(57)【要約】【課題】  疲労指数と損失コストとの因果関係について、個人や管理者等に対して効果的に理解させる。【解決手段】  損失コスト予測システムは、ＣＰＵ、ＨＤＤ１８等を備える。ＨＤＤ１８には、改編前スケジュールデータ３０、改編後スケジュールデータ３２と疲労指数予測プログラム４４が記憶されている。ＣＰＵは、疲労指数予測プログラム４４に従って処理を行うことにより、各スケジュールデータ３０，３２に対応する従業員平均疲労指数、疲労指数分散値、疲労指数最大値を決定する。さらにＨＤＤ１８には、損失コスト算出プログラム４６が記憶され、ＣＰＵが、損失コスト算出プログラム４６に従って処理を行うことにより、各スケジュールデータ３０，３２に対応する損失コストが求められる。【選択図】      図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
少なくとも、個人の勤務時間帯あるいは前記個人の睡眠時間帯を含むスケジュールデータを記憶するスケジュールデータ記憶手段と、前記スケジュールデータに基づき、少なくとも、前記個人の疲労指数、前記個人の所属する団体の平均疲労指数、前記団体の前記疲労指数の分散値、あるいは、前記団体の前記疲労指数の最大値を判定する疲労指数判定手段とを備えた損失コスト予測システムにおいて、
係数を記憶する係数記憶手段と、
前記係数と、少なくとも、前記個人の疲労指数、前記平均疲労指数、前記分散値、あるいは、前記最大値とに基づいて、少なくとも、前記個人あるいは前記団体の損失コストを算出する損失コスト算出手段と
を備えたことを特徴とする損失コスト予測システム。
【請求項２】
請求項１に記載の損失コスト予測システムにおいて、
前記係数記憶手段は、第１の変数を、少なくとも、前記個人の疲労指数、前記平均疲労指数、前記分散値、あるいは、前記最大値ごとに対応付けることにより形成された第１の変数テーブルを記憶する手段であり、
少なくとも、前記疲労指数判定手段により判定された前記個人の疲労指数、前記平均疲労指数、前記分散値、あるいは、前記最大値に基づいて前記第１の変数テーブルから前記第１の変数を選択し、選択した前記第１の変数を前記係数とする第１の係数選択手段を備え、
前記損失コスト算出手段は、少なくとも、前記第１の係数選択手段によって選択された前記係数に基づいて、前記損失コストを算出する手段であることを特徴とする損失コスト予測システム。
【請求項３】
請求項１又は２に記載の損失システムにおいて、
前記係数記憶手段は、第２の変数を、少なくとも、前記団体の業種あるいは前記団体の規模に対応付けることにより形成された第２の変数テーブルを記憶する手段であり、
少なくとも、前記団体の業種あるいは前記団体の規模とを表すデータを入力する入力手段と、
前記入力手段により入力された前記データに基づいて、前記第２の変数テーブルから前記第２の変数を選択し、前記係数とする第２の係数選択手段を備え、
前記損失コスト算出手段は、少なくとも、前記第２の係数選択手段によって選択された前記係数に基づいて、前記損失コストを算出する手段であることを特徴とする損失コスト予測システム。
【請求項４】
請求項１〜３のいずれか１つに記載の損失コスト予測システムにおいて、
少なくとも、前記疲労指数、前記平均疲労指数、前記分散値、あるいは、前記最大値に基づいて、前記スケジュールデータを改編し、改編後スケジュールデータを作成するスケジュールデータ改編手段と、
前記改編後スケジュールデータに基づいて、少なくとも、前記疲労指数、前記平均疲労指数、前記分散値、あるいは、前記最大値を判定する改編後疲労指数判定手段と、
前記係数と、前記改編後疲労指数判定手段によって判定された、少なくとも、前記疲労指数、前記平均疲労指数、前記分散値、あるいは、前記最大値に基づいて、少なくとも、前記個人あるいは前記団体の改編後損失コストを算出する改編後損失コスト算出手段と
を備えたことを特徴とする損失コスト予測システム。
【請求項５】
少なくとも、個人の勤務時間帯あるいは前記個人の睡眠時間帯を含むスケジュールデータを記憶するスケジュールデータ記憶手段と、前記スケジュールデータに基づき、少なくとも、前記個人の疲労指数、前記個人の所属する団体の平均疲労指数、前記団体の前記疲労
指数の分散値、あるいは、前記団体の前記疲労指数の最大値を判定する疲労指数判定手段とを備えたコンピュータが、
少なくとも、前記個人の疲労指数、前記平均疲労指数、前記分散値、前記最大値、前記団体の業種、あるいは、前記団体の規模に基づいて、係数記憶手段に記憶されている第１の変数テーブルから第１の変数を選択する段階と、
前記第１の変数を係数として、同係数と、少なくとも、前記個人の疲労指数、前記平均疲労指数、前記分散値、あるいは、前記最大値とに基づいて、少なくとも、前記個人あるいは前記団体の損失コストを算出する段階と
を備えたことを特徴とする損失コスト予測方法。
【請求項６】
少なくとも、個人の勤務時間帯あるいは前記個人の睡眠時間帯を含むスケジュールデータを記憶するスケジュールデータ記憶手段と、前記スケジュールデータに基づき、少なくとも、前記個人の疲労指数、前記個人の所属する団体の平均疲労指数、前記団体の前記疲労指数の分散値、あるいは、前記団体の前記疲労指数の最大値を判定する疲労指数判定手段とを備えたコンピュータに、
少なくとも、前記個人の疲労指数、前記平均疲労指数、前記分散値、前記最大値、前記団体の業種、あるいは、前記団体の規模に基づいて、係数記憶手段に記憶されている第１の変数テーブルから第１の変数を選択する段階と、
前記第１の変数を係数として、同係数と、少なくとも、前記個人の疲労指数、前記平均疲労指数、前記分散値、あるいは、前記最大値に基づいて、少なくとも、前記個人あるいは前記団体の損失コストを算出する段階と
