JPWO2009150719A1 - 業務支援プログラム、業務支援装置、および業務支援方法 - Google Patents

業務支援プログラム、業務支援装置、および業務支援方法 Download PDF

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Abstract

コンタクトセンタ（１００）の業務時間内の任意の時刻の放棄コールからの再コールが発生するまでの任意の時刻固有の平均時間間隔を取得し、放棄コールが発生してからの経過時間内における当該放棄コールからの再コールの発生確率をあらわす確率密度関数に平均時間間隔を与えることにより、任意の時刻の放棄コールが発生してからの経過時間内における当該放棄コールからの再コールの発生確率をあらわす確率密度分布を特定し、この確率密度分布を用いて、任意の時刻の放棄コールからの再コールの発生確率をコンタクトセンタ（１００）の業務時間を区切る時刻ごとに算出し、各時刻の再コールの発生確率を出力する。

Description

この発明は、顧客からの問い合わせを受け付けるコンタクトセンタの応対業務を支援する業務支援プログラム、業務支援装置、および業務支援方法に関する。
一般に、企業には、顧客からの質問、注文、苦情などの問い合わせを受け付けるコンタクトセンタが設けられている。コンタクトセンタには、顧客からの問い合わせに応対する複数のオペレータが配置されている。コンタクトセンタに配置されるオペレータの要員数は、顧客からの問い合わせ数に応じて適宜決定する必要がある。
なぜなら、オペレータの要員数が少ない場合には、顧客の待ち時間が長くなり、オペレータの応答前に放棄されるいわゆる“放棄コール”の増加を招いてしまう。これでは、顧客からの問い合わせに十分に応対することができず、顧客満足度の低下やビジネスチャンスの損失などの問題を招いてしまう。
一方で、オペレータの要員数が過剰なものとなると、オペレータの人件費が増加するだけでなく、システムの維持費、電気料金などの経費が増加してしまう。この結果、コスト削減を目的とした労働条件の見直しや人件費カットなどの対策を余儀なくされ、ひいてはオペレータの士気の低下を招いてしまう。
このため、コンタクトセンタに配置すべきオペレータの要員数は、将来的に発生が予測される顧客からの着信コール数をもとに決める必要がある。ところが、着信コールには、オペレータが応答できなかったためにかけ直しをおこなった顧客からの再コールが含まれている。つまり、顧客からの１つの問い合わせに複数回の着信コールが発生することがある。これでは、将来的な着信コール数を正確に予測することが難しい。
このことから、着信コールから再コール分を排除して、将来的な着信コール数を正確に予測したいという要望がある。そこで、営業窓口における顧客の平均リダイアル回数、および顧客からの着信件数に基づいて、実際にコールした顧客の数（新規コール数）を推定する技術が開示されている（たとえば、下記特許文献１参照。）。
また、過去の顧客からの着信コールの履歴に基づいて、オペレータが応答できなかったためにかけ直しをしたことによる着信コールを除いた過去の時間単位ごとの補正着信コール数（新規コール数）を算出することで、この補正着信コール数に基づく時間単位ごとの着信コール数を予測する技術が開示されている（たとえば、下記特許文献２参照。）。
特開２００７−１８９３２９号公報 特開２００６−２５４０９４号公報
しかしながら、上述した従来技術では、着信コールから再コール分を排除してから着信コール数を予測するときに、オペレータの応答前に顧客が電話を切ってから、再度コンタクトセンタへの問い合わせをおこなうまでの放棄コールと再コールとの時間間隔が考慮されていない。
つまり、放棄コールの発生時刻と再コールの発生時刻との時間間隔を無視して、着信コールから再コール分を排除している。ところが、放棄コールから再コールが発生するまでの時間間隔は、放棄コールの発生時刻に依存して変動することが多い。たとえば、朝の出勤前や昼休みの終了直前に放棄コールが発生した場合には、コンタクトセンタへの再コールは後回しにされる傾向にある。
したがって、放棄コールの発生時刻と再コールの発生時刻との時間間隔を無視してしまうと、将来的に発生する着信コール数を正確に予測することができず、依然としてコンタクトセンタに配置すべき適切なオペレータの要員数を把握することができないという問題があった。
この発明は、上述した従来技術による問題点を解消するため、任意の時刻に発生した放棄コールからの再コールの発生確率をコンタクトセンタの業務時間を区切る時間帯ごとに求めることにより、将来的に発生する各時間帯の着信コール数を高精度に予測することができる業務支援プログラム、業務支援装置、および業務支援方法を提供することを目的とする。
上述した課題を解決し、目的を達成するため、開示する技術は、交換機を介してユーザ端末からの着信コールに応答するオペレータ端末が設置されたコンタクトセンタの業務時間内の複数の時間帯から選ばれた任意の時間帯の放棄コールからの再コールが発生するまでの当該任意の時間帯固有の平均時間間隔を取得し、放棄コールが発生してからの経過時間内における当該放棄コールからの再コールの発生確率をあらわす確率密度関数に、取得された平均時間間隔を与えることにより、前記任意の時間帯の放棄コールが発生してからの経過時間内における当該放棄コールからの再コールの発生確率をあらわす確率密度分布を特定し、特定された確率密度分布を用いて、前記任意の時間帯の放棄コールからの再コールの発生確率を前記時間帯ごとに算出し、算出された時間帯ごとの再コールの発生確率を出力することを要件とする。
この開示する技術によれば、任意の時刻に発生した放棄コールからの再コールの発生確率をコンタクトセンタの業務時間を区切る時間帯ごとに求めることができる。
この業務支援プログラム、業務支援装置、および業務支援方法によれば、任意の時刻に発生した放棄コールからの再コールの発生確率をコンタクトセンタの業務時間を区切る時間帯ごとに求めることにより、将来的に発生する各時間帯の着信コール数を高精度に予測することができるという効果を奏する。
図１は、実施の形態にかかるコンタクトセンタのシステム構成図である。 図２は、放棄コール率と完全放棄コール率との相関関係をあらわす説明図である。 図３は、実施の形態にかかる業務支援装置のハードウェア構成を示すブロック図である。 図４は、業務支援装置の機能的構成を示すブロック図である。 図５は、データテーブルの記憶内容を示す説明図である。 図６は、再コールの発生確率をあらわす確率密度分布を示す説明図である。 図７は、発生確率テーブルの記憶内容を示す説明図である。 図８は、再コール数テーブルの記憶内容を示す説明図である。 図９は、完全放棄コール数テーブルの記憶内容を示す説明図である。 図１０は、新規コール数テーブルの記憶内容を示す説明図である。 図１１は、放棄コール数テーブルの記憶内容を示す説明図である。 図１２は、予測放棄コール数テーブルの記憶内容を示す説明図である。 図１３は、予測結果テーブルの記憶内容を示す説明図である。 図１４は、要員数テーブルの記憶内容を示す説明図である。 図１５は、シフトテーブルの記憶内容を示す説明図である。 図１６は、新規コール数算出処理手順の一例を示すフローチャート（その１）である。 図１７は、新規コール数算出処理手順の一例を示すフローチャート（その２）である。 図１８は、再コール発生確率算出処理の具体的処理手順の一例を示すフローチャートである。 図１９は、着信コール数算出処理手順の一例を示すフローチャート（その１）である。 図２０は、着信コール数算出処理手順の一例を示すフローチャート（その２）である。 図２１は、最適化支援処理手順の一例を示すフローチャートである。
符号の説明
１００ コンタクトセンタ
１０１ 業務支援装置
１０２−１〜１０２−ｎ ユーザ端末
１０３ 交換機
１０４−１〜１０４−３ オペレータ端末
４０１ 取得部
４０２ 特定部
４０３ 算出部
４０４ 出力部
４０５ 第１の算出部
４０６ 第２の算出部
４０７ 第３の算出部
４０８ 第４の算出部
４０９ 第５の算出部
４１０ 第６の算出部
以下に添付図面を参照して、この業務支援プログラム、業務支援装置、および業務支援方法の好適な実施の形態を詳細に説明する。この業務支援プログラム、業務支援装置、および業務支援方法では、放棄コールから発生する再コールのコール数を、放棄コールの発生時刻に依存して変化する放棄コールから再コールが発生するまでの時間間隔を考慮して求めることにより、コンタクトセンタの業務時間を区切る各時刻の新規コール数を正確に予測する。
（コンタクトセンタのシステム構成）
まず、実施の形態にかかるコンタクトセンタのシステム構成について説明する。図１は、実施の形態にかかるコンタクトセンタのシステム構成図である。図１において、コンタクトセンタ１００は、業務支援装置１０１と、ユーザ端末１０２−１〜１０２−ｎと、交換機１０３と、オペレータ端末１０４−１〜１０４−３と、が電話回線、インターネット、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＷＡＮ（Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）などのネットワーク１１０を介して接続されている。
コンタクトセンタ１００は、顧客からの質問、注文、苦情などの問い合わせを受け付ける企業内の一部門である。コンタクトセンタ１００には、顧客からの問い合わせに応対するオペレータが配置されている。オペレータは、オペレータ端末１０４−１〜１０４−３（図１では、３台）を使用して顧客からの問い合わせに応対する。
これらオペレータ端末１０４−１〜１０４−３と、顧客が使用するユーザ端末１０２−１〜１０２−ｎとは、交換機１０３を介して接続される。交換機１０３は、電話とコンピュータ装置とを連携させるＣＴＩ（Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｔｅｌｅｐｈｏｎｙ Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）機能を有するサーバである。
ここで、コンタクトセンタ１００の基本動作を説明する。まず、問い合わせをおこなう顧客がユーザ端末１０２−１〜１０２−ｎ（固定電話機、携帯電話機など）を使用して、コンタクトセンタ１００に電話をかける。このとき、ユーザ端末１０２−１〜１０２−ｎからの着信コールは、一旦交換機１０３の待ちキューに入る。
そして、交換機１０３において、応答可能なオペレータ端末１０４−１〜１０４−３を検出し、待ちキューの先頭の着信コールを検出されたオペレータ端末１０４−１〜１０４−３に割り振る（対応コール）。このとき、顧客からの着信コール数が、オペレータの要員数よりも多い場合には、応答可能なオペレータ端末１０４−１〜１０４−３が検出されるまでの顧客の待ち時間が発生する。
この待ち時間の間（待ちキューに入っている間）、顧客がオペレータの応答を待ちきれず電話を切った着信コールは放棄コールとなる。このような放棄コールの何割かは、ある程度間隔を置いて再コールされて再度交換機１０３の待ちキューに入る。一方、再コールにまわらなかった残りの何割かは、コンタクトセンタ１００への問い合わせを諦めた完全放棄コールとなる。
一般に、コンタクトセンタ１００の品質は、着信コール数に対する放棄コール数の割合を示す放棄コール率の低さと、顧客の待ち時間の短さによって決まる。したがって、顧客からの着信コール数に基づく適切な要員数のオペレータをコンタクトセンタ１００に配置して、ある程度の放棄コール率と待ち時間とを維持する必要がある。
業務支援装置１０１は、顧客からの問い合わせを受け付けるコンタクトセンタ１００の応対業務を支援するコンピュータ装置である。具体的には、コンタクトセンタ１００に対する顧客からの着信履歴をもとに、将来的に発生する着信コール数を予測し、コンタクトセンタ１００に配置すべきオペレータの適切な要員数を導き出す。
このとき、人の生活パターンなどに依存して変化する放棄コールから再コールにまわる割合を示す再コール率と、放棄コールから再コールが発生するまでの時間間隔とを考慮して、コンタクトセンタ１００の業務時間を区切る各時間帯に発生する着信コール数を正確に予測する。
（放棄コール率と完全放棄コール率との相関関係）
ここで、着信コール数に対する放棄コール数の割合を示す放棄コール率と、新規コール数に対する完全放棄コール数の割合を示す完全放棄コール率との相関関係について説明する。新規コールとは、ある問い合わせに関するコンタクトセンタ１００への１回目の着信コールである。
図２は、放棄コール率と完全放棄コール率との相関関係をあらわす説明図である。図２において、放棄コール率と完全放棄コール率との相関関係をあらわすグラフ２００が表示されている。ここで、コンタクトセンタ１００に配置されているオペレータの要員数が９０人であり、放棄コール率を１０％低下させる目標があると仮定する。
放棄コール率は、オペレータの要員数を増やすことで低下させることができる。このため、放棄コール率を１０％低下させるには、少なくともオペレータの要員数を１０％（９人）増やす必要があるように見える。ところが、グラフ２００に示すように、たとえば、放棄コール率を２２％から１２％に低下させるには、完全放棄コール率を１０％から５％に低下させればよい。
完全放棄コール率を１０％から５％に低下させるには、オペレータの要員数を５人（５．６％増加）増やすことで実現できる。このことから、単純に放棄コール率に着目して目標をクリアすることを考えると、４人（＝９人−５人）の余剰要員が発生してしまう。これでは、コンタクトセンタ１００にかかるコストが増加してしまう。
つまり、コンタクトセンタ１００の実質的な品質は、完全放棄コール率に左右される。このため、コンタクトセンタ１００の実質的な品質を評価して、適切な要員数のオペレータをコンタクトセンタ１００に配置するためには、完全放棄コール率（完全放棄コール数／新規コール数）を正確に把握する必要がある。
そこで、本実施の形態では、人の生活パターンなどに依存して変化する再コールの発生メカニズムを考慮して、コンタクトセンタ１００の業務時間内の時間帯ごとの新規コール数と完全放棄コール数とを正確に求め、コンタクトセンタ１００に配置すべきオペレータの適切な要員数を導き出す手法を提案する。
（業務支援装置のハードウェア構成）
図３は、実施の形態にかかる業務支援装置のハードウェア構成を示すブロック図である。図３において、業務支援装置１０１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）３０１と、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ‐Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）３０２と、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）３０３と、磁気ディスクドライブ３０４と、磁気ディスク３０５と、光ディスクドライブ３０６と、光ディスク３０７と、ディスプレイ３０８と、Ｉ／Ｆ（Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）３０９と、キーボード３１０と、マウス３１１と、スキャナ３１２と、プリンタ３１３と、を備えている。また、各構成部はバス３００によってそれぞれ接続されている。
ここで、ＣＰＵ３０１は、業務支援装置１０１の全体の制御を司る。ＲＯＭ３０２は、ブートプログラムなどのプログラムを記憶している。ＲＡＭ３０３は、ＣＰＵ３０１のワークエリアとして使用される。磁気ディスクドライブ３０４は、ＣＰＵ３０１の制御にしたがって磁気ディスク３０５に対するデータのリード／ライトを制御する。磁気ディスク３０５は、磁気ディスクドライブ３０４の制御で書き込まれたデータを記憶する。
光ディスクドライブ３０６は、ＣＰＵ３０１の制御にしたがって光ディスク３０７に対するデータのリード／ライトを制御する。光ディスク３０７は、光ディスクドライブ３０６の制御で書き込まれたデータを記憶したり、光ディスク３０７に記憶されたデータをコンピュータに読み取らせたりする。
ディスプレイ３０８は、カーソル、アイコンあるいはツールボックスをはじめ、文書、画像、機能情報などのデータを表示する。このディスプレイ３０８は、たとえば、ＣＲＴ、ＴＦＴ液晶ディスプレイ、プラズマディスプレイなどを採用することができる。
インターフェース（以下、「Ｉ／Ｆ」と略する。）３０９は、通信回線を通じてＬＡＮ、ＷＡＮ、インターネットなどのネットワーク１１０に接続され、このネットワーク１１０を介して他の装置に接続される。そして、Ｉ／Ｆ３０９は、ネットワーク１１０と内部のインターフェースを司り、外部装置からのデータの入出力を制御する。Ｉ／Ｆ３０９には、たとえばモデムやＬＡＮアダプタなどを採用することができる。
キーボード３１０は、文字、数字、各種指示などの入力のためのキーを備え、データの入力をおこなう。また、タッチパネル式の入力パッドやテンキーなどであってもよい。マウス３１１は、カーソルの移動や範囲選択、あるいはウィンドウの移動やサイズの変更などをおこなう。ポインティングデバイスとして同様に機能を備えるものであれば、トラックボールやジョイスティックなどであってもよい。
スキャナ３１２は、画像を光学的に読み取り、業務支援装置１０１内に画像データを取り込む。なお、スキャナ３１２は、ＯＣＲ（Ｏｐｔｉｃａｌ Ｃｈａｒａｃｔｅｒ Ｒｅａｄｅｒ）機能を持たせてもよい。また、プリンタ３１３は、画像データや文書データを印刷する。プリンタ３１３には、たとえば、レーザプリンタやインクジェットプリンタを採用することができる。
（業務支援装置の機能的構成）
つぎに、業務支援装置１０１の機能的構成について説明する。図４は、業務支援装置の機能的構成を示すブロック図である。業務支援装置１０１は、取得部４０１と、特定部４０２と、算出部４０３（第１の算出部４０５、第２の算出部４０６、第３の算出部４０７、第４の算出部４０８、第５の算出部４０９、第６の算出部４１０）と、出力部４０４と、を含む構成である。
この制御部となる機能（取得部４０１〜第６の算出部４１０）は、具体的には、たとえば、図３に示したＲＯＭ３０２、ＲＡＭ３０３、磁気ディスク３０５、光ディスク３０７などの記憶領域に記憶されたプログラムをＣＰＵ３０１に実行させることにより、または、Ｉ／Ｆ３０９により、その機能を実現する。また、図４中矢印で示した接続先の機能は、接続元の機能からの出力データを記憶領域から読み込んで、当該機能に関するプログラムをＣＰＵ３０１に実行させるものとする。
