入電予測とは？具体的な3つの方法と計算例を解説！

「オペレーターの人数が多い日に入電数が少ない」
「繁忙期にオペレーターの人数が足りない」
と悩むことはありませんか？

入電数に対してオペレーターが少ないと、顧客への対応が疎かになってしまう恐れがあります。反対にオペレーターが多すぎると人件費がかさみ、経営に悪影響を及ぼしてしまうでしょう。

コールセンターのオペレーターを適切に配置したい場合は、入電予測の活用がおすすめです。

この記事では、入電予測の必要性と計測方法を解説します。

記事後半で「Excelですぐにできる入電予測の方法」だけでなく、精度の高い「AIを活用した入電予測の方法」についても触れています。ぜひ参考にしてみてください。

入電予測とは、コールセンターにかかってくる電話の量を予測することです。「コール予測」「forecaster」などと呼称されている場合もあります。

入電予測では、過去の入電数に基づいてデータを分析することで、未来の入電件数の予測が可能になります。

また、入電予測の精度を高めるために、業績や商品数など他のデータと連動させることもあります。

次になぜ入電予測が必要なのかを解説します。

コールセンターに必要な人材を配置する上で入電予測は重要です。

もしも入電予測を行わない場合は、オペレーターの適切な配置のための判断材料が少ないため、以下のような問題が生じてしまいます。

• オペレーターが少ない場合
  ⇒ 顧客の待ち時間増加、電話切断（放棄呼）の増加
• オペレーターが多い場合
  ⇒ 人件費の増大

適切な入電予測を行うことで、顧客に対し良質なサービス提供が可能です。また、適切な人件費で運営できます。

入電予測を行う主な方法は、以下の3つです。

• 【方法1】過去データから予測
• 【方法2】回帰分析で予測
• 【方法3】時系列分析で予測

それぞれ組み合わせることで、より精度の高い予測が可能になります。

特に過去データからの予測は、今まで蓄積しているデータがあれば比較的簡単に計算できるのでおすすめです。

過去のデータを使って、数ヶ月から1年先の予測を立てられます。

たとえば、予測を立てる際は過去の同月の平均値や、直近数ヶ月間の平均値を算出して、大まかな傾向を把握する方法があります。

他にも、過去データをExcelでグラフにするだけでも簡易な予測を立てられます。比較的簡単にできますので、試してみてください。

すぐに計算方法を確認したい場合は【記事内リンク：「入電予測の具体的な計算例」】をご覧ください。

入電件数に影響する他のデータがある場合は、回帰分析による予測がおすすめです。
回帰分析とは、結果と要因の数値それぞれにどのような関係があるかどうかを明らかにする統計手法を表します。

実際に入電件数と連動する主な要因を、以下にピックアップしてみました。

▼入電件数と連動する主な要因

• 顧客数
• 商品数
• 売上高

これらの数値を入電件数と照らしあわせて関連性があると判断できた場合は、該当するデータも参考にしながら、精度の高い入電予測が可能です。

時系列分析とは、時間の変化により結果が変わることを分析することです。
たとえば、季節変動など入電件数に影響を与える要因も加味することで、統計学的な予測を算出できます。時系列分析を行う際は、以下の変動要因を考慮してみましょう。

▼時系列分析に活用する要因

• 季節変動：1年周期で季節による変動
• 傾向変動：長期的な増加・減少傾向
• 循環変動：一定周期で増減を繰り返す変動
• 不規則変動：予測できない要因による短期的な変動
  例）自然災害、政策・規則の急な変更、取引先の撤退・倒産など

時系列分析を取り入れるメリットは、多角的に将来の予測を立てられることです。
傾向変動や循環変動の変化パターンも考慮できるので、例年との差分もわかるようになります。

入電予測の計算方法として以下の2つをご紹介します。

1. Excelの予測シート機能（指数平滑化法）で算出する
2. AIツールで分析をかける

1つめのExcelを使った予測は手軽に始めやすいでしょう。

予測シート機能とはOffice2016より搭載されたExcelの機能で、過去のデータを入れるだけで簡単に将来の予測値を算出してくれます。予測機能を使う手順は、以下の通りです。

