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導入事例 株式会社 TMJ 様 株式会社 TMJ 様

コールセンター業務など BPO(ビジネスプロセスアウトソーシング)サービスを展開する TMJ では、最新の IT テクノロジーを積極的に導入し、顧客の競争力を高めるサービス提供を目指している。 その一環として Numerical Optimizer による架電システムを構築。 さらに 300 人にも及ぶオペレーターの勤務シフト作成システムも構築、運用している。 >印刷用 PDF

Interview
コールセンターの力を最新の IT テクノロジーで最大化 以前から数理システムのユーザーだったそうですね。

辻様 私たちは BPO ベンダーとして、コールセンターをはじめそれに付帯するデータ処理や事務処理などを幅広く行っています。 その中で私が主管する競争力開発部は、アウトソースされるクライアント様の競争力を高めること、それによって弊社の競争力を高めることを目的に戦略や手段を練っています。 その一環として数理システムの Text Mining Studio によりコールセンターに集まるユーザー様の声を分析して、クライアント様の次のビジネス展開につながるご提案などもしてきました。 最近ではコールセンター業務への人工知能の活用などにもトライしています。

Numerical Optimizer によるシステム構築の経緯をお聞かせください。

辻様 ユーザー様に電話をおかけするシステムの構築がきっかけです。 コールセンター業務では、私たちの方からクライアント様のユーザーに電話をおかけするアウトバウンドの業務もあります。 クライアント様から 10 万、100 万といった数の顧客リストをお預かりして、ユーザー一人ひとりに商品購入やイベント参加をおすすめする電話をかけるのです。 その際の架電スケジュールを作るシステム「OPT(オプト)」を、数理システムとともに Numerical Optimizer により構築しました。 クライアント様と取り決めた架電のタイミングや回数の中で、どのユーザー様にいつお電話すればいいか、つながらなかったユーザー様には次にいつおかけすればいいか、それらを効率的にスケジューリングする、いわば架電の最適化システムです。
すでにユーザー様の属性は弊社のデータマイニング技術により、コンバージョン率などの分析や予測は進んでいました。 それに架電の最適化システムを加えることで、コンバージョンの確率をさらに高めることを目指したのです。 狙い通りに確率は高まり、今では弊社を代表するサービスのひとつとなっています。

コールセンターのイメージ

300 人もの複雑な勤務シフト作成を、Numerical Optimizer で解決 勤務シフト作成も Numerical Optimizer で作ったそうですね。

辻様 弊社には約 300 人が勤務するコールセンターがあり、そのシフトを毎月作るのに担当者が 3 日間も張り付いていました。 お客さまから電話がかかってくるインバウンドのコールセンターでは、電話の入電量を予測してそれに対応した人数のオペレーターを揃えておく必要があります。 オペレーター個人の勤務日程希望や各自の能力レベルを勘案しながら 300 人/1 か月のシフトを組んでいくのは、人間わざでは難しいと思っていました。
そこで浮かんだのが Numerical Optimizer を活用するアイデアです。 この作業は勤務シフトの最適化であり、架電スケジュールの最適化が可能であれば、同様にできるのではないかと思ったのです。 商用の勤務シフト作成ソフトは多数ありますが、弊社の要求を満たすものが見当たらなかったという事情もあり、数理システムに再び相談に行きました。

その効果は、いかがですか。

藤野様 シフト作成のシステムは弊社では「ALGO(アルゴ)」と呼んでいます。 コールセンターでは入電が多い日もあれば少ない日もあり、また時間によっても異なります。 まさに波のように変わる入電の予測量に合わせて、オペレーターを配置していくわけです。
日々の各時間帯に、必要な人数に対してどれだけのオペレーターを揃えることができたかを私たちは「充足率」と呼んでいますが、ALGO によりそれが平均で約 10% 向上しました。 以前は 80% だった充足率が 88% になった、というイメージです。 必要人数を上回るとコストに影響が出るので、理想は 100% ピッタリにすることですがなかなか難しいです。 でも、クライアント様からご依頼いただいた案件はどれも 100% に近づいています。

課題があればまず相談、数理システムが仕組みで解決してくれる ALGO の今後の展開をお聞かせください。

藤野様 今、ALGO ではマルチスキルへの対応を進めています。 インバウンドのコールセンター業務には会員組織の入会受付や、クレーム対応、テクニカルサポート、各種ご相談など、さまざまな種類があり、それぞれを弊社ではスキルと呼んでいます。 そのスキルを複数こなせるオペレーターがいますので、そうしたマルチスキルに対応したシフト作成ができるようにする ALGO の機能アップです。
例えば、入会受付とクレーム対応の 2 つのスキルを持っているオペレーターがいて、この日は入会受付が足りないからその担当として、別の日はクレーム対応にといった配分を可能にする。 また、あるスキルが充足率 100% になり人員が余剰した場合は、別のスキルを持っている人を優先的に他に回すことができるようにする。 そうすれば業務全体ではもちろん、スキルごとといった、よりきめ細かな観点で最適化を進めることにつながります。

今回の開発に関して、ご感想を聞かせください。

辻様 数理システムは、私たちが使えるツールを必ず提供してくれます。 「せっかくシステムを作ったけど、使えない」という声をよく聞きますが、そういうことがありません。 こちらが希望する機能をお伝えしても、「本当にそこまで必要ですか」「こういう方が現場で使いやすくないですか」というご提案を頂きます。 そして実際に使用してみると、その方が使いやすくて実践的なのです。 顧客の要望に対してどこまで作り込むか、そのバランスはさすがプロ集団だなと思っています。
ですから、困ったことがあったらまず数理システムに相談するのが一番だと思っています。 ビジネスで困っていること、業務をもっとこうしたいという要望をストレートに相談すれば、数理システムは仕組みで解決してくれます。 今回、「Numerical Optimizer」で OPT や ALGO を開発して、そう感じましたね。

システム(OPT・ALGO)の機能と効果

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