JP5349731B2 - エージェント必要人数算出方法、装置、及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、エージェント必要人員算出方法、装置、及びプログラムに関する、特にコンタクトセンターにおけるエージェントの必要人数の算出方法、算出装置、及びそれを実現するコンピュータ・プログラムに関する。

近年、顧客のサポート窓口としてコンタクトセンター（コールセンター）は、企業の中で重要な位置を占めるようになってきた。特に、コンタクトセンターへのつながり易さは顧客満足度の向上にとって極めて重要である。コンタクトセンターへ何度電話をかけても話し中で電話がつながらなければ、それだけで多くの顧客やビジネスチャンスを失うことになる。
そこで、コンタクトセンターへの「つながり易さ」を研究、改善し最適化しようする試みがなされている。例えば、特許文献１では、トラフィック理論を適用してアプリケーション・プログラム毎のデータ量を統合し、ＩＰネットワークの最適な設備量を算出するネットワーク設備量算出装置などが開示されている。また、非特許文献１では、コンタクトセンターのトラフィック問題として、外線数、内線数およびコミュニケータの座席数、着席数を、呼量、呼損率、待ち合わせ許容時間など基準に求める方法などが示されている。
特開２００２−７７２５０号公報 ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｔｅｕ．ａｃ．ｊｐ／ｈｉｓｈｉ／ｅｒｌａｎｇ／ｋａｉｓｅｔｓｕ２．ｐｄｆ

しかしながら、特許文献１の方法では、エージェント（オペレータ、あるいはコミュニケータとも呼ばれる）の要員数は最適化の対象とはされていない。また、非特許文献１では、上記のパラメータを基準に必要な要員の数の理論値を求めることが示されているが、実際の運用環境下では、その理論値をそのまま当てはめることはできない。必要な要員数は、刻々と変化する呼量（コール量）に対応して求められなければならないし、また、エージェントの稼働率といった人的要素を管理者の経験則に基づく調整が必要で、顧客に対するサービスレベルをどこに設定するか、といった要素等を考慮して決定しなければならない。

本発明は、上述のような課題を解決するために、実際の運用下でのコンタクトセンターの業務に添った最適なエージェントの必要人数を理論的に算出するだけでなく、さらにそれを経験則に基づいて調整可能とする方法、及びこれらを実現するコンピュータ・プログラムを提供することを目的とする。

本発明では、具体的には以下の解決手段を提供する。

（１） コンタクトセンターにおけるエージェントの必要人数を算出する方法であって、単位時間当たりの呼量と前記エージェントの平均処理時間とを入力パラメータとして受付けるステップ（例えば、図３のステップＳ２００）と、前記入力パラメータに基づき、アーランＣ式によって呼が待ち合わせする確率を算出するステップ（例えば、図３のステップＳ２０６）と、前記呼が待ち合わせする確率に基づいてサービスレベルとしての設定時間内応答率を算出するステップ（例えば、図３のステップＳ２０８）と、前記呼が待ち合わせする確率を算出するステップ（例えば、図３のステップＳ２０６）と前記設定時間内応答率を算出するステップを漸化的に繰り返し、あらかじめ定められたサービスレベルを満足するための必要人数を算出するステップ（例えば、図３のステップＳ２１０、Ｓ２１２）と、エージェントの予測稼働率を管理者に入力させるステップ（例えば、図５のステップＳ３００）と、前記サービスレベルと前記予測稼働率に基づいて前記必要人数を、再計算するステップ（例えば、図５のステップＳ３０２）と、を含む方法。

（１）に記載の発明によれば、時間帯によって変化する呼量と、エージェントの平均処理時間（ＡＨＴ：Ａｖｅｒａｇｅ Ｈａｎｄｌｉｎｇ Ｔｉｍｅ）に応じて、公知のアーランＣ式を用いて必要人数を理論的に算出する。更にこの算出した理論値の必要人数を実際の管理者の経験則に基づいた予測稼働率を用いて調整する。この調整は日単位で行ってもよいし、時間帯毎に行ってもよく、また、エージェントの業務単位やチーム単位に行ってもよい。このことにより、実際のコンタクトセンターの運用状況に合った精度の高いエージェントの必要人数を求めることができる。

