==================================================================== 依頼100：近くのスタッフがロボットを動かして通路を空ける決まりを入れ、⑧だけで今のままと比べる 2026-11-06 23:18〜2026-11-07 02:20　作業場所 cs:83 → cs:84 ==================================================================== 結論 ・止める線には当たらなかった。確かめ（2 章）は3つとも通った（切は large95 と全ファイル一致・入の2回は一致・瞬間移動 0） ・3 章の 80 回はどれも completed。瞬間移動 0・1コマの跳び 0。切の ⑧5台 種0 だけ、1組が帰らず上限の 720 分まで回った（下の 3 章） ・入にすると、⑧ のどの台数でもロボットの止まりが減った（10 種の中央値・1回あたり） 止まりの合計秒　2台 2,526 → 2,396／3台 6,054 → 4,594／4台 9,248 → 7,279／5台 12,896 → 9,704 60秒動けなくなった　2台 7 → 2／3台 21 → 6／4台 36 → 9.5／5台 51.5 → 19 人がロボットで詰まった回数　2台 414 → 399／3台 909 → 536／4台 1,342 → 675／5台 1,373 → 859 入店待ち（参考）　2台 11.65 → 10.55／3台 12.64 → 11.36／4台 16.11 → 11.43／5台 17.56 → 14.12 分 ・ただし、スタッフが行くと決めた回の半分あまり（8,099 回のうち 4,411 回）は、着く前にロボットが自分で動き出して取り消しになった（下の 4-3） ・動画を1本作った（rec_sm100_20261107/slow_off_on/slow_off_on_panel.mp4・61.5 秒） ・決めてほしいことが4つある（最後に書く） -------------------------------------------------------------------- 0. 始める前の確かめ（23:18〜23:22） -------------------------------------------------------------------- 1. 作業場所 cs:83 - head・保留 0（cm status）。Unity エディタ・night_runner・rec_runner：動いていない（Unity Hub と依頼箱の claude だけ。 依頼99 の舞台の撮影も残っていない）／KIOXIA マウント済み／unity_ledger_v1.lock なし ・Builds/headless は build_id cs81_20261106_0947（cs:81）で、最新の check-in（cs:83）と違っていた。 cs:82・cs:83 は依頼99 の Assets/VideoStage/（Editor スクリプトと、ビルド設定に入っていないシーン・マテリアル）だけで、実行ファイルの中身には入らない。 この依頼で cs:84 に作り直したので、回したのはすべて cs:84 の実行ファイル（下の 1 章）。cs:81 のまま回した回はない 台帳を archive/unity_ledger_v1_pre_100_20261106/ に退避：3,311 行・md5 dc233776ff503e9d065bb01f70e4c27d（依頼96 の終わりと同じ） 2. params：GitHub p2m-site main 143aaf2（「params: unity_rules に staff_moves_robot（近くのスタッフがロボットを動かす・既定は切）を足す」）の public/sim/serving-robot-params.json を gh api で取った。143aaf2 指定で取ったもの・公開版 https://pixelstomotors.com/sim/serving-robot-params.json と md5 が同じ（a0731b2071b0ea68d0e7d9645a7ce309）。前の写し（cs:81 まで・md5 1b1c1428340ad862dc0d3fe6fef82115）と JSON を中まで比べ、 違いは unity_rules.staff_moves_robot が1つ増えたことだけ（value false・role site_rule・stopped_s 5・reach_m 7・note）。 ほかの項目（条件・試算の数・店の版）は1つも変わっていない -------------------------------------------------------------------- 1. 作り（切り替えの名前 staffMovesRobot。既定は切） -------------------------------------------------------------------- 切り替え：実行ファイルの引数 -ssStaffMovesRobot on|off（付けないときは切）。並び（queue）の項目 staff_moves_robot、make_queue.py の --staff-moves-robot。 入の回だけ出力フォルダ名の末尾に _smove（_pyield の後ろ・店の指定の前）。