概要

この記事では、データサイエンティストとしてインターンに従事し、バイトや学祭などでシフトをGoogle Form と pythonを活用してシフトを作成している私が、Google Form と pythonを活用したシフト作成法について解説します。

用意するもの

用意するものはGoogle アカウント とpythonを実行する環境のみです。
pythonはgoogle Colaboratoryが使えるので、実質パソコンとgoogle アカウントのみあればできます。

プロセス

Google FormとPythonを活用したシフト作成法には、以下のようなプロセスで行われます。

1. データ収集: Google Formを使用して、従業員から利用可能な時間や希望するシフトなどの情報を収集します。

2. データエクスポート: Google Formからの回答はGoogle Sheetsに保存されます。このデータをCSV形式やExcel形式でエクスポートします。

3. Pythonでのデータ処理:

   • エクスポートしたデータをPythonで読み込みます。

   • 必要に応じてデータの前処理を行います（例: 不足している情報の補完、不適切な回答の削除など）。

   • シフトの制約や条件に基づき、最適化アルゴリズムやスケジューリングライブラリを使用してシフトを生成します。

4. 結果の共有: 作成されたシフトをGoogle Sheetsにアップロードしたり、Eメールなどの手段で従業員と共有します。

メリット

Google FormとPythonを活用したシフト作成法には、以下のようなメリットがあります。

1. 効率性: 手動でシフトを作成するのに比べて、大量のデータを迅速に処理できます。なので一度システムをセットアップすれば、毎回のシフト作成の手間がなくなります

2. 正確性: シフトの制約や条件を正確にプログラムで定義して実行すれば、手動でのシフト作成で起こるヒューマンエラーを避けることができます。

3. 透明性と公平性: 従業員が自分の利用可能時間や希望を直接入力した結果をもとに、自動で作成することで、シフト作成の過程が透明かつ公平になります。

4. 最適性: 最適化アルゴリズムを使用することで、従業員の希望やビジネスのニーズを最大限に満たすシフトを機械的に作成することができます。

ただし、この方法を実装するには、このようなプログラミングを用いた業務の効率化の経験、初期のセットアップにおけるアイデア、Pythonの知識が求められ、非常にハードルが高くなっています。

そこで、今回はこの方法について詳しく解説していきます。

経歴・実績

京都大学理学部物理系から東京大学 技術経営戦略学専攻 (通称TMI, 日本における人工知能に関わる領域でのトップスクール) と医学部編入の両方に合格し、医学部に進学。
医学部進学後は, 人工知能に関わる研究やベンチャー企業でインターンに取り組む。

Google Form の質問形式

以降で解説するコードで使いやすいようにGoogle Form の質問形式を工夫しする必要があります。

Google Formの質問形式の例

Google Formの質問形式の例を見せます。この例では、名前の他に日付ごとに時間帯すべてのチェックボックスを作り、従業員に選択してもらうようになっています。