サービス提供施設にサービスを予約せずに当日訪れる利用者である予約外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及び1日の時間帯ごとに、当該時間帯においてサービスの提供を待つ前記予約外利用者の人数に対するサービスの提供を受ける前記予約外利用者の人数の割合であるサービス率を予め記憶する手段と、前日までに当日のサービスを予約した利用者である予約利用者のサービス時間枠を含む予約データを予め記憶する手段と、当日に予約外利用者を受け付けたときに、その受け付けた時刻及び前記予約利用者のサービス時間枠に基づいて、前記予約データに当該予約外利用者のサービス時間枠を割り当てる手段と、前記予約データのうち、当該予約外利用者のサービス時間枠が割り当てられた時間帯である当初時間帯の前の時間帯において、当該予約外利用者より先に受け付けた予約外利用者の待ち人数を求める手段と、前記求めた待ち人数に、当該スタッフ及び当該時間帯における前記サービス率を乗算して、予約外利用者のサービス人数の予測値を算出する手段と、前記予約データのうち、当該時間帯において、当該予約外利用者より先に受け付けた予約外利用者のサービス人数を求める手段と、前記求めたサービス人数が前記予測値より大きい場合に、前記当初時間帯に割り当てられたサービス時間枠を、前記当初時間帯の次の時間帯に割り当て直す手段と、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、前記予約外利用者の受付時刻及びサービス時間枠を含む実績データを取得する手段と、前記スタッフごとに、次の1~3の処理を行う手段と、1サービス日及び時間帯ごとに、前記実績データにおいて、前記予約外利用者の待ち人数及びサービス人数を求める、2サービス日及び時間帯ごとに、前記サービス人数を前記待ち人数で除算し、前記サービス率を算出する、3時間帯ごとに、各サービス日の前記待ち人数と、前記サービス率とに基づいて、前記待ち人数と、前記サービス率との関係を示す関係式を特定する、をさらに備え、前記サービス率は、前記スタッフ及び前記時間帯に対応する前記関係式に基づいて、実際の前記予約外利用者の待ち人数から計算することを特徴とするサービス時間予測装置。サービス提供施設にサービスを予約せずに当日訪れる利用者である予約外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、当日の時間帯における、前日までに当日のサービスを予約した利用者である予約利用者の待ち人数と、前記予約外利用者の待ち人数とから、前記予約外利用者のサービス人数を特定するための関係データを予め記憶する手段と、当日における、前記予約利用者のサービス時間枠を含む予約データを予め記憶する手段と、当日に予約外利用者を受け付けたときに、その受け付けた時刻及び前記予約利用者のサービス時間枠に基づいて、前記予約データに当該予約外利用者のサービス時間枠を割り当てる手段と、前記予約データのうち、当該予約外利用者のサービス時間枠が割り当てられた時間帯である当初時間帯の前の時間帯において、予約利用者の待ち人数と、当該予約外利用者より先に受け付けた予約外利用者の待ち人数を求める手段と、当該スタッフの前記関係データに基づいて、前記求めた予約利用者の待ち人数及び予約外利用者の待ち人数から、予約外利用者のサービス人数の予測値を特定する手段と、前記予約データのうち、当該時間帯において、当該予約外利用者より先に受け付けた予約外利用者のサービス人数を求める手段と、前記求めたサービス人数が前記予測値より大きい場合に、前記当初時間帯に割り当てられたサービス時間枠を、前記当初時間帯の次の時間帯に割り当て直す手段と、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、前記予約利用者及び前記予約外利用者の受付時刻及びサービス時間枠を含む実績データを取得する手段と、前記スタッフごとに、次の1~2の処理を行う手段と、1サービス日及び時間帯ごとに、前記実績データにおいて、前記予約利用者の待ち人数、前記予約外利用者の待ち人数及びサービス人数を求める、2重回帰分析を用いて、前記関係データを特定する、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サービスを予約せずに当日訪れる利用者である予約外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及び1日の時間帯ごとに、当該時間帯においてサービスの提供を待つ前記予約外利用者の人数に対するサービスの提供を受ける前記予約外利用者の人数の割合であるサービス率を予め記憶するステップと、前日までに当日のサービスを予約した利用者である予約利用者のサービス時間枠を含む予約データを予め記憶するステップと、当日に予約外利用者を受け付けたときに、その受け付けた時刻及び前記予約利用者のサービス時間枠に基づいて、前記予約データに当該予約外利用者のサービス時間枠を割り当てるステップと、前記予約データのうち、当該予約外利用者のサービス時間枠が割り当てられた時間帯である当初時間帯の前の時間帯