"勤務シフト計画表の作成に必要となるシフト条件を抽出する勤務シフト表作成支援システムであって、日付と関連付ける日付方向と勤務者と関連付ける勤務者方向を有する過去の勤務シフト表又は教師となる勤務シフト表を取り込む読取り手段と、前記読取り手段によって取り込まれた前記勤務シフト表の各セルのデータを前記勤務者方向又は前記日付方向のデータと関連付けて整理する前処理手段と、前記前処理手段によって整理された処理データから前記シフト条件になる候補を仮シフト条件として選定する仮シフト条件設定手段と、前記勤務シフト表のデータに基づいて統計的な検定をおこなって所定の条件を満たす仮シフト条件を本シフト条件として抽出するシフト条件抽出手段と、前記抽出された本シフト条件を出力する出力手段とを備えたことを特徴とする勤務シフト表作成支援システム。前記前処理手段では、各セルのデータと前記勤務者方向に隣接するセルのデータとを関連付けた並びデータを生成し、前記仮シフト条件設定手段では、前記並びデータの中で所定の回数以上出現する並びデータを仮シフト条件として選定し、前記シフト条件抽出手段では、有意水準との比較によって前記仮シフト条件がシフト条件として成立した場合に本シフト条件とすることを特徴とする請求項1に記載の勤務シフト表作成支援システム。前記前処理手段では、前記日付方向のセルのデータをデータ種別毎に日単位集計数として集計し、前記仮シフト条件設定手段では、前記日単位集計数と所定の値との比較により仮シフト条件となるものを選定し、前記シフト条件抽出手段では、有意水準との比較によって前記仮シフト条件がシフト条件として成立した場合に本シフト条件とすることを特徴とする請求項1に記載の勤務シフト表作成支援システム。前記前処理手段では、前記勤務者方向のセルのデータをデータ種別毎に勤務者単位集計数として集計し、前記仮シフト条件設定手段では、前記勤務者単位集計数と所定の値との比較により仮シフト条件となるものを選定し、前記シフト条件抽出手段では、有意水準との比較によって前記仮シフト条件がシフト条件として成立した場合に本シフト条件とすることを特徴とする請求項1に記載の勤務シフト表作成支援システム。前記前処理手段では、前記勤務者方向のデータ種別毎の出現間隔をデータ間隔値として算出し、前記仮シフト条件設定手段では、前記データ間隔値と所定の値との比較により仮シフト条件となるものを選定し、前記シフト条件抽出手段では、有意水準との比較によって前記仮シフト条件がシフト条件として成立した場合に本シフト条件とすることを特徴とする請求項1に記載の勤務シフト表作成支援システム。前記前処理手段では、各セルのデータと前記日付方向の他の勤務者のセルのデータとを関連付けた組合せデータを生成し、前記仮シフト条件設定手段では、前記組合せデータの中で所定の回数以上出現する組合せデータを仮シフト条件として選定し、前記シフト条件抽出手段では、有意水準との比較によって前記仮シフト条件がシフト条件として成立した場合に本シフト条件とすることを特徴とする請求項1に記載の勤務シフト表作成支援システム。勤務シフト計画表の作成に必要となるシフト条件を抽出する勤務シフト表作成支援システムであって、日付と関連付ける日付方向と勤務者と関連付ける勤務者方向を有する過去の勤務シフト表又は教師となる勤務シフト表を取り込む読取り手段と、前記読取り手段によって取り込まれた前記勤務シフト表の各セルのデータを前記勤務者方向のデータと関連付けて整理する前処理手段と、前記前処理手段によって整理された処理データを変換データに変換する変換処理手段と、前記変換データを使ってクラスタリングをおこなうクラスタリング手段と、前記クラスタリング手段によって分類されたクラスタをシフト条件として出力する出力手段とを備えたことを特徴とする勤務シフト表作成支援システム。しかしながら、特許文献1に開示された勤務シフト作成支援装置では、過去の勤務実績を反映させることはできるが、反映させる過去の情報が偶発的なものなのか、ルールとして採用できるシフト条件に相当するものなのかの検証をおこなわないため、抽出されたシフト条件が玉石混合になるおそれがある。なお、特許文献1では、勤務者がシフト条件の優先度を設定できるようになっているが、様々なレベルのシフト条件が多数、抽出されてしまうと、優先度を設定するのが難しいうえに、手間がかかる。また、特許文献2に開示された勤務シフト計画表作成装置においても過去の勤務実績を反映させることはできるが、勤務者の評価や売上実績情報という稼働実績に関するデータを抽出して反映させているに過ぎない。そこで、本発明は、実際に勤務シフト計画表を作成する際に適用されるべきシフト条件を、過去の又は教師となる勤務シフト表から的確に抽出することが可能な勤務シフト表作成支援システムを提供することを目的としている。前記目的を達成するために、本発明の勤務シフト表作成支援システムは、勤務シフト計画表の作成に必要となるシフト条件を抽出する勤務シフト表作成支援システムであって、日付と関連付ける日付方向と勤務者と関連付ける勤務者方向を有する過去の勤務シフト表又は教師となる勤務シフト表を取り込む読取り手段と、前記読取り手段によって取り込まれた前記勤務シフト表の各セルのデータを前記勤務者方向又は前記日付方向のデータと関連付けて整理する前処理手段と、前記前処理手段によって整理された処理データから前記シフト条件になる候補を仮シフト条件として選定する仮シフト条件設定手段と、前記勤務シフト表のデータに基づいて統計的な検定をおこなって所定の条件を満たす仮シフト条件を本シフト条件として抽出するシフト条件抽出手段と、前記抽出された本シフト条件を出力する出力手段とを備えたことを特徴とする。