(57)【要約】【課題】教育対象のオペレータが遠隔地にいても、オペレータの個性に対応した指導を行うことができるオペレータ育成支援システムを提供する。【解決手段】本発明のオペレータ育成支援システムは、教育対象の対象オペレータを含む複数のオペレータの顧客対応の会話を録音する音声データ取得部と、会話におけるオペレータ音声と顧客音声との音声認識を行う音声認識部と、オペレータ音声から特徴量を抽出する特徴抽出部と、複数の特徴量を数値化して特徴データとする数値化部と、特徴データによりオペレータ音声のクラスタ解析を行い、オペレータをクラスタに分類し、分類結果をデータベースに記憶させるクラスタ解析部と、顧客対応の評価レベルをオペレータ音声に対応させて、データベースに記憶させる評価レベル設定部と、データベースから、対象オペレータを含むクラスタで評価レベルの最も高いオペレータを選定する目標オペレータ選定部とを備える。【選択図】図１
2014191556.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
教育対象の対象オペレータを含む複数のオペレータの顧客対応の会話を録音する音声データ取得部と、
前記会話における前記オペレータの音声であるオペレータ音声と顧客の音声である顧客音声との各々の音声認識を行う音声認識部と、
前記オペレータ音声から予め定められた複数の特徴量を抽出する特徴抽出部と、
前記複数の特徴量を数値化して特徴データとする数値化部と、
前記特徴データにより、前記オペレータ音声のクラスタ解析を行い、オペレータ音声をクラスタに分類し、この分類結果をクラスタ結果データベースに書き込んで記憶させるクラスタ解析部と、
顧客対応の評価レベルを前記オペレータ音声の各々に対応させて、前記クラスタ結果データベースに書き込んで記憶させる評価レベル設定部と、
前記クラスタ結果データベースから、前記対象オペレータの含まれる前記クラスタにおける前記評価レベルの最も高いオペレータを選定する目標オペレータ選定部と
を備えることを特徴とするオペレータ育成支援システム。
【請求項２】
前記評価レベルが前記オペレータの前記顧客対応の会話毎に設定されている
ことを特徴とする請求項１に記載のオペレータ育成支援システム。
【請求項３】
トーク選定部をさらに有し、
当該トーク選定部が、
前記目標オペレータ選定部が選定した前記評価レベルの最も高い前記オペレータの前記顧客対応の会話から、当該評価レベルの最も高い会話を選定する
ことを特徴とする請求項２に記載のオペレータ育成支援システム。
【請求項４】
前記評価レベル設定部が、
前記顧客音声の音声認識の結果から、顧客の満足度を示す予め設定された言葉を抽出し、当該言葉の前記会話における出現頻度によって前記評価レベルを設定する
ことを特徴とする請求項１から請求項３のいずれか一項に記載のオペレータ育成支援システム。
【請求項５】
前記評価レベル設定部が、
前記オペレータ自身が入力する、前記会話に対する顧客対応の成功あるいは失敗の結果の程度を前記評価レベルとする
ことを特徴とする請求項１から請求項３のいずれか一項に記載のオペレータ育成支援システム。
【請求項６】
音声データ取得部が、教育対象の対象オペレータを含む複数のオペレータの顧客対応の会話を録音する音声データ取得過程と、
音声認識部が、前記会話における前記オペレータの音声であるオペレータ音声と顧客の音声である顧客音声との各々の音声認識を行う音声認識過程と、
特徴抽出部が、前記オペレータ音声から予め定められた複数の特徴量を抽出する特徴抽出過程と、
数値化部が、前記複数の特徴量を数値化して特徴データとする数値化過程と、
クラスタ解析部が、前記特徴データにより、前記オペレータ音声のクラスタ解析を行い、オペレータ音声をクラスタに分類し、この分類結果をクラスタ結果データベースに書き込んで記憶させるクラスタ解析過程と、
評価レベル設定部が、顧客対応の評価レベルを前記オペレータ音声の各々に対応させて、前記クラスタ結果データベースに書き込んで記憶させる評価レベル設定過程と、
目標オペレータ選定部が、前記クラスタ結果データベースから、前記対象オペレータの含まれる前記クラスタにおける前記評価レベルの最も高いオペレータを選定する目標オペレータ選定過程と
を備えることを特徴とするオペレータ育成支援方法。
【請求項７】
コンピュータを、
教育対象の対象オペレータを含む複数のオペレータの顧客対応の会話を録音する音声データ取得手段、
前記会話における前記オペレータの音声であるオペレータ音声と顧客の音声である顧客音声との各々の音声認識を行う音声認識手段、