（２）前記入力パラメータとして、予め定められた設定時間を更に加え、前記設定時間内応答率であるＳが、次の式によって算出（例えば、図３のステップＳ２０８）される、（１）に記載の方法。

（２）に記載の発明によれば、サービスレベル（ＳＬＡ：Ｓｅｒｖｉｃｅ Ｌｅｖｅｌ Ａｇｒｅｅｍｅｎｔ）として、設定時間内応答率を具体的に定義して、エージェントの必要人数を算出するための基準とする。このことにより、目標とするサービスレベルが必要人数に反映され、結果として顧客満足度を向上させるための必要人数を求めることができる。

（３） 前記予測稼働率を、日、時間帯、キャンペーン、及びエージェント・グループ（例えば、図７のキューメニュー６６で示される業務の種類）のうち少なくとも１つ毎に管理者に入力させる（１）に記載の方法。

（３）の発明によれば、予測稼働率を、日単位だけでなく、時間帯毎、キャンペーン（業務）毎、エージェント・グループ（エージェントのチーム）毎に指定させることができ、より精度の高い必要人数を求めることができる。

（４） コンタクトセンターにおけるエージェントの必要人数を算出する要員数算出装置であって、単位時間当たりの呼量と前記エージェントの平均処理時間とを入力パラメータとして受付けるパラメータ入力手段（例えば、図１のパラメータ入力手段１）と、前記入力パラメータに基づき、アーランＣ式によって呼が待ち合わせする確率を算出する確率演算手段（例えば、図１の確率演算手段２）と、前記呼が待ち合わせする確率に基づいてサービスレベルとして設定時間内応答率を算出するＳＬＡ算出手段（例えば、図１のＳＬＡ算出手段３）と、前記確率演算手段と前記ＳＬＡ算出手段を漸化的に繰返し必要人数を求める必要人数算出手段（例えば、図１の必要人数算出手段４）と、エージェントの予測稼働率を管理者に入力させる稼働率入力手段（例えば、図１の稼働率入力手段５）と、前記サービスレベルと前記予測稼働率に基づいて、前記必要人数算出手段が求めた前記必要人数を再計算する稼働率調整手段（例えば、図１の稼働率調整手段６）と、を備える要員数算出装置。

（４）に記載の発明によれば、当該装置を運用することによって、（１）と同様の効果が期待できる。

（５） コンタクトセンターにおけるエージェントの必要人数を算出するコンピュータ・プログラムであって、コンピュータに、単位時間当たりの呼量と前記エージェントの平均処理時間とを入力パラメータとして受付けるステップ（例えば、図３のステップＳ２００）と、前記入力パラメータに基づき、アーランＣ式によって呼が待ち合わせする確率を算出するステップ（例えば、図３のステップＳ２０６）と、前記呼が待ち合わせする確率に基づいてサービスレベルとしての設定時間内応答率を算出するステップ（例えば、図３のステップＳ２０８）と、前記呼が待ち合わせする確率を算出するステップと前記設定時間内応答率を算出するステップを漸化的に繰り返し必要人数を算出するステップ（例えば、図３のステップＳ２１０、Ｓ２１２）と、エージェントの予測稼働率を管理者に入力させるステップ（例えば、図５のステップＳ３００）と、前記サービスレベルと前記予測稼働率に基づいて前記必要人数を、再計算するステップ（例えば、図５のステップＳ３０２）と、を実行させるコンピュータ・プログラム。

（５）に記載の発明によれば、当該コンピュータ・プログラムをコンピュータに実行させることによって、（１）と同様の効果が期待できる。

（６） （５）に記載のコンピュータ・プログラムを記録する記録媒体。

（６）に記載の発明によれば、当該記録媒体を当該コンピュータに挿入して当該プログラムを実行させることによって、（１）または（２）と同様の効果が期待できる。

本発明によれば、サービスレベルに基づき、現実のコンタクトセンターの業務に添った必要人数を算出し、さらに管理者の経験値に基づく稼働率による調整を加えて精度の高い予測を行うことができる。

