(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
サービス提供施設において、最初のサービスを受けた後に、再度同じサービスを受ける利用者である再利用者にサービスを提供する時間枠を予測するサービス時間予測装置であって、
予約済利用者のサービス時間枠が割り当てられた予測データを予め記憶する手段と、
サービスを提供するスタッフごとに、１日に提供する全サービスの回数に対する前記再利用者に提供するサービスの回数の割合である再サービス率を予め記憶する手段と、
前記スタッフごとに、最初のサービスから再度のサービスまでの時間である再サービス時間間隔と、再度のサービスにかかる時間である再サービス所要時間とを予め記憶する手段と、
利用者を受け付けたときに、当該利用者に最初にサービスを提供するために割り当てられる時間枠である第１サービス時間枠を予測する手段と、
当該利用者にサービスを提供するスタッフの、前記再サービス率に基づいて、当該利用者に再度サービスを提供するか否かを判定する手段と、
当該利用者に再度サービスを提供すると判定したときに、前記予測した第１サービス時間枠に基づいて、当該利用者に再度サービスを提供するために割り当てられる時間枠である第２サービス時間枠を予測する手段と、
を備え、
前記第１サービス時間枠を予測する手段は、
前記受け付けた利用者が予約外であるときに、前記予測データにおいて、前記予約済利用者のサービス時間枠の間である空き時間枠に、当該予約外利用者のサービス時間枠を、前記第１サービス時間枠として割り当て、
前記第２サービス時間枠を予測する手段は、
前記予測データにおいて、前記第１サービス時間枠の開始時刻に、当該スタッフの前記再サービス時間間隔を加算した時刻を開始時刻とし、当該スタッフの前記再サービス所要時間を時間長とするサービス時間枠を、前記第２サービス時間枠として割り当てる
ことを特徴とするサービス時間予測装置。
【請求項２】
請求項１に記載のサービス時間予測装置であって、
前記スタッフ及びサービス日ごとに、利用者にサービスを提供するために割り当てられたサービス時間枠を含む実績データを取得する手段と、
前記取得した実績データに関して、前記スタッフごとに、次の（１）〜（３）の処理を行う手段と、
（１）前記サービス日ごとに、全利用者のサービス時間枠の数及び前記再利用者のサービス時間枠の数をカウントする、
（２）前記サービス日ごとに、前記カウントした再利用者のサービス時間枠の数を全利用者のサービス時間枠の数で除算し、各サービス日の再サービス率を算出する、
（３）各サービス日の再サービス率の平均値を、当該スタッフの再サービス率として記憶する、
をさらに備えることを特徴とするサービス時間予測装置。
【請求項３】
請求項１に記載のサービス時間予測装置であって、
前記スタッフ及びサービス日ごとに、利用者にサービスを提供するために割り当てられたサービス時間枠を含む実績データを取得する手段と、
前記取得した実績データに関して、前記スタッフごとに、次の（１）〜（４）の処理を行う手段と、
（１）前記サービス日ごとに、前記再利用者の前記第１サービス時間枠及び前記第２サービス時間枠を抽出する、
（２）前記サービス日ごとに、前記再利用者ごとに、前記第２サービス時間枠の開始時刻から前記第１サービス時間枠の開始時刻を減算して、各再利用者の再サービス時間間隔を算出し、前記第２サービス時間枠の終了時刻から前記第２サービス時間枠の開始時刻を減算して、各再利用者の再サービス所要時間を算出する、
（３）前記サービス日ごとに、各再利用者の再サービス時間間隔の平均値を、各サービス日の再サービス時間間隔とし、各再利用者の再サービス所要時間の平均値を、各サービス日の再サービス所要時間とする、
（４）各サービス日の再サービス時間間隔の平均値を、当該スタッフの再サービス時間間隔として記憶し、各サービス日の再サービス所要時間の平均値を、当該スタッフの再サービス所要時間として記憶する、
をさらに備えることを特徴とするサービス時間予測装置。
【請求項４】
コンピュータにより、サービス提供施設において、最初のサービスを受けた後に、再度同じサービスを受ける利用者である再利用者にサービスを提供する時間枠を予測するサービス時間予測方法であって、
前記コンピュータは、
予約済利用者のサービス時間枠が割り当てられた予測データを予め記憶するステップと、
サービスを提供するスタッフごとに、１日に提供する全サービスの回数に対する前記再利用者に提供するサービスの回数の割合である再サービス率を予め記憶するステップと、
前記スタッフごとに、最初のサービスから再度のサービスまでの時間である再サービス時間間隔と、再度のサービスにかかる時間である再サービス所要時間とを予め記憶するステップと、
利用者を受け付けたときに、当該利用者に最初にサービスを提供するために割り当てられる時間枠である第１サービス時間枠を予測するステップと、
当該利用者にサービスを提供するスタッフの、前記再サービス率に基づいて、当該利用者に再度サービスを提供するか否かを判定するステップと、
当該利用者に再度サービスを提供すると判定したときに、前記予測した第１サービス時間枠に基づいて、当該利用者に再度サービスを提供するために割り当てられる時間枠である第２サービス時間枠を予測するステップと、
