JP2000349910A - エージェント割当方法および装置 - Google Patents

エージェント割当方法および装置

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JP2000349910A
JP2000349910A JP2000124304A JP2000124304A JP2000349910A JP 2000349910 A JP2000349910 A JP 2000349910A JP 2000124304 A JP2000124304 A JP 2000124304A JP 2000124304 A JP2000124304 A JP 2000124304A JP 2000349910 A JP2000349910 A JP 2000349910A
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call
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JP2000124304A
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Robert Doyle
ロバート、ドイル
Laird C Williams
シー、ウィリアムス レイヤード
Kenneth W Fertig
ダブリュー、ファーティグ ケネス
Serdar N Uckun
ユークン エヌ、セルダール
Xuemei Wang
ワン シュエメイ
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    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04M—TELEPHONIC COMMUNICATION
    • H04M3/00—Automatic or semi-automatic exchanges
    • H04M3/42—Systems providing special services or facilities to subscribers
    • H04M3/50—Centralised arrangements for answering calls; Centralised arrangements for recording messages for absent or busy subscribers ; Centralised arrangements for recording messages
    • H04M3/51—Centralised call answering arrangements requiring operator intervention, e.g. call or contact centers for telemarketing
    • H04M3/523—Centralised call answering arrangements requiring operator intervention, e.g. call or contact centers for telemarketing with call distribution or queueing
    • H04M3/5232—Call distribution algorithms
    • H04M3/5233—Operator skill based call distribution
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04M—TELEPHONIC COMMUNICATION
    • H04M3/00—Automatic or semi-automatic exchanges
    • H04M3/22—Arrangements for supervision, monitoring or testing
    • H04M3/36—Statistical metering, e.g. recording occasions when traffic exceeds capacity of trunks

Abstract

(57)【要約】 【課題】 自動着信分配装置によって処理される複数の
呼タイプの着呼に対して、自動電話着信分配装置のエー
ジェントを割り当てる方法と装置を提供する。 【解決手段】 この方法は、複数の呼タイプの各呼タイ
プ毎に、自動着信分配装置の複数エージェントの各エー
ジェント別の目標占有率を含む目標占有率マトリックス
を決定するステップを含んでいる。この方法は、目標利
用率マトリックスで決定されたタイプのうちの第１のタ
イプの呼を処理するステップと、エージェントが処理し
た第１のタイプの呼の実利用率と目標利用率マトリック
でエージェントについて決定された第１のタイプの呼の
目標利用率との間の最大相対差に基づいて、自動着信分
配装置の複数エージェントのうちの適切なエージェント
に呼を割り当てるステップとを更に含んでいる。

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、電話通信システム
に関するものであり、更に詳細には、私設ネットワーク
と組み合わせて利用される自動着信分配装置に関するも
のである。
【０００２】
【従来の技術】自動着信分配システムは公知であり、そ
のようなシステムは一般に組織コンテキストにおいて、
組織のエージェントグループに電話着信を分配する手段
として使用されている。エージェントは、一般に、組織
内で特定のコールターゲットにサービスを提供する集団
として分離されている。
【０００３】組織は、一般に、組織への連絡手段とし
て、顧客ならびに公衆に対して単一の電話番号しか知ら
せないことが多い。公衆電話交換網（ＰＳＴＮ）から組
織宛てに呼が送られると、自動着信分配システムは、そ
の呼を何らかのアルゴリズム、一般には使用可能性、に
基づいて組織のエージェントに転送する。
【０００４】例えば、すべてのエージェントが同等であ
るとみなされる場合には、自動着信分配装置（ＡＣＤ）
は、どのエージェントの場所（電話）が最も長時間空い
ていたかに基づいて呼を分配することがある。
【０００５】呼の処理に不可欠なスキルを考慮する別の
システムでは、その呼に関して最もスキルがあると考え
られるエージェント（またはエージェントグループ）に
呼を転送することもある。これらのシステムには、顧客
記録データベースが保存されている。顧客の識別は、自
動番号識別（ＡＮＩ）などの機能によって、ＡＣＤおよ
びデータベースに照らして行われる。
【０００６】ＡＣＤにスタッフを配置する場合、組織
は、個々のコールターゲットへの着呼の呼量履歴（単
位：アーラン）に依拠することが多い。ＡＣＤの管理者
は、過去の着信負荷記録を調べ、最新（例えば、最近の
週または月）の呼履歴に基づいて負荷履歴に対して加算
または減算を実行し、その計算結果に基づいてスタッフ
配置レベルを見積もる。別の選択肢として、履歴情報に
基づいて日常スタッフ配置レベルを算定する市販の予測
ソフトウェア（すなわち、労働力管理パッケージ）に頼
る組織もある。
【０００７】日常スタッフ配置レベルの見積もり後、こ
の見積もりに基づいてエージェントのスケジュール設定
がなされる。いろいろなエージェントのスキルを要する
１つ以上の組織のコールターゲット（例えば、販売エー
ジェント、サービスエージェント、発呼宣伝活動エージ
ェント等）に関わる場合、各グループのスタッフ配置
は、そのグループのアーラン評価に基づいて別個に行わ
れる。
【０００８】個々のグループへのスタッフ配置に代わる
ものとして、すべてのエージェントを１まとめにして、
