Question 1

名前のリストをランダムなグループに分けるには？

Accepted Answer

名前を（1行に1人ずつ）テキストボックスに貼り付け、グループ数または1グループあたりの人数を設定して、「グループを生成」をクリックします。グループはすぐに表示されます。

Question 2

GroupMixer は無料ですか？

Accepted Answer

はい。GroupMixer は完全に無料で使えます。役に立つと感じ、開発を支援したい場合は、GitHub Sponsors から寄付できます。

Question 3

利用制限はありますか？

Accepted Answer

いいえ。GroupMixer に利用制限はありません。

Question 4

アカウントは必要ですか？

Accepted Answer

いいえ。アカウント登録やサインアップは不要です。名前を貼り付け、設定を調整すれば、すぐにグループを生成できます。

Question 5

私のデータはどこで処理されますか？

Accepted Answer

このデバイス上のブラウザー内で処理されます。作業中、参加者リストや入力したその他すべてのデータはデバイス上に留まります。

Question 6

初回読み込み後はオフラインで動作しますか？

Accepted Answer

はい。ページの読み込み後は、ブラウザー内で GroupMixer をオフラインでも使い続けられます。

Question 7

特定の人たちを同じグループにしたり、離したりできますか？

Accepted Answer

はい。詳細オプションを開くと、Keep Together（同じグループにする）と Keep Apart（別々にする）のルール、複数セッション、属性バランスを追加できます。

Question 8

役割、スキル、性別、部署などでバランスを取れますか？

Accepted Answer

はい。参加者に役割、スキル、性別、部署などの属性を追加し、グループ間でバランスを取る属性を選択できます。

Question 9

特定の人をグループに固定できますか？

Accepted Answer

はい。詳細オプションの Pinned people（固定された人）を使うと、特定の人をすべてのセッションで特定のグループに固定できます。リーダー、発表者、または既知のグループに留まる必要がある人に便利です。

Question 10

ラウンド間で同じペアが繰り返されるのを避けられますか？

Accepted Answer

はい。セッション数を設定し、「Avoid repeat pairings（ペアの重複を避ける）」を有効にすると、ラウンド間の重複を減らせます。

Question 11

繰り返しを少なくしてZoomブレイクアウトルームを作るには？

Accepted Answer

Zoomの事前割り当てCSV、または参加者のメールアドレスを含むスプレッドシートをインポートします。部屋数とセッション数を設定し、「繰り返しペアを減らす」を有効にしたままグループを生成します。その後、Share & Export → Download Zoom breakout CSV を使います。複数セッションの場合、GroupMixerは各ラウンド用のZoom CSVをZIPでダウンロードします。各ラウンドの前に、該当するCSVをZoomのブレイクアウトルーム事前割り当て画面へアップロードしてください。Zoomはメールアドレスで参加者を照合するため、同じメールで参加してもらう必要があります。

部分参加、グループやセッション別のカスタム定員、セッション固有のルール、重み付きの希望条件、Encounters（出会い目標）、Group Visits（グループ訪問）、高度なチューニング、ソルバー設定、過去の結果、結果分析など、このページに表示されない制御が必要な場合にシナリオエディターを使います。

Question 12

すべてのセッションに参加しない人を含めてグループを作れますか？

Accepted Answer

はい。部分参加にはシナリオエディターを使います。スケジュールを生成する前に、各セッションに参加する参加者を設定できます。

Question 13

グループサイズや部屋の定員を個別に設定できますか？

Accepted Answer

はい。シナリオエディターを使うと、グループごとやセッションごとに異なる定員を含め、カスタムのグループ定員を設定できます。

Question 14

特定のグループを人が訪問する頻度を制御できますか？

Accepted Answer

はい。シナリオエディターの Group Visits（グループ訪問）を使うと、選択した人と選択したグループについて、選択したセッション全体で訪問回数を正確値・最小値・最大値として設定できます。ステーションローテーション、タスクの経験割り当て、訪問回数の上限に便利です。

