(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
予測対象のコンタクトセンタと業務内容が類似する他の複数コンタクトセンタのアクセス頻度分布の２階導関数値が０近傍となる複数の受付時間外時刻と、前記他の複数コンタクトセンタの受付時間内のアクセス頻度と前記受付時間外時刻のアクセス頻度との関係をあらわす係数と、を記憶するテーブルにアクセス可能なコンピュータを、
前記コンタクトセンタの受付時間内のアクセス頻度の実績値を取得する取得手段、
前記受付時間内のアクセス頻度と前記複数の受付時間外時刻から選ばれた任意の受付時間外時刻との関係をあらわす係数を前記テーブルの中から抽出する抽出手段、
前記取得手段によって取得された受付時間内のアクセス頻度の実績値と、前記抽出手段によって抽出された係数とに基づいて、前記コンタクトセンタにおける前記任意の受付時間外時刻のアクセス頻度の予測値を算出する算出手段、
前記算出手段によって算出されたアクセス頻度の予測値を出力する出力手段、
として機能させることを特徴とするアクセス頻度予測プログラム。
【請求項２】
前記算出手段は、
前記受付時間内の特定の時間帯の各時刻のアクセス頻度の平均値と前記抽出手段によって抽出された係数とを、前記特定の時間帯のアクセス頻度と前記任意の受付時間外時刻のアクセス頻度との関係をあらわす関数に与えることにより、前記任意の受付時間外時刻のアクセス頻度の予測値を算出することを特徴とする請求項１に記載のアクセス頻度予測プログラム。
【請求項３】
前記コンピュータを、
前記受付時間内のアクセス頻度の実績値と、前記算出手段（以下、「第１の算出手段」という）によって算出された任意の受付時間外時刻のアクセス頻度の予測値とに基づいて、前記コンタクトセンタの受付時間外の前記任意の受付時間外時刻を除く残余の受付時間外時刻のアクセス頻度の予測値を算出する第２の算出手段として機能させ、
前記出力手段は、
前記第２の算出手段によって算出されたアクセス頻度の予測値を出力することを特徴とする請求項１または２に記載のアクセス頻度予測プログラム。
【請求項４】
前記第２の算出手段は、
前記受付時間内の各時刻のアクセス頻度の実測値と、前記任意の受付時間外時刻のアクセス頻度の予測値とを用いて、前記残余の受付時間外時刻のアクセス頻度を補間することにより、前記残余の受付時間外時刻のアクセス頻度の予測値を算出することを特徴とする請求項３に記載のアクセス頻度予測プログラム。
【請求項５】
前記テーブルは、連続して同一のアクセス頻度となる受付時間外時間帯を指定する第１および第２の受付時間外時刻を記憶しており、
前記コンピュータを、
前記第１の算出手段によって算出された受付時間外時刻のアクセス頻度の予測値と、前記テーブルに記憶された第１および第２の受付時間外時刻とを用いて、前記第１の受付時間外時刻と前記第２の受付時間外時刻との間の受付時間外時刻のアクセス頻度の予測値を特定する特定手段として機能させ、
前記第２の算出手段は、
さらに、前記特定手段によって特定された前記第１の受付時間外時刻と前記第２の受付時間外時刻との間の受付時間外時刻のアクセス頻度の予測値を用いて、前記残余の受付時間外時刻のアクセス頻度を補間することを特徴とする請求項４に記載のアクセス頻度予測プログラム。
【請求項６】
請求項１〜５のいずれか一つに記載のアクセス頻度予測プログラムを記録したコンピュータに読み取り可能な記録媒体。
【請求項７】
予測対象のコンタクトセンタと業務内容が類似する他の複数コンタクトセンタのアクセス頻度分布の２階導関数値が０近傍となる複数の受付時間外時刻と、前記他の複数コンタクトセンタの受付時間内のアクセス頻度と前記受付時間外時刻のアクセス頻度との関係をあらわす係数と、を記憶する記憶手段と、
前記コンタクトセンタの受付時間内のアクセス頻度の実績値を取得する取得手段と、
前記受付時間内のアクセス頻度と前記複数の受付時間外時刻から選ばれた任意の受付時間外時刻との関係をあらわす係数を前記記憶手段の中から抽出する抽出手段と、
前記取得手段によって取得された受付時間内のアクセス頻度の実績値と、前記抽出手段によって抽出された係数とに基づいて、前記コンタクトセンタにおける前記任意の受付時間外時刻のアクセス頻度の予測値を算出する算出手段と、
前記算出手段によって算出されたアクセス頻度の予測値を出力する出力手段と、
を備えることを特徴とするアクセス頻度予測装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、顧客からのアクセスを受け付けるコンタクトセンタの受付時間外のアクセス頻度を予測するアクセス頻度予測プログラム、該プログラムを記録した記録媒体、およびアクセス頻度予測装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
一般に、企業には、顧客からの質問、注文、苦情などの問い合わせを受け付けるコンタクトセンタが設けられている。コンタクトセンタには、顧客からの問い合わせに応対する複数のオペレータが配置されている。コンタクトセンタに配置されるオペレータの要員数は、過去の実績データ（顧客からの着信履歴）をもとに決定される。
【０００３】
このとき、オペレータの要員数が少ないと顧客の待ち時間が長くなり、オペレータの応答前に放棄される放棄コールの増加を招いてしまう。これでは、顧客からの問い合わせに十分に応対することができず、顧客満足度の低下やビジネスチャンスの損失などの問題を招いてしまう。
【０００４】
一方で、オペレータの要員数が過剰なものとなると、オペレータの人件費が増加するだけでなく、システムの維持費、電気料金などの経費が増加してしまう。この結果、コスト削減を目的とした労働条件の見直しや人件費カットなどの対策を余儀なくされ、ひいてはオペレータの士気の低下を招いてしまう。
【０００５】
このようなことから、コンタクトセンタに配置するオペレータの要員数は、顧客からの着信コール数に応じて適切に決める必要がある。そこで、従来において、過去の実績データをもとに顧客からの着信コール数を予測する技術が知られている（たとえば、下記特許文献１〜３参照。）。
【０００６】
たとえば、過去の顧客からの着信の履歴に基づいて、オペレータが応答できなかったためにかけ直しをしたことによる着信を除いた過去の時間単位ごとの補正着信数を算出することにより、この補正着信数に基づく時間単位ごとの着信数を予測する技術がある。
【０００７】
また、時間帯によって変化する呼量とオペレータの平均処理時間とに応じて、アーランＣ式を用いて必要人数を理論的に算出し、この必要人数を、実際の管理者の経験則に基づいた予測稼働率をもとに調整する技術がある。また、営業窓口における顧客の平均リダイアル回数、および顧客からの着信件数に基づいて、実際にコールした顧客の数を推定する技術がある。
【０００８】
【特許文献１】特開２００６−２５４０９４号公報
【特許文献２】特開２００７−１４２５０２号公報
【特許文献３】特開２００７−１８９３２９号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
