(57)【要約】【課題】予測精度の高い説明変数を用いた多変量解析によるコール量の予測方法、更には、コール量を増減させるイベントの影響を考慮して予測コール量を調整する方法を提供すること。【解決手段】管理サーバ１０は、コール量について、過去の実績データを交換機から収集して記憶し、過去の所定の期間について、前記実績データを、月初より７日単位に区切った際に属するグループ、曜日、および一日における所定の時間帯ごとに分類し、分類した前記実績データに基づいて、前記曜日ごとに多変量解析を行い、前記コール量を目的変数とする重回帰式を求め、前記重回帰式に基づいて、ユーザから指定された期間における前記コール量を算出する。【選択図】図７
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンタクトセンタにおける未来のコール量を予測する方法であって、
前記コール量について、過去の実績データを交換機から収集して記憶するステップと、
過去の所定の期間について、前記実績データを、月初より７日単位に区切った際に属するグループ、曜日、および一日における所定の時間帯のそれぞれの区分を対応付けて分類するステップと、
分類した前記実績データに基づいて、前記曜日ごとに多変量解析を行い、前記コール量を目的変数とする重回帰式を求めるステップと、
前記重回帰式に基づいて、ユーザから指定された期間における前記コール量を算出するステップと、を含む方法。
【請求項２】
前記分類するステップは、休み明けの初日と月曜日とを同一区分として、祝祭日と日曜日とを同一区分として分類することを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記コール量を増減させるイベントについて、ユーザから、前記イベントの発生日と関連付けて、前記コール量の増加率および前記コール量に対する影響の減衰率の入力を受け付けるステップと、
受け付けた前記増加率および前記減衰率に基づいて、算出した前記コール量を調節するステップと、を更に含む請求項１または請求項２に記載の方法。
【請求項４】
ユーザから、前記イベントの識別データと関連付けて、当該イベントの規模を示す規模データの入力を受け付けるステップと、
受け付けた前記規模データに基づいて、前記増加率を調節するステップと、を更に含む請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記増加率および前記減衰率を、前記イベントの過去の実績に基づいて算出するステップを更に含む請求項３または請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記イベントの入力を受け付けるステップは、複数の前記イベントが同日に重なる場合に、当該複数のイベントの組み合わせを一のイベントとして受け付けることを特徴とする請求項３から請求項５のいずれかに記載の方法。
【請求項７】
コンタクトセンタにおける未来のコール量を予測するサーバであって、
前記コール量について、過去の実績データを交換機から収集して記憶する手段と、
過去の所定の期間について、前記実績データを、月初より７日単位に区切った際に属するグループ、曜日、および一日における所定の時間帯のそれぞれの区分を対応付けて分類する手段と、
分類した前記実績データに基づいて、前記曜日ごとに多変量解析を行い、前記コール量を目的変数とする重回帰式を求める手段と、
前記重回帰式に基づいて、ユーザから指定された期間における前記コール量を算出する手段と、を備えるサーバ。
【請求項８】
前記分類する手段は、休み明けの初日と月曜日とを同一区分として、祝祭日と日曜日とを同一区分として分類することを特徴とする請求項７に記載のサーバ。
【請求項９】
前記コール量を増減させるイベントについて、ユーザから、前記イベントの発生日と関連付けて、前記コール量の増加率および前記コール量に対する影響の減衰率の入力を受け付ける手段と、
受け付けた前記増加率および前記減衰率に基づいて、算出した前記コール量を調節する手段と、を更に備える請求項７または請求項８に記載のサーバ。
【請求項１０】
ユーザから、前記イベントの識別データと関連付けて、当該イベントの規模を示す規模データの入力を受け付ける手段と、
受け付けた前記規模データに基づいて、前記増加率を調節する手段と、を更に備える請求項９に記載のサーバ。
【請求項１１】
前記増加率および前記減衰率を、前記イベントの過去の実績に基づいて算出する手段を更に備える請求項９または請求項１０に記載のサーバ。
【請求項１２】
前記イベントの入力を受け付ける手段は、複数の前記イベントが同日に重なる場合に、当該複数のイベントの組み合わせを一のイベントとして受け付けることを特徴とする請求項９から請求項１１のいずれかに記載のサーバ。
【請求項１３】
コンタクトセンタにおける未来のコール量を予測するプログラムであって、
