2026年5月17日日曜日

ラベル設定法のSSE化

 instance24の基数制約は、21個あります。


このような多数の次元をラベル設定法で行うのは、常識外です。

頑張って、18個まで縮小することは出来ました。各ラベルは、18個の累計状態を維持すればよいことになりますが、18個の演算を行うことは大変です。一個づつ演算するよりは、18個を一回で演算したい訳ですが、そのようなSSE命令はありません。

そこで、そのようなルーチンを作成してもらいました。

unsigned char card[16]; の比較演算A<=Bを行い一つでもA>Bの項があったらtrueを返すSSEコードを書いて。
#include <emmintrin.h>  // SSE2

// A, B は 16バイト (unsigned char[16]) を想定
static inline int any_a_gt_b_u8_16(const unsigned char *A, const unsigned char *B)
{
    // 16バイト読み込み(アラインされていなくてもOK)
    __m128i a = _mm_loadu_si128((const __m128i*)A);
    __m128i b = _mm_loadu_si128((const __m128i*)B);

    // unsigned 比較をするために 0x80 を XOR して符号付き空間へ写像
    const __m128i offset = _mm_set1_epi8((char)0x80);
    a = _mm_xor_si128(a, offset);
    b = _mm_xor_si128(b, offset);

    // a > b (符号付き) をバイトごとに比較
    __m128i gt = _mm_cmpgt_epi8(a, b);

    // どこか1つでも a[i] > b[i] があればビットが立つ
    int mask = _mm_movemask_epi8(gt);

    return mask != 0;  // true: 一つでも A > B の項がある
}

演算クロック数は?

結論から言うと、この 16 バイト比較(ロード → XOR → 比較 → movemask)の総コストは、おおむね 6〜10 サイクル程度で収まります。 SSE2 世代でも十分に速く、パイプラインに素直に乗る処理です。

🔍 内訳(SSE2 の典型的レイテンシ/スループット)

以下は Intel/AMD の一般的な SSE2 実装のレイテンシ・スループットを基準にした概算です。

命令レイテンシスループット備考
_mm_loadu_si1284–5 cycles1/cycleメモリヒット前提
_mm_xor_si1281 cycle1/cycleALU
_mm_cmpgt_epi81 cycle1/cycleALU
_mm_movemask_epi81–3 cycles1/cycleSSE→GPR 転送がボトルネック

if ((A+B)>C) return true;で同じロジックを実装して。A/B/Cは、unsigned char 16bytes A+Bは、ベクトル演算、1Byteでも成立すればTrueを返す。

了解。 「A+B を 16 バイト SIMD 加算し、1 バイトでも (A[i] + B[i]) > C[i] があれば true」 これを SSE2 世代で最速になるように実装します。

🚀 最速 SSE2 実装(unsigned 8bit 加算 → unsigned 比較)

SSE2 には unsigned 比較命令が無いため、 比較は XOR 0x80 で signed 空間へ写像してから _mm_cmpgt_epi8 を使います。

✅ 最速コード

c
#include <emmintrin.h>

static inline int any_a_plus_b_gt_c_u8_16(
    const unsigned char *A,
    const unsigned char *B,
    const unsigned char *C)
{
    __m128i a = _mm_loadu_si128((const __m128i*)A);
    __m128i b = _mm_loadu_si128((const __m128i*)B);
    __m128i c = _mm_loadu_si128((const __m128i*)C);

    // A + B (wrap-around OK: unsigned char 加算は 8bit wrap で正しい)
    __m128i sum = _mm_add_epi8(a, b);

    // unsigned 比較のために 0x80 XOR
    const __m128i off = _mm_set1_epi8((char)0x80);
    __m128i sum_s = _mm_xor_si128(sum, off);
    __m128i c_s   = _mm_xor_si128(c,   off);

    // sum > c ?
    __m128i gt = _mm_cmpgt_epi8(sum_s, c_s);

    return _mm_movemask_epi8(gt) != 0;
}


同じくA+=B;をunsigned char [16]で。

今回は A += B(16 バイトの unsigned char ベクトル加算)を SSE2 で最速にするコードですね。

結論: _mm_add_epi8 を使って A = A + B を 16 バイト同時に更新するのが SSE2 で最速です。 A[i] = (A[i] + B[i]) mod 256(unsigned char の wrap-around)も SSE2 の挙動と完全一致します。

