JP2015167279A - 必要要員数算出装置、必要要員数算出方法及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】待ち行列理論を用いずに、必要要員数を、確率的要素を加味して計算する技術を提案する。
【解決手段】このため、本発明は、実績データから［呼量／受付者数］と実績応答率との間に成立する関係を学習し、学習された前記関係に基づいて、予測呼量について目標応答率を平均的に達成する受付者数を計算する手法を提案する。また、本発明は、目標応答率について目標達成率を設定することができ、その場合には、目標応答率を設定された目標達成率で担保可能な受付者数を計算するための補正値を算出する処理を更に実行することができる手法を提案する。
【選択図】図２

Description

本発明は、例えばコールセンターの必要要員数を算出する装置、方法及びプログラムに関する。

今日、コールセンター業務の重要性がますます高まっている。これに伴い、コールセンター業務の提供に必要な要員数の確保が重要となっている。コールセンターで予測される入電数に見合った受付者数を求めるには、着信数と受付者数と応答率の関係を知る必要がある。この関係を理論的に求める方法として、待ち行列理論の理論式であるアーラン式を用いる方法がある（特許文献１、特許文献２）。理論式を用いることで、線形的な計算手法では再現できない非線形な関係を算出結果に織り込むことが期待される。

特開２００７−１４２５０２号公報 特開２０１０−４１１４０４号公報

しかし、コールセンターの現状は、待ち行列理論が想定するような単純化された状況（アーランＢ式：損失系、アーランＣ式：非損失系、拡張アーランＢ式：両者の中間の系）とは異なり、受付者数と応答率の関係は理論式と異なる振る舞いを示すことがある。このため、より実態に則して目標とする応答率を担保できる受付者数を算出できる手法が求められている。

仮に理論式を用いて入電数に見合った受付者数を求めるには、理論が想定する状況から乖離している要素（お客さまが受付を待っている際に切断する確率の時間推移等）を逐一データとして取得できる装置を設ける必要があるが、コスト面からそのような装置の設置が難しい場合がある。

上記課題を解決するため、本発明では、実績データから［呼量／受付者数］と実績応答率との間に成立する関係を学習する処理と、学習された前記関係に基づいて、予測呼量について目標応答率を達成する受付者数を計算する処理とを実行する手法を提案する。また、本発明は、目標応答率について目標達成率を設定することができ、その場合には、目標応答率を設定された目標達成率で担保可能な受付者数を計算するための補正値を算出する処理を更に実行する手法を提案する。

本発明によれば、待ち行列理論を用いることなく、待ち行列理論を用いる場合と同等又はそれ以上の精度で必要要員数を計算することができる。なお、その他の技術的効果については、後述する実施の形態の説明を通じて明らかとなる。

実施形態に係る必要要員数算出装置のハードウェア構成例を示す図。 実施形態に係る必要要員算出装置の機能構成例を示す図。 設定入力画面例を示す図。 必要要員数の出力画面例を示す図。 実施形態に係る必要要員算出方法の実行手順例を示すフローチャートを示す図（その１）。 実施形態に係る必要要員算出方法の実行手順例を示すフローチャートを示す図（その２）。

以下、図面に基づいて、本発明の実施の形態を説明する。なお、本発明の実施の態様は、後述する形態例に限定されるものではなく、その技術思想の範囲において、種々の変形が可能である。また、説明で使用する全図において、同一の部材や機能部には原則として同一の符号を付し、その繰り返しの説明を省略する。

（１）装置構成
図１に、必要要員数算出装置１のハードウェア構成を示す。本形態例に示す必要要員数算出装置１は、コンピュータを基本構成とする装置であり、例えば据え置き型のコンピュータ、可搬型のコンピュータ、タブレット端末、スマートフォンとして実現される。必要要員数算出装置１は、ＣＰＵ１１、入力装置１２、記憶装置１３、出力装置１４、ネットワーク通信装置１５で構成される。

入力装置１２は、キーボード、マウス、タッチパネル、スタイラスペン等で構成される。記憶装置１３は、オペレーションシステムや必要要員数算出プログラムを格納する不揮発性の記憶デバイス（例えばＲＯＭ、ハードディスク）、プログラムの実行領域を提供するＲＡＭで構成される。出力装置１４は、表示装置や印刷装置等で構成される。ネットワーク通信装置１５は、ネットワーク上に接続された他のネットワーク装置やサーバと通信するためのインターフェースを提供する。なお、本形態例の場合、コールセンターにおける実績データ（例えば日時、時間帯、受付者数、稼働率、応答率等）はネットワークに接続されたデータベース（不図示）に格納されている。