以下、本発明の実施形態について実施例に基づいて図を参照しながら説明する。

図１は、本発明の好適な実施形態の一例に係る要員数算出装置１０の機能ブロックの概略を示す図である。要員数算出装置１０は、制御手段９、記憶手段１１、入力手段８、出力手段７、必要人数算出手段４、確率演算手段２、ＳＬＡ算出手段３、稼働率調整手段６で構成される。そして、制御手段９は、入力手段８からの入力を受け付けて、必要人数算出手段４により必要人数を算出して出力手段７に表示する。さらに入力手段８から稼働率の入力を受け付けて、稼働率調整手段６により算出した必要人数をさらに調整し、出力手段７に出力することを行う。

制御手段９は、情報の演算、処理を行う情報演算処理装置（ＣＰＵ：Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）であり、要員数算出装置１０の全体の制御を行う。制御手段９は、記憶手段１１に記憶された各種プログラムを適宜読み出して実行することにより、上述のハードウエアと協働し、本発明に係る各種機能を実現している。

記憶手段１１は、制御手段９と組み合わせてプログラムの実行に使用するローカルメモリ、大容量のバルクメモリ、および当該バルクメモリの検索を効率的に行うために使用するキャッシュメモリを含んでよい。そして、制御手段９が実行する各種プログラム等を記憶する。記憶手段１１を実現するコンピュータ可読媒体（記憶媒体）としては、電気的、磁気的、光学的、電磁的に実現するものを含んでよい。より具体的には、半導体記憶装置、磁気テープ、磁気ディスク、ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）、リードオンリー・メモリ（ＲＯＭ）、ＣＤ−ＲＯＭとＣＤ−Ｒ／ＷとＤＶＤとを含む光ディスクが含まれる。

入力手段８は、更に、パラメータ入力手段１と稼働率入力手段５を含む。パラメータ入力手段１は、管理者が必要人数を要員数算出装置１０に算出させるためのパラメータを入力する手段であり、稼働率入力手段５は、管理者が、算出された必要人数について、出力手段７に出力された値を参照しながら稼働率を入力するための手段である。これらを含む入力手段８は、管理者等による入力の受付を行うためのものであり、キーボード、ポインティングデバイス等を含んでよい。入力手段８は、直接または介在Ｉ／Ｏコントローラを介して要員数算出装置１０と接続することができる。

出力手段７は、管理者等にデータの入力を受け付ける画面を表示したり、制御手段９による演算処理結果の画面を表示したりするものであり、ブラウン管表示装置（ＣＲＴ）、液晶表示装置（ＬＣＤ）等のディスプレイ装置を含む。

必要人数算出手段４は、コンタクトセンターにおけるエージェントの必要人数を算出する。この必要人数算出手段４は、確率演算手段２、ＳＬＡ算出手段３、稼働率調整手段６と協働して必要人数を算出していく。そして、必要人数算出手段４は、必要に応じて制御手段９に対し、必要人数の算出に必要なパラメータ等の要求を行い、確率演算手段２、ＳＬＡ算出手段３、稼働率調整手段６に当該パラメータ等の値を受け渡す。

確率演算手段２は、後述する呼損率（Ｂ）と、呼が待ち合わせする確率（Ｍ）とを算出し、ＳＬＡ算出手段３は、設定時間内応答率（Ｓ）を算出し、稼働率調整手段６は、必要人数の稼働率による調整処理を行う。ここで、ＳＬＡは、目標とするサービスレベルのことを表す。サービスレベル（設定時間内応答率）は、あらかじめ設定された時間内に応答されるコールの割合をパーセンテージで示したものである。

コンタクトセンターにおけるエージェントの必要人数を算出するには、まず、制御手段９が、パラメータ入力手段１を介して必要なパラメータの入力を受け付ける。必要なパラメータとは、少なくとも、単位時間当たりの総呼量（ａ）、設定時間（ｔ）、ＡＨＴ（平均処理時間）である。単位時間当たりの総呼量は、管理者による入力を受け付けてもよいし、例えば、記憶手段１１に過去の呼量のＡＣＤ（Ａｖｅｒａｇｅ Ｃａｌｌ Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｏｎ）統計データ等を記憶しておき、記憶したＡＣＤ統計データから、管理者による所定の日や時間の指定の入力を制御手段９が受け付けることにより、記憶手段１１から読み出して算出に使用してもよい。又は、記憶手段１１に記憶した単位時間当たりの呼量、ＡＨＴについてのデータを読み出し、単位時間当たりの呼量にＡＨＴを掛けることにより、単位時間当たりの総呼量を求めるようにしてもよい。