Question 15

シナリオエディターはいつ使うべきですか？

Accepted Answer

部分参加、グループやセッション別のカスタム定員、セッション固有のルール、重み付きの希望条件、Encounters（出会い目標）、Group Visits（グループ訪問）、高度なチューニング、ソルバー設定、過去の結果、結果分析など、このページに表示されない制御が必要な場合にシナリオエディターを使います。

Question 16

GroupMixer はランダムグループ生成ツールですか？

Accepted Answer

はい。ただし、名前を単純にシャッフルするだけではありません。ブラウザでの各実行は、ブラウザの暗号学的に安全な乱数 API から新しいシードを取得します。そのシードが、ローカルで動く Rust / WebAssembly ソルバーのランダム化探索を駆動します。グループサイズ、要件、バランス調整、重複削減、その他の選択した目標によって返される有効なスケジュールが決まるため、GroupMixer は可能なすべてのグループ分けを一様に抽選すると主張していません。

Question 17

GroupMixer はどのアルゴリズムを使っていますか？

Accepted Answer

GroupMixer はハイブリッド最適化パイプラインを使います。シナリオを密なインデックス表現にコンパイルし、高品質で実行可能な初期スケジュールを構築したうえで、スコアを保つ移動プレビュー、record-to-record 受理、適応的な移動ファミリー選択、多様化、実行時間に応じた停止条件を備えた局所探索オプティマイザーを実行します。

Question 18

目的関数とは何ですか？

Accepted Answer

ソルバーは重み付きスコアを最小化します。主な項目は、重複遭遇ペナルティ、属性バランスのペナルティ、重み付きソフト制約ペナルティ、そして一意の接触への報酬です。低いほど良く、重複や制約違反はスコアを増やし、新しい一意のペアはスコアを下げます。

Question 19

ソルバーは初期スケジュールをどのように作成しますか？

Accepted Answer

GroupMixer は純粋にランダムなグループ分けから始めるわけではありません。まず、制限付きの制約シナリオ／オラクル誘導コンストラクターを試します。このコンストラクターはハード制約を満たす足場を構築し、重複削減に役立つ場合は純粋な Social Golfer 構造を使い、その構造を実際のシナリオへ投影し、探索開始前に結果を検証します。

Question 20

初期スケジュールが構築された後は何が起こりますか？

Accepted Answer

密な探索エンジンが現在のスケジュールに対して局所的な変更を繰り返し提案します。各候補変更は、オプティマイザーが採用するかどうかを決める前にスコアリングモデルに対してプレビューされるため、ハード制約の妥当性を保ちながらスケジュールを改善できます。

Question 21

GroupMixer は探索にメタヒューリスティクスを使っていますか？

Accepted Answer

はい。主な探索は、record-to-record または threshold accepting の挙動を持つ反復局所探索型のオプティマイザーです。改善する移動は受理され、探索が局所最適から抜け出せるよう、初期段階では範囲内の非改善移動も受理されることがあります。GroupMixer はさらに、特殊な重複最小化経路で適応的な近傍選択、多様化バースト、タブー探索に着想を得た仕組みも使います。単一の教科書的メタヒューリスティクスではなく、グループ割り当てのスコアリングモデルを中心に複数の探索アイデアを組み合わせています。

Question 22

GroupMixer はどのようにペアの重複を避けますか？

Accepted Answer

重複削減は局所探索の前から始まります。GroupMixer は、シナリオに合う場合は厳密またはほぼ厳密なゼロ重複構造を使い、強力な Social Golfer 風の接触パターンの構築を試みます。その後、密な探索がペア接触回数を追跡し、初回接触に報酬を与え、過剰な重複にペナルティを課し、要件を壊さずにスケジュールを改善します。

