(57)【要約】【課題】従業員一人ひとりの稼動実績が考慮された勤務シフト計画表を作成する。【解決手段】勤務シフト立案対象日の売上予測情報を取得し、この売上予測情報を基に過去日別売上実績情報を参照して勤務シフト立案対象日の売上予測に類似した売上実績が上げられている過去日を２日以上抽出し、この抽出された過去日毎に従業員別稼動実績情報を参照してその過去日の中で従業員の稼動実績が最適な日を選択し、この選択された過去日に業務に就いた従業員を勤務シフト立案対象日の出勤者として勤務シフト計画表を作成して出力する。【選択図】      図２９
2007026361.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
店舗における勤務シフト計画表を作成する勤務シフト計画表作成装置において、
過去日毎にその日に業務に就いた各従業員の識別情報に対応してその従業員の稼動実績情報を蓄積記憶する従業員稼動実績情報記憶手段と、
過去日毎にその日の売上実績情報を蓄積記憶する売上実績情報記憶手段と、
勤務シフト立案対象日の売上予測情報を取得する売上予測情報取得手段と、
この売上予測情報取得手段により得られた売上予測情報を基に前記売上実績情報記憶手段で記憶された過去日別売上実績情報を参照して前記勤務シフト立案対象日の売上予測に類似した売上実績が上げられている過去日を２日以上抽出する類似過去日抽出手段と、
この類似過去日抽出手段により抽出された過去日毎に前記従業員稼動実績情報記憶手段で記憶された従業員別稼動実績情報を参照してその過去日の中で従業員の稼動実績が最適な日を選択する最適過去日選択手段と、
この最適過去日選択手段により選択された過去日に業務に就いた従業員の識別情報を前記従業員稼動実績情報記憶手段から読み出す最適従業員取得手段と、
この最適従業員取得手段により得られた識別情報で識別される従業員を前記勤務シフト立案対象日の出勤者として勤務シフト計画表を作成する勤務シフト計画表作成手段と、
前記勤務シフト計画表を出力する出力手段と、
を具備したことを特徴とする勤務シフト計画表作成装置。
【請求項２】
店舗における勤務シフト計画表を作成する勤務シフト計画表作成装置において、
過去日毎にその日に業務に就いた各従業員の識別情報に対応してその従業員の稼動実績情報及び人的評価情報を蓄積記憶する従業員稼動実績情報記憶手段と、
過去日毎にその日の売上実績情報を蓄積記憶する売上実績情報記憶手段と、
勤務シフト立案対象日の売上予測情報を取得する売上予測情報取得手段と、
この売上予測情報取得手段により得られた売上予測情報を基に前記売上実績情報記憶手段で記憶された過去日別売上実績情報を参照して前記勤務シフト立案対象日の売上予測に類似した売上実績が上げられている過去日を２日以上抽出する類似過去日抽出手段と、
前記従業員稼動実績情報記憶手段で記憶された各従業員に対する人的評価情報に基づいて従業員毎に評価点数を導出する評価点数導出手段と、
前記類似過去日抽出手段により抽出された過去日毎に前記従業員稼動実績情報記憶手段で記憶された各従業員の稼動実績情報を取得するとともにその従業員の前記評価点数導出手段により導出された評価点数を取得し、これら従業員別の稼動実績情報及び評価点数を基に前記類似過去日抽出手段により抽出された過去日の中で従業員の稼動実績が最適な日を選択する最適過去日選択手段と、
この最適過去日選択手段により選択された過去日に業務に就いた従業員の識別情報を前記従業員稼動実績情報記憶手段から読み出す最適従業員取得手段と、
この最適従業員取得手段により得られた識別情報で識別される従業員を前記勤務シフト立案対象日の出勤者として勤務シフト計画表を作成する勤務シフト計画表作成手段と、
前記勤務シフト計画表を出力する出力手段と、
を具備したことを特徴とする勤務シフト計画表作成装置。
【請求項３】
各従業員の識別情報に対応して勤務予定情報を記憶する従業員基本情報記憶手段と、
この従業員基本情報記憶手段で記憶された従業員別勤務予定情報を参照して、前記最適従業員取得手段により得られた識別情報のうち前記勤務シフト立案対象日に出勤可能な従業員の識別情報を抽出する出勤従業員抽出手段と、をさらに具備し、
前記勤務シフト計画表作成手段は、前記出勤従業員抽出手段により抽出された識別情報で識別される従業員を前記勤務シフト立案対象日の出勤者として勤務シフト計画表を作成することを特徴とする請求項１または２記載の勤務シフト計画表作成装置。
【請求項４】
各従業員の識別情報に対応して勤務予定情報を記憶する従業員基本情報記憶手段と、
この従業員基本情報記憶手段で記憶された従業員別勤務予定情報を参照して、前記最適従業員取得手段により得られた識別情報の中に前記勤務シフト立案対象日に出勤不可能な従業員の識別情報が存在するか否かを判定する出勤可否判定手段と、
この出勤可否判定手段により出勤不可能な従業員の識別情報が存在すると判定されると、その出勤不可能な従業員識別情報の数だけ、前記最適従業員取得手段により得られた識別情報を除き前記勤務シフト立案対象日に出勤可能な従業員の識別情報の中で前記評価点数導出手段により算出された評価点数が高い従業員の識別情報を選択する従業員欠員補充手段と、
をさらに具備し、
前記勤務シフト計画表作成手段は、前記出勤従業員抽出手段により抽出された識別情報及び従業員欠員補充手段により選択された識別情報で識別される従業員を前記勤務シフト立案対象日の出勤者として勤務シフト計画表を作成することを特徴とする請求項２記載の勤務シフト計画表作成装置。
【請求項５】
店舗における勤務シフト計画表を作成する勤務シフト計画表作成装置において、
過去日毎にその日に業務に就いた各従業員の識別情報に対応してその従業員の稼動実績情報及び人的評価情報を蓄積記憶する従業員稼動実績情報記憶手段と、
過去日毎にその日の売上実績情報を蓄積記憶する売上実績情報記憶手段と、
勤務シフト立案対象日の売上予測情報及び必要人員を取得する売上予測情報取得手段と、
この売上予測情報取得手段により得られた売上予測情報を基に前記売上実績情報記憶手段で記憶された過去日別売上実績情報を参照して前記勤務シフト立案対象日の売上予測に類似した売上実績が上げられている過去日を２日以上抽出する類似過去日抽出手段と、
前記従業員稼動実績情報記憶手段で記憶された各従業員に対する人的評価情報に基づいて従業員毎に評価点数を導出する評価点数導出手段と、
前記類似過去日抽出手段により抽出された過去日毎に前記従業員稼動実績情報記憶手段で記憶された各従業員の稼動実績情報を取得するとともにその従業員の前記評価点数導出手段により導出された評価点数を取得し、これら従業員別の稼動実績情報及び評価点数を基に前記類似過去日抽出手段により抽出された過去日の中で従業員の稼動実績が最適な日を選択する最適過去日選択手段と、
この最適過去日選択手段により選択された過去日に業務に就いた従業員の識別情報を前記従業員稼動実績情報記憶手段から読み出す最適従業員取得手段と、
この最適従業員取得手段により得られた従業員識別情報に基づいて前記最適過去日選択手段により選択された過去日の人員を取得する過去日人員取得手段と、
この過去日人員取得手段により得られた過去日の人員と前記売上予測情報取得手段により得られた前記勤務シフト立案対象日の必要人員とを比較し人員の過不足を判定する人員過不足判定手段と、
