WO2004068382A1 - Administration parameter collection/optimization apparatus and method - Google Patents

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WO2004068382A1
WO2004068382A1 PCT/JP2003/000722 JP0300722W WO2004068382A1 WO 2004068382 A1 WO2004068382 A1 WO 2004068382A1 JP 0300722 W JP0300722 W JP 0300722W WO 2004068382 A1 WO2004068382 A1 WO 2004068382A1
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WO
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operation parameter
simulation
confidential
case
optimization
Prior art date
Application number
PCT/JP2003/000722
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French (fr)
Japanese (ja)
Inventor
Hideki Yamanaka
Original Assignee
Fujitsu Limited
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
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Publication date
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    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00Administration; Management
    • G06Q10/04Forecasting or optimisation specially adapted for administrative or management purposes, e.g. linear programming or "cutting stock problem"

Definitions

  • Operation parameter collection and setting device operation parameter optimization device, operation parameter optimization method, operation parameter collection and setting program, and operation parameter optimization program
  • the present invention relates to an operation parameter used for optimizing an operation parameter of a contact center.
  • parameter collection setting device operation parameter optimization writing device, operation parameter optimization method, operation parameter collection setting program and operation parameter optimization program
  • confidential information of each contact center is not disclosed to other contact centers
  • It relates to an operation parameter collection and setting device, an operation parameter optimization device, an operation parameter optimization method, an operation parameter collection and setting program, and an operation parameter optimization program that enable the sharing and mutual use of operation parameters between contact centers. is there. Background art
  • contact center systems that support contact center operations that receive inquiries and complaints from customers have become more complex multi-channel systems, from single-channel systems using only phones to channels for e-mail and chat. It is a stem.
  • the contact center manager was able to plan the work schedule of the operator by using a WFM (Work Force Management) tool.
  • WFM Work Force Management
  • this WFM tool only allows scheduling of telephone channels, and does not distribute complex transactions to operators as in the case of multi-channel.
  • Operation parameter setting support tools having more advanced functions have been developed (for example, see US Pat. No. 6,044,355).
  • using the operation parameter setting support tool requires a high level of expertise, and it is not easy for contact center administrators to use this tool. Under these circumstances, it has become difficult for contact center managers to independently optimize the operating parameters of multi-channel contact centers.
  • contact center operating parameters contain information that should be kept confidential to other contact centers, it is not possible to collect contact center operating parameters in their original form. There is a problem that can not be built.
  • the present invention has been made to solve the above-described problem of the related art, and confidential information of each contact center is not disclosed to other contact centers, so that operation parameters can be shared between contact centers and shared. It aims to provide an operation parameter collection and setting device, an operation parameter optimization device, an operation parameter optimization method, an operation parameter collection and setting program, and an operation parameter optimization program that can be used.
  • the present invention is connected to an operation parameter optimization device that optimizes an operation parameter of a contact center via a network, and the operation parameter is stored in the operation parameter optimization device.
  • An operation parameter collection and setting device that transmits and requests optimization, wherein a secret operation parameter generation unit that generates secret operation parameters by removing secret information from the operation parameters, Optimization request means for transmitting the secret operation parameter generated by the secret operation parameter generation means to the operation parameter optimization device and requesting optimization.
  • the present invention also relates to an operation parameter collection setting program for transmitting an operation parameter to an operation parameter optimization device for optimizing an operation parameter of a contact center and requesting optimization, wherein confidential information is obtained from the operation parameter.
  • the secret information is removed from the operation parameters to generate the secret operation parameters, and the generated secret operation parameters are transmitted to the operation parameter optimization device to request the optimization. It is possible to share and mutually use operation parameters between contact centers without making the secret information of the center known to other contact centers.
  • the present invention relates to an operation method for optimizing an operation parameter transmitted from the operation parameter collection and setting device, which is connected via a network to an operation parameter collection and setting device for collecting and setting operation parameters of the contact center.
  • a parameter optimization device which receives a secret operation parameter from which the secret information has been removed from the operation parameter from the operation parameter collection and setting device, and performs a simulation using the received secret operation parameter.
  • Means, and a simulation result transmitting means for transmitting a result of the simulation performed by the simulation means to the operation parameter collection and setting device.
  • the present invention is directed to an operation parameter optimizing program for optimizing operation parameters sent from an operation parameter collection and setting device for collecting and setting operation parameters of a contact center, wherein secret information is obtained from the operation parameters.
  • a simulated procedure for receiving the removed confidential operation parameters from the operation parameter collection and setting device and performing a simulation using the received confidential operation parameters, and a result of the simulation performed by the simulation procedure are performed in the operation procedure.
  • the method is characterized in that a simulation result transmission procedure to be transmitted to the parameter collection and setting device and are executed by a computer.
  • the confidential operation parameter from which the confidential information has been removed from the operation parameter is received from the operation parameter collection and setting device, a simulation is performed using the received confidential operation parameter, and the result of the performed simulation is operated. Since the information is transmitted to the parameter collection and setting device, confidential information of each contact center is not known to the other contact centers, so that the operation parameters can be shared and mutually used between the contact centers.
  • the present invention also relates to an operation parameter optimization method for optimizing an operation parameter of a contact center, wherein a secret operation parameter generation step of generating secret operation parameters by removing secret information from the operation parameters; And a simulation step of performing a simulation using the confidential operation parameters generated in the parameter generation step.
  • the confidential information is removed from the operation parameters to generate the confidential operation parameters, and a simulation is performed using the generated confidential operation parameters.
  • the operation parameters can be shared and mutually used between contact centers without being known to the contact centers.
  • FIG. 1 is an explanatory diagram for explaining the concept of the contact center operation parameter optimization system according to the present embodiment
  • FIG. 2 is a diagram illustrating the contact center operation parameter optimization system according to the present embodiment
  • Fig. 3 is a functional block diagram showing the system configuration.
  • Fig. 3 shows the contact center operating parameter optimization system shown in Fig. 2.
  • FIG. 4 is a diagram showing an example of operation parameters of a contact center
  • FIG. 5 is a diagram showing an example of concealment of the operation parameters shown in FIG.
  • FIG. 6 is an explanatory diagram for explaining the time domain division based on the operator occupancy rate
  • FIG. 7 is a diagram for explaining the time domain division and the line segment approximation or the similar figure approximation of the work volume fluctuation data.
  • FIG. 1 is an explanatory diagram for explaining the concept of the contact center operation parameter optimization system according to the present embodiment
  • FIG. 2 is a diagram illustrating the contact center operation parameter optimization system according to the present embodiment.
  • Fig. 3 is a functional
  • FIG. 8 is a flowchart showing the processing procedure of the confidential operation parameter generation unit shown in FIG. 2
  • FIG. 9 is a diagram showing a plurality of time domains using operator operating rate fluctuation data.
  • FIG. 10 is a flowchart showing a processing procedure of a dividing process.
  • FIG. 10 is a flowchart showing a processing procedure of a business amount variation data approximating process using a line segment. Work volume using similar figures
  • FIG. 12 is a flowchart showing a processing procedure of the fluctuation data approximation processing.
  • FIG. 12 is a flowchart showing a processing procedure of the business amount fluctuation data approximation processing for sequentially reducing the number of approximated line segments.
  • FIG. 13 is a flow chart showing the processing procedure of the work volume fluctuation data approximation process in which the number of similar figures to be approximated is reduced in order.
  • Fig. 14 is a flowchart showing the similar case shown in Fig. 2.
  • FIG. 15 is a flowchart showing a processing procedure of a search unit.
  • FIG. 15 is a diagram showing a computer system that executes an operation parameter collection setting program and an operation parameter optimization program according to the present embodiment. BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION
  • FIG. 1 is an explanatory diagram for explaining the concept of a contact center operation parameter optimization system according to the present embodiment.
  • this contact center operating parameter optimization system The client collects data on the operating parameters of the contact center, removes confidential information from the operating parameters, sends it to the server, and requests optimization.
  • the confidential information is the information such as the business name of the contact center, the channel name, the time variation data of each business volume, the personal name of the operator, the work shift type, etc., which is not desired to be known to other contact centers.
  • the server receiving the request from the client performs a simulation using the operation parameters from which the confidential information has been removed, and transmits the simulation result to the client.
  • the server also stores the operation parameters of various contact centers and the simulation results in a database as examples, and transmits case examples of contact centers similar to the client based on requests from the client. Then, the contact center manager corrects the operation parameters of the own center with reference to the similar case sent from the server, sends the corrected operation parameters to the server, and requests a simulation. The simulation is repeated until a satisfactory simulation result is obtained, and the finally satisfied operation parameters are associated with the simulation result and registered in the database.
  • the server when a client requests a server to perform a simulation, secret information is removed from the operation parameters and transmitted to the server, and the server performs simulation using the operation parameters from which the secret information has been removed. Because of this, the simulation function on the server can be used without confidential information being known to other contact centers.
  • the operation parameters considered to be optimal and the simulation results are stored in the server database in association with each other, so that the operation parameters are shared between the contact centers, and the operation parameters of the other contact centers are shared.
  • the operating parameters of the own center can be optimized by reference.
  • FIG. 2 is a functional block diagram showing a system configuration of the contact center operation parameter optimizing system according to the present embodiment.
  • this contact center operation parameter optimization system is configured by connecting operation parameter collection and setting devices 100 and 30 and operation parameter optimization device 200 via the Internet 40. You. Although only two operation parameter collection and setting devices 100 and 30 are shown here for convenience of explanation, any number of operation parameter collection and setting devices are connected to the operation parameter optimization device 200. can do. In addition, since these operation parameter collection and setting devices 100 and 30 have the same configuration, the operation parameter collection and setting device 100 will be described here as an example.
  • the operation parameter collection and setting device 100 collects data on the operation parameters of the contact center from the transaction distribution system 100, optimizes the operation parameters using the operation parameter optimization device 200, and then executes the transaction.
  • This is a device for setting operating parameters of the sorting system 10.
  • the transaction distribution system 10 is a system for selecting, from among a plurality of operators, an operator in charge of a customer support operation such as telephone, chat, and e-mail received by a contact center from a customer.
  • the operation parameter collection and setting device 100 includes an operation data collection unit 110, a confidential operation parameter generation unit 120, a communication unit 130, a confidential operation parameter restoration unit 140, and a user. It has an interface unit 150, an operation parameter setting unit 160, and a control unit 170.
  • the operation data collection unit 110 is a processing unit that collects data on operation parameters from the transaction distribution system 10. Specifically, the operation amount fluctuation data, which is the time fluctuation data of the operation amount for each channel, is It collects operation data such as the operator name, work shift, and operator operation rate fluctuation data that is the time fluctuation data of the operator operation rate.
  • the confidential operation parameter generation unit 120 is a processing unit that generates confidential operation parameters by removing confidential information from the operation parameters, and performs encoding of confidential information and concealment of business volume fluctuation data. This secret operation parameter generation unit 120 operates W
  • the communication unit 130 is a processing unit that communicates with the operation parameter optimizing device 200, transmits the confidential operation parameter to the operation parameter optimizing device 200, and transmits the secret parameter from the operation parameter optimizing device 200. Receive simulation results and similar cases.
  • the secret operation parameter restoring unit 140 is a processing unit for restoring secret information with respect to the simulation result transmitted from the operation parameter optimization device 200, and is executed by the secret operation parameter generation unit 120. Operation c. Restore the radiator.
  • the user interface unit 150 is a process # 5 for receiving a simulation instruction from a user of the operation parameter optimization system, displaying a simulation result to the user, and the like. ,
  • the operation parameter setting section 160 is a processing section for setting the operation parameters restored by the confidential operation parameter restoration section 140 in the transaction distribution system 10 of the contact center. Make settings such as shift.
  • the control unit 170 is a processing unit that controls the entire operation parameter collection and setting device 100, receives a request from the user interface unit 150, gives an instruction to each processing unit, and controls each processing unit. Control the flow of data.
  • the operation parameter optimizing device 200 is a device that performs a simulation for optimizing the operation parameters and accumulates the simulation result, and includes a simulation unit 210, a similar case search unit 220, and case accumulation. It has a section 230, a case database 240, a communication section 250, and a control section 260.
  • the simulation unit 210 receives from the operation parameter collection and setting device 100 This is a processing unit that performs simulations based on the confidential operation parameters, and specifically calculates the operator occupancy rate based on work volume fluctuation data and work shifts.
  • the simulation unit 210 simulates using the confidential operation parameters of each contact center, so that the user of the contact center operation parameter optimization system can use the system without knowing the confidential information to other contact centers. Can be used.
  • the case storage unit 230 is a processing unit that stores in the case database 240 a case in which the secret operation parameters, the simulation result, and the simulation result score are associated with each other.
  • the score of the simulation result is a value given based on the number of times the simulation result is used as a case.
  • the case database 240 is a database that stores the simulation results and the scores of the simulation results in association with the secret operation parameters. Accumulated cases of the contact center to the case database 2 4 0, similar case retrieval unit 2 2 0 by searching the similar cases from the case database 2 4 0, enabling the sharing of operational parameters between contactor Tosenta can do.
  • the communication unit 250 is a processing unit that communicates with the operation parameter collection / setting device 100, receives the secret operation parameter from the operation parameter collection / setting device 100, and simulates the operation parameter collection / setting device 100. The result and the similar case searched from the case database 240 are transmitted.
  • the control unit 260 is a processing unit that controls the entire operation parameter optimizing device 200, receives a request from the operation parameter collection and setting device 100, gives an instruction to each processing unit, and gives an instruction to each processing unit. Control the flow of data between departments.
  • FIG. 3 is a flowchart showing a processing procedure of the contact center operation parameter optimizing system shown in FIG.
  • the operation data collection unit 110 collects data on the operation parameters from the transaction distribution system 10 ( Step S301). Then, the confidential operation parameter generation unit 120 removes confidential information from the operation parameters to generate confidential operation parameters, and the communication unit 130 transmits the confidential operation parameters to the operation parameter optimization device 200. (Step S302).
  • the communication unit 250 receives the confidential operation parameters, the simulation unit 210 performs simulation based on the confidential operation parameters, and the simulation result is transmitted to the communication unit 2 50 transmits to the operation parameter collection and setting device 100 (step S3.03).
  • the communication unit 130 receives the simulation result, and the secret operation parameter restoration unit 140 restores the operation parameters (step S304), and the user interface section 150 displays the simulation result (step S305).
  • step S306 the user is asked whether or not the simulation result is satisfactory (step S306), and if the user is satisfied with the simulation result, the confidential operation parameter immediately before the simulation is finalized.
  • the operation parameter optimizing device 200 is notified of the operation parameter (step S315), and the operation parameter is set in the transaction distribution system 10 (step S316).
  • a request for a similar case search is transmitted to the operation parameter optimization device 200 (step S307).
  • the communication unit 250 receives the request for similar case search, and the similar case search unit 220 performs similar case search based on the request.
  • the communication unit 250 transmits a similar case to the operation parameter collection and setting device 100 (step S308).
  • the communication unit 130 receives the similar case, and the user interface unit 150 displays the similar case (step S309).
  • the confidential operation parameter generation unit 120 generates the confidential operation parameter from the operation parameter corrected by the user based on the similar case, and the communication unit 130 transmits the confidential operation parameter to the operation parameter optimization device 200 ( Step S 3 10),
  • the communication unit 250 receives the confidential operation parameter, the simulation unit 210 performs a simulation using the received confidential operation parameter, and the communication unit 250 transmits the result to the operation parameter
  • the data is transmitted to the collection setting device 100 (step S311).
  • the communication unit 130 receives the simulation result
  • the confidential operation parameter restoration unit 140 restores the operation parameters (step S312)
  • the user interface unit 150 Displays the simulation results using the restored operating parameters (step S313).
