(57)【要約】【課題】  アクセス数の予測精度を向上することができるアクセス数予測システムおよびアクセス数予測方法を提供する。【解決手段】  顧客からのアクセス数を予測するアクセス数予測システムにおいて、アクセス用件別にアクセスが分けられて記録されたアクセス履歴であり、かつ、所定期間毎のアクセス履歴を記憶するデータベースサーバ２２と、データベースサーバ２２のアクセス履歴を用いて予測対象期間のアクセス数を予測する場合に、アクセス用件のアクセス数に増減があるとき、該増減をアクセス履歴に反映し、該アクセス履歴を基にして該予測対象期間のアクセス数を予測する管理パソコン２４とを備える。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
顧客からのアクセス数を予測するアクセス数予測システムにおいて、
アクセス用件別にアクセスが分けられて記録されたアクセス履歴であり、かつ、所定期間毎のアクセス履歴を記憶する記憶手段と、
前記アクセス履歴を用いて予測対象期間のアクセス数を予測する場合に、アクセス用件のアクセス数に増減があるとき、該増減をアクセス履歴に反映し、該アクセス履歴を基にして該予測対象期間のアクセス数を予測する予測手段と、
を備えることを特徴とするアクセス数予測システム。
【請求項２】
前記予測手段は、前記予測対象期間前の所定期間のアクセス数が増減している場合に、該予測対象期間のアクセス数を予測する処理を行うことを特徴とする請求項１に記載のアクセス数予測システム。
【請求項３】
前記記憶手段は、想定されるイベントを記憶し、
前記予測手段は、前記記憶手段が記憶するイベントに関連するアクセス用件のアクセス数を調整することを特徴とする請求項１または２に記載のアクセス数予測システム。
【請求項４】
前記記憶手段は、過去に発生したイベントを記憶し、
前記予測手段は、前記記憶手段が記憶するイベントに関連するアクセス用件のアクセス数を調整することを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載のアクセス数予測システム。
【請求項５】
顧客からのアクセス数を予測するアクセス数予測方法において、
アクセス用件別にアクセスが分けられて記録されたアクセス履歴であり、かつ、所定期間毎のアクセス履歴を記憶し、
前記アクセス履歴を用いて予測対象期間のアクセス数を予測する場合に、アクセス用件のアクセス数に増減があるとき、該増減をアクセス履歴に反映し、
該アクセス履歴を基にして前記予測対象期間のアクセス数を予測する、
ことを特徴とするアクセス数予測方法。
【請求項６】
前記アクセス履歴は日毎のアクセス状態を記録したデータを集計して作成することを特徴とする請求項５に記載のアクセス数予測方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、コールセンタに対するアクセス数を予測するアクセス数予測システムおよびアクセス数予測方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
コールセンタに対して顧客が問い合わせや苦情などのために電話でアクセスをすると、顧客からの着信呼に対してオペレータが対応する。多数の着信呼に対応するために、コールセンタでは、電話でのアクセスによる着信数をあらかじめ予測して、オペレータの人数を調整している。
【０００３】
アクセス数を予測する装置は、通常、アクセスの履歴を基にしているが、着信呼に対してコールセンタのオペレータが応答することができなかったために、顧客が再度行ったアクセスも履歴に含まれる。こうした履歴を用いてアクセス数を予測すると、予測の誤差が大きくなってしまう。このために、再アクセスによる着信呼をアクセスの履歴から除いて、アクセス数の予測をする予測装置がある（例えば、特許文献１参照。）。
【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】
ところで、従来の予測装置には次の課題がある。例えば電力会社の場合には電化キャンペーンや料金改定などのイベントがある。こうしたイベントがあると、電力会社に対するアクセスが増える場合がある。このとき、当初に予測したアクセス数から割り出した人数で対応すると、コールセンタのオペレータが着信呼に応答するまでの時間が長くなり、顧客に対するサービスが低下する可能性がある。