ここで、前記前処理手段では、各セルのデータと前記勤務者方向に隣接するセルのデータとを関連付けた並びデータを生成し、前記仮シフト条件設定手段では、前記並びデータの中で所定の回数以上出現する並びデータを仮シフト条件として選定し、前記シフト条件抽出手段では、有意水準との比較によって前記仮シフト条件がシフト条件として成立した場合に本シフト条件とする構成とすることができる。また、前記前処理手段では、前記日付方向のセルのデータをデータ種別毎に日単位集計数として集計し、前記仮シフト条件設定手段では、前記日単位集計数と所定の値との比較により仮シフト条件となるものを選定し、前記シフト条件抽出手段では、有意水準との比較によって前記仮シフト条件がシフト条件として成立した場合に本シフト条件とする構成とすることができる。さらに、前記前処理手段では、前記勤務者方向のセルのデータをデータ種別毎に勤務者単位集計数として集計し、前記仮シフト条件設定手段では、前記勤務者単位集計数と所定の値との比較により仮シフト条件となるものを選定し、前記シフト条件抽出手段では、有意水準との比較によって前記仮シフト条件がシフト条件として成立した場合に本シフト条件とする構成とすることができる。また、前記前処理手段では、前記勤務者方向のデータ種別毎の出現間隔をデータ間隔値として算出し、前記仮シフト条件設定手段では、前記データ間隔値と所定の値との比較により仮シフト条件となるものを選定し、前記シフト条件抽出手段では、有意水準との比較によって前記仮シフト条件がシフト条件として成立した場合に本シフト条件とする構成とすることができる。さらに、前記前処理手段では、各セルのデータと前記日付方向の他の勤務者のセルのデータとを関連付けた組合せデータを生成し、前記仮シフト条件設定手段では、前記組合せデータの中で所定の回数以上出現する組合せデータを仮シフト条件として選定し、前記シフト条件抽出手段では、有意水準との比較によって前記仮シフト条件がシフト条件として成立した場合に本シフト条件とする構成とすることができる。また、別の本発明の勤務シフト表作成支援システムは、勤務シフト計画表の作成に必要となるシフト条件を抽出する勤務シフト表作成支援システムであって、日付と関連付ける日付方向と勤務者と関連付ける勤務者方向を有する過去の勤務シフト表又は教師となる勤務シフト表を取り込む読取り手段と、前記読取り手段によって取り込まれた前記勤務シフト表の各セルのデータを前記勤務者方向のデータと関連付けて整理する前処理手段と、前記前処理手段によって整理された処理データを変換データに変換する変換処理手段と、前記変換データを使ってクラスタリングをおこなうクラスタリング手段と、前記クラスタリング手段によって分類されたクラスタをシフト条件として出力する出力手段とを備えたことを特徴とする。このように構成された本発明の勤務シフト表作成支援システムは、読取り手段によって過去の又は教師となる勤務シフト表を取り込み、取り込まれたデータから仮シフト条件を選定し、仮シフト条件を本シフト条件にすべきか否かを統計的に検定する。このため、実際に勤務シフト計画表を作成する際に適用されるべきシフト条件を的確に抽出することができる。また、本シフト条件にすべきか否かの判定を使用者がおこなわなくても良く、さらに認識していなかった暗黙のルールのようなシフト条件を過去の勤務シフト表から抽出することができるので、勤務シフト計画表の作成に熟練していない使用者でも容易に勤務シフト計画表を作成できるようになる。また、取り込まれた勤務シフト表のデータを勤務者方向に関連付けた並びデータを生成することによって、連続する複数日の勤務形態の並びを指定又は禁止するシフト条件を抽出することができる。さらに、取り込まれた勤務シフト表のデータを日付方向にデータ種別毎に集計することによって、一日の必要人数に関するシフト条件を抽出することができる。また、取り込まれた勤務シフト表のデータを勤務者方向にデータ種別毎に集計することによって、ある種別の勤務形態を期間内におこなう回数に関するシフト条件を抽出することができる。さらに、取り込まれた勤務シフト表の勤務者方向のデータからデータ種別毎の出現間隔をデータ間隔値として算出することによって、ある種別の勤務形態をおこなう間隔に関するシフト条件を抽出することができる。また、取り込まれた勤務シフト表のデータを日付方向の他の勤務者のデータと関連付けた組合せデータを生成することによって、同じ日に勤務させる又は勤務させないなどの勤務者の組み合わせに関するシフト条件を抽出することができる。また、取り込まれた勤務シフト表のデータを使ってクラスタリング手段によってクラスタリングをおこない、最終的に分類されたクラスタグループをシフト条件として抽出させれば、勤務シフト計画表を作成するに際して勤務者のみに依存しないグループ単位の調整が可能になる。以下、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。