(57)【要約】  本発明に係る情報処理装置は、業務システムに対する処理要求を受け付ける受付部と、前記処理要求に基づき、前記業務システムにおいて実行する業務タスクを特定する特定部と、前記処理要求をテキスト解析し、前記処理要求の中から前記業務タスクの実行時に必要な入力項目に対応する回答項目を抽出する抽出部と、前記回答項目に基づいて前記業務タスクを実行する実行部と、を備える。
2019093239.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
業務システムに対する処理要求を受け付ける受付部と、
前記処理要求に基づき、前記業務システムにおいて実行する業務タスクを特定する特定部と、
前記処理要求をテキスト解析し、前記処理要求の中から前記業務タスクの実行時に必要な入力項目に対応する回答項目を抽出する抽出部と、
前記回答項目に基づいて前記業務タスクを実行する実行部と、
を備えることを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記抽出部は、前記テキスト解析として含意認識処理を行う
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記業務システムに対して所定の処理を実行させるスクリプトを前記業務タスクごとに記憶する記憶部
をさらに備え、
前記実行部は、前記業務タスクに対応する前記スクリプト及び前記回答項目に基づいて前記業務タスクを実行する
ことを特徴とする請求項１又は２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記特定部が特定した前記業務タスクに対応する前記入力項目を特定し、前記入力項目に関する質問文を提示する提示部
をさらに備え、
前記受付部は、前記質問文に対する回答文を受け付け、
前記抽出部は、前記回答文を前記テキスト解析し、前記回答文の中から前記入力項目に対応する前記回答項目を抽出する
ことを特徴とする請求項１乃至３のいずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記抽出部が、前記回答文の中に前記入力項目に対応する前記回答項目の他に、他の入力項目に対応する他の回答項目を抽出した場合に、
前記提示部は、前記他の入力項目に関する前記質問文の提示を省略する
ことを特徴とする請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記抽出部が、前記回答文の中から共通の前記入力項目について複数の前記回答項目を抽出した場合に、
前記提示部は、前記入力項目に対応する前記回答項目を確認する前記質問文を提示する
ことを特徴とする請求項４又は５に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記提示部は、前記入力項目と前記回答項目との間の関連度を示す分類スコアをそれぞれ算出し、前記分類スコアの順序に基づいて前記質問文を提示する
ことを特徴とする請求項６に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記回答文から抽出した前記回答項目と抽出元の前記回答文を記憶するユーザ回答記憶部
をさらに備える
ことを特徴とする請求項４乃至７のいずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記抽出部は、前記処理要求を行うユーザに関連して前記業務システムが保有するシステム保有情報を取得して、前記システム保有情報の中から前記入力項目に対応する前記回答項目を抽出するとともに、
前記提示部は、前記システム保有情報と重複する前記入力項目に関する前記質問文の提示を省略する
ことを特徴とする請求項４乃至８のいずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
前記入力項目に関連したデータが複数の前記業務システムの間において一致しない場合又は前記データが所定のイベント情報に関連する場合に、前記データを修正する前記業務タスクを特定する監視部
をさらに備え、
前記提示部は、前記監視部が特定した前記業務タスクの実行を提案するメッセージを提示する
ことを特徴とする請求項４乃至９のいずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項１１】
前記抽出部は、前記回答文の中に、前記回答項目についての訂正表現が含まれる場合、前記回答文の中から訂正対象の前記回答項目及び訂正後の前記回答項目を特定し、前記訂正対象の前記回答項目を前記訂正後の前記回答項目で置き換える
ことを特徴とする請求項４乃至１０のいずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項１２】
業務システムに対する処理要求を受け付けるステップと、
前記処理要求に基づき、前記業務システムにおいて実行する業務タスクを特定するステップと、
前記処理要求をテキスト解析し、前記処理要求の中から前記業務タスクの実行時に必要な入力項目に対応する回答項目を抽出するステップと、
前記回答項目に基づいて前記業務タスクを実行するステップと、
を備えることを特徴とする情報処理方法。
【請求項１３】
コンピュータに、
業務システムに対する処理要求を受け付けるステップと、
前記処理要求に基づき、前記業務システムにおいて実行する業務タスクを特定するステップと、
前記処理要求をテキスト解析し、前記処理要求の中から前記業務タスクの実行時に必要な入力項目に対応する回答項目を抽出するステップと、
前記回答項目に基づいて前記業務タスクを実行するステップと、
を実行させることを特徴とするプログラムが記録された記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置、方法及び記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、ユーザからの処理要求を対話形式で受け付け、入力されたデータに基づいて外部サービスを呼び出すことにより、検索処理や登録処理を実行するインテリジェント自動アシスタントシステムが開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１３−５１７５６６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献１に記載のシステムは、所定のルールに基づいて回答の中から必要な情報を抽出する。このため、当該システムが同一語句の文脈による意味の相違や表記ゆれなどに高精度で対応するためには、質問事項に対するユーザの回答パターンを想定し、大量のルールを予め登録しておく必要があった。【０００５】
そこで、本発明は、上述の課題に鑑み、大量のルールを予め登録しなくても、入力された自然言語を高精度で解析でき、かつ、業務システムを操作する上で必要な入力項目を自動的に設定できる情報処理装置、方法及び記録媒体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】
【０００６】
本発明の一つの観点によれば、業務システムに対する処理要求を受け付ける受付部と、前記処理要求に基づき、前記業務システムにおいて実行する業務タスクを特定する特定部と、前記処理要求をテキスト解析し、前記処理要求の中から前記業務タスクの実行時に必要な入力項目に対応する回答項目を抽出する抽出部と、前記回答項目に基づいて前記業務タスクを実行する実行部と、を備える情報処理装置が提供される。【０００７】
本発明の他の観点によれば、業務システムに対する処理要求を受け付けるステップと、前記処理要求に基づき、前記業務システムにおいて実行する業務タスクを特定するステップと、前記処理要求をテキスト解析し、前記処理要求の中から前記業務タスクの実行時に必要な入力項目に対応する回答項目を抽出するステップと、前記回答項目に基づいて前記業務タスクを実行するステップと、を備える情報処理方法が提供される。【０００８】
本発明のさらに他の観点によれば、コンピュータに、業務システムに対する処理要求を受け付けるステップと、前記処理要求に基づき、前記業務システムにおいて実行する業務タスクを特定するステップと、前記処理要求をテキスト解析し、前記処理要求の中から前記業務タスクの実行時に必要な入力項目に対応する回答項目を抽出するステップと、前記回答項目に基づいて前記業務タスクを実行するステップと、を実行させるプログラムが記録された記録媒体が提供される。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、大量のルールを予め登録しなくても、入力された自然言語を高精度で解析でき、かつ、業務システムを操作する上で必要な入力項目を自動的に設定できる情報処理装置、方法及び記録媒体を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】第１実施形態に係る情報処理装置の機能を示すブロック図である。
【図２】第１実施形態における業務システムの入力画面の具体例を示す図である。
【図３Ａ】第１実施形態における対話設定記憶部のデータ項目例を示す図である。
【図３Ｂ】第１実施形態における対話設定記憶部のデータ項目例を示す図である。
【図４】第１実施形態におけるユーザ回答記憶部のデータ項目例を示す図である。