【０００５】
この発明の目的は、前記の課題を解決し、アクセス数の予測精度を向上することができるアクセス数予測システムおよびアクセス数予測方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
前記の課題を解決するために、請求項１の発明は、顧客からのアクセス数を予測するアクセス数予測システムにおいて、アクセス用件別にアクセスが分けられて記録されたアクセス履歴であり、かつ、所定期間毎のアクセス履歴を記憶する記憶手段と、前記アクセス履歴を用いて予測対象期間のアクセス数を予測する場合に、アクセス用件のアクセス数に増減があるとき、該増減をアクセス履歴に反映し、該アクセス履歴を基にして該予測対象期間のアクセス数を予測する予測手段とを備えることを特徴とするアクセス数予測システムである。
【０００７】
請求項１の発明では、アクセスの申し込みが用件別に分けられたアクセス履歴であり、所定期間毎のアクセス履歴を記憶手段が記憶する。こうした状態のときに、予測手段は、記憶手段に記憶されているアクセス履歴を用いて、予測対象期間のアクセス数を予測する。このときに、予測手段は、アクセス用件のアクセス数に増減があると、この増減をアクセス履歴に反映し、このアクセス履歴を基にして、予測対象期間のアクセス数を予測する。
【０００８】
請求項２の発明は、請求項１に記載のアクセス数予測システムにおいて、前記予測手段は、前記予測対象期間前の所定期間のアクセス数が増減している場合に、該予測対象期間のアクセス数を予測する処理を行うことを特徴とする。
【０００９】
請求項３の発明は、請求項１または２に記載のアクセス数予測システムにおいて、前記記憶手段は、想定されるイベントを記憶し、前記予測手段は、前記記憶手段が記憶するイベントに関連するアクセス用件のアクセス数を調整することを特徴とする。
【００１０】
請求項４の発明は、請求項１〜３のいずれか１項に記載のアクセス数予測システムにおいて、前記記憶手段は、過去に発生したイベントを記憶し、前記予測手段は、前記記憶手段が記憶するイベントに関連するアクセス用件のアクセス数を調整することを特徴とする。
【００１１】
請求項５の発明は、顧客からのアクセス数を予測するアクセス数予測方法において、アクセス用件別にアクセスが分けられて記録されたアクセス履歴であり、かつ、所定期間毎のアクセス履歴を記憶し、前記アクセス履歴を用いて予測対象期間のアクセス数を予測する場合に、アクセス用件のアクセス数に増減があるとき、該増減をアクセス履歴に反映し、該アクセス履歴を基にして前記予測対象期間のアクセス数を予測することを特徴とするアクセス数予測方法である。
【００１２】
請求項６の発明は、請求項５に記載のアクセス数予測方法において、前記アクセス履歴は日毎のアクセス状態を記録したデータを集計して作成することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１３】
請求項１および請求項５の発明によれば、予測対象期間のアクセス数を予測するときに、アクセス用件のアクセス数を反映したアクセス履歴を基にしてアクセス数を予測するので、予測対象期間のアクセス数の正確な予測を可能にする。
【００１４】
請求項２の発明によれば、予測対象期間前の所定期間のアクセス数が増減している場合に、増減の原因となったアクセス用件については、この増減をアクセス履歴に反映し、こうしたアクセス履歴を用いることにより、予測対象期間のアクセス数の正確な予測を可能にする。
【００１５】
請求項３の発明によれば、キャンペーンなどの対外向けの活動などのイベントや、猛暑などのような予想される各種の事象などのイベントについては、このような増減をアクセス履歴に反映し、こうしたアクセス履歴を用いるので、予測対象期間のアクセス数の正確な予測を可能にする。
【００１６】
請求項４の発明によれば、突然のプレス発表などのような想定不可能な活動などのイベントや、雷雨のような突発的な事象などのイベントによりアクセス用件のアクセス数が増減した場合、この増減をアクセス履歴から除き、こうしたアクセス履歴を用いるので、予測対象期間のアクセス数の正確な予測を可能にする。
