![• シフト勤務制の職場における管理者の代替出勤者の選定業務
– 欠勤者の代わりに出勤する従業員（代替出勤者）を選定し，当初の勤務
予定人数を確保する業務
• コールセンターでは欠勤率が10%を超える従業員のいる会社も存在
• 従来研究のアプローチ
– 勤務表修正（シフトリスケジューリング問題）[2]
• 欠勤発生時に代替出勤者を選定し，それに伴い発生した
勤務制約違反を修正するため，勤務表全体を再作成
• 勤務表を再作成するため，管理者・従業員の負担が大きい
シフト管理と勤務表修正業務 2
パートタイムに限れば，
2割の従業員が欠勤率10%越え[1]
[1]東京大学社会科学研究所人材ビジネス研究寄付研究部門ホームページに掲載の「コールセンターの雇用と人材育成に関する国際比較調
査」センター・アンケート結果第１次報告：コールセンターの雇用と人材育成に関する国際比較調査 (2007)
[2]北田 学，森澤 和子，急な欠勤発生に伴う動的ナース・スケジューリング問題のヒューリスティック解法，日本経営工学会論文誌，
65巻1号，p.29-38(2014)
病院のような
複雑な勤務制約条件が
課される職場では有効](data:image/gif;base64,R0lGODlhAQABAIAAAAAAAP///yH5BAEAAAAALAAAAAABAAEAAAIBRAA7)
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【修士論文】代替出勤者の選定業務における依頼順決定方法に関する研究 千坂知也
- 2. • シフト勤務制の職場における管理者の代替出勤者の選定業務 – 欠勤者の代わりに出勤する従業員（代替出勤者）を選定し，当初の勤務 予定人数を確保する業務 • コールセンターでは欠勤率が10%を超える従業員のいる会社も存在 • 従来研究のアプローチ – 勤務表修正（シフトリスケジューリング問題）[2] • 欠勤発生時に代替出勤者を選定し，それに伴い発生した 勤務制約違反を修正するため，勤務表全体を再作成 • 勤務表を再作成するため，管理者・従業員の負担が大きい シフト管理と勤務表修正業務 2 パートタイムに限れば， 2割の従業員が欠勤率10%越え[1] [1]東京大学社会科学研究所人材ビジネス研究寄付研究部門ホームページに掲載の「コールセンターの雇用と人材育成に関する国際比較調 査」センター・アンケート結果第１次報告：コールセンターの雇用と人材育成に関する国際比較調査 (2007) [2]北田 学，森澤 和子，急な欠勤発生に伴う動的ナース・スケジューリング問題のヒューリスティック解法，日本経営工学会論文誌， 65巻1号，p.29-38(2014) 病院のような 複雑な勤務制約条件が 課される職場では有効
- 3. • 本研究のアプローチ – 事前に代替出勤候補者を割り出して代替出勤依頼 • 本研究の対象となる状況 – スキルが従業員間で共有されているシフト勤務制の職場 （欠勤者の発生時に他の従業員によって業務遂行の代替が可能な職場） – 従業員の期間内の代替出勤回数の上限（最大依頼受諾回数）が設けられている職場 – 従業員の依頼に対する可否の応答は不確実（受諾確率として表現） • 本研究のアプローチにおける依頼順の重要性 – 各従業員の受諾確率が事前に分かっている（推定できている）状況 • 受諾確率の低い人から依頼 – 受諾確率の高い従業員の代替出勤回数を抑えることができる可能性 （期間後半において欠勤者の穴埋めに使うことができる可能性） • 受諾確率の高い人から依頼 – 管理者の依頼回数を小さくすることができる可能性 本研究の対象と依頼順 3 • 代替出勤することで勤務表作成時の制約条件に違反しない （代替出勤すると10連勤になるなど）
- 4. 依頼順決定に利用する情報 4 勤務履歴 受諾確 率 期間全体の 欠勤者・ 依頼受諾者 (非受諾者) 管理者 確率𝑝1 確率𝑝2 従業員 欠勤者 OK No 受諾者 非受諾者 観測は困難 観測は困難 コストがかかるが推定は可能 （過去の受諾/非受諾の履歴， 従業員の希望） 常に観測可能 • 依頼順を決める際には利用できる情報が重要
