(57)【要約】【課題】オペレータの個人的な特長や会話の意図的な変化に左右されることなく、会話の異常を正確に検知する会話異常検知装置等を提供する。【解決手段】オペレータ１０２と顧客１０１との会話時間に関する基準情報を業務ごとに予め設定して格納する基準情報部３４０と、前記オペレータ１０２の会話時間、及び前記顧客１０１の会話時間をそれぞれ測定する会話時間測定部３１０と、当該会話時間測定部３１０が測定した各会話時間の割合に基づいて、前記オペレータ１０２と顧客１０１との会話情報を解析する会話情報解析部３２０と、当該会話情報解析部３２０が解析した会話情報と前記基準情報部３４０に格納された基準情報とを比較して、会話に異常があるか否かを判定する会話異常判定部３３０とを備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
オペレータと通話相手との会話時間に関する基準情報を業務ごとに予め設定して格納する基準情報格納手段と、
前記オペレータの会話時間、及び前記通話相手の会話時間をそれぞれ測定する会話時間測定手段と、
前記会話時間測定手段が測定した各会話時間の割合に基づいて、前記オペレータと通話相手との会話情報を解析する会話情報解析手段と、
前記会話情報解析手段が解析した会話情報と前記基準情報格納手段に格納された基準情報とを比較して、会話に異常があるか否かを判定する異常判定手段とを備える会話異常検知装置。
【請求項２】
請求項１に記載の会話異常検知装置において、
会話音声情報を文字情報に変換する変換手段と、
前記変換手段が変換した文字情報から、前段の文章と同じ内容を繰り返すための文言を検出する文言検出手段と、
前記文言検出手段が前段の文章と同じ内容を繰り返すための文言を検出した場合に、当該文言の前段の文章、又は当該文言を含む当段の文章の会話時間を無視して会話時間を補正する会話時間補正手段とを備え、
前記会話情報解析手段が、前記会話時間補正手段にて補正された会話時間に基づいて、会話情報を解析する会話異常検知装置。
【請求項３】
請求項１又は２に記載の会話異常検知装置において、
前記オペレータが複数存在し、
前記会話情報解析手段が、解析した会話情報について全オペレータの平均値を算出し、前記異常判定手段が、前記会話情報解析手段にて算出された平均値から所定の閾値の範囲を超えた会話情報が検出された場合に、当該会話情報について会話に異常があると判定する会話異常検知装置。
【請求項４】
請求項１ないし３のいずれかに記載の会話異常検知装置において、
前記会話情報解析手段が、総会話時間に対する、前記オペレータと通話相手とが同時に発声した会話時間の同時発声割合を算出し、前記異常判定手段が、当該算出された同時発声割合が所定の閾値を超えた場合に、会話に異常があると判定する会話異常検知装置。
【請求項５】
オペレータの会話時間、及び通話相手の会話時間をそれぞれ測定する会話時間測定ステップと、
前記会話時間測定ステップで測定された各会話時間の割合に基づいて、前記オペレータと通話相手との会話情報を解析する会話情報解析ステップと、
前記会話情報解析ステップで解析された会話情報と、予め設定されたオペレータと通話相手との業務ごとの基準情報とを比較して、会話に異常があるか否かを判定する異常判定ステップとを含む会話異常検知方法。
【請求項６】
請求項５に記載の会話異常検知方法において、
会話音声情報を文字情報に変換する変換ステップと、
前記変換ステップで変換された文字情報から、前段の文章と同じ内容を繰り返すための文言を検出する文言検出ステップと、
前記文言検出ステップで前段の文章と同じ内容を繰り返すための文言を検出した場合に、当該文言の前段の文章、又は当該文言を含む当段の文章の会話時間を無視して会話時間を補正する会話時間補正ステップとを含み、
前記会話情報解析ステップで、前記会話時間補正ステップにて補正された会話時間に基づいて、会話情報が解析される会話異常検知方法。
【請求項７】
オペレータと通話相手との会話時間に関する基準情報を業務ごとに予め設定して格納する基準情報格納手段、
前記オペレータの会話時間、及び前記通話相手の会話時間をそれぞれ測定する会話時間測定手段、
前記会話時間測定手段が測定した各会話時間の割合に基づいて、前記オペレータと通話相手との会話情報を解析する会話情報解析手段、
前記会話情報解析手段が解析した会話情報と前記基準情報格納手段に格納された基準情報とを比較して、会話に異常があるか否かを判定する異常判定手段としてコンピュータを機能させる会話異常検知プログラム。
【請求項８】
請求項７に記載の会話異常検知プログラムにおいて、
会話音声情報を文字情報に変換する変換手段、
前記変換手段が変換した文字情報から、前段の文章と同じ内容を繰り返すための文言を検出する文言検出手段、
前記文言検出手段が前段の文章と同じ内容を繰り返すための文言を検出した場合に、当該文言の前段の文章、又は当該文言を含む当段の文章の会話時間を無視して会話時間を補正する会話時間補正手段としてコンピュータを機能させ、
前記会話情報解析手段が、前記会話時間補正手段にて補正された会話時間に基づいて、会話情報を解析する会話異常検知プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、オペレータと通話相手との会話の異常を検知する会話異常検知装置に関し、特に、会話時間に基づいて会話の異常を検知する会話異常検知装置等に関する。