それぞれのエージェントにスキル格付けを指定するシス
テムもある。該当タイプの呼を扱うエージェントのスキ
ル格付けに基づいて、呼の割り当てが行われる。
【０００９】例えば、単一のグループが使用される場
合、ＡＣＤは最も条件に合ったエージェントを探して呼
を割り当てる。しかしながら、エージェントによって条
件が異なる。条件が違うために、いくつかのエージェン
トは他のエージェントより多くの呼を受信し、それによ
って作業量が不公平になる。
【００１０】また、すべてのエージェントを１つにまと
めると、任意の１グループのアーラン量が不確かなもの
になる。しかしながら、例えば、共通グループを利用す
ることの利点の１つは、規模の節約に関するものであ
る。それぞれ別個に１０のエージェントを必要とする２
つの独立グループは、一般に、共通エージェントプール
のうちの１８エージェントしか必要としない。
【００１１】また、呼の集中管理で不可能でないとして
も、どのくらい多くのエージェントが特定コールターゲ
ットにサービスを提供しているかをが知ることは難し
い。エージェントの負荷を判断すること困難なため、共
用エージェント環境におけるスタッフ配置の必要を予測
するのも困難である。
【００１２】全エージェントを１つにまとめると、スタ
ッフ配置予測は、全体としての組織のアーラン量に基づ
いて行わなくてはならない。全体としての組織に基づく
スタッフ配置予測は大きく誤りやすい。ＡＣＤを介した
呼処理の重要性により、個別グループ法よりも融通性に
冨み、且つ、個々の呼グループのアーラン評価に基づい
てスタッフ配置できるエージェント割当法が必要とされ
ている。
【００１３】
【課題を解決するための手段】本発明によれば、自動着
信分配装置によって処理された複数の呼タイプの着呼に
対して自動着信分配装置のエージェントを割り当てる方
法と装置が提供される。この方法は、複数の呼タイプの
呼タイプ毎に、自動着信分配装置の複数エージェントの
エージェント別の目標占有率を含む目標占有率マトリッ
クスを決定するステップを含む。この方法は、更に、目
標占有率マトリックスで決定されたタイプのうちの第１
のタイプの呼を処理するステップと、エージェントによ
って処理された第１のタイプの呼の実占有率と、前記目
標占有マトリックスで前記エージェントについて決定さ
れた第１のタイプの呼の目標利用率との間の最大相対差
に基づいて呼を自動着信分配装置のエージェントに割り
当てるステップとを含む。
【００１４】
【発明の実施の形態】図１は、本発明の例示実施形態に
基づいてスキルベースの呼ルーチングを利用するＡＣＤ
システム１０を概括的に示すブロック図である。
【００１５】当該実施形態によれば、ＡＣＤ１８は、Ａ
ＣＤ１８の顧客１２，１４からの呼を、複数の中継線２
８を介してＰＳＴＮ１６経由で受信できる。
【００１６】ＡＣＤ１８は、この呼と一緒に、この呼に
関する情報をＰＳＴＮ１６から受信できる。
【００１７】例えば、ＡＣＤ１８は、自動番号識別（Ａ
ＮＩ）サービスオペレーションからの発呼者の識別子
を、ＰＳＴＮ１６内から受け取ることができる。ＡＣＤ
１８は、発信番号識別サービス（ＤＮＩＳ）経由の発信
番号に関する情報や直接内線ダイヤル（ＤＩＤ）情報
を、ＰＳＴＮ１６から受信できる。
【００１８】呼を受信すると同時に通話するようにプロ
グラムされていてもよい。例えば、ＡＣＤ１８は、既存
または潜在的顧客からの呼を受信するのと同時に、この
既存または潜在的顧客に対して発呼宣伝活動を実施して
もよい。
【００１９】発呼の場合、電話番号リスト（即ち、コー
ルターゲット）を、ＰＣ１１に入力して、それを順次に
ＡＣＤ１８に転送してもよい。コールターゲットの受信
と同時に、ＡＣＤ１８がトランク２８の中継線を捕捉し
て、ターゲットの電話番号をＰＲＴＮ１６に転送しても
よい。ターゲットが応答したときに、ＡＣＤ１８はター
ゲットとエージェントを接続する。
【００２０】発呼の場合、ＰＣ１１はコールターゲット
の識別子をＡＣＤ１８に伝達する。あるいは、ＡＣＤ１
８は（例えば、データベースを参照することにより）、
発信番号に基づいてコールターゲットの身元（ｉｄｅｎ
ｔｉｔｙ）を確認してもよい。
【００２１】ＰＳＴＮ１６（またはＰＣ１１）から受信
した情報から、ＡＣＤ１８は、コールターゲットの身元
と、呼が着呼であるか発呼であるかに基づいて、呼を特
定のワークタイプとして分類してもよい。
【００２２】例えば、百貨店がＡＣＤ１８を所有して操
作することもできる。個々のコールターゲットは、婦人
衣料、紳士衣料、履物、家庭用品、家電、電子機器、家
具、金物類、自動車用品、屋外飲食施設などであっても
よい。それ以外の内部コールターゲットは、カタログ販
売や、１つ以上の他のコールターゲットのための技術サ
ポートなどであってもよい。
【００２３】半永久的なエージェントグループや適切な
グループに対する待ち行列呼を作るのとは異なり、ＡＣ
Ｄ１８は、エージェントを単一プール内に入れて、すべ
ての呼をこのプールに転送する。エージェントは、それ
ぞれの呼タイプのスキルレベルに基づいて格付けされて
いる。
【００２４】当該呼タイプの処理に関するエージェント
のスキル、呼タイプの作業負荷、および他の事業関連の
要因に基づいて、エージェントの時間の一部をそれぞれ
の呼タイプに割り当てるための目標エージェント応答性
（占有率）マトリックスが作成される。表１に、ターゲ
ット占有率マトリックスの簡略例を示す。
【００２５】
【表１】 図２は、ターゲット占有率マトリックスの生成に使用し
てもよいフローチャートである。本発明の理解のために
必要に応じて図２を参照されたい。
【００２６】配置スタッフ過剰状態（呼到着時にエージ
ェント利用可能）のとき、当該呼タイプの実占有率が目
標占有率から最も遠いエージェントによって呼が処理さ
れる。実占有率は、特定ワークタイプに対してエージェ
ントが費やした合計時間を、出勤（例えば、交代勤務）
時間で割って、百分率で表したものと既定してもよい。
表２は、実占有率マトリックスの例である。
【００２７】
【表２】 呼（例えば、ワークタイプ＃１の呼）が入ると、そのワ
ークタイプの目標占有率からのずれを、エージェント間
で比較する。表１と表２を比較することによって分かる
ように、エージェント＃４では、ワークタイプ＃１の目
標占有率が７０％、ワークタイプ＃１の実占有率が５０
％である。エージェント＃４のずれが最大であるので、
ワークタイプ＃１の次の呼は、エージェント＃４に送ら
れる。
【００２８】配置スタッフ不足状態（全エージェント利
用不可、コールは待ち行列に入れられる）の場合、利用
可能エージェントの実占有率を、その目標占有率に最も
近づけるワークタイプの待ち行列から呼を選択する。そ
のワークタイプの呼が複数ある場合、最高優先度すなわ
ち待ち行列において最長時間の呼を選択してもよい。
【００２９】このシステムは、呼タイプ別にエージェン
トの実占有率対目標占有率を表示する形のリアルタイム
の報告を提供したり、目標占有率を調節するためのメカ
ニズムを提供するために利用してもよい。
【００３０】この解決策には、ＰＣ１１（以下、ユーザ
ーと呼ぶ）経由で行われる呼の集中管理、目標占有率の
形のエージェントの割当てを簡単にコントロールできる
機構、および希望通りの均一なエージェント利用度を提
供するという利点がある。
【００３１】例示実施形態によれば、それぞれのエージ
ェントは、各特定タイプのコールターゲットに転送され
る呼の処理に関連する任意数のスキルの熟達度について
評価され、スキルレベルが割り当てられる。
【００３２】１．０〜２．０の間の０．１刻みのいずれ
か数字（すなわち、２．０が最高レベルの熟達度を示
す）で表現されるスキルレベルをエージェントに割り当
ててもよい。表３は、エージェントを分類するために使
用できるスキルマトリックスの例である。