取得部４０１は、交換機１０３を介してユーザ端末１０２−１〜１０２−ｎからの着信コールに応答するオペレータ端末１０４−１〜１０４−３が設置されたコンタクトセンタ１００の業務時間内の複数の時間帯から選ばれた任意の時間帯の放棄コールからの再コールが発生するまでの当該任意の時間帯固有の平均時間間隔を取得する機能を有する。
コンタクトセンタ１００の業務時間とは、顧客からの問い合わせを受け付ける受付時間である。また、業務時間内の時間帯とは、コンタクトセンタ１００の業務時間を任意の時間間隔で区切ることで分割された時間帯である。たとえば、コンタクトセンタ１００の業務時間が１日２４時間であり、１時間単位で時間帯が区切られているとする。
この場合、０時台〜２３時台の各時間帯が業務時間内の時間帯となる。なお、０時台の時間帯とは、０時００分から１時００分まで（ただし、１時００分は含まない）の時間帯である。また、本明細書では、コンタクトセンタ１００の業務時間を１時間単位で区切ることとしたが、この時間間隔は任意であり、たとえば、１分、５分、３０分単位で区切ることとしてもよい。
また、放棄コールとは、交換機１０３によって着信された着信コールのうち、オペレータの応答前に放棄された着信コールである。また、任意の時間帯固有の平均時間間隔とは、任意の時間帯に発生した放棄コールと、当該放棄コールからの再コールが発生するまでのそれぞれの時間間隔の平均値である。
たとえば、０時台の時間帯に放棄コール１，２，３が発生したとする。このとき、放棄コール１からの再コール１が発生するまでの時間間隔が１００［分］、放棄コール２からの再コール２が発生するまでの時間間隔が１５０［分］、放棄コール３からの再コール３が発生するまでの時間間隔が２００［分］であったとする。この場合、０時台の時間帯固有の平均時間間隔は『（１００＋１５０＋２００）／３＝１５０［分］』となる。
各時間帯固有の平均時間間隔は、たとえば、交換機１０３に蓄積されているユーザ端末１０２−１〜１０２−ｎからの着信履歴を記録したログに基づいて算出される。このログには、交換機１０３に着信された着信コールの着信時刻、その着信コールに対してオペレータが応対したか否か、対応コールのオペレータ接続時刻（放棄コールの場合には放棄時刻）、発信元の電話番号が通知されている場合にはその電話番号が記録されている。
たとえば、交換機１０３に蓄積されたログに記憶されている発信元の電話番号を手掛かりとして、各時間帯に発生した放棄コールからの再コールの平均時間間隔を算出することができる。また、発信元の電話番号を手掛かりとして、後述する各時間帯の「再コール率」なども算出することができる。なお、発信元の電話番号から各種情報を算出する算出手法は公知技術のため、ここでは説明を省略する（たとえば、上述した特許文献２を参照。）。
ここでは、任意の時間帯固有の平均時間間隔は、業務支援装置１０１に直接入力することとしてもよく、また、外部のコンピュータ装置から取得することとしてもよい。さらに、交換機１０３にアクセスして蓄積されているログを取得し、任意の時間帯固有の平均時間間隔を算出することとしてもよい。
以降において、本明細書では、任意の時間帯ｉ（ｉ＝０，１，・・・，２３）を時刻ｉとして扱う。たとえば、７時の時間帯（７：００〜８：００（８時００分を含まない））に発生した放棄コールの発生時刻は、すべて７時とする。さらに、時刻ｉの放棄コールから発生した再コールの発生時間帯ｊ（ｊ＝０，１，・・・，２３）を時刻ｊとして扱う。たとえば、８時の時間帯（８：００〜９：００（９時００分を含まない））に発生した再コールの発生時刻は、すべて８時とする。
ここで、業務支援装置１０１に入力されるデータテーブルについて説明する。図５は、データテーブルの記憶内容を示す説明図である。図５において、データテーブル５００には、コンタクトセンタ１００の業務時間内の時刻ｉごとに、着信コール数、放棄コール率、再コール率および平均時間間隔を有している。
着信コール数Ｃ（ｉ）は、時刻ｉに交換機１０３によって着信されたユーザ端末１０２−１〜１０２−ｎからの着信コールのコール数である。たとえば、０時に交換機１０３によって１００件の着信コールが着信された場合、０時の着信コール数Ｃ（０）は『Ｃ（０）＝１００』となる。
放棄コール率Ａ（ｉ）は、時刻ｉの着信コールのうちオペレータの応答前に放棄された放棄コールの割合である。たとえば、０時に交換機１０３によって１００件の着信コールが着信され、そのうちの１０件が放棄コールとなった場合、０時の放棄コール率Ａ（０）は『Ａ（０）＝１０／１００＝０．１』となる。
再コール率Ｒ（ｉ）は、時刻ｉに発生した放棄コールのうち再コールにまわる割合である。たとえば、０時に１０件の放棄コールが発生し、そのうち５件が再コールにまわった場合、０時の再コール率Ｒ（０）は『Ｒ（０）＝５／１０＝０．５』となる。平均時間間隔Ｄ（ｉ）は、時刻ｉに発生した放棄コールからの再コールの平均時間間隔である。
このデータテーブル５００は、たとえば、図３に示したキーボード３１０やマウス３１１をユーザが操作することで業務支援装置１０１に入力される。入力されたデータテーブル５００は、ＲＯＭ３０２、ＲＡＭ３０３、磁気ディスク３０５、光ディスク３０７などの記憶領域に記憶される。この場合、取得部４０１は、記憶領域に記憶されたデータテーブル５００の中から任意の時刻ｉ固有の平均時間間隔を読み出すこととなる。
特定部４０２は、オペレータ端末１０４−１〜１０４−３の応答前に放棄された放棄コールが発生してからの経過時間における当該放棄コールからの再コールの発生確率密度をあらわす確率密度関数に、取得部４０１によって取得された時刻ｉ固有の平均時間間隔を与えることにより、時刻ｉの放棄コールが発生してからの特定の経過時間内における当該放棄コールからの再コールの発生確率をあらわす確率密度分布を特定する機能を有する。
ここで、再コールの発生確率密度とは、放棄コールから発生する再コールの特定の経過時間内に発生する割合である。再コールの発生確率密度は、放棄コールの発生時間と再コールの発生時間との時間間隔の約１．５乗に反比例して変化する。
具体的には、たとえば、再コールの発生確率をあらわす確率密度関数として、下記式（１）を用いることができる。下記式（１）は、放棄コールの発生時刻と再コールの発生時刻との時間間隔の１．５乗に反比例して変化する再コールの発生確率を近似表現した関数である。ただし、Ｑ（ｕ，ｖ）は再コールの発生確率密度、ｕは放棄コールの発生時刻から特定されるパラメータ、ｖは再コールの発生時刻から特定されるパラメータ、Ｄ（ｉ）は時刻ｉ固有の再コールの平均時間間隔である。
Figure 2009150719
上記式（１）内のａ（Ｄ（ｉ））は、放棄コールの発生時刻ｉと再コールの発生時刻ｊとの時間間隔の最小値を定義するための関数であり、たとえば、下記式（２）によって表現することができる。ただし、γは定数である。
ａ（Ｄ（ｉ））＝γ×Ｄ（ｉ） ・・・（２）
なお、上記式（２）内の定数γは、コンタクトセンタ１００ごとに再コールの実績値に基づく回帰分析により求めることができる。たとえば、コンタクトセンタ１００への問い合わせの深刻度が高く、放棄コールとなってもすぐに再コールにまわる場合（たとえば、先行発売されるチケット予約など）には、定数γの値は小さい値（たとえば、γ＝０．０４）になる。
また、上記式（１）内の調整項（ｖ−ｕ，Ｄ（ｉ））は、コンタクトセンタ１００の特徴を定義するための関数であり、たとえば、下記式（３）によって表現することができる。ただし、α、βは定数である。
調整項（ｖ−ｕ，Ｄ（ｉ））＝｛１−ｅｘｐ（−α×（ｖ−ｕ）／Ｄ（ｉ））｝
×ｅｘｐ（−β×（ｖ−ｕ）／Ｄ（ｉ））
・・・（３）
なお、上記式（３）内の定数α、βは、コンタクトセンタ１００ごとに再コールの実績値に基づく回帰分析により求めることができる。定数αは、コンタクトセンタ１００への問い合わせの深刻度に応じて変化する。たとえば、深刻度が高く放棄コールとなってもすぐに再コールにまわることが多い場合には限りなく０に近い値となる。一方、定数βは、すべてのコンタクトセンタ１００でほぼ同じ値（たとえば、β＝０．０４）となる。
また、上記式（１）内の正規化項（Ｄ（ｉ））は、再コールの発生確率をあらわす確率密度分布の全領域の総和を「１（１００％）」にするための関数である。
この場合、特定部４０２は、上記式（１）に取得部４０１によって取得された任意の時刻ｉ固有の平均時間間隔Ｄ（ｉ）を代入することで、時刻ｉの放棄コールが発生してからの経過時間における当該放棄コールからの再コールの発生確率をあらわす確率密度分布を特定することができる。
なお、この確率密度関数（たとえば、上記式（１））は、図３に示したＲＯＭ３０２、ＲＡＭ３０３、磁気ディスク３０５、光ディスク３０７などの記憶領域に記憶されていてもよく、また、外部のコンピュータ装置から取得することとしてもよい。
ここで、再コールの発生確率をあらわす確率密度分布について説明する。図６は、再コールの発生確率をあらわす確率密度分布を示す説明図である。図６において、確率密度分布６００は、ある時刻に発生した放棄コールからの再コールの発生確率をあらわすグラフの一例である。
確率密度分布６００には、再コールの発生確率と、放棄コールの発生時刻と当該放棄コールからの再コールの発生時刻との時間間隔［分］と、が対応付けて表現されている。たとえば、放棄コールの発生時刻から６０分後の１分間に発生する再コールの発生確率は「６×１０-4」である。なお、この確率密度分布６００は、縦横両方の軸が対数目盛となっている両対数グラフである。
第１の算出部４０５は、特定部４０２によって特定された確率密度分布を用いて、任意の時刻ｉの放棄コールからの再コールの発生確率をコンタクトセンタ１００の業務時間内の時刻ごとに算出する機能を有する。具体的には、たとえば、上記式（１）を用いて、時刻ｉに発生した放棄コールからの経過時間内における再コールの発生確率を求めることで、各時刻での再コールの発生確率を求める。
ここで、再コールの発生確率を算出する算出処理の概要について説明する。ここでは、特定部４０２によって特定された確率密度分布を、図６に示した確率密度分布６００として説明する。たとえば、０時に発生した放棄コールからの再コールのうち、６０分経過後の１時に発生した再コールの発生確率を求めることとする。
まず、再コールの発生時刻「１」から放棄コールの発生時刻「０」を引いたものを再コールが発生するまでの時間間隔Ｘ（Ｘ＝１−０＝１時間、ただし日をまたぐと負の数になるので、そのときには２４を足して正しい時間間隔に修正）とする。つぎに、上記式（１）に０時固有の平均時間間隔Ｄ（０）が代入された数式を用いて、図６に示したグラフ上の時間間隔が「Ｘ」から「Ｘ＋１」までの間の確率密度分布６００の面積Ｓ１を求める。
つまり、放棄コールの発生時刻から６０分（＝１時間）経過後から１２０分（＝２時間）経過後までの間の確率密度分布６００の面積Ｓ１を求めることとなる。なお、時間間隔Ｘに加算する「１」は、コンタクトセンタ１００の業務時間を区切る時間単位に依存しており、ここでは１時間単位で区切られているため「１」とする。
このあと、微小間隔ΔＸを加算して「Ｘ＝Ｘ＋ΔＸ」とし、上記同様に時間間隔が「Ｘ」から「Ｘ＋１」までの間の確率密度分布６００の面積Ｓ２を求める。なお、微小間隔ΔＸ（１分〜５９分）は任意に設定可能である。ここでは、ΔＸは「２０分」に設定されているとする。
この場合、放棄コールの発生時刻から８０分経過後から１４０分経過後までの間の確率密度分布６００の面積Ｓ２を求めることとなる。そして、時間間隔Ｘが再コールの発生時刻から放棄コールの発生時刻を引いたものに「１」を足したもの以上となるまで、微小間隔ΔＸを加算して、確率密度分布６００の面積を繰り返し求める。
ここでは、時間間隔Ｘが１２０分（＝２時間）となると、再コールの発生時刻「１」から放棄コールの発生時刻「０」を引いたものに「１」を足したもの以上となるため、放棄コールの発生時刻から１００分経過後から１２０分経過後までの間の確率密度分布６００の面積Ｓ３を求めた時点で面積の計算は終了する。このあと、計３個の面積Ｓ１，Ｓ２，Ｓ３の平均値を求める。そして、この平均値を、０時の放棄コールから発生する再コールのうち、１時に発生する再コールの発生確率とする。
また、上述した面積の平均値、すなわち、時刻ｉの放棄コールから発生する時刻ｊの再コールの発生確率は、下記式（４）を用いて近似計算することができる。ただし、時刻ｉの放棄コールから発生する時刻ｊの再コールの発生確率をＰ（ｉ，ｊ，Ｄ（ｉ））と表記する。
Figure 2009150719
ここで、０時に発生した放棄コールからの再コールが発生する１時の発生確率Ｐ（０，１，Ｄ（０））を求める場合について説明する。まず、ｉ＝０，ｊ＝１，Ｄ（ｉ）＝Ｄ（０）を上記式（４）に代入して、パラメータｕ，ｖの積分範囲を確定する。そして、各積分範囲についてパラメータｕ，ｖの積分を計算することで、再コールの発生確率Ｐ（０，１，Ｄ（０））を求める。同様に、他の時刻（ｊ＝０，２〜２３）の再コールの発生確率を求めることで、０時（ｉ＝０）の放棄コールからの各時刻での再コールの発生確率を求めることができる。
上記取得部４０１、特定部４０２および第１の算出部４０５による各種処理は、たとえば、複数の時刻（ここでは、０時〜２３時）から選ばれていない未選択の時刻がなくなるまで繰り返し実行される。ここで、第１の算出部４０５によって算出されたコンタクトセンタ１００の業務時間内の各時刻に発生した放棄コールからの再コールの発生確率を時刻ごとに記憶する発生確率テーブルについて説明する。
図７は、発生確率テーブルの記憶内容を示す説明図である。図７において、発生確率テーブル７００には、放棄コールの発生時刻ｉごとに、当該放棄コールからの再コールの発生確率Ｐ（ｉ，ｊ，Ｄ（ｉ））が当該再コールの発生時刻ｊごとに記憶されている。たとえば、１時に発生した放棄コールからの再コールの２３時での発生確率はＰ（１，２３，Ｄ（１））である。
出力部４０４は、第１の算出部４０５によって算出された任意の時刻ｉに発生した放棄コールからの時刻ｊの再コールの発生確率を出力する機能を有する。具体的には、図７に示した発生確率テーブル７００を出力することとなる。これにより、任意の時刻に発生した放棄コールからの再コールの発生確率を、コンタクトセンタ１００の業務時間を区切る時刻ごとに認識することができる。
なお、出力部４０４による出力形式としては、たとえば、ディスプレイ３０８への表示、プリンタ３１３への印刷出力、Ｉ／Ｆ３０９による外部装置への送信がある。また、ＲＡＭ３０３、磁気ディスク３０５、光ディスク３０７などの記憶領域に記憶することとしてもよい。
また、取得部４０１は、任意の時刻ｉに発生した放棄コール数と、放棄コールからの再コールの発生割合を示す時刻ｉ固有の再コール率と、を取得する機能を有する。任意の時刻ｉの放棄コール数と時刻ｉ固有の再コール率は、たとえば、業務支援装置１０１に直接入力することとしてもよく、また、外部のコンピュータ装置（たとえば、交換機１０３）から取得することとしてもよい。
また、時刻ｉに発生した放棄コール数は、たとえば、時刻ｉに発生した着信コール数と、時刻ｉ固有の放棄コール率とを掛け合わせることで求めることができる。より具体的には、図５に示したデータテーブル５００の中から時刻ｉの着信コール数Ｃ（ｉ）と放棄コール率Ａ（ｉ）とを読み出して、それらを掛け合わせることで放棄コール数を求める。
たとえば、０時の放棄コール数を求める場合、データテーブル５００の中から着信コール数Ｃ（０）と放棄コール率Ａ（０）とを読み出して、それらを掛け合わせることで放棄コール数『ＡＣ（０）＝Ｃ（０）×Ａ（０）』を求める。ただし、時刻ｉの放棄コール数をＡＣ（ｉ）とする。
また、時刻ｉ固有の再コール率は、データテーブル５００の中から読み出すこととしてもよい。たとえば、０時固有の再コール率を取得する場合、データテーブル５００の中から再コール率Ｒ（０）を読み出す。
第２の算出部４０６は、取得部４０１によって取得された時刻ｉの放棄コール数ＡＣ（ｉ）と、時刻ｉ固有の再コール率Ｒ（ｉ）と、第１の算出部４０５によって算出された時刻ｊの再コールの発生確率Ｐ（ｉ，ｊ，Ｄ（ｉ））とに基づいて、時刻ｉの放棄コールから発生する再コールのコール数を時刻ごとに算出する機能を有する。
具体的には、まず、放棄コール数ＡＣ（ｉ）と再コール率Ｒ（ｉ）とを掛け合わせることで、放棄コールから発生する再コールの総数を求める。以下、時刻ｉの放棄コールから発生する再コールの総数をＲＣ（ｉ）とする。たとえば、０時の放棄コールから発生する再コールの総数ＲＣ（０）は、放棄コール数ＡＣ（０）と再コール率Ｒ（０）とを掛け合わせたものとなる『ＲＣ（０）＝ＡＣ（０）×Ｒ（０）』。
このあと、再コールの総数ＲＣ（ｉ）と、再コールの時刻ｊの発生確率Ｐ（ｉ，ｊ，Ｄ（ｉ））とを掛け合わせることで、時刻ｉの放棄コールから発生する時刻ｊの再コール数を算出する。以下、時刻ｉの放棄コールから発生する時刻ｊの再コール数をＲ（ｉ，ｊ）とする。
たとえば、０時の放棄コールから発生する再コールの１時の再コール数ＲＣ（０，１）は、再コールの総数ＲＣ（０）と、再コールの発生確率Ｐ（０，１，Ｄ（０））と、を掛け合わせたものとなる『ＲＣ（０，１）＝ＲＣ（０）×Ｐ（０，１，Ｄ（０））』。
ここで、第２の算出部４０６によって算出された算出結果を記憶する再コール数テーブルについて説明する。図８は、再コール数テーブルの記憶内容を示す説明図である。図８において、再コール数テーブル８００には、放棄コールの発生時刻ｉごとに、当該放棄コールから発生する再コールの発生時刻ｊの再コール数ＲＣ（ｉ，ｊ）が記憶されている。たとえば、２３時に発生した放棄コールからの０時の再コール数はＲＣ（２３，０）である。
出力部４０４は、第２の算出部４０６によって算出された時刻ｉの放棄コールから発生する時刻ｊの再コール数ＲＣ（ｉ，ｊ）を出力する機能を有する。具体的には、図８に示した再コール数テーブル８００を出力することとなる。これにより、任意の時刻に発生した放棄コールからの再コールのコール数をコンタクトセンタ１００の業務時間を区切る時刻ごとに認識することができる。
第３の算出部４０７は、時刻ｉの放棄コール数ＡＣ（ｉ）と再コール率Ｒ（ｉ）を用いて、時刻ｉの放棄コールのうち再コールにまわらなかった完全放棄コール数を算出する機能を有する。具体的には、時刻ｉの放棄コール数ＡＣ（ｉ）に｛１−Ｒ（ｉ）｝を掛けることで、完全放棄コール数ＰＡＣ（ｉ）を求める。以下、時刻ｉの完全放棄コール数をＰＡＣ（ｉ）とする。たとえば、０時の完全放棄コール数ＰＡＣ（０）は、０時の放棄コール数ＡＣ（ｉ）から『ＡＣ（ｉ）×（１−Ｒ（ｉ））』で求めることができる。
