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2022 年度 実施状況報告書

強化学習によるメンバーシップ向上に寄与する共創的ナース・スケジューリングシステム

研究課題

研究課題/領域番号 19K04906
研究機関新潟県立看護大学

研究代表者

永吉 雅人  新潟県立看護大学, 看護学部, 准教授 (70426542)

研究期間 (年度) 2019-04-01 – 2024-03-31
キーワード強化学習 / ナース・スケジューリングシステム / マルチエージェント / インタラクション / 共創 / 看護の質 / メンバーシップ / 動的スケジューリング
研究実績の概要

本研究では、看護の質の向上を目指して、勤務表作成ルールの明確化・共有を通じた師長・スタッフナース間のメンバーシップ向上に寄与する強化学習と看護師長とのインタラクションに基づく共創的ナース・スケジューリングシステムを開発することを目的としている。そして本研究は、以下の3点から看護の質向上に貢献できると考える。
1.勤務表作成ルールの明確化・共有することによって、看護師長とスタッフナースとの間の相互理解や信頼関係につながり、勤務表作成を始めとした業務全般において、看護師長とスタッフナースのメンバーシップが向上する。
2.開発するナース・スケジューリングシステムによって、看護師長の勤務作成に関わる業務時間が軽減され、看護師長はスタッフナースの支援やOJT教育に携わることができる。
3.より良い勤務表によって、職場環境の改善および離職防止につながる。

令和3年度において構築型ナース・スケジューリングシステムにおける強化学習を用いた勤務修正法を提案している。令和4年度においては提案手法を欠勤発生などによる勤務表の修正を可能とする動的ナース・スケジューリングに拡張した。さらに拡張手法によって急な欠勤が発生したさまざまな場合において、実行可能な修正勤務表を作成可能であることを確認した。これにより、開発する共創的ナース・スケジューリングシステムにおいて、スタッフナースの個性やライフステージやワークライフバランスに応じた勤務形態の多様性を生かしたより良いナース・スケジューリングシステムの実現性をさらに高いものとした。

現在までの達成度 (区分)
現在までの達成度 (区分)

4: 遅れている

理由

令和2年度および令和3年度において新型コロナウィルス拡大防止に多大な時間を割かれた結果、令和4年度末において令和3年度計画を完了した段階ではあるものの、令和2年度計画における未実施の内容があるため。

今後の研究の推進方策

本研究では、①看護師個々におけるライフステージやワークライフバランスへの対応、②強化学習と看護師長とのインタラクションによる勤務表作成ルールの明確化、について段階的に開発を進めている。
令和5年度は、①を9月までに実施し、10月から②を開始する予定である。
なお、本研究を進めて行く過程で新しく得られた知見・成果については積極的に国際会議、国内学会等で発表し、フィードバックを得ていく。

次年度使用額が生じた理由

新型コロナウイルス拡大防止のため、各種学会のオンライン化による旅費削減が主たる理由である。令和5年度において、成果発表に努め旅費および論文投稿料として使用する。

  • 研究成果

    (5件)

すべて 2023 2022

すべて 雑誌論文 (1件) (うち査読あり 1件、 オープンアクセス 1件) 学会発表 (4件) (うち国際学会 1件)

  • [雑誌論文] An Approach of Exchanging Work Shifts Using Reinforcement Learning on a Constructive Nurse Scheduling System2022

    • 著者名/発表者名
      Masato Nagayoshi, Hisashi Tamak
    • 雑誌名

      Journal of Robotics, Networking and Artificial Life

      巻: 9(2) ページ: 154-158

    • DOI

      10.57417/jrnal.9.2_154

    • 査読あり / オープンアクセス
  • [学会発表] A dynamic nurse scheduling using reinforcement learning: Dealing with various sudden absences of a nurse2023

    • 著者名/発表者名
      Masato Nagayoshi and Hisashi Tamaki
    • 学会等名
      The 2023 International Conference on Artificial Life and Robotics
    • 国際学会
  • [学会発表] 強化学習を用いた動的ナース・スケジューリング:さまざまな急な欠勤への対応2022

    • 著者名/発表者名
      永吉雅人,玉置久
    • 学会等名
      電気学会 システム・制御合同研究会
  • [学会発表] 急な欠勤への対応を考慮した強化学習による動的ナース・スケジューリング2022

    • 著者名/発表者名
      永吉雅人,玉置久
    • 学会等名
      計測自動制御学会 システム・情報部門 学術講演会
  • [学会発表] 強化学習を用いた急な欠勤発生に伴う動的ナース・スケジューリングの試み2022

    • 著者名/発表者名
      永吉雅人,玉置久
    • 学会等名
      2022年電気学会電子・情報・システム部門大会

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公開日: 2023-12-25  

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