を実行し、
前記第１サービス時間枠を予測するステップにおいて、
前記受け付けた利用者が予約外であるときに、前記予測データにおいて、前記予約済利用者のサービス時間枠の間である空き時間枠に、当該予約外利用者のサービス時間枠を、前記第１サービス時間枠として割り当て、
前記第２サービス時間枠を予測するステップにおいて、
前記予測データにおいて、前記第１サービス時間枠の開始時刻に、当該スタッフの前記再サービス時間間隔を加算した時刻を開始時刻とし、当該スタッフの前記再サービス所要時間を時間長とするサービス時間枠を、前記第２サービス時間枠として割り当てる
ことを特徴とするサービス時間予測方法。
【請求項５】
請求項４に記載のサービス時間予測方法であって、
前記コンピュータは、
前記スタッフ及びサービス日ごとに、利用者にサービスを提供するために割り当てられたサービス時間枠を含む実績データを取得するステップと、
前記取得した実績データに関して、前記スタッフごとに、次の（１）〜（３）の処理を行うステップと、
（１）前記サービス日ごとに、全利用者のサービス時間枠の数及び前記再利用者のサービス時間枠の数をカウントする、
（２）前記サービス日ごとに、前記カウントした再利用者のサービス時間枠の数を全利用者のサービス時間枠の数で除算し、各サービス日の再サービス率を算出する、
（３）各サービス日の再サービス率の平均値を、当該スタッフの再サービス率として記憶する、
をさらに実行することを特徴とするサービス時間予測方法。
【請求項６】
請求項４に記載のサービス時間予測方法であって、
前記コンピュータは、
前記スタッフ及びサービス日ごとに、利用者にサービスを提供するために割り当てられたサービス時間枠を含む実績データを取得するステップと、
前記取得した実績データに関して、前記スタッフごとに、次の（１）〜（４）の処理を行うステップと、
（１）前記サービス日ごとに、前記再利用者の前記第１サービス時間枠及び前記第２サービス時間枠を抽出する、
（２）前記サービス日ごとに、前記再利用者ごとに、前記第２サービス時間枠の開始時刻から前記第１サービス時間枠の開始時刻を減算して、各再利用者の再サービス時間間隔を算出し、前記第２サービス時間枠の終了時刻から前記第２サービス時間枠の開始時刻を減算して、各再利用者の再サービス所要時間を算出する、
（３）前記サービス日ごとに、各再利用者の再サービス時間間隔の平均値を、各サービス日の再サービス時間間隔とし、各再利用者の再サービス所要時間の平均値を、各サービス日の再サービス所要時間とする、
（４）各サービス日の再サービス時間間隔の平均値を、当該スタッフの再サービス時間間隔として記憶し、各サービス日の再サービス所要時間の平均値を、当該スタッフの再サービス所要時間として記憶する、
をさらに実行することを特徴とするサービス時間予測方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、サービス提供施設において、同日に再度サービスを受ける利用者のサービス時間枠を予測する装置及び方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
昨今、病院等のサービス提供施設で発生する、利用者の待ち時間を予測し、表示するシステムが開発されている。例えば、特許文献１及び２には、「待ち時間予測方法、待ち時間予測システム、及びプログラム」が開示されている。また、特許文献３には、「サービス時間割当方法及びサービス時間割当装置」が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特許第４２１７６８９号公報
【特許文献２】特許第４１９４５７３号公報
【特許文献３】特許第４１４３１１０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献１及び２では、ニューラルネット等を利用して診察所要時間を予測し、その診察所要時間に待ち人数を乗じて待ち時間を算出する。ところが、完全予約制ではなく、予約なしに当日来院する患者（予約外患者）も受け付ける病院では、予約患者及び予約外患者が混在するので、待ち時間を予測するためには、診察所要時間以外に、予約患者及び予約外患者の診察順序を予測する必要がある。
【０００５】
そこで、特許文献３では、次のようにして診察順序を決定している。  
（１）予約患者を予約順序及び受付順序に従って並べ替える。  
（２）予約外患者を受け付けた時に、その時点で、予約時間枠の間に挟まれた空き時間枠を検索して、予約外患者を割り当てる。  
（３）十分な空き時間枠がない場合には、各患者の待ち時間の合計が最小となる空き時間枠に、強制的に割り当てを行う
しかしながら、実際には、医師が必ずしも予約時間枠の通りに診察するわけではない。例えば、診療科によっては、当初の診察の後に再度診察を受ける患者がいるので、１回目の患者と、２回目以降の患者とが混在するが、そのような状況を想定していないため、診察時間枠の予測が当たらないことがある。
【０００６】