  • step S314 the user is asked whether or not the simulation result is satisfactory. If the simulation result is not satisfactory, the user further modifies the operation parameters and satisfies the condition. Repeat the simulation until the simulation result is obtained. On the other hand, if the user is satisfied with the simulation result, the operation parameter collection / setting device 100 notifies the user that the confidential operation parameter that has been simulated immediately before is the final operation parameter by using the operation parameter optimization. Is transmitted to the transaction device 200 (step S315), and the operation parameters are set in the transaction distribution system 10 (step S316).
  • the case accumulation unit 230 assigns a score to the simulation result (step S 3 1 7), case study
  • the simulation results and the scores are stored as an example in the database 240 by associating them with the secret operation parameters (step S318).
  • the secret operation parameter generation unit 120 of the operation parameter collection and setting device 100 removes secret information from the operation parameters to generate secret operation parameters.
  • the simulation unit 210 of the parameter optimization device 200 performs simulation using the confidential operation parameters
  • users of the contact center operation parameter optimization system may be concerned about confidential information being known to the outside world. The system can be used without it.
  • the operation parameter optimization device 200 stores past simulation cases in the case database 240, and the similar case search unit 220 reads from the case database 240 By retrieving similar cases and providing them to users, the operating parameters can be used mutually between contact centers.
  • FIG. 4 is a diagram showing an example of the operation parameters of the contact center.
  • the operation parameters of the contact center include the job type of the contact center, the work volume fluctuation data for each channel and each business, the operator allocation, the distribution parameters, and the operator operation rate fluctuation data.
  • the job type is the type of job that the contact center accepts from the customer, and specifically includes types such as “inquiry”, “request”, and “VIP & complaint”.
  • the business volume fluctuation data is time fluctuation data of the business volume of each business such as “telephone”, “mail”, “chat”, and “campaign”, and the business volume is expressed using the number of transactions.
  • the operator assignment is the time and task assignment of each operator, and includes “operator name”, “work shift”, “assigned task”, “assigned channel name”, and the like.
  • the distribution parameters are parameters for the distribution function of the transaction distribution system 10, and specifically include parameters such as a "dynamic skill matching function", a "VIP selection function", and a "channel rendering function". specify.
  • the operator operation rate fluctuation data is time fluctuation data of the rate at which the total operator is operating in all channels and business. However, since the operator utilization rate fluctuation data is not always available data, if the operator utilization rate fluctuation data is required, the operation data collection unit 110 will use the contact center business volume fluctuation data, Perform simple simulations based on operator shifts, assigned tasks, etc. to obtain operator operating rate fluctuation data.
  • FIG. 5 is a diagram showing an example of concealment of the operation parameters shown in FIG.
  • the business names such as “inquiry”, “request”, “VIP & complaint” are symbolized by “tslj”, “ts2”, “ts3j”, etc.
  • the names of channels / calls such as “telephone”, “email”, “chat”, and “campaign” are referred to as “ch1,” “ch2,” “ch3,” ch 4 ”.
  • the operator name is symbolized by "@ P1J,” “@ P2", “OP3”, “OP4" or the like for the operator arrangement.
  • the time domain is divided into a plurality of time domains based on the operator occupancy rate, and the work volume fluctuation data of each divided time domain is approximated by a line segment or a similar figure.
  • the data is concealed by randomly replacing the.
  • FIG. 6 is an explanatory diagram for explaining time domain division based on operator availability. Also,
  • FIG. 7 is an explanatory diagram for explaining time domain division and line segment approximation or similar figure approximation of business amount fluctuation data.
  • Fig. 6 shows that the operator operating rate fluctuation data crosses the specified operator operating rate (here, 50%). This indicates that the time domain is cut at the point immediately below the cutting point at the point where the force is less than the specified operation rate. However, the area where the number of sample points is 2 or less including the cutting point is excluded, and a low operating rate is selected as the predetermined operator operating rate.
  • the time region in which the operator utilization rate is low as a result of the division is a time region in which it is not meaningful to optimize, and the operator operation time in the time region in which the operator utilization rate is low is low.
  • the time domain with the highest rate can be optimized independently of the other time domains. Therefore, even if the time domain is divided based on the operator occupancy rate and optimization is performed independently for each of the divided time domains, the same result as the optimization without dividing the time domain can be obtained.
  • the time domain division and line segment approximation or similar figure approximation of business amount fluctuation data will be described.
  • the work amount fluctuation data is divided into a plurality of time regions at the same cutting point as the time region division based on the operator operation rate. Then, the divided work volume fluctuation data is approximated with up to three line segments or up to two squares or triangles.
  • the work volume fluctuation data is divided into a plurality of time domains based on the operator occupancy rate, and the work volume fluctuation data in each of the divided time domains is approximated by a line segment or a similar figure.
  • the workload fluctuation data can be concealed.
  • FIG. 8 is a flowchart showing a processing procedure of the confidential operation parameter generation unit 120 shown in FIG. As shown in the figure, first, the confidential operation parameter generation unit 120 obtains operator operation rate fluctuation data of an arbitrary operation and operation amount fluctuation data of each operation (step S810). .
  • step S 802 the entire time domain is divided into a plurality of Area (step S 802), and divide each work amount variation data into a plurality of divided time areas (step S 803).
  • step S804 the workload variation data for each of the divided time domains is approximated by a line segment or a similar figure
  • the approximated workload variation data is rearranged at random (step S8). 0 5).
  • the time is changed to the relative time (step S806).
  • secret information such as a business name, a channel name, and an operator name is encoded (step S807).
  • the secret operation parameter generation unit 120 divides each work amount fluctuation data into a plurality of time regions based on the operator change rate, and divides each divided work amount fluctuation data into a line segment or similarity. By approximating by graphic and by rearranging the time domain, each work volume fluctuation data can be concealed.
  • FIG. 9 is a flowchart showing a processing procedure of processing for dividing a time region into a plurality of regions by using operator operating rate fluctuation data. Note that this processing corresponds to step S802 of the processing procedure of the secret management parameter generation unit 120 shown in FIG.
  • the process of dividing the time domain into a plurality of parts using the operator occupancy fluctuation data involves acquiring the operator occupancy fluctuation data of an arbitrary task (step S901), and An operator operation rate for cutting data is selected (step S902).
  • a low operating rate for example, 50%, is selected as the operating rate for cutting the operator operating rate fluctuation data.
  • a point that is the nearest sample point to the point that traverses the operator occupancy fluctuation data at the selected operator occupancy and is equal to or less than the selected operator occupancy is calculated as a set of cutting points (step S903), and the calculation is performed. From the set of cut points thus obtained, cut points that create a time region with two or less sample points are excluded (step S904). Then, it outputs area divided data of the time area delimited by the cutting point (step S905). As described above, by dividing the operator occupancy rate fluctuation data at points crossing a predetermined operator occupancy rate, the time domain can be divided into a plurality of sections. Time domain can be obtained.
  • FIG. 10 is a flowchart showing a processing procedure of a business amount fluctuation data approximation process using a line segment.
  • FIG. 11 is a flowchart showing a processing procedure of a business amount fluctuation data approximation process using a similar figure.
  • This work volume fluctuation data approximation process is used when approximating each work volume fluctuation data in the processing of step S804 of the processing procedure of the confidential operation parameter generation unit 120 shown in FIG. Can be
  • the business volume fluctuation data approximation process obtains the business volume fluctuation data and the region division data (step S1001), and divides the divided region based on the obtained region division data. (Step S1002). Also, the initial value of the number n of line segments is set to “0” (step S 1003). Then, “1” is added to n (step S 1004), and the error is calculated by approximating the work amount fluctuation data with n line segments (step S 1005), and the calculated error is set. It is checked whether it is within the error (step S106).
  • step S1007 if the calculated error is not within the set error, it is further checked whether or not the number of line segments is less than three (step S1007). If the number of line segments is less than three, To do this, increase the number of line segments and calculate the error again. On the other hand, if the number of line segments is three or more, the divided region and the line segment data are output as an approximation result (step S1008), and it is checked whether or not all the divided regions have been approximated (step S1008). Step S1009). As a result, if all the divided regions have not been approximated, the process returns to step S1002 to approximate the next divided region, and if all the divided regions have been approximated, the process ends. .
  • step S1008 if the calculated error is within the set error, the divided region and the line segment data are output as an approximation result (step S1008), and it is determined whether or not all the divided regions have been approximated. (Step S 1 0 9) If not all the divided areas are approximated, Returning to step S1002, the next divided area is approximated, and if all the divided areas have been approximated, the process ends.
  • step S1101 the work volume fluctuation data and the area division data are acquired (step S1101), and one division area is selected based on the acquired area division data (step S1102). Also, the initial value of the number n of similar figures is set to “0” (step S1103). Then, “1” is added to n (step S 1104), and the error is calculated by approximating the work volume fluctuation data with n similar figures (step S 1105). It is checked whether it is within the difference (step S1106).
  • step S 1107 It is checked whether or not the force is less than two (step S 1107). If the number of similar figures is less than two, the number of similar figures is increased and the error is calculated again. On the other hand, if the number of similar figures is two or more, the divided area and the similar figure data are output as an approximation result (step S1108), and it is checked whether or not all the divided areas have been approximated (step S1108). 1 109). As a result, if not all divided regions are approximated, step S 1
  • step 102 the next divided area is approximated, and if all the divided areas are approximated, the process ends.
  • step S1108 if the calculated error is within the set error, the divided area and the similar figure data are output as an approximation result (step S1108), and it is checked whether or not all the divided areas have been approximated. (Step S 1109) If not all the divided areas have been approximated, the process returns to step S 1102 to approximate the next divided area. If all the divided areas have been approximated, the processing ends. I do.
  • the number of line segments or the number of similar figures was increased from 1 to reduce the approximation error.
  • the work volume fluctuation data is approximated by a line segment or similar figure connecting all the sample points, and the number of line segments or similar figures is sequentially reduced to a predetermined number. It can be approximated.
  • an approximate line segment or similar diagram A case will be described in which the work volume fluctuation data is approximated by sequentially reducing the number of shapes to a predetermined number.
  • FIG. 12 is a flowchart showing a processing procedure of business amount fluctuation data approximation processing for sequentially decreasing the number of approximated line segments.
  • FIG. 13 is a flowchart showing a processing procedure of the work amount fluctuation data approximation process for sequentially reducing the number of similar figures to be approximated.
  • the work volume fluctuation data and the area division data are acquired (step S1201), and the number n of approximated line segments is selected (step S1202). Then, one divided area is selected based on the divided area data (step S1203), and N line segments that continuously connect all the sample points in the divided area are obtained (step S1204).
  • step S1205 the number of line segments is reduced to one, so “1” is subtracted from N (step S 1207).
  • step S1209 the divided area and the line segment data are output as an approximation result
  • step S1210 it is checked whether or not all the divided areas are approximated. If the divided region is not approximated, the process returns to step S1203 to approximate another divided region.
  • step S1301 the business volume variation data and the area division data are acquired (step S1301), and the number n of similar figures to be approximated is selected (step S1302). Then, one divided area is selected based on the divided area data (step S1303), and N line segments that continuously connect all the sample points in the divided area are obtained, and approximated by N similar figures. Yes (step S1304).
  • step S1305 all combinations of adjacent two similar figures Is approximated by one similar figure, and all errors are calculated.
  • step S1306 an approximation with the smallest error is adopted (step S1306), and two similar figures are replaced with one similar figure.
  • the number of similar figures is reduced to one, so “1” is subtracted from N (step S 13 07).
  • step S1308 it is determined whether or not N is larger than n (step S1308). If N is larger than n, the process returns to step S125 to perform the next approximation.
  • step S1309 the divided area and the similar figure data are output as an approximation result (step S1309), and it is checked whether or not all the divided areas are approximated (step S1). 1310), if not all divided regions are approximated, the process returns to step S1303 to approximate other divided regions.
  • FIG. 14 is a flowchart showing a processing procedure of the similar case search unit 220 shown in FIG.
  • the similar case search unit 220 selects one case from the case database 240 (step S1401), and the business of the contact center that requested the similar case.
  • One of the workload variation data is selected (Step S1402).
  • it is determined whether or not the workload variation data whose similarity with the selected workload variation data is within the allowable range is present in the case (Step S1402).
  • S 14 0 3 the determination as to whether or not the similarity between the two workload variation data is within the allowable range is made based on the similarity of each divided time domain and the approximate similarity of the combination of all time domains. This is done using two scales.
  • step S 14 04 it is determined whether or not all the work amount variation data have been checked. If the data has not been checked, the flow returns to step S1402 to determine whether or not the other workload data is similar to the workload data in the case. Find out. On the other hand, when all the work volume fluctuation data have been examined, the selected case is set as a similar case candidate (step S1405), and it is determined whether or not all cases have been examined (step S14). 0 6). If all cases have not been examined, the procedure returns to step S1401 to examine the next case, and if all cases have been examined, the highest score among similar case candidates is obtained. The case is set as a similar case (step S 14 07). If there is no business amount fluctuation data in which the similarity is within the allowable range, the process proceeds to step S1405, and it is determined whether all the cases have been examined.
  • the similar case search unit 220 searches the case database 240 for cases with similar workload variation data, thereby enabling the sharing of operation parameters between contact centers. .
  • the secret operation parameter generation unit 120 of the operation parameter collection / setting device 100 generates secret operation parameters by removing secret information from the operation parameters, and generates the operation parameters. Since the simulation unit 210 of the optimization device 200 simulates using the secret operation parameters, the contact center administrator operates the secret information without knowing it to other contact centers. Can use parameter optimization system
  • the case accumulation unit 230 of the operation parameter optimization apparatus 200 associates the simulation result of each time domain with the secret operation parameter and accumulates the case in the case database 240 as an example. Since the similar case search unit 220 searches for similar cases from the cases stored in the case database 240 and transmits them to the operation parameter collection and setting device 100, the contact center Operational parameters can be shared between them and mutually used to optimize operational parameters.
  • the operation parameter collection and setting device and the operation parameter optimization device have been described. However, the same configuration can be realized by realizing the configuration of the operation parameter collection and setting device and the operation parameter optimization device by software. Operation parameter collection setting program with function and operation parameter optimization You can get the program. Therefore, a computer system that executes the operation parameter collection setting program and the operation parameter optimization program will be described.
  • FIG. 15 is a diagram showing a computer system that executes an operation parameter collection setting program and an operation parameter optimization program according to the present embodiment.
  • the computer system 150 is composed of a main body 1501 and a display device 1505 for displaying a display screen in accordance with an instruction from the main body 1501, and a computer system. It has a keyboard 1503 for inputting various information to the 1505 and a mouse 1504 for specifying a position on the display screen.
  • the main body 1515 is composed of a CPU 1511, a RAMI 512, a ROM 1513, a hard disk drive (HDD) 1514, and a CD—RQMZDVD drive 1515.
  • FD drive 15 16, 1 1 interface 15 17, LAN interface 15 18, and modem 15 19.
  • the computer system 1550 is connected to another computer system (PC) 1551, a server 1552, and a printer 1550 via a LAN 1550 connected to a LAN interface 1580. It can be connected to 53, etc., and can be connected to a public line 156 0 via a modem 15 19.
  • PC computer system
  • the operating parameter collection setting program and the operating parameter optimizing program executed in the computer system 1500 include floppy disks (FDs), CD-ROMs, DVD disks, magneto-optical disks, and IC handsets. It is stored in a portable storage medium, read from these storage media, and installed in the computer system 1500.
  • the operating parameter collection setting program and the operating parameter optimizing program include a database of a server 155 2 connected via a LAN interface 158 and a database of another computer system (PC) 155 1. And stored in databases of other computer systems connected via public and public lines 1600, read from these databases and read Installed on stem 1500.
  • PC computer system
  • the installed operation parameter collection setting program and operation parameter optimization program are stored in the HDD 154, and the CPU 153 is used by using the RAM 115, ROM 153, etc. Performed by 1 1.