において、当該予約外利用者より先に受け付けた予約外利用者の待ち人数を求めるステップと、前記求めた待ち人数に、当該スタッフ及び当該時間帯における前記サービス率を乗算して、予約外利用者のサービス人数の予測値を算出するステップと、前記予約データのうち、当該時間帯において、当該予約外利用者より先に受け付けた予約外利用者のサービス人数を求めるステップと、前記求めたサービス人数が前記予測値より大きい場合に、前記当初時間帯に割り当てられたサービス時間枠を、前記当初時間帯の次の時間帯に割り当て直すステップと、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、前記予約外利用者の受付時刻及び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、前記スタッフごとに、次の1~3の処理を行うステップと、1サービス日及び時間帯ごとに、前記実績データにおいて、前記予約外利用者の待ち人数及びサービス人数を求める、2サービス日及び時間帯ごとに、前記サービス人数を前記待ち人数で除算し、前記サービス率を算出する、3時間帯ごとに、各サービス日の前記待ち人数と、前記サービス率とに基づいて、前記待ち人数と、前記サービス率との関係を示す関係式を特定する、をさらに実行し、前記サービス率は、前記スタッフ及び前記時間帯に対応する前記関係式に基づいて、実際の前記予約外利用者の待ち人数から計算することを特徴とするサービス時間予測方法。コンピュータにより、サービス提供施設にサービスを予約せずに当日訪れる利用者である予約外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、当日の時間帯における、前日までに当日のサービスを予約した利用者である予約利用者の待ち人数と、前記予約外利用者の待ち人数とから、前記予約外利用者のサービス人数を特定するための関係データを予め記憶するステップと、当日における、前記予約利用者のサービス時間枠を含む予約データを予め記憶するステップと、当日に予約外利用者を受け付けたときに、その受け付けた時刻及び前記予約利用者のサービス時間枠に基づいて、前記予約データに当該予約外利用者のサービス時間枠を割り当てるステップと、前記予約データのうち、当該予約外利用者のサービス時間枠が割り当てられた時間帯である当初時間帯の前の時間帯において、予約利用者の待ち人数と、当該予約外利用者より先に受け付けた予約外利用者の待ち人数を求めるステップと、当該スタッフの前記関係データに基づいて、前記求めた予約利用者の待ち人数及び予約外利用者の待ち人数から、予約外利用者のサービス人数の予測値を特定するステップと、前記予約データのうち、当該時間帯において、当該予約外利用者より先に受け付けた予約外利用者のサービス人数を求めるステップと、前記求めたサービス人数が前記予測値より大きい場合に、前記当初時間帯に割り当てられたサービス時間枠を、前記当初時間帯の次の時間帯に割り当て直すステップと、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、前記予約利用者及び前記予約外利用者の受付時刻及び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、前記スタッフごとに、次の1~2の処理を行うステップと、1サービス日及び時間帯ごとに、前記実績データにおいて、前記予約利用者の待ち人数、前記予約外利用者の待ち人数及びサービス人数を求める、2重回帰分析を用いて、前記関係データを特定する、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、実際には、医師によっては、必ずしも予約時間枠の通りに診察するわけではなく、空き時間枠があれば、受付済の予約患者を優先的に診察することもあるため、患者の診察時間枠の予測が当たらないこともある。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、予約していない当日の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サービスを予約せずに当日訪れる利用者である予約外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及び1日の時間帯ごとに、当該時間帯においてサービスの提供を待つ前記予約外利用者の人数に対するサービスの提供を受ける前記予約外利用者の人数の割合であるサービス率を予め記憶する手段と、前日までに当日のサービスを予約した利用者である予約利用者のサービス時間枠を含む予約データを予め記憶する手段と、当日に予約外利用者を受け付けたときに、その受け付けた時刻及び前記予約利用者のサービス時間枠に基づいて、前記予約データに当該予約外利用者のサービス時間枠を割り当てる手段と、前記予約データのうち、当該予約外利用者のサービス時間枠が割り当てられた時間帯である当初時間帯の前の時間帯において、当該予約外利用者より先に受け付けた予約外利用者の待ち人数を求める手段と、前記求めた待ち人数に、当該スタッフ及び当該時間帯における前記サービス率を乗算して、予約外利用者のサービス人数の予測値を算出する手段と、前記予約データのうち、当該時間帯において、当該予約外利用者より先に受け付けた予約外利用者のサービス人数を求める手段と、前記求めたサービス人数が前記予測値より大きい場合に、前記当初時間帯に割り当てられたサービス時間枠を、前記当初時間帯の次の時間帯に割り当て直す手段と、を備えることを特徴とする。