JPH06243143A - 作業量配分計画作成方法及び作成装置並びに事例データ生成装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 多くの記憶容量を必要とせずに多種多様な作
業量配分計画を自動的に作成可能にする。学習機能によ
り過去の計画作成時のノウハウを活用する。計画の修正
を容易に行う。 【構成】 配分の対象となる作業総量と作業の開始から
終了に至る配分期間が与えられると、まず、作業量の最
小単位を表すブロックの数により作業総量を表現する。
配分期間内の各期日について順次注目点を設定し、注目
点及びその前後の作業量や期間等に関する属性値を考慮
し、注目点の作業量のうちブロックを次の期日に先送り
するか、または、注目点を次の期日に移動させるかを判
別した結果に基きブロックを配分して予め与えられた配
分計画モデルを作成する。その際に考慮した属性値に関
する条件の組合せと判別結果とを用いて、新たに与えら
れた作業総量及び配分期間のもとで判別した結果に基
き、ブロックを配分して作業量配分計画を作成する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、作業量配分計画の対象
となる作業の総量と作業の開始から終了に至る配分期間
等に基づき、作業量配分計画を作成する作業量配分計画
作成方法及びこれに使用される作業量配分計画作成装
置、並びに、配分計画の作成に使用される知識ベースを
更新するための事例データの生成装置に関する。具体的
には、例えば、各自が各々いくつかの仕事を並行して担
当しているような職場において、新しい仕事が入ってき
た場合、ある一人の担当者を決め、その担当者にとって
過負荷にならないように納期までの各期日の間に仕事量
を配分していくような計画問題を対象としている。

【０００２】

【従来の技術及び発明が解決しようとする課題】従来、
作業量配分計画を作成する場合には、計画を立案する前
に作業リスト（作業種別と作業量とをまとめた表）等を
予め作成した上で、ＰＥＲＴ(ProgramEvaluation and
Review Technique の略)等のプロジェクトを計画・
管理するための技法が用いられていた。

【０００３】また、このＰＥＲＴにより計算した日程計
画では作業人数や設備などの制約条件について考慮され
ていないため、ＰＥＲＴにより計算した計画が上記種々
の制約内で実施できるかどうかを検証し、実施できない
場合には優先順位の高い仕事から選んで割り付けていく
などの、山積み表と呼ばれるような計画を立案する手法
が考えられていた（「ＰＥＲＴ・ＣＰＭ」（関根 智明
著，１９６５年，日科技連発行）参照）。しかし、この
場合に優先順位としてどんな仕事をどのような順序で選
択するかはもっぱら利用者に任されており、複雑な制約
条件の全てを予め定式化することが難しいという問題が
あった。

【０００４】一方、作業の総量と配分期間（作業の開始
から終了に至るまでの期間）とによる配分結果の形を種
々記憶しておき、新たに立案すべき作業の総量及び配分
期間が入力されると、記憶されている配分結果の中から
作業の総量及び配分期間が一致するものを選択する方法
も考えられる。しかし、この方法では、作業の総量と配
分期間に関する全ての組合せによる配分結果の形を記憶
する必要があり、記憶するデータ量が膨大になることか
ら実用上の問題点がある。

【０００５】これらの他にも、作業の総量と配分期間と
の比に基づいて、相似形の配分結果を検索する方法もあ
るが、記憶するデータ量が多くなることのほか、相似形
だけで実用上の多様な作業量配分計画に対処できるかと
いう問題がある。更に、上述した種々の方法では、過去
の作業量配分計画作成時のノウハウを利用し、利用者が
日常作成している作業計画に近い計画を自動的に作成す
ることは難しかった。

【０００６】また、上記従来の技術では、一般に配分計
画の具体的な作成方法と手順、及び複雑な制約条件を数
式などを用いて予め定式化しにくいと共に、立案された
計画が不適当である時にその都度、制約条件などを利用
者自身が任意に修正変更したりすることが難しい。加え
て、過去の配分計画作成時に試行錯誤しながら獲得した
経験やノウハウは、新規の計画作成時に再利用するため
に書類などの何らかの形で記録しておかなければならな
いが、これらの記録作業には多くの労力が必要である。

【０００７】仮りに、経験やノウハウに基づく判別条件
を知識ベースとして作成する場合、複雑な制約条件とそ
の作業量配分計画作成方法との関係をすべてのケースに
ついて整理することが求められ、これらは専門家にとっ
て大きな負担となっている。特に、他の者に先駆けて最
初に複雑な制約条件や作業量配分計画作成方法を整理す
る専門家の負担は、極めて大きなものであった。

【０００８】本発明は上記従来技術が有する種々の問題
を解決するためになされたもので、その目的とするとこ
ろは、多くの記憶容量を必要とすることなく多種多様な
作業量配分計画を自動的に作成可能であると共に、学習
機能により過去の計画作成時のノウハウを活用すること
ができ、しかも計画の修正を容易に行うことができる作
業量配分計画作成方法及びこれに使用される作成装置、
並びに、知識ベースの更新に用いられる事例データの生
成装置を提供することにある。

