![研究背景
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急に都合が悪くなったなどの理由で欠勤が発生しやすくなっており，発生
したシフト空き補充のための依頼業務が管理者の仕事を圧迫している
近年，自分の都合の良い時間帯に働く非正規労働者が増加[1]
例) コールセンター，小売業
[1]労働力調査（詳細集計） 平成29年（2017年）7～9月期平均（速報）結果 総務省統計局
http://www.stat.go.jp/data/roudou/sokuhou/4hanki/dt/index.htm](data:image/gif;base64,R0lGODlhAQABAIAAAAAAAP///yH5BAEAAAAALAAAAAABAAEAAAIBRAA7)
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hatamoto
- 1. シフト管理における代替出勤者 の選定に関する研究 北海道大学 工学部 情報エレクトロニクス学科 情報理工学コース 複雑系工学講座 調和系工学研究室 学部4年 幡本昂平 1 A study on selection of alternative attendants for shift management
- 2. 研究背景 2 急に都合が悪くなったなどの理由で欠勤が発生しやすくなっており，発生 したシフト空き補充のための依頼業務が管理者の仕事を圧迫している 近年，自分の都合の良い時間帯に働く非正規労働者が増加[1] 例) コールセンター，小売業 [1]労働力調査（詳細集計） 平成29年（2017年）7～9月期平均（速報）結果 総務省統計局 http://www.stat.go.jp/data/roudou/sokuhou/4hanki/dt/index.htm
- 3. 依頼業務の現状 3 電話による個別依頼 誰にどのような順番で依頼するかを決定するのは管理者 のヒューリスティクスに頼りきりの状況 繁忙期には名簿の上から順に依頼するなど、 ヒューリスティクスすら生かされない場合が多い 依頼順番の決定支援あるいは 依頼を自動化する仕組みが必要 精神的負担 • 代替の従業員が見つかるだろうかという不安とプレッシャー 時間的負担 • 依頼業務に1日すべてを使ってしまうことがある • 年間約3000時間ほどが依頼業務に費やされている現場もある 現在の従業員への依頼方法
- 4. シフト管理の負担低減についての関連研究 4 • 従来ORで扱われてきたスタッフスケジューリングでは所与の 制約下で静的な最適化を行い実行可能なシフトを作成[1] • 近年、欠勤者の発生に対応したリアクティブスケジューリングに 関する研究がなされるようになってきている[2], [3] • 制約違反となったシフトを従業員への出勤依頼を考慮せずに 最小のコストで修正するという取り組み [2]北田学 (2014)急な欠勤への対応を考慮したナース・スケジューリングシステム に関する研究 博士論文 大阪府立大学 大阪 従業員への依頼の負担を軽減するための研究はなされてこなかった 数理最適化によるスタッフスケジューリング [1]Jorne Van Den Bergh, Jeroen Beli•en, Philippe De Bruecker, Erik Demeule- meester, and Liesje De Boeck. Personnel scheduling: A literature review. European Journal of Operational Research, Vol. 226, No.3, pp. 367-385, 2013. [3]Broos Maenhout and Mario Vanhoucke. An evolutionary approach for the nurse rerostering problem. Computers and Operations Research, Vol.38, No.10, pp. 1400-1411, 2011.
