(57)【要約】【課題】コールセンタのオペレータを補助するための対応提示装置を提供する。【解決手段】過去の質問応答記録のマスタＤＢを記憶する記憶部と、現在の質問応答記録を音声認識したテキストデータを取得するテキスト取得部と、テキストデータの要点を予め定められたカテゴリ毎に分類し、要点を集約して、マスタＤＢの階層構造データを生成する階層構造データ生成部と、テキストデータに対応する階層構造データを、階層構造データ生成部が分類したカテゴリ毎に表示する表示部とを備え、表示部は、テキストデータに対する類似度の高い階層構造データを強調表示する対応提示装置を提供する。【選択図】図２Ａ
2020098322.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
過去の質問応答記録のマスタＤＢを記憶する記憶部と、
現在の質問応答記録を音声認識したテキストデータを取得するテキスト取得部と、
前記テキストデータの要点を予め定められたカテゴリ毎に分類し、前記要点を集約して、前記マスタＤＢの階層構造データを生成する階層構造データ生成部と、
前記テキストデータに対応する前記階層構造データを、前記階層構造データ生成部が分類したカテゴリ毎に表示する表示部と
を備え、
前記表示部は、前記テキストデータに対する類似度の高い前記階層構造データを強調表示する対応提示装置。
【請求項２】
前記表示部は、第１のカテゴリの内容を、前記テキストデータに対する類似度の高い順に表示し、前記第１のカテゴリよりも低次の階層である第２のカテゴリの内容を、前記マスタＤＢに記憶された件数の多い順に並べて表示する
請求項１に記載の対応提示装置。
【請求項３】
前記階層構造データの階層の数を決定する階層決定部を更に備え、
前記階層構造データ生成部は、前記階層決定部の決定した階層の数に応じて、前記階層構造データを生成する
請求項１または２に記載の対応提示装置。
【請求項４】
前記階層構造データ生成部は、顧客とオペレータとの会話の前記テキストデータから、状況、原因および対処のカテゴリ毎に、前記テキストデータの要点を抽出する
請求項１から３のいずれか一項に記載の対応提示装置。
【請求項５】
前記テキスト取得部は、前記テキストデータを修正し、
前記階層構造データ生成部は、修正後の前記テキストデータに基づいて、前記階層構造データを生成し、
前記表示部は、修正後の前記テキストデータに対応する前記階層構造データを、前記階層構造データ生成部が分類したカテゴリ毎に表示する
請求項１から４のいずれか一項に記載の対応提示装置。
【請求項６】
過去の質問応答記録のマスタＤＢを記憶するステップと、
現在の質問応答記録を音声認識したテキストデータを取得するステップと、
前記テキストデータの要点を予め定められたカテゴリ毎に分類し、前記要点を集約して、前記マスタＤＢの階層構造データを生成するステップと、
前記テキストデータに対応する前記階層構造データを、前記分類されたカテゴリ毎に表示するステップと、
前記テキストデータに対する類似度の高い前記階層構造データを強調表示するステップと、
を備える対応提示方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、対応提示装置および対応提示方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、コールセンタのオペレータ用の支援システムが知られている（例えば、特許文献１および２参照）。
特許文献１  特開２０１５−２３３２３０号公報
特許文献２  特開２０１０−２２４７２７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかしながら、従来の支援システムでは、対策事例の内容を検索したり、内容をよく読んだりする必要があり、情報への迅速なアクセスが困難であった。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
本発明の第１の態様においては、過去の質問応答記録のマスタＤＢを記憶する記憶部と、現在の質問応答記録を音声認識したテキストデータを取得するテキスト取得部と、テキストデータの要点を予め定められたカテゴリ毎に分類し、要点を集約して、マスタＤＢの階層構造データを生成する階層構造データ生成部と、テキストデータに対応する階層構造データを、階層構造データ生成部が分類したカテゴリ毎に表示する表示部とを備え、表示部は、テキストデータに対する類似度の高い階層構造データを強調表示する対応提示装置を提供する。
【０００５】
表示部は、第１のカテゴリの内容を、テキストデータに対する類似度の高い順に表示し、第１のカテゴリよりも低次の階層である第２のカテゴリの内容を、マスタＤＢに記憶された件数の多い順に並べて表示してよい。
【０００６】
対応提示装置は、階層構造データの階層の数を決定する階層決定部を更に備えてよい。階層構造データ生成部は、階層決定部の決定した階層の数に応じて、階層構造データを生成してよい。
【０００７】
階層構造データ生成部は、顧客とオペレータとの会話のテキストデータから、状況、原因および対処のカテゴリ毎に、テキストデータの要点を抽出してよい。
【０００８】
テキスト取得部は、テキストデータを修正してよい。階層構造データ生成部は、修正後のテキストデータに基づいて、階層構造データを生成してよい。表示部は、修正後のテキストデータに対応する階層構造データを、階層構造データ生成部が分類したカテゴリ毎に表示してよい。
【０００９】
本発明の第２の態様においては、過去の質問応答記録のマスタＤＢを記憶するステップと、現在の質問応答記録を音声認識したテキストデータを取得するステップと、テキストデータの要点を予め定められたカテゴリ毎に分類し、要点を集約して、マスタＤＢの階層構造データを生成するステップと、テキストデータに対応する階層構造データを、分類されたカテゴリ毎に表示するステップと、テキストデータに対する類似度の高い階層構造データを強調表示するステップと、を備える対応提示方法を提供する。
【００１０】
なお、上記の発明の概要は、本発明の特徴の全てを列挙したものではない。また、これらの特徴群のサブコンビネーションもまた、発明となりうる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】対応システム２００の構成の概要を示す。
【図２Ａ】対応提示装置１００の構成の概要を示す。