しかしながら、上述した従来技術は、コンタクトセンタの着信コールの実績データを用いて、実績のある受付時間内の着信コール数を予測するものである。これでは、コンタクトセンタの受付時間を延長する場合、受付時間外の実績データがないため、延長時間帯の着信コール数の推移を予測することが難しいという問題がある。
【００１０】
このため、従来においては、コンタクトセンタの管理者のカンや経験を頼りに、延長時間帯の着信コール数の推移を予測し、その予測結果からコンタクトセンタに配置するオペレータの要員数を求めていた。そして、実際にコンタクトセンタの運用を開始したあと、延長時間帯の実測データを蓄積してオペレータの要員数を適宜修正していた。
【００１１】
しかし、これではオペレータの要員数が最適化されるまでの間、依然として、顧客満足度の低下やビジネスチャンスの損失、あるいは、過剰要員によるコンタクトセンタの運用コストの増大化などの問題を引き起こしてしまうという問題がある。
【００１２】
また、同業他社の実績データをもとに延長後の受付時間内の着信コール数の推移をスケーリングする手法も知られているが、各コンタクトセンタにおいて、昼間（延長前の受付時間）の着信コール数の推移パターンがそれぞれ異なるため、精度よくスケーリングすることが難しいという問題がある。
【００１３】
この開示する技術は、上述した従来技術による問題点を解消するため、業務内容が類似するコンタクトセンタ間で共通してコール頻度の時間変動が少ない時刻を指定することにより、予測対象のコンタクトセンタのコール頻度分布を特徴付ける受付時間外時刻のコール頻度を予測することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１４】
上述した課題を解決し、目的を達成するため、開示する技術は、予測対象のコンタクトセンタの受付時間内のアクセス頻度の実績値を取得し、前記コンタクトセンタと業務内容が類似する他の複数コンタクトセンタのアクセス頻度分布の２階導関数値が０近傍となる複数の受付時間外時刻と、前記他の複数コンタクトセンタの受付時間内のアクセス頻度と前記受付時間外時刻のアクセス頻度との関係をあらわす係数と、を記憶するテーブルの中から、前記受付時間内のアクセス頻度と前記複数の受付時間外時刻から選ばれた任意の受付時間外時刻との関係をあらわす係数を抽出し、取得された受付時間内のアクセス頻度の実績値と、抽出された係数とに基づいて、前記コンタクトセンタにおける前記任意の受付時間外時刻のアクセス頻度の予測値を算出し、算出されたアクセス頻度の予測値を出力することを要件とする。
【００１５】
この開示する技術によれば、予測対象のコンタクトセンタの受付時間内のコール頻度の実績値を用いて、受付時間外のコール頻度分布を特徴付ける受付時間外時刻のコール頻度を算出することができる。
【発明の効果】
【００１６】
この開示する技術によれば、業務内容が類似するコンタクトセンタ間で共通してコール頻度の時間変動が少ない時刻を指定することにより、予測対象のコンタクトセンタのコール頻度分布を特徴付ける受付時間外時刻のコール頻度を予測することができるという効果を奏する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１７】
以下に添付図面を参照して、このアクセス頻度予測プログラム、該プログラムを記録した記録媒体、およびアクセス頻度予測装置の好適な実施の形態を詳細に説明する。このアクセス頻度予測プログラム、該プログラムを記録した記録媒体、およびアクセス頻度予測装置では、予測対象となるコンタクトセンタの受付時間外の時刻集合のうち、時刻間の補間による誤差が小さくなる受付時間外時刻を指定することにより、受付時間外のコール頻度を高精度に予測する。
【００１８】
（コンタクトセンタのシステム構成）
まず、実施の形態にかかるコンタクトセンタのシステム構成について説明する。図１は、実施の形態にかかるコンタクトセンタのシステム構成図である。図１において、コンタクトセンタ１００は、アクセス頻度予測装置１０１と、ユーザ端末１０２−１〜１０２−ｎと、交換機１０３と、オペレータ端末１０４−１〜１０４−３と、が電話回線、インターネット、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＷＡＮ（Ｗｉｄｅ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）などのネットワーク１１０を介して接続されている。
【００１９】
コンタクトセンタ１００は、顧客からの質問、注文、苦情などの問い合わせを受け付ける企業内の一部門である。コンタクトセンタ１００には、顧客からの問い合わせに応対するオペレータが配置されている。オペレータは、オペレータ端末１０４−１〜１０４−３（図１では、３台）を使用して顧客からの問い合わせに応対する。
【００２０】
これらオペレータ端末１０４−１〜１０４−３と、顧客が使用するユーザ端末１０２−１〜１０２−ｎとは、交換機１０３を介して接続される。交換機１０３は、電話とコンピュータ装置とを連携させるＣＴＩ（Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ｔｅｌｅｐｈｏｎｙ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）機能を有するサーバである。
【００２１】
ここで、コンタクトセンタ１００の基本動作を説明する。まず、問い合わせをおこなう顧客がユーザ端末１０２−１〜１０２−ｎ（固定電話機、携帯電話機など）を使用して、コンタクトセンタ１００に電話をかける。このとき、ユーザ端末１０２−１〜１０２−ｎからのコールは、一旦交換機１０３の待ちキューに入る。
【００２２】
そして、交換機１０３において、応答可能なオペレータ端末１０４−１〜１０４−３を検出し、待ちキューの先頭のコールを検出されたオペレータ端末１０４−１〜１０４−３に割り振る。このとき、顧客からのコール数が、オペレータの要員数よりも多い場合には、応答可能なオペレータ端末１０４−１〜１０４−３が検出されるまでの顧客の待ち時間が発生する。
【００２３】
この待ち時間の間（待ちキューに入っている間）、顧客がオペレータの応答を待ちきれず電話を切ったコールは放棄コールとなる。
【００２４】
一般に、コンタクトセンタ１００の品質は、コール数に対する放棄コール数の割合の低さと、顧客の待ち時間の短さによって決まる。コンタクトセンタ１００の品質が低下すると、顧客満足度の低下やビジネスチャンスの損失などの問題を引き起こすため、適切な要員数のオペレータをコンタクトセンタ１００に配置することで、ある程度の品質を維持する必要がある。
【００２５】
このため、コンタクトセンタ１００の受付時間内のコール頻度（あるいは、コール数）の推移を予測し、配置すべきオペレータの要員数を導き出している。一方で、近年では、顧客満足度の向上のため、夜間時間帯への受付時間の延長に対する要望が高まってきている。ところが、これまで受付時間外であった延長時間帯については、顧客からの着信履歴を蓄積した過去の実績データがない。
【００２６】
つまり、延長時間帯にコンタクトセンタ１００に配置するオペレータの要員数を導くには、延長時間帯のコール頻度の推移を予測する必要がある。このため、従来においては、たとえば、スケーリング法による手法を用いて、実績のない延長時間帯のコール頻度の推移を予測していた。
【００２７】