前記コール量について、過去の実績データを交換機から収集して記憶するステップと、
過去の所定の期間について、前記実績データを、月初より７日単位に区切った際に属するグループ、曜日、および一日における所定の時間帯のそれぞれの区分を対応付けて分類するステップと、
分類した前記実績データに基づいて、前記曜日ごとに多変量解析を行い、前記コール量を目的変数とする重回帰式を求めるステップと、
前記重回帰式に基づいて、ユーザから指定された期間における前記コール量を算出するステップと、を実行させるプログラム。
【請求項１４】
前記分類するステップは、休み明けの初日と月曜日とを同一区分として、祝祭日と日曜日とを同一区分として分類することを特徴とする請求項１３に記載のプログラム。
【請求項１５】
前記コール量を増減させるイベントについて、ユーザから、前記イベントの発生日と関連付けて、前記コール量の増加率および前記コール量に対する影響の減衰率の入力を受け付けるステップと、
受け付けた前記増加率および前記減衰率に基づいて、算出した前記コール量を調節するステップと、を更に実行させる請求項１３または請求項１４に記載のプログラム。
【請求項１６】
ユーザから、前記イベントの識別データと関連付けて、当該イベントの規模を示す規模データの入力を受け付けるステップと、
受け付けた前記規模データに基づいて、前記増加率を調節するステップと、を更に実行させる請求項１５に記載のプログラム。
【請求項１７】
前記増加率および前記減衰率を、前記イベントの過去の実績に基づいて算出するステップを更に実行させる請求項１５または請求項１６に記載のプログラム。
【請求項１８】
前記イベントの入力を受け付けるステップは、複数の前記イベントが同日に重なる場合に、当該複数のイベントの組み合わせを一のイベントとして受け付けることを特徴とする請求項１５から請求項１７のいずれかに記載のプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、コンタクトセンタにおける未来のコール量を予測する方法、サーバ、およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、企業等における顧客からの電話対応を専門に行うコンタクトセンタの需要は増加している。多くのコール量に対応するためには、オペレータの人数を増やすことが必要となるが、闇雲に増やすことはコストの増大となってしまう。そこで、コール量に対する適切なオペレータ数を配置するシステムが利用されてきているが、その際にはコール量の予測が不可欠である。
【０００３】
このような状況において、過去の実績に基づいて未来のコール量を予測する方法が提案されている。例えば特許文献１には、かけ直しを考慮して着信数を補正する方法、更には回帰分析による予測例が記載されている。
【特許文献１】特開２００６−２５４０９４号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、特許文献１の予測方法によっても、第１週等の説明変数を用いた予測式を例示はしているものの、予測の精度として有効な方法であるとは限らないため、精度の高い効果的な予測式が望まれている。つまり、コール量に対するオペレータの配置を適切に行うためには、予測精度は極力高いことが望ましいので、予測精度の高い説明変数の組み合わせを用いることができれば、有効なコール量予測方法として利用価値も高くなる。
【０００５】
また、コール量の変動は、曜日等による周期的なものの外、各種イベントによる増減が考えられる。このような外的要因についても予め影響度合いを登録することができれば、より高精度の予測が可能となる。
【０００６】
そこで本発明は、予測精度の高い説明変数を用いた多変量解析によるコール量の予測方法、サーバ、およびプログラム、更には、コール量を増減させるイベントの影響を考慮して予測コール量を調整する方法、サーバ、およびプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記目的のため、具体的には、以下のようなものを提供する。
【０００８】
（１）  コンタクトセンタにおける未来のコール量を予測する方法であって、
前記コール量について、過去の実績データを交換機から収集して記憶するステップと、
過去の所定の期間について、前記実績データを、月初より７日単位に区切った際に属するグループ、曜日、および一日における所定の時間帯のそれぞれの区分を対応付けて分類するステップと、
分類した前記実績データに基づいて、前記曜日ごとに多変量解析を行い、前記コール量を目的変数とする重回帰式を求めるステップと、
前記重回帰式に基づいて、ユーザから指定された期間における前記コール量を算出するステップと、を含む方法。
【０００９】