【図２Ｂ】対応提示装置１００による動作のフローチャートの概要を示す。
【図３】対応提示装置１００を用いた顧客応答のフローチャートの概要を示す。
【図４】テキスト取得部１０が音声認識したテキストデータＴＤの一例を示す。
【図５Ａ】階層構造データ生成部３０によりカテゴリ分類された要点の一例を示す。
【図５Ｂ】階層構造データ生成部３０が生成した要約文の一例を示す。
【図５Ｃ】階層構造データ生成部３０が生成した集約文の一例を示す。
【図６】階層構造データ生成部３０によるカテゴリ内の情報の集約例を示す。
【図７】記憶部２０に記憶されたマスタＤＢの一例を示す。
【図８】テキスト取得部１０によって音声認識したテキストデータＴＤの一例を示す。
【図９】カテゴリ毎に抽出された集約文の表示例を示す。
【図１０】状況自動検索手順のフローチャートの一例を示す。
【図１１】表示部４０による階層構造データＨＤの表示例を示す。
【図１２】原因自動検索手順のフローチャートの一例を示す。
【図１３】表示部４０による階層構造データＨＤの表示例を示す。
【図１４】対応提示装置１００を用いた顧客応答のフローチャートの他の例を示す。
【図１５Ａ】テキスト取得部１０によって音声認識したテキストデータＴＤの一例を示す。
【図１５Ｂ】カテゴリ毎に抽出された集約文の表示例を示す。
【図１５Ｃ】表示部４０による階層構造データＨＤの表示例を示す。
【図１５Ｄ】テキストデータＴＤの修正方法の一例を示す。
【図１５Ｅ】表示部４０による階層構造データＨＤの表示例を示す。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、発明の実施の形態を通じて本発明を説明するが、以下の実施形態は特許請求の範囲にかかる発明を限定するものではない。また、実施形態の中で説明されている特徴の組み合わせの全てが発明の解決手段に必須であるとは限らない。
【００１３】
図１は、対応システム２００の構成の概要を示す。対応システム２００は、顧客２１０からコールセンタに問い合わせがあった場合に、オペレータの応答を補助するためのシステムである。本例では、対応システム２００が一次受付２３０および二次受付２４０を有する場合について説明するが、三次受付以上の受付を有してもよい。
【００１４】
顧客２１０は、ＰＳＴＮ（Ｐｕｂｌｉｃ  Ｓｗｉｔｃｈｅｄ  Ｔｅｌｅｐｈｏｎｅ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）等の公衆交換電話網２２０、およびＰＢＸ（Ｐｒｉｖａｔｅ  Ｂｒａｎｃｈ  ｅＸｃｈａｎｇｅ）等の構内交換機２２５を経由して一次受付２３０のオペレータにコンタクトする。
【００１５】
一次受付２３０は、オペレータが使用する電話機２３２および受付用端末２３４を有する。二次受付２４０は、オペレータが使用する電話機２４２および受付用端末２４４を有する。受付用端末２３４および受付用端末２４４は、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）２５０を介してサーバー機２６０に接続されている。
【００１６】
後述する対応提示装置１００は、一次受付２３０および二次受付２４０が顧客２１０に対応するのを補助する。対応提示装置１００は、サーバー機２６０に実装されてよい。サーバー機２６０は、例えば、パーソナルコンピューターである。サーバー機２６０で実行された結果が、ＬＡＮ２５０等のネットワークを経由して受付用端末２３４または受付用端末２４４に表示される。
【００１７】
図２Ａは、対応提示装置１００の構成の概要を示す。対応提示装置１００は、テキスト取得部１０と、記憶部２０と、階層構造データ生成部３０と、表示部４０と、階層決定部５０とを備える。
【００１８】
テキスト取得部１０は、現在の質問応答記録を音声認識したテキストデータＴＤを取得する。テキスト取得部１０は、入力された音声をテキストデータＴＤに変換して取得してもよいし、入力されたテキストデータＴＤを取得してもよい。テキスト取得部１０は、取得した現在の質問応答記録のテキストデータＴＤを階層構造データ生成部３０に送信する。質問応答記録とは、顧客２１０とオペレータとの間の質問や応答等の会話の記録である。
【００１９】
現在の質問応答記録とは、オペレータが顧客対応しているリアルタイムの質問応答記録を指す。現在の質問応答記録は、一次受付２３０の質問応答記録であっても、二次受付２４０の質問応答記録であってもよい。
【００２０】
記憶部２０は、過去の質問応答記録のマスタＤＢを記憶する。過去の質問応答記録とは、以前にオペレータが顧客対応したときの質問応答記録を後述する階層構造データＨＤとして保存したものである。過去の質問応答記録は、一次受付２３０の質問応答記録であっても、二次受付２４０の質問応答記録であってもよい。記憶部２０は、記憶したマスタＤＢを階層構造データ生成部３０に送信する。
【００２１】
階層構造データ生成部３０は、マスタＤＢの階層構造データＨＤを生成する。階層構造データ生成部３０は、生成した階層構造データＨＤを表示部４０に送信する。また、階層構造データ生成部３０は、テキスト取得部１０からのテキストデータＴＤをそのままリアルタイムで表示部４０に送信してもよい。なお、階層構造データ生成部３０は、テキストデータの要点を予め定められたカテゴリ毎に分類し、分類されたカテゴリ毎に要約文を生成し、要約文を集約した集約文を生成する。詳細については後述する。
【００２２】
階層構造データＨＤは、カテゴリ毎にマスタＤＢの内容を階層表示したものである。階層構造データＨＤは、階層構造データ生成部３０が生成した集約文を含む。階層構造データ生成部３０は、予め定められたカテゴリ毎に要点を分類して階層構造データＨＤを生成する。本例の階層構造データＨＤは、３つのカテゴリを有する。例えば、カテゴリには、オペレータが対応している事例の「状況」、「原因」および「対処」を含む。なお、本例のカテゴリ分類は一例であり、カテゴリの数や内容はこれに限定されない。「状況」が「質問」のカテゴリであってよく、「対処」が「回答」のカテゴリであってよい。
【００２３】
表示部４０は、テキストデータＴＤに対応する階層構造データＨＤを表示する。表示部４０は、階層構造データ生成部３０が分類したカテゴリ毎に階層構造データＨＤを表示する。例えば、表示部４０は、階層構造データＨＤを容易に把握するため、ツリー状に表示する。表示部４０は、テキストデータＴＤと類似した階層構造データＨＤを強調表示してよい。例えば、表示部４０は、色を付したり、点滅等のアニメーションを付したりすることにより、強調表示する。
