(57)【要約】【課題】伝達相手のタイプを判定できるようにすること。【解決手段】セットの質問をする際に用いる営業用電話機１００と、セットの質問に対応する回答のセットをする際に用いる通話相手電話機４００と、セットの質問及び回答のセットを録音する録音装置２００と、録音装置２００に録音されたセットの質問及び回答のセットに基づくセット情報と伝達相手のタイプを示すタイプ別情報とを紐づけて複数組の情報群としてＡＩ装置に蓄積して前記ＡＩ装置に蓄積された情報群と一のセット情報とに基づいて当該一のセット情報に対応するタイプ別情報を出力する出力部とを備える情報処理装置３００とを有する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
セットの質問及び当該セットの質問をしたときの回答のセットに基づくセット情報と伝達相手のタイプを示すタイプ別情報とを紐づけて複数組の情報群として蓄積する蓄積部と、
前記蓄積部の情報群と一のセット情報とに基づいて当該一のセット情報に対応するタイプ別情報を出力する出力部とを備える、伝達相手のタイプ別判定装置。
【請求項２】
前記蓄積部は、リカレントニューラルネットワークを含む人工ニューラルネットワークを有する人工知能装置、又はデータベースである、請求項１記載の伝達相手のタイプ別判定装置。
【請求項３】
前記回答のセットは、音声又は映像による回答のセットである、請求項１記載の伝達相手のタイプ別判定装置。
【請求項４】
前記セット情報は、音声又は映像による回答の特徴点とすることができる、請求項１記載の伝達相手のタイプ別判定装置。
【請求項５】
セットの質問及び当該セットの質問をしたときの回答のセットに基づくセット情報と伝達相手のタイプを示すタイプ別情報とを紐づけて複数組の情報群として蓄積するステップと、
前記情報群と一のセット情報とに基づいて当該一のセット情報に対応するタイプ別情報を出力するステップとを含む、伝達相手のタイプ別判定方法。
【請求項６】
セットの質問及び当該セットの質問をしたときの回答のセットに基づくセット情報と伝達相手のタイプを示すタイプ別情報とを紐づけて複数組の情報群として蓄積するステップと、
前記情報群と一のセット情報とに基づいて当該一のセット情報に対応するタイプ別情報を出力するステップとを、情報処理装置に実行させる伝達相手のタイプ別判定プログラム。
【請求項７】
請求項１記載の伝達相手のタイプ別判定装置と、
前記タイプ別判定装置に入力する情報群を処理する情報処理装置と、
を備える、伝達相手のタイプ別判定システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、伝達相手のタイプ判定装置に関し、特に、テレホンアポインター、カスタマーサービスなどの業務のサポートに好適な伝達相手のタイプ判定装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、顧客イベントに対する提供商品の成約の見込み度を判定し、成約の見込み度が高い顧客に対する効果的な渉外活動をするための営業支援システムが開示されている。この営業支援システムは、ＥＢＭ（Ｅｖｅｎｔ  Ｂａｓｅｄ  Ｍａｒｋｅｔｉｎｇ）機能により顧客に発生した重要なイベントの通知を受け、その通知をコールセンタシステムのアウトバウンド業務機能に通知するステップと、コールセンタシステムが、通知されたイベントに対する最適商品の営業活動を実施した時の顧客の反応を収拾し、データベースに登録するステップと、データベースに登録された顧客の反応情報を参照し、再営業活動を行った場合の提供商品の成約の見込み度を判定し、見込み度の高低に応じて営業戦略を決定し、提供商品の再営業活動を実施するよう営業担当に通知するステップとを実行する、というものである。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１６‐６６２６４号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、本発明者らの経験上、何らかの商品を営業販売しようとして顧客候補に電話をかけ、商談が成立して当該商品を購入した顧客は、ほぼ以下の４タイプのいずれかに属することがわかった。