  • confidential information is removed from operation parameters to generate confidential operation parameters, and the generated confidential operation parameters are transmitted to the operation parameter optimization device to request optimization.
  • a confidential operation parameter in which confidential information has been removed from the operation parameter, is received from the operation parameter collection and setting device, a simulation is performed using the received confidential operation parameter, and the result of the simulation performed Is transmitted to the operation parameter collection setting device, so that the secret information of each contact center is not disclosed to other contact centers, and the operation parameters can be shared and shared between contact centers.
  • the secret information is removed from the operation parameters to generate the secret operation parameters, and the simulation is performed using the generated secret operation parameters.
  • the effect is that the operation parameters can be shared and mutually used between contact centers without being known by other contact centers.
  • the operation parameter collection and setting device, the operation parameter optimization device, the operation parameter optimization method, the operation parameter collection and setting program, and the operation parameter optimization program according to the present invention include the operation parameters of the contact center. Suitable for contact center operation parameter optimization system that supports optimization

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Abstract

An administration parameter collection/setting apparatus and an administration parameter optimization apparatus used in an administration parameter optimization system for supporting optimization of administration parameters of a contact center. The administration parameter collection/setting apparatus includes a secret administration paramger generation unit for excluding secret inforamtion from the administration parameters and generating secret administration parameters. The administration parameter optimization apparatus includes a simulation unit fopr performing a simulation using the secret administration parameter. Moreover, the administration parameter optimization apparatus further includes a case accumulation unit for accumulating a simulation result and a secret administration parameter while correlating them as a case in a case database and a similar case search unit for searching for a similar case from the cases accumulated in the case database and transmitting it to the administration parameter collection/setting apparatus.

Description

運営パラメ一タ収集■最適化装置と方  Operation parameter collection: optimization device and method
運営パラメータ収集設定装置、 運営パラメータ最適化装置、 運営パラメータ最適 化方法、 運営パラメータ収集設定プログラムおよび運営パラメータ最適化プログ ラム 技術分野 明 Operation parameter collection and setting device, operation parameter optimization device, operation parameter optimization method, operation parameter collection and setting program, and operation parameter optimization program
この発明は、 コンタクトセンタの運営パラメータの最適化に用いられる運営パ 田  The present invention relates to an operation parameter used for optimizing an operation parameter of a contact center.
ラメータ収集設定装置、 運営パラメータ最適書化装置、 運営パラメータ最適化方法 、 運営パラメータ収集設定プログラムおよび運営パラメータ最適化プログラムに 関し、 特に、 各コンタクトセンタの秘匿情報が他のコンタク トセンタに知られる ことなく、 コンタクトセンタ間の運営パラメータの共有と相互利用を可能とする 運営パラメータ収集設定装置、 運営パラメータ最適化装置、 運営パラメータ最適 ィ匕方法、 運営パラメータ収集設定プログラムおよび運営パラメータ最適化プログ ラムに関するものである。 背景技術 Regarding parameter collection setting device, operation parameter optimization writing device, operation parameter optimization method, operation parameter collection setting program and operation parameter optimization program, in particular, confidential information of each contact center is not disclosed to other contact centers It relates to an operation parameter collection and setting device, an operation parameter optimization device, an operation parameter optimization method, an operation parameter collection and setting program, and an operation parameter optimization program that enable the sharing and mutual use of operation parameters between contact centers. is there. Background art
近年、 顧客からの問合せや苦情などを受け付けるコンタクトセンタの業務を支 援するコンタクトセンタシステムは、 電話のみの単一チャンネルシステムから、 電子メール, チャッ トなどのチヤンネルが加わった、 複雑なマルチチヤンネルシ ステムとなっている。  In recent years, contact center systems that support contact center operations that receive inquiries and complaints from customers have become more complex multi-channel systems, from single-channel systems using only phones to channels for e-mail and chat. It is a stem.
従来の単一チャンネルシステムにおいては、 コンタクトセンタの管理者は、 W F M (Work Force Management)ツールなどを用いてオペレータの勤務計画を立案 することができた。 し力 し、 この WF Mツールでは、 電話チャネルのスケジユー リングができるだけで、 マルチチャネルの場合のような複雑なトランザクシヨン のオペレータへの振り分けはできない。  In the conventional single-channel system, the contact center manager was able to plan the work schedule of the operator by using a WFM (Work Force Management) tool. However, this WFM tool only allows scheduling of telephone channels, and does not distribute complex transactions to operators as in the case of multi-channel.
また、 マルチチヤンネルシステムの複雑な運営パラメータを設定するために、 より高度な機能を有する運営パラメータ設定支援ツールが開発されている (たと えば、 米国特許第 6, 0 4 4 , 3 5 5号明細書参照。 )。 し力 し、 運営パラメ一 タ設定支援ツールを使用するためには高度な専門知識が必要であり、 コンタクト センタの管理者にとって、 このツールを使うことは容易ではない。 このような状 況から、 マルチチャンネルコンタクトセンタの運営パラメータの最適化をコンタ クトセンタの管理者が単独でおこなうことは、 困難になってきている。 Also, in order to set complex operating parameters of the multi-channel system, Operation parameter setting support tools having more advanced functions have been developed (for example, see US Pat. No. 6,044,355). However, using the operation parameter setting support tool requires a high level of expertise, and it is not easy for contact center administrators to use this tool. Under these circumstances, it has become difficult for contact center managers to independently optimize the operating parameters of multi-channel contact centers.
そこで、 各コンタクトセンタの管理者が単独で運営パラメータの最適化をおこ なうのではなく、 高度な専門家の知識と経験をもとにした運営パラメータ最適化 システムを構築し、 各コンタク トセンタの管理者がこの運営パラメータ最適化シ ステムを共通に使用することが考えられる。  Therefore, instead of optimizing the operating parameters independently by the contact center manager, an operating parameter optimizing system based on the knowledge and experience of advanced specialists was constructed, and each contact center's It is conceivable that managers commonly use this operation parameter optimization system.
しかしながら、 コンタクトセンタの運営パラメータのなかには、 他のコンタク トセンタに対しては秘匿すべき情報があるため、 コンタクトセンタの運営パラメ ータをそのままの形態で収集することはできず、 運営パラメータ最適化システム を構築することができないという問題がある。  However, since some contact center operating parameters contain information that should be kept confidential to other contact centers, it is not possible to collect contact center operating parameters in their original form. There is a problem that can not be built.
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になされたもので あり、 各コンタクトセンタの秘匿情報が他のコンタクトセンタに知られることな く、 コンタクトセンタ間の運営パラメータの共有と相互利用を可能とする運営パ ラメータ収集設定装置、 運営パラメータ最適化装置、 運営パラメータ最適化方法 、 運営パラメータ収集設定プログラムおよび運営パラメータ最適化プログラムを 提供することを目的としている。  SUMMARY OF THE INVENTION The present invention has been made to solve the above-described problem of the related art, and confidential information of each contact center is not disclosed to other contact centers, so that operation parameters can be shared between contact centers and shared. It aims to provide an operation parameter collection and setting device, an operation parameter optimization device, an operation parameter optimization method, an operation parameter collection and setting program, and an operation parameter optimization program that can be used.
'発明の開示 'Disclosure of the invention
上述した課題を解決し、 目的を達成するために、 本発明は、 コンタク トセンタ の運営パラメータを最適化する運営パラメータ最適化装置にネットワークを介し て接続され、 該運営パラメータ最適化装置に運営パラメータを送信して最適化を 要求する運営パラメータ収集設定装置であって、 前記運営パラメータから秘匿情 報を取り除いて秘匿運営パラメータを生成する秘匿運営パラメータ生成手段と、 前記秘匿運営パラメータ生成手段により生成された秘匿運営パラメータを前記運 営パラメータ最適化装置に送信して最適化を要求する最適化要求手段と、 を備え たことを特徴とする。 In order to solve the above-described problems and achieve the object, the present invention is connected to an operation parameter optimization device that optimizes an operation parameter of a contact center via a network, and the operation parameter is stored in the operation parameter optimization device. An operation parameter collection and setting device that transmits and requests optimization, wherein a secret operation parameter generation unit that generates secret operation parameters by removing secret information from the operation parameters, Optimization request means for transmitting the secret operation parameter generated by the secret operation parameter generation means to the operation parameter optimization device and requesting optimization.
また、 本発明は、 コンタクトセンタの運営パラメータを最適化する運営パラメ ータ最適化装置に運営パラメータを送信して最適化を要求する運営パラメータ収 集設定プロダラムであって、 前記運営パラメータから秘匿情報を取り除いて秘匿 運営パラメータを生成する秘匿運営パラメータ生成手順と、 前記秘匿運営パラメ 一タ生成手順により生成された秘匿運営パラメータを前記運営パラメータ最適化 装置に送信して最適化を要求する最適化要求手順と、 をコンピュータで実行する ことを特徴とする。  The present invention also relates to an operation parameter collection setting program for transmitting an operation parameter to an operation parameter optimization device for optimizing an operation parameter of a contact center and requesting optimization, wherein confidential information is obtained from the operation parameter. A secret operation parameter generation step of generating a secret operation parameter by removing the secret operation parameter, and an optimization request for requesting optimization by transmitting the secret operation parameter generated by the secret operation parameter generation step to the operation parameter optimization device. The steps are performed by a computer.
かかる発明によれば、 運営パラメータから秘匿情報を取り除いて秘匿運営パラ メータを生成し、 生成した秘匿運営パラメータを運営パラメータ最適化装置に送 信して最適化を要求することとしたので、 各コンタクトセンタの秘匿情報が他の コンタクトセンタに知られることなく、 コンタクトセンタ間の運営パラメータの 共有と相互利用を可能.とすることができる。  According to this invention, the secret information is removed from the operation parameters to generate the secret operation parameters, and the generated secret operation parameters are transmitted to the operation parameter optimization device to request the optimization. It is possible to share and mutually use operation parameters between contact centers without making the secret information of the center known to other contact centers.
また、 本発明は、 コンタクトセンタの運営パラメータの収集および設定をおこ なう運営パラメータ収集設定装置にネットワークを介して接続され、 該運営パラ メータ収集設定装置から送られた運営パラメータを最適化する運営パラメータ最 適化装置であって、 前記運営パラメ一タから秘匿情報が取り除かれた秘匿運営パ ラメータを前記運営パラメータ収集設定装置から受信し、 該受信した秘匿運営パ ラメータを用いてシミュレーションをおこなうシミュレーション手段と、 前記シ ミュレーシヨン手段によりおこなわれたシミュレーションの結果を前記運営パラ メータ収集設定装置に送信するシミュレーション結果送信手段と、 を備えたこと を特徴とする。  In addition, the present invention relates to an operation method for optimizing an operation parameter transmitted from the operation parameter collection and setting device, which is connected via a network to an operation parameter collection and setting device for collecting and setting operation parameters of the contact center. A parameter optimization device, which receives a secret operation parameter from which the secret information has been removed from the operation parameter from the operation parameter collection and setting device, and performs a simulation using the received secret operation parameter. Means, and a simulation result transmitting means for transmitting a result of the simulation performed by the simulation means to the operation parameter collection and setting device.
まこ、 本発明は、 コンタクトセンタの運営パラメータの収集および設定をおこ なう運営パラメータ収集設定装置から送られた運営パラメータを最適化する運営 パラメータ最適化プログラムであって、 前記運営パラメータから秘匿情報が取り 除かれた秘匿運営パラメータを前記運営パラメータ収集設定装置から受信し、 該 受信した秘匿運営パラメータを用いてシミュレーションをおこなうシミュレーシ ョン手順と、前記シミュレーション手順によりおこなわれたシミュレーシヨンの 結果を前記運営パラメータ収集設定装置に送信するシミュレーション結果送信手 順と、 をコンピュータで実行することを特徴とする。 The present invention is directed to an operation parameter optimizing program for optimizing operation parameters sent from an operation parameter collection and setting device for collecting and setting operation parameters of a contact center, wherein secret information is obtained from the operation parameters. take A simulated procedure for receiving the removed confidential operation parameters from the operation parameter collection and setting device and performing a simulation using the received confidential operation parameters, and a result of the simulation performed by the simulation procedure are performed in the operation procedure. The method is characterized in that a simulation result transmission procedure to be transmitted to the parameter collection and setting device and are executed by a computer.
かかる発明によれば、 運営パラメータから秘匿情報が取り除かれた秘匿運営パ ラメータを運営パラメータ収集設定装置から受信し、 受信した秘匿運営パラメ一 タを用いてシミュレーションをおこない、 おこなったシミュレーションの結果を 運営パラメータ収集設定装置に送信することとしたので、 各コンタクトセンタの 秘匿情報が他のコンタクトセンタに知られることなく、 コンタクトセンタ間の運 営パラメータの共有と相互利用を可能とすることができる。  According to the invention, the confidential operation parameter from which the confidential information has been removed from the operation parameter is received from the operation parameter collection and setting device, a simulation is performed using the received confidential operation parameter, and the result of the performed simulation is operated. Since the information is transmitted to the parameter collection and setting device, confidential information of each contact center is not known to the other contact centers, so that the operation parameters can be shared and mutually used between the contact centers.
また、 本発明は、 コンタクトセンタの運営パラメータの最適化をおこなう運営 パラメータ最適化方法であって、 前記運営パラメータから秘匿情報を取り除いて 秘匿運営パラメータを生成する秘匿運営パラメータ生成工程と、 前記秘匿運営パ ラメータ生成工程により生成された秘匿運営パラメータを用いてシミュレーショ ンをおこなうシミュレーション工程と、 を含んだことを特徴とする。  The present invention also relates to an operation parameter optimization method for optimizing an operation parameter of a contact center, wherein a secret operation parameter generation step of generating secret operation parameters by removing secret information from the operation parameters; And a simulation step of performing a simulation using the confidential operation parameters generated in the parameter generation step.