- 5. 依頼順決定における受諾確率の情報を使用する方法と 勤務表の情報のみを使用する方法の有効性の検証 • シミュレーション上での検証 – 事前に欠勤者及び受諾者が既知の状態で行うことができる方法 – 受諾確率が既知の状態で行うことができる方法 – 受諾確率が未知の状態でも行うことができる方法 • 評価指標 – 未充足人数 • 依頼終了後，勤務予定人数に対し不足した従業員数 – 管理者の依頼回数 • 管理者から従業員への依頼回数 研究目的 5
- 7. 提案する依頼順決定方法 7 0. 期間中の欠勤者・受諾者・非受諾者の情報を使用する方法 （欠勤者・受諾者ベースの方法） 依頼方法0. 欠勤者・受諾者を使用する依頼方法 1. 受諾確率の情報を使用する方法（受諾確率ベースの方法） 依頼方法1-1. 受諾確率の降順（受諾してくれやすい順） 依頼方法1-2. 受諾確率の昇順（受諾してくれにくい順） 2. 勤務表の情報を使用する方法（勤務表ベースの方法） 依頼方法2-1. 過去の代替出勤回数の昇順 依頼方法2-2. 将来の代替出勤可能日数の昇順 依頼方法2-3. ランダム
- 8. • 依頼方法0.欠勤者・受諾者ベースの方法 – 事前に欠勤者及び受諾者が既知の状態で期間全体の未充足人数を目的関数， 依頼の受諾者を決定変数として最小化 1. 制約充足問題として勤務表を作成 2. 作成した勤務表において事前に期間全体の欠勤者を 欠勤確率に基づき決定 3. その日に出勤していない従業員から受諾確率に基づいて 欠勤者の代替出勤を行う従業員を決定 4. 勤務表作成時の制約条件を設定 5. 最大依頼受諾回数の制約条件を設定 – ただし各勤務時間帯の最低勤務人数の制約は外す （代替出勤者が見つからない可能性があるため） 6. 期間全体の未充足人数を目的関数として最小化 7. 解を分枝限定法にて探索（Solver:CPLEX） • 10秒×15試行の平均値を540パラメータセット分，求解 依頼方法0. 欠勤者・受諾者ベースの方法 8
- 9. • 実験１ – 受諾確率ベースの方法 と 勤務表ベースの方法の どちらが未充足人数を小さくできるのか検証 • 実験２ – 受諾確率ベースを用いず，勤務表ベースの方法で 十分なケースがあるかの検証 • 実験３ – 受諾確率ベースの方法 と 勤務法ベースの方法 について未充足人数と管理者の依頼回数の関係性 の調査 実験目的 9
- 10. • 期間は28日（4週間） • 以下の540個のパラメータセット • 現実の職場で想定されるパラメータセットを用意[3] – 従業員は50人 – 受諾確率が高い従業員（受諾レベル高）と 低い従業員（受諾レベル低）で二分 実験設定 従業員のパラメータセット 10 パラメータ 記号 最小値 最大値 刻み幅 個数 欠勤確率 𝑞 0.05 0.15 0.05 3 最大依頼受諾回数 𝑚 2 10 2 5 受諾レベル低の受諾確率 𝑝𝑙𝑜𝑤 0.05 0.20 0.05 4 受諾レベル高の受諾確率 𝑝ℎ𝑖𝑔ℎ 0.50 0.90 0.20 3 受諾レベル低の従業員数 𝑛𝑙𝑜𝑤 35 45 5 3 受諾レベル高の従業員数 𝑛ℎ𝑖𝑔ℎ 5 15 5 3 ※𝑛𝑙𝑜𝑤 + 𝑛ℎ𝑖𝑔ℎ = 50 𝑝𝑙𝑜𝑤 < 𝑝ℎ𝑖𝑔ℎ [3]幡本 昂平1,横山 想一郎, 山下 倫央,川村 秀憲,代替出勤依頼における依頼順決定アルゴリズムの提案,情報処理学会論文誌 Vol.60 No.10 1757–1768(2019)
- 11. • 目的 – 受諾確率ベースの方法 と 勤務表ベースの方法の どちらが未充足人数を小さくできるのか検証 • 手法 – 各依頼順決定方法について その方法が最も未充足人数が小さい方法であった パラメータセットの個数を算出 実験１ 11