run_info.json の staff_moves_robot（入の回だけ出す） 値の読み方：stopped_s・reach_m は params の unity_rules.staff_moves_robot から、入の回だけ ExperimentRunner.ReadStaffMovesRobot が読む （UnityRuleBody。読めない・0 以下なら回さない）。コードには書き込んでいない。今の値は 5 秒・7 m 人の部品：人の動きの部品（PersonRobotYield）はロボットをよける部品なので、だれが行くかは仕事板（ServiceOps）に、 この人が今行けるか・仕事を止めて戻るはスタッフ（StaffAgent）に入れた どこに入れたか ・Service/ServiceOps.cs「近くのスタッフがロボットを動かす（依頼100）」の節：UpdateStaffMoves（毎コマ。Advance から）・NearestStaffForMove・ StoppedRobotBlocking・StartStaffMove。RequestStuckRescue の中身を NewRescueRecord に切り出して共通にした（30 秒の呼び出しの動きは同じ） ・Robot/ServingRobotController.cs：StoppedOnRunFor（走っている途中の止まりが何秒か）・FindRescuePartnerNow ・People/StaffAgent.cs：CanGoMoveRobot（行けるか・行く前にしていたこと）・BeginStaffMove（今の仕事を止めておく）・ResumeSuspended（続きへ戻る） ・Service/JamWatcher.cs：NarrowedStuckS（体を横に向けても進めない秒。読むだけ） ・Experiment/ExperimentRunner.cs・TripLogger.cs・HeadlessRun.cs、tools/night_runner.py・make_queue.py・judge_night.py 決まりの作り方 ・きっかけ：卓へ／受け渡し口へ／待機場所へ走っている途中で、止まりに数える止まりが stopped_s 以上続いた台（往復の外・卓での受け渡し・ 通路の入口と1本道の順番待ちは入らない）。よける場所で待っている止まりは、30 秒の呼び出しと同じく入れた ・行く人：その台から人の床を歩く道のり（NavMesh の道の長さ）が reach_m 以内で、行けるスタッフのうち一番近い1人（同じなら番号の小さい方）。 1台に1人（その台・相手の台にまだ終わっていない助けがあれば出さない）。板には出さず、決めた1人に直接渡す ・行かない人：案内・会計・呼び出し（お客さんの対応中）、料理を持って卓へ歩いている、皿を持って返却口へ歩いている、 その場で手を動かしている（料理を卓で渡す・皿をまとめる・卓を拭く）、もう助けに行っている人。入口番は仕事を持っていなければ行く ・料理や皿を持っている人は、置いて手が空いた時点で、まだ止まっていて 7 m 以内なら行く（毎コマ見直すので） ・道をふさがれた：体を横に向けても今の「下がる」の線（PeopleSpec の jamBackOffAfterSec 3 秒）まで抜けられず、進む向きの 1.5 m 以内に止まっている台 （卓で受け渡し中の台は除く）があれば、5 秒を待たずにその人がその台を動かす。抜けられる人は今までどおり抜ける ・動かし方：今の助けと同じ（着いて rescue_s 15 秒のあと、相手の前のセンサーにかからない所まで押す。wideClear＝案a）。瞬間移動はしない。 動かす台の選び方（空の方・遠い方など）も今の助けと同じ。着く前に台が自分で 2 秒動けたら取り消し（今の助けと同じ） ・戻る：止めておいた仕事の同じ行き先から続ける。仕事が無かった人は、今までどおり持ち場・入口番・待機を決め直す ・着けなかったとき：60 秒で着けなければ、その人はやめて自分の仕事へ戻る。その台のその止まりのあいだは同じ人を選ばない ・7 m 以内に行ける人がいなければ何もしない（30 秒で今までどおり呼ぶ。stuck_rescue は変えていない） ・お客さんはロボットを動かさない（客は選ばない） ・パネル：動かしに行っているあいだは仕事の種類が助け（Rescue）なので、timeline.csv の staff_rescue＝パネルの「ロボットの助け」に入る 記録（入の回だけ。切の回は今までと同じファイル・同じ中身） ・staff_moves.csv（1回1行）：t_s（行くと決めた店の時刻）・stopped_robot_id・moved_robot_id・stopped_s（止まってからの秒）・staff・before（行く前にしていたこと）・ reach_path_m（決めたときの道のり）・walk_m（歩いた道のり）・push_m（動かした距離）・took_s（かかった秒）・trigger（5秒／道をふさがれた）・outcome など ・summary.json の staff_moves：moves（動かした回数）・moves_s（合計秒）・calls・cancelled・gave_up・rescue_calls_30s（30秒の呼び出しの回数） ・近くのスタッフの分は rescues.csv と stuck_rescue の数（calls・rescues など）に入れない（30 秒の呼び出しと分けるため） check-in：cs:84（上の 11 ファイルを cm ci で1つずつ指定）。