前記オペレータ音声から予め定められた複数の特徴量を抽出する特徴抽出手段、
前記複数の特徴量を数値化して特徴データとする数値化手段、
前記特徴データにより、前記オペレータ音声のクラスタ解析を行い、オペレータ音声をクラスタに分類し、この分類結果をクラスタ結果データベースに書き込んで記憶させるクラスタ解析手段、
顧客対応の評価レベルを前記オペレータ音声の各々に対応させて、前記クラスタ結果データベースに書き込んで記憶させる評価レベル設定手段、
前記クラスタ結果データベースから、前記対象オペレータの含まれる前記クラスタにおける前記評価レベルの最も高いオペレータを選定する目標オペレータ選定手段
として機能させることを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、オペレータの育成を支援するオペレータ育成支援システム、オペレータ育成支援方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、顧客に対するサービスの向上を目指し、良質な会話が顧客と交わせるように、コンタクトセンタなどにおける電話オペレータ（以下、オペレータ）の指導が行われている。
経験を有する先輩あるいは上司などの指導者が臨席して、育成対象のオペレータの会話内容を観察し、指導することが行われている。
また、教育を受ける利用者が遠隔地にいるため、指導者が臨席して指導することができない場合などに用いられるインターネットを用いた教育システムもある（例えば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００１−３３８０７９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、指導者による指導は、いずれのオペレータに対しても画一的であり、かつ指導者の主観が含まれるため、個々のオペレータの特性に対応した指導が行えない。
すなわち、オペレータの話し方の個性に対して画一的な指導を行った場合、全てのオペレータに教育の十分な効果を与えることができない。
また、指導者の主観が含まれる場合、オペレータの各々に対して客観的な対応が行えず、オペレータを納得させる指導ができない。
【０００５】
また、コールセンターが複数の拠点に分かれている場合、あるいは在宅勤務である場合など、指導者と教育対象のオペレータが離れているため、上記インターネットを用いた教育システムを用いる。このとき、遠隔であることにより、指導者が臨席するオペレータの指導が行えないため、指導者は状況に応じた的確な対応をオペレータに対して行うことができない。
さらに、オペレータ同士が離れている場合、他のオペレータの顧客への対応を真似ることで、オペレータが自身の話し方を改善するという自助的な学習も困難である。
【０００６】
本発明は、このような事情に鑑みてなされたもので、教育対象のオペレータが遠隔地にいても、オペレータの各々の個性に対応した指導を行うことができるオペレータ育成支援システム、オペレータ育成支援方法及び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】
本発明は上述した課題を解決するためになされたもので、本発明のオペレータ育成支援システムは、教育対象の対象オペレータを含む複数のオペレータの顧客対応の会話を録音する音声データ取得部と、前記会話における前記オペレータの音声であるオペレータ音声と顧客の音声である顧客音声との各々の音声認識を行う音声認識部と、前記オペレータ音声から予め定められた複数の特徴量を抽出する特徴抽出部と、前記複数の特徴量を数値化して特徴データとする数値化部と、前記特徴データにより、前記オペレータ音声のクラスタ解析を行い、オペレータ音声をクラスタに分類し、この分類結果をクラスタ結果データベースに書き込んで記憶させるクラスタ解析部と、顧客対応の評価レベルを前記オペレータ音声の各々に対応させて、前記クラスタ結果データベースに書き込んで記憶させる評価レベル設定部と、前記クラスタ結果データベースから、前記対象オペレータの含まれる前記クラスタにおける前記評価レベルの最も高いオペレータを選定する目標オペレータ選定部とを備えることを特徴とする。
【０００８】
本発明のオペレータ育成支援システムは、前記評価レベルが前記オペレータの前記顧客対応の会話毎に設定されていることを特徴とする。
【０００９】
本発明のオペレータ育成支援システムは、トーク選定部をさらに有し、当該トーク選定部が、前記目標オペレータ選定部が選定した前記評価レベルの最も高い前記オペレータの前記顧客対応の会話から、当該評価レベルの最も高い会話を選定することを特徴とする。
