複数の勤務者に対して所定の期間での各日に所定の勤務形態を割付けた勤務シフト表を作成する勤務シフト表作成装置であって、過去に作成された勤務シフト表のデータを取得する勤務シフト表データ取得手段と、前記勤務シフト表データ取得手段が取得した過去の勤務シフト表のデータから、確率を用いたアルゴリズムによって確率的に一番高い勤務形態パターンを推測するパターン推測手段と、予め設定した制約条件を記憶した記憶手段と、前記記憶手段に記憶している前記制約条件を満足するために制約プログラミングを用い、かつ前記パターン推測手段によって推測した一番可能性が高い勤務形態パターンを反映するために前記パターン推測手段を用いて、各勤務者に対して所定の期間での各日に勤務形態を割付けて勤務シフト表を生成する勤務シフト表作成処理手段とを備えたことを特徴とする勤務シフト表作成装置。ところで、前記特許文献1の発明では、作成された勤務シフト表から各勤務者に対するシフト割り当てのパターンを抽出する機能を有していないので、過去の履歴を反映することができない。このため、勤務シフト表を作成するたびに推奨勤務情報、禁則勤務情報、勤務者の技術レベル情報等を登録する必要があるので、勤務シフト表の作成に時間を要し、適切な勤務シフト表を作業性よく作成することができなかった。そこで、本発明は、適切な勤務シフト表を作業性よく作成することが可能な勤務シフト表作成装置を提供することを目的とする。前記目的を達成するために本発明は、複数の勤務者に対して所定の期間での各日に所定の勤務形態を割付けた勤務シフト表を作成する勤務シフト表作成装置であって、過去に作成された勤務シフト表のデータを取得する勤務シフト表データ取得手段と、前記勤務シフト表データ取得手段が取得した過去の勤務シフト表のデータから、確率を用いたアルゴリズムによって確率的に一番高い勤務形態パターンを推測するパターン推測手段と、予め設定した制約条件を記憶した記憶手段と、前記記憶手段に記憶している前記制約条件を満足するために制約プログラミングを用い、かつ前記パターン推測手段によって推測した一番可能性が高い勤務形態パターンを反映するために前記パターン推測手段を用いて、各勤務者に対して所定の期間での各日に勤務形態を割付けて勤務シフト表を生成する勤務シフト表作成処理手段とを備えたことを特徴としている。本発明に係る勤務シフト表作成装置によれば、勤務シフト表作成処理手段は、記憶手段に記憶している制約条件を満足するために制約プログラミングを用い、かつパターン推測手段によって推測した一番可能性が高い勤務形態パターンを反映するためにパターン推測手段を用いて、各勤務者に対して所定の期間での各日に勤務形態を割付けて勤務シフト表を生成する。これにより、制約条件を単に満たすだけの勤務シフト表とは異なり、過去の勤務シフト表のデータから推測した確率的に一番高いシフトパターン情報を反映させることができるので、勤務シフト表の作成に熟練していないユーザでも適切な勤務シフト表を作業性よく作成することが可能となる。以下、本発明を図示の実施形態に基づいて説明する。図1は、本発明の実施形態に係る勤務シフト表作成装置の構成を示すブロック図である。なお、本実施形態では、図1に示した勤務シフト表作成装置1によって、病院に勤務する看護師等の勤務シフト表を作成する例について説明する。図1に示すように、本実施形態の勤務シフト表作成装置1は、装置本体2と、キーボード等の入力部3と、液晶ディスプレイ等の表示部4とを備えている。この勤務シフト表作成支援装置1は、例えばパーソナルコンピュータPCによって構成されている。装置本体2は、勤務シフト表データ取得部5、シフトパターン推測部6、勤務シフト表作成処理部7、勤務シフト表データ記憶部8、制約条件記憶部9を有している。勤務シフト表データ取得部5は、勤務シフト表データ記憶部8に保存されている過去に作成された勤務シフト表以下、過去の勤務シフト表というのデータを読み取って、この過去の勤務シフト表のデータを取得する。この過去の勤務シフト表のデータは、CSVCommaSeparatedValues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メモリなどからなる勤務シフト表データ記憶部8に保存されている。勤務シフト表データ記憶部8には、後述する作成手順によってこの勤務シフト表作成支援装置1で作成された過去の勤務シフト表のデータが蓄積されている。