この人員過不足判定手段により前記過去日の人員の方が前記勤務シフト立案対象日の必要人員より多いと判定されたことを条件に、前記最適従業員取得手段により得られた識別情報で識別される各従業員の前記評価点数導出手段により導出された評価点数を比較し、評価点数が高い順に前記必要人員まで従業員の識別情報を選択する従業員選別手段と、
前記人員過不足判定手段により前記過去日の人員の方が前記勤務シフト立案対象日の必要人員より少ないと判定されたことを条件に、前記最適従業員取得手段により得られた識別情報で識別される従業員以外の従業員の前記評価点数導出手段により導出された評価点数を比較し、評価点数が高い順に不足人数分の従業員識別情報を選択する従業員追加手段と、
前記人員過不足判定手段により人員の過不足なしと判定された場合には前記最適従業員取得手段により得られた識別情報で識別される従業員を前記勤務シフト立案対象日の出勤者として、前記過去日の人員の方が前記勤務シフト立案対象日の必要人員より多いと判定された場合には前記従業員選別手段により選択された識別情報で識別される従業員を前記勤務シフト立案対象日の出勤者として、前記過去日の人員の方が前記勤務シフト立案対象日の必要人員より少ないと判定された場合には前記最適従業員取得手段により得られた識別情報で識別される従業員と前記従業員追加手段により選択された識別情報で識別される従業員とを前記勤務シフト立案対象日の出勤者として、勤務シフト計画表を作成する勤務シフト計画表作成手段と、
前記勤務シフト計画表を出力する出力手段と、
を具備したことを特徴とする勤務シフト計画表作成装置。
【請求項６】
各従業員の識別情報に対応して勤務予定情報を記憶する従業員基本情報記憶手段と、
この従業員基本情報記憶手段で記憶された従業員別勤務予定情報を参照して、前記最適従業員取得手段により得られた識別情報の中から前記勤務シフト立案対象日に出勤可能な従業員の識別情報を抽出する出勤従業員抽出手段と、をさらに具備し、
前記過去日人員取得手段は、前記出勤従業員抽出手段により抽出された従業員識別情報に基づいて前記最適過去日選択手段により選択された過去日の人員を取得し、
前記従業員追加手段は、前記人員過不足判定手段により前記過去日の人員の方が前記勤務シフト立案対象日の必要人員より少ないと判定されたことを条件に、前記最適従業員取得手段により得られた識別情報で識別される従業員以外でかつ前記勤務シフト立案対象日に出勤が可能な従業員の前記評価点数導出手段により導出された評価点数を比較し、評価点数が高い順に不足人数分の従業員識別情報を選択することを特徴とする請求項５記載の勤務シフト計画表作成装置。
【請求項７】
前記類似過去日抽出手段は、売上予測情報として得られる売上予測金額と売上実績情報として得られる売上金額及び売上予測情報として得られる来店予測客数と売上実績情報として得られる来店客数とのそれぞれについて誤差を求め、誤差の小さい順に類似過去日として抽出することを特徴とする請求項１乃至６のいずれか１項に記載の勤務シフト計画表作成装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、小売店，飲食店等で用いられる勤務シフト計画表作成装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、曜日，特売，催事，天候，気温等のコーザル情報に基づいて勤務シフト計画作成対象日の来客数や売上を予測し、この予測結果に基づいて従業員の出勤スケジュール，作業時間等を調整することによって、勤務シフト計画表を作成するようにした勤務シフト計画表作成装置は知られていた（例えば、特許文献１参照）。
【特許文献１】特開２００２−０２４３５０号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかしながら、従来の勤務シフト計画表作成装置においては、従業員一人ひとりの稼動実績を考慮して勤務シフト計画表を作成するようなことは行っていなかった。このため、勤務シフト計画作成対象日の売上予測値等から適正な人員を確保できたとしても、個々の稼動実績が伴わないため、従業員の労働力が不足する場合があった。
【０００４】
本発明はこのような事情に基づいてなされたもので、その目的とするところは、従業員一人ひとりの稼動実績が考慮された勤務シフト計画表を作成することができ、店舗運営の効率化を図ることができる勤務シフト計画表作成装置を提供しようとするものである。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明は、店舗における勤務シフト計画表を作成する勤務シフト計画表作成装置において、過去日毎にその日に業務に就いた各従業員の識別情報に対応してその従業員の稼動実績情報を蓄積記憶する従業員稼動実績情報記憶手段と、過去日毎にその日の売上実績情報を蓄積記憶する売上実績情報記憶手段と、勤務シフト立案対象日の売上予測情報を取得する売上予測情報取得手段と、この売上予測情報取得手段により得られた売上予測情報を基に売上実績情報記憶手段で記憶された過去日別売上実績情報を参照して勤務シフト立案対象日の売上予測に類似した売上実績が上げられている過去日を２日以上抽出する類似過去日抽出手段と、この類似過去日抽出手段により抽出された過去日毎に従業員稼動実績情報記憶手段で記憶された従業員別稼動実績情報を参照してその過去日の中で従業員の稼動実績が最適な日を選択する最適過去日選択手段と、この最適過去日選択手段により選択された過去日に業務に就いた従業員の識別情報を従業員稼動実績情報記憶手段から読み出す最適従業員取得手段と、この最適従業員取得手段により得られた識別情報で識別される従業員を勤務シフト立案対象日の出勤者として勤務シフト計画表を作成する勤務シフト計画表作成手段と、勤務シフト計画表を出力する出力手段とを備えたものである。
【発明の効果】
【０００６】
かかる手段を講じた本発明によれば、従業員一人ひとりの稼動実績が考慮された勤務シフト計画表を作成することができ、店舗運営の効率化を図ることができる勤務シフト計画表作成装置を提供できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００７】
以下、本発明を実施するための最良の形態について、図面を用いて説明する。  
なお、この実施の形態は、小売店，飲食店などに構築されているＰＯＳ（Point Of Sales）システムのストアコントローラに、本発明の勤務シフト計画表作成機能を設けた場合である。
【０００８】
図１は本実施の形態のＰＯＳシステムを示すブロック図であり、店舗の会計場所等に設置されているＰＯＳ端末１１と、その上位コンピュータとして機能するストアコントローラ１２とを、ＬＡＮ（Local Area Network）等の通信回線１３で接続することによって、ＰＯＳシステムを構築している。また、勤務シフト計画表等を印刷するためのプリンタ１４を制御するプリンタサーバ１５と、キーボード，ポインティングデバイス，ディスプレイ等の入出力機器を備えた例えばパソコン等の端末装置１６とを、通信回線１３に接続している。なお、図ではＰＯＳ端末１１を複数台示しているが、ＰＯＳ端末１１は１台だけであってもよい。また、通信回線１３は有線に限らず、無線であってもよい。