本発明は、上記課題を鑑みてなされたものであり、その主たる目的は、再度サービスを受ける利用者のサービス時間枠を精度よく予測することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記課題を解決するために、本発明は、サービス提供施設において、最初のサービスを受けた後に、再度同じサービスを受ける利用者である再利用者にサービスを提供する時間枠を予測するサービス時間予測装置であって、予約済利用者のサービス時間枠が割り当てられた予測データを予め記憶する手段と、サービスを提供するスタッフごとに、１日に提供する全サービスの回数に対する前記再利用者に提供するサービスの回数の割合である再サービス率を予め記憶する手段と、前記スタッフごとに、最初のサービスから再度のサービスまでの時間である再サービス時間間隔と、再度のサービスにかかる時間である再サービス所要時間とを予め記憶する手段と、利用者を受け付けたときに、当該利用者に最初にサービスを提供するために割り当てられる時間枠である第１サービス時間枠を予測する手段と、当該利用者にサービスを提供するスタッフの、前記再サービス率に基づいて、当該利用者に再度サービスを提供するか否かを判定する手段と、当該利用者に再度サービスを提供すると判定したときに、前記予測した第１サービス時間枠に基づいて、当該利用者に再度サービスを提供するために割り当てられる時間枠である第２サービス時間枠を予測する手段と、を備え、前記第１サービス時間枠を予測する手段が、前記受け付けた利用者が予約外であるときに、前記予測データにおいて、前記予約済利用者のサービス時間枠の間である空き時間枠に、当該予約外利用者のサービス時間枠を、前記第１サービス時間枠として割り当て、前記第２サービス時間枠を予測する手段が、前記予測データにおいて、前記第１サービス時間枠の開始時刻に、当該スタッフの前記再サービス時間間隔を加算した時刻を開始時刻とし、当該スタッフの前記再サービス所要時間を時間長とするサービス時間枠を、前記第２サービス時間枠として割り当てることを特徴とする。
【０００８】
サービス提供施設では、スタッフごとにサービスの種類が異なることがあり、その種類によっては、利用者に最初のサービスを行った後、必要に応じて、同じ利用者に再度同じサービスを行うことがある。
【０００９】
この構成によれば、スタッフごとに、１日の中で同じ利用者に再度サービスを行う確率を再サービス率として用意し、その再サービス率に基づいて、当日受け付けた利用者に再度サービスを行うと判断した場合に、再サービスの時間枠を割り当てる。これによれば、再度サービスを受ける利用者のサービス時間枠を精度よく予測することができる。
また、サービス提供施設において、スタッフが同じ利用者に再度サービスを提供する際の、再サービスまでの時間間隔や再サービスにかかる所要時間は、スタッフが提供するサービスの種類によって所定の傾向があると考えられる。この構成によれば、スタッフごとに、再サービス時間間隔及び再サービス所要時間を用意し、再サービスの時間枠を割り当てる際に利用する。これによれば、再サービスの時間枠を精度よく予測することができる。
【００１０】
また、本発明の上記サービス時間予測装置において、前記スタッフ及びサービス日ごとに、利用者にサービスを提供するために割り当てられたサービス時間枠を含む実績データを取得する手段と、前記取得した実績データに関して、前記スタッフごとに、次の（１）〜（３）の処理を行う手段と、（１）前記サービス日ごとに、全利用者のサービス時間枠の数及び前記再利用者のサービス時間枠の数をカウントする、（２）前記サービス日ごとに、前記カウントした再利用者のサービス時間枠の数を全利用者のサービス時間枠の数で除算し、各サービス日の再サービス率を算出する、（３）各サービス日の再サービス率の平均値を、当該スタッフの再サービス率として記憶する、をさらに備えることとしてもよい。
【００１１】
この構成によれば、スタッフごとに異なることが想定される再サービス率を計算することができる。
【００１４】
また、本発明の上記サービス時間予測装置において、前記スタッフ及びサービス日ごとに、利用者にサービスを提供するために割り当てられたサービス時間枠を含む実績データを取得する手段と、前記取得した実績データに関して、前記スタッフごとに、次の（１）〜（４）の処理を行う手段と、（１）前記サービス日ごとに、前記再利用者の前記第１サービス時間枠及び前記第２サービス時間枠を抽出する、（２）前記サービス日ごとに、前記再利用者ごとに、前記第２サービス時間枠の開始時刻から前記第１サービス時間枠の開始時刻を減算して、各再利用者の再サービス時間間隔を算出し、前記第２サービス時間枠の終了時刻から前記第２サービス時間枠の開始時刻を減算して、各再利用者の再サービス所要時間を算出する、（３）前記サービス日ごとに、各再利用者の再サービス時間間隔の平均値を、各サービス日の再サービス時間間隔とし、各再利用者の再サービス所要時間の平均値を、各サービス日の再サービス所要時間とする、（４）各サービス日の再サービス時間間隔の平均値を、当該スタッフの再サービス時間間隔として記憶し、各サービス日の再サービス所要時間の平均値を、当該スタッフの再サービス所要時間として記憶する、をさらに備えることとしてもよい。
【００１５】