この発明によれば、 運営パラメータから秘匿情報を取り除いて秘匿運営パラメ ータを生成し、 生成した秘匿運営パラメータを用いてシミュレーションをおこな うこととしたので、 各コンタクトセンタの秘匿情報が他のコンタクトセンタに知 られることなく、 コンタクトセンタ間の運営パラメータの共有と相互利用を可能 とすることができる。 図面の簡単な説明  According to the present invention, the confidential information is removed from the operation parameters to generate the confidential operation parameters, and a simulation is performed using the generated confidential operation parameters. The operation parameters can be shared and mutually used between contact centers without being known to the contact centers. BRIEF DESCRIPTION OF THE FIGURES
第 1図は、 本実施の形態に係るコンタクトセンタ運営パラメータ最適化システ ムの概念を説明するための説明図であり、 第 2図は、 本実施の形態に係るコンタ クトセンタ運営パラメータ最適化システムのシステム構成を示す機能プロック図 であり、 第 3図は、 第 2図に示したコンタクトセンタ運営パラメータ最適化シス テムの処理手順を示すフローチャートであり、 第 4図は、 コンタクトセンタの運 営パラメータの一例を示す図であり、 第 5図は、 第 4図に示した運営パラメータ の秘匿例を示す図であり、 第 6図は、 オペレータ稼働率に基づく時間領域分割を 説明するための説明図であり、 第 7図は、 業務量変動データの時間領域分割と線 分近似または相似図形近似を説明するための説明図であり、 第 8図は、 第 2図に 示した秘匿運営パラメータ生成部の処理手順を示すフローチヤ一トであり、 第 9 図は、 オペレータ稼働率変動データを用いて時間領域を複数に分割する処理の処 理手順を示すフローチヤ一トであり、 第 1 0図は、 線分を用いた業務量変動デー タ近似処理の処理手順を示すフローチヤ一トであり、 第 1 1図は、 相似図形を用 いた業務量変動データ近似処理の処理手順を示すフ口一チヤ一トであり、 第 1 2 図は、 近似する線分の数を順に減らしていく業務量変動データ近似処理の処理手 順を示すフローチャートであり、 第 1 3図は、 近似する相似図形の数を順に減ら していく業務量変動データ近似処理の処理手順を示すフローチヤ一トであり、 第 1 4図は、 第 2図に示した類似事例検索部の処理手順を示すフローチャートであ り、 第 1 5図は、 本実施の形態に係る運営パラメータ収集設定プログラムおよび 運営パラメータ最適化プログラムを実行するコンピュータシステムを示す図であ る。 発明を実施するための最良の形態 FIG. 1 is an explanatory diagram for explaining the concept of the contact center operation parameter optimization system according to the present embodiment, and FIG. 2 is a diagram illustrating the contact center operation parameter optimization system according to the present embodiment. Fig. 3 is a functional block diagram showing the system configuration. Fig. 3 shows the contact center operating parameter optimization system shown in Fig. 2. FIG. 4 is a diagram showing an example of operation parameters of a contact center, and FIG. 5 is a diagram showing an example of concealment of the operation parameters shown in FIG. FIG. 6 is an explanatory diagram for explaining the time domain division based on the operator occupancy rate, and FIG. 7 is a diagram for explaining the time domain division and the line segment approximation or the similar figure approximation of the work volume fluctuation data. FIG. 8 is a flowchart showing the processing procedure of the confidential operation parameter generation unit shown in FIG. 2, and FIG. 9 is a diagram showing a plurality of time domains using operator operating rate fluctuation data. FIG. 10 is a flowchart showing a processing procedure of a dividing process. FIG. 10 is a flowchart showing a processing procedure of a business amount variation data approximating process using a line segment. Work volume using similar figures FIG. 12 is a flowchart showing a processing procedure of the fluctuation data approximation processing. FIG. 12 is a flowchart showing a processing procedure of the business amount fluctuation data approximation processing for sequentially reducing the number of approximated line segments. Fig. 13 is a flow chart showing the processing procedure of the work volume fluctuation data approximation process in which the number of similar figures to be approximated is reduced in order. Fig. 14 is a flowchart showing the similar case shown in Fig. 2. FIG. 15 is a flowchart showing a processing procedure of a search unit. FIG. 15 is a diagram showing a computer system that executes an operation parameter collection setting program and an operation parameter optimization program according to the present embodiment. BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION
以下、 添付図面を参照して、 この発明に係る運営パラメータ収集設定装置、 運 営パラメータ最適化装置、 運営パラメータ最適化方法、 運営パラメータ収集設定 プログラムおよび運営パラメータ最適化プログラムの好適な実施の形態を詳細に 説明する。  Hereinafter, preferred embodiments of an operation parameter collection and setting device, an operation parameter optimization device, an operation parameter optimization method, an operation parameter collection and setting program, and an operation parameter optimization program according to the present invention will be described with reference to the accompanying drawings. Explain in detail.
まず、 本実施の形態に係るコンタクトセンタ運営パラメータ最適化システムの 概念を説明する。 第 1図は、 本実施の形態に係るコンタクトセンタ運営パラメ一 タ最適化システムの概念を説明するための説明図である。  First, the concept of the contact center operation parameter optimization system according to the present embodiment will be described. FIG. 1 is an explanatory diagram for explaining the concept of a contact center operation parameter optimization system according to the present embodiment.
同図に示すように、 このコンタクトセンタ運営パラメータ最適化システムでは 、 クライアント力 コンタクトセンタの運営パラメータについてデータを収集し 、 運営パラメータから秘匿情報を取り除いてサーバに送り、 最適化を依頼する。 ここで、 秘匿情報とは、 コンタクトセンタの業務名、 チャネル名、 各業務量の時 間変動データ、 オペレータの個人名、 勤務シフト形態などであり、 他のコンタク トセンタに知られたくない情報である。 そして、 クライアントからの依頼を受け たサーバは、 秘匿情報が取り除かれた運営パラメータを用いてシミュレーション をおこない、 シミュレーション結果をクライアントに送信する。 As shown in the figure, this contact center operating parameter optimization system The client collects data on the operating parameters of the contact center, removes confidential information from the operating parameters, sends it to the server, and requests optimization. Here, the confidential information is the information such as the business name of the contact center, the channel name, the time variation data of each business volume, the personal name of the operator, the work shift type, etc., which is not desired to be known to other contact centers. . Then, the server receiving the request from the client performs a simulation using the operation parameters from which the confidential information has been removed, and transmits the simulation result to the client.
また、 このサーバは、 様々なコンタクトセンタの運営パラメータとシミュレ一 シヨン結果とを事例としてデータベースに蓄え、 クライアントからの要求に基づ いてクライアントと類似するコンタク トセンタの事例を送信する。 そして、 コン タクトセンタの管理者は、 サーバから送られてきた類似事例を参考にして自セン タの運営パラメータを修正し、 修正した運営パラメータをサーバに送信してシミ ユレーシヨンを依頼する。 そして、 満足なシミュレーション結果が得られるまで シミュレーションを繰り返し、 最終的に満足した運営パラメータとシミュレーシ ヨン結果を対応付けてデータベースに登録する。  The server also stores the operation parameters of various contact centers and the simulation results in a database as examples, and transmits case examples of contact centers similar to the client based on requests from the client. Then, the contact center manager corrects the operation parameters of the own center with reference to the similar case sent from the server, sends the corrected operation parameters to the server, and requests a simulation. The simulation is repeated until a satisfactory simulation result is obtained, and the finally satisfied operation parameters are associated with the simulation result and registered in the database.
このように、 本実施の形態では、 クライアントがサーバにシミュレーションを 依頼する場合に、 運営パラメータから秘匿情報を取り除いてサーバに送信し、 サ ーバは秘匿情報が取り除かれた運営パラメータを用いてシミュレーションするこ ととしたので、 秘匿情報を他のコンタクトセンタに知られることなく、 サーバ上 のシミュレーション機能を利用することができる。  As described above, in the present embodiment, when a client requests a server to perform a simulation, secret information is removed from the operation parameters and transmitted to the server, and the server performs simulation using the operation parameters from which the secret information has been removed. Because of this, the simulation function on the server can be used without confidential information being known to other contact centers.
また、 本実施の形態では、 最適と思われる運営パラメータとシミュレーション 結果を対応させてサーバのデータベースに蓄積することとしたので、 コンタクト センタ間で運営パラメータを共有し、 他のコンタクトセンタの運営パラメータを 参考にして自センタの運営パラメータを最適化することができる。  In this embodiment, the operation parameters considered to be optimal and the simulation results are stored in the server database in association with each other, so that the operation parameters are shared between the contact centers, and the operation parameters of the other contact centers are shared. The operating parameters of the own center can be optimized by reference.
次に、 本実施の形態に係るコンタクトセンタ運営パラメータ最適化システムの システム構成について説明する。 第 2図は、 本実施の形態に係るコンタクトセン タ運営パラメータ最適化システムのシステム構成を示す機能ブロック図である。 同図に示すように、 このコンタクトセンタ運営パラメータ最適化システムは、 運営パラメータ収集設定装置 1 0 0および 3 0と運営パラメータ最適化装置 2 0 0とがインターネット 4 0を介して接続されて構成される。 なお、 ここでは説明 の便宜上、 2台の運営パラメータ収集設定装置 1 0 0および 3 0のみを示したが 、 運営パラメータ最適化装置 2 0 0には任意の台数の運営パラメータ収集設定装 置を接続することができる。 また、 これらの運営パラメータ収集設定装置 1 0 0 および 3 0はいずれも同様の構成を有するので、 ここでは運営パラメータ収集設 定化装置 1 0 0を例にとって説明する。 Next, the system configuration of the contact center operation parameter optimization system according to the present embodiment will be described. FIG. 2 is a functional block diagram showing a system configuration of the contact center operation parameter optimizing system according to the present embodiment. As shown in the figure, this contact center operation parameter optimization system is configured by connecting operation parameter collection and setting devices 100 and 30 and operation parameter optimization device 200 via the Internet 40. You. Although only two operation parameter collection and setting devices 100 and 30 are shown here for convenience of explanation, any number of operation parameter collection and setting devices are connected to the operation parameter optimization device 200. can do. In addition, since these operation parameter collection and setting devices 100 and 30 have the same configuration, the operation parameter collection and setting device 100 will be described here as an example.
運営パラメータ収集設定装置 1 0 0は、 トランザクション振り分けシステム 1 0からコンタクトセンタの運営パラメータについてデータを収集し、 運営パラメ ータ最適化装置 2 0 0を用いて運営パラメータを最適化した後に、 トランザクシ ヨン振り分けシステム 1 0の運営パラメータを設定する装置である。 ここで、 ト ランザクシヨン振り分けシステム 1 0は、 コンタクトセンタが顧客から受け付け た電話, チャット、 メール等の顧客支援業務の処理を担当すべき担当オペレータ を複数のオペレータの中から選択するシステムである。  The operation parameter collection and setting device 100 collects data on the operation parameters of the contact center from the transaction distribution system 100, optimizes the operation parameters using the operation parameter optimization device 200, and then executes the transaction. This is a device for setting operating parameters of the sorting system 10. Here, the transaction distribution system 10 is a system for selecting, from among a plurality of operators, an operator in charge of a customer support operation such as telephone, chat, and e-mail received by a contact center from a customer.
この運営パラメータ収集設定装置 1 0 0は、 運営データ収集部 1 1 0と、 秘匿 運営パラメータ生成部 1 2 0と、 通信部 1 3 0と、 秘匿運営パラメータ復元部 1 4, 0と、 利用者インタフェース部 1 5 0と、 運営パラメータ設定部 1 6 0と、 制 御部 1 7 0とを有する。  The operation parameter collection and setting device 100 includes an operation data collection unit 110, a confidential operation parameter generation unit 120, a communication unit 130, a confidential operation parameter restoration unit 140, and a user. It has an interface unit 150, an operation parameter setting unit 160, and a control unit 170.
運営データ収集部 1 1 0は、 トランザクション振り分けシステム 1 0から運営 パラメータについてデータを収集する処理部であり、 具体的には、 チャンネルご と業務ごとの業務量の時間変動データである業務量変動データ、 オペレータ名、 勤務シフト、 オペレータ稼働率の時間変動データであるオペレータ稼働率変動な どの運営データを収集する。  The operation data collection unit 110 is a processing unit that collects data on operation parameters from the transaction distribution system 10. Specifically, the operation amount fluctuation data, which is the time fluctuation data of the operation amount for each channel, is It collects operation data such as the operator name, work shift, and operator operation rate fluctuation data that is the time fluctuation data of the operator operation rate.
秘匿運営パラメータ生成部 1 2 0は、 運営パラメータから秘匿情報を取り除い て秘匿運営パラメータを生成する処理部であり、 秘匿情報の記号化および業務量 変動データの秘匿などをおこなう。 この秘匿運営パラメータ生成部 1 2 0が運営 W The confidential operation parameter generation unit 120 is a processing unit that generates confidential operation parameters by removing confidential information from the operation parameters, and performs encoding of confidential information and concealment of business volume fluctuation data. This secret operation parameter generation unit 120 operates W
8 パラメータから秘匿情報を除去することによって、 コンタクトセンタ運営パラメ ータ最適化システムの利用者は、 他のコンタクトセンタに秘匿情報を知られるこ となく、 システムを利用することができる。 なお、 運営パラメータからの秘匿情 報除去の詳細については後述する。 8 By removing confidential information from the parameters, users of the contact center operation parameter optimization system can use the system without confidential information being known to other contact centers. The details of removing the confidential information from the operation parameters will be described later.
通信部 1 3 0は、 運営パラメータ最適化装置 2 0 0と通信をおこなう処理部で あり、 運営パラメータ最適化装置 2 0 0に秘匿運営パラメータを送信し、 運営パ ラメータ最適化装置 2 0 0からシミュレーション結果や類似事例を受信する。 秘匿運営パラメータ復元部 1 4 0は、 運営パラメータ最適化装置 2 0 0力 ら送 信されてきたシミュレーション結果に対して秘匿情報を復元する処理部であり、 秘匿運営パラメータ生成部 1 2 0がおこなった処理を逆に迪ることによって、 運 営ハ。ラメ一タを復元する。  The communication unit 130 is a processing unit that communicates with the operation parameter optimizing device 200, transmits the confidential operation parameter to the operation parameter optimizing device 200, and transmits the secret parameter from the operation parameter optimizing device 200. Receive simulation results and similar cases. The secret operation parameter restoring unit 140 is a processing unit for restoring secret information with respect to the simulation result transmitted from the operation parameter optimization device 200, and is executed by the secret operation parameter generation unit 120. Operation c. Restore the radiator.
利用者インタフェース部 1 5 0は、 運営パラメータ最適化システムの利用者か らのシミュレーション指示の受け付け、 利用者へのシミュレーション結果の表示 などをおこなう処理 ¾5である。 ,  The user interface unit 150 is a process # 5 for receiving a simulation instruction from a user of the operation parameter optimization system, displaying a simulation result to the user, and the like. ,
運営パラメータ設定部 1 6 0は、 秘匿運営パラメータ復元部 1 4 0によって復 元された運営パラメータをコンタクトセンタのトランザクション振り分けシステ ム 1 0に設定する処理部であり、 具体的には、 オペレータの勤務シフトなどの設 定をおこなう。  The operation parameter setting section 160 is a processing section for setting the operation parameters restored by the confidential operation parameter restoration section 140 in the transaction distribution system 10 of the contact center. Make settings such as shift.
制御部 1 7 0は、 運営パラメータ収集設定装置 1 0 0の全体を制御する処理部 であり、 利用者ィンタフェース部 1 5 0からの要求を受け付け各処理部に指示を 与え、 各処理部間のデータの流れを制御する。  The control unit 170 is a processing unit that controls the entire operation parameter collection and setting device 100, receives a request from the user interface unit 150, gives an instruction to each processing unit, and controls each processing unit. Control the flow of data.
次に、 運営パラメータ最適化装置 2 0 0について説明する。 運営パラメータ最 適化装置 2 0 0は、 運営パラメータ最適化のためのシミュレーションをおこない 、 シミュレーション結果を蓄積する装置であり、 シミュレーシヨン部 2 1 0と、 類似事例検索部 2 2 0と、 事例蓄積部 2 3 0と、 事例データベース 2 4 0と、 通 信部 2 5 0と、 制御部 2 6 0とを有する。  Next, the operation parameter optimizing device 200 will be described. The operation parameter optimizing device 200 is a device that performs a simulation for optimizing the operation parameters and accumulates the simulation result, and includes a simulation unit 210, a similar case search unit 220, and case accumulation. It has a section 230, a case database 240, a communication section 250, and a control section 260.
シミュレーシヨン部 2 1 0は、 運営パラメータ収集設定装置 1 0 0カ ら受信し た秘匿運営パラメータに基づいてシミュレーションをおこなう処理部であり、 具 体的には、 業務量変動データや勤務シフトなどに基づいてオペレータ稼働率の算 出をおこなう。 このシミュレーション部 2 1 0が、 各コンタクトセンタの秘匿運 営パラメータを用いてシミュレーションすることにより、 コンタクトセンタ運営 パラメータ最適化システムの利用者は、 他のコンタクトセンタに秘匿情報を知ら れることなく、 システムを利用することができる。 The simulation unit 210 receives from the operation parameter collection and setting device 100 This is a processing unit that performs simulations based on the confidential operation parameters, and specifically calculates the operator occupancy rate based on work volume fluctuation data and work shifts. The simulation unit 210 simulates using the confidential operation parameters of each contact center, so that the user of the contact center operation parameter optimization system can use the system without knowing the confidential information to other contact centers. Can be used.