【０００９】

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するた
め、第１の発明の作業量配分計画作成方法は、作業量配
分計画の対象となる作業の総量と作業の開始から終了に
至る配分期間とが与えられると、作業量の最小単位を表
すブロックの数により作業の総量を表現し、前記配分期
間内の各期日について、順次注目点を設定し、注目点及
びその前後における作業量や期間等に関する属性値を考
慮して、注目点における作業量のうち前記ブロックを次
の期日に先送りするか、または、注目点を次の期日に移
動させるかの判別結果に基づき前記ブロックを配分する
ことにより、予め与えられた配分計画モデルを作成し、
その際に考慮した前記属性値に関する条件の組合せと判
別結果とを用いて、新たに与えられた作業の総量及び配
分期間のもとで、注目点における作業量のうち前記ブロ
ックを次の期日に先送りするか、または、注目点を次の
期日に移動させるかの判別結果に基づき、前記ブロック
を配分して作業量配分計画を作成することを特徴とす
る。

【００１０】第２の発明の作業量配分計画作成装置は、
作業量配分計画の対象となる作業の総量と作業の開始か
ら終了に至る配分期間とを入力するための入力装置と、
作業量の最小単位を表すブロックの数により作業の総量
を表現すると共に、前記配分期間内の各期日について、
順次注目点を設定し、注目点及びその前後における作業
量や期間等に関する属性値を計算する処理装置と、前記
処理装置により作成された作業量配分計画が出力される
出力装置と、前記属性値の組合せを条件部とし、注目点
における作業量のうち前記ブロックを次の期日に先送り
するか、または、注目点を次の期日に移動させるかの判
別結果を実行部とするルールが格納された知識ベースと
を備え、前記処理装置は、計算した属性値を満足する条
件部を持つルールを知識ベースから検索してそのルール
の実行部に記述されている判別結果を推論結果とする推
論処理を行い、この処理を実行するたびに前記属性値を
再計算すると共に、前記推論結果に従い前記ブロックを
配分して作業量配分計画を作成することを特徴とする。

【００１１】第３の発明の事例データ生成装置は、完成
された作業量配分計画を入力するための入力装置と、作
業量の最小単位を表すブロックにより、前記作業量配分
計画の対象となった作業の総量を表現すると共に、前記
作業量配分計画における作業の開始から終了に至る配分
期間内の各期日を順次注目点とし、完成された作業量配
分計画を最終状態、前記配分期間の最初に作業の総量が
与えられた状態を開始状態として、前記開始状態から最
終状態に至るまでの前記ブロックの配分状態の変化をシ
ミュレーションすることにより、各状態における注目点
及びその前後における作業量や期間等に関する属性値
と、各状態において最終状態と一致させるために適用さ
れた判別結果とを有する事例データを作成する処理装置
とを備えたことを特徴とする。

【００１２】第４の発明の作業量配分計画作成装置は、
第２の発明において、第３の発明の事例データ生成装置
により生成された事例データを用いて学習処理を実行
し、知識ベースの内容を更新することを特徴とする。

【００１３】

【作用】第１の発明においては、作業量配分計画の対象
として与えられた作業の配分期間（開始から終了まで）
のうちの開始期日に作業の総量が割り付けられた状態を
計画作成開始時の注目点として、順次移動する注目点及
びその前後の作業量に関する属性値、及び、注目点の位
置などの期間等に関する属性値を考慮して、ブロックを
次の期日に先送りするか、それとも、注目点自体を次の
期日に一つ移動させるかを判別する。そして、この判別
結果に基づき、注目点における作業量のうち前記ブロッ
クを次の期日に先送りしたり、注目点を順次移動させる
ことにより、予め与えられた配分計画モデルを作成す
る。新たに作業の総量及び配分期間が与えられると、前
記配分計画モデルを作成した際に考慮した属性値に関す
る条件の組合せ及び判別結果を用いて前記同様の判別処
理を逐次行い、その結果によりブロックを配分して目的
とする作業量配分計画を作成する。

【００１４】第２の発明においては、作業の総量及び配
分期間が入力されると、処理装置が判別条件を評価する
のに必要な属性値を逐次計算し、この属性値に基づき知
識ベースを検索して判別結果を推論する。また、この推
論を１回実行するたびに属性値を再計算する。上記推論
結果に応じて、注目点における作業量のうち前記ブロッ
クを次の期日に先送りしたり、注目点を順次移動させる
ことにより作業量配分計画を自動的に作成し、この配分
計画を例えば山積みグラフの形で出力装置に表示する。