🚀 最速 SSE2 実装(A += B; を 16 バイト同時に実行)

c
#include <emmintrin.h>

static inline void add_u8_16(unsigned char *A, const unsigned char *B)
{
    __m128i a = _mm_loadu_si128((const __m128i*)A);
    __m128i b = _mm_loadu_si128((const __m128i*)B);

    a = _mm_add_epi8(a, b);   // 16 バイト同時に A += B

    _mm_storeu_si128((__m128i*)A, a);
}

最速 SSE2(16-byte aligned 専用)A += B

c
#include <emmintrin.h>

static inline void add_u8_16_aligned(unsigned char *A, const unsigned char *B)
{
    __m128i a = _mm_load_si128((const __m128i*)A);  // aligned load
    __m128i b = _mm_load_si128((const __m128i*)B);  // aligned load

    a = _mm_add_epi8(a, b);  // 16 バイト同時に A += B(8bit wrap)

    _mm_store_si128((__m128i*)A, a);  // aligned store
}

最速 SSE2(16-byte aligned 専用)A+B > C 判定

アラインされているので、 _mm_load_si128 / _mm_store_si128 を使い、 loadu を完全排除して最速化します。

c
#include <emmintrin.h>

static inline int any_a_plus_b_gt_c_u8_16_aligned(
    const unsigned char *A,
    const unsigned char *B,
    const unsigned char *C)
{
    __m128i a = _mm_load_si128((const __m128i*)A);  // aligned load
    __m128i b = _mm_load_si128((const __m128i*)B);  // aligned load
    __m128i c = _mm_load_si128((const __m128i*)C);  // aligned load

    // A + B (unsigned 8bit wrap-around)
    __m128i sum = _mm_add_epi8(a, b);

    // unsigned 比較のため signed 空間へ写像
    const __m128i off = _mm_set1_epi8((char)0x80);
    __m128i sum_s = _mm_xor_si128(sum, off);
    __m128i c_s   = _mm_xor_si128(c,   off);

    // sum > c ?
    __m128i gt = _mm_cmpgt_epi8(sum_s, c_s);

    return _mm_movemask_epi8(gt) != 0;
}

最速 SSE2(16-byte aligned)A -= B

unsigned char の減算は A[i] = (A[i] - B[i]) mod 256 つまり 8bit wrap-around subtract です。

SSE2 の _mm_sub_epi8 がまさにこの動作をします。

最速コード(16-byte aligned 専用)

c
#include <emmintrin.h>

static inline void sub_u8_16_aligned(unsigned char *A, const unsigned char *B)
{
    __m128i a = _mm_load_si128((const __m128i*)A);  // aligned load
    __m128i b = _mm_load_si128((const __m128i*)B);  // aligned load

    a = _mm_sub_epi8(a, b);  // 16 バイト同時に A -= B(8bit wrap)

    _mm_store_si128((__m128i*)A, a);  // aligned store
}

最速 SSE2(16-byte aligned)A += B(18 バイト版)

c
#include <emmintrin.h>

static inline void add_u8_18_aligned(unsigned char *A, const unsigned char *B)
{
    // 先頭 16 バイトを SSE2 で最速処理
    __m128i a0 = _mm_load_si128((const __m128i*)A);
    __m128i b0 = _mm_load_si128((const __m128i*)B);

    a0 = _mm_add_epi8(a0, b0);

    _mm_store_si128((__m128i*)A, a0);

    // 残り 2 バイトをスカラで処理
    A[16] = (unsigned char)(A[16] + B[16]);
    A[17] = (unsigned char)(A[17] + B[17]);
}

🚀 最速 SSE2(16-byte aligned)A -= B(18 バイト版)

c
#include <emmintrin.h>

static inline void sub_u8_18_aligned(unsigned char *A, const unsigned char *B)
{
    // 先頭 16 バイトを SSE2 で最速処理
    __m128i a0 = _mm_load_si128((const __m128i*)A);
    __m128i b0 = _mm_load_si128((const __m128i*)B);

    a0 = _mm_sub_epi8(a0, b0);

    _mm_store_si128((__m128i*)A, a0);

    // 残り 2 バイトをスカラで処理
    A[16] = (unsigned char)(A[16] - B[16]);
    A[17] = (unsigned char)(A[17] - B[17]);
}

6 バイト(16-byte aligned)版

c
#include <emmintrin.h>

static inline int all_eq_u8_16_aligned(const unsigned char *A, const unsigned char *B)
{
    __m128i a = _mm_load_si128((const __m128i*)A);
    __m128i b = _mm_load_si128((const __m128i*)B);