【０００９】
図２は前記ストアコントローラ１２の主要なハードウェア構成を示すブロック図である。ストアコントローラ１２は、制御部本体としてＣＰＵ（Central Processing Unit）２１を搭載している。また、プログラム等の固定的データが格納されたＲＯＭ（Read Only Memory）２２、各種データを書換え自在に記憶するＲＡＭ（Random Access Memory）２３、現在の日付及び時刻を計時する時計部２４、不揮発性の大容量記憶装置であるＨＤＤ（Hard Disk Drive）装置２５及び前記通信回線１３を介して接続された各機器とのデータ双方向通信を制御する通信インターフェイス２６等を備えている。ＣＰＵ２１と、ＲＯＭ２２，ＲＡＭ２３，時計部２４，ＨＤＤ装置２５及び通信インターフェイス２６とは、アドレスバス，データバス等のバスライン２７で接続している。なお、大容量記憶装置はＨＤＤ装置に限定されるものではなく、書込み可能な大容量の不揮発性記憶装置であればよい。
【００１０】
かかる構成のストアコントローラ１２は、ＰＯＳシステムに係る商品情報管理，売上情報管理，従業員情報管理等の周知の情報管理機能に加え、本発明に係る勤務シフト計画表作成機能を実現するために、図３に示すように、稼動日基本情報データベース３１，従業員基本情報データベース３２，売上実績情報データベース３３，従業員稼動実績情報データベース３４，予測指標値情報データベース３５及び評価指標値情報データベース３６をＨＤＤ装置２５に保存している。
【００１１】
また、図４に示すように、売上予測情報テーブル４１，従業員評価情報テーブル４２，実績誤差情報テーブル４３，稼動率評価情報テーブル４４，従業員予測情報テーブル４５及びシフト計画情報テーブル４６をＲＡＭ２３で記憶するようにしている。
【００１２】
さらに、基本情報管理手段５１（図１７を参照）、売上実績情報管理手段５２（図１８を参照）、従業員稼動実績情報管理手段５３（図１９を参照）、売上予測手段５４（図２０，図２５を参照）、従業員評価手段５５（図２０，図２６を参照）、売上実績評価手段５６（図２１，図２７を参照）、従業員稼動率評価手段５７（図２２，図２８を参照）、従業員予測手段５８（図２３，図２９を参照）及びシフト計画表作成手段５９（図２４，図３０を参照）を、ＣＰＵ２１が実現するためのソフトウェアを実装している。
【００１３】
稼動日基本情報データベース３１のデータ構造を図５の模式図で示す。図示するように、稼動日基本情報データベース３１は、年月を１単位のブロックとし、その月の日付及び曜日毎に、勤務シフト計画対象の業務に従事する従業員の当該業務開始予定時刻及び終了予定時刻と、開始予定時刻から終了予定時刻までの時間である予定作業時間と、その業務に必要な人数である人員とを記憶するものである。
【００１４】
従業員基本情報データベース３２のデータ構造を図６の模式図で示す。図示するように、従業員基本情報データベース３２は、年月を１単位のブロックとし、各従業員を識別する従業員コード及び氏名情報にそれぞれ対応して、当該月の日付別に当該従業員が出勤可能か否かを示す出勤可否フラグを記憶するものである。ここに、出勤可否フラグは各従業員の勤務予定情報であり、従業員基本情報データベース３２は、従業員基本情報記憶手段を構成する。なお、本実施の形態では、出勤可能を示す出勤可否フラグを“１”とし、出勤不可能を示す出勤可否フラグを“０”として、以下の説明を続ける。
【００１５】
売上実績情報データベース３３のデータ構造を図７の模式図で示す。図示するように、売上実績情報データベース３３は、年月を１単位のブロックとし、その月の日付及び曜日毎に、その日の総売上である売上金額と来店客数とを順次記憶するものである。ここに、売上実績情報データベース３３は、売上実績情報記憶手段を構成する。
【００１６】
従業員稼動実績情報データベース３４のデータ構造を図８の模式図で示す。図示するように、従業員稼動実績情報データベース３４は、年月日を１単位のブロックとし、その日に勤務シフト計画対象の業務に就いた全従業員の従業員コード別に、その従業員コードで識別される従業員の実作業時間及び稼動率の稼動実績情報と、勤務態度及び作業効率の人的評価情報とを記憶するものである。ここに、従業員稼動実績情報データベース３４は、従業員稼動実績情報記憶手段を構成する。なお、稼動率は、当該年月日における勤務シフト計画対象業務の予定作業時間に対する実作業時間の割合であり、したがって、実作業時間が予定作業時間に達すると稼動率が１００％となる。勤務態度及び作業効率は、いずれも「良い」・「普通」・「悪い」の３段階で評価されており、「良い」は二重丸の記号で、「普通」は丸の記号で、「悪い」は三角の記号で示されている。
【００１７】
予測指標値情報データベース３５のデータ構造を図９の模式図で示す。図示するように、予測指標値情報データベース３５は、年月を１単位のブロックとし、その月の日付及び曜日毎に、予測指標値を記憶するものである。予測指標値とは、１年前の同月同日に最も近い同一曜日の売上実績に対して予想される該当日の売上実績の比率である。例えば売上実績が前年よりも１０％上昇すると見込まれる場合は、予想指標値は１１０％となる。逆に５％低下すると見込まれる場合は、予想指標値は９５％となる。
【００１８】
評価指標値情報データベース３６のデータ構造を図１０の模式図で示す。図示するように、評価指標値情報データベース３６は、従業員の評価指標値である３段階の勤務態度評価情報及び作業効率評価情報の各組合わせに対してそれぞれ評価点数を記憶するものである。例えばこの実施の形態では、勤務態度評価情報及び作業効率評価情報の双方が「良い：二重丸記号」の場合には、評価点数を１０点としている。また、勤務態度評価情報が「良い：二重丸記号」で作業効率評価情報が「普通：丸記号」の場合には、評価点数を９点としている。以下、図１０に示すとおりとなっている。
【００１９】
売上予測情報テーブル４１のエリア構造を図１１の模式図で示す。図示するように、売上予測情報テーブル４１は、勤務シフト立案対象日，曜日，人員，売上予測金額及び来店予測客数の各情報を記憶するエリアで構成されている。
【００２０】
従業員評価情報テーブル４２のエリア構造を図１２の模式図で示す。図示するように、従業員評価情報テーブル４２は、各従業員を識別する従業員コードに対応して、勤務態度評価情報，作業効率評価情報及び評価点数の各情報を記憶するエリアで構成されている。
【００２１】
実績誤差情報テーブル４３のエリア構造を図１３の模式図で示す。図示するように、実績誤差情報テーブル４３は、売上実績のある一定期間の過去日日付情報に対応して、売上誤差率，客数誤差率及びランク情報を記憶するエリアで構成されている。なお、売上誤差率，客数誤差率及びランク情報については後述する。
【００２２】
稼動率評価情報テーブル４４のエリア構造を図１４の模式図で示す。図示するように、稼動率評価情報テーブル４４は、ランク情報毎に、売上実績金額，人員，稼動率合計，評価点数合計，平均稼動率及び平均評価点数の各情報を記憶するエリアで構成されている。なお、稼動率合計，評価点数合計，平均稼動率及び平均評価点数については後述する。
