銭湯・サウナ施設が過去の入館の記録・曜日・天気・催しから Python で日別・時間帯別の来館者数を予測し、スタッフの配置とタオルの準備の数を決める

処理の起点を決める

毎週水曜の22時、閉館の後に動かします。 店長が木曜にシフトを組む前に、翌週の見込みと人数の案ができている状態にします。リネンの業者に翌週の枚数を伝える期限にも間に合います。 期限は契約している業者に確かめて、時刻を合わせます。

毎日17時に、翌日分だけ作り直します。 翌日の天気の見通しが水曜の時点から変わっていれば、見込みと人数の案を出し直し、水曜の案との差を店長に知らせます。 決めたシフトを書き換えるのではなく、差を並べて出します。

POSの書き出しが届かない、または前日の入館の数が0のときは、動かしません。 書き出しの失敗を「来館者が0人の日」として学ばせないためです。店長に知らせ、POSの保守の会社に書き出しのやり直しを頼みます。

入力データを集める

質を決めるのは、催しの予定表です。 ロウリュの催しの日や季節の湯の日は、夕方の入館が跳ねます。催しの日を普通の日として学ばせると、普通の日の見込みが多めに、催しの日の見込みが少なめにずれます。 過去2年の催しを、日付と種類の一覧にします。

休業と設備の止まりの記録も欠かせません。 サウナ室の点検で半日止めた日は、サウナ付きの入館が減ります。止めた日と時間を印にして、学ばせる記録から外すか、項目として入れます。

データの取得方法を決める

POSからは、前日までの入館の記録を、決まった列の並びで毎日書き出す設定を作ります。リストバンドの仕組みからは、返却の時刻と、入館の記録と結ぶ番号を書き出します。会員の番号や氏名は書き出しません。

過去の天気は、最初に2年分をまとめて取り、その後は毎週1週間分を足します。 地点は、施設にいちばん近いアメダスの地点にします。見込みの資料には「出典：気象庁ホームページ」と、加工したことを書いておきます。

回数券と月の会員の入館も、券種として分けて書き出します。 会員は天気が悪くても来る常連が多く、入浴のみの一般の客とは天気への反応が違います。 券種ごとの数を残しておけば、雨の日に減るのはどの客かが分かり、タオルを渡す券種の割合の動きも読めます。

天気の見通しを店長の入力で済ませる場合は、入力の欄を決めておきます。 「晴れ・曇り・雨・雪」の4つと、最高気温の数字だけを入れてもらいます。自由な文で書くと、プログラムが読めません。

AIへ渡す前に整形する

1. 入館と退館を結ぶ … リストバンドの番号で入館と退館を組にし、滞在の時間を出します。退館の記録が無いもの（返却の読み取りの失敗）は、別に数えます
2. 滞在の時間を補う … 退館が無いものは、同じ施設・同じ曜日の種類・同じ券種の滞在の時間の真ん中で補い、補ったことを印にします
3. 館内の人数を作る … 30分ごとに、その時刻に入館済みで退館前の人を数えます
4. 異常の日を外す … 臨時の休業、設備の止まり、POSの障害の日を印にします
5. 日別に束ねる … 日ごとの来館者数と、券種ごとの数、30分ごとの館内の人数を作ります
6. 項目を作る … 曜日、祝日、連休の何日目か、年末年始、催しの種類、季節の湯、降水量、最高気温、最低気温、前年の同じ週の来館者数、給料日の後の週末の印
7. 割合を作る … 直近8週の曜日の種類ごとに、サウナ付き・タオルセット付きの割合と、館内着を渡す割合を作ります

3番目を正しく作るのが、この構成の土台です。 入館の時刻だけで人を置くと、第3章の（a）のように山の時刻がずれます。郊外の施設では、入館の山から2時間ほど遅れて館内の人数の山が来ることが、記録を作って初めて分かります。