【００３３】
【表３】 エージェントの熟練度は、目標占有率マトリックスを作
成するときにＰＣ１１が利用できる半永久的なデータの
一例と見なすことができる。また、永久データや可変デ
ータを利用することもできる。
【００３４】永久データとして、それぞれのワークタイ
プに必要なスキルタイプのリストなどがある。リスト
は、システム１０で処理されるワークタイプに関するも
のでもよい。それぞれのワークタイプに必要な各スキル
の最低スキルレベルを含むこともできる。各ワークタイ
プに優先順位番号を与えてもよい。
【００３５】可変データとして、各エージェントｉの目
標総エージェント占有率（Ｔｏｃｃ（ｉ））などがあ
る。例えば、エージェントの目標総エージェント占有率
は、８５％、９５％、または１００％であってもよい。
また、可変データは、特定ワークタイプについて１つ以
上の目標エージェント占有率を含んでもよい。
【００３６】また、可変データは、各ワークタイプの予
想呼負荷を含むこともできる。予想負荷は、アーラン単
位であってもよい。可変データは、任意の時間中に働く
ようにスケジュール設定されたエージェントのリストを
含むこともできる。
【００３７】ＰＣ１１に永久的、半永久的、または可変
的データが供給されると、ＰＣ１１は、初期目標占有率
マトリックスを生成する。初期目標マトリックスの生成
に際し、ＰＣ１１は、目標マトリックス内の任意の特定
ワークタイプの目標値を付与するのに適したエージェン
トであるかどうか、判断しなくてはならない。
【００３８】ワークタイプに対するエージェントの適性
を判断するために、ＰＣ１１は、ワークタイプに対する
各エージェントの条件を評価する。各エージェントは、
そのワークタイプに必要とされる最低レベルを上回るス
キルレベルを備えていなくてはならない。事実上、スキ
ルｋに関するエージェントｉのスキルＡＳｋｌ（ｉ，
ｋ）は、スキルｋにおいて、ワークタイプｊのＷＳｋｌ
（ｊ，ｋ）を上回っていなくてはならない。
【００３９】また、特定ワークタイプが１つ以上の評価
スキルを含むスキルセットを要求してもよい。別の言い
方をすれば、ワークタイプに割り当てられるエージェン
トは、すべてのｋについてＡＳｋｌ（ｉ，ｋ）＞ＷＳｋ
ｌ（ｊ，ｋ）となる。
【００４０】表２の例の場合、特定の地域からのまたは
特定の地域への呼は、スペイン語を主に話す住民を含む
ことが分かっている。この地域領域に対応する電話番号
にかかわる履物関連の呼には、少なくとも２つのスキル
（すなわち、スペイン語を話せる能力と履物の知識）が
要求される。それぞれのスキルにおいて最低スキルレベ
ルが要求されてもよい。
【００４１】複数のスキルが要求されるワークタイプに
ついてエージェントを評価するために、ＰＣ１１は、エ
ージェントｉのスキルとワークタイプｊの要件との間の
ユークリッド距離Ａｃａｐ（ｉ，ｊ）について解く。別
の表現をすれば、ＰＣ１１は以下のように方程式を解
く。
【００４２】
【数１】 任意のｋについて、ＡＳｋｌ（ｉ，ｋ）＜ＷＳｋｌ
（ｊ，ｋ）（すなわち、エージェントがワークタイプｊ
の最低スキル要件を満足していない）であれば、
【数２】 別の表現をすれば、Ａｃａｐ（ｉ，ｊ）＞０であれば、
エージェントは、そのワークタイプについて適格であ
る、と見なすことができる。逆に、Ａｃａｐ（ｉ，ｊ）
＜０の場合、エージェントは、そのワークタイプについ
て適格とは見なされない。
【００４３】各エージェントの能力が確定されると、Ｐ
Ｃ１１は、初期目標マトリックスを生成してもよい（ス
テップ１００）。このマトリックスをポピュレートする
ために、ＰＣ１１は、まず、ユーザによって入力された
占有値セットを検索する。
【００４４】例えば、ユーザは、すべてのワークタイプ
にわたって特定エージェントｉの総占有率Ｔｏｃｃ
（ｉ）を入力してもよい。ユーザは、１つ以上のワーク
タイプｊに関するエージェントｉの占有値Ｘ（ｉ，ｊ）
を入力してもよい。最終的に、ユーザは、初期目標マト
リックスの全範囲を指定できるが、ＰＣ１１が必要に応
じて占有値を供給するので範囲指定は必要ではない。
【００４５】また、以下に説明するように、ユーザは、
いくつかのエージェントをワークタイプの一次エージェ
ントとして指名してもよい。別のエージェントが指名さ
れてもよいし、あるいは、二次エージェントになっても
よい。
【００４６】ワークタイプの一次エージェントとして指
名された場合、一次エージェントは、二次エージェント
よりも高い占有率格付けをそのワークタイプについて持
っていると考えられる。
【００４７】ユーザは、ワークタイプの占有率格付けを
明示的に指定してもよいし、または、ユーザは、いくつ
かのワークタイプの一次エージェントを指定するだけで
ＰＣ１１に占有率格付けを指定させてもよい。ユーザに
よって一次エージェントとして指名されるとき、ＰＣ１
１は占有率格付けＸ（ｉ，ｊ）のデフォルト値として任
意の値を使用できるが、７０％という値を利用してもよ
い。
【００４８】ユーザによって入力された占有値が検索さ
れると、ＰＣ１１は、最初に、ワークタイプの間でエー
ジェントに割り当てられた占有率格付けＸ（ｉ，ｊ）の
合計が、そのエージェントのＴｏｃｃ（ｉ）以下である
ことを確認する。次に、ＰＣ１１は、初期目標マトリッ
クスを完全にポピュレートするステップを実行してもよ
い。
【００４９】ＰＣ１１は、最初に、任意の特定時間にわ
たって仕事をする複数のエージェントのスケジュールの
Ｔｏｃｃ（ｉ）の値を合計することにより、利用可能な
有効エージェントの数を求めてもよい（ステップ１０
２）。例えば、それぞれＴｏｃｃ（ｉ）＝５０％の２つ
のエージェントが利用可能であった場合、この場合の有
効エージェント数は１となる。システム１０の有効エー
ジェント数は、次の方程式を解くことによって求めても
よい。
【００５０】
【数３】 残りのスタッフ配置レベル（ｒｅｓｉｄｕａｌＳｔａｆ
ｆｉｎｇ）は、次式のように、有効エージェント数から
各ワークタイプの予測仕事量（Ｐｒｄｔｗｏｒｋｌｏａ
ｄ（ｊ））の合計を減算することによって求めてもよ
い。
【００５１】
【数４】 予測仕事量の合計よりも有効エージェント数の方が大き
い場合、負荷とスタッフ配置優先順位に基づいて、ワー
クタイプに追加エージェントが分配される。予測仕事量
の合計よりも有効エージェント数の方が少ない場合、各
ワークタイプは、その仕事量によって示唆されるよりも
少ないエージェントに割り当てられる。前述の少数は、
作業量と優先順位（ｒｅｌａｔｉｖｅＰｒｉｏｒｉｔ
ｙ）によって異なる。いずれの場合でも、それぞれのワ
ークタイプの目標有効エージェント数（ＴａｒｇｅｔＦ
ＴＥ（ｊ））は、次のように求める。
【００５２】
【数５】 初期目標マトリックスをポピュレートするために、ＰＣ
１１は、エージェントを順番に選択するとともにワーク
タイプをランダムに選択する。ワークタイプｊに対する
任意のエージェントｉの占有率Ｘ（ｉ，ｊ）は、エージ
ェントの全部の占有率の合計が、ユーザ指定のＴｏｃｃ
（ｉ）または１００％未満であれば、ランダムであって
もよいし、固定値の総時間の百分率であってもよい。
【００５３】Ｔｏｃｃ（ｉ）は、ユーザが０〜１００％
の任意の数字に設定してもよい。ユーザが指定しない場
合、エージェントのＴｏｃｃ（ｉ）のデフォルト値は１
００％である。ユーザによってＴｏｃｃ（ｉ）が設定さ
れた場合、ＰＣ１１はその設定を変更しない。同様に、
ユーザがエージェントのワークタイプ占有率Ｘ（ｉ，
ｊ）を選択した場合、ＰＣ１１はその設定を変更しな
い。
【００５４】ＰＣ１１がワークタイプをランダムに選択
したが、エージェントがそのワークタイプに対するスキ
ルを持っていない場合（すなわち、Ａｃａｐ（ｉ，ｊ）
＜０）、選択されたワークタイプはスキップされること
に留意すべきである。その後、ＰＣ１１は別のワークタ
