请假预测系统、预测规则学习设备、预测设备、请假预测方法和计算机可读记录介质技术方案

提供了一种能够预测雇员等是否将在预定时段中取得请假的请假预测系统等。根据本发明专利技术的一个实施例的一种请假预测系统被提供有：预测规则学习装置，其基于包括雇员的时序因素的第一出勤管理信息和指示请假关于每个雇员的存在或者不存在的信息来生成预测规则，该预测规则涉及对雇员在预定时段中取得请假的可能性的预测；以及预测装置，其基于包括关于作为预测的对象的雇员的时序因素的第二出勤管理信息和预测规则来预测作为预测的对象的雇员在预定时段中取得请假的可能性。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】请假预测系统、预测规则学习设备、预测设备、请假预测方法和计算机可读记录介质
本专利技术涉及一种请假预测系统、请假预测方法和计算机可读记录介质。
技术介绍
在公司和各种组织(下文被称为“公司等”)中，对于在各种组织中的雇员和成员(下文被称为“雇员等”)由于精神健康紊乱而取得请假的行动已经成问题。如果公司等可以在早期节段对于很可能由于精神健康紊乱而取得请假的雇员等采取行动，则有可能减少由于请假而在公司等和雇员等中出现的各种经济/社会损失。换而言之，希望预测雇员等由于精神健康紊乱而取得请假的时间。PTL1描述了一种精神健康管理设备。在PTL1中描述的精神健康管理设备确定雇员的工作历史是否匹配由确定规则数据指示的一个或者多个确定规则，该一个或者多个确定规则定义逐渐形成生理紊乱的雇员特有的工作模式。在PTL1中描述的精神健康管理设备向高层等通知关于雇员的信息，该信息涉及被确定匹配确定规则的工作历史。PTL2描述了一种方法，比如管理雇员行为。在PTL2中描述的用于管理雇员行为的方法中，首先从存储每个雇员的行为历史的雇员行为历史数据库提取雇员特有的行为特性，并且在雇员行为特性数据库中存储行为特性。在PTL2的用于管理雇员行为的方法中，确定雇员的行为历史是否在与雇员行为特性数据库有关的雇员行为特性的范围内。在行为历史超出行为特性的范围时，向雇员发送警报消息。[引用列表][专利文献][PTL1]日本待审专利申请公开号2008-242702A[PTL2]日本待审专利申请公开号2011-123579A
技术实现思路
[技术问题]PLT1和PLT2描述了对雇员等由于精神健康紊乱而取得请假的可能性的预测。然而，PLT1和PLT2没有提及对雇员等将取得请假的时间的预测。根据在PTL1和PLT2中描述的技术，难以预测雇员等将由于精神健康紊乱而取得请假的时间。本专利技术被实现以便解决以上描述的问题，而主要目的是提供比如一种能够预测雇员等将在预定时间中取得请假的请假预测系统。[对问题的解决方案]在本专利技术的一个方面中的一种请假预测系统包括：预测规则学习装置，其用于基于包括涉及雇员的时序因素的第一出勤管理信息并且基于指示涉及与每条第一出勤管理信息有关的雇员的请假的存在或者不存在的信息，来生成关于对请假的可能性的预测的预测规则，请假的可能性是雇员在预定时间中取得请假的可能性；以及预测装置，其用于基于包括关于作为预测目标的雇员的时序因素的第二出勤管理信息并且基于预测规则，来预测作为预测目标的雇员取得请假的可能性。在本专利技术的一个方面中的一种请假预测方法包括：基于包括涉及雇员的时序因素的第一出勤管理信息并且基于指示涉及与每条第一出勤管理信息有关的雇员的请假的存在或者不存在的信息，来生成关于对请假的可能性的预测的预测规则，请假的可能性是雇员在预定时间中取得请假的可能性；以及基于包括关于作为预测目标的雇员的时序因素的第二出勤管理信息并且基于预测规则，来预测作为预测目标的雇员取得请假的可能性。