このような構成によれば、当該方法を実行するサーバは、前記コール量について、過去の実績データを交換機から収集して記憶し、過去の所定の期間について、前記実績データを、月初より７日単位に区切った際に属するグループ、曜日、および一日における所定の時間帯のそれぞれの区分を対応付けて分類し、分類した前記実績データに基づいて、前記曜日ごとに多変量解析を行い、前記コール量を目的変数とする重回帰式を求め、前記重回帰式に基づいて、ユーザから指定された期間における前記コール量を算出する。
【００１０】
このことにより、当該サーバは、コール量の実績データに基づいて、曜日ごとに、週および時間帯を用いた多変量解析を行う。これらの変数はコール量に対する影響が大きいため、後述のように、これらを説明変数とする重回帰式が、コール量の予測には有効である。
【００１１】
（２）  前記分類するステップは、休み明けの初日と月曜日とを同一区分として、祝祭日と日曜日とを同一区分として分類することを特徴とする（１）に記載の方法。
【００１２】
このような構成によれば、当該方法を実行するサーバは、休み明けの初日と月曜日とを同一区分として、祝祭日と日曜日とを同一区分として分類する。このことにより、日曜日以外の休日およびその翌日の実績データに関して、平日に分類するよりも適切な区分のデータとして集計することができる。
【００１３】
（３）  前記コール量を増減させるイベントについて、ユーザから、前記イベントの発生日と関連付けて、前記コール量の増加率および前記コール量に対する影響の減衰率の入力を受け付けるステップと、
受け付けた前記増加率および前記減衰率に基づいて、算出した前記コール量を調節するステップと、を更に含む（１）または（２）に記載の方法。
【００１４】
このような構成によれば、当該方法を実行するサーバは、前記コール量を増減させるイベントについて、ユーザから、前記イベントの発生日と関連付けて、前記コール量の増加率および前記コール量に対する影響の減衰率の入力を受け付け、受け付けた前記増加率および前記減衰率に基づいて、算出した前記コール量を調節する。
【００１５】
このことにより、ユーザは、コール量を増減させるイベントを予め登録することができ、当該サーバは、登録されたイベントによるコール量の増加率および影響の減衰率に基づいて、予測したコール量を調節することができる。
【００１６】
その結果、当該方法によれば、曜日、週、時間帯等による周期的な変動に、イベントによるコール量の変動を加味することができるため、より精度の高い予測が可能となる。
【００１７】
（４）  ユーザから、前記イベントの識別データと関連付けて、当該イベントの規模を示す規模データの入力を受け付けるステップと、
受け付けた前記規模データに基づいて、前記増加率を調節するステップと、を更に含む（３）に記載の方法。
【００１８】
このような構成によれば、当該方法を実行するサーバは、ユーザから、前記イベントの識別データと関連付けて、当該イベントの規模を示す規模データの入力を受け付け、受け付けた前記規模データに基づいて、前記増加率を調節する。
【００１９】
このことにより、当該サーバは、同一イベントの規模（例えば、新聞の発行部数等）により、予め登録された前記増加率を調節することができる。その結果、同一イベントが繰り返される場合には、ユーザは、その規模を入力することにより、コール量の予測をさせることができる。
【００２０】
（５）  前記増加率および前記減衰率を、前記イベントの過去の実績に基づいて算出するステップを更に含む（３）または（４）に記載の方法。
【００２１】
このような構成によれば、当該方法を実行するサーバは、前記増加率および前記減衰率を、前記イベントの過去の実績に基づいて算出する。このことにより、ユーザが入力することなく、実績データを集計することにより、コール量への影響度合いとして信頼性のある増加率および減衰率を求めることができる。
【００２２】
（６）  前記イベントの入力を受け付けるステップは、複数の前記イベントが同日に重なる場合に、当該複数のイベントの組み合わせを一のイベントとして受け付けることを特徴とする（３）から（５）のいずれかに記載の方法。
【００２３】
このような構成によれば、当該方法を実行するサーバは、複数の前記イベントが同日に重なる場合（例えば、新聞２紙に広告掲載する等の場合）に、当該複数のイベントの組み合わせを一のイベントとして受け付ける。
【００２４】
複数のイベントが重なる場合には、相互が影響しあうため、コール量への影響は単なる合計とはならない。そこで、このような方法により、複数のイベントの組み合わせを一のイベントとして新規に登録できるので、精度を落とすことなくコール量を予測できる可能性がある。
【００２５】
（７）  コンタクトセンタにおける未来のコール量を予測するサーバであって、
前記コール量について、過去の実績データを交換機から収集して記憶する手段と、
過去の所定の期間について、前記実績データを、月初より７日単位に区切った際に属するグループ、曜日、および一日における所定の時間帯のそれぞれの区分を対応付けて分類する手段と、