図1では、本実施の形態の勤務シフト表作成支援システムとしてのルール抽出装置2を利用して勤務シフト計画表を作成する工程を説明している。なお、ここで説明するルール抽出装置2は、後述する各種手段を実行させるコンピュータプログラムがインストールされたコンピュータであるが、本実施の形態の勤務シフト表作成支援システムは、コンピュータプログラム自体であってもよい。また、図1では、ルール抽出装置2と勤務シフト表作成装置3を別々に示しているが、一体のコンピュータプログラム又はそれがインストールされたコンピュータであってもよい。このルール抽出装置2は、過去の又は教師となる勤務シフト表1を読取り手段21によって読取り、そこから将来の勤務シフト計画表を作成するためのシフト条件を抽出するための装置である。そして、出力手段27から出力されたシフト条件270を使って勤務シフト表作成装置3の設定をおこない、勤務シフト計画表を作成することができる。この過去の勤務シフト表1は、図1に示すように、表の最上行に日付が横方向に並べられ、表の最左列に勤務者名が縦方向に並べられたもので、過去に実際に実施されたシフト勤務の勤務形態が各セルに記録されている。ここで、各日にちの下側に連なる方向表の縦方向を日付方向とし、各勤務者の右側に連なる方向表の横方向を勤務者方向とする。この勤務シフト表1の各セルに記入されているデータは、各勤務者の該当日の勤務形態を示している。例えば、日勤は昼間勤務、夜勤は夜間勤務、夜明は夜間勤務明けの昼間勤務、休は休日を示している。この他にも出勤時間が早い早出、半日勤務の半勤、出勤時間が遅い遅出、休日出勤の代わりになる代休、研修、有休休暇などの休暇、特別休暇などの特休など、シフト勤務をおこなう職場に適合するように任意に設定することができる。そして、7月1日木曜日であれば、夜明、日勤、夜勤、日勤、休と連なるデータが日付方向のデータとなる。また、勤務者である鈴木であれば、夜明、休、日勤と連なるデータが勤務者方向のデータとなる。この勤務シフト表1のデータは、図2に示すように読取り手段21によってルール抽出装置2に取り込まれる。この読取り手段21は、スキャナと文字認識ソフトを組み合わせた構成であっても良いが、勤務シフト表1のデータがCSV形式などのテキストデータファイルとしてハードディスクやUSBメモリなどの記録媒体に保存されているのであれば、そのファイルを取り込むだけの構成であっても良い。ルール抽出装置2には、この読取り手段21と、読取り手段21によって取り込まれた各セルのデータを整理する前処理手段22と、前処理手段22によって整理された処理データから仮シフト条件を選定する仮シフト条件設定手段23と、仮シフト条件の中から本シフト条件となるシフト条件を抽出するシフト条件抽出手段24と、シフト条件270を出力させるための出力手段27とを主に備えている。また、前処理手段22以降の別の処理系統として、前処理手段22によって整理された処理データをクラスタリング可能な変換データに変換する変換処理手段25と、変換データを使ってクラスタリングをおこなうクラスタリング手段26とを備えている。この前処理手段22では、読取り手段21によって取り込まれた勤務シフト表1の各セルのデータを、勤務者方向又は日付方向のデータと関連付けて整理する処理をおこなう。この前処理手段22における処理は、後述するように抽出させたいシフト条件の種類によって異なるが、複数の種類のシフト条件を一つの勤務シフト表1から抽出させる場合は、前処理手段22もそれらに合わせて様々な処理をおこなうことになる。また、仮シフト条件設定手段23では、前処理手段22において統計処理などが施されたデータを使って、シフト条件になり得るものを仮シフト条件として選定する処理をおこなう。さらに、シフト条件抽出手段24では、仮シフト条件設定手段23において選定された仮シフト条件に対して統計的な検定をおこなって、所定の条件を満たす場合に本シフト条件として設定する処理をおこなう。また、出力手段27では、シフト条件抽出手段24によって設定された本シフト条件をシフト条件270として出力する処理をおこなう。この出力手段27は、記録媒体にデータを書き込む手段、プリンター又はモニタなどのいずれの構成であってもよい。次に、図3に示した勤務シフト表1Aのサンプルデータを使って、本実施の形態のルール抽出装置2の処理の流れについて、図4のフローチャートを参照しながら説明する。この図3の勤務シフト表1Aでは、上述した早出を早、日勤を勤、遅出を遅、夜勤を夜、夜明を明と記している。また、通常は1ヶ月の期間の勤務シフト表を使用することが多いが、ここでは説明を簡単にするため、16日間の期間の勤務シフト表1Aを例に説明をおこなう。まず、ステップS1において、図3に示した過去の勤務シフト表1Aの読取りをおこなう。図3では、表形式で印刷された状態を示しているが、この勤務シフト表1Aのデータは、CSV形式で記録媒体に保存されており、読取り手段21に読取り指示を与えることで読取らせることができる。続いて、ステップS2では、前処理手段22において並びデータの生成をおこなう。例えば、夜夜勤の次の日は明夜明になる、夜夜勤が2日連続になることはない、などの2つ並んだ日の勤務形態の組み合わせ及び順序に関するシフト条件以下、シフト並びルールと称することがある。を見つけたい場合は、前処理手段22において勤務方向に隣接するセルのデータ同士を関連付けた並びデータを生成する。