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Shrinkage計算ツール

稼働できない時間をカテゴリ別に分解し、スケジュールで吸収できる分とできない分に分けたshrinkage値を取得できます。あわせて、Erlangの答えをシフト表に変えるgross-upも得られます。

Shrinkage
31.0%

In line with the 30% figure usually quoted as standard.

Roster you actually need

To keep 14 agents on the phones you must roster 20.3. Missing this step is the most common reason a correct Erlang calculation still misses target.

Planned (schedulable)25.5%
Unplanned (absorbed in real time)5.5%

Only the planned half can be scheduled around. The unplanned half is what real-time management exists to absorb — 1,240 of 4,000 hours are unavailable in total.

算出方法

Shrinkageは、稼働できない時間をスケジュール時間で割った値です。下流で効いてくるのはgross-upで、電話対応に必要なエージェント数を(1 − shrinkage)で割ると、実際にシフトに組むべき人員数が出ます。shrinkage 30%なら、電話対応14名に対してシフトは20名です。

shrinkage = unavailableHours / scheduledHours
roster    = agentsOnPhones / (1 − shrinkage)

計算例

シフト計上4,000時間のうち、休憩に400時間、研修に200時間、会議に120時間、休暇に300時間、病欠で160時間、遅刻とダウンタイムで60時間。稼働できない時間は合計1,240時間 —31% shrinkage, split 25.5% planned and 5.5% unplanned. To keep 14 agents on the phones you must roster 20.3 people.

グロスアップこそが肝心

アーラン計算が返すのは電話に出ている状態で必要な人数だ。休憩、研修、欠勤については何も語らない。その素の数値でシフトを組めば、モデルが想定したより少ない人数しか電話に出ておらず、計算は正しかったのにキューは目標を外す——これが、正しい要員計算が実務で失敗する最も多い理由だ。

計画的・非計画的の内訳は、表面の数値より重要だ。ともに31%で回っている2つのセンターも、一方が主に予定された研修、もう一方が主に突発欠勤なら、まったく違う挙動になる。前者は計画に織り込めるが、後者はリアルタイムで吸収するしかない。標準としてよく引かれる30%という数字を採用せず、給与データと遵守率データから自社の値を算出すること。

Last reviewed July 2026.

よくある質問

コールセンターのshrinkageはどう計算するのか?
給与は支払われているが対応に就けない時間——休憩、研修、会議、コーチング、休暇、病欠、システム停止——をすべて合計し、総スケジュール時間で割ります。全体値より重要なのはカテゴリの内訳です。計画shrinkageと非計画shrinkageは、まったく異なる方法で管理されます。
一般的なshrinkage率とは?
標準として最も多く引用される数値は30%で、実測平均はこれより低い26.6%付近です。おおむね35%を超える場合は調査に値します。自社の数値はどのベンチマークより有用です。公表値を採用するのではなく、給与データとadherenceデータから算出してください。
計画shrinkageと非計画shrinkageの違いは?
計画的シュリンケージ——休暇、研修、予定された会議——は事前に把握でき、それを織り込んでスケジュールを組める。非計画的シュリンケージ——病欠、遅刻、システム障害——はそうはいかず、これを吸収するためにリアルタイムマネジメントが存在する。シュリンケージが同じ30%の2つのセンターでも、その内訳次第でまったく違う挙動を示しうる。
アーラン計算をしているのに、なぜ目標を達成できないのか?
たいていは、シュリンケージによるグロスアップを飛ばしているからだ。アーランCが返すのは電話に出ている必要のある人数であり、休憩、研修、欠勤については何も語らない。その素の数字のままシフトを組めば、モデルが前提とした人数より少ない人員しか電話に着かず、計算自体は正しくてもキューは目標を外す。

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キューに人員を充てるのも一つの手です。AIに応答させるのも一つの手です。

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