【００１７】
請求項６の発明によれば、日毎のアクセス状態を記録したデータを集計してアクセス履歴を作成するので、生データを用いてアクセス数を予測することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１８】
次に、この発明の実施の形態について、図面を用いて詳しく説明する。以下の実施の形態では、電話やＦＡＸ、インターネットなどによる顧客からのアクセスを電力会社が受ける場合を例として説明する。
【００１９】
（実施の形態１）
この実施の形態によるアクセス数予測システムを図１に示す。図１のアクセス数予測システムは、通話などを可能にする公衆回線網１１０に接続され、顧客の電話機１２０による問い合わせ等に対応する、電力会社のコールセンタに設置されている。このアクセス数予測システムは、構内交換機１１、音声応答装置１２、ＡＣＤ（Ａｕｔｏｍａｔｉｃ  Ｃａｌｌ  Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ）サーバ２１、データベースサーバ２２、ＣＴＩ（Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ｔｅｌｅｐｈｏｎｙ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）サーバ２３、管理パソコン（ＰＣ）２４およびオペレータ端末３１を備えている。
【００２０】
オペレータ端末３１は、オペレータによって操作されるものであり、オペレータパソコン（ＰＣ）３１Ａとアダプタ（ＡＤ）３１Ｂと通話装置３１Ｃを備えている。通話装置３１Ｃはオペレータが顧客と通話するためのヘッドセット等である。アダプタ３１Ｂはオペレータパソコン３１Ａとアダプタ３１Ｂに構内交換機１１を接続する。オペレータパソコン３１Ａは、オペレータに操作されるコンピュータであり、オペレータと通話している顧客の情報などを表示する。例えば、オペレータパソコン３１Ａは、顧客の後述する関連情報をＣＴＩサーバ２３から受け取ると、この情報を表示する。
【００２１】
構内交換機１１は、顧客の電話機１２０からのアクセスにより着信呼があると、この着信呼を音声応答装置１２に送る。音声応答装置１２は、着信呼に対して、あらかじめ録音されている音声メッセージで自動的に応答し、顧客の電話機操作による返答を得る。こうした音声メッセージによる応答と顧客からの返答を繰り返して、顧客からの着信呼を処理する。構内交換機１１は、音声自動応答の結果から、オペレータの対応を必要とする場合、ＡＣＤサーバ２１の制御によって、指定されたオペレータ端末３１に着信呼を転送する。
【００２２】
ＡＣＤサーバ２１は、構内交換機１１に着信呼がある場合に、この着信呼をオペレータ端末３１に転送するとき、オペレータ端末３１に着信呼を振り分ける。また、ＣＴＩサーバ２３は、構内交換機１１とデータベースサーバ２２とに連動してオペレータ端末３１に顧客の情報を送る。例えば、ＣＴＩサーバ２３は、顧客からの着信により構内交換機１１から顧客の電話番号を受け取ると、この電話番号に関連する情報（以下、「関連情報」という）を送るようにデータベースサーバ２２に対して指示を出す。この後、ＣＴＩサーバ２３は、データベースサーバ２２から関連情報を受け取ると、着信呼が振り分けられたオペレータ端末３１に関連情報を送る。例えば、ＣＴＩサーバ２３は、電話番号に関連する後述の顧客データを送る。また、ＣＴＩサーバ２３は、オペレータ端末３１からの要求に応じてデータベースサーバ２２から情報を読み出し、要求を出したオペレータ端末３１に向けて、読み出した情報を送る。
【００２３】
データベースサーバ２２は、データを記憶する記憶装置（図示を省略）を備え、各種のデータをデータベースとして記憶装置に記憶して管理する。データベースサーバ２２が記憶するデータには顧客データがある。顧客データは電力会社と契約した顧客に関するものであり、顧客データには、契約番号に対応して顧客の氏名や住所、電話番号などが記録されている。
【００２４】