図3に示した勤務シフト表1Aを例に説明すると、勤務者佐藤では、遅→早、早→休、休→休、休→夜などの並びデータが生成される。また、勤務者鈴木では、夜→明、明→休、休→勤、勤→休などの並びデータが生成される。ここで、職場全体のシフト並びルールを作成する場合は、勤務者と並びデータとを関連付けて整理する必要はない。そして、ステップS3では、出現回数が予め設定しておいた回数n以上となる並びデータを見つけ出す。例えば、夜→明及び明→休の出現回数がn回以上であれば、この2種類の並びデータの並び順を仮シフト条件として選定するステップS4。このステップS4で選定された2つの仮シフト条件は、出現回数だけを基準にして選定されたものであるため、シフト条件抽出手段24において統計的な検定をおこなうことで本シフト条件として抽出すべきルールであるか否かの判定をおこなうステップS5。以下では、夜→明という仮シフト条件に対しておこなった検定について説明する。この検定では、夜の次の日が明になるというルールはないという仮説を立て、その仮説が棄却されれば夜→明というルールがあると判定する。まず、勤務シフト表1Aの対象となる期間16日間に夜夜勤が出現した回数NAを数えることで、夜が出現する確率PAを求めることができる。PA=NA/Sここで、Sは勤務シフト表1Aのセルの数=16日間×勤務者数8人を示す。続いて、明夜明の前日に夜が出現した回数がNB回であったとすると、何もルールがなければ夜がNB回出現する確率は、PAのNB乗となる。一方、所定の条件として有意水準1,5などを設定し、PAのNB乗と比較した場合に、有意水準よりもPAのNB乗の方が小さければ、有意水準より小さい確率の事象が起きたことになり、最初に立てた仮説、すなわち夜→明になるというルールはないという仮説が棄却され、夜→明になるというルールがあるということになる。そこで、ステップS6において夜→明という仮シフト条件を本シフト条件に設定する。なお、明→休という仮シフト条件についても同様の検定をおこなって、本シフト条件に設定できるか否かを判定する。そして、ステップS7では、本シフト条件として抽出されたルール271をシフト条件270として出力手段27により出力する図1参照。この出力手段27による出力は、プリンターによる印刷などの使用者が視覚により認識できる手段によるものであっても、記録媒体に書き込む手段であっても、勤務シフト表作成装置3に連動して設定をおこなう手段であってもいずれでもよい。ここまではシフト並びルールを抽出する方法について説明したが、続いて別の種類のルール271をシフト条件270として抽出する方法についての説明をおこなう。なお、ルール抽出装置2では、ある特定の種類のルールのみが抽出されるように設定することもできるし、複数の種類のルールが一度に抽出されるように設定することもできる。まず、一日に割り当てられる勤務者の人数について、最小人数又は最大人数などがシフト条件以下、必要人数ルールと称することがある。として抽出される場合について説明する。この場合は、前処理手段22において、日付方向のセルのデータをデータ種別毎に日単位集計数として集計する。例えば、図3に示した勤務シフト表1Aでは、1日木曜日の遅が1人、勤が2人、休が2人、夜が2人というように勤務形態種別毎の日単位集計数を集計することができる。また、4日日曜日であれば、勤が1人、休が4人というように日単位集計数を集計することができる。さらに、5日月曜日であれば、遅が1人、勤が2人、休が3人、夜が1人というように日単位集計数を集計することができる。このように一日に各勤務形態が割り当てられる勤務者の人数は、必ずしも一定ではなく、勤務形態によっては一日の最小人数又は最大人数がルールとして存在する可能性がある。そこで、前処理手段22において、各勤務形態の日単位集計数の中で、期間16日間を通じて最小値と最大値となるものを、勤務形態毎にそれぞれ抽出する。ここで、期間を通じた必要人数ルールを作成する場合は、その日が平日であるか、休日であるか、あるいは何曜日であるか等と、最小値又は最大値とを関連付けて整理する必要はない。続いて、勤務形態毎に抽出された最小値及び最大値の中から、出現回数が自明であるような値を取り除く。例えば、最小値が0となる、あるいは最大値が総勤務者数8人と等しくなるような所定の値は自明であり、シフト条件として抽出する意味がない。そして、自明でない所定の値でない各勤務形態の最小値又は最大値を、各勤務形態の最小人数又は最大人数という仮シフト条件として選定する図4のステップS4参照。このようにして仮シフト条件に選定された最小人数又は最大人数は、勤務シフト表1Aでの出現回数だけを基準にして選定されたものであるため、シフト条件抽出手段24において統計的な検定をおこなうことで本シフト条件として抽出すべきルールであるか否かの判定をおこなう図4のステップS5参照。以下では、遅の最大人数が1人であるという仮シフト条件に対しておこなった検定について説明する。この検定では、一日に遅が割り当てられる人数を1人までに制限するルールはないという仮説を立て、その仮説が棄却されれば一日の遅の最大人数は1人であるというルールがあると判定する。まず、勤務シフト表1Aの対象となる期間16日間に遅が出現した回数NAを数えることで、遅が出現する確率PAを求めることができる。