JP2010250674A - 作業時間予測装置、方法、およびプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】過去の作業実績がない作業についても当該作業者による作業時間を予測する。
【解決手段】作業効率成分算出部１５で、作業者が行ったタスクの内容を示す作業実績情報と、これらタスクを実行するのに要する標準作業時間とから、タスクの内容を示す作業タグごとに、当該作業者が当該作業タグを属性に持つタスクを行った際に要する作業時間と、当該タスクの標準作業時間との比率を、当該作業タグに関する作業効率成分として算出し、作業効率算出部１６で、予測対象となるタスクの属性を示す作業タグに関する作業効率成分に基づいて、当該作業者の当該タスクに関する作業効率を算出し、予測作業時間算出部１７で、この作業効率に予測対象となるタスクの標準作業時間を乗算することにより、当該作業者が当該タスクを行うのに必要となる予測作業時間を算出する。
【選択図】 図１

Description

本発明は、作業管理技術に関し、特に作業者が任意の作業に要する作業時間を予測する技術に関する。

複数の作業者で各種作業を実行する場合、全体の作業効率を高めるためには、各作業者に対して適切な作業を割り当てる必要がある。一方、作業者の能力は、実行する作業の内容に応じて異なる。したがって、個々の作業者がそれぞれの作業に要する作業時間を精度よく予測する必要がある。

従来、このような作業時間を予測する技術として、作業の標準時間と作業者ごとの作業効率を用いる方法が提案されている（例えば、特許文献１など参照）。この技術は、作業計画を完了する目安として標準時間を予め設定するとともに、作業者ごとに各種別の作業に対する当該作業者の作業効率を過去の作業実績から算出しておき、この標準時間と作業効率とから、当該作業者が任意の種別の作業に要する作業時間を算出している。

また、同様の技術として、作業の標準時間と作業者ごとの熟練度を用いる方法が提案されている（例えば、特許文献２など参照）。この技術は、作業者ごとに各種別の作業に対する当該作業者の熟練度を過去の作業実績から算出しておき、作業の標準時間と熟練度とから、当該作業者が任意の種別の作業に要する作業時間を算出している。

特開２００８−１５８９７１号公報 特開平６−１９５３５１号公報

しかしながら、このような従来技術では、作業者の作業効率や熟練度の作業指標を、単一の作業種別という属性で区別しているため、例えば過去に作業を行ったことがないような新たな作業種別については、精度よく作業時間を算出できないという問題点があった。

すなわち、従来技術によれば、ある作業者が「仕様作成」という作業種別の作業を実行した場合、作業種別「仕様作成」に関する作業効率を算出できるため、この作業効率を用いて、作業種別「仕様作成」に関する当該作業者の作業時間が予測される。
ここで、当該作業者が、「英語」に関する知識がほとんどない場合、「英語」で「仕様作成」作業を行った場合、「日本語」より作業効率が低下するはずである。しかしながら、作業種別自体は「仕様作成」であることから、「日本語」での「仕様作成」作業から算出した作業効率が用いられることになり、「英語」がもたらす作業効率の低下を評価できない。

本発明はこのような課題を解決するためのものであり、過去の作業実績がない作業についても当該作業者による作業時間を予測できる作業時間予測技術を提供することを目的としている。

このような目的を達成するために、本発明にかかる作業時間予測装置は、予測対象となる作業者が行った各タスクの内容を示す作業実績情報として、これらタスクごとに、当該タスクの属性を示す作業タグと、当該タスクを作業者が実行した際に要した作業時間を示す実績作業時間とを、それぞれ記憶する作業実績情報記憶部と、タスクごとに、当該タスクの実行に要する標準的な作業時間を示す標準作業時間をそれぞれ記憶するタスク情報記憶部と、作業実績情報に含まれる作業タグごとに、当該作業タグが含まれるタスクを選択し、これらタスクに関する実績作業時間と標準作業時間との比率を、当該作業タグに関する作業効率成分として算出する作業効率成分算出部と、予測対象となる新規タスクの属性を示す作業タグに関する作業効率成分に基づいて、作業者の当該新規タスクに関する作業効率を算出する作業効率算出部と、作業効率に新規タスクの標準作業時間を乗算することにより、当該作業者が当該新規タスクを行うのに必要となる予測作業時間を算出する予測作業時間算出部とを備えている。

また、本発明の形態にかかる作業時間予測方法は、予測対象となる作業者が行った各タスクの内容を示す作業実績情報に基づいて、当該作業者が新規タスクを行うのに必要となる予測作業時間を算出する作業時間予測装置で用いられる作業時間予測方法であって、作業実績情報記憶部が、当該作業者が行った各タスクの内容を示す作業実績情報として、これらタスクごとに、当該タスクの属性を示す作業タグと、当該タスクを作業者が実行した際に要した作業時間を示す実績作業時間とを、それぞれ記憶する作業実績情報記憶ステップと、タスク情報記憶部が、タスクごとに、当該タスクの実行に要する標準的な作業時間を示す標準作業時間をそれぞれ記憶するタスク情報記憶ステップと、作業効率成分算出部が、作業実績情報に含まれる作業タグごとに、当該作業タグが含まれるタスクを選択し、これらタスクに関する実績作業時間と標準作業時間との比率を、当該作業タグに関する作業効率成分として算出する作業効率成分算出ステップと、作業効率算出部が、予測対象となる新規タスクの属性を示す作業タグに関する作業効率成分に基づいて、作業者の当該新規タスクに関する作業効率を算出する作業効率算出ステップと、予測作業時間算出部が、作業効率に新規タスクの標準作業時間を乗算することにより、当該作業者が当該新規タスクを行うのに必要となる予測作業時間を算出する予測作業時間算出ステップとを備えている。

また、本発明にかかるプログラムは、予測対象となる作業者が行った各タスクの内容を示す作業実績情報に基づいて、当該作業者が任意のタスクを行うのに必要となる予測作業時間を算出する作業時間予測装置のコンピュータに、作業実績情報記憶部が、当該作業者が行った各タスクの内容を示す作業実績情報として、これらタスクごとに、当該タスクの属性を示す作業タグと、当該タスクを作業者が実行した際に要した作業時間を示す実績作業時間とを、それぞれ記憶する作業実績情報記憶ステップと、タスク情報記憶部が、タスクごとに、当該タスクの実行に要する標準的な作業時間を示す標準作業時間をそれぞれ記憶するタスク情報記憶ステップと、作業効率成分算出部が、作業実績情報に含まれる作業タグごとに、当該作業タグが含まれるタスクを選択し、これらタスクに関する実績作業時間と標準作業時間との比率を、当該作業タグに関する作業効率成分として算出する作業効率成分算出ステップと、作業効率算出部が、予測対象となる新規タスクの属性を示す作業タグに関する作業効率成分に基づいて、作業者の当該新規タスクに関する作業効率を算出する作業効率算出ステップと、予測作業時間算出部が、作業効率に新規タスクの標準作業時間を乗算することにより、当該作業者が当該新規タスクを行うのに必要となる予測作業時間を算出する予測作業時間算出ステップとを実行させる。