【００１５】第３の発明においては、第２の発明により
作成され、利用者により入力装置を介して修正された作
業量配分計画、あるいは、第２の発明によらずに利用者
により直接作成された作業量配分計画に対し、開始状態
から最終状態に至るまでのブロックの配分状態の変化を
処理装置がシミュレーションすることにより、知識ベー
スを更新するのに利用可能な事例データ、つまり学習処
理に利用可能な各属性データが生成される。

【００１６】第４の発明においては、第３の発明により
蓄積された事例データを用いて学習処理を実行し、作業
量配分計画作成時に利用される知識ベースを更新する。

【００１７】

【実施例】以下、図に沿って各発明の実施例を説明す
る。まず、図１〜図３に基づいて第１の発明の実施例を
説明する。図１は、作業量配分計画の結果を表形式にて
示したものであり、図１では１行に一つの作業計画が記
録されている。この例では、作業量配分が既に完了して
いる作業計画として、担当者「田中」が、作業名称であ
る「システム１」という担当業務について、「１月」
（作業量配分期間の開始時）から「６月」（作業量配分
期間の終了時）まで図示の配分により作業を行うものと
する。この場合の作業の総量は「８０」である。

【００１８】また、同じく担当者「田中」が、「システ
ム２」という担当業務について、「２月」から「４月」
まで図示の作業量配分により作業を行うものとする。こ
の場合の作業の総量は「４０」である。本実施例では、
この「システム２」についての作業量配分計画を配分計
画モデルとし、配分期間内の各期日について順次注目点
を設定し、注目点における作業量のうちブロックを次の
期日に先送りする、または、注目点を次の期日に移動さ
せる操作だけで配分計画モデルが作成できることを示
す。なお、図１における担当者の欄は、後述する属性値
を計算する際に担当者名が一致する行の作業量を検索す
る場合にも利用される。

【００１９】配分計画の利用者により定められた作業量
の最小単位を５とした場合、「システム２」についての
作業の総量は８（＝４０／５）個のブロック（箱）によ
って表現される。図２は、図１の各月における作業量を
このブロックにより表示した山積みグラフを示してい
る。更に、図３は、「システム２」の作業の総量が配分
期間の最初（最早開始月）に割り付けられた状態を示し
ており、この例では、まず、「２月」を計画作成開始時
の注目点とする。

【００２０】ここで、作業量計画作成時に必要となる判
別項目、つまりルールの実行部に記述される判別結果と
考慮する属性とを列挙すると、次のようなものがある。 （１）判別項目（判別結果） 1)先送り：注目点に現在積まれているブロックの内、１
個を次の期日に移動する。 2)終了：現在の注目点での配分を完了し、注目点自体を
次の期日へ移動する。

【００２１】（２）作業自身に関する属性 配分計画の利用者から与えられる属性、つまり、作業の
総量と配分期間に関する属性である。 1)属性１：与えられた作業の総量 2)属性２：与えられた作業の配分期間（開始から終了ま
での期間）

【００２２】（３）作業状況に関する属性 図１〜図３に示した例のように、作業量配分計画を立案
する場合、計画を立案する期間内に、既に同一担当者に
作業が配分されていることがある。そこで、作業量配分
計画の立案対象となる新規の作業（実施例では「システ
ム２」に関する作業）と、既に配分が完了している既存
の作業（同「システム１」に関する作業）の作業量に関
する属性、詳細には、作業の配分期間内を順次移動して
いく注目点及びその前後で各々定義される立案対象の作
業量及び配分完了の作業量に関する属性を作業状況に関
する属性とする。この属性には以下のようなものがあ
る。

【００２３】1)属性３：注目点の１ヵ月前に配分された
新規の作業量 2)属性４：注目点の月に配分された新規の作業量 3)属性５：注目点の次の期日（１ヵ月先）に配分（先送
り）された新規の作業量 4)属性６：注目点の１ヵ月前に配分された既存の作業量 5)属性７：注目点の月に配分されている既存の作業量 6)属性８：注目点の次の期日（１ヵ月先）に配分されて
いる既存の作業量 7)属性９：注目点の１ヵ月前に配分された作業量の総量
（新規の作業量と既存の作業量との和） 8)属性１０：注目点の月に配分されている作業量の総量
（新規の作業量と既存の作業量との和） 9)属性１１：注目点の次の期日（１ヵ月先）に配分され
ている作業量の総量（新規の作業量と既存の作業量との
和） 10)属性１２：新規の残り作業量で注目点から配分期間
終了までの各月に配分すべき作業量の目安値

【００２４】（４）期間に関する属性 図１〜図３に示したように、作業量配分計画を立案する
場合の、計画を立案する期間に関する属性である。 1)属性１３：配分計画の最初の期日、つまり図１〜図３
の例では「１月」から、立案すべきとして与えられた作
業の開始までの期間 2)属性１４：配分計画立案の対象となる作業の開始月か
ら注目点までの期間 3)属性１５：配分計画立案の対象となる作業の終了月か
ら注目点までの期間