【００２３】
従業員予測情報テーブル４５のエリア構造を図１５の模式図で示す。図示するように、従業員予測情報テーブル４５は、複数の従業員コードとそれに対応する氏名情報とを対にして記憶するエリアで構成されている。
【００２４】
シフト計画情報テーブル４６のエリア構造を図１６の模式図で示す。図示するように、シフト計画情報テーブル４６は、勤務シフト立案対象日の日付及び曜日と、その日の勤務シフト計画対象業務に必要な従業員の人員と、その人員分の従業員コード及び氏名情報とを記憶するエリアで構成されている。
【００２５】
基本情報管理手段５１は、図１７に示すように、端末装置１６を介して入力される情報に基づいて稼動日基本情報データベース３１及び従業員基本情報データベース３２に保存される情報の追加，変更，削除を行う手段であり、ＣＰＵ２１を主体として実現される。
【００２６】
売上実績情報管理手段５２は、図１８に示すように、ＰＯＳ端末１１から送られてくる売上日計データに基づいて売上実績情報データベース３３の該当営業日に対する売上金額及び客数を加算更新する手段であり、ＣＰＵ２１を主体として実現される。因みにＰＯＳ端末１１では、１日の精算業務が実行されると、その日に売上登録処理された全商品の合計金額（売上金額）と決済処理された商取引の回数（客数）とを含んだ売上日計データが通信回線３を介してストアコントローラ１２に伝送されるようになっている。
【００２７】
従業員稼動実績情報管理手段５３は、図１９に示すように、端末装置１６を介して入力される情報に基づき稼動日基本情報データベース３１を参照して従業員稼動実績情報データベース３４を更新する手段であり、ＣＰＵ２１を主体として実現される。
【００２８】
すなわちＣＰＵ２１は、端末装置１６から勤務シフト計画対象の業務に従事した従業員の従業員コード，業務開始時刻，業務終了時刻，勤務態度評価情報及び作業効率評価情報が入力されると、業務開始時刻と業務終了時刻までの実作業時間を算出する。また、実作業時間と稼動日基本情報データベース３１に設定されていると当該日付の作業時間とから稼動率を算出する。しかして、従業員稼動実績情報データベース３４に、当該１営業日の日付とともに従業員コード，実作業時間，稼動率，勤務態度評価情報及び作業効率評価情報を追加するものとなっている。
【００２９】
売上予測手段５４は、図２０に示すように、端末装置１６を介して入力される情報に基づき稼動日基本情報データベース３１，売上実績情報データベース３３及び予測指標値情報データベース３５を参照して売上予測情報テーブル４１を作成する手段であり、ＣＰＵ２１を主体として実現される。
【００３０】
すなわちＣＰＵ２１は、図２５に示すように、先ず、ＲＡＭ２３に売上予測情報テーブル４１のエリアを確保する。そして、端末装置１６から勤務シフト立案対象日の日付情報が入力されると、稼動日基本情報データベース３１を検索して、当該対象日の曜日と人員を取得し、勤務シフト立案対象日とともに売上予測情報テーブル４１のシフト立案対象日エリア，曜日エリア及び人員エリアにそれぞれ書き込む。
【００３１】
次に、ＣＰＵ２１は、売上実績情報データベース３３を検索して、当該対象日に対して１年前の同月同日に最も近い日付で当該対象日と同一曜日の日付の売上金額及び客数を取得する。また、予測指標値情報データベース３５を検索して、当該対象日の予測指標値を取得する。そして、１年前の同一曜日の売上金額に上記予測指標値を乗算して当該対象日の売上予測金額を算出するとともに、１年前の同一曜日の客数に上記予測指標値を乗算して当該対象日の来店予測客数を算出する（売上予測情報取得手段）。そして、この売上予測金額及び来店予測客数を売上予測情報テーブル４１の売上予測金額エリア及び来店予測客数エリアにそれぞれ書き込むものとなっている。かくして、ＲＡＭ２３に売上予測情報テーブル４１が作成される。
【００３２】
従業員評価手段５５は、図２０に示すように、売上予測手段５４と連動して動作し、従業員基本情報データベース３２，従業員稼動実績情報データベース３４及び評価指標値情報データベース３６を参照して従業員評価情報テーブル４２を作成する手段であり、ＣＰＵ２１を主体として実現される。
【００３３】
すなわちＣＰＵ２１は、図２６に示すように、先ず、ＲＡＭ２３に従業員評価情報テーブル４２のエリアを確保する。また、従業員基本情報データベース３２に保存されているブロックの中から、時計部２４で計時されている現在日付に最も近い年月が設定されたブロックを選択する。そして、このブロックに格納されているレコード（従業員コード，氏名，日別出勤可否フラグ）の数，つまりは従業員数を取得する。
【００３４】
次に、ＣＰＵ２１は、カウンタＡを“０”に一旦リセットした後、上記従業員数を超えるまでカウンタＡを“１”ずつカウントアップする。そして、カウントアップする都度、以下のＳＴ（ステップ）１〜ＳＴ４の処理を繰り返し実行する。
【００３５】
ＳＴ１では、従業員基本情報データベース３２に保存されている各ブロックのうち、現在日付に最も近い年月が設定されたブロックから、Ａ番目（ＡはカウンタＡの値）に登録されているレコード（従業員コード，氏名，日別出勤可否フラグ）の従業員コードを取得する。
【００３６】
ＳＴ２では、ＳＴ１の処理で取得した従業員コードを検索キーとして、従業員稼動実績情報データベース３４に保存されている各ブロックを、時計部２４で計時されている現在日付に最も近い年月日が設定されたブロックから順に検索する。そして、当該従業員コードが格納されたレコード（従業員コード，実作業時間，稼動率，勤務態度評価情報，作業効率評価情報）を検出したらば、このレコードから勤務態度評価情報と作業効率評価情報の評価指標値を取得する。ＳＴ３では、評価指標値情報データベース３６を参照して、ＳＴ２の処理で取得した評価指標値情報を評価点数に換算する（評価点数導出手段）。
【００３７】
ＳＴ４では、ＳＴ１の処理で取得した従業員コードと、ＳＴ２の処理で取得した勤務態度評価情報及び作業効率評価情報の評価指標値と、ＳＴ３の処理で取得した評価点数とを、従業員評価テーブル４２の該当エリアに順次書き込む。かくして、カウンタＡが従業員数を越えると、ＲＡＭ２３に従業員評価情報テーブル４２が作成されることとなる。
【００３８】
売上実績評価手段５６は、図２１に示すように、売上予測手段５４によって売上予測情報テーブル４１が作成されたことを条件に動作し、その売上予測情報テーブル４１を基に売上実績情報データベース３３を参照して実績誤差情報テーブル４３を作成する手段であり、ＣＰＵ２１を主体として実現される。
【００３９】
すなわちＣＰＵ２１は、図２７に示すように、先ず、ＲＡＭ２３に実績誤差情報テーブル４３のエリアを確保する。また、カウンタＢを一旦“０”にリセットする。次に、ＣＰＵ２１は、ＳＴ１１として売上実績情報データベース３３に保存されているブロックの中から時計部２４で計時されている現在日付に最も近い年月が設定されたブロックを選択する。そして、このブロックの中から売上日付が最も大きいレコード、すなわち現在日付に対して直近のレコード（売上日付，曜日，売上金額，客数）を取得する。
【００４０】