ここで、第３の算出部４０７によって算出された完全放棄コール数を記憶する完全放棄コール数テーブルについて説明する。図９は、完全放棄コール数テーブルの記憶内容を示す説明図である。図９において、完全放棄コール数テーブル９００には、コンタクトセンタ１００の業務時間内の時刻ごとに、当該時刻に発生する完全放棄コールのコール数が記憶されている。たとえば、２３時に発生する完全放棄コール数はＰＡＣ（２３）である。
また、出力部４０４は、第３の算出部４０７によって算出された時刻ｉの完全放棄コール数ＰＡＣ（ｉ）を出力する機能を有する。具体的には、図９に示した完全放棄コール数テーブル９００を出力することとなる。これにより、任意の時刻に発生した完全放棄コール数を認識することができる。
第４の算出部４０８は、時刻ｉの着信コールから、各時刻の放棄コールから時刻ｉに発生する再コールを差し引くことで、時刻ｉに発生した新規コール数を算出する機能を有する。具体的には、まず、データテーブル５００を参照して、時刻ｉの着信コール数Ｃ（ｉ）と、データテーブル８００を参照して各時刻ｊの放棄コールから時刻ｉに発生する再コール数ＲＣ（ｊ，ｉ）を用いて、時刻ｉの新規コール数ＮＣ（ｉ）を算出する。より具体的には、下記式（５）を用いて、時刻ｉの新規コール数を求めることができる。ただし、ＮＣ（ｉ）は時刻ｉの新規コール数である。
ＮＣ（ｉ）＝Ｃ（ｉ）−（ＲＣ（０，ｉ）＋ＲＣ（１，ｉ）＋…＋ＲＣ（２３，ｉ））
・・・（５）
ここで、各時刻の新規コール数を記憶する新規コール数テーブルについて説明する。図１０は、新規コール数テーブルの記憶内容を示す説明図である。図１０において、新規コール数テーブル１０００には、コンタクトセンタ１００の業務時間内の時刻ごとに、当該時刻に発生する新規コールのコール数が記憶されている。たとえば、２３時に発生する新規コール数はＮＣ（２３）である。
また、出力部４０４は、第４の算出部４０８によって算出された時刻ｉの新規コール数ＮＣ（ｉ）を出力する機能を有する。具体的には、図１０に示した新規コール数テーブル１０００を出力することとなる。これにより、任意の時刻に発生した新規コール数を認識することができる。
この新規コール数は、各時刻の再コール率、および放棄コールの発生時刻ｉと再コールの発生時刻ｊとの時間間隔を考慮して、各時刻に発生した着信コールから再コール分を除いたものである。
つぎに、各時刻の新規コール数と、各時刻に満たすべき目標放棄コール率とを用いて、各時刻に発生する将来的な着信コール数を予測する手法について説明する。この着信コール数は、上限値として目標となるコール数の放棄コールが発生した場合における、各時刻の放棄コールからの再コールから発生する放棄コール数を含むものである。
まず、取得部４０１は、時刻ｉの着信コールに対するオペレータ端末１０４−１〜１０４−３の応答率の目標値を、時刻ｉの着信コール数に対する放棄コール数の割合によって規定する時刻ｉ固有の目標放棄コール率を取得する機能を有する。この目標放棄コール率は、業務支援装置１０１に直接入力することとしてもよく、また、外部のコンピュータ装置から取得することとしてもよい。以下、時刻ｉ固有の目標放棄コール率をＴＡ（ｉ）とする。
また、第３の算出部４０７は、取得部４０１によって取得された時刻ｉ固有の目標放棄コール率ＴＡ（ｉ）と、第２の算出部４０６によって算出された各時刻の放棄コールから発生する時刻ｉの再コール数と、第４の算出部４０８によって算出された時刻ｉの新規コール数ＮＣ（ｉ）とを用いて、時刻ｉの着信コール数に対して発生が予測される放棄コールの予測放棄コール数を算出する機能を有する。なお、各時刻の放棄コールから発生する時刻ｉの再コール数は『ＲＣ（０，ｉ）＋ＲＣ（１，ｉ）＋・・・＋ＲＣ（２３，ｉ）』である。
具体的には、まず、時刻ｉ固有の目標放棄コール率ＴＡ（ｉ）と、時刻ｉの新規コール数ＮＣ（ｉ）とを掛け合わせることで、時刻ｉの目標放棄コール数を求める。以下、時刻ｉの目標放棄コール数をＴＡＣ（ｉ）とする。
つぎに、時刻ｉに発生した放棄コールの再コールから発生する時刻ｊの放棄コール数を求める。具体的には、下記式（６）を用いて、再コールから発生する時刻ｊの放棄コール数を求めることができる。ただし、ＲＡＣ（ｉ，ｊ）は、時刻ｉに発生した放棄コールの再コールから発生する時刻ｊの放棄コール数である。
ＲＡＣ（ｉ，ｊ）＝ＴＡＣ（ｉ）×Ｒ（ｉ）×Ｐ（ｉ，ｊ，Ｄ（ｉ））
÷｛１−Ｒ（ｉ）×Ｐ（ｉ，ｊ，Ｄ（ｉ））｝・・・（６）
ここで、時刻ｉに発生した放棄コールの再コールから発生する時刻ｊの放棄コール数ＲＡＣ（ｉ，ｊ）を記憶する放棄コール数テーブルについて説明する。図１１は、放棄コール数テーブルの記憶内容を示す説明図である。図１１において、放棄コール数テーブル１１００には、放棄コールの発生時刻ｉごとに、当該放棄コールの再コールから発生する時刻ｊの放棄コール数ＲＡＣ（ｉ，ｊ）が記憶されている。
たとえば、０時に発生した放棄コールの再コールから発生する０時の放棄コール数はＲＡＣ（０，０）である。この放棄コール数テーブル１１００は、たとえば、図３に示したＲＡＭ３０３、磁気ディスク３０５、光ディスク３０７などの記憶領域によって実現される。
このあと、時刻ｉの目標放棄コール数ＴＡＣ（ｉ）と、時刻ｉに発生した放棄コールの再コールから発生する時刻ｊの放棄コール数ＲＡＣ（ｉ，ｊ）とを用いて、時刻ｉに発生が予測される予測放棄コール数を求める。以下、時刻ｉの予測放棄コール数をＪＡＣ（ｉ）とする。
たとえば、０時の予測放棄コール数ＪＡＣ（ｉ）は、目標放棄コール数ＴＡＣ（０）と、各時刻に発生した放棄コールの再コールから発生する０時の放棄コール数の総和『ＲＡＣ（０，０）＋ＲＡＣ（１，０）＋・・・＋ＲＡＣ（２３，０）』と足し合わせることで求めることができる。
ここで、第３の算出部４０７によって算出された算出結果を記憶する予測放棄コール数テーブルについて説明する。図１２は、予測放棄コール数テーブルの記憶内容を示す説明図である。図１２において、予測放棄コール数テーブル１２００には、コンタクトセンタ１００の業務時間内の時刻ごとに、当該時刻に発生が予測される予測放棄コールのコール数が記憶されている。たとえば、２３時に発生が予測される予測放棄コール数はＪＡＣ（２３）である。
また、出力部４０４は、第３の算出部４０７によって算出された時刻ｉの予測放棄コール数を出力する機能を有する。具体的には、図１２に示した予測放棄コール数テーブル１２００を出力することとなる。これにより、任意の時刻に発生が予測される予測放棄コール数を認識することができる。
第５の算出部４０９は、第４の算出部４０８によって算出された時刻ｉの新規コール数ＮＣ（ｉ）と、第３の算出部４０７によって算出された時刻ｉの予測放棄コール数ＪＡＣ（ｉ）とを用いて、時刻ｉに着信が予測される着信コールの予測着信コール数を算出する機能を有する。
具体的には、時刻ｉの新規コール数ＮＣ（ｉ）と、時刻ｉの放棄コールの予測放棄コール数ＪＡＣ（ｉ）とを足し合わせることで、時刻ｉに着信が予測される着信コールの予測着信コール数を求める。以下、時刻ｉの予測着信コール数をＥＣ（ｉ）とする。たとえば、０時の予測着信コール数ＥＣ（０）は『ＥＣ（０）＝ＮＣ（０）＋ＪＡＣ（０）』となる。
また、第１の算出部４０５は、第３の算出部４０７によって算出された時刻ｉの予測放棄コール数ＪＡＣ（ｉ）と、第５の算出部４０９によって算出された時刻ｉの予測着信コール数ＥＣ（ｉ）とを用いて、時刻ｉの着信コールに対する放棄コールの割合を示す予測放棄コール率を算出する機能を有する。
具体的には、時刻ｉの予測放棄コール数ＪＡＣ（ｉ）を、時刻ｉの予測着信コール数ＥＣ（ｉ）で割ることで、時刻ｉの予測放棄コール率を求める。以下、時刻ｉの予測放棄コール率をＥＡ（ｉ）とする。たとえば、０時の予測放棄コール率ＥＡ（０）は『ＥＡ（０）＝ＪＡＣ（０）／ＥＣ（０）』となる。
ここで、第５の算出部４０９によって算出された時刻ｉの予測着信コール数ＥＣ（ｉ）と、第１の算出部４０５によって算出された時刻ｉの予測放棄コール率ＥＡ（ｉ）とを記憶する予測結果テーブルについて説明する。図１３は、予測結果テーブルの記憶内容を示す説明図である。
図１３において、予測結果テーブル１３００には、コンタクトセンタ１００の業務時間内の時刻ごとに、当該時刻の予測着信コール数と予測放棄コール率とが記憶されている。たとえば、０時に着信が予測される予測着信コール数はＥＣ（０）であり、そのうち放棄コールとなる予測放棄コール率はＥＡ（０）である。
また、出力部４０４は、第５の算出部４０９によって算出された時刻ｉの予測着信コール数ＥＣ（ｉ）と、第１の算出部４０５によって算出された時刻ｉの予測放棄コール率ＥＡ（ｉ）とを出力する機能を有する。具体的には、図１３に示した予測結果テーブル１３００を出力することとなる。これにより、任意の時刻に発生が予測される予測着信コール数と、放棄コールとなる予測放棄コール率とを認識することができる。
（オペレータの要員数の最適化）
つぎに、コンタクトセンタ１００に配置するオペレータの要員数を最適化する手法について説明する。ここでは、まず、コンタクトセンタ１００が満たすべき制御条件（放棄コール率、稼働率、待ち時間など）と、各時刻の新規コール数（図１０に示した新規コール数テーブル１０００）とを用いて、コンタクトセンタ１００に配置するオペレータの要員数を算出する。
このあと、各時刻の予測着信コール数（図１３に示した予測結果テーブル１３００）を用いて、上記要員数のオペレータが配置されたコンタクトセンタ１００の品質を評価する指標値（放棄コール率、稼働率、待ち時間など）を算出する。そして、この指標値と制御条件とを比較して、コンタクトセンタ１００に配置するオペレータの要員数が正しいか否かを判定する。
つまり、再コール分を除いた新規コール数から暫定的に求めた要員数のオペレータを配置後の着信コール数を予測し、そのときの指標値を評価して、適切な要員数のオペレータが配置されているか否かをチェックする。以下、オペレータの要員数を最適化するための具体的な実現手法について説明する。
まず、第６の算出部４１０は、第４の算出部４０８によって算出された各時刻の新規コール数に基づいて、コンタクトセンタ１００に配置すべきオペレータの要員数を時刻ごとに算出する。具体的には、コンタクトセンタ１００が満たすべき制約条件を与えることで、アーランＢ式、アーランＣ式、アーランＡ式やシミュレーションなどを用いて、各時刻の新規コール数に基づく当該時刻ごとのオペレータの要員数を算出する。以下、時刻ｉのオペレータの要員数をＢ（ｉ）とする。
制約条件は、コンタクトセンタ１００が満たすべき各時刻の放棄コール率、待ち時間、稼働率などを規定する条件である。待ち時間とは、顧客がコンタクトセンタ１００に電話を掛けてからオペレータの応答があるまでの時間である。稼働率とは、各時間帯におけるオペレータが顧客対応業務に従事している時間の割合（勤務時間に対する顧客からの問い合わせに応対している時間）である。
制御条件の具体例としては、たとえば、『放棄コール率：５％以下、稼働率：６０％以上、待ち時間：１０秒以下』などである。なお、アーランＢ式、アーランＣ式、アーランＡ式やシミュレーションなどを用いて、各時刻の着信コール数（本実施の形態では新規コール数）からオペレータの要員数を算出する手法は公知技術のため、ここでは説明を省略する。
また、アーランＢ式、アーランＣ式、アーランＡ式やシミュレーションなどに必要となる各種データ（オペレータが顧客からの問い合わせに応対する平均応対時間、顧客が放棄しないで我慢できる待ち時間の平均忍耐時間など）は、図３に示したキーボード３１０やマウス３１１をユーザが操作することで業務支援装置１０１に入力する。
ここで、第６の算出部４１０によって算出された各時刻のオペレータの要員数を記憶する要員数テーブルについて説明する。図１４は、要員数テーブルの記憶内容を示す説明図である。図１４において、要員数テーブル１４００には、コンタクトセンタ１００の業務時間内の時刻ごとに、配置すべきオペレータの要員数が記憶されている。たとえば、０時にコンタクトセンタ１００に配置すべきオペレータの要員数はＢ（０）である。
出力部４０４は、第６の算出部４１０によって算出された時刻ｉのオペレータの要員数Ｂ（ｉ）を出力する機能を有する。具体的には、図１４に示した要員数テーブル１４００を出力することとなる。これにより、コンタクトセンタ１００の業務時間内の任意の時刻に配置すべきオペレータの要員数を認識することができる。
また、第６の算出部４１０は、各時刻のオペレータの要員数と、オペレータの勤務時間を規定するシフトテーブルとに基づいて、各シフトのオペレータの要員数を時刻ごとに算出する機能を有する。シフトテーブルは、シフトごとのオペレータの勤務時間を規定する電子データである。シフトテーブルには、たとえば、シフト１「９：００〜１２：００」、シフト２「１３：００〜１７：００」などの勤務時間がシフトごとに規定されている。このシフトテーブルは、たとえば、図３に示したキーボード３１０やマウス３１１をユーザが操作することで業務支援装置１０１に入力される。
より具体的には、たとえば、第６の算出部４１０は、既存の線形計画法を用いた最適化により、各時刻のオペレータの要員数をシフトごとの要員数に変換することができる。以下、シフトｋの時刻ｉのオペレータの要員数をＨ（ｋ、ｉ）とする。ただし、Ｈ（ｋ，ｉ）は休憩時刻などの非勤務時刻は０、勤務時刻の値はすべて同じでなければならない。ここで、第６の算出部４１０によって算出された各シフトのオペレータの要員数を記憶するシフトテーブルについて説明する。
図１５は、シフトテーブルの記憶内容を示す説明図である。図１５において、シフトテーブル１５００には、コンタクトセンタ１００の業務時間内のシフトごとに、配置すべきオペレータの要員数が時刻ごとに記憶されている。たとえば、シフト２の０時のオペレータの要員数はＨ（２，０）である。
また、第６の算出部４１０は、各時刻のすべてのシフト１〜ｋの要員数の総和と、第４の算出部４０８によって算出された各時刻の新規コール数に基づいて、時刻ごとの指標値を算出する。指標値とは、コンタクトセンタ１００の品質を評価する各時刻の放棄コール率、稼働率、待ち時間などである。
具体的には、まず、各時刻のすべてのシフト１〜ｋの要員数の総和を求める。以下、時刻ｉのすべてのシフト１〜ｋの要員数の総和をＨ（ｉ）とする。たとえば、０時のすべてのシフト１〜ｋの要員数の総和は、Ｈ（０）『Ｈ（０）＝Ｈ（１，０）＋Ｈ（２，０）＋・・・＋Ｈ（ｋ，０）』である。
このあと、アーランＢ式、アーランＣ式、アーランＡ式やシミュレーションなどを用いて、各時刻のすべてのシフト１〜ｋの要員数の総和と、各時刻の新規コール数とに基づいて、時刻ごとの指標値を求める。
つぎに、第６の算出部４１０によって算出された指標値を用いて、再コール分を含む着信コールが発生した場合の指標値を求める。具体的には、たとえば、第６の算出部４１０によって算出された放棄コール率（再コール分を除いたときの指標値）を目標放棄コール率として、上述した手法により時刻ｉの予測着信コール数ＥＣ（ｉ）と、時刻ｉの予測放棄コール率ＥＡ（ｉ）とを算出する。
このあと、第６の算出部４１０は、アーランＢ式、アーランＣ式、アーランＡ式やシミュレーションなどを用いて、求めた予測放棄コール率における稼働率と待ち時間とを算出する。ここでは、予測放棄コール率と、この予測放棄コール率における稼働率と待ち時間とが、再コール分を含む着信コールが発生した場合の指標値となる。
最後に、再コール分を含む着信コールが発生した場合の指標値と、コンタクトセンタ１００が満たすべき制御条件とを比較することで、適切な要員数のオペレータが配置されているか否かを判定する。ここで、指標値が制御条件を満たしていない場合には、第６の算出部４１０によってオペレータの要員数を算出する際に与える制約条件を変更して、再度オペレータの要員数を算出する。
なお、本実施の形態では、顧客からの問い合わせに対する電話応対業務をおこなうコンタクトセンタ１００について説明したが、これに限らない。たとえば、ネットワーク１１０を介してリアルタイムに文字ベースの会話をおこなうチャット（着信コールに相当）により顧客からの問い合わせを受け付けるコンタクトセンタであってもよい。
（業務支援装置の業務支援処理手順）
つぎに、本実施の形態にかかる業務支援装置１０１の業務支援処理手順について説明する。まず、コンタクトセンタ１００の業務時間内の各時刻の再コール率と、再コールが発生するまでの時間間隔とを考慮して、各時刻の新規コール数を算出する新規コール数算出処理手順について説明する。図１６および図１７は、新規コール数算出処理手順の一例を示すフローチャートである。
図１６のフローチャートにおいて、まず、データテーブル５００の入力を受け付けたか否かを判断する（ステップＳ１６０１）。ここで、データテーブル５００が入力されるのを待って（ステップＳ１６０１：Ｎｏ）、入力された場合（ステップＳ１６０１：Ｙｅｓ）、算出部４０３により、データテーブル５００を参照して、コンタクトセンタ１００の業務時間内の各時刻の放棄コール数を算出し（ステップＳ１６０２）、放棄コールの発生時刻ｉを「０」で初期化する（ステップＳ１６０３）。
そして、時刻ｉの放棄コールからの再コールの発生時刻ｊを『ｊ＝ｉ』とし（ステップＳ１６０４）、時刻ｉの放棄コールから発生した再コールの時刻ｊの発生確率を算出する再コール発生確率算出処理を実行する（ステップＳ１６０５）。
このあと、算出部４０３により、時刻ｉの放棄コールから発生した再コールの時刻ｊの再コール数を算出し（ステップＳ１６０６）、再コールの発生時刻ｊに「１」をインクリメントする（ステップＳ１６０７）。なお、「％２４」は、演算結果が２４を超えると０に戻ることを意味している（…→２３→０→１→…）。つまり、再コールの発生時刻ｊに「１」をインクリメントした結果、『ｊ＋１＝２４』となる場合には『ｊ＝０』とする。
つぎに、『ｊ＝ｉ』となったか否かを判断し（ステップＳ１６０８）、『ｊ≠ｉ』の場合には（ステップＳ１６０８：Ｎｏ）、ステップＳ１６０５に戻る。一方、『ｊ＝ｉ』の場合（ステップＳ１６０８：Ｙｅｓ）、算出部４０３により、時刻ｉの放棄コール数と、時刻ｊの再コール数とを用いて、時刻ｉの放棄コールのうち再コールにまわらなかった各時刻ｊの完全放棄コール数を算出する（ステップＳ１６０９）。
このあと、放棄コールの発生時刻ｉに「１」をインクリメントして（ステップＳ１６１０）、『ｉ＝２４』となったか否かを判断する（ステップＳ１６１１）。ここで、『ｉ≠２４』の場合には（ステップＳ１６１１：Ｎｏ）、ステップＳ１６０４に戻る。一方、『ｉ＝２４』の場合（ステップＳ１６１１：Ｙｅｓ）、図１７に示すステップＳ１６１２に移行する。