分類した前記実績データに基づいて、前記曜日ごとに多変量解析を行い、前記コール量を目的変数とする重回帰式を求める手段と、
前記重回帰式に基づいて、ユーザから指定された期間における前記コール量を算出する手段と、を備えるサーバ。
【００２６】
このような構成によれば、当該サーバを運用することにより、（１）と同様の効果が期待できる。
【００２７】
（８）  前記分類する手段は、休み明けの初日と月曜日とを同一区分として、祝祭日と日曜日とを同一区分として分類することを特徴とする（７）に記載のサーバ。
【００２８】
このような構成によれば、当該サーバを運用することにより、（２）と同様の効果が期待できる。
【００２９】
（９）  前記コール量を増減させるイベントについて、ユーザから、前記イベントの発生日と関連付けて、前記コール量の増加率および前記コール量に対する影響の減衰率の入力を受け付ける手段と、
受け付けた前記増加率および前記減衰率に基づいて、算出した前記コール量を調節する手段と、を更に備える（７）または（８）に記載のサーバ。
【００３０】
このような構成によれば、当該サーバを運用することにより、（３）と同様の効果が期待できる。
【００３１】
（１０）  ユーザから、前記イベントの識別データと関連付けて、当該イベントの規模を示す規模データの入力を受け付ける手段と、
受け付けた前記規模データに基づいて、前記増加率を調節する手段と、を更に備える（９）に記載のサーバ。
【００３２】
このような構成によれば、当該サーバを運用することにより、（４）と同様の効果が期待できる。
【００３３】
（１１）  前記増加率および前記減衰率を、前記イベントの過去の実績に基づいて算出する手段を更に備える（９）または（１０）に記載のサーバ。
【００３４】
このような構成によれば、当該サーバを運用することにより、（５）と同様の効果が期待できる。
【００３５】
（１２）  前記イベントの入力を受け付ける手段は、複数の前記イベントが同日に重なる場合に、当該複数のイベントの組み合わせを一のイベントとして受け付けることを特徴とする（９）から（１１）のいずれかに記載のサーバ。
【００３６】
このような構成によれば、当該サーバを運用することにより、（６）と同様の効果が期待できる。
【００３７】
（１３）  コンタクトセンタにおける未来のコール量を予測するプログラムであって、
前記コール量について、過去の実績データを交換機から収集して記憶するステップと、
過去の所定の期間について、前記実績データを、月初より７日単位に区切った際に属するグループ、曜日、および一日における所定の時間帯のそれぞれの区分を対応付けて分類するステップと、
分類した前記実績データに基づいて、前記曜日ごとに多変量解析を行い、前記コール量を目的変数とする重回帰式を求めるステップと、
前記重回帰式に基づいて、ユーザから指定された期間における前記コール量を算出するステップと、を実行させるプログラム。
【００３８】
このような構成によれば、当該プログラムを当該サーバ上で実行することにより、（１）と同様の効果が期待できる。
【００３９】
（１４）  前記分類するステップは、休み明けの初日と月曜日とを同一区分として、祝祭日と日曜日とを同一区分として分類することを特徴とする（１３）に記載のプログラム。
【００４０】
このような構成によれば、当該プログラムを当該サーバ上で実行することにより、（２）と同様の効果が期待できる。
【００４１】
（１５）  前記コール量を増減させるイベントについて、ユーザから、前記イベントの発生日と関連付けて、前記コール量の増加率および前記コール量に対する影響の減衰率の入力を受け付けるステップと、
受け付けた前記増加率および前記減衰率に基づいて、算出した前記コール量を調節するステップと、を更に実行させる（１３）または（１４）に記載のプログラム。
【００４２】
このような構成によれば、当該プログラムを当該サーバ上で実行することにより、（３）と同様の効果が期待できる。
【００４３】
（１６）  ユーザから、前記イベントの識別データと関連付けて、当該イベントの規模を示す規模データの入力を受け付けるステップと、
受け付けた前記規模データに基づいて、前記増加率を調節するステップと、を更に実行させる（１５）に記載のプログラム。
【００４４】
このような構成によれば、当該プログラムを当該サーバ上で実行することにより、（４）と同様の効果が期待できる。
【００４５】
（１７）  前記増加率および前記減衰率を、前記イベントの過去の実績に基づいて算出するステップを更に実行させる（１５）または（１６）に記載のプログラム。
【００４６】
このような構成によれば、当該プログラムを当該サーバ上で実行することにより、（５）と同様の効果が期待できる。
【００４７】
（１８）  前記イベントの入力を受け付けるステップは、複数の前記イベントが同日に重なる場合に、当該複数のイベントの組み合わせを一のイベントとして受け付けることを特徴とする（１５）から（１７）のいずれかに記載のプログラム。