本発明によれば、作業者が過去に行った作業実績がないタスクであっても、当該タスクの属性である作業タグに関する作業効率成分の組み合わせに基づき、当該作業者が当該タスクを実行するのに要する作業時間を精度よく予測することが可能となる。

本発明の第１の実施形態にかかる作業時間予測装置の構成を示すブロック図である。 作業者情報の構成例である。 作業タグ情報の構成例である。 タスク情報の構成例である。 作業実績情報の構成例である。 作業効率成分情報の構成例である。 予測作業時間情報の構成例である。 本発明の第１の実施形態にかかる作業時間予測装置の作業時間予測動作を示すフローチャートである。 本発明の第１の実施形態にかかる作業者登録処理を示すフローチャートである。 本発明の第１の実施形態にかかる作業実績登録処理を示すフローチャートである。 本発明の第１の実施形態にかかる作業効率成分算出処理を示すフローチャートである。 本発明の第１の実施形態にかかるタスク生成処理を示すフローチャートである。 本発明の第１の実施形態にかかる作業効率算出処理を示すフローチャートである。 本発明の第２の実施形態にかかる作業時間予測装置の構成を示す説明図である。 作業タグ別重み情報を示す構成例である。 本発明の第２の実施形態にかかる作業効率算出処理を示すフローチャートである。 本発明の第３の実施形態にかかる作業時間予測装置の構成を示すブロック図である。 本発明の第３の実施形態にかかる推薦タグ提示処理を示すフローチャートである。

次に、本発明の実施形態について図面を参照して説明する。
［第１の実施形態］
まず、図１を参照して、本発明の第１の実施形態にかかる作業時間予測装置について説明する。図１は、本発明の第１の実施形態にかかる作業時間予測装置の構成を示すブロック図である。
この作業時間予測装置１０は、全体としてサーバ装置やパーソナルコンピュータなどの情報処理装置を含み、入力された作業実績情報に基づいて、任意の作業者が任意の作業すなわちタスクを行うのに要する作業時間を予測する機能を有している。

タスクを実行するのに要する作業時間は、作業者の能力によって変化する。ここで、当該タスクの実行に要する標準的な作業時間を標準作業時間とした場合、この変化分は、当該標準時間に対する作業効率として表すことができる。すなわち、作業者ＸがタスクＴを実行する場合に要する作業時間Ｒは、タスクＴの標準作業時間Ｓに対して、作業者Ｘの能力に応じた作業効率ｅを乗算することにより算出できる。

これに対して、作業者の能力による作業時間の変化分は、タスクの内容によって異なる。本実施形態では、タスクの内容を示す属性ごとに、作業時間の変化分を示す作業効率を作業効率成分として定義している。そして、予測対象となるタスクの属性に対応する作業効率成分から、当該タスク全体の作業効率を算出し、この作業効率を当該タスクの標準作業時間に乗算することにより、当該タスクの予測作業時間を算出している。

本実施形態では、タスクの属性を示す標識として作業タグを設け、各タスクは１つ以上の作業タグを有しているものと定義している。例えば、「英語」で「仕様作成」という作業を行うタスクＴは、「英語」という作業タグＰ１と「仕様作成」という作業タグＰ２を持っていることになる。したがって、作業タグＰ１の作業効率成分ｅ１と、作業タグＰ２の作業効率成分ｅ２とが求まれば、タスクＴ全体の作業効率は、これら作業効率成分ｅ１，ｅ２から求められる。
本実施形態は、任意の作業タグを含むタスクから抽出した作業者の実績作業時間と、これらタスクに予め設定しておいた標準作業時間とを統計処理することにより、当該作業タグに関する作業効率成分を算出している。

［作業時間予測装置］
次に、図１を参照して、本発明の第１の実施形態にかかる作業時間予測装置の構成について説明する。図１は、本発明の第１の実施形態にかかる作業時間予測装置の構成を示すブロック図である。

本実施形態にかかる作業時間予測装置１０には、主な機能部として、情報入力部１１、画面表示部１２、情報処理部１３、作業者情報記憶部１４Ａ、タスク情報記憶部１４Ｃ、作業タグ情報記憶部１４Ｂ、作業実績情報記憶部１４Ｄ、作業効率成分記憶部１４Ｅ、予測作業時間記憶部１４Ｆ、作業効率成分算出部１５、作業効率算出部１６、および予測作業時間算出部１７が設けられている。

情報入力部１１は、キーボードやマウスなどの操作入力装置、あるいは外部装置（図示せず）とデータ通信を行うデータ入出力インターフェース回路からなり、作業実績情報など予測作業時間の算出に用いる各種処理情報を入力する機能を有している。
画面表示部１２は、ＬＣＤやＰＤＰなどの画面表示装置からなり、操作メニューや予測作業時間などの各種情報を画面表示する機能を有している。

情報処理部１３は、情報入力部１１から入力された各種処理情報を、作業者情報記憶部１４Ａ、作業タグ情報記憶部１４Ｂ、タスク情報記憶部１４Ｃ、および作業実績情報記憶部１４Ｄへ保存する機能と、これら作業者情報記憶部１４Ａ、タスク情報記憶部１４Ｃ、作業タグ情報記憶部１４Ｂ、作業実績情報記憶部１４Ｄから所定の処理情報を取得する機能と、予測作業時間記憶部１４Ｆの予測作業時間を画面表示部１２で画面表示する機能とを有している。

作業者情報記憶部１４Ａは、作業者に関する作業者情報を記憶する機能を有している。図２は、作業者情報の構成例である。ここでは、各作業者に固有の作業者ＩＤごとに、作業者ＩＤと仮作業効率が組として登録されている。仮作業効率とは、当該作業者の作業効率成分が求められていない場合に用いる作業効率である。この仮作業効率については、妥当性のある値を用いればよい。
作業タグ情報記憶部１４Ｂは、作業者が行う作業すなわちタスクの属性を示す作業タグ情報を記憶する機能を有している。図３は、作業タグ情報の構成例である。ここでは、各作業タグに固有の作業タグＩＤごとに、作業タグ名が登録されている。

