利用事例

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コールセンターの入電数をAIで予測、属人化していた業務をオープンに

コールセンターの入電数をAIで予測、配置計画を最適化


CASE：PoCで99.8%の予測精度を獲得。属人化していた業務をオープンに。

[ 従来 ]

日本発唯一の国際カードブランドである ジェーシービーは、ユーザーからの相談や質問に応えるため、東京を始めとする全国に複数のコールセンターを設置している。日や時期によってその入電数は変動するため、それに応じたオペレーターの配置計画を立てる必要があるが、これまで、その計画の足場と入電数の予測は特定の従業員が担当しており、知識・ノウハウが属人化する傾向にあった。個人の知見に頼る部分が多く、異動や退職の際のスムーズな引き継ぎが難しいことが課題とされていた。

従来

[ 導入後 ]

「MAGELLAN BLOCKS」を使い、ある拠点の過去2年分の入電データを学習させたPoCでは、99.8%の精度を獲得。極めて信頼度の高い配置計画を立てられることと、また、データさえあれば、特定の従業員でなくとも誰もが正確に入電数を予測できることが可能であると思われ、現在、本格的な導入と複数部署・拠点への展開を計画している。

導入後

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