2番目の補いを「閉館まで館内にいた」にしないでください。 返却の読み取りに失敗した人を閉館まで数えると、夜の館内の人数が多めに出て、夜の見回りを厚くしすぎます。 補ったものの割合は毎日数え、増えたら読み取りの機械を確かめます。

AIに処理させる

させるのは、施設ごとに「翌週の日別の来館者数」と「30分ごとの館内の人数」を、真ん中と幅で見込むことだけです。 配置の人数、タオル・館内着の数、印付けは、決まった計算で行います。

真ん中はポアソン損失、幅は分位点の損失で、別々のモデルにします。 平日の朝のように館内の人数が数人の時間帯があり、二乗の誤差で学ばせると、少ない時間帯でマイナスの見込みが出ることがあります。 タオルの数には上側（quantile=0.9）を、人の配置には真ん中と上側の両方を使います。

3行目を必ず守ってください。 来館者が少ない見込みの日でも、浴槽の水や設備の衛生の手入れの回数を減らす判断に、見込みを使ってはいけません。 衛生の管理は、施設の決まりと保健所の指導で決まり、来館者の数で緩めるものではありません。

指示内容を固定する

この構成は生成AIを使わないので、プロンプトの代わりに、モデルの設定と計算の規則を書いておきます。

【モデル（2施設で1つ。施設は項目として持つ）】
- scikit-learn の HistGradientBoostingRegressor
  ・日別の来館者数   … loss="poisson"
  ・30分ごとの館内の人数（真ん中）… loss="poisson"
  ・30分ごとの館内の人数（上側）  … loss="quantile", quantile=0.9
  ・30分ごとの館内の人数（下側）  … loss="quantile", quantile=0.1
  ・categorical_features = [施設, 曜日の種類, 催しの種類, 時刻]
- 学ばせる記録 = 過去2年。休業・設備の止まり・POSの障害の日は外す
- 学ばせ直しは月に1回。確かめは直近8週を外して学ばせ、外した8週で見る

【人数の案（配置の決まりの表から）】
- 受付   = 30分ごとの入館の数の真ん中 ÷ 受付1人がさばける数（切り上げ）
- 見回り = 館内の人数の上側 ÷ 見回り1人が受け持つ人数（切り上げ）、最少1人
- 1人がさばける数・受け持つ人数は、施設ごとに店長が決めて表に置く

【タオル・館内着の数の案】
- 大タオル・小タオル = 日別の来館者数の上側 × タオルを渡す券種の割合 × 1人あたりの枚数
- 館内着             = 日別の来館者数の上側 × 館内着を渡す券種の割合
- 予備として、上の数に店長が決めた割合を足す

【印を付ける条件】
- new_event … 催しの種類が初めて、または前回から1年以上空いた
- crowd     … 館内の人数の上側が、施設の受け入れの目安の9割超
- weather   … 翌日の見通しの最高気温が水曜の時点から5度以上違う、または雨・雪に変わった
- mix_shift … タオルを渡す券種の割合が前月から1割以上動いた
- 印の無い日は、人数とタオルの数の案をそのままシフトの表の下書きに載せる

1人がさばける数と受け持つ人数を、プログラムに書き込まないのは、施設と季節で変わるからです。 郊外の施設の外気浴のテラスは、冬は見回りが少なくて済み、夏は熱中症の見守りで多く要ります。店長が表の値を直せば、人数の案はすぐに変わります。 表を直したら、いつ誰が直したかを残します。

見回りに上側を使うのは、混む日にこそ人が要るからです。 サウナ室で具合の悪くなる人が出るのは、混んで暑さに長くいる日です。真ん中で人を置くと、10日に1日の混む日に見回りが足りません。