なお、勤務シフト表データ記憶部8に保存された過去の勤務シフト表のデータには、勤務シフト表作成支援装置1で作成後に勤務シフト表作成担当者によって一部修正された修正勤務シフト表も含まれている。勤務シフト表データ取得部5は、勤務シフト表データ記憶部8から最後に作成された最新の過去の勤務シフト表のデータを通常は読み出すが、勤務シフト表作成担当者による入力部3の操作によって蓄積されているデータのうちから任意の過去の勤務シフト表を選択することもできる。なお、勤務シフト表データ取得部5は、勤務シフト表データ記憶部8から過去の勤務シフト表のデータを読み取る以外にも、例えば勤務シフト表作成支援装置1を導入する以前に手作業で作成された紙の勤務シフト表のデータを、スキャナ装置不図示を介して取り込む構成でもよい。シフトパターン推測部6は、勤務シフト表データ取得部5が取得した過去の勤務シフト表修正勤務シフト表も含むのデータから統計情報を取得し、確率を用いたアルゴリズムによって確率的に一番高い勤務形態パターンを推測する。例えば、図2に示すような過去の勤務シフト表修正勤務シフト表も含むAのデータにおいて、日勤の次に来るシフト回数のみに基づいて確率を求めるとすると、確率はそれぞれ夜勤=23、休=13となる。これにより、日勤の次は夜勤となる勤務形態パターンの可能性が一番高くなると推測できる。なお、図2に示した勤務シフト表において、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、休は休日を表している。制約条件記憶部9には、勤務シフト表を作成するにあたって予め設定された制約条件が記憶されている。この制約条件は、例えば、各勤務者に対して夜間勤務夜勤の次は夜間勤務明けの昼間勤務夜明とするなどの職場の勤務形態に応じて必ず守る必要がある一つ或いは複数の設定事項である。なお、制約条件記憶部9に記憶される制約条件は、勤務シフト表作成担当者による入力部3の操作によって変更可能である。勤務シフト表作成処理部7は、制約条件記憶部9に記憶している制約条件を満足するような制約プログラミング、及びシフトパターン推測部6で推測した確率的に一番高くなる勤務形態パターン情報によって、各勤務者に対して所定の期間での各日に、制約条件を満たしながら確率的に一番高い勤務形態パターン情報を反映させた勤務形態を割付けながら勤務シフト表を生成する処理を行う詳細は後述する。次に、勤務シフト表作成装置1を使用して勤務シフト表を作成する際の手順を、図3に示すフローチャートを参照して説明する。なお、本実施形態では、説明を簡単にして作成手順を分かり易くするために、図4に示す初期シフト表ように、勤務者の人数を3人鈴木、佐藤、高橋、勤務シフト表の期間日数を3日1月、2火、3であった回数Aaを数えることにより、条件Aが成立した時に注目した日が休になる確率はAa/Aとして計算できる。そして、同様の計算を他のシフトについても行えば、どのシフトが割り当てられる確率が最も高いのかを計算することができる同一の条件Aで各シフトが割り当てられる確率の和は1になる。ここでは、1日前、1日後に基づいた条件を例にあげたが、これは任意のn日前、n日後についても同じ方法で計算を行うことができる。異なる日数を用いて計算された確率を保持する場合、すべての確率の積が、シフトが割り当てられる確率となる。例えば、1日前、1日後の条件に基づいて計算した、シフトaが割り当てられる確率をP1aとした場合、2日前、2日後の条件に基づいて計算した、シフトaが割り当てられる確率をP2aとする。このとき、注目している日付のシフトがaになる確率は、P1aP2aとなる。勤務者の組み合わせに基づく確率の計算次に、シフト表の縦方向を元にした確率の計算方法について説明する。先ず、過去のシフト割り当てデータが十分にあることを前提にする例えば、過去一ヶ月分のシフト割り当てデータ。そして、図6aに示すように、各日日A~日Dのシフト割り当てが図示のように得られているとする。そして、例えば、図6bに示すように、勤務者鈴木に対して、確率を計算しようとしている日の他の勤務者の勤務状態が図示のようであったとする。そして、過去のシフト割り当てのデータに対して、他の勤務者のシフトが一致するものを0、一致しないものを1としてハミング距離を計算すると、例えば、図6cのようになる。ここで、合計が例えば1以下のもの図6c内の斜線部分だけを取り出し、勤務者鈴木に対して割り当たっているシフトを数える。図6dは、この割り当たっているシフトの数の一例である。