【００１０】
本発明のオペレータ育成支援システムは、前記評価レベル設定部が、前記顧客音声の音声認識の結果から、顧客の満足度を示す予め設定された言葉を抽出し、当該言葉の前記会話における出現頻度によって前記評価レベルを設定することを特徴とする。
【００１１】
本発明のオペレータ育成支援システムは、前記評価レベル設定部が、前記オペレータ自身が入力する、前記会話に対する顧客対応の成功あるいは失敗の結果の程度を前記評価レベルとすることを特徴とする。
【００１２】
本発明のオペレータ育成支援方法は、音声データ取得部が、教育対象の対象オペレータを含む複数のオペレータの顧客対応の会話を録音する音声データ取得過程と、音声認識部が、前記会話における前記オペレータの音声であるオペレータ音声と顧客の音声である顧客音声との各々の音声認識を行う音声認識過程と、特徴抽出部が、前記オペレータ音声から予め定められた複数の特徴量を抽出する特徴抽出過程と、数値化部が、前記複数の特徴量を数値化して特徴データとする数値化過程と、クラスタ解析部が、前記特徴データにより、前記オペレータ音声のクラスタ解析を行い、オペレータ音声をクラスタに分類し、この分類結果をクラスタ結果データベースに書き込んで記憶させるクラスタ解析過程と、評価レベル設定部が、顧客対応の評価レベルを前記オペレータ音声の各々に対応させて、前記クラスタ結果データベースに書き込んで記憶させる評価レベル設定過程と、目標オペレータ選定部が、前記クラスタ結果データベースから、前記対象オペレータの含まれる前記クラスタにおける前記評価レベルの最も高いオペレータを選定する目標オペレータ選定過程とを備えることを特徴とする。
【００１３】
本発明のプログラムは、コンピュータを、教育対象の対象オペレータを含む複数のオペレータの顧客対応の会話を録音する音声データ取得手段、前記会話における前記オペレータの音声であるオペレータ音声と顧客の音声である顧客音声との各々の音声認識を行う音声認識手段、前記オペレータ音声から予め定められた複数の特徴量を抽出する特徴抽出手段、前記複数の特徴量を数値化して特徴データとする数値化手段、前記特徴データにより、前記オペレータ音声のクラスタ解析を行い、オペレータ音声をクラスタに分類し、この分類結果をクラスタ結果データベースに書き込んで記憶させるクラスタ解析手段、顧客対応の評価レベルを前記オペレータ音声の各々に対応させて、前記クラスタ結果データベースに書き込んで記憶させる評価レベル設定手段、前記クラスタ結果データベースから、前記対象オペレータの含まれる前記クラスタにおける前記評価レベルの最も高いオペレータを選定する目標オペレータ選定手段として機能させることを特徴とするプログラムである。
【発明の効果】
【００１４】
この発明によれば、オペレータの個々の会話における話し方の特徴量を数値化しているため、定量的な指標により目標となる目標オペレータを選定し、この目標オペレータの会話を例に指導できる。そのため、指導者がオペレータの個性に対応した指導ができ教育対象のオペレータも自らの会話を客観的にチェックすることができる。
また、この発明によれば、オペレータの話し方の特徴よりクラスタに分類しているため、指導者が最も教育対象のオペレータの話し方に類似する目標オペレータを選定できる。そのため、オペレータ個々の特性に合った目標オペレータの会話を用いた指導が可能であり、従来の画一的な指導に比較して、教育の効果を得やすくなる。
【００１５】
また、この発明によれば、教育対象のオペレータが、自身の話し方に類似した目標オペレータの会話を手本として得ることが可能となり、オペレータが顧客対応を容易に模倣することができる。
また、この発明によれば、教育対象のオペレータが、自身の話し方に類似した目標オペレータの会話を手本として得ることが可能となり、具体的な話し方の真似がし易く、個人学習において高い学習効果を得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】この発明の一実施形態によるオペレータ育成支援システムの構成例を示すブロック図である。
【図２】３次元の特徴量空間において、オペレータを複数のクラスタに分類する処理を説明する概念図である。
【図３】クラスタ結果データベース１２に書き込まれて記憶されているテーブルを説明する図である。
【図４】本実施形態によるオペレータ育成支援システムのオペレータのクラスタ解析の動作例を説明するフローチャートである。