【図５】第１実施形態におけるＲＰＡ設定記憶部のデータ項目例を示す図である。
【図６】第１実施形態に係る情報処理装置のハードウェア構成例を示すブロック図である。
【図７】第１実施形態に係る情報処理装置、ユーザ端末及び業務システムの間の動作例を示すシーケンス図である。
【図８】第１実施形態におけるユーザ端末の対話画面の一例を示す図である。
【図９】第１実施形態におけるユーザ端末の対話画面の一例を示す図である。
【図１０】第１実施形態に係る情報処理装置の外部システム連携処理の一例を示すフローチャートである。
【図１１】第２実施形態に係る情報処理装置の機能を示すブロック図である。
【図１２】第２実施形態における情報処理装置の一例を示すフローチャートである。
【図１３】第２実施形態におけるユーザ端末の対話画面の一例を示す図である。
【図１４】第２実施形態におけるユーザ端末の対話画面の一例を示す図である。
【図１５】第３実施形態における情報処理装置の一例を示すフローチャートである。
【図１６】第３実施形態におけるユーザ端末の対話画面の一例を示す図である。
【図１７】第４実施形態における情報処理装置の一例を示すフローチャートである。
【図１８】第４実施形態におけるユーザ端末の対話画面の一例を示す図である。
【図１９】第５実施形態における情報処理装置の機能を示すブロック図である。
【図２０】第６実施形態に係る情報処理装置の機能を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、図面を参照して、本発明の実施形態を説明する。なお、以下で説明する図面においては、同一の機能又は対応する機能を有する要素には同一の符号を付し、その繰り返しの説明を省略する。
【００１２】
［第１実施形態］
図１は、第１実施形態に係る情報処理装置１の機能を示すブロック図である。情報処理装置１は、図示しない通信ネットワーク（例えば有線ＬＡＮ、無線ＬＡＮ、インターネットなど）を介してユーザ端末２、各種の業務システム３、外部システム４及び従業員管理システム５に接続されている。情報処理装置１は、ユーザ端末２から対話形式で処理要求を受け付け、業務システム３における業務タスクを実行するコンピュータである。ユーザ端末２は、対話アプリケーションがインストールされているスマートフォン、タブレット端末、パーソナルコンピュータなどの作業端末である。業務システム３は、交通費清算システム、勤怠管理システム、スケジュール管理システム、施設予約システムなど業務データの登録・更新、参照を行うためのコンピュータシステムである。また、外部システム４は、業務システム３とは異なる事業者によって提供されているコンピュータシステムであり、本実施形態ではルート検索システムを例示している。従業員管理システム５は、ユーザ情報管理システム、人事情報管理システム及び総務情報管理システムなどである。
【００１３】
図２は、第１実施形態における業務システム３の入力画面の具体例を示す図である。ここでは、ユーザが出張時の交通費申請を行う際に、“利用日”、“行き先”、“区間”、“片道運賃”、“片道・往復区分”、“日当”、“申請区分”などの入力項目をそれぞれ設定する申請内容入力画面が示されている。本実施形態に係る情報処理装置１は、ユーザの代わりに、図２に示すような業務システム３に対する操作を自動的に実行するものである。以下、情報処理装置１の構成を詳細に説明する。
【００１４】
図１に示すように、情報処理装置１は、受付部１０、特定部１１、対話設定記憶部１２、提示部１３、抽出部１４、ユーザ回答記憶部１５、学習部１６、学習モデル記憶部１７、ＲＰＡ実行部１８、ＲＰＡ設定記憶部１９、スクリプト記憶部２０を備えている。
【００１５】
受付部１０は、ユーザ端末２から入力された業務システム３に対する処理要求を受け付ける。本実施形態では、当該処理要求を「タスク特定文」と呼ぶものとする。例えば、「交通費を清算したい」、「電車代の清算」、「配送日時の変更」、「会議室の予約」など、ユーザが各種の業務システム３において達成したい目的を含む文章がタスク特定文（タスク宣言文）に該当する。なお、受付部１０は、タスク達成型対話とタスク非達成型対話の両方の入力に対応できる。タスク達成型対話は、最初にタスクを特定するような文を入力して、質問と回答を相互に繰り返す対話形式である。例えば、ユーザ端末２から「天気はどう？」のタスク特定文を入力すると、情報処理装置１から「どこの天気ですか？」と質問され、ユーザ端末２から「東京の港区」と再度入力するような対話である。最初の入力によりタスクを特定できるため、話題を絞り込んで質問を行える利点がある。これに対し、タスク非達成型対話の場合は、タスク特定文と回答を一緒に行う対話形式である。例えば、「港区の明日の天気はどうですか？」のような対話形式である。この対話形式によれば、ユーザが処理に必要な情報を一度に提供した場合に、質問を繰り返すことなく迅速に処理可能となる。
【００１６】
特定部１１は、対話設定記憶部１２内の記憶情報を参照して、受付部１０から入力されたタスク特定文に対してテキスト解析を行い、業務システム３において実行する業務タスクを特定する。ここで、「テキスト解析」は、形態素解析、構文解析、同義語抽出、スパン抽出、含意認識などにより、入力あるいは変換されたテキスト情報を解析する技術の総称である。「形態素解析」は、文章を言語として意味を持つ最小単位である形態素に区切り、原形や品詞などの情報を付与する処理である。
【００１７】
「構文解析」は、係り受け解析と呼ばれ、所定の構造的制約を満たす中で、単語及び文節間の係り受け関係としての自然さを計算し、単語及び文節間の係り受け関係を決定する処理である。
【００１８】
「同義語抽出」は、処理対象のテキスト情報を入力し、表記が異なるが同一の意味を持つ同義語のペアを抽出する処理である。同義語は、例えばＩＴ関連、機械関連、料理関連など特定のドメイン（分野）ごとに抽出して記憶しておくとよい。
【００１９】
「スパン抽出」は、学習データから学習したモデルを利用し、入力された文章から重要部分を自動的に切り出して抽出する処理である。スパン抽出の代表的な手法としては、ＣＲＦ（Ｃｏｎｄｉｔｉｏｎａｌ  Ｒａｎｄｏｍ  Ｆｉｅｌｄ:条件付き確率場）がある。例えば、学習データとして、「家族と旅行でハワイに行きます」、「来月は旅行でアメリカに行く」、「行先はニューヨークです」の３つが入力された場合を説明する。この場合、学習データを学習することで、「旅行」＋「で」の後と、「に」＋「行く」の前の間にある単語が行先の可能性が高いことが分かる。この結果、未知のデータとして「旅行でイタリアに行きます」と入力されたとき、行先として「イタリア」を抽出することができる。また、「含意認識」とは、２つの文（文章）について、一方の文章（対象文章）が他方の文章（仮説文章）が表す意味を含むか否かを判定する処理である。
【００２０】
また、特定部１１は、テキスト解析を行う際、モデルファイルを参照する。モデルファイルは、機械学習によって作成されたモデルである。後述する学習部１６は、抽出部１４において自然言語から回答項目を抽出するために、自然言語と回答項目の正しいペアを大量に集め、そのデータ（教師データ）を使って機械学習を行う。これにより、学習部１６は、入力されたテキストから回答項目を抽出できるように、モデルファイルを生成する。
対話設定記憶部１２は、業務タスクの実行条件を定義するタスク設定と、業務タスクの実行時に必要となる入力項目の入力条件を定義する入力条件設定とを記憶する。
【００２１】
図３Ａ及び図３Ｂは、第１実施形態における対話設定記憶部１２のデータ項目例を示す図である。図３Ａでは、業務タスクごとに固有な業務タスクＩＤ、業務タスクの開始条件及び中断条件、業務タスクの実行に必要な入力項目の入力項目ＩＤ、業務タスクの終了時処理を項目とし、各項目に対するデータ例が示されている。入力項目ＩＤの順序は、質問順序を示すものとする。例えば、「電車代の清算」というタスク特定文が入力されたとき、特定部１１は開始条件を定義したモデルファイル（“Ｍｏｄｅｌ＿ＳｔａｒｔＣｏｎ”）に基づいてテキスト解析を行い、業務タスクＩＤ（“Ａｐｐｌｙ＿ＴｒａｎｓＥｘｐ”）を特定する。また、同タスクを実行する際に必要となる入力項目は、利用日（“Ｄａｔｅ＿ｕｓｅ”）、出発駅（“Ｆｒｏｍ＿ｓｔａｔｉｏｎ”）、到着駅（“Ｔｏ＿ｓｔａｔｉｏｎ”）、経由駅（“Ｖｉａ＿ｓｔａｔｉｏｎ”）、片道・往復区分（“ｋｂｎ＿ｗａｙ”）である。そして、終了時処理としてスクリプト“Ｓｃｒｉｐｔ＿００１”を実行することを示している。
【００２２】
図３Ｂでは、入力項目ＩＤ、入力項目に対応する質問文、入力項目のデータ型、回答判別条件、及び外部システム連携を項目例とし、各項目に対するデータ例が示されている。例えば、入力項目ＩＤが“Ｄａｔｅ＿ｕｓｅ”の場合、質問文として「ご利用日はいつですか？」が提示され、設定されるデータのデータ型は“日付型”であり、回答判別条件としてはモデルファイル“Ｍｏｄｅｌ＿Ｄａｔｅ”が使用されることが示されている。
【００２３】
また、入力項目ＩＤ“ｋｂｎ＿ｗａｙ”の場合、外部システム連携によるルート検索結果及び「往復ですか？」の文章の組み合わせた質問文が提示されること、データ型は“はい／いいえ型”であり、外部システム連携として呼び出すプログラムはルート検索システムの“Ｓｅａｒｃｈ＿Ｒｏｕｔｅ”であることが示されている。
【００２４】