【０００５】
すなわち、
（１）その商品が安かったという理由で購入したタイプ、
（２）その商品が必要であったから購入したタイプ、
（３）その商品が新製品であったから購入したタイプ、
（４）その商品を知り合い等が購入したからという理由で購入したタイプ。
【０００６】
また、本発明者らの経験上、電話をかけている顧客候補が上記の４タイプのいずれに属するかを見抜けば、その後の営業方針はタイプ別にそのタイプに好適なものとすることで、営業成果が高いということもわかった。
【０００７】
つまり、テレホンアポインター、カスタマーサービスなど、会話相手がいる業態で、その会話相手のタイプを見抜くことには、非常に効果的である。これは、会話相手とは電話を通じて会話をしようが、対面で会話をしようが、どちらにも通じる話である。
【０００８】
さらに、会話相手のみならず、コミュニケーション手段として、Ｅメールを用いた場合にも、Ｅメールの送信先の相手が上記の４タイプのいずれに属するかを見抜けば、効果的であるし、営業用途以外にも用いることもできる。
【０００９】
そこで、本発明は、伝達相手のタイプを判定できるようにすることを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上記課題を解決するために、本発明の伝達相手のタイプ別判定装置は、
セットの質問をしたときの回答のセットに基づくセット情報と伝達相手のタイプを示すタイプ別情報とを紐づけて複数組の情報群として蓄積する蓄積部と、
前記蓄積部の情報群と一のセット情報とに基づいて当該一のセット情報に対応するタイプ別情報を出力する出力部とを備える。
【００１１】
前記蓄積部は、例えば、人工知能装置のリカレントニューラルネットワークなどの人工ニューラルネットワークとすることもできるし、データベースとすることもできる。後者の場合には、例えば、更に、前記一のセット情報との相関のあるタイプ別情報を抽出するマッチング部を備えればよい。
【００１２】
前記回答のセットは、音声又は映像による回答のセットとすることができる。また、前記セット情報は、音声又は映像による回答の特徴点とすることができる。
【００１３】
また、本発明の本発明のタイプ別判定方法は、
セットの質問をしたときの回答のセットに基づくセット情報と伝達相手のタイプを示すタイプ別情報とを紐づけて複数組の情報群として蓄積するステップと、
前記蓄積部の情報群と一のセット情報とに基づいて当該一のセット情報に対応するタイプ別情報を出力するステップとを含む。
【００１４】
さらに、本発明の本発明のタイプ別判定システムは、
上記タイプ別判定装置と、
前記タイプ別判定装置に入力する情報群を処理する情報処理装置と、
を備える。
【００１５】
さらにまた、本発明の本発明のタイプ別判定プログラムは、
セットの質問をしたときの回答のセットに基づくセット情報と伝達相手のタイプを示すタイプ別情報とを紐づけて複数組の情報群として蓄積するステップと、
前記蓄積部の情報群と一のセット情報とに基づいて当該一のセット情報に対応するタイプ別情報を出力するステップとを、
情報処理装置に実行させる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】本発明の実施形態１のタイプ別判定システムの概要説明図である。
【図２】図１に示すタイプ別判定システムの学習段階の動作概要を示すフローチャートである。
【図３】図１に示すタイプ別判定システムの判定段階の動作概要を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００１７】
１００  営業用電話機
２００  録音装置
３００  情報処理装置
４００  通話相手電話機
【発明の実施の形態】
【００１８】
以下、本発明の実施形態について図面を参照して説明する。なお、各実施形態においては、テレホンアポインターなどの営業担当者が、電話を通じて伝達相手であるところの個客候補とコミュニケーションを図る場合を例に説明する。しかし、営業目的であること、電話によるコミュニケーションが必須でない点には留意されたい。
【００１９】
１．実施形態１
（構成の説明）