イプをランダムに選択する。ＰＣ１１は、占有率が、１
エージェントに許される最大許容ワークタイプ数（Ｍａ
ｘＮｕｍＷｔＰｅｒＡｇｅｎｔ）を超えていないか、チ
ェックしてもよい超えていれば、ＰＣ１１は次のエージ
ェントに進む。
【００５５】例えば、ユーザがエージェントのＴｏｃｃ
（ｉ）を手動で８０％に設定し、ワークタイプが４つ存
在している場合、ＰＣ１１は最終的に各ワークタイプに
２０％の占有率を割り当ててもよい。エージェントの能
力Ａｃａｐ（ｉ，ｊ）に基づいて、エージェントが、第
１のワークタイプに対して適格でない場合、ＰＣ１１
は、第２および第３のワークタイプについてそれぞれ３
０％の占有値を、また、最後のワークタイプについて２
０％の占有値を割り当てる。
【００５６】一般に、ＰＣ１１は、各エージェントのＴ
ｏｃｃ（ｉ）に達するまで、ワークタイプ占有率Ｘ
（ｉ，ｊ）を繰り返し割り当てる。ＰＣ１１は、ワーク
タイプ数（ｎｕｍＯｆＡｓｓｉｇｎｅｄＷｔｓ（ｉ））
を最大にするために、小さな値（すなわち、占有率の一
部）のＸ（ｉ，ｊ）を使用することが好ましい。
【００５７】それぞれのエージェントが別のワークタイ
プの経験を確実に積めるようにするために、最小ワーク
タイプ数（ＭｉｎＮｕｍＷＴＰｅｒＡｇｅｎｔ）を指定
してもよい。エージェント当たりの最小ワークタイプ数
（ＭｉｎＮｕｉｎＷＴＰｅｒＡｇｅｎｔ）の閾値に適合
しない場合、ＰＣ１１は、別のワークタイプの１つ以上
のエージェント占有率を分割し、閾値を達成してもよ
い。
【００５８】初期目標マトリックスが達成されると、Ｐ
Ｃ１１は、各ワークタイプに割り当てられたフルタイム
相当エージェント（ａｓｓｉｇｎｅｄＦＴＥ（Ｊｏ））
の数を求めてもよい。ＰＣ１１は、ワークタイプｊｏに
ついての占有率を与えられたエージェントのＡｃａｐ
（ｉ，ｊｏ）を平均することによって、エージェントの
平均能力（ａｖｅＣａｐ（ｊｏ））も求める。
【００５９】初期目標占有率マトリックスに達すると、
ＰＣ１１は、このマトリックスを反復式に修復してもよ
い。反復型修復は、呼負荷の変更に対応するために連続
的に実施されてもよいし、または、何らかの目的の負荷
基準（例えば、呼グループの待ち行列の長さ）に基づい
て定期的に実施されてもよい。反復型修復が定期的に実
施される場合、反復プロセスは、ユーザが指定する固定
数の反復サイクルにわたって開始および継続してもよ
い。
【００６０】反復型修復工程の第１の段階として、ＰＣ
１１は、目的関数値（ｃｏｍｐｕｔｅＯｂｊｅｃｔｉｖ
ｅＦｕｎｃｔｉｏｎＶａｌｕｅ（ ））を計算してもよ
い。目的関数値は、直前の目標マトリックスを超える新
たな（反復的な）目標マトリックスを評価する手段とな
る。目的関数の値は、次式のように求めてもよい。
【００６１】
【数６】 ここで、ｗｅｉｇｈｔＦＴＥは、予測作業量と一致する
ように各ワークタイプに正しい人数の配置スタッフを割
り当てることの重要度を示す数字であり（ｗｅｉｇｈｔ
ＦＴＥのデフォルト値は１に設定してもよい）、ｗｅｉ
ｇｈｔＳｋｉｌｌｓは、（エージェントにおける、当該
ワークタイプの占有率で重み付けした）ワークタイプ別
ａｖｅＣａｐ（ｊ）の平均を最大にすることの重要度を
示す数字（ｗｅｉｇｈｔＳｋｉｌｌｓのデフォルト値は
１０に設定してもよい）であり、次式のように表され
る。
【００６２】
【数７】 ここで、ｂｅｓｔＣａｐ（ｊ）は、ワークタイプｊの最
高相対ＡＣａｐ（ｉ，ｊ）の評点である。
【００６３】目的関数値が決定すると、再び１つずつ順
次にエージェントが選択される。選択されたエージェン
トのそれぞれに対して、当該エージェントが既に占有率
を持っているワークタイプのリストから、ランダムに第
１のワークタイプが選択される。次に、第２のワークタ
イプがランダムに選択され、エージェントの占有率の一
部が、第１のワークタイプから第２のワークタイプに移
される（ステップ１０４）。
【００６４】その後、この移動占有率を利用して修正型
目標マトリックスが生成される。修正型目標マトリック
スから、新しい目的関数値が決定される（ステップ１０
６）。こうして得られた新たな目的関数が直前の目的関
数よりも小さい場合（ステップ１０８）、この目標マト
リックスに対して占有率の変更が実施される（ステップ
１１０）。目的関数以上の場合、次のエージェントが選
択され、前述の工程が繰り返される。
【００６５】また、占有率の変更が実行される前に、Ｐ
Ｃ１１は、前述のチェックを実施する。例えば、当該エ
ージェントは、第２のワークタイプの仕事を実施するの
に適格だろうかのチェックを実施する。
【００６６】別の実施形態において、反復型修復は、エ
ージェントが非ゼロの占有値を持っている配置スタッフ
過剰のワークタイプを選択すること、および、エージェ
ントに対して適格な第２のワークタイプを選択するこ
と、を含んでもよい。目的関数が小さければ、変更を実
施する。そうでなければ、次のエージェントが選択さ
れ、前述の工程が繰り返される。
【００６７】それぞれのワークタイプｊの、ワークタイ
プ別所要エージェント数（すなわち、ｔａｒｇｅｔＦＴ
Ｅ（ｊ））は、作業量とアーラン量との履歴表、また
は、労働力管理パッケージで評価してもよい。例えば、
特定のワークタイプの呼負荷の以前の履歴をアーカイブ
から検索してもよい。それぞれの呼タイプに必要なエー
ジェント数の初期予測に達成するように、最新の履歴に
基づく何らかの係数を呼負荷に乗算してもよい。
【００６８】反復型修復は、定期的に実施してもよい
し、グループの呼負荷によって必要とされるときにだけ
実施してもよい。特に、初期（または後の）負荷予測を
上回る特定呼タイプの到着率の増加を利用して、反復型
修復を開始することもできる。
【００６９】反復型修復の必要は、多数の方法によって
確認できる。例えば、発呼者が待ち行列において費やし
た時間の長さは、呼負荷の測度の１つである。しかしな
がら、発呼者が短時間で挫折して電話を切ると予測され
るので、これは、利用可能な唯一の測度とは言えない。
【００７０】もう１つの単純な呼負荷の測度として、単
位時間あたりに特定の呼タイプに転送される呼数に基づ
くものがある。この呼数、公知のアーラン計算法と呼当
たりの平均処理時間とを利用することにより、所望数の
フルタイムエージェントに変換することができる。
【００７１】以上、本発明を作成および利用する方法を
説明するために、本発明による改良型のスキルベースの
呼ルーチングシステムのための方法および装置の特定実
施形態を説明した。本発明のその他の変更と修正および
本発明の種々の態様の実施が当業者に明らかとなり、ま
た、本発明は記載の特定実施形態に限定されるものでな
いことが理解されるべきである。
【００７２】従って、本願明細書において開示および請
求されている基本的な根本原理の真の精神および範囲に
入るいずれかおよびすべての修正物、変更物、または等
価物が本発明に含まれるものと考えられる。
【００７３】以下、図１のシステムで利用できるアルゴ
リズムを説明する「エージェント占有率マトリックスの
自動生成：その必要条件とアルゴリズムの説明」と題さ
れた未公表書類について記述する。
【００７４】「エージェント占有率マトリックスの自動
生成：その必要条件とアルゴリズムの説明」 セクション１ 始めに 目標占有率マトリックスの定義は以下の通りである。
【００７５】X(i,j)=ワークタイプｊに関するエージェ
ントｉの目標占有率 Tocc(i)は、エージェントｉの目標総占有率 エージェントｉは、ワークタイプｊに対して自己の全時
間X(i,j)を費やすと推測され、本書記載のアルゴリズム
は自動的にX(i,j)を割り当てる。このアルゴリズムは、
最初に、エージェントの占有率を初期化し、厳格な制約
条件に適合していることを保証する。