- 5. 目的 5 シフト管理における依頼業務コストの低減 各手法の管理コスト低減効果を エージェントベースシミュレーションにより調査する • 様々な欠勤状況に対応できる必要 • 有効かわからない状態で依頼順番決定方法の検証を 現場で行うことは高リスク • チャットによる依頼は現在行われていない 依頼順番 並列依頼 • 電話をかける順番を工夫することで依頼人数を減らすことができる • 依頼順番決定方法の作成 • 依頼時間の低減効果が期待 • チャットによる依頼では容易に実現可能
- 6. 聞き取り調査 6 従業員の構成 • 普段主婦をしている従業員が多い • 学生の従業員も所属している 欠勤発生日時 • 出勤当日朝 • シフトが決まったとき 特に多いのは 業務の概要 従業員ごとに担当可能な案件が決まっている 大きな案件では100人以上が関わる 現実に近いシミュレーションを行うため大規模コールセンター である株式会社TMJに聞き取り調査実施 出勤依頼を受けてくれやすい日 出勤日に近いほど予定がないことがわかっていて 依頼を受けてくれやすい
- 7. 出勤依頼シミュレーションの設計 7 現実に合わせた従業員の行動モデルの作成 • 依頼人数減少効果を比較 • 当日朝に欠勤が発生する場合 • 事前に欠勤がわかる場合 • 並列数が依頼人数と依頼時間に与える影響の検証 依頼順番決定方法の提案 並列依頼の検討 • 希望勤務時間の選択と代替出勤依頼への回答
- 10. 従業員モデル 10 従業員: 勤務時間希望を出し，管理者からの依頼を受ける ①勤務時間希望モデル ②依頼回答モデル 従業員 管理者の 要求労働期間 労働期間の 勤務時間希望 従業員 管理者 依頼 回答
- 11. 従業員の勤務時間希望モデルの設計 11 日数分の勤務時間希望をおこなう 効用が最大となるような時間帯の勤務時間希望を出す 従業員 タイプごとの各時間帯 の効用 個人ごとの時間帯の 選好 日数 1日目 朝昼夜 2日目 休み 3日目 朝 … 1日ごとの勤務時間希望 勤務時間希望モデル 1日は朝，昼，夜の3分割で表現
- 12. 従業員の勤務時間希望モデルの設計 12 効用の算出方法 タイプ𝑠の従業員𝑒𝑗の，曜日が𝑑のある日𝑥における希望する時間帯ℎ 𝑥 タイプ𝑠ごとに各曜日𝑑，時間帯𝑡𝑖の効用を定めた効用行列𝑉を設定 タイプは主婦・学生・フリーターの3種 𝑁: 時間帯数 従業員𝑒𝑗の時間帯の選好を表す係数𝑃𝑒 𝑗 を設定 𝐸: 従業員数
- 14. シフトの概要 14 時間帯 従業員1 従業員2 従業員3 従業員4 朝昼夜 ○ 朝昼 昼夜 ○ 朝 昼 夜 ○ 朝 昼 夜 1 3 2 時間帯 従業員1 従業員2 従業員3 従業員4 朝昼夜 ○ 朝昼 昼夜 朝 昼 夜 朝 昼 夜 1 1 1 案件1のシフト 案件2のシフト 必要人数 必要人数 各従業員は1日 に１つの案件の １つの時間帯を 担当可能 必要人数は 1日を3分割した 時間帯ごとに設定 案件ごとにシフトを作成 従業員の勤務時間希望 案件ごとの担当可能従業員
- 15. シフト作成 15 シフト作成は最適化問題として定義 整数計画ソルバ (Cbc[1]) 目的関数 • 案件ごとの必要人数 の充足 • 従業員の希望に応じる 各種制約条件 • シフトの必要人数 • 7連勤の禁止 • 案件担当可能 • 1日1時間帯のみ • 1日1案件のみ 時間帯 従業員 1 従業員 2 従業員 3 朝昼夜 ○ 朝昼 昼夜 朝 昼 夜 時間帯 従業員 1 従業員 2 従業員 3 朝昼夜 ○ 朝昼 昼夜 ○ 朝 昼 夜 シフト [1]Coin-or branch-and-cut mip solver. https://projects.coin-or.org/ Cbc. (Accessed on 26/01/2018) 従業員の 勤務時間希望 案件ごとの担当可能 従業員 必要人数