図１は、本発明の実施形態１のタイプ別判定システムの概要説明図である。図１には、以下説明する、営業用電話機１００と、録音装置２００と、情報処理装置３００と、通話相手電話機４００と、を示している。
【００２０】
営業用電話機１００は、テレホンアポインターなどの営業担当者が用いる電話機である。営業用電話機１００は、固定電話機でも携帯電話機（スマートフォン、ＰＨＳ含む）でも通話機能を有するパーソナルコンピュータ（タブレット含む）でもよい。さらには、インターネット電話として情報処理装置３００を営業用電話機１００として用いてもよい。また、営業用電話機１００は、いわゆるテレビ電話のように動画も利用可能な電話機とすることもできる。
【００２１】
録音装置２００は、 営業用電話機１００を用いた営業担当者と、通話相手電話機５０
０を用いた顧客候補（後の顧客含む）との通話内容を録音するものである。録音装置２００は、情報処理装置３００と一体型としてもよい。或いは、録音機能を実行させるプログラムを情報処理装置３００にインストールすることによって、情報処理装置３００の中央演算装置等と当該プログラムとによって、情報処理装置３００において録音を実現してもよい。
【００２２】
録音装置２００には、後述するように、営業担当者が操作する幾つかの物理的なボタンが設けられている。もっとも、タッチパネルディスプレイなどを設けて、そこに当該各ボタンに対応する表示を行って、ソフトウェ的に物理的なボタンが押下された場合と同じ処理をすることもできる。
【００２３】
情報処理装置３００は、リカレント人工ニューラルネットワークなどの人工ニューラルネットワークを有する人工知能装置（以下「ＡＩ装置」と称する）が搭載されている、パーソナルコンピュータなどの情報処理が可能なハードウェアである。なお、人工知能装置は、情報処理装置３００とは別個に用意してもよい。
【００２４】
情報処理装置３００は、録音装置２００によって録音された通話内容である音声データのサンプリングデータなどの当該データの少なくとも一部（例えば、特徴点）を生成したり、生成した情報とタイプ別情報とを紐付けて一組の学習データとして、ＡＩ装置内の人工ニューラルネットワークに入力したりするといった処理を行うものである。
【００２５】
通話相手電話機５００は、営業用電話機１００を通じて営業担当者からかかってきた電話を受ける電話機である。通話相手電話機５００は、固定電話機でも携帯電話機（スマートフォン、ＰＨＳ含む）でも通話機能を有するパーソナルコンピュータ（タブレット含む）でもよい。また、通話相手電話機５００は、いわゆるテレビ電話のように動画も利用可能な電話機とすることもできる。
【００２６】
以上をまとめると、本実施形態のタイプ別判定システムは、
セットの質問をする際に用いる営業用電話機１００と、
セットの質問に対応する回答のセットをする際に用いる通話相手電話機４００と、
セットの質問及び回答のセットを録音する録音装置２００と、
録音装置２００に録音されたセットの質問及び回答のセットに基づくセット情報と伝達相手のタイプを示すタイプ別情報とを紐づけて複数組の情報群としてＡＩ装置に蓄積して前記ＡＩ装置に蓄積された情報群と一のセット情報とに基づいて当該一のセット情報に対応するタイプ別情報を出力する出力部とを有する情報処理装置３００と、
を備える。
【００２７】
（動作の説明）
本実施形態のタイプ別判定システムの動作は、以下説明する２段階に大別される。すなわち、１つは情報処理装置３００の人工ニューラルネットワークに学習をさせる学習段階であり、もう１つは学習済みの人工ニューラルネットワークを用いて通話相手のタイプを判定する判定段階である。
【００２８】
＜学習段階＞
図２は、図１に示すタイプ別判定システムの学習段階の動作概要を示すフローチャートである。本実施形態のタイプ別判定システムでは、テレホンアポイントをする際に通常行われているように、録音装置２００をオンにして録音可能な状態で、営業用電話機１００を用いて営業担当者が、通話相手電話機５００に電話をかける。したがって、営業担当者と通話相手の顧客候補との会話は、録音装置２００に録音されていくことになる（ステップＳ１１）。
【００２９】