類似事例検索部 2 2 0は、 コンタクトセンタ運営パラメータ最適化システムの 利用者のコンタクトセンタと業務量変動データが類似する事例、 すなわち秘匿運 営パラメータおよびシミュレーション結果を事例データベース 2 4 0から検索す る処理部である。 Similar case retrieval unit 2 2 0 you search cases, namely confidentiality luck operating parameters and simulation results from the case database 2 4 0 contact center and business volume variation data of a user of the contact center operation parameter optimization system are similar It is a processing unit.
事例蓄積部 2 3 0は、 秘匿運営パラメータ、 シミュレ一ション結果およびシミ ュレーション結果の得点を対応させて事例として事例データベース 2 4 0に蓄積 する処理部である。 ここで、 シミュレーション結果の得点とは、 シミュレーショ ン結果が事例として利用された回数に基づいて付与される値である。  The case storage unit 230 is a processing unit that stores in the case database 240 a case in which the secret operation parameters, the simulation result, and the simulation result score are associated with each other. Here, the score of the simulation result is a value given based on the number of times the simulation result is used as a case.
事例データベース 2 4 0は、 シミュレーション結果とシミュレーション結果の 得点を秘匿運営パラメータに対応づけて蓄積するデータベースである。 この事例 データベース 2 4 0に各コンタクトセンタの事例を蓄え、 類似事例検索部 2 2 0 がこの事例データベース 2 4 0から類似事例を検索することによって、 コンタク トセンタ間での運営パラメータの共有を可能とすることができる。 The case database 240 is a database that stores the simulation results and the scores of the simulation results in association with the secret operation parameters. Accumulated cases of the contact center to the case database 2 4 0, similar case retrieval unit 2 2 0 by searching the similar cases from the case database 2 4 0, enabling the sharing of operational parameters between contactor Tosenta can do.
通信部 2 5 0は、 運営パラメータ収集設定装置 1 0 0と通信をおこなう処理部 であり、 運営パラメータ収集設定装置 1 0 0から秘匿運営パラメータを受信し、 運営パラメータ収集設定装置 1 0 0にシミュレーション結果や事例データベース 2 4 0から検索された類似事例を送信する。  The communication unit 250 is a processing unit that communicates with the operation parameter collection / setting device 100, receives the secret operation parameter from the operation parameter collection / setting device 100, and simulates the operation parameter collection / setting device 100. The result and the similar case searched from the case database 240 are transmitted.
制御部 2 6 0は、 運営パラメータ最適化装置 2 0 0の全体を制御する処理部で あり、 運営パラメ一タ収集設定装置 1 0 0の依頼を受け付けて各処理部に指示を 与え、 各処理部間のデータの流れを制御する。  The control unit 260 is a processing unit that controls the entire operation parameter optimizing device 200, receives a request from the operation parameter collection and setting device 100, gives an instruction to each processing unit, and gives an instruction to each processing unit. Control the flow of data between departments.
次に、 第2図に示したコンタクトセンタ運営パラメータ最適化システムの処理 手順について説明する。 第 3図は、 第 2図に示したコンタクトセンタ運営パラメ 一タ最適化システムの処理手順を示すフローチャートである。 Next, the processing of the contact center operating parameter optimization system shown in Fig. 2 The procedure will be described. FIG. 3 is a flowchart showing a processing procedure of the contact center operation parameter optimizing system shown in FIG.
同図に示すように、 このコンタクトセンタ運営パラメータ最適化システムでは 、 運営パラメータ収集設定装置 1 0 0は、 運営データ収集部 1 1 0がトランザク シヨン振り分けシステム 1 0から運営パラメータについてデータを収集する (ス テツプ S 3 0 1 ) 。 そして、 秘匿運営パラメータ生成部 1 2 0が、 運営パラメ一 タから秘匿情報を取り除いて秘匿運営パラメータを生成し、 通信部 1 3 0が秘匿 運営パラメータを運営パラメータ最適化装置 2 0 0に送信する (ステップ S 3 0 2 ) 。  As shown in the figure, in this contact center operation parameter optimization system, in the operation parameter collection setting device 100, the operation data collection unit 110 collects data on the operation parameters from the transaction distribution system 10 ( Step S301). Then, the confidential operation parameter generation unit 120 removes confidential information from the operation parameters to generate confidential operation parameters, and the communication unit 130 transmits the confidential operation parameters to the operation parameter optimization device 200. (Step S302).
一方、 運営パラメータ最適化装置 2 0 0は、 通信部 2 5 0が秘匿運営パラメ一 タを受信し、 シミュレーション部 2 1 0が秘匿運営パラメータに基づいてシミュ レーシヨンをおこない、 シミュレーション結果を通信部 2 5 0が運営パラメータ 収集設定装置 1 0 0に送信する (ステップ S 3. 0 3 ) 。  On the other hand, in the operation parameter optimization device 200, the communication unit 250 receives the confidential operation parameters, the simulation unit 210 performs simulation based on the confidential operation parameters, and the simulation result is transmitted to the communication unit 2 50 transmits to the operation parameter collection and setting device 100 (step S3.03).
すると、 運営パラメータ収集設定装置 1 0 0は、 通信部 1 3 0がシミュレーシ ョン結果を受信し、 秘匿運営パラメータ復元部 1 4 0が運営パラメータを復元し (ステップ S 3 0 4 ) 、 利用者インタフェース部 1 5 0が、 シミュレーション結 果を表示する (ステップ S 3 0 5 ) 。  Then, in the operation parameter collection and setting device 100, the communication unit 130 receives the simulation result, and the secret operation parameter restoration unit 140 restores the operation parameters (step S304), and The user interface section 150 displays the simulation result (step S305).
そして、 利用者にシミュレーション結果が満足いくものであるか否かを尋ね ( ステップ S 3 0 6 ) 、 利用者がシミュレーション結果に満足した場合には、 直前 にシミュレーションをおこなつた秘匿運営パラメータが最終運営パラメータであ ることを運営パラメータ最適化装置 2 0 0に通知し (ステップ S 3 1 5 ) 、 運営 パラメータをトランザクション振り分けシステム 1 0に設定する (ステップ S 3 1 6 )。  Then, the user is asked whether or not the simulation result is satisfactory (step S306), and if the user is satisfied with the simulation result, the confidential operation parameter immediately before the simulation is finalized. The operation parameter optimizing device 200 is notified of the operation parameter (step S315), and the operation parameter is set in the transaction distribution system 10 (step S316).
一方、 利用者がシミュレーション結果に満足しなかった場合には、 運営パラメ ータ最適化装置 2 0 0に類似事例検索の依頼を送信する (ステップ S 3 0 7 ) 。 すると、 運営パラメータ最適化装置 2 0 0は、 通信部 2 5 0が類似事例検索の依 頼を受信し、 類似事例検索部 2 2 0が依頼に基づいて類似事例検索をおこない、 通信部 250が類似事例を運営パラメータ収集設定装置 100に送信する (ステ ップ S 308) 。 On the other hand, if the user is not satisfied with the simulation result, a request for a similar case search is transmitted to the operation parameter optimization device 200 (step S307). Then, in the operation parameter optimization device 200, the communication unit 250 receives the request for similar case search, and the similar case search unit 220 performs similar case search based on the request. The communication unit 250 transmits a similar case to the operation parameter collection and setting device 100 (step S308).
すると、 運営パラメータ収集設定装置 100は、 通信部 1 30が類似事例を受 信し、 利用者インタフェース部 1 50が類似事例を表示する (ステップ S 309 ) 。 そして、 利用者が類似事例に基づいて修正した運営パラメータから秘匿運営 パラメータ生成部 1 20が秘匿運営パラメータを生成し、 通信部 1 30が秘匿運 営パラメータを運営パラメータ最適化装置 200に送信する (ステップ S 3 1 0 ) 、  Then, in the operation parameter collection and setting device 100, the communication unit 130 receives the similar case, and the user interface unit 150 displays the similar case (step S309). Then, the confidential operation parameter generation unit 120 generates the confidential operation parameter from the operation parameter corrected by the user based on the similar case, and the communication unit 130 transmits the confidential operation parameter to the operation parameter optimization device 200 ( Step S 3 10),
すると、 運営パラメータ最適化装置 200は、 通信部 250が秘匿運営パラメ ータを受信し、 受信した秘匿運営パラメータを用いてシミュレーション部 21 0 がシミュレーションを実施し、 その結果を通信部 250が運営パラメータ収集設 定装置 100に送信する (ステップ S 3 1 1) 。  Then, in the operation parameter optimization device 200, the communication unit 250 receives the confidential operation parameter, the simulation unit 210 performs a simulation using the received confidential operation parameter, and the communication unit 250 transmits the result to the operation parameter The data is transmitted to the collection setting device 100 (step S311).
すると、 運営パラメータ収集設定装置 100は、 通信部 1 30がシミュレーシ ョン結果を受信し、 秘匿運営パラメータ復元部 140が運営パラメータを復元し (ステップ S 3 1 2) 、 利用者インタフェース部 1 50がシミュレーション結果 を復元された運営パラメータを用いて表示する (ステップ S 3 1 3) 。  Then, in the operation parameter collection and setting apparatus 100, the communication unit 130 receives the simulation result, the confidential operation parameter restoration unit 140 restores the operation parameters (step S312), and the user interface unit 150 Displays the simulation results using the restored operating parameters (step S313).
そして、 シミュレーション結果が満足いくものであるか否かを利用者に尋ね ( ステップ S 3 14) 、 シミュレーション結果が満足いくものでない場合には、 利 用者は、 運営パラメータをさらに修正し、 満足するシミュレーション結果が得ら れるまでシミュレーションを繰り返す。 一方、 利用者がシミュレーション結果に 満足した場合には、 運営パラメ一タ収集設定装置 100は、 直前にシミュレーシ ョンをおこなった秘匿運営パラメータが最終運営パラメータであるとの通知を運 営パラメータ最適化装置 200に送信し (ステップ S 3 1 5) 、 運営パラメータ をトランザクション振り分けシステム 10に設定する (ステップ S 3 1 6) 。 また、 運営パラメータ最適化装置 200は、 最終運営パラメータであるとの通 知を運営パラメータ収集設定装置 1 00から通信部 250が受信すると、 事例蓄 積部 230がシミュレーション結果に得点を付与し (ステップ S 3 1 7) 、 事例 データベース 2 4 0にシミュレーション結果と得点を秘匿運営パラメータに対応 付けて事例として蓄積する (ステ.ップ S 3 1 8 ) 。 Then, the user is asked whether or not the simulation result is satisfactory (step S314). If the simulation result is not satisfactory, the user further modifies the operation parameters and satisfies the condition. Repeat the simulation until the simulation result is obtained. On the other hand, if the user is satisfied with the simulation result, the operation parameter collection / setting device 100 notifies the user that the confidential operation parameter that has been simulated immediately before is the final operation parameter by using the operation parameter optimization. Is transmitted to the transaction device 200 (step S315), and the operation parameters are set in the transaction distribution system 10 (step S316). Also, when the communication unit 250 receives the notification that the operation parameter is the final operation parameter from the operation parameter collection and setting device 100, the case accumulation unit 230 assigns a score to the simulation result (step S 3 1 7), case study The simulation results and the scores are stored as an example in the database 240 by associating them with the secret operation parameters (step S318).
このように、 このコンタクトセンタ運営パラメータ最適化システムでは、 運営 パラメータ収集設定装置 1 0 0の秘匿運営パラメータ生成部 1 2 0が運営パラメ ータから秘匿情報を取り除いて秘匿運営パラメータを生成し、 運営パラメ一タ最 適化装置 2 0 0のシミュレーション部 2 1 0が秘匿運営パラメータを用いてシミ ユレーシヨンをおこなうことによって、 コンタクトセンタ運営パラメータ最適化 システムの利用者は、 秘匿情報が外部に知られる心配なしにシステムを利用する ことができる。  As described above, in this contact center operation parameter optimization system, the secret operation parameter generation unit 120 of the operation parameter collection and setting device 100 removes secret information from the operation parameters to generate secret operation parameters. When the simulation unit 210 of the parameter optimization device 200 performs simulation using the confidential operation parameters, users of the contact center operation parameter optimization system may be concerned about confidential information being known to the outside world. The system can be used without it.
また、 このコンタクトセンタ運営パラメータ最適化システムでは、 運営パラメ ータ最適化装置 2 0 0が過去のシミュレーション事例を事例データベース 2 4 0 に蓄え、 類似事例検索部 2 2 0が事例データベース 2 4 0から類似事例を検索し て利用者に提供することによって、 コンタクトセンタ間で運営パラメータを相互 に利用し合うことができる。  Also, in this contact center operation parameter optimization system, the operation parameter optimization device 200 stores past simulation cases in the case database 240, and the similar case search unit 220 reads from the case database 240 By retrieving similar cases and providing them to users, the operating parameters can be used mutually between contact centers.
次に、 コンタクトセンタの運営パラメータからの秘匿情報除去の詳細について 説明する。 そこで、 まず、 コンタクトセンタの運営パラメータについて説明する 。 第 4図は、 コンタクトセンタの運営パラメータの一例を示す図である。 同図に 示すように、 コンタクトセンタの運営パラメータとしては、 コンタクトセンタの 業務種別、 チャネルごと業務ごとの業務量変動データ、 オペレータ配置、 振り分 けパラメータ、 オペレータ稼働率変動データなどがある。  Next, details of the removal of confidential information from the operation parameters of the contact center will be described. Therefore, first, the operation parameters of the contact center will be described. FIG. 4 is a diagram showing an example of the operation parameters of the contact center. As shown in the figure, the operation parameters of the contact center include the job type of the contact center, the work volume fluctuation data for each channel and each business, the operator allocation, the distribution parameters, and the operator operation rate fluctuation data.
業務種別は、 コンタクトセンタが顧客から受け付ける業務の種別であり、 具体 的には、 「問い合わせ」 、 「依頼」 、 「V I P &苦情」 などの種別がある。 業務 量変動データは、 「電話」 、 「メール」 、 「チャット」 、 「キャンペーン」 など のチャンネルごとの各業務の業務量の時間変動データであり、 業務量はトランザ クシヨン件数を用いて表わされる。 オペレータ配置は、 各オペレータの時間およ び業務配置であり、 「オペレータ名」 、 「勤務シフト」 、 「担当業務」 、 「担当 チャンネノレ名」 などからなる。 振り分けパラメータは、 トランザクション振り分けシステム 1 0が有する振り 分け機能のパラメータの指定であり、 具体的には、 「動的スキルマッチング機能 」 、 「V I P選別機能」 、 「チャンネルプレンデイング機能」 などのパラメータ を指定する。 オペレータ稼働率変動データは、 全チャンネルおよび業務でのトー タルなオペレータが稼働している率の時間変動データである。 ただし、 オペレー タ稼働率変動データは、 常に入手できるデータとは限らないので、 オペレータ稼 働率変動データが必要な場合には、 運営データ収集部 1 1 0は、 コンタクトセン タの業務量変動データ、 オペレータのシフト、 担当業務などに基づき簡易シミュ レーシヨンをおこなってオペレータ稼働率変動データを求める。 The job type is the type of job that the contact center accepts from the customer, and specifically includes types such as “inquiry”, “request”, and “VIP & complaint”. The business volume fluctuation data is time fluctuation data of the business volume of each business such as “telephone”, “mail”, “chat”, and “campaign”, and the business volume is expressed using the number of transactions. The operator assignment is the time and task assignment of each operator, and includes “operator name”, “work shift”, “assigned task”, “assigned channel name”, and the like. The distribution parameters are parameters for the distribution function of the transaction distribution system 10, and specifically include parameters such as a "dynamic skill matching function", a "VIP selection function", and a "channel rendering function". specify. The operator operation rate fluctuation data is time fluctuation data of the rate at which the total operator is operating in all channels and business. However, since the operator utilization rate fluctuation data is not always available data, if the operator utilization rate fluctuation data is required, the operation data collection unit 110 will use the contact center business volume fluctuation data, Perform simple simulations based on operator shifts, assigned tasks, etc. to obtain operator operating rate fluctuation data.