この構成によれば、スタッフごとに異なることが想定される再サービス時間間隔及び再サービス所要時間を計算することができる。
【００１６】
なお、本発明は、サービス時間予測方法を含む。その他、本願が開示する課題及びその解決方法は、発明を実施するための形態の欄、及び図面により明らかにされる。
【発明の効果】
【００１７】
本発明によれば、再度サービスを受ける利用者のサービス時間枠を精度よく予測することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】診察時間予測装置１のハードウェア構成を示す図である。
【図２】実績データ１５Ａの構成を示す図である。
【図３】再診察患者データ１５Ｂの構成を示す図である。
【図４】予測データ１５Ｃの構成を示す図である。
【図５】医師ごとの再診察率、再診察までの時間及び再診察所要時間を計算する処理を示すフローチャートである。
【図６】再診察患者の診察時間枠を予測する処理を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
以下、図面を参照しながら、本発明を実施するための形態を説明する。本発明の実施の形態に係る診察時間予測装置は、過去の診察実績データを用いて、医師ごとに、１日の中で２回目以降の診察を行う確率である再診察率を算出し、その再診察率を用いて、当日に受け付けた患者を再診察するか否かを判定するものである。そして、過去の診察実績データを用いて、医師ごとに、最初の診察から再診察までの時間間隔と、再診察にかかる所要時間とを算出し、当日に受け付けた患者を再診察すると判定した際に、最初の診察開始時刻に上記時間間隔を加算して再診察の開始時刻を算出し、その再診察の開始時刻に上記所要時間を加算して再診察の終了時刻を算出し、その開始時刻及び終了時刻による再診察時間枠を割り当てるものである。
【００２０】
これによれば、受け付けた患者に対して再診察を行うか否かを精度よく判定することができ、再診察を行うと判定した際に、再診察時間枠を精度よく予測することができる。
【００２１】
≪装置の構成と概要≫
図１は、診察時間予測装置１のハードウェア構成を示す図である。診察時間予測装置１は、通信部１１、表示部１２、入力部１３、処理部１４及び記憶部１５を備え、各部がバス１６を介してデータを送受信可能なように構成される。通信部１１は、ネットワークを介して他の装置とＩＰ（Internet Protocol）通信等を行う部分であり、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）等によって実現される。表示部１２は、処理部１４からの指示によりデータを表示する部分であり、例えば、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ：Liquid Crystal Display）等によって実現される。入力部１３は、オペレータがデータ（例えば、診察実績データの処理対象を特定するための医師番号）や指示を入力する部分であり、例えば、キーボードやマウス、タッチパネル等によって実現される。処理部１４は、所定のメモリを介して各部間のデータの受け渡しを行うととともに、診察時間予測装置１全体の制御を行うものであり、ＣＰＵ（Central Processing Unit）が所定のメモリに格納されたプログラムを実行することによって実現される。記憶部１５は、処理部１４からデータを記憶したり、記憶したデータを読み出したりするものであり、例えば、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）やＳＳＤ（Solid State Drive）等の不揮発性記憶装置によって実現される。なお、診察時間予測装置１は、スタンドアロンの装置（ＰＣ（Personal Computer）等）であってもよいし、ネットワークを介して複数の端末と通信可能な装置（サーバ等）であってもよい。
【００２２】
≪データの構成≫
図２〜４は、患者の診察時間枠を予測するために、記憶部１５に記憶されるデータの構成を示す図である。図２は、実績データ１５Ａの構成を示す。実績データ１５Ａは、当該病院の医師が行った診察実績に関するデータであり、診察日１５Ａ１、科コード１５Ａ２、科名称１５Ａ３、医師番号１５Ａ４、予約開始時刻１５Ａ５、予約終了時刻１５Ａ６、患者番号１５Ａ７、診察枠区分１５Ａ８、実測受付時刻１５Ａ９、診察待ち時間１５Ａ１０、診察実測項目（１５Ａ１１〜１５Ａ１６）を含む、診察実績ごとのレコードからなる。なお、図２の実績データ１５Ａは、所定診察日の所定医師に関する診察実績を抽出され、時系列に並べられているので、整然としているが、元の実績データは、担当医師が混在したものとなっている。
【００２３】
診察日１５Ａ１は、診察の日付である。科コード１５Ａ２は、診療科に固有のコードである。科名称１５Ａ３は、診療科の名称である。医師番号１５Ａ４は、医師に固有の番号である。予約開始時刻１５Ａ５は、診察対象が予約患者の場合に、予約された診察時間の開始時刻である。予約終了時刻１５Ａ６は、その予約された診察時間の終了時刻である。患者番号１５Ａ７は、診察を受ける患者に固有の番号である。診察枠区分１５Ａ８は、診察を受ける患者が予約済か、予約外（予約せず当日来院）かの区分であり、Ｂが予約済を示し、Ｃが予約外を示す。実測受付時刻１５Ａ９は、実際に患者を受け付けた時刻である。診察待ち時間１５Ａ１０は、患者の診察を待つ時間であり、予約患者に関しては、実測開始時刻１５Ａ１１から予約開始時刻１５Ａ５を減算した時間値が設定され、予約外患者に関しては、実測開始時刻１５Ａ１１から、当該病院の診察開始時刻（９：００）及び実測受付時刻１５Ａ９のうち、早くない方の時刻を減算した時間値が設定される。