図２に、必要要員数算出プログラムの実行を通じて実現される必要要員数算出装置１の機能構成を示す。必要要員数算出装置１は、設定受付部２１を通じて、例えば目標応答率、目標達成率、予測呼量（入電予測値）、予測誤差等を入力する。当該値の入力には、入力装置１２及び出力装置１４が使用される。設定受付部２１は、表示装置の画面上に表示されたＧＵＩに対する数値の入力や選択を通じ、必要要員数の算出に必要となる値の入力を受け付ける。図３に、設定入力画面３０の一例を示す。図３の場合、目標応答率の入力欄３１に「９５％」が入力され、目標達成率の入力欄３２に「５０％」が入力され、日付と時間帯に対応した入電予測値入力欄３３に入電予測値が入力されている。また、設定入力画面３０には、必要要員数算出処理の実行を指示する実行ボタン３４が配置される。なお、図３には示していないが、呼量（入電予測値）に想定する誤差の入力欄を設けても良い。

図２の説明に戻る。実績データ取得部２２は、データベース（不図示）に格納されている実績データより、受付者数、稼働率及び応答率の各データを取得する処理を実行する。なお、稼働率のデータを取得できない場合、実績データ取得部２２は、データベース（不図示）に格納されている着信数、受付者が応対１件当たりに費やす時間、想定する受付者が対応１件当たりに費やすであろう時間等のデータを取得する。取得された実績データは、必要要員数計算部２３（実績データ学習部２３１及び補正データ計算部２３２）に与えられる。実績データ学習部２３１は、取得された実績データに基づいて、任意の呼量に対して目標応答率を平均的に達成できる受付者数を学習する。

補正データ計算部２３２は、目標達成率で目標応答率を実現するために、実績データ学習部２３１で計算された目標応答率を実現する受付者数の補正量（上乗せ受付者数）を計算する。必要要員数出力部２４は、各日付や時間帯に対応する入電予測値のそれぞれについて受付者数を計算し、表示装置の画面上に表示されたＧＵＩに表示する。ここでの表示値は、前述した補正量（上乗せ受付者数）を加味した数値である。図４に、必要要員数出力画面４０の一例を示す。図４の場合、日付と時間帯に対応した算出値表示欄４１に必要要員数が表示されている。なお、図４の例では、必要要員数の算出に使用した目標応答率と目標達成率が表示されていないが、両方の値を画面内に表示しても良い。

（２）計算処理
以下では、図５及び図６に基づいて、必要要員数算出装置１の機能構成に基づいて、必要要員数の算出処理の形態例を説明する。なお、図５及び図６に示す処理は、ＣＰＵ１１により、必要要員数算出プログラムに基づいて実行される。

（２−１）実績データの取得
実績データ取得部２２は、コールセンターの過去の運用結果である実績データをデータベースから取得する（ステップＳ１）。具体的には、任意の時間刻みでの着信数、受付者数、応答率と、受付者が応対１件当たりに費やした時間の測定値等を取得する。また、可能であれば任意の時間刻みでの受付者の稼働率のデータを取得する。

受付者の稼働率のデータを取得できる場合、実績データ取得部２２は、それらの量を用い、待ち行列理論で定義される呼量を次式により計算する。

呼量＝受付者数×稼働率÷応答率 …（式１）

これに対し、受付者の稼働率のデータを取得できない場合、実績データ取得部２２は、呼量ではなく着信数を以て代替する。ただし、着信数が同じであっても、受付者が応対１件当たりに費やす時間は、用件や受付者の習熟度などの要素によって変動する。すなわち、コールセンターに掛かる負荷は用件や受付者の習熟度などに依存して変動する。

そこで、稼働率のデータを取得できない場合、実績データ取得部２２は、過去の受付者が応対１件当たりに費やした時間（Ｔとする）の変動を、要員計画を立てる期間において想定している受付者が応対１件当たりに費やす時間（Ｔ’とする）を基準に補正する。例えば着信数を１次近似式で補正する場合、過去の着信数をＴ／Ｔ’倍する。ただし、時間Ｔ’には、受付者の習熟度や用件の違い等の要素を加味する。習熟度を表すデータの算出には、例えば(1)ベテランや期間採用の受付者の割合等により計算する方法、(2)応対内容のマニュアルや入力システムの変更時に受付所要時間を測定する等して実際の受付者の能力を定量化して定める方法等を使用する。用件の違いを表すデータは、例えば季節性等を考慮して用件の比率を予測して定める。このように過去の着信数を、受付者の習熟度や用件を加味して補正することにより、補正後の着信数（以下、「補正済み着信数」という）を、呼量と同様に扱うことが可能になる。

