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、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、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、を備えることを特徴とするサービス時間予測装置。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をさらに備え、前記第2サービス時間枠を予測する手段は、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予測することを特徴とするサービス時間予測装置。請求項3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。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、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、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、を実行することを特徴とするサービス時間予測方法。請求項5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5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をさらに実行し、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予測することを特徴とするサービス時間予測方法。請求項7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。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。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。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。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、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、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、を備えることを特徴とする。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。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、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。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。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をさらに備え、前記第2サービス時間枠を予測する手段は、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予測することとしてもよい。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。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。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。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。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。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。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。≪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IPInternetProtocol通信等を行う部分であり、例えば、NICNetworkInterfaceCard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:LiquidCrystalDisplay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、CPUCentralProcessingUnit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、HDDHardDiskDriveやSSDSolidStateDrive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PCPersonalComputer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。≪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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。≪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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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15C415B1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。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。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。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。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。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。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。≪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。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。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。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。