【００２５】（５）その他の属性 作業自身に関する属性、作業状況に関する属性、期間に
関する属性以外にも、任意に設定できる属性である。 1)属性１６：既に配分済みの作業量も考慮に入れるか否
かを指定するための属性である。 2)属性１７以降：これらについては、必要に応じて任意
に設定する。

【００２６】前述のごとく、図３は、「システム２」に
関する作業の総量が配分期間の最初に割り付けられた状
態を示している。この例では、まず、「２月」を計画作
成開始時の注目点とする。この注目点に現在積まれてい
るブロック全８個の内、４個を次の月に移動し、図２に
示すようにした。これは、判別項目のうちの「先送り」
が４回適用されたことになる。次に、注目点を次の月
「３月」に移す。これは、判別項目のうちの「終了」を
適用したことになる。こうして、「３月」に注目点を移
動した時、新たな注目点である「３月」に積まれている
４個（「２月」を注目点としていた時に移動した数）の
ブロックに対して、１個のブロックを次の月に移動し、
「３月」を注目点とした時の配分を完了し、注目点を翌
月の「４月」へ移動する。この注目点４月では、１個の
ブロックしかないので、配分そのものを完了する。以上
のように２種類の判別項目（「先送り」と「終了」）の
適用により、図２に示した配分計画モデルを図３に示し
た初期状態から作成することができる。

【００２７】つまり、本発明では、配分の対象となる作
業の総量と配分期間とが与えられると、まず、配分計画
の利用者により予め定められた作業量の最小単位を一つ
のブロックとした数によって作業の総量を表現する。そ
して、配分期間の開始（最早開始日）から終了（最遅終
了日）までの期間内の各期日について、順次注目点を設
定し、注目点における作業量のうち前記ブロックを次の
期日に先送りするか、それとも、注目点を次の期日に移
動するかを、注目点とその前後の作業量や期間等に関す
る属性値を考慮して逐次判別しながら、配分計画モデル
に合致する作業量配分計画を作成（つまり、配分計画モ
デルを作成）することができる。そして、配分計画モデ
ルの作成時に考慮した属性値に関する条件の組合せと判
別結果とを適宜記憶しておくことにより、新たに作業の
総量及び配分計画が与えられた場合の判別処理にこれら
の属性値の組合せと判別結果とを利用することができ、
もとの配分計画モデルとは全く異なる作業の総量及び配
分期間が入力された場合にも、ブロックを次の期日に先
送りする操作と、注目点を次の期日に移動する操作とい
う二つの操作だけで、最適な作業量配分計画を作成する
ことが可能になる。

【００２８】次に、第２の発明の実施例を図４〜図１５
に基づいて説明する。この実施例は、１人月単位で１０
人月という作業の総量を６ヵ月という配分期間内に配分
する場合のものであり、知識ベース及び推論エンジンを
用いた作業量配分計画作成装置に関する。

【００２９】図４は、この作成装置の構成を示してお
り、１００はパーソナルコンピュータ等からなる処理装
置であって推論プログラムを備えている。２００は知識
ベースであり、前述したような種々の属性の値である属
性値二関する条件の組み合わせを条件部とし、「先送
り」と「終了」という判別結果を実行部としたルールが
多数、格納されている。前記処理装置１００は、入力装
置３００から作業の総量と配分期間とが入力されると、
作業量の最小単位を一つのブロックとする数として作業
の総量を換算し、次に、知識ベース２００の内容に従っ
て推論を行い、その推論結果を作業量配分計画として出
力装置４００に出力する。

【００３０】以下、処理装置１００における処理の詳細
を説明する。いま、知識ベースに格納されたルールが、
例えば図５のようであるとする。なお、図５（ａ）は
「先送り」に関するルール（計１５個）、図５（ｂ）は
「終了」に関するルール（計７個）である。

【００３１】これらのルールにおいて、「新負荷」とは
配分を行う対象となる新規の作業量を、「新負荷・今」
とは注目点における新負荷を、「新負荷・前」とは注目
点の前月における新負荷を、「新負荷・先」とは注目点
の翌月における新負荷を、「負荷平均差」とは「負荷ノ
ルマ」−「新負荷・今」であって、「負荷ノルマ」とは
残り負荷を残り期間にて除した１ヵ月平均の負荷（作業
量）をいう。なお、「負荷平均差」は、残り負荷を残り
期間に均等に割り当てると仮定した場合、そのときの
「負荷ノルマ」を基準として「新負荷・今」を差し引い
た場合、各月にどのくらい作業量を配分しているかを表
す属性となっている。また、「今の時期」とは、作業量
を割り付けている注目点の月が配分期間の開始からどれ
くらいの位置にあるかを示す属性である。更に、「後か
ら時期」とは、作業量を割り付けている注目点の月が配
分期間の終了からどれくらいの位置にあるかを示す属性
である。

