コールセンターの入電予測（呼量予測）とは？基礎知識やAIによる予測について

コールセンター運営において、適切な人員配置と迅速な対応は顧客満足度を大きく左右します。常に変動する入電数に対応するための効果的な人員配置は容易ではありません。そこで重要となるのが「入電予測（呼量予測）」です。本記事では、コールセンターの入電予測について、基礎知識からAI活用、そして将来展望までを解説します。

1. コールセンター入電予測（呼量予測）とは？

入電予測とは、過去のデータや外部要因を分析し、将来の入電数を予測することです。予測に基づいた人員配置で、顧客の待ち時間短縮、オペレーターの負担軽減、人件費の最適化、サービスレベル向上、さらには離職率の低下といった効果が期待できます。

顧客の期待値向上やチャネルの多様化など、コールセンターを取り巻く環境は複雑化しています。入電予測は、このような状況下でも効率的な運営を実現する重要なツールです。

2. 入電予測の基礎知識

未来の入電数を予測することは、スタッフの配置やリソースの準備に役立ちます。予測には、主に過去の入電数のデータを使った「時系列分析」という手法が使われます。これは、過去のデータの傾向から未来の入電数を推測するようなイメージです。よく使われる手法として、ARIMA、SARIMA、Prophetなどがあります。 これらは、それぞれ得意な予測パターンが異なります。

さらに予測の精度を上げるためには、過去の入電数だけでなく、電話がかかってきそうな様々な要因を考慮することが重要です。例えば、以下があげられます。

• テレビCMやWeb広告などのキャンペーンを実施するか？
• 企業のウェブサイトへのアクセス数は増えているか？
• 世の中の景気や流行、季節的なイベントなどはどうか？

といった情報も予測に役立ちます。これらの情報を加味することで、より現実的な予測に近づけることができます。

予測の良し悪しは、実際の入電数と予測した入電数の差を計算することで評価できます。よく使われる指標として、MAE、MAPE、RMSEなどがあります。これらの指標は、予測がどれだけ実際の値に近いかを示すものです。指標が小さいほど、精度の高い予測と言えます。 

• MAE（平均絶対誤差）：実際にどれくらいズレているかの平均を見る指標です。具体的には、予測値と実際の値の差の絶対値を平均したもので、誤差の平均的な大きさを示します。
• MAPE（平均絶対パーセント誤差）：ズレの割合の平均を見る指標です。予測誤差を実際の値で割ったものの絶対値を平均し、パーセンテージで表します。ただし、実際の値が小さい場合やゼロに近い場合、誤差が極端に大きくなったり計算が不安定になるため、入電数が少ないときには使いにくいという特性があります。
• RMSE（平方平均二乗誤差）：大きくズレている場合をより重視してズレを計算する指標です。予測値と実際の値の差を二乗し、その平均を取った後に平方根を取ります。二乗することで大きな誤差がより強調されるため、極端なズレに敏感になります。

3. 入電予測システムの導入

入電予測システムには、自社サーバーで運用する「オンプレミス型」と、クラウド上で提供される「クラウド型」があります。オンプレミス型はカスタマイズ性が高い一方、初期費用や運用コストがかかります。クラウド型は導入が容易でコストを抑えられます。

システム選定では、自社のニーズに合った機能、費用、データセキュリティ、プライバシー保護を考慮する必要があります。顧客情報を扱う場合は、法規制への準拠や情報漏洩リスクの管理が必須です。オンプレミス型、クラウド型それぞれのセキュリティ対策やプライバシーポリシーを確認し、信頼性の高いシステムを選びましょう。さらに、既存システムとの連携、導入期間、運用体制、ベンダーのサポート体制なども重要な考慮事項です。

4. AIによる入電予測

AI技術、特に機械学習やディープラーニングを用いることで、高精度な入電予測が可能になります。AIは過去のデータから複雑なパターンを学習し、人間では気づかない洞察を提供し、より精度の高い予測モデルを構築できます。ランダムフォレストや勾配ブースティングなどのアルゴリズムが活用されます。

AI導入のメリットは、予測精度の向上だけでなく、大量データの処理能力、自動化による業務効率化、24時間365日稼働によるリアルタイム予測など、多岐にわたります。

従来はAI導入に際して専門知識や高額なコストが課題でしたが、近年では専門知識がなくても利用できるクラウドベースのAIサービスや、ノーコード/ローコードツールが増えています。これにより、導入のハードルは下がり、多くの企業でAIを活用した入電予測が実現可能になっています。

5. 入電予測の課題と対策

入電予測に完璧はなく、一定の誤差が生じる可能性があります。予測精度の限界を理解し、余裕を持った人員配置を行うことが重要です。また、突発的なイベント（自然災害、社会情勢の変化、感染症の流行、大型キャンペーン開始など）発生時は、予測が大きく乖離する可能性があります。このようなリスクに備え、SNSのトレンド情報、ニュース速報といったリアルタイムデータの活用や、データサイエンティスト育成、MLOps導入による柔軟なモデル更新体制の構築が有効です。

データ収集が難しい場合や、データの質が低い場合は、予測精度が低下する可能性があります。データ収集方法の改善や、データのクレンジングを行うことで精度向上を図る必要があります。

予測システムは導入後も継続的なメンテナンスが必要です。予測結果と実績の乖離を分析し、必要に応じてパラメータ調整を行うことで、常に最適な状態を保つことが重要です。

入電予測は、コールセンターの効率化と顧客満足度向上を実現する重要なツールです。AI技術の活用により、その精度はさらに向上し、より戦略的なコールセンター運営が可能になります。

将来的には、入電予測はコールセンターの標準機能となり、オムニチャネル対応や顧客一人ひとりに合わせたパーソナライズ化など、顧客とのコミュニケーションをより円滑にするための重要な役割を担うでしょう。例えば、顧客の属性や過去の問い合わせ内容に基づいて、待ち時間や対応内容を予測し、最適な対応チャネルを自動で選択するといったサービスが実現すると考えられます。

電話対応の効率化ならIVRyがおすすめ

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IVRyとは？

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「IVRy」はAIによるテキストの自動読み上げで電話の一次対応を行います。自動応答用のテキストは自由に作成できるため、どんな業種のどんな用件でもスムーズに対応できるのが特徴です。

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