予測精度

定義

予測精度とは、サポートチームが見込んだ問い合わせ量（あるいは業務量）が、実際に届いた量にどれだけ近かったかを測る指標で、その予測がどれだけ当てになったかを割合で表します。

別名: 問い合わせ量の予測精度需要予測精度

計算方法

よく使われるのは、精度 = 100% − |予測 − 実績| ÷ 実績 × 100（誤差率の裏返し）という考え方です。1,000 件と予測して 1,100 件が届いたなら、誤差は 100 ÷ 1,100 ≈ 9% なので、精度は約 91% です。

多くの区間にわたって MAPE（平均絶対パーセント誤差）などの誤差指標で追うチームもあります。合計では正確に見える予測でも、特定の時間帯では大きく外れていることがあるからです。

後工程のすべては予測の上に乗っています。予測が正確なら需要に合わせて人を配置でき、過剰配置をせずにサービスレベルを守れます。不正確なら、人が足りずに待ち行列が伸びるか、人が余って人件費を無駄にするかのどちらかになります。シフト計画全体が乗っている土台です。

予測精度はどのくらいなら良いのですか？

多くのワークフォースマネジメントのチームは、日次や週次で 90% 以上を目標にしています。30 分単位などの細かい区間での精度は難しく、自然と低くなりますが、シフト計画にはそちらのほうが役に立ちます。

なぜ日単位ではなく区間単位で予測するのですか？

人の配置が区間単位で行われるからです。日次の予測が完璧でも、午前は人手不足で午後は余っている、ということが起こり得ます。サービスレベルを実際に守るのは区間単位の精度です。