を実行させることを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、損失コスト予測システム、損失コスト予測方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、小売業やサービス業等、２４時間営業・操業する企業が増加している。そして、このような２４時間営業・操業を行う企業においては、従業員の勤務時間帯を複数に分け、例えば、２交代制や３交代制といった、勤務交代制を採用することが知られていた。
【０００３】
ところで、このような２交代制や３交代制においては、１人の従業員が、日によって異なる時間帯に勤務することがあった。例えば、昼勤を行った次の日に、夜勤を行う、といった具合である。そして、このように、日によって不規則な時間帯に勤務することは、従業員にとって負担が大きく、疲労が蓄積されやすいことが知られていた。そして、疲労の蓄積によって、覚醒度が低下し、従業員の作業能力が低下するおそれがあった。
【０００４】
そこで、特許文献１に示すように、個人の認知能力を予測する方法について既に提案されていた。詳しくは、この予測方法は、個人の認知能力を、睡眠履歴及び活動時間を含む要因に基づいて予測する方法となっていた。従って、この特許文献１における予測方法を採用することにより、個人の認知能力の予測結果に基づいて、認知能力が最適となるように、各個人の勤務スケジュールや睡眠スケジュールを改編することが可能となっていた。この結果、従業員の疲労の蓄積を緩和させ、生産性を向上させることが期待されていた。
【特許文献１】特表２００２−５２９１２０号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ところで、上記特許文献１における予測方法では、各従業員の認知能力の予測結果に基づいて、各従業員の疲労指数を予測することが可能となっていたが、予測された疲労指数の尺度が、管理者や従業員に対してわかりにくい場合があった。すなわち、従業員の疲労指数が高く、作業効率低下、サービス低下、燃費低下、欠勤といった現象が生じ、これらに起因する損失コストが企業に発生しているにもかかわらず、管理者や従業員に対して、これらの損失コストと疲労指数との因果関係について理解させることができない場合があった。
【０００６】
この結果、管理者や従業員は、勤務スケジュールや睡眠スケジュール等の各種スケジュールの改編に対して意欲的に取り組むことができず、従業員の疲労指数の低下を効果的に行うことができなくなることがあった。そこで、管理者や従業員に対して勉強会を開催し、疲労指数と損失コストとの因果関係について理解を深めさせることが考えられていた。しかし、このような勉強会は、管理者や従業員への浸透に時間がかかるなど、必ずしも効果的とはいえなかった。
【０００７】
本発明は、上記問題点に鑑みてなされたものであり、疲労指数と損失コストとの因果関係について、個人や管理者等に対して効果的に理解させることのできる損失コスト予測システム、損失コスト予測方法及びプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記問題点を解決するために、請求項１に記載の発明は、少なくとも、個人の勤務時間帯あるいは前記個人の睡眠時間帯を含むスケジュールデータを記憶するスケジュールデータ記憶手段と、前記スケジュールデータに基づき、少なくとも、前記個人の疲労指数、前
記個人の所属する団体の平均疲労指数、前記団体の前記疲労指数の分散値、あるいは、前記団体の前記疲労指数の最大値を判定する疲労指数判定手段とを備えた損失コスト予測システムにおいて、係数を記憶する係数記憶手段と、前記係数と、少なくとも、前記個人の疲労指数、前記平均疲労指数、前記分散値、あるいは、前記最大値とに基づいて、少なくとも、前記個人あるいは前記団体の損失コストを算出する損失コスト算出手段とを備えたことを要旨とする。
【０００９】
請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の損失コスト予測システムにおいて、前記係数記憶手段は、第１の変数を、少なくとも、前記個人の疲労指数、前記平均疲労指数、前記分散値、あるいは、前記最大値ごとに対応付けることにより形成された第１の変数テーブルを記憶する手段であり、少なくとも、前記疲労指数判定手段により判定された前記個人の疲労指数、前記平均疲労指数、前記分散値、あるいは、前記最大値に基づいて前記第１の変数テーブルから前記第１の変数を選択し、選択した前記第１の変数を前記係数とする第１の係数選択手段を備え、前記損失コスト算出手段は、少なくとも、前記第１の係数選択手段によって選択された前記係数に基づいて、前記損失コストを算出する手段であることを要旨とする。
【００１０】
請求項３に記載の発明は、請求項１又は２に記載の損失システムにおいて、前記係数記憶手段は、第２の変数を、少なくとも、前記団体の業種あるいは前記団体の規模に対応付けることにより形成された第２の変数テーブルを記憶する手段であり、少なくとも、前記団体の業種あるいは前記団体の規模とを表すデータを入力する入力手段と、前記入力手段により入力された前記データに基づいて、前記第２の変数テーブルから前記第２の変数を選択し、前記係数とする第２の係数選択手段を備え、前記損失コスト算出手段は、少なくとも、前記第２の係数選択手段によって選択された前記係数に基づいて、前記損失コストを算出する手段であることを要旨とする。
【００１１】
請求項４に記載の発明は、請求項１〜３のいずれか１つに記載の損失コスト予測システムにおいて、少なくとも、前記疲労指数、前記平均疲労指数、前記分散値、あるいは、前記最大値に基づいて、前記スケジュールデータを改編し、改編後スケジュールデータを作成するスケジュールデータ改編手段と、前記改編後スケジュールデータに基づいて、少なくとも、前記疲労指数、前記平均疲労指数、前記分散値、あるいは、前記最大値を判定する改編後疲労指数判定手段と、前記係数と、前記改編後疲労指数判定手段によって判定された、少なくとも、前記疲労指数、前記平均疲労指数、前記分散値、あるいは、前記最大値に基づいて、少なくとも、前記個人あるいは前記団体の改編後損失コストを算出する改編後損失コスト算出手段とを備えたことを要旨とする。