なお、図３Ａ及び図３Ｂにおいて、業務タスクの開始条件、中断条件、回答判別条件として、モデルファイルを用いるものとしたが、モデル判別形式に限られない。例えば、“＊日時の変更＊”、“＊やめる＊”、“ｘｘｘｘ−ｘｘｘｘ−ｘｘｘ［０−９］＋”などの正規表現形式を併せて用いることもできる。また、入力条件設定における他のデータ型としては、文字列型、数値型、モデル型を含むものとする。
【００２５】
提示部１３は、業務タスクの実行時に必要な入力項目を求め、ユーザ端末２側に入力項目に関する質問文を提示する。入力項目及び質問文の数は、業務タスクによって様々である。受付部１０は、提示された質問文に対してユーザ端末２で入力された回答文を受け付ける。
【００２６】
抽出部１４は、受付部１０が受け付けた回答文に対してテキスト解析を行い、回答文の中から入力項目に対応する回答項目を抽出する。
ユーザ回答記憶部１５は、抽出部１４が抽出した回答項目を設定値として記憶する。図４は、第１実施形態におけるユーザ回答記憶部１５のデータ項目例を示す図である。ここでは、利用日（“Ｄａｔｅ＿ｕｓｅ”）に“２０１７／１１／１６”、出発駅（“Ｆｒｏｍ＿ｓｔａｔｉｏｎ”）に“三田”、到着駅（“Ｔｏ＿ｓｔａｔｉｏｎ”）に“大手町”、片道の運賃（“ｆａｒｅ”）に“２１６”、片道・往復区分（“ｋｂｎ＿ｗａｙ”）に“１（片道）”がそれぞれ設定値として記憶されている。
【００２７】
学習部１６は、入力された回答文と回答文から抽出した回答項目とのペアを学習データとしてユーザ回答記憶部１５に記憶する。また、学習部１６は、抽出部１４が回答文の中から回答項目を正しく抽出できたときに、学習データに基づいて学習モデルを作成し、学習モデル記憶部１７に記憶する。抽出部１４は、入力項目に対応する学習モデルをテキスト解析に使用する。
【００２８】
ＲＰＡ実行部１８は、回答項目を引数に設定して業務タスクに対応するスクリプトをスクリプト記憶部２０から読み込み、業務タスクを実行する。ここで、「ＲＰＡ（Ｒｏｂｏｔｉｃ  Ｐｒｏｃｅｓｓ  Ａｕｔｏｍａｔｉｏｎ）」とは、例えば経理や総務などのバックオフィス業務において、人間の代わりに各種アプリケーションを操作するソフトウェアであり、仮想知的労働者（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｌａｂｏｒ）とも言われている。すなわち、ＲＰＡは、ソフトウェアを動作させるためのソフトウェアであり、手作業によるデータ入力など定型的な操作を自動化できる。
【００２９】
図５は、第１実施形態におけるＲＰＡ設定記憶部１９のデータ項目例を示す図である。ここでは、ＲＰＡ設定記憶部１９が、業務タスクＩＤ、スクリプトを実行するときの引数を設定項目とし、そのデータ例を示している。
【００３０】
図６は、第１実施形態に係る情報処理装置１のハードウェア構成例を示すブロック図である。情報処理装置１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）１０１、メモリ１０２、記憶装置１０３、通信インタフェース１０４、入力装置１０５、及び表示装置１０６を備える。
【００３１】
ＣＰＵ１０１は、記憶装置１０３に記録されたプログラムをメモリ１０２上に展開して実行することにより、情報処理装置１の全体の制御及び演算処理を行うプロセッサである。また、ＣＰＵ１０１は、記憶装置１０３に処理結果のデータを記録し、通信インタフェース１０４を介して処理結果のデータを外部に送信する。
【００３２】
メモリ１０２は、ＣＰＵ１０１が処理中のデータや記憶装置１０３から読み出されたデータを一時的に記憶するＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）などを含む。
【００３３】
記憶装置１０３は、ＣＰＵ１０１が実行するプログラムや、プログラムによる処理結果のデータなどを記憶する。記憶装置１０３は、読み取り専用のＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）や、読み書き可能のハードディスクドライブ又はフラッシュメモリなどを含む。また、記憶装置１０３は、ＣＤ−ＲＯＭなどのコンピュータ読取可能な可搬記憶媒体を含んでもよい。
【００３４】
通信インタフェース１０４は、データの送受信を行う通信部であり、有線通信及び無線通信の少なくとも一方の通信方式を実行可能に構成される。通信インタフェース１０４は、該通信方式に必要なプロセッサ、電気回路、アンテナ、接続端子などを含む。通信インタフェース１０４は、ＣＰＵ１０１からの信号に従って、該通信方式を用いて通信を行う。
【００３５】
入力装置１０５は、ユーザからの入力を受け付けるキーボードなどを含み、入力された内容を信号としてＣＰＵ１０１に送信する。入力装置１０５及び表示装置１０６が一体化されたタッチスクリーンが用いられてもよい。
【００３６】
表示装置１０６は、ＣＰＵ１０１からの信号に従って、所定の情報を表示する表示装置である。表示装置１０６としては、液晶ディスプレイなどの任意の表示装置を用いることができる。
【００３７】
なお、情報処理装置１は、図６に示すハードウェア構成に限定されず、その他の機器をさらに備えてもよい。情報処理装置１は一つ又は複数の装置からなってもよく、あるいは他の装置と一体に構成されてもよい。また、情報処理装置１は別の装置に接続され、本実施形態において情報処理装置１によって行われる処理の少なくとも一部は該装置によって行われてもよい。
【００３８】
続いて、第１実施形態に係る情報処理装置１の動作について図７乃至図１０を参照しながら説明する。
【００３９】
図７は、第１実施形態に係る情報処理装置１、ユーザ端末２及び業務システム３の間の動作例を示すシーケンス図である。図８及び図９は、第１実施形態におけるユーザ端末２の対話画面の一例を示す図である。ここでは、画面の右側からの吹き出しがユーザ端末２からの入力内容を示し、画面の左側からの吹き出しが情報処理装置１からの出力内容（質問文）を示している。
【００４０】
先ず、ユーザがユーザ端末２においてタスク特定文を入力すると（ステップＳ１０１）、情報処理装置１の特定部１１は、受付部１０において受け付けたタスク特定文に対してテキスト解析を行って業務タスクを特定し、その業務タスクＩＤを提示部１３に出力する（ステップＳ１０２）。
【００４１】
図８では、ユーザ端末２において「昨日の電車の費用を清算したい」という自然文（タスク特定文Ｔ１）を入力したとき、質問文Ｑ１１が提示されている。質問文Ｑ１１では、タスク特定文Ｔ１の中に「電車の費用を清算」という曖昧な入力が含まれている場合でも、テキスト解析によって「交通費清算」という業務タスクを特定できたことを示している。
【００４２】
次に、情報処理装置１の提示部１３は、業務タスクＩＤに基づいて対話設定記憶部１２から業務タスクの実行の際に必要な入力項目に対応する質問文及び質問順序を取得する（ステップＳ１０３）。
【００４３】
次に、情報処理装置１の抽出部１４は、タスク特定文の中に回答項目を含むか否かを判定する（ステップＳ１０４）。ここで、抽出部１４は、タスク特定文の中に回答項目を含むと判定した場合には（ステップＳ１０４：ＹＥＳ）、タスク特定文の中に含まれていた回答項目を記憶する（ステップＳ１０５）。これに伴い、提示部１３は、ステップＳ１０５において記憶した回答項目については質問が不要であることから、質問順序を変更する（ステップＳ１０６）。これに対し、情報処理装置１が、タスク特定文の中に回答項目を含まないと判定した場合には（ステップＳ１０４：ＮＯ）、ステップＳ１０７の処理へ進む。
【００４４】
図８の質問文Ｑ１１では、タスク特定文Ｔ１に含まれていた「昨日の」の語句が、現在日付（１１月１７日（金））に基づいて「１１月１６日（木）の」に変換されている。すなわち、「昨日の」という相対的な指定についても対応可能としている。そして、回答文Ａ１１の入力によって、“利用日”が「１１月１６日」に確定されたことで、図８に示す対話の中では“利用日”に関する質問は省略されている。
【００４５】
ステップＳ１０７において、提示部１３は、対象となる入力項目に関する質問形式が固定質問であるか否かを判定する。「固定質問」とは、質問文が固定的であり、入力条件設定に予め記載されている質問文である。固定質問に対する判定は、入力条件設定に記載されている条件に従って行われる。ここで、提示部１３が、質問形式が固定質問であると判定した場合には（ステップＳ１０７：ＹＥＳ）、ステップＳ１０９の処理へ進む。例えば、図３Ｂにおいて例示した入力項目“Ｄａｔｅ＿ｕｓｅ（利用日）”の場合が該当する。
【００４６】
これに対し、提示部１３が、質問形式が固定質問ではないと判定した場合には（ステップＳ１０７：ＮＯ）、外部システム連携処理の実行により作成された質問文を取得して（ステップＳ１０８）、ステップＳ１０９の処理へ進む。質問形式が固定質問ではない質問文とは、外部システム４における処理結果によって変動する質問文を意味する。例えば、図３Ｂにおいて例示した入力項目“ｋｂｎ＿ｗａｙ（片道・往復区分）”の場合が該当する。外部システム連携処理については、後述する。
【００４７】
ステップＳ１０９において、提示部１３がユーザ端末２に対して入力項目に対応する質問文を出力すると、ユーザ端末２は画面上に質問文を表示する（ステップＳ１１０）。
【００４８】