過去の統計データから単位時間当たりの総呼量を求める際には、例えば、制御手段９は、図２のような画面を出力手段７に表示させ、管理者からの入力を受け付けることにより行う。図２では、まず、管理者は、入力手段８により、呼量を算出したい業務をキャンペーン（業務）選択メニュー２１から選択し、該当する日または週をカレンダー２２から選択する。例えば、キュー選択メニュー２３により、「電話」や「メール」等の担当業務を選択して担当業務毎に呼量を算出するようにしてもよい。そして、ボタン２４または２５を管理者が選択すると、これを受け付けた制御手段９は、指定された週または日の呼量の統計データを記憶手段１１から読み込み、出力手段７に表示する。具体的には、例えば、グラフ２６の様に指定された日における単位時間毎の呼量を表示してもよい。また、週単位のデータを読み込んだ場合は、単位時間毎の週の平均の呼量を表示してもよい。そして、制御手段９は、表２７に呼量やＡＨＴの数値を表示する。ここで、管理者は、予定されている業務に関するエージェントの必要人数を算出させるために、表示された統計データから、入力ボックス２８、２９に数値を入力し、ボタン３０、３１、３２、３３を選択して、呼量やＡＨＴを調整していくことになる。そして、制御手段９は、管理者からの入力手段８を介した入力を受け付ける度に、グラフ２６や表２７の値を変更し、出力手段７に出力する。このように、呼量に関する過去のＡＣＤ統計データを蓄積しておくことにより、単に管理者が値を入力するよりも、長期間の呼量の推移といった傾向を制御手段９が計算して、値に反映することを容易とすることができる。

制御手段９がパラメータの入力を受け付けると、制御手段９は、受け付けたパラメータを必要人数算出手段４に受け渡す。そして、パラメータを受け渡された必要人数算出手段４は、エージェントの必要人数の算出を開始する。まず、確率演算手段２が呼損率（Ｂ）を算出する。呼損率（Ｂ）とは、入力呼量に対する損失呼量の割合である。すなわち、接続を試みた呼が、何らかの影響で接続できなかった（電話をかけたが話中であったなど）割合であり顧客にとって電話のかかりやすさを表す数値である。呼損率（Ｂ）は、以下の漸化式（式１）により算出する。

上記の式において、ａは、単位時間当たりの総呼量であり、
ａ ＝単位時間当たりの呼量×ＡＨＴ
で求められる。

次に、確率演算手段２は、上記の式で求めた呼損率（Ｂ）を下記の式２に代入して、呼が待ち合わせする確率（Ｍ）を算出する。

ここで、ｃは求めるべきエージェントの必要人数である。ｃを求める方法は後述する。

式２から、呼が待ち合わせする確率（Ｍ）を算出した確率演算手段２は、算出した値をＳＬＡ算出手段３に受け渡す。

呼が待ち合わせする確率（Ｍ）の値を受け渡されたＳＬＡ算出手段３は、設定時間内応答率（Ｓ）を算出する。設定時間内応答率とは、所定の設定時間内に応答する呼の割合である。ＳＬＡ算出手段３は、設定時間内応答率（Ｓ）を以下の式を利用して算出する。

ここでｔは設定時間であり、あらかじめ管理者により入力されて制御手段９が受け付けた値である。そして、この算出した設定時間内応答率（Ｓ）は、あるエージェント数の場合に、設定時間内に応答できる割合を示す。

ＳＬＡ算出手段３は、設定時間内応答率（Ｓ）を算出すると、その値を必要人数算出手段４が受け取り、要求する応答率と比較する。この要求する応答率は、あらかじめ管理者により入力されて制御手段９が受け付けた値である。算出した設定時間内応答率（Ｓ）が、要求する応答率よりも小さい場合は、算出に使用したエージェント数では要求する応答率を満たせないことを意味するので、さらにエージェント数をプラス１加算して、設定時間内応答率（Ｓ）が要求する応答率よりも大きくなるまで、式１から式３を使用して算出することを繰り返すこととなる。そして、算出した設定時間内応答率（Ｓ）が要求する応答率よりも大きくなった場合は、その算出に使用したエージェント数で要求する応答率を満たすこととなり、当該エージェント数が理論上の必要人数となる。