サービス提供施設において、ある時間帯に予約利用者と、予約外利用者とが混在して割り当てられているときに、スタッフによって予約外利用者への対応の仕方は異なる。また、時間帯によっても、上記対応の仕方は変わってくる。この構成によれば、スタッフ及び時間帯ごとに、当該時間帯において、サービスを待っている予約外利用者のうち、どのくらいの割合の利用者にサービスを行うかを示すサービス率を用意する。そして、当日に予約外利用者を受け付けて、サービス時間枠を割り当てた際に、その前の時間帯における、予約外利用者のサービス人数の実測値が、上記サービス率による予測値より大きいときに、一旦割り当てたサービス時間枠の次の時間帯に当該サービス時間枠を割り当て直す。これによれば、過去のサービス実績に基づいて、当初サービス時間枠の前の時間帯から先に受け付けた予約外利用者があふれて来ることが予測される場合には、当初サービス時間枠の次の時間帯に割り当て直すので、予約なしの当日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、前記予約外利用者の受付時刻及びサービス時間枠を含む実績データを取得する手段と、前記スタッフごとに、次の1~3の処理を行う手段と、1サービス日及び時間帯ごとに、前記実績データにおいて、前記予約外利用者の待ち人数及びサービス人数を求める、2サービス日及び時間帯ごとに、前記サービス人数を前記待ち人数で除算し、前記サービス率を算出する、3時間帯ごとに、各サービス日の前記待ち人数と、前記サービス率とに基づいて、前記待ち人数と、前記サービス率との関係を示す関係式を特定する、をさらに備え、前記サービス率は、前記スタッフ及び前記時間帯に対応する前記関係式に基づいて、実際の前記予約外利用者の待ち人数から計算することとしてもよい。また、本発明は、サービス提供施設にサービスを予約せずに当日訪れる利用者である予約外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、当日の時間帯における、前日までに当日のサービスを予約した利用者である予約利用者の待ち人数と、前記予約外利用者の待ち人数とから、前記予約外利用者のサービス人数を特定するための関係データを予め記憶する手段と、当日における、前記予約利用者のサービス時間枠を含む予約データを予め記憶する手段と、当日に予約外利用者を受け付けたときに、その受け付けた時刻及び前記予約利用者のサービス時間枠に基づいて、前記予約データに当該予約外利用者のサービス時間枠を割り当てる手段と、前記予約データのうち、当該予約外利用者のサービス時間枠が割り当てられた時間帯である当初時間帯の前の時間帯において、予約利用者の待ち人数と、当該予約外利用者より先に受け付けた予約外利用者の待ち人数を求める手段と、当該スタッフの前記関係データに基づいて、前記求めた予約利用者の待ち人数及び予約外利用者の待ち人数から、予約外利用者のサービス人数の予測値を特定する手段と、前記予約データのうち、当該時間帯において、当該予約外利用者より先に受け付けた予約外利用者のサービス人数を求める手段と、前記求めたサービス人数が前記予測値より大きい場合に、前記当初時間帯に割り当てられたサービス時間枠を、前記当初時間帯の次の時間帯に割り当て直す手段と、を備えることを特徴とする。サービス提供施設において、ある時間帯に予約利用者と、予約外利用者とが混在して割り当てられているときに、スタッフは、予約利用者の人数と、予約外利用者の人数との関係に応じて、予約外利用者への対応の仕方を変える傾向がある。この構成によれば、スタッフごと、予約利用者の待ち人数及び予約外利用者の待ち人数から、予約外利用者のサービス人数を特定する関係データを用意する。そして、当日に予約外利用者を受け付けて、サービス時間枠を割り当てた際に、その前の時間帯における、予約外利用者のサービス人数の実測値が、上記関係データによる予測値より大きいときに、一旦割り当てられたサービス時間枠の次の時間帯に当該サービス時間枠を割り当て直す。これによれば、過去のサービス実績に基づいて、当初サービス時間枠の前の時間帯から先に受け付けた予約外利用者があふれて来ることが予測される場合には、当初サービス時間枠の次の時間帯に割り当て直すので、予約なしの当日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、前記予約利用者及び前記予約外利用者の受付時刻及びサービス時間枠を含む実績データを取得する手段と、前記スタッフごとに、次の1~2の処理を行う手段と、1サービス日及び時間帯ごとに、前記実績データにおいて、前記予約利用者の待ち人数、前記予約外利用者の待ち人数及びサービス人数を求める、2重回帰分析を用いて、前記関係データを特定する、をさらに備えることとしてもよい。