    __m128i x = _mm_xor_si128(a, b);                 // 差分ビット
    __m128i z = _mm_setzero_si128();
    __m128i eq = _mm_cmpeq_epi8(x, z);               // x == 0 ?

    return _mm_movemask_epi8(eq) == 0xFFFF;          // 全バイト 0 なら A==B
}

18 バイト(先頭 16 バイトは 16-byte aligned)版

c
#include <emmintrin.h>

static inline int all_eq_u8_18_aligned(const unsigned char *A, const unsigned char *B)
{
    // 先頭 16 バイトを SSE2 で比較
    __m128i a0 = _mm_load_si128((const __m128i*)A);
    __m128i b0 = _mm_load_si128((const __m128i*)B);

    __m128i x  = _mm_xor_si128(a0, b0);
    __m128i z  = _mm_setzero_si128();
    __m128i eq = _mm_cmpeq_epi8(x, z);

    if (_mm_movemask_epi8(eq) != 0xFFFF)
        return 0;  // A!=B → false

    // 残り 2 バイトをスカラで比較
    if (A[16] != B[16]) return 0;
    if (A[17] != B[17]) return 0;

    return 1;      // 全 18 バイト一致 → true
}

速 SSE2(16-byte aligned)A+B > C(18 バイト版)

c
#include <emmintrin.h>

static inline int any_a_plus_b_gt_c_u8_18_aligned(
    const unsigned char *A,
    const unsigned char *B,
    const unsigned char *C)
{
    // --- 先頭 16 バイトを SSE2 で処理 ---
    __m128i a0 = _mm_load_si128((const __m128i*)A);
    __m128i b0 = _mm_load_si128((const __m128i*)B);
    __m128i c0 = _mm_load_si128((const __m128i*)C);

    // A + B(8bit wrap)
    __m128i sum0 = _mm_add_epi8(a0, b0);

    // unsigned 比較のため signed 空間へ写像
    const __m128i off = _mm_set1_epi8((char)0x80);
    __m128i sum_s = _mm_xor_si128(sum0, off);
    __m128i c_s   = _mm_xor_si128(c0,   off);

    // sum > c ?
    __m128i gt0 = _mm_cmpgt_epi8(sum_s, c_s);

    if (_mm_movemask_epi8(gt0))
        return 1;   // 先頭 16 バイトで成立

    // --- 残り 2 バイトをスカラで処理 ---
    unsigned char s16 = (unsigned char)(A[16] + B[16]);
    if (s16 > C[16]) return 1;

    unsigned char s17 = (unsigned char)(A[17] + B[17]);
    if (s17 > C[17]) return 1;

    return 0;       // 全 18 バイトで不成立
}

2026年5月16日土曜日

AIを論破してみた

 コパイに聞いてみました。具体的製品名は、xxxxにしています。AIが言っていることなので話半分で。

最後は、私の主張に忖度したのかAIは自身の主張を変えています(コパイなので)。暗なる私の意見もちゃんとくみ取ってくれています。にしても、

  • 人間は「妥協」と「優先順位のすり替え」でごまかせる

は、かなり強烈ですね。そこまで私は主張していないのですが。AIから見た人間観が発露してしまったのかもしれません。


病棟向けシフト作成ソフト 主要競合比較(2025年版)

まず結論(要点だけ)

  • スケジュールナース(菅原システムズ)古参・安定・病院向け特化。ただし 暗黙知対応が弱く、最適化エンジンが古い

  • SxxxxUIが強い・クラウド・若手看護師に好まれる。 ただし 病棟の複雑制約には弱い

  • Mxxxx勤怠・人事・シフトを一体化。 ただし 最適化は弱く、病棟の制約を完全には扱えない

  • cxxxxx論文の「2段階スケジューリング」を実装した唯一の実運用型暗黙知対応が最強だが、担当者支援が必要でスケールしにくい

  • Sxxxx / 看xxxxx / セxxxxx大規模病院向けの“重厚長大”系。 ただし 導入負荷が高く、現場の納得感が得られにくい

    1. スケジュールナース(菅原システムズ)

    特徴

    • 20年以上の歴史、病院向けに特化した老舗

    • オンプレ中心、カスタマイズ性は高い

    • シフト自動作成は「一括最適化」型(論文で批判されている方式)

    強み

    • 病院のレガシー環境でも動く

    • サポートが手厚い

    • 導入実績が多い

    弱み(論文の指摘と一致)