しかし、スケーリング法などによる従来の手法では、コンタクトセンタ１００の受付時間外（延長時間帯）のコール頻度を正確に見積もることができないため（詳細は図２を用いて後述する）、コンタクトセンタ１００に配置すべき適切なオペレータの要員数を把握することができなかった。
【００２８】
そこで、本実施の形態では、アクセス頻度予測装置１０１を利用して、コンタクトセンタ１００の受付時間内のコール頻度の実績値から、受付時間外のコール頻度の予測値を正確に算出する手法を提案する。なお、本明細書においては、コンタクトセンタ１００の受付時間は９時から１７時までとし、この受付時間を０時から２３時までの２４時間に延長する場合を例に挙げて説明する。
【００２９】
（スケーリング法の問題点）
つぎに、従来技術であるスケーリング法の問題点について説明する。図２は、スケーリング法の問題点を示す説明図である。スケーリング法は、同業他社の実績データをもとに、予測対象のコンタクトセンタの受付時間外のコール頻度の推移を予測する手法である。
【００３０】
図２において、グラフ２１０は、同業他社のコンタクトセンタにおける０時から２３時まで（２４時間）の各時刻のコール数の推移をあらわしている。グラフ２２０は、スケーリング法を用いて予測された予測対象のコンタクトセンタのコール数の推移をあらわしている。グラフ２３０は、予測対象のコンタクトセンタにおける実際のコール数の推移（実績データ）をあらわしている。
【００３１】
スケーリング法では、予測対象のコンタクトセンタと複数の同業他社のコンタクトセンタとの間で昼間の時間帯（図２中ハッチを付した９時〜１６時）の実績データをマッチングして、分布形状が類似する同業他社の実績データを特定する。
【００３２】
そして、実績のない時間帯（０時〜８時、１７時〜２３時）のコール数の推移を、特定された同業他社のコンタクトセンタの各時間帯（０時〜８時、１７時〜２３時）の実績データのスケールを調整して嵌め込むこととなる。しかし、昼間の時間帯のコール数の推移パターンは、同業であっても各コンタクトセンタにおいて千差万別である。
【００３３】
このため、昼間の時間帯のマッチングが曖昧なものとなってしまい、結果的に実績のない時間帯（たとえば、１８時〜２１時）のコール数の予測が大きく外れてしまう。このようなことから、従来においては、受付時間の延長時に、延長時間帯に配置するオペレータの要員数を適切に把握することができないという問題があった。
【００３４】
（コール頻度の分布形状を特徴付ける重要時刻）
ここで、コンタクトセンタ（たとえば、コンタクトセンタ１００）におけるコール頻度の分布形状（０時から２３時までの２４時間）を特徴付ける重要時刻について説明する。コール頻度とは、各時間帯の顧客からのコール数を、１日の総コール数で除算したものである。
【００３５】
図３は、コール頻度分布を特徴付ける重要時刻を示す説明図である。図３において、グラフ３１０は、あるコンタクトセンタに対する顧客からの各時刻のコール頻度をあらわすコール頻度分布である（図３中、○印をつなぐグラフ）。グラフ３２０は、顧客からコンタクトセンタへの各時刻のコール数をあらわすコール数分布の２階導関数である（図３中、△印をつなぐグラフ）。
【００３６】
まず、グラフ３１０において、点線で囲った時刻（９時および１６時）は、実績のある昼間の時間帯（９時〜１６時）の境界条件をあらわす重要時刻である。また、グラフ３２０において、点線で囲った時刻（２時〜６時、１８時、２０時および２２時）は、コール数分布の２階導関数の値がほぼ０となる重要時刻である。
【００３７】
ここで、コール数分布において２階導関数の値がほぼ０となる点は変曲点付近である。この変曲点付近では、コール数分布を直線で近似することが可能であり、将来的な予測の誤差を発生させる高次成分（コール数の変動のし易さ）が少ない。この２階導関数の値がほぼ０となる点（時刻）は、業務内容が類似するコンタクトセンタにおいて、高頻度に共通している。
【００３８】
このため、本実施の形態では、２階導関数の値がほぼ０となる時刻を重要時刻として選び、重要時刻と実績のある時刻との間でコール頻度の補間をおこなうことで予測の精度を向上させる。また、実績のある昼間の時間帯の境界条件を重要時刻とすることで、実績のある時間帯のコール頻度分布と、実績のない時間帯の予測されたコール頻度分布とを連続的に滑らかにつなぐ。
【００３９】
（アクセス頻度予測装置のハードウェア構成）
つぎに、実施の形態にかかるアクセス頻度予測装置１０１のハードウェア構成について説明する。図４は、アクセス頻度予測装置のハードウェア構成を示すブロック図である。図４において、アクセス頻度予測装置１０１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）４０１と、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ‐Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）４０２と、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）４０３と、磁気ディスクドライブ４０４と、磁気ディスク４０５と、光ディスクドライブ４０６と、光ディスク４０７と、ディスプレイ４０８と、Ｉ／Ｆ（Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）４０９と、キーボード４１０と、マウス４１１と、スキャナ４１２と、プリンタ４１３と、を備えている。また、各構成部はバス４００によってそれぞれ接続されている。
【００４０】
ここで、ＣＰＵ４０１は、アクセス頻度予測装置１０１の全体の制御を司る。ＲＯＭ４０２は、ブートプログラムなどのプログラムを記憶している。ＲＡＭ４０３は、ＣＰＵ４０１のワークエリアとして使用される。磁気ディスクドライブ４０４は、ＣＰＵ４０１の制御にしたがって磁気ディスク４０５に対するデータのリード／ライトを制御する。磁気ディスク４０５は、磁気ディスクドライブ４０４の制御で書き込まれたデータを記憶する。
【００４１】
光ディスクドライブ４０６は、ＣＰＵ４０１の制御にしたがって光ディスク４０７に対するデータのリード／ライトを制御する。光ディスク４０７は、光ディスクドライブ４０６の制御で書き込まれたデータを記憶したり、光ディスク４０７に記憶されたデータをコンピュータに読み取らせたりする。
【００４２】
ディスプレイ４０８は、カーソル、アイコンあるいはツールボックスをはじめ、文書、画像、機能情報などのデータを表示する。このディスプレイ４０８は、たとえば、ＣＲＴ、ＴＦＴ液晶ディスプレイ、プラズマディスプレイなどを採用することができる。
【００４３】
インターフェース（以下、「Ｉ／Ｆ」と略する。）４０９は、通信回線を通じてＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＷＡＮ（Ｗｉｄｅ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）、インターネットなどのネットワーク１１０に接続され、このネットワーク１１０を介して他の装置に接続される。そして、Ｉ／Ｆ４０９は、ネットワーク１１０と内部のインターフェースを司り、外部装置からのデータの入出力を制御する。Ｉ／Ｆ４０９には、たとえばモデムやＬＡＮアダプタなどを採用することができる。
