【AI導入事例】人員の作業工数の予測と要員配置の最適化

執筆者

DOORS編集部

公開日

2020.10.30

更新日

2024.03.07

最終更新日：2023.12.15

※本記事は、ブレインパッドが運営する人工知能ブログ「+AI」に掲載されている記事の転載版になります。

雇用契約ごとの勤務時間制限、熟練作業者の必要有無、作業従事者の対応可能セクションなど多種多様な制約条件が存在する人員配置計画の立案業務を、予測技術（必要作業量の将来予測の算出）と数理最適化技術（人員配置の最適化）を用いて自動化しました。

Solution：解決策

多種多様かつ複雑な業務要件の棚卸しを行った上で、将来必要となる人員（質と量）を予測する「予測機能」開発のための分析を実施。一定の精度を満たす予測アルゴリズムを開発しました。続いて予測モデルからのアウトプットデータを元に、最適な人員シフト・配置を算出する「最適化機能」の開発に着手しました。スピード、コストの両面から最終的には弊社の持つ最適化エンジンをベースに要件に合わせてカスタマイズを実施。この予測機能と最適化機能を組み合わせることで、業務にマッチした人員計画最適化サービスを実現しました。

Subject：課題

人員配置計画の立案や勤務シフト表の作成を支援するソフトウェアやサービスは世の中には多数ありますが、以下のようなハードルがあり、導入には至っていませんでした。
・既存のパッケージだと業務要件を満たせない
・業務要件が明文化されておらず、十分に把握できてない
・スクラッチ開発すると膨大なコストが掛かってしまう

Achievement：導入後の成果

人員計画最適化サービスを導入することによって、以下の効果を得ることができました。
・要員手配の最適化によるコスト削減
・業務工数の削減
・要員手配業務スピードアップ
・ビジネスに精通した人材の時間創出
・改善施策のシミュレーションによる高精度な効果金額算出
・既存最適化エンジンのカスタマイズによるコスト削減

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