【背景技術】
【０００２】
発信型及び受信型コールセンターにおいて、クレームの発生監視や電話対応の指導を目的に、管理者が、「電話オペレータ」と「電話先の相手」との会話のやりとりをモニタリングする仕組みをよく用いる。具体的な運用は、クレームが発生した場合などは、モニタリングをしていた管理者がオペレータ席まで行き、対応方法のメモをオペレータにそっと差し出す。また、一旦会話を保留、又は電話口を手でふさぎ、対応方法を管理者と相談したのちに会話を再開する方法が一般的である。
【０００３】
このやり方の場合、次の問題点がある。複数のオペレータが同時に会話をしている場合、全員を終始モニタリングすることは不可能である。そのため、管理者の経験や勘（クレームの発生が多いオペレータ、新人オペレータ等）に依存するところが大きく、クレームの兆候を発見し難くなってしまう。
【０００４】
このような問題点に関して、オペレータの音声情報に基づいて、当該オペレータが窮しているかどうかを判断し、窮している場合に当該オペレータを支援する技術が開示されている（特許文献１を参照）。
【特許文献１】特開２００７−４０００号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、特許文献１に示す技術は、会話をしているオペレータから得られる音声情報（基本周波数、音圧レベル）や会話に関する特徴情報（間の接続時間、間の割合）等を元に、オペレータの困惑度を評価している。そのため、オペレータ自身の個人的な特長（例えば、あがり症、どもり癖、抑揚のある話し癖等）やオペレータの意図的な音声の変化、話し方の変化、及び他のオペレータと会話中に交代した場合等に対応することができず、正確な情報を得ることができないという課題を有する。
【０００６】
そこで、本発明は上記課題を解決するためになされたものであり、オペレータの個人的な特長や会話の意図的な変化に左右されることなく、会話の異常を正確に検知する会話異常検知装置、会話異常検知方法、及び会話異常検知プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本願に開示する会話異常検知装置は、オペレータと通話相手との会話時間に関する基準情報を業務ごとに予め設定して格納する基準情報格納手段と、前記オペレータの会話時間、及び前記通話相手の会話時間をそれぞれ測定する会話時間測定手段とを備える。また、前記会話時間測定手段が測定した各会話時間の割合に基づいて、前記オペレータと通話相手との会話情報を解析する会話情報解析手段を備える。さらに、前記会話情報解析手段が解析した会話情報と前記基準情報格納手段に格納された基準情報とを比較して、会話に異常があるか否かを判定する異常判定手段とを備える。
【０００８】
このように、本願に開示する会話異常検知装置においては、オペレータと通話相手との会話時間を測定し、それぞれの会話時間の割合に基づいて解析された会話情報と予め設定されている基準情報とを比較して会話に異常があるか否かを判定する。そのため、オペレータの声の特徴や意図的な音声の変化に左右されることなく、形式的な要素である会話時間に依存して、会話の異常を正確に且つ容易に検知することができるという効果を奏する。
【０００９】
また、基準情報は業務ごとに予め設定することができるため、様々な業務における会話に対応することができると共に、会話の割合についての業務ごとの特徴を利用することで正確な検知をすることができるという効果を奏する。
【００１０】
なお、業務ごとの基準情報とは、会話時間に関する基準情報であり、会話時間の長さ、オペレータの会話時間と通話相手の会話時間との比率、一定時間内における質疑応答の回数、同時に発声している時間、同時に無発声である時間等の情報が含まれてもよい。
【００１１】
これまで、本発明を装置として示したが、所謂当業者であれば明らかであるように本発明を方法、及び、プログラムとして捉えることもできる。これら前記の発明の概要は、本発明に必須となる特徴を列挙したものではなく、これら複数の特徴のサブコンビネーションも発明となり得る。
【００１２】
すなわち、本願に開示する会話異常検知装置の構成要素または構成要素の任意の組合せを、方法、回路、システム、コンピュータプログラム、記録媒体、データ構造などに適用したものも、他の態様として有効である。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
以下、本発明の実施の形態を説明する。本発明は多くの異なる形態で実施可能である。従って、本実施形態の記載内容のみで本発明を解釈すべきではない。また、本実施形態の全体を通して同じ要素には同じ符号を付けている。
【００１４】
以下の実施の形態では、主に装置について説明するが、所謂当業者であれば明らかな通り、本発明は方法、及び、コンピュータを動作させるためのプログラムとしても実施できる。また、本発明はハードウェア、ソフトウェア、または、ハードウェア及びソフトウェアの実施形態で実施可能である。プログラムは、ハードディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、光記憶装置、または、磁気記憶装置等の任意のコンピュータ可読媒体に記録できる。さらに、プログラムはネットワークを介した他のコンピュータに記録することができる。