【００４４】
キーボード４１０は、文字、数字、各種指示などの入力のためのキーを備え、データの入力をおこなう。また、タッチパネル式の入力パッドやテンキーなどであってもよい。マウス４１１は、カーソルの移動や範囲選択、あるいはウィンドウの移動やサイズの変更などをおこなう。ポインティングデバイスとして同様に機能を備えるものであれば、トラックボールやジョイスティックなどであってもよい。
【００４５】
スキャナ４１２は、画像を光学的に読み取り、アクセス頻度予測装置１０１内に画像データを取り込む。なお、スキャナ４１２は、ＯＣＲ（Ｏｐｔｉｃａｌ  Ｃｈａｒａｃｔｅｒ  Ｒｅａｄｅｒ）機能を持たせてもよい。また、プリンタ４１３は、画像データや文書データを印刷する。プリンタ４１３には、たとえば、レーザプリンタやインクジェットプリンタを採用することができる。
【００４６】
（アクセス頻度予測装置の機能的構成）
つぎに、アクセス頻度予測装置１０１の機能的構成について説明する。図５は、アクセス頻度予測装置の機能的構成を示すブロック図である。アクセス頻度予測装置１０１は、入力部５０１と、取得部５０２と、抽出部５０３と、第１の算出部５０４と、特定部５０５と、第２の算出部５０６と、出力部５０７と、を含む構成である。
【００４７】
この制御部となる機能（入力部５０１〜出力部５０７）は、具体的には、たとえば、図４に示したＲＯＭ４０２、ＲＡＭ４０３、磁気ディスク４０５、光ディスク４０７などの記憶領域に記憶されたプログラムをＣＰＵ４０１に実行させることにより、または、Ｉ／Ｆ４０９により、その機能を実現する。また、図５中矢印で示した接続先の機能は、接続元の機能からの出力データを記憶領域から読み込んで、当該機能に関するプログラムをＣＰＵ４０１に実行させるものとする。
【００４８】
入力部５０１は、予測対象のコンタクトセンタ１００と業務内容が類似する他の複数コンタクトセンタのコール頻度分布の２階導関数値が０近傍となる複数の受付時間外時刻と、コンタクトセンタ１００の受付時間内のコール頻度と受付時間外時刻のコール頻度との関係をあらわす係数と、に関するパラメータ情報の入力を受け付ける機能を有する。
【００４９】
コール頻度分布は、コール頻度の時間変化をあらわす分布である。コール頻度は、各時刻のコール数を１日の総コール数で除算した値である。たとえば、コンタクトセンタ１００における顧客からの１日の総コール数が１００件であり、４時台に受け付けたコール数が１０件であった場合、４時のコール頻度は「０．１（１０％）」となる。
【００５０】
また、コンタクトセンタ１００と業務内容が類似するコンタクトセンタとは、顧客からの問い合わせ内容（質問、苦情、発注など）や対象とする顧客の種類（性別、年齢、職種など）がコンタクトセンタ１００と類似するコンタクトセンタである。具体的には、コンタクトセンタ１００の受付時間と同一時間内におけるコール頻度分布の分布形状が、コンタクトセンタ１００と類似するコンタクトセンタである。
【００５１】
本実施の形態では、業務内容に応じてコンタクトセンタを、企業内の社員からの質問、苦情などを受け付ける企業向けのコンタクトセンタと、消費者からの製品の発注、質問、苦情などを受け付ける消費者向けのコンタクトセンタとに分類する。
【００５２】
各コンタクトセンタにおけるコール頻度分布は、「企業向け」あるいは「消費者向け」の違いにより、その分布形状が大きく異なるものとなってしまう。企業向けのコンタクトセンタでは、企業の勤務時間終了後において、残業している社員数の減少とともにコール頻度が単調に減少する傾向にある。
【００５３】
一方、消費者向けのコンタクトセンタでは、夕方以降（たとえば、１７時以降）において、たとえば、外出先から帰宅した顧客からのコールが一時的に集中するため、コール頻度が単調に減少するのではなく、少なくとも１回は増加（あるいは、現状維持）する時間帯がある。
【００５４】
また、他のコンタクトセンタのコール頻度分布の２階導関数値が０近傍となる受付時間外時刻とは、他のコンタクトセンタのコール数分布の変曲点付近となる時刻のうち、コンタクトセンタ１００の受付時間外の時刻である。なお、０近傍とは、「０±Δ」を意味する。このΔの値は、任意に設定可能であり、たとえば、「Δ＝０．００１〜０．００３」程度の微小値に設定される。
【００５５】
複数の受付時間外時刻は、他のコンタクトセンタの受付時間内の各時刻のコール数の実績値を用いて算出することができる。ただし、他のコンタクトセンタの受付時間は、コンタクトセンタ１００の受付時間外の時刻を含むこととする。具体的には、まず、他のコンタクトセンタのコール数の実績値から、他のコンタクトセンタのコール頻度分布の２階導関数を求める。
【００５６】
そして、この２階導関数の値が０近傍となる時刻と、コンタクトセンタ１００の受付時間とを照らし合わせて、２階導関数値が０近傍となるコンタクトセンタ１００の受付時間外時刻を特定する。具体的には、たとえば、２階導関数の値が０近傍となる時刻と、コンタクトセンタ１００の受付時間とを照らし合わせて、ユーザが受付時間外時刻（後述する夕方コール数変曲時刻、夜間コール収束開始時刻、早朝コール開始時刻など）を指定する。
【００５７】
また、係数は、他の複数コンタクトセンタの受付時間内のコール頻度の実績値と、上記受付時間外時刻のコール頻度の実績値とに基づく回帰分析から得ることができる。具体的には、たとえば、線形回帰法を用いて、他のコンタクトセンタの受付時間内のコール頻度と受付時間外のコール頻度との関係をあらわす係数を求めることができる。
【００５８】
この係数は、たとえば、他の複数コンタクトセンタの受付時間内の特定の時間帯の各時刻のコール頻度の平均値（または、中間値）と、上記受付時間外時刻のコール頻度との比率をあらわすものである。より具体的には、たとえば、他のコンタクトセンタの受付時間内の昼間の時間帯（１２時〜１６時）の各時刻のコール頻度の平均値と、夕方の時間帯（１７時、１８時）の受付時間外時刻のコール頻度との比率（後述する「夕方コール数比」）をあらわす。
【００５９】
なお、パラメータ情報は、たとえば、図４に示したキーボード４１０やマウス４１１をユーザが操作することでアクセス頻度予測装置１０１に入力される。また、入力されたパラメータ情報は、図４に示したＲＡＭ４０３、磁気ディスク４０５、光ディスク４０７などの記憶領域により実現される分布形状テーブルに記憶される。
【００６０】
ここで、入力部５０１によって入力されたパラメータ情報を記憶する分布形状テーブルについて説明する。まず、企業向けのコンタクトセンタ１００のコール頻度予測をおこなう場合に入力されるパラメータ情報が記憶された分布形状テーブルについて説明する。図６は、分布形状テーブルの記憶内容を示す説明図（その１）である。図６において、分布形状テーブル６００には、コンタクトセンタ１００のコール頻度分布の分布形状を特徴付けるパラメータ情報６００−１〜６００−９が記憶されている。
【００６１】
具体的には、パラメータ情報６００−１〜６００−９は、各パラメータのパラメータ名およびパラメータ値を有している。ここで、勤務開始時刻は、コンタクトセンタ１００の受付時間の開始時刻である。勤務終了時刻は、コンタクトセンタ１００の受付時間の終了時刻である。昼休み開始時刻は、オペレータの昼休みの平均開始時刻である。
