(57)【要約】【課題】オペレータが顧客の質問に対する適切な応答情報を迅速に取得するオペレータ支援システムを提供する。【解決手段】音声認識処理部１０５がオペレータの発話音声を音声認識処理し、学習処理部１０６が判定対象区間における音声認識結果に含まれる単語列を抽出する。抽出された単語列と、ドキュメント名またはＷｅｂページ情報（ＵＲＬ）とを関連付けてリコメンドモデルがリコメンドモデル記憶部１０８に記憶され、判定処理部１０７は、判定対象区間において抽出された単語列と関連付けられたドキュメント名またはＷｅｂページ情報（ＵＲＬ）をリコメンドモデルから照合し、複数の候補をオペレータに提示する。また、判定処理部１０７は、判定対象区間をシフトするたびに、ドキュメント名またはＷｅｂページ（ＵＲＬ）の候補順序を入れ替えて提示する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
電話オペレータの発話音声を認識する音声認識手段と、
音声認識結果と、前記音声認識結果が得られた際の前記電話オペレータの操作情報とを関連付け、関連付けた情報を蓄積してリコメンドモデルとして記憶する記憶手段と、
所定の区間長を判定対象区間として、前記判定対象区間における前記音声認識結果に関連付けられた前記操作情報を、前記リコメンドモデルから複数取得し、取得した複数の前記操作情報を複数の候補として判定する判定手段と、
判定された前記複数の候補を表示する表示手段と、
を具備するオペレータ支援システム。
【請求項２】
前記判定手段は、前記判定対象区間をシフトするたびに、確率の高い順に前記複数の候補の順序を入れ替える、
請求項１に記載のオペレータ支援システム。
【請求項３】
前記操作情報は、前記電話オペレータが閲覧したドキュメント、またはウェブページのＵＲＬ（Uniform Resource Locator）を示す情報である、
請求項１に記載のオペレータ支援システム。
【請求項４】
電話オペレータの発話音声を認識する音声認識工程と、
音声認識結果と、前記音声認識結果が得られた際の前記電話オペレータの操作情報とを関連付け、関連付けた情報を蓄積してリコメンドモデルとして記憶する記憶工程と、
所定の区間長を判定対象区間として、前記判定対象区間における前記音声認識結果に関連付けられた前記操作情報を、前記リコメンドモデルから複数取得し、取得した複数の前記操作情報を複数の候補として判定する判定工程と、
判定された前記複数の候補を表示する表示工程と、
を具備するオペレータ支援方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、電話で応対するオペレータを支援するオペレータ支援システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
コールセンタ（またはコンタクトセンタ）の顧客対応業務において、オペレータは電話を通じて顧客からの質問に対して、ドキュメントまたはウェブページなどを閲覧して回答することがある。
【０００３】
この操作を行うにあたり、次のような問題がある。応対に必要なドキュメントまたはウェブページが数多くあり、該当箇所にアクセスするのに時間を要してしまう。また、顧客の質問または会話の流れに対して、オペレータは不適切なドキュメントまたはウェブページにアクセスすることがあり、誤った回答をしてしまうおそれがある。これらの問題は、ベテランのオペレータに比べ、習熟度の浅いオペレータに顕著である。
【０００４】
そこで、オペレータを支援するオペレータ支援システムとして、例えば、特許文献１及び特許文献２に開示の技術が知られている。
【０００５】
特許文献１には、発声者により連続して発声される音声信号の中から任意に切り出した複数の部分音声信号と、予め指定した複数の認識単位の音声信号とを、予め指定した評価関数により類似度を評価し、該類似度より類似性の高い認識単位を認識結果として出力するワードスポッティング型音声認識装置であって、複数の認識単位を類似性の高い順に表示する認識結果表示装置と、認識結果表示装置に表示された認識結果よりオペレータが一つ又は、複数の認識結果を選択する結果選択装置とを有するオペレータ支援システムが開示されている。
【０００６】
