休優先順位の低い順であって、かつ連続出勤数の少ない順にスタッフを選択し、更に、スタッフスキル値の高いスタッフと低いスタッフをペアリングさせて出勤日の配置を行う。そして、当月の１日目から店舗の１日の目標稼働値に近づくまでスタッフの稼働値を積み上げていく処理を実行する（ステップＳ１００５）。
【０１３０】
ステップＳ１００５において、シフトテーブル生成部１１８は、稼働目標値係数に、各業務における店舗の平均応対時間に、各業務の顧客予測数を乗算し合計して得られる初日の稼働予測時間を乗算して初日の目標稼働値（第１の目標稼働時間）を算出し、この初日の目標稼働値を超えるか超える手前まで、初日のスタッフの稼働値を積み上げる処理を実行して初日の稼働値（第１の稼働値）を生成する。次に、翌日の目標稼働値に、初日の目標稼働値と初日の稼働値との差分を加算して翌日の補正された目標稼働値（第２の目標稼働時間）を算出し、この翌日の補正された目標稼働値を超えるか超える手前まで、翌日のスタッフの稼働値を積み上げる処理を実行して翌日の稼働値（第２の稼働値）を生成する。
【０１３１】
続いて、シフトテーブル生成部１１８は、翌々日の目標稼働値に、翌日の補正された目標稼働値と翌日の稼働値との差分を加算して翌々日以降の補正された目標稼働値（第３の目標稼働時間）を求める処理を翌々日から当月末日まで繰り返し実行する。そして、順次得られる翌々日の補正された目標稼働値を超えるか超える手前まで、翌々日のスタッフの稼働値を積み上げて翌々日以降の稼働値（第３の稼働値）を生成する動作を順次実行してシフトテーブル１１８ａを作成する。具体的に、シフトテーブル生成部１１８は、積み上げた稼働値が補正された目標稼働値を超えると（ステップＳ１００６"ＹＥＳ"）、超えた時点で積み上げた稼働値と補正された目標稼働値との差分の絶対値と、超える手前で積み上げた稼働値と補正された目標稼働値との差分の絶対値とを求めて両絶対値を比較する（ステップＳ１００７）。そして、求めた絶対値が小さい方を選択して最終積み上げ稼働値として１日分の積み上げ処理を停止する（ステップＳ１００８）。すなわち、最終積み上げ稼働値は補正された目標稼動値に近いパターンを採用して処理を停止する。
【０１３２】
シフトテーブル生成部１１８は、ステップＳ１００５〜Ｓ１００８の稼働値の積み上げ処理を当月末日まで繰り返し実行すると（ステップＳ１００９"ＹＥＳ"）、作成したシフトテーブル１１８ａを入出力部１４（ユーザＰＣ３０）へ出力する（ステップＳ１０１０）。シフトテーブル１１８ａの画面構成は、図６（ａ）に示した通りである。このとき、図６（ｂ）に示す稼働グラフも表示され、これを確認した店長は、ユーザＰＣ３０を操作することにより更なる調整が可能である。
【０１３３】
すなわち、シフトテーブル生成部１１８は、作成されたシフトテーブル１１８ａに、目標稼働時間を重畳して入出力部１４に出力してシフトテーブル１１８ａの調整入力を促す。そして、入力された調整データを取り込み、その調整データに基づき、大容量記憶部１３に書き込まれたシフトテーブル１２ｃを更新するとともに、確定したシフトテーブルを入出力部１４に再度出力する。ここで設定される調整データは、例えば、スタッフの公休日、出勤日、又は有給取得日等である。
【０１３４】
図３２に、スタッフ配置のイメージを、図３３に、シフト作成のイメージをそれぞれ示している。図３２に示すように、本実施形態に係るシフトテーブル作成支援装置（管理サーバ１０）は、目標稼働値に合わせたスタッフの稼働値の積み上げをシフトテーブル１１８ａの作成に利用している。その際に出勤数が一定になるようにスキルの高いスタッフと低いスタッフをペアにして配置している。図３２に示すイメージでは、Ａ〜Ｆで示す店舗内スタッフのうち、会議や研修等でなく３連勤していないスタッフＡ，Ｂ，Ｄ，Ｆを出勤スタッフとして配置し、目標稼働値をそのスタッフの稼働値が上回るまで積み上げる処理を実行する。この例では、処理件数１１件と応対時間４２０分のＤと、処理件数１０件と応対時間５５０分のスタッフＦとをペアに、処理件数１３件と応対時間４８０分のスタッフＡと処理件数１５件と応対時間５２０分のスタッフＢとをペアにしてそれぞれ配置することにより、配置するスタッフの稼働値が稼働予測時間を上回るように配置している。