【００７６】次に、このアルゴリズムは、各ワークタイ
プに割り当てられた配置スタッフと作業量との適合を最
大限にし且つ割り当てられたワークタイプに対するエー
ジェントのスキルレベルを最大限にする目的関数を利用
して、最新の解を繰り返し修正する。このアルゴリズム
がＯ(ｎｍ)であり、ｎはエージェント数、ｍはワークタ
イプ数である。
【００７７】セクション２ 入力マトリックス生成アル
ゴリズムへの入力は、以下を含む。
【００７８】1. numOfAgents, numOfWorktypes, numOf
Skills 2. それぞれのエージェントｉについて： ・ ASkl(i.k), (1≦k≦numOfSkills, 1≦ASkl(i.k)≦1
0)、スキルｋに関するエージェントｉのスキルレベル ・ Tocc(i)、当該エージェントの目標総占有率(0≦Tocc
(i)≦ 1) ・ AlloweWTs（j)：エージェントｉのワークタイプリス
トの作業を行うことが許されている。これは、エージェ
ントｉが従事できるすべてのワークタイプのサブセット
でなくてはならない。すべてのワークタイプに対するデ
フォルト設定は、エージェントｉ従事可能である（注
意：前回の移植でワークタイプを選択したが、これは、
エージェントが従事できるすべてのワークタイプを意味
する。これは、C++の実施によって変更される。）。
【００７９】・（オプション）UserPrimaryResWt(i)、
ユーザがエージェントｉに割り当てた主義務であるワー
クタイプｉｄ ・ （オプション）x(i/j) 、ワークタイプｊに対するエ
ージェントｉの占有率 3. それぞれのワークタイプｊについて： ・ WSki(j,k) (1≦ks≦ numOfSkills. 1≦WSkl(i,k)≦1
0)、スキルｋに対する最低所要スキルレベル ・ StfPr(j)、ワークタイプｊに関するスタッフ配置優
先度 ・ PrdtWorkload(j)、ワークタイプｊの予測作業量 4. UsePrimaryRes ：エージェントに主義務を割り当て
るかどうか UsePrimaryRes=True：主義務を割り当てる UsePrimaryRes =False ：主義務を割り当てない 5. primaryResValue, (0≦ PrimaryResValue≦< 1)：ワ
ークタイプに対して主義務を持つエージェントの占有率
の値（注意：現時点では、全部エージェントに対して１
つの数字が適用されているが、必要があれば、それぞれ
のエージェントが別々の値をもてるように変更可）。Pr
imaryResValueのデフォルト設定は70% 6. 詳細設定のための入力（一般にユーザが変更すべき
ではない入力） 6.1. NumOfCycles：マトリックスを生成するためのアル
ゴリズム実行回数デフォルト設定：NumOfCycles = 1 6.2. MinNumWTPerAgent and MaxNumWTPerAgent、各エー
ジェントに非ゼロ占有率を割り当てることができる最小
および最大のワークタイプ数 6.3. WeightFTE、予測作業量と一致するように各ワーク
タイプに正しい人数の配置スタッフを割り当てることの
重要度を示す数字 デフォルト設定：WeightFTE = 1 6.4. WelghtSkills、ワークタイプ別aveCapの平均(該当
ワークタイプのエージェントの占有率で重み付けした各
ワークタイプに従事する全エージェントの平均能力)を
最大にすることの重要度を示す数字 デフォルト設定：WeightSkills=10 6.5. MinOccおよびMaxOcc、最小および最大占有値 デフォルト設定：MinOcc= 0.05, MaxOcc=1 6.6. MinOccToMove、マトリックス生成中に使用され
る、１つのワークタイプから別のワークタイプに移動す
る最小占有値 デフォルト設定：MinOccToMove=0.05 セクション３ 必要条件 アルゴリズムは、以下の必要条件を満足しなくてはなら
ない。
【００８０】1. 入力における小変更によって、出力が
大幅に変化してはならない。ここでいう小変更は、下記
の変更を意味する。
【００８１】1.1. １つまたは数個のエージェントパラ
メータの変更： ・ユーザが指定した主義務ワークタイプ ・スキルセットのスキルレベル ・目標総マトリックス ・許容ワークタイプ 1.2. １つまたは数個のワークタイプパラメータの変
更： ・スキルセットの最低所要スキルレベル ・予測作業量 ・スタッフ配置優先度 2. ユーザが制約条件を指定しすぎると解が得られな
い。その場合、ユーザに、その矛盾入力を警告すべきで
ある。
【００８２】3. 500エージェント×50ワークタイプで十
分な速さを保証しなくてはならない。
【００８３】セクション４ 占有率マトリックスの初期
生成のためのアルゴリズム 前述の入力に加え、下記の表記を利用する。
【００８４】・ ACap(i,j)、ワークタイプｊに関する、
エージェントｉの能力。
【００８５】・ BestCap(j)、ワークタイプｊに関す
る、全エージェントの中の最大能力。
【００８６】・numOfAssignedWTs(i)、エージェントｉ
の占有率がゼロでないワークタイプの総数。 ・ AVeCap(j) 、ワークタイプｊのエージェントの占有
率で重み付けした、ワークタイプｊにかかわる全エジェ
ントのワークタイプｊに関する平均能力 ・ TargetFTE(j) 、ワークタイプｊの目標フルタイム相
当スタッフ配置。
【００８７】・ AssignedFTE(j)、ワークタイプｊの割
当てフルタイム相当スタッフ配置。これは、ワークタイ
プｊに関する全エージェントの占有率の合計である。
【００８８】Main( ) 1. 要求されたユーザ入力を読み取る（エージェントス
キル、ワークタイプスキル、ユーザの好み、および部分
占有率マトリックスを含む）。入力整合性を確認する
（例えば、エージェントは、ユーザがエージェントに対
して主義務として割り当てたワークタイプに関する必要
最低条件を満足していなくてはならない）。
【００８９】2. ユーザが設定した占有値をクランプす
る（クランプ値はアルゴリズムによって変更されな
い）。
【００９０】For i = 1 to numOfAgents For j = 1 to numOfWorkTypes If X(i,j) をユーザが設定、 then X(i,j).userCIamped
= True If PrimaryResWt(j)=j then X(i,j)=PrimaryResValue,
X(i,j).userClamped=True 3. ComputeTargetFTE( ) 4. ComputeAgentCapabiIities( ) 5. BestScore=0 (a: 最良の結果を記録する大域変数); ReturnMatrix ← ( ); 6. For i=1 to numOfCycles: 6.1. NewMatrix ← generateMatrlx( ) 6.2. If NewMatrix.score > bestScore then BestScore
=NewMatrix.score;RetumMatnx ← NewMartix 7. Return ReturnMatrix ComputeTargetFTE( ) 1. ワークタイプの相対優先度を計算する。スタッフ配
置優先度は、1（最高順位）から、10まである。ワーク
タイプの各優先度は、相対優先度（1.0〜2.0の間の0.1
刻みの数字で表される順位）と対応している。従って、
もっtも高いワークタイプ優先度１は相対優先度２に対
応し、ワークタイプ優先度２は相対優先度1.9に対応
し、ワークタイプ優先度１０は相対優先度1.1に対応す
る。
【００９１】2. 有効エージェント数を計算する。
【００９２】 3. 残りのスタッフ配置を計算する。