次に、ＣＰＵ２１は、ＳＴ１２として直前の処理で取得した売上実績情報データベース３３のレコードから売上日付，売上金額及び客数を取得する。そして、ＳＴ１３として売上予測情報テーブル４１に記憶されている売上予測金額に対するＳＴ１２の処理で取得した売上金額の誤差率である売上誤差率δｍと、売上予測情報テーブル４１に記憶されている来店予測客数に対するＳＴ１２の処理で取得した客数の誤差率である客数誤差率δｃとを算出する。そして、ＳＴ１４としてＳＴ１２の処理で取得した売上日付と、ＳＴ１３の処理で算出した売上誤差率δｍ及び客数誤差率δｃとを、実績誤差情報テーブル４３の該当エリアに順次書き込む。
【００４１】
因みに、売上誤差率δｍは、本実施の形態では、売上予測金額をｍ１，売上金額をｍ２とすると、
（ｍ１≦ｍ２のとき）
δｍ＝［（ｍ２−ｍ１）／ｍ１］×１００％
（ｍ１＞ｍ２のとき）
δｍ＝［（ｍ１−ｍ２）／ｍ２］×１００％
で算出する。
【００４２】
また、客数誤差率δｃは、売上予測金額をｃ１，売上金額をｃ２とすると、
（ｃ１≦ｃ２のとき）
δｃ＝［（ｃ２−ｃ１）／ｃ１］×１００％
（ｃ１＞ｃ２のとき）
δｃ＝［（ｃ１−ｃ２）／ｃ２］×１００％
で算出する。
【００４３】
しかる後、ＣＰＵ２１は、ＳＴ１５としてカウンタＢを“１”だけカウントアップし、ＳＴ１６としてカウンタＢが予め設定されている評価日数（例えば３１）に達したか否かを判断する。ここで、カウンタＢが評価日数に達していない場合には、ＣＰＵ２１は、ＳＴ１７として売上実績情報データベース３３の選択ブロックの中から売上日付がさらに前日のレコード（売上日付，曜日，売上金額，客数）を取得する。なお、選択ブロックの中に前日のレコードが存在しない場合には、選択ブロックよりも１月前の年月が設定されたブロックを選択し、このブロックから売上日付が最も大きいレコード（売上日付，曜日，売上金額，客数）を取得する。しかる後、前記ＳＴ１２〜ＳＴ１７の各処理を、ＳＴ１６にてカウンタＢが評価日数に達するまで繰り返し実行する。そして、ＳＴ１６にてカウンタＢが評価日数に達したならば、ＣＰＵ２１は、ＳＴ１８として実績誤差情報テーブル４３に日付別に書き込まれた売上誤差率δｍと客数誤差率δｃとに基づいて各売上実績日付のランクを決定し、実績誤差情報テーブル４３のランクエリアに書き込む。かくして、ＲＡＭ２３に実績誤差情報テーブル４３が作成される。
【００４４】
因みに、ランク（上位から１，２，３，…）は、本実施の形態では、売上誤差率δｍと客数誤差率δｃの和が小さい方を上位とする。和が同値の場合には、売上誤差率δｍが小さい方を上位とする。売上誤差率δｍと客数誤差率δｃの双方が同値の場合には、日付の新しい方を上位とする。
【００４５】
従業員稼動率評価手段５７は、図２２に示すように、売上実績評価手段５６によって実績誤差情報テーブル４３が作成されたことを条件に動作し、その実績誤差情報テーブル４３を基に従業員稼動実績情報データベース３４と従業員評価情報テーブル４２を参照して稼動率評価情報テーブル４４を作成する手段であり、ＣＰＵ２１を主体として実現される。
【００４６】
すなわちＣＰＵ２１は、図２８に示すように、先ず、ＲＡＭ２３に稼動率評価情報テーブル４４のエリアを確保する。また、カウンタＣを一旦“０”にリセットする。次に、ＣＰＵ２１は、予め設定されたランク数Ｌ（Ｌは２以上、例えば５）を超えるまでカウンタＣを“１”ずつカウントアップする。そして、カウントアップする都度、以下のＳＴ２１〜ＳＴ２６の処理を繰り返し実行する。
【００４７】
ＳＴ２１では、実績情報誤差テーブル４３からランクＣ（ＣはカウンタＣの値）が設定された売上実績日付を取得する（類似過去日抽出手段）。ＳＴ２２では、従業員稼動実績情報データベース３４を検索して、ＳＴ２１の処理で取得した日付が設定されたブロックに格納された従業員稼動実績情報のレコードから人員と稼動率合計とを算出する。因みに、人員はレコードの数である。稼動率合計は、各レコードの稼動率を加算した値である。
【００４８】
ＳＴ２３では、ＳＴ２２の処理で取り扱った従業員稼動実績情報データベース３４のブロックから、そのブロックに格納されている従業員コードを全て取得する。ＳＴ２４では、従業員評価情報テーブル４２を参照して、ＳＴ２３の処理で取得した各従業員コードに対する評価点数を取得し、その合計値を算出する。
【００４９】
ＳＴ２５では、ＳＴ２２の処理で算出した稼動率合計を同処理で算出した人員で除算することにより平均稼動率を算出する。また、ＳＴ２４の処理で算出した評価点数合計を上記人員で除算することにより平均評価点数を算出する。ＳＴ２６では、実績誤差情報テーブル４３のランクＣに対応するエリアに、ＳＴ２１の処理で取得した売上実績日付と、ＳＴ２２の処理で取得した人員及び稼動率合計と、ＳＴ２４の処理で取得した評価点数合計と、ＳＴ２５の処理で算出した平均稼動率及び平均評価点数とをそれぞれ書き込む。かくして、カウンタＣがランク数Ｌを超えると、ＲＡＭ２３に実績誤差情報テーブル４３が作成される。
【００５０】
従業員予測手段５８は、図２３に示すように、従業員稼動率評価手段５７によって稼動率評価情報テーブル４４が作成されたことを条件に動作し、その稼動率評価情報テーブル４４を基に従業員稼動実績情報データベース３４，従業員基本情報データベース３２，売上予測情報テーブル４１及び従業員評価情報テーブル４２を参照して従業員予測情報テーブル４５を作成する手段であり、ＣＰＵ２１を主体として実現される。
【００５１】
すなわちＣＰＵ２１は、図２９に示すように、先ず、ＲＡＭ２３に従業員予測情報テーブル４５のエリアを確保する。次に、稼動率評価情報テーブル４４にランク順に記憶された平均稼動率と平均評価点数に基づいて、業務シフト立案対象日の参考日付を決定する（最適過去日選択手段）。因みに、本実施の形態では、平均稼動率と平均評価点数とをそれぞれ数値として合算し、その合算値が最も大きいデータの売上実績日付を参考日付として決定する。なお、合算値が最も大きいデータが複数あった場合には、ランクが上位のデータの売上実績日付を参考日付として決定する。
【００５２】
次に、ＣＰＵ２１は、参考日付とした売上実績日付を含む稼動率評価情報テーブル４４のデータから人員Ｐを取得する（過去日人員取得手段）。そして、この人員Ｐと売上予測情報テーブル４１に記憶されているシフト立案対象日の人員Ｑとを比較する（人員過不足判定手段）。
【００５３】
ここで、人員Ｐが人員Ｑより大きい場合には、ＣＰＵ２１は、従業員稼動実績情報データベース３４に保存されている各ブロックのうち、参考日付が設定されたブロックを検索する。そして、このブロックに格納されている各レコードから従業員コードを取得し、その従業員コードに対応して従業員評価情報テーブル４２に格納されている評価点数を取得する。そして、評価点数の高い順に、Ｑ人分の従業員コードを選別する。しかる後、このＱ人分の従業員コードに対応する氏名情報を従業員基本情報データベース３２から取得したならば、この従業員コードと氏名情報を従業員予測情報テーブル４５に書き込む（従業員選別手段）。かくして、ＲＡＭ２３に従業員予測情報テーブル４５が作成される。
【００５４】