出力形式を固定する

施設・日ごとに、次の形のJSONを作り、表にしてシフトの表の横に載せます。

{
  "facility": "",
  "date": "",
  "day_type": "weekday | saturday | holiday | long_holiday",
  "event": "",
  "weather_input": { "sky": "", "tmax": 0, "tmin": 0, "issued_at": "" },
  "visitors": { "p50": 0, "p10": 0, "p90": 0, "last_year_same_week": 0 },
  "occupancy": [ { "time": "17:00", "p50": 0, "p90": 0 } ],
  "staff_draft": [ { "time": "17:00", "reception": 0, "patrol": 0 } ],
  "linen_draft": { "bath_towel": 0, "face_towel": 0, "room_wear": 0 },
  "flags": ["new_event | crowd | weather | mix_shift"],
  "model_version": "",
  "manager_override": { "staff": null, "linen": null, "reason": "" }
}

1つ目の理由は、weather_input を見込みと並べて残せることです。 どの見通しで見込んだかが分かれば、外れたときに、天気の見通しの外れか、モデルの外れかを分けられます。

2つ目は、occupancy と staff_draft を同じ時刻で並べられることです。 店長は、館内の人数の山のどこに何人を置く案なのかを一目で確かめられます。入館の山と館内の人数の山のずれが、そのまま見える形にします。

3つ目は、manager_override で店長の直しが残ることです。 「この催しは前回より客が多い」と店長が直した理由が残れば、次の同じ催しのときに、その記録が学ばせる記録になります。

システムへ連携する

シフトの表へは、書き込みません。 人数の案は見込みの表に並べ、店長がシフトの表に自分で写して、誰を入れるかを決めます。 リネンの業者への枚数の連絡も、店長が確かめてから送ります。

通知には、来館者の数そのものを流しません。 流すのは「印の付いた日」と「見込みの表の場所」だけにし、施設の売上に関わる数字が連絡の場の外へ写される経路を作りません。

人が確認する

店長が見るのは、毎週の人数の案と、印の付いた日の理由です。 印の無い日は、人数の案を流し見てシフトに写します。全日を前の方法で足し引きし直す運用にすると、第10章の9.0時間には収まりません。

1. crowd を先に見る … 館内の人数の上側が受け入れの目安に近い日です。見回りを足すか、催しの時間をずらすかを決めます
2. new_event を見る … 初めての催しの日です。店長の見立てを並べ、どちらで組むかを決めます
3. weather と mix_shift を見る … 天気の変わり目と券種の割合の動きです。タオルの数を直すかを決めます
4. 直したら理由を書く … manager_override に値と理由を残します

2番目で、見込みより店長の見立てを採る日があって構いません。 見込みは過去2年の記録の範囲で出した数で、初めての催しやメディアの紹介の効き目は知りません。 直した理由を残せば、次の同じ催しのときには記録になります。

本部の担当は、月に1回、2施設の見込みの外れ方を並べます。 同じ向きに外れる日の型（雨の土曜、給料日の後の金曜など）が見えたら、項目に足すか、店長の足し引きの決まりとして書き残します。 これが、店長の頭の中にあった見込み方の引き継ぎになります。

例外に対処する

上から4行目は、年に何度か起きます。 紹介の直後は、ふだん来ない客が一度に来て、記録の傾向が当てはまりません。この期間は見込みを人の配置の下限として使い、上側の判断は店長に任せます。 紹介の効き目の記録が数回たまれば、催しの種類の1つとして項目にできます。

記録を残す

• 読み込んだ入館・退館の記録の件数と、補った滞在の時間の割合
• 施設・日ごとの来館者数と30分ごとの館内の人数の見込み（真ん中・上側・下側）
• 人数の案、タオル・館内着の数の案、印
• 店長が直した値と理由（manager_override）
• 実際の来館者数・館内の人数、タオルの使った枚数と余り・不足
• モデルの版、学ばせた期間、配置の決まりの表の値

5つ目のタオルの余りと不足は、毎週数えます。 上側で頼んでいるのに足りない日が続くなら、タオルを渡す券種の割合が変わっています。余りが続くなら、予備の割合を下げられます。 洗濯の費用を話し合う材料にもなります。