学習段階では、ベテランの営業担当者が営業用電話機１００を用いて顧客候補に対して電話をかける。この際に、まず、例えば、（１）挨拶に関する質問、（２）商材となる商品が必要であるかという質問、（３）その商品に関する質問などのセットの質問を、顧客候補に対して行う。このときの質問数は、いくつでもよいが、通常、３つから５つ程度が好適である。質問内容は一貫した内容のものを用いればよく、上記（１）〜（３）のものは全て例示である。
【００３０】
上記セットの質問をした結果、セットの質問とこれらに対するセットの回答とが録音装置２００に録音されることになる。ベテランの営業担当者が、これらのセットの質問をして、その結果としてセットの回答が得られると、この顧客候補が、
（１）その商品が安かったという理由で購入したタイプ、
（２）その商品が必要であったから購入したタイプ、
（３）その商品が新製品であったから購入したタイプ、
（４）その商品を知り合い等が購入したからという理由で購入したタイプ、
のいずれに該当するかということを、経験上、大凡見抜くことができる。
【００３１】
ところで、本実施形態のタイプ別判定システムでは、学習段階において、ベテランの営業担当者と顧客候補との会話を録音装置２００に録音するに際して、質問（１）〜（３）と回答（１）〜（３）とが対応付けられることが必要である。
【００３２】
これを実現する簡便な手法としては、例えば、録音装置２００に対して質問選別ボタンを設けるようにすることが一法である。具体的には、この例では、質問（１）ボタン、質問（２）ボタン、質問（３）ボタンという３つのボタンを設ければよい。こうすると、ベテランの営業担当者が、例えば、質問（１）をしようとしたときには質問（１）ボタンを押下し、質問（２）をしようとしたときには質問（２）ボタンを押下するというように、質問に対応するボタンを押下すれば済む。
【００３３】
また、ベテランの営業担当者であれば、会話の流れの中で、質問（１）、質問（２）、質問（３）の順番で質問を行うよりも、例えば、質問（１）、質問（３）、質問（２）の順番で質問を行うと良いと判断する場合もあろう。その場合には、ベテランの営業担当者が良いと判断した順番で質問を行えばよい。
【００３４】
この場合には、回答（１）、回答（３）、回答（２）という順番で回答が得られることになるので、質問（１）と回答（１）、質問（３）と回答（３）、質問（２）と回答（２
）、というように、各質問と書く回答との順番を対応させる必要があるが、質問選別ボタンを用意すれば、この例では、質問（１）ボタン、質問（３）ボタン、質問（２）ボタンを、各質問をする際に、この順番で押下していけばよいことになる。
【００３５】
もっとも、物理的なボタンを３つ設けというハードウェア的な質問の判別手法に代えて、ソフトウェア的な質問の判別をすることも可能である。
【００３６】
したがって、本実施形態のタイプ別判定システムでは、ステップＳ１１を実行した後には、質問選別ボタンの押下待ち状態に移行する（ステップＳ１２）。その後、ベテランの営業担当者が、録音装置２００に設けられている、質問（１）ボタン、質問（２）ボタン、質問（３）ボタンのいずれかを押下すると、録音装置２００は、録音中の音声データに対して、その押下されたボタンに対応するフラグを立てる（ステップ１３）。
【００３７】
その後、全ての質問選別ボタンが押下待ち状態に移行し（ステップＳ１４）、ベテランの営業担当者が、全ての質問ボタンを押下するまで、ステップＳ１２〜Ｓ１４が実行される。その後、タイプ別ボタンの押下待ち状態に移行する（ステップＳ１５）。
【００３８】
なお、ステップＳ１３〜Ｓ１４が実行されると、録音装置２００に連続的に録音されていく音声データの時間情報にフラグが立てられることになり、例えば、０分１０秒から０分４０秒までが質問（１）と回答（１）の会話部分、０分４０秒から１分００秒までが質問（２）と回答（２）の会話部分、１分００秒から１分３５秒までが質問（３）と回答（３）の会話部分ということが特定可能になる。
【００３９】
その後、実際に、ベテランの営業担当者が会話相手のタイプを見抜き、それに適した営業方針で商談話を進めていき、結果的に商談が成功して通話相手がその商品を購入し、顧客になってもらえたとする。
【００４０】
この場合、ベテランの営業担当者は、例えば、通話が完了した時に、当該顧客が上記４タイプのいずれであったかを示すタイプ別情報に対応するタイプ別ボタンを押下すればよい。
