【FC要修正】コールセンターの呼量予測で異常日をどう扱うか ー 障害・販促・連休の補正手順

呼量予測が外れる日は、たいてい通常日ではない。システム障害、大型販促、連休明け。こうした日を「イレギュラーなので予測から除外」と処理した瞬間、その日の情報は永久に失われる。そして翌年の同じ連休で、また同じように外す。呼量予測の精度を上げる作業の大半は、モデルの選定ではなく、この異常日をどう扱うかという地味な運用設計に費やされる。本稿はWFM担当者向けに、異常日の記録から予測への反映までの手順を編集部の実務設計案としてまとめる。

コールセンターの異常日は削除せず理由別に記録する

最初の原則は、異常日を消さないことだ。

呼量予測ツールは基本的に、過去の実績から将来を推定する。Amazon Connectの予測機能も、過去のメトリクスをもとに将来の入電数と平均処理時間（AHT）を予測する仕組みで、長期予測は64週分を週次更新、短期予測は18週分を日次更新すると説明されている（同社ドキュメント）。過去実績が入力である以上、異常日を実績から削除すると、モデルにとってその日は「なかった日」になる。

だが現実には、その日は来年も来る。連休は毎年ある。大型販促は毎回ある。障害は不定期だが、リリース直後という条件では繰り返す。削除は「予測しない」という意思決定であり、精度改善ではない。

やるべきは、削除ではなく理由のラベル付けだ。最低限、次の4項目を日付ごとに残す。①日付と時間帯 ②理由の分類（障害・販促・連休・報道・制度変更・その他）③きっかけの詳細（どのシステムが何時間停止したか、どのキャンペーンが何媒体で告知されたか）④通常日比の倍率（呼量とAHTの両方）。

家計簿にたとえるなら、冠婚葬祭の出費を「イレギュラーだから記録しない」とするか、「冠婚葬祭」というラベルを付けて記録するかの違いに近い。前者は毎年同じ驚き方をし、後者は3年目に予算を組める。