【００３２】図６は、この実施例において処理装置１０
０により実行される推論処理のフローチャートである。
始めに、処理装置１００では、作業量配分計画の立案に
必要な属性値を全て計算し（Ｓ１）、その属性値が満足
するような条件部を持つルールを知識ベース２００の中
から探してそのルールの実行部に記述されている判別結
果を推論結果とする（Ｓ２）。続いて、上記推論結果を
判定し（Ｓ３１）、推論結果が「先送り」であれば、注
目点、すなわち現在着目している月のブロックを１個だ
け翌月に先送りする（Ｓ３２）。その結果、作業量の配
分状況が変化することになる。

【００３３】従って、処理装置１００は属性値を再計算
して推論を続け（Ｓ１〜Ｓ３１）、ステップＳ３１にお
いて推論結果が「終了」であれば、終了月になる前であ
れば、注目点を次の期日に移動させ（Ｓ４１，Ｓ４
２）、属性値の再計算、推論及び判定（Ｓ１〜Ｓ３１）
を続行する。そして、Ｓ３１における推論結果が「終
了」であり、Ｓ４１で注目点が終了月に達した時、ある
いは注目点に作業量が存在しなくなったとき、推論が終
了して配分を完了する。このように、処理装置１００
は、属性値が計算されるとルールを評価し、「先送り」
か「終了」かの結論を出して１回の推論サイクルを終わ
る推論方式をとっている。

【００３４】上記推論の仕組みを、具体的な例を挙げて
以下に詳述する。例えば、図５の中のルールのうち、図
７に示す二つのルール０１，２２を採り上げる。なお、
これらのルールの条件部は、それぞれ図８に示したよう
な論理式によって定義されているとする。今、仮りに、
処理装置１００が計算した「新負荷・今」という属性の
値が、０．９０であったとする。この時、ルールの条件
部の中で、属性値「新負荷・今８０％以上」は、論理式
が「新負荷・今≧０．８００」という比較演算式である
ため、評価値が真となる。一方、属性値「新負荷・今２
０％未満」は、論理式が「新負荷・今＜０．２００」と
いう比較演算式であるため、評価値が偽となる。従っ
て、図７のルール０１が成立して、ルール２２が成立し
ないことになる。そこで、ルール０１の「先送り」とい
う推論結果に対応した操作、つまり、ブロックの１個を
翌月へ移動する操作が行われることになる。

【００３５】更に、処理装置１００と知識ベース２００
の働きについて、作業量配分計画の作成過程を詳細に示
しながら説明する。ここでは、図６に示した推論処理の
仕組みを、出力装置４００への出力例も交えながら具体
的な例題に基づいて説明する。先に説明したように、本
実施例における推論では、配分期間の開始月から順々
に、作業量配分計画に必要な属性値を計算して、注目点
のブロックを１個だけ先送りするか、注目点を次の期日
に移すかを知識ベース２００のルールにより判別する。
これにより、推論結果は、「先送り」と「終了」との二
つの判別結果のうちいずれかとなる。

【００３６】理解を容易にするために、図９に示す例題
にて説明する。ここでは、１人月単位で１０人月の作業
量が与えられ、２月から７月までの６ヵ月の間に、既に
割り付けられている作業量を考えずに作業量配分計画を
立案する過程を具体的に説明する。

【００３７】図９は、作業量配分計画の作成を実行する
直前の状態を表している。作業量配分計画の作成に必要
な属性値は、前述のごとく処理装置１００によりすべて
計算されるが、この開始直前の状態における各属性の値
を計算してみると、図１０のようになる。図１０の計算
式の中で、「工数」と「期間」は、入力装置３００によ
り配分計画の利用者が配分の対象となる作業の総量と配
分期間として入力したものである。なお、工数は、ブロ
ックの個数ではなく、ブロック１個の重みも勘案した作
業量の絶対値を示している。また、「上々限」とは、
「作業量の最小単位」と同じよう配分計画の利用者が与
えた値であり、１か月に割り当てる作業量の最大値（目
安値）を設定するものである。図１０では、その一例と
してたまたま「２０」という値が与えられている。

【００３８】この実施例における知識ベース２００の内
容は、図５に示したように「先送り」に関するルールが
１５個、「終了」に関するルールが７個であるとする。
ここでは説明を簡単にするために、新しい作業のみに着
目し、他の作業の配分状況を考慮しないで作業量配分計
画を立案する知識ベースを利用して説明する。また、ル
ールの各条件部の属性値は、図８に示したような論理式
により定義されている。