【００２４】
また、表示部４０は、テキスト取得部１０が取得したテキストデータＴＤをそのまま表示してもよい。即ち、表示部４０は、顧客２１０とオペレータとの現在の質問応答記録をリアルタイムで表示してよい。表示部４０は、現在の質問応答記録のテキストデータＴＤと階層構造データＨＤとの両方を表示してもよい。なお、表示部４０は、情報を表示するためのディスプレイを有してもよいし、受付用端末２３４および受付用端末２４４等の外部の端末に情報を表示させてもよい。
【００２５】
階層決定部５０は、階層構造データＨＤの階層の数を決定する。階層構造データ生成部３０は、階層決定部５０の決定した階層の数に応じて階層構造データＨＤを生成する。なお、階層決定部５０は、外部からの入力に応じて、階層構造データＨＤの階層の数を決定してよい。例えば、階層決定部５０は、オペレータの指示に応じて階層構造データＨＤの階層の数を決定する。
【００２６】
本例の対応提示装置１００は、現在の質問応答記録のテキストデータＴＤに対応する階層構造データＨＤを表示する。よって、オペレータは、階層構造データＨＤから応答の原因や対処の方法を迅速に把握することができる。これにより、対応提示装置１００は、オペレータの応答を補助することができる。オペレータは、必要とする情報（例えば、対処）にたどり着きやすくなる。また、対応提示装置１００は、二次受付２４０が応答していたような高度な事例を一次受付２３０に対応させることができる。よって、経験の浅い一次受付２３０のオペレータであっても、ある程度専門家やベテランのオペレータと同等の回答を実現することができる。したがって、一次受付２３０での受付の品質やスピードが向上する。
【００２７】
なお、対応提示装置１００は、現在の質問応答記録のテキストデータＴＤを修正することにより、修正後の階層構造データＨＤを表示してもよい。一例において、テキスト取得部１０は、オペレータからの指示に応じて、テキストデータＴＤを修正する。階層構造データ生成部３０は、修正後のテキストデータＴＤに基づいて、階層構造データＨＤを生成する。表示部４０は、修正後のテキストデータＴＤに対応する階層構造データＨＤを、階層構造データ生成部３０が分類したカテゴリ毎に表示する。これにより、対応提示装置１００は、さらにオペレータの回答の質を向上することができる。
【００２８】
図２Ｂは、対応提示装置１００による動作のフローチャートの概要を示す。対応提示装置１００は、ステップＳ１０〜ステップＳ１６を実行することにより、オペレータの応答を補助する。
【００２９】
ステップＳ１０において、記憶部２０は、過去の質問応答記録のマスタＤＢを記憶する。ステップＳ１２において、テキスト取得部１０は、現在の質問応答記録を音声認識したテキストデータＴＤを取得する。ステップＳ１４において、階層構造データ生成部３０は、マスタＤＢの階層構造データＨＤを生成する。ステップＳ１６において、表示部４０は、テキストデータＴＤに対応する階層構造データＨＤを表示する。これにより、対応提示装置１００は、オペレータに最適な対応方法を階層構造データＨＤとして提示することができる。
【００３０】
図３は、対応提示装置１００を用いた顧客応答のフローチャートの概要を示す。ステップＳ１００〜ステップＳ１１８を実行することにより、顧客２１０の要求に応答することができる。なお、本例のフローチャートは、顧客応答のフローチャートの一例であり、顧客応答の方法は本例に限定されない。
【００３１】
ステップＳ１００において、テキスト取得部１０は、オペレータが正しく応対できた事例の記録を音声認識して、テキストデータＴＤを作成する。テキスト取得部１０が取得するテキストデータＴＤは、一次受付２３０のオペレータの対応であっても、二次受付２４０のオペレータの対応であってもよい。テキスト取得部１０が取得するテキストデータＴＤは、一次受付２３０および二次受付２４０の両方のオペレータの対応であってもよい。
【００３２】
ステップＳ１０２において、階層構造データ生成部３０は、テキスト取得部１０が作成したテキストデータＴＤから、カテゴリ毎に要点を抽出する。階層構造データ生成部３０は、カテゴリ毎に要点を抽出することにより、カテゴリ毎の階層を有する階層構造データＨＤを生成することができる。例えば、階層構造データ生成部３０は、状況、原因および対処のカテゴリ毎に要点を抽出する。これにより、質問応答記録の会話の中から、状況、原因および対処に対応する部分がそれぞれ抽出される。
【００３３】
ステップＳ１０４において、階層構造データ生成部３０は、抽出した情報から、カテゴリ内で類似する内容を要約して、集約する。例えば、階層構造データ生成部３０は、カテゴリ内で類似する内容を要約した要約文を生成し、要約文を集約した集約文を生成する。この場合、階層構造データ生成部３０は、内容毎の件数を集約度として生成してもよい。ステップＳ１０６において、記憶部２０は、状況、原因、対処の順番に階層構造データＨＤをマスタＤＢとして登録する。
【００３４】
ステップＳ１０８において、テキスト取得部１０は、顧客２１０とオペレータとの応対記録をリアルタイムに音声認識して、テキストデータＴＤを作成する。例えば、テキスト取得部１０は、一次受付２３０の応対記録のテキストデータＴＤを作成する。
【００３５】
ステップＳ１１０において、階層構造データ生成部３０は、作成したテキストデータＴＤから、状況および原因のカテゴリ毎に要点を抽出する。ステップＳ１１２において、階層構造データ生成部３０は、抽出した要点と類似する内容を、ステップＳ１０６でマスタＤＢに登録した状況のカテゴリから自動検索する。表示部４０は、類似する内容を一次受付２３０のオペレータの端末に提示する。本明細書において、類似する内容とは、最も類似する内容に限られず、類似度の高いものから順に、複数の内容を指してもよい。次に、抽出した要点の中に「原因」のカテゴリ内容があった場合、ステップＳ１１４に進み、抽出した要点の中に「原因」のカテゴリ内容がない場合、ステップＳ１１６に進む。
【００３６】
ステップＳ１１４において、抽出した要点の中に「原因」のカテゴリ内容があった場合、階層構造データ生成部３０は、ステップＳ１０６でマスタＤＢに登録した原因のカテゴリから類似する内容を自動検索する。表示部４０は、類似する内容を一次受付２３０のオペレータの端末に表示する。
