현재 서비스업이나 외식산업 등 노동집약형 산업에서는 인재 부족이 심각해지고 급한 결근 발생 시의 시프트 조정 업무는 큰 부담이 되고 있다.그래서 시프트 조정 업무의 부담을 경감하는 알고리즘을 정보과학을 연구하고 있는 홋카이도 대학의 조화계 공학 연구실과 공동 개발했다.

　이번에 개발한 알고리즘은 돌발적인 결원에 대해 몇 명에게 말을 걸어야 하는지 대상자의 리스트를 추출, 언제 어느 타이밍에 말을 할지를 판단하고 최적화한다.지금까지의 시프트 조정에서는, 개별 담당자의 「경험과 감」에 의존, 조정의 노하우가 쌓이지 않기 때문에 속인화하고 있었지만, 이 알고리즘에 의해, 대체자 선출에 걸리는 공수를 삭감, 생산성 과 응락률의 향상을 도모한다.

　또한 알고리즘을 학습한 AI와 채팅 시스템을 연계시켜 자동으로 출근 조정 여부를 확인하는 메시지를 발신.응답이 있던 스탭에 대해, 유인 채팅으로 최종 조정한다.시프트 조정의 채널은, 전화로부터 LINE을 이용하는 것으로, 대상자에게의 콘택트를 효율화해, 업무 부담을 경감시켜, 전화를 걸·받는 심리적 부담을 해소시킨다.

　이번 트라이얼 검증 결과를 기초로 한 효과 시뮬레이션을 보면, 대상자 리스트 100명의 경우, 컨택수는 전화 50명에 대해, 채팅 75명으로 컨택의 효율화에 의한 협상 기회가 증대.일을 맡는 응락수는, 전화 7.5명에 대해, 채팅 9.1명으로 최적인 대상자 선정에 의한 응락률도 향상.게다가 42.3 응락당의 공수(시간)는 전화의 10.3분에 대해 채팅은 XNUMX분으로, 공수가 삭감해, 생산성이 향상했다.

　현재 홋카이도대학과 연계를 하면서 채팅 응답 결과를 바탕으로 학습을 계속하면서 알고리즘의 정밀도 향상을 도모하고, 과제 검증과 대응을 계속해 2018년도 중 실용화를 목표로 하고 있다.