【００１２】
請求項５に記載の発明は、少なくとも、個人の勤務時間帯あるいは前記個人の睡眠時間帯を含むスケジュールデータを記憶するスケジュールデータ記憶手段と、前記スケジュールデータに基づき、少なくとも、前記個人の疲労指数、前記個人の所属する団体の平均疲労指数、前記団体の前記疲労指数の分散値、あるいは、前記団体の前記疲労指数の最大値を判定する疲労指数判定手段とを備えたコンピュータが、少なくとも、前記個人の疲労指数、前記平均疲労指数、前記分散値、前記最大値、前記団体の業種、あるいは、前記団体の規模に基づいて、係数記憶手段に記憶されている第１の変数テーブルから第１の変数を選択する段階と、前記第１の変数を係数として、同係数と、少なくとも、前記個人の疲労指数、前記平均疲労指数、前記分散値、あるいは、前記最大値とに基づいて、少なくとも、前記個人あるいは前記団体の損失コストを算出する段階とを備えたことを要旨とする。
【００１３】
請求項６に記載の発明は、少なくとも、個人の勤務時間帯あるいは前記個人の睡眠時間帯を含むスケジュールデータを記憶するスケジュールデータ記憶手段と、前記スケジュールデータに基づき、少なくとも、前記個人の疲労指数、前記個人の所属する団体の平均疲
労指数、前記団体の前記疲労指数の分散値、あるいは、前記団体の前記疲労指数の最大値を判定する疲労指数判定手段とを備えたコンピュータに、少なくとも、前記個人の疲労指数、前記平均疲労指数、前記分散値、前記最大値、前記団体の業種、あるいは、前記団体の規模に基づいて、係数記憶手段に記憶されている第１の変数テーブルから第１の変数を選択する段階と、前記第１の変数を係数として、同係数と、少なくとも、前記個人の疲労指数、前記平均疲労指数、前記分散値、あるいは、前記最大値に基づいて、少なくとも、前記個人あるいは前記団体の損失コストを算出する段階とを実行させることを要旨とする。
（作用）
請求項１に記載の発明によれば、疲労指数判定手段により、スケジュールデータに基づいて、少なくとも、個人の疲労指数、団体の平均疲労指数、分散値、最大値が判定されるようにした。そして、判定された疲労指数、平均疲労指数、分散値、最大値等と、係数記憶手段の係数とによって、損失コスト算出手段により、個人あるいは団体の損失コストが算出されるようにした。
【００１４】
従って、個人の勤務時間帯や個人の睡眠時間帯等を含むスケジュールデータと、同スケジュールデータに基づく個人の疲労指数や団体の平均疲労指数と、疲労に基づく個人あるいは団体の損失コストとの関係を予測することができる。この結果、疲労指数と損失コストとの因果関係について、各個人や団体の管理者に対して効果的に理解させることができる。
【００１５】
請求項２に記載の発明によれば、疲労指数判定手段により、少なくとも、疲労指数、平均疲労指数、分散値、あるいは、最大値が判定されると、第１の係数選択手段によって、第１の変数テーブルから第１の変数が選択されるようにした。そして、選択された第１の変数を係数として、同係数に基づいて、損失コスト算出手段は、損失コストを算出するようにした。
【００１６】
従って、損失コストを算出するために使用する係数が、疲労指数、平均疲労指数、分散値、あるいは、最大値に対応付けられた変数となっているので、損失コストの予測値がより正確なものとなる。
【００１７】
請求項３に記載の発明によれば、疲労指数判定手段により、少なくとも、疲労指数、平均疲労指数、分散値、あるいは、最大値が判定されると、入力手段によって入力されたデータに基づいて、第２の係数選択手段によって、第２の変数テーブルから第２の変数が選択されるようにした。そして、選択された第２の変数を係数として、同係数に基づいて、損失コスト算出手段は、損失コストを算出するようにした。
【００１８】
従って、損失コストを算出するために使用する係数が、団体の業種あるいは団体の規模に対応付けられた変数の第２の変数テーブルから得られるようになっており、損失コストの予測値がより正確なものとなる。
【００１９】
請求項４に記載の発明によれば、スケジュールデータ改編手段によって、改編後スケジュールデータが作成され、改編後損失コスト算出手段によって、改編後のスケジュールデータに基づく改編後損失コストが算出されるようにした。
【００２０】
従って、改編前のスケジュールデータに基づく損失コストに加えて、改編後スケジュールデータに基づく改編後損失コストが算出され、スケジュールデータの改編前と改編後の損失コストを比較することができるようになる。これにより、個人あるいは団体の管理者等に対して、疲労指数と損失コストとの因果関係について、より効果的に理解させることができる。
【００２１】
請求項５及び６に記載の発明によれば、疲労指数判定手段により、スケジュールデータに基づいて、少なくとも、個人の疲労指数、団体の平均疲労指数、分散値、最大値が判定されるようにした。そして、判定結果に基づいて、第１の係数選択手段によって、第１の変数テーブルから第１の変数が選択されるようにした。そして、選択された第１の変数を係数として、同係数と、疲労指数、平均疲労指数、分散値、あるいは、最大値等とによって、損失コスト算出手段によって、損失コストが算出されるようにした。
【００２２】
従って、個人の勤務時間帯や個人の睡眠時間帯等を含むスケジュールデータと、同スケジュールデータに基づく個人の疲労指数や団体の平均疲労指数と、疲労に基づく個人あるいは団体の損失コストとの関係を予測することができる。この結果、疲労指数と損失コストとの因果関係について、各個人や団体の管理者に対して効果的に理解させることができる。また、損失コストを算出するために使用する係数が、疲労指数、平均疲労指数、分散値、あるいは、最大値に対応付けられた変数となっているので、損失コストの予測値をより正確なものとすることが可能となる。
【発明の効果】
【００２３】