次に、ユーザがユーザ端末２において質問文に対する回答文を入力すると（ステップＳ１１１）、抽出部１４は、受付部１０において受け付けた回答文に対してテキスト解析を行い、回答文に示されている回答項目を抽出する（ステップＳ１１２）。なお、はい／いいえ型の質問文に対する回答文に対しては、テキスト解析が不要となる場合がある。また、音声入力の場合には、「はい」の意味の回答として「はい」、「そうです」、「その通りです」など様々な回答パターンがある。この場合には、テキスト解析を行うとよい。
【００４９】
次に、抽出部１４は、ステップＳ１１２において回答文の中から複数の回答項目を抽出したか否かを判定する（ステップＳ１１３）。ここで、抽出部１４が、複数の回答項目を抽出したと判定した場合には（ステップＳ１１３：ＹＥＳ）、ステップＳ１１４の処理へ進む。これに対し、抽出部１４が、複数の回答項目を抽出していないと判定した場合には（ステップＳ１１３：ＮＯ）、ステップＳ１２０の処理へ進む。
【００５０】
図８では、質問文Ｑ１２（「出発駅はどこですか？」）に対し、回答文Ａ１２（「三田から大手町まで」）が入力されている。回答文Ａ１２では、質問対象の入力項目（“出発駅”）に対する回答項目のみならず、他の入力項目（“到着駅”）に対する回答項目を含んでいる。また、「三田」及び「大手町」の部分は、駅名としては曖昧な入力といえる。このような場合には、所定の正規表現方式に基づいて、「三田」を「三田駅」、「大手町」を「大手町駅」として抽出するとよい。図８において、情報処理装置１は、回答文Ａ１２を受けて、質問文Ｑ１３（「三田駅から大手町駅は、都営三田線で乗り換えなしで２１６円です。往復ですか？」）を提示している。
【００５１】
ステップＳ１１４において、抽出部１４は、回答文から抽出した複数の回答項目と入力項目との対応関係が明確であるか否かを判定する。ここで、抽出部１４が、回答項目と入力項目との対応関係が明確であると判定した場合（ステップＳ１１４：ＹＥＳ）には、ステップＳ１１９の処理へ進む。
【００５２】
図８の回答文Ａ１２では、質問対象の入力項目（“出発駅”）に対する回答項目だけでなく、他の入力項目（“到着駅”）に対する回答項目も含んでいるが、回答文Ａ１２をテキスト解析することにより、回答項目と入力項目との対応関係は明確となっている。このため、質問文Ｑ１３に示すように、「三田」を“出発駅”に分類し、「大手町」を“到着駅”に分類している。
【００５３】
これに対し、抽出部１４が、回答項目と入力項目との対応関係が不明確であると判定した場合（ステップＳ１１４：ＮＯ）には、提示部１３は、ユーザ端末２に対して確認用の質問文を出力する（ステップＳ１１５）。これを受けて、ユーザ端末２は、質問文を画面上に表示する（ステップＳ１１６）。
【００５４】
図９では、質問文Ｑ２２（「出発駅はどこですか？」）に対して回答文Ａ２２（「三田から押上で降りて青砥まで」）が入力されている。回答文Ａ２２においては、“出発駅”が「三田駅」であることは明確である。しかし、回答文Ａ２２のような文章が未学習である場合には、情報処理装置１において“経由駅”及び“到着駅”については不明確として処理される。すなわち、「押上駅」と「青砥駅」の両方が“到着駅”の候補になり得る。このため、確認用の質問文Ｑ２３（「青砥駅が到着駅ですか？」）を提示し、「青砥駅」が“到着駅”に分類されるべきか否かを判定している。確認用の質問文を作成する場合には、質問により合致する回答項目を選択することになる。よって、確認用の質問文は、回答文を機械学習モデルに基づいて分類したときに、入力項目に対する関連度を示す分類スコアが高い方の回答項目から提示することが好ましい。例えば、上述した回答文Ａ２２では、「青砥」の直後に「まで」の語句が続くため、“到着駅”に係る分類スコアは「押上駅」よりも「青砥駅」の方が高くなる。
【００５５】
次に、ユーザがユーザ端末２において質問文に対する回答文を入力すると（ステップＳ１１７）、抽出部１４は、回答文に対してテキスト解析を行い、回答文に示されている回答項目を抽出する。これにより、抽出部１４は、複数の回答項目と入力項目との対応関係を明確化する（ステップＳ１１８）。
【００５６】
図９では、質問文Ｑ２３に対し、ユーザが「はい」と回答（Ａ２３）することにより、「青砥駅」は“到着駅”に対する回答項目となる。また、“経由駅”の回答項目が空白であるため、先の回答（Ａ２３）によって除外された「押上駅」は“経由駅”の回答項目として自動的に割り振られる。この結果、最後の質問文Ｑ２４（「三田駅から押上駅経由で青砥駅は、・・・」）に示されるように、３つの入力項目（“出発駅”、“経由駅”及び“到着駅”）と回答項目との対応関係が明確化される。
【００５７】
次に、提示部１３は、入力項目との対応関係が明確化された回答項目に関する質問を省略するように、質問順序を変更する（ステップＳ１１９）。図３Ａに示すタスク設定の例では、交通費申請の業務タスクについては、“出発駅（Ｆｒｏｍ＿ｓｔａｔｉｏｎ）”の後に“到着駅（Ｔｏ＿ｓｔａｔｉｏｎ）”についての質問が行われる。しかし、図８の対話例では回答文Ａ１２において回答済みであるため、“到着駅”に関する質問は省略されている。また、“経由駅”についても、検索ルートから経由駅（乗り換え駅）が存在しないことから省略されている。
【００５８】
次に、抽出部１４は、入力項目に対応する回答項目をユーザ回答記憶部１５に記憶すると（ステップＳ１２０）、業務タスクの実行に必要な全ての入力項目に関して質問が終了したか否かを判定する（ステップＳ１２１）。ここで、抽出部１４が、全ての入力項目に関して質問が終了したと判定した場合には（ステップＳ１２１：ＹＥＳ）、ステップＳ１２２の処理へ進む。これに対し、抽出部１４が、質問が終了していないと判定した場合には（ステップＳ１２１：ＮＯ）、ステップＳ１０７の処理へ戻る。
【００５９】
ステップＳ１２２において、ＲＰＡ実行部１８は、業務タスクに係るスクリプトをスクリプト記憶部２０から読み出すとともに、ユーザ回答記憶部１５から読み出した回答項目を引数としてスクリプトを実行する。
【００６０】
ステップＳ１２３において、業務システム３は、スクリプトに基づく自動処理を行い、その処理結果を情報処理装置１に出力する（ステップＳ１２４）。
【００６１】
図１０は、第１実施形態に係る情報処理装置１の外部システム連携処理の一例を示すフローチャートである。この処理は、対話設定記憶部１２の入力条件設定において、入力項目に関する質問文の質問形式として、外部システム連携用のスクリプト及び引数が指定されているときに実行される。
【００６２】
先ず、ＲＰＡ実行部１８は、スクリプト記憶部２０から業務タスクに係るスクリプトを読み出すともに、ユーザ回答記憶部１５から引数に設定する回答項目を取得し、スクリプトを実行する（ステップＳ２０１）。
【００６３】
次に、ＲＰＡ実行部１８は、外部システム４からスクリプトに基づく処理結果を取得し（ステップＳ２０２）、その処理結果を提示部１３に出力する。
【００６４】
そして、提示部１３は、処理結果に基づいて入力項目に関する質問文を作成する（ステップＳ２０３）。作成された質問文は、ユーザ端末２へ出力される（図７のステップＳ１０９）。
【００６５】
上述した図８の質問文Ｑ１３における「都営三田線で乗り換えなしで２１６円です。」の部分は、回答文Ａ１２から抽出した“出発駅”と“到着駅”の回答項目を引数としてスクリプトを実行し、図示しないルート検索システムから得られた処理結果（路線及び片道運賃）に基づいている。
【００６６】
以上のように、本実施形態に係る情報処理装置１によれば、大量のルールを予め登録することなく、自然言語によって入力された文章の意味内容を解釈して所望の業務タスクを自動的に実行できる。
【００６７】
また、多くの会社では、複数の業務システム３が導入されているが、業務システム３ごとに操作方法が異なる場合が多い。このような場合には、ユーザがシステムの操作方法に慣れるまでに時間を要していた。これに対し、本実施形態に係る情報処理装置１によれば、ユーザが共通の対話アプリケーションを介して聞かれた質問に対して自然言語により簡単に答えるだけで、所望の業務システム３に対する処理要求及びデータの入力・指定を受け付け、ユーザに代わって自動的に処理できる。このため、ユーザは、複数の業務システム３の操作方法を習得する必要がなくなる。この結果、業務の効率化が図られる。
【００６８】
また、業務システム３に対して所定の処理を実行させるＲＰＡスクリプトを業務タスクごとに記憶するスクリプト記憶部２０を備え、ＲＰＡ実行部１８は、業務タスクに対応するＲＰＡスクリプトを読み込み、ＲＰＡスクリプト及び回答項目（引数）に基づいて業務タスクを実行する。スクリプトを利用する構成のため、複数の業務システム３に対して実装が容易な利点がある。
【００６９】
また、抽出部１４が、回答文の中に入力項目に対応する回答項目の他に、他の入力項目に対応する他の回答項目を抽出した場合、提示部１３は、他の入力項目に関する質問文の提示を省略する。これにより、未質問の入力項目に関する回答項目が同時に得られたときは、再質問が不要となるため、対話の中で効率的に回答項目を取得できる。
【００７０】
また、抽出部１４が、回答文の中から共通の入力項目について複数の回答項目を抽出した場合に、提示部１３は、入力項目に対応する回答項目を確認する質問文を提示する。これにより、最初の質問で入力項目に対応する回答項目を一つに絞り込めなかった場合でも、効率的に再質問を行って入力項目と回答項目との対応関係を明確化することができる。
【００７１】