（２−２）実績データの学習
実績データ学習部２３１は、データベースから取得した実績データについて、呼量（又は補正済みの着信数）、受付者数、応答率の間に成立する関係を学習する。この学習処理では、任意の呼量（又は補正済みの着信数）に対して、目標応答率を平均的に達成できる受付者数を学習する。ただし、学習できるデータ量には制限があるので、実績データの呼量（又は補正済みの着信数）の大きさに基づいて、実績データを複数のブロックに分割する（ステップＳ２）。呼量が大きい場合と呼量が小さい場合では、呼量と受付者数と応答率との間に成立する関係が一般的に異なるからである。実績データ学習部２３１は、例えば対数変換後の呼量の大きさに基づいて実績データをブロック化する。ただし、各ブロックのサンプル数が、統計上の信頼性が得られるようにブロック化する。ブロック化処理で得られた各ブロックには、呼量の小さい方から順番にブロック番号１、２…I_maxを付与する。

次に、実績データ学習部２３１は、ブロック番号１から順番に、ブロック単位で、応答率を被説明変数、［呼量（又は補正済みの着信数）／受付者数］を説明変数とする単回帰線を、ブロック内のサンプルの分布（実績値）に基づいて計算する（ステップＳ３〜Ｓ６）。その後、実績データ学習部２３１は、単回帰線上で目標応答率を達成することができる［呼量（又は補正済みの着信数）／受付者数］の値を計算する（ステップＳ３〜Ｓ６）。以後、実績データ学習部２３１は、ブロック毎に、単回帰線の計算と［呼量（又は補正済みの着信数）／受付者数］の計算を繰り返す。ブロック番号Ｉ_maxの結果が得られた時点で、任意の呼量（又は補正済みの着信数）について目標応答率を平均的に達成できる受付者数が計算される（ステップＳ７）。

（２−４）補正データの計算
ステップＳ７までの処理で学習された結果に、予測呼量と目標応答率を適用すれば、その達成に必要な受付者数を計算することができる。この計算値を最終出力とすることもできる。ただし、この段階で計算された受付者数でコールセンターのサービスを提供すると、目標応答率（ユーザ入力値）が実現される可能性はおおよそ５０％である。そこで、本形態例では、補正データ計算部２３２による以下の処理を実行し、目標応答率を任意の目標達成率（例えば９５％）で実現するために必要な受付者数の補正量を計算する。

補正データ計算部２３２は、目標応答率と［呼量（又は補正済みの着信数）／受付者数］の関係に基づいて、［呼量（又は補正済みの着信数）／受付者数］が定まった場合に、応答率の変動がどの程度あるかを計算する。ここで、応答率の変動が正規分布で近似できるとみなすことができ、かつ、その変動幅が目標応答率の付近で応答率に対しほぼ一定とみなせる場合には正規分布として扱い、補正データ計算部２３２は、変動幅として応答率の標準偏差を求める（ステップＳ８）。その他の場合、補正データ計算部２３２は、目標達成率（ユーザ入力値）の割合で目標応答率を達成するために必要となる受付者数を計算する（ステップＳ９）。例えば目標応答率の目標達成率が９０％であれば、達成応答率の１０％点が目標応答率になる場合の受付者数を計算する。なお、ステップＳ９を実行した場合、補正データ計算部２３２は、後述するステップＳ１３に進む。

次に、補正データ計算部２３２は、計算された変動幅（例えば標準偏差）を用い、目標達成率の達成に必要となる目標応答率に対する補正量を計算する（ステップＳ１０）。さらに、補正データ計算部２３２は、計算された補正値を目標応答率に加算し、加算後の値を内部計算用の新たな目標応答率（補正目標応答率）として再定義する（ステップＳ１１）。

この後、補正データ計算部２３２は、ステップＳ１０で計算された補正目標応答率を目標応答率として用いてステップＳ３〜７の計算を再度実行し、目標達成率の達成に必要な受付者数を計算する（ステップＳ１２）。さらに、補正データ計算部２３２は、ステップＳ８〜１１を、複数の目標達成率について繰り返し、任意の目標達成率について、それぞれを達成するためにステップＳ７で計算された受付者数に追加すべき上乗せ受付者数σａを計算する（ステップＳ１３）。ここで、複数の目標達成率は、50％≦p≦100％（ただし、pは目標達成率）を満たす任意の値であり、補正データ計算部２３２が設定する。又は、補正データ計算部２３２は、目標達成率と、ステップＳ７で求めた受付者数と補正目標応答率を平均的に達成できる受付者数との差分との関係を１次近似等により拡張することにより、任意の目標達成率を達成するために、ステップＳ７で計算された受付者数に追加すべき上乗せ受付者数σａを計算する（ステップＳ１３）。