本発明によれば、疲労指数と損失コストとの因果関係について、個人や管理者に対して効果的に理解させることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２４】
以下、本発明を具体化した一実施形態を図１〜図１１に従って説明する。図１は、損失コスト予測システム１１の構成を示すブロック図である。
【００２５】
図１に示すように、本実施形態のコンピュータとしての損失コスト予測システム１１は、ＣＰＵ１２、ＲＯＭ１４、ＲＡＭ１６、ＨＤＤ（Hard Disk Drive ）１８、ディスプレイ２０、キーボード２２、マウス２４を備え、これらはお互いにバス２６を介して接続されている。なお、ＣＰＵ１２は、疲労指数判定手段、損失コスト算出手段、入力手段、第１及び第２の係数選択手段、スケジュールデータ改編手段、改編後疲労指数判定手段、改編後損失コスト算出手段に相当する。また、ＨＤＤ１８は、スケジュールデータ記憶手段、係数記憶手段に相当する。
【００２６】
ＣＰＵ１２は、ＲＯＭ１４に記憶された各種プログラムに従って動作し、その演算処理結果等を一時ＲＡＭ１６に記憶する。ＲＯＭ１４には損失コスト予測システム１１の起動等に必要な最小限のプログラム及びデータが格納されている。ＲＡＭ１６には前記ＲＯＭ１４及びＨＤＤ１８に格納された各種プログラムの常駐領域及び作業領域がそれぞれ確保されている。ＨＤＤ１８にはＣＰＵ１２が実行する各種の制御プログラム、各種のソフトウェア、各種データが格納されている。
【００２７】
ＣＰＵ１２は、ディスプレイ２０、キーボード２２、マウス２４とアクセス可能となっている。ディスプレイ２０は、例えばＣＲＴ又は液晶ディスプレイ等の表示装置となっており、ＣＰＵ１２から出力される各種画像データに基づいて、各種画像を表示する。キーボード２２及びマウス２４は、各種の文字・数字・画像データや各種動作の指示信号をＣＰＵ１２に対して入力する。
【００２８】
図２に示すように、前記ＨＤＤ１８は、改編前スケジュールデータ３０、改編後スケジュールデータ３２、業種名選択データ３３を記憶する。さらに、ＨＤＤ１８は、業種別予測損失額データ３４、従業員規模別係数データ３６、分散値別係数データ３８、最大値別係数データ４０、スケジュール最適化プログラム４２、疲労指数予測プログラム４４、損失コスト算出プログラム４６を記憶する。なお、本実施形態においては、業種別予測損失
額データ３４と従業員規模別係数データ３６とが第２の変数テーブルに相当する。また、分散値別係数データ３８と最大値別係数データ４０とが第１の変数テーブルに相当する。
【００２９】
改編前スケジュールデータ３０は、本実施形態では、個人としての従業員のスケジュールを実績ベースで表すためのデータとなっており、具体的には、従業員名データ、年月日データ、時間帯データ、ステータスデータといったデータによって一組のデータが形成されている。そして、ＨＤＤ１８には、従業員名データを主キーとして、複数の改編前スケジュールデータ３０が記憶されている。
【００３０】
なお、従業員名データは、「山田○○」といった従業員を識別するためのデータである。また、年月日データは、「２００３年１月１５日」といったデータとなっている。さらに、時間帯データは、「１３：００〜１６：３０」といった、時間帯を表すデータとなっている。ステータスデータは、「勤務時間外（睡眠）」、「勤務時間外（覚醒）」、「通勤」、「勤務中」のいずれかによって表現されるデータとなっており、従業員の状態を表すためのデータとなっている。そして、本実施形態においては、時間帯データとステータスデータとによって、勤務時間帯や睡眠時間帯が表現されるようになっている。
【００３１】
そして、以上のように構成された改編前スケジュールデータ３０は、本実施形態では、ユーザーが、前記キーボード２２及びマウス２４を介して各種情報を入力することにより、ＣＰＵ１２によってＨＤＤ１８に更新記憶されるものとする。なお、ユーザーが、改編前スケジュールデータ３０の更新作業を行っているときには、図３に示すように、ＨＤＤ１８に記憶されている改編前スケジュールデータ３０に基づいた画像Ｇ１を、前記ディスプレイ２０上に表示させるようにしてもよい。これにより、ユーザーに対して、ＨＤＤ１８に記憶されている改編前スケジュールデータ３０をわかりやすく理解させることができる。
【００３２】
図２に示すように、改編後スケジュールデータ３２は、前記改編前スケジュールデータ３０と同様にして、従業員名データ、年月日データ、時間帯データ、ステータスデータといったデータによって一組のデータが形成されており、従業員のスケジュールを最適化した後の状態で表すためのデータとなっている。そして、この改編後スケジュールデータ３２は、本実施形態においては、ＣＰＵ１２が、後述するスケジュール最適化プログラム４２に従って、前記改編前スケジュールデータ３０を編集することにより作成され、ＨＤＤ１８に更新記憶されるものとする。
【００３３】
業種名選択データ３３は、「運送」、「鉄道」といったユーザーが選択した業種名を識別するためのデータとなっている。そして、この業種名選択データ３３は、本実施形態においては、ユーザーが、前記キーボード２２及びマウス２４を介して各種情報を入力することにより、ＣＰＵ１２によってＨＤＤ１８に更新記憶されるものとする。
【００３４】
なお、ユーザーが、業種名選択データ３３の更新作業を行っているときには、図４に示すような画像Ｇ２を前記ディスプレイ２０上に表示させ、ユーザーが、画像Ｇ２上の選択ボックス５１やボタン５２，５３等をキーボード２２やマウス２４等を操作することで、業種名選択データ３３を更新できるようにしてもよい。
【００３５】
業種別予測損失額データ３４は、本実施形態においては、図５に示すように、複数の業種名データと同業種名データに対応づけられている第２の変数としての損失額データＤとによって構成されている。なお、業種名データは、前記業種名選択データ３３と同様に、「運送」、「鉄道」といった業種を識別するためのデータである。また、損失額データＤは、「７０」、「７５」といったデータとなっており、従業員年間一人あたり、また、１疲労指数あたりの損失額を表すデータとなっている。即ち、損失額データＤの単位は「円