【００３９】ここで、図１０の属性値に基づいて各ルー
ルの条件部を評価し、一致したルールの実行部の操作を
実行する。いま、ルール０１とルール０２を採り上げる
ものとして、まずルール０１につき図１０の属性値に基
づいて推論を実行すると、図１０において属性「新負荷
・今」の値は１．０であり、条件部の論理式「新負荷・
今≧０．８００」を満足するので、ルール０１の条件部
は成立する。同様にして、図１０において属性「負荷平
均差」の値は−０．８３であり、条件部の論理式「負荷
平均差＜−０．５００」を満足するので、ルール０２の
条件部も成立する。そこで、判別結果としてこれらの実
行部である「先送り」操作が実行される。

【００４０】このような推論を繰り返して、図１１のよ
うに作業量を順次、配分していくこととなる。すなわ
ち、図９の初期状態で属性値を計算し、その第１回目の
推論結果として「先送り」という結論が成立した。そこ
で、ブロックを１個だけ翌月に先送りしたのが、図１１
（ａ）の状況である。続いて、注目点を移すことなく図
１１（ａ）の状態で、新たに属性値を計算して推論した
ところ、「先送り」という結論が成立したので、再び、
ブロックを１個だけ翌月に先送りしたのが、図１１
（ｂ）の状況である。このような推論を図１１（ｃ）、
（ｄ）に示すように順次実行し、７個のブロックを先送
りした結果、図１２の状態になる。

【００４１】この図１２の状態で、ルールの条件部に関
連する属性の値を計算してみると、図１３のようにな
る。この属性値が、８回目の操作として、「先送り」す
るか、「終了」するかを判断するのに利用される。図１
２に示すように、ブロックを翌月に７個移動した後、図
１３に示した属性値を用いて８回目の推論を実行する
と、次のようになる。

【００４２】ここでは、例えば図５の中のルール１６及
びルール１９を採り上げるものとする。ルール１６につ
き図１３の属性値に基づいて推論を実行すると、図１３
において属性「新負荷・先」の値は０．７であり、条件
部の論理式「０．７００≦新負荷・先＜０．８００」を
満足するので、ルール１６の条件部は成立する。同様に
して、図１３における属性「後から時期」の値は１．０
であるため、ルール１９の条件部の論理式「後から時期
≧０．８００」を満足し、図１３における属性「負荷平
均差」の値は−０．１３であるため、同じく条件部の論
理式「−０．２００≦負荷平均差＜−０．１００」を満
足するので、ルール１９の条件部も成立する。そこで、
判別結果としてこれらの実行部である「終了」操作が実
行される。

【００４３】従って、現在着目している月を翌月に移
動、つまり、注目点を２月から３月へ図１４（ａ）のよ
うに移動する。なお、９回目の推論は、３月を注目点と
して図１４（ｂ）のように「先送り」が実行される。

【００４４】図５に示した内容の知識ベース２００を利
用して推論を継続して行くと、作業総量が１人月単位で
１０人月、配分期間（作業期間）が２月から７月までの
６ヵ月間として与えられた作業量は、最終的に図１５に
示すような山積みグラフの状態になり、この配分結果が
出力装置４００に表示される。このように、本発明で
は、処理装置１００により１回の推論が終わるたびに属
性値を計算してその属性値に基づき各ルールの条件部を
調べ、条件部が成立したルールが有する実行部を推論結
果とすると共に、推論結果が「終了」となった場合に注
目点を翌月に移動して同様な推論を繰り返し実行するこ
とにより、最終的に作業量配分計画が作成されるもので
ある。

【００４５】次いで、第３の発明の実施例を図１５〜図
１９に基づいて説明する。第２の発明の実施例により作
成された図１５の作業量配分計画（知識ベース及び推論
プログラムにより作成されたもの）が、利用者により入
力装置３００を用いて修正されるか、あるいは、利用者
によって知識ベース及び推論プログラムによらずに作業
量配分計画を作成してこれが入力装置３００から入力さ
れると、その作業量配分計画から知識ベースを更新する
ために利用可能な事例データ、つまり、学習処理に利用
可能な事例データ５００を処理装置１００が作成して事
例データファイルに蓄積する。

【００４６】まず、図１７のように手本となる作業量配
分計画を入力装置３００を使って作成する。図１７に示
した配分計画は、作業の総量として５人月単位で８０人
月の作業量があり、納期は９月である。従って、図１７
では、１月から９月までの９ヵ月を配分期間とし、この
期間に作業量を配分してある。手本となる作業量配分計
画ができたら、これを完成された作業量配分計画として
処理装置１００が事例データ５００を作成する。

【００４７】つまり、図９に示したのと同様に、作業の
総量が開始月に割り当てられた状態を開始状態とし、上
記既存の作業量配分計画（図１７の計画）を最終状態と
して、開始状態から図１１のような状態の変化を処理装
置１００内にてシミュレーションし、各状態における図
１０のような各属性値と、各状態において最終状態と一
致させるために適用された「先送り」または「終了」を
判別結果とする事例データを１件づつ作成し、事例デー
タファイルに追加する。