また、特許文献２に開示のオペレータ支援システムは、ユーザとオペレータとの会話内容を音声認識処理し、質問に適応するいくつかの応答候補情報を選出する。選出された応答候補情報は複数のオペレータ端末に送出され、その表示装置に表示される。応答候補情報が実際に役に立った場合は、オペレータ支援システムは、その応答候補情報毎に対応付けられている利用状況情報を、他のものと区別できるように更新する。
【０００７】
特許文献１及び特許文献２に開示のオペレータ支援システムによれば、オペレータが顧客の質問に対する適切な応答情報を迅速に取得することができ、顧客の待ち時間の短縮、オペレータの提供するサービス品質の均一化を図ることができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】特開平５−２１６４９３号公報
【特許文献２】特開２００３−２０８４３９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
しかしながら、上述した特許文献１及び特許文献２に開示のオペレータ支援システムでは、オペレータが顧客の質問に対する適切な応答情報を迅速に取得するのに更なる改善の余地がある。すなわち、顧客の質問またはキーワードに対応する応答情報を事前にすべて定義したり、同じ応答情報に対応するすべてのキーワードのバリエーションを記憶したりする必要があるなど、事前準備に手間がかかるという問題があり、また、誤った応答情報を提示した場合にオペレータの混乱が避けられない等の問題がある。
【００１０】
本発明の目的は、オペレータが顧客の質問に対する適切な応答情報を迅速に取得するオペレータ支援システムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
本発明のオペレータ支援システムは、電話オペレータの発話音声を認識する音声認識手段と、音声認識結果と、前記音声認識結果が得られた際の前記電話オペレータの操作情報とを関連付け、関連付けた情報を蓄積してリコメンドモデルとして記憶する記憶手段と、所定の区間長を判定対象区間として、前記判定対象区間における前記音声認識結果に関連付けられた前記操作情報を、前記リコメンドモデルから複数取得し、取得した複数の前記操作情報を複数の候補として判定する判定手段と、判定された前記複数の候補を表示する表示手段と、を具備する構成を採る。
【００１２】
本発明のオペレータ支援方法は、電話オペレータの発話音声を認識する音声認識工程と、音声認識結果と、前記音声認識結果が得られた際の前記電話オペレータの操作情報とを関連付け、関連付けた情報を蓄積してリコメンドモデルとして記憶する記憶工程と、所定の区間長を判定対象区間として、前記判定対象区間における前記音声認識結果に関連付けられた前記操作情報を、前記リコメンドモデルから複数取得し、取得した複数の前記操作情報を複数の候補として判定する判定工程と、判定された前記複数の候補を表示する表示工程と、を具備するようにした。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、オペレータが顧客の質問に対する適切な応答情報を迅速に取得することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】本発明の一実施の形態に係るオペレータ支援システムの構成を示すブロック図
【図２】図１に示した学習処理部の詳細な処理の説明に供する図
【図３】学習対象区間の説明に供する図
【図４】図１に示した判定処理部の詳細な処理の説明に供する図
【図５】候補順序を入れ替える様子を示す図
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下、本発明の実施の形態について、図面を参照して詳細に説明する。
【００１６】
（一実施の形態）
図１は、本発明の一実施の形態に係るオペレータ支援システム１００の構成を示すブロック図である。以下、オペレータ支援システム１００の構成について図１を用いて説明する。
【００１７】
表示部１０１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１０４から出力された画像データを表示するデバイスであり、例えば、液晶ディスプレイ、有機ＥＬ（Electroluminescence）ディスプレイ等である。入力操作部１０２は、オペレータが入力情報を入力するデバイスであり、例えば、キーボード、マウス等である。音声入力部１０３は、オペレータの発話音声を入力するデバイスであり、例えば、マイクである。音声入力部１０３は、取得したオペレータの発話音声をＣＰＵ１０４の音声認識処理部１０５に出力する。なお、音声入力部１０３は、オペレータと通話するカスタマの発話音声を取得し、音声認識処理部１０５に出力してもよい。