【００２４】
診察実測項目には、開始時刻１５Ａ１１、終了時刻１５Ａ１２、時間１５Ａ１３、室コード１５Ａ１４、室名称１５Ａ１５及び医師番号１５Ａ１６がある。開始時刻１５Ａ１１は、実際に診察が開始した時刻である。終了時刻１５Ａ１２は、実際に診察が終了した時刻である。時間１５Ａ１３は、実際に診察が行われた時間であり、終了時刻１５Ａ１２から開始時刻１５Ａ１１を減算した時間値（分）が設定される。室コード１５Ａ１４は、診察室に固有のコードである。室名称１５Ａ１５は、診察室の名称である。医師番号１５Ａ１６は、医師に固有の番号である。
【００２５】
なお、診察実測項目の開始時刻１５Ａ１１、終了時刻１５Ａ１２及び時間１５Ａ１３は、以下、それぞれ実測開始時刻１５Ａ１１、実測終了時刻１５Ａ１２及び実測時間１５Ａ１３という。また、図２に示す実績データ１５Ａの表の右側に「再」と付されているレコードは、再診察の実績を示すものである。そして、表の下側に、再診察の実測時間１５Ａ１３（再診察所要時間）の平均値が２．２５（分）であることが示されている。
【００２６】
図３は、再診察患者データ１５Ｂの構成を示す。再診察患者データ１５Ｂは、担当の診療かや診察内容が再診察を行うか否かに関係する医師ごとに、再診察患者の診察時間枠を予測するためのデータであり、医師番号１５Ｂ１、再診察率１５Ｂ２、再診察までの時間１５Ｂ３及び再診察所要時間１５Ｂ４を含む、医師ごとのレコードからなる。医師番号１５Ｂ１は、医師に固有の番号である。再診察率１５Ｂ２は、１日の全診察回数に対する２回目以降の診察回数の割合であり、実際には、所定日数分の平均値が設定される。再診察までの時間１５Ｂ３は、１回目の診察開始時刻から２回目の診察開始時刻までの時間であり、実際には、所定日数分及び再診察患者数分の平均値が設定される。再診察所要時間１５Ｂ４は、再診察にかかる時間であり、実際には、所定日数分及び再診察患者数分の平均値が設定される。
【００２７】
図４は、予測データ１５Ｃの構成を示す。予測データ１５Ｃは、患者の診察時間枠を予測したデータであり、診察日１５Ｃ１、科コード１５Ｃ２、科名称１５Ｃ３、医師番号１５Ｃ４、予約開始時刻１５Ｃ５、予約終了時刻１５Ｃ６、患者番号１５Ｃ７、診察枠区分１５Ｃ８、診察待ち時間１５Ｃ９、診察予測項目（１５Ｃ１０〜１５Ｃ１３）、実測受付時刻１５Ｃ１４、予約開始時刻からの待ち時間１５Ｃ１５、診察実測項目（１５Ｃ１６〜１５Ｃ２１）を含む、予測した診察ごとのレコードからなる。
【００２８】
診察日１５Ｃ１〜診察枠区分１５Ｃ８は、実績データ１５Ａのうち、診察日１５Ａ１〜診察枠区分１５Ａ８と同様である。診察待ち時間１５Ｃ９は、現在時刻からの待ち時間の予測値であり、予測開始時刻１５Ｃ１０から現在時刻を減算した時間値（マイナスの場合には、０）が設定される。図４では、現在時刻を１０：０１とする。
【００２９】
診察予測項目には、開始時刻１５Ｃ１０、終了時刻１５Ｃ１１、時間１５Ｃ１２及び通番１５Ｃ１３がある。開始時刻１５Ｃ１０は、予測した診察時間枠の開始時刻である。終了時刻１５Ｃ１１は、予測した診察時間枠の終了時刻である。時間１５Ｃ１２は、予測した、診察にかかる時間であり、終了時刻１５Ｃ１１から開始時刻１５Ｃ１０を減算した時間値が設定される。通番１５Ｃ１３は、プログラム処理用のパラメータである。なお、診察予測項目の開始時刻１５Ｃ１０、終了時刻１５Ｃ１１及び時間１５Ｃ１２は、それぞれ予測開始時刻１５Ｃ１０、予測終了時刻１５Ｃ１１及び予測時間１５Ｃ１２という。
【００３０】
実測受付時刻１５Ｃ１４は、実際に患者を受け付けた時刻である。予約時刻からの待ち時間１５Ｃ１５は、既に診察が開始済の場合、予約患者に関しては、実測開始時刻１５Ｃ１６から予約開始時刻１５Ｃ５を減算した時間値が設定され、予約外患者に関しては、実測開始時刻１５Ｃ１６から、当該病院の診察開始時刻（９：００）及び実測受付時刻１５Ｃ１４のうち、早くない方の時刻を減算した時間値が設定される。一方、診察がまだ開始されていない場合、予約患者に関しては、予測開始時刻１５Ｃ１０から予約開始時刻１５Ｃ５が減算した時間値が設定され、予約外患者に関しては、予測開始時刻１５Ｃ１０から、当該病院の診察開始時刻（９：００）及び実測受付時刻１５Ｃ１４のうち、早くない方の時刻を減算した時間値が設定される。
【００３１】
診察実測項目（１５Ｃ１６〜１５Ｃ２１）は、実績データ１５Ａの診察実測項目（１５Ａ１１〜１５Ａ１６）と同様である。
【００３２】
≪装置の処理≫
図５及び図６は、診察時間予測装置１の処理を示すフローチャートである。本処理は、診察時間予測装置１において、主として処理部１４が、記憶部１５のデータを参照、更新しながら、予約患者、予約外患者及び再診察患者の診察時間枠を予測するものである。