この時、勤務者鈴木に割り当てるべきシフトの確率は、シフトの回数/合計であり、図6eのようになるこれは、勤務表の比較にシフト割り当てのハミング距離を用い、K近傍法でシフトの割り当て確率を求めたことに相当する。上記したこれらの確率の計算方法等を用いることで可能性の高い勤務形態パターンを推測することができる。そして、勤務シフト表作成処理部7は、図7に示すように、初期シフト表上で割り付け可能な前記の3パターンの勤務形態を保持するステップS1。なお、図5では、勤務形態の日勤を日、夜勤を夜、夜明を明と略して表記している以下の図においても同様である。そして、図8に示すように、制約条件記憶部9から取り込んだ前記制約条件3、4に基づいて、各勤務者に割り付け可能な勤務形態夜の数、各曜日で必要な勤務形態日、夜の数を保持するステップS3。そして、図9に示すように、勤務者鈴木の1月日目のシフトとして日勤を仮定して設定するステップS4。ここで、前記制約条件2によって、図10に示すように、勤務者鈴木の2火日目に夜明を割り付けることができず、また、1月日目については、前記制約条件4により他の勤務者に日勤を割り付けることができない。そして、勤務者鈴木の2火日目のシフトとして夜明が除外されることで、勤務者鈴木の2火日目のシフト候補として日勤と夜勤があるが、シフトパターン推測部6図1参照によって、日勤の次は夜勤となる勤務形態パターンの確率が一番高いと判断し、図11に示すように、勤務者鈴木の2火日目に夜勤を割り付けるステップS5。そして、前記制約条件1によって、図12に示すように、勤務者鈴木の3水日目に夜明を割り付けるステップS6。なお、2火日目については、前記制約条件4により他の勤務者に夜勤を割り付けることができない。ステップS6で勤務者鈴木の1~3日目までの全ての勤務シフトが決定されると、次に、図13に示すように、勤務者佐藤の1月日目のシフトとして夜勤を仮定して設定するステップS7。ここで、図14に示すように、前記制約条件1により、勤務者佐藤の2火日目に夜明が割り付けられ、更に、前記制約条件1、2により、勤務者佐藤の3水日目は夜勤でも夜明でもないので、日勤が割り付けられるステップS8。そして、残りの勤務者高橋に関しては、1月日目は前記制約条件4により夜明が割り付けられ、また、2火日目は前記制約条件4により日勤が割り付けられ、更に、3水日目は前記制約条件2、3により夜勤が割り付けられることによって、勤務シフト表が生成されるステップS9。ステップS9で作成された勤務シフト表は、表示装置4に表示され、必要があれば勤務シフト表作成担当者による入力部3の操作によって一部を修正した後に、勤務シフト表データ記憶部8に記憶し、更に、接続されたプリンタ不図示によりこの作成された勤務シフト表を印字した用紙を出力する。このように、本実施形態の勤務シフト表作成装置1によれば、勤務シフト表作成処理部7は、制約条件記憶部9に記憶されている制約条件項目制約条件1~4を満足するような制約プログラミング、及びシフトパターン推測部6で推測した確率的に一番高くなる勤務形態パターン例えば、日勤の次は夜勤となるような勤務形態パターン情報によって、各勤務者の各曜日に適切な勤務形態を割付けることができる。これにより、予め設定した制約条件を単に満たすだけの勤務シフト表とは異なり、過去の勤務シフト表のデータから推測した確率的に一番高い勤務形態パターン情報を反映させることができるので、勤務シフト表の作成に熟練していないユーザでも適切な勤務シフト表を作業性よく作成することが可能となる。なお、前記した実施形態では、説明を簡単にするために勤務者の人数を3人鈴木、佐藤、高橋、勤務シフト表の期間日数を3日1月、2火、3水とし、更に勤務形態を日勤、夜勤、夜明の3パターンの勤務形態として説明したが、これに限定されることはない。例えば、勤務者の人数が数人~数十人、勤務シフト表の期間日数が1週間、1ヶ月間、3ヶ月間等、勤務形態が日勤、夜勤、夜明の他に休日、早出、遅出などを含んでいる場合においても、同様に前記した勤務シフト表の作成手順を適用することで適切な勤務シフト表を作業性よく作成することができる。また、前記した実施形態では、制約条件記憶部9に前記制約条件1~4が記憶された構成であったが、これに限らず、制約条件記憶部9には職場の勤務形態に応じて任意の制約条件を複数記憶することができる。更に、前記した実施形態では、病院に勤務する看護師等の勤務シフト表を作成する例について説明したが、これ以外にも、例えば、介護施設、コールセンターなどの複数の勤務者が交代制早番、遅番、日勤、夜勤等で勤務する職場においても同様に本発明を適用することができる。