データベースサーバ２２が記憶するデータには、ＡＣＤサーバ２１の着信応答データがある。着信応答データはＡＣＤサーバ２１が処理した着信呼を表すものであり、着信応答データの一例を図２に示す。図２（ａ）の着信応答データには、着信呼を受けた年月日を表す日付の項目に、日付けを表すデータが記録されている。また、着信呼の数を表す着信数の項目、着信数に対してオペレータが応答した数を表す応答数の項目などに、呼数を表すデータが日毎に記録されている。さらに、データベースサーバ２２は、図２（ｂ）に示すように、日毎の着信応答データを集計して得た月毎の平日の着信応答データと、図２（ｃ）に示すように、月毎の休日の着信応答データを記憶している。以下の説明では着信応答データとして図２を用いる。
【００２５】
データベースサーバ２２が記憶するデータには受付履歴実績データがある。受付履歴実績データは着信呼の用件である申出用件を表すものであり、受付履歴実績データの一例を図３に示す。なお、申出用件は電話によるアクセス用件を表すものである。図３（ａ）の受付履歴実績データには、着信呼を受けた年月日を表す日付の項目に、日付けを表すデータが記録されている。また、申出用件が引っ越しに関する用件を集計した転宅の項目、申出用件が配電線などの設備に関する用件を集計した配電設備の項目、申出用件が電力の供給停止に関する用件を集計した停電の項目、申出用件が顧客の使用した電気の料金に関する用件を集計した料金の項目、申出用件が住宅の電化に関する用件を集計した電化の項目などに呼数のデータが日毎に記録される。また、データベースサーバ２２は、図３（ｂ）に示すように、日毎の受付履歴実績データを集計して得た月毎の平日の受付履歴実績データと、図３（ｃ）に示すように、月毎の休日の受付履歴実績データを記憶している。以下の説明では受付履歴実績データとして図３を用いる。
【００２６】
データベースサーバ２２は、転宅については転宅申込データを記憶している。転宅申込データは、転宅に関する申込内容の内訳を表すものであり、転宅申込データの一例を図４（ａ）に示す。図４（ａ）の転宅申込データには、転宅の申し込みを受けた年月日を表す日付の項目に、日付けのデータが記録されている。また、電話で受けた転宅の申し込み数を表す電話申込受付の項目、電話以外、例えばＦＡＸやインターネット、ハガキで受けた転宅の申し込み数を表す受電外申込受付の項目、電力会社の窓口で直接受けた転宅の申し込み数を表す相談申込受付の項目などに、アクセス数のデータが記録されている。さらに、データベースサーバ２２は、図４（ｂ）に示すように、日毎の転宅申込データを集計して得た月毎の平日の転宅申込データと、図４（ｃ）に示すように、月毎の休日の転宅申込データを記憶している。以下の説明では転宅申込データとして図４を用いる。
【００２７】
データベースサーバ２２が記憶するデータには、想定不可能なイベントデータがある。想定不可能なイベントデータは、予測できない気象関係の事象や対外活動を表すものであり、想定不可能なイベントデータの一例を図５に示す。図５の想定不可能なイベントデータには、イベントの発生した年や月日を表す日付の項目に、日付けのデータが記録されている。また、想定不可能な気象関係の項目に雷雨や雪害などが記録され、想定不可能な対外活動の項目に、突然のプレス発表などが記録されている。
【００２８】
データベースサーバ２２が記憶するデータには想定可能なイベントデータがある。想定可能なイベントデータは、気象関係の事象や、キャンペーン等の対外活動を表すものであり、想定可能なイベントデータの一例を図６に示す。図６の想定可能なイベントデータには、イベントが開始される年や日付けを表す日付の項目に、日付けのデータが記録されている。また、気象関係のイベントとして台風の発生予想を表す台風の項目、夏季の気象予測を表す猛暑の項目などに、台風発生の予想される期間や猛暑などの期間であり、かつ、予想が適用される期間のデータが記録されている。さらに、対外活動関係のイベントとして料金の改定を表す料金改定の項目、電化などの宣伝を表すキャンペーンの項目、顧客宛に郵送した帳票の内容変更の案内を表す郵送帳票内容変更の項目、クレジットの払い等のように新規のサービスの開始を表す新規サービスの項目などに、キャンペーンなどを行う予定期間のデータなどが記録されている。