データの入力さえ完了させれば、たったの3分で予測値を算出できます。

さらに高い精度の入電予測を求める場合は、2つめのAI分析ツールの導入がおすすめです。
たとえば弊社が提供している「Prediction One」は、入電数に影響のある他の要因もあわせて分析できます。キャンペーンの有無やイベント、曜日や営業時間なども加味して分析できるので、精度の高い予測が可能になります。

詳しくは以下のボタンから、資料をダウンロードください。

入電予測は算出して終わりではなく、精度を上げるためにさまざまな施策を行う必要があります。
そこで、入電予測の精度を上げるポイントを2つ紹介します。

▼入電予測の精度を上げるポイント

1. 効果測定を行い入電予測が正しかったか振り返る
2. AIを活用した予測を実施する

入電予測の精度が低いと実際の入電数と乖離が生じてしまい、コールセンター業務が回らなくなってしまう恐れがあるのでぜひご確認ください。

入電予測は算出した後に、実際の入電件数と照らし合わせることが重要です。
精度の低い入電予測を放置してしまうと次月以降も最適な人員配置ができず、顧客対応が疎かになったり、人件費が増大したりしてしまう恐れがあります。

適正範囲の目安として、入電予測と実績の誤差が5%～10％以内になる予測を目指しましょう。より多くの誤差が出てしまった場合は、予測値と乖離した原因を分析し改善を図りましょう。

具体的には、予測に用いたデータに誤りがなかったか、他に利用できそうなデータ項目はないかを確認し試行錯誤を繰り返します。繰り返し行うことで分析の精度が高くなれば、適切な人員配置が可能です。

もしも、原因分析がわからない場合はポイント2の施策がおすすめです。

長期的に精度の高い入電予測を算出するためには、AIの活用も検討してみましょう。

社内で分析を行い入電予測を立てることもできますが、個人のスキルに左右されてしまうので、時間やコストをかけても精度が高くならない可能性もあります。

また、データ分析の担当者が退職してしまった場合、入電予測を更新できない、予測精度が下がるなどのリスクを抱えなければいけません。

そのような場合にAI分析ツールを導入することで、データ分析に知見の無い人でも高精度な入電予測が可能となり、常時適切なオペレーターを配置できます。

データ分析の経験がなく、入電予測に時間をかけたくない場合は、弊社が提供している「Prediction One」がおすすめです。Prediction Oneを使えば担当者による精度の差も少なく、短時間で入電予測ができます。

Prediction Oneを入電予測に活用した事例は、以下からご確認ください！

• 参考事例：入電数の予測工数を減らしコスト削減に寄与！コールセンター業務を最適化するAIの使い方とは

Prediction Oneの資料は以下のページで無料配布しております。ぜひお受け取りください。

入電予測はコールセンター業務で適切なオペレーター数を配置するために、重要な役割を果たします。オペレーター数を適切に配置できないとサービスの品質が低下したり、人件費の増大により運営に支障をきたしたりするからです。

入電予測の精度を高めるポイントを以下にまとめました。

▼入電予測でのポイント

• 効果測定が大切
• データ分析には経験と勘（ドメイン知識）が必要
• 場合によってはツールの導入も検討

データ分析の担当者がスキルと経験を持ちあわせていれば、Excelでも精度の高い入電予測ができます。しかし、データ分析に精通した担当者がいなくてお悩みの事業者も多いのではないでしょうか。

そのような場合、専門スキルがいらない弊社の「Prediction One」がおすすめです。過去のデータを入力するだけでAIが自動で分析するので、短時間で精度の高い予測をします。

とはいえ、「本当に正確な予測ができるの？」と気になる方もいるのではないでしょうか。そこで、Prediction OneではAI分析ツールを利用したことがない事業者に向けて、無料トライアルを提供しています。

コールセンターの適切な人員配置で余計な人件費を抑えつつ、放棄呼を減らすために、まずは無料トライアルでPrediction Oneをお試しください。