在本专利技术的一个方面中的一种计算机可读记录介质以非瞬态方式存储程序，该程序允许计算机执行：基于包括涉及雇员的时序因素的第一出勤管理信息并且基于指示涉及与每条第一出勤管理信息有关的雇员的请假的存在或者不存在的信息、来生成关于对请假的可能性的预测的预测规则的处理，请假的可能性是雇员在预定时间中取得请假的可能性；以及基于包括关于作为预测目标的雇员的时序因素的第二出勤管理信息并且基于预测规则、来预测作为预测目标的雇员取得请假的可能性的处理。在本专利技术的一个方面中的一种预测规则学习设备包括：预测规则学习装置，其用于基于包括涉及雇员的时序因素的第一出勤管理信息并且基于指示涉及与每条第一出勤管理信息有关的雇员的请假的存在或者不存在的信息，来生成关于对请假的可能性的预测的预测规则，请假的可能性是雇员在预定时间中取得请假的可能性。在本专利技术的一个方面中的一种预测设备包括：预测装置，其用于基于包括关于作为预测目标的雇员的时序因素的第二出勤管理信息并且基于涉及对请假的可能性的预测的预测规则，来预测作为预测目标的雇员取得请假的可能性，请假的可能性是雇员在预定时间中取得请假的可能性。[本专利技术的有利效果]根据本专利技术，有可能提供一种能够预测雇员等将在预定时间中取得请假的请假预测系统等。附图说明[图1]图1是图示了本专利技术的第一示例实施例中的请假预测系统的配置的示图。[图2]图2是图示了在本专利技术的第一示例实施例中的请假预测设备中被使用的出勤管理信息的示例的示图。[图3]图3是图示了在本专利技术的第一示例实施例中的请假预测设备中被使用的、涉及取得请假的雇员和正常工作人员的出勤管理信息的示例的示图。[图4]图4是表示本专利技术的第一示例实施例中的请假预测设备的操作的流程图。[图5]图5是图示了本专利技术的第一示例实施例中的请假预测设备的一个配置示例的示图。[图6A]图6A是图示了在本专利技术的第二示例实施例中的请假预测设备中包括的预测规则学习单元中生成预测规则的情况下的示例。[图6B]图6B图示了在本专利技术的第二示例实施例中的请假预测设备中包括的预测单元中的预测的情况下的示例。[图7]图7图示了图形的示例，该图形表示由本专利技术的第三示例实施例中的请假预测设备输出的、请假的可能性中的变化。[图8]图8图示了表格的示例，该表格涉及在本专利技术的第四示例实施例中推导出的、每个雇员等取得请假的可能性的分数。[图9]图9图示了图形的示例，该图形涉及在本专利技术的第五示例实施例中推导出的、可以成为请假的原因的因素。[图10]图10图示了图形的示例，该图形表示在本专利技术的第六示例实施例中推导出的、雇员等取得请假的可能性中的变化。[图11]图11是图示了在本专利技术的每个示例实施例中实施请假预测设备等的信息处理设备的一个配置示例的示图。具体实施方式将参照附图来描述本专利技术的每个示例实施例。在本专利技术的每个示例实施例中，每个设备的每个部件表现功能单元中的块。每个设备的每个部件可以由比如如图11中所图示信息处理设备500和软件的任何组合实施。信息处理设备500包括以下配置作为示例。·CPU(中央处理单元)501·ROM(只读存储器)502·RAM(随机存取存储器)503·被加载到RAM503中的程序504·存储程序504的存储设备505·读取和写入记录介质506的驱动设备507·被连接到通信网络509的通信接口508·通过其输入和输出数据的输入-输出接口510·部件通过其被相互连接的总线511。存在用于实施每个设备的方法的各种备选示例。例如，每个设备可以被实施为专用设备。每个设备可以由多个设备的组合实施。(第一示例实施例)首先，将描述本专利技术的第一示例实施例。图1是图示了本专利技术的第一示例实施例中的请假预测系统的示图。