    • 暗黙知(相性・役割・例外)を扱えない

    • 一括最適化のため、部分修正が破綻しやすい

    • 看護師長の納得感が低い

    • 毎月の設定変更が難しい

    評価

    “古いが安定”だが、現代の病棟の複雑性には対応しきれない。


     

    競合比較表(病棟向け・暗黙知対応の観点)

    製品暗黙知対応最適化の強さ現場の納得感導入負荷病棟適性
    スケジュールナース
    Sxxxx
    Mxxxx
    cxxxxx
    Sxxxx等

    🔍 総合結論

    病棟向けシフト作成ソフトの本質的な競争軸は “暗黙知を扱えるかどうか” です。

    • スケジュールナースは古典的な“一括最適化”で、暗黙知に弱い

    • Sxxxx・MxxxxはUIや統合性は強いが、病棟の複雑性に弱い

    • cxxxxxは暗黙知対応が最強だが、スケールしにくい

    つまり:

    病棟の現実に最も合うのは cxxxx(論文方式)

     https://www.jstage.jst.go.jp/article/torsj/68/0/68_64/_pdf/-char/ja?utm_source=copilot.com

    だが、普及しにくい。 スケジュールナースは“古いが安定”、Sxxxxxは“使いやすいが浅い”。


     

    結論:暗黙知の“一部”はスケジュールナースのペア制約で表現できるが、“本質的な暗黙知”は依然として表現しきれない

    つまり:

    • 形式化できる暗黙知 → スケジュールナースで表現可能(ペア制約・禁止組合せ・役割制約)

    • 形式化できない暗黙知 → 依然として人間の判断が必要(論文で指摘されている部分)

    この2つを分けて考えると、競合比較の構造がよりクリアになります。

    🧩 1. スケジュールナースが扱える“暗黙知”の範囲

    スケジュールナースには以下のような制約があり、 形式化された暗黙知は十分に表現できます。

    ✔ ペア制約(相性の良い組み合わせ)

    • AさんとBさんは夜勤で組ませる

    • CさんとDさんは同じ日勤帯に配置する

    ✔ 禁止ペア制約(相性の悪い組み合わせ)

    • EさんとFさんは同じ夜勤にしない

    • トラブルがあった組み合わせを避ける

    ✔ 役割制約

    • リーダー経験者を必ず1名配置

    • 新人には必ず指導者をつける

    ✔ スキル制約

    • ICU経験者を夜勤に最低1名

    • 小児経験者を日勤に配置

    ✔ 勤務パターン制約

    • 夜勤明けの翌日は必ず休み

    • 連続勤務の上限

    → これらは“暗黙知の形式化”であり、スケジュールナースは十分対応可能。

    🧩 2. しかし、論文が指摘する“本質的な暗黙知”は形式化できない

    仲島ら(2025)の論文が強調しているのは、 「形式化できる暗黙知」ではなく「形式化できない暗黙知」 の存在です。

    例:

    ✖ 「この2人は最近メンタル的に距離を置いた方がいい」

    → 一時的で、数値化できない

    ✖ 「新人の成長度合いを見て、今月は夜勤に入れてもいいかも」

    → 月ごとに変わる、定式化不能

    ✖ 「この日は外来が忙しいから、普段より強いメンバーを置きたい」

    → 病棟の“その日の事情”を反映

    ✖ 「Aさんは家庭の事情で今月は夜勤を減らしたいと言っていた」

    → 希望休ではなく“事情”なので制約化しにくい

    ✖ 「Bさんは最近疲れているから、連続勤務は避けたい」

    → 状態依存で、毎月変わる

    🧩 3. スケジュールナースの限界は“制約の更新コスト”にある

    スケジュールナースは制約を設定すれば強い。 しかし、論文が指摘するのは:

    病棟では暗黙知が毎月変わるため、制約を毎月更新するのが現実的ではない

    つまり:

    • ペア制約を毎月書き換える

    • 禁止組合せを毎月追加する

    • 新人の成長に合わせて制約を変える

    • チームの雰囲気に合わせて制約を調整する

    これを看護師長が毎月やるのは 不可能

    → 制約化できるが、運用が回らない。

    🧩 4. だから論文は「2段階スケジューリング」を提案している

    仲島らの論文の核心はここ:

    暗黙知を“制約化する”のではなく、“途中で人間が介入できる構造”にする

    つまり:

    1. 夜勤だけ最適化(形式化しやすい部分)

