ジョブショップスケジューリング問題(JSSP)はNP-困難な組合せ最適化問題の中でも特に難しい問題のひとつとされている. 本論文では 確率的な局所探索法であるシミュレーテッドアニーリング(SA)法を用い これに確定的(deterministic)な局所探索法であるshifting bottkeneck(SB)法を組み合わせることによってJSSPの効率的な近似解法を提案する.現在のスケジュールに対して新たなスケジュールがクリティカルパス上の作業順序の入れ換えと Giffer and Thompsonのアクテイブスケジュール生成法を用いて生成され SAによって確率的に受理される. さらに 受理されなかったスケジュールに対して 本方法のために変更を加えたSB法が適用され スケジュールは修正される. 修正されたスケジュールは改善が見られた場合に限って受理される. 本方法をよく知られたいくつかのべンチマーク問題に適用した結果 解の品質において従来の近似解法を上回る結果を得ることができた.The Job-Shop Scheduling Problem (JSSP) is one of the most difficult NP-hard combinatorial optimization problems. This paper proposes a new method for solving JSSPs based on simulated annealing (SA), a stochastic local search, enhanced by shifting bottleneck (SB), a problem specific deterministic local search. In our method new schedules are generated by a variant of Giffler and Thompson's active scheduler with operation permutations on the critical path. SA selects a new schedule and probabilistically accepts or rejects it. The modified SB is applied to repair the rejected schedule; the new schedule is accepted if an improvement is made. Experimental results showed the proposed method found near optimal schedules for the difficult benchmark problems and outperformed other existing local search algorithms.