【００４８】
このような構成によれば、当該プログラムを当該サーバ上で実行することにより、（６）と同様の効果が期待できる。
【発明の効果】
【００４９】
本発明によれば、予測精度の高い説明変数を用いた多変量解析によりコール量を予測でき、更には、コール量を増減させるイベントの影響を考慮して予測コール量の調整をすることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００５０】
本発明に係る好適な実施形態の一例について、図面に基づいて以下に説明する。
【００５１】
［システム概要］
図１は、本発明の好適な実施形態の一例に係るコンタクトセンタ・システムの概要を示す図である。
【００５２】
顧客からの電話は、コンタクトセンタにおいて、ＰＢＸ（Ｐｒｉｖａｔｅ  Ｂｒａｎｃｈ  ｅＸｃｈａｎｇｅ）５０およびＣＴＩ（Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ｔｅｌｅｐｈｏｎｙ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）サーバ４０により受信し、待機中のオペレータ電話機あるいはオペレータ端末３０に接続する。
【００５３】
電話対応のための適切な人数のオペレータを配置するためには、管理者は未来のコール量を予測する必要があるが、その際、管理サーバ１０は、ＣＴＩサーバ４０から取得した実績データ、および管理者端末２０を介して管理者から受け付けた入力データに基づいて、指定された期間のコール量の予測データを算出し、管理者端末２０に表示する。
【００５４】
［サーバ構成］
図２は、本発明の好適な実施形態の一例に係る管理サーバ１０の構成を示すブロック図である。
【００５５】
制御部１１０、記憶部１２０、入力部１３０、表示部１４０、通信制御部１５０は、バス１６０を介して接続されている。
【００５６】
制御部１１０は、情報の演算、処理を行う情報演算処理装置（ＣＰＵ）であり、管理サーバ１０全体の制御を行う。制御部１１０は、記憶部１２０に記憶された各種プログラムを適宜読み出して実行することにより、上述のハードウェアと協働し、本発明に係る各種機能を実現している。
【００５７】
記憶部１２０は、制御部１１０と組み合わせてプログラムの実行に使用するローカルメモリ、大容量のバルクメモリ、および当該バルクメモリの検索を効率的に行うために使用するキャッシュメモリを含んでよい。記憶部１２０を実現するコンピュータ可読媒体としては、電気的、磁気的、光学的、電磁的に実現するものを含んでよい。より具体的には、半導体記憶装置、磁気テープ、磁気ディスク、ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）、リードオンリー・メモリ（ＲＯＭ）、光ディスクが含まれる。
【００５８】
入力部１３０は、ユーザによる入力の受け付けを行うものであり、キーボード、ポインティング・デバイス等を含んでよい。入力部１３０は、直接または介在Ｉ／Ｏコントローラを介して管理サーバ１０と接続することができる。
【００５９】
表示部１４０は、ユーザにデータの入力を受け付ける画面を表示したり、管理サーバ１０による演算処理結果の画面を表示したりするものであり、ブラウン管表示装置（ＣＲＴ）、液晶表示装置（ＬＣＤ）等のディスプレイ装置を含む。表示部１４０は、直接または介在Ｉ／Ｏコントローラを介して当該コンピュータと接続することができる。
【００６０】
通信制御部１５０は、当該コンピュータを専用ネットワークまたは公共ネットワークを介して別の演算処理システムまたは記憶装置と接続できるようにするためのネットワーク・アダプタである。通信制御部１５０は、モデム、ケーブルモデムおよびイーサネット（登録商標）・アダプタを含んでよい。
【００６１】
［説明変数］
図３および図４を参照し、本発明の好適な実施形態の一例に係る変数の一つである週の考え方を説明する。
【００６２】
通常、図３のように第１週は６１ａ、第２週は６２ａ、第３週は６３ａのように、カレンダの行数と合わせることが考えられるが、本実施形態では、図４に示すように、月初より７日ずつ区切り、第１週は６１ｂ、第２週は６２ｂのように定義する。
【００６３】
これにより、例えば、月曜日は図３によれば第２週の５日が最初となるが、図４によれば５日は第１週となり、同様に、全ての曜日は第１週より始まることとなる。従って、例えば、第１月曜日等といったスケジュールにそった周期的なコール量の変動を反映することになり、予測の精度を上げることが可能となる。
【００６４】
次に、図５を参照し、本発明の好適な実施形態の一例に係る変数の一つである曜日の考え方を説明する。
【００６５】
図５に示す月において、１７日は祝日となっている。この場合、通常１７日は月曜日として分類されるところ、本実施形態においては日曜日と同じ区分として分類する。更に、１８日は火曜日として分類されるところ、本実施形態においては休み明けとして月曜日と同じ区分に分類する。