保留 0 実行ファイル：Builds/headless　build_id cs84_20261106_2327・unity_cs ServiceSim/cs:84・pending_changes 空・Build Finished, Result: Success （記録 night/20261107_sm100/build.log）。録画用は Builds/rec24_sm100（Builds/headless の写し・実行ファイルの md5 cdd79814491f4969298e59b34d02d6bb） -------------------------------------------------------------------- 2. 確かめ（cs:84。23:28〜23:32。比べ方は依頼95 の cmp95.py の写し cmp100.py） -------------------------------------------------------------------- ・切：⑧2台 serve 種7・人の先よけ 入（det100）と large95 の同じ回（20261106_large95_cs81_large_p6_r2_s7_…_pyield） → 一致（conditions.json・contacts・dishes・give_ups・groups・nowarp_jams・passes・people_jams・requeues・rescues・robot_track・run_info・stops・ summary・timeline・trips・yield_ahead・yields の 18 ファイルすべて。cmp_det100_vs_large95.txt） ・入：⑧5台 serve 種0・人の先よけ 切 を2回（chk100a・chk100b）→ 一致（staff_moves.csv をふくむ 18 ファイル。cmp_chk100.txt） ・瞬間移動：3回とも 0・1コマの跳び 0 → 通ったので 3 を回した -------------------------------------------------------------------- 3. 回したこと（画面なし・同時4本・人の先よけ 切・やり直しなし・1回の上限 90 分） -------------------------------------------------------------------- ⑧ 条件 92・136・137・138（large_p6_s6_r2〜r5_a70。番号と名前は params で確かめた）× 種0〜9 を sm100off（切）と sm100on（入）＝ 80 回 ほかの入切は large95 と同じ（すれ違い入・案B切・待機場所へ戻る入・入口番入・持ち場入・一方通行切・1本道切・立ち往生の助け入） 回し方：night/20261107_sm100/run100.sh（60 秒ごとに瞬間移動・1コマの跳びを見て、出たら止める。watch_log.txt） 23:32〜00:55。80 回とも completed。見張りは最後まで「瞬間移動 0・1コマの跳び 0」。実時間の中央値は 1回 3〜5 分（上限には当たらない） ・切の ⑧5台 種0 は、1組（組 108）が帰らず、上限の店の時刻 720 分まで回った。ロボット1台の「1往復の打ち切り」の詰まりが回の終わりまで残っていた。 入の同じ回は全員が帰った。判定の材料には入れたまま（入店待ちは帰った組まで） -------------------------------------------------------------------- 4. 表（night/20261107_sm100/agg100_out.txt。10 種の中央値・回数と秒は1回あたり） -------------------------------------------------------------------- 4-1. 台数ごと 項目 2台 切 2台 入 3台 切 3台 入 4台 切 4台 入 5台 切 5台 入 ロボットの止まりの合計秒 2526 2396 6054 4594 9248 7279 12896 9704 うちロボット同士（秒） 926 620 3162 2134 5048 4215 9060 6227 5秒以上の止まり（回） 58 60 141 124 216 206 304 282 5秒以上の止まり（秒） 1356 1272 3862 2660 5921 4176 8022 5740 60秒動けなくなった（回） 7.0 2.0 21.0 6.0 36.0 9.5 51.5 19.0 30秒の呼び出し（回） 66.0 73.0 130.5 82.0 146.0 89.5 153.5 149.5 スタッフが動かした（回） - 34.0 - 69.0 - 107.0 - 131.0 スタッフが動かした（合計秒） - 629 - 1246 - 2078 - 2583 （参考）行くと決めた（回） - 45.5 - 101.5 - 224.0 - 329.5 （参考）着く前に取り消し（回） - 7.5 - 27.5 - 107.0 - 172.0 料理ができてから届くまで（分） 2.37 2.33 2.25 1.94 2.16 1.89 2.26 1.95 料理が受け渡し口でロボットを待った（秒／皿・ロボットが運んだ皿） 60.7 59.2 48.7 41.6 38.0 