【図５】本実施形態によるオペレータ育成支援システムにおける、教育対象のオペレータに対する目標オペレータの選定の動作例を説明するフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
以下、図面を参照して、本発明の実施の形態について説明する。図１は、この発明の一実施形態によるオペレータ育成支援システムの構成例を示すブロック図である。
本実施形態におけるオペレータ育成支援システムは、音声データ取得部１、音声認識部２、特徴抽出部３、数値化部４、クラスタ解析部５、評価レベル設定部６、目標オペレータ選定部７、トーク選定部８、提示部９、音声データベース１０、テキストデータベース１１、クラスタ結果データベース１２を備えている。
【００１８】
音声データ取得部１は、各オペレータとオペレータが対応している顧客との会話から、オペレータの音声であるオペレータ音声と、顧客の音声であり顧客音声とを別々に取得し、オペレータを識別するオペレータ識別情報に対応させ、オペレータ識別情報とともに音声データベース１０に書き込んで記憶させる。ここで、音声データ取得部１は、オペレータ音声及び顧客音声を録音した録音情報から、各々の音声のデータを得る。
音声認識部２は、オペレータ音声と顧客音声との各々の音声認識を行い、テキストデータとしてオペレータ識別情報に対応させ、オペレータ識別情報とともに書き込んで記憶させる。
【００１９】
特徴抽出部３は、オペレータ音声から、予め設定されている話し方のｎ種類の特徴量を抽出する。ここで、話し方の特徴量とは、例えば、和速、発音音量、声の周波数、顧客との会話の間隔及び発話の被さり時間などである。ここで、和速は、オペレータの発声する単位時間当たりの文字数である。発音音量は、オペレータの声の大きさを示し、例えばデシベル（ｄＢ）が用いられる。声の周波数は、オペレータの発声する声の周波数である。顧客との会話の間隔は、例えば顧客の発声が終了してからオペレータが発声を開始するまでの時間である。発話の被さり時間とは、オペレータの発声と顧客の発声とが重なっている時間である。
【００２０】
また、数値化部４は、上述した特徴量の各々を正規化して、特徴量の種類の数のｎ次元を持つ特徴データを求める。例えば、特徴量の種類として、和速、発音音量、声の周波数、顧客との会話の間隔及び発話の被さり時間の５種類（ｎ＝５）とすると、特徴データは５次元のベクトル値（５次元の特徴量空間におけるベクトル値）となる。ここで、正規化とは、例えば、特徴量毎に、オペレータ間で最も高い数値で他を除算し、ｎ次元の特徴量空間における各軸の数値単位を統一することを示している。
【００２１】
クラスタ解析部５は、オペレータ音声の特徴データにより、オペレータの各々を類似した特徴データを有するオペレータからなるグループであるクラスタに分類するクラスタ解析（クラスタリング）を行う。このとき、クラスタ解析部５は、一般的なクラスタリングの手法、例えば、クラスタ解析の非階層的方法であるｋ−ｍｅａｎｓ法、自己組織化マップ、あるいは階層的方法である最短距離法、最長距離法、メジアン法、重心法、群平均法などのいずれを用いても良い。
【００２２】
図２は、３次元の特徴量空間において、オペレータを複数のクラスタに分類する処理を説明する概念図である。ここで、特徴量（後述する評価変数）としては、例えば和速（ｘ軸）、発音音量（ｙ軸）及び顧客との会話の間隔（ｚ軸）の３個を用いている。この図２では、ｎ＝３の特徴量からなる３次元の特徴量空間において、オペレータがクラスタ１０１、クラスタ１０２及びクラスタ１０３に分類されている。
【００２３】
また、クラスタ解析部５は、オペレータ毎に、オペレータ識別情報とともにオペレータが分類されたクラスタを識別するクラスタ識別情報とを対応付けて（分類結果として）、クラスタ結果データベース１２に書き込んで記憶させる。
【００２４】
図３は、クラスタ結果データベース１２に書き込まれて記憶されているテーブルを説明する図である。図３（ａ）は、オペレータ識別情報と、このオペレータ識別情報の示すオペレータの音声の特徴量データを構成する評価変数の数値と、分類先のクラスタを識別するクラスタ識別情報とが対応付けて記憶されている解析テーブルの構成を示す図である。ここで、評価変数の種類としては、例えば、和速、発音音量、声の周波数、顧客との会話の間隔及び発話の被さり時間である。また、図３（ｂ）は、オペレータ識別情報に対応したオペレータテーブルであり、オペレータの顧客との会話を示す会話番号と、音声データベース１０において音声データが記憶されている領域のトークアドレスと、テキストデータベース１１においてテキストデータが記憶されている領域のテキストアドレスと、この会話に対する評価レベル（評価値）とが対応付けられて記憶されている。