【００６２】
早朝コール開始時刻は、受付時間外の早朝の時間帯（たとえば、４時〜８時）における顧客からのコール頻度が大きく変化する時刻である。この早朝コール開始時刻は、たとえば、勤務開始時刻から遡って、他のコンタクトセンタのコール頻度分布の２階導関数値が０近傍となる最初の時刻である。
【００６３】
夕方コール数変曲時刻は、受付時間外の夕方の時間帯（たとえば、１７時、１８時）における他のコンタクトセンタのコール頻度分布の変曲点付近の時刻である。この夕方コール数変曲時刻は、たとえば、勤務終了時刻以降、他のコンタクトセンタのコール頻度分布の２階導関数値が０近傍となる最初の時刻である。
【００６４】
夜間コール収束終了時刻は、受付時間外の夜間の時間帯（たとえば、１９時〜２１時）における顧客からのコール頻度の収束が終了する時刻である。この夜間コール収束終了時刻は、たとえば、夕方コール数変曲時刻以降、他のコンタクトセンタのコール頻度分布の２階導関数値が０近傍となる最初の時刻である。
【００６５】
夕方コール数比は、受付時間内の昼間の時間帯（たとえば、１２時〜１６時）の各時刻のコール頻度の平均値と、受付時間外の夕方の時間帯（たとえば、１７時、１８時）のコール頻度との比率をあらわす係数である。深夜コール数比は、受付時間内（たとえば、９時〜１６時）の各時刻のコール頻度の中間値と、深夜の時間帯（たとえば、２２時、２３時、０時〜３時）のコール頻度との比率をあらわす係数である。
【００６６】
コール頻度の平均値とは、上記例では、昼間の時間帯の１２時から１６時までの各時刻のコール頻度を足し合わせた値を５（時刻数）で除算したものである。また、コール頻度の中間値とは、上記例では、受付時間内の９時から１６時までの中間の時刻（１２時または１３時のいずれか一方）のコール頻度である。
【００６７】
同一時間帯は、連続して同一のコール頻度となる受付時間外時間帯を指定する情報である。具体的には、２つの受付時間外時刻によって連続して同一のコール頻度となる受付時間外時間帯が指定されている。たとえば、同一時間帯が１９時〜翌７時であった場合、その時間帯のコール頻度は連続して同一の値となる。
【００６８】
なお、夕方コール数比（パラメータ情報６００−７）は、夕方コール数変曲時刻（パラメータ情報６００−５）と関連付けられている。また、深夜コール数比（パラメータ情報６００−８）は、早朝コール開始時刻（パラメータ情報６００−１）および夜間コール収束終了時刻（パラメータ情報６００−６）と関連付けられている。
【００６９】
つぎに、消費者向けのコンタクトセンタ１００のコール頻度予測をおこなう場合に入力されるパラメータ情報が記憶された分布形状テーブルについて説明する。図７は、分布形状テーブルの記憶内容を示す説明図（その２）である。図７において、分布形状テーブル７００には、コンタクトセンタ１００のコール頻度分布の分布形状を特徴付けるパラメータ情報７００−１〜７００−１３が記憶されている。
【００７０】
具体的には、パラメータ情報７００−１〜７００−１３は、各パラメータのパラメータ名およびパラメータ値を有している。ここで、夜間コール開始時刻は、夕方コール数変曲時刻以降、顧客からのコール頻度の変化が小さくなる時刻である。この夜間コール開始時刻は、たとえば、夕方コール数変曲時刻以降、他のコンタクトセンタのコール頻度分布の２階導関数値が０近傍となる最初の時刻である。
【００７１】
また、夜間コール収束開始時刻は、夜間コール開始時刻以降、顧客からのコール頻度の収束が開始する時刻である。この夜間コール収束開始時刻は、たとえば、夜間コール開始時刻以降、他のコンタクトセンタのコール頻度分布の２階導関数値が連続して０近傍となる時刻集合の最後の時刻である。
【００７２】
また、夜間コール収束終了時刻は、夜間コール収束開始時刻以降、顧客からのコール頻度の収束が終了する時刻である。この夜間コール収束終了時刻は、たとえば、夜間コール収束開始時刻以降、他のコンタクトセンタのコール頻度分布の２階導関数値が０近傍となる最初の時刻である。
【００７３】
なお、夕方コール数比（パラメータ情報７００−９）は、夕方コール数変曲時刻（パラメータ情報７００−５）と関連付けられている。また、夜間コール数比（パラメータ情報７００−１０）は、夜間コール開始時刻（パラメータ情報７００−６）および夜間コール収束開始時刻（パラメータ情報７００−７）と関連付けられている。また、深夜コール数比（パラメータ情報７００−１１）は、早朝コール開始時刻（パラメータ情報７００−１）および夜間コール収束終了時刻（パラメータ情報７００−８）と関連付けられている。
【００７４】
取得部５０２は、コンタクトセンタ１００の受付時間内のコール頻度の実績値を取得する機能を有する。具体的には、たとえば、コンタクトセンタ１００の受付時間内の９時から１６時までの各時刻のコール頻度の実績値を取得する。このコール頻度の実績値は、アクセス頻度予測装置１０１に直接入力されてもよく、また、外部のコンピュータ装置（たとえば、交換機１０３）から取得することとしてもよい。
【００７５】
ここで、コンタクトセンタ１００の受付時間内のコール頻度の実績値を有する実績データについて説明する。図８は、実績データの具体例を示す説明図である。図８において、実績データ８００は、コンタクトセンタ１００の受付時間内の９時から１６時までの各時刻のコール頻度ＣＦ（９）〜ＣＦ（１６）を有している。ただし、ＣＦ（ｔ）は時刻ｔのコール頻度の実績値である。各時刻のコール頻度ＣＦ（９）〜ＣＦ（１６）は、たとえば、交換機１０３に蓄積されたコンタクトセンタ１００に対する過去のコール履歴をもとに算出されたものである。
【００７６】
抽出部５０３は、コンタクトセンタ１００の受付時間内のコール頻度と、複数の受付時間外時刻から選ばれた任意の受付時間外時刻のコール頻度とを関係付ける係数を、分布形状テーブル（たとえば、分布形状テーブル６００，７００）の中から抽出する機能を有する。
【００７７】
たとえば、分布形状テーブル６００に記憶された複数の受付時間外時刻（早朝コール開始時刻、夕方コール数変曲時刻、夜間コール収束終了時刻）から夕方コール数変曲時刻が選ばれた場合、パラメータ情報６００−５と関連付けられたパラメータ情報６００−６を抽出することとなる。このときの係数は、夕方コール数比「０．５０」である。
【００７８】
第１の算出部５０４は、取得部５０２によって取得された受付時間内のコール頻度の実績値と、抽出部５０３によって抽出された係数とに基づいて、コンタクトセンタ１００における任意の受付時間外時刻のコール頻度の予測値を算出する機能を有する。具体的には、たとえば、下記式（１）〜（３）のいずれかを用いて、任意の受付時間外時刻のコール頻度の予測値を算出することができる。
【００７９】
下記式（１）〜（３）は、他の複数コンタクトセンタの受付時間内のコール頻度の実績値と、受付時間外時刻のコール頻度の実績値とに基づく回帰分析から得られた予測式である。下記式（１）〜（３）は、アクセス頻度予測装置１０１に直接入力してもよく、また、外部のコンピュータ装置から取得することとしてもよい。
【００８０】