／人・年」となっている。
【００３６】
従業員規模別係数データ３６は、本実施形態においては、図６に示すように、複数の従業員規模データと、同従業員規模データに対応づけられている第２の変数としての係数データＣ１とによって構成されている。なお、従業員規模データは、「０〜４９」、「５００〜９９９」といった、従業員の規模を表すためのデータとなっており、単位は「人」となっている。また、係数データＣ１は、「１．４」、「１．１」といったデータとなっている。
【００３７】
分散値別係数データ３８は、本実施形態においては、図７に示すように、複数の分散値範囲データと同分散値範囲データに対応づけられている第１の変数としての係数データＣ２とによって構成されている。なお、分散値範囲データは、「０〜２」、「４〜６」といった、疲労指数分散値の範囲を識別するためのデータとなっている。そして、この疲労指数分散値は、後述する疲労指数予測プログラムに従って、ＣＰＵ１２によって決定される値となっている。また、係数データＣ２は「１．０」、「１．１」といったデータとなっている。
【００３８】
最大値別係数データ４０は、本実施形態においては、図８に示すように、複数の最大値範囲データと、同最大値範囲データに対応づけられている第１の変数としての係数データＣ３とによって構成されている。なお、最大値範囲データは、「０〜５」、「１０〜１５」といった、疲労指数最大値を識別するためのデータとなっている。そして、この疲労指数最大値は、後述する疲労指数予測プログラムに従って、ＣＰＵ１２によって決定される値となっている。また、係数データＣ３は「１．０」、「１．２」といったデータとなっている。
【００３９】
以上のように構成されたの各データ３４，３６，３８，４０は、疲労による損失額と、業種名、従業員規模、疲労指数分散値、疲労指数最大値との因果関係を統計的・実験的に調査・分析することにより得られるデータとなっている。そして、各データ３４，３６，３８，４０は、本実施形態においては、損失コスト予測システム１１のシステム管理者等が、前記キーボード２２及びマウス２４を介して各種情報を入力することにより、ＣＰＵ１２によってＨＤＤ１８に更新記憶されるものとする。
【００４０】
スケジュール最適化プログラム４２は、ＣＰＵ１２が、前記キーボード２２及びマウス２４から入力信号を入力すると、前記改編前スケジュールデータ３０を読み出し、読み出した改編前スケジュールデータ３０に基づいて改編後スケジュールデータ３２を作成し、ＨＤＤ１８に記憶させるためのプログラムである。なお、このスケジュール最適化プログラム４２としては、Circadian Technologies , Inc. の開発によるTrainMatch Software
等、公知のプログラムを使用することが可能であり、その詳細な説明を省略する。
【００４１】
また、スケジュール最適化プログラム４２は、プログラム４２の実行の結果得られる改編後スケジュールデータ３２が、改編前スケジュールデータ３０よりも従業員の疲労を最小にする最適なスケジュールデータとなっているのであれば、その他のプログラムを使用してももちろんよい。
【００４２】
そして、以上により、ＣＰＵ１２は、前記キーボード２２及びマウス２４から入力信号を入力すると、スケジュール最適化プログラム４２に従って、改編前スケジュールデータ３０から改編後スケジュールデータ３２を作成し、ＨＤＤ１８に記憶させる。
【００４３】
疲労指数予測プログラム４４は、ＣＰＵ１２が、前記スケジュール最適化プログラム４
２に従った処理を終了すると、前記各スケジュールデータ３０，３２に基づいて、各スケジュールデータ３０，３２毎に、従業員平均疲労指数、疲労指数分散値、疲労指数最大値を決定するためのプログラムである。
【００４４】
詳しくは、この疲労指数予測プログラム４４は、まず、ＣＰＵ１２が、改編前スケジュールデータ３０に基づいて、一人一人の従業員の疲労指数を決定するためのプログラムとなっている。なお、一人一人の従業員の疲労指数を決定するためのプログラムとしては、Circadian Technologies , Inc. の開発によるCircadian Alertness Simulation（以下、ＣＡＳとする。）等、公知のプログラムを使用することが可能である。従って、このプログラムの詳細な説明については省略する。なお、一人一人の従業員の疲労指数を決定することのできるプログラムであれば、このＣＡＳ以外のプログラムを使用するようにしてもよい。
【００４５】
そして、疲労指数予測プログラム４４は、ＣＰＵ１２が、各従業員の疲労指数を決定すると、決定結果に基づいて、改編前スケジュールデータ３０に記憶されている全ての従業員の疲労指数から、その従業員の所属する企業の疲労指数の平均値を算出し、従業員平均疲労指数とするためのプログラムとなっている。なお、本実施形態においては、疲労指数予測プログラム４４は、ＣＰＵ１２が、各従業員の疲労指数の合計値を、従業員の人数で除算することで、従業員平均疲労指数を求めるプログラムとなっているが、その他の計算方法によって、従業員平均疲労指数を求めるように変更してもよい。
【００４６】
また、疲労指数予測プログラム４４は、ＣＰＵ１２が、各従業員の疲労指数の決定結果に基づいて、分散値、最大値を判別し、疲労指数分散値、疲労指数最大値を決定するためのプログラムでもある。
【００４７】
さらに、疲労指数予測プログラム４４は、前記改編前スケジュールデータ３０の場合と同様にして、改編後スケジュールデータ３２に基づいて、ＣＰＵ１２が、一人一人の従業員の疲労指数を決定するためのプログラムである。また、疲労指数予測プログラム４４は、ＣＰＵ１２が、改編前スケジュールデータ３０の場合と同様にして、改編後スケジュールデータ３２に基づく従業員平均疲労指数、疲労指数分散値、疲労指数最大値を求めるためのプログラムである。