次に、 コンタクトセンタの運営パラメータの秘匿について説明する。 第 5図は 、 第 4図に示した運営パラメータの秘匿例を示す図である。 同図に示すように、 コンタクトセンタの業務種別については、 「問い合わせ」 、 「依頼」 、 「V I P &苦情」 などの業務名を、 「t s l j 、 「t s 2」 、 「t s 3 j などで記号化す る。 業務量変動データについては、 「電話」 、 「メール」 、 「チャット」 、 「キ ヤンぺーン」 などのチヤンネ/レ名を 「 c h 1」 、 「 c h 2」 、 「 c h 3」 、 「c h 4」 などで記号化する。 同様に、 オペレータ配置については、 オペレータ名を 「〇P 1 J 、 「〇P 2」 、 「O P 3」 、 「O P 4」 などで記号化する。  Next, the concealment of the operation parameters of the contact center will be described. FIG. 5 is a diagram showing an example of concealment of the operation parameters shown in FIG. As shown in the figure, regarding the business type of the contact center, the business names such as “inquiry”, “request”, “VIP & complaint” are symbolized by “tslj”, “ts2”, “ts3j”, etc. For the business volume fluctuation data, the names of channels / calls such as “telephone”, “email”, “chat”, and “campaign” are referred to as “ch1,” “ch2,” “ch3,” ch 4 ”. Similarly, the operator name is symbolized by "@ P1J," "@ P2", "OP3", "OP4" or the like for the operator arrangement.
また、 業務量変動データについては、 オペレータ稼働率に基づいて時間領域を 複数の時間領域に分割し、 分割した各時間領域の業務量変動データを線分または 相似図形で近似し、 さらに各時間領域をランダムに入れ替えることによつてデー タを秘匿する。  For the work volume fluctuation data, the time domain is divided into a plurality of time domains based on the operator occupancy rate, and the work volume fluctuation data of each divided time domain is approximated by a line segment or a similar figure. The data is concealed by randomly replacing the.
ここで、 この業務量変動データの秘匿の詳細について説明する。 第 6図は、 ォ ペレータ稼働率に基づく時間領域分割を説明するための説明図である。 また、 第 Here, details of the secrecy of the business amount fluctuation data will be described. FIG. 6 is an explanatory diagram for explaining time domain division based on operator availability. Also,
7図は、 業務量変動データの時間領域分割と線分近似または相似図形近似を説明 するための説明図である。 FIG. 7 is an explanatory diagram for explaining time domain division and line segment approximation or similar figure approximation of business amount fluctuation data.
まず、 オペレータ稼働率に基づく時間領域分割について説明する。 第 6図は、 オペレータ稼働率変動データが所定のオペレータ稼働率 (ここでは 5 0 %) を横 切る直近の標本点で、 力つ所定の稼働率以下の点で時間領域を切断することを示 している。 ただし、 切断点を含め標本点が 2個以下となる領域は除外し、 所定の オペレータ稼働率としては低い稼働率を選ぶこととしている。 ここで、 分割の結果得られたオペレータ稼働率が低い時間領域は、 最適化をす ることがあまり意味の無い時間領域であり、 また、 オペレータ稼働率の低い時間 領域にはさまれたオペレータ稼働率の高い時間領域は、 他の時間領域と独立に最 適化が可能である。 したがって、 このようにオペレータ稼働率に基づいて時間領 域を分割し、 分割した時間領域ごとに独立に最適化をおこなっても、 時間領域を 分割しない最適化と同じ結果を得ることができる。 First, the time domain division based on the operator operation rate will be described. Fig. 6 shows that the operator operating rate fluctuation data crosses the specified operator operating rate (here, 50%). This indicates that the time domain is cut at the point immediately below the cutting point at the point where the force is less than the specified operation rate. However, the area where the number of sample points is 2 or less including the cutting point is excluded, and a low operating rate is selected as the predetermined operator operating rate. Here, the time region in which the operator utilization rate is low as a result of the division is a time region in which it is not meaningful to optimize, and the operator operation time in the time region in which the operator utilization rate is low is low. The time domain with the highest rate can be optimized independently of the other time domains. Therefore, even if the time domain is divided based on the operator occupancy rate and optimization is performed independently for each of the divided time domains, the same result as the optimization without dividing the time domain can be obtained.
次に、 業務量変動データの時間領域分割と線分近似または相似図形近似につい' て説明する。 第 7図に示すように、 この業務量変動データの時間近似では、 まず 、 業務量変動データを、 オペレータ稼働率に基づく時間領域分割と同様の切断点 で複数の時間領域に分割する。 そして、 分割した業務量変動データを、 3本以内 の線分または 2個以内の四角形若しくは三角形で近似する。  Next, the time domain division and line segment approximation or similar figure approximation of business amount fluctuation data will be described. As shown in FIG. 7, in the time approximation of the work amount fluctuation data, first, the work amount fluctuation data is divided into a plurality of time regions at the same cutting point as the time region division based on the operator operation rate. Then, the divided work volume fluctuation data is approximated with up to three line segments or up to two squares or triangles.
このように、 業務量変動データをオペレータ稼働率に基づいて複数の時間領域 に分割し、 分割した各時間領域の業務量変動データを線分または相似図形で近似 し、 さらに、 各時間領域を独立なシミュレーション対象とすることによって、 業 務量変動データを秘匿することができる。 また、 各時間領域の業務量変動データ を泉分または相似図形で近似することにより、 業務量変動データを用いて事例デ ータベース 2 4 0から類似事例を検索する場合に、 検索を容易にすることができ る。  In this way, the work volume fluctuation data is divided into a plurality of time domains based on the operator occupancy rate, and the work volume fluctuation data in each of the divided time domains is approximated by a line segment or a similar figure. By using a simple simulation target, the workload fluctuation data can be concealed. In addition, by approximating the work volume fluctuation data in each time domain with a spring component or a similar figure, it is easy to search for similar cases from the case database 240 using the business volume fluctuation data. Can be done.
次に、 第 2図に示した秘匿運営パラメータ生成部 1 2 0の処理手順について説 明する。 第 8図は、 第 2図に示した秘匿運営パラメータ生成部 1 2 0の処理手順 を示すフローチャートである。 同図に示すように、 まず、 この秘匿運営パラメ一 タ生成部 1 2 0は、 任意の業務のオペレータ稼働率変動データおよび各業務の業 務量変動データを取得する (ステップ S 8 0 1 ) 。  Next, the processing procedure of the confidential operation parameter generation unit 120 shown in FIG. 2 will be described. FIG. 8 is a flowchart showing a processing procedure of the confidential operation parameter generation unit 120 shown in FIG. As shown in the figure, first, the confidential operation parameter generation unit 120 obtains operator operation rate fluctuation data of an arbitrary operation and operation amount fluctuation data of each operation (step S810). .
そして、 オペレータ稼働率変動データを用いて全体の時間領域を複数の時間領 域に分割し (ステップ S 8 0 2 ) 、 分割した複数の時間領域に各業務量変動デー タを分割する (ステップ S 8 0 3 ) 。 Then, the entire time domain is divided into a plurality of Area (step S 802), and divide each work amount variation data into a plurality of divided time areas (step S 803).
そして、 分割した時間領域ごとの業務量変動デ'ータを線分または相似図形で近 似し (スッテツプ S 8 0 4 ) 、 近似した各業務量変動データをランダムに並べ替 える (スッテツプ S 8 0 5 ) 。 なお、 業務量変動データを線分によって近似する 力 4目似図形で近似するかは、 あらかじめ指定しておく。 そして、 時刻を相対時間 に変更する (ステップ S 8 0 6 ) 。 また、 業務名、 チャンネノレ名、 オペレータ名 などの秘匿情報を記号化する (ステップ S 8 0 7 ) 。  Then, the workload variation data for each of the divided time domains is approximated by a line segment or a similar figure (step S804), and the approximated workload variation data is rearranged at random (step S8). 0 5). In addition, it is specified in advance whether to approximate the work volume fluctuation data by a line segment. Then, the time is changed to the relative time (step S806). In addition, secret information such as a business name, a channel name, and an operator name is encoded (step S807).
このように、 この秘匿運営パラメータ生成部 1 2 0が、 オペレータ変動率に基 づいて各業務量変動データを複数の時間領域に分割し、 分割した各業務量変動デ ータを線分または相似図形で近似し、 さらに時間領域を並べ替えかえることによ つて、 各業務量変動データを秘匿することができる。  In this way, the secret operation parameter generation unit 120 divides each work amount fluctuation data into a plurality of time regions based on the operator change rate, and divides each divided work amount fluctuation data into a line segment or similarity. By approximating by graphic and by rearranging the time domain, each work volume fluctuation data can be concealed.
次に、 オペレータ稼働率変動データを用いて時間領域を複数に分割する処理の 処理手順について説明する。 第 9図は、 オペレータ稼働率変動データを用いて時 間領域を複数に分割する処理の処理手順を示すフローチャートである。 なお、 こ の処理は、 第 8図に示した秘匿運営パラメータ生成部 1 2 0の処理手順のステツ プ S 8 0 2に対応している。  Next, a description will be given of a processing procedure of processing for dividing a time region into a plurality of regions using operator operating rate fluctuation data. FIG. 9 is a flowchart showing a processing procedure of processing for dividing a time region into a plurality of regions by using operator operating rate fluctuation data. Note that this processing corresponds to step S802 of the processing procedure of the secret management parameter generation unit 120 shown in FIG.
同図に示すように、 オペレータ稼働率変動データを用いて時間領域を複数に分 割する処理は、 任意の業務のオペレータ稼働率変動データを取得し (ステップ S 9 0 1 ) 、 オペレータ稼働率変動データを切断するためのオペレータ稼働率を選 定する (ステップ S 9 0 2 ) 。 ここで、 オペレータ稼働率変動データを切断する ための稼働率としては、 低レ、稼働率たとえば 5 0 %を選ぶ。  As shown in the figure, the process of dividing the time domain into a plurality of parts using the operator occupancy fluctuation data involves acquiring the operator occupancy fluctuation data of an arbitrary task (step S901), and An operator operation rate for cutting data is selected (step S902). Here, a low operating rate, for example, 50%, is selected as the operating rate for cutting the operator operating rate fluctuation data.
そして、 選定したオペレータ稼働率でオペレータ稼働率変動データを横切る点 の直近の標本点であり、 かつ選定したオペレータ稼働率以下の点を切断点の集合 として計算し (ステップ S 9 0 3 ) 、 計算した切断点の集合から標本点が 2個以 下の時間領域を作り出す切断点を除外する (ステップ S 9 0 4 ) 。 そして、 切断 点で区切られた時間領域の領域分割データを出力する (ステップ S 9 0 5 ) 。 このように、 オペレータ稼働率変動データを、 所定のオペレータ稼働率を横切 る点で分割することによって、 時間領域を複数に分割することができ、 業務量変 動データを分割するための複数の時間領域を得ることができる。 Then, a point that is the nearest sample point to the point that traverses the operator occupancy fluctuation data at the selected operator occupancy and is equal to or less than the selected operator occupancy is calculated as a set of cutting points (step S903), and the calculation is performed. From the set of cut points thus obtained, cut points that create a time region with two or less sample points are excluded (step S904). Then, it outputs area divided data of the time area delimited by the cutting point (step S905). As described above, by dividing the operator occupancy rate fluctuation data at points crossing a predetermined operator occupancy rate, the time domain can be divided into a plurality of sections. Time domain can be obtained.
次に、 複数の時間領域に分割された業務量変動データを近似する処理について 説明する。 第 1 0図は、 線分を用いた業務量変動データ近似処理の処理手順を示 すフローチャートである。 また、 第 1 1図は、 相似図形を用いた業務量変動デー タ近似処理の処理手順を示すフローチャートである。 なお、 この業務量変動デー タ近似処理は、 第 8図に示した秘匿運営パラメータ生成部 1 2 0の処理手順のス テツプ S 8 0 4の処理で各業務量変動データを近似する場合に用いられる。  Next, a process for approximating the work amount fluctuation data divided into a plurality of time domains will be described. FIG. 10 is a flowchart showing a processing procedure of a business amount fluctuation data approximation process using a line segment. FIG. 11 is a flowchart showing a processing procedure of a business amount fluctuation data approximation process using a similar figure. This work volume fluctuation data approximation process is used when approximating each work volume fluctuation data in the processing of step S804 of the processing procedure of the confidential operation parameter generation unit 120 shown in FIG. Can be
第 1 0図に示すように、 この業務量変動データ近似処理は、 業務量変動データ と領域分割データを取得し (ステップ S 1 0 0 1 ) 、 取得した領域分割データに 基づいて分割領域を一つ選択する (ステップ S 1 0 0 2 ) 。 また、 線分の数 nの 初期値を 「0」 と設定する (ステップ S 1 0 0 3 ) 。 そして、 nに 「1」 を加え (ステップ S 1 0 0 4 ) 、 n本の線分で業務量変動データを近似して誤差を計算 し (ステップ S 1 0 0 5 ) 、 計算した誤差が設定誤差内にあるか否かを調べる ( ステップ S 1 0 0 6 ) 。  As shown in FIG. 10, the business volume fluctuation data approximation process obtains the business volume fluctuation data and the region division data (step S1001), and divides the divided region based on the obtained region division data. (Step S1002). Also, the initial value of the number n of line segments is set to “0” (step S 1003). Then, “1” is added to n (step S 1004), and the error is calculated by approximating the work amount fluctuation data with n line segments (step S 1005), and the calculated error is set. It is checked whether it is within the error (step S106).
その結果、 計算した誤差が設定誤差内でない場合には、 さらに線分の数が 3本 未満であるか否かを調べ (ステップ S 1 0 0 7 ) 、 線分の数が 3本未満の場合に は、 線分の数を増やして再度誤差を計算する。 一方、 線分の数が 3本以上である 場合には、 分割領域と線分データを近似結果として出力し (ステップ S 1 0 0 8 ) 、 全ての分割領域を近似したか否かを調べる (ステップ S 1 0 0 9 ) 。 その結 果、 全ての分割領域を近似していない場合には、 ステップ S 1 0 0 2に戻って次 の分割領域の近似をおこない、 全ての分割領域を近似した場合には、 処理を終了 する。  As a result, if the calculated error is not within the set error, it is further checked whether or not the number of line segments is less than three (step S1007). If the number of line segments is less than three, To do this, increase the number of line segments and calculate the error again. On the other hand, if the number of line segments is three or more, the divided region and the line segment data are output as an approximation result (step S1008), and it is checked whether or not all the divided regions have been approximated (step S1008). Step S1009). As a result, if all the divided regions have not been approximated, the process returns to step S1002 to approximate the next divided region, and if all the divided regions have been approximated, the process ends. .
これに対して、 計算した誤差が設定誤差内の場合には、 分割領域と線分データ を近似結果として出力し (ステップ S 1 0 0 8 ) 、 全ての分割領域を近似したか 否かを調べ (ステップ S 1 0 0 9 ) 、 全ての分割領域を近似していない場合には 、 ステップ S 1 002に戻って次の分割領域の近似をおこない、 全ての分割領域 を近似した場合には、 処理を終了する。 On the other hand, if the calculated error is within the set error, the divided region and the line segment data are output as an approximation result (step S1008), and it is determined whether or not all the divided regions have been approximated. (Step S 1 0 9) If not all the divided areas are approximated, Returning to step S1002, the next divided area is approximated, and if all the divided areas have been approximated, the process ends.