【００３３】
図５は、患者の診察時間枠を予測すべき日の前日に行われるバッチ処理であり、医師ごとの再診察率、再診察までの時間及び再診察所要時間を計算する処理を示すフローチャートである。まず、診察時間予測装置１は、記憶部１５に蓄積された過去の診察実績データから、所定日数分（Ｄ日分とする）の診察実績データを抽出する（Ｓ５０１）。次に、抽出した診察実績データの中にあるスタッフを抽出する（Ｓ５０２）。抽出したスタッフの人数をＳ人とする。なお、スタッフとは、当該診察実績のレコードに固有の医療スタッフであり、再診察患者の対応に関わる人たちであるが、ここでは、その人たちを代表する医師とする。実際に、診察実績データの各レコードには、医師番号が設定されている。
【００３４】
そして、診察時間予測装置１は、Ｓ人いるスタッフごとに、Ｓ５０４〜Ｓ５２０の処理を実施する（Ｓ５０３〜Ｓ５２１）。このとき、スタッフを特定する変数をｉとし、その変数ｉを１〜Ｓに変更しながら、処理を繰り返す。最初に、スタッフｉの実績データを抽出する（Ｓ５０４）。例えば、図２の実績データ１５Ａは、スタッフｉとして、医師番号１５Ａ４が１０２７のレコードを抽出したものになっている。
【００３５】
続いて、診察時間予測装置１は、Ｄ日分の診察日ごとに、Ｓ５０６〜Ｓ５１５の処理を実施する（Ｓ５０５〜Ｓ５１６）。このとき、診察日を特定する変数をｊとし、その変数ｊを１〜Ｄに変更しながら、処理を繰り返す。最初に、診察日ｊの１日分の実績データを抽出する（Ｓ５０６）。例えば、図２の実績データ１５Ａは、診察日ｊとして、診察日１５Ａ１が２０１１／３／３１のレコードを抽出したものになっている。
【００３６】
次に、診察時間予測装置１は、実績データ１５Ａにおいて、全診察回数をカウントする（Ｓ５０７）。図２の実績データ１５Ａにおいて、全レコードをカウントすると、全診察回数は２２回になる。そして、２回以上受信した患者（再診察患者）を検索する（Ｓ５０８）。このとき、再診察患者数をＰとし、再診察回数をＲとする。すべての再診察患者が２回目までのときには、Ｐ＝Ｒとなる。３回以上の再診察患者が１人以上いるときには、Ｐ＜Ｒとなる。図２の実績データ１５Ａにおいては、Ｐ＝Ｒ＝４となる。続いて、再診察回数を全診察回数で除算して、再診察率を計算する（Ｓ５０９）。
【００３７】
さらに、診察時間予測装置１は、再診察患者ごとに、Ｓ５１１及びＳ５１２の処理を実施する（Ｓ５１０〜Ｓ５１３）。このとき、再診察患者を特定する変数をｋとし、その変数ｋを１〜Ｐに変更しながら、処理を繰り返す。まず、再診察患者ｋの、２回目の実測開始時刻１５Ａ１１から１回目の実測開始時刻１５Ａ１１を減算して、再診察までの時間を計算する（Ｓ５１１）。例えば、患者番号１５Ａ７が１２０５００１の患者について計算すると、１２：２３−１０：０４＝２：１９となる。そして、再診察患者ｋの、２回目の実測終了時刻１５Ａ１２から２回目の実測開始時刻１５Ａ１１を減算して、再診察所要時間を計算する（Ｓ５１０）。例えば、患者番号１５Ａ７が１２０５００１の患者について計算すると、１２：２８−１２：２３＝０：０５となる。なお、２回目の実測時間１５Ａ１３を再診察所要時間としてもよい。
【００３８】
Ｓ５１０〜Ｓ５１３の処理がすべて終了すると、スタッフｉ及び診察日ｊに関して、Ｐ人の各再診察患者の、再診察までの時間及び再診察所要時間が計算される。そこで、診察時間予測装置１は、再診察患者Ｐ人の再診察までの時間の平均値を計算し（Ｓ５１４）、再診察患者Ｐ人の再診察所要時間の平均値を計算する（Ｓ５１５）。
【００３９】
さらに、Ｓ５０５〜Ｓ５１６の処理が終了すると、スタッフｉに関して、Ｄ日分の各診察日の、再診察率、再診察までの時間及び再診察所要時間が計算される。そこで、診察時間予測装置１は、Ｄ日分の再診察率の平均値を計算し（Ｓ５１７）、Ｄ日分の再診察までの時間の平均値を計算し（Ｓ５１８）、Ｄ日分の再診察所要時間の平均値を計算する（Ｓ５１９）。そして、スタッフｉに関して計算した再診察率、再診察までの時間及び再診察所要時間を、再診察患者データ１５Ｂのうち、スタッフｉに対応する医師番号１５Ｂ１の再診察率１５Ｂ２、再診察までの時間１５Ｂ３及び再診察所要時間１５Ｂ４として記憶部１５に記憶する（Ｓ５２０）。
【００４０】
Ｓ５０３〜Ｓ５２１の処理がすべて終了すると、Ｓ人のスタッフごとに、当該スタッフに対応する医師番号１５Ｂ１の再診察率１５Ｂ２、再診察までの時間１５Ｂ３及び再診察所要時間１５Ｂ４が記憶部１５に記憶される。
【００４１】
図６は、診察当日に行われるリアルタイム処理であり、再診察患者の診察時間枠を予測する処理を示すフローチャートである。なお、予約患者や予約外患者（当日患者）の診察所要時間を予測する方法としては、例えば、特許第４１４３１１０号公報の段落００３８〜００４５にニューラルネッワークによる方法が開示されている。
【００４２】