【００４８】
従って、ＣＰＵ１２は、前記スケジュール最適化プログラム４２に従った処理を終了すると、前記疲労指数予測プログラム４４に従って、各スケジュールデータ３０，３２毎に、従業員平均疲労指数、疲労指数分散値、疲労指数最大値を決定する。
【００４９】
なお、疲労指数予測プログラム４４は、ＣＰＵ１２が、従業員平均疲労指数等を決定すると、得られた従業員平均疲労指数等に基づいて、図９及び図１０に示すような画像Ｇ３，Ｇ４を、前記ディスプレイ２０上に表示させるようにしてもよい。詳しくは、図９は、改編前スケジュールデータ３０に基づいた画像Ｇ３を、図１０は、改編後スケジュールデータ３２に基づいた画像Ｇ４となっている。そして、この画像Ｇ３，Ｇ４に表されている複数の棒グラフＢ１によって、各疲労指数値毎の従業員の構成割合がわかるようになっている。
【００５０】
また、この画像Ｇ３，Ｇ４上に表されている実線Ｌ１によって、従業員平均疲労指数がわかるようになっている。さらに、この実線Ｌ１を挟むようにして表されている破線Ｌ２によって、疲労指数分散値がわかるようになっている。さらに又、最も大きな疲労指数に対応する位置に設けられている棒グラフＢ２によって、疲労指数最大値がわかるようになっている。以上のように、画像Ｇ３，Ｇ４をディスプレイ２０上に表示させることにより、ユーザーに対して、改編前スケジュールデータ３０と改編後スケジュールデータ３２と
の疲労指数の違いをわかりやすく理解させることができる。
【００５１】
損失コスト算出プログラム４６は、本実施形態においては、ＣＰＵ１２が、前記疲労指数予測プログラム４４に従って処理を終了すると、処理結果に基づいて、各スケジュールデータ３０，３２に対応する損失コストを算出するためのプログラムである。
【００５２】
詳しくは、この損失コスト算出プログラム４６は、ＣＰＵ１２が、疲労指数予測プログラム４４に従う処理を終了すると、まず、ＣＰＵ１２が、前記業種名選択データ３３に記憶されているデータを読み出すためのプログラムである。そして、損失コスト算出プログラム４６は、業種名選択データ３３から読み出したデータに基づいて、業種別予測損失額データ３４から、読み出したデータが示す業種名に対応する損失額データＤを特定するためのプログラムである。
【００５３】
さらに、損失コスト算出プログラム４６は、ＣＰＵ１２が、前記改編前スケジュールデータ３０のデータ数に基づいて、従業員数を特定するためのプログラムである。なお、改編前スケジュールデータ３０は、従業員名データを主キーとした複数のデータとなっているので、本実施形態にいては、ＣＰＵ１２が、改編前スケジュールデータ３０のデータ数をカウントすることで、従業員数が特定されるものとする。
【００５４】
また、損失コスト算出プログラム４６は、ＣＰＵ１２が、特定した従業員数に基づいて、前記従業員規模別係数データ３６から、特定した従業員数を含む従業員規模を決定し、決定した従業員規模に該当する係数データＣ１を特定するためのプログラムである。
【００５５】
さらに、損失コスト算出プログラム４６は、ＣＰＵ１２が、前記疲労指数予測プログラム４４に従って決定した各スケジュールデータ３０，３２に対応する疲労指数分散値が、前記分散値別係数データ３８における何れの分散値範囲データに含まれるかを判定するためのプログラムである。そして、損失コスト算出プログラム４６は、ＣＰＵ１２が、疲労指数分散値が何れの分散値範囲データに含まれるかを判定すると、判定した分散値範囲データに対応する係数データＣ２を特定するためのプログラムである。
【００５６】
さらに、損失コスト算出プログラム４６は、ＣＰＵ１２が、前記疲労指数予測プログラム４４に従って決定した各スケジュールデータ３０，３２に対応する疲労指数最大値が、前記最大値別係数データ４０における何れの最大値範囲データに含まれるかを判定するためのプログラムである。そして、損失コスト算出プログラム４６は、ＣＰＵ１２が、疲労指数最大値が何れの最大値範囲データに含まれるかを判定すると、判定した最大値範囲データに対応する係数データＣ３を特定するためのプログラムである。
【００５７】
さらに又、損失コスト算出プログラム４６は、ＣＰＵ１２が、損失額データＤ、各スケジュールデータ３０，３２に対応する係数データＣ１〜Ｃ３を特定すると、下記の式（１）に基づいて、各スケジュールデータ３０，３２に対応する損失コストＬＣを算出するためのプログラムである。
【００５８】
ＬＣ＝従業員平均疲労指数×従業員数×Ｄ×Ｃ１×Ｃ２×Ｃ３  …（１）
なお、従業員平均疲労指数は、前述したとおり、ＣＰＵ１２が、前記疲労指数予測プログラム４４に従って各スケジュールデータ３０，３２毎に決定したものである。また、従業員数は、本損失コスト算出プログラム４６にて特定されたものである。
【００５９】
以上により、ＣＰＵ１２は、前記疲労指数予測プログラム４４に従う処理を終了すると、前記損失コスト算出プログラム４６に従って、各スケジュールデータ３０，３２毎に、損失コストＬＣを算出する。なお、ＣＰＵ１２が、各スケジュールデータ３０，３２毎の
損失コストＬＣを算出したときには、図１１に示すように、算出された損失コストＬＣに基づいた画像Ｇ５を、前記ディスプレイ２０上に表示させるようにしてもよい。これにより、ユーザーに対して、算出された損失コストＬＣをよりわかりやすく理解させることができる。
【００６０】
次に、以上のように構成された損失コスト予測システム１１の作用を説明する。
【００６１】
まず、ユーザーによってキーボード２２及びマウス２４が操作されることにより、ＣＰＵ１２は、入力信号を入力する。すると、ＣＰＵ１２は、前記スケジュール最適化プログラム４２に従って、改編前スケジュールデータ３０から改編後スケジュールデータ３２を作成し、ＨＤＤ１８に記憶させる。そして、ＣＰＵ１２は、スケジュール最適化プログラム４２の処理を終了する。
【００６２】