Question 23

要件と希望条件はどのように扱われますか？

Accepted Answer

出席、定員、Fixed Placements、Keep Together、Keep Apart などの要件は必ず守られます。Balance Attributes、Attribute Totals、Prefer Together、Prefer Apart、Encounters、Group Visits などの希望条件は、選択した人・グループ・セッションを対象とする重み付き目標です。Avoid Repeats と Maximize Contacts はスケジュール全体の品質を測るグローバルな目的です。

Question 24

要件と希望条件の違いは何ですか？

Accepted Answer

要件は必ず満たす必要があります。希望条件は、選択した人・グループ・セッションを対象とする重み付き目標です。Avoid Repeats と Maximize Contacts はスケジュール全体の品質を測るグローバルな目的です。

Question 25

GroupMixer は大域的最適性を証明できますか？

Accepted Answer

GroupMixer がスコア 0 を見つけた場合、それは有効なスコアリングモデルに対する最適性を示します。改善すべきスコア付き違反や重複ペナルティが残っていないためです。ただし、多くの制約付きシナリオでは、要件が衝突している、または設計が数学的に不可能なため、真の最適値が 0 より大きい場合があります。GroupMixer は正のスコアが大域的に最適であることを証明するようには設計されておらず、多くの複雑なシナリオではその証明は実務上まったく現実的ではありません。

Question 26

GroupMixer より良いスケジュールを見つけられる他のツールはありますか？

Accepted Answer

ほとんどの場合、おそらくありません。OR-Tools のような汎用最適化ツールでこの問題の一部をモデル化することはできますが、ほとんどの実務シナリオでは、汎用ソルバーだけを使って GroupMixer より良いスケジュールを得るのは非常に困難です。GroupMixer は、汎用の制約探索では安価に再発見できない問題特化の構築ヒューリスティクスと探索を組み合わせています。総当たりリーグ形式のペアスケジュール、Kirkman および準 Kirkman 三重系、有限体アフィン平面および横断デザイン構成、MOLS と MOLR 構成、準差行列 RTD、可解 BIBD、独自の Social Golfer 初期バンク、公開スケジュールバンク、再帰的リフティングなどです。GroupMixer を上回るには、通常、単なる汎用モデルではなく、別の組み合わせアルゴリズムが必要です。

機能リクエストページから報告してください。シナリオの形、GroupMixer の結果、より良いスケジュール、そしてその採点方法を含めてください。他の方法が GroupMixer を上回るケースは、ソルバー改善のための回帰テストやベンチマークケースになり得るため、特に有用です。機能リクエストを送る。

Question 27

より良いスケジュールを見つけた場合はどうすればよいですか？

Accepted Answer

機能リクエストページから報告してください。シナリオの形、GroupMixer の結果、より良いスケジュール、そしてその採点方法を含めてください。他の方法が GroupMixer を上回るケースは、ソルバー改善のための回帰テストやベンチマークケースになり得るため、特に有用です。

Question 28

2回の実行で異なるスケジュールが生成されるのはなぜですか？

Accepted Answer

決定論的シードが指定されていない限り、探索はランダム化された探索を使います。そのため、実行ごとに、同じスコアまたは近いスコアの異なる高品質スケジュールが見つかることがあります。シナリオエディターでは、再現性が重要な場合に上級ユーザーがシードを設定できます。

Question 29

GroupMixer は難しいルールを黙って無視しますか？

Accepted Answer

いいえ。要件は提案ではなく、実行可能性のルールとして扱われます。GroupMixer はまず品質重視のコンストラクターを試します。それらがスケジュールを構築できない場合は、SAT ベースの実行可能性コンストラクターにフォールバックできます。SAT ソルバーが要件を満たせないと証明した場合、GroupMixer は要件を緩和せずに失敗します。満たすスケジュールが見つかった場合、GroupMixer はそれを出発点として使い、希望条件やその他の品質目標の最適化を続けます。

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授業・ワークショップ・イベントに便利！

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よくある質問

GroupMixer の使い方

プライバシー、アクセス、制限

操作と高度な設定

ランダム性と再現性

自動アルゴリズム

探索と重複削減

制約と最適性

ベンチマークとより良い結果