まず、診察時間予測装置１は、記憶部１５に記憶されている予約データを、診察室ごとに検索し、再度記憶する（Ｓ６０１）。例えば、診察室の代表として、医師番号をキーとして検索され、その検索結果として、図４に示すような予測データ１５Ｃを記憶部１５に記憶する。次に、予測データ１５Ｃの各レコードを予約開始時刻１５Ｃ５の昇順に並べ替える（Ｓ６０２）。そして、予約患者の診察所要時間の予測値を計算し、予測時間１５Ｃ１２として記憶し（Ｓ６０３）、予約患者の診察開始、終了時刻の予測値を計算し、予測開始時刻１５Ｃ１０及び終了時刻１５Ｃ１１として記憶する（Ｓ６０４）。予測時間１５Ｃ１２及び予測開始時刻１５Ｃ１０が特定されれば、予測開始時刻１５Ｃ１０に予測時間１５Ｃ１２を加算することにより、終了時刻１５Ｃ１１が特定される。
【００４３】
続いて、診察時間予測装置１は、Ｓ６０６〜Ｓ６２２の処理を、当該病院の診察業務が終了するまで行う（Ｓ６０５〜Ｓ６２３）。まず、新規受付患者があり（Ｓ６０６のＹＥＳ）、かつ、その患者が予約外でなければ（Ｓ６０７のＮＯ）、Ｓ６１４の処理に進む。新規受付の患者が予約外であれば（Ｓ６０７のＹＥＳ）、その予約外患者の診察所要時間の予測値を計算し、予測時間１５Ｃ１２として記憶する（Ｓ６０８）。そして、予測データ１５Ｃにおいて、予約患者の間の空き時間枠を検索し（Ｓ６０９）、予約外患者の診察所要時間を割り当てるのに十分な空き時間枠があるか否かを判定する（Ｓ６１０）。
【００４４】
十分な空き時間枠があれば（Ｓ６１０のＹＥＳ）、診察時間予測装置１は、その空き時間枠に予約外患者の診察時間を割り当てる（Ｓ６１１）。十分な空き時間枠がなければ（Ｓ６１０のＮＯ）、受付時刻から所定時間後に予約外患者の診察時間を強制的に割り当てる（Ｓ６１２）。そして、予約外患者の診察開始時刻を特定し、予測開始時刻１５Ｃ１０として記憶する（Ｓ６１３）。空き時間枠に割り当てたときには（Ｓ６１１）、その前の予約患者の診察終了時刻が、予約外患者の診察開始時刻になる。一方、強制的に割り当てたときには（Ｓ６１２）、割り当てた時間枠の開始時刻が、予約外患者の診察開始時刻になる。
【００４５】
次に、診察時間予測装置１は、再診察患者データ１５Ｂのうち、当該医師番号１５Ｂ１の再診察率１５Ｂ２に基づいて乱数を発生させ、受け付けた患者に再診察を行うか否かを判定する（Ｓ６１４）。例えば、０〜１の間の乱数を発生させ、その乱数が再診察率１５Ｂ２以下であるか否かにより、再診察を行うか否かを判定する。
【００４６】
当該患者を再診察すると判定した場合（Ｓ６１５のＹＥＳ）、予測データ１５Ｃにおける当該患者の予測開始時刻１５Ｃ１０に、再診察患者データ１５Ｂにおける当該医師番号１５Ｂ１の再診察までの時間１５Ｂ３を加算して、再診察の予測開始時刻を算出する（Ｓ６１６）。そして、再診察の予測開始時刻に、再診察患者データ１５Ｂにおける当該医師番号１５Ｂ１の再診察所要時間１５Ｂ４を加算して、再診察の予測終了時刻を算出し、再診察時間枠として割り当てる（Ｓ６１７）。詳細には、予測データ１５Ｃに、当該患者番号１５Ｃ７、再診察時間枠の予測開始時刻１５Ｃ１０、予測終了時刻１５Ｃ１１及び予測時間１５Ｃ１２を含むレコードを挿入する。さらに、再診察時間枠以降の予測開始時刻１５Ｃ１０を再計算する（Ｓ６１８）。詳細には、既に割り当てられている予測時間枠が再診察時間枠に重なる場合には、再診察時間枠の予測終了時刻１５Ｃ１１を、当該予測時間枠の予測開始時刻１５Ｃ１０とし、予測開始時刻１５Ｃ１０に予測時間１５Ｃ１２を加算した値を予測終了時刻１５Ｃ１１とし、それ以降の予測時間枠をずらしていく。その後、Ｓ６０６に戻る。
【００４７】
当該患者には再診察しないと判定した場合（Ｓ６１５のＮＯ）、Ｓ６０６に戻る。
【００４８】
新規受付患者がいない場合（Ｓ６０６のＮＯ）、診察時間予測装置１は、診察を開始する患者がいるか否かを判定する（Ｓ６１９）。診察を開始する患者がいれば（Ｓ６１９のＹＥＳ）、当該患者の診察開始時刻（実績値）を取り込み、それ以降の患者の診察開始時刻（予測値）を再計算する（Ｓ６２０）。詳細には、当該患者の診察開始時刻が予測値から実績値に確定するので、その診察開始時刻に予測診察時間を加算して診察終了時刻を予測し、その診察終了時刻に基づいて、その後の患者の予測開始時刻（予測値）を計算し直す。その後、Ｓ６０６に戻る。
【００４９】
診察を開始する患者がいなければ（Ｓ６１９のＮＯ）、診察時間予測装置１は、診察を終了する患者がいるか否かを判定する（Ｓ６２１）。診察を終了する患者がいれば（Ｓ６２１のＹＥＳ）、当該患者の診察終了時刻（実績値）を取り込み、それ以降の患者の診察開始時刻（予測値）を再計算する（Ｓ６２２）。詳細には、当該患者の診察終了時刻が予測値から実績値に確定するので、その診察終了時刻に基づいて、その後の患者の予測開始時刻（予測値）を計算し直す。その後、Ｓ６０６に戻る。診察を終了する患者がいなければ（Ｓ６２１のＮＯ）、Ｓ６０６に戻る。
【００５０】
図４の予測データ１５Ｃを用いて、再診察時間枠を割り当てる処理を説明する。まず、実測受付時刻１５Ｃ１４として８：４５に受け付けた患者に関して、当該医師番号１５Ｃ４（１５Ｂ１）に対応する再診察率１５Ｂ２と、０〜１の間で発生させた乱数とを比較して、再診察を実施するか否かを判定する。乱数が再診察率１５Ｂ２以下であり、再診察と判定された場合に、再診察までの時間１５Ｂ３（例えば、２時間３分）後に再診察時間枠を設定する。このとき、最初の予測開始時刻１５Ｃ１０の１０：０７の２時間３分後である１２：１０を開始時刻とし、再診察所要時間１５Ｂ４（例えば、５分）の時間長を有する再診察時間枠を割り当てた後、それ以降の予測時間枠を後方にずらすべく、その予測開始時刻１５Ｃ１０及び予測終了時刻１５Ｃ１１を再計算する。