【００４１】
録音装置２００は、通話の録音内容であるセットの質問とこれに対応するセットの回答というセット情報に、ベテランの営業担当者が入力したタイプ別情報を紐付けて格納する（ステップＳ１６）。
【００４２】
したがって、この手順を他の複数の顧客候補に対して実行することで、録音装置２００には、複数のセット情報とタイプ別情報とが紐付けられて格納されることになる。その後、録音装置２００に人数分（例えば１００００人分）の紐付けられたセット情報とタイプ別情報との格納待ち状態に移行する（ステップＳ１７）。
【００４３】
なお、ステップＳ１７を行うことなく、ステップＳ１６の後すぐにステップＳ１８を実行して、ＡＩ装置の人工ニューラルネットワークが、会話相手のタイプ別判定をするために必要な数（例えば１００００）が入力されるまで、都度、人工ニューラルネットワークを学習させていってもよい。
【００４４】
その後、実際に、録音装置２００に例えば１００００人分の紐付けられたセット情報とタイプ別情報とが格納されると、これらの情報を人工ニューラルネットワークに学習させるために、情報処理装置３００に対して入力する（ステップＳ１８）。
【００４５】
以上の手法を採用することによって、情報処理装置３００内のＡＩ装置の人工ニューラ
ルネットワークを学習させることができる。換言すると、人工ニューラルネットワークには、セットの質問及び当該セットの質問をしたときの回答のセットに基づくセット情報と伝達相手のタイプを示すタイプ別情報とが紐づけられて複数組の情報群として蓄積されることになる。
【００４６】
具体的には、情報処理装置３００は、録音装置２００に録音された会話の音声データに対して、典型的には、そのサンプリングデータなどの当該データの少なくとも一部（例えば、特徴点）とタイプ別情報とを紐付けて一組の学習データとし、プログラミング言語のＡＰＩを通じて、ＡＩ装置内の人工ニューラルネットワークに入力すれよい。
【００４７】
＜判定段階＞
図３は、図１に示すタイプ別判定システムの判定段階の動作概要を示すフローチャートである。例えば、本実施形態のタイプ別判定システムでは、新人の営業担当者がテレホンアポイントをする際には、学習段階の場合と同様、通常行われているように、営業用電話機１００を通じて営業担当者が、通話相手電話機５００に電話をかける際に、録音装置２００をオンにして録音可能な状態とする（ステップＳ２１）。
【００４８】
判定段階では、新人の営業担当者がテレホンアポイントをする際には、情報処理装置３００をオンして、ＡＩ装置を起動させておくことが必要である（ステップＳ２２）。もっとも、ステップＳ２２を実行するタイミングは、後述するステップＳ２６を実行する前であればよい。
【００４９】
つづいて、新人の営業担当者は、電話をかける際に、学習段階と手順と同様に、適宜、質問選別ボタンを押下し、例えば、（１）挨拶に関する質問、（２）商材となる商品が必要であるかという質問、（３）その商品に関する質問などのセットの質問を、顧客候補に対して行えばよい。
【００５０】
換言すると、タイプ別判定システムでは、質問選別ボタンの押下待ち状態に移行し（ステップＳ２３）、新人の営業担当者が、質問（１）ボタン、質問（２）ボタン、質問（３）ボタンのいずれかを押下すると、録音装置２００は、録音中の会話に押下されたボタンに対応するフラグを立てる（ステップＳ２４）。その後、録音装置２００に設けられている判定ボタン押下待ち状態に移行する（ステップＳ２５）。
【００５１】
録音装置２００は、判定ボタンが押下されると、録音していた上記セットの質問及びこのセットの質問に対するセットの回答、すなわち、録音内容をＡＩ装置に対して出力する（ステップＳ２６）。
【００５２】
通常、新人の営業担当者は、これらのセットの質問をして、その結果としてセットの回答が得られても、この顧客候補が、
（１）その商品が安かったという理由で購入したタイプ、
（２）その商品が必要であったから購入したタイプ、
（３）その商品が新製品であったから購入したタイプ、
（４）その商品を知り合い等が購入したからという理由で購入したタイプ、
のいずれに該当するかということを、経験が少ないため、見抜くことは困難である。