次に、必要人数の稼働率による調整を行っていく。ここで稼働率とは、アサインしたエージェント全体に対する、エージェントがアサインされた業務を実際に行うことのできる割合である。エージェントを業務にアサインしたとしても、必ずしもアサインされた業務を常時行えるとは限らない。例えば会議への出席や、教育、休憩等、エージェントの担当業務以外に従事する時間が発生する場合があるためである。しかも、定例会議や教育、休息等のようにあらかじめすべてが把握可能であるとは限らない。会議や来客対応、障害対応等が、突発的に発生する場合もあるし、又、アサインされたエージェントにより変化する場合もある。例えば、リーダー等の役職に就いているエージェントならば急な来客対応や会議への出席等の確率が高くなる等である。このように、常時変化する可能性のある稼働率について、管理者の経験則に基づいて必要人数を調整することにより、要員数算出装置１０を用いた理論的な計算値に対して補正をすることによって、より精度の高いエージェントの必要人数の算出をすることができる可能性がある。

算出された必要人数の稼働率による調整は、稼働率調整手段６が以下の式を用いて行なう。

ここで、稼働率は、あらかじめ管理者により稼働率入力手段５を介して入力され、制御手段９がこれを受け付けていることを前提としてもよいし、ＳＬＡ算出手段３が設定時間内応答率を算出した後にその値を制御手段９が出力手段７に出力し、これを確認した管理者による稼働率入力手段５を介した稼働率の入力を受け付けるようにしてもよい。

そして、稼働率調整手段６は、制御手段９が稼働率を変更する入力を受け付ける度に同様の調整を行っていく。

図３は、上述した必要人数算出処理のフローを示す図である。

ステップＳ２００では、制御手段９は、パラメータ入力手段１を介して、必要人数の算出に必要なパラメータの入力を受け付ける。必要人数の算出に必要なパラメータとは、例えば、設定時間やエージェント数、要求する応答率、単位時間当たりの呼量等である。尚、単位時間当たりの呼量は、記憶手段１１に記憶した過去の統計データ等から制御手段９が読み出すようにしてもよい。この処理が終了すると、ステップＳ２０２に処理を移す。

ステップＳ２０２では、制御手段９は、受け付けたパラメータを必要人数算出手段４に受け渡し、必要人数算出手段４は、受け渡されたパラメータのうち、少なくとも単位時間当たりの呼量及びエージェント数の値を確率演算手段２に受け渡す。尚、エージェント数の値がパラメータとして入力を受け付けていないときは、エージェント数の値を１として確率演算手段２に送信する。この処理が終了すると、ステップＳ２０４に処理を移す。

ステップＳ２０４では、確率演算手段２は、式１を用いて呼損率（Ｂ）の算出を行う。確率演算手段２は、更に、算出した呼損率（Ｂ）から、式２を用いて呼が待ち合わせする確率（Ｍ）を算出し、必要人数算出手段４に算出した値を送信する（ステップＳ２０６）。この処理が終了すると、ステップＳ２０８に処理を移す。

ステップＳ２０８では、呼が待ち合わせする確率（Ｍ）を確率演算手段２から受け渡された必要人数算出手段４は、さらにその値と共に制御手段９から受け渡された、要求する応答率をＳＬＡ算出手段３に受け渡し、ＳＬＡ算出手段３が設定時間内応答率（Ｓ）を算出する。ＳＬＡ算出手段３が算出するには、必要人数算出手段４から受け渡された、呼が待ち合わせする確率（Ｍ）、要求する応答率、及び式３を用いて行う。この処理が終了すると、ステップＳ２１０に処理を移す。

ステップＳ２１０では、ＳＬＡ算出手段３がステップＳ２０８で算出した値（Ｓ）が、必要人数算出手段４から受け渡された、要求する応答率より小さい値であるかを判別する。この判別でＹＥＳの場合は、ステップＳ２１２に処理を移し、ＮＯの場合は、ステップＳ２１４に処理を移す。