【００３７】
ステップＳ１１６は、抽出した要点の中に「原因」のカテゴリ内容がない場合、一次受付２３０のオペレータが、端末に提示された複数ある原因の内容を参照しながら顧客２１０と会話することにより、原因を特定する。
【００３８】
ステップＳ１１８において、一次受付２３０のオペレータは、端末に提示されている状況および原因に対応する対処の内容を確認して、最適な対処方法を顧客に回答する。このように、対応提示装置１００は、現在の質問応答記録のテキストデータＴＤに対応する階層構造データＨＤを表示することにより、オペレータの対応を補助することができる。
【００３９】
図４は、テキスト取得部１０が音声認識したテキストデータＴＤの一例を示す。本例のテキストデータＴＤは、図３のステップＳ１００においてテキスト取得部１０にテキストデータ化された音声の一例である。
【００４０】
テキスト取得部１０は、時系列で現在の質問応答記録をテキストデータ化する。テキスト取得部１０は、オペレータや顧客２１０を区別してテキストデータ化する。テキスト取得部１０は、オペレータが正しく応対できた事例の記録を音声認識してよい。本例のテキスト取得部１０は、顧客２１０と一次受付２３０のオペレータの話の内容を時系列でテキストデータ化している。但し、現在の質問応答記録のテキストデータ化の対象や方法は本例に限られない。
【００４１】
図５Ａは、階層構造データ生成部３０によりカテゴリ分類された要点の一例を示す。本例の要点抽出例は、図３のステップＳ１０２における階層構造データ生成部３０の処理の一例である。
【００４２】
階層構造データ生成部３０は、テキスト取得部１０が取得したテキストデータＴＤから、カテゴリ毎に要点を抽出する。例えば、カテゴリは、状況、原因および対処の３つである。本例の階層構造データ生成部３０は、「状況」として「インバーターが停止しました」というテキストを抽出し、「原因」として「配線に触れたんですけど」というテキストを抽出し、「対処」として「配線を手配して交換してください。」というテキストを抽出する。
【００４３】
また、階層構造データ生成部３０は、任意の方法で、要点を抽出し、カテゴリを分類してよい。例えば、階層構造データ生成部３０は、登録したキーワードが出現した場合にカテゴリ抽出するルールベースの手法により、要点の抽出およびカテゴリの分類を実行する。また、階層構造データ生成部３０は、分類した正解例を学習させたモデルを利用してカテゴリ抽出してもよい。
【００４４】
図５Ｂは、階層構造データ生成部３０が生成した要約文の一例を示す。本例の要点抽出例は、図３のステップＳ１０４における階層構造データ生成部３０の処理の一例である。
【００４５】
階層構造データ生成部３０は、カテゴリ毎に抽出された要点を要約した要約文を生成する。例えば、「状況」について、「インバーターが停止しました」との内容を「インバーターが停止」に要約する。「原因」について、「配線に触れたんですけど」との内容を「配線に触れた」に要約する。「対処」について、「配線を手配して交換してください。」との内容を「配線を手配して交換」に要約する。
【００４６】
図５Ｃは、階層構造データ生成部３０が生成した集約文の一例を示す。本例の要点抽出例は、図３のステップＳ１０４における階層構造データ生成部３０の処理の一例である。
【００４７】
階層構造データ生成部３０は、カテゴリ毎に抽出された要点を要約した要約文を生成する。例えば、「状況」について、「インバーターが停止」との内容を「インバータが停止」に集約する。「原因」について、「配線に触れた」との要約文を集約文として用いる場合は変更しなくてよい。「対処」について、「配線を手配して交換」との要約文を集約文として用いる場合は変更しなくてよい。
【００４８】
図６は、階層構造データ生成部３０によるカテゴリ内の情報の集約例を示す。本例の集約例は、図３のステップＳ１０４における階層構造データ生成部３０の処理の一例である。本例では、要約例１〜要約例６の６つの要約文から集約例１〜集約例６の６つの集約文を生成する場合について説明する。
【００４９】
階層構造データ生成部３０は、抽出した情報を要約した要約文から、カテゴリ内で類似する内容を集約する。例えば、階層構造データ生成部３０は、登録したキーワードが出現した場合に集約するルールベースの手法によって、文章を集約する。また、階層構造データ生成部３０は、集約した正解例を学習させたモデルを利用して集約する手法によって、文章を集約してもよい。
【００５０】
例えば、「状況」において、類似する内容として、「インバーターが停止」および「停止したインバーター」が含まれている場合、これらを「インバータが停止」に集約する。また、「状況」において、類似する内容として、「配線が焼損」および「コードが焼損」が含まれている場合、これらを「配線が焼損」に集約する。これにより、類似する「状況」の要点を共通の集約文に集約することができる。
【００５１】
同様に、「原因」において、集約する内容として、「配線にふれた」および「配線に触った」が含まれている場合、これらを「配線に触れた」に集約する。また、「原因」において、類似する内容として、「長期に渡り利用」および「長期間利用」が含まれている場合、これらを「長期に渡り利用」に集約する。これにより、類似する「原因」の要点を共通の集約文に集約することができる。
【００５２】
同様に、「対処」において、類似する内容として、「インバーターを交換」が含まれている場合、「インバータを交換」に集約する。このように、集約する集約文は、予め用意されていてもよい。内容を集約することにより、類似する内容を同一のものとして扱うことができる。なお、本例では、要約文と集約文との違いを明確にするために下線を付しているものの、下線は付さなくてもよい。
【００５３】
図７は、記憶部２０に記憶されたマスタＤＢの一例を示す。本例のマスタＤＢは、図３のステップＳ１０６において記憶部２０に記憶されるデータベースの一例である。
【００５４】
記憶部２０は、状況、原因および対処の順番に階層構造でマスタＤＢとして登録する。Ｎｏ．１〜Ｎｏ．５は、図６で示した階層構造データＨＤにそれぞれ対応している。記憶部２０は、件数の多い順に番号を付して記憶してよい。また、記憶部２０は、カテゴリ毎の件数や、事例毎の件数を記憶してもよい。マスタＤＢには、図３のステップＳ１０４で集約された集約文が記憶されている。
【００５５】