タスク情報記憶部１４Ｃは、作業者が行うタスクに関するタスク情報を記憶する機能を有している。図４は、タスク情報の構成例である。ここでは、各タスクに固有のタスクＩＤごとに、タスク名、作業者ＩＤ、作業タグＩＤ、および標準作業時間が組として登録されている。
作業実績情報記憶部１４Ｄは、作業者が実際に行ったタスクに関する作業実績情報を記憶する機能を有している。図５は、作業実績情報の構成例である。ここでは、各タスクに固有のタスクＩＤごとに、当該タスクを実行した作業者の作業者ＩＤ、当該タスクの実行に要した作業時間を示す実績作業時間、および当該タスクを入力した入力日時が組として登録されている。

作業効率成分記憶部１４Ｅは、作業効率成分算出部１５で算出した、予測作業時間の算出予測対象となる作業者の各作業タグに関する作業効率成分を一時記憶する機能を有している。図６は、作業効率成分情報の構成例である。ここでは、作業者ＩＤと作業タグＩＤの組み合わせごとに、作業効率が登録されている。
予測作業時間記憶部１４Ｆは、予測作業時間算出部１７で算出した、予測作業時間の算出予測対象となる作業者が任意の作業を行うのに要する予測作業時間を記憶する機能を有している。図７は、予測作業時間情報の構成例である。ここでは、タスクＩＤと作業者ＩＤの組み合わせごとに、予測作業時間が登録されている。

作業効率成分算出部１５は、作業実績情報記憶部１４Ｄの作業実績情報に含まれる作業タグごとに、当該作業タグが含まれるタスクを選択する機能と、これらタスクに関する実績作業時間と標準作業時間とから、予測作業時間の算出予測対象となる作業者の当該作業タグに関する作業効率を示す作業効率成分を算出して、作業効率成分記憶部１４Ｅへ保存する機能とを有している。

作業効率算出部１６は、予測対象となるタスクの属性を示す作業タグに関する作業効率成分に基づいて、予測作業時間の算出予測対象となる作業者の当該タスクに関する作業効率を算出する機能を有している。
予測作業時間算出部１７は、作業効率算出部１６で算出した作業効率に、予測対象となるタスクの標準作業時間を乗算することにより、予測作業時間の算出予測対象となる作業者が当該タスクを行うのに必要となる予測作業時間を算出し、予測作業時間記憶部１４Ｆへ保存する機能を有している。

作業時間予測装置１０の各機能部のうち、作業者情報記憶部１４Ａ、タスク情報記憶部１４Ｃ、作業タグ情報記憶部１４Ｂ、作業実績情報記憶部１４Ｄ、作業効率成分記憶部１４Ｅ、予測作業時間記憶部１４Ｆについては、ハードディスクや半導体メモリなどの記憶装置から構成される。これらについては、いずれか一部またはすべてを同一記憶装置で実現してもよく、異なる記憶装置で実現してもよい。

また、作業時間予測装置１０の各機能部のうち、作業効率成分算出部１５、作業効率算出部１６、および予測作業時間算出部１７は、演算処理部で実現してもよい。演算処理部は、ＣＰＵなどのマイクロプロセッサとその周辺回路を有し、上記記憶装置に格納されているプログラムを読み出して実行することにより、各種処理部を実現する機能を有している。

［第１の実施形態の動作］
次に、図８を参照して、本発明の第１の実施形態にかかる作業時間予測装置の動作について説明する。図８は、本発明の第１の実施形態にかかる作業時間予測装置の作業時間予測動作を示すフローチャートである。

作業時間予測装置１０は、任意の作業者が任意の作業を行うのに要する作業時間を予測する際、図８に示すような作業時間予測動作を実行する。ここでは、作業タグ情報やタスク情報が、それぞれ作業タグ情報記憶部１４Ｂとタスク情報記憶部１４Ｃに予め登録されているものとする。

まず、作業時間予測装置１０は、情報入力部１１から入力された、各作業者に関する作業者情報を、作業者情報記憶部１４Ａへ登録する作業者情報登録処理を実行し（ステップ１００）、同じく情報入力部１１から入力された、各作業者が実際に行ったタスクに関する作業実績情報を、作業実績情報記憶部１４Ｄへ登録する作業実績登録処理を実行する（ステップ１０１）。この作業実績登録処理には、予測作業時間の算出予測対象となる作業者の当該作業タグに関する作業効率成分を算出する作業効率成分処理が含まれている。

この後、作業時間予測装置１０は、作業実績登録処理の作業効率成分処理で得られた作業効率成分に基づいて、情報入力部１１から入力されたタスクを生成するタスク生成処理を実行する（ステップ１０２）。このタスク生成処理には、任意の作業者が任意の作業を行うのに要する作業時間を予測する予測作業時間算出処理が含まれている。これにより、一連の作業時間予測動作を終了する。

［作業者登録処理］
次に、図９を参照して、図８のステップ１００で実行される作業者登録処理について説明する。図９は、本発明の第１の実施形態にかかる作業者登録処理を示すフローチャートである。

作業時間予測装置１０は、情報処理部１３により、まず、情報入力部１１から入力された、作業者名と仮作業効率情報を取得する（ステップ１１０）。
次に、情報処理部１３は、当該作業者に固有の作業者ＩＤを決定する（ステップ１１１）。ここでは例えば、作業者情報記憶部１４Ａに記憶されている作業者ＩＤの最大値に１を加算した値を、新たな作業者ＩＤとして用いればよい。
この後、情報処理部１３は、これら作業者ＩＤ、作業者名、および仮作業効率情報の組を、作業者情報として、作業者情報記憶部１４Ａへ登録し（ステップ１１２）、一連の作業者登録処理を終了する。

［作業実績登録処理］
次に、図１０を参照して、図８のステップ１０１で実行される作業実績登録処理について説明する。図１０は、本発明の第１の実施形態にかかる作業実績登録処理を示すフローチャートである。

作業時間予測装置１０は、情報処理部１３により、まず、情報入力部１１から入力された、タスクＩＤ、作業者ＩＤ、および実績作業時間を取得するとともに（ステップ１２０）、ＣＰＵの時計機能から、これら情報を取得した日時情報を取得し（ステップ１２１）、タスクＩＤ、作業者ＩＤ、実績作業時間、および日時情報の組を、作業実績情報として作業実績情報記憶部１４Ｄへ登録する（ステップ１２２）。