一般に、機械学習で得られた学習モデルは、学習を繰り返すことにより精度を高めることができるが、学習の初期においては精度が低くなる可能性がある。しかし、本実施形態では、分類スコアの順序に基づいて再質問をすることにより、上述した「三田から押上で降りて青砥まで」のような回答文が初めて入力された場合でも、高精度で入力項目に対する回答項目を抽出できる。
【００７２】
さらに、回答文から抽出した回答項目と抽出元の回答文を記憶するユーザ回答記憶部１５をさらに備える。これにより、ある回答文から入力項目に対応する回答項目を一つに絞り込めなかった場合でも、再質問によって明確化された対応関係を学習データ（教師データ）として記憶し、機械学習に用いることで、同様の回答文が入力された際には高精度で回答項目を抽出することができる。
【００７３】
［第２実施形態］
以下、第２実施形態に係る情報処理装置１について説明する。なお、第１実施形態の図中において付与した符号と共通する符号は同一の対象を示す。このため、第１実施形態と異なる箇所について詳細に説明する。
【００７４】
図１１は、第２実施形態に係る情報処理装置１の機能を示すブロック図である。第２実施形態に係る情報処理装置１は、監視部２１をさらに備える。監視部２１は、複数の業務システム３における登録データを監視する。そして、監視部２１は、入力項目に関連したデータが複数の業務システム３の間において一致しない場合又は所定の場合（例えばデータが特定のイベント情報に関連する場合）に、データの修正に係る業務タスクを特定する。監視部２１がデータの不一致を検出したとき、提示部１３は、監視部２１が特定した新たな業務タスクの実行を提案するメッセージ（タスクリコメンド文）を提示する。
【００７５】
また、抽出部１４は、ユーザのユーザ情報を従業員管理システム５（ユーザ情報管理システム）から取得して、ユーザ情報の中から入力項目に対応する回答項目を抽出する。そして、抽出部１４は、抽出した回答項目をユーザ回答記憶部１５に記憶する。提示部１３は、ユーザ情報を利用する場合、ユーザ情報と重複する入力項目に関して質問文の提示を省略する。
【００７６】
以下、第２実施形態に係る情報処理装置１の動作を図１２乃至図１４に基づいて説明する。図１２は、第２実施形態における情報処理装置１の一例を示すフローチャートである。また、図１３及び図１４は、第２実施形態におけるユーザ端末２の対話画面の一例を示す図である。
【００７７】
先ず、監視部２１は、所定の起動イベントを検知したか否かを判定する（ステップＳ３０１）。ここで、監視部２１は、起動イベントを検知した場合には（ステップＳ３０１：ＹＥＳ）、複数の業務システム３の間で同一ユーザに係る登録データを分析する（ステップＳ３０２）。起動イベントとしては、監視しているユーザ端末２の起動、ユーザ端末２から業務システム３へのデータの登録・更新イベントが挙げられる。
【００７８】
ステップＳ３０３において、監視部２１は、複数の業務システム３の間で一致しないデータの有無を判定する。ここで、監視部２１は、一致しないデータが有ると判定した場合には、データ修正用の業務タスクを特定し、特定した業務タスク及び修正対象の入力項目を提示部１３に通知する（ステップＳ３０４）。
【００７９】
図１３に示す業務タスクのリコメンド文ＴＲ３（「日電さん、おはようございます。いま、承諾されたＡ社での会議について、確認させてください。」）は、ユーザ端末２から業務システム３の一つであるスケジュール管理システムにスケジュールを登録したことをトリガーとして提示された文章である。ここでは、ユーザ（日電太郎）が自身でスケジュールを登録した場合を示しているが、ユーザの同僚（上司）がユーザについてのスケジュールを登録する場合もある。監視部２１は、スケジュール管理システムにおいて会議終了後のスケジュールが登録されていないことを検知することにより、修正対象の入力項目として提示部１３に通知する。
【００８０】
次に、提示部１３は、業務タスクに関する入力項目と質問文を取得し（ステップＳ３０５）、修正対象の入力項目の質問文を選定すると（ステップＳ３０６）、ユーザ端末２に質問文を出力する（ステップＳ３０７）。
【００８１】
次に、抽出部１４は、ユーザ端末２において質問文に対して入力された回答文を取得すると、回答文に対してテキスト解析を行うことで回答文から回答項目を抽出する（ステップＳ３０８）。抽出部１４は、抽出した回答項目をユーザ回答記憶部１５に記憶する（ステップＳ３０９）。
【００８２】
次に、抽出部１４は、業務タスクの実行に必要な全ての入力項目に関し、質問が終了したか否かを判定する（ステップＳ３１０）。ここで、抽出部１４が、全ての入力項目に関して質問が終了したと判定した場合には（ステップＳ３１０：ＹＥＳ）、ステップＳ３１１の処理へ進む。これに対し、抽出部１４が、質問が終了していないと判定した場合には（ステップＳ３１１：ＮＯ）、ステップＳ３０６の処理へ戻る。
【００８３】
ステップＳ３１１において、ＲＰＡ実行部１８は、業務タスクに係るスクリプトをスクリプト記憶部２０から読み出す。そして、ＲＰＡ実行部１８は、ユーザ回答記憶部１５から読み出した回答項目の設定値を引数としてスクリプトを実行する。
【００８４】
図１３の例では、はい／いいえ型の質問文Ｑ３１（「会議終了後は自社に戻りますか？」）を提示し、回答文Ａ３１（「はい、戻ります」）が入力されている。情報処理装置１は、質問の終了に伴い、メッセージＭ３２（「ありがとうございます。では、暫定の移動時間をスケジューラに追加しておきますね。」）をユーザ端末２に提示している。メッセージＭ３２は、スケジュール登録の業務タスクに係るスクリプトを実行し、スケジュール管理システムに暫定のスケジュールを登録することを示している。
【００８５】
続いて、図１４の対話例について説明する。この対話は、会議の翌日に情報処理装置１がユーザ端末２の起動を検知したときに起動されたものである。先ず、業務タスクのリコメンド文ＴＲ４（「日電さん、おはようございます。昨日の交通ルートと運賃を確認します。よろしいですか？」）が提示されている。これは、スケジュール管理システムにおいて会議の場所及び時間帯が登録されているため、交通費申請をユーザにとって必要な業務タスクとして特定したことを示している。
【００８６】
質問文Ｑ４１（「昨日は会議後の会社への入場記録がありませんでした。予定が変わりましたか？」）は、スケジュール管理システム（スケジューラ）と入退室管理システムとの間でデータの矛盾が検出されたことを示す質問である。リコメンド文ＴＲ４に対する回答Ａ４０によって交通費申請の業務タスクが親タスクとして特定されている。また、親タスクと関連してスケジュール修正の業務タスクを子タスクとして特定し、提示できることが示されている。
【００８７】
質問文Ｑ４１に対する回答文Ａ４１（「会議が１時間延びたので、直帰しました」）が入力されると、メッセージＭ４２（「それではスケジューラを修正し、勤怠管理システムの昨日の終業に「直帰」を登録しますね。」）が提示されている。メッセージＭ４２は、回答文Ａ４１を解析し、スケジュール管理システム及び勤怠管理システムの両方についてデータ修正を自動的に行うことを示している。
【００８８】
質問文Ｑ４３（「Ａ社からの帰りの交通ルートは下記でしょうか？」）では、Ａ社とユーザの自宅との間の交通ルートの検索結果を提示している。交通ルートは、外部システム４であるルート検索システムに対して“出発駅”及び“到着駅”を引数として検索処理を要求することで取得される。
【００８９】
図１４に示す対話例では、“出発駅”については、例えばスケジュール管理システムの登録データから会議の場所（「大手町」）を抽出するとともに、“到着駅”については、例えばユーザ情報管理システムからユーザの自宅の最寄駅（「武蔵小杉」）を抽出して、自動的に設定した場合を示している。
【００９０】
すなわち、情報処理装置１は、予めユーザ情報管理システムからユーザに関連するシステム保有情報を取得し、所定の回答項目に関連付けてユーザ回答記憶部１５に記憶しておくものとする。取得する際には、例えば社員番号などをキーとする。なお、データの取得先となるシステムはユーザ情報管理システムには限られない。具体例を挙げると、人事情報管理システムからはユーザ固有の情報として「自宅最寄駅」、「会社最寄駅」、「承認者情報」、「戸籍上の名称」、「役職」、「自宅住所情報」などを取得できる。同様に、取引会社の情報を管理するシステムがある場合には、他社の会社情報や住所情報などを取得できる。これらの取得情報は、各種の業務システム３において業務タスクの実行時の入力項目となる場合に利用できる。
【００９１】
このように、第２実施形態に係る情報処理装置１によれば、業務システム３に蓄積されているデータを監視することで、異なる業務システム３の間で関連性を有する入力項目についてデータの不一致（矛盾や齟齬）を検出した場合に、ユーザにとって必要な業務タスクを推定して提示することができる。これにより、最終的にはデータの不一致を是正することができる。上述の例では、スケジュール管理システムと交通費申請システムの両システムの間でデータが一致している。また、業務タスクの実行のために必要な情報を業務システム３側から自動的に抽出して、利用できるため、ユーザ端末２に提示する質問の数を抑え、業務タスクを効率的に実行することもできる。
【００９２】