【００２５】
評価レベル設定部６は、各オペレータに対応する会話毎のテキストデータにおける顧客の会話部分から、形態素解析などを行って、予め設定されている感謝を示す言葉を抽出する。この感謝を示す言葉は、例えば「ありがとう」、「どうも」、「助かりました」、「親切」などである。そして、評価レベル設定部６は、オペレータと顧客との会話におけるテキストデータから抽出した感謝を示す言葉の出現頻度を求め、この出現頻度を評価レベルとして各オペレータの会話毎に、クラスタ結果データベース１２のオペレータテーブル書き込んで記憶させる。
【００２６】
また、この評価レベルとして、各オペレータが顧客対応の会話が成功したか失敗したかの評価の度合いを使用しても良い。オペレータが自身の顧客対応が終了した後、図示しない入力手段から終了した会話の評価の度合いを入力すると、評価レベル設定部６は、入力された評価の度合いを、オペレータのオペレータ識別情報に対応させ、会話の会話番号とともに、クラスタ結果データベース１２のオペレータテーブルに書き込んで記憶させる。
また、他の評価レベルとして、顧客対応が販売であれば売り上げ金額（多いほど評価レベルが高い）、顧客対応がクレーム対応であれば会話時間の長さ（短いほど評価レベルが高い）などと、顧客対応の種類毎に評価する項目を選択しても良い。
【００２７】
目標オペレータ選定部７は、教育対象のオペレータ（対象オペレータ）あるいは指導者がオペレータの名前を入力すると、この名前に対応したオペレータ識別情報のオペレータが分類されたクラスタを、クラスタ結果データベース１２の解析テーブルから検索して読み出す。
また、目標オペレータ選定部７は、解析テーブルから読み出したクラスタ識別情報と同一のクラスタに分類されているオペレータの中から最も高い評価レベルを有するオペレータを学習目標の目標オペレータとして、各オペレータのオペレータテーブルを参照して選定する。
【００２８】
トーク選定部８は、目標オペレータ選定部７が選定した目標オペレータの、音声データベース１０において最も評価レベルの高い会話の音声データの記憶されているトークアドレスと、テキストデータベース１１においてテキストデータの記憶されているテキストアドレスとを読み出す。また、トーク選定部８は、読み出した音声データのトークアドレスとテキストデータのテキストアドレスとを提示部９に対して出力する。
【００２９】
提示部９は、供給される音声データの記憶されているトークアドレスにより、目標オペレータの音声データを音声データベース１０から読み出し、この読み出した音声データを図示しないスピーカなどから出力する。
また、提示部９は、供給されるテキストデータの記憶されているテキストアドレスにより、目標オペレータのテキストデータをテキストデータベース１１から読み出し、この読み出したテキストデータを図示しない表示画面に表示する。
【００３０】
次に、図４は、本実施形態によるオペレータ育成支援システムのオペレータのクラスタ解析の動作例を説明するフローチャートである。
ステップＳ１：
音声データ取得部１は、オペレータの顧客（お客様）との会話を取得し、このオペレータのオペレータ識別情報に対応させて、音声データベース１０に書き込んで記憶させる。このとき、音声データ取得部１は、クラスタ結果データベース１２におけるこのオペレータ識別情報に対応するオペレータテーブルに対し、会話の会話番号とともに音声データベース１０に書き込んだトークアドレスを書き込んで記憶させる。
【００３１】
このとき、音声データ取得部１は、音声データベース１０に書き込む際、オペレータ音声と顧客音声とを分離し、データのタイムスタンプを共通とし、オペレータ音声と顧客音声とを合わせて聞くと会話が再現されるように書き込んで記憶させる。ここで、音声データ取得部１は、例えば、オペレータ音声はマイクに入力される音声であり、顧客音声はイヤホンから出力される音声として分離している。
【００３２】
ステップＳ２：
次に、音声認識部２は、オペレータ識別情報の順番に、順次、音声認識を行うオペレータの選択を行う。
そして、音声認識部２は、オペレータ識別情報に対応する音声データのトークアドレスを、クラスタ結果データベース１２におけるオペレータテーブルから読み出す。
【００３３】
ステップＳ３：
次に、音声認識部２は、選択したオペレータ識別情報に対応する音声データを、音声データのトークアドレスにより音声データベース１０から読み出す。