PA=NA/Sここで、Sは勤務シフト表1Aのセルの数=16日間×勤務者数8人を示す。続いて二項分布に基づいて、ある一日に遅が出現する確率を出現回数別に求める。出現回数は0から勤務者数8人までの値をとり、確率は二項分布の公式にしたがって求めることができる。例えば、ここでは遅が0回出現する確率は0455、1回出現する確率は0377、2回出現する確率は0136などとなる。このため、ある一日に1回最大人数以下しか遅が出現しない確率PA,0,1は、0回から1回までの確率の和となる。PA,0,1=04550377=0832このような日が期間中にNC日あったとすると、何もルールがなければ遅が最大人数以下しか出現しない確率はPA,0,1のNC乗となる。一方、所定の条件として有意水準1,5などを設定し、PA,0,1のNC乗と比較した場合に、有意水準よりもPA,0,1のNC乗の方が小さければ、有意水準より小さい確率の事象が起きたことになり、最初に立てた仮説、すなわち一日に遅が割り当てられる人数を1人までに制限するルールはないという仮説が棄却され、一日の遅の最大人数は1人というルールがあるということになる。そこで、一日の遅の最大人数は1人であるという仮シフト条件を本シフト条件に設定する。なお、仮シフト条件が最小人数に関するものである場合には、二項分布の公式から求められる確率について最小値から総勤務者数までの確率の和をとって、それをNC乗したものについて検定をおこなえばよい。続いて、期間内16日間に一人の勤務者に割り当てられる同じ種類の勤務形態の数について、最小回数又は最大回数などがシフト条件以下、期間内回数ルールと称することがある。として抽出される場合について説明する。この場合は、前処理手段22において、勤務者方向のセルのデータをデータ種別毎に勤務者単位集計数として集計する。例えば、図3に示した勤務シフト表1Aでは、勤務者佐藤の期間内の勤が3回、休が4回、夜が3回というように勤務形態種別毎の勤務者単位集計数を集計することができる。また、勤務者高橋であれば、勤が3回、休が5回、夜が3回というように勤務者単位集計数を集計することができる。さらに、勤務者田中であれば、勤が7回、休が4回、夜が2回というように勤務者単位集計数を集計することができる。このように期間内に各勤務者に各勤務形態が割り当てられる回数は、必ずしも一定ではなく、各勤務者又は全ての勤務者に共通する勤務形態を割り当てる最小回数又は最大回数がルールとして存在する可能性がある。そこで、前処理手段22において、すべての勤務者の各勤務形態の勤務者単位集計数の中で、最小値と最大値となるものを、勤務形態毎にそれぞれ抽出する。ここで、職場全体の期間内回数ルールを作成する場合は、勤務者と勤務者単位集計数とを関連付けて整理する必要はない。続いて、勤務形態毎に抽出された最小値及び最大値の中から、出現回数が自明であるような値を取り除く。例えば、最小値が0となる、あるいは最大値が期間の日数16日と等しくなるような所定の値は自明であり、シフト条件として抽出する意味がない。そして、自明でない所定の値でない各勤務形態の最小値又は最大値を、各勤務形態の最小回数又は最大回数という仮シフト条件として選定する図4のステップS4参照。このようにして仮シフト条件に選定された最小回数又は最大回数は、勤務シフト表1Aでの出現回数だけを基準にして選定されたものであるため、シフト条件抽出手段24において統計的な検定をおこなうことで本シフト条件として抽出すべきルールであるか否かの判定をおこなう図4のステップS5参照。以下では、休の最小回数が4回であるという仮シフト条件に対しておこなった検定について説明する。この検定では、期間内に休が出現する回数を4回以上に制限するルールはないという仮説を立て、その仮説が棄却されれば期間内の休の最小回数は4回であるというルールがあると判定する。まず、勤務シフト表1Aの対象となる期間16日間に休が出現した回数NAを数えることで、休が出現する確率PAを求めることができる。PA=NA/Sここで、Sは勤務シフト表1Aのセルの数=16日間×勤務者数8人を示す。続いて何もルールがないことを仮定し、二項分布に基づいて、期間内に一人の勤務者に休が出現する確率を出現回数別に求める。出現回数は0から期間内の日数16日までの値をとり、確率は二項分布の公式にしたがって求めることができる。例えば、PA=0281であるときに、16日間に休が0回出現する確率は000507、1回出現する確率は00318、2回出現する確率は00932などとなる。このため、一人に4回最小回数以上休が出現する確率PA,4,16は、4回から16回までの確率の和となる。PA,4,16=021602030146=0700このような期間中に4回以上の休が出現する勤務者の数NDがすべての勤務者ND=8人であったとすると、何もルールがなければ休がすべての勤務者について最小回数以上出現する確率はPA,4,16の8乗となる。一方、所定の条件として有意水準1,5などを設定し、PA,4,16の8乗と比較した場合に、有意水準よりもPA,4,16の8乗の方が小さければ、有意水準より小さい確率の事象が起きたことになり、最初に立てた仮説、すなわち期間内に休が出現する回数を4回以上に制限するルールはないという仮説が棄却され、期間内の休の最小回数は4回というルールがあるということになる。