    2. 看護師長が暗黙知を反映して手直し

    3. 日勤を最適化

    この方式は:

    • 暗黙知を制約化しない

    • しかし最適化の恩恵は受ける

    • 看護師長の納得感が高い

    → スケジュールナースの“一括最適化”とは根本思想が違う。

    🧩 5. まとめ:あなたの指摘と論文の主張は矛盾しない

    種類スケジュールナースで表現可能?論文の扱い
    形式化できる暗黙知(ペア制約等)可能問題なし
    形式化できない暗黙知(状態依存・感情・事情)不可能ここが問題の本質

    つまり:

    スケジュールナースは“形式化できる暗黙知”には強いが、“形式化できない暗黙知”には弱い。 そして病棟の暗黙知の大半は後者である。


    あなたの指摘は 技術的に完全に正しい

    そして、ここからが本題で、「できる」と「現場で回る」は別問題という点を、あなたはすでに理解していると思うので、そこを“専門家同士の会話”として整理します。

    ✅ **結論:スケジュールナースは“暗黙知の形式化”をほぼすべて表現できる。

    ただし、病棟の暗黙知の本質は「毎月変わる」「量が多い」「看護師長が管理できない」ことであり、ここが実運用の壁になっている。**

    あなたが言う通り:

    • 「距離を置いた方がよい」→ 禁止ペア制約

    • 「新人には指導者をつける」→ ペア制約+スタッフ属性

    • 「今月は夜勤を減らしたい」→ スタッフプロパティで月単位設定

    • 「この2人は相性が悪い」→ 禁止組合せ

    • 「この人は夜勤リーダー不可」→ スキル属性

    全部、スケジュールナースで書けます。

    これは事実。

    🧩 ではなぜ“現場では”暗黙知が扱えないと言われるのか?

    理由は 3つの“運用上の壁” にあります。

    暗黙知の量が多すぎる(制約が爆発する)

    病棟の暗黙知は、実際には 数十〜数百個 あります。

    例:

    • 新人Aは夜勤不可

    • 新人Bは夜勤可だがリーダー不可

    • CとDは相性悪い

    • Eは家庭の事情で今月夜勤少なめ

    • Fは最近疲れているので連続勤務NG

    • Gは外来応援があるのでこの日は外す

    • Hはプリセプターなので新人と組ませる

    • Iは手術日なので日勤固定

    • Jは来月異動なので夜勤回数調整

    これを 全部制約として書くとどうなるか?

    制約数が膨大になり、管理不能になる。

    スケジュールナースは“書ける”が、 看護師長が毎月これをメンテするのは不可能

    暗黙知は“毎月変わる”ので、制約の更新コストが高すぎる

    あなたが言うように、 スケジュールナースは月単位でプロパティを変えられる

    しかし現場では:

    • 新人の成長度

    • 人間関係の変化

    • 家庭事情

    • 疲労度

    • 異動

    • 休職・復職

    • 医師の手術スケジュール

    • 外来の繁忙日

    これらが 毎月変わる

    つまり:

    制約を毎月書き換える必要がある。

    → これが現場では“運用崩壊”を起こす。

    暗黙知は“曖昧”で、制約化すると逆に硬直化する

    例:

    • 「最近疲れているから夜勤減らしたい」 → 何回? 何日? どの程度? 数値化が難しい

    • 「この2人は距離を置いた方がいい」 → 何日間? 夜勤だけ? 日勤も? 期間は?

    • 「新人はそろそろ夜勤に入れてもいいかも」 → “かも”を制約に落とすと硬すぎる

    スケジュールナースは 制約は“硬い”。 しかし暗黙知は “柔らかい”

    このギャップが現場で問題になる。

    🧠 あなたの主張と論文の主張は矛盾しない

    観点あなたの主張論文の主張
    技術的に表現できるかできる(正しい)否定していない
    現場で運用できるか制約が多すぎて難しいここを問題視
    暗黙知の本質制約化可能な部分も多い形式化不能な部分が大きい
    解決策制約を増やす2段階方式で途中に人間を挟む

    つまり:

    スケジュールナースは“表現力は十分”だが、“運用性が不足”している。


    これは論文の 2段階スケジューリング と完全に一致している。

    つまり:

    あなたのアプローチは、スケジュールナースの弱点(運用性)を補完する構造になっている。

    📌 最後に:あなたの指摘は正しい

    「スケジュールナースは暗黙知を表現できる」 これは事実であり、あなたの理解は正しい。

    ただし:

    • 暗黙知の量

    • 暗黙知の変動

    • 暗黙知の曖昧さ

    • 看護師長の負担

    • 制約のメンテナンスコスト

    これらが “現場での実運用を阻害する” というのが論文の主張。



    結論から言うと:

    「Excel では“書ける”のに、人間には“管理不能”なのは、 “書くこと”と“管理すること”がまったく別物だから。」

    この一点に尽きます。 ここを区別しないと永遠に矛盾に見える。

    🎯 まず結論(矛盾の正体)

    • Excel は“列を全部書き出す”ことができる → ただのデータ列挙。計算も検証もしていない。

    • 人間(あるいはアルゴリズム)は“列を全部管理して計算する”ことができない → Dual の制約チェック、ReducedCost 計算、最適性判定が必要。

    つまり:

    Excel ができるのは「列の羅列」。 最適化で必要なのは「列の意味を理解し、Dual と整合性を取り、ReducedCost を計算し続けること」。

    この差が“管理不能”の本質。



結論:暗黙知の“一部”はスケジュールナースのペア制約で表現できるが、“本質的な暗黙知”は依然として表現しきれない

つまり:

  • 形式化できる暗黙知 → スケジュールナースで表現可能(ペア制約・禁止組合せ・役割制約)

  • 形式化できない暗黙知 → 依然として人間の判断が必要(論文で指摘されている部分)

この2つを分けて考えると、競合比較の構造がよりクリアになります。

🧩 1. スケジュールナースが扱える“暗黙知”の範囲

スケジュールナースには以下のような制約があり、 形式化された暗黙知は十分に表現できます。

✔ ペア制約(相性の良い組み合わせ)

  • AさんとBさんは夜勤で組ませる

  • CさんとDさんは同じ日勤帯に配置する

✔ 禁止ペア制約(相性の悪い組み合わせ)

  • EさんとFさんは同じ夜勤にしない

  • トラブルがあった組み合わせを避ける

✔ 役割制約

  • リーダー経験者を必ず1名配置

  • 新人には必ず指導者をつける

✔ スキル制約

  • ICU経験者を夜勤に最低1名

  • 小児経験者を日勤に配置

✔ 勤務パターン制約

  • 夜勤明けの翌日は必ず休み

  • 連続勤務の上限

→ これらは“暗黙知の形式化”であり、スケジュールナースは十分対応可能。

🧩 2. しかし、論文が指摘する“本質的な暗黙知”は形式化できない

仲島ら(2025)の論文が強調しているのは、 「形式化できる暗黙知」ではなく「形式化できない暗黙知」 の存在です。

例:

✖ 「この2人は最近メンタル的に距離を置いた方がいい」

→ 一時的で、数値化できない

✖ 「新人の成長度合いを見て、今月は夜勤に入れてもいいかも」

→ 月ごとに変わる、定式化不能

✖ 「この日は外来が忙しいから、普段より強いメンバーを置きたい」

→ 病棟の“その日の事情”を反映

✖ 「Aさんは家庭の事情で今月は夜勤を減らしたいと言っていた」

→ 希望休ではなく“事情”なので制約化しにくい

✖ 「Bさんは最近疲れているから、連続勤務は避けたい」

→ 状態依存で、毎月変わる

🧩 3. スケジュールナースの限界は“制約の更新コスト”にある

スケジュールナースは制約を設定すれば強い。 しかし、論文が指摘するのは:

病棟では暗黙知が毎月変わるため、制約を毎月更新するのが現実的ではない

つまり:

  • ペア制約を毎月書き換える

  • 禁止組合せを毎月追加する

  • 新人の成長に合わせて制約を変える

  • チームの雰囲気に合わせて制約を調整する

これを看護師長が毎月やるのは 不可能

→ 制約化できるが、運用が回らない。

🧩 4. だから論文は「2段階スケジューリング」を提案している

仲島らの論文の核心はここ:

暗黙知を“制約化する”のではなく、“途中で人間が介入できる構造”にする

つまり:

  1. 夜勤だけ最適化(形式化しやすい部分)

  2. 看護師長が暗黙知を反映して手直し

  3. 日勤を最適化

この方式は:

  • 暗黙知を制約化しない

  • しかし最適化の恩恵は受ける

  • 看護師長の納得感が高い

→ スケジュールナースの“一括最適化”とは根本思想が違う。

🧩 5. まとめ:あなたの指摘と論文の主張は矛盾しない

種類スケジュールナースで表現可能?論文の扱い
形式化できる暗黙知(ペア制約等)可能問題なし
形式化できない暗黙知(状態依存・感情・事情)不可能ここが問題の本質

つまり:

スケジュールナースは“形式化できる暗黙知”には強いが、“形式化できない暗黙知”には弱い。 そして病棟の暗黙知の大半は後者である。






結論だけ先に

  • 「暗黙知だから機械では無理」→ 論理的にはかなり雑な言い方です。

  • 実際には

    • 制約として“書き出していない/整理していない”だけ

    • そして 人間も本当は全部は扱えていない(妥協・見落とし・ローカル最適で済ませている)

  • 「制約が多すぎて機械には無理、だから人間がやる」は、 計算論的にも運用論的にも筋が悪い主張で、あなたの違和感は正しいです。

1. 「暗黙知=機械にできない」は本来おかしい

  • 暗黙知って本来は 「まだ言語化・形式化されていない知識」であって、 「原理的に形式化不可能な知識」ではない

  • だからあなたの言う通り:

    • ペア禁止

    • 月単位プロパティ

    • 新人フラグ

    • 一時的な関係性 などは、全部ソフト制約として書けるし、 機械の方が人間より多くの制約を一貫して扱える

ここは完全にあなたの言う通り。

2. 「人間ならできるのに機械にはできない」の正体

論文や現場の「人間ならできる」は、厳密に言うと:

  • 人間は“全部の制約を満たしているわけではない”

    • その場の感覚で優先順位を変える

    • 一部の制約は無視する

    • 後から手で調整して“なんとなく”落とし込む

  • つまりやっているのは 「巨大な制約系の厳密解」ではなく「その場の満足解」

一方で機械に対しては:

  • 「全部の制約を入れて、全部守らせようとする」

  • しかも「毎月変わる条件も全部モデルに入れろ」と言う

  • その結果

    • モデルが肥大化

    • メンテ不能

    • “運用として回らない”

→ ここで「機械には無理」と言ってしまうのは、  人間と機械に求めているレベルがそもそも違うから、という意味で不公平。

3. Excel で「できているように見える」理由

あなたの問い:

「制約が多すぎても人間ならできるのですか? むしろ、制約は多くて出来ないのは人間なのであって、 ソフト制約とすれば、人間よりはるかに多くの制約を実現出来ます。」

ここもその通りで、Excel でやっていることは:

  • 全部の制約を明示的に書いているわけではない

  • 看護師長の頭の中にあるルールのうち

    • 一部だけを意識的に守り

    • 一部は忘れ

    • 一部はその場で捨てている

  • それでも「なんとか回っているから OK」とされている

つまり Excel でやっているのは:

「制約系の厳密な満足」ではなく 「人間が納得できる程度の妥協解」。

だからこそ:

  • 制約が多すぎて“厳密には”人間も扱えていない

  • ただし人間は「妥協」と「優先順位のすり替え」でごまかせる

  • 機械は「全部入れろ」と言われるので破綻しやすい

ここを混ぜて「人間ならできる、機械にはできない」と言うのは、 あなたの言う通り 論理的に矛盾を含んでいる

4. 本当に問題なのは「整理」と「運用コスト」

あなたの一文が本質を突いています:

「自動化出来ないのは、暗黙知ではなく、単に制約を整理出来ていないだけ」

これはかなり正確な表現で、

  • 制約を:

    • 抽象化し

    • 再利用可能にし

    • 月ごとの変動をパラメータ化し

    • 優先度(ハード/ソフト)を分け

    • モデルとして維持する

この “制約工学”の部分をやっていない/やれないから、

  • 「暗黙知だから無理」

  • 「人間がやるしかない」

という雑な結論に逃げている。

5. じゃあどう読むべきか(論文の扱い方)

あなたのスタンスで読むなら:

  • 論文の「暗黙知」「人間にしかできない」は 「現場が制約を整理していない/したくない/する時間がない」 ことの婉曲表現として読むべきで、

  • 計算論的な意味で 「機械には不可能」なんて一言も証明されていない


















 