図１７のフローチャートにおいて、まず、放棄コールの発生時刻ｉを「０」で初期化して（ステップＳ１６１２）、算出部４０３により、時刻ｉの着信コール数と、時刻ｉの放棄コール率とを用いて、時刻ｉの対応コール数を算出する（ステップＳ１６１３）。そして、算出部４０３により、時刻ｉの対応コール数と、時刻ｉの完全放棄コール数とを用いて、時刻ｉの新規コール数を算出する（ステップＳ１６１４）。
このあと、放棄コールの発生時刻ｉに「１」をインクリメントして（ステップＳ１６１５）、『ｉ＝２４』となったか否かを判断する（ステップＳ１６１６）。ここで、『ｉ≠２４』の場合には（ステップＳ１６１６：Ｎｏ）、ステップＳ１６１３に戻る。一方、『ｉ＝２４』の場合（ステップＳ１６１６：Ｙｅｓ）、出力部４０４により、各時刻の新規コール数を出力して（ステップＳ１６１７）、本フローチャートによる一連の処理を終了する。
このように、コンタクトセンタ１００の業務時間を区切る各時刻の再コール率と、放棄コールから再コールが発生するまでの時間間隔とを考慮して、各時刻に発生する再コールの再コール数を算出することにより、各時刻の新規コール数を正確に予測することができる。
つぎに、図１６のステップＳ１６０５の再コール発生確率算出処理の具体的処理手順の一例について説明する。図１８は、再コール発生確率算出処理の具体的処理手順の一例を示すフローチャートである。図１８のフローチャートにおいて、まず、特定部４０２により、上記式（１）に時刻ｉ固有の平均時間間隔を代入することで、再コールの発生確率をあらわす確率密度分布を特定する（ステップＳ１８０１）。
このあと、算出部４０３により、放棄コールの発生時刻ｉと再コールの発生時刻ｊとから時間間隔Ｘを算出し（ステップＳ１８０２）、ステップＳ１８０１において特定された確率密度分布を用いて、放棄コールの発生時刻ｉからＸ時間経過後から（Ｘ＋１）時間経過後までの確率密度分布の面積を算出する（ステップＳ１８０３）。
つぎに、時間間隔Ｘに微小区間ΔＸを加算して（ステップＳ１８０４）、『Ｘ＜{（ｊ−ｉ＋２４）％２４＋１}』となったか否かを判断する（ステップＳ１８０５）。ここで、『Ｘ＜{（ｊ−ｉ＋２４）％２４＋１}』の場合には（ステップＳ１８０５：Ｙｅｓ）、ステップＳ１８０３に戻る。
一方、『Ｘ≧{（ｊ−ｉ＋２４）％２４＋１}』の場合（ステップＳ１８０５：Ｎｏ）、ステップＳ１８０３において算出された面積の平均値を再コールの発生確率として算出して（ステップＳ１８０６）、図１６に示すステップＳ１６０６に移行する。
このように、放棄コール発生後の経過時間に応じて変化する再コールの発生確率をあらわす確率密度分布を用いて、任意の時刻に発生した放棄コールからの再コールの発生確率をコンタクトセンタ１００の業務時間を区切る時刻ごとに算出することができる。
つぎに、コンタクトセンタ１００の業務時間内の各時刻の着信コール数を予測する着信コール数算出処理手順について説明する。図１９および図２０は、着信コール数算出処理手順の一例を示すフローチャートである。図１９のフローチャートにおいて、まず、各時刻固有の目標放棄コール率の入力を受け付けたか否かを判断する（ステップＳ１９０１）。
ここで、各時刻固有の目標放棄コール率が入力されるのを待って（ステップＳ１９０１：Ｎｏ）、入力された場合（ステップＳ１９０１：Ｙｅｓ）、算出部４０３により、各時刻固有の目標放棄コール率とデータテーブル５００とを用いて、各時刻の目標放棄コール数を算出する（ステップＳ１９０２）。
このあと、放棄コールの発生時刻ｉを「０」で初期化し（ステップＳ１９０３）、時刻ｉの放棄コールからの再コールの発生時刻ｊを『ｊ＝ｉ』とする（ステップＳ１９０４）。そして、算出部４０３により、上記式（６）を用いて、時刻ｉに発生した放棄コールの再コールから発生する時刻ｊの放棄コール数を算出する（ステップＳ１９０５）。
つぎに、再コールの発生時刻ｊに「１」をインクリメントして（ステップＳ１９０６）、『ｊ＝ｉ』となったか否かを判断する（ステップＳ１９０７）。なお、ステップＳ１９０６において、再コールの発生時刻ｊに「１」をインクリメントした結果、『ｊ＋１＝２４』となる場合には『ｊ＝０』とする。
ここで、『ｊ≠ｉ』の場合には（ステップＳ１９０７：Ｎｏ）、ステップＳ１９０５に戻る。一方、『ｊ＝ｉ』の場合（ステップＳ１９０７：Ｙｅｓ）、放棄コールの発生時刻ｉに「１」をインクリメントして（ステップＳ１９０８）、『ｉ＝２４』となったか否かを判断する（ステップＳ１９０９）。
ここで、『ｉ≠２４』の場合には（ステップＳ１９０９：Ｎｏ）、ステップＳ１９０４に戻り、一方で、『ｉ＝２４』の場合には（ステップＳ１９０９：Ｙｅｓ）、算出部４０３により、時刻ｉの目標放棄コール数と、時刻ｉの放棄コールの再コールから発生する時刻ｊの放棄コール数とを用いて、時刻ｉに発生が予測される予測放棄コール数を算出して（ステップＳ１９１０）、図２０に示すステップＳ１９１１に移行する。
図２０のフローチャートにおいて、まず、放棄コールの発生時刻ｉを「０」で初期化して（ステップＳ１９１１）、算出部４０３により、時刻ｉの新規コール数と、時刻ｉの放棄コールの予測放棄コール数とを用いて、時刻ｉに着信が予測される着信コールの予測着信コール数を算出する（ステップＳ１９１２）。
そして、算出部４０３により、時刻ｉの予測放棄コール数と、予測着信コール数とを用いて、時刻ｉの着信コールに対する放棄コールの割合を示す予測放棄コール率を算出する（ステップＳ１９１３）。このあと、放棄コールの発生時刻ｉに「１」をインクリメントして（ステップＳ１９１４）、『ｉ＝２４』となったか否かを判断する（ステップＳ１９１５）。
ここで、『ｉ≠２４』の場合には（ステップＳ１９１５：Ｎｏ）、ステップＳ１９１２に戻る。一方、『ｉ＝２４』の場合（ステップＳ１９１５：Ｙｅｓ）、出力部４０４により、各時刻の予測着信コール数と予測放棄コール率とを出力して（ステップＳ１９１６）、本フローチャートによる一連の処理を終了する。
このように、各時刻の目標となるコール数の放棄コールが発生した場合における、当該放棄コールの再コールから発生する放棄コール数を算出することにより、将来的に発生する各時刻の着信コール数を正確に予測することができる。
つぎに、コンタクトセンタ１００の業務時間内の各時刻に配置するオペレータの要員数の最適化を支援する最適化支援処理手順について説明する。図２１は、最適化支援処理手順の一例を示すフローチャートである。図２１のフローチャートにおいて、まず、制約条件およびシフトテーブルの入力を受け付けたか否かを判断する（ステップＳ２１０１）。
ここで、制約条件およびシフトテーブルが入力されるのを待って（ステップ２２０１：Ｎｏ）、入力された場合（ステップＳ２１０１：Ｙｅｓ）、算出部４０３により、制約条件と各時刻の新規コール数とに基づいて、コンタクトセンタ１００に配置すべきオペレータの要員数を時刻ごとに算出する（ステップＳ２１０２）。
このあと、算出部４０３により、各時刻のオペレータの要員数とシフトテーブルとに基づいて、各シフトのオペレータの要員数を時刻ごとに算出し（ステップＳ２１０３）、各時刻のすべてのシフトの要員数の総和を算出する（ステップＳ２１０４）。
そして、算出部４０３により、各時刻のすべてのシフトの要員数の総和と、各時刻の新規コール数とに基づいて、時刻ごとの指標値を算出する（ステップＳ２１０５）。つぎに、算出された指標値を用いて、再コール分を含む着信コールが発生した場合の指標値を算出する（ステップＳ２１０６）。最後に、出力部４０４により、再コール分を含む着信コールが発生した場合の指標値を出力して（ステップＳ２１０７）、本フローチャートによる一連の処理を終了する。
このように、各時刻の新規コール数に対する要員数のオペレータが配置されたコンタクトセンタ１００における再コール分を含む着信コールが発生した場合の指標値を算出することにより、要員配置が制御条件を満たすか否かをチェックすることができる。
以上説明したように、本実施の形態によれば、コンタクトセンタ１００の業務時間を区切る各時刻の再コール率と、放棄コールから再コールが発生するまでの時間間隔とを考慮して、各時刻に発生する再コールの発生確率を算出することができる。また、各時刻の再コールの発生確率から各時刻に発生する再コールのコール数を算出することにより、コンタクトセンタ１００の業務時間帯を区切る各時刻に発生する新規コール数を正確に予測することができる。
すなわち、人の生活パターン（特に、朝の出勤前、昼休み、夕方）に依存して変化する再コールの発生メカニズムを考慮して、放棄コールから発生する再コールのコール数を求めることで、各時刻の着信コールから再コール分を適切に排除することができる。
さらに、各時刻の目標となる目標放棄コール数の放棄コールが発生した場合における、放棄コールの再コールから発生する放棄コール数を算出することにより、将来的に発生する各時刻の着信コール数を正確に予測することができる。
また、各時刻の新規コール数から得られた要員数のオペレータが配置されたコンタクトセンタ１００における再コール分を含む着信コールが発生した場合の指標値を算出することができる。そして、この指標値と制御条件とを比較することにより、要員配置が制御条件を満たすか否かをチェックすることが可能となり、コンタクトセンタ１００に配置すべきオペレータの要員数の最適化を図ることができる。
なお、本実施の形態で説明した業務支援方法は、予め用意されたプログラムをパーソナル・コンピュータやワークステーションなどのコンピュータで実行することにより実現することができる。このプログラムは、ハードディスク、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤなどのコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録され、コンピュータによって記録媒体から読み出されることによって実行される。またこのプログラムは、インターネットなどのネットワークを介して配布することが可能な媒体であってもよい。
この発明は、顧客からの問い合わせを受け付けるコンタクトセンタの応対業務を支援する業務支援プログラム、業務支援装置、および業務支援方法に関する。
一般に、企業には、顧客からの質問、注文、苦情などの問い合わせを受け付けるコンタクトセンタが設けられている。コンタクトセンタには、顧客からの問い合わせに応対する複数のオペレータが配置されている。コンタクトセンタに配置されるオペレータの要員数は、顧客からの問い合わせ数に応じて適宜決定する必要がある。
なぜなら、オペレータの要員数が少ない場合には、顧客の待ち時間が長くなり、オペレータの応答前に放棄されるいわゆる“放棄コール”の増加を招いてしまう。これでは、顧客からの問い合わせに十分に応対することができず、顧客満足度の低下やビジネスチャンスの損失などの問題を招いてしまう。
一方で、オペレータの要員数が過剰なものとなると、オペレータの人件費が増加するだけでなく、システムの維持費、電気料金などの経費が増加してしまう。この結果、コスト削減を目的とした労働条件の見直しや人件費カットなどの対策を余儀なくされ、ひいてはオペレータの士気の低下を招いてしまう。
このため、コンタクトセンタに配置すべきオペレータの要員数は、将来的に発生が予測される顧客からの着信コール数をもとに決める必要がある。ところが、着信コールには、オペレータが応答できなかったためにかけ直しをおこなった顧客からの再コールが含まれている。つまり、顧客からの１つの問い合わせに複数回の着信コールが発生することがある。これでは、将来的な着信コール数を正確に予測することが難しい。
このことから、着信コールから再コール分を排除して、将来的な着信コール数を正確に予測したいという要望がある。そこで、営業窓口における顧客の平均リダイアル回数、および顧客からの着信件数に基づいて、実際にコールした顧客の数（新規コール数）を推定する技術が開示されている（たとえば、下記特許文献１参照。）。
また、過去の顧客からの着信コールの履歴に基づいて、オペレータが応答できなかったためにかけ直しをしたことによる着信コールを除いた過去の時間単位ごとの補正着信コール数（新規コール数）を算出することで、この補正着信コール数に基づく時間単位ごとの着信コール数を予測する技術が開示されている（たとえば、下記特許文献２参照。）。
特開２００７−１８９３２９号公報 特開２００６−２５４０９４号公報
しかしながら、上述した従来技術では、着信コールから再コール分を排除してから着信コール数を予測するときに、オペレータの応答前に顧客が電話を切ってから、再度コンタクトセンタへの問い合わせをおこなうまでの放棄コールと再コールとの時間間隔が考慮されていない。
つまり、放棄コールの発生時刻と再コールの発生時刻との時間間隔を無視して、着信コールから再コール分を排除している。ところが、放棄コールから再コールが発生するまでの時間間隔は、放棄コールの発生時刻に依存して変動することが多い。たとえば、朝の出勤前や昼休みの終了直前に放棄コールが発生した場合には、コンタクトセンタへの再コールは後回しにされる傾向にある。
したがって、放棄コールの発生時刻と再コールの発生時刻との時間間隔を無視してしまうと、将来的に発生する着信コール数を正確に予測することができず、依然としてコンタクトセンタに配置すべき適切なオペレータの要員数を把握することができないという問題があった。
この発明は、上述した従来技術による問題点を解消するため、任意の時刻に発生した放棄コールからの再コールの発生確率をコンタクトセンタの業務時間を区切る時間帯ごとに求めることにより、将来的に発生する各時間帯の着信コール数を高精度に予測することができる業務支援プログラム、業務支援装置、および業務支援方法を提供することを目的とする。
上述した課題を解決し、目的を達成するため、開示する技術は、交換機を介してユーザ端末からの着信コールに応答するオペレータ端末が設置されたコンタクトセンタの業務時間内の複数の時間帯から選ばれた任意の時間帯の放棄コールからの再コールが発生するまでの当該任意の時間帯固有の平均時間間隔を取得し、放棄コールが発生してからの経過時間内における当該放棄コールからの再コールの発生確率をあらわす確率密度関数に、取得された平均時間間隔を与えることにより、前記任意の時間帯の放棄コールが発生してからの経過時間内における当該放棄コールからの再コールの発生確率をあらわす確率密度分布を特定し、特定された確率密度分布を用いて、前記任意の時間帯の放棄コールからの再コールの発生確率を前記時間帯ごとに算出し、算出された時間帯ごとの再コールの発生確率を出力することを要件とする。
この開示する技術によれば、任意の時刻に発生した放棄コールからの再コールの発生確率をコンタクトセンタの業務時間を区切る時間帯ごとに求めることができる。
この業務支援プログラム、業務支援装置、および業務支援方法によれば、任意の時刻に発生した放棄コールからの再コールの発生確率をコンタクトセンタの業務時間を区切る時間帯ごとに求めることにより、将来的に発生する各時間帯の着信コール数を高精度に予測することができるという効果を奏する。
実施の形態にかかるコンタクトセンタのシステム構成図である。 放棄コール率と完全放棄コール率との相関関係をあらわす説明図である。 実施の形態にかかる業務支援装置のハードウェア構成を示すブロック図である。 業務支援装置の機能的構成を示すブロック図である。 データテーブルの記憶内容を示す説明図である。 再コールの発生確率をあらわす確率密度分布を示す説明図である。 発生確率テーブルの記憶内容を示す説明図である。 再コール数テーブルの記憶内容を示す説明図である。 完全放棄コール数テーブルの記憶内容を示す説明図である。 新規コール数テーブルの記憶内容を示す説明図である。 放棄コール数テーブルの記憶内容を示す説明図である。 予測放棄コール数テーブルの記憶内容を示す説明図である。 予測結果テーブルの記憶内容を示す説明図である。 要員数テーブルの記憶内容を示す説明図である。 シフトテーブルの記憶内容を示す説明図である。 新規コール数算出処理手順の一例を示すフローチャート（その１）である。 新規コール数算出処理手順の一例を示すフローチャート（その２）である。 再コール発生確率算出処理の具体的処理手順の一例を示すフローチャートである。 着信コール数算出処理手順の一例を示すフローチャート（その１）である。 着信コール数算出処理手順の一例を示すフローチャート（その２）である。 最適化支援処理手順の一例を示すフローチャートである。
以下に添付図面を参照して、この業務支援プログラム、業務支援装置、および業務支援方法の好適な実施の形態を詳細に説明する。この業務支援プログラム、業務支援装置、および業務支援方法では、放棄コールから発生する再コールのコール数を、放棄コールの発生時刻に依存して変化する放棄コールから再コールが発生するまでの時間間隔を考慮して求めることにより、コンタクトセンタの業務時間を区切る各時刻の新規コール数を正確に予測する。
（コンタクトセンタのシステム構成）
まず、実施の形態にかかるコンタクトセンタのシステム構成について説明する。図１は、実施の形態にかかるコンタクトセンタのシステム構成図である。図１において、コンタクトセンタ１００は、業務支援装置１０１と、ユーザ端末１０２−１〜１０２−ｎと、交換機１０３と、オペレータ端末１０４−１〜１０４−３と、が電話回線、インターネット、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＷＡＮ（Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）などのネットワーク１１０を介して接続されている。
コンタクトセンタ１００は、顧客からの質問、注文、苦情などの問い合わせを受け付ける企業内の一部門である。コンタクトセンタ１００には、顧客からの問い合わせに応対するオペレータが配置されている。オペレータは、オペレータ端末１０４−１〜１０４−３（図１では、３台）を使用して顧客からの問い合わせに応対する。
これらオペレータ端末１０４−１〜１０４−３と、顧客が使用するユーザ端末１０２−１〜１０２−ｎとは、交換機１０３を介して接続される。交換機１０３は、電話とコンピュータ装置とを連携させるＣＴＩ（Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｔｅｌｅｐｈｏｎｙ Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）機能を有するサーバである。
ここで、コンタクトセンタ１００の基本動作を説明する。まず、問い合わせをおこなう顧客がユーザ端末１０２−１〜１０２−ｎ（固定電話機、携帯電話機など）を使用して、コンタクトセンタ１００に電話をかける。このとき、ユーザ端末１０２−１〜１０２−ｎからの着信コールは、一旦交換機１０３の待ちキューに入る。