続いて、補正データ計算部２３２は、任意の目標達成率に対して、設定受付部２１を通じて入力された予測誤差（％）、又は過去の呼量（又は補正済みの着信数）の学習による予測誤差（例えば、ステップＳ１で学習した過去の実績入電数と別途入力する過去の予測入電数の差を、任意の目標達成率に対して入電数の上振れを評価したもの。例えば、目標達成率が９０％であれば実績入電数―予測入電数の９０％点と５０％点との差をもって予測誤差（％）とする）に基づいて上乗せ受付者数σｂを、ステップＳ７で計算された受付者数に予測誤差（％）を掛け合わせることで計算する（ステップＳ１４）。なお、当該計算は、予測誤差が十分小さく、着信数が上振れた場合でも非線形性による影響がでないことを想定している。

この後、補正データ計算部２３２は、ステップＳ１３で計算した上乗せ受付者数σａとステップＳ１４で計算した上乗せ受付者数σｂに基づいて、ステップＳ７で求めた受付者数に追加すべき上乗せ受付者数の合計値Σを計算する。σａとσｂが独立と考えられる場合、補正データ計算部２３２は、合計値Σを、σａとσｂの平方和の平方根（＝ｓｑｒｔ（σａ^２＋σｂ^２））として計算する（ステップＳ１５）。必要に応じ、補正データ計算部２３２は、過去データから両者の相関係数ｒａｂを算出し、合計値Σを、ｓｑｒｔ（σａ^２＋σ^２＋ｒａｂ＊σａ＊σｂ）で計算する。

（２−５）必要要員数の出力
必要要員数出力部２４は、ステップＳ１４までに求めたパラメータを使用し、入電予測値毎に、設定された目標達成率で目標応答率を達成するために必要な必要要員数を計算する。具体的には、入電予測値毎に、ステップＳ７で算出された受付者数に、ステップＳ１４で算出された上乗せ受付者数の合計値Σを合計して計算する。この後、必要要員数出力部２４は、計算結果をＧＵＩ（図４）に表示する（ステップＳ１６）。

（３）実施例の効果
（３−１）本形態例に係る必要要員数算出装置１を用いることにより、待ち行列理論を用いて計算する場合と同様にスケールメリットを反映して、必要要員数を計算することができる。

（３−２）本形態例に係る必要要員数算出装置１を用いることにより、目標応答率だけでなく目標達成率も加味した必要要員数の計算を実現することができる。当該効果は、平衡解であるアーラン式を用いる方法では達成し難い効果である。

（３−３）本形態例に係る必要要員数算出装置１は、アーラン式等の理論式を使っている訳ではない。このため、理論式が想定する状況と現状とが異なる場合にも、より詳細なデータを収集することなく、精度の高い必要要員数の計算処理を実行できる。

（４）他の形態例
（４−１）前述の形態例においては、ＧＵＩ（図３）上で、目標応答率と目標達成率の両方の値をユーザが入力する場合について説明したが、目標応答率のみを入力する仕組みとしても良い。なお、この場合には、目標達成率そのものを設定しない場合と、予め設定された目標達成率（固定値）を使用する場合の両方が含まれる。

（４−２）前述の形態例においては、ＧＵＩ（図３）上で、入電予測値をユーザが入力する場合を説明したが、入電予測値の入力欄３３には、実績データに基づく予測値を必要要員数算出装置１が事前に算出した値を表示しても良い。

（４−３）前述の形態例においては、取得した実績データを呼量の大きさに基づいてブロック化しているが、呼量の大きさのバラつきが少ない場合には、ブロック化処理を省略しても良い又はブロック数を１としても良い。

（４−４）前述の形態例では、ステップＳ１５及びＳ１６の実行前にステップＳ１〜Ｓ１４までの一連の処理を実行しているが、目標応答率と目標達成率の両方又は一方に変化がない場合には、その実行をスキップしても良い。なぜなら、予測呼量（入電予測値）のみが変更される場合には、以前の実行回に学習された情報を使用しても、予測呼量（入電予測値）に対する必要要員数を計算できるからである。