【０１３５】
また、図３３に、シフト作成にあたり日別の稼働予測時間に対応可能なスタッフを配置する具体例が示されている。ここでは、希望休ではなく、５連休にならず、かつ、会議等でもないスタッフを配置する例が示されている。図３３（ａ）に示すように、まず、来店予測数に店舗の平均応対時間を乗算して稼働予測時間とする。すなわち、日毎の業務別の来店予測数「販売：１８人、各種：４７人、簡易：３３人、故障：３３人」に店舗の業務別の平均応対時間を乗算してその合計を求めることにより、１日目に「４４５０分」の稼働予測時間を取得することができる。続いて、図３３（ｂ）に示すように、その稼働予測時間に対応可能なスタッフを配置することにより、シフトテーブル１１８ａの作成が可能になる。ここでは、１日目の稼働予測時間４４５０分に対し、スタッフＢの１日の稼働値４５５分と、スタッフＣの１日の稼働値５２０分と、スタッフＤの１日の稼働値５５５分と、スタッフＥの１日の稼働値２６５分と、スタッフＦの１日の稼働値３３０分と、以下出勤スタッフの１日の稼働値の合計５３４０分で応対を可能にしている。
【０１３６】
（実施形態の効果）
以上説明のように本実施形態に係るシフトテーブル作成支援装置（本部サーバ１０）によれば、演算制御部１１が、記憶部１２に蓄積された応対データを読み出し、分析して得られる、日毎の業務別の顧客予測数に、店舗の業務別の平均応対時間を乗算して一の店舗における業務の全てに要する日毎の稼働予測時間を求める。そして、一の店舗におけるスタッフの１日の平均応対時間を積み上げて日毎の稼働予測時間を超えるようにシフトテーブルに配置する処理を、月の初日から末日まで繰り返し実行することにより一月分のシフトテーブル１１８ａを作成する。このように稼働予測時間によりシフトテーブル１１８ａを作成することで、稼働に見合ったスタッフ配置を実現することができ、その結果、利用者にとっては待ち時間を軽減でき、顧客満足度の向上につながる。また、事業者にとっても商品の販売機会損失の撲滅を実現可能である。
【０１３７】
また、シフトテーブル１１８ａの作成にあたり、演算制御部１１は、記憶部１２からチケットデータを読み出し、業務別、曜日毎の過去の応対数の平均値で示される基準値を求め、過去のチケットデータから各月の各曜日の平均値を算出して基準値で除算して得られる月係数を求め、過去のチケットデータから各日の各曜日の応対者数の平均値を算出して基準値で除算して得られる日係数を求め、最後に、基準値と月係数と日係数を乗算することにより未来の顧客数を予測する。このように、過去データの平均から来店数の予測を行うことで、概略±５％程度の精度での予測が可能になる。また、同様の手順で求められる週係数と、祝日係数とを更に乗算して未来の来店数を予測することにより、一層信頼性の高い来店数予測が可能になる。この予測値と、平均応対時間で示される店舗の業務応対能力値とを乗算して稼働予測時間を算出することで、より正確な稼働予測時間の生成が可能であり、この稼働予測時間を使ってシフトテーブルを作成することで精度の高いシフトテーブル１１８ａの作成が可能になる。
【０１３８】
（シフトテーブル作成支援方法）
なお、本実施形態に係るシフトテーブル作成支援方法は、例えば、図１０に示すように、シフトテーブルを作成する、少なくとも、記憶部１２と、演算制御部１１を有する管理装置（本部サーバ１０）によるシフトテーブル作成支援方法である。そして、そのシフトテーブル作成支援方法は、例えば、図２４に示すように、演算制御部１１が、前記記憶部１２に、顧客と応対するスタッフの業務毎の応対データを１日単位で少なくとも１カ月分蓄積する第１のステップ（Ｓ１００）と、前記蓄積された応対データを読み出し、分析して得られる日毎の業務毎の顧客予測数に、前記スタッフの前記業務別の平均応対時間を乗算して業務の全てに要する日毎の稼働予測時間を求める第２のステップ（Ｓ２００〜Ｓ７００）と、前記スタッフの平均応対時間を積み上げて前記日毎の稼働予測時間を超えるように前記シフトテーブルに配置する処理を月の初日から末日まで繰り返し実行し、一月分のシフトテーブルを作成する第３のステップ（Ｓ８００〜Ｓ１０００）と、前記作成したシフトテーブルを前記記憶部に書き込む第４のステップ（Ｓ１１００）を有することを特徴とする。