【００１５】
（本発明の第１の実施形態）
本実施形態に係る会話異常検知装置について、図１ないし図７を用いて説明する。
（１．構成）
以下に、本実施形態に係る会話異常検知装置の構成について説明する。
図１は、本実施形態に係る会話異常検知装置を用いたオペレータ管理システムのシステム概要図である。オペレータ１０２は、通話機能を有し、会話に関する様々な情報を記憶、及び表示する装置を用いて顧客１０１と電話にて会話する。会話異常検知装置３００は、オペレータ１０２と顧客１０１との会話を録音等しながら異常がないか否かを検知する。異常が検知された場合は、管理者１０３が利用する監視モニタに異常が発生した旨が表示される。管理者１０３は、異常が発生した旨の表示を見て、異常が発生していると思われるオペレータに対して、適切なアドバイス等を行う。
【００１６】
図２は、本実施形態に係る会話異常検知装置のハードウェア構成図である。コンピュータ１は、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）１０１、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）１０２、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）１０３、フラッシュメモリ（Flash  Memory）１０４、外部記憶装置であるＨＤ（Hard  Disk）１０５を備える。また、ＬＡＮ（Local  Area  Network）カード１０６、マウス１０７、キーボード１０８を備える。さらに、ビデオカード１０９、このビデオカード１０９と電気的に接続する表示装置であるディスプレイ１０９ａ、サウンドカード１１０、このサウンドカード１１０と電気的に接続する音出力装置であるスピーカ１１０ａを備える。さらにまた、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ等の記憶媒体を読み書きするドライブ１１１を備える。
なお、上記ハードウェア構成はあくまで一例を示したものであり、構成要素の変更をすることができるのは当然である。
【００１７】
図３は、本実施形態に係る会話異常検知装置の機能ブロック図である。会話異常検知装置３００は、会話時間測定部３１０と会話情報解析部３２０と会話異常判定部３３０と基準情報部３４０とを備える。また、会話情報解析部３２０は、会話割合算出部３２１と平均値算出部３２２とを備える。
【００１８】
会話時間測定部３１０は、入力データ３０１として入力された、オペレータ１０２と顧客１０１との会話における会話情報について、それぞれの会話時間等を測定する処理を行う。複数のオペレータ１０２がいる場合には、全てのオペレータ１０２と顧客１０１について会話時間等が測定される。
【００１９】
会話情報解析部３２０は、会話時間測定部３１０が測定した会話時間に基づいて、会話情報を解析する処理を行う。なお、下記に示す、オペレータ１０２の会話時間と顧客１０１の会話時間との割合、及び会話情報の平均値以外にも、会話時間の長さ、一定時間内における質疑応答の回数、同時に発声している時間、同時に無発声である時間等が解析されてもよい。
【００２０】
会話割合算出部３２１は、会話時間測定部３１０が測定した会話時間に基づいて、オペレータ１０２の会話時間と顧客１０１の会話時間との割合を算出する処理を行う。
【００２１】
平均値算出部３２２は、会話時間測定部３１０が測定した会話時間に基づいて、複数のオペレータ１０２の会話時間の平均値、顧客１０１の会話時間の平均値、及びオペレータ１０２と顧客１０１との会話時間の割合の平均値等を算出する処理を行う。
【００２２】
会話異常判定部３３０は、会話情報解析部３２０で解析された情報、及び基準情報部３４０に格納されている基準情報とを比較して、会話に異常があるか否かを判定し、判定結果をディスプレイ１０９ａに表示する処理を行う。また、複数のオペレータ１０２がいる場合には、平均値算出部３２２で算出した会話時間、会話割合等の平均値と、各オペレータ１０２の会話時間、会話割合等とを比較する。そして、平均値から大きくずれているオペレータ１０２の会話情報について、当該オペレータ１０２の会話に異常が発生していると判断する。
【００２３】
基準情報部３４０は、入力データ３０１として入力された会話時間に関する基準情報を業務ごとに格納するデータ部である。基準情報として、会話時間の長さ、オペレータ１０２の会話時間と顧客１０１の会話時間との比率、一定時間内における質疑応答の回数、同時に発声している時間、同時に無発声である時間等の情報が含まれる。
また、業務ごとの例として、督促業務、販売促進業務、クレーム処理業務、受注受付業務、問い合わせ対応業務等が挙げられる。
【００２４】
（２．動作）
以下に、本実施形態に係る会話異常検知装置の動作について説明する。
図４は、本実施形態に係る会話異常検知装置の動作を示すフローチャートである。まず、入力データ３０１として基準情報が入力され、基準情報部３４０に格納される（ステップＳ４０１）。
なお、この基準情報は、マウス２０７、キーボード２０８等から直接入力されてもよいし、外部の記憶媒体に記憶された基準情報をドライブ２１１から読み込んで入力してもよい。
【００２５】
