(57)【要約】  問題解決時間推定処理装置１は，データ入力部１１がオペレータと顧客の音声が別々に録音された音声対話データ３を入力し，対話種別推定部１３は，各音声対話データ３の先行かつ主導的に発話している話者を特定し，先行主導発話者が顧客であれば，その音声対話データの種別を「質問」と，先行主導発話者がオペレータであれば種別を「非質問」と設定する。類似話者集合算出部１５は，音声対話データ３の話者特徴を学習処理し，顧客とオペレータとが同一と推定するデータを集めて類似話者対話集合とする。対話データ対応付け部１７は，類似話者対話集合ごとに，データを録音時刻順に並べ，種別が質問である音声対話データと，このデータと時間的に後続する種別が非質問の音声対話データと対応づける。問題解決時間算出部１９は，対応付けられた音声対話データ最先の録音開始時刻から最後の録音終了時刻までの時間を算出して問題解決時間とする。
2009130785.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
オペレータと顧客の対話が録音されている音声対話データから，顧客から提示された問題の解決に要した問題解決時間を推定する問題解決時間推定処理プログラムであって，
コンピュータを，
オペレータの音声が録音された第１チャネルと顧客の音声が録音された第２チャネルとで構成された録音時刻付き音声対話データの集合を入力する処理部と，
前記音声対話データ各々に対して，一方の話者が他方の話者より大きな音声で所定の長さ以上継続して発話している主導発話区間を特定し，さらに，最も先に存在する主導発話区間を特定して先行主導発話区間とし，当該先行主導発話区間が第２チャネルに含まれる場合に当該音声対話データの種別を質問と設定し，当該先行主導発話区間が第１チャネルに含まれる場合に当該音声対話データの種別を非質問と設定する処理部と，
前記音声対話データ各々について，各チャネルの音声データの話者特徴を，予め定められた機械学習処理方法によって学習する処理部と，
前記話者特徴をもとに，前記音声対話データの第１チャネルおよび第２チャネルそれぞれの話者特徴が一定の類似範囲内にある音声対話データを集めて類似話者集合とする処理部と，
前記類似話者集合ごとに，前記音声対話データを録音時刻に従って並べ，前記種別が質問である音声対話データを一つ取り出し，当該質問である音声対話データと時間的に後続するデータであって種別が非質問の音声対話データと対応付ける処理部と，
前記対応付けられた音声対話データの組の最先の録音開始時刻から最後の録音終了時刻までの時間を算出して問題解決時間とする処理部，
として機能させることを特徴とする問題解決時間推定処理プログラム。
【請求項２】
前記音声対話データを対応付ける処理部は，
前記質問である音声対話データと時間的に後続するデータの前に，前記種別が質問である音声対話データが複数ある場合に，前記話者類似の度合いが最も高い音声対話データを選択して対応づける処理を行う
ことを特徴とする
請求項１に記載の問題解決時間推定処理プログラム。
【請求項３】
前記問題解決時間を算出する処理部は，
前記音声対話データの対応付けがなされていない音声対話データであって，前記種別が質問である音声対話データを取り出し，当該音声対話データの録音開始時刻から録音終了時刻までの時間を算出して問題解決時間とする処理を行う
ことを特徴とする
請求項１または請求項２に記載の問題解決時間推定処理プログラム。
【請求項４】
オペレータと顧客の対話が録音されている音声対話データから，顧客から提示された問題の解決に要した問題解決時間を推定する処理装置であって，
オペレータの音声が録音された第１チャネルと顧客の音声が録音された第２チャネルとで構成された録音時刻付き音声対話データの集合を入力するデータ入力部と，
前記音声対話データ各々に対して，一方の話者が他方の話者より大きな音声で所定の長さ以上継続して発話している主導発話区間を特定し，さらに，最も先に存在する主導発話区間を特定して先行主導発話区間とし，当該先行主導発話区間が第２チャネルに含まれる場合に当該音声対話データの種別を質問と設定し，当該先行主導発話区間が第１チャネルに含まれる場合に当該音声対話データの種別を非質問と設定する対話種別推定部と，
前記音声対話データ各々について，各チャネルの音声データの話者特徴を，予め定められた機械学習処理方法によって学習する話者特徴学習部と，
前記話者特徴をもとに，前記音声対話データの第１チャネルおよび第２チャネルそれぞれの話者特徴が一定の類似範囲内にある音声対話データを集めて類似話者集合とする類似話者集合算出部と，
前記類似話者集合ごとに，前記音声対話データを録音時刻に従って並べ，前記種別が質問である音声対話データを一つ取り出し，当該質問である音声対話データと時間的に後続するデータであって種別が非質問の音声対話データと対応づける対話データ対応付け部と，