- 17. 従業員の依頼回答モデルの設計 17 依頼回答モデル 2段階で構成 • 電話応答可否決定: 管理者からの電話にでることができるかどうか • 依頼回答判断: 従業員が依頼を受けるかどうか 従業員 勤務時間希望 タイプ 従業員ごとの 時間帯の効用値 電話応答確率 管理者 依頼 回答 電話応答可否決定 依頼回答判断 :観測可 タイプ別の電話のでやすさの度合いも 経験上わかると考え，既知とする
- 18. 従業員の依頼回答モデルの設計 18 応答確率(学生) 電話応答可否決定 • 応答確率を各曜日，時間帯ごとに設定 • 依頼を受けた時間の確率に基づいて 応答可能かどうか決定 月 火 水 木 金 土 日 朝 昼 夜 • 電話を想定
- 20. 依頼順番決定方法の比較実験 20 • シフト日数: 30日，従業員数: 300人，案件数: 4件 人数の内訳: 主婦:学生:フリーター = 7:2:1 • シフト必要人数 1日の平均延べ人数 案件1: 67.3人 案件2: 42.1人 案件3: 39.7人 案件4: 27.3人 • 案件担当可能人数 案件1: 75人, 案件2: 55人，案件1,2両方: 40人，案件3:70人, 案件4: 60人 シミュレーション設定 欠勤する従業員をランダムに選択し，空きが発生したシフトを埋めるための 代替従業員を依頼により決定する 当日朝に欠勤が発生する場合 • 当日中の依頼 事前に欠勤がわかる場合 • 複数日に分散して依頼 目的: 依頼人数減少効果による評価 欠勤発生のシナリオ
- 21. 当日朝に欠勤が発生した場合 21 当日中に、できるだけ早く代替従業員を見つける必要がある →当日朝の時点で依頼を受けてくれやすい人を優先 ① 電話の出やすさのみ考慮 ③ 電話・希望の順に考慮 ② 希望の有無のみ考慮 ④希望・電話の順に考慮 電話の出やすさ高 電話の出やすさ低電話の出やすさ中 希望あり 希望なし 電話の出やすさ高 希望あり 希望なし 電話の出やすさ中 希望あり 希望なし 電話の出やすさ低 希望あり 希望なし 電話高 電話中 希望あり 電話低 電話高 電話中 希望なし 電話低 依頼順番決定方法
- 22. 当日朝の欠勤に対する依頼結果 22 依頼順番決定方法 平均依頼人数 ランダムから の改善率 ランダム 3.45 - ① 電話の出やすさのみ考慮 2.63 24.3% ② 希望の有無のみ考慮 2.20 36.2% ③ 電話・希望の順に優先 2.11 38.8% ④ 希望・電話の順に優先 2.02 41.6% どの方法でもランダムと比べて依頼人数は改善 希望を考慮したことの寄与が大きい 電話と希望では希望を優先したほうが良い 100種類のシフトで30日間のすべての日に対して欠勤を発生
- 23. 複数日に分散して依頼する場合 23 ② 希望優先型 ① タイプ分散型 希望あり 希望なし タイプ1 希望あり 希望なし タイプ2 希望あり 希望なし タイプ3 希望あり タイプ1 希望あり タイプ2 希望なし タイプ1~3 希望あり タイプ3 依頼順番決定方法 当日でなくても数日前であれば予定が確定しており，依頼の受けやすさは 当日に依頼する場合と同程度 day1 day2 day3 day1 day2 day3
- 24. 複数日に分散して依頼する場合の実験結果 24 手法 平均依頼人数 改善率 ①タイプ分散型 3.53 - ②希望優先型 2.84 19.5% 希望優先型が タイプ分散型よりも少ない依頼人数 10~30日に欠勤を発生させ依頼 手法別の平均依頼人数
- 25. チャットを想定した並列依頼の実験 25 返答までの時間を，電話に出る確率が小さいほど長く， 確率が大きいほど短くなるように設定 並列数を変えたときの平均依頼人数と平均依頼時間の関係 を確認する 事前に欠勤が分かる場合の分散依頼手法を並列化 希望あり 希望なし タイプ1 希望あり 希望なし 希望あり 希望なし タイプ2 希望あり 希望なし 希望あり 希望なし タイプ3 希望あり 希望なし
Editor's Notes
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