【００１８】
ＣＰＵ１０４は、音声認識処理部１０５、学習処理部１０６及び判定処理部１０７を備えている。音声認識処理部１０５は、音声入力部１０３から出力されたオペレータの発話音声を既存の音声認識技術によって認識し、音声認識結果（例えば、テキスト情報）を学習処理部１０６及び判定処理部１０７に出力する。
【００１９】
学習処理部１０６は、音声認識処理部１０５から出力された音声認識結果と、音声認識結果が得られた直後に入力操作部１０２から入力されたオペレータ支援システム１００の操作情報（入力情報）とを関連付け、関連付けた情報をリコメンドモデル記憶部１０８に蓄積してリコメンドモデルを構築する。ここで、オペレータ支援システム１００の操作情報としては、オペレータがドキュメントデータベース１０９からドキュメントまたはウェブページを閲覧する操作などが挙げられる。また、リコメンドモデルは、音声認識結果から抽出された単語もしくは単語列と、オペレータによって開かれたドキュメント名またはウェブページ情報（ＵＲＬ：Uniform Resource Locator）とが関連付けられた情報を蓄積してなる。
【００２０】
判定処理部１０７は、音声認識処理部１０５から出力された音声認識結果を取得し、取得した音声認識結果に関連付けられた操作情報をリコメンドモデル記憶部１０８から読み出す。読み出した操作情報がドキュメントを閲覧する操作であった場合には、判定処理部１０７は、ドキュメントデータベース１０９から該当するドキュメントの対応するページもしくはそのページのリンク情報を表示部１０１を介してオペレータに提示する。
【００２１】
次に、図１に示した学習処理部１０６の詳細な処理について説明する。ここでは、一例として、オペレータ（ＯＰ）とカスタマ（ＣＵ）との通話が以下のように行われ、オペレータが住所変更手続きのドキュメントを開いた場合を想定する（図２参照）。
【００２２】
ＯＰ：「お電話ありがとうございます。コールセンタ○○でございます。」
ＣＵ：「すいません、ちょっとお尋ねします。今度引っ越すことになったんですが、手続きってどうすればいいんですか。」
ＯＰ：「はい、住所変更のお手続きですね。しばらくお待ち下さい。」
ここで、ＯＰが「住所変更ドキュメント（住所変更.doc）」を開いて閲覧する。
【００２３】
オペレータとカスタマとの間でこのようなやり取りが行われた場合、学習処理部１０６では、オペレータ支援システム１００への操作情報の入力時刻から所定時間遡った区間、例えば、２０秒前から３秒前までを学習対象区間として、この学習対象区間の音声認識結果を学習プログラムによって学習する（図３参照）。なお、学習対象区間の区間長は、固定でも可変でもよい。
【００２４】
学習方法の具体例としては、学習対象区間の音声認識結果の単語列を入力とし、オペレータの操作情報（表示されたドキュメント名とそのページ、ＷｅｂページであればＵＲＬ）を出力とした複数の学習用教師データ群を用いた、教師ありの機械学習の手法を使用する。例えば、学習処理部１０６が学習対象区間の音声認識結果から単語列の特徴ベクトルを計算し、所定のモデル化手法によってリコメンドモデルを構築する（図３参照）。
【００２５】
モデル化手法には、ナイーブベイズ等の生成モデルを用いた手法が挙げられる。生成モデルを用いた手法は、各ドキュメントまたはウェブページを開いた確率を単語毎に解析し、統計データを作成するものである。例えば、「住所」という単語が出現した際、ドキュメントＡが開かれた確率を調べるという具合に、種々の単語について統計データを得る。
【００２６】
なお、これ以外のモデル化手法としては、ベクトル空間を用いた手法、ＳＶＭ（Support Vector Machine）やニューラルネットワーク等の識別関数を用いた手法、ＣＲＦ（Conditional Random Fields）等の識別モデルを用いた手法が挙げられる。
【００２７】
このように、学習処理部１０６がリコメンドモデルを機械学習により自動的に構築することにより、人がリコメンドモデルを構築する場合に比べて、作業量及び時間を削減することができる。
【００２８】
