「7カ月続いたら良い方」離職率の高い職場を変えた“不満を見極める”機械学習：業界の半分の離職率を達成

コールセンターの離職に歯止めをかけるために始めた機械学習で、離職率が大幅に改善したという。ITサービスベンダーTELUS InternationalのCIOが解説する。

[Nicole Laskowski，TechTarget]

不満を察知して正しいケアが大切

　コールセンターを運営するITサービスベンダーTELUS InternationalのCIO（最高情報責任者）マイケル・リングマン氏は多忙を極めている。

　リングマン氏はCEO直属の部下だ。300人のチームを率いて同社の社内IT運用を監督しながら、デジタル変革への取り組みに苦労する顧客に、専門知識を提供する3000人のチームの指揮も執っている。その上、機械学習などの高度な分析技法を実験する同社のデータサイエンティストの大多数を監督する。

併せて読みたいお勧め記事

機械学習の最新動向

• 徹底比較：Amazon、Azure、Google、IBMの機械学習機能　現時点の勝者はいるか
• AIを悪用したサイバー攻撃が登場、対抗策の「機械学習アルゴリズム」に脚光
• 人工知能（AI）と機械学習データの課題、予測不能な世界を予測するには？

期待されるデータサイエンティストに必要なもの

• Intelがこっそり教える「データサイエンティストに必要な素質」とは
• データサイエンティストのスキル不足は大問題、「技術についていけない」の声も

　そのリングマン氏が、コールセンタービジネスで大きな問題になっているスタッフの離職率を抑えるためにITチームが引き受けた機械学習のユースケースについて解説する。

――社内IT運用のリーダーとして、機械学習を自社にどのように取り入れていますか。

　リングマン氏IT部門の社内での役割は、当部門の実践を通じて、コールセンターの効率をできる限り高めることだ。そのため、幾つかの統計分析をスタッフの離職率などに応用し始めている。会社を去ろうとしているスタッフをもっと早く見極めることはできないだろうか。そしてその事実を企業全体に警告し、その従業員にプラスの影響を与えて会社にとどまるように説得できないだろうかと考えた。