そこで、期間内の休の最小回数は4回であるという仮シフト条件を本シフト条件に設定する。なお、仮シフト条件が最大回数に関するものである場合には、二項分布の公式から求められる確率について0から最大回数までの確率の和をとって、それをND乗したものについて検定をおこなえばよい。また、ある勤務形態が次に出現するまでの間隔について、最小間隔又は最大間隔などがシフト条件以下、シフト間隔ルールと称することがある。として抽出される場合について説明する。この場合は、前処理手段22において、勤務者方向のデータ種別毎の出現間隔をデータ間隔値として算出する。例えば、図3に示した勤務シフト表1Aでは、勤務者佐藤の休の間隔は0日、2日、5日であり、最小間隔0日、最大間隔5日などのデータ間隔値が算出できる。また、勤務者高橋の休の間隔は0日、2日、4日であり、最小間隔0日、最大間隔4日などのデータ間隔値が算出できる。さらに、勤務者田中の休の間隔は5日、1日、5日であり、最小間隔1日、最大間隔5日などのデータ間隔値が算出できる。このように各勤務者に各勤務形態が割り当てられる間隔は、必ずしも一定ではなく、各勤務者又は全ての勤務者に共通する勤務形態を割り当てる最小間隔又は最大間隔がルールとして存在する可能性がある。そこで、前処理手段22において、すべての勤務者の各勤務形態のデータ間隔値の中で、最小値と最大値となるものを、勤務形態毎にそれぞれ抽出する。ここで、職場全体のシフト間隔ルールを作成する場合は、勤務者とデータ間隔値とを関連付けて整理する必要はない。続いて、勤務形態毎に抽出された最小値の中から、間隔0日となる値所定の値は取り除く。また、勤務形態毎に抽出された最大値の中から、予め設定しておいた間隔d日所定の値以下となるデータ間隔値を見つけ出す。そして、それらの取り出されたデータを各勤務形態の最小間隔又は最大間隔という仮シフト条件として選定する図4のステップS4参照。このようにして仮シフト条件に選定された最小間隔又は最大間隔は、勤務シフト表1Aでの出現回数だけを基準にして選定されたものであるため、シフト条件抽出手段24において統計的な検定をおこなうことで本シフト条件として抽出すべきルールであるか否かの判定をおこなう図4のステップS5参照。以下では、休の最大間隔が5日であるという仮シフト条件に対しておこなった検定について説明する。この検定では、休の最大間隔を5日に制限するルールはないという仮説を立て、その仮説が棄却されれば休の最大間隔は5日であるというルールがあると判定する。まず、勤務シフト表1Aの対象となる期間16日間に休が出現した回数NAを数えることで、休が出現する確率PAを求めることができる。PA=NA/Sここで、Sは勤務シフト表1Aのセルの数=16日間×勤務者数8人を示す。また、休が勤務シフト表1Aに出現した後のことを考えるとき、g日続けて休以外の勤務形態が並び、その後に休が出現する確率Pg,Aは、次のように求めることができる。Pg,A=PA×gまた、勤務者方向で見て休が一回出現してから再び休が出現すると1回と数え、すべての勤務者について期間中にそれが現れる回数を合計したものを回数NEとする。これは休同士の間隔の数であって、各勤務者の休の期間内の回数から1を引いたものをすべて合計したものに等しい。例えば、勤務シフト表1Aでは、佐藤が3回、鈴木が3回、高橋が4回、田中が3回、渡辺が6回、伊藤が3回、山本が3回、中村が3回で、NEが28回となる。そして、何もルールがなければ休同士の間隔がすべて最大間隔5日以下になる確率は、P0,AP1,AP2,AP3,AP4,AP5,AのNE乗となる。一方、所定の条件として有意水準1,5などを設定し、この確率と比較した場合に、有意水準よりも小さければ、有意水準より小さい確率の事象が起きたことになり、最初に立てた仮説、すなわち休の最大間隔を5日に制限するルールはないという仮説が棄却され、休の最大間隔は5日というルールがあるということになる。そこで、休の最大間隔は5日であるという仮シフト条件を本シフト条件に設定する。なお、仮シフト条件が最小間隔に関するものである場合には、1-P0,AP1,AP最小間隔-1,AのNE乗に対して、同様の検定をおこなえばよい。さらに、例えば2人の勤務者間について、同じ勤務形態にする又は同じ勤務形態にしないなどの勤務形態を割り当てる組合せがシフト条件以下、組合せルールと称することがある。として抽出される場合について説明する。この場合は、前処理手段22において、ある勤務者のセルのデータと、そのセルの日付方向の他の勤務者のセルのデータとを関連付けた組合せデータを生成する。例えば、図3に示した勤務シフト表1Aでは、勤務者佐藤の勤務形態が勤となる8日、9日、12日は、勤務者中村の勤務形態も勤となっている。また、勤務者田中の勤務形態が夜となる3日、11日は、勤務者山本の勤務形態も夜となっている。このように2人の勤務者間には同じ日に同じ勤務形態にする又はしないといったルールが存在する可能性がある。そこで、前処理手段22において、各勤務者の勤務形態毎の出現回数と出現確率を計算する。そして、出現回数が予め設定しておいたnd日以上となる勤務形態について、同じ日に同一の勤務形態が割り当てられている勤務者の組み合わせを見つけ出して組合せデータを生成する。例えば、上述したように勤務者田中と勤務者山本は、同じ日に夜夜勤が割り当てられた回数が期間中に2回所定の回数ある。