【００９３】 4. 予測仕事量の合計よりも有効エージェント数の方が
大きい場合、作業量とスタッフ配置優先順位に基づい
て、すべてのワークタイプにResidualStaffingが分配さ
れる。
【００９４】5. 予測仕事量の合計よりも有効エージェ
ント数の方が少ない場合、各ワークタイプは、その仕事
量によって要求されるより少ないエージェントに割り当
てられる。前述の少数は、作業量と優先順位によって異
なる。
【００９５】 ComputeAgentCapabilities( ): For i = 1 to numOfAgents, For j = 1 to numOfWorkTypes (a) (すなわち、エージェントｉがワークタイプｊの最小ス
キル要求事項を満足し、したがって、ワークタイプｊに
とって可能）, then: これは、基本的に、ワークタイプに必要なスキルに関す
る、エージェントｉのスキルとワークタイプｊの所要ス
キルとの間のユークリッド距離である。
【００９６】(b) （すなわち、エージェントｉがワークタイプｊの最小ス
キル要求事項を満足せず、したがって、ワークタイプｊ
にとって不可能）であるならば: これは、基本的に、エージェントが最低必要条件を満足
しない場合の、エージェントｉのスキルとワークタイプ
ｊの最低必要条件との間の負のユークリッド距離であ
る。
【００９７】（ACap(i,j)≧0は、エージェントｉがワー
クタイプｊに対して十分なスキルを持っていることを意
味し、ACap(i,j) < 0は、ワークタイプｊに対して十分
なスキルを持っていないことを意味する。） GenerateMtrix( ) 1. 占有率を初期化する。 For i = 1 to numOfAgents 1.1. If usePrimaryRes = True then主占有率を初期化
する: If UserPrimaryResWt(i)=j Then: X(i,j)= primaryResV
alues Else: X(i,j0)=primaryResValue (ランダムにjoを選択
する、jo ( allowdWTs(i)) 1.2. 残りの占有率を以下のように初期化する: a) b) MInNumWTPerAgentおよびMaxNumWTPerAgentの制約条
件が満足されている。
【００９８】c) X(i,j)≧0 only if ACap(i,j)≧0, d) Maximize numOfAsslgnedWTs(i). 1.3. Compute assignedFTE(j). aveCap(j),∀j,1≦j≦
numWorkTypes 2. 反復型修正によって占有率を割り当てる： For m =1 to numOfiterations: score ← computeObjectiveFunctionValue() For i=1 to nurnOfAgents: FromWT ← rndPickWT(i) (エージェントｉについて、占有率移動元のワークタイ
プをランダムに選択する。） ToWT ← rndPickWT(i) (エージェントｉについて、占有率移動先のワークタイ
プをランダムに選択する。） deltaOcc ← genDeltaOcc (移動元のワークタイプの占
有値を生成する。） deltaScore ← computeDeltaScore (占有率移動時、目的関数のΔを計算する。） If allownbleMove(i,FromWt, ToWT, deltaOcc), then If delteScore≦0, or with probability 0.01（この確
率値は変更可能）： then: move deltaOcc from work type FromWT to work
type ToWT; Score ← Score + deltaScore Update assignedFTE(FromWT), assignedFTE(ToWT), ave
Cap(FromWT),.aveCap(ToWT) 3. 占有率を微調整する: （注意：これによって目的関
数は低くはならないが、シミュレーションの動作が変化
することはない。) For m = 1 to numOfFineTuneitera
t'lons: Score ← computeObjectiveFunctionValue( ) For i = 1 to numOfAgents: FromWT ← エージェントｉの占有率が非ゼロの場合、配
置スタッフ過剰ワークタイプを選択する。
【００９９】ToWT ← エージェントｉに能力がある場
合、配置スタッフ不足ワークタイプを選択する。 deltaOcc ←minOccToMove deltsiScore ← computeDeltaScore If allowableMove(j,FromWT, ToWT, deltaOCC) および
deltaScore≦0 then: 占有率deltaOccを、ワークタイプFromWTからワークタイ
プToWTに移動する; Score←Score+deltaScore Update asslgnedFTE(FromWT), assignedFTE(ToWT), ave
Cap(FromWT), aveCap(ToWT) computeObjectiveFunctionValueQ: allowableMove(i, FromWT, ToWT, deltaOcc)占有率delt
aOccをワークタイプFromWTからワークタイプToWTに移動
後に、以下の制約事項に適合していればTrueに戻り、そ
うでなければFalseに戻る。
【０１００】(c1) If usePrimaryRes = True then エー
ジェントｉはいずれかのワークタイプの主義務に割り当
てられなくてはならない。
【０１０１】(c2) MInNuinWTPerAgentおよびMaxNumWTPe
rAgentの制約事項に適合している。
【０１０２】(c3) X(j,j)≧0, only if ACap(i,j)≧0 (c4) numOfAssignedWTs(l) は減少しない。
【０１０３】（注意： この制約事項は、エージェント
の共用が増えるほどサービスレベルおよびASAの性能が
良くなるシミュレーションの習得後に実施された。） セクション５ 実行時の入力変更の処理 1. 全エージェントについて： エージェントの入力パ
ラメータを変更した場合、それに伴って、当該エージェ
ントの占有率を変更する。
【０１０４】1.1. 目標総占有率が変化するときに。
【０１０５】1.1.1. 増加の場合、増加部をいずれかの
ワークタイプに加える（発見的教授法： このエージェ
ントに占有率がある場合、最高予測作業量のワークタイ
プ）。
【０１０６】1.1.2. 減少の場合、このエージェントが
ゼロ以外の占有率を持っているワークタイプリストに進
み、ゼロにならないようにできるだけ多く占有率を減少
させる。
【０１０７】1.2. ユーザ指定の主義務ワークタイプが
変化する場合、新旧の主義務ワークタイプに合わせて当
該エージェントの主占有率を再調整する。
【０１０８】1.3. 当該エージェントのスキルレベルが
変化する場合、1.3.1. 当該エージェントの能力を再計
算する。能力に変化が無い場合、何もしない。
【０１０９】1.3.2. 能力が変化する場合：各ワークタ
イプｊについて、当該エージェントの占有率は非ゼロで
あるが現時点ではワークタイプｊを処理できない場合、
全部の占有率をｊから別のワークタイプに移動する（発
見的教授法： このエージェントに能力がある場合、最
高予測作業量のワークタイプ）。
【０１１０】1.4. 許容ワークタイプの変更。当該エー
ジェントが、許容ワークタイプでなくなったワークタイ
プについて非ゼロ占有率を持っている場合、ステップ1.