【００５１】
なお、上記実施の形態では、図１に示す診察時間予測装置１内の各部を機能させるために、処理部１４で実行されるプログラムをコンピュータにより読み取り可能な記録媒体に記録し、その記録したプログラムをコンピュータに読み込ませ、実行させることにより、本発明の実施の形態に係る診察時間予測装置１が実現されるものとする。この場合、プログラムをインターネット等のネットワーク経由でコンピュータに提供してもよいし、プログラムが書き込まれた半導体チップ等をコンピュータに組み込んでもよい。
【００５２】
以上説明した本発明の実施の形態によれば、病院において、１日の中で再診察を受ける患者の診察時間枠を精度よく予測することができる。
【００５３】
詳細には、同じ患者に対して再診察を行うか否かは、医師が担当する診療科や、その時に行う診察内容によって、大体の傾向があると考えられる。また、再診察を行う際に、最初の診察から再診察までの時間間隔や、再診察にかかる所要時間は、医師によって異なると考えられる。例えば、診療科によっては、最初の診察を行ったときに、検査が必要になって、検査を受けた後、再診察において検査結果の説明を受けることがある。
【００５４】
これに対して、診察時間予測装置１は、前日のＳ５０７〜Ｓ５０９及びＳ５１７の処理に示すように、医師番号１５Ｂ１ごとの再診察率１５Ｂ２を計算し、当日のＳ６１４及びＳ６１５の処理に示すように、再診察率１５Ｂ２に基づいて、受け付けた患者の再診察を行うか否かを判定する。これによれば、再診察を実施するか否かに所定の傾向がある医師ごとの、再診察率１５Ｂ２を用いるので、精度よく実際に再診察を行うか否かを予測することができる。
【００５５】
次に、診察時間予測装置１は、前日のＳ５１０〜Ｓ５１５、Ｓ５１８及びＳ５１９の処理に示すように、医師番号１５Ｂ１ごとの再診察までの時間１５Ｂ３及び再診察所要時間１５Ｂ４を計算し、当日のＳ６１６及びＳ６１７の処理に示すように、再診察までの時間１５Ｂ３及び再診察所要時間１５Ｂ４を用いて、再診察時間枠を割り当てる。これによれば、再診察までの時間や再診察にかかる時間に所定の傾向がある医師ごとの、再診察までの時間１５Ｂ３及び再診察所要時間１５Ｂ４を用いるので、精度よく再診察時間枠を予測することができる。
【００５６】
以上によれば、再診察患者の診察時間枠を精度よく予測できる。これによれば、待合室等における待ち時間の予測表示の精度が上がるので、患者へのサービス向上を図ることができる。
【００５７】
≪その他の実施の形態≫
以上、本発明を実施するための形態について説明したが、上記実施の形態は本発明の理解を容易にするためのものであり、本発明を限定して解釈するためのものではない。本発明はその趣旨を逸脱することなく変更、改良され得るとともに、本発明にはその等価物も含まれる。例えば、以下のような実施の形態が考えられる。
【００５８】
（１）上記実施の形態では、病院における再診察患者の診察時間枠を予測する方法を説明したが、この方法は、他のサービス提供施設に適用してもよい。例えば、簡単なアクセサリー等の小物を扱う店で、小物のオーダーメイドや修理を行う際に適用することが考えられる。
【００５９】
顧客が小物の修理に店に行った場合に、すぐに修理できるときには、その場で待つが、修理に例えば３０分以上かかるようなときには、一旦店を出てから、修理が終了する頃に戻って来る。また、スタッフごとに取り扱う小物の種類が異なり、その小物の種類によって修理時間が異なる。そこで、スタッフごとに、１日の全修理件数に対する３０分以上必要な修理件数の割合を再サービス率（再診察率）とし、３０分以上かかる場合の修理時間を再サービス時間間隔（再診察までの時間）とし、３０分以上かかる場合の修理に関する説明の時間を再サービス所要時間（再診察所要時間）として、顧客に修理後の説明を行うサービスの時間枠予測に利用する。
【００６０】
（２）上記実施の形態では、再診察率に基づいて患者の再診察を実施するか否かを予測するために、図６のＳ６１４の処理では、０〜１の間で発生させた乱数が再診察率１５Ｂ２以下であるか否かを判定するように説明したが、他の方法を用いてもよい。例えば、０〜１の間で発生させた乱数が（１−再診察率１５Ｂ２）以上であるか否かを判定してもよい。詳細には、再診察率が０．３であると仮定した場合、１−０．３＝０．７であり、０〜１の乱数が０．７以上の範囲は０．３の幅があるので、０．３という再診察率を実現できる。
【符号の説明】
【００６１】
１      診察時間予測装置
１４    処理部
１５    記憶部
１５Ａ  実績データ
１５Ｂ  再診察患者データ
１５Ｂ１  医師番号（スタッフ）
１５Ｂ２  再診察率（再サービス率）
１５Ｂ３  再診察までの時間（再サービス時間間隔）
１５Ｂ４  再診察所要時間（再サービス所要時間）
１５Ｃ  予測データ
【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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