- 12. 実験１ 結果 12 • 各依頼順決定方法において，その方法が最も未充足人数が 小さくなる方法であったパラメータセットの個数 全体の87.03%のパラメータセットにおいて受諾確率の情報があることで 未充足人数の低下を実現 パラメータ セットの個数 割合 パラメータ セットの個数 割合 依頼方法1-1 受諾確率の降順 1個 0.18% 依頼方法1-2 受諾確率の昇順 470個 87.03% 依頼方法2-1 過去の代替出勤回数の昇順 5個 0.92% 399個 73.8% 依頼方法2-2 将来の代替出勤可能回数の昇順 46個 8.51% 85個 15.7% 依頼方法2-3 ランダム 18個 3.33% 56個 10.3%
- 13. パラメータ セットの個数 割合 パラメータ セットの個数 割合 依頼方法1-1 受諾確率の降順 1個 0.18% 依頼方法1-2 受諾確率の昇順 470個 87.03% 依頼方法2-1 過去の代替出勤回数の昇順 5個 0.92% 399個 73.8% 依頼方法2-2 将来の代替出勤可能回数の昇順 46個 8.51% 85個 15.7% 依頼方法2-3 ランダム 18個 3.33% 56個 10.3% 実験１ 結果 13 • 各依頼順決定方法において，その方法が最も未充足人数が 小さくなる方法であったパラメータセットの個数 全体の87.03%のパラメータセットにおいて受諾確率の情報があることで 未充足人数の低下を実現 勤務表ベースでは， 依頼方法2-1 過去の代替出勤回数の 昇順依頼方法が 大多数のパラメータ セットにおいて 最も未充足人数を低減
- 15. • 依頼順決定方法についての３分類 • 各方法の未充足人数の違いによる４パターンの パラメータセット数を算出 実験２ 15 ①欠勤者・受諾者 ベース ②受諾確率 ベース ③勤務表 ベース 未充足人数 全て差なし ①②③ ③勤務表ベース のみ差あり ①② ③ ①欠勤者・受諾者 ベースのみ差あり ① ②③ 全て差あり ① ② ③ 未充足人数 未充足人数 未充足人数 ③勤務表 ベース ②受諾確 率 ベース ③勤務表 ベース ②受諾確 率 ベース 依頼順決定方法 以外の対策など を講じる必要性 （従業員を増や す，etc）
- 16. • ①欠勤者・受諾者ベースのみ差あり となる パラメータセットが最も多い 実験２ 結果 16 全て差なし ③勤務表 ベースのみ 差あり ①欠勤者・ 受諾者ベース のみ差あり 全て差あり 1人/月 2人/月 3人/月
- 17. • ①欠勤者・受諾者ベースのみ差あり となる パラメータセットが最も多い • 勤務表ベースの方法で十分な場合が多く存在 – 高いコストをかけて受諾確率を推定しなくて済む 実験２ 結果 17 未充足人数 全て差なし ①②③ ③勤務表ベース のみ差あり ①② ③ ①欠勤者・受諾者 ベースのみ差あり ① ②③ 全て差あり ① ② ③ 未充足人数 未充足人数 未充足人数 ③勤務表 ベース ②受諾確 率 ベース ③勤務表 ベース ②受諾確 率 ベース
- 18. • 目的 – 受諾確率ベースの方法 と 勤務法ベースの方法 について未充足人数と管理者の依頼回数の関係性 の調査 • 手法 – 各グループの方法内で最も未充足人数が 小さくなった依頼方法から， 他の依頼方法に変更した場合を検証 – 依頼方法を変更した際に管理者の依頼回数に 差が発生するパラメータセットの個数を計測 • 受諾確率ベース • 勤務表ベース のそれぞれについて計測 実験３ 18
- 19. • 管理者の依頼回数の差が発生したパラメータセットの個数 • 未充足人数と管理者の依頼回数の関係 管理者の 依頼回数差 受諾確率ベースの 方法 勤務表ベースの 方法 84回以上 425 33 84回未満 115 507 実験３ 結果 19 84回以上差があるパラメータセッ トから未充足人数差が最も多い 上位5件をプロット ※ 84回 = 1日3回 × 28日 受諾確率ベースの依頼方法 勤務表ベースの依頼方法
