言及されています

 日本の論文での言及は初めてではないかと思います。

https://www.jstage.jst.go.jp/article/pjsai/JSAI2020/0/JSAI2020_4Rin129/_pdf/-char/ja

スケジュールナースの目指している方向は、

１）求解速度

最適な解を求めるには、会話的に管理者の思いと、解の状況を見ながら、重みを調整します。そのためには、すぐに解が出ることが必要です。できれば、数秒、遅くても数十秒以内に実用的な解を提示できることが必要です。

２）超汎用性・柔軟性

　どのようなルールも記述できること。少なくとも、人間が作り出し運用しているルールを記述できない、ということがないこと。大体はGUIベースで、非常にレアな制約でもPythonで記述可能です。

３）ルール化・モデル化支援

Integer Programmingのリテラシーが有るならモデル化してMIPに落とせるでしょう。しかし、毎月制約は変化するのが常です。しかも、モデルをつくり運用するのは、IT技術者でもITリテラシーに通じた人でもありません。制約の世界では、モデル化とメンテナンスの時間の方が、解を求める時間よりはるかにかかります。本来は、生産性向上が目的なのですが、

■自動化コスト＝モデル化（ルール記述・開発）＋求解時間＋メンテナンスコスト

■手書きコスト＝求解時間（作成時間）

フェアな比較では、モデル化とメンテナンスコストを論ずるべきと思いますが、そのような論文は、見たことがありません。実際、SC3の開発においては、この部分に多くの時間を注きました。https://patents.google.com/patent/JP6364638B1/ja

４）アカデミックとのGapを埋めること

http://www.econ.upf.edu/~ramalhin/Referencias/Kellog_2007.pdf

５）ベンチマークでトップ性能を維持すること

https://www.nurse-scheduling-software.com/tutorial/benchmarks.htm

こちらとプレスリリースをご覧ください。

開発から7年、上記の目的は、ほぼ達成できたと考えます。今後は、国際的にも主要な地位を目指すことを目標にしたいと思います。

そこで、次の二つの方向性を考えたいと思います。

１）デスクトップアプリのフリー化

　ソフト自体にコストはかかりません。勤務表作成と月々のメンテナンスのみ有償になります。

２）特定業務・形態に絞ったアプリ化

　企業向けにスケジューリングソルバ（AWS　LAMBDA　FUNCTION）を提供

国・分野を絞ることで、汎用性・柔軟性をなるべく維持しながら、より簡便なGUIを装備していただき自動最適化を実現。