そして、入力または取得された結果、下記式（１）〜（３）にそれぞれ対応する係数と関連付けて、図４に示したＲＡＭ４０３、磁気ディスク４０５、光ディスク４０７などの記憶領域に記憶される。以下、選ばれた受付時間外時刻ごとに、当該受付時間外時刻のコール頻度の予測値を求める場合について説明する。
【００８１】
１．夕方コール数変曲時刻が選ばれた場合
ただし、ＥＣＦ（ｔ）は、夕方コール数変曲時刻ｔのコール頻度の予測値である。Ａ１（ｔ１，ｔ２）は、昼休み開始時刻ｔ１から勤務終了時刻ｔ２までの各時刻のコール頻度の平均値である。ＥＲは、夕方コール数比である。
【００８２】
ＥＣＦ（ｔ）＝Ａ１（ｔ１，ｔ２）×ＥＲ          ・・・（１）
【００８３】
なお、平均値Ａ１（ｔ１，ｔ２）は、第１の算出部５０４により、抽出部５０３によって夕方コール数変曲時刻に対応する係数が抽出された結果、取得部５０２によって取得された受付時間内のコール頻度の実績値を用いて算出される。
【００８４】
２．早朝コール開始時刻または夜間コール収束終了時刻が選ばれた場合
ただし、ＭＣＦ（ｔ）は、早朝コール開始時刻ｔのコール頻度の予測値である。ＮＣＥＦ（ｔ）は、夜間コール収束終了時刻のコール頻度の予測値である。Ｍ（ｔ１，ｔ２）は、コンタクトセンタ１００の受付時間内（時刻ｔ１〜時刻ｔ２）の各時刻のコール頻度の中間値である。ＭＲは、深夜コール数比である。
【００８５】
ＭＣＦ（ｔ）＝ＮＣＥＦ（ｔ）＝Ｍ（ｔ１，ｔ２）×ＭＲ          ・・・（２）
【００８６】
なお、中間値Ｍ（ｔ１，ｔ２）は、第１の算出部５０４により、抽出部５０３によって早朝コール開始時刻または夜間コール収束終了時刻に対応する係数が抽出された結果、受付時間内のコール頻度の実績値を用いて特定される。
【００８７】
３．夜間コール開始時刻または夜間コール収束開始時刻が選ばれた場合
ただし、ＮＣＦ（ｔ）は、夜間コール開始時刻ｔのコール頻度の予測値である。ＮＣＳＦ（ｔ）は、夜間コール収束開始時刻ｔのコール頻度の予測値である。Ａ２（ｔ１，ｔ２）は、コンタクトセンタ１００の受付時間内（時刻ｔ１〜時刻ｔ２）の各時刻のコール頻度の平均値である。ＮＲは、夜間コール数比である。
【００８８】
ＮＣＦ（ｔ）＝ＮＣＳＦ（ｔ）＝Ａ２（ｔ１，ｔ２）×ＮＲ        ・・・（３）
【００８９】
なお、平均値Ａ２（ｔ１，ｔ２）は、第１の算出部５０４により、抽出部５０３によって夜間コール開始時刻または夜間コール収束開始時刻に対応する係数が抽出された結果、受付時間内のコール頻度の実績値を用いて算出される。
【００９０】
特定部５０５は、第１の算出部５０４によって算出された受付時間外時刻のコール頻度の予測値と、連続して同一のコール頻度となる受付時間外時間帯を指定する第１および第２の受付時間外時刻とを用いて、第１の受付時間外時刻と第２の受付時間外時刻との間の受付時間外時刻のコール頻度の予測値を特定する機能を有する。
【００９１】
図６に示した分布形状テーブル６００の記憶内容を例に挙げると、たとえば、第１の算出部５０４によって夜間コール収束終了時刻（２１時）のコール頻度の予測値（たとえば、１％）が算出された場合、特定部５０５は、パラメータ情報６００−９を参照して、連続して同一のコール頻度となる２１時から翌７時までの受付時間外時間帯を特定し、２１時から翌７時までのコール頻度を１％（０．０１）に特定する。
【００９２】
第２の算出部５０６は、コンタクトセンタ１００の受付時間内のコール頻度の実績値と、第１の算出部５０４によって算出された任意の受付時間外時刻のコール頻度の予測値とに基づいて、コンタクトセンタ１００の受付時間外の任意の受付時間外時刻を除く残余の受付時間外時刻のコール頻度の予測値を算出する機能を有する。
【００９３】
具体的には、たとえば、コンタクトセンタ１００の受付時間内の各時刻のコール頻度の実測値と、任意の受付時間外時刻のコール頻度の予測値とを用いて、受付時間外の残余の受付時間外時刻のコール頻度を補間することとしてもよい。補間手法としては、たとえば、スプライン補間などの既存の数学的手法を用いることができる。
【００９４】
また、第２の算出部５０６は、さらに、特定部５０５によって特定された第１の受付時間外時刻と第２の受付時間外時刻との間の受付時間外時刻のコール頻度の予測値を用いて、残余の受付時間外時刻のコール頻度を補間することとしてもよい。
【００９５】
出力部５０７は、第１の算出部５０４または／および第２の算出部５０６によって算出されたコール頻度の予測値を出力する機能を有する。また、出力部５０７は、特定部５０５によって特定された第１の受付時間外時刻と第２の受付時間外時刻との間の受付時間外時刻のコール頻度の予測値を出力することとしてもよい。
【００９６】
なお、出力部５０７による出力形式としては、たとえば、ディスプレイ４０８への表示、プリンタ４１３への印刷出力、Ｉ／Ｆ４０９による外部装置への送信がある。また、ＲＡＭ４０３、磁気ディスク４０５、光ディスク４０７などの記憶領域に記憶することとしてもよい。
【００９７】
以下、企業向けのコンタクトセンタ１００を例に挙げて、分布形状テーブル６００の記憶内容に基づく、受付時間外の各時刻のコール頻度の予測値を記憶するコール頻度分布テーブルについて説明する。図９〜図１４は、コール頻度分布テーブルの記憶内容を示す説明図である。なお、コール頻度分布テーブルは、ＲＡＭ４０３、磁気ディスク４０５、光ディスク４０７などの記憶領域によって実現される。
【００９８】
まず、取得部５０２によって実績データ８００が取得されると、図９に示すように、コール頻度分布テーブル９００に、コンタクトセンタ１００の受付時間内の９時から１６時までの各時刻のコール頻度ＣＦ（９）〜ＣＦ（１６）が記憶される。なお、受付時間外の各時刻のコール頻度は、「ｎｕｌｌ」と表記されている。
【００９９】
つぎに、第１の算出部５０４によって受付時間外の早朝コール開始時刻（７時）のコール頻度の予測値が算出されると、図１０に示すように、コール頻度分布テーブル９００に、コンタクトセンタ１００の受付時間外の７時のコール頻度ＭＣＦ（７）が記憶される。
【０１００】
つぎに、第１の算出部５０４によって受付時間外の夕方コール数変曲時刻（１８時）のコール頻度の予測値が算出されると、図１１に示すように、コール頻度分布テーブル９００に、コンタクトセンタ１００の受付時間外の１８時のコール頻度ＥＣＦ（１８）が記憶される。
【０１０１】
つぎに、第１の算出部５０４によって受付時間外の夜間コール収束終了時刻（２１時）のコール頻度の予測値が算出されると、図１２に示すように、コール頻度分布テーブル９００に、コンタクトセンタ１００の受付時間外の２１時のコール頻度ＮＣＥＦ（２１）が記憶される。なお、７時のコール頻度ＭＣＦ（７）と２１時のコール頻度ＮＣＥＦ（２１）とは同一の値である。
【０１０２】
つぎに、特定部５０５によって連続して同一のコール頻度となる受付時間外時間帯（２１時〜翌７時）のコール頻度の予測値が特定されると、図１３に示すように、コール頻度分布テーブル９００に、コンタクトセンタ１００の受付時間外の２２時〜翌６時のコール頻度ＮＣＥＦ（２１）（または、７時のコール頻度ＭＣＦ（７））が記憶される。
【０１０３】