図８は、テキスト取得部１０によって音声認識したテキストデータＴＤの一例を示す。本例のテキストデータＴＤは、図３のステップＳ１０８においてテキスト取得部１０が取得するテキストの一例である。
【００５６】
テキスト取得部１０は、顧客２１０と一次受付２３０の応対記録をリアルタイムに音声認識したテキストデータＴＤを取得している。テキスト取得部１０は、二次受付２４０の質問応答記録のテキストデータＴＤをリアルタイムに取得してもよい。
【００５７】
表示部４０は、表示領域４２を表示している。本例の表示部４０は、表示画面の左半分に表示領域４２を表示しているが、これに限られない。表示部４０は、表示領域４２を一次受付２３０のオペレータに表示している。
【００５８】
表示領域４２は、顧客２１０と一次受付２３０との会話を吹き出し形式で表示している。但し、会話の表示形式は、本例に限られない。顧客２１０と一次受付２３０の応対は音声認識され、時系列でテキストデータ化されるので、テキストのままデータとして保存してもよいし、画面に表示させてもよい。即ち、顧客２１０と一次受付２３０との会話を画面に表示しなくてもよい。本例では、状況および原因に相当するテキストデータＴＤが取得されているものの、対処に相当するテキストデータＴＤが取得されていない。
【００５９】
図９は、カテゴリ毎に抽出された集約文の表示例を示す。本例の要点抽出例は、図３のステップＳ１１０において表示部４０が表示する集約文の一例である。表示部４０は、表示領域４２に加えて、表示領域４４でも情報を表示している。
【００６０】
表示領域４４は、顧客２１０と一次受付２３０との会話の集約文を表示している。表示領域４４は、表示領域４２の隣に表示されている。本例では、状況および原因に相当するテキストデータＴＤが取得されているものの、対処に相当するテキストデータＴＤが取得されていない。そのため、集約文の対処の欄が空白となっている。
【００６１】
顧客２１０と一次受付２３０との会話の集約文は、階層構造データ生成部３０により作成されてよい。例えば、階層構造データ生成部３０は、登録したキーワードが出現した場合に抽出するルールベースの手法により集約文を作成する。
【００６２】
図１０は、状況自動検索手順のフローチャートの一例を示す。本例のフローチャートは、図３のステップＳ１１２において、階層構造データ生成部３０が類似する内容を自動検索する処理の一例を示す。本例の対応提示装置１００は、「状況」のテキストデータＴＤと類似する内容を、マスタＤＢに登録した状況のカテゴリから自動検索する。なお、文章の類似度を算出して自動検索する方式は本例に限定されない。また、本フローチャートは会話が終了するまで継続されてよい。
【００６３】
ステップＳ２００において、階層構造データ生成部３０は、マスタＤＢに登録した文章を形態素解析する。階層構造データ生成部３０は、マスタＤＢに登録した文章を全て形態素解析してよい。ステップＳ２０２において、階層構造データ生成部３０は、形態素解析した単語をベクトルデータ化する。
【００６４】
ステップＳ２０４において、階層構造データ生成部３０は、マスタＤＢの文章のベクトルデータを算出する。階層構造データ生成部３０は、マスタＤＢの文章毎のベクトルデータを算出する。例えば、階層構造データ生成部３０は、同一のカテゴリにＮ個の文章が存在する場合に、Ｎ個のベクトルデータを算出する。本例の階層構造データ生成部３０は、Ｎ個すべての文章をベクトルデータ化するが、一部の文章をベクトルデータ化してもよい。ステップＳ２００〜ステップＳ２０４により、過去の質問応答記録についてベクトルデータが算出される。
【００６５】
ステップＳ２０６において、階層構造データ生成部３０は、リアルタイムに音声認識したテキストデータＴＤを、状況、原因、対処にカテゴリ分類する。階層構造データ生成部３０は、「状況」に対応するテキストデータＴＤがある場合、ステップＳ２０８に進む。ステップＳ２０８において、階層構造データ生成部３０は、リアルタイムに音声認識したテキストデータＴＤの要約文を生成する。例えば、階層構造データ生成部３０は、「状況」に対応するテキストデータＴＤの要約文を生成する。ステップＳ２１０において、要約文を集約した集約文を生成する。ステップＳ２１２において、階層構造データ生成部３０は、集約文の単語をベクトルデータ化する。
【００６６】
ステップＳ２１４において、階層構造データ生成部３０は、状況にカテゴリ分類された文章のベクトルデータを算出する。ステップＳ２１６において、階層構造データ生成部３０は、ステップＳ２０４で算出した文章毎のベクトルデータと、ステップＳ２１４で算出したベクトルデータの類似度を算出する。言い換えると、階層構造データ生成部３０は、過去の質問応答記録に対応するマスタＤＢのベクトルデータと、現在の質問応答記録に対応するテキストデータＴＤのベクトルデータとの類似度を算出する。ステップＳ２１８において、類似度の高いマスタＤＢに登録されている状況の文章を、一次受付２３０のオペレータに提示する。類似度の高い文章に限らず、マスタＤＢに登録されている複数の文章を、類似度の高い順に、一次受付２３０のオペレータに提示してよい。例えば、階層構造データ生成部３０は、Ｄｏｃ２Ｖｅｃを用いて、類似度を算出する。
【００６７】
図１１は、表示部４０による階層構造データＨＤの表示例を示す。同図は、図３のステップＳ１１２において、表示部４０が表示する画面の一例である。本例の表示部４０は、検索した結果を一次受付２３０のオペレータに提示している。
【００６８】
表示部４０は、階層構造データ生成部３０が算出した類似度の高い階層構造データＨＤの内容を表示する。本例の表示部４０は、抽出した要点（例えば、「状況」のカテゴリ内容）と類似する内容を表示領域４４で強調して表示している。階層構造データ生成部３０は、状況のテキストデータＴＤの集約文として、「インバータが停止」を取得している。そのため、表示部４０は、マスタＤＢの「状況」のカテゴリの「インバータが停止」を強調表示する。これにより、一次受付２３０のオペレータは、表示領域４４に表示された階層構造データＨＤから「インバータが停止」と関連する原因および対処を即座に知ることができる。
【００６９】