そして、交換機１０３において、応答可能なオペレータ端末１０４−１〜１０４−３を検出し、待ちキューの先頭の着信コールを検出されたオペレータ端末１０４−１〜１０４−３に割り振る（対応コール）。このとき、顧客からの着信コール数が、オペレータの要員数よりも多い場合には、応答可能なオペレータ端末１０４−１〜１０４−３が検出されるまでの顧客の待ち時間が発生する。
この待ち時間の間（待ちキューに入っている間）、顧客がオペレータの応答を待ちきれず電話を切った着信コールは放棄コールとなる。このような放棄コールの何割かは、ある程度間隔を置いて再コールされて再度交換機１０３の待ちキューに入る。一方、再コールにまわらなかった残りの何割かは、コンタクトセンタ１００への問い合わせを諦めた完全放棄コールとなる。
一般に、コンタクトセンタ１００の品質は、着信コール数に対する放棄コール数の割合を示す放棄コール率の低さと、顧客の待ち時間の短さによって決まる。したがって、顧客からの着信コール数に基づく適切な要員数のオペレータをコンタクトセンタ１００に配置して、ある程度の放棄コール率と待ち時間とを維持する必要がある。
業務支援装置１０１は、顧客からの問い合わせを受け付けるコンタクトセンタ１００の応対業務を支援するコンピュータ装置である。具体的には、コンタクトセンタ１００に対する顧客からの着信履歴をもとに、将来的に発生する着信コール数を予測し、コンタクトセンタ１００に配置すべきオペレータの適切な要員数を導き出す。
このとき、人の生活パターンなどに依存して変化する放棄コールから再コールにまわる割合を示す再コール率と、放棄コールから再コールが発生するまでの時間間隔とを考慮して、コンタクトセンタ１００の業務時間を区切る各時間帯に発生する着信コール数を正確に予測する。
（放棄コール率と完全放棄コール率との相関関係）
ここで、着信コール数に対する放棄コール数の割合を示す放棄コール率と、新規コール数に対する完全放棄コール数の割合を示す完全放棄コール率との相関関係について説明する。新規コールとは、ある問い合わせに関するコンタクトセンタ１００への１回目の着信コールである。
図２は、放棄コール率と完全放棄コール率との相関関係をあらわす説明図である。図２において、放棄コール率と完全放棄コール率との相関関係をあらわすグラフ２００が表示されている。ここで、コンタクトセンタ１００に配置されているオペレータの要員数が９０人であり、放棄コール率を１０％低下させる目標があると仮定する。
放棄コール率は、オペレータの要員数を増やすことで低下させることができる。このため、放棄コール率を１０％低下させるには、少なくともオペレータの要員数を１０％（９人）増やす必要があるように見える。ところが、グラフ２００に示すように、たとえば、放棄コール率を２２％から１２％に低下させるには、完全放棄コール率を１０％から５％に低下させればよい。
完全放棄コール率を１０％から５％に低下させるには、オペレータの要員数を５人（５．６％増加）増やすことで実現できる。このことから、単純に放棄コール率に着目して目標をクリアすることを考えると、４人（＝９人−５人）の余剰要員が発生してしまう。これでは、コンタクトセンタ１００にかかるコストが増加してしまう。
つまり、コンタクトセンタ１００の実質的な品質は、完全放棄コール率に左右される。このため、コンタクトセンタ１００の実質的な品質を評価して、適切な要員数のオペレータをコンタクトセンタ１００に配置するためには、完全放棄コール率（完全放棄コール数／新規コール数）を正確に把握する必要がある。
そこで、本実施の形態では、人の生活パターンなどに依存して変化する再コールの発生メカニズムを考慮して、コンタクトセンタ１００の業務時間内の時間帯ごとの新規コール数と完全放棄コール数とを正確に求め、コンタクトセンタ１００に配置すべきオペレータの適切な要員数を導き出す手法を提案する。
（業務支援装置のハードウェア構成）
図３は、実施の形態にかかる業務支援装置のハードウェア構成を示すブロック図である。図３において、業務支援装置１０１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）３０１と、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ‐Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）３０２と、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）３０３と、磁気ディスクドライブ３０４と、磁気ディスク３０５と、光ディスクドライブ３０６と、光ディスク３０７と、ディスプレイ３０８と、Ｉ／Ｆ（Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）３０９と、キーボード３１０と、マウス３１１と、スキャナ３１２と、プリンタ３１３と、を備えている。また、各構成部はバス３００によってそれぞれ接続されている。
ここで、ＣＰＵ３０１は、業務支援装置１０１の全体の制御を司る。ＲＯＭ３０２は、ブートプログラムなどのプログラムを記憶している。ＲＡＭ３０３は、ＣＰＵ３０１のワークエリアとして使用される。磁気ディスクドライブ３０４は、ＣＰＵ３０１の制御にしたがって磁気ディスク３０５に対するデータのリード／ライトを制御する。磁気ディスク３０５は、磁気ディスクドライブ３０４の制御で書き込まれたデータを記憶する。
光ディスクドライブ３０６は、ＣＰＵ３０１の制御にしたがって光ディスク３０７に対するデータのリード／ライトを制御する。光ディスク３０７は、光ディスクドライブ３０６の制御で書き込まれたデータを記憶したり、光ディスク３０７に記憶されたデータをコンピュータに読み取らせたりする。
ディスプレイ３０８は、カーソル、アイコンあるいはツールボックスをはじめ、文書、画像、機能情報などのデータを表示する。このディスプレイ３０８は、たとえば、ＣＲＴ、ＴＦＴ液晶ディスプレイ、プラズマディスプレイなどを採用することができる。
インターフェース（以下、「Ｉ／Ｆ」と略する。）３０９は、通信回線を通じてＬＡＮ、ＷＡＮ、インターネットなどのネットワーク１１０に接続され、このネットワーク１１０を介して他の装置に接続される。そして、Ｉ／Ｆ３０９は、ネットワーク１１０と内部のインターフェースを司り、外部装置からのデータの入出力を制御する。Ｉ／Ｆ３０９には、たとえばモデムやＬＡＮアダプタなどを採用することができる。
キーボード３１０は、文字、数字、各種指示などの入力のためのキーを備え、データの入力をおこなう。また、タッチパネル式の入力パッドやテンキーなどであってもよい。マウス３１１は、カーソルの移動や範囲選択、あるいはウィンドウの移動やサイズの変更などをおこなう。ポインティングデバイスとして同様に機能を備えるものであれば、トラックボールやジョイスティックなどであってもよい。
スキャナ３１２は、画像を光学的に読み取り、業務支援装置１０１内に画像データを取り込む。なお、スキャナ３１２は、ＯＣＲ（Ｏｐｔｉｃａｌ Ｃｈａｒａｃｔｅｒ Ｒｅａｄｅｒ）機能を持たせてもよい。また、プリンタ３１３は、画像データや文書データを印刷する。プリンタ３１３には、たとえば、レーザプリンタやインクジェットプリンタを採用することができる。
（業務支援装置の機能的構成）
つぎに、業務支援装置１０１の機能的構成について説明する。図４は、業務支援装置の機能的構成を示すブロック図である。業務支援装置１０１は、取得部４０１と、特定部４０２と、算出部４０３（第１の算出部４０５、第２の算出部４０６、第３の算出部４０７、第４の算出部４０８、第５の算出部４０９、第６の算出部４１０）と、出力部４０４と、を含む構成である。
この制御部となる機能（取得部４０１〜第６の算出部４１０）は、具体的には、たとえば、図３に示したＲＯＭ３０２、ＲＡＭ３０３、磁気ディスク３０５、光ディスク３０７などの記憶領域に記憶されたプログラムをＣＰＵ３０１に実行させることにより、または、Ｉ／Ｆ３０９により、その機能を実現する。また、図４中矢印で示した接続先の機能は、接続元の機能からの出力データを記憶領域から読み込んで、当該機能に関するプログラムをＣＰＵ３０１に実行させるものとする。
取得部４０１は、交換機１０３を介してユーザ端末１０２−１〜１０２−ｎからの着信コールに応答するオペレータ端末１０４−１〜１０４−３が設置されたコンタクトセンタ１００の業務時間内の複数の時間帯から選ばれた任意の時間帯の放棄コールからの再コールが発生するまでの当該任意の時間帯固有の平均時間間隔を取得する機能を有する。
コンタクトセンタ１００の業務時間とは、顧客からの問い合わせを受け付ける受付時間である。また、業務時間内の時間帯とは、コンタクトセンタ１００の業務時間を任意の時間間隔で区切ることで分割された時間帯である。たとえば、コンタクトセンタ１００の業務時間が１日２４時間であり、１時間単位で時間帯が区切られているとする。
この場合、０時台〜２３時台の各時間帯が業務時間内の時間帯となる。なお、０時台の時間帯とは、０時００分から１時００分まで（ただし、１時００分は含まない）の時間帯である。また、本明細書では、コンタクトセンタ１００の業務時間を１時間単位で区切ることとしたが、この時間間隔は任意であり、たとえば、１分、５分、３０分単位で区切ることとしてもよい。
また、放棄コールとは、交換機１０３によって着信された着信コールのうち、オペレータの応答前に放棄された着信コールである。また、任意の時間帯固有の平均時間間隔とは、任意の時間帯に発生した放棄コールと、当該放棄コールからの再コールが発生するまでのそれぞれの時間間隔の平均値である。
たとえば、０時台の時間帯に放棄コール１，２，３が発生したとする。このとき、放棄コール１からの再コール１が発生するまでの時間間隔が１００［分］、放棄コール２からの再コール２が発生するまでの時間間隔が１５０［分］、放棄コール３からの再コール３が発生するまでの時間間隔が２００［分］であったとする。この場合、０時台の時間帯固有の平均時間間隔は『（１００＋１５０＋２００）／３＝１５０［分］』となる。
各時間帯固有の平均時間間隔は、たとえば、交換機１０３に蓄積されているユーザ端末１０２−１〜１０２−ｎからの着信履歴を記録したログに基づいて算出される。このログには、交換機１０３に着信された着信コールの着信時刻、その着信コールに対してオペレータが応対したか否か、対応コールのオペレータ接続時刻（放棄コールの場合には放棄時刻）、発信元の電話番号が通知されている場合にはその電話番号が記録されている。
たとえば、交換機１０３に蓄積されたログに記憶されている発信元の電話番号を手掛かりとして、各時間帯に発生した放棄コールからの再コールの平均時間間隔を算出することができる。また、発信元の電話番号を手掛かりとして、後述する各時間帯の「再コール率」なども算出することができる。なお、発信元の電話番号から各種情報を算出する算出手法は公知技術のため、ここでは説明を省略する（たとえば、上述した特許文献２を参照。）。
ここでは、任意の時間帯固有の平均時間間隔は、業務支援装置１０１に直接入力することとしてもよく、また、外部のコンピュータ装置から取得することとしてもよい。さらに、交換機１０３にアクセスして蓄積されているログを取得し、任意の時間帯固有の平均時間間隔を算出することとしてもよい。
以降において、本明細書では、任意の時間帯ｉ（ｉ＝０，１，・・・，２３）を時刻ｉとして扱う。たとえば、７時の時間帯（７：００〜８：００（８時００分を含まない））に発生した放棄コールの発生時刻は、すべて７時とする。さらに、時刻ｉの放棄コールから発生した再コールの発生時間帯ｊ（ｊ＝０，１，・・・，２３）を時刻ｊとして扱う。たとえば、８時の時間帯（８：００〜９：００（９時００分を含まない））に発生した再コールの発生時刻は、すべて８時とする。
ここで、業務支援装置１０１に入力されるデータテーブルについて説明する。図５は、データテーブルの記憶内容を示す説明図である。図５において、データテーブル５００には、コンタクトセンタ１００の業務時間内の時刻ｉごとに、着信コール数、放棄コール率、再コール率および平均時間間隔を有している。
着信コール数Ｃ（ｉ）は、時刻ｉに交換機１０３によって着信されたユーザ端末１０２−１〜１０２−ｎからの着信コールのコール数である。たとえば、０時に交換機１０３によって１００件の着信コールが着信された場合、０時の着信コール数Ｃ（０）は『Ｃ（０）＝１００』となる。
放棄コール率Ａ（ｉ）は、時刻ｉの着信コールのうちオペレータの応答前に放棄された放棄コールの割合である。たとえば、０時に交換機１０３によって１００件の着信コールが着信され、そのうちの１０件が放棄コールとなった場合、０時の放棄コール率Ａ（０）は『Ａ（０）＝１０／１００＝０．１』となる。
再コール率Ｒ（ｉ）は、時刻ｉに発生した放棄コールのうち再コールにまわる割合である。たとえば、０時に１０件の放棄コールが発生し、そのうち５件が再コールにまわった場合、０時の再コール率Ｒ（０）は『Ｒ（０）＝５／１０＝０．５』となる。平均時間間隔Ｄ（ｉ）は、時刻ｉに発生した放棄コールからの再コールの平均時間間隔である。
このデータテーブル５００は、たとえば、図３に示したキーボード３１０やマウス３１１をユーザが操作することで業務支援装置１０１に入力される。入力されたデータテーブル５００は、ＲＯＭ３０２、ＲＡＭ３０３、磁気ディスク３０５、光ディスク３０７などの記憶領域に記憶される。この場合、取得部４０１は、記憶領域に記憶されたデータテーブル５００の中から任意の時刻ｉ固有の平均時間間隔を読み出すこととなる。
特定部４０２は、オペレータ端末１０４−１〜１０４−３の応答前に放棄された放棄コールが発生してからの経過時間における当該放棄コールからの再コールの発生確率密度をあらわす確率密度関数に、取得部４０１によって取得された時刻ｉ固有の平均時間間隔を与えることにより、時刻ｉの放棄コールが発生してからの特定の経過時間内における当該放棄コールからの再コールの発生確率をあらわす確率密度分布を特定する機能を有する。
ここで、再コールの発生確率密度とは、放棄コールから発生する再コールの特定の経過時間内に発生する割合である。再コールの発生確率密度は、放棄コールの発生時間と再コールの発生時間との時間間隔の約１．５乗に反比例して変化する。
具体的には、たとえば、再コールの発生確率をあらわす確率密度関数として、下記式（１）を用いることができる。下記式（１）は、放棄コールの発生時刻と再コールの発生時刻との時間間隔の１．５乗に反比例して変化する再コールの発生確率を近似表現した関数である。ただし、Ｑ（ｕ，ｖ）は再コールの発生確率密度、ｕは放棄コールの発生時刻から特定されるパラメータ、ｖは再コールの発生時刻から特定されるパラメータ、Ｄ（ｉ）は時刻ｉ固有の再コールの平均時間間隔である。
Figure 2009150719
上記式（１）内のａ（Ｄ（ｉ））は、放棄コールの発生時刻ｉと再コールの発生時刻ｊとの時間間隔の最小値を定義するための関数であり、たとえば、下記式（２）によって表現することができる。ただし、γは定数である。
ａ（Ｄ（ｉ））＝γ×Ｄ（ｉ） ・・・（２）
なお、上記式（２）内の定数γは、コンタクトセンタ１００ごとに再コールの実績値に基づく回帰分析により求めることができる。たとえば、コンタクトセンタ１００への問い合わせの深刻度が高く、放棄コールとなってもすぐに再コールにまわる場合（たとえば、先行発売されるチケット予約など）には、定数γの値は小さい値（たとえば、γ＝０．０４）になる。
また、上記式（１）内の調整項（ｖ−ｕ，Ｄ（ｉ））は、コンタクトセンタ１００の特徴を定義するための関数であり、たとえば、下記式（３）によって表現することができる。ただし、α、βは定数である。
調整項（ｖ−ｕ，Ｄ（ｉ））＝｛１−ｅｘｐ（−α×（ｖ−ｕ）／Ｄ（ｉ））｝
×ｅｘｐ（−β×（ｖ−ｕ）／Ｄ（ｉ））
・・・（３）
なお、上記式（３）内の定数α、βは、コンタクトセンタ１００ごとに再コールの実績値に基づく回帰分析により求めることができる。定数αは、コンタクトセンタ１００への問い合わせの深刻度に応じて変化する。たとえば、深刻度が高く放棄コールとなってもすぐに再コールにまわることが多い場合には限りなく０に近い値となる。一方、定数βは、すべてのコンタクトセンタ１００でほぼ同じ値（たとえば、β＝０．０４）となる。
また、上記式（１）内の正規化項（Ｄ（ｉ））は、再コールの発生確率をあらわす確率密度分布の全領域の総和を「１（１００％）」にするための関数である。
この場合、特定部４０２は、上記式（１）に取得部４０１によって取得された任意の時刻ｉ固有の平均時間間隔Ｄ（ｉ）を代入することで、時刻ｉの放棄コールが発生してからの経過時間における当該放棄コールからの再コールの発生確率をあらわす確率密度分布を特定することができる。
なお、この確率密度関数（たとえば、上記式（１））は、図３に示したＲＯＭ３０２、ＲＡＭ３０３、磁気ディスク３０５、光ディスク３０７などの記憶領域に記憶されていてもよく、また、外部のコンピュータ装置から取得することとしてもよい。
ここで、再コールの発生確率をあらわす確率密度分布について説明する。図６は、再コールの発生確率をあらわす確率密度分布を示す説明図である。図６において、確率密度分布６００は、ある時刻に発生した放棄コールからの再コールの発生確率をあらわすグラフの一例である。
確率密度分布６００には、再コールの発生確率と、放棄コールの発生時刻と当該放棄コールからの再コールの発生時刻との時間間隔［分］と、が対応付けて表現されている。たとえば、放棄コールの発生時刻から６０分後の１分間に発生する再コールの発生確率は「６×１０-4」である。なお、この確率密度分布６００は、縦横両方の軸が対数目盛となっている両対数グラフである。
第１の算出部４０５は、特定部４０２によって特定された確率密度分布を用いて、任意の時刻ｉの放棄コールからの再コールの発生確率をコンタクトセンタ１００の業務時間内の時刻ごとに算出する機能を有する。具体的には、たとえば、上記式（１）を用いて、時刻ｉに発生した放棄コールからの経過時間内における再コールの発生確率を求めることで、各時刻での再コールの発生確率を求める。
ここで、再コールの発生確率を算出する算出処理の概要について説明する。ここでは、特定部４０２によって特定された確率密度分布を、図６に示した確率密度分布６００として説明する。たとえば、０時に発生した放棄コールからの再コールのうち、６０分経過後の１時に発生した再コールの発生確率を求めることとする。
