Sweet | 課題から探す

その配置人数に、「根拠」はありますか？
『なんとなく多め』の無駄も、『読み違え』による応答率低下も。
Sweet Seriesが、”データにもとづく最適解”で解消します。

Sweet Seriesは、あらゆるデータをAIが分析し、15分単位の「本当に必要な人数」を算出します。過去の入電実績、曜日・時間帯の傾向、イベント・キャンペーン情報など、あらゆるデータをAIが分析し、15分単位で「本当に必要な人数」を算出。
これにより、人件費の適正化とサービスレベルの維持を無理なく両立できるようになります。

「多すぎても怒られ、足りなくても怒られる」そんな板挟みから脱却しましょう

Excelの係数や、ベテラン担当者の「勘」に頼った予測には、見えないリスクが潜んでいます。

リスク1：見えない「過剰配置」コスト

「つながりません」と言われるのが怖くて、ついシフトを“厚め”に組んでしまう──。
その積み重ねが、結果として年間で数百万円〜数千万円規模の人件費ロスを生み出します。

リスク2：説明責任を果たせない

経営層から「なぜこの人数が必要なのか？」と問われても、「例年の傾向です…」としか答えられない。
データに基づく根拠がないため、予算交渉・要員計画の説明が成立しないという問題につながります。

リスク3：属人化による“ブラックボックス化”

「あの人がいないと予測が立てられない」。属人化した予測業務は、担当者の退職＝センター運営の重大リスクを意味します。

AI × 統計学で導き出す「正解」。
誰がやっても、高精度な要員計画が可能になります。

Sweet Seriesの強みは、単なる「予測ツール」ではありません。その根拠となる３つの仕組みをご紹介します。

① 人の勘では辿り着けない精度。「AI予測エンジン」

Sweet Seriesは、前年実績を見るだけの単純予測ではありません。
「曜日・時間帯の傾向」はもちろん、給料日／販促キャンペーン／地域イベントなど、入電数に影響する“複雑なノイズ”までもAIが自動学習。 人間では処理不可能な膨大なデータを統合し、“ほぼブレない予測値”をはじき出します。

結果として、
✔ 過剰な人員配置のムダ
✔ 人手不足による待ち時間
その両方を劇的に減らすことができます。

（赤色の折れ線が実績、その他の色は予測エンジン毎の予測結果）

② アーラン式を超えた「現実的な必要数算出」

一般的なアーランC式（※）はあくまで“理論上の必要人数”。しかし現場には、もっと多くの変数が存在します。 Sweet Seriesはその“現実”を数値化します。
離席・研修・休憩・突発欠勤まで含めたリアルな“歩留まり”
ベテランと新人の処理能力の差を考慮したスキルミックス
入電の波・ピーク・谷の時間帯特性
これにより、
「紙の上では回る人数」ではなく、 “実際にセンターが回る人員配置”を導き出せる仕組みになります。

※アーランC式とは、着信数・対応時間・サービスレベルから「お客様を待たせないために必要な人数」を算出する、コンタクトセンター専用の標準的な計算方法です。

③ 経営層を動かす、説得力のあるシミュレーション

「応答率を80%→90%に上げたら、人件費はどれだけ増える？」
「キャンペーンで入電が20%増えたら、今の体制で大丈夫？」
これらの“経営判断に必須の問い”に、
Sweet Seriesは数クリックでグラフ付きで回答します。
人件費・応答率・必要要員の変化が一目でわかるため、
説得力のある資料を即座に経営層へ提出できます。

「なんとなく」のバッファ（余裕）を削るだけで、システム導入コストは回収できます。

管理者（センター長）の声：「今までは『人が足りないから採用したい』と言っても本社に通らなかったが、 Sweet Seriesの予測データを提示することで、『必要な投資』として即決裁が下りるようになった。」

“勘”ではなくデータの裏付けがあることで、経営層とのコミュニケーションもスムーズになり、必要な人員計画が正しく評価される環境が整います。

モデルケース（100席規模のセンター）：
項目	導入前（経験則）	Sweet Series導入後	効果
余剰人員	平均 3名（念のため配置）	平均 0.5名（適正化）	【コスト削減】2.5人分の人件費を削減
月間コスト削減額	比較困難	約 75万円削減	ROI達成を強力に支援
公平性の担保	主観的・不均等管理者の裁量、複雑なルールで調整が困難	客観的・均等 Sweetがルールに基づき自動配分	オペレーター満足度向上（ES向上）
離職リスク	高まる「休み・連休の不満」が最大の退職理由に	低下シフトに関する不平不満要因をシステムで排除	離職リスク低下