ここで、表示部４０は、表示領域４４で表示する内容の優先順位の決定方法を、カテゴリ毎に変更してよい。一例において、表示部４０は、第１のカテゴリの内容を、類似度の高い順に表示する。そして、表示部４０は、第１のカテゴリよりも低次の階層である第２のカテゴリの内容を件数順に並べて表示してよい。例えば、表示部４０は、第１のカテゴリが「状況」であり、第２のカテゴリが「原因」である場合、「状況」よりも低次の階層である「原因」のカテゴリの内容を件数順に並べて表示する。即ち、マスタＤＢに登録された「配線に触れた」の件数が、「長期に渡り利用」よりも多い場合、「配線に触れた」を「長期に渡り利用」よりも優先的に表示する。優先的に表示するとは、表示領域４４において、オペレータに、より認識されやすい位置に表示することを指す。
【００７０】
ここで、図１０の状況自動検索手順のフローチャートに沿って、表示部４０の動作を説明する。ステップＳ２００〜ステップＳ２０４で過去の質問応答記録についてベクトルデータが記憶された後に音声認識が開始される。表示領域４２には、リアルタイムに音声認識したテキストデータＴＤが表示され、テキストデータＴＤがカテゴリ分類される（ステップＳ２０６）。そして、表示領域４４には、「状況」に対応するテキストデータＴＤがある場合に集約文が表示される（ステップＳ２０８）。さらに、表示領域４４には、リアルタイムに認識されたテキストデータＴＤの類似度が算出されて、マスタＤＢに登録されている状況の文章の集約文が、類似度の高い順に表示される（ステップＳ２１０〜ステップＳ２１８）。
【００７１】
図１２は、原因自動検索手順のフローチャートの一例を示す。本例のフローチャートは、図３のステップＳ１１４またはステップＳ１１６において、階層構造データ生成部３０が類似する内容を自動検索する処理の一例を示す。本例の対応提示装置１００は、「原因」のテキストデータＴＤと類似する内容を、マスタＤＢに登録した原因のカテゴリから自動検索する。本例では、「原因」のカテゴリに分類された文章のベクトルデータを算出している点で、図１０の場合と相違する。なお、文章の類似度を算出して自動検索する方式は本例に限定されない。また、本フローチャートは会話が終了するまで継続されてよい。
【００７２】
ステップＳ３００において、階層構造データ生成部３０は、マスタＤＢに登録した文章を形態素解析する。階層構造データ生成部３０は、マスタＤＢに登録した文章を全て形態素解析してよい。ステップＳ３０２において、階層構造データ生成部３０は、形態素解析した単語をベクトルデータ化する。
【００７３】
ステップＳ３０４において、階層構造データ生成部３０は、マスタＤＢの文章のベクトルデータを算出する。階層構造データ生成部３０は、マスタＤＢの文章毎のベクトルデータを算出する。例えば、階層構造データ生成部３０は、同一のカテゴリにＮ個の文章が存在する場合に、Ｎ個のベクトルデータを算出する。本例の階層構造データ生成部３０は、Ｎ個すべての文章をベクトルデータ化するが、一部の文章をベクトルデータ化してもよい。ステップＳ３００〜ステップＳ３０４により、過去の質問応答記録についてベクトルデータが算出される。
【００７４】
ステップＳ３０６において、階層構造データ生成部３０は、リアルタイムに音声認識したテキストデータＴＤを、状況、原因、対処にカテゴリ分類する。階層構造データ生成部３０は、「原因」に対応するテキストデータＴＤがある場合、ステップＳ３０８に進む。ステップＳ３０８において、階層構造データ生成部３０は、リアルタイムに音声認識したテキストデータＴＤの要約文を生成する。例えば、階層構造データ生成部３０は、「原因」に対応するテキストデータＴＤの要約文を生成する。ステップＳ３１０において、要約文を集約した集約文を生成する。ステップＳ３１２において、階層構造データ生成部３０は、集約文の単語をベクトルデータ化する。
【００７５】
ステップＳ３１４において、階層構造データ生成部３０は、原因にカテゴリ分類された文章のベクトルデータを算出する。ステップＳ３１６において、階層構造データ生成部３０は、ステップＳ３０４で算出した文章毎のベクトルデータと、ステップＳ３１４で算出したベクトルデータの類似度を算出する。言い換えると、階層構造データ生成部３０は、過去の質問応答記録に対応するマスタＤＢのベクトルデータと、現在の質問応答記録に対応するテキストデータＴＤのベクトルデータとの類似度を算出する。ステップＳ３１８において、類似度の高いマスタＤＢに登録されている原因の文章を、一次受付２３０のオペレータに提示する。類似度の高い文章に限らず、マスタＤＢに登録されている複数の集約文を、類似度の高い順に、一次受付２３０のオペレータに提示してよい。例えば、階層構造データ生成部３０は、Ｄｏｃ２Ｖｅｃを用いて、類似度を算出する。
【００７６】
図１３は、表示部４０による階層構造データＨＤの表示例を示す。同図は、図３のステップＳ１１４において、表示部４０が表示する画面の一例である。本例の表示部４０は、検索した結果を一次受付２３０のオペレータに提示している。
【００７７】
表示部４０は、抽出した要点（例えば、「原因」のカテゴリ内容）と類似するマスタＤＢに登録された内容を表示領域４４で強調して表示している。テキスト取得部１０は、原因のテキストデータＴＤとして、「配線をさわりました」を取得している。そのため、表示部４０は、マスタＤＢの「原因」のカテゴリから、「配線をさわりました」に類似する「配線に触れた」を強調表示する。これにより、一次受付２３０のオペレータは、表示領域４４に表示された階層構造データＨＤから「配線に触れた」と関連する対処を即座に知ることができる。
【００７８】
ここで、表示部４０は、表示領域４４で表示する内容の優先順位の決定方法を、カテゴリ毎に変更してよい。一例において、表示部４０は、第１のカテゴリの内容を、類似度の高い順に表示する。そして、表示部４０は、第１のカテゴリよりも低次の階層である第２のカテゴリの内容を件数順に並べて表示してよい。例えば、表示部４０は、第１のカテゴリが「原因」であり、第２のカテゴリが「対処」である場合、「原因」よりも低次の階層である「対処」のカテゴリの内容を件数順に並べて表示する。即ち、マスタＤＢに登録された「配線が抜けていないか確認」の件数が、「配線を手配して交換」よりも多い場合、「配線が抜けていないか確認」を「配線を手配して交換」よりも優先的に表示する。
【００７９】
ここで、図１２の原因自動検索手順のフローチャートに沿って、表示部４０の動作を説明する。ステップＳ３００〜ステップＳ３０４で過去の質問応答記録についてベクトルデータが記憶された後に音声認識が開始される。表示領域４２には、リアルタイムに音声認識したテキストデータＴＤが表示され、テキストデータＴＤがカテゴリ分類される（ステップＳ３０６）。そして、表示領域４４には、「原因」に対応するテキストデータＴＤがある場合に集約文が表示される（ステップＳ３０８）。さらに、表示領域４４には、リアルタイムに認識されたテキストデータＴＤの類似度が算出されて、マスタＤＢに登録されている状況の文章の集約文が、類似度の高い順に表示される（ステップＳ３１０〜ステップＳ３１８）。
