介護職のシフト作成を自動化する！Excel関数と遺伝的アルゴリズムの活用法

介護職員です。Excel関数でかなり複雑な条件でもシフトを自動作成することができると知りました。(休日の日数指定や休みや同じ勤務が連続しまくらないようにする)など。ですが、自分の職場ではさらに複雑で、人手不足なのもあり、特定の勤務が作れない（早番がいない）（遅番がいない）など場合があります。動画を見てみましたが、早番を1名配置する指示をしているにもかかわらずどう頑張っても作れない場合、早番がいない日を作らざる追えません。いない日が特定の職員の日ばかりにならないように…やそもそも関数側が指示の範囲（早番作れといってるけど誰もいない！）だとエラーにならないか？など気になる点がありました。そこでYoutubeで遺伝的アルゴリズムというものを使うとみんなが納得いくようなシフトを自動生成できるようなことを見ました。PythonやVBAを使えば以下のような条件も加えて自動作成できるのでしょうか？
・「夜勤」の次の日は「休日」or「夜勤」
・上記の内容がどうしても満たせない場合は、「遅番」「午前休日、午後出勤」「日勤」の優先順位で指定できる
・夜勤は連続しても2日連続まで
・夜勤を組ませない、ペアNGの職員も指定できる
・遅番の後には早番はこない
できそうかできないかが知れれば解決します！

この記事では、介護職のシフト作成における課題と、その解決策としてExcel関数と遺伝的アルゴリズムを活用する方法について解説します。人手不足に悩む介護現場において、公平で効率的なシフト作成は大きな課題です。Excel関数の限界と、より高度な自動化を実現する遺伝的アルゴリズムの可能性について、具体的な事例を交えながらご紹介します。特に、複雑な制約条件を満たすシフト作成に焦点を当て、PythonやVBAを用いた実現可能性を探ります。

Excel関数の限界と遺伝的アルゴリズムの可能性

Excel関数を使用してシフト作成を行う場合、複雑な条件をすべて満たすことは容易ではありません。例えば、「早番がいない日」が発生した場合、Excel関数はエラーを返すか、不適切なシフトを作成してしまう可能性があります。また、職員間の希望や制約条件（ペアNGなど）を考慮すると、関数の数式が非常に複雑になり、管理や修正が困難になります。さらに、最適なシフトを探索する計算時間が長くなる可能性もあります。

一方、遺伝的アルゴリズムは、最適解を効率的に探索するアルゴリズムです。複数の制約条件を同時に考慮し、最適なシフトを自動生成することができます。PythonやVBAなどのプログラミング言語を使用することで、Excel関数では実現できない複雑な条件にも対応できます。具体的には、夜勤明けの休日の確保、ペアNG職員の考慮、勤務形態の優先順位設定など、介護現場特有の複雑な制約条件をプログラムに組み込むことができます。

具体的な実装例：PythonとVBAによる遺伝的アルゴリズム

PythonやVBAを用いた遺伝的アルゴリズムによるシフト作成は、以下のステップで行います。

1. データの準備：職員名、勤務可能な時間帯、希望休、ペアNG職員などの情報をリストや表形式で準備します。ExcelシートやCSVファイルなどを利用できます。
2. 遺伝子表現：シフトを遺伝子として表現します。例えば、各職員の各日の勤務形態（早番、日勤、遅番、夜勤、休日）を遺伝子として表現できます。遺伝子は、PythonやVBAの配列やリストで表現できます。
3. 適合度関数：シフトの良し悪しを評価する関数です。制約条件を満たしているか、職員の希望を反映しているかなどを評価し、数値化します。例えば、制約条件違反の数や、希望休日の取得率などを評価指標として使用できます。この関数の設計が、シフト作成の精度を大きく左右します。
4. 遺伝的操作：選択、交叉、突然変異といった遺伝的操作を行い、より適合度の高いシフトを生成します。選択は、適合度の高いシフトを優先的に選択します。交叉は、複数のシフトの遺伝子を組み合わせ、新しいシフトを生成します。突然変異は、遺伝子をランダムに変更し、多様性を生み出します。これらの操作を繰り返し行うことで、最適なシフトを探索します。
5. 最適解の探索：遺伝的操作を繰り返すことで、適合度の高いシフトを探索します。探索が終了したら、最も適合度の高いシフトを出力します。