そこで、夜の勤務形態についてこの2人の組合せデータを仮シフト条件として選定する図4のステップS4参照。ここで選定された組合せデータの仮シフト条件は、勤務シフト表1Aでの出現回数だけを基準にして選定されたものであるため、シフト条件抽出手段24において統計的な検定をおこなうことで本シフト条件として抽出すべきルールであるか否かの判定をおこなう図4のステップS5参照。以下では、勤務者田中と勤務者山本が同じ日に夜になるという仮シフト条件に対しておこなった検定について説明する。この検定では、田中と山本に同じ日に夜を割り当てるというルールはないという仮説を立て、その仮説が棄却されれば田中と山本は同じ日に夜を割り当てるというルールがあると判定する。まず、勤務シフト表1Aの対象となる期間L16日間に勤務者田中について夜が出現した回数NAを数えることで、夜が出現する確率PAを求めることができる。PA=NA/L同様に、勤務者山本についても夜が出現した回数NBを数える。ここでNA2回よりNB3回の方が大きいので、NBを基準にして考える。続いて何もルールがないことを仮定し、二項分布に基づいて、NB回3回の試行で確率PAの事象がNA回以上発生する確率を求める。これは二項分布の公式にしたがって求めることができる。例えば、PA=0125であるときに、3回のうちで勤務者田中が0回出現する確率は0670、1回出現する確率は0287、2回出現する確率は0041、3回出現する確率は000195となる。何もルールがなければNA回2回以上一致する確率は、NA回2回からNB回3回のすべての確率の和になる。一方、所定の条件として有意水準1,5などを設定し、この確率と比較した場合に、有意水準よりも小さければ、有意水準より小さい確率の事象が起きたことになり、最初に立てた仮説、すなわち田中と山本に同じ日に夜を割り当てるというルールはないという仮説が棄却され、田中と山本は同じ日に夜を割り当てるというルールがあるということになる。そこで、田中と山本は同じ日に夜を割り当てるという仮シフト条件を本シフト条件に設定する。以上においては、統計的な検定によって本シフト条件となるルール271を抽出する場合について説明したが、以下ではクラスタリング手法を使ってシフト条件としてのグループ分け272をおこなう場合について説明する図1参照。図3に示した勤務シフト表1Aには、8人の勤務者のシフト勤務勤務形態が記載されているが、期間中の各勤務者のセルに記載された勤務形態のデータから勤務者をいつくかのグループに分類できる場合がある。例えば、どの日を見てもあるグループの中の一人が必ず勤や夜になっている場合は、勤務者単位ではなくグループ単位のシフト条件を設定することができる。このグループは、結果的には職位に沿ったグループ分け272となる場合もあるが、ルール抽出装置2には特にそのような予め決められた職位等を認識させるのではなく、期間中の各勤務者のセルに記載された勤務形態のデータのみからグループ分け272をおこなう。まず、グループ分け272をおこなうに際しては、図5のフローチャートに示すように過去の勤務シフト表1Aの読取りをおこなうステップS11。この勤務シフト表1Aの読取りは、上述したルール271の抽出の場合と同じであるため、上記ステップS1が既に実行されている場合は省略することができる。続いて、前処理手段22において、例えば期間内回数ルールで説明したのと同様に、勤務者方向のセルのデータをデータ種別毎に勤務者単位集計数集計データとして集計するステップS12。すなわち、勤務者佐藤であれば、勤が3回、夜が3回、早が1回などを集計データとする。また、勤務者鈴木であれば、勤が2回、夜が3回、早が2回を集計データとする。さらに、勤務者高橋であれば、勤が3回、夜が3回、早が1回を集計データとする。そして、勤務者中村であれば、勤が12回、夜が0回、早が0回を集計データとする。なお、他の勤務者についても同様に集計をおこなうが、以下ではこの4人を例にして説明を続ける。そして、ステップS13では、これらの集計データを変換処理手段25によって以下のようなベクトル値変換データに変換する。勤務者佐藤=勤、夜、早=3,3,1勤務者鈴木=勤、夜、早=2,3,2勤務者高橋=勤、夜、早=3,3,1勤務者中村=勤、夜、早=12,0,0このようにベクトル値に変換された集計データは、例えば図6aに示したように、勤日勤の回数を縦軸とし、夜夜勤の回数を横軸とした2次元グラフにプロットすることができる。そして、ステップS14において夜勤の回数を分割軸4Aとして選択すると、中村のクラスタグループと、佐藤、高橋及び鈴木のクラスタグループとに分割することができるステップS15。この分割はクラスタリング手段26においておこなわれるが、実際にはベクトル値をグラフにプロットするのではなく、分割軸4Aの位置と各勤務者のベクトル値との距離を計算することによってクラスタリングをおこなう。ここで、分割軸4Aの位置は、最小自乗法によって距離の誤差の総和が最小になる位置に設定することができる。また、ステップS16では、佐藤、高橋及び鈴木のクラスタを更に分割できるかを検討する。例えば図6bに示したように、夜夜勤の回数を縦軸とし、早早出の回数を横軸とした2次元グラフに3人のベクトル値をプロットすることができる。