【００８０】
なお、階層決定部５０は、階層の解像度が粗いと判断した場合、カテゴリの数を増やして、階層の解像度を細かくしてもよい。階層の解像度が粗い場合とは、カテゴリの数が少なく、階層が少ない場合である。階層の解像度を細かくすることにより、よりきめ細かな対処を実現できる。
【００８１】
一方、階層決定部５０は、階層の解像度が細かいと判断した場合、カテゴリの数を増やして、階層の解像度を粗くしてもよい。階層の解像度が細かい場合とは、カテゴリの数が多く、階層が多い場合である。階層の解像度を粗くすることにより、カテゴリを分類しやすくなる。対応提示装置１００は、階層の解像度を適切に設定することにより、よりオペレータが扱いやすい階層構造データＨＤを表示部４０に表示することができる。
【００８２】
さらに、階層決定部５０は、階層の解像度をカテゴリの内容毎に変更してもよい。一例において、階層決定部５０は、件数の多いカテゴリに対応する分類の解像度を上げて、件数の少ないカテゴリに対応する分類の解像度を下げる。例えば、自社が対応できる状況の場合には、階層の解像度を上げて、オペレータが「原因」や「対処」を詳細に検討する。一方、自社で対応できない状況の場合には、「原因」や「対処」を詳細に把握する必要がないので、解像度を下げてよい。階層の解像度は、オペレータによって選択されてよい。但し、階層構造データ生成部３０は、事前に階層の解像度に応じた階層構造データＨＤを生成しておく。
【００８３】
対応提示装置１００は、一次受付２３０のオペレータに、受付端末に提示されている状況及び原因に対応する対処の内容を確認し、最適な対処方法を顧客に回答させることができる。原因が抽出されていない場合、対応提示装置１００は、端末に提示されている原因の内容を確認し、類推しながら顧客２１０との会話を進めさせることができる。
【００８４】
また、対応提示装置１００は、経験の浅い一次受付２３０のオペレータであっても、ある程度専門家やベテランのオペレータと同等の回答を実現することができる。また、対応提示装置１００は、ＦＡＱのように１対１で対応した情報のみが表示されている場合と比較して、オペレータにとって即座に対応しやすい情報を表示することができる。したがって、一次受付２３０での受付の品質やスピードが向上する。
【００８５】
図１４は、対応提示装置１００を用いた顧客応答のフローチャートの他の例を示す。ステップＳ４００〜ステップＳ４１４を実行することにより、音声を誤認識または誤変換した場合であっても、顧客２１０の要求に適切に応答することができる。なお、本例のフローチャートは、顧客応答のフローチャートの一例であり、顧客応答の方法は本例に限定されない。
【００８６】
ステップＳ４００〜ステップＳ４０８は、図３のステップＳ１０６〜ステップＳ１１４に対応する。本例では、図３の動作フローチャートと相違する点について特に説明する。
【００８７】
ステップＳ４１０において、テキストデータＴＤに誤認識または誤変換があるか否かを判断する。本例では、誤認識または誤変換があるか否かをオペレータが判断する。誤認識または誤変換の可能性の高いテキストデータＴＤを強調表示して、オペレータに知らせてもよい。テキストデータＴＤに誤認識または誤変換がある場合、ステップＳ４１２に進む。
【００８８】
ステップＳ４１２において、一次受付２３０の担当者の端末でテキストデータＴＤの誤認識または誤変換を修正する。例えば、誤変換された同音異義語を正しい文言に変換する。テキストデータＴＤの修正は、まとめて一括で変換してもよいし、個別に即時修正してもよい。そして、ステップＳ４０４に戻り、修正されたテキストデータＴＤに基づいて、カテゴリ毎に要点を抽出する。
【００８９】
一方、テキストデータＴＤに誤認識または誤変換がない場合、ステップＳ４１４に進み、一次受付２３０のオペレータは、端末に提示されている状況および原因に対応する対処の内容を確認して、最適な対処方法を顧客に回答する。このように、本例の対応提示装置１００は、テキストデータＴＤの誤認識または誤変換を修正できるので、より最適な対処方法を顧客に回答することができる。
【００９０】
図１５Ａは、テキスト取得部１０によって音声認識したテキストデータＴＤの一例を示す。本例のテキストデータＴＤは、図１４のステップＳ４０２においてテキスト取得部１０が取得するテキストの一例である。
【００９１】
テキスト取得部１０は、顧客２１０と一次受付２３０の応対記録をリアルタイムに音声認識したテキストデータＴＤを取得している。しかしながら、テキスト取得部１０は、「配線をさわりました」と変換すべきところを、「敗戦をさわりました」と誤変換している。
【００９２】
表示領域４２は、顧客２１０と一次受付２３０との会話を吹き出し形式で表示している。さらに、表示領域４２は、誤認識または誤変換を修正するための入力欄を有する。本例の表示領域４２には、修正ボタン４６および一括修正ボタン４８が設けられている。修正ボタン４６および一括修正ボタン４８については、後述する。
【００９３】
図１５Ｂは、カテゴリ毎に抽出された集約文の表示例を示す。本例の要点抽出例は、図１４のステップＳ４０４において表示部４０が表示する集約文の一例である。表示部４０は、表示領域４２に加えて、表示領域４４でも情報を表示している。
【００９４】
表示領域４４は、顧客２１０と一次受付２３０との会話の集約文を表示している。表示領域４４は、表示領域４２の隣に表示されている。本例では、状況に相当するテキストデータＴＤが取得されている。誤認識しなければ、図９で示したように、原因に相当するテキストデータＴＤとして、「配線に触れた」が入力されるはずであった。しかしながら、「配線」を「敗戦」と変換したために、原因に相当するテキストデータＴＤが取得されていない。そのため、集約文の原因の欄が空白となっている。
【００９５】
図１５Ｃは、表示部４０による階層構造データＨＤの表示例を示す。本例の表示部４０は、検索した結果を一次受付２３０のオペレータに提示している。
【００９６】