ここで、基準情報について詳細に説明する。図５は、会話割合の基準情報の一例を示す図である。図５の上段は正常値を示す基準情報であり、下段は異常値を示す基準情報である。また、左列は督促業務についての基準情報であり、右列は販促（テレマーケティング）業務についての基準情報である。
【００２６】
基準情報には基準割合情報が含まれており、当該基準割合情報とは、オペレータ１０２の会話時間と顧客１０１の会話時間との会話割合がｍ：ｎであるといった情報である。この基準割合情報は業務ごとに異なる特性がある。
【００２７】
例えば、督促業務においては、伝える内容が決まっているため、話がわき道にそれることが少なく、顧客１０１の承諾や約束を取り付けるのが主務なため、オペレータ１０２の会話量に比べて顧客１０１の会話量が少ないのが一般的である。そのため、１回の会話時間が３〜５分、会話割合が６：４程度となる。
【００２８】
また、例えば、販促業務においては、うまく交渉が進んでいる場合は、オペレータ１０２の説明に対して質問や要望に関する会話が行われるため、会話量は同じぐらいか、若干顧客１０１が多くなる。そのため、会話時間が５〜１０分、会話割合が４：６程度となる。
【００２９】
基準情報部３４０には、上記正常値としての基準情報に基づいて、正常値の範囲を定めるための閾値が設定されて格納されている。例えば、図５に示すように、督促業務の場合は、５分を経過して会話がされており、顧客１０１の会話時間がオペレータ１０２の会話時間の２倍以上になると、異常な会話である可能性がある。そのため、閾値として会話時間５分、会話割合１：２（ｍ＝１、ｎ＝２）を設定する。この閾値の範囲を超えた場合（会話時間が５分より長く、ｍ＝１に対してｎ＞２となる場合）に、異常な会話であると判定する。
【００３０】
また、例えば、図５に示すように、販促業務の場合は、会話時間がある程度長いにも関わらず、オペレータ１０２の会話時間が顧客１０１の会話時間の２倍以上になると、一方的な押し売り等の異常な会話である可能性がある。そのため、閾値として会話時間１０分、会話割合２：１（ｍ＝２、ｎ＝１）を設定する。この閾値を超えた場合（会話時間が１０分より長く、ｎ＝１に対してｍ＞２となる場合）に、異常な会話であると判定する。
【００３１】
さらに、オペレータ１０２が複数いる場合には、その会話情報の平均値と各オペレータ１０２の会話情報との比較を行って異常な会話であるか否かを判定する。その場合の閾値についても設定されて格納されている。例えば、正常値としての基準割合情報が６：４に設定されているとする。仮に、１００人のオペレータがいる場合に、全体の会話割合の平均値が７：３である場合に、ある一のオペレータ１０２については、会話割合が５：５となっていれば、当該一のオペレータ１０２の会話を異常であると判断する。
なお、仮に、閾値の範囲として１割（基準割合情報が７：３であれば、正常値が６：４〜８：２の間）に設定されているとする。
【００３２】
予め設定された基準情報に基づけば、会話割合が５：５であれば正常値として判断されるが（基準割合情報が６：４に設定されているため）、全体の平均値を基準情報として優先する場合には、異常値として判断される（全体の会話割合の平均値が７：３であるため）。いずれの基準情報を優先するかは、利用者が任意に設定することができ、双方の基準情報を用いて判断してもよい。
なお、図５に示す基準情報はあくまで一例であり、基準情報、及び閾値については、環境や状況に応じて自由に設定することができるようにしてもよい。
【００３３】
図４に戻って、基準情報が格納されると、オペレータ１０２、及び顧客１０１の会話時間をそれぞれ測定する（ステップＳ４０２）。
ここで、会話時間の測定について説明する。図６は、会話時間の測定結果を示す図である。１つのマスを１０秒とし、会話がされた場合を■、会話がされていない場合を□とする。全体の会話時間は１００秒であり、オペレータ１０２の会話は、１〜２０秒、５１秒〜７０秒の間で行われ、顧客１０１の会話は、１１秒〜６０秒、７１秒〜８０秒、９１秒〜１００秒の間で行われていることを示す。また、１１秒〜２０秒の間はどちらも会話しており、８１秒〜１００秒の間はどちらも会話していないことを示す。どちらも会話していない場合として、例えば、保留の状態であったことが考えられる。また、どちらも会話している場合には、１０秒の間に交互にどちらも会話した場合がある。これは、例えば、一方が３秒会話した後に、他方が７秒会話したような場合である。一方、オペレータ１０２と顧客１０１が同時に被せて発声した場合がある。これは、例えば、オペレータが１１秒〜１８秒まで、顧客が１５秒〜２０秒まで会話した場合が考えられる。このとき、１５秒〜１８秒の間は、オペレータ１０２と顧客１０１が同時に被せて発声している。
【００３４】
本実施形態においては、オペレータ１０２が発声した時間と顧客１０１が発声した時間とを正確に測定して会話時間とする。つまり、同時に被せて発声した場合であってもそれぞれの会話時間に累算する。
【００３５】
なお、オペレータ１０２が発声した時間と顧客１０１が発声した時間とを正確に測定するために、それぞれの音声の特徴（周波数、音域、音圧、会話の間等）を抽出し、他の音声や保留音と区別するようにしてもよい。このように、オペレータ１０２が発声した時間と顧客１０１が発声した時間とを正確に測定することで、より正確な会話時間を得ることができ、異常な会話の検知を正確に行うことができるようになる。
【００３６】