また、監視部２１は、システム間でデータが不一致の場合だけでなく、データが特定のイベント情報に関連するような場合にも、業務タスクをリコメンドする。例えば、スケジュール管理システムに出張先として「Ａ社」などの社名あるいは「大手町」などの地名のデータが登録され、施設予約システムに「２３４会議室」などの会議室名があるときには、社外会議のイベントを検出し、必要なデータを修正・登録する。
【００９３】
［第３実施形態］
以下、第３実施形態に係る情報処理装置１の動作を図１５及び図１６に基づいて説明する。図１５は、第３実施形態における情報処理装置１の一例を示すフローチャートである。図１６は、第３実施形態におけるユーザ端末２の対話画面の一例を示す図である。なお、図１６に示すマイクのマークは、音声入力により回答が入力されていることを示している。
【００９４】
情報処理装置１の抽出部１４は、ユーザ端末２において入力された回答文を解析して（ステップＳ４０１）、回答文の中に訂正表現を含むか否かを判定する（ステップＳ４０２）。ここで、抽出部１４は、訂正表現を含むと判定した場合（ステップＳ４０２：ＹＥＳ）には、回答文から訂正対象の回答項目を特定し（ステップＳ４０３）、訂正後の回答項目を抽出する（ステップＳ４０４）。回答文の中から「じゃなくて」、「ではなくて」、「は間違いで」などの訂正表現を検出する方法としては、正規表現に基づいてルールベースで検出する方法や機械学習による方法がある。なお、同一の回答文の中で直ちに訂正を表明した場合だけでなく、同一の業務タスクに係る対話の中で、回答済みの入力項目について後から訂正を表明した場合も、同様に処理される。
【００９５】
これに対し、抽出部１４が、回答文に訂正文が含まれないと判定した場合（ステップＳ４０２：ＮＯ）には、回答文の中から入力項目に対応する回答項目を抽出する（ステップＳ４０５）。
ステップＳ４０６において、抽出部１４は、抽出した回答項目をユーザ回答記憶部１５に記憶する。
【００９６】
図１６に示す対話例では、交通費申請の業務タスクが特定され、入力項目に対応する質問文が複数提示されているが、音声入力された回答文Ａ５２（「三田から武蔵小杉  じゃなくて三田から大手町まで」）の中に“到着駅”を「武蔵小杉」から「大手町」に訂正する訂正表現（「武蔵小杉  じゃなくて三田から大手町まで」）が含まれている。なお、回答文の内容が「三田から武蔵小杉  じゃなくて大手町」であった場合には、情報処理装置１において「大手町」が「三田」と「武蔵小杉」のどちらを訂正する項目なのか判定できない場合が考えられる。回答文の内容が複数の意味で解釈できる場合には、例えば「三田駅から大手町駅ですか？」のように再質問を行うものとする。
【００９７】
回答文Ａ５２を受けた次の質問文Ｑ５３（「三田駅から大手町駅は、都営三田線で乗り換えなしで２１６円です。往復ですか？」）は、訂正文の中から“到着駅”の回答項目として「大手町駅」が抽出され、ルート検索が実行されたことを示している。
【００９８】
第３実施形態に係る情報処理装置１によれば、対話の中で回答された回答項目について簡単に訂正を行うことができる。特に、ユーザ端末２と情報処理装置１との間で音声を介して対話処理を行う場合には、回答内容を消すことができず、言い直す必要があるため効果的である。
【００９９】
［第４実施形態］
以下、第４実施形態に係る情報処理装置１の動作を図１７及び図１８に基づいて説明する。本実施形態は、先に実行した業務タスクにおいて取得した情報を後に実行する業務タスクにおいて利用する点で上述した実施形態とは異なっている。図１７は、第４実施形態における情報処理装置１の一例を示すフローチャートである。ここでは、業務システム３が配送管理システムの場合を示している。
【０１００】
先ず、情報処理装置１の特定部１１は、ユーザ端末２から入力されたタスク特定文から業務タスクを特定するともに（ステップＳ５０１）、業務タスクＩＤの分類先のシナリオＩＤを取得する（ステップＳ５０２）。
【０１０１】
次に、抽出部１４は、対話設定記憶部１２を参照し、同一のシナリオＩＤに関連付けされた業務タスクの中から共通の入力項目（以下、「共通入力項目」という。）を検索する（ステップＳ５０３）。
【０１０２】
次に、抽出部１４は、共通入力項目の入力項目ＩＤに基づいてユーザ回答記憶部１５を参照し、共通入力項目に対する回答項目が既に登録・記憶されているか否かを判定する（ステップＳ５０４）。ここで、抽出部１４は、共通入力項目に対する回答項目が既に記憶されていると判定した場合（ステップＳ５０４：ＹＥＳ）には、ユーザ回答記憶部１５から共通入力項目に対する回答項目のデータを取得するとともに（ステップＳ５０５）、ステップＳ５０１で特定された業務タスクに必要な質問の順序を変更する（ステップＳ５０６）。すなわち、共通入力項目に対しては回答項目が確定していることから、質問を省略する。
【０１０３】
次に、情報処理装置１は、対話形式で業務タスクに必要な入力項目に対応する回答項目を抽出し、業務タスクを実行する（ステップＳ５０７）。
【０１０４】
そして、業務システム３に対する業務タスクの実行が完了すると、共通入力項目に対応する回答項目、回答項目を設定した時間をシナリオＩＤに関連付けて記憶し（ステップＳ５０８）、処理を終了する。
【０１０５】
図１８は、第４実施形態におけるユーザ端末２の対話画面の一例を示す図である。なお、配達日時確認と配達日時変更の業務タスクは同一のシナリオＩＤに分類され、「伝票番号」が二つの業務タスクにおいて共通入力項目であることを前提として説明する。
【０１０６】
図１８においては、先ず、ユーザからタスク特定文Ｔ６（「配達日時を確認したい」）が入力され、配達日時確認の業務タスクが特定されることで、配達日時確認に関する質問文Ｑ６１（「伝票番号を入力してください。」）が提示されている。
【０１０７】
ユーザが質問文Ｑ６１に対して伝票番号を含む回答文Ａ６１を入力すると、情報処理装置１はメッセージＭ６２（「本日１０月３１日（火）の１９時〜２１時のお届け予定です。」）を提示して、配達日時確認の業務タスクを完了している。
【０１０８】
続いて、配達日時確認の業務タスクを実行した日に、時間を空けて新たなタスク特定文Ｔ７（「配達日時を変更したい」）が入力されている。タスク特定文Ｔ７を受けて配達日時確認の業務タスクが特定されることで、配達日時変さらに関する質問文Ｑ６３（「ご希望の配達日時は？」）が提示されている。新たなタスク特定文Ｔ７が入力されているため、本来は「伝票番号を入力してください。」の質問文が最初に提示されるところ、同日に配達日時確認の業務タスクが実行され、伝票番号が既に入力されていることから、伝票番号の入力は省略されている。
【０１０９】
そして、質問文Ｑ６３に対する回答文Ａ６３（「明日の１９時」）が解析されることで、最後の質問文Ｑ６４（「１１月１日（水）の１９時〜２１時に変更しますが、よろしいですか？」）が提示されている。
【０１１０】
第４実施形態に係る情報処理装置１によれば、同一のシナリオＩＤに分類される別の業務タスクが既に実行されていた場合には、共通入力項目に対応する回答項目の設定値を新たな業務タスクの実行時に再利用することができる。このため、新たなタスク特定文が入力された場合、共通入力項目に関する質問文を提示する必要はなくなるため、関連する業務タスクを連続して効率的に実行できる。
【０１１１】
［第５実施形態］
図１９は、第５実施形態における情報処理装置１の機能を示すブロック図である。ここでは、受付部１０がテキスト認識部１０Ａ、音声認識部１０Ｂ及び音声生成部１０Ｃを備えている。また、ユーザ端末２は、チャットアプリケーション２Ａと音声アプリケーション２Ｂの他に、音声入力用のマイク２Ｃ、音声出力用のスピーカ２Ｄを備えている。なお、マイク２Ｃ及びスピーカ２Ｄは、ヒアラブルデバイス（無線イヤホン）として一体化したものを含むものとする。
【０１１２】
受付部１０のテキスト認識部１０Ａは、ユーザ端末２のチャットアプリケーション２Ａから送信されたテキスト情報を認識し、特定部１１及び抽出部１４へ出力する。音声認識部１０Ｂは、ユーザ端末２のマイク２Ｃから入力された音声を認識し、テキスト情報に変換して特定部１１及び抽出部１４へ出力する。特定部１１及び抽出部１４における処理は、テキスト認識部１０Ａからテキスト情報が入力された場合と同様である。音声生成部１０Ｃは、提示部１３においてタスク特定文に基づいて業務タスクに対応する質問文を決定したとき、質問文のテキスト情報から音声ファイルを生成する。そして、音声生成部１０Ｃは、提示部１３を介して音声ファイルをユーザ端末２へ出力する。これに伴い、ユーザ端末２では、音声アプリケーション２Ｂを介してスピーカ２Ｄから音声ファイルの音声が出力される。
【０１１３】
すなわち、本実施形態では、ユーザ端末２と情報処理装置１との間で、タスク特定文の入力、質問の提示、回答の入力が音声を介して行える。本実施形態によれば、ユーザ端末２においてテキスト情報を手動操作で入力する必要がなくなり、より簡単に業務タスクを実行することができる。
【０１１４】
［第６実施形態］
図２０は、第６実施形態に係る情報処理装置７の機能を示すブロック図である。第６実施形態に係る情報処理装置７は、業務システムに対する処理要求を受け付ける受付部７１と、処理要求に基づき、業務システムにおいて実行する業務タスクを特定する特定部７２と、処理要求をテキスト解析し、処理要求の中から業務タスクの実行時に必要な入力項目に対応する回答項目を抽出する抽出部７３と、回答項目に基づいて業務タスクを実行する実行部７４と、を備える。
【０１１５】