【０１３９】
本実施形態に係るシフトテーブル作成支援方法によれば、稼働予測時間によりシフトテーブルを作成することで、稼働に見合ったスタッフ配置を実現することができ、その結果、利用者にとっては待ち時間を軽減でき顧客満足度の向上につながる。また、事業者にとっても機会損失の撲滅を実現可能である。
【０１４０】
（顧客数予測演算方法）
また、本実施形態に係る顧客数予測演算方法は、例えば、図１０に示すように、少なくとも、記憶部１２と、演算制御部１１とを有する管理装置（本部サーバ１０）による顧客数予測演算方法である。そして、その顧客数予測演算方法は、例えば、図２４，図２５に示すように、演算制御部１１が、顧客との応対データを業務別に少なくとも１カ月分前記記憶部に蓄積する第１のステップ（図２４のＳ１００）と、前記記憶部１２から前記応対データを読み出し、業務別、曜日毎の過去の応対顧客者数の平均値で示される基準値を求める第２のステップ（Ｓ３０１〜Ｓ３０３）と、前記記憶部１２から前記チケットデータを読み出し、過去の応対顧客者数から各月の各曜日の平均値を算出して前記基準値で除算して得られる第１の係数を求める第３のステップ（Ｓ３０４）と、前記記憶部１２から前記チケットデータを読み出し、前記過去の応対顧客者数から各日の各曜日の応対顧客者数の平均値を算出して、前記基準値で除算して得られる第２の係数を求める第４のステップ（Ｓ３０５）と、前記第２のステップで求めた前記基準値と、前記第３のステップで求めた前記第１の係数と、前記第４のステップで求めた前記第２の係数を乗算することにより未来の顧客数を予測する第５のステップ（Ｓ３０６）と、前記第５のステップで予測した前記顧客数を前記記憶部に書き込む第６のステップ（Ｓ３１１）を有することを特徴とする。
【０１４１】
本実施形態に係る顧客数予測演算方法によれば、過去データの平均から来店数の予測を行うことで高い精度での顧客の来店数予測が可能になる。また、同様の手順で求められる週係数と、祝日係数とを更に乗算して未来の来店数を予測することにより、一層信頼性の高い来店数予測が可能になる。この予測値と、平均応対時間で示されるスタッフの業務応対能力値とを乗算して稼働予測時間を算出することで、より正確な稼働予測時間の生成が可能であり、この稼働予測時間を使ってシフトテーブルを作成することで精度の高いシフトテーブル１１８ａの作成が可能になる。
【０１４２】
（シフト業務支援システム）
また、本実施形態に係るシフト業務支援システム１は、例えば、図１に示すように、顧客と応対する毎に、業務毎に異なる番号体系を有するユニークな識別番号が付され、所定の操作イベントが発生する毎に前記識別番号と紐付けたタイムスタンプを含む操作ログを出力する、顧客と応対するスタッフにより操作される複数の操作端末２２（２２ａ〜２２ｃ）と、前記複数の操作端末とは前記第１の通信ネットワーク（ＬＡＮ２３）経由で接続され、施設毎に付された固有の識別情報と、前記第１の通信ネットワークを介して収集される前記操作ログを紐付けて保存する複数の施設装置（店舗サーバ２０）と、前記施設装置とは第２の通信ネットワーク（ＷＡＮ４０）経由で接続され、前記施設装置のそれぞれと通信を行なうことにより前記施設装置毎に保存された所定期間分の操作ログを収集する管理装置（本部サーバ１０）とにより構成される。そしてその管理装置は、例えば、図２５に示すように、前記操作ログを分析して得られる、業務別、曜日毎の過去の応対顧客者数の平均値で示される基準値を求め（Ｓ３０３）、過去の応対顧客者数から各月の各曜日の平均値を算出して前記基準値で除算して得られる第１の係数を求め（Ｓ３０４）、前記過去の応対顧客者数から各日の各曜日の応対顧客者数の平均値を算出して、前記基準値で除算して得られる第２の係数を求め（Ｓ３０５）、前記基準値と、前記第１の係数と、前記第２の係数とを乗算して未来の顧客数を予測する処理を実行する（Ｓ３０６）。管理装置は、また、例えば、図２４に示すように、前記操作ログを分析して得られる日毎の業務毎の顧客予測数に、前記スタッフの前記業務別の平均応対時間を乗算して業務の全てに要する日毎の稼働予測時間を求め（Ｓ１００〜Ｓ７００）、一の施設における前記スタッフの平均応対時間を積み上げて前記日毎の稼働予測時間を超えるように前記シフトテーブルに配置する処理を、月の初日から末日まで繰り返し実行し、一月分のシフトテーブルを作成する処理を実行する（Ｓ８００〜Ｓ１１００）。