次に、図１に示した判定処理部１０７の詳細な処理について図４及び図５を用いて説明する。ここでは、一例として、ＯＰとＣＵとの通話が以下のように行われた場合を想定する（図４参照）。
【００２９】
ＯＰ：「お電話ありがとうございます。コールセンタ○○でございます。」
ＣＵ：「えーと、ちょっとお聞きしたいんですけど、住所変更した時って、何をすればいいんですか。」
ＯＰ：「はい、住所変更のお手続きですね。しばらくお待ち下さい。」
【００３０】
オペレータとカスタマとの間でこのようなやり取りが行われた場合、判定処理部１０７では、所定の区間長を判定対象区間として、判定対象区間における音声認識結果に含まれる単語列を抽出し、抽出した単語列に基づいてリコメンドモデルを照合し、リコメンドモデル記憶部１０８から候補となる複数のドキュメント名またはウェブページ情報（ＵＲＬ）を読み出す。判定処理部１０７は、リコメンドモデル記憶部１０８から読み出した複数のドキュメント名またはウェブページ情報（ＵＲＬ）を候補として表示部１０１に表示し、オペレータに提示する。また、判定処理部１０７には、判定対象区間を所定量シフトするシフト幅が設定されており、判定対象区間をシフト幅ずつずらすたびに、判定対象区間において出現する単語列に基づいて確率の高い順に候補順序を入れ替える（図５参照）。
【００３１】
候補順序を入れ替える様子について図５を参照しながら具体的に説明する。図５では、最初の判定対象区間において出現する単語から確率の高い順（尤もらしい順）に、第１候補に「解約.doc」、第２候補に「口座変更.doc」、第３候補に「住所変更.doc」、第４候補に「名義変更.doc」…が提示されたとする。
【００３２】
判定処理部１０７は、判定対象区間をシフト幅ずらす毎に候補順序を入れ替え、次の判定対象区間では、第１候補に「口座変更.doc」、第２候補に「住所変更.doc」、第３候補に「名義変更.doc」、第４候補に「解約.doc」…が提示される。
【００３３】
判定処理部１０７は、さらに次の判定対象区間では、上記同様に候補順序を入れ替え、第１候補に「住所変更.doc」、第２候補に「口座変更.doc」、第３候補に「名義変更.doc」、第４候補に「解約.doc」…が提示される。図５では、この３番目の判定対象区間と最後の判定対象区間とで同じ候補順序になっている。
【００３４】
このとき、オペレータは、いずれかの判定対象区間において提示された候補からドキュメントを選択することができ、適切なドキュメントを選択することにより、ドキュメントデータベース１０９からドキュメントを読み出して、表示部１０１に表示することができる。
【００３５】
このように、判定処理部１０７は、判定対象区間をシフトするたびに、ドキュメント名またはウェブページ（ＵＲＬ）の候補順序を確率の高い順に入れ替えて提示することにより、オペレータは速やかに所望のドキュメントまたはウェブページを選択することができる。
【００３６】
このように、本実施の形態では、音声認識処理部１０５がオペレータの発話音声を音声認識処理し、学習処理部１０６が判定対象区間における音声認識結果に含まれる単語列を抽出する。抽出された単語列と、ドキュメント名またはウェブページ情報（ＵＲＬ）とを関連付けてリコメンドモデルがリコメンドモデル記憶部１０８に記憶され、判定処理部１０７は、判定対象区間において抽出された単語列と関連付けられたドキュメント名またはウェブページ情報（ＵＲＬ）をリコメンドモデルから照合し、複数の候補をオペレータに提示する。また、判定処理部１０７は、判定対象区間をシフトするたびに、ドキュメント名またはウェブページ（ＵＲＬ）の候補順序を確率の高い順に入れ替えて提示する。
【００３７】
これにより、オペレータは速やかに所望のドキュメントまたはウェブページを選択することができ、オペレータがカスタマの質問に対する適切な応答情報を迅速に取得することができる。
【符号の説明】
【００３８】
１０１  表示部
１０２  入力操作部
１０３  音声入力部
１０４  ＣＰＵ
１０５  音声認識処理部
１０６  学習処理部
１０７  判定処理部
１０８  リコメンドモデル記憶部
１０９  ドキュメントデータベース
【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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