続いて、作業時間予測装置１０は、作業効率成分算出部１５により、情報入力部１１から入力された、タスクＩＤ、作業者ＩＤ、および実績作業時間を、情報処理部１３から取得する（ステップ１２３）。
この後、作業効率成分算出部１５は、上記タスクＩＤとタスクＩＤが一致するタスク情報のすべてを、タスク情報記憶部１４Ｃから検索し、これらタスク情報から作業タグＩＤと標準作業時間情報を取得し、これら作業タグＩＤのそれぞれについて、ステップ１２５〜１２７のループ処理Ａを繰り返し実行する（ステップ１２４）。

このループ処理Ａにおいて、作業効率成分算出部１５は、まず、選択した作業タグＩＤと作業タグＩＤが一致するタスク情報のすべてを、タスク情報記憶部１４Ｃから検索し、これらタスク情報からタスクＩＤと標準作業時間情報を取得する（ステップ１２５）。
次に、作業効率成分算出部１５は、これらタスクＩＤとタスクＩＤが一致する作業実績情報のすべてを、作業実績情報記憶部１４Ｄから検索し、これら作業実績情報から当該タスクに関する実績作業時間と入力日時情報を取得する（ステップ１２６）。

この後、作業効率成分算出部１５は、これら実績作業時間と入力日時情報に基づいて、ステップ１２０で入力された作業者ＩＤに対応する作業者の、当該作業タグに関する作業効率成分を算出する作業効率成分算出処理を実行する（ステップ１２７）。
このようにして、ループ処理Ａを終了した後、作業効率成分算出部１５は、求めた作業効率成分を作業効率成分記憶部１４Ｅへ保存し（ステップ１２８）、一連の作業実績登録処理を終了する。

［作業効率成分算出処理］
次に、図１０のステップ１２７で実行される作業効率成分算出処理について説明する。この作業効率成分算出処理では、実績作業時間に大きなバラツキを持つ値、すなわち外れ値が含まれていることを前提とし、この外れ値の影響を抑制して作業効率成分を算出する必要がある。

このような外れ値の影響を抑制できる作業効率成分算出方法として、図１０のステップ１２５で取得したタスクＩＤごとに、当該タスクの実績作業時間を当該標準作業時間で除算し、得られた値の中央値を作業効率成分として算出する方法がある。これにより、外れ値が作業効率成分として選択される可能性を抑制することができる。
この他、より高度な作業効率算出アルゴリズムとして、ロバスト推定法を利用した作業タグ作業効率算出手法が考えられる。

［ロバスト推定法による作業効率成分算出処理］
次に、ロバスト推定法による作業効率成分算出処理の原理について説明する。
ロバスト推定法は、外れ値の影響を受けにくくした最小二乗法である。ロバスト推定法としては、Ｂｉｗｅｉｇｈｔ推定法（Ｍ推定法）、ＬＭｅｄＳ法、ＲＡＮＳＡＣ法の３種類の方法があるが、本実施形態では、ＴｕｋｅｙのＢｉｗｅｉｇｈｔ推定法を用いる。以下では、最初に数学モデルを説明し、その後に本実施形態で用いるアルゴリズムを説明する。

まず、Ｂｉｗｅｉｇｈｔ推定法による作業効率成分算出処理の数学モデルについて説明する。
任意の作業者Ｘの任意の作業タグＰに関する作業効率成分を算出する場合、作業実績情報から当該作業タグを含むタスクＴを処理対象として抽出し、これらタスクＴに関する標準作業時間と当該作業者の実績作業時間とから、当該作業効率成分を算出する。

ここで、当該作業タグＰを属性として含むタスクＴのうち、ｉ番目（０≦ｉ≦ｎ：ｎは自然数）のタスクＴｉの標準作業時間をＳｉとし、実績作業時間Ｒｉをとする。ここで、作業効率成分の算出における、これらタスクＴ間でのタスクＴｉの重みをＷｉとし、重みＷｉの初期値を「１」とした場合、作業者Ｘの作業タグＰが付されたタスクＴに関する作業効率成分ｅは、次の式（１）で表される。この場合、Ｗｉがすべて１の場合も含んでいる。

また、この作業効率成分ｅを用いて、標準作業時間Ｓと実績作業時間Ｒの関係を示す近似直線をＲ＝ｅ・Ｓとした場合、この近似直線と実際の実績作業時間Ｒｉとの誤差ｄｉは、次の式（２）で表される。

ここで、実績作業時間Ｒｉの誤差ｄｉに対する許容誤差をＤとし、近似直線と実際の実績作業時間Ｒｉの誤差ｄｉが大きければ大きいほど、最小二乗に与える重みが小さくなるよう、次の式（３）に基づいてｉ番目のタスクＴｉに関する重みＷｉを算出する。

Ｂｉｗｅｉｇｈｔ推定法では、上記式（３）で算出した重みＷｉを用いて、再度、作業効率成分ｅを算出し、これら一連の処理を繰り返すことで、外れ値の影響の少ない作業効率ｅを算出できる。以上が、Ｂｉｗｅｉｇｈｔ推定法による作業効率成分算出処理の数学モデルである。

次に、図１１を参照して、図１０のステップ１２７で実際に実行する場合の、ロバスト推定法による作業効率成分算出処理について説明する。図１１は、本発明の第１の実施形態にかかる作業効率成分算出処理を示すフローチャートである。

作業時間予測装置１０は、作業効率成分算出部１５により、図１０のステップ１２６で取得した各タスクＩＤに対して、外れ値の判定に用いる重みをそれぞれ割り当て、これら重みの初期値として「１」を設定する（ステップ１３０）。
次に、作業効率成分算出部１５は、外れ値を除外するために、例えば５回程度の規定回数だけ、ステップ１３２〜１４２のループ処理Ａを繰り返し実行する（ステップ１３１）。

このループ処理Ａにおいて、作業効率成分算出部１５は、まず、作業効率成分ｅの分母ｅＤおよび分子ｅＮの値を「０」に設定して初期化し（ステップ１３２）、図１０のステップ１２６で取得したタスクＩＤのそれぞれについて、ステップ１３４〜１３６のループ処理Ｂを繰り返し実行する（ステップ１３３）。

このループ処理Ｂにおいて、作業効率成分算出部１５は、まず、選択したタスクＩＤとタスクＩＤが一致するタスク情報を、タスク情報記憶部１４Ｃから検索し、当該タスク情報から標準作業時間情報を取得するとともに、選択したタスクＩＤとタスクＩＤが一致するタスク情報を、作業実績情報記憶部１４Ｄから検索し、当該作業実績情報から実績作業時間情報を取得する（ステップ１３４）。