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、予約していない当日の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、まず、前日の処理として、医師ごとの過去の診察実績データを用いて、時間帯あたりの予約外患者の待ち人数等から予約外患者の診察人数を計算する関係式を特定し、当日の処理として、受け付けた予約外患者の診察時間枠を割り当て、その診察時間枠の前の時間帯における、予約外患者の待ち人数の実測値と、上記関係式による予測値とを計算し、実測値が予測値を上回った場合に、一旦割り当てた診察時間枠の次の時間帯に当該診察時間枠を割り当て直すものである。これによれば、少なくともスタッフによって異なる、予約外患者への対応の傾向を考慮するので、予約外患者の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、処理対象となるスタッフを特定するデータ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の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、患者に対する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が抽出され、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、患者が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。図3は、予約外患者データ15Bの構成を示す。予約外患者データ15Bは、スタッフ及び診察日ごとに記憶され、予約外患者の診察時間枠を予測するためのデータであり、時間帯15B1、予約外患者待ち人数15B2、予約外患者診察人数15B3、予約外患者診察率15B4及び予約患者待ち人数15B5を含む、時間帯ごとのレコードからなる。時間帯15B1は、1時間ごとの時間帯であり、当該病院の診察開始から終了までの各時間帯例えば、9時台等が設定される。予約外患者待ち人数15B2は、当該時間帯に診察を待っている予約外患者の人数である。例えば、9時台に関しては、実績データ15Aのうち、診察枠区分15A8がC予約外であり、実測受付時刻15A9が10:00より前であるレコードが対象になるので、患者番号15A7が1411136、2233951、689080、2233951、689080再診察である5人が設定される。10時台に関しては、診察枠区分15A8がC予約外であり、実測受付時刻15A9が11:00より前であり、かつ、実測開始時刻15A11が10:00以降であるレコードが対象になるので、患者番号15A7が689080、2233951、689080再診察、1355973である4人が設定される。予約外患者診察人数15B3は、当該時間帯に診察を受けている予約外患者の人数である。例えば、9時台に関しては、実績データ15Aのうち、診察枠区分15A8がC予約外であり、かつ、実測開始時刻15A11が9:00以降、10:00より前であるレコードが対象になるので、患者番号15A7が1411136、2233951である2人が設定される。10時台に関しては、診察枠区分15A8がC予約外であり、かつ、実測開始時刻15A11が10:00以降、11:00より前であるレコードが対象になるので、患者番号15A7が689080である1人が設定される。予約外患者診察率15B4は、予約外患者のうち、当該時間帯の診察待ち人数に対する診察人数の割合を示し、予約外患者診察人数15B3を予約外患者待ち人数15B2で除算した値が設定される。予約外患者診察率15B4は、担当の医師を含む医療スタッフや診察の時間帯によって異なる指標値である。予約患者待ち人数15B5は、当該時間帯に診察を待っている予約患者の人数である。例えば、9時台に関しては、実績データ15Aのうち、診察枠区分15A8がB予約であり、かつ、予約開始時刻15A5が900以降10:00より前であるレコードが対象になるので、13人が設定される。10時台に関しては、実績データ15Aのうち、診察枠区分15A8がB予約であり、予約開始時刻15A5が900以降11:00より前であり、かつ、実測開始時刻15A11が10:00以降であるレコードが対象になるので、18人が設定される。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、以下、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。予約開始時刻からの待ち時間15C15は、診察が既に開始されている場合、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を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5~7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、予約患者及び予約外患者の診察時間枠を予測するものである。