表示部４０は、抽出した要点（例えば、「状況」のカテゴリ内容）と類似するマスタＤＢに登録された内容を表示領域４４で強調して表示している。そして、表示部４０は、テキストデータＴＤの誤変換がなければ、図１３で示したように、「原因」のカテゴリ内容と類似するマスタＤＢに登録された内容を表示領域４４で強調して表示するはずであった。しかしながら、テキスト取得部１０が「配線をさわりました」と変換すべきところを、「敗戦をさわりました」と誤変換しているので、「原因」のカテゴリ内容と類似するマスタＤＢに登録された内容を強調して表示することができない。
【００９７】
図１５Ｄは、テキストデータＴＤの修正方法の一例を示す。同図は、図１４のステップＳ４１２において、表示部４０が表示する画面の一例である。本例の一次受付２３０のオペレータは、表示領域４２において、誤変換を修正している。
【００９８】
修正ボタン４６は、テキストデータＴＤを個別修正するために用いられる。修正ボタン４６は、表示領域４２のそれぞれの吹き出しに対応して設けられている。個別修正の場合、修正対象となる吹き出しの文言を修正して、吹き出しの隣に配置された修正ボタン４６を押すことにより該当する文言が修正される。例えば、「敗戦をさわりました」を「配線をさわりました」に修正して、修正ボタン４６を押すことにより、文言が修正される。
【００９９】
一括修正ボタン４８は、テキストデータＴＤを一括修正するために用いられる。一括修正ボタン４８は、表示領域４２に１つ設けられている。一括修正の場合、変換前の文言と変換後の文言を入力して、一括修正ボタン４８を押す。例えば、変換前の文言として「敗戦」を入力し、変換後の文言として「配線」を入力して、一括修正ボタン４８を押すことにより、表示領域４２に表示されたテキストデータＴＤが修正される。
【０１００】
個別修正および一括修正のいずれを選択するかは、オペレータによって判断されてよい。オペレータは、個別修正および一括修正の両方を状況に応じて使い分けてよい。オペレータは、集約文の原因が抽出されていない場合、顧客対応しながら、誤認識または誤変換の可能性を検討し、リアルタイムでテキストデータＴＤを修正してよい。
【０１０１】
図１５Ｅは、表示部４０による階層構造データＨＤの表示例を示す。同図は、修正後の図１４のステップＳ４０８において、表示部４０が表示する画面の一例である。本例の表示部４０は、検索した結果を一次受付２３０のオペレータに提示している。
【０１０２】
表示部４０は、抽出した要点（例えば、「原因」のカテゴリ内容）と類似するマスタＤＢに登録された内容を表示領域４４で強調して表示している。テキスト取得部１０は、原因のテキストデータＴＤとして、修正後の文言である「配線をさわりました」を取得している。そのため、表示部４０は、マスタＤＢの「原因」のカテゴリから、「配線をさわりました」に類似する「配線に触れた」を強調表示する。これにより、一次受付２３０のオペレータは、表示領域４４に表示された階層構造データＨＤから「配線に触れた」と関連する対処を即座に知ることができる。
【０１０３】
このように、対応提示装置１００は、テキストデータＴＤの誤認識または誤変換が発生した場合であっても、修正して、より最適な対処方法を顧客に提示することができる。テキストデータＴＤの修正履歴は、過去の質問応答記録に関連する情報として、記憶部２０のマスタＤＢに記憶されてもよい。これにより、テキスト取得部１０は、テキストデータＴＤの修正履歴に基づいて、誤認識または誤変換の可能性を低減することができる。
【０１０４】
以上、本発明を実施の形態を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施の形態に記載の範囲には限定されない。上記実施の形態に、多様な変更または改良を加えることが可能であることが当業者に明らかである。その様な変更または改良を加えた形態も本発明の技術的範囲に含まれ得ることが、特許請求の範囲の記載から明らかである。
【０１０５】
特許請求の範囲、明細書、および図面中において示した装置、システム、プログラム、および方法における動作、手順、ステップ、および段階等の各処理の実行順序は、特段「より前に」、「先立って」等と明示しておらず、また、前の処理の出力を後の処理で用いるのでない限り、任意の順序で実現しうることに留意すべきである。特許請求の範囲、明細書、および図面中の動作フローに関して、便宜上「まず、」、「次に、」等を用いて説明したとしても、この順で実施することが必須であることを意味するものではない。
【符号の説明】
【０１０６】
１０・・・テキスト取得部、２０・・・記憶部、３０・・・階層構造データ生成部、４０・・・表示部、４２・・・表示領域、４４・・・表示領域、４６・・・修正ボタン、４８・・・一括修正ボタン、５０・・・階層決定部、１００・・・対応提示装置、２００・・・対応システム、２１０・・・顧客、２２０・・・公衆交換電話網、２２５・・・構内交換機、２３０・・・一次受付、２３２・・・電話機、２３４・・・受付用端末、２４０・・・二次受付、２４２・・・電話機、２４４・・・受付用端末、２５０・・・ＬＡＮ、２６０・・・サーバー機
【図１】
2020098322.tif 000003
【図２Ａ】
2020098322.tif 000004
【図２Ｂ】
2020098322.tif 000005
【図３】
2020098322.tif 000006
【図４】
2020098322.tif 000007
【図５Ａ】
2020098322.tif 000008
【図５Ｂ】
2020098322.tif 000009
【図５Ｃ】
2020098322.tif 000010
【図６】
2020098322.tif 000011
【図７】
2020098322.tif 000012
【図８】
2020098322.tif 000013
【図９】
2020098322.tif 000014
【図１０】
2020098322.tif 000015
【図１１】
2020098322.tif 000016
【図１２】
2020098322.tif 000017
【図１３】
2020098322.tif 000018
【図１４】
2020098322.tif 000019
【図１５Ａ】
2020098322.tif 000020
【図１５Ｂ】
2020098322.tif 000021
【図１５Ｃ】
2020098322.tif 000022
【図１５Ｄ】
2020098322.tif 000023
【図１５Ｅ】
2020098322.tif 000024