最後に、第２の算出部５０６によって受付時間外の残余の時刻（８時、１７時、１９時および２０時）のコール頻度の予測値が算出されると、図１４に示すように、コール頻度分布テーブル９００に、コンタクトセンタ１００の受付時間外の８時、１７時、１９時および２０時それぞれのコール頻度ＣＦ’（８）、ＣＦ’（１７）、ＣＦ’（１９）およびＣＦ’（２０）が記憶される。
【０１０４】
そして、出力部５０７は、図１４に示したコール頻度分布テーブル９００の記憶内容を、コンタクトセンタ１００の延長後の受付時間内のコール頻度分布として出力することとなる。これにより、コンタクトセンタ１００の管理者は、延長時間帯の各時刻のコール頻度の予測値を認識することができる。
【０１０５】
なお、ここでは、実績データ８００から特定される受付時間内の各時刻のコール頻度ＣＦ（９）〜ＣＦ（１６）を直接記憶しているため、図１４に示すコール頻度分布テーブル９００に記憶されている全時刻の累積コール頻度は１（１００％）にならない。ただし、各時刻のコール頻度を正規化することで、全時刻の累積コール頻度を１（１００％）とすることができる。
【０１０６】
ここで、企業向けのコンタクトセンタ１００の受付時間外のコール頻度の予測結果の具体例について説明する。図１５は、予測結果の具体例を示す説明図である。図１５において、グラフ１５００は、企業向けのコンタクトセンタ１００の延長後の受付時間内のコール頻度分布である。このコール頻度分布は、本実施の形態で説明した手法を用いて受付時間外のコール頻度を予測した予測結果である。
【０１０７】
また、図１５中棒グラフＡは、コンタクトセンタ１００の延長前の受付時間内のコール頻度の実績値をあらわしている。図１５中棒グラフＢは、コンタクトセンタ１００の延長後の延長時間帯のコール頻度の実績値をあらわしている。図１５中●印は、他のコンタクトセンタのコール数分布の２階導関数値が０近傍となる時刻をあらわしている。
【０１０８】
図１５に示すように、延長時間帯のグラフ１５００の軌跡は、コンタクトセンタ１００の延長後の受付時間内のコール頻度の実績値とほぼ一致している。また、延長前の受付時間を特定する時刻を境界条件とすることで、延長後の受付時間全体のコール頻度分布の分布形状が連続的かつ滑らかなものとなっている。
【０１０９】
なお、本実施の形態では、パラメータ情報として、他のコンタクトセンタのコール数分布の２階導関数値が０近傍となる受付時間外時刻、各種（比例）係数および同一のコール頻度となる時間帯を特定する情報を、アクセス頻度予測装置１０１に直接入力することとしたが、これに限らない。たとえば、コンタクトセンタ１００の受付時間内のコール頻度の実績値および他のコンタクトセンタのコール数分布の実績値をアクセス頻度予測装置１０１に与えることで、上記パラメータ情報に相当する情報を自動生成することとしてもよい。
【０１１０】
具体的には、他の複数コンタクトセンタのコール数分布の実績値から２階導関数を求め、その２階導関数の値が０近傍となる受付時間外時刻および同一のコール頻度となる時間帯を特定することができる。さらに、特定された受付時間外時刻の他の複数コンタクトセンタのコール頻度の実績値と、受付時間内のコール頻度の実績値とに基づく回帰分析をおこなうことにより、各種係数およびモデル関数（たとえば、上記式（１）〜（３））を求めることができる。
【０１１１】
ただし、他のコンタクトセンタのコール数分布の２階導関数の値が０近傍となる時刻集合のうち、どの時刻を受付時間外時刻（たとえば、早朝コール開始時刻、夕方コール数変曲時刻、夜間コール収束開始／終了時刻など）にするのかの判断基準をユーザが予め指定しておく必要はある。これにより、予測対象となるコンタクトセンタが変わるごとに、パラメータ情報をユーザが作成する手間を省くことができる。
【０１１２】
また、本実施の形態では、コンタクトセンタ１００の延長後の受付時間を０時〜２３時の２４時間としたが、延長時間帯を特定する情報をアクセス頻度予測装置１０１に与えることで、任意の延長時間帯のコール頻度の予測値を求めることができる。なお、本実施の形態で説明した手法は、コンタクトセンタ１００の受付時間外のコール数を予測する場合にも適用可能である。
【０１１３】
（アクセス頻度予測装置のコール頻度予測処理手順）
つぎに、本実施の形態にかかるアクセス頻度予測装置１０１のコール頻度予測処理手順について説明する。図１６および図１７は、アクセス頻度予測装置のコール頻度予測処理手順の一例を示すフローチャートである。
【０１１４】
なお、以下に説明するコール頻度予測処理では、たとえば、図４に示したキーボード４１０やマウス４１１をユーザが操作することで実績データおよびパラメータ情報がアクセス頻度予測装置１０１に入力されると、ステップＳ１６０１〜１６１６における一連の処理がコンピュータにより自動実行される。
【０１１５】
図１６のフローチャートにおいて、まず、入力部５０１により、実績データ（たとえば、実績データ８００）およびパラメータ情報（たとえば、パラメータ情報６００−１〜６００−９，７００−１〜７００−１３）の入力を受け付けたか否かを判断する（ステップＳ１６０１）。
【０１１６】
ここで、実績データおよびパラメータ情報が入力されるのを待って（ステップＳ１６０１：Ｎｏ）、入力された場合（ステップＳ１６０１：Ｙｅｓ）、コンタクトセンタ１００の受付時間外の各時刻のコール頻度の予測値を記憶するコール頻度分布テーブル（たとえば、コール頻度分布テーブル９００）を作成して（ステップＳ１６０２）、各時刻のコール頻度を「ｎｕｌｌ」で初期化する（ステップＳ１６０３）。
【０１１７】
このあと、ステップＳ１６０１において入力された実績データをもとに、受付時間内の各時刻のコール頻度を更新する（ステップＳ１６０４）。つぎに、ステップＳ１６０１において入力されたパラメータ情報を記憶する分布形状テーブル（たとえば、分布形状テーブル６００，７００）の記憶内容を参照して、複数の受付時間外時刻から任意の受付時間外時刻を選択する（ステップＳ１６０５）。
【０１１８】
そして、抽出部５０３により、受付時間内のコール頻度と、ステップＳ１６０５において選ばれた任意の受付時間外時刻との関係をあらわす係数を分布形状テーブルの中から抽出する（ステップＳ１６０６）。このとき、抽出対象の係数と関連付けられているモデル関数（たとえば、上記式（１）〜（３））が、ＲＡＭ４０３、磁気ディスク４０５、光ディスク４０７などの記憶領域から読み出される。
【０１１９】
このあと、第１の算出部５０４により、ステップＳ１６０１において入力された実績データを用いて、特定される受付時間内の特定の時間帯の平均値または中間値を算出する（ステップＳ１６０７）。
【０１２０】
そして、第１の算出部５０４により、ステップＳ１６０６において抽出された係数と、ステップＳ１６０７において算出された平均値または中間値とを用いて、任意の受付時間外時刻のコール頻度の予測値を算出する（ステップＳ１６０８）。具体的には、記憶領域から読み出されたモデル関数に、係数と平均値（または中間値）とを与えることにより、任意の受付時間外時刻のコール頻度の予測値を算出する。
【０１２１】
つぎに、コール頻度分布テーブルの任意の受付時間外時刻のコール頻度を更新する（ステップＳ１６０９）。そして、複数の受付時間外時刻から選択されていない未選択の受付時間外時刻があるか否かを判断し（ステップＳ１６１０）、未選択の受付時間外時刻がある場合には（ステップＳ１６１０：Ｙｅｓ）、ステップＳ１６０５に戻って未選択の受付時間外時刻を選択する。一方、未選択の受付時間外時刻がない場合（ステップＳ１６１０：Ｎｏ）、図１７に示すステップＳ１６１１に移行する。