3.2を実行する。
【０１１１】2. 全部のワークタイプについて： ワー
クタイプパラメータが変化する場合1.1. 作業量または
スタッフ配置優先度が変化する場合、全部のワークタイ
プについてtargetFTEを再計算する。
【０１１２】1.2. いくつかのワークタイプの最小スキ
ル必要条件が変化する場合、該当するワークタイプのエ
ージェント能力を再計算する。或るワークタイプについ
て、エージェントの占有率は非ゼロであるが現時点では
処理できない場合、当該エージェントの占有率をこのワ
ークタイプから別のワークタイプに移動する。
【０１１３】3. generateMatrixを呼び出す： 計算の
任意のステップで、結果として得られたマトリックスの
スコアが以前のスコアに十分に近い場合、処理を中止し
て、そのマトリックスを戻す。
【０１１４】セクション６： （近い）将来の課題・ア
ドバイス： 各ワークタイプのassignedFTEがtargetFTE
をはるかに下回る場合、的確なスキルを持ったエージェ
ントが十分にないことによるようである。このことを管
理者に連絡する。
【０１１５】エージェント義務マトリックスの自動生成
（簡単な説明）エージェント義務マトリックスは、エー
ジェントがそれぞれの呼タイプに費やす百分率（％）を
エージェント毎に指定する。エージェントｉおよび呼タ
イプｊの場合のこの百分率を占有率（occupancy）と呼
ぶ。１エージェントの全部の呼タイプの占有率合計が、
そのエージェントの総占有率である。
【０１１６】マトリックス生成アルゴリズムへの入力に
は、以下を含む。
【０１１７】・エージェントのスキル：人にの領域にお
けるエージェントの知識レベル例： ビルの音声、E-ma
il、FAX、H/W、およびS/Wに対するスキルレベルは、そ
れぞれ異なっている。
【０１１８】 エージェント名 音声 Email Fax ハードウェア ソフトウェア ビルS 1111 9 4 4 0 2 ・ エージェントの総占有率：1エージェントの実際の作業
時間である、出勤日の利用可能時間％（50%, 85%,
...） ・ワークタイプスキル：各ワークタイプに必要な知識レ
ベル 例： 顧客サービス、呼出、S/Wといったワークタイプ
には、音声およびソフトウェアのスキルが必要である。
【０１１９】必要なスキル ワークタイプ名 音声 Email Fax ハードウェア ソフトウェア 顧客サービス、呼出、S/W 5 6 顧客サービス、Email、H/W 5 6 オーダー、H/W、FAX 5 6 ・各ワークタイプの作業量 自動的に生成された義務マトリックスの例は次の通りで
ある。
【０１２０】 エージェント 総Occ呼 S/W Eメール、 H/Wオーダ、H/W、 FAXヒ゛ル S 90% 90%ハ゜トリック U 80% 40% 40%ランテ゛ィ C 80% 50% 30%スーサ゛ン G 85% 10% 40% 35% アルゴリズム：義務マトリックスを生成する目的は、エ
ージェントを分散させて種々のワークタイプに取り組め
るようにし、それにより、各ワークタイプがその作業量
に基づいた適切数の割当てエージェントを持つようにす
ることである。従来の方法はアーラン計算法を利用して
スタッフ配置要求事項を確定するというものであるが、
複雑なエージェントと組み合わせたスキルベースのルー
チングではアーランの式はうまく作用しない。従来のア
ーランの計算ではなく、以下のアルゴリズムを使ってス
タッフ配置要求事項を確定する。このアルゴリズムは以
下の通りである（記載のものは簡単な説明であって、こ
こでは詳細を省いててある）。
【０１２１】1. 占有率を初期化する。
【０１２２】エージェント毎に、そのエージェントが満
足なスキルを備えている複数ワークタイプに対して占有
率をそれぞれランダムに割当て、それらの合計が、当該
エージェントの総占有率になるようにする。
【０１２３】2. iterative repairによって占有率を割
り当てる。
【０１２４】エージェント毎に、そのエージェントの占
有率を１つのワークタイプから別のワークタイプにラン
ダムに移動する。この移動により、全ワークタイプの作
業量に基づき「より良い」スタッフ配置がもたらされる
のであれば、このランダム移動により既存のマトリック
スを更新し、そうでない場合は、マトリックスをそのま
ま維持して、工程を繰り返す。
【図面の簡単な説明】
【図１】 本発明の例示実施形態に基づくＡＣＤシステ
ムのブロック図である。
【図２】 図１のシステムで利用できる工程段階のフロ
ーチャートである。
【符号の説明】
１０ ＡＣＤシステム １２、１４ 顧客 １３、１５、１７、１９ 端末 １６ 公衆電話交換網（ＰＳＴＮ） １８ ＡＣＤ（自動着信分配装置） ２０ スーパーバイザ ２１ スイッチ ２２、２４、２６ エージェント ２８ トランクライン ２９ ＣＰＵ
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 レイヤード シー、ウィリアムス アメリカ合衆国、イリノイ州60175、セン トチャールズ、ウエストリッジウッドドラ イブ ６エヌ486 (72)発明者 ケネス ダブリュー、ファーティグ アメリカ合衆国、カリフォルニア州94306、 パロアルト、パラダイスウェイ1042 (72)発明者 エヌ、セルダール ユークン アメリカ合衆国、カリフォルニア州94306、 パロアルト、レインコート736 (72)発明者 シュエメイ ワン アメリカ合衆国、カリフォルニア州94043、 マウンテンビュー、ノースレングストーフ アベニュー392、アパートメント３

Claims (38)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】 自動着信分配装置によって処理される複
    数の呼タイプの着呼に対して、自動電話着信分配装置の
    エージェントを割り当てる方法であって、 前記複数の呼タイプの呼タイプ毎に、自動着信分配装置
    の複数エージェントのエージェント別目標占有率を含む
    目標占有率マトリックスを決定するステップと、 前記目標占有率マトリックスで決定されたタイプのうち
    の第１のタイプの呼を処理するステップと、 前記エージェントによって処理された第１のタイプの呼
    の実占有率と、前記目標占有マトリックスで前記エージ
    ェントについて決定された第１のタイプの呼の目標占有
    率との間の最大相対差に基づいて、前記呼を、前記自動
    着信分配装置の複数エージェントのうちの適切なエージ
    ェントに割り当てるステップとを備えるエージェント割
    当方法。
  2. 【請求項２】 永久的、半永久的、および可変的データ
    から、目標マトリックスを生成するステップを更に備え
    る請求項１に記載のエージェント割当方法。
  3. 【請求項３】 前記永久データから目標マトリックスを
    生成するステップは、少なくともいくつかの着呼タイプ
    の特徴をそれぞれ表す複数のワークタイプを規定するス
    テップを更に備える請求項２に記載のエージェント割当
    方法。
  4. 【請求項４】 前記永久データから目標マトリックスを
    生成するステップは、複数の着呼タイプの各ワークタイ
    プに必要なエージェントのスキルタイプのリストを用意
    するステップを更に備える請求項３に記載のエージェン
    ト割当方法。
  5. 【請求項５】 前記永久データから目標マトリックスを
    生成するステップは、複数の着呼タイプの各ワークタイ
    プに必要な最低のエージェントスキルレベルを用意する
    ステップを更に備える請求項４に記載のエージェント割
    当方法。
  6. 【請求項６】 前記半永久データから目標マトリックス
    を生成するステップは、複数の着呼タイプの各ワークタ
    イプに必要な各スキルタイプに対する、各エージェント
    のスキルレベルを用意するステップを更に備える請求項
    ５に記載のエージェント割当方法。
  7. 【請求項７】 前記可変的データから目標マトリックス
    を生成するステップは、前記目標マトリックスの少なく
    ともいくつかのエージェントの目標占有率レベルを手動
    で提供するステップを更に備える請求項６に記載のエー
    ジェント割当方法。
  8. 【請求項８】 前記目標マトリックスを生成するステッ
    プは、ワークタイプ占有率を、目標マトリックス内の複
    数のエージェントの各エージェントに対して、ランダム
    に割り当てるステップを更に備える請求項２に記載のエ
    ージェント割当方法。
  9. 【請求項９】 前記ワークタイプ占有率を目標マトリッ
    クス内の複数のエージェントの各エージェントに対して
    ランダムに割り当てるステップは、前記目標マトリック
    スを反復式に修復するステップを更に備える請求項８に
    記載のエージェント割当方法。
  10. 【請求項１０】 前記目標マトリックスを反復式に修復
    するステップは、エージェントを順次に選択し且つワー
    クタイプをランダムに選択するステップを更に備える請
    求項９に記載のエージェント割当方法。
  11. 【請求項１１】 前記エージェントを順次に選択し且つ
    ワークタイプをランダムに選択するステップは、前記エ
    ージェントの占有率の一部を前記ランダム選択ワークタ