一方、人員Ｐが人員Ｑと等しい場合、もしくは人員Ｐが人員Ｑより小さい場合には、ＣＰＵ２１は、従業員稼動実績情報データベース３４に保存されている各ブロックのうち、参考日付が設定されたブロックを検索する。そして、このブロックに格納されている各レコードから従業員コードを取得するとともに、この従業員コードに対応する氏名情報を従業員基本情報データベース３２から取得し、この従業員コードと氏名情報を従業員予測情報テーブル４５に書き込む（最適従業員取得手段）。
【００５５】
次いで、ＣＰＵ２１は、人員Ｑから人員Ｐを減算した値をカウンタＲの初期値とする。そして、カウンタＲが“０”であった場合、すなわち人員Ｐが人員Ｑと等しい場合には、この処理を終了する。かくして、ＲＡＭ２３に従業員予測情報テーブル４５が作成される。
【００５６】
カウンタＲが“０”でない場合、すなわち人員Ｐが人員Ｑより小さい場合には、ＣＰＵ２１は、ＳＴ３１として従業員評価情報テーブル４２を参照して、従業員予測情報テーブル４５に存在しない従業員コードで評価点数が最大の従業員コードを取得する。次いで、ＳＴ３２としてこの従業員コードに対応する氏名情報を従業員基本情報データベース３２から取得したならば、この従業員コードと氏名情報を従業員予測情報テーブル４５に書き込む（従業員追加手段）。
【００５７】
しかる後、ＣＰＵ２１は、ＳＴ３３としてカウンタＲを“１”だけカウントダウンする。そして再度、カウンタＲが“０”か否かを判断する。カウンタＲが“０”でない場合には、上記ＳＴ３１〜ＳＴ３３の各処理を再度実行する。すなわち、従業員評価情報テーブル４２を参照して、従業員予測情報テーブル４５に存在しない従業員コードで評価点数が最大の従業員コードを取得し、この従業員コードとそれに対応する氏名情報とを従業員予測情報テーブル４５に書き込む。そして、カウンタＲを“１”だけ減算する。
【００５８】
こうして、カウンタＲが“０”になったならば、この処理を終了する。かくして、ＲＡＭ２３に従業員予測情報テーブル４５が作成される。
【００５９】
シフト計画表作成手段５９は、図２４に示すように、従業員予測手段５８によって従業員予測情報テーブル４５が作成されたことを条件に動作し、その従業員予測情報テーブル４５を基に従業員基本情報データベース３２，売上予測情報テーブル４１及び従業員評価情報テーブル４２を参照してシフト計画情報テーブル４６を作成する手段であり、ＣＰＵ２１を主体として実現される。
【００６０】
すなわちＣＰＵ２１は、図３０に示すように、先ず、ＲＡＭ２３にシフト計画情報テーブル４６のエリアを確保する。次に、従業員予測情報テーブル４５に格納された従業員コードで、売上予測情報テーブル４１に記憶されているシフト立案対象日に出勤不可能な従業員コードの有無を検索する。すなわち、従業員基本情報データベース３２に保存されているブロックの中から当該シフト立案対象日の年月が設定されたブロックを検索して、従業員予測情報テーブル４５内の各従業員コードに対応する当該シフト立案対象日の出勤可否フラグを調べる（出勤可否判定手段）。ここで、出勤可否フラグが“０”、すなわち出勤不可能な従業員コードを検出する毎に、ＣＰＵ２１は、以下のＳＴ４１，ＳＴ４２の処理を実行する。
【００６１】
ＳＴ４１では、従業員基本情報データベース３２と従業員評価情報テーブル４２とを参照して、従業員予測情報テーブル４５に存在しない従業員コードでシフト立案対象日の出勤可否フラグが“１”にセットされている従業員コードのうち、評価点数が最大の従業員コードと氏名情報を取得する（出勤従業員抽出手段）。ＳＴ４２では、出勤不可能なコードとして検出された従業員コードとそれに対応する氏名情報を従業員予測情報テーブル４５から削除し、その代わりに、ＳＴ４１の処理で取得した従業員コード氏名情報を書き込む（従業員欠員補充手段）。
【００６２】
しかして、従業員予測情報テーブル４５に格納された従業員コードで、売上予測情報テーブル４１に記憶されているシフト立案対象日に出勤不可能な従業員コードが存在しないことを確認したならば、ＣＰＵ２１は、売上予測情報テーブル４１に記憶されているシフト計画立案日，曜日及び人員を、シフト計画情報テーブル４６の該当エリアに書き込む。また、従業員予測情報テーブル４５に記憶されている各従業員コードとそれに対応した氏名情報を、同じくシフト計画情報テーブル４６の該当エリアに書き込む。かくして、ＲＡＭ２３にシフト計画情報テーブル４６が作成される。
【００６３】
次にＣＰＵ２１は、シフト計画情報テーブル４６に記憶された情報に基づいてシフト計画表のイメージデータを作成する（勤務シフト計画表作成手段）。そして、このイメージデータを通信回線を介して接続された端末装置１６に出力する（出力手段）。これにより、端末装置１６のディスプレイにシフト計画表が表示出力される。その後、ＣＰＵ２１は、端末装置１６から印刷指令コマンドを受信したならば、上記シフト計画表のイメージデータをプリンタサーバ１５に出力する（出力手段）。これにより、シフト計画表がプリンタ１４によって記録紙に印刷出力される。
【００６４】
次に、本実施の形態の勤務シフト計画表作成機能について、具体例を挙げて説明する。  
この具体例では、業務シフト立案対象日を２００５年７月３日（日曜日）とする。そして、当該対象日の１年前の年月（２００４年７月）が設定された売上実績情報データベース３３のブロックデータの要部を図３１に示し、当該対象日の年月（２００５年７月）が設定された予測指標値情報データベース３５のブロックデータの要部を図３２に示す。また、稼動日基本情報データベース３１には、２００５年７月３日に対して曜日［日］，開始時刻［１３：００］，終了時刻［１９：００］，作業時間［０６：００］，人員［５］が設定されていたとする。
【００６５】
この場合において、オペレータが端末装置１６から勤務シフト立案対象日の日付情報（２００５年７月３日）を入力すると、先ず、売上予測手段５４が実行される。これにより、２００４年７月３日に最も近い１年前の日曜日として７月４日が選択され、売上実績情報データベース３３からこの日の売上金額［￥１，５００，０００］と客数［１，２００］が取得される。また、予測指標値情報データベース３５からは勤務シフト立案対象日の予測指標値［１１０％］が取得される。しかして、図３３に示すように、シフト立案対象日［２００５−０７−０３］と、曜日［日］と、人員［５］と、売上予測金額［￥１，６５０，０００（＝１，５００，０００×１．１０）］と、来店予測客数［１，３２０（＝１，２００×１，１０）］が格納された売上予測情報テーブル４１が作成される。
【００６６】
また、これと連動して従業員評価手段５５が実行される。今、この従業員評価手段５５によって、図３４に示すデータ内容の従業員評価情報テーブル４２が作成されたとする。
【００６７】
次に、売上実績評価手段５６が実行される。今、現在日付に最も近い売上実績情報が格納された売上実績情報データベース３３のブロックデータの要部を図３５に示す。なお、評価日数の設定値を３１とする。この場合、売上実績評価手段５６によって、図３６に示す実績誤差情報テーブル４３が作成される。
【００６８】
例えば、現在日付に直近の売上実績日付（２００５年５月３１日）は、売上金額が￥８００，０００なので、売上予測金額￥１，６５０，０００に対する誤差率δｍは、下記（１）式により１０６％と算出される。
【００６９】