35.0 37.0 30.1 2分待って人が運んだ皿 83.0 80.5 56.5 45.5 44.0 35.5 41.0 31.5 人がロボットで詰まった（回） 413.5 398.5 909.0 535.5 1342.0 674.5 1372.5 859.0 人がロボットで詰まった（秒） 624 530 1378 792 2144 999 2386 1215 往復数 137.5 137.0 185.0 197.5 210.0 223.0 230.0 248.0 スタッフの仕事の割合 0.662 0.676 0.708 0.674 0.734 0.700 0.769 0.760 （参考）スタッフの時間のうちロボットの助け 0.014 0.021 0.028 0.032 0.037 0.043 0.047 0.070 入店待ち（分・参考） 11.65 10.55 12.64 11.36 16.11 11.43 17.56 14.12 数え方：止まり＝stops.csv の duration_s の和。ロボット同士＝cause「もう1台のロボット」。60秒＝summary の stops.stuck_count。 30秒の呼び出し＝stuck_rescue.calls（近くのスタッフの分は入らない）。動かした＝staff_moves.moves・moves_s。料理ができてから届くまで＝dish_wait_mean。 2分待って人が運んだ皿＝late_staff_dishes。人がロボットで詰まった＝people_jams.csv の robot_blocked=1。仕事の割合＝staff_util 読み取り ・3台以上で効き目がはっきりする。止まりの合計は 3〜5台で 21〜25% 減り、60秒動けなくなったのは 3分の1〜4分の1 になった ・30秒の呼び出しは 3・4台で約 4割減ったが、5台はほぼ同じ（153.5 → 149.5）。5台では 7 m 以内に行ける人がいない時間が多いとみられる（推測） ・人がロボットで詰まった回数・秒は 3〜5台で約半分になった ・料理の待ち・受け渡し口で待つ秒・人が運んだ皿も 3〜5台で少し良くなった。往復数は 3〜5台で 13〜18 往復増えた ・スタッフの仕事の割合は 3・4台で少し下がった（0.708 → 0.674・0.734 → 0.700）。動かす時間は増えるが、詰まりで待つ時間が減った分が大きいとみられる（推測） ・2台はほとんど変わらない（止まりの合計 −5%） 4-2. 止まりの多い場所の上位5つ（stops.csv の止まりを、店の形の places と卓の止まる点のうち 2 m 以内の一番近い所に割り当て、10 種の和を 10 で割った秒） 2台 切 ロボットの待機場所のそば 581・卓 T65のそば 349・卓 T22のそば 183・スタッフの持ち場のそば 180・ドリンクバーの前に立つ点のそば 147 2台 入 ロボットの待機場所のそば 588・卓 T65のそば 348・スタッフの持ち場のそば 134・卓 T22のそば 127・パントリーのそば 116 3台 切 ロボットの待機場所のそば 1875・卓 T33のそば 384・スタッフの持ち場のそば 314・パントリーのそば 285・卓 T32のそば 250 3台 入 ロボットの待機場所のそば 1528・パントリーのそば 267・スタッフの持ち場のそば 262・卓 T22のそば 190・卓 T65のそば 189 4台 切 ロボットの待機場所のそば 3339・パントリーのそば 496・スタッフの持ち場のそば 485・ドリンクバーの前に立つ点のそば 443・卓 T65のそば 414 4台 入 ロボットの待機場所のそば 3262・スタッフの持ち場のそば 463・パントリーのそば 453・卓 T65のそば 383・ドリンクバーの前に立つ点のそば 261 5台 切 ロボットの待機場所のそば 6825・パントリーのそば 788・ドリンクバーの前に立つ点のそば 514・卓 T33のそば 490・スタッフの持ち場のそば 453 5台 入 ロボットの待機場所のそば 5212・パントリーのそば 633・スタッフの持ち場のそば 450・ドリンクバーの前に立つ点のそば 307・卓 T65のそば 277 → どの台数も「ロボットの待機場所のそば」がいちばん多いのは変わらない。5台では 6,825 → 5,212 秒と減ったが、4台はほぼ同じ（3,339 → 3,262） 4-3. スタッフが動かした場面（入の 40 回。動かした・連れて戻した・その場で引き直した の行。10 種の和） 台数 動かした 行くと決めた 着く前に取り消し（台が自分で動き出した） 着けずにやめた きっかけ（5秒／道をふさがれた） 2台 388 734 338 7 365／23 3台 712 1844 1115 9 668／44 4台 1093 2314 1190 14 1041／52 5台 1360 3207 1768 46 1303／57 全部 3553 8099 4411 76 3377／176 行く前にしていたこと（全部・動かした 3,553 回）： 片付けの卓へ戻る（返却口から卓へ戻る途中）1,054・片付けの卓へ行く 618・持ち場 1 400・待機 381・料理を届けて戻る 312・料理を取りに行く 251・ 持ち場 2 197・持ち場 3 158・持ち場 4 124・入口番 56・道をあけた 2 → 手が空いて立っていた人（持ち場・待機・入口番・道をあけた）は 1,318 回（37%）。