【００４８】図１７の作業量配分計画から作成された事
例データ５００の一部を図１８、図１９に示す。このよ
うな事例データが蓄積されることにより、次に述べるよ
うに知識ベースの更新に利用できることとなる。

【００４９】次に、第４の発明の実施例を図１８〜図２
１に基づいて説明する。図２０に示すように、処理装置
１００は、図２１のように蓄積された数値の事例データ
５００を、図８に示した内容が格納されている属性定義
部６００の属性値、つまり、離散的な値（ことば等）に
変換しながら、その組み合わせを記憶装置７００の内容
として生成する。なお、上記記憶装置７００は、同一出
願人の特願平４−２４５７６７号記載の第１の発明にか
かる記憶装置と同様のものであり、属性値の組合せ、正
例数、負例数、要否の欄から構成されている。

【００５０】まず、「先送り」を「正」という判別結果
の例（正例）、「終了」を「負」という判別結果の例
（負例）として記憶装置７００に属性値の組合せを生成
し、ルールの実行部として「先送り」を持つルールを生
成する。その後、「終了」を「正」という判別結果の例
（正例）、「先送り」を「負」という判別結果の例（負
例）として記憶装置７００に属性値の組合せを生成し、
ルールの実行部として「終了」を持つルールを生成す
る。

【００５１】つまり、知識ベース２００には、「先送
り」を「正」という判別結果の例（正例）とした場合に
は、その時の記憶装置７００の中の属性値の組合せのう
ち、要否の欄が「要」である行の属性値の組合せをルー
ルの条件部とし、判別結果「先送り」をルールの実行部
とするルールが格納される。同様に、「終了」を「正」
という判別結果の例（正例）とした場合には、その時の
記憶装置７００の中の属性値の組合せのうち、要否の欄
が「要」である行の属性値の組合せをルールの条件部と
し、判別結果「終了」をルールの実行部とするルールが
格納される。この結果、知識ベース２００の内容は新し
いものに更新されることになる。

【００５２】従って、配分計画の利用者は直接的に知識
を与える必要がなくなり、第３の発明によって既存の正
しい作業量配分計画を手本として示すことで事例データ
５００が蓄積され、この事例データ５００を用いた学習
により知識ベース２００を改善することができる。すな
わち、利用者は間接的に知識を与えれば良いだけである
ため、利用者の負担が大幅に改善される。図１８、図１
９のように蓄積された事例データを用いて学習した結
果、知識ベース２００の内容は図２１のように「先送
り」に関するルールが１３個、「終了」に関するルール
が９個になる。なお、ルールの条件部にある各属性値
は、図８に示したような形式で定義されているものとす
る。また、この実施例は、理解を容易にするために既存
の作業量配分状況を考慮しない配分計画を学習させた場
合のものである。

【００５３】

【発明の効果】以上のように第１の発明は、予め与えら
れた配分計画モデルに合致する作業量配分計画を作成
し、その際に考慮した前記属性値に関する条件の組合せ
と判別結果とを用いて、新たに与えられた作業の総量及
び配分期間に対し、各期日について、順時注目点を設定
し、注目点における作業量のうちブロックを次の注目点
に先送りするか、あるいは注目点を次の期日に移動させ
るかを判別しながらブロックを配分して作業量配分計画
を作成するものである。このため、作業の総量と配分期
間のすべての組合せを考慮した膨大な量の配分結果を記
憶しておかなくても、あらゆる組合せの作業の総量と配
分期間に対応できる汎用性を有し、どのような条件が与
えられても最適な作業量配分計画を迅速に作成すること
ができる。

【００５４】第２の発明は、処理装置が、計算した属性
値を満足する条件部を持つルールを知識ベースから検索
してそのルールの実行部に記述されている判別結果を推
論結果とする推論処理を行い、この処理を実行するたび
に属性値を再計算すると共に、推論結果に従い前記ブロ
ックを配分して作業量配分計画を作成するものである。
これにより、推論のたびに変化していく属性値に基づい
て推論処理を逐次実行することになるので、複雑な制約
条件を予め定義することなく作業量配分計画を自動的に
作成することができる。

【００５５】第３の発明は、完成された作業量配分計画
を最終状態、作業量配分計画の対象として与えられた作
業の配分期間（開始から終了まで）のうちの開始期日に
作業の総量が与えられた状態を開始状態として、その間
のブロックの配分状態の変化をシミュレーションするこ
とにより、各状態における注目点及びその前後における
作業量や期間等に関する属性値と、各状態において最終
状態と一致させるために適用された判別結果とを有する
事例データを作成するものであり、また、第４の発明
は、上記事例データを用いて学習処理を実行し、知識ベ
ースの内容を更新するものである。これらの発明によれ
ば、学習機能により過去の計画作成時のノウハウを活用
することができ、しかも計画に誤りがあった場合にはそ
の修正及び計画作成に用いた判別条件の修正を容易に行
うことができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】第１の発明の実施例が適用される作業量配分計
画の結果を示す図である。