<第1実施例>図5は、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、予約外患者の診察率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、抽出したデータの中にあるスタッフを抽出するS502。スタッフとは、一般には、当該診察実績のレコードに固有のスタッフであり、予約外患者の対応に関わる人たちであるが、例えば、その人たちを代表する医師であってもよい。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。抽出したスタッフの人数をS人とする。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~S515の処理を実施するS503~S516。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1010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~S511のS処理を実施するS505~S512。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2011/3/28のレコードを抽出したものになっている。次に、実績データ15Aの診察実測項目のうち、実測開始時刻15A11を所定時間帯ごとに区分するS507。これは、実績データ15Aは、実際の診察開始時刻実測開始時刻15A11の昇順に並んでいるので、時間帯ごとの待ち人数や診察人数を把握しやすくするために、各時間帯の範囲を明確にするものである。詳細には、図2の表の右側に示すように、9時台、10時台等の各時間帯を区分するとともに、図3の予約外患者データ15Bとして、記憶部15に各時間帯15B1を含むレコードを設定する。さらに、診察時間予測装置1は、区分した時間帯ごとに、S509及びS510の処理を実施するS508~S511。このとき、時間帯を特定する変数をkとし、その変数kを9時台、10時台、と変更しながら、処理を繰り返す。まず、k時台における予約外患者の待ち人数及び診察人数をカウントするS509。カウント方法は、図3の説明時に記載した通りである。カウントした人数は、予約外患者データ15Bの予約患者待ち人数15B2及び予約外患者診察人数15B3として記憶部15に記憶する。そして、k時台における予約外患者の診察率を計算するS510。詳細には、予約外患者データ15Bのうち、予約外患者診察人数15B3を予約患者待ち人数15B2で除算した計算値を、予約外患者診察率15B4として記憶部15に記憶する。S508~S511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、予約外患者データ15Bが作成され、記憶部15に記憶される。そして、S505~S512の処理がすべて終了すると、スタッフiに関して、D日分の予約外患者データ15Bが作成され、記憶部15に記憶される。続いて、診察時間予測装置1は、区分した時間帯ごとに、S514の処理を実施するS513~S515。このとき、時間帯を特定する変数をkとし、その変数kを9時台、10時台、と変更しながら、処理を繰り返す。その処理としては、予約外患者データ15Bの、k時台における予約外患者診察率15B4と、予約外患者待ち人数15B2との関係を近似式により求めるS514。予約外患者診察率をyとし、予約外患者待ち人数をxとし、近似式を2次関数とすると、その関係式は、次の式1のようになる。y=ax2bxca、b、cは定数式1式1を特定するために、例えば、図8に示すように、9時台の予約外患者待ち人数15B2と、予約外患者診察率15B4とで特定される座標点を、診察日のD日分だけグラフ上にプロットし、例えば、最小二乗法を用いた近似により、その座標点5つを最もよく満たす2次関数を求める。S513~S515の処理がすべて終了すると、スタッフiに関して、時間帯ごとの、予約外患者診察率と、予約外患者待ち人数との関係式が特定され、記憶部15に記憶される。さらに、S503~S516の処理をすべて終了すると、S人のスタッフごとに、時間帯ごとの、予約外患者診察率と、予約外患者待ち人数との関係式が特定され、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、当日新規に受け付けた予約外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及び予測終了時刻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、予測終了時刻15C11が特定される。続いて、診察時間予測装置1は、S606~S624の処理を、当該病院の診察業務が終了するまで行うS605~S625。まず、新規受付患者がありS606のYES、そ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、特定した予測開始時刻15C10を含む時間帯の1つ前の時間帯における、予約外患者の待ち人数をカウントするS614。