まず、再コールの発生時刻「１」から放棄コールの発生時刻「０」を引いたものを再コールが発生するまでの時間間隔Ｘ（Ｘ＝１−０＝１時間、ただし日をまたぐと負の数になるので、そのときには２４を足して正しい時間間隔に修正）とする。つぎに、上記式（１）に０時固有の平均時間間隔Ｄ（０）が代入された数式を用いて、図６に示したグラフ上の時間間隔が「Ｘ」から「Ｘ＋１」までの間の確率密度分布６００の面積Ｓ１を求める。
つまり、放棄コールの発生時刻から６０分（＝１時間）経過後から１２０分（＝２時間）経過後までの間の確率密度分布６００の面積Ｓ１を求めることとなる。なお、時間間隔Ｘに加算する「１」は、コンタクトセンタ１００の業務時間を区切る時間単位に依存しており、ここでは１時間単位で区切られているため「１」とする。
このあと、微小間隔ΔＸを加算して「Ｘ＝Ｘ＋ΔＸ」とし、上記同様に時間間隔が「Ｘ」から「Ｘ＋１」までの間の確率密度分布６００の面積Ｓ２を求める。なお、微小間隔ΔＸ（１分〜５９分）は任意に設定可能である。ここでは、ΔＸは「２０分」に設定されているとする。
この場合、放棄コールの発生時刻から８０分経過後から１４０分経過後までの間の確率密度分布６００の面積Ｓ２を求めることとなる。そして、時間間隔Ｘが再コールの発生時刻から放棄コールの発生時刻を引いたものに「１」を足したもの以上となるまで、微小間隔ΔＸを加算して、確率密度分布６００の面積を繰り返し求める。
ここでは、時間間隔Ｘが１２０分（＝２時間）となると、再コールの発生時刻「１」から放棄コールの発生時刻「０」を引いたものに「１」を足したもの以上となるため、放棄コールの発生時刻から１００分経過後から１２０分経過後までの間の確率密度分布６００の面積Ｓ３を求めた時点で面積の計算は終了する。このあと、計３個の面積Ｓ１，Ｓ２，Ｓ３の平均値を求める。そして、この平均値を、０時の放棄コールから発生する再コールのうち、１時に発生する再コールの発生確率とする。
また、上述した面積の平均値、すなわち、時刻ｉの放棄コールから発生する時刻ｊの再コールの発生確率は、下記式（４）を用いて近似計算することができる。ただし、時刻ｉの放棄コールから発生する時刻ｊの再コールの発生確率をＰ（ｉ，ｊ，Ｄ（ｉ））と表記する。
Figure 2009150719
ここで、０時に発生した放棄コールからの再コールが発生する１時の発生確率Ｐ（０，１，Ｄ（０））を求める場合について説明する。まず、ｉ＝０，ｊ＝１，Ｄ（ｉ）＝Ｄ（０）を上記式（４）に代入して、パラメータｕ，ｖの積分範囲を確定する。そして、各積分範囲についてパラメータｕ，ｖの積分を計算することで、再コールの発生確率Ｐ（０，１，Ｄ（０））を求める。同様に、他の時刻（ｊ＝０，２〜２３）の再コールの発生確率を求めることで、０時（ｉ＝０）の放棄コールからの各時刻での再コールの発生確率を求めることができる。
上記取得部４０１、特定部４０２および第１の算出部４０５による各種処理は、たとえば、複数の時刻（ここでは、０時〜２３時）から選ばれていない未選択の時刻がなくなるまで繰り返し実行される。ここで、第１の算出部４０５によって算出されたコンタクトセンタ１００の業務時間内の各時刻に発生した放棄コールからの再コールの発生確率を時刻ごとに記憶する発生確率テーブルについて説明する。
図７は、発生確率テーブルの記憶内容を示す説明図である。図７において、発生確率テーブル７００には、放棄コールの発生時刻ｉごとに、当該放棄コールからの再コールの発生確率Ｐ（ｉ，ｊ，Ｄ（ｉ））が当該再コールの発生時刻ｊごとに記憶されている。たとえば、１時に発生した放棄コールからの再コールの２３時での発生確率はＰ（１，２３，Ｄ（１））である。
出力部４０４は、第１の算出部４０５によって算出された任意の時刻ｉに発生した放棄コールからの時刻ｊの再コールの発生確率を出力する機能を有する。具体的には、図７に示した発生確率テーブル７００を出力することとなる。これにより、任意の時刻に発生した放棄コールからの再コールの発生確率を、コンタクトセンタ１００の業務時間を区切る時刻ごとに認識することができる。
なお、出力部４０４による出力形式としては、たとえば、ディスプレイ３０８への表示、プリンタ３１３への印刷出力、Ｉ／Ｆ３０９による外部装置への送信がある。また、ＲＡＭ３０３、磁気ディスク３０５、光ディスク３０７などの記憶領域に記憶することとしてもよい。
また、取得部４０１は、任意の時刻ｉに発生した放棄コール数と、放棄コールからの再コールの発生割合を示す時刻ｉ固有の再コール率と、を取得する機能を有する。任意の時刻ｉの放棄コール数と時刻ｉ固有の再コール率は、たとえば、業務支援装置１０１に直接入力することとしてもよく、また、外部のコンピュータ装置（たとえば、交換機１０３）から取得することとしてもよい。
また、時刻ｉに発生した放棄コール数は、たとえば、時刻ｉに発生した着信コール数と、時刻ｉ固有の放棄コール率とを掛け合わせることで求めることができる。より具体的には、図５に示したデータテーブル５００の中から時刻ｉの着信コール数Ｃ（ｉ）と放棄コール率Ａ（ｉ）とを読み出して、それらを掛け合わせることで放棄コール数を求める。
たとえば、０時の放棄コール数を求める場合、データテーブル５００の中から着信コール数Ｃ（０）と放棄コール率Ａ（０）とを読み出して、それらを掛け合わせることで放棄コール数『ＡＣ（０）＝Ｃ（０）×Ａ（０）』を求める。ただし、時刻ｉの放棄コール数をＡＣ（ｉ）とする。
また、時刻ｉ固有の再コール率は、データテーブル５００の中から読み出すこととしてもよい。たとえば、０時固有の再コール率を取得する場合、データテーブル５００の中から再コール率Ｒ（０）を読み出す。
第２の算出部４０６は、取得部４０１によって取得された時刻ｉの放棄コール数ＡＣ（ｉ）と、時刻ｉ固有の再コール率Ｒ（ｉ）と、第１の算出部４０５によって算出された時刻ｊの再コールの発生確率Ｐ（ｉ，ｊ，Ｄ（ｉ））とに基づいて、時刻ｉの放棄コールから発生する再コールのコール数を時刻ごとに算出する機能を有する。
具体的には、まず、放棄コール数ＡＣ（ｉ）と再コール率Ｒ（ｉ）とを掛け合わせることで、放棄コールから発生する再コールの総数を求める。以下、時刻ｉの放棄コールから発生する再コールの総数をＲＣ（ｉ）とする。たとえば、０時の放棄コールから発生する再コールの総数ＲＣ（０）は、放棄コール数ＡＣ（０）と再コール率Ｒ（０）とを掛け合わせたものとなる『ＲＣ（０）＝ＡＣ（０）×Ｒ（０）』。
このあと、再コールの総数ＲＣ（ｉ）と、再コールの時刻ｊの発生確率Ｐ（ｉ，ｊ，Ｄ（ｉ））とを掛け合わせることで、時刻ｉの放棄コールから発生する時刻ｊの再コール数を算出する。以下、時刻ｉの放棄コールから発生する時刻ｊの再コール数をＲ（ｉ，ｊ）とする。
たとえば、０時の放棄コールから発生する再コールの１時の再コール数ＲＣ（０，１）は、再コールの総数ＲＣ（０）と、再コールの発生確率Ｐ（０，１，Ｄ（０））と、を掛け合わせたものとなる『ＲＣ（０，１）＝ＲＣ（０）×Ｐ（０，１，Ｄ（０））』。
ここで、第２の算出部４０６によって算出された算出結果を記憶する再コール数テーブルについて説明する。図８は、再コール数テーブルの記憶内容を示す説明図である。図８において、再コール数テーブル８００には、放棄コールの発生時刻ｉごとに、当該放棄コールから発生する再コールの発生時刻ｊの再コール数ＲＣ（ｉ，ｊ）が記憶されている。たとえば、２３時に発生した放棄コールからの０時の再コール数はＲＣ（２３，０）である。
出力部４０４は、第２の算出部４０６によって算出された時刻ｉの放棄コールから発生する時刻ｊの再コール数ＲＣ（ｉ，ｊ）を出力する機能を有する。具体的には、図８に示した再コール数テーブル８００を出力することとなる。これにより、任意の時刻に発生した放棄コールからの再コールのコール数をコンタクトセンタ１００の業務時間を区切る時刻ごとに認識することができる。
第３の算出部４０７は、時刻ｉの放棄コール数ＡＣ（ｉ）と再コール率Ｒ（ｉ）を用いて、時刻ｉの放棄コールのうち再コールにまわらなかった完全放棄コール数を算出する機能を有する。具体的には、時刻ｉの放棄コール数ＡＣ（ｉ）に｛１−Ｒ（ｉ）｝を掛けることで、完全放棄コール数ＰＡＣ（ｉ）を求める。以下、時刻ｉの完全放棄コール数をＰＡＣ（ｉ）とする。たとえば、０時の完全放棄コール数ＰＡＣ（０）は、０時の放棄コール数ＡＣ（ｉ）から『ＡＣ（ｉ）×（１−Ｒ（ｉ））』で求めることができる。
ここで、第３の算出部４０７によって算出された完全放棄コール数を記憶する完全放棄コール数テーブルについて説明する。図９は、完全放棄コール数テーブルの記憶内容を示す説明図である。図９において、完全放棄コール数テーブル９００には、コンタクトセンタ１００の業務時間内の時刻ごとに、当該時刻に発生する完全放棄コールのコール数が記憶されている。たとえば、２３時に発生する完全放棄コール数はＰＡＣ（２３）である。
また、出力部４０４は、第３の算出部４０７によって算出された時刻ｉの完全放棄コール数ＰＡＣ（ｉ）を出力する機能を有する。具体的には、図９に示した完全放棄コール数テーブル９００を出力することとなる。これにより、任意の時刻に発生した完全放棄コール数を認識することができる。
第４の算出部４０８は、時刻ｉの着信コールから、各時刻の放棄コールから時刻ｉに発生する再コールを差し引くことで、時刻ｉに発生した新規コール数を算出する機能を有する。具体的には、まず、データテーブル５００を参照して、時刻ｉの着信コール数Ｃ（ｉ）と、データテーブル８００を参照して各時刻ｊの放棄コールから時刻ｉに発生する再コール数ＲＣ（ｊ，ｉ）を用いて、時刻ｉの新規コール数ＮＣ（ｉ）を算出する。より具体的には、下記式（５）を用いて、時刻ｉの新規コール数を求めることができる。ただし、ＮＣ（ｉ）は時刻ｉの新規コール数である。
ＮＣ（ｉ）＝Ｃ（ｉ）−（ＲＣ（０，ｉ）＋ＲＣ（１，ｉ）＋…＋ＲＣ（２３，ｉ））
・・・（５）
ここで、各時刻の新規コール数を記憶する新規コール数テーブルについて説明する。図１０は、新規コール数テーブルの記憶内容を示す説明図である。図１０において、新規コール数テーブル１０００には、コンタクトセンタ１００の業務時間内の時刻ごとに、当該時刻に発生する新規コールのコール数が記憶されている。たとえば、２３時に発生する新規コール数はＮＣ（２３）である。
また、出力部４０４は、第４の算出部４０８によって算出された時刻ｉの新規コール数ＮＣ（ｉ）を出力する機能を有する。具体的には、図１０に示した新規コール数テーブル１０００を出力することとなる。これにより、任意の時刻に発生した新規コール数を認識することができる。
この新規コール数は、各時刻の再コール率、および放棄コールの発生時刻ｉと再コールの発生時刻ｊとの時間間隔を考慮して、各時刻に発生した着信コールから再コール分を除いたものである。
つぎに、各時刻の新規コール数と、各時刻に満たすべき目標放棄コール率とを用いて、各時刻に発生する将来的な着信コール数を予測する手法について説明する。この着信コール数は、上限値として目標となるコール数の放棄コールが発生した場合における、各時刻の放棄コールからの再コールから発生する放棄コール数を含むものである。
まず、取得部４０１は、時刻ｉの着信コールに対するオペレータ端末１０４−１〜１０４−３の応答率の目標値を、時刻ｉの着信コール数に対する放棄コール数の割合によって規定する時刻ｉ固有の目標放棄コール率を取得する機能を有する。この目標放棄コール率は、業務支援装置１０１に直接入力することとしてもよく、また、外部のコンピュータ装置から取得することとしてもよい。以下、時刻ｉ固有の目標放棄コール率をＴＡ（ｉ）とする。
また、第３の算出部４０７は、取得部４０１によって取得された時刻ｉ固有の目標放棄コール率ＴＡ（ｉ）と、第２の算出部４０６によって算出された各時刻の放棄コールから発生する時刻ｉの再コール数と、第４の算出部４０８によって算出された時刻ｉの新規コール数ＮＣ（ｉ）とを用いて、時刻ｉの着信コール数に対して発生が予測される放棄コールの予測放棄コール数を算出する機能を有する。なお、各時刻の放棄コールから発生する時刻ｉの再コール数は『ＲＣ（０，ｉ）＋ＲＣ（１，ｉ）＋・・・＋ＲＣ（２３，ｉ）』である。
具体的には、まず、時刻ｉ固有の目標放棄コール率ＴＡ（ｉ）と、時刻ｉの新規コール数ＮＣ（ｉ）とを掛け合わせることで、時刻ｉの目標放棄コール数を求める。以下、時刻ｉの目標放棄コール数をＴＡＣ（ｉ）とする。
つぎに、時刻ｉに発生した放棄コールの再コールから発生する時刻ｊの放棄コール数を求める。具体的には、下記式（６）を用いて、再コールから発生する時刻ｊの放棄コール数を求めることができる。ただし、ＲＡＣ（ｉ，ｊ）は、時刻ｉに発生した放棄コールの再コールから発生する時刻ｊの放棄コール数である。
ＲＡＣ（ｉ，ｊ）＝ＴＡＣ（ｉ）×Ｒ（ｉ）×Ｐ（ｉ，ｊ，Ｄ（ｉ））
÷｛１−Ｒ（ｉ）×Ｐ（ｉ，ｊ，Ｄ（ｉ））｝・・・（６）
ここで、時刻ｉに発生した放棄コールの再コールから発生する時刻ｊの放棄コール数ＲＡＣ（ｉ，ｊ）を記憶する放棄コール数テーブルについて説明する。図１１は、放棄コール数テーブルの記憶内容を示す説明図である。図１１において、放棄コール数テーブル１１００には、放棄コールの発生時刻ｉごとに、当該放棄コールの再コールから発生する時刻ｊの放棄コール数ＲＡＣ（ｉ，ｊ）が記憶されている。
たとえば、０時に発生した放棄コールの再コールから発生する０時の放棄コール数はＲＡＣ（０，０）である。この放棄コール数テーブル１１００は、たとえば、図３に示したＲＡＭ３０３、磁気ディスク３０５、光ディスク３０７などの記憶領域によって実現される。
このあと、時刻ｉの目標放棄コール数ＴＡＣ（ｉ）と、時刻ｉに発生した放棄コールの再コールから発生する時刻ｊの放棄コール数ＲＡＣ（ｉ，ｊ）とを用いて、時刻ｉに発生が予測される予測放棄コール数を求める。以下、時刻ｉの予測放棄コール数をＪＡＣ（ｉ）とする。
たとえば、０時の予測放棄コール数ＪＡＣ（ｉ）は、目標放棄コール数ＴＡＣ（０）と、各時刻に発生した放棄コールの再コールから発生する０時の放棄コール数の総和『ＲＡＣ（０，０）＋ＲＡＣ（１，０）＋・・・＋ＲＡＣ（２３，０）』と足し合わせることで求めることができる。
ここで、第３の算出部４０７によって算出された算出結果を記憶する予測放棄コール数テーブルについて説明する。図１２は、予測放棄コール数テーブルの記憶内容を示す説明図である。図１２において、予測放棄コール数テーブル１２００には、コンタクトセンタ１００の業務時間内の時刻ごとに、当該時刻に発生が予測される予測放棄コールのコール数が記憶されている。たとえば、２３時に発生が予測される予測放棄コール数はＪＡＣ（２３）である。
また、出力部４０４は、第３の算出部４０７によって算出された時刻ｉの予測放棄コール数を出力する機能を有する。具体的には、図１２に示した予測放棄コール数テーブル１２００を出力することとなる。これにより、任意の時刻に発生が予測される予測放棄コール数を認識することができる。
第５の算出部４０９は、第４の算出部４０８によって算出された時刻ｉの新規コール数ＮＣ（ｉ）と、第３の算出部４０７によって算出された時刻ｉの予測放棄コール数ＪＡＣ（ｉ）とを用いて、時刻ｉに着信が予測される着信コールの予測着信コール数を算出する機能を有する。
具体的には、時刻ｉの新規コール数ＮＣ（ｉ）と、時刻ｉの放棄コールの予測放棄コール数ＪＡＣ（ｉ）とを足し合わせることで、時刻ｉに着信が予測される着信コールの予測着信コール数を求める。以下、時刻ｉの予測着信コール数をＥＣ（ｉ）とする。たとえば、０時の予測着信コール数ＥＣ（０）は『ＥＣ（０）＝ＮＣ（０）＋ＪＡＣ（０）』となる。
また、第１の算出部４０５は、第３の算出部４０７によって算出された時刻ｉの予測放棄コール数ＪＡＣ（ｉ）と、第５の算出部４０９によって算出された時刻ｉの予測着信コール数ＥＣ（ｉ）とを用いて、時刻ｉの着信コールに対する放棄コールの割合を示す予測放棄コール率を算出する機能を有する。
具体的には、時刻ｉの予測放棄コール数ＪＡＣ（ｉ）を、時刻ｉの予測着信コール数ＥＣ（ｉ）で割ることで、時刻ｉの予測放棄コール率を求める。以下、時刻ｉの予測放棄コール率をＥＡ（ｉ）とする。たとえば、０時の予測放棄コール率ＥＡ（０）は『ＥＡ（０）＝ＪＡＣ（０）／ＥＣ（０）』となる。
ここで、第５の算出部４０９によって算出された時刻ｉの予測着信コール数ＥＣ（ｉ）と、第１の算出部４０５によって算出された時刻ｉの予測放棄コール率ＥＡ（ｉ）とを記憶する予測結果テーブルについて説明する。図１３は、予測結果テーブルの記憶内容を示す説明図である。
図１３において、予測結果テーブル１３００には、コンタクトセンタ１００の業務時間内の時刻ごとに、当該時刻の予測着信コール数と予測放棄コール率とが記憶されている。たとえば、０時に着信が予測される予測着信コール数はＥＣ（０）であり、そのうち放棄コールとなる予測放棄コール率はＥＡ（０）である。
また、出力部４０４は、第５の算出部４０９によって算出された時刻ｉの予測着信コール数ＥＣ（ｉ）と、第１の算出部４０５によって算出された時刻ｉの予測放棄コール率ＥＡ（ｉ）とを出力する機能を有する。具体的には、図１３に示した予測結果テーブル１３００を出力することとなる。これにより、任意の時刻に発生が予測される予測着信コール数と、放棄コールとなる予測放棄コール率とを認識することができる。
（オペレータの要員数の最適化）
つぎに、コンタクトセンタ１００に配置するオペレータの要員数を最適化する手法について説明する。ここでは、まず、コンタクトセンタ１００が満たすべき制御条件（放棄コール率、稼働率、待ち時間など）と、各時刻の新規コール数（図１０に示した新規コール数テーブル１０００）とを用いて、コンタクトセンタ１００に配置するオペレータの要員数を算出する。
このあと、各時刻の予測着信コール数（図１３に示した予測結果テーブル１３００）を用いて、上記要員数のオペレータが配置されたコンタクトセンタ１００の品質を評価する指標値（放棄コール率、稼働率、待ち時間など）を算出する。そして、この指標値と制御条件とを比較して、コンタクトセンタ１００に配置するオペレータの要員数が正しいか否かを判定する。
つまり、再コール分を除いた新規コール数から暫定的に求めた要員数のオペレータを配置後の着信コール数を予測し、そのときの指標値を評価して、適切な要員数のオペレータが配置されているか否かをチェックする。以下、オペレータの要員数を最適化するための具体的な実現手法について説明する。
まず、第６の算出部４１０は、第４の算出部４０８によって算出された各時刻の新規コール数に基づいて、コンタクトセンタ１００に配置すべきオペレータの要員数を時刻ごとに算出する。具体的には、コンタクトセンタ１００が満たすべき制約条件を与えることで、アーランＢ式、アーランＣ式、アーランＡ式やシミュレーションなどを用いて、各時刻の新規コール数に基づく当該時刻ごとのオペレータの要員数を算出する。以下、時刻ｉのオペレータの要員数をＢ（ｉ）とする。