続いて、ＣＰＵ１２は、疲労指数予測プログラム４４に従って、各スケジュールデータ３０，３２毎に、従業員平均疲労指数、疲労指数分散値、疲労指数最大値を決定する。なお、ここでは、一例として、改編前スケジュールデータ３０に基づく従業員平均疲労指数は「２０」、疲労指数分散値は「５」、疲労指数最大値は「７５」と決定されたものとする。また、改編後スケジュールデータ３２に基づく従業員平均疲労指数は「７．５」、疲労指数分散値は「２」、疲労指数最大値は「１６」と決定されたものとする。そして、ＣＰＵ１２は、疲労指数予測プログラム４４の処理を終了する。
【００６３】
続いて、ＣＰＵ１２は、損失コスト算出プログラム４６に従って、業種名選択データ３３からデータを読み出す。そして、ＣＰＵ１２は、業種名選択データ３３から読み出したデータに基づいて、業種別予測損失額データ３４から、損失額データＤを特定する。なお、ここでは、一例として、業種名選択データ３３から読み出されたデータが、「運送」であるものとする。従って、図５に示すように、ＣＰＵ１２は、損失額データＤを「７５」であると特定する。
【００６４】
また、ＣＰＵ１２は、損失コスト算出プログラム４６に従って、改編前スケジュールデータ３０のデータ数に基づいて、従業員数を特定する。そして、ＣＰＵ１２は、特定した従業員数に基づいて、従業員規模別係数データ３６から、特定した従業員数を含む従業員規模を決定し、決定した従業員規模に該当する係数データＣ１を特定する。なお、ここでは、一例として、特定された従業員数が「４５０」であるものとする。従って、図６に示すように、ＣＰＵ１２は、従業員規模を「２００〜４９９」と決定し、係数データＣ１を「１．２」であると特定する。
【００６５】
さらに、ＣＰＵ１２は、損失コスト算出プログラム４６に従って、前記疲労指数予測プログラム４４に従って決定した疲労指数分散値が、分散値別係数データ３８における何れの分散値範囲データに含まれるかを判定する。そして、ＣＰＵ１２は、判定した分散値範囲データに対応する係数データＣ２を特定する。なお、前述したとおり、一例として、改編前スケジュールデータ３０に基づく疲労指数分散値は「５」、改編後スケジュールデータ３２に基づく疲労指数分散値は「２」と決定されていた。従って、この場合には、図７に示すように、ＣＰＵ１２は、各スケジュールデータ３０，３２に対応する係数データＣ２を、「１．２」、「１．０」と特定する。
【００６６】
さらに、ＣＰＵ１２は、損失コスト算出プログラム４６に従って、前記疲労指数予測プログラム４４に従って決定した疲労指数最大値が、最大値別係数データ４０における何れの最大値範囲データに含まれるかを判定する。そして、ＣＰＵ１２は、判定した最大値範囲データに対応する係数データＣ３を特定する。なお、前述したとおり、一例として、改編前スケジュールデータ３０に基づく疲労指数最大値は「７５」、改編後スケジュールデ
ータ３２に基づく疲労指数最大値は「１６」と決定されていた。従って、この場合には、図８に示すように、ＣＰＵ１２は、各スケジュールデータ３０，３２に対応する係数データＣ３を、「２．５」、「１．３」と特定する。
【００６７】
さらに又、ＣＰＵ１２は、損失コスト算出プログラム４６に従って、前記式（１）に基づいて、各スケジュールデータ３０，３２に対応する損失コストＬＣを算出する。なお、前述したとおり、一例として、損失額データＤは「７５」、係数データＣ１は「１．２」と特定されていた。
【００６８】
さらに、改編前スケジュールデータ３０に対応する従業員平均疲労指数は「２０」と決定されていた。また、改編前スケジュールデータ３０に対応する係数データＣ２，Ｃ３は、「１．２」、「２．５」と特定されていた。従って、改編前スケジュールデータ３０に対応する損失コストＬＣは、下記式（２）の通りとなる。
【００６９】
ＬＣ＝２０×４５０×７５×１．２×１．２×２．５
＝２，４３０，０００  円／年                          …（２）
また、改編後スケジュールデータ３２に対応する従業員平均疲労指数は「７．５」と決定されていた。また、改編後スケジュールデータ３２に対応する係数データＣ２、Ｃ３は、「１．０」、「１．３」と特定されていた。従って、改編後スケジュールデータ３２に対応する損失コストＬＣは、下記式（３）の通りとなる。
【００７０】
ＬＣ＝７．５×４５０×７５×１．２×１．０×１．３
＝３９４，８７５  円／年                        …（３）
そして、以上の、各損失コストＬＣが、例えば、図１１に示す、ディスプレイ２０上に表示される画像Ｇ５等を介してユーザーに対して伝達されることにより、ユーザーは、各スケジュールデータ３０，３２に対応する損失コストＬＣを知ることができる。従って、ユーザーに対して、スケジュールを改編させることにより疲労を減少させるということを理解させるとともに、従業員が所属する団体としての企業全体としての損失コストをいくらだけ減らせるか、ということを理解させることができる。
【００７１】
上記実施形態によれば、以下のような効果を得ることができる。
【００７２】
（１）上記実施形態では、ＣＰＵ１２が疲労指数予測プログラム４４に従って処理を行うことにより、各スケジュールデータ３０，３２に対応する従業員平均疲労指数、疲労指数分散値、疲労指数最大値が決定されるようにした。さらに、ＣＰＵ１２が、損失コスト算出プログラム４６に従って処理を行い、上記式（１）に基づいた計算が行われることにより、各スケジュールデータ３０，３２に対応する損失コストＬＣが求められるようにした。
【００７３】
従って、各従業員のスケジュールデータ３０，３２と、各スケジュールデータ３０，３２に対応する平均疲労指数等と、各スケジュールデータ３０，３２に対応する損失コストＬＣとの関係が得られるようになる。そして、各従業員や管理者は、これらの結果を比較検討することにより、疲労指数と損失コストＬＣとの因果関係について効果的に理解することができる。
【００７４】