【図２】図１に対応する配分計画モデルを示す山積みグ
ラフである。

【図３】配分計画作成開始時の山積みグラフである。

【図４】第２の発明の実施例を示す作成装置の構成図で
ある。

【図５】知識ベース内のルールの説明図である。

【図６】推論処理を示すフローチャートである。

【図７】推論に使用されるルールの説明図である。

【図８】図７のルールの属性値及び論理式の説明図であ
る。

【図９】配分計画作成開始時の山積みグラフである。

【図１０】図９の状態における各属性値の説明図であ
る。

【図１１】推論過程を示す山積みグラフである。

【図１２】推論過程を示す山積みグラフである。

【図１３】図１２の状態における各属性値の説明図であ
る。

【図１４】推論過程を示す山積みグラフである。

【図１５】作成された作業量配分計画を示す山積みグラ
フである。

【図１６】第３の発明の実施例を示す作成装置の構成図
である。

【図１７】手本となる作業量配分計画を示す山積みグラ
フである。

【図１８】作成された事例データの説明図である。

【図１９】作成された事例データの説明図であり、図１
８に連続するものである。

【図２０】第４の発明の実施例を示す作成装置の構成図
である。

【図２１】学習の結果、更新された知識ベース内のルー
ルの説明図である。

【符号の説明】

１００ 処理装置 ２００ 知識ベース ３００ 入力装置 ４００ 出力装置 ５００ 事例データ ６００ 属性定義部 ７００ 記憶装置

Claims (4)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 作業量配分計画の対象となる作業の総量
   と作業の開始から終了に至る配分期間とが与えられる
   と、作業量の最小単位を表すブロックの数により作業の
   総量を表現し、前記配分期間内の各期日について、順次
   注目点を設定し、注目点及びその前後における作業量や
   期間等に関する属性値を考慮して、注目点における作業
   量のうち前記ブロックを次の期日に先送りするか、また
   は、注目点を次の期日に移動させるかの判別結果に基づ
   き前記ブロックを配分することにより、予め与えられた
   配分計画モデルを作成し、その際に考慮した前記属性値
   に関する条件の組合せと判別結果とを用いて、新たに与
   えられた作業の総量及び配分期間のもとで、注目点にお
   ける作業量のうち前記ブロックを次の期日に先送りする
   か、または、注目点を次の期日に移動させるかの判別結
   果に基づき、前記ブロックを配分して作業量配分計画を
   作成することを特徴とする作業量配分計画作成方法。
2. 【請求項２】 作業量配分計画の対象となる作業の総量
   と作業の開始から終了に至る配分期間とを入力するため
   の入力装置と、 作業量の最小単位を表すブロックの数により作業の総量
   を表現すると共に、前記配分期間内の各期日について、
   順次注目点を設定し、注目点及びその前後における作業
   量や期間等に関する属性値を計算する処理装置と、 前記処理装置により作成された作業量配分計画が出力さ
   れる出力装置と、 前記属性値の組合せを条件部とし、注目点における作業
   量のうち前記ブロックを次の期日に先送りするか、また
   は、注目点を次の期日に移動させるかの判別結果を実行
   部とするルールが格納された知識ベースとを備え、 前記処理装置は、計算した属性値を満足する条件部を持
   つルールを知識ベースから検索してそのルールの実行部
   に記述されている判別結果を推論結果とする推論処理を
   行い、この処理を実行するたびに前記属性値を再計算す
   ると共に、前記推論結果に従い前記ブロックを配分して
   作業量配分計画を作成することを特徴とする作業量配分
   計画作成装置。
3. 【請求項３】 完成された作業量配分計画を入力するた
   めの入力装置と、 作業量の最小単位を表すブロックにより、前記作業量配
   分計画の対象となった作業の総量を表現すると共に、前
   記作業量配分計画における作業の開始から終了に至る配
   分期間内の各期日を順次注目点とし、完成された作業量
   配分計画を最終状態、前記配分期間の最初に作業の総量
   が与えられた状態を開始状態として、前記開始状態から
   最終状態に至るまでの前記ブロックの配分状態の変化を
   シミュレーションすることにより、各状態における注目
   点及びその前後における作業量や期間等に関する属性値
   と、各状態において最終状態と一致させるために適用さ
   れた判別結果とを有する事例データを作成する処理装置
   と、 を備えたことを特徴とする事例データ生成装置。
4. 【請求項４】 請求項２記載の作業量配分計画作成装置
   において、 請求項３記載の事例データ生成装置により生成された事
   例データを用いて学習処理を実行し、知識ベースの内容
   を更新することを特徴とする作業量配分計画作成装置。