そして、早出の回数を分割軸4Bとして選択すると、鈴木のクラスタと、佐藤及び高橋のクラスタとに分割することができる。このようなクラスタリングは、分割軸4Bに対して分割できない程近い場合に終了する。ここでは、佐藤と高橋は早の回数が同じで早出の回数の分割軸4Bでは分割できないため、クラスタリングを終了する。実際には、勤務形態の種類は上述した3種類よりも多いため、勤務形態種別の数をNKとすると、NK次元超立方体の中に各勤務者のベクトル値がプロットされることになる。そして、出現回数の分散が大きい勤務形態種別の回数から順番に分割軸4A,4B,として採用していき、逐次、クラスタリングをおこなう。このようなクラスタリングは、分割を停止する出現回数の差をdminとすると、最終的には一辺dminのNK次元超立方体の中に納まる勤務者の集合が同一グループとなる。そして、図3に示した勤務シフト表1Aに記載された勤務者をクラスタリング手段26によってクラスタリングすると、クラスタ1=中村、クラスタ2=佐藤、高橋、田中、クラスタ3=鈴木、渡辺、伊藤、山本というようにグループ分け272をすることができた。次に、本実施の形態のルール抽出装置2の作用について説明する。このように構成された本実施の形態のルール抽出装置2は、読取り手段21によって過去の勤務シフト表1Aを取り込み、取り込まれたデータから仮シフト条件を選定し、仮シフト条件を本シフト条件ルール271にすべきか否かを統計的に検定する。このため、実際に勤務シフト計画表を作成する際に適用されるべきシフト条件270を、確率を基準にして的確に抽出することができる。また、ルール271にすべきか否かの判定を使用者がおこなわなくても良く、さらに認識していなかった暗黙のルールのようなシフト条件を過去の勤務シフト表1Aから抽出することができるので、勤務シフト計画表の作成に熟練していない使用者でも容易に勤務シフト計画表を作成できるようになる。また、取り込まれた勤務シフト表1Aのデータを勤務者方向に関連付けた並びデータを生成することによって、連続する複数日の勤務形態の並びを指定又は禁止するシフト条件シフト並びルールを抽出することができる。さらに、取り込まれた勤務シフト表1Aのデータを日付方向にデータ種別毎に集計することによって、一日の必要人数に関するシフト条件必要人数ルールを抽出することができる。また、取り込まれた勤務シフト表1Aのデータを勤務者方向にデータ種別毎に集計することによって、ある種別の勤務形態を期間内におこなう回数に関するシフト条件期間内回数ルールを抽出することができる。さらに、取り込まれた勤務シフト表1Aの勤務者方向のデータからデータ種別毎の出現間隔をデータ間隔値として算出することによって、ある種別の勤務形態をおこなう間隔に関するシフト条件シフト間隔ルールを抽出することができる。また、取り込まれた勤務シフト表1Aのデータを日付方向の他の勤務者のデータと関連付けた組合せデータを生成することによって、同じ日に勤務させる又は勤務させないなどの勤務者の組み合わせに関するシフト条件組合せルールを抽出することができる。また、取り込まれた勤務シフト表1Aのデータを使ってクラスタリング手段26によってクラスタリングをおこない、最終的に分類されたクラスタグループをシフト条件グループ分け272として抽出させれば、勤務シフト計画表を作成するに際して勤務者のみに依存しないグループ単位の調整が可能になる。また、管理者や勤務者は認識していないが、勤務シフト計画表の作成には必要となるグループ分け272を見つけ出すことができる。以上、図面を参照して、本発明の実施の形態を詳述してきたが、具体的な構成は、この実施の形態に限らず、本発明の要旨を逸脱しない程度の設計的変更は、本発明に含まれる。例えば、前記実施の形態では、勤務者方向が横方向、日付方向が縦方向になる勤務シフト表1,1Aについて説明したが、これに限定されるものではなく、勤務者方向が縦方向、日付方向が横方向になる勤務シフト表であっても本発明を適用することができる。また、前記実施の形態では、過去の勤務シフト表1Aを読取ってシフト条件270を抽出する場合について説明したが、過去の勤務シフト表1Aが無い場合には、教師となるような勤務シフト表を作成して読取らせてもよい。さらに、前記実施の形態で説明した勤務シフト表1Aの期間は16日間であったが、これに限定されるものではなく、1週間、1ヶ月、3ヶ月、6ヶ月、1年などの任意の期間を設定することができる。さらに、勤務者数についても、勤務シフト表1Aに記載した人数に限定されるものではない。また、前記実施の形態では、有意水準を使った検定方法について説明したが、これに限定されるものではない。例えば、損失を定義した仮説の採用方法、棄却方法を使った検定をおこなうこともできる。この検定方法は、存在するシフト条件を誤って存在しないと決定した場合の損失L1と、存在しないシフト条件を誤って存在すると決定した場合の損失L2との評価を行ってからシフト条件を抽出するかどうかを決定する方法である。損失L1が損失L2より大きい場合は検定の条件を緩め、損失L2が損失L1より大きい場合は検定の条件を厳しくする、といったようにシフト条件が存在するかどうかの判定を変更するものである。さらに、前記実施の形態では、2日の並びデータを生成させたが、これに限定されるものではなく、3日以上の並びデータを生成させることもできる。"