また、 第 1 1図に示すように、 相似図形を用いた業務量変動データ近似処理は Also, as shown in Fig. 11, the approximation processing of business amount fluctuation data using similar figures
、 業務量変動データと領域分割データを取得し (ステップ S 1 101) 、 取得し た領域分割データに基づいて分割領域を一つ選択する (ステップ S 1 1 02) 。 また、 相似図形の数 nの初期値を 「0」 と設定する (ステップ S 1 103) 。 そ して、 nに 「1」 を加え (ステップ S 1 104) 、 n個の相似図形で業務量変動 データを近似して誤差を計算し (ステップ S 1 1 05) 、 計算した誤差が設定誤 差内にあるか否かを調べる (ステップ S 1 106) 。 Then, the work volume fluctuation data and the area division data are acquired (step S1101), and one division area is selected based on the acquired area division data (step S1102). Also, the initial value of the number n of similar figures is set to “0” (step S1103). Then, “1” is added to n (step S 1104), and the error is calculated by approximating the work volume fluctuation data with n similar figures (step S 1105). It is checked whether it is within the difference (step S1106).
その結果、 計算した誤差が設定誤差内でない場合には、 さらに相似図形の数が As a result, if the calculated error is not within the set error, the number of similar figures
2個未満である力否かを調べ (ステップ S 1 10 7) 、 相似図形の数が 2個未満 の場合には、 相似図形の数を増やして再度誤差を計算する。 一方、 相似図形の数 が 2個以上の場合には、 分割領域と相似図形データを近似結果として出力し (ス テツプ S 1 108) 、 全ての分割領域を近似したか否かを調べる (ステップ S 1 109) 。 その結果、 全ての分割領域を近似していない場合には、 ステップ S 1It is checked whether or not the force is less than two (step S 1107). If the number of similar figures is less than two, the number of similar figures is increased and the error is calculated again. On the other hand, if the number of similar figures is two or more, the divided area and the similar figure data are output as an approximation result (step S1108), and it is checked whether or not all the divided areas have been approximated (step S1108). 1 109). As a result, if not all divided regions are approximated, step S 1
102に戻って次の分割領域の近似をおこない、 全ての分割領域を近似した場合 には、 処理を終了する。 Returning to step 102, the next divided area is approximated, and if all the divided areas are approximated, the process ends.
これに対して、 計算した誤差が設定誤差内の場合には、 分割領域と相似図形デ ータを近似結果として出力し (ステップ S 1 108) 、 全ての分割領域を近似し たか否かを調べ (ステップ S 1 109) 、 全ての分割領域を近似していない場合 には、 ステップ S 1 102に戻って次の分割領域の近似をおこない、 全ての分割 領域を近似した場合には、 処理を終了する。  On the other hand, if the calculated error is within the set error, the divided area and the similar figure data are output as an approximation result (step S1108), and it is checked whether or not all the divided areas have been approximated. (Step S 1109) If not all the divided areas have been approximated, the process returns to step S 1102 to approximate the next divided area. If all the divided areas have been approximated, the processing ends. I do.
なお、 第 10図および第 1 1図に示した業務量変動データの近似処理では、 線 分の数または相似図形の数を 1から順に増やして近似の誤差を減らしていった。 これに対して、 業務量変動データを全ての標本点を結ぶ線分または相似図形で近 似し、 線分または相似図形の数を所定の数まで順に減らしていくことによって、 業務量変動データを近似することもできる。 そこで、 近似する線分または相似図 形の数を所定の数まで順に減らしていくことによって、 業務量変動データを近似 する場合について説明する。 In the approximation processing of the work volume fluctuation data shown in Figs. 10 and 11, the number of line segments or the number of similar figures was increased from 1 to reduce the approximation error. On the other hand, the work volume fluctuation data is approximated by a line segment or similar figure connecting all the sample points, and the number of line segments or similar figures is sequentially reduced to a predetermined number. It can be approximated. Then, an approximate line segment or similar diagram A case will be described in which the work volume fluctuation data is approximated by sequentially reducing the number of shapes to a predetermined number.
第 12図は、 近似する線分の数を順に減らしていく業務量変動データ近似処理 の処理手順を示すフローチャートである。 また、 第 13図は、 近似する相似図形 の数を順に減らしていく業務量変動データ近似処理の処理手順を示すフローチヤ ートである。  FIG. 12 is a flowchart showing a processing procedure of business amount fluctuation data approximation processing for sequentially decreasing the number of approximated line segments. FIG. 13 is a flowchart showing a processing procedure of the work amount fluctuation data approximation process for sequentially reducing the number of similar figures to be approximated.
第 12図に示す業務量変動データ近似処理は、 業務量変動データと領域分割デ ータを取得し (ステップ S 1201) 、 近似する線分の数 nを選定する (ステツ プ S 1202) 。 そして、 領域分割データに基づき分割領域を 1つ選定し (ステ ップ S 1203) 、 分割領域内の全ての標本点を連続して結ぶ N本の線分を取得 する (ステップ S 1204) 。  In the work volume fluctuation data approximation processing shown in FIG. 12, the work volume fluctuation data and the area division data are acquired (step S1201), and the number n of approximated line segments is selected (step S1202). Then, one divided area is selected based on the divided area data (step S1203), and N line segments that continuously connect all the sample points in the divided area are obtained (step S1204).
そして、 N本の線分のうち、 連続する 2本の線分の全ての組み合わせを 1本の 線分で近似し、 全ての誤差を計算する (ステップ S 1205) 。 そして、 誤差が 最少の近似を採用し (ステップ S 1206) 、 2本の線分を 1本の線分で置き換 える。 これにより、 線分の数は 1本へるため、 Nから 「1」 を引く (ステップ S 1207) 。 そして、 Nが nより大きいか否かを調べ (ステップ S 1208) 、 Nが nより大きい場合には、 ステップ S 1205に戻り、 次の近似をおこなう。 —方、 Nが n以下である場合には、 分割領域と線分データを近似結果として出力 し (ステップ S 1209) 、 全ての分割領域を近似したか否かを調べ (ステップ S 1210) 、 全ての分割領域を近似していない場合には、 ステップ S 1203 に戻つて他の分割領域を近似する。  Then, of the N line segments, all combinations of two continuous line segments are approximated by one line segment, and all errors are calculated (step S1205). Then, the approximation with the smallest error is adopted (step S1206), and the two line segments are replaced with one line segment. As a result, the number of line segments is reduced to one, so “1” is subtracted from N (step S 1207). Then, it is checked whether or not N is larger than n (step S1208). If N is larger than n, the process returns to step S1205 to perform the next approximation. On the other hand, if N is equal to or less than n, the divided area and the line segment data are output as an approximation result (step S1209), and it is checked whether or not all the divided areas are approximated (step S1210). If the divided region is not approximated, the process returns to step S1203 to approximate another divided region.
また、 第 13図に示す業務量変動データ近似処理は、 業務量変動データと領域 分割データを取得し (ステップ S 1301) 、 近似する相似図形の数 nを選定す る (ステップ S 1302) 。 そして、 領域分割データに基づき分割領域を 1つ選 定し (ステップ S 1303) 、 分割領域内の全ての標本点を連続して結ぶ N本の 線分を取得し、 N個の相似図形で近似する (ステップ S 1304) 。  In the business volume variation data approximation processing shown in FIG. 13, the business volume variation data and the area division data are acquired (step S1301), and the number n of similar figures to be approximated is selected (step S1302). Then, one divided area is selected based on the divided area data (step S1303), and N line segments that continuously connect all the sample points in the divided area are obtained, and approximated by N similar figures. Yes (step S1304).
そして、 N個の相似図形のうち、 近接する 2個の相似図形の全ての組み合わせ を 1個の相似図形で近似し、 全ての誤差を計算する (ステップ S 1 3 0 5 ) 。 そ して、 誤差が最少の近似を採用し (ステップ S 1 3 0 6 ) 、 2個の相似図形を 1 個の相似図形で置き換える。 これにより、 相似図形の数は 1個へるため、 Nから 「1」 を引く (ステップ S 1 3 0 7 ) 。 そして、 Nが nより大きレ、か否かを調べ (ステップ S 1 3 0 8 ) 、 Nが nより大きい場合には、 ステップ S 1 2 0 5に戻 り、 次の近似をおこなう。 一方、 Nが n以下である場合には、 分割領域と相似図 形データを近似結果として出力し (ステップ S 1 3 0 9 ) 、 全ての分割領域を近 似したか否かを調べ (ステップ S 1 3 1 0 ) 、 全ての分割領域を近似していない 場合には、 ステップ S 1 3 0 3に戻って他の分割領域を近似する。 Then, of the N similar figures, all combinations of adjacent two similar figures Is approximated by one similar figure, and all errors are calculated (step S1305). Then, an approximation with the smallest error is adopted (step S1306), and two similar figures are replaced with one similar figure. As a result, the number of similar figures is reduced to one, so “1” is subtracted from N (step S 13 07). Then, it is determined whether or not N is larger than n (step S1308). If N is larger than n, the process returns to step S125 to perform the next approximation. On the other hand, if N is equal to or less than n, the divided area and the similar figure data are output as an approximation result (step S1309), and it is checked whether or not all the divided areas are approximated (step S1). 1310), if not all divided regions are approximated, the process returns to step S1303 to approximate other divided regions.
このように、 複数の時間領域に分割した業務量変動データを線分または相似図 形を用いて近似することによって、 業務量変動データの詳細情報を秘匿すること ができる。  In this manner, by approximating the work amount fluctuation data divided into a plurality of time domains using a line segment or a similar figure, detailed information of the work amount fluctuation data can be concealed.
次に、 第 2図に示した類似事例検索部 2 2 0の処理手順について説明する。 第 1 4図は、 第 2図に示した類似事例検索部 2 2 0の処理手順を示すフ口一チヤ一 トである。 同図に示すように、 この類似事例検索部 2 2 0は、 事例データベース 2 4 0から事例を 1つ選択し (ステップ S 1 4 0 1 ) 、 また、 類似事例を要求し たコンタクトセンタの業務量変動データを 1つ選択する (ステップ S 1 4 0 2 ) そして、 選択した業務量変動データと類似度が許容範囲にある業務量変動デー タが事例中にあるか否かを判定する (ステップ S 1 4 0 3 ) 。 ここで、 2つの業 務量変動データの類似度が許容範囲にあるカゝ否かの判定は、 領域分割され近似さ れた各時間領域の類似度と全時間領域の組み合わせについての総合類似度の 2つ の尺度を用いておこなう。  Next, the processing procedure of the similar case search unit 220 shown in FIG. 2 will be described. FIG. 14 is a flowchart showing a processing procedure of the similar case search unit 220 shown in FIG. As shown in the figure, the similar case search unit 220 selects one case from the case database 240 (step S1401), and the business of the contact center that requested the similar case. One of the workload variation data is selected (Step S1402). Then, it is determined whether or not the workload variation data whose similarity with the selected workload variation data is within the allowable range is present in the case (Step S1402). S 14 0 3). Here, the determination as to whether or not the similarity between the two workload variation data is within the allowable range is made based on the similarity of each divided time domain and the approximate similarity of the combination of all time domains. This is done using two scales.
そして、 類似度が許容範囲にある業務量変動データが事例中にある場合には、 全ての業務量変動データについて調べたか否かを判定し (ステップ S 1 4 0 4 ) 、 全ての業務量変動データについて調べていない場合には、 ステップ S 1 4 0 2 に戻って他の業務量変動データが事例中の業務量変動データに類似するか否かを 調べる。 一方、 全ての業務量変動データについて調べた場合には、 選択した事例 を類似事例の候補とし (ステップ S 1 4 0 5 ) 、 全ての事例を調べたか否かを判 定する (ステップ S 1 4 0 6 ) 。 そして、 全ての事例を調べていない場合には、 ステップ S 1 4 0 1に戻って次の事例を調べ、 全ての事例を調べた場合には、 類 似事例の候補の中から得点が最も高い事例を類似事例とする (ステップ S 1 4 0 7 ) 。 ま.た、 類似度が許容範囲にある業務量変動データが事例中にない場合には 、 ステップ S 1 4 0 5に進んで、 全ての事例を調べたか否かを判定する。 Then, if there is work amount variation data in which the degree of similarity is within the allowable range, it is determined whether or not all the work amount variation data have been checked (step S 14 04). If the data has not been checked, the flow returns to step S1402 to determine whether or not the other workload data is similar to the workload data in the case. Find out. On the other hand, when all the work volume fluctuation data have been examined, the selected case is set as a similar case candidate (step S1405), and it is determined whether or not all cases have been examined (step S14). 0 6). If all cases have not been examined, the procedure returns to step S1401 to examine the next case, and if all cases have been examined, the highest score among similar case candidates is obtained. The case is set as a similar case (step S 14 07). If there is no business amount fluctuation data in which the similarity is within the allowable range, the process proceeds to step S1405, and it is determined whether all the cases have been examined.
このように、 この類似事例検索部 2 2 0が事例データベース 2 4 0から業務量 変動データが類似する事例を検索することによって、 コンタクトセンタ間での運 用パラメータの共有を可能とすることができる。  As described above, the similar case search unit 220 searches the case database 240 for cases with similar workload variation data, thereby enabling the sharing of operation parameters between contact centers. .
上述してきたように、 本実施の形態では、 運営パラメータ収集設定装置 1 0 0 の秘匿運営パラメータ生成部 1 2 0力 運営パラメータのうちの秘匿情報を取り 除いて秘匿運営パラメータを生成し、 運営パラメータ最適化装置 2 0 0のシミュ レーシヨン部 2 1 0が秘匿運営パラメータを用いてシミュレーションをおこなう こととしたので、 コンタクトセンタの管理者は、 秘匿情報を他のコンタクトセン タに知られることなく、 運営パラメータ最適化システムを利用することができる  As described above, in the present embodiment, the secret operation parameter generation unit 120 of the operation parameter collection / setting device 100 generates secret operation parameters by removing secret information from the operation parameters, and generates the operation parameters. Since the simulation unit 210 of the optimization device 200 simulates using the secret operation parameters, the contact center administrator operates the secret information without knowing it to other contact centers. Can use parameter optimization system
また、 本実施の形態では、 運営パラメータ最適化装置 2 0 0の事例蓄積部 2 3 0が各時間領域のシミュレーション結果と秘匿運営パラメータとを対応付けて事 例として事例データベース 2 4 0に蓄積し、 類似事例検索部 2 2 0が事例データ ベース 2 4 0に蓄積された事例のなかから類似する事例を検索して運営パラメ一 タ収集設定装置 1 0 0に送信することとしたので、 コンタクトセンタ間で運営パ ラメータを共有し、 相互に運営パラメータの最適化に利用することができる。 なお、 本実施の形態では、 運営パラメータ収集設定装置および運営パラメータ 最適化装置について説明したが、 この運営パラメータ収集設定装置および運営パ ラメータ最適化装置が有する構成をソフトウェアによって実現することで、 同様 の機能を有する運営パラメータ収集設定プログラムおよび運営パラメータ最適ィ匕 プログラムを得ることができる。 そこで、 この運営パラメータ収集設定プログラ ムおよび運営パラメータ最適化プログラムを実行するコンピュータシステムにつ いて説明する。 Also, in the present embodiment, the case accumulation unit 230 of the operation parameter optimization apparatus 200 associates the simulation result of each time domain with the secret operation parameter and accumulates the case in the case database 240 as an example. Since the similar case search unit 220 searches for similar cases from the cases stored in the case database 240 and transmits them to the operation parameter collection and setting device 100, the contact center Operational parameters can be shared between them and mutually used to optimize operational parameters. In this embodiment, the operation parameter collection and setting device and the operation parameter optimization device have been described. However, the same configuration can be realized by realizing the configuration of the operation parameter collection and setting device and the operation parameter optimization device by software. Operation parameter collection setting program with function and operation parameter optimization You can get the program. Therefore, a computer system that executes the operation parameter collection setting program and the operation parameter optimization program will be described.