また、このとき、全体の会話時間、オペレータ１０２の会話時間、及び顧客１０１の会話時間以外に、同時に発声した時間、一連の会話における一回の質疑応答に要した時間、所定の時間に質疑応答した回数等の情報も測定するようにしてもよい。
【００３７】
図４に戻って、会話時間が測定されると、測定された会話時間に基づいて会話割合を算出する（ステップＳ４０３）。会話割合は、前述したように、オペレータ１０２の会話時間と顧客１０１の会話時間との割合である。会話割合を算出すると共に、全オペレータの会話情報（会話時間、会話割合等）の平均値を算出する（ステップＳ４０４）。
【００３８】
ステップＳ４０３で算出した会話割合と基準情報部３４０に格納された基準情報とを比較する（ステップＳ４０５）。また、ステップＳ４０４で算出した平均値と各オペレータ１０２の会話情報とを比較する（ステップＳ４０６）。ステップＳ４０５、及びステップＳ４０６で比較した結果、会話に異常があるか否かを判定する（ステップＳ４０７）。異常がなければステップＳ４０２に戻って、会話時間の測定を継続して実行する。異常があれば、その旨を管理者１０３に通知して（ステップＳ４０８）、処理を終了する。
【００３９】
この、会話割合の算出、平均値の算出、会話情報の比較、及び会話に異常があるか否かの判定等の処理は、ＲＡＭ２０２に一時的に格納された会話情報に基づいて、ＣＰＵ２０１が演算を行うことで実行される。
【００４０】
ここで、異常があると判定された場合の管理者１０３への通知について説明する。図７は、会話が異常であると判定された場合の管理者への通知画面の一例を示す図である。図７において、複数のボタン７１０が配置されている。各ボタン７１０はオペレータ１０２の席と対応付けられており、離席しているオペレータ１０２に対応するボタン７１０ａは「離席」が表示され、異常な会話が発生しているオペレータ１０２に対応するボタン７１０ｂは「異常」が表示されている。管理者１０３は、各ボタン７１０を押下することで、そのボタン７１０に対応するオペレータ１０２が見ている画面をキャプチャ領域７２０にキャプチャして表示することができる。
【００４１】
管理者１０３は、会話の異常が通知された場合に、必要に応じてオペレータ１０２に対して、アドバイス（メモ、口頭、チャット等）をしたり、場合によっては代理で対応することができる。
【００４２】
なお、会話に異常があるかの判定材料として、上記に示したもの以外に、全体の会話時間に対する、同時に被せて発声した時間の割合を判定材料としてもよい。同時に被せて発声している割合が大きい場合には、オペレータ１０２、及び／又は顧客１０１が自分の意見を強く主張したい場合と考えられる。顧客１０１が会話を被せる場合は、クレームが発生している可能性がある。また、オペレータ１０２が会話を被せる場合は、話しを聴くという姿勢を忘れて一方的に押し売りしている可能性がある。このように、全体の会話時間に対する、同時に被せて発声する時間の割合が大きい場合は、会話に異常が発生している可能性がある。
【００４３】
また、会話に異常があるかの判定材料として、さらに、全体の会話における一回の質疑応答時間（割合）を判定材料としてもよい。通常の正常な質疑応答においては、一方の問いかけに対して、他方が回答し、当該回答した内容に対して、さらに一方が返答するといった会話のキャッチボールが行われる（詳細な商品説明等の説明時間を除く）。しかし、会話全体の会話割合としては、所定の閾値の範囲内にあったとしても、一回の質疑応答において、会話割合が均等でない状態が続いた場合には、一方的な押し売りやクレームが発生している可能性がある。
【００４４】
例えば、会話時間１０分の間に会話のキャッチボールが５回あったとする。最初の２回は会話割合が９：１であり、その後の３回の会話割合が２：８であるような場合には、会話全体としては会話割合が５：５程度になり、会話全体の結果だけに着目すれば、一見して正常な会話のように思える。しかし、最初の２回でオペレータ１０２が一方的に押し売りをし、その後の３回で、顧客１０１が押し売りに対するクレームを言っている可能性がある。このような場合にも、異常は会話であると判定する。異常を判定するタイミングは、業務や環境によって異なるが、ある回数以上（例えば、上記の例では２回目のキャッチボール終了後）の不均一な質疑応答が続いた場合に、異常と判定するようにしてもよい。
【００４５】
このように、本実施形態に係る会話異常検知装置によれば、オペレータと通話相手との会話時間を測定し、それぞれの会話時間の割合に基づいて解析された会話情報と予め設定されている基準情報とを比較して会話に異常があるか否かを判定する。そのため、オペレータの声の特徴や意図的な音声の変化に左右されることなく、形式的な要素である会話時間に依存して、会話の異常を正確に且つ容易に検知することができる。
【００４６】
また、基準情報は業務ごとに予め設定することができるため、様々な業務における会話に対応することができると共に、会話の割合についての業務ごとの特徴を利用することで正確な検知をすることができる。
【００４７】
さらにまた、複数のオペレータの会話情報の平均値を算出し、当該平均値から所定の閾値の範囲を超えた会話情報となっているオペレータの会話について異常を検知する。そのため、全体と個人との比較が可能となり、全体からはみ出している会話について確実に異常を検知することができる。
【００４８】