（２）上記実施形態においては、損失コストＬＣは、各スケジュールデータ３０，３２から求められる従業員平均疲労指数に、従業員数、損失額データＤ、係数データＣ１〜Ｃ３を乗算することにより求められるようにした。そして、損失額データＤは、業種に基づいて変化する変数であるようにした。また、係数データＣ１〜Ｃ３は、各スケジュールデータ３０，３２から求められる疲労指数の各種の性質に基づいて変化する変数であるよう
にした。従って、損失コストＬＣが多くの変数によって計算されるようになり、損失コスト予測システム１１にて得られる損失コストＬＣの値をより正確なものとすることができる。
【００７５】
（３）上記実施形態においては、ＣＰＵ１２が、スケジュール最適化プログラム４２に従って処理を行うことで、改編前スケジュールデータ３０から改編後スケジュールデータ３２が求められるようにした。そして、損失コスト算出プログラム４６に従って処理を行うことで、改編前スケジュールデータ３０と改編後スケジュールデータ３２との両方について、それぞれ損失コストＬＣが求められるようにした。従って、従業員や管理者等は、スケジュールデータの改編前と改編後の損失コストＬＣを比較することがきるようになる。これにより、従業員あるいは管理者等に対して、疲労指数と損失コストＬＣとの因果関係について、より効果的に理解させることができる。
【００７６】
なお、上記実施形態は以下のように変更してもよい。
【００７７】
・上記実施形態においては、各スケジュールデータ３０，３２は、従業員名データ、年月日データ、時間帯データ、ステータスデータといったデータによって一組のデータが形成されるようにした。これを、少なくとも、従業員の勤務時間帯あるいは睡眠時間帯を含むその他のデータによって形成されるようにしてもよい。
【００７８】
・上記実施形態においては、損失コスト算出プログラムは、各スケジュールデータ３０，３２から求められる従業員平均疲労指数に、従業員数、損失額データＤ、係数データＣ１〜Ｃ３を乗算することにより損失コストＬＣを求めるプログラムであるようにした。これを、少なくとも、従業員平均疲労指数、従業員数、損失額データＤ、あるいは、係数データＣ１〜Ｃ３のいずれか１つを含んだ式に基づいて損失コストＬＣを求めるのであれば、その他のプログラムとなるように損失コスト算出プログラムを変更するようにしてもよい。また、損失コスト算出プログラムは、従業員平均疲労指数、従業員数、損失額データＤ、係数データＣ１〜Ｃ３以外のデータに基づいて損失コストＬＣを求めるように変更するようにしてもよい。
【００７９】
・上記実施形態においては、ＨＤＤ１８は、改編後スケジュールデータ３２、スケジュール最適化プログラム４２を備え、ＣＰＵ１２は、スケジュール最適化プログラム４２に従って、改編後スケジュールデータ３２を形成するようにした。これを、ＨＤＤ１８に改編後スケジュールデータ３２、スケジュール最適化プログラム４２を設けないようにして、ＣＰＵ１２が、スケジュール最適化プログラム４２に従って、改編後スケジュールデータ３２を形成しないようにしてもよい。そして、このような場合には、損失コスト予測システム１１は、改編前スケジュールデータ３０に基づく損失コストＬＣのみが求められるシステムとなる。
【００８０】
・上記実施形態においては、損失コスト予測システム１１は、ディスプレイ２０、キーボード２２、マウス２４等を備えるようにした。これを、損失コスト予測システム１１に、さらに、図示しないプリンタを備えるようにしてもよい。そして、ディスプレイ２０上に表示された前記画像Ｇ１〜Ｇ５を、プリンタから紙等の記録媒体に印刷させた状態で出力することができるようにしてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００８１】
【図１】本実施形態における損失コスト予測システムの構成を示すブロック図。
【図２】同じく、ＨＤＤの記憶内容を模式的に示す図。
【図３】同じく、ディスプレイ上に表示される画像の概念図。
【図４】同じく、ディスプレイ上に表示される画像の概念図。
【図５】同じく、業種別予測損失額データの説明図。
【図６】同じく、従業員規模別係数データの説明図。
【図７】同じく、分散値別係数データの説明図。
【図８】同じく、最大値別係数データの説明図。
【図９】同じく、ディスプレイ上に表示される画像の概念図。
【図１０】同じく、ディスプレイ上に表示される画像の概念図。
【図１１】同じく、ディスプレイ上に表示される画像の概念図。
【符号の説明】
【００８２】
Ｃ１…第２の変数としての係数データ、Ｃ２，Ｃ３…第１の変数としての係数データ、Ｄ…第２の変数としての損失額データ、ＬＣ…損失コスト、１１…コンピュータとしての損失コスト予測システム、１２…疲労指数判定手段、損失コスト算出手段、入力手段、第１及び第２の係数選択手段、スケジュールデータ改編手段、改編後疲労指数判定手段、改編後損失コスト算出手段としてのＣＰＵ、１８…スケジュールデータ記憶手段、係数記憶手段としてのＨＤＤ、３０…改編前スケジュールデータ、３２…改編後スケジュールデータ、３４…第２の変数テーブルとしての業種別予測損害額データ、３６…第２の変数テーブルとしての従業員規模別係数データ、３８…第１の変数テーブルとしての分散値別係数データ、４０…第１の変数テーブルとしての最大値別係数データ。
【図１】
2005032065.tif 000003
【図２】
2005032065.tif 000004
【図３】
2005032065.tif 000005
【図４】
2005032065.tif 000006
【図５】
2005032065.tif 000007
【図６】
2005032065.tif 000008
【図７】
2005032065.tif 000009
【図８】
2005032065.tif 000010
【図９】
2005032065.tif 000011
【図１０】
2005032065.tif 000012
【図１１】
2005032065.tif 000013