そのカウント方法は、S509の処理と同様である。そして、当該時間帯における予約外患者診察人数の予測値を計算するS615。詳細には、当該スタッフの、当該時間帯の上記式1に従って診察率を計算し、予約外患者の待ち人数に診察率を乗算して、予約外患者診察人数の予測値を算出する。さらに、当該時間帯における予約外患者の診察人数をカウントするS616。そのカウント方法は、S509の処理と同様である。続いて、診察時間予測装置1は、1つ前の時間帯における、S616でカウントした予約外患者の診察人数が、S615で予測した診察人数以下であるか否かを判定するS617。これは、現時点で1つ前の時間帯に割り当てられている予約外患者の診察人数が予測値以下であり、予約外患者の時間枠を含む時間帯に、以前に受け付けた予約外患者を診察することにならないか否かを判断するものである。カウント値が予測値以下であればS617のYES、予約外患者を割り当てた時間枠でそのまま確定するS618。カウント値が予測値より大きければS617のNO、一旦割り当てた時間枠を含む時間帯の次の時間帯の先頭に、改めて時間枠を割り当てるS619。なお、次の時間帯の先頭に限らず、次の時間帯の範囲内であれば別の時間枠であってもよい。そして、予約外患者の診察開始、終了時刻の予測値を再計算し、予測開始時刻15C10及び予測終了時刻15C11として記憶するS620。新規受付患者がいない場合S606のNO、及び、新規受付患者が予約外でない場合S607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S621。診察を開始する患者がいればS621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S622。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S621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S623。診察を終了する患者がいればS623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S623のNO、S606に戻る。図4の予測データ15Cを用いて、予約外患者を受け付けてから、割当時間枠が決まるまでの処理例を説明する。まず、10:00に予約外患者を受け付けたので、患者番号15C7が500746であり、実測受付時刻15C14が10:00であるレコードを、空き時間枠の11:43~11:50に新規に割り当てる。このとき、予測開始時刻15C10が11:43になり、予測終了時刻15C11が11:50になる。次に、予測開始時刻15C10を含む時間帯の1つ前の時間帯である10時台に関して、予約外患者の待ち人数をカウントする。カウント値は、4人である。そして、10時台の診察率を0.3とすると、予約外患者の待ち人数の予測値は、4人×0.3=1.2人となる。以上によると、10時台のカウント値が予測値を超えており、既に診察を待っている予約外患者の一部を11時台に診察することになるので、10:00に受け付けて、一旦空き時間枠11:43~11:50に割り当てた予約外患者を12時台に回す。<第2実施例>図7は、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、予約外患者の診察人数の計算式を特定する処理を示すフローチャートである。以下、図5との相違点を詳細に説明し、共通の処理については、簡単に説明する。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S701。次に、抽出したデータの中にあるスタッフを抽出するS702。抽出したスタッフの人数をS人とする。そして、診察時間予測装置1は、S人いるスタッフごとに、S704~S713の処理を実施するS703~S714。最初に、スタッフiの実績データを抽出するS704。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1010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、S706~S711のS処理を実施するS705~S712。最初に、診察日jの1日分の実績データを抽出するS706。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2011/3/28のレコードを抽出したものになっている。次に、実績データ15Aの診察実測項目のうち、実測開始時刻15A11を所定時間帯ごとに区分するS707。さらに、診察時間予測装置1は、区分した時間帯ごとに、S709及びS710の処理を実施するS708~S711。まず、k時台における予約外患者の待ち人数及び診察人数をカウントするS709。そして、k時台における予約患者の待ち人数をカウントするS710。この処理は、図5のフローチャートと異なる。カウント方法は、図3の説明時に記載した通りである。