【００６６】
これにより、祝祭日の当日および翌日を、より実態に即して分類することができ、その結果、祝祭日があることによる１週間の周期性の乱れを吸収することができるため、予測精度を向上させることができる。
【００６７】
［イベントによる影響］
図６は、本発明の好適な実施形態の一例に係るイベントによるコール量の変化を示した図である。
【００６８】
コンタクトセンタでは、新聞広告等のイベントを契機として、コール量が増加することが予測できる。その際の増加量および時間経過に従った減少度合いを、所定のモデルに当てはめる。
【００６９】
例えば、イベントの発生時点７１から、時間７３の経過後にコール量は最大となる。その後、時間７４の経過後に、コール量はイベント発生前の状態あるいは所定の割合だけ増加した状態となる。
【００７０】
本実施形態では、増加率と減衰率によりモデル化する。増加率は、例えばコール量の増加する割合７２で表される。減衰率は、例えば対数減衰率や時間７４等により表される。更に、時間７３との組み合わせとしてもよい。
【００７１】
更に、減衰率については、イベント当日からの経過日数ごとにコール量の減少度合いの入力を受け付けることとしてもよい。このことによれば、所定の関数等によりモデル化されない特殊な変化であっても、一日ごとの予測コール量を調節することが可能となる。
【００７２】
なお、増加率および減衰率はイベントごとに登録するものであるが、例えば、複数種類のモデルケースを予め登録しておくことにより、その中からの選択入力を受け付けて設定することとしてもよい。
【００７３】
また、イベントによるコール量への影響は、増加率と減衰率によるモデル化には限られず、影響度合いを表現できれば、他の公知の方法を用いることができる。
【００７４】
［メイン処理］
図７は、本発明の好適な実施形態の一例に係るメイン処理の流れを示した図である。管理サーバ１０は、この処理によりコール量の予測を行う。
【００７５】
ステップＳ１０５では、制御部１１０は、ユーザからの期間入力を受け付ける。具体的には、例えば、管理者端末２０に表示させた入力フォームによりユーザからの入力を、通信制御部１５０を介して受け付け、予測対象期間および予測に利用する実績データの期間を設定する。
【００７６】
ステップＳ１１０では、制御部１１０は、ステップＳ１０５にて設定した期間に基づいて、コール量の実績データを読み込む。実績データはＣＴＩサーバ４０から受信し、記憶部１２０に記憶しているものである。
【００７７】
ステップＳ１１５では、制御部１１０は、ステップＳ１１０にて読み込んだ実績データを曜日別に集計する。このときの曜日は、前述した通り、休日と日曜日とを同一区分に、休日明けと月曜日とを同一区分にするものである。
【００７８】
ステップＳ１２０では、制御部１１０は、ステップＳ１１５にて分類した実績データについて、曜日ごとに、週および時間帯による多変量解析を行う。このときの週は、前述した通り、月初から７日ずつに区切ったグループであり、時間帯は例えば１時間ごとに分類することとしてよい。
【００７９】
具体的には、多変量解析の手法は重回帰解析であってよく、その際の説明変数を、上述の週および時間帯として実行する。これにより、コール量への影響の大きい変数を使用した重回帰式を求めることができる。
【００８０】
ステップＳ１２５では、制御部１１０は、ステップＳ１２０にて求めた重回帰式に従い、指定された予測対象期間におけるコール量を算出する。
【００８１】
ステップＳ１３０では、制御部１１０は、指定された予測対象期間のコール量に影響を与えるイベントが存在するか否かを判別する。具体的には、例えば、図９に示すイベントテーブル、および図１０に示すイベント発生テーブルに、予めユーザからの入力に応じてイベント情報を記憶しておく。
【００８２】
これにより、予測対象期間のイベントと、それより所定の時間（日数）前からのイベントとを抽出することができる。
【００８３】
ここで、イベントテーブル（図９）は、イベントを識別するＩＤおよび名称と関連付けて、コール量への影響度として、増加率および減衰率を記憶する。なお、増加率は、当該イベントが発生したことによるコール量の増加割合を示し、減衰率は、予め用意したモデルのいずれを用いるかを示すデータである。なお、減衰率は、前述のように、対数減衰率や減衰時間等で置き換えてもよい。
【００８４】
また、イベント発生テーブル（図１０）は、イベントを識別するＩＤと関連付けて、発生年月日と、その規模を示すデータを記憶する。ここで、規模を示すデータとは、例えば新聞広告の発行部数等から導くものであって、これを乗ずることにより前述の増加率を調節する。
【００８５】
ステップＳ１３５では、制御部１１０は、ステップＳ１３０にて判別したイベントに関して、影響度（増加率、減衰率）によるコール量の調節を行う。これにより、週や時間帯による周期的なコール量の変動に、イベントによる影響を加味して予測することとなるため、より精度の高いコール量の予測が可能となる。