第６実施形態に係る情報処理装置７によれば、大量のルールを予め登録しなくても、入力された自然言語を高精度で解析でき、かつ、業務システムを操作する上で必要な入力項目を自動的に設定できる。
【０１１６】
［変形実施形態］
以上、実施形態を参照して本発明を説明したが、本発明は上述の実施形態に限定されるものではない。本願発明の構成及び詳細には本発明の要旨を逸脱しない範囲で、当業者が理解し得る様々な変形をすることができる。例えば、いずれかの実施形態の一部の構成を、他の実施形態に追加した実施形態、あるいは他の実施形態の一部の構成と置換した実施形態も本発明を適用し得る実施形態であると理解されるべきである。
【０１１７】
例えば、上述の実施形態では、業務タスクを実行する業務システム３が交通費申請システム又は配送管理システムの場合を説明したが、対象となる業務システム３はこれに限られない。以下、幾つかのユースケースを説明する。
（１）施設予約システムの場合には、業務タスクとして、会議室などの施設の空き状況の検索、施設の予約、予約の確認、予約のキャンセルなどが挙げられる。テキスト又は音声を介した対話処理によって業務タスクを特定して実行することで、施設の使用効率の向上を図ることができる。
（２）勤怠管理システムの場合には、業務タスクとして、ユーザ本人あるいはユーザの上司による勤務実績の確認、勤務実績の承認、休暇申請、及び休暇申請の承認などが挙げられる。
（３）入館申請システムの場合には、業務タスクとして、入館申請、入館申請の取消、入館申請の変更などが挙げられる。（１）〜（３）のいずれの場合においても、ユーザが業務システム３の入力画面に直接アクセスして必要な入力項目を手動で設定する必要はなく、対話の中で自動的に入力項目を設定して業務タスクを簡単かつ効率的に実行できる。
【０１１８】
また、上述の各実施形態の機能を実現するように該実施形態の構成を動作させるプログラムを記録媒体に記録させ、該記録媒体に記録されたプログラムをコードとして読み出し、コンピュータにおいて実行する処理方法も各実施形態の範疇に含まれる。すなわち、コンピュータ読取可能な記録媒体も各実施形態の範囲に含まれる。また、上述のコンピュータプログラムが記録された記録媒体はもちろん、そのコンピュータプログラム自体も各実施形態に含まれる。
【０１１９】
該記録媒体としては、例えばフロッピー（登録商標）ディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ  Ｄｉｓｃ−Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、磁気テープ、不揮発性メモリカード、ＲＯＭを用いることができる。また該記録媒体に記録されたプログラム単体で処理を実行しているものに限らず、他のソフトウェア、拡張ボードの機能と共同して、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）上で動作して処理を実行するものも各実施形態の範疇に含まれる。
【０１２０】
上述の実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下には限られない。
【０１２１】
（付記１）
業務システムに対する処理要求を受け付ける受付部と、
前記処理要求に基づき、前記業務システムにおいて実行する業務タスクを特定する特定部と、
前記処理要求をテキスト解析し、前記処理要求の中から前記業務タスクの実行時に必要な入力項目に対応する回答項目を抽出する抽出部と、
前記回答項目に基づいて前記業務タスクを実行する実行部と、
を備えることを特徴とする情報処理装置。
【０１２２】
（付記２）
前記抽出部は、前記テキスト解析として含意認識処理を行う
ことを特徴とする付記１に記載の情報処理装置。
【０１２３】
（付記３）
前記業務システムに対して所定の処理を実行させるスクリプトを前記業務タスクごとに記憶する記憶部
をさらに備え、
前記実行部は、前記業務タスクに対応する前記スクリプト及び前記回答項目に基づいて前記業務タスクを実行する
ことを特徴とする付記１又は２に記載の情報処理装置。
【０１２４】
（付記４）
前記特定部が特定した前記業務タスクに対応する前記入力項目を特定し、前記入力項目に関する質問文を提示する提示部
をさらに備え、
前記受付部は、前記質問文に対する回答文を受け付け、
前記抽出部は、前記回答文を前記テキスト解析し、前記回答文の中から前記入力項目に対応する前記回答項目を抽出する
ことを特徴とする付記１乃至３のいずれかに記載の情報処理装置。
【０１２５】
（付記５）
前記抽出部が、前記回答文の中に前記入力項目に対応する前記回答項目の他に、他の入力項目に対応する他の回答項目を抽出した場合に、
前記提示部は、前記他の入力項目に関する前記質問文の提示を省略する
ことを特徴とする付記４に記載の情報処理装置。
【０１２６】
（付記６）
前記抽出部が、前記回答文の中から共通の前記入力項目について複数の前記回答項目を抽出した場合に、
前記提示部は、前記入力項目に対応する前記回答項目を確認する前記質問文を提示する
ことを特徴とする付記４又は５に記載の情報処理装置。
【０１２７】
（付記７）
前記提示部は、前記入力項目と前記回答項目との間の関連度を示す分類スコアをそれぞれ算出し、前記分類スコアの順序に基づいて前記質問文を提示する
ことを特徴とする付記６に記載の情報処理装置。
【０１２８】
（付記８）
前記回答文から抽出した前記回答項目と抽出元の前記回答文を記憶するユーザ回答記憶部
をさらに備える
ことを特徴とする付記４乃至７のいずれかに記載の情報処理装置。
【０１２９】
（付記９）
前記抽出部は、前記処理要求を行うユーザに関連して前記業務システムが保有するシステム保有情報を取得して、前記システム保有情報の中から前記入力項目に対応する前記回答項目を抽出するとともに、
前記提示部は、前記システム保有情報と重複する前記入力項目に関する前記質問文の提示を省略する
ことを特徴とする付記４乃至８のいずれかに記載の情報処理装置。
【０１３０】
（付記１０）
前記入力項目に関連したデータが複数の前記業務システムの間において一致しない場合又は前記データが所定のイベント情報に関連する場合に、前記データを修正する前記業務タスクを特定する監視部
をさらに備え、
前記提示部は、前記監視部が特定した前記業務タスクの実行を提案するメッセージを提示する
ことを特徴とする付記４乃至９のいずれかに記載の情報処理装置。
【０１３１】
（付記１１）
前記抽出部は、前記回答文の中に、前記回答項目についての訂正表現が含まれる場合、前記回答文の中から訂正対象の前記回答項目及び訂正後の前記回答項目を特定し、前記訂正対象の前記回答項目を前記訂正後の前記回答項目で置き換える
ことを特徴とする付記４乃至１０のいずれかに記載の情報処理装置。
【０１３２】
（付記１２）
業務システムに対する処理要求を受け付けるステップと、
前記処理要求に基づき、前記業務システムにおいて実行する業務タスクを特定するステップと、
前記処理要求をテキスト解析し、前記処理要求の中から前記業務タスクの実行時に必要な入力項目に対応する回答項目を抽出するステップと、
前記回答項目に基づいて前記業務タスクを実行するステップと、
を備えることを特徴とする情報処理方法。
【０１３３】
（付記１３）
コンピュータに、
業務システムに対する処理要求を受け付けるステップと、
前記処理要求に基づき、前記業務システムにおいて実行する業務タスクを特定するステップと、
前記処理要求をテキスト解析し、前記処理要求の中から前記業務タスクの実行時に必要な入力項目に対応する回答項目を抽出するステップと、
前記回答項目に基づいて前記業務タスクを実行するステップと、
を実行させることを特徴とするプログラムが記録された記録媒体。
【０１３４】
この出願は、２０１７年１１月７日に出願された日本出願特願２０１７−２１４９７９を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。
【符号の説明】
【０１３５】
１，７・・・情報処理装置
２・・・ユーザ端末
２Ａ・・・チャットアプリケーション
２Ｂ・・・音声アプリケーション
２Ｃ・・・マイク
２Ｄ・・・スピーカ
３・・・業務システム
４・・・外部システム
５・・・従業員管理システム
１０・・・受付部
１０Ａ・・・テキスト認識部
１０Ｂ・・・音声認識部
１０Ｃ・・・音声生成部
１１・・・特定部
１２・・・対話設定記憶部
１３・・・提示部
１４・・・抽出部
１５・・・ユーザ回答記憶部
１６・・・学習部
１７・・・学習モデル記憶部
１８・・・ＲＰＡ実行部
１９・・・ＲＰＡ設定記憶部
２０・・・スクリプト記憶部
７１・・・受付部
７２・・・特定部
７３・・・抽出部
７４・・・実行部
１０１・・・ＣＰＵ
１０２・・・メモリ
１０３・・・記憶装置
１０４・・・通信インタフェース
１０５・・・入力装置
１０６・・・表示装置
【図１】
2019093239.tif 000003
【図２】
2019093239.tif 000004
【図３Ａ】
2019093239.tif 000005
【図３Ｂ】
2019093239.tif 000006
【図４】
2019093239.tif 000007
【図５】
2019093239.tif 000008
【図６】
2019093239.tif 000009
【図７】
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【図８】