图2是图示了在本专利技术的第一示例实施例中的请假预测设备中被使用的出勤管理信息的示例的示图。图3是图示了在本专利技术的第一示例实施例中的请假预测设备中被使用的、涉及取得请假的雇员和正常工作人员的出勤管理信息的示例的示图。图4是指示本专利技术的第一示例实施例中的请假预测设备的操作的流程图。图5是图示了本专利技术的第一示例实施例中的请假预测设备的一个配置示例的示图。本专利技术的第一示例实施例中的请假预测系统100如图1中所示包括预测规则学习单元110和预测单元120。预测规则本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种请假预测系统，包括：预测规则学习装置，所述预测规则学习装置用于基于包括涉及雇员的时序因素的第一出勤管理信息、并且基于指示涉及与每条所述第一出勤管理信息有关的所述雇员的所述请假的存在或者不存在的信息，来生成关于对请假的可能性的预测的预测规则，所述请假的所述可能性是所述雇员在预定时间中取得所述请假的可能性；以及预测装置，所述预测装置用于基于包括关于作为预测目标的雇员的时序因素的第二出勤管理信息、并且基于所述预测规则，来预测作为所述预测目标的所述雇员取得所述请假的所述可能性。

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】2014.09.03 JP 2014-1794571.一种请假预测系统，包括：预测规则学习装置，所述预测规则学习装置用于基于包括涉及雇员的时序因素的第一出勤管理信息、并且基于指示涉及与每条所述第一出勤管理信息有关的所述雇员的所述请假的存在或者不存在的信息，来生成关于对请假的可能性的预测的预测规则，所述请假的所述可能性是所述雇员在预定时间中取得所述请假的可能性；以及预测装置，所述预测装置用于基于包括关于作为预测目标的雇员的时序因素的第二出勤管理信息、并且基于所述预测规则，来预测作为所述预测目标的所述雇员取得所述请假的所述可能性。2.根据权利要求1所述的请假预测系统，其中涉及已经取得了所述请假的所述雇员的所述第一出勤管理信息包括用于在从所述雇员取得所述请假的时间点起的所述预定时间之前的时段的时序因素。3.根据权利要求1或者2所述的请假预测系统，其中涉及没有取得所述请假的所述雇员的所述第一出勤管理信息包括用于在从所述雇员正常地工作的时间点起的所述预定时间之前的时段的时序因素。4.根据权利要求3所述的请假预测系统，其中涉及没有取得所述请假的所述雇员的所述第一出勤管理信息包括用于进一步在从在所述雇员正常地工作的所述时间点之前的所述预定时间起的预定时段之前的时段的时序因素。5.根据权利要求1至4中的任一权利要求所述的请假预测系统，其中所述请假的所述可能性表示所述雇员的最终出勤日期在所述预定时间中的可能性。6.根据权利要求1至5中的任一权利要求所述的请假预测系统，其中所述预测规则学习装置根据预定条件将所述第一出勤管理信息分类成多个群集，并且分别生成用于所述多个群集的所述预测规则；以及所述预测装置确定所述第二出勤管理信息被分类成所述多个群集中的哪些群集，并且基于为确定的所述群集而生成的所述预测规则来预测所述请假的所述可能性。7.根据权利要求1至6中的任一权利要求所述的请假预测系统，其中所述预测装置推导所述请假的预测的所述可能性中的时间变化。8.根据权利要求1至7中的任一权利要求所述的请假预测系统，其中所述预测装置预测和推导作为所述预测目标的所述多个雇员取得所述请假的所述可能性的程度。9.根据权利要求1至8中的任一权利要求...

【专利技术属性】
技术研发人员：玉野浩嗣，新贝敦，中道将司，
申请(专利权)人：日本电气株式会社，日本电气方案创新株式会社，
类型：发明
国别省市：日本,JP