【００８６】
ステップＳ１４０では、制御部１１０は、ステップＳ１３５にて算出されたコール量の予測結果を表示するため、管理者端末２０に対して表示用データを送信する。管理者端末２０は、受信した表示用データに基づき画面表示を行う。これにより管理者は、指定期間のコール量の予測結果を知ることができるため、これを、オペレータ配置のための基礎データとすることができる。
【００８７】
［実績データの収集］
図８は、本発明の好適な実施形態の一例に係る実績データの収集処理の流れを示した図である。管理サーバ１０は、この処理により、イベントテーブル（図９）のデータを更新する。
【００８８】
ステップＳ２０５では、制御部１１０は、コール量の実績データをＣＴＩサーバ４０から受信し、記憶部１２０に記憶する。
【００８９】
ステップＳ２１０では、制御部１１０は、イベントによる影響度を算出するか否かを判別し、算出をしない場合にはステップＳ２０５を繰り返し、実績データを蓄積する。一方、影響度を算出する場合には、そのタイミングは所定の周期であってよく、定期的に更新することにより、実態に近い影響度を記憶することができる。
【００９０】
ステップＳ２１５では、制御部１１０は、イベントごとにコール量への影響度を算出する。具体的には、例えば、イベント発生テーブル（図１０）の年月日から所定の期間における実績データを読み込み、コール量の変動を参照し、増加率および減衰率を決定する。
【００９１】
ステップＳ２２０では、制御部１１０は、ステップＳ２１５にて算出した影響度（増加率および減衰率）を記憶部１２０に記憶する。具体的には、イベントテーブル（図９）を更新することにより、次回から実行されるコール量予測処理（メイン処理：図７）に使用されるようにする。
【００９２】
ステップＳ２２５では、制御部１１０は、本処理を終了するか否かを判別する。具体的には、例えば、管理者より終了指示の入力がなされない場合において、ステップＳ２０５に処理を戻し、実績データの収集を継続する。
【００９３】
以上の処理により、管理サーバ１０は、実績データを収集することにより、各種イベントによるコール量の変動に関して、実態に近い影響度を自動的に記憶することが可能となる。
【００９４】
［画面表示例］
図１１は、本発明の好適な実施形態の一例に係るイベント参照画面の表示例を示した図である。
【００９５】
表示例では、コンタクトセンタが扱う対象キュー（業務、キャンペーン）ごとに、コール量に影響を与えるイベントを、カレンダと対応付けて表示している。下段の表には年月日ごとのイベントが一覧として表示され、対応する日付が上段のカンレンダに色分けして表示される。
【００９６】
ここで、「１月９日」と「２月１６日」は、どちらも「○○新聞掲載」というイベントが発生するが、影響率はそれぞれ「１００％」と「９５％」であり、「２月１６日」のイベントによるコール量の増加は、「１月９日」に比べて「５％」少なくなる。
【００９７】
ユーザは、新規イベント登録により一覧にイベントを追加し、あるいは修正、削除を行い、イベントに関するデータを更新する。図１２は、本発明の好適な実施形態の一例に係るイベント登録画面の表示例を示した図である。
【００９８】
図１２によれば、「○○新聞掲載」というイベントについて、影響率（図１０における規模に相当）を「１００％」としている。ここで、影響率は、イベント量（発行部数等）から自動計算することとしてもよい。
【００９９】
また、減衰率に関しては、イベント当日のコール量の増加分を１００％とした場合に、翌日以降の平常時からの増加分は、翌日は「９０％」、２日目は「８０％」、と減少し、１０日目に「０％」、つまり平常状態に戻ることを示している。ここで、入力可能な日にちは１０日間とは限られず、増減可能としてもよい。
【０１００】
なお、減衰率の入力は、前述した通り、対数減衰率や減衰時間等のモデルに対する係数、あるいは複数のモデル種別からの選択データ等であってもよい。
【０１０１】
管理サーバ１０は、これらのデータを管理者端末２０から受信することにより、前述のイベントテーブル（図９）およびイベント発生テーブル（図１０）を更新する。
【０１０２】
図１３は、本発明の好適な実施形態の一例に係るコール量予測結果の表示例を示した図である。
【０１０３】
予測対象キューごとに、予測に使用する期間および予測対象期間の入力を受け付け、予測実行の指示入力を受け付けたことに応じて、下段にコール量の予測結果をグラフ表示する。ここで、グラフには、実績値および予測値を重ねて表示しており、実績値の表示されていない期間が未来の予測データを示している。
【０１０４】
なお、表示の形態はこれには限られず、例えば、表示期間の伸縮や、プロットデータの単位（日ごと、時間ごと等）を変更可能としてもよい。
【０１０５】
［実施例］