次に、作業効率成分算出部１５は、選択したタスクＩＤの重みと、上記標準作業時間および実績作業時間とを、前述した式（１）に基づき乗算して、作業効率成分の分子ｅＮに加算する（ステップ１３５）。
また、作業効率成分算出部１５は、選択したタスクＩＤの重みと、上記標準作業時間の二乗とを、前述した式（１）に基づき乗算して、作業効率成分の分母ｅＤに加算する（ステップ１３６）。

このようにして、ループ処理Ｂを終了した後、作業効率成分算出部１５は、前述した式（１）に基づき分子ｅＮを分母ｅＤで除算することにより、当該作業タグに関する作業効率成分ｅを算出する（ステップ１３７）。
この後、作業効率成分算出部１５は、図１０のステップ１２６で取得したタスクＩＤのそれぞれについて、ステップ１３９〜１４０のループ処理Ｃを繰り返し実行する（ステップ１３８）。

このループ処理Ｃにおいて、作業効率成分算出部１５は、まず、選択したタスクＴｉの標準作業時間Ｓｉ、実績作業時間Ｒｉ、および作業効率成分ｅから、前述した式（２）に基づき近似直線と実際の実績作業時間Ｒｉとの誤差ｄｉを算出する（ステップ１３９）。
続いて、作業効率成分算出部１５は、算出した誤差ｄｉと許容誤差Ｄとを比較し、次の式（３）に基づいて、選択したタスクＴｉの新たな重みＷｉを算出する（ステップ１４０）。

このようにして、ループ処理Ｃを終了した後、作業効率成分算出部１５は、ループ処理Ｃで算出した各タスクＴｉの新たな重みＷｉがすべて「０」の場合（ステップ１４１：ＹＥＳ）、これらタスクＴｉのすべての実績作業時間が許容誤差Ｄから外れた外れ値となったことから、許容誤差Ｄを所定分だけ拡大した後（ステップ１４２）、ステップ１３８へ戻る。

一方、ステップ１４１において、新たな重みＷｉのすべてが「０」でない場合（ステップ１４１：ＮＯ）、作業効率成分算出部１５は、ループ処理Ａの繰り返しにより、ステップ１３２へ戻る。
このようにして、作業効率成分算出部１５は、ループ処理Ａを規定回数だけ繰り返し、最終的に得られた作業効率成分ｅを、当該作業者の当該作業タグに関する作業効率成分とし、一連の作業効率成分算出処理を終了する。

［タスク生成処理］
次に、図１２を参照して、図８のステップ１０２で実行されるタスク生成処理について説明する。図１２は、本発明の第１の実施形態にかかるタスク生成処理を示すフローチャートである。

作業時間予測装置１０は、情報処理部１３により、まず、情報入力部１１から入力された、新規に生成するタスクに関する、タスク名、作業タグ名、作業者ＩＤ、および標準作業時間を取得する（ステップ１５０）。
次に、情報処理部１３は、作業タグ情報記憶部１４Ｂに登録されている作業タグ名と、新規タスクの作業タグ名とを比較し、新規タスクの作業タグ名が登録済みか否か確認する（ステップ１５１）。

ここで、一致するものがなく未登録の場合には（ステップ１５１：ＮＯ）、新規タスクの作業タグに固有の作業タグＩＤを決定し、この作業タグＩＤと新規タスクの作業タグ名との組を新たな作業タグ情報として作業タグ情報記憶部１４Ｂに登録する（ステップ１５２）。ここでは例えば、作業タグ情報記憶部１４Ｂに登録されている作業タグＩＤの最大値に１を加算した値を、新たな作業タグＩＤとして用いればよい。

次に、情報処理部１３は、作業タグ情報記憶部１４Ｂから、新規タスクの作業タグ名と作業タグ名が一致する作業タグ情報から、対応する作業タグＩＤを取得する（ステップ１５３）、
この後、情報処理部１３は、新規タスクに固有のタスクＩＤを決定し、新規タスクのタスクＩＤ、タスク名、作業者ＩＤ、作業タグＩＤ、および標準作業時間の組を、新たなタスク情報としてタスク情報記憶部１４Ｃに登録する（ステップ１５４）。ここでは例えば、タスク情報記憶部１４Ｃに登録されているタスクＩＤの最大値に１を加算した値を、新たなタスクＩＤとして用いればよい。

続いて、作業時間予測装置１０は、作業効率算出部１６により、作業タグ情報記憶部１４Ｂに登録されている作業タグＩＤのそれぞれについて、ステップ１５６〜１５９のループ処理Ａを繰り返し実行する（ステップ１５５）。

このループ処理Ａにおいて、作業効率算出部１６は、まず、後述する作業効率算出処理を実行することにより、新規タスクの作業タグに関する作業効率成分から、新規タスクに関する作業効率を算出する（ステップ１５６）。
次に、作業時間予測装置１０は、予測作業時間算出部１７により、作業効率算出部１６から、ステップ１５６で算出した作業効率と新規タスクの標準作業時間を取得し（ステップ１５７）、この作業効率と標準作業時間を乗算することにより、作業者が新規タスクを実行するのに要する予測作業時間を算出して（ステップ１５８）、新規タスクのタスクＩＤ、作業者ＩＤ、および予測作業時間の組を予測作業時間情報として予測作業時間記憶部１４Ｆに登録する（ステップ１５９）。

このようにして、ループ処理Ａを終了した後、作業時間予測装置１０は、情報処理部１３により、新規タスクに関する予測作業時間を含む新規タスクに関する各種情報を、タスクの生成結果として画面表示部１２で画面表示し（ステップ１６０）、一連のタスク生成処理を終了する。

［作業効率算出処理］
次に、図１３を参照して、図１２のステップ１５６で実行される作業効率算出処理について説明する。図１３は、本発明の第１の実施形態にかかる作業効率算出処理を示すフローチャートである。

作業時間予測装置１０は、作業効率算出部１６により、まず、新規タスクのタスクＩＤ、作業者ＩＤ、および作業タグＩＤを取得し（ステップ１７０）、新規タスクの作業タグＩＤのそれぞれについて、ステップ１７２〜１７５のループ処理Ａを繰り返し実行する（ステップ１７１）。

このループ処理Ａにおいて、作業効率算出部１６は、まず、選択した作業タグＩＤと作業タグＩＤが一致する作業効率成分を、作業効率成分記憶部１４Ｅから取得する（ステップ１７２）。
ここで、選択した作業タグＩＤの作業効率成分を取得できなかった場合（ステップ１７３：ＮＯ）、新規タスクの作業者ＩＤと作業者ＩＤが一致する作業者情報の仮作業効率を、選択した作業タグＩＤの作業効率成分として、作業者情報記憶部１４Ａから取得する（ステップ１７４）。