- 20. • 管理者の依頼回数の差が発生したパラメータセットの個数 • 未充足人数と管理者の依頼回数の関係 管理者の 依頼回数差 受諾確率ベースの 方法 勤務表ベースの 方法 84回以上 425 33 84回未満 115 507 実験３ 結果 20 受諾確率ベースの依頼方法 勤務表ベースの依頼方法 トレードオフの関係 ※ 84回 = 1日3回 × 28日 依頼方法1-2受諾確率の昇順依頼方法 の選択で未充足人数が 10人/月程度削減可能 ↕ 依頼方法1-1降順依頼方法の選択で依 頼回数が 200回/月程度削減可能 トレードオフの関係
- 21. • 管理者の依頼回数の差が発生したパラメータセットの個数 • 未充足人数と管理者の依頼回数の関係 管理者の 依頼回数差 受諾確率ベースの 方法 勤務表ベースの 方法 84回以上 425 33 84回未満 115 507 実験３ 結果 21 受諾確率ベースの依頼方法 勤務表ベースの依頼方法 トレードオフの関係 ※ 84回 = 1日3回 × 28日 依頼方法2-1過去の代替出勤回数の 昇順依頼方法の 選択で未充足人数が2人/月程度削減可能 ↕ 依頼方法2-2将来の代替出勤可能回数の 昇順依頼方法の 選択で依頼回数が100回/月程度削減可能 トレードオフの関係
- 22. • 受諾確率ベースの手法のほうが勤務表ベースの手法より 未充足人数が小さいケースが多い • 受諾確率ベースと勤務表ベースの手法間における 未充足人数の値が小さいケースが多かった • 管理者の依頼回数に差があるパラメータセットに着目すると 依頼方法の選択によって、未充足人数と依頼回数の間に トレードオフが生じる 実験まとめ 22 コストの大きい受諾確率ベースの手法より 勤務表ベースの手法を利用するだけで十分な ケースが多かった
- 23. • 代替出勤依頼シミュレーターを構築 • 以下の情報に基づいた依頼方法の検証 – 事前に欠勤者及び受諾者が既知の状態で行うことができる方法 – 受諾確率が既知の状態で行うことができる方法 – 受諾確率が未知の状態でも行うことができる方法 • 今後の展望 – 以下の指標について加味した依頼方法の構築 • 従業員の代替出勤回数の偏り • 従業員の受けた依頼回数の偏り まとめ 23
- 24. Copyright © 2020 調和系工学研究室 - 北海道大学 大学院情報科学研究院 情報理工学部門 複合情報工学分野 – All rights reserved. 24 研究業績 • 学術雑誌 査読あり（1件） – Tomoya Chisaka, Soichiro Yokoyama, Tomohisa Yamashita, Hidenori Kawamura : Evaluation of Request Sequencing Strategies for Shift Rescheduling in Response to Absenteeism Using Probabilistic Simulation Approach, International Journal of Applied Optimization Studies, 2024 • 国内学会 口頭発表 査読無し（3件） – ○千坂 知也, 横山 想一郎, 山下 倫央, 川村 秀憲 : マルチエージェントシミュレーションを用 いた代替出勤依頼モデルによる依頼順決定手法の検討, 第22回 複雑系マイクロシンポジウム, 2023 – ○千坂 知也, 横山 想一郎, 山下 倫央, 川村 秀憲 : マルチエージェントシミュレーションを用 いた代替出勤依頼モデルの提案, 情報処理学会第85回全国大会, 2023 – ○千坂 知也, 横山 想一郎, 山下 倫央, 川村 秀憲 : 代替出勤依頼モデルを用いた依頼順決定手 法の複数ラウンドにおける評価, 第22回情報科学技術フォーラム, 2023 • 国際学会 口頭発表 査読あり（1件） – ○Tomoya Chisaka, Soichiro Yokoyama, Tomohisa Yamashita, Hidenori Kawamura : Evaluation