Pythonでは、DEAPやPyGADなどの遺伝的アルゴリズムライブラリを使用することで、容易に実装できます。VBAでは、自作の関数やクラスを使用して実装する必要がありますが、Excelと連携して結果を直接表示できる利点があります。

ケーススタディ：架空の介護施設でのシフト作成

例として、10人の職員がいる介護施設を想定します。各職員の勤務可能な時間帯、希望休、ペアNG職員などをデータとして入力し、Pythonを用いて遺伝的アルゴリズムを実行します。以下の制約条件を考慮します。

• 夜勤の翌日は休日または夜勤
• 夜勤は連続2日以内
• 遅番の翌日は早番にならない
• 特定の職員ペアは同時に勤務しない
• 早番、遅番、夜勤の職員数を均等に配置する

遺伝的アルゴリズムを実行することで、これらの制約条件を満たし、かつ職員の希望を最大限に考慮したシフトを作成できます。この結果をExcelシートに出力することで、視覚的に確認し、必要に応じて修正を加えることができます。

具体的なコード例（Python – 簡略化）

以下のコードは、遺伝的アルゴリズムの簡略化された例です。実際の運用では、より複雑な条件や最適化手法が必要になります。

python
# これは簡略化された例であり、実際の運用にはより複雑なコードが必要です。
# 適切なライブラリ（DEAPなど）を用いることで、より効率的に実装できます。

import random

# 職員データ（例）
staff = [“A”, “B”, “C”, “D”, “E”, “F”, “G”, “H”, “I”, “J”]

# シフト作成（簡略化）
def create_shift(days):
shift = []
for i in range(days):
day_shift = random.choices(staff, k=3) # 3名分のシフトをランダムに作成
shift.append(day_shift)
return shift

# シフト評価（簡略化）
def evaluate_shift(shift):
score = 0
# ここに制約条件に基づいた評価ロジックを追加
return score

# 遺伝的アルゴリズム（簡略化）
def genetic_algorithm(days, generations):
best_shift = None
best_score = -1
for i in range(generations):
shift = create_shift(days)
score = evaluate_shift(shift)
if score > best_score:
best_shift = shift
best_score = score
return best_shift

# シフト作成と評価
best_shift = genetic_algorithm(7, 100) # 7日間、100世代
print(best_shift)

このコードは、ランダムにシフトを作成し、評価するだけの簡単な例です。実際のアプリケーションでは、遺伝的アルゴリズムの各ステップをより詳細に実装し、制約条件を適切に反映する必要があります。また、適切なライブラリを使用することで、より効率的な実装が可能になります。

専門家への相談を検討しましょう

ここまで、Excel関数と遺伝的アルゴリズムを用いたシフト作成について解説してきましたが、複雑な条件設定や、システム構築には専門家の知識とスキルが不可欠です。特に、大規模な施設や、高度な最適化が必要な場合は、専門家への相談を検討することをお勧めします。

まとめ

介護職のシフト作成は、人手不足や複雑な条件下で大きな課題となっています。Excel関数だけでは限界があるため、遺伝的アルゴリズムを用いた自動化が有効な手段となります。PythonやVBAを用いることで、複雑な制約条件を考慮した最適なシフトを作成できます。ただし、実装には専門的な知識が必要となるため、必要に応じて専門家への相談を検討することをお勧めします。

※ 本記事の内容は一般的な情報提供を目的としており、特定の製品やサービスを推奨するものではありません。具体的な実装方法や、最適なアルゴリズムの選択は、個々の状況に合わせて検討する必要があります。