そして、音声認識部２は、この読み出した音声データを、一般的なテキスト化を行うアプリケーションプログラムを用いてテキストデータに変換する。
音声認識部２は、変換したテキストデータを、オペレータ識別情報とともにテキストデータベース１１に書き込んで記憶させる。
また、音声認識部２は、オペレータ識別情報及び会話番号により、テキスト化したテキストデータを記憶したテキストアドレスを、クラスタ結果データベース１２におけるオペレータテーブルに書き込んで記憶させる。
【００３４】
ステップＳ４：
次に、特徴抽出部３は、音声データ及びテキストデータから、和速、発音音量、声の周波数、顧客との会話の間隔及び発話の被さり時間などの特徴量を抽出する。
そして、特徴抽出部３は、抽出した特徴量の各々の数値化を行い、数値化した結果である特徴データの各々を、オペレータ識別情報に対応させて、クラスタ結果データベース１２の解析テーブルに書き込んで記憶させる。このとき、特徴抽出部３は、会話毎の特徴量の各々を数値化した後、それぞれ特徴量の種類単位で平均化し、平均化した数値を特徴量データとして用いる。
【００３５】
ステップＳ５：
音声認識部２は、評価レベル設定部６から終了信号が供給されると、クラスタ結果データベース１２の解析テーブルを参照し、オペレータ識別情報により音声認識の処理を行っていないオペレータのデータの有無を検出する。
そして、音声認識部２は、音声認識を行っていないオペレータが存在する場合、処理をステップＳ２に戻し、一方、音声認識を行っていないオペレータが存在しない場合、オペレータ全員のクラスタ解析が終了したとして、処理をステップＳ６へ進める。
【００３６】
ステップＳ６：
次に、クラスタ解析部５は、オペレータ識別情報に対応して、クラスタ結果データベース１２における解析テーブルを参照し、ｎ次元の特徴量データに基づいてクラスタ解析を行い、図２に示すように各オペレータをクラスタに分類する。
そして、クラスタ解析部５は、各オペレータの分類先のクラスタのクラスタ識別情報を、それぞれのオペレータ識別情報に対応させてクラスタ結果データベース１２の解析テーブルに書き込んで記憶させる。
【００３７】
ステップＳ７：
次に、評価レベル設定部６は、オペレータ識別情報に対応した、クラスタ結果データベース１２におけるオペレータテーブルを参照し、会話番号の順番に、テキストデータベース１１において書き込まれているテキストテータのテキストアドレスを読み出す。
そして、評価レベル設定部６は、テキストデータの顧客の会話から、予め設定されている感謝の言葉を抽出する。
【００３８】
感謝の言葉の抽出後、評価レベル設定部６は、抽出した感謝の言葉を、テキストデータの顧客の会話における全ての言葉の数で除算し、感謝の言葉の出現頻度を算出する。
評価レベル設定部６は、算出した出現頻度を、オペレータ識別情報及び会話番号に対応させて、クラスタ結果データベース１２におけるオペレータテーブルに書き込んで記憶させる。
【００３９】
次に、図５は、本実施形態によるオペレータ育成支援システムにおける、教育対象のオペレータに対する目標オペレータの選定の動作例を説明するフローチャートである。
ステップＳ１１：
教育対象のオペレータの名前が図示しない入力手段から入力されると、目標オペレータ選定部７は、オペレータの名前により、このオペレータのオペレータ識別情報を、自身内部の記憶部のテーブルから読み出す。
【００４０】
ステップＳ１２：
次に、目標オペレータ選定部７は、オペレータのオペレータ識別情報に対応して記載されているクラスタ識別情報を、クラスタ結果データベース１２における解析テーブルから検索して読み出す。
そして、目標オペレータ選定部７は、このオペレータと同一のクラスタに分類されている他のオペレータを、読み出したクラスタ識別情報を用いて抽出する。
例えば図２において、教育対象のオペレータがクラスタ１０１に分類されているオペレータ１０１０であるとすると、目標オペレータ選定部７は、他のオペレータとして、オペレータ１０１１、１０１２、１０１３、１０１４を、クラスタ結果データベース１２における解析テーブルから抽出する。
【００４１】
目標オペレータ選定部７は、抽出した他のオペレータのオペレータ識別情報により、クラスタ結果データベース１２における各オペレータのオペレータテーブルを参照し、最も高い評価レベルが付加されているオペレータの会話の会話番号を抽出する。
例えば、図２において、クラスタ１０１において、オペレータ１０１２が最も高い評価レベルの会話を有している場合、目標オペレータ選定部７は、このオペレータ１０１２を目標オペレータとして選定する。