【００２９】
管理パソコン２４は、オペレータを管理する管理者によって操作されるコンピュータであり、データベースサーバ２２が記憶している各種のデータを出力する。また、管理パソコン２４は、データベースサーバ２２の各データを基にして、当年度の来月の着信数を想定する。この来月の着信数を想定する際に、管理パソコン２４は、前年度の該当月の着信数を基にし、かつ至近の増減傾向を織り込む。さらに、管理パソコン２４は、当年度の来月の着信数を想定する際にイベントの有無も織り込む。着信数の想定をすると、管理パソコン２４は、着信呼の処理に必要とするオペレータの数を算出して割り振り、処理結果の表示・印字を行って管理者に出力する。
【００３０】
次に、この実施の形態によるアクセス数予測システムを用いたアクセス数予測方法について説明する。顧客が電話機１２０を用いて電力会社にアクセスし、また、メールやＦＡＸで電力会社にアクセスすると、コールセンタの電話担当のオペレータやＦＡＸ担当のオペレータなどがこれらのアクセスに対応する。顧客からのアクセスについては、アクセス用件がデータベースサーバ２２に記録される。
【００３１】
こうした状態のときに、管理者が着信数予測の指示を管理パソコン２４に入力すると、管理パソコン２４は、図７に示す予測処理を開始し、当年度の来月（以下、「当年度来月」という）の着信数を予測する場合に、当年度の現在の月（以下、「当年度現在月」という）に対して当年度の至近の月（以下、「当年度至近月」という）の着信応答データと、昨年度のこの月に該当する月（以下、「昨年度該当月」という）の着信応答データをデータベースサーバ２２から読み出す（ステップＳ１）。例えば、当年度現在月が９月であれば当年度至近月が前月の８月であるので、管理パソコン２４は、図８（ａ）に示すように、当年度８月の着信応答データと、昨年度８月の着信応答データをデータベースサーバ２２から読み出す。この場合、予測対象月である当年度来月は１０月となる。
【００３２】
管理パソコン２４は、ステップＳ１で読み出した当年度至近月の着信応答データと、昨年度該当月の着信応答データとを比較し（ステップＳ２）、着信応答データの着信数および応答数の少なくとも一方のデータに増減があるかどうかを判断する（ステップＳ３）。なお、ステップＳ２では、着信応答データとして平日と休日の着信応答データを合わせたものを用いる。ステップＳ３では増減数が所定範囲を超えていると、管理パソコン２４はデータに増減があると判断する。一例として、図８（ａ）の着信応答データを用いると、図８（ｂ）に示すように増加数が所定範囲として例えば２０パーセントを超えていると、管理パソコン２４は着信数と応答数が増加したと判断する。
【００３３】
ステップＳ３で着信数や応答数に増減があると、管理パソコン２４は受付履歴実績データの料金や電化などの各項目について増減傾向判定処理を行う（ステップＳ４）。つまり、管理パソコン２４は、図９（ａ）に示すように、当年度至近月の平日の受付履歴実績データと、昨年度該当月の平日の受付履歴実績データとをデータベースサーバ２２から読み出す。この後、管理パソコン２４は、図９（ｂ）に示すように、各項目の増減数から受付履歴実績データにおける各項目の増減の割合を調べる。このように、管理パソコン２４は、着信数や応答数に増減がある場合に、ステップＳ４の増減傾向判定処理により、昨年度該当月に対する当年度至近月の平日の受付履歴実績データにおける各項目の増減傾向を調べる。
【００３４】
また、管理パソコン２４は、ステップＳ４で当年度至近月以前の一定期間、例えば当年度至近月が８月である場合、８月以前の平日の５ヶ月の受付履歴実績データをデータベースサーバ２２から読み出す。この後、一例として図１０に示すように、管理パソコン２４は、受付履歴実績データの各項目における月別の変動（図中の棒グラフ）と、例えば６ヶ月の移動平均（図中の曲線）とを用い、各項目の増減傾向を修正する。移動平均は、６ヶ月の期間を１ヶ月づつ移動しながら平均値を算出していく方法である。例えば、項目が配電設備の場合、昨年度該当月に比べて当年度至近月のデータが１５パーセントの割合で増加している。しかし、配電設備の６ヶ月の平均移動（図１０の曲線）と、配電設備の月別の変動（図１０の棒グラフ）が減少傾向にあるので、減少の度合いに応じて１５パーセントの増加傾向を修正する。例えば、管理パソコン２４は、平均移動（図１０の曲線）の変動と、月別の変動（図１０の棒グラフ）との平均値を算出し、この平均値を用いて配電設備の１５パーセントの増加傾向を修正する。このように、管理パソコン２４は、着信数や応答数に増減がある場合に、ステップＳ４の増減傾向判定処理により、当年度至近月以前の一定期間の受付履歴実績データを用いて、各項目の増減傾向を修正する。