このようにして、ループ処理Ａを終了した後、作業効率算出部１６は、ループ処理Ａで取得した、新規タスクの作業タグＩＤと対応する作業効率成分を相加平均することにより、新規タスクを実行する作業者の新規タスクに関する作業効率として算出し（ステップ１７５）、一連の作業効率算出処理を終了する。

［第１の実施形態の効果］
このように、本実施形態は、作業時間の予測対象となる作業者が行ったタスクの内容を示す作業実績情報と、これらタスクを実行するのに要する標準作業時間とから、タスクの内容を示す作業タグごとに、当該作業者が当該作業タグを属性に持つタスクを行った際に要する作業時間と、当該タスクの標準作業時間との比率を、当該作業タグに関する作業効率成分として算出し、予測対象となるタスクの属性を示す作業タグに関する作業効率成分に基づいて、当該作業者の当該タスクに関する作業効率を算出し、この作業効率に予測対象となるタスクの標準作業時間を乗算することにより、当該作業者が当該タスクを行うのに必要となる予測作業時間を算出している。

これにより、当該作業者が過去に行った作業実績がないタスクであっても、当該タスクの属性である作業タグに関する作業効率成分の組み合わせに基づき、当該作業者が当該タスクを実行するのに要する作業時間を精度よく予測することが可能となる。

また、本実施形態では、作業効率成分算出部１５において、任意の作業タグに関する作業効率成分を算出する際、タスクごとに求めた当該実績作業時間と当該標準作業時間の積の和を、タスクごとに求めた当該標準作業時間の二乗和で除算することにより、作業効率成分を算出するようにしてもよい。これにより、誤差の少ない作業効率成分を算出することができる。

また、本実施形態では、作業効率成分算出部１５において、任意の作業タグに関する作業効率成分を算出する際、各タスクの実績作業時間と標準作業時間に対してロバスト推定法を適用することにより、実績作業時間と標準作業時間の関係を示す近似直線として外れ値の影響が少ない近似直線を求め、当該近似直線の傾きを作業効率成分として算出するようにしてもよい。これにより、バラツキの大きい外れ値の影響を抑止した、極めて誤差の少ない作業効率成分を算出することができる。

また、本実施形態では、作業効率成分算出部１５において、任意の作業タグに関する作業効率成分を算出する際、タスクごとに当該実績作業時間を当該標準作業時間で除算し、得られた値の中央値を作業効率成分として算出するようにしてもよい。これにより、極めて簡素な演算処理で、誤差の少ない作業効率成分を算出することができる。

また、本実施形態では、作業効率算出部１６において、予測対象となるタスクの作業効率を算出する際、予測対象となるタスクの属性を示す作業タグに関する作業効率成分のうちから選択した最悪値を作業効率として算出するようにしてもよい。これにより、極めて簡素な演算処理で、誤差の少ない作業効率成分を算出することができる。

［第２の実施形態］
次に、図１４を参照して、本発明の第２の実施形態にかかる作業時間予測装置について説明する。図１４は、本発明の第２の実施形態にかかる作業時間予測装置の構成を示す説明図である。

第１の実施形態では、作業効率算出部１６において、当該タスクの属性を示す各作業タグに関する作業効率成分の相加平均を、予測対象となるタスクの作業効率として算出する場合について説明した。
本実施形態では、当該タスクの作業タグごとに予め付与した重みを用いて、これら作業効率成分を加重計算することにより、当該タスクの作業効率を算出する場合について説明する。

図１４に示すように、本実施形態にかかる作業時間予測装置１０には、作業タグ別重み記憶部１４Ｇが追加されている。
作業タグ別重み記憶部１４Ｇは、各タスクの作業タグごとに作業タグ別重みを記憶する機能を有している。図１５は、作業タグ別重み情報を示す構成例である。ここでは、タスクＩＤと作業タグＩＤの組み合わせごとに、当該作業タグに関する作業効率成分に対する重みが登録されている。

作業タグ別重みは、任意のタスクに付与されている作業タグに関する作業効率成分が、どの程度、当該タスクの作業効率に対して影響を与えるかを示す影響度である。図１５の例では、作業タグ別重みが、「０」より大きく「１」以下の値をとる係数からなり、同一タスクに付与されている作業タグの重みをすべて加算すると「１」となる。

作業効率算出部１６は、予測対象となるタスクに関する作業効率を算出する場合、作業タグ別重み記憶部１４Ｇから取得した、当該タスクに付与されている作業タグの作業タグ別重みと、これら作業タグに関する作業効率成分とを積和計算することにより、当該タスクの作業効率を算出する機能を有している。
なお、本実施形態にかかる作業時間予測装置１０のうち、作業タグ別重み記憶部１４Ｇおよび作業効率算出部１６以外の構成については、第１の実施形態と同様であり、ここでの詳細な説明は省略する。

［第２の実施形態の動作］
作業タグ別重みは、前述した図１２のタスク生成処理で、情報入力部１１から入力され、情報処理部１３により、作業タグ別重み記憶部１４Ｇへ登録される。
例えば、図１２のステップ１５４とステップ１５５との間で、情報処理部１３が、情報入力部１１から入力された、作業タグＩＤと作業タグ別重みの組をそれぞれ取得し、作業タグ別重み記憶部１４Ｇへ登録すればよい。

次に、図１６を参照して、図１２のステップ１５６で実行される作業効率算出処理について説明する。図１６は、本発明の第２の実施形態にかかる作業効率算出処理を示すフローチャートであり、前述した図１３と同じまたは同等部分については、同一符号を付してある。
本実施形態にかかる作業効率算出処理では、図１３のステップ１７５に代えて、ステップ２００〜２０１が設けられている。ステップ１７０〜１７４については、前述した図１３と同様であり、ここでの詳細な説明は省略する。

作業効率算出部１６は、ステップ１７１のループ処理Ａを終了した後、新規タスクに付与されている各作業タグＩＤに対応する作業タグ別重みを、作業タグ別重み記憶部１４Ｇから取得する（ステップ２００）。
続いて、作業効率算出部１６は、新規タスクの作業タグＩＤごとに、図１３のステップ１７１のループ処理Ａで取得した当該作業タグＩＤの作業効率成分に、当該作業タグＩＤの作業タグ別重みを乗算し、これら乗算結果を合計することにより、新規タスクを実行する作業者の新規タスクに関する作業効率として算出し（ステップ２０１）、一連の作業効率算出処理を終了する。