【０１４３】
本実施形態に係るシフト業務支援システム１によれば、本部サーバ１０が、稼働予測時間により店舗内におけるシフトテーブルを作成することで、稼働に見合ったスタッフ配置を実現することができ、その結果、利用者にとっては待ち時間を軽減でき顧客満足度の向上につながる。また、事業者にとっても商品の販売機会損失の撲滅を実現可能である。また、このシフトテーブル作成にあたり、本部サーバ１０が、チケットデータを読み出し、業務別、曜日毎の過去の応対数の平均値で示される基準値を求め、過去の応対数から各月の各曜日の平均値を算出して基準値で除算して得られる月係数を求め、過去の応対数から各日の各曜日の応対者数の平均値を算出して基準値で除算して得られる日係数を求め、最後に、基準値と月係数と日係数とを乗算することにより未来の顧客数を予測する。このように、過去データの平均から来店数の予測を行うことで、概略±５％程度の精度での予測が可能になる。この予測値と、平均応対時間で示されるスタッフの業務応対能力値とを乗算して稼働予測時間を算出することで、より正確な稼働予測時間の生成が可能であり、この稼働予測時間を使ってシフトテーブルを作成することで精度の高いシフトテーブルの作成が可能になる。したがって、人的リソースの過不足が生じることなく、スタッフを効率よく配分することのできるシフト業務支援システム１を提供することができる。
【０１４４】
なお、本実施形態に係るシフト業務支援システム１によれば、顧客数予測とシフトテーブルの作成を本部サーバ１０が実行する例についてのみ説明したが、店舗サーバ２０の性能によっては本部サーバ１０によらず店舗内で閉じて店舗サーバ２０で実現しても同様の効果が得られる。この場合、本部サーバ１０が不要になるため、廉価にシフトテーブル作成支援システム１を構築することができる。また、本実施形態に係るシフトテーブル作成支援システムによれば、携帯電話ショップへの適用例についてのみ説明したが、例えば、銀行や病院等のカウンタ業務への適用が可能であり、対面業務に限らず、顧客への電話応対業務を専門に行うコールセンタへの適用も可能である。以下にコールセンタへの適用例について概略説明を行う。
【０１４５】
（コールセンタシステム用例）
図３４に、本実施形態に係るシフト業務支援システム１をコールセンタに適用した場合のコールセンタシステム３００の構成を示す図である。図３４によれば、コールセンタシステム３００は、交換機３０５に接続された自動呼分配装置３０６、およびオペレータ（応対するスタッフ）毎にそれぞれの電話機３０１を備える。また、ＬＡＮ３０７に接続された施設サーバ３０９と、オペレータ毎に用意されたオペレータ端末３０８とを備える。交換機３０５は、更に、回線網３０３を介して顧客の電話機３０１に接続されており、施設サーバ３０９が接続されるＬＡＮ３０７は、ＩＰ網３０４（インターネット）を介して顧客のＰＣ３０２、および遠隔にある本部サーバ３１０に接続されている。本部サーバ３１０は、傘下にある複数の施設サーバ３０９を統括するものとする。
【０１４６】
上記構成において、自動呼分配装置３０６は、電話メディアからの着信（着呼）をオペレータのそれぞれの電話機３０８に分配する。一方、電子メールのメディアからの着信は、自動呼分配装置３０６を介さず、施設サーバ３０９経由でそれぞれ単独にオペレータ端末３０８により応答するように構成されている。オペレータ端末３０８は、オペレータが使用する電話機３０１への着信が発生する毎に、応対業務毎に異なる番号体系を有するユニークな識別番号が付され、この識別番号と紐付けたタイムスタンプを含む操作ログを出力する。これをＬＡＮ３０７経由で受信した施設サーバ３０９は、施設毎に付された固有の識別情報と、ＬＡＮ３０７経由で収集される操作ログとを紐付けて保存する。