制約条件は、コンタクトセンタ１００が満たすべき各時刻の放棄コール率、待ち時間、稼働率などを規定する条件である。待ち時間とは、顧客がコンタクトセンタ１００に電話を掛けてからオペレータの応答があるまでの時間である。稼働率とは、各時間帯におけるオペレータが顧客対応業務に従事している時間の割合（勤務時間に対する顧客からの問い合わせに応対している時間）である。
制御条件の具体例としては、たとえば、『放棄コール率：５％以下、稼働率：６０％以上、待ち時間：１０秒以下』などである。なお、アーランＢ式、アーランＣ式、アーランＡ式やシミュレーションなどを用いて、各時刻の着信コール数（本実施の形態では新規コール数）からオペレータの要員数を算出する手法は公知技術のため、ここでは説明を省略する。
また、アーランＢ式、アーランＣ式、アーランＡ式やシミュレーションなどに必要となる各種データ（オペレータが顧客からの問い合わせに応対する平均応対時間、顧客が放棄しないで我慢できる待ち時間の平均忍耐時間など）は、図３に示したキーボード３１０やマウス３１１をユーザが操作することで業務支援装置１０１に入力する。
ここで、第６の算出部４１０によって算出された各時刻のオペレータの要員数を記憶する要員数テーブルについて説明する。図１４は、要員数テーブルの記憶内容を示す説明図である。図１４において、要員数テーブル１４００には、コンタクトセンタ１００の業務時間内の時刻ごとに、配置すべきオペレータの要員数が記憶されている。たとえば、０時にコンタクトセンタ１００に配置すべきオペレータの要員数はＢ（０）である。
出力部４０４は、第６の算出部４１０によって算出された時刻ｉのオペレータの要員数Ｂ（ｉ）を出力する機能を有する。具体的には、図１４に示した要員数テーブル１４００を出力することとなる。これにより、コンタクトセンタ１００の業務時間内の任意の時刻に配置すべきオペレータの要員数を認識することができる。
また、第６の算出部４１０は、各時刻のオペレータの要員数と、オペレータの勤務時間を規定するシフトテーブルとに基づいて、各シフトのオペレータの要員数を時刻ごとに算出する機能を有する。シフトテーブルは、シフトごとのオペレータの勤務時間を規定する電子データである。シフトテーブルには、たとえば、シフト１「９：００〜１２：００」、シフト２「１３：００〜１７：００」などの勤務時間がシフトごとに規定されている。このシフトテーブルは、たとえば、図３に示したキーボード３１０やマウス３１１をユーザが操作することで業務支援装置１０１に入力される。
より具体的には、たとえば、第６の算出部４１０は、既存の線形計画法を用いた最適化により、各時刻のオペレータの要員数をシフトごとの要員数に変換することができる。以下、シフトｋの時刻ｉのオペレータの要員数をＨ（ｋ、ｉ）とする。ただし、Ｈ（ｋ，ｉ）は休憩時刻などの非勤務時刻は０、勤務時刻の値はすべて同じでなければならない。ここで、第６の算出部４１０によって算出された各シフトのオペレータの要員数を記憶するシフトテーブルについて説明する。
図１５は、シフトテーブルの記憶内容を示す説明図である。図１５において、シフトテーブル１５００には、コンタクトセンタ１００の業務時間内のシフトごとに、配置すべきオペレータの要員数が時刻ごとに記憶されている。たとえば、シフト２の０時のオペレータの要員数はＨ（２，０）である。
また、第６の算出部４１０は、各時刻のすべてのシフト１〜ｋの要員数の総和と、第４の算出部４０８によって算出された各時刻の新規コール数に基づいて、時刻ごとの指標値を算出する。指標値とは、コンタクトセンタ１００の品質を評価する各時刻の放棄コール率、稼働率、待ち時間などである。
具体的には、まず、各時刻のすべてのシフト１〜ｋの要員数の総和を求める。以下、時刻ｉのすべてのシフト１〜ｋの要員数の総和をＨ（ｉ）とする。たとえば、０時のすべてのシフト１〜ｋの要員数の総和は、Ｈ（０）『Ｈ（０）＝Ｈ（１，０）＋Ｈ（２，０）＋・・・＋Ｈ（ｋ，０）』である。
このあと、アーランＢ式、アーランＣ式、アーランＡ式やシミュレーションなどを用いて、各時刻のすべてのシフト１〜ｋの要員数の総和と、各時刻の新規コール数とに基づいて、時刻ごとの指標値を求める。
つぎに、第６の算出部４１０によって算出された指標値を用いて、再コール分を含む着信コールが発生した場合の指標値を求める。具体的には、たとえば、第６の算出部４１０によって算出された放棄コール率（再コール分を除いたときの指標値）を目標放棄コール率として、上述した手法により時刻ｉの予測着信コール数ＥＣ（ｉ）と、時刻ｉの予測放棄コール率ＥＡ（ｉ）とを算出する。
このあと、第６の算出部４１０は、アーランＢ式、アーランＣ式、アーランＡ式やシミュレーションなどを用いて、求めた予測放棄コール率における稼働率と待ち時間とを算出する。ここでは、予測放棄コール率と、この予測放棄コール率における稼働率と待ち時間とが、再コール分を含む着信コールが発生した場合の指標値となる。
最後に、再コール分を含む着信コールが発生した場合の指標値と、コンタクトセンタ１００が満たすべき制御条件とを比較することで、適切な要員数のオペレータが配置されているか否かを判定する。ここで、指標値が制御条件を満たしていない場合には、第６の算出部４１０によってオペレータの要員数を算出する際に与える制約条件を変更して、再度オペレータの要員数を算出する。
なお、本実施の形態では、顧客からの問い合わせに対する電話応対業務をおこなうコンタクトセンタ１００について説明したが、これに限らない。たとえば、ネットワーク１１０を介してリアルタイムに文字ベースの会話をおこなうチャット（着信コールに相当）により顧客からの問い合わせを受け付けるコンタクトセンタであってもよい。
（業務支援装置の業務支援処理手順）
つぎに、本実施の形態にかかる業務支援装置１０１の業務支援処理手順について説明する。まず、コンタクトセンタ１００の業務時間内の各時刻の再コール率と、再コールが発生するまでの時間間隔とを考慮して、各時刻の新規コール数を算出する新規コール数算出処理手順について説明する。図１６および図１７は、新規コール数算出処理手順の一例を示すフローチャートである。
図１６のフローチャートにおいて、まず、データテーブル５００の入力を受け付けたか否かを判断する（ステップＳ１６０１）。ここで、データテーブル５００が入力されるのを待って（ステップＳ１６０１：Ｎｏ）、入力された場合（ステップＳ１６０１：Ｙｅｓ）、算出部４０３により、データテーブル５００を参照して、コンタクトセンタ１００の業務時間内の各時刻の放棄コール数を算出し（ステップＳ１６０２）、放棄コールの発生時刻ｉを「０」で初期化する（ステップＳ１６０３）。
そして、時刻ｉの放棄コールからの再コールの発生時刻ｊを『ｊ＝ｉ』とし（ステップＳ１６０４）、時刻ｉの放棄コールから発生した再コールの時刻ｊの発生確率を算出する再コール発生確率算出処理を実行する（ステップＳ１６０５）。
このあと、算出部４０３により、時刻ｉの放棄コールから発生した再コールの時刻ｊの再コール数を算出し（ステップＳ１６０６）、再コールの発生時刻ｊに「１」をインクリメントする（ステップＳ１６０７）。なお、「％２４」は、演算結果が２４を超えると０に戻ることを意味している（…→２３→０→１→…）。つまり、再コールの発生時刻ｊに「１」をインクリメントした結果、『ｊ＋１＝２４』となる場合には『ｊ＝０』とする。
つぎに、『ｊ＝ｉ』となったか否かを判断し（ステップＳ１６０８）、『ｊ≠ｉ』の場合には（ステップＳ１６０８：Ｎｏ）、ステップＳ１６０５に戻る。一方、『ｊ＝ｉ』の場合（ステップＳ１６０８：Ｙｅｓ）、算出部４０３により、時刻ｉの放棄コール数と、時刻ｊの再コール数とを用いて、時刻ｉの放棄コールのうち再コールにまわらなかった各時刻ｊの完全放棄コール数を算出する（ステップＳ１６０９）。
このあと、放棄コールの発生時刻ｉに「１」をインクリメントして（ステップＳ１６１０）、『ｉ＝２４』となったか否かを判断する（ステップＳ１６１１）。ここで、『ｉ≠２４』の場合には（ステップＳ１６１１：Ｎｏ）、ステップＳ１６０４に戻る。一方、『ｉ＝２４』の場合（ステップＳ１６１１：Ｙｅｓ）、図１７に示すステップＳ１６１２に移行する。
図１７のフローチャートにおいて、まず、放棄コールの発生時刻ｉを「０」で初期化して（ステップＳ１６１２）、算出部４０３により、時刻ｉの着信コール数と、時刻ｉの放棄コール率とを用いて、時刻ｉの対応コール数を算出する（ステップＳ１６１３）。そして、算出部４０３により、時刻ｉの対応コール数と、時刻ｉの完全放棄コール数とを用いて、時刻ｉの新規コール数を算出する（ステップＳ１６１４）。
このあと、放棄コールの発生時刻ｉに「１」をインクリメントして（ステップＳ１６１５）、『ｉ＝２４』となったか否かを判断する（ステップＳ１６１６）。ここで、『ｉ≠２４』の場合には（ステップＳ１６１６：Ｎｏ）、ステップＳ１６１３に戻る。一方、『ｉ＝２４』の場合（ステップＳ１６１６：Ｙｅｓ）、出力部４０４により、各時刻の新規コール数を出力して（ステップＳ１６１７）、本フローチャートによる一連の処理を終了する。
このように、コンタクトセンタ１００の業務時間を区切る各時刻の再コール率と、放棄コールから再コールが発生するまでの時間間隔とを考慮して、各時刻に発生する再コールの再コール数を算出することにより、各時刻の新規コール数を正確に予測することができる。
つぎに、図１６のステップＳ１６０５の再コール発生確率算出処理の具体的処理手順の一例について説明する。図１８は、再コール発生確率算出処理の具体的処理手順の一例を示すフローチャートである。図１８のフローチャートにおいて、まず、特定部４０２により、上記式（１）に時刻ｉ固有の平均時間間隔を代入することで、再コールの発生確率をあらわす確率密度分布を特定する（ステップＳ１８０１）。
このあと、算出部４０３により、放棄コールの発生時刻ｉと再コールの発生時刻ｊとから時間間隔Ｘを算出し（ステップＳ１８０２）、ステップＳ１８０１において特定された確率密度分布を用いて、放棄コールの発生時刻ｉからＸ時間経過後から（Ｘ＋１）時間経過後までの確率密度分布の面積を算出する（ステップＳ１８０３）。
つぎに、時間間隔Ｘに微小区間ΔＸを加算して（ステップＳ１８０４）、『Ｘ＜[（ｊ−ｉ＋２４）％２４＋１]』となったか否かを判断する（ステップＳ１８０５）。ここで、『Ｘ＜[（ｊ−ｉ＋２４）％２４＋１]』の場合には（ステップＳ１８０５：Ｙｅｓ）、ステップＳ１８０３に戻る。
一方、『Ｘ≧[（ｊ−ｉ＋２４）％２４＋１]』の場合（ステップＳ１８０５：Ｎｏ）、ステップＳ１８０３において算出された面積の平均値を再コールの発生確率として算出して（ステップＳ１８０６）、図１６に示すステップＳ１６０６に移行する。
このように、放棄コール発生後の経過時間に応じて変化する再コールの発生確率をあらわす確率密度分布を用いて、任意の時刻に発生した放棄コールからの再コールの発生確率をコンタクトセンタ１００の業務時間を区切る時刻ごとに算出することができる。
つぎに、コンタクトセンタ１００の業務時間内の各時刻の着信コール数を予測する着信コール数算出処理手順について説明する。図１９および図２０は、着信コール数算出処理手順の一例を示すフローチャートである。図１９のフローチャートにおいて、まず、各時刻固有の目標放棄コール率の入力を受け付けたか否かを判断する（ステップＳ１９０１）。
ここで、各時刻固有の目標放棄コール率が入力されるのを待って（ステップＳ１９０１：Ｎｏ）、入力された場合（ステップＳ１９０１：Ｙｅｓ）、算出部４０３により、各時刻固有の目標放棄コール率とデータテーブル５００とを用いて、各時刻の目標放棄コール数を算出する（ステップＳ１９０２）。
このあと、放棄コールの発生時刻ｉを「０」で初期化し（ステップＳ１９０３）、時刻ｉの放棄コールからの再コールの発生時刻ｊを『ｊ＝ｉ』とする（ステップＳ１９０４）。そして、算出部４０３により、上記式（６）を用いて、時刻ｉに発生した放棄コールの再コールから発生する時刻ｊの放棄コール数を算出する（ステップＳ１９０５）。
つぎに、再コールの発生時刻ｊに「１」をインクリメントして（ステップＳ１９０６）、『ｊ＝ｉ』となったか否かを判断する（ステップＳ１９０７）。なお、ステップＳ１９０６において、再コールの発生時刻ｊに「１」をインクリメントした結果、『ｊ＋１＝２４』となる場合には『ｊ＝０』とする。
ここで、『ｊ≠ｉ』の場合には（ステップＳ１９０７：Ｎｏ）、ステップＳ１９０５に戻る。一方、『ｊ＝ｉ』の場合（ステップＳ１９０７：Ｙｅｓ）、放棄コールの発生時刻ｉに「１」をインクリメントして（ステップＳ１９０８）、『ｉ＝２４』となったか否かを判断する（ステップＳ１９０９）。
ここで、『ｉ≠２４』の場合には（ステップＳ１９０９：Ｎｏ）、ステップＳ１９０４に戻り、一方で、『ｉ＝２４』の場合には（ステップＳ１９０９：Ｙｅｓ）、算出部４０３により、時刻ｉの目標放棄コール数と、時刻ｉの放棄コールの再コールから発生する時刻ｊの放棄コール数とを用いて、時刻ｉに発生が予測される予測放棄コール数を算出して（ステップＳ１９１０）、図２０に示すステップＳ１９１１に移行する。
図２０のフローチャートにおいて、まず、放棄コールの発生時刻ｉを「０」で初期化して（ステップＳ１９１１）、算出部４０３により、時刻ｉの新規コール数と、時刻ｉの放棄コールの予測放棄コール数とを用いて、時刻ｉに着信が予測される着信コールの予測着信コール数を算出する（ステップＳ１９１２）。
そして、算出部４０３により、時刻ｉの予測放棄コール数と、予測着信コール数とを用いて、時刻ｉの着信コールに対する放棄コールの割合を示す予測放棄コール率を算出する（ステップＳ１９１３）。このあと、放棄コールの発生時刻ｉに「１」をインクリメントして（ステップＳ１９１４）、『ｉ＝２４』となったか否かを判断する（ステップＳ１９１５）。
ここで、『ｉ≠２４』の場合には（ステップＳ１９１５：Ｎｏ）、ステップＳ１９１２に戻る。一方、『ｉ＝２４』の場合（ステップＳ１９１５：Ｙｅｓ）、出力部４０４により、各時刻の予測着信コール数と予測放棄コール率とを出力して（ステップＳ１９１６）、本フローチャートによる一連の処理を終了する。
このように、各時刻の目標となるコール数の放棄コールが発生した場合における、当該放棄コールの再コールから発生する放棄コール数を算出することにより、将来的に発生する各時刻の着信コール数を正確に予測することができる。
つぎに、コンタクトセンタ１００の業務時間内の各時刻に配置するオペレータの要員数の最適化を支援する最適化支援処理手順について説明する。図２１は、最適化支援処理手順の一例を示すフローチャートである。図２１のフローチャートにおいて、まず、制約条件およびシフトテーブルの入力を受け付けたか否かを判断する（ステップＳ２１０１）。
ここで、制約条件およびシフトテーブルが入力されるのを待って（ステップ２２０１：Ｎｏ）、入力された場合（ステップＳ２１０１：Ｙｅｓ）、算出部４０３により、制約条件と各時刻の新規コール数とに基づいて、コンタクトセンタ１００に配置すべきオペレータの要員数を時刻ごとに算出する（ステップＳ２１０２）。
このあと、算出部４０３により、各時刻のオペレータの要員数とシフトテーブルとに基づいて、各シフトのオペレータの要員数を時刻ごとに算出し（ステップＳ２１０３）、各時刻のすべてのシフトの要員数の総和を算出する（ステップＳ２１０４）。
そして、算出部４０３により、各時刻のすべてのシフトの要員数の総和と、各時刻の新規コール数とに基づいて、時刻ごとの指標値を算出する（ステップＳ２１０５）。つぎに、算出された指標値を用いて、再コール分を含む着信コールが発生した場合の指標値を算出する（ステップＳ２１０６）。最後に、出力部４０４により、再コール分を含む着信コールが発生した場合の指標値を出力して（ステップＳ２１０７）、本フローチャートによる一連の処理を終了する。
このように、各時刻の新規コール数に対する要員数のオペレータが配置されたコンタクトセンタ１００における再コール分を含む着信コールが発生した場合の指標値を算出することにより、要員配置が制御条件を満たすか否かをチェックすることができる。
以上説明したように、本実施の形態によれば、コンタクトセンタ１００の業務時間を区切る各時刻の再コール率と、放棄コールから再コールが発生するまでの時間間隔とを考慮して、各時刻に発生する再コールの発生確率を算出することができる。また、各時刻の再コールの発生確率から各時刻に発生する再コールのコール数を算出することにより、コンタクトセンタ１００の業務時間帯を区切る各時刻に発生する新規コール数を正確に予測することができる。
すなわち、人の生活パターン（特に、朝の出勤前、昼休み、夕方）に依存して変化する再コールの発生メカニズムを考慮して、放棄コールから発生する再コールのコール数を求めることで、各時刻の着信コールから再コール分を適切に排除することができる。
さらに、各時刻の目標となる目標放棄コール数の放棄コールが発生した場合における、放棄コールの再コールから発生する放棄コール数を算出することにより、将来的に発生する各時刻の着信コール数を正確に予測することができる。
また、各時刻の新規コール数から得られた要員数のオペレータが配置されたコンタクトセンタ１００における再コール分を含む着信コールが発生した場合の指標値を算出することができる。そして、この指標値と制御条件とを比較することにより、要員配置が制御条件を満たすか否かをチェックすることが可能となり、コンタクトセンタ１００に配置すべきオペレータの要員数の最適化を図ることができる。
なお、本実施の形態で説明した業務支援方法は、予め用意されたプログラムをパーソナル・コンピュータやワークステーションなどのコンピュータで実行することにより実現することができる。このプログラムは、ハードディスク、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤなどのコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録され、コンピュータによって記録媒体から読み出されることによって実行される。またこのプログラムは、インターネットなどのネットワークを介して配布することが可能な媒体であってもよい。
上述した実施の形態に関し、さらに以下の付記を開示する。
（付記１）コンピュータを、
交換機を介してユーザ端末からの着信コールに応答するオペレータ端末の応答前に放棄された放棄コールが発生してからの経過時間内における当該放棄コールからの再コールの発生確率をあらわす確率密度関数を記憶する記憶手段、