［第２の実施形態の効果］
このように、本実施形態では、作業タグ別重み記憶部１４Ｇで、作業実績情報に含まれる作業タグごとに、これら作業タグ間における重みを記憶しておき、作業効率算出部１６で、予測対象となるタスクの属性を示す作業タグに関する作業効率成分を、当該タスクの作業タグに対する作業タグ別重みを用いて加重平均した値を作業効率として算出するようにしたので、当該タスクの作業時間に対する各作業タグの影響度を加味した作業効率を算出することができる。これにより、算出する作業効率の精度が向上するため、高い精度で新規タスクに関する作業時間を予測することが可能となる。

［第３の実施形態］
次に、図１７を参照して、本発明の第３の実施形態にかかる作業時間予測装置について説明する。図１７は、本発明の第３の実施形態にかかる作業時間予測装置の構成を示すブロック図である。

第１の実施形態では、図１２のタスク生成処理において新規タスクを登録する際、当該新規タスクの内容を示す作業タグを、情報入力部１１からオペレータが操作入力する場合が考えられる。
本実施形態では、第１の実施形態にかかる作業時間予測装置に、推薦タグ提示部１８を追加して設け、新規タスクの内容を示す作業タグを入力する際、当該作業者に関連する作業タグを推薦タグとして提示する場合について説明する。

推薦タグ提示部１８は、新規タスクを実行する作業者に関連する作業タグを作業タグ情報記憶部１４Ｂから取得してその重複数を計数する機能と、これら重複数の多い順に各作業タグを画面表示部１２で画面表示する機能とを有している。
本実施形態にかかる作業時間予測装置の他の構成については、第１の実施形態と同様であり、ここでの詳細な説明は省略する。

［第３の実施形態の動作］
次に、図１８を参照して、図１２のステップ１５０で実行される推薦タグ提示処理について説明する。図１８は、本発明の第３の実施形態にかかる推薦タグ提示処理を示すフローチャートである。

図１２のステップ１５０において、推薦タグ提示部１８は、図１８に示すような、推薦タグ提示処理を実行する。
推薦タグ提示部１８は、まず、新規タスクの作業者ＩＤを情報処理部１３から取得し、当該作業者ＩＤと作業者ＩＤが一致する作業タグＩＤを、作業実績情報記憶部１４Ｄの作業実績情報から取得して（ステップ３００）、これら作業タグＩＤの重複数を計数する（ステップ３０１）。

次に、推薦タグ提示部１８は、これら作業タグＩＤと作業タグＩＤが一致する作業タグ名を、作業タグ情報記憶部１４Ｂから取得して（ステップ３０２）、これら作業タグ名を、それぞれの重複数の多い順に並び替え、推薦タグとして画面表示部１２で画面表示し（ステップ３０３）、一連の推薦タグ提示処理を終了する。

［第３の実施形態の効果］
このように、本実施形態では、新規タスクを登録する際、新規タグの作業者と関連する作業タグを作業実績情報から取得し、これら作業タグの重複数が多い順に、これら作業タグを推薦タグとして画面表示するようにしたので、オペレータが新規タスクの作業タグを操作入力する際、作業者の予測作業時間の算出が可能な作業タグをオペレータに推薦タグとして提示することができる。これにより、新規タスクに対応する作業タグを設定入力する際に要するオペレータの作業負担を低減できるとともに、より精度の高い作業時間を予測することが可能となる。

［実施形態の拡張］
以上、実施形態を参照して本発明を説明したが、本発明は上記実施形態に限定されるものではない。本発明の構成や詳細には、本発明のスコープ内で当業者が理解しうる様々な変更をすることができる。

また、各実施形態では、作業時間予測装置１０の各機能部が１つの情報処理装置で実現される場合を例として説明したが、これに限定されるものではなく、情報処理装置や外部記憶装置に、機能部の一部を分散して実現してもよい。

本発明によれば、作業者の予測作業時間を用いた判断が必要なツールに応用できる。具体的には、スケジュール作成ツール、プロジェクトマネジメントツールといった用途に適用できる。

１０…作業時間予測装置、１１…情報入力部、１２…画面表示部、１３…情報処理部、１４Ａ…作業者情報記憶部、１４Ｂ…作業タグ情報記憶部、１４Ｃ…タスク情報記憶部、１４Ｄ…作業実績情報記憶部、１４Ｅ…作業効率成分記憶部、１４Ｆ…予測作業時間記憶部、１４Ｇ…作業タグ別重み記憶部、１５…作業効率成分算出部、１６…作業効率算出部、１７…予測作業時間算出部、１８…推薦タグ提示部。

Claims (17)