さらにまた、オペレータと通話相手との会話における１回の質疑応答に要した会話時間に基づいて、会話情報を分析するため、会話全体における割合でなく、１回又は複数回の質疑応答に基づいた異常を検知することで、より正確に異常を検知することができる。
さらにまた、１回の質疑応答に要した会話時間に基づいた解析を行うため、会話の初期の段階で異常が発生している場合に、早い段階で異常を検知することができる。
【００４９】
さらにまた、総会話時間に対する、オペレータと通話相手とが同時に発声した会話時間の同時発声割合が所定の閾値を超えた場合に、会話に異常があると判定する。同時発生割合が高いということは、相手の会話を遮って自分が会話を行うような場合に多発することから、会話の異常を確実に検知することができる。
【００５０】
さらにまた、会話における音声の特徴を抽出し、オペレータ、及び／又は通話相手が発生した声のみを会話時間として測定する。そのため、保留音等の他の音声については会話時間から除いて測定することができ、正確な会話時間に基づいて解析を行うことができる。
【００５１】
（本発明の第２の実施形態）
本実施形態に係る会話異常検知装置について、図８ないし図１０を用いて説明する。なお、本実施形態において、前記第１の実施形態と重複する説明については省略する。
（１．構成）
以下に、本実施形態に係る会話異常検知装置の構成について説明する。
図８は、本実施形態に係る会話異常検知装置の機能ブロック図である。会話異常検知装置３００は、会話時間測定部３１０と会話情報解析部３２０と会話異常判定部３３０と基準情報部３４０と音声変換部３５０と文言検出部３６０と会話時間補正部３７０とを備える。
【００５２】
音声変換部３５０は、顧客１０１とオペレータ１０２との音声会話を文字情報に変換する処理を行う。音声情報を文字情報に変換する技術は、一般的に知られた技術であるため、説明の詳細は省略する。
【００５３】
文言検出部３６０は、音声変換部３５０で変換された文字情報から、所定の文言を検出する処理を行う。所定の文言とは、前段の文章と同じ内容を繰り返すための文言であり、例えば、「だからですね」、「ですから」、「先ほども申し上げた通り」、「繰り返しになりますが」等が含まれる。なお、「具体的には」、「詳細は」等の会話内容を掘り下げるための文言は、前段の文章と同じ内容を繰り返すための文言として検出しないようにしてもよい。
【００５４】
会話時間補正部３７０は、文言検出部３６０が所定の文言を検出した場合に、当該文言の前段の文章に該当する会話時間、又は当該文言を含む当段の文章に該当する会話時間をゼロとして全体の会話時間を補正する処理を行う。
【００５５】
会話情報解析部３２０は、会話時間補正部３７０にて補正された会話時間に基づいて、会話情報を解析する。
なお、会話時間測定部３１０、会話情報解析部３２０、会話異常判定部３３０、及び基準情報部３４０の機能は第１の実施形態と同様であるため説明は省略する。
【００５６】
（２．動作）
以下に、本実施形態に係る会話異常検知装置の動作について説明する。
図９は、本実施形態に係る会話異常検知装置の動作を示すフローチャートである。まず、入力データ３０１として基準情報が入力され、基準情報部３４０に格納される（ステップＳ９０１）。基準情報が格納されると、オペレータ１０２、及び顧客１０１の会話時間をそれぞれ測定する（ステップＳ９０２）。オペレータ１０２、及び顧客１０１の会話音声を文字情報に変換し（ステップＳ９０３）、変換された文字情報から繰り返しを示す文言を検索する（ステップＳ９０４）。検索の結果、繰り返しを示す文言が検出されたかどうかを判定し（ステップＳ９０５）、検出されなかった場合はステップＳ９０７に進む。検出された場合は、同一内容の会話について重複部分の会話時間をゼロとして会話時間を補正する（ステップＳ９０６）。
【００５７】
ここで、会話時間の補正について説明する。図１０は、会話時間を補正する場合の処理を示す図である。顧客１０１とオペレータ１０２との音声会話は、文字情報に変換される。上述したように、音声情報を文字情報に変換する技術は一般的に周知の技術であるため、詳細な説明は省略する。オペレータ１０２の会話に注目すると、「○○○○。」を３０秒で話した後に、顧客１０１の話しがあり、その後「さきほどももうしあげましたように○○○○。」と続けて５０秒会話している。
【００５８】
この会話の文字情報から所定の文言を検出する。所定の文言は繰り返しを示す文言であり、予め登録されているものとする。ここでは、「さきほどももうしあげましたように」が繰り返しの文言として検出される。
【００５９】
所定の文言が検出されたということは、オペレータの会話における、その前段の文章と当該文言を含む当段の文章は同一の内容であり、重複した会話となっている。従って、ここでは、所定の文言を含む当段の文章（５０秒）を０秒に補正している。なお、前段の文章（３０秒）を０秒に補正してもよい。このように、会話時間測定部３１０が測定した会話時間が、会話内容に基づいて補正され、会話情報解析部３２０にて解析される。
【００６０】
図９に戻って、ステップＳ９０７からステップＳ９１２までの処理については、図４におけるステップＳ４０３からステップＳ４０８までの処理と同じであるため説明は省略する。
【００６１】