【０１２２】
図１７のフローチャートにおいて、まず、特定部５０５により、コール頻度分布テーブルおよび分布形状テーブルの記憶内容を参照して、連続して同一のコール頻度となる受付時間外時間帯を特定し（ステップＳ１６１１）、その受付時間外時間帯の各時刻のコール頻度の予測値を特定する（ステップＳ１６１２）。
【０１２３】
つぎに、コール頻度分布テーブルのステップＳ１６１２において特定された各時刻のコール頻度のコール頻度を更新する（ステップＳ１６１３）。このあと、第２の算出部５０６により、コール頻度分布テーブルの記憶内容を参照して、受付時間外の残余の受付時間外時刻のコール頻度の予測値を補間する（ステップＳ１６１４）。
【０１２４】
そして、コール頻度分布テーブルのステップＳ１６１４において補間された残余の受付時間外時刻のコール頻度を更新して（ステップＳ１６１５）、最後に、出力部５０７により、コール頻度分布テーブルを出力して（ステップＳ１６１６）、本フローチャートによる一連の処理を終了する。
【０１２５】
以上説明したように、本実施の形態によれば、予測対象のコンタクトセンタ１００の受付時間内のコール頻度の実績値を用いて、受付時間外のコール頻度分布を特徴付ける受付時間外時刻のコール頻度を算出することができる。このとき、受付時間外時刻として、業務内容が類似するコンタクトセンタ間で共通してコール頻度の時間変動が少ない時刻を指定することにより、補間の誤差を抑え、受付時間外のコール頻度の予測値を精度よく求めることができる。
【０１２６】
また、延長前の受付時間を特定する時刻を境界条件とすることで、延長後の受付時間全体のコール頻度分布の分布形状が連続的かつ滑らかなものとなり、より現実的な分布形状として表現することができる。
【０１２７】
これらのことから、コンタクトセンタ１００の受付時間外のコール頻度を正確に把握することができ、延長時間帯に配置するオペレータの適切な要員数を導き出すことができる。この結果、顧客満足度の低下やビジネスチャンスの損失、あるいは、過剰要員による運用コストの増大化を防ぐことが可能となり、費用対効果の最適化を図ることができる。
【０１２８】
以下に、本実施の形態で説明した手法を用いて予測された、それぞれ業務内容が異なるコンタクトセンタ１００のコール頻度分布の予測結果を図１８〜図２０に示す。なお、図１８〜図２０において、点線で示すグラフ１８００〜２０００は、コール頻度分布の予測結果である。また、棒グラフＡは、コンタクトセンタ１００の延長前の受付時間内のコール頻度の実績値をあらわしており、棒グラフＢは、コンタクトセンタ１００の延長後の延長時間帯のコール頻度の実績値をあらわしている。
【０１２９】
図１８は、サーバ系の企業向けコンタクトセンタの予測結果を示す説明図である。図１８において、延長時間帯のグラフ１８００の軌跡は、コンタクトセンタ１００の延長後の受付時間内のコール頻度の実績値とほぼ一致していることがわかる。
【０１３０】
図１９は、ＰＯＳ（Ｐｏｉｎｔ  Ｏｆ  Ｓａｌｅ）端末系の企業向けコンタクトセンタの予測結果を示す説明図である。図１９において、延長時間帯のグラフ１９００の軌跡は、コンタクトセンタ１００の延長後の受付時間内のコール頻度の実績値とほぼ一致していることがわかる。特に、１７時から１９時にかけての分布形状（単調減少ではない）が精度よく表現されている。
【０１３１】
図２０は、放棄コールが多い消費者向けコンタクトセンタの予測結果を示す説明図である。図２０において、延長時間帯のグラフ２０００の軌跡は、コンタクトセンタ１００の延長後の受付時間内のコール頻度の実績値とほぼ一致していることがわかる。特に、１８時から２１時にかけての分布形状（変動が少ない）が精度よく表現されている。
【０１３２】
なお、本実施の形態で説明したアクセス頻度予測方法は、予め用意されたプログラムをパーソナル・コンピュータやワークステーションなどのコンピュータで実行することにより実現することができる。このプログラムは、ハードディスク、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤなどのコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録され、コンピュータによって記録媒体から読み出されることによって実行される。また、このプログラムは、インターネットなどのネットワークを介して配布することが可能な媒体であってもよい。
【図面の簡単な説明】
【０１３３】
【図１】実施の形態にかかるコンタクトセンタのシステム構成図である。
【図２】スケーリング法の問題点を示す説明図である。
【図３】コール頻度分布を特徴付ける重要時刻を示す説明図である。
【図４】アクセス頻度予測装置のハードウェア構成を示すブロック図である。
【図５】アクセス頻度予測装置の機能的構成を示すブロック図である。
【図６】分布形状テーブルの記憶内容を示す説明図（その１）である。
【図７】分布形状テーブルの記憶内容を示す説明図（その２）である。
【図８】実績データの具体例を示す説明図である。
【図９】コール頻度分布テーブルの記憶内容を示す説明図（その１）である。
【図１０】コール頻度分布テーブルの記憶内容を示す説明図（その２）である。
【図１１】コール頻度分布テーブルの記憶内容を示す説明図（その３）である。
【図１２】コール頻度分布テーブルの記憶内容を示す説明図（その４）である。
【図１３】コール頻度分布テーブルの記憶内容を示す説明図（その５）である。
【図１４】コール頻度分布テーブルの記憶内容を示す説明図（その６）である。
【図１５】予測結果の具体例を示す説明図である。
【図１６】アクセス頻度予測装置のコール頻度予測処理手順の一例を示すフローチャート（その１）である。
【図１７】アクセス頻度予測装置のコール頻度予測処理手順の一例を示すフローチャート（その２）である。
【図１８】サーバ系の企業向けコンタクトセンタの予測結果を示す説明図である。
【図１９】ＰＯＳ端末系の企業向けコンタクトセンタの予測結果を示す説明図である。
【図２０】放棄コールが多い消費者向けコンタクトセンタの予測結果を示す説明図である。
【符号の説明】
【０１３４】
１００  コンタクトセンタ
１０１  アクセス頻度予測装置
１０２−１〜１０２−ｎ  ユーザ端末
１０３  交換機
１０４−１〜１０４−３  オペレータ端末
５０１  入力部
５０２  取得部
５０３  抽出部
５０４  第１の算出部
５０５  特定部
５０６  第２の算出部
５０７  出力部
６００，７００  分布形状テーブル
８００  実績データ
９００  コール頻度分布テーブル
【図１】
0005125780.tif 000002
【図２】
0005125780.tif 000003
【図３】
0005125780.tif 000004
【図４】
0005125780.tif 000005
【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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