ステップＳ２１２では、必要人数算出手段４は、エージェント数に１を加えてステップＳ２０４に処理を戻す。これは、これまでの算出（ステップＳ２０４からステップＳ２０８）に使用したエージェント数では、要求する応答率を達成することができないため、エージェント数を増やして再計算することを意味する。このように、要求する応答率に達成するまで（設定時間内応答率（Ｓ）が要求する応答率よりも大きくなるまで）エージェント数を漸次増やして計算を繰り返す。

ステップＳ２１４では、ＳＬＡ算出手段３は、算出した設定時間内応答率（Ｓ）を必要人数算出手段４に受け渡し、設定時間内応答率（Ｓ）を受信した必要人数算出手段４は、更に、算出したエージェントの必要人数、稼働率等の値、及び算出単位の情報を稼働率調整手段６に受け渡し、これらを受け渡された稼働率調整手段６が必要人数の稼働率による調整を行う。この処理の詳細については後述する。この処理が終了した場合には、稼働率調整手段６は、算出結果を必要人数算出手段４を通して制御手段９に受け渡し、必要人数を受け渡された制御手段９は、出力手段７に必要人数の算出結果を出力し（ステップＳ２１６）、全ての処理を終了する。

尚、出力した例としては、図４に出力画面の例を示す。図４では、グラフ４０が単位時間毎の必要人数の算出結果を示しており、その下にある表４５が具体的な数値を示している。また、図４の画面では、設定時間内応答率４１、設定時間４２、稼働率４３を入力する欄があり、これらの値を入力して、必要人数計算ボタン４４を選択することにより、必要人数が再計算される。尚、設定時間内応答率４１、設定時間４２、稼働率４３に入力する値は、特に入力しない場合は、所定の初期値を適用するようにしてもよい。

図５は、本発明の好適な実施形態の一例に係る、図３のステップＳ２１４の例として、必要人数の稼働率による調整処理を示す図である。この必要人数の稼働率よる調整処理は、所定の単位で行うことが可能である。例えば、日単位であったり、時間帯単位であってもよく、業務単位、エージェントチーム単位またはそれらの組合せであってもよい。以下では、時間帯単位で必要人数の稼働率による調整を行う場合として説明する。

ステップＳ３００では、制御手段９は、管理者が稼働率入力手段５を介して入力した、ある時間帯の稼働率の入力を受け付ける。そして、制御手段９は、受け付けた稼働率の値を必要人数算出手段４を通して稼働率調整手段６に送信する。

ステップＳ３０２では、稼働率の値を受信した稼働率調整手段６は、必要人数算出手段４から受け渡された、算出された必要人数の値と稼働率とを、式４を用いて調整後の必要人数を算出し、算出した値を必要人数算出手段４に受け渡す。この処理が終了すると、ステップＳ３０４に処理を移す。

ステップＳ３０４では、必要人数算出手段４は、同時に業務可能なエージェント数が必要人数に対して不足しているか否かを判別する。具体的には、例えば、必要人数算出手段４は、同時に業務可能なエージェント数の値を制御手段９に受け渡し、これを受け渡された必要人数算出手段４は、同時に業務可能なエージェント数の値からステップＳ３０２で算出した調整後の必要人数を減算する。同時に業務可能なエージェント数とは、ある時間単位において、同時に業務に従事しうるエージェントの最大数を示す。例えば、コンタクトセンターにおけるエージェントの座席数等である。減算の結果、負の数になれば、この判別はＹＥＳとなり、正の数であれば、ＮＯと判別する。この判別でＹＥＳの場合は、ステップＳ３０６に処理を移し、ＮＯの場合は、ステップＳ３０８に処理を移す。

ステップＳ３０６では、必要人数算出手段４は、同時に業務可能なエージェント数の必要人数に対する不足数の値を制御手段９に受け渡し、制御手段９は、不足数の値を出力手段に出力する。尚、この出力は、全ての時間帯に対して処理を行った後に出力するようにしてもよい。この場合は、制御手段９を介して不足数を一時的に記憶手段１１に記憶する。