このように、本実施形態に係る会話異常検知装置によれば、会話音声情報を文字情報に変換し、前段の文章と同じ内容を繰り返すための文言を検出し、当該文言が検出された場合には、前段の文章、又は当段の文章の会話時間を無視して会話情報を解析する。そのため、冗長した説明や会話を行った場合の不必要な会話時間を除いて会話情報が分析され、会話情報を正確に分析して異常を検知することができる。
また、冗長した会話が多いということは、説明の仕方が良くない場合が多いため、そのようなオペレータに対して、会話の指導等を行い易くなる。
【００６２】
以上の前記各実施形態により本発明を説明したが、本発明の技術的範囲は実施形態に記載の範囲には限定されず、これら各実施形態に多様な変更又は改良を加えることが可能である。そして、かような変更又は改良を加えた実施の形態も本発明の技術的範囲に含まれる。このことは、特許請求の範囲及び課題を解決する手段からも明らかなことである。
【００６３】
（その他の実施形態）
前記各実施形態に関して次の付記を示す。
（付記１）オペレータと通話相手との会話時間に関する基準情報を業務ごとに予め設定して格納する基準情報格納手段と、前記オペレータの会話時間、及び前記通話相手の会話時間をそれぞれ測定する会話時間測定手段と、前記会話時間測定手段が測定した各会話時間の割合に基づいて、前記オペレータと通話相手との会話情報を解析する会話情報解析手段と、前記会話情報解析手段が解析した会話情報と前記基準情報格納手段に格納された基準情報とを比較して、会話に異常があるか否かを判定する異常判定手段とを備える会話異常検知装置。
【００６４】
（付記２）付記１に記載の会話異常検知装置において、会話音声情報を文字情報に変換する変換手段と、前記変換手段が変換した文字情報から、前段の文章と同じ内容を繰り返すための文言を検出する文言検出手段と、前記文言検出手段が前段の文章と同じ内容を繰り返すための文言を検出した場合に、当該文言の前段の文章、又は当該文言を含む当段の文章の会話時間を無視して会話時間を補正する会話時間補正手段とを備え、前記会話情報解析手段が、前記会話時間補正手段にて補正された会話時間に基づいて、会話情報を解析する会話異常検知装置。
【００６５】
（付記３）付記１又は２に記載の会話異常検知装置において、前記オペレータが複数存在し、前記会話情報解析手段が、解析した会話情報について、全オペレータの平均値を算出し、前記異常判定手段が、前記会話情報解析手段にて算出された平均値から所定の閾値の範囲を超えた会話情報が検出された場合に、当該会話情報について会話に異常があると判定する会話異常検知装置。
【００６６】
（付記４）付記１ないし３のいずれかに記載の会話異常検知装置において、前記会話情報解析手段が、総会話時間に対する、前記オペレータと通話相手とが同時に発声した会話時間の同時発声割合を算出し、前記異常判定手段が、当該算出された同時発声割合が所定の閾値を超えた場合に、会話に異常があると判定する会話異常検知装置。
【００６７】
（付記５）付記１ないし４のいずれかに記載の会話異常検知装置において、前記会話情報解析手段が、前記オペレータと通話相手との会話における１回の質疑応答に要した会話時間に基づいて、会話情報を解析する会話異常検知装置。
【００６８】
（付記６）付記１ないし５のいずれかに記載の会話異常検知装置において、会話における音声の特徴を抽出する特徴抽出手段を備え、前記会話時間測定手段が、前記特徴抽出手段にて抽出した音声の特徴から、オペレータ、及び／又は通話相手が発生した声のみを会話時間として測定する会話異常検知装置。
【００６９】
（付記７）オペレータの会話時間、及び通話相手の会話時間をそれぞれ測定する会話時間測定ステップと、前記会話時間測定ステップで測定された各会話時間の割合に基づいて、前記オペレータと通話相手との会話情報を解析する会話情報解析ステップと、前記会話情報解析ステップで解析された会話情報と、予め設定されたオペレータと通話相手との業務ごとの基準情報とを比較して、会話に異常があるか否かを判定する異常判定ステップとを含む会話異常検知方法。
【００７０】
（付記８）付記７に記載の会話異常検知方法において、会話音声情報を文字情報に変換する変換ステップと、前記変換ステップで変換された文字情報から、前段の文章と同じ内容を繰り返すための文言を検出する文言検出ステップと、前記文言検出ステップで前段の文章と同じ内容を繰り返すための文言が検出された場合に、当該文言の前段の文章、又は当該文言を含む当段の文章の会話時間を無視して会話時間を補正する会話時間補正ステップとを含み、前記会話情報解析ステップで、前記会話時間補正ステップにて補正された会話時間に基づいて、会話情報が解析される会話異常検知方法。
【００７１】
（付記９）付記７又は８に記載の会話異常検知方法において、前記オペレータが複数存在し、前記会話情報解析ステップで、解析された会話情報について、全オペレータの平均値が算出され、前記異常判定ステップで、前記会話情報解析ステップにて算出された平均値から所定の閾値の範囲を超えた会話情報が検出された場合に、当該会話情報について会話に異常があると判定される会話異常検知方法。
【００７２】
（付記１０）付記７ないし９のいずれかに記載の会話異常検知方法において、前記会話情報解析ステップで、総会話時間に対する、前記オペレータと通話相手とが同時に発声した会話時間の同時発声割合が算出され、前記異常判定ステップで、当該算出された同時発声割合が所定の閾値を超えた場合に、会話に異常があると判定される会話異常検知方法。