1. 予測対象となる作業者が実行した各タスクの内容を示す作業実績情報として、これらタスクごとに、当該タスクの属性を示す作業タグと、当該タスクを前記作業者が実行した際に要した作業時間を示す実績作業時間とを、それぞれ記憶する作業実績情報記憶部と、
   前記タスクごとに、当該タスクの実行に要する標準的な作業時間を示す標準作業時間をそれぞれ記憶するタスク情報記憶部と、
   前記作業実績情報に含まれる前記作業タグごとに、当該作業タグが含まれるタスクを選択し、これらタスクに関する前記実績作業時間と前記標準作業時間との比率を、当該作業タグに関する作業効率成分として算出する作業効率成分算出部と、
   予測対象となる新規タスクの属性を示す作業タグに関する前記作業効率成分に基づいて、前記作業者の当該新規タスクに関する作業効率を算出する作業効率算出部と、
   前記作業効率に前記新規タスクの標準作業時間を乗算することにより、当該作業者が当該新規タスクを行うのに必要となる予測作業時間を算出する予測作業時間算出部と
   を備えることを特徴とする作業時間予測装置。
2. 請求項１に記載の作業時間予測装置において、
   前記作業効率成分算出部は、前記タスクごとに求めた当該実績作業時間と当該標準作業時間の積の和を、前記タスクごとに求めた当該標準作業時間の二乗和で除算することにより、前記作業効率成分を算出することを特徴とする作業時間予測装置。
3. 請求項１に記載の作業時間予測装置において、
   前記作業効率成分算出部は、前記各タスクの実績作業時間と標準作業時間に対してロバスト推定法を適用することにより、実績作業時間と標準作業時間の関係を示す近似直線として外れ値の影響が少ない近似直線を求め、当該近似直線の傾きを前記作業効率成分として算出することを特徴とする作業時間予測装置。
4. 請求項１に記載の作業時間予測装置において、
   前記作業効率成分算出部は、前記タスクごとに当該実績作業時間を当該標準作業時間で除算し、得られた値の中央値を前記作業効率成分として算出することを特徴とする作業時間予測装置。
5. 請求項１に記載の作業時間予測装置において、
   前記作業効率算出部は、前記新規タスクの属性を示す作業タグに関する前記作業効率成分の相加平均値を前記作業効率として算出することを特徴とする作業時間予測装置。
6. 請求項１に記載の作業時間予測装置において、
   前記作業効率算出部は、前記新規タスクの属性を示す作業タグに関する前記作業効率成分のうちから選択した最悪値を前記作業効率として算出することを特徴とする作業時間予測装置。
7. 請求項１に記載の作業時間予測装置において、
   前記作業実績情報に含まれる前記作業タグごとに、これら作業タグ間における重みを記憶する作業タグ別重み記憶部をさらに備え、
   前記作業効率算出部は、前記新規タスクの属性を示す作業タグに関する前記作業効率成分を前記重みで加重平均した値を前記作業効率として算出する
   ことを特徴とする作業時間予測装置。
8. 請求項１に記載の作業時間予測装置において、
   前記新規タスクに関する各種情報を操作入力する際、前記作業実績情報記憶部に記憶されている前記各タスクの作業タグを取得して、作業タグごとに重複数を計数し、これら作業タグをそれぞれの重複数の多い順に並び替え、当該新規タスクの推薦タグとして画面表示部で表示する推薦タグ提示部をさらに備えることを特徴とする作業時間予測装置。
9. 予測対象となる作業者が行った各タスクの内容を示す作業実績情報に基づいて、当該作業者が新規タスクを行うのに必要となる予測作業時間を算出する作業時間予測装置で用いられる作業時間予測方法であって、
   作業実績情報記憶部が、当該作業者が行った各タスクの内容を示す作業実績情報として、これらタスクごとに、当該タスクの属性を示す作業タグと、当該タスクを前記作業者が実行した際に要した作業時間を示す実績作業時間とを、それぞれ記憶する作業実績情報記憶ステップと、
   タスク情報記憶部が、前記タスクごとに、当該タスクの実行に要する標準的な作業時間を示す標準作業時間をそれぞれ記憶するタスク情報記憶ステップと、
   作業効率成分算出部が、前記作業実績情報に含まれる前記作業タグごとに、当該作業タグが含まれるタスクを選択し、これらタスクに関する前記実績作業時間と前記標準作業時間との比率を、当該作業タグに関する作業効率成分として算出する作業効率成分算出ステップと、
   作業効率算出部が、予測対象となる新規タスクの属性を示す作業タグに関する前記作業効率成分に基づいて、前記作業者の当該新規タスクに関する作業効率を算出する作業効率算出ステップと、
   予測作業時間算出部が、前記作業効率に前記新規タスクの標準作業時間を乗算することにより、当該作業者が当該新規タスクを行うのに必要となる予測作業時間を算出する予測作業時間算出ステップと
   を備えることを特徴とする作業時間予測方法。
10. 請求項９に記載の作業時間予測方法において、
    前記作業効率成分算出ステップは、前記タスクごとに求めた当該実績作業時間と当該標準作業時間の積の和を、前記タスクごとに求めた当該標準作業時間の二乗和で除算することにより、前記作業効率成分を算出するステップを含むことを特徴とする作業時間予測方法。
11. 請求項９に記載の作業時間予測方法において、
    前記作業効率成分算出ステップは、前記各タスクの実績作業時間と標準作業時間に対してロバスト推定法を適用することにより、実績作業時間と標準作業時間の関係を示す近似直線として外れ値の影響が少ない近似直線を求め、当該近似直線の傾きを前記作業効率成分として算出するステップを含むことを特徴とする作業時間予測方法。
12. 請求項９に記載の作業時間予測方法において、
    前記作業効率成分算出ステップは、前記タスクごとに当該実績作業時間を当該標準作業時間で除算し、得られた値の中央値を前記作業効率成分として算出するステップを含むことを特徴とする作業時間予測方法。
13. 請求項９に記載の作業時間予測方法において、
    前記作業効率算出ステップは、前記新規タスクの属性を示す作業タグに関する前記作業効率成分の相加平均値を前記作業効率として算出するステップを含むことを特徴とする作業時間予測方法。
14. 請求項９に記載の作業時間予測方法において、
    前記作業効率算出ステップは、前記新規タスクの属性を示す作業タグに関する前記作業効率成分のうちから選択した最悪値を前記作業効率として算出するステップを含むことを特徴とする作業時間予測方法。
15. 請求項９に記載の作業時間予測方法において、
    作業タグ別重み記憶部が、前記作業実績情報に含まれる前記作業タグごとに、これら作業タグ間における重みを記憶する作業タグ別重み記憶ステップをさらに備え、
    前記作業効率算出ステップは、前記新規タスクの属性を示す作業タグに関する前記作業効率成分を前記重みで加重平均した値を前記作業効率として算出するステップを含む
    ことを特徴とする作業時間予測方法。
16. 請求項９に記載の作業時間予測方法において、
    推薦タグ提示部が、前記新規タスクに関する各種情報を操作入力する際、前記作業実績情報記憶部に記憶されている前記各タスクの作業タグを取得して、作業タグごとに重複数を計数し、これら作業タグをそれぞれの重複数の多い順に並び替え、当該新規タスクの推薦タグとして画面表示部で表示する推薦タグ提示ステップをさらに備えることを特徴とする作業時間予測方法。
17. 予測対象となる作業者が行った各タスクの内容を示す作業実績情報に基づいて、当該作業者が任意のタスクを行うのに必要となる予測作業時間を算出する作業時間予測装置のコンピュータに、
    作業実績情報記憶部が、当該作業者が行った各タスクの内容を示す作業実績情報として、これらタスクごとに、当該タスクの属性を示す作業タグと、当該タスクを前記作業者が実行した際に要した作業時間を示す実績作業時間とを、それぞれ記憶する作業実績情報記憶ステップと、
    タスク情報記憶部が、前記タスクごとに、当該タスクの実行に要する標準的な作業時間を示す標準作業時間をそれぞれ記憶するタスク情報記憶ステップと、
    作業効率成分算出部が、前記作業実績情報に含まれる前記作業タグごとに、当該作業タグが含まれるタスクを選択し、これらタスクに関する前記実績作業時間と前記標準作業時間との比率を、当該作業タグに関する作業効率成分として算出する作業効率成分算出ステップと、
    作業効率算出部が、予測対象となる新規タスクの属性を示す作業タグに関する前記作業効率成分に基づいて、前記作業者の当該新規タスクに関する作業効率を算出する作業効率算出ステップと、
    予測作業時間算出部が、前記作業効率に前記新規タスクの標準作業時間を乗算することにより、当該作業者が当該新規タスクを行うのに必要となる予測作業時間を算出する予測作業時間算出ステップと
    を実行させるプログラム。

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