of Request Sequencing Strategies for Shift Rescheduling in Response to Absenteeism Using Probabilistic Simulation Approach, ODSIE, 2023 • 発表予定 国内学会 口頭発表 査読なし（1件） – ○千坂 知也, 横山 想一郎, 山下 倫央, 川村 秀憲 : 代替出勤者の選定業務における依頼順決定 戦略の検証, WSSIT, 2024 • 発表予定 国際学会 口頭発表 査読あり（1件） – ○Tomoya Chisaka, Soichiro Yokoyama, Tomohisa Yamashita, Hidenori Kawamura : Evaluation of Request Order Decision Strategy in the Selection of Substitute Employees for Shift Management Tasks, INTELLI, 2024
Editor's Notes
- 依頼順と受諾確率が何に影響するのか 未充足人数に影響があることをいえ 温存することで何のメリットがあるのか ここで細かい話はしない（受ける人の受諾傾向と依頼順） 依頼順を変えることが重要だ 受諾確率が正確に分かっていると降順，昇順でいくとこうなるので依頼順は重要であるという話がしたい 依頼順が重要だというのがポイント（未充足人数を減らすということに今回は絞っている←これが軸）（書くなら昇順が上） 依頼順の重要性
- ここでいうべきこと 受諾確率がコストをかかる（これまで勤務履歴から算出しなければならない） 方法→依頼順決定方法（最低でも決定方法）
- 出勤希望どれくらいの範囲でぶれるのか （偏りの）
- 欠勤者及び受諾者が既知の方法は1ページ使って説明したほうが良い（実験目的ではない） ↑これがどういう位置づけなのかも説明（何故か） CPLEXを用いた分枝限定法だと探索しきれない
- 欠勤者及び受諾者が既知の方法は1ページ使って説明したほうが良い（実験目的ではない） ↑これがどういう位置づけなのかも説明（何故か） CPLEXを用いた分枝限定法だと探索しきれない 6つのパラメータセット
- 従業員数も現実の職場で想定されうるパラメータセットなんじゃないの 実験目的になぜ複数のパラメータセットを用意したのかを説明しないとダメ 各種パラメータが依頼方法の効果に大きな影響を与えるということを説明する 依頼方法の効果を検証する ↓ このことを説明したうえで，どのようなパラメータセットを用意したかを説明 幡本さんの論文も引用できるかも
- 依頼方法12345を ５つの依頼方法の比較 この表2個に分ける必要ある？ ２と3の間に太めの線
- 依頼方法12345を ５つの依頼方法の比較 この表2個に分ける必要ある？ ２と3の間に太めの線
- ベースとなるのは理想値，受諾確率の３つ 受諾確率の昇順，代替出勤回数の昇順との比較 7個の点が打たれたグラフを見せられてもよく分からない 全部の方法の評価はいらない 方法別に線を引く（ある程度決め打ちで切る）
- 理想的な物との比較を行い，実験結果をまとめ直す 理想値との比較という説明（３つの差を比較） どこに落ちるのかを説明（1ページ使って説明） 「結果として分かること」 1-0が支配的 →
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- ベースとなるのは理想値，受諾確率の３つ 受諾確率の昇順，代替出勤回数の昇順との比較 7個の点が打たれたグラフを見せられてもよく分からない 全部の方法の評価はいらない 方法別に線を引く（ある程度決め打ちで切る）
- ベースとなるのは理想値，受諾確率の３つ 受諾確率の昇順，代替出勤回数の昇順との比較 7個の点が打たれたグラフを見せられてもよく分からない 全部の方法の評価はいらない 方法別に線を引く（ある程度決め打ちで切る）