第 1 5図は、 本実施の形態に係る運営パラメータ収集設定プログラムおよび運 営パラメータ最適化プログラムを実行するコンピュータシステムを示す図である 。 同図に示すように、 このコンピュータシステム 1 5 0 0は、 本体部 1 5 1 0と ' 、 本体部 1 5 1 0からの指示によって表示画面を表示する表示装置 1 5 2 0と、 コンピュータシステム 1 5 0 0に種々の情報を入力するためのキーボード 1 5 3 0と、 表示画面上の位置を指定するマウス 1 5 4 0とを有する。  FIG. 15 is a diagram showing a computer system that executes an operation parameter collection setting program and an operation parameter optimization program according to the present embodiment. As shown in the figure, the computer system 150 is composed of a main body 1501 and a display device 1505 for displaying a display screen in accordance with an instruction from the main body 1501, and a computer system. It has a keyboard 1503 for inputting various information to the 1505 and a mouse 1504 for specifying a position on the display screen.
また、 本体部 1 5 1 0は、 C PU 1 5 1 1と、 RAMI 5 1 2と、 ROM 1 5 1 3と、 ハードディスクドライブ (HDD) 1 5 1 4と、 CD— RQMZDVD ドライブ 1 5 1 5と、 FDドライブ 1 5 1 6と、 1 〇インタフェース 1 5 1 7 と、 LANインタフェース 1 5 1 8と、 モデム 1 5 1 9とを有する。  Also, the main body 1515 is composed of a CPU 1511, a RAMI 512, a ROM 1513, a hard disk drive (HDD) 1514, and a CD—RQMZDVD drive 1515. , FD drive 15 16, 1 1 interface 15 17, LAN interface 15 18, and modem 15 19.
そして、 このコンピュータシステム 1 5 0 0は、 LANインタフェース 1 5 1 8に接続された LAN 1 5 5 0を介してほかのコンピュータシステム (P C) 1 5 5 1、 サーバ 1 5 5 2、 プリンタ 1 5 5 3等に接続することができ、 モデム 1 5 1 9を介して公衆回線 1 5 6 0に接続することができる。  The computer system 1550 is connected to another computer system (PC) 1551, a server 1552, and a printer 1550 via a LAN 1550 connected to a LAN interface 1580. It can be connected to 53, etc., and can be connected to a public line 156 0 via a modem 15 19.
また、 このコンピュータシステム 1 5 0 0において実行される運営パラメータ 収集設定プログラムおよび運営パラメータ最適化プログラムは、 フロッピィディ スク (FD) 、 CD-ROM, DVDディスク、 光磁気ディスクおよび I C力一 ド等の可搬型記憶媒体に記憶され、 これらの記憶媒体から読み出されてコンビュ ータシステム 1 5 0 0にインストーノレされる。  The operating parameter collection setting program and the operating parameter optimizing program executed in the computer system 1500 include floppy disks (FDs), CD-ROMs, DVD disks, magneto-optical disks, and IC handsets. It is stored in a portable storage medium, read from these storage media, and installed in the computer system 1500.
あるいは、 この運営パラメータ収集設定プログラムおよび運営パラメータ最適 化プログラムは、 LANインタフェース 1 5 1 8を介して接続されたサーバ 1 5 5 2のデータベース、 他のコンピュータシステム (P C) 1 5 5 1のデータべ一 スおよび公衆回線 1 5 6 0を介して接続される他のコンピュータシステムのデー タベース等に記憶され、 これらのデータベースから読み出されてコンピュータシ ステム 1 5 0 0にインストーノレされる。 Alternatively, the operating parameter collection setting program and the operating parameter optimizing program include a database of a server 155 2 connected via a LAN interface 158 and a database of another computer system (PC) 155 1. And stored in databases of other computer systems connected via public and public lines 1600, read from these databases and read Installed on stem 1500.
そして、 インストールされた運営パラメータ収集設定プログラムおよび運営パ ラメータ最適化プログラムは、 HD D 1 5 1 4に記憶され、 R AM I 5 1 2、 R OM 1 5 1 3などを利用して C P U 1 5 1 1により実行される。  The installed operation parameter collection setting program and operation parameter optimization program are stored in the HDD 154, and the CPU 153 is used by using the RAM 115, ROM 153, etc. Performed by 1 1.
以上説明したように、 本発明によれば、 運営パラメータから秘匿情報を取り除 いて秘匿運営パラメータを生成し、 生成した秘匿運営パラメータを運営パラメ一 タ最適化装置に送信して最適化を要求するよう構成したので、 各コンタクトセン タの秘匿情報が他のコンタクトセンタに知られることなく、 コンタクトセンタ間 の運営パラメータの共有と相互利用を可能とすることができるという効果を奏す る。  As described above, according to the present invention, confidential information is removed from operation parameters to generate confidential operation parameters, and the generated confidential operation parameters are transmitted to the operation parameter optimization device to request optimization. With such a configuration, it is possible to share the operation parameters between the contact centers and enable mutual use without confidential information of each contact center being known to other contact centers.
また、 本発明によれば、 運営パラメータから秘匿情報が取り除かれた秘匿運営 パラメ→を運営パラメータ収集設定装置から受信し、 受信した秘匿運営パラメ ータを用いてシミュレーションをおこない、 おこなったシミュレーションの結果 を運営パラメータ収集設定装置に送信するよう構成したので、 各コンタクトセン タの秘匿情報が他のコンタクトセンタに知られることなく、 コンタクトセンタ間 の運営パラメータの共有と相互利用を可能とすることができるという効果を奏す る。  Further, according to the present invention, a confidential operation parameter, in which confidential information has been removed from the operation parameter, is received from the operation parameter collection and setting device, a simulation is performed using the received confidential operation parameter, and the result of the simulation performed Is transmitted to the operation parameter collection setting device, so that the secret information of each contact center is not disclosed to other contact centers, and the operation parameters can be shared and shared between contact centers. This has the effect.
また、 本発明によれば、 運営パラメータから秘匿情報を取り除いて秘匿運営パ ラメータを生成し、 生成した秘匿運営パラメータを用いてシミュレーションをお こなうよう構成したので、 各コンタク トセンタの秘匿情報が他のコンタクトセン タに知られることなく、 コンタクトセンタ間の運営パラメータの共有と相互利用 を可能とすることができるという効果を奏する。 産業上の利用可能性  In addition, according to the present invention, the secret information is removed from the operation parameters to generate the secret operation parameters, and the simulation is performed using the generated secret operation parameters. The effect is that the operation parameters can be shared and mutually used between contact centers without being known by other contact centers. Industrial applicability
以上のように、 本発明に係る運営パラメータ収集設定装置、 運営パラメータ最 適化装置、 運営パラメータ最適化方法、 運営パラメータ収集設定プログラムおよ び運営パラメータ最適化プログラムは、 コンタクトセンタの運営パラメータの最 適化を支援するコンタクトセンタ運営パラメータ最適化システムに適している As described above, the operation parameter collection and setting device, the operation parameter optimization device, the operation parameter optimization method, the operation parameter collection and setting program, and the operation parameter optimization program according to the present invention include the operation parameters of the contact center. Suitable for contact center operation parameter optimization system that supports optimization

Claims

請 求 の 範 囲 The scope of the claims
1 . コンタク トセンタの運営パラメータを最適化する運営パラメータ最適化装 置にネットワークを介して接続され、 該運営パラメータ最適化装置に運営パラメ ータを送信して最適化を要求する運営パラメータ収集設定装置であって、 前記運営パラメータから秘匿情報を取り除いて秘匿運営パラメータを生成する 秘匿運営パラメータ生成手段と、 1. An operation parameter optimization device that optimizes the operation parameters of the contact center, which is connected via a network to the operation parameter optimization device, transmits the operation parameters to the operation parameter optimization device, and requests the optimization to obtain the operation parameter. A confidential operation parameter generating means for generating confidential operation parameters by removing confidential information from the operation parameters;
前記秘匿運営パラメータ生成手段により生成された秘匿運営パラメータを前記 運営パラメータ最適化装置に送信して最適化を要求する最適化要求手段と、 を備えたことを特徴とする運営パラメータ収集設定装置。  An operation parameter collection and setting device, comprising: an optimization request unit that transmits the secret operation parameter generated by the secret operation parameter generation unit to the operation parameter optimization device and requests optimization.
2 . 前記秘匿運営パラメータ生成手段は、 業務量の時間変動データの時間領域 をオペレータの稼働率に基づいて複数の時間領域に分割する時間領域分割手段と 、 前記時間領域分割手段により分割された複数の時間領域を独立に取り扱うこと により前記業務量の時間変動データの秘匿情報を取り除く時間領域分離手段と、 を備えたことを特徴とする請求の範囲第 1項に記載の運営パラメータ収集設定装 置。 2. The confidential operation parameter generation unit includes: a time domain dividing unit that divides a time domain of time-varying data of business volume into a plurality of time domains based on an operation rate of an operator; 2. An operation parameter collection and setting device according to claim 1, further comprising: a time domain separating unit that removes confidential information of the time variation data of the business amount by independently handling the time domain. .
3 . 前記秘匿運営パラメータ生成手段は、 前記時間領域分割手段により分割さ れた各時間領域の業務量の時間変動データを近似する業務量近似手段をさらに備 えたことを特徴とする請求の範囲第 2項に記載の運営パラメータ収集設定装置。 3. The confidential operation parameter generating means further comprises a work amount approximating means for approximating time variation data of the work amount in each time domain divided by the time domain dividing means. The operation parameter collection and setting device described in item 2.
4 . 前記運営パラメータ最適化装置は他のコンタクトセンタの秘匿運営パラメ ータを事例として蓄え、 該運営パラメータ最適化装置に対して秘匿運営パラメ一 タが類似する事例の検索を要求する類似事例検索要求手段をさらに備えたことを 特徴とする請求の範囲第 1項、 第 2項または第 3項に記載の運営パラメータ収集 設定装置。 4. The operation parameter optimizing device stores the confidential operation parameters of another contact center as an example, and requests a similar case search requesting the operation parameter optimizing device to search for a case where the confidential operation parameters are similar. 4. The operation parameter collection / setting device according to claim 1, further comprising request means.
5 . コンタクトセンタの運営パラメータの収集および設定をおこなう運営パラ メータ収集設定装置にネットワークを介して接続され、 該運営パラメータ収集設 定装置から送られた運営パラメータを最適化する運営パラメータ最適化装置であ つて、 5. An operation parameter optimization device that is connected via a network to an operation parameter collection and setting device that collects and sets the operation parameters of the contact center, and optimizes the operation parameters sent from the operation parameter collection and setting device. Then,
前記運営パラメータから秘匿情報が取り除かれた秘匿運営パラメータを前記運 • 営パラメータ収集設定装置から受信し、 該受信した秘匿運営パラメータを用いて シミュレーションをおこなうシミュレーション手段と、  Simulation means for receiving, from the operation parameter collection and setting device, a secret operation parameter obtained by removing secret information from the operation parameter, and performing a simulation using the received secret operation parameter;
前記シミュレーション手段によりおこなわれたシミュレーションの結果を前記 運営パラメータ収集設定装置に送信するシミュレーション結果送信手段と、 を備えたことを特徴とする運営パラメータ最適化装置。  An operation parameter optimizing device, comprising: a simulation result transmitting unit that transmits a result of a simulation performed by the simulation unit to the operation parameter collection and setting device.
6 . 前記シミュレーション手段によりおこなわれた各時間領域のシミュレーシ ョンの結果と前記秘匿運営パラメータとを対応付けて事例として事例データべ一 スに蓄積する事例蓄積手段と、 前記事例データベースに蓄積した事例のなかから 前記運営パラメータ収集設定装置から受信した秘匿運営パラメータに類似する事 例を検索し、 該検索した事例を前記運営パラメータ収集設定装置に送信する類似 事例検索手段と、 をさらに備えたことを特徴とする請求の範囲第 5項に記載の運 営パラメータ最適化装置。 · 6. A case accumulation unit that associates a result of the simulation in each time domain performed by the simulation unit with the confidential operation parameter and accumulates the case as a case in a case database, and accumulates the case in the case database. And a similar case search unit that searches for cases similar to the confidential operation parameter received from the operation parameter collection and setting device from among the cases, and transmits the searched case to the operation parameter collection and setting device. The operation parameter optimizing device according to claim 5, characterized in that: ·
7 . コンタクトセンタの運営パラメータの最適化をおこなう運営パラメータ最 適化方法であって、 7. Operation parameter optimization method for optimizing the operation parameters of the contact center,
前記運営パラメータから秘匿情報を取り除いて秘匿運営パラメ
Figure imgf000027_0001
を生成する 秘匿運営パラメータ生成工程と、
Remove the secret information from the operation parameters
Figure imgf000027_0001
A secret operation parameter generation step for generating
前記秘匿運営パラメータ生成工程により生成された秘匿運営パラメータを用い てシミュレーションをおこなうシミュレーション工程と、  A simulation step of performing a simulation using the secret operation parameter generated in the secret operation parameter generation step,
を含んだことを特徴とする運営パラメータ最適化方法。 An operation parameter optimization method characterized by including:
8 . 前記シミュレーションェ程によりおこなわれた各時間領域のシミュレーシ ョンの結果と前記秘匿運営パラメータとを対応付けて事例として事例データべ一 スに蓄積する事例蓄積工程と、 前記事例データベースに蓄積した事例のなかから 秘匿運営パラメータが類似する事例を検索する類似事例検索工程と、 をさらに含 んだことを特徴とする請求の範囲第 7項に記載の運営パラメータ最適化方法。 8. A case accumulation step of associating the result of the simulation in each time domain performed by the simulation process with the confidential operation parameter and accumulating the case in the case database, and accumulating the case in the case database. 8. The operation parameter optimizing method according to claim 7, further comprising: a similar case search step of searching for a case in which the confidential operation parameter is similar from the case examples.
9 . コンタクトセンタの運営パラメータを最適化する運営パラメータ最適化装 置に運営パラメータを送信して最適化を要求する運営パラメータ収集設定プログ ラムであって、 9. An operation parameter collection setting program that sends operation parameters to an operation parameter optimization device that optimizes the operation parameters of the contact center and requests optimization,
前記運営パラメータから秘匿情報を取り除いて秘匿運営パラメータを生成する 秘匿運営パラメータ生成手順と、  A secret operation parameter generation procedure for generating secret operation parameters by removing secret information from the operation parameters,
前記秘匿運営パラメータ生成手順により生成された秘匿運営パラメータを前記 運営パラメータ最適化装置に送信して最適化を要求する最適化要求手順と、 をコンピュータで実行することを特徴とする運営パラメータ収集設定プ口グラ ム。  An optimization requesting step of transmitting the confidential operation parameter generated by the concealment operation parameter generation procedure to the operation parameter optimization device and requesting optimization, and executing the optimization by a computer. Mouth gram.
1 0 . コンタクトセンタの運営パラメータの収集および設定をおこなう運営パ ラメータ収集設定装置から送られた運営パラメータを最適ィヒする運営パラメータ 最適化プログラムであって、 10. An operation parameter optimization program that optimizes the operation parameters sent from the operation parameter collection and setting device that collects and sets the operation parameters of the contact center,
前記運営パラメータから秘匿情報が取り除かれた秘匿運営パラメータを前記運 営パラメータ収集設定装置から受信し、 該受信した秘匿運営パラメータを用いて シミュレーションをおこなうシミュレーション手順と、  A simulation procedure of receiving a confidential operation parameter from which the confidential information has been removed from the operation parameter from the operation parameter collection and setting device, and performing a simulation using the received confidential operation parameter;
前記シミュレーション手順によりおこなわれたシミュレーションの結果を前記 運営パラメータ収集設定装置に送信するシミュレーション結果送信手順と、 をコンピュータで実行することを特徴とする運営パラメータ最適化プログラム  A simulation result transmission step of transmitting a result of the simulation performed by the simulation procedure to the operation parameter collection and setting device;
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