１…必要要員数算出装置、１１…ＣＰＵ、１２…入力装置、１３…記憶装置、１４…出力装置、１５…ネットワーク通信装置、２１…設定受付部、２２…実績データ取得部、２３…必要要員数計算部、２３１…実績データ学習部、２３２…補正データ計算部、２４…必要要員数出力部、３０…設定入力画面、３１…目標応答率の入力欄、３２…目標達成率の入力欄、３３…入電予測値入力欄、３４…実行ボタン、４０…必要要員数出力画面、４１…算出値表示欄。

Claims (13)

1. 必要要員数を計算する必要要員数算出装置において、
   目標応答率を受け付ける設定受付部と、
   データベースより、実績データを取得する実績データ取得部と、
   前記実績データに基づいて［呼量／受付者数］と実績応答率との間に成立する関係を学習する実績データ学習部と、
   学習された前記関係に基づいて、予測呼量について前記目標応答率を達成する受付者数を計算する必要要員数出力部と
   を有する必要要員数算出装置。
2. 請求項１に記載の必要要員数算出装置において、
   前記実績データ学習部は、前記実績データ取得部において取得された前記実績データを、呼量の大きさに応じて複数のブロックに分割し、分割後の各ブロックに属する実績データについて前記関係を学習する
   ことを特徴とする必要要員数算出装置。
3. 請求項１に記載の必要要員数算出装置において、
   前記実績データ学習部は、前記実績応答率を被説明変数、前記［呼量／受付者数］で与えられる値を説明変数とする単回帰線により表される関係を前記関係として学習する
   ことを特徴とする必要要員数算出装置。
4. 請求項１に記載の必要要員数算出装置において、
   前記実績データ取得部は、
   前記実績データから読み出した受付者数、稼働率及び応答率に基づいて呼量を計算し、前記実績データ学習部に与える
   ことを特徴とする必要要員数算出装置。
5. 請求項１に記載の必要要員数算出装置において、
   前記実績データ取得部は、
   前記実績データから読み出した過去の着信数を、過去に受付者が対応１件当たりに費やした時間と想定する受付者が対応１件当たりに費やすであろう時間とに基づいて補正し、補正済みの着信数を前記呼量に相当する値として、前記実績データ学習部に与える
   ことを特徴とする必要要員数算出装置。
6. 請求項１に記載の必要要員数算出装置において、
   設定された目標達成率で前記目標応答率が達成されるように、前記関係から前記予測呼量について算出される受付者数の補正値を計算する補正データ計算部
   を更に有することを特徴とする必要要員数算出装置。
7. 請求項６に記載の必要要員数算出装置において、
   前記補正データ計算部は、更に、前記予測呼量の誤差分に相当する補正値を計算する
   ことを特徴とする必要要員数算出装置。
8. 請求項１に記載の必要要員数算出装置において、
   前記設定受付部は、表示画面に表示される設定入力欄を通じて前記目標応答率を受け付ける
   ことを特徴とする必要要員数算出装置。
9. 請求項８に記載の必要要員数算出装置において、
   前記設定受付部は、前記目標応答率に加え、前記目標応答率の達成確率である目標達成率を受け付ける設定入力欄を更に有する
   ことを特徴とする必要要員数算出装置。
10. 請求項１に記載の必要要員数算出装置において、
    前記実績データ学習部は、新たな前記目標応答率が設定された場合にのみ実行される
    ことを特徴とする必要要員数算出装置。
11. 請求項６に記載の必要要員数算出装置において、
    前記補正データ計算部は、新たな前記目標達成率が設定された場合にのみ実行される
    ことを特徴とする必要要員数算出装置。
12. 必要要員数を計算する必要要員数算出方法において、
    コンピュータが、
    目標応答率の設定入力を受け付ける処理と、
    データベースより、実績データを取得する処理と、
    前記実績データに基づいて［呼量／受付者数］と実績応答率との間に成立する関係を学習する処理と、
    学習された前記関係に基づいて、予測呼量について前記目標応答率を達成する受付者数を計算する処理と
    を有する必要要員数算出方法。
13. 必要要員数を計算するコンピュータに、
    目標応答率の設定入力を受け付ける処理と、
    データベースより、実績データを取得する処理と、
    前記実績データに基づいて［呼量／受付者数］と実績応答率との間に成立する関係を学習する処理と、
    学習された前記関係に基づいて、予測呼量について前記目標応答率を達成する受付者数を計算する処理と
    を実行させるプログラム。

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