カウントした人数は、予約外患者データ15Bの予約患者待ち人数15B5として記憶部15に記憶する。S708~S711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、予約外患者データ15Bが作成され、記憶部15に記憶される。そして、S705~S712の処理がすべて終了すると、スタッフiに関して、D日分の予約外患者データ15Bが作成され、記憶部15に記憶される。続いて、診察時間予測装置1は、記憶部15に記憶された予約外患者データ15Bの、予約外患者診察人数15B3に関して、予約患者待ち人数15B5及び予約外患者待ち人数15B2の重回帰分析を行い、関係式を算出し、記憶するS713。この処理は、図5のフローチャートと異なる。予約外患者診察人数をyとし、予約患者待ち人数をx1とし、予約外患者待ち人数をx2とすると、その関係式は、例えば、次の式2のようになる。y=ax1bx2ca、b、cは定数式2式2を特定するために、例えば、図9aに示すように、各診察日、各時間帯における予約待ち人数、予約外待ち人数及び予約外患者診察人数を抽出し、図9bに示すように、重回帰分析を行う。その重回帰分析の結果である、予約待ちの係数をaとし、予約外待ちの係数をbとし、切片の係数をcとすると、式2は、式3のように具体化される。y=-0.099x10.313x21.5式3S703~S714の処理がすべて終了すると、S人のスタッフごとに、上記関係式が特定され、記憶部15に記憶される。これによれば、時間帯ごとの関係式を用意することなく、各時間帯における予約患者及び予約外患者の待ち人数から、予約外患者の診察人数を予測することができる。図7のバッチ処理の後、当日のリアルタイム処理として、予約外患者の診察時間枠を予測する処理を行う。本処理は、図6と共通するところが多いので、図6との相違点だけを説明する。図6の第1実施例の処理に対して、第2実施例の処理が異なる箇所は、S614及びS615の処理である。第2実施例において、まず、診察時間予測装置1は、受け付けた予約外患者に関して特定した予測開始時刻を含む時間帯の1つ前の時間帯における、予約患者及び予約外患者の待ち人数をカウントする。そのカウント方法は、S509の処理と同様である。そして、当該時間帯における予約外患者診察人数の予測値を計算する。詳細には、該当するスタッフに応じた、上記の式2又は式3に対して、カウントした予約患者の待ち人数及び予約外患者の待ち人数をx1及びx2にそれぞれ代入し、予約外患者診察人数yを予測値として算出する。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、予約せずに当日来院する予約外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、例えば、9時台、10時台等の時間帯に、予約患者と、予約外患者とが混在して割り当てられている場合に、医師を含む医療スタッフによって、予約患者の間に空き時間があっても、既に受付済の予約患者を優先したり、逆に、予約外患者にも配慮してバランスよく診察したり、対応の仕方には傾向がある。また、1日の中で時間帯が進むにつれて、予約患者が減少してくると、予約外患者の診察人数が増加してくる。これに対して、第1実施例によれば、実績データ15Aを用いて、医療スタッフごとに、時間帯ごとに、予約外患者の待ち人数から診察人数が予測できる診察率を特定する。そして、当日に受け付けた予約外患者の診察時間枠を割り当てる。そして、上記診察率を用いて、診察時間枠の前の時間帯から先に受け付けた予約外患者が移ってくると予測される際に、一旦割り当てた診察時間枠を次の時間帯に割り当て直す。また、例えば、ある時間帯に、予約患者と、予約外患者とが混在して割り当てられている場合に、医師を含む医療スタッフによって、予約患者と、予約外患者との人数の関係に応じた、予約外患者への対応の仕方には傾向がある。これに対して、第2実施例によれば、実績データ15Aを用いて、医療スタッフごとに、予約患者及び予約外患者の待ち人数から予約外患者の診察人数が予測できる関係式を特定する。そして、当日に受け付けた予約外患者の時間枠を割り当てる。そして、上記関係式を用いて、診察時間枠の前の時間帯から先に受け付けた予約外患者が移ってくると予測される際に、一旦割り当てた診察時間枠を次の時間帯に割り当て直す。以上によれば、スタッフや時間帯に応じた診察率や、スタッフに応じた関係式を用いることにより、予約外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、病院における予約外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、理容店や美容院に関しては、店舗やスタッフによって、又は、1日の時間帯によって、予約客がいる時間帯に、予約なしの当日客に対応する仕方が異なることが考えられるので、上記予約外患者の診察時間枠の予測方法を応用して、予約なし客のサービス時間枠を予測することができる。2時間帯は、1時間単位でなくてもよい。例えば、2時間単位や30分単位であってもよい。