【００３５】
ステップＳ４が終了すると、管理パソコン２４は、休日のみに限定して、ステップＳ４と同じようにして増減傾向判定処理を行う（ステップＳ５）。ステップＳ５による休日に対する増減傾向判定処理により、管理パソコン２４は、着信数や応答数に増減がある場合に、休日の受付履歴実績データにおける各項目の増減傾向を調べ、また、必要に応じて各項目の増減傾向を修正する。
【００３６】
ステップＳ５が終了すると、管理パソコン２４は転宅のみに限定して増減傾向判定処理を行う（ステップＳ６）。管理パソコン２４は、図１１（ａ）に示すように、当年度至近月の平日の転宅申込データと、昨年度該当月の平日の転宅申込データとをデータベースサーバ２２から読み出す。この後、管理パソコン２４は、図１１（ｂ）に示すように、各項目の増減数から転宅申込データにおける各項目の増減の割合を調べる。このように、管理パソコン２４は、着信数や応答数に増減がある場合に、ステップＳ６の増減傾向判定処理により、昨年度該当月に対する当年度至近月の転宅申込データにおける各項目の増減傾向を調べる。
【００３７】
同じようにして、管理パソコン２４は、ステップＳ６で、当年度至近月の休日の転宅申込データと、昨年度該当月の休日の転宅申込データとを用い、各項目の増減数から転宅申込データにおける各項目の増減の割合を調べる。
【００３８】
ステップＳ６が終了すると、管理パソコン２４は、各項目の着信数と、ステップＳ４〜Ｓ６で得た増減傾向とを基にして、当年度来月の着信数を項目毎に予測する着信予測処理を行う（ステップＳ７）。先ず、管理パソコン２４は、当年度至近月の各項目の着信数で修正の必要があるものについては修正を行い、次に、着信数と増減傾向を用いて当年度来月の各項目の着信数を予測する。
【００３９】
ステップＳ７の着信予測処理で、管理パソコン２４は、想定不可能なイベントデータ（図５）を参照し、当年度至近月に想定不可能なイベントが発生した場合に、このイベントに関連する項目の平日の着信数を修正する。一例として、管理パソコン２４は当年度至近月である当年度８月に想定不可能なイベントが発生していたかどうかを調べる。当年度８月に想定不可能なイベント、例えば激しい雷雨があった場合、管理パソコン２４は、この雷雨に関連する項目として停電などの着信数であって、当年度８月のもの（図９および図１０）を不使用とし、この当年度８月の前月である当年度７月の停電などの着信数（図９および図１０）を用いる。そして、管理パソコン２４は、修正した着信数と、ステップＳ４で得た増減傾向とを用いて、当年度１０月の着信数を算出する。このように、管理パソコン２４は、着信数や応答数に増減がある場合に、想定不可能な雷雨や雪害、突然のプレス発表などのイベントが発生したとき、このイベントに関連する項目の着信数を修正して、当年度来月の着信数を予測する。
【００４０】
同じようにして、ステップＳ７の着信予測処理で、管理パソコン２４は、休日についても、当年度至近月の各項目の着信数と、各項目の増減傾向とを用いて、当年度来月の休日の着信数を項目毎に予測する。
【００４１】
また、ステップＳ７の着信予測処理で、管理パソコン２４は、着信数が平均して多い項目である転宅については、別途の方法で着信数を予測する。つまり、管理パソコン２４は、ステップＳ６で得た平日の転宅申込データ（図１１）を用いて、電話による申し込み（電話申込受付）と、電話以外の申し込み（受電外申込受付）との推移の状況を調べる。そして、電話以外の申し込みの推移の状況が大きい場合に、管理パソコン２４は、推移の状況を基にして転宅の着信数を修正し、この修正した着信数と、増減傾向とを用いて、当年度来月の転宅の着信数を予測する。