図１４〜図２１を参照し、本発明の好適な実施形態の一例に係るコール量予測の実施例１を説明する。
【０１０６】
図１４は、重回帰分析に使用する説明変数（項目名）と取り得る値（カテゴリ名）を示す図である。実施例１においては、週および時間帯を説明変数とする。比較例１〜４として、説明変数をそれぞれ、（週、祝日を考慮した曜日、時間帯）、（日、祝日を考慮した曜日、時間帯）、（日、祝日を考慮しない曜日、時間帯）、（日にち種別（５・１０日）、曜日種別（休日、平日等）、時間帯）とする例を示す。
【０１０７】
以下、ある３ヶ月分の時間帯ごとの実績値に基づき、実施例１および比較例１〜４について、求められた重回帰式により予測データ（サンプルスコア）を算出し、実績値との差異を検証する。
【０１０８】
図１５、１６、１７は、実施例１における重回帰分析の結果として、実績値とサンプルスコアとの相関を示した図である。祝日を考慮した曜日ごとの相関係数として、「０．９１１９」〜「０．９８３０」という高い相関があることを示しており、精度の高い予測ができている。
【０１０９】
図１８、１９、２０、２１は、それぞれ比較例１、２、３、４における結果として、実施例１と同様に相関を示した図である。相関係数はそれぞれ、「０．９０５９」、「０．９０８１」、「０．９０５６」、「０．９０４３」となっており、実施例１に比べて低い値を示している。このことからも、実施例１の方法によれば、比較例１〜４に比べて実績値に近い予測データが算出されており、効果的な予測が可能であるといえる。
【０１１０】
以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は上述した実施形態に限るものではない。また、本発明の実施形態に記載された効果は、本発明から生じる最も好適な効果を列挙したに過ぎず、本発明による効果は、本発明の実施例に記載されたものに限定されるものではない。
【図面の簡単な説明】
【０１１１】
【図１】本発明の好適な実施形態の一例に係るコンタクトセンタ・システムの概要を示す図である。
【図２】本発明の好適な実施形態の一例に係る管理サーバ１０の構成を示すブロック図である。
【図３】本発明の好適な実施形態の一例に係る変数の一つである週の考え方を説明する図である。
【図４】本発明の好適な実施形態の一例に係る変数の一つである週の考え方を説明する図である。
【図５】本発明の好適な実施形態の一例に係る変数の一つである曜日の考え方を説明する図である。
【図６】本発明の好適な実施形態の一例に係るイベントによるコール量の変化を示した図である。
【図７】本発明の好適な実施形態の一例に係るメイン処理の流れを示した図である。
【図８】本発明の好適な実施形態の一例に係る実績データの収集処理の流れを示した図である。
【図９】本発明の好適な実施形態の一例に係るイベントテーブルを示す図である。
【図１０】本発明の好適な実施形態の一例に係るイベント発生テーブルを示す図である。
【図１１】本発明の好適な実施形態の一例に係るイベント参照画面の表示例を示した図である。
【図１２】本発明の好適な実施形態の一例に係るイベント登録画面の表示例を示した図である。
【図１３】本発明の好適な実施形態の一例に係るコール量予測結果の表示例を示した図である。
【図１４】本発明の好適な実施形態の一例に係る重回帰分析に使用する説明変数と取り得る値を示す図である。
【図１５】本発明の好適な実施形態の一例に係る実施例１における重回帰分析の結果として、実績値とサンプルスコアとの相関を示した図である。
【図１６】本発明の好適な実施形態の一例に係る実施例１における重回帰分析の結果として、実績値とサンプルスコアとの相関を示した図である。
【図１７】本発明の好適な実施形態の一例に係る実施例１における重回帰分析の結果として、実績値とサンプルスコアとの相関を示した図である。
【図１８】本発明の好適な実施形態の一例に係る比較例１における重回帰分析の結果として、実績値とサンプルスコアとの相関を示した図である。
【図１９】本発明の好適な実施形態の一例に係る比較例２における重回帰分析の結果として、実績値とサンプルスコアとの相関を示した図である。
【図２０】本発明の好適な実施形態の一例に係る比較例３における重回帰分析の結果として、実績値とサンプルスコアとの相関を示した図である。
【図２１】本発明の好適な実施形態の一例に係る比較例４における重回帰分析の結果として、実績値とサンプルスコアとの相関を示した図である。
【符号の説明】
【０１１２】
１０    管理サーバ
２０    管理者端末
３０    オペレータ端末
４０    ＣＴＩサーバ
１１０  制御部
１２０  記憶部
１３０  入力部
１４０  表示部
１５０  通信制御部
１６０  バス
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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