δｍ＝［（１６５００００−８０００００）／８０００００］×１００％  …（１）
また、客数は８００人なので、来店予測客数１３２０人に対する誤差率δｃは、下記（２）式により６５％と算出される。
【００７０】
δｃ＝［（１３２０−８００）／８００］×１００％  …（２）
以後、１日ずつ過去に遡り、３１日分の売上誤差率δｍと客数誤差率δｃが算出されて、実績誤差情報テーブル４３に格納される。そして、日付毎に売上誤差率δｍと客数誤差率δｃに基づいてランクが決定される。
【００７１】
図３６に示した実績誤差情報テーブル４３の場合、２００５年５月１４日の売上誤差率δｍと客数誤差率δｃの和が１６で最も小さいので、ランク［１］となる。次いで、５月５日の売上誤差率δｍと客数誤差率δｃの和が２３で次に小さいので、ランク［２］となる。
【００７２】
こうして、実績誤差情報テーブル４３が作成されると、次に、従業員稼動率評価手段が実行される。今、ランク［１］の２００５年５月１４日が設定された従業員稼動実績情報データベース３４のデータ内容を図３７に示すものとする。この場合、人員は４名と認識される。また、稼動率合計は３２０％であり、評価点数合計は３２であるので、平均稼動率が８０．０％と算出され、平均評価点数が８．０と算出される。これにより、稼動率評価情報テーブル４４にはランク［１］のデータとして、売上実績日付［２００５−０５−１４］、人員［５］、稼動率合計［３２０％］、評価点数合計［３２］、平均稼動率［８０．０％］、平均評価点数［８．０］が格納される。
【００７３】
こうして、稼動率評価情報テーブル４４が作成されると、次に、従業員予測手段５８が実行される。今、図３８に示すデータ内容の稼動率評価情報テーブル４４が作成されたとする。そうすると、平均稼動率と平均評価点数を数値化して合算した和が最も大きいのはランク［３］なので、その売上実績日付［２００５年５月２２日］が参考日付として決定される。そしてこの場合は、２００５年５月２２日の人員Ｐが５名であり、シフト立案対象日の人員Ｑと一致するので、従業員稼動実績情報データベース３４の２００５年５月２２日が設定されたブロックに格納されている５名分の従業員コードとそれに対応する氏名情報が従業員予測情報テーブル４５に書き込まれて、例えば図３９に示すデータ内容の従業員予測情報テーブル４５が作成される。
【００７４】
なお、仮に、ランク［２］の２００５年５月５日が参考日付として決定された場合には、この日の人員Ｐは６名でシフト立案対象日の人員Ｑより多いので、従業員稼動実績情報データベース３４の２００５年５月５日が設定されたブロックに格納されている６名分の従業員コードのなかから、従業員評価情報テーブル４２に設定されている評価点数が大きい順に５名分の従業員コードが選別され、それに対応する氏名情報とともに従業員予測情報テーブル４５に書き込まれて従業員予測情報テーブル４５が作成される。
【００７５】
また、ランク［１］の２００５年５月１４日が参考日付として決定された場合には、この日の人員Ｐは４名でシフト立案対象日の人員Ｑより少ないので、従業員稼動実績情報データベース３４の２００５年５月１４日が設定されたブロックに格納されている４名分の従業員コードに加え、それ以外で従業員評価情報テーブル４２に設定されている評価点数が最も大きい１名の従業員コードが追加される。そして、これら５名分の商品コードと氏名情報が従業員予測情報テーブル４５に書き込まれて従業員予測情報テーブル４５が作成される。
【００７６】
こうして、従業員予測情報テーブル４５が作成されると、最後にシフト計画表作成手段５９が実行される。今、図３９に示す従業員予測情報テーブル４５が作成された場合において、従業員基本情報データベース３２のシフト立案対象日［２００５年７月３日］の年月が設定されたブロックのデータにより、従業員コード［０００６］に対する３日の出勤可否フラグが“０”、すなわち当該従業員がシフト立案対象日に出勤不可能であるとすると、従業員予測情報テーブル４５に存在しない従業員コードでシフト立案対象日に出勤可能（３日の出勤可否フラグが“１”）な従業員コードのうち、評価点数が最大の従業員コードが選択される。そして、この従業員コードとそれに対応する氏名情報が、従業員予測情報テーブル４５の従業員コード［０００６］とそれに対応する氏名情報に代わって格納される。今、当該従業員コードが［０００９］であったとする。この場合には、図４０に示すデータ内容のシフト計画情報テーブル４６が作成される。
【００７７】
しかして、このシフト計画情報テーブル４６のデータ内容に基づいてシフト計画表のイメージデータが生成され、端末装置１６に表示される。これにより、オペレータは、２００５年７月３日の対象業務に対する勤務シフトの雛形を得ることができる。
【００７８】
この勤務シフト計画表は、従業員一人ひとりの稼動実績が考慮されているので、売上予測値等から適正な人員を確保できるのみならず、従業員の労働力も適正なものであり、店舗運営の効率化を図ることができる。
【００７９】
このように本実施の形態によれば、勤務シフト立案対象日の売上予測情報を取得し、この売上予測情報を基に過去日別売上実績情報を参照して勤務シフト立案対象日の売上予測に類似した売上実績が上げられている過去日を２日以上抽出し、この抽出された過去日毎に従業員別稼動実績情報を参照してその過去日の中で従業員の稼動実績が最適な日を選択し、この選択された過去日に業務に就いた従業員を勤務シフト立案対象日の出勤者として勤務シフト計画表を作成して出力するようにしたので、従業員一人ひとりの稼動実績が考慮された勤務シフト計画表を容易に得ることができる。
【００８０】
また、各従業員に対する人的評価情報に基づいて従業員毎に評価点数を導出し、抽出された２日以上の過去日毎に各従業員の稼動実績情報を取得するとともにその従業員の評価点数を取得し、これら従業員別の稼動実績情報及び評価点数を基に抽出された過去日の中で従業員の稼動実績が最適な日を選択し、この選択された過去日に業務に就いた従業員を勤務シフト立案対象日の出勤者として勤務シフト計画表を作成して出力するようにしたので、従業員一人ひとりの稼動実績だけでなく人的評価も考慮された勤務シフト計画表を容易に得ることができる。
【００８１】
また、各従業員の識別情報に対応して勤務予定情報を記憶し、この記憶された従業員別勤務予定情報を参照して、勤務シフト立案対象日に出勤可能な従業員の識別情報を抽出するようにしたので、勤務シフト立案対象日に出勤の予定がない従業員を当該対象日の勤務シフト計画表から自動的に除くことができる。したがって、より確実性の高い勤務シフト計画表を容易に得ることができる。
【００８２】
また、勤務シフト立案対象日に出勤不可能な従業員の識別情報を抽出した場合には、その代わりとして、勤務シフト立案対象日に出勤可能な従業員の中で評価点数が最も高い従業員が補充されるので、出勤不可能な従業員がいても勤務シフト計画表の信頼性が損ねられるものではない。
【００８３】
なお、この発明は前記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。
【００８４】