前記オペレータ端末が設置されたコンタクトセンタの業務時間内の複数の時間帯から選ばれた任意の時間帯の放棄コールからの再コールが発生するまでの当該任意の時間帯固有の平均時間間隔を取得する取得手段、
前記記憶手段によって記憶された確率密度関数に、前記取得手段によって取得された平均時間間隔を与えることにより、前記任意の時間帯の放棄コールが発生してからの経過時間内における当該放棄コールからの再コールの発生確率をあらわす確率密度分布を特定する特定手段、
前記特定手段によって特定された確率密度分布を用いて、前記任意の時間帯の放棄コールからの再コールの発生確率を前記時間帯ごとに算出する算出手段、
前記算出手段によって算出された時間帯ごとの再コールの発生確率を出力する出力手段、
として機能させることを特徴とする業務支援プログラム。
（付記２）前記コンピュータを、
前記算出手段（以下、「第１の算出手段」という）によって算出された時間帯ごとの発生確率に基づいて、前記任意の時間帯の放棄コールからの再コールのコール数を算出する第２の算出手段として機能させ、
前記取得手段は、
さらに、前記任意の時間帯に発生した放棄コールのコール数と、当該放棄コールからの再コールの発生割合を示す前記任意の時間帯固有の再コール率とを取得し、
前記第２の算出手段は、
前記取得手段によって取得された任意の時間帯の放棄コールのコール数と、任意の時間帯固有の再コール率と、前記第１の算出手段によって算出された時間帯ごとの発生確率とに基づいて、前記任意の時間帯の放棄コールからの再コールのコール数を前記時間帯ごとに算出し、
前記出力手段は、
前記第２の算出手段によって算出された任意の時間帯の放棄コールから発生する前記時間帯ごとの再コールのコール数を出力することを特徴とする付記１に記載の業務支援プログラム。
（付記３）前記コンピュータを、
前記任意の時間帯の放棄コールのコール数と、前記第２の算出手段によって算出された時間帯ごとの再コールのコール数とを用いて、前記任意の時間帯の放棄コールのうち再コールにまわらなかった完全放棄コールのコール数を算出する第３の算出手段として機能させ、
前記出力手段は、
前記第３の算出手段によって算出された任意の時間帯の完全放棄コールのコール数を出力することを特徴とする付記２に記載の業務支援プログラム。
（付記４）前記コンピュータを、
前記任意の時間帯の着信コールのコール数と、前記第２の算出手段によって算出された任意の時間帯の再コールのコール数とを用いて、前記任意の時間帯に発生した新規コールのコール数を算出する第４の算出手段として機能させ、
前記出力手段は、
前記第４の算出手段によって算出された任意の時間帯の新規コールのコール数を出力することを特徴とする付記３に記載の業務支援プログラム。
（付記５）前記取得手段は、
前記任意の時間帯の着信コールに対する前記オペレータ端末の応答率の目標値を、前記任意の時間帯の着信コールのコール数に対する放棄コールのコール数の割合によって規定する前記任意の時間帯固有の目標放棄コール率を取得し、
前記第３の算出手段は、
前記取得手段によって取得された任意の時間帯固有の目標放棄コール率と、前記第４の算出手段によって算出された任意の時間帯の新規コールのコール数と、前記第２の算出手段によって算出された各時間帯の放棄コールから発生する前記任意の時間帯の再コールのコール数とを用いて、前記任意の時間帯の着信コールのコール数に対して発生が予測される放棄コールの予測コール数を算出し、
前記出力手段は、
前記第３の算出手段によって算出された任意の時間帯の放棄コールの予測コール数を出力することを特徴とする付記４に記載の業務支援プログラム。
（付記６）前記コンピュータを、
前記第４の算出手段によって算出された任意の時間帯の新規コールのコール数と、前記第３の算出手段によって算出された任意の時間帯の放棄コールの予測コール数とを用いて、前記任意の時間帯に着信が予測される着信コールの予測コール数を算出する第５の算出手段として機能させ、
前記出力手段は、
前記第５の算出手段によって算出された任意の時間帯の着信コールの予測コール数を出力することを特徴とする付記５に記載の業務支援プログラム。
（付記７）前記第１の算出手段は、
前記第３の算出手段によって算出された任意の時間帯の放棄コールの予測コール数と、前記第５の算出手段によって算出された任意の時間帯の着信コールの予測コール数とを用いて、前記任意の時間帯の着信コールに対する放棄コールのコール数の割合を示す予測放棄コール率を算出し、
前記出力手段は、
前記第１の算出手段によって算出された任意の時間帯の予測放棄コール率を出力することを特徴とする付記６に記載の業務支援プログラム。
（付記８）前記コンピュータを、
前記コンタクトセンタが満たすべき制御条件と、前記第４の算出手段によって算出された各時間帯の新規コールのコール数とに基づいて、前記コンタクトセンタに配置すべき前記時間帯ごとの要員数を算出する第６の算出手段、
前記第６の算出手段によって算出された算出結果に基づいて、前記コンタクトセンタの放棄コール率を前記時間帯ごとに算出する第７の算出手段として機能させ、
前記第３の算出手段は、
前記第７の算出手段によって算出されたコンタクトセンタの放棄コール率と、前記各時間帯の新規コールのコール数と、前記第２の算出手段によって算出された各時間帯の放棄コールから発生する前記時間帯ごとの再コールのコール数とを用いて、前記各時間帯の着信コールのコール数に対して発生が予測される放棄コールの予測コール数を算出することを特徴とする付記７に記載の業務支援プログラム。
（付記９）前記第５の算出手段は、
前記各時間帯の新規コールのコール数と、前記第３の算出手段によって算出された各時間帯の放棄コールの予測コール数とを用いて、前記各時間帯に着信が予測される着信コールの予測コール数を算出し、
前記第１の算出手段は、
前記第３の算出手段によって算出された各時間帯の放棄コールの予測コール数と、前記第５の算出手段によって算出された各時間帯の着信コールの予測コール数とを用いて、前記各時間帯の着信コールに対する放棄コールのコール数の割合を示す予測放棄コール率と、前記各時間帯におけるオペレータが顧客対応業務に従事している時間の割合を示す稼働率と、前記コンタクトセンタに対する顧客の問い合わせ時の待ち時間とを算出し、
前記出力手段は、
前記第１の算出手段によって算出された各時間帯の予測放棄コール率と稼働率と待ち時間とを出力することを特徴とする付記８に記載の業務支援プログラム。
（付記１０）付記１〜９のいずれか一つに記載の業務支援プログラムを記録したコンピュータに読み取り可能な記録媒体。
（付記１１）交換機を介してユーザ端末からの着信コールに応答するオペレータ端末の応答前に放棄された放棄コールが発生してからの経過時間内における当該放棄コールからの再コールの発生確率をあらわす確率密度関数を記憶する記憶手段と、
前記オペレータ端末が設置されたコンタクトセンタの業務時間内の複数の時間帯から選ばれた任意の時間帯の放棄コールからの再コールが発生するまでの当該任意の時間帯固有の平均時間間隔を取得する取得手段と、
前記記憶手段によって記憶された確率密度関数に、前記取得手段によって取得された平均時間間隔を与えることにより、前記任意の時間帯の放棄コールが発生してからの経過時間内における当該放棄コールからの再コールの発生確率をあらわす確率密度分布を特定する特定手段と、
前記特定手段によって特定された確率密度分布を用いて、前記任意の時間帯の放棄コールからの再コールの発生確率を前記時間帯ごとに算出する算出手段と、
前記算出手段によって算出された時間帯ごとの再コールの発生確率を出力する出力手段と、
を備えることを特徴とする業務支援装置。
（付記１２）制御手段および記憶手段を備えたコンピュータが、
前記制御手段により、交換機を介してユーザ端末からの着信コールに応答するオペレータ端末が設置されたコンタクトセンタの業務時間内の複数の時間帯から選ばれた任意の時間帯の放棄コールからの再コールが発生するまでの当該任意の時間帯固有の平均時間間隔を取得する取得工程と、
前記制御手段により、前記放棄コールが発生してからの経過時間内における当該放棄コールからの再コールの発生確率をあらわす確率密度関数に、前記取得工程によって取得された平均時間間隔を与えることにより、前記任意の時間帯の放棄コールが発生してからの経過時間内における当該放棄コールからの再コールの発生確率をあらわす確率密度分布を特定する特定工程と、
前記制御手段により、前記特定工程によって特定された確率密度分布を用いて、前記任意の時間帯の放棄コールからの再コールの発生確率を前記時間帯ごとに算出する算出工程と、
前記算出工程によって算出された時間帯ごとの再コールの発生確率を出力する出力工程と、
を実行することを特徴とする業務支援方法。
１００ コンタクトセンタ
１０１ 業務支援装置
１０２−１〜１０２−ｎ ユーザ端末
１０３ 交換機
１０４−１〜１０４−３ オペレータ端末
４０１ 取得部
４０２ 特定部
４０３ 算出部
４０４ 出力部
４０５ 第１の算出部
４０６ 第２の算出部
４０７ 第３の算出部
４０８ 第４の算出部
４０９ 第５の算出部
４１０ 第６の算出部

Claims (12)

  1. コンピュータを、
    交換機を介してユーザ端末からの着信コールに応答するオペレータ端末の応答前に放棄された放棄コールが発生してからの経過時間内における当該放棄コールからの再コールの発生確率をあらわす確率密度関数を記憶する記憶手段、
    前記オペレータ端末が設置されたコンタクトセンタの業務時間内の複数の時間帯から選ばれた任意の時間帯の放棄コールからの再コールが発生するまでの当該任意の時間帯固有の平均時間間隔を取得する取得手段、
    前記記憶手段によって記憶された確率密度関数に、前記取得手段によって取得された平均時間間隔を与えることにより、前記任意の時間帯の放棄コールが発生してからの経過時間内における当該放棄コールからの再コールの発生確率をあらわす確率密度分布を特定する特定手段、
    前記特定手段によって特定された確率密度分布を用いて、前記任意の時間帯の放棄コールからの再コールの発生確率を前記時間帯ごとに算出する算出手段、
    前記算出手段によって算出された時間帯ごとの再コールの発生確率を出力する出力手段、
    として機能させることを特徴とする業務支援プログラム。
  2. 前記コンピュータを、
    前記算出手段（以下、「第１の算出手段」という）によって算出された時間帯ごとの発生確率に基づいて、前記任意の時間帯の放棄コールからの再コールのコール数を算出する第２の算出手段として機能させ、
    前記取得手段は、
    さらに、前記任意の時間帯に発生した放棄コールのコール数と、当該放棄コールからの再コールの発生割合を示す前記任意の時間帯固有の再コール率とを取得し、
    前記第２の算出手段は、
    前記取得手段によって取得された任意の時間帯の放棄コールのコール数と、任意の時間帯固有の再コール率と、前記第１の算出手段によって算出された時間帯ごとの発生確率とに基づいて、前記任意の時間帯の放棄コールからの再コールのコール数を前記時間帯ごとに算出し、
    前記出力手段は、
    前記第２の算出手段によって算出された任意の時間帯の放棄コールから発生する前記時間帯ごとの再コールのコール数を出力することを特徴とする請求項１に記載の業務支援プログラム。
  3. 前記コンピュータを、
    前記任意の時間帯の放棄コールのコール数と、前記第２の算出手段によって算出された時間帯ごとの再コールのコール数とを用いて、前記任意の時間帯の放棄コールのうち再コールにまわらなかった完全放棄コールのコール数を算出する第３の算出手段として機能させ、
    前記出力手段は、
    前記第３の算出手段によって算出された任意の時間帯の完全放棄コールのコール数を出力することを特徴とする請求項２に記載の業務支援プログラム。
  4. 前記コンピュータを、
    前記任意の時間帯の着信コールのコール数と、前記第２の算出手段によって算出された任意の時間帯の再コールのコール数とを用いて、前記任意の時間帯に発生した新規コールのコール数を算出する第４の算出手段として機能させ、
    前記出力手段は、
    前記第４の算出手段によって算出された任意の時間帯の新規コールのコール数を出力することを特徴とする請求項３に記載の業務支援プログラム。
  5. 前記取得手段は、
    前記任意の時間帯の着信コールに対する前記オペレータ端末の応答率の目標値を、前記任意の時間帯の着信コールのコール数に対する放棄コールのコール数の割合によって規定する前記任意の時間帯固有の目標放棄コール率を取得し、
    前記第３の算出手段は、
    前記取得手段によって取得された任意の時間帯固有の目標放棄コール率と、前記第４の算出手段によって算出された任意の時間帯の新規コールのコール数と、前記第２の算出手段によって算出された各時間帯の放棄コールから発生する前記任意の時間帯の再コールのコール数とを用いて、前記任意の時間帯の着信コールのコール数に対して発生が予測される放棄コールの予測コール数を算出し、
    前記出力手段は、
    前記第３の算出手段によって算出された任意の時間帯の放棄コールの予測コール数を出力することを特徴とする請求項４に記載の業務支援プログラム。
  6. 前記コンピュータを、
    前記第４の算出手段によって算出された任意の時間帯の新規コールのコール数と、前記第３の算出手段によって算出された任意の時間帯の放棄コールの予測コール数とを用いて、前記任意の時間帯に着信が予測される着信コールの予測コール数を算出する第５の算出手段として機能させ、
    前記出力手段は、
    前記第５の算出手段によって算出された任意の時間帯の着信コールの予測コール数を出力することを特徴とする請求項５に記載の業務支援プログラム。
  7. 前記第１の算出手段は、
    前記第３の算出手段によって算出された任意の時間帯の放棄コールの予測コール数と、前記第５の算出手段によって算出された任意の時間帯の着信コールの予測コール数とを用いて、前記任意の時間帯の着信コールに対する放棄コールのコール数の割合を示す予測放棄コール率を算出し、
    前記出力手段は、
    前記第１の算出手段によって算出された任意の時間帯の予測放棄コール率を出力することを特徴とする請求項６に記載の業務支援プログラム。
  8. 前記コンピュータを、
    前記コンタクトセンタが満たすべき制御条件と、前記第４の算出手段によって算出された各時間帯の新規コールのコール数とに基づいて、前記コンタクトセンタに配置すべき前記時間帯ごとの要員数を算出する第６の算出手段、
    前記第６の算出手段によって算出された算出結果に基づいて、前記コンタクトセンタの放棄コール率を前記時間帯ごとに算出する第７の算出手段として機能させ、
    前記第３の算出手段は、
    前記第７の算出手段によって算出されたコンタクトセンタの放棄コール率と、前記各時間帯の新規コールのコール数と、前記第２の算出手段によって算出された各時間帯の放棄コールから発生する前記時間帯ごとの再コールのコール数とを用いて、前記各時間帯の着信コールのコール数に対して発生が予測される放棄コールの予測コール数を算出することを特徴とする請求項７に記載の業務支援プログラム。
  9. 前記第５の算出手段は、
    前記各時間帯の新規コールのコール数と、前記第３の算出手段によって算出された各時間帯の放棄コールの予測コール数とを用いて、前記各時間帯に着信が予測される着信コールの予測コール数を算出し、
    前記第１の算出手段は、
    前記第３の算出手段によって算出された各時間帯の放棄コールの予測コール数と、前記第５の算出手段によって算出された各時間帯の着信コールの予測コール数とを用いて、前記各時間帯の着信コールに対する放棄コールのコール数の割合を示す予測放棄コール率と、前記各時間帯におけるオペレータが顧客対応業務に従事している時間の割合を示す稼働率と、前記コンタクトセンタに対する顧客の問い合わせ時の待ち時間とを算出し、
    前記出力手段は、
    前記第１の算出手段によって算出された各時間帯の予測放棄コール率と稼働率と待ち時間とを出力することを特徴とする請求項８に記載の業務支援プログラム。
  10. 請求項１〜９のいずれか一つに記載の業務支援プログラムを記録したコンピュータに読み取り可能な記録媒体。
  11. 交換機を介してユーザ端末からの着信コールに応答するオペレータ端末の応答前に放棄された放棄コールが発生してからの経過時間内における当該放棄コールからの再コールの発生確率をあらわす確率密度関数を記憶する記憶手段と、
    前記オペレータ端末が設置されたコンタクトセンタの業務時間内の複数の時間帯から選ばれた任意の時間帯の放棄コールからの再コールが発生するまでの当該任意の時間帯固有の平均時間間隔を取得する取得手段と、
    前記記憶手段によって記憶された確率密度関数に、前記取得手段によって取得された平均時間間隔を与えることにより、前記任意の時間帯の放棄コールが発生してからの経過時間内における当該放棄コールからの再コールの発生確率をあらわす確率密度分布を特定する特定手段と、
    前記特定手段によって特定された確率密度分布を用いて、前記任意の時間帯の放棄コールからの再コールの発生確率を前記時間帯ごとに算出する算出手段と、
    前記算出手段によって算出された時間帯ごとの再コールの発生確率を出力する出力手段と、
    を備えることを特徴とする業務支援装置。
  12. 制御手段および記憶手段を備えたコンピュータが、
    前記制御手段により、交換機を介してユーザ端末からの着信コールに応答するオペレータ端末が設置されたコンタクトセンタの業務時間内の複数の時間帯から選ばれた任意の時間帯の放棄コールからの再コールが発生するまでの当該任意の時間帯固有の平均時間間隔を取得する取得工程と、
    前記制御手段により、前記放棄コールが発生してからの経過時間内における当該放棄コールからの再コールの発生確率をあらわす確率密度関数に、前記取得工程によって取得された平均時間間隔を与えることにより、前記任意の時間帯の放棄コールが発生してからの経過時間内における当該放棄コールからの再コールの発生確率をあらわす確率密度分布を特定する特定工程と、
    前記制御手段により、前記特定工程によって特定された確率密度分布を用いて、前記任意の時間帯の放棄コールからの再コールの発生確率を前記時間帯ごとに算出する算出工程と、
    前記算出工程によって算出された時間帯ごとの再コールの発生確率を出力する出力工程と、
    を実行することを特徴とする業務支援方法。
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