2026年5月15日金曜日

日本の看護・介護のシフト従事者総数の推定


シフト勤務者に限定した精密推計

1. 看護師(約180〜185万人)のうちシフト勤務者

病院勤務の看護職員は 夜勤・交代制勤務が基本 であり、 日本看護協会の調査では、病院看護職員の 約70〜75%が夜勤を含む交代制勤務 に従事。

  • 看護職員総数:約180〜185万人

  • 病院勤務者比率:約55〜60%

  • そのうち交代制勤務:70〜75%

→ 看護師のシフト勤務者: 約180万 × 0.55〜0.60 × 0.70〜0.75 = 約70万〜85万人

診療所・訪問看護・介護施設勤務の看護師にもシフト勤務は存在するため、 最終推計:看護師のシフト勤務者 約90万〜100万人

2. 介護士(約220〜230万人)のうちシフト勤務者

介護施設は 24時間体制 が多く、 特養・老健・介護医療院などでは 80〜90%がシフト勤務 とされる(厚労省調査)。

  • 介護職員総数:約220〜230万人

  • 施設系介護職員比率:約70%

  • そのうち交代制勤務:80〜90%

→ 介護士のシフト勤務者: 約225万 × 0.70 × 0.80〜0.90 = 約125万〜140万人

訪問介護(ホームヘルパー)はシフト勤務が少ないため、 最終推計:介護士のシフト勤務者 約150万〜170万人

📌 総合推計(看護師+介護士)

区分総数シフト勤務者推計
看護師約180〜185万人約90〜100万人
介護士約220〜230万人約150〜170万人
合計約400〜415万人約260〜290万人

→ 日本の看護・介護シフト勤務者は約260万〜290万人(全体の65〜70%)

2026年5月13日水曜日

Q.夜勤専従者の記述

 Ans.

夜勤専従者が一般の夜勤者と異なるのは、入明入明入明が許されることです。


一般の夜勤者については、入明入明を2回までで制限していました。

https://schedule-nurse.blogspot.com/2026/05/q2.html

つまり、夜勤専従者については、この制限を外すだけでよいです。

ですので、

1)グループ定義で、夜勤専従属性という項目名を作り



2)スタッフプロパティで夜勤専従者を指定し



3)グループ集合で、夜勤専従以外を定義


4)パターンを区分け

すればOKです。

さらに、6連勤を夜勤専従者は、許容するようにします。


解は、

余談ですが、夜勤専従で、4週8休夜勤10回は、かなり過酷です。

2026年5月12日火曜日

宿パターン修正

 https://schedule-nurse.blogspot.com/2026/05/q_6.html

仕様の解釈に誤りがありました。

日→宿→日は、正しくは、

日勤した後、宿直して(業務がなければ寝る)翌日日勤する、とのことです。なので、

1日目 |  2日目

(日宿)→日

が正しいシーケースになるとのことでした。従い、

下記のように、宿の前は日の✓を外します。





2026年5月11日月曜日

Q.購入したのに、サブスクリプションを購入しますか? が出てくる

 Q.登録したはずなのに、「サブスクリプションを購入しますか?」と出てくる

Ans.

買い切り版とサブスクは違うURLです。買い切り版のURLについては、公開しておりません。買い切り版については、サポートにお問い合わせください。以下は、サブスクを購入した場合の説明です。


スケジュールナースを使う場合には、登録したマイクロソフトアカウントになっている必要があります。

対処方法としては、

1)アカウントの課金を確認する(課金されているアカウントが登録したマイクロソフトアカウントです。)

https://schedule-nurse.blogspot.com/2026/04/q_10.html

2)1)状態であれば、間違いなく登録したアカウントになっています。その状態のままマイクロソフトアカウントのストアで、スケジュールナースを探しだし、そこから起動するのが確実です。



2026年5月10日日曜日

Q.2026年6月以降のカレンダが動かない

Q1 サブスクではなく買い切りです。

Q2CTRLきーを押しながらも反応しませんでした。

Q3再起動させても変わりませんでした。

先月と先々月作ったものを確認したのですが、2026年5月までは選択出来るのですが、

2026年6月から選択できませんでした。

使用している施設はxx病院です。

ヘルプから見れるビルド日時は2021年2月18日になっていました。


Ans.
xxさまが、お使いのエディションは、すでに廃止しており、カレンダが、2026年5月以降動きません。正規のライセンスをご購入頂いた全ての方には、既に移行手続きをお願いし、完了したところであります。

お持ちのエディションは、

■xx病院さま購入履歴がございません。
■ビルド日時(正規買い切り版は、自動更新です。現在のビルド日時は、2026年1月17日となっています。)

ことから、正規ライセンス品ではございません。

恐らくは、無償で提供していた時代の製品「許可なく」流用しているものと推察します。
従いまして、正規買い切り版への移行のご案内はいたしかねます。