例えば前記実施の形態では、稼動日基本情報データベース３１，従業員基本情報データベース３２，売上実績情報データベース３３，従業員稼動実績情報データベース３４，予測指標値情報データベース３５及び評価指標値情報データベース３６のデータ構造をそれぞれ図５〜図１０で示したが、各データ構造は当該図のものに限定されるものではない。また、売上予測情報テーブル４１，従業員評価情報テーブル４２，実績誤差情報テーブル４３，稼動率評価情報テーブル４４，従業員予測情報テーブル４５及びシフト計画情報テーブル４６のエリア構成をそれぞれ図１１〜図１６で示したが、各エリア構成は当該図のものに限定されるものではない。
【００８５】
また、前記実施の形態では、売上予測情報取得手段を１年前の同一曜日の売上情報を基に自動的に得るようにしたが、端末装置１６からシフト計画立案日を入力する際に同時に売上予測情報も手入力するようにしてもよい。すなわち、売上予測情報取得手段を外部からの入力情報取得手段としてもよい。
【００８６】
また、本発明はＰＯＳシステムのストアコントローラ１２に限定されるものではなく、ＰＯＳシステムを介して日々の売上実績情報を取得できるのであれば一般的なパソコンやワークステーション等であってもよい。
【００８７】
この他、前記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組合せにより種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態に亘る構成要素を組合わせてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００８８】
【図１】本発明の一実施の形態であるＰＯＳシステムの全体構成を示すブロック図。
【図２】同ＰＯＳシステムにおけるストアコントローラの要部構成を示すブロック図。
【図３】同ストアコントローラのＨＤＤ装置に保存される本発明に係るデータベースを示す模式図。
【図４】同ストアコントローラのＲＡＭに記憶される本発明に係るテーブルメモリを示す模式図。
【図５】図３における稼動日基本情報データベースのデータ構造例を示す模式図。
【図６】図３における従業員基本情報データベースのデータ構造例を示す模式図。
【図７】図３における売上実績情報データベースのデータ構造例を示す模式図。
【図８】図３における従業員稼動実績情報データベースのデータ構造例を示す模式図。
【図９】図３における予測指標値情報データベースのデータ構造例を示す模式図。
【図１０】図３における評価指標値情報データベースのデータ構造例を示す模式図。
【図１１】図４における売上予測情報テーブルのデータエリア構成を示す模式図。
【図１２】図４における従業員評価情報テーブルのデータエリア構成を示す模式図。
【図１３】図４における実績誤差情報テーブルのデータエリア構成を示す模式図。
【図１４】図４における稼動率評価情報テーブルのデータエリア構成を示す模式図。
【図１５】図４における従業員予測情報テーブルのデータエリア構成を示す模式図。
【図１６】図４におけるシフト計画情報テーブルのデータエリア構成を示す模式図。
【図１７】同ストアコントローラのＣＰＵが実現する基本情報管理手段の概要を示す模式図。
【図１８】同ストアコントローラのＣＰＵが実現する売上実績情報管理手段の概要を示す模式図。
【図１９】同ストアコントローラのＣＰＵが実現する従業員稼動実績情報管理手段の概要を示す模式図。
【図２０】同ストアコントローラのＣＰＵが実現する売上予測手段及び従業員評価手段の概要を示す模式図。
【図２１】同ストアコントローラのＣＰＵが実現する売上実績評価手段の概要を示す模式図。
【図２２】同ストアコントローラのＣＰＵが実現する従業員稼動率評価手段の概要を示す模式図。
【図２３】同ストアコントローラのＣＰＵが実現する従業員予測手段の概要を示す模式図。
【図２４】同ストアコントローラのＣＰＵが実現するシフト計画表作成手段の概要を示す模式図。
【図２５】同ストアコントローラのＣＰＵが実現する売上予測手段の主要な処理手順を示す流れ図。
【図２６】同ストアコントローラのＣＰＵが実現する従業員評価手段の主要な処理手順を示す流れ図。
【図２７】同ストアコントローラのＣＰＵが実現する売上実績評価手段の主要な処理手順を示す流れ図。
【図２８】同ストアコントローラのＣＰＵが実現する従業員稼動率評価手段の主要な処理手順を示す流れ図。
【図２９】同ストアコントローラのＣＰＵが実現する従業員予測手段の主要な処理手順を示す流れ図。
【図３０】同ストアコントローラのＣＰＵが実現するシフト計画表作成手段の主要な処理手順を示す流れ図。
【図３１】売上実績情報データベースの一データ例を示す模式図。
【図３２】予測指標値情報データベースの一データ例を示す模式図。
【図３３】売上予測情報テーブルの一データ例を示す模式図。
【図３４】従業員評価情報テーブルの一データ例を示す模式図。
【図３５】売上実績情報データベースの一データ例を示す模式図。
【図３６】実績誤差情報テーブルの一データ例を示す模式図。
【図３７】従業員稼動実績情報データベースの一データ例を示す模式図。
【図３８】稼動率評価情報テーブルの一データ例を示す模式図。
【図３９】従業員予測情報テーブルの一データ例を示す模式図。
【図４０】シフト計画情報テーブルの一データ例を示す模式図。
【符号の説明】
【００８９】
１１…ＰＯＳ端末、１２…ストアコントローラ、１４…プリンタ、１５…プリンタサーバ、１６…端末装置、２１…ＣＰＵ、２２…ＲＯＭ、２３…ＲＡＭ、２４…時計部、２５…ＨＤＤ装置、２６…通信インターフェイス、３１…稼動日基本情報データベース、３２…従業員基本情報データベース、３３…売上実績情報データベース、３４…従業員稼動実績情報データベース、３５…予測指標値情報データベース、３６…評価指標値情報データベース、４１…売上予測情報テーブル、４２…従業員評価情報テーブル、４３…実績誤差情報テーブル、４４…稼動率評価情報テーブル、４５…従業員予測情報テーブル、４６…シフト計画情報テーブル、５１…基本情報管理手段、５２…売上実績情報管理手段、５３…従業員稼動実績情報管理手段、５４…売上予測手段、５５…従業員評価手段、５６…売上実績評価手段、５７…従業員稼動率評価手段、５８…従業員予測手段、５９…シフト計画表作成手段。
【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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【図３５】
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【図３６】
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【図３７】
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【図３８】
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【図３９】
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【図４０】
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