残りは片付けや料理の行き来の途中で寄った人 歩いた道のり（行くと決めてから着くまで）：中央値 0.52 m・90% 5.52 m・最大 35.41 m 0〜1 m 1,990・1〜2 m 295・2〜3 m 300・3〜5 m 494・5〜7 m 423・7 m〜 51 （行くと決めたときの道のりは中央値 1.45 m・最大 7.00 m。7 m を超えて歩いた 51 回は、着く前に台や人をよけて回り込んだ分とみられる） 台数ごとの歩いた道のりの中央値：2台 0.52 m・3台 0.13 m・4台 0.55 m・5台 0.62 m 4-4. 回ごとの入店待ち（分）／止まりの合計秒は agg100_out.txt の 4-4 にある -------------------------------------------------------------------- 5. 撮った回と動画 -------------------------------------------------------------------- 撮り方：依頼96 と同じ（依頼96 の rec_runner.py の写し・md5 ccc702841f7e952d97bea39e3959c6d1・同じ中身。--oblique --hide-paths --max-wall-min 120 --parallel 2 --no-retry --limit-min 150。wide_l30・wide_r30・3840×2160・0.5 秒ごと・frames.csv・camera.json・timeline.csv）。 実行ファイルは Builds/rec24_sm100（cs:84）。人の先よけは 3 章と同じ 切 00:55〜02:15。2本とも completed・全員が帰った・瞬間移動 0・1コマの跳び 0（実時間 80.7・78.2 分） 置き場所：rec_sm100_20261107/off/・on/（録画 mp4 2本ずつ・frames.csv・camera.json・timeline.csv・summary.json・stops.csv・robot_track.csv・contacts.csv・ rescues.csv、on は staff_moves.csv も） 撮った回と撮らない回（同じ ⑧5台 serve 種7・人の先よけ 切）の比べ（LOG452 の件。直していない） 入店待ち（分） 止まりの合計秒 切 撮った 17.67 11,975 切 撮らない 16.12 12,035 入 撮った 10.73 9,511 入 撮らない 14.11 10,081 → 今までと同じく、撮った回と撮らない回で数が違う（切は 1.55 分・入は 3.38 分） 動画：rec_sm100_20261107/slow_off_on/slow_off_on_panel.mp4　61.5 秒・3840×1280・30fps（ffprobe）・5,409,013 バイト 題「⑧ ロボット5台：今のまま と 近くのスタッフが動かす」。左＝今のまま（off）、右＝近くのスタッフが動かす（on） 作り：依頼98 の形（店全体の引きに寄る枠を描いた1コマ 1.5 秒 → 寄った絵を店の時刻の5倍で 60 秒。左右にパネル） ・寄る5分：切の方でロボットの止まりがいちばん長い5分（一日の中・30秒きざみ）＝ 1時間10分00秒〜1時間15分00秒（店の時刻 4,200〜4,500 秒） この5分の止まり 切 1,253 秒（366 回）／入 264 秒（114 回）。片付けを待つ卓 7.6／5.8・入口で待つ組 6.4／3.0 ・寄った所：パントリーのそば（店の座標 17.2, 10.5）。止まりの多い所：パントリーのそば 854 秒・ロボットの待機場所のそば 458 秒 ・道具：night/20261107_sm100/ の select100.py（select98.py の写しで、選ぶ所だけ変えた）・slow100.py（slow98.py の写し）・mpv100.py（mpv98.py と同じ中身） ・依頼98 から変えたこと：題が長く、1段の帯だと説明・時刻・寄った所・左右の名前と重なったので、帯を2段（上：題・説明・時刻／下：寄った所・左右の名前）にした。 そのため大きさが 3840×1200 から 3840×1280 になった 題がパネルで切れないか：寄りの真ん中のコマ（slow_off_on_panel_check_s1_slow_mid.png）を目で見た。上の帯の題・説明・時刻、下の段の寄った所・左右の名前、 左右のパネルの題「⑧ 今のまま」「⑧ 近くのスタッフが動かす」・ロボット5台の5つの枠・入口で待つ組の数とグラフまで、切れずに出ている。 引き・始め・終わりのコマも同じフォルダにある 記録：slow_off_on_panel_log.txt・night/20261107_sm100/plan100.json・table100.csv -------------------------------------------------------------------- 6. 台帳 -------------------------------------------------------------------- 3,311 行 → 3,396 行（追記 85 行だけ：確かめ 3・sm100off 40・sm100on 40・rec100 2） 先頭 3,311 行の md5 は dc233776ff503e9d065bb01f70e4c27d（始める前と同じ）。