また、目標オペレータ選定部７は、抽出したオペレータ識別情報及び会話番号をトーク選定部８に対して出力する。
【００４２】
ステップＳ１３：
次に、トーク選定部８は、目標オペレータ選定部７から供給されるオペレータ識別情報及び会話番号に対応したトークアドレス及びテキストアドレスを、クラスタ結果データベース１２におけるオペレータテーブルから読み出す。
そして、トーク選定部８は、読み出した音声データのトークアドレスとテキストデータのテキストアドレスとを提示部９に対して出力する。
【００４３】
ステップＳ１４：
次に、提示部９は、供給されるトークアドレスにより、選定された目標オペレータの音声データを音声データベース１０から読み出し、この読み出した音声データを図示しないスピーカなどから出力する。
また、提示部９は、供給されるテキストアドレスにより、選定された目標オペレータのテキストデータをテキストデータベース１１から読み出し、この読み出したテキストデータを図示しない表示画面に表示する。
【００４４】
この実施形態によれば、オペレータの個々の会話における話し方の特徴量を数値化して解析テーブルとしてクラスタ結果データベース１２に記憶させているため、定量的な指標により目標となる目標オペレータを選定することが可能となり、この目標オペレータの会話を例に指導できるため、指導者がオペレータの個性に対応した指導ができ教育対象のオペレータも自らの会話を客観的にチェックすることができる。
また、この実施形態によれば、オペレータの話し方の特徴より、類似したオペレータの塊としてのクラスタに分類しているため、指導者が最も教育対象のオペレータの話し方に類似する目標オペレータを、クラスタ結果データベース１２における解析テーブルから選定できる。よってオペレータ個々の特性に合った目標オペレータの会話を用いた指導が行えるため、従来の画一的な指導に比較して、教育の効果を得やすくなる。
【００４５】
また、この実施形態によれば、教育対象のオペレータが、自身と同一のクラスタに分類されている、自身の話し方に類似した目標オペレータの会話を手本として、音声データベース１０から得ることが可能となり、オペレータが顧客対応を容易に模倣することができる。
また、この実施形態によれば、教育対象のオペレータが、自身と同一のクラスタに分類されている、自身の話し方に類似した目標オペレータの会話を手本として、音声データベース１０から得ることが可能となり、顧客対応において具体的な話し方のまねがし易く、個人学習において高い学習効果を得ることができる。
【００４６】
また、図１におけるオペレータ育成支援システムの機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することによりオペレータのクラスタリングや目標オペレータの選定の処理を行ってもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。
【００４７】
また、「コンピュータシステム」は、ＷＷＷシステムを利用している場合であれば、ホームページ提供環境（あるいは表示環境）も含むものとする。
また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムを送信する場合の通信線のように、短時間の間、動的にプログラムを保持するもの、その場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリのように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。また上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良く、さらに前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであっても良い。
【００４８】
以上、この発明の実施形態を図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計等も含まれる。
【符号の説明】
【００４９】
１…音声データ取得部
２…音声認識部
３…特徴抽出部
４…数値化部
５…クラスタ解析部
６…評価レベル設定部
７…目標オペレータ選定部
８…トーク選定部
９…提示部
１０…音声データベース
１１…テキストデータベース
１２…クラスタ結果データベース
【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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