【００４２】
同じようにして、ステップＳ７の着信予測処理で、管理パソコン２４は、休日の転宅申込データについても、必要に応じて修正した着信数と、増減傾向とを用いて、当年度来月の転宅の着信数を予測する。
【００４３】
また、ステップＳ７の着信予測処理で、管理パソコン２４は、カレンダー機能により当年度来月の休日の日数を調べる。そして、管理パソコン２４は、先に予測した、当年度来月の平日および休日の着信数を、休日の日数に応じて修正する。
【００４４】
さらに、ステップＳ７の着信予測処理で、管理パソコン２４は、データベースサーバ２２の想定可能なイベントデータ（図６）を参照して、当年度来月に該当するイベントを調べる。もし、当年度来月に該当するイベントがあると、管理パソコン２４は、このイベントで予測される着信呼の増加に応じて、このイベントに関連する項目であって、先に想定した当年度来月の項目の着信数を修正する。なお、イベントで予測される着信数の増加は、例えば過去に行った同じようなイベントで増加した着信実績のデータを蓄積して統計処理したデータを基にして、算出されたものである。
【００４５】
このようにして、管理パソコン２４は、ステップＳ７の着信予測処理により、各項目の着信数を想定する。ステップＳ７が終了するか、または、ステップＳ３で着信応答データの着信数および応答数のデータに増減ないとき、管理パソコン２４は、ステップＳ７の着信予測処理で算出した当年度来月の各項目の着信数、または、当年度至近月の受付履歴実績データ（図９）による各項目の着信数を集計し（ステップＳ８）、当年度来月の曜日に応じて、ステップＳ８で得た着信数を振り分けて、日毎の着信数を算出する（ステップＳ９）。なお、ステップＳ９の振り分けは、例えば過去の着信実績のデータを蓄積して統計処理したデータを基にして行われる。ステップＳ９が終了すると、管理パソコン２４は、さらに日別の着信数を時間毎に振り分けて、時間毎の着信数を算出する（ステップＳ１０）。
【００４６】
ステップＳ１０が終了すると、管理パソコン２４は、各オペレータの平均的な電話応対時間を基にして、時間帯別に必要とするオペレータ数を算出する（ステップＳ１１）。この後、管理パソコン２４は、データベースサーバ２２の受付履歴実績データ（図９）を参照し、ガイダンス別の着信数、つまり項目別の着信数に応じてオペレータを割り振り（ステップＳ１２）、着信予測処理を終了する。
【００４７】
こうして、この実施の形態により、当年度至近月の着信数や応答数が昨年度該当月に比べて増減している場合に、当年度来月の着信数を、想定可能なイベントを織り込んで予測し、また、過去に発生した想定不可能なイベントの影響を除いて予測することができる。この結果、当年度来月に必要とするオペレータの人数を正確に割り出すことができる。さらに、受付履歴実績データを用いることにより、ガイダンス別にオペレータを割り振ることができ、着信呼の効率的な処理を可能にする。
【００４８】
（実施の形態２）
この実施の形態による予測処理を図１２に示す。なお、この実施の形態では、実施の形態１と同一または同一と見なされる構成要素には同じ符合を付けて、その説明を省略する。管理パソコン２４は、予測処理を開始すると、当年度現在月に対して当年度至近月の着信応答データと、昨年度該当月の着信応答データをデータベースサーバ２２から読み出す（ステップＳ２１）。この後、管理パソコン２４は、実施の形態１のステップＳ４〜Ｓ１２と同様にして、ステップＳ２２〜Ｓ３０の処理を行う。
【００４９】
この実施の形態によれば、着信応答データの増減に係わらず、当年度来月の着信数を、想定可能なイベントを織り込んで予測し、また、過去に発生した想定不可能なイベントの影響を除いて予測することができる。
【００５０】
（実施の形態３）
この実施の形態では、データベースサーバ２２は日毎のアクセス状態を記録した生データを記憶している。なお、この実施の形態では、実施の形態１と同一または同一と見なされる構成要素には同じ符合を付けて、その説明を省略する。データベースサーバ２２が記憶する生データは、コールセンタに対する申込内容、例えば申込内容が配電設備であれば、この配電設備に関する申込内容を、