2019093239.tif 000011
【図９】
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【図１０】
2019093239.tif 000013
【図１１】
2019093239.tif 000014
【図１２】
2019093239.tif 000015
【図１３】
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【図１４】
2019093239.tif 000017
【図１５】
2019093239.tif 000018
【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
2019093239.tif 000023
【手続補正書】
【提出日】令和2年4月27日(2020.4.27)
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００１】
本発明は、情報処理装置、方法及びプログラムに関する。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００５】
そこで、本発明は、上述の課題に鑑み、大量のルールを予め登録しなくても、入力された自然言語を高精度で解析でき、かつ、業務システムを操作する上で必要な入力項目を自動的に設定できる情報処理装置、方法及びプログラムを提供することを目的とする。
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００８】
本発明のさらに他の観点によれば、コンピュータに、業務システムに対する処理要求を受け付けるステップと、前記処理要求に基づき、前記業務システムにおいて実行する業務タスクを特定するステップと、前記処理要求をテキスト解析し、前記処理要求の中から前記業務タスクの実行時に必要な入力項目に対応する回答項目を抽出するステップと、前記回答項目に基づいて前記業務タスクを実行するステップと、を実行させるプログラムが提供される。
【手続補正５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００９】
本発明によれば、大量のルールを予め登録しなくても、入力された自然言語を高精度で解析でき、かつ、業務システムを操作する上で必要な入力項目を自動的に設定できる情報処理装置、方法及びプログラムを提供することができる。
【手続補正６】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００８２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００８２】
次に、抽出部１４は、業務タスクの実行に必要な全ての入力項目に関し、質問が終了したか否かを判定する（ステップＳ３１０）。ここで、抽出部１４が、全ての入力項目に関して質問が終了したと判定した場合には（ステップＳ３１０：ＹＥＳ）、ステップＳ３１１の処理へ進む。これに対し、抽出部１４が、質問が終了していないと判定した場合には（ステップＳ３１０：ＮＯ）、ステップＳ３０６の処理へ戻る。
【手続補正７】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００８６
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００８６】
質問文Ｑ４１（「昨日は会議後の会社への入場記録がありませんでした。予定が変わりましたか？」）は、スケジュール管理システム（スケジューラ）と入退室管理システムとの間でデータの矛盾が検出されたことを示す質問である。リコメンド文ＴＲ４に対する回答文Ａ４０によって交通費申請の業務タスクが親タスクとして特定されている。また、親タスクと関連してスケジュール修正の業務タスクを子タスクとして特定し、提示できることが示されている。
【手続補正８】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
業務システムに対する処理要求を受け付ける受付部と、
前記処理要求に基づき、前記業務システムにおいて実行する業務タスクを特定する特定部と、
前記処理要求をテキスト解析し、前記処理要求の中から前記業務タスクの実行時に必要な入力項目に対応する回答項目を抽出する抽出部と、
前記回答項目に基づいて前記業務タスクを実行する実行部と、
を備えることを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記抽出部は、前記テキスト解析として含意認識処理を行う
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記業務システムに対して所定の処理を実行させるスクリプトを前記業務タスクごとに記憶する記憶部
をさらに備え、
前記実行部は、前記業務タスクに対応する前記スクリプト及び前記回答項目に基づいて前記業務タスクを実行する
ことを特徴とする請求項１又は２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記特定部が特定した前記業務タスクに対応する前記入力項目を特定し、前記入力項目に関する質問文を提示する提示部
をさらに備え、
前記受付部は、前記質問文に対する回答文を受け付け、
前記抽出部は、前記回答文を前記テキスト解析し、前記回答文の中から前記入力項目に対応する前記回答項目を抽出する
ことを特徴とする請求項１乃至３のいずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記抽出部が、前記回答文の中に前記入力項目に対応する前記回答項目の他に、他の入力項目に対応する他の回答項目を抽出した場合に、
前記提示部は、前記他の入力項目に関する前記質問文の提示を省略する
ことを特徴とする請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記抽出部が、前記回答文の中から共通の前記入力項目について複数の前記回答項目を抽出した場合に、
前記提示部は、前記入力項目に対応する前記回答項目を確認する前記質問文を提示する
ことを特徴とする請求項４又は５に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記提示部は、前記入力項目と前記回答項目との間の関連度を示す分類スコアをそれぞれ算出し、前記分類スコアの順序に基づいて前記質問文を提示する
ことを特徴とする請求項６に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記回答文から抽出した前記回答項目と抽出元の前記回答文を記憶するユーザ回答記憶部
をさらに備える
ことを特徴とする請求項４乃至７のいずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記抽出部は、前記処理要求を行うユーザに関連して前記業務システムが保有するシステム保有情報を取得して、前記システム保有情報の中から前記入力項目に対応する前記回答項目を抽出するとともに、
前記提示部は、前記システム保有情報と重複する前記入力項目に関する前記質問文の提示を省略する
ことを特徴とする請求項４乃至８のいずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
前記入力項目に関連したデータが複数の前記業務システムの間において一致しない場合又は前記データが所定のイベント情報に関連する場合に、前記データを修正する前記業務タスクを特定する監視部
をさらに備え、
前記提示部は、前記監視部が特定した前記業務タスクの実行を提案するメッセージを提示する
ことを特徴とする請求項４乃至９のいずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項１１】
前記抽出部は、前記回答文の中に、前記回答項目についての訂正表現が含まれる場合、前記回答文の中から訂正対象の前記回答項目及び訂正後の前記回答項目を特定し、前記訂正対象の前記回答項目を前記訂正後の前記回答項目で置き換える
ことを特徴とする請求項４乃至１０のいずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項１２】
業務システムに対する処理要求を受け付けるステップと、
前記処理要求に基づき、前記業務システムにおいて実行する業務タスクを特定するステップと、
前記処理要求をテキスト解析し、前記処理要求の中から前記業務タスクの実行時に必要な入力項目に対応する回答項目を抽出するステップと、
前記回答項目に基づいて前記業務タスクを実行するステップと、
を備えることを特徴とする情報処理方法。
【請求項１３】
コンピュータに、
業務システムに対する処理要求を受け付けるステップと、
前記処理要求に基づき、前記業務システムにおいて実行する業務タスクを特定するステップと、
前記処理要求をテキスト解析し、前記処理要求の中から前記業務タスクの実行時に必要な入力項目に対応する回答項目を抽出するステップと、
前記回答項目に基づいて前記業務タスクを実行するステップと、
を実行させることを特徴とするプログラム。
【国際調査報告】
2019093239.tif 000024
2019093239.tif 000025