【００５３】
そこで、学習済みの人工ニューラルネットワークを備えるＡＩ装置を用いて、顧客候補のタイプ別判定を行うということが、本実施形態のタイプ別判定システムを使う利点となる。新人の営業担当者が録音装置２００の判定ボタンを押下すると、新人の営業担当者と顧客候補との会話内容がＡＩ装置に入力されるので、これに対応するＡＩ装置からの出力を当該顧客候補のタイプ別情報として新人の営業担当者に報知することができる（ステッ
プＳ２７）。
【００５４】
具体的には、新人の営業担当者と顧客候補との会話内容の音声データのサンプリングデータなどの当該データの少なくとも一部（例えば、特徴点）がＡＩ装置に入力され、この結果、ＡＩ装置が学習済みの人工ニューラルネットワークを用いて、これに対応するタイプ別情報を出力する。このタイプ別情報は、例えば、情報処理装置３００のディスプレイに表示するなどすれば、新人の営業担当者は、会話中の顧客候補のタイプを自ら判断することなく、統計上知ることが可能となるのである。
【００５５】
そうすると、タイプ別の営業方針のマニュアルのようなものを準備しておけば、新人の営業担当者は、そのマニュアルのようなものに示されている営業方針に沿って、商談話を進めていけば、商談の成功確率が高くなる。
【００５６】
なお、新人の営業担当者は、判定段階においても、質問をする際に、学習段階と同じ要領で質問選別ボタンを用いればよい。すなわち、新人の営業担当者は、自己が質問をする際に、その質問に対応する質問ボタンを押下すればよい。
【００５７】
以上の手順によれば、たとえ新人の営業担当者であっても、統計上、会話中の顧客候補のタイプを知ることが可能となるので、むやみやたらと営業をする場合に比して、商談の成功確率を高められる。
【００５８】
２．実施形態２
実施形態１では、ＡＩ装置を用いたタイプ別判定システムについて説明したが、本実施形態では、ＡＩ装置に代えて情報処理装置３００に付帯してデータベース及びマッチング部を備えたタイプ別判定システムについて説明する。
【００５９】
具体的には、本実施形態のタイプ別判定システムは、
セットの質問をする際に用いる営業用電話機１００と、
セットの質問に対応する回答のセットをする際に用いる通話相手電話機４００と、
セットの質問及び回答のセットを録音する録音装置２００と、
録音装置２００に録音されたセットの質問及び回答のセットに基づくセット情報と伝達相手のタイプを示すタイプ別情報とを紐づけて複数組の情報群としてデータベースに蓄積して前記データベースに蓄積された情報群と一のセット情報とに基づいて当該一のセット情報に対応するタイプ別情報を特定するマッチング部と、前記マッチング部によって特定されたタイプ別情報を出力する出力部とを有する情報処理装置３００と、
を備える。
【００６０】
本実施形態のタイプ別判定システムでは、学習段階において、図２に示したステップＳ１８が実行された結果、情報処理装置３００は、自装置に付帯するデータベースに対して、セット情報とタイプ別情報とを格納することになる。
【００６１】
具体的には、情報処理装置３００は、典型的には、会話の音声データのサンプリングデータなどの当該データの少なくとも一部（例えば、特徴点）と、タイプ別情報とを紐付けて一組の学習データとしてデータベースに入力すればよい。
【００６２】
本実施形態のタイプ別判定システムでは、判定段階において、図３に示したステップＳ２２において、情報処理装置３００をオンしてＡＩ装置を起動させたが、本実施形態ではデータベースにアクセス可能とし、かつ、マッチング部によるマッチング処理を実行するために情報処理装置３００をオンする。
【００６３】
また、図３に示した録音内容の出力先をマッチング部に代える。マッチング部は、録音内容である会話の音声データのサンプリングデータなどの当該データの少なくとも一部（例えば、特徴点）に基づいてデータベースを参照する。こうして、マッチング部は、例えば、統計解析などに基づいて、当該データの少なくとも一部に相関のあるタイプ別情報を出力すればよい。
【図１】
2020052820.tif 000003
【図２】
2020052820.tif 000004
【図３】
2020052820.tif 000005