配電設備に対する依頼・問い合わせ
配電設備に対する意見・要望
拝殿設備に対する苦情
などのような項目別に詳細に記録し、かつ、電話やＦＡＸなどの申込方法や、電話での通話時間なども併せて記録したものである。こうした生データは、日毎に更新されてデータベースサーバ２２に記憶されている。
【００５１】
管理者が管理パソコン２４を操作してデータベースサーバ２２の生データを読み出すと、管理パソコン２４は、読み出した生データを集計する。なお、生データの集計は、管理者が管理パソコン２４を操作して行うことも可能である。生データを集計することにより、受付履歴実績データ（図３）が作成される。この他に、着信応答データ（図２）、転宅申込データ（図４）、イベントデータ（図５）などが生データから作成される。生データの集計が終了すると、管理パソコン２４は作成した各種のデータを保存する。
【００５２】
この後、管理パソコン２４は、実施の形態１と同じように予測処理を行う。
【００５３】
こうして、この実施の形態により、生データを用いてアクセス数を予測することができる。
【００５４】
以上、この発明の実施の形態を詳述してきたが、具体的な構成は各実施の形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計の変更等があっても、この発明に含まれる。例えば、各実施の形態では、電力会社のコールセンタを例としたが、電力会社に限らず各業種のコールセンタに対してこの発明が適用可能である。また、各実施の形態では、コールセンタに対する電話を例としが、インターネットやＦＡＸによるアクセスもオペレータが受け付けるので、こうしたアクセスに対しても、この発明を用いることができる。
【図面の簡単な説明】
【００５５】
【図１】この発明の実施の形態１によるアクセス数予測システムを示す図である。
【図２】着信応答データのデータ構成の一例を示す図であり、図２（ａ）は日毎の着信応答データを示す図、図２（ｂ）は月毎の着信応答データを示す図、図２（ｃ）は休日の着信応答データを示す図である。
【図３】受付履歴実績データのデータ構成の一例を示す図であり、図３（ａ）は日毎の受付履歴実績データを示す図、図３（ｂ）は月毎の受付履歴実績データを示す図、図３（ｃ）は休日の受付履歴実績データを示す図である。
【図４】転宅申込データのデータ構成の一例を示す図であり、図４（ａ）は日毎の転宅申込データを示す図、図４（ｂ）は月毎の転宅申込データを示す図、図４（ｃ）は休日の転宅申込データを示す図である。
【図５】想定不可能なイベントデータのデータ構成の一例を示す図である。
【図６】想定可能なイベントデータのデータ構成の一例を示す図である。
【図７】予測処理を示すフローチャートである。
【図８】着信応答データの増減を説明する図であり、図８（ａ）は当年度至近月および昨年度該当月の着信応答データを示す図、図８（ｂ）は着信応答データにおける増減数を調べた図である。
【図９】受付履歴実績データの増減を説明する図であり、図９（ａ）は当年度至近月および昨年度該当月の受付履歴実績データを示す図、図９（ｂ）は受付履歴実績データにおける各項目の増減数を示す図である。
【図１０】受付履歴実績データにおける各項目の増減傾向を示す図である。
【図１１】転宅申込データの増減を説明する図であり、図１１（ａ）は当年度至近月および昨年度該当月の転宅申込データを示す図、図１１（ｂ）は転宅申込データにおける各項目の増減数を示す図である。
【図１２】実施の形態２による予測処理を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００５６】
１１  構内交換機
１２  音声応答装置
２１  ＡＣＤサーバ
２２  データベースサーバ（記憶手段）
２３  ＣＴＩサーバ
２４  管理パソコン（予測手段）
３１  オペレータ端末
３１Ａ  オペレータパソコン
３１Ｂ  アダプタ
３１Ｃ  通話装置
【図１】
2009015415.tif 000003
【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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