【００７３】
（付記１１）付記７ないし１０のいずれかに記載の会話異常検知方法において、前記会話情報解析ステップで、前記オペレータと通話相手との会話における１回の質疑応答に要した会話時間に基づいて、会話情報を解析する会話異常検知方法。
【００７４】
（付記１２）付記７ないし１１のいずれかに記載の会話異常検知方法において、会話における音声の特徴を抽出する特徴抽出ステップを含み、前記会話時間測定ステップで、前記特徴抽出ステップにて抽出した音声の特徴から、オペレータ、及び／又は通話相手が発生した声のみが会話時間として測定される会話異常検知方法。
【００７５】
（付記１３）オペレータと通話相手との会話時間に関する基準情報を業務ごとに予め設定して格納する基準情報格納手段、前記オペレータの会話時間、及び前記通話相手の会話時間をそれぞれ測定する会話時間測定手段、前記会話時間測定手段が測定した各会話時間の割合に基づいて、前記オペレータと通話相手との会話情報を解析する会話情報解析手段、前記会話情報解析手段が解析した会話情報と前記基準情報格納手段に格納された基準情報とを比較して、会話に異常があるか否かを判定する異常判定手段としてコンピュータを機能させる会話異常検知プログラム。
【００７６】
（付記１４）付記１３に記載の会話異常検知プログラムにおいて、会話音声情報を文字情報に変換する変換手段、前記変換手段が変換した文字情報から、前段の文章と同じ内容を繰り返すための文言を検出する文言検出手段、前記文言検出手段が前段の文章と同じ内容を繰り返すための文言を検出した場合に、当該文言の前段の文章、又は当該文言を含む当段の文章の会話時間を無視して会話時間を補正する会話時間補正手段としてコンピュータを機能させ、前記会話情報解析手段が、前記会話時間補正手段にて補正された会話時間に基づいて、会話情報を解析する会話異常検知プログラム。
【００７７】
（付記１５）付記１３又は１４に記載の会話異常検知プログラムにおいて、前記オペレータが複数存在し、前記会話情報解析手段が、解析した会話情報について、全オペレータの平均値を算出し、前記異常判定手段が、前記会話情報解析手段にて算出された平均値から所定の閾値の範囲を超えた会話情報が検出された場合に、当該会話情報について会話に異常があると判定する会話異常検知プログラム。
【００７８】
（付記１６）付記１３ないし１５のいずれかに記載の会話異常検知プログラムにおいて、前記会話情報解析手段が、総会話時間に対する、前記オペレータと通話相手とが同時に発声した会話時間の同時発声割合を算出し、前記異常判定手段が、当該算出された同時発声割合が所定の閾値を超えた場合に、会話に異常があると判定する会話異常検知プログラム。
【００７９】
（付記１７）付記１３ないし１６のいずれかに記載の会話異常検知プログラムにおいて、前記会話情報解析手段が、前記オペレータと通話相手との会話における１回の質疑応答に要した会話時間に基づいて、会話情報を解析する会話異常検知プログラム。
【００８０】
（付記１８）付記１３ないし１７のいずれかに記載の会話異常検知プログラムにおいて、会話における音声の特徴を抽出する特徴抽出手段としてコンピュータを機能させ、前記会話時間測定手段が、前記特徴抽出手段にて抽出した音声の特徴から、オペレータ、及び／又は通話相手が発生した声のみを会話時間として測定する会話異常検知プログラム。
【図面の簡単な説明】
【００８１】
【図１】第１の実施形態に係る会話異常検知装置を用いたオペレータ管理システムのシステム概要図である。
【図２】第１の実施形態に係る会話異常検知装置のハードウェア構成図である。
【図３】第１の実施形態に係る会話異常検知装置の機能ブロック図である。
【図４】第１の実施形態に係る会話異常検知装置の動作を示すフローチャートである。
【図５】会話割合の基準情報の一例を示す図である。
【図６】会話時間の測定結果を示す図である。
【図７】会話が異常であると判定された場合の管理者への通知画面の一例を示す図である。
【図８】第２の実施形態に係る会話異常検知装置の機能ブロック図である。
【図９】第２の実施形態に係る会話異常検知装置の動作を示すフローチャートである。
【図１０】会話時間を補正する場合の処理を示す図である。
【符号の説明】
【００８２】
１００  オペレータ管理システム
１０１  顧客
１０２  オペレータ
１０３  管理者
２００  コンピュータ
２０１  ＣＰＵ
２０２  ＲＡＭ
２０３  ＲＯＭ
２０４  フラッシュメモリ
２０５  ＨＤ
２０６  ＬＡＮカード
２０７  マウス
２０８  キーボード
２０９  ビデオカード
２０９ａ  ディスプレイ
２１０  サウンドカード
２１０ａ  スピーカ／マイク
２１１  ドライブ
３００  会話異常検知装置
３０１  入力データ
３１０  会話時間測定部
３２０  会話情報解析部
３２１  会話割合算出部
３２２  平均値算出部
３３０  会話異常判定部
３４０  基準情報部
３５０  音声変換部
３６０  文言検出部
３７０  会話時間補正部
７１０  ボタン
７１０ａ  離席ボタン
７１０ｂ  異常ボタン
７２０  キャプチャ領域
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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