終わったあとの md5 11564dd2b471e9226714d42bbdaadf1f。鍵ファイルは残っていない KIOXIA の night/20261107_sm100/ に置いた字のファイル（.py・.sh・.json・.csv・.txt）に 0 の入ったものは無かった -------------------------------------------------------------------- 7. 記録の置き場所 -------------------------------------------------------------------- night/20261107_sm100/：build.log・q_det100/chk100a/chk100b/sm100off/sm100on/rec100.json・run_chk100.sh・run100.sh・rec100.sh・watch100.py・cmp100.py・ cmp_det100_vs_large95.txt・cmp_chk100.txt・agg100.py・agg100_out.txt・rec_runner.py・post100.py・select100.py・slow100.py・mpv100.py・plan100.json・table100.csv・ runner_*.txt・watch_log.txt・rec_log.txt night/20261107_det100・20261107_chk100a・20261107_chk100b・20261107_sm100off・20261107_sm100on・20261107_rec100（実行係の記録と judge.md） 回のフォルダ：20261107_{det100|chk100a|chk100b|sm100off|sm100on|rec100}_cs84_large_p6_… -------------------------------------------------------------------- 変えたファイル -------------------------------------------------------------------- Unity（cs:84）：Assets/ServiceSim/Experiment/serving-robot-params.json（サイトから写し直し）・Service/ServiceOps.cs・People/StaffAgent.cs・ Robot/ServingRobotController.cs・Service/JamWatcher.cs・Experiment/ExperimentRunner.cs・Experiment/TripLogger.cs・Experiment/HeadlessRun.cs tools（cs:84）：night_runner.py・make_queue.py・judge_night.py Builds/headless（cs:84 に作り直し）・Builds/rec24_sm100（新しく足した写し） KIOXIA：上の 7 章のもの・rec_sm100_20261107/・archive/unity_ledger_v1_pre_100_20261106/・台帳への追記 85 行 このファイル：claude_code_reports/20261107_sm100.txt 変えていない：店の形・試算の数・PeopleSpec/RobotSpec/ServiceSpec の値・stuck_rescue（30 秒）・依頼98 の道具と動画・サイト（何も上げていない） -------------------------------------------------------------------- 決めてほしいこと -------------------------------------------------------------------- 1. 動かすまでの時間：今の助けの動かし方をそのまま使ったので、スタッフは着いてから rescue_s（15 秒）待ってから押している。 「真っ先に行ってロボットを止め、脇へ動かす」なら 15 秒は長いかもしれない。このままか、近くのスタッフの分だけ短くするか 2. 着く前の取り消し：行くと決めた 8,099 回のうち 4,411 回は、着く前にロボットが自分で動き出して取り消しになった（スタッフは歩いただけで戻る）。 5 秒の止まりの多くは自分で解けている。このままか、たとえば「相手がロボットで、相手も止まっているときだけ」など、行く場面を絞るか 3. 私が決めて作った所： ・その場で手を動かしている人（料理を卓で渡す・皿をまとめる・卓を拭く）は、終わるまで行かないことにした ・「すり抜けられない」は、体を横に向けても 3 秒（今の「下がる」の線）抜けられないこととし、進む向きの 1.5 m 以内の止まった台を動かすことにした ・よける場所で待っている止まりも 5 秒のきっかけに入れた（30 秒の呼び出しと同じ） ・60 秒で着けなかった人はやめて自分の仕事へ戻し、その止まりのあいだは同じ人を選ばないことにした これでよいか 4. 標準にするか：3〜5台で止まり・動けなくなった回数・人の詰まりが減り、入店待ちも短くなった。サイトの staff_moves_robot を入にするか （この依頼では ⑧ だけ。ほかの店・bus は回していない） 判定：止めた（決めてほしいことあり）