【０１４７】
施設サーバ３０９とＩＰ網３０４経由で接続される本部サーバ３１０は、施設サーバ３０９のそれぞれと通信を行なうことにより施設サーバ３０９毎に保存された所定期間分の操作ログを収集し、業務別、曜日毎の過去の応対顧客者数の平均値で示される基準値を求め、次に、過去の応対顧客者数から各月の各曜日の平均値を算出して基準値で除算して得られる月係数を求め、更に、過去の応対顧客者数から各日の各曜日の応対顧客者数の平均値を算出して、基準値で除算して得られる日係数を求め、基準値と、月係数と、日係数とを乗算することにより未来の顧客数を予測する。また、本部サーバ３１０は、操作ログを分析して得られる一の施設における日毎の業務別の顧客予測数に、スタッフの業務別の平均応対時間を乗算して一の店舗における業務の全てに要する日毎の稼働予測時間を求め、一の店舗におけるスタッフの平均応対時間を積み上げて日毎の稼働予測時間を超えるようにシフトテーブルに配置する処理を、月の初日から末日まで繰り返し実行して一月分のシフトテーブルを作成する。
【０１４８】
このため、本実施形態に係るコールセンタシステム３００によれば、本部サーバ３１０が、稼働予測時間によりコールセンタ内におけるシフトテーブルを作成することで、稼働に見合ったスタッフ配置を実現することができ、その結果、利用者にとっては待ち時間を軽減でき顧客満足度の向上につながる。また、このシフトテーブル作成にあたり、本部サーバ３１０が、応対データを読み出し、業務別、曜日毎の過去の応対数の平均値で示される基準値を求め、過去の応対数から各月の各曜日の平均値を算出して基準値で除算して得られる月係数を求め、過去の応対数から各日の各曜日の応対者数の平均値を算出して基準値で除算して得られる日係数を求め、最後に、基準値と月係数と日係数とを乗算することにより未来の顧客数を予測する。このように、過去データの平均から来店数の予測を行うことで、概略±５％程度の精度での予測が可能になる。この予測値と、平均応対時間で示されるスタッフの業務応対能力値とを乗算して稼働予測時間を算出することで、より正確な稼働予測時間の生成が可能であり、この稼働予測時間を使ってシフトテーブルを作成することで精度の高いシフトテーブルの作成が可能になる。
【０１４９】
なお、上記した顧客数予測とシフトテーブルの作成を本部サーバ３１０が実行する例についてのみ説明したが、施設サーバ３０９の性能によっては本部サーバ３１０によらず施設内で閉じて施設サーバ３０９で実現しても同様の効果が得られる。この場合、本部サーバ３１０が不要になるため、廉価にコールセンタシステム３００を構築することができる。
【符号の説明】
【０１５０】
１・・・シフトテーブル作成支援システム、１０，３１０・・・本部サーバ、２０・・・店舗サーバ、２１・・・発券端末、２２・・・操作端末、２３・・・無線ＬＡＮ、３０・・・ユーザＰＣ、４０・・・ＷＡＮ、１１・・・演算制御部（１１１・・・来店データ分析部、１１２・・・応対データ分析部、１１３・・・応対データ分析部、１１４・・・来店予測演算部、１１５・・・稼働予測演算部、１１６・・・応対能力値生成部、１１７・・・設定情報取得部、１１８・・・シフトテーブル生成部）、１２・・・記憶部、１４・・・入出力部、３００・・・コールセンタシステム、３０５・・・交換機、３０６・・・自動呼分配装置、３０８・・・オペレータ端末、３０９・・・施設サーバ
【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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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
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【図３３】
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【図３４】
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