図６に過不足人数の出力画面例を示す。図６では、グラフ５０と表５５が表示されている。グラフ５０では、単位時間ごとの必要人数を示す線グラフ５０１、現在アサインされている配置人数を示す棒グラフ５０２、同時に業務可能なエージェント数を示す線５０３で構成されている。そして、横軸５０４が原点を示し、棒グラフ５０２で原点より下に表示されている部分が不足人数を示している。そして、各棒グラフに対応する具体的な数値が表５５において示される。

尚、表５５において示される不足人数の数値は、図５にあるように、エージェントの業務の処理効率で調整した値であってもよい。処理効率とは、例えば、平均的なエージェントの業務の処理効率を１００とした際の、あるエージェントによる業務の処理効率の割合を示した数値である。エージェントの処理効率を考慮することにより、必要な業務の作業量を満たす分の要員をスケジュールすることが可能となる。具体的には、例えば、不足人数が５人となった場合、実質的な業務の作業量を５人で処理できるとは限らない。エージェントによってその作業を処理できる能力の程度が異なるからである。平均的なエージェントの処理効率を１００とするときに、３００の処理が必要な業務があった場合、処理効率１００のエージェントであれば３人必要であるが、１５０のエージェントがいれば２人で済むことになる。また、逆に新人等の業務に不慣れであるため、処理効率が５０の者が２人含まれていた場合は、処理効率１００のエージェントが２人と処理効率５０の者が２人の計４人必要となる。このように、処理効率をパラメータに加えることにより、実質的に処理可能な人数を把握することが可能となる。

図５に戻り、ステップＳ３０８では、必要人数算出手段４は、全ての時間帯に対して処理を行ったかを判別する。この判別でＮＯの場合は、ステップＳ３００に処理を戻して異なる時間帯における必要人数の稼働率による調整を行う。また、この判別でＹＥＳの場合は、本処理を終了し、図３のステップＳ２１６に処理を移す。

図７に必要人数の出力画面例を示す。図７では、図４と同様にグラフ６０が単位時間毎の必要人数の算出結果を示しており、その下にある表６５が具体的な数値を示している。このグラフ６０では、担当業務の種類毎の必要人数が表示されるようになっており、キューメニュー６６で担当業務の種類を選択することにより、担当業務の種類毎に必要人数を算出することが可能である。更に、例えば、案件メニュー６７で選択するなどして切り替えることにより、「請求問い合わせサポート」や「お客様サポート」等の様に、案件ごとの必要人数を算出することが可能であってもよい。図７の画面では、設定時間内応答率４１、設定時間６２、稼働率６３を入力する欄があり、これらの値を入力して、必要人数計算ボタン６４を選択することにより、必要人数が再計算される。この稼働率６３は、現在グラフ６０が示している日における、必要人数がゼロでない時間帯が表示されるようになっており、時間単位ごとに異なる稼働率が入力可能である。尚、設定時間内応答率６１、設定時間６２、稼働率６３に入力する値は、特に入力しない場合は、所定の初期値を適用するようにしてもよい。

以上、本発明の実施形態を説明したが、具体例を例示したに過ぎず、特に本発明を限定しない。また、本発明の実施形態に記載された効果は、本発明から生じる最も好適な効果を列挙したに過ぎず、本発明による効果は、本発明の実施形態に記載された効果に限定されない。

本発明の好適な実施形態の一例における装置機能ブロックを示す図である。 本発明の好適な実施形態の一例における画面出力例を示す図である。 本発明の好適な実施形態の一例における必要人数算出処理のフローチャートである。 本発明の好適な実施形態の一例における出力例を示す図である。 本発明の好適な実施形態の一例における稼働率による調整処理のフローチャートである。 本発明の好適な実施形態の一例における画面出力例を示す図である。 本発明の好適な実施形態の一例における画面出力例を示す図である。

符号の説明

１ パラメータ入力手段
２ 確率演算手段
３ ＳＬＡ算出手段
４ 必要人数算出手段
５ 稼働率入力手段
６ 稼働率調整手段
７ 出力手段
８ 入力手段
９ 制御手段
１０ 要員数算出装置
１１ 記憶手段

Claims (6)