    イプに割り当てることにより新たな目標マトリックスを
    生成するステップを更に備える請求項１０に記載のエー
    ジェント割当方法。
  12. 【請求項１２】 前記エージェントを順次に選択し且つ
    ワークタイプをランダムに選択するステップは、前記新
    たな目標マトリックスの目的関数の変化を算出するステ
    ップを更に備える請求項１１に記載のエージェント割当
    方法。
  13. 【請求項１３】 前記新たな目標マトリックスの目的関
    数の変更を算出するステップは、算出された変化が０未
    満のときに、前記新たな目標マトリックスを修復型マト
    リックスとして採用するステップを更に備える請求項１
    ２に記載のエージェント割当方法。
  14. 【請求項１４】 自動着信分配装置によって処理される
    複数の呼タイプの着呼に対して、自動電話着信分配装置
    のエージェントを割り当てる装置であって、 前記複数の呼タイプの呼タイプ毎に、自動着信分配装置
    の複数エージェントのエージェント別目標占有率を含む
    目標占有率マトリックスを決定する手段と、 前記目標占有率マトリックスで決定されたタイプのうち
    の第１のタイプの呼を処理する手段と、 前記エージェントによって処理された第１のタイプの呼
    の実占有率と、前記目標占有マトリックスで前記エージ
    ェントについて決定された第１のタイプの呼の目標占有
    率との間の最大相対差に基づいて、前記呼を、前記自動
    着信分配装置の複数エージェントのうちの適切なエージ
    ェントに割り当てる手段とを備えるエージェント割当装
    置。
  15. 【請求項１５】 永久的、半永久的、および可変的デー
    タから、目標マトリックスを生成する手段を更に備える
    請求項１４に記載のエージェント割当装置。
  16. 【請求項１６】 前記永久データから目標マトリックス
    を生成する手段は、少なくともいくつかの着呼タイプの
    特徴をそれぞれ表す複数のワークタイプを規定する手段
    を更に備える請求項１５に記載のエージェント割当装
    置。
  17. 【請求項１７】 前記永久データから目標マトリックス
    を生成する手段は、複数の着呼タイプの各ワークタイプ
    に必要なエージェントのスキルタイプのリストを用意す
    る手段を更に備える請求項１６に記載のエージェント割
    当装置。
  18. 【請求項１８】 前記永久データから目標マトリックス
    を生成する手段は、複数の着呼タイプの各ワークタイプ
    に必要な最低のエージェントスキルレベルを用意する手
    段を更に備える請求項１７に記載のエージェント割当装
    置。
  19. 【請求項１９】 前記生成手段は、複数の着呼タイプの
    各ワークタイプに対する各エージェントのスキルレベル
    を用意する手段を更に備える請求項１８に記載のエージ
    ェント割当装置。
  20. 【請求項２０】 前記可変的データから目標マトリック
    スを生成する手段は、前記目標マトリックスの少なくと
    もいくつかのエージェントの目標占有率レベルを手動で
    提供する手段を更に備える請求項１９に記載のエージェ
    ント割当装置。
  21. 【請求項２１】 前記目標マトリックスを生成する手段
    は、ワークタイプ占有率を、目標マトリックス内の複数
    のエージェントの各エージェントに対して、ランダムに
    割り当てる手段を更に備える請求項１５に記載のエージ
    ェント割当装置。
  22. 【請求項２２】 前記ワークタイプ占有率を目標マトリ
    ックス内の複数のエージェントの各エージェントに対し
    てランダムに割り当てる手段は、前記目標マトリックス
    を反復式に修復する手段を更に備える請求項２１に記載
    のエージェント割当装置。
  23. 【請求項２３】 前記目標マトリックスを反復式に修復
    する手段は、エージェントを順次に選択し且つワークタ
    イプをランダムに選択する手段を更に備える請求項２２
    に記載のエージェント割当装置。
  24. 【請求項２４】 前記エージェントを順次に選択し且つ
    ワークタイプをランダムに選択する手段は、前記エージ
    ェントの占有率の一部を前記ランダム選択ワークタイプ
    に割り当てることにより新たな目標マトリックスを生成
    する手段を更に備える請求項２３に記載のエージェント
    割当装置。
  25. 【請求項２５】 前記エージェントを順次に選択し且つ
    ワークタイプをランダムに選択する手段は、前記新たな
    目標マトリックスの目的関数の変化を算出する手段を更
    に備える請求項２４に記載のエージェント割当装置。
  26. 【請求項２６】 前記新たな目標マトリックスの目的関
    数の変更を算出する手段は、算出された変化が０未満の
    ときに、前記新たな目標マトリックスを修復型マトリッ
    クスとして採用する手段を更に備える請求項２５に記載
    のエージェント割当装置。
  27. 【請求項２７】自動着信分配装置によって処理される複
    数の呼タイプの着呼に対して、自動電話着信分配装置の
    エージェントを割り当てる装置であって、 前記複数の呼タイプの呼タイプ毎に、自動着信分配装置
    の複数エージェントのエージェント別目標占有率を含む
    目標占有率マトリックスを決定するようになっているマ
    トリックスプロセッサと、 前記目標占有率マトリックスで決定されたタイプのうち
    の第１のタイプの呼を処理するようになっている呼プロ
    セッサと、 前記エージェントによって処理された第１のタイプの呼
    の実占有率と、前記目標占有マトリックスで前記エージ
    ェントについて決定された第１のタイプの呼の目標占有
    率との間の最大相対差に基づいて、前記呼を、前記自動
    着信分配装置の複数エージェントのうちの適切なエージ
    ェントに割り当てるようになっている呼分配装置とを備
    えるエージェント割当装置。
  28. 【請求項２８】 複数の永久的、半永久的、および可変
    的データを更に備える請求項２７に記載のエージェント
    割当装置。
  29. 【請求項２９】 前記永久データは、少なくともいくつ
    かの呼タイプの特徴をそれぞれ表す複数のワークタイプ
    を更に備える請求項２８に記載のエージェント割当装
    置。
  30. 【請求項３０】 前記目標マトリックスプロセッサは、
    複数の着呼タイプの各ワークタイプに必要なエージェン
    トのスキルタイプのリストを更に備える請求項２９に記
    載のエージェント割当装置。
  31. 【請求項３１】 前記目標マトリックスプロセッサは、
    複数の着呼タイプの各ワークタイプに必要な最低のエー
    ジェントスキルレベルを更に備える請求項３０に記載の
    エージェント割当装置。
  32. 【請求項３２】 前記マトリックスプロセッサは、複数
    の着呼タイプの各ワークタイプに対する各エージェント
    のスキルレベルを更に備える請求項３１に記載のエージ
    ェント割当装置。
  33. 【請求項３３】 前記マトリックスプロセッサは、前記
    目標マトリックスの少なくともいくつかのエージェント
    に関する手動入力された目標占有率レベルを更に備える
    請求項３３に記載のエージェント割当装置。
  34. 【請求項３４】 前記マトリックスプロセッサは、ワー
    クタイプ占有率を、目標マトリックス内の複数のエージ
    ェントの各エージェントに対して、ランダムに割り当て
    るようになっている選択プロセッサを更に備える請求項
    ３３に記載のエージェント割当方法。
  35. 【請求項３５】 前記選択プロセッサは、前記目標マト
    リックスを反復的に修復するようになっている修復プロ
    セッサを更に備える請求項３４に記載のエージェント割
    当装置。
  36. 【請求項３６】 前記修復プロセッサは、前記新たな目
    標マトリックスの目的関数の変更を算出するようになっ
    ている目的関数プロセッサを更に備える請求項３５に記
    載のエージェント割当装置。
  37. 【請求項３７】 前記目的関数プロセッサは、算出され
    た変化が０未満のときに、前記新たな目標マトリックス
    を修復型マトリックスとして採用するようになっている
    更新プロセッサを更に備える請求項３６に記載のエージ
    ェント割当装置。
  38. 【請求項３８】 自動着信分配装置によって複数のエー
    ジェントを着呼に割り当てる方法であって、 前記複数のエージェントの各エージェントが処理する、
    呼タイプの組合わせと比率を指定する目標マトリックス
    を決定するステップと、 目標マトリックス内で指定された呼タイプの組合わせお
    よび比率と、エージェントによる目標マトリックスの実
    占有率および実占有率と目標マトリックスとの間の相対
    差とに基づいたエージェントの選択とに基づいて、呼を
    受信および割り当てるステップとを含むエージェント割
    当方法。
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