1. コンタクトセンターにおけるエージェントの必要人数を算出する方法であって、
   単位時間当たりの呼量と前記エージェントの平均処理時間とを含む入力パラメータを受付けるステップと、
   前記入力パラメータ及び仮定されたエージェント数に基づき、アーランＣ式によって呼が待ち合わせする確率を算出するステップと、
   前記呼が待ち合わせする確率及び所定の設定時間に基づいて、前記仮定されたエージェント数で運用された場合のサービスレベルとしての設定時間内応答率を算出するステップと、
   算出された前記設定時間内応答率があらかじめ要求されたサービスレベルを満たすまで、前記仮定されたエージェント数を増加させつつ、前記呼が待ち合わせする確率を算出するステップと前記設定時間内応答率を算出するステップとを繰り返し、前記要求されたサービスレベルを満足するための時間帯毎の必要人数を算出するステップと、
   エージェントの必要人数がゼロでない時間帯毎の予測稼働率を管理者に入力させるステップと、
   前記必要人数を算出するステップにおいて算出された必要人数を前記時間帯毎の予測稼働率で除することにより、前記時間帯毎の必要人数を再計算するステップと、をコンピュータが実行する方法。
2. 前記入力パラメータを受付けるステップにおいて、前記コンピュータが前記所定の設定時間及び前記要求されたサービスレベルとしての設定時間内応答率を更に前記入力パラメータとして受付ける請求項１に記載の方法。
3. 前記予測稼働率を管理者に入力させるステップにおいて、前記コンピュータが前記予測稼働率を、日、時間帯、キャンペーン、及びエージェント・グループのうち少なくとも１つ毎に管理者に入力させる請求項１又は請求項２に記載の方法。
4. 前記必要人数に対して、同時に業務可能なエージェント数が不足している場合、当該不足している数を出力するステップを前記コンピュータが実行する請求項１から請求項３のいずれかに記載の方法。
5. コンタクトセンターにおけるエージェントの時間帯毎の必要人数を算出する要員数算出装置であって、
   単位時間当たりの呼量と前記エージェントの平均処理時間とを含む入力パラメータを受付ける入力手段と、
   前記入力パラメータ及び仮定されたエージェント数に基づき、アーランＣ式によって呼が待ち合わせする確率を算出する確率演算手段と、
   前記呼が待ち合わせする確率及び所定の設定時間に基づいて、前記仮定されたエージェント数で運用された場合のサービスレベルとしての設定時間内応答率を算出するＳＬＡ算出手段と、
   算出された前記設定時間内応答率があらかじめ要求されたサービスレベルを満たすまで、前記仮定されたエージェント数を増加させつつ、前記確率演算手段と前記ＳＬＡ算出手段との処理を繰返し、前記要求されたサービスレベルを満足するための時間帯毎の必要人数を算出する必要人数算出手段と、
   エージェントの必要人数がゼロでない時間帯毎の予測稼働率を管理者に入力させる稼働率入力手段と、
   前記必要人数算出手段が算出した必要人数を前記時間帯毎の予測稼働率で除することにより、時間帯毎の必要人数を再計算する稼働率調整手段と、を備える要員数算出装置。
6. コンタクトセンターにおけるエージェントの時間帯毎の必要人数を算出するためのコンピュータ・プログラムであって、コンピュータに、
   単位時間当たりの呼量と前記エージェントの平均処理時間とを含む入力パラメータを受付けるステップと、
   前記入力パラメータ及び仮定されたエージェント数に基づき、アーランＣ式によって呼が待ち合わせする確率を算出するステップと、
   前記呼が待ち合わせする確率及び所定の設定時間に基づいて、前記仮定されたエージェント数で運用された場合のサービスレベルとしての設定時間内応答率を算出するステップと、
   算出された前記設定時間内応答率があらかじめ要求されたサービスレベルを満たすまで、前記仮定されたエージェント数を増加させつつ、前記呼が待ち合わせする確率を算出するステップと前記設定時間内応答率を算出するステップとを繰り返し、前記要求されたサービスレベルを満足するための時間帯毎の必要人数を算出するステップと、
   エージェントの必要人数がゼロでない時間帯毎の予測稼働率を管理者に入力させるステップと、
   前記必要人数を算出するステップにおいて算出された必要人数を前記時間帯毎の予測稼働率で除することにより、時間帯毎の必要人数を再計算するステップと、を実行させるためのコンピュータ・プログラム。

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