前記対応付けられた音声対話データの組の最先の録音開始時刻から最後の録音終了時刻までの時間を算出して問題解決時間とする問題解決時間算出部とを，
有することを特徴とする問題解決時間推定処理装置。
【請求項５】
前記対話データ対応付け部は，前記質問である音声対話データと時間的に後続するデータの前に，前記種別が質問である音声対話データが複数ある場合に，前記話者類似の度合いが最も高い音声対話データを選択して対応づける処理を行う
ことを特徴とする
請求項４に記載の問題解決時間推定処理装置。
【請求項６】
前記問題解決時間算出部は，前記音声対話データの対応付けがなされていない音声対話データであって，前記種別が質問である音声対話データを取り出し，当該音声対話データの録音開始時刻から録音終了時刻までの時間を算出して問題解決時間とする処理を行う
ことを特徴とする
請求項４または請求項５に記載の問題解決時間推定処理装置。
【請求項７】
オペレータと顧客の対話が録音されている音声対話データから，顧客から提示された問題の解決に要した問題解決時間を推定するために，コンピュータが実行する処理方法であって，
オペレータの音声が録音された第１チャネルと顧客の音声が録音された第２チャネルとで構成された録音時刻付き音声対話データの集合を入力する処理ステップと，
前記音声対話データ各々に対して，一方の話者が他方の話者より大きな音声で所定の長さ以上継続して発話している主導発話区間を特定し，さらに，最も先に存在する主導発話区間を特定して先行主導発話区間とし，当該先行主導発話区間が第２チャネルに含まれる場合に当該音声対話データの種別を質問と設定し，当該先行主導発話区間が第１チャネルに含まれる場合に当該音声対話データの種別を非質問と設定する処理ステップと，
前記音声対話データ各々について，各チャネルの音声データの話者特徴を，予め定められた機械学習処理方法によって学習する処理ステップと，
前記話者特徴をもとに，前記音声対話データの第１チャネルおよび第２チャネルそれぞれの話者特徴が一定の類似範囲内にある音声対話データを集めて類似話者集合とする処理ステップと，
前記類似話者集合ごとに，前記音声対話データを録音時刻に従って並べ，前記種別が質問である音声対話データを一つ取り出し，当該質問である音声対話データと時間的に後続するデータであって種別が非質問の音声対話データと対応づける処理ステップと，
前記対応付けられた音声対話データの組の最先の録音開始時刻から最後の録音終了時刻までの時間を算出して問題解決時間とする処理ステップとを，
備える問題解決時間推定処理方法。
【請求項８】
前記音声対話データを対応付ける処理ステップにおいて，前記後の対話の前に，前記種別が質問である音声対話データが複数ある場合に，前記話者類似の度合いが最も高い音声対話データを選択して対応づける処理を行う
ことを特徴とする
請求項７に記載の問題解決時間推定処理方法。
【請求項９】
前記問題解決時間を算出する処理ステップにおいて，前記音声対話データの対応付けがなされていない音声対話データであって，前記種別が質問である音声対話データを取り出し，当該音声対話データの録音開始時刻から録音終了時刻までの時間を算出して問題解決時間とする処理を行う
ことを特徴とする
請求項７または請求項８に記載の問題解決時間推定処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は，コンピュータに，顧客と顧客の電話応対を行うオペレータとの対話内容が録音された音声対話データを用いて，顧客から問い合わせられた問題の解決所要時間を推定する処理を実行させるための問題解決時間推定処理に関する。
【背景技術】
【０００２】
顧客がコールセンタへ問い合わせる内容は，応答したオペレータが即座に回答できるようなものから，調査結果や解決方法の提示まで時間を要するためにオペレータがコールバックしなければならないようなものまで，様々な難易度のものがある。【０００３】
コールセンタの管理者，運営者は，顧客からの問い合わせを問題として認識した場合に，この問題を解決するまでの所要時間（問題解決時間）を把握し，応対業務の効率や顧客満足度の向上を図りたいという要求がある。【０００４】
従来では，顧客の入電があると，音声対話データとは別に，これに対するオペレータの応答内容，受付時刻，調査，二次ライン（別部署）への転送などの対応処理を記録した応対履歴情報を蓄積する応対履歴管理システムを設け，顧客の問い合わせに対するコールバックの履歴情報を記録したり，コールバック情報を応対の履歴情報に関連付けて記録したりしていた。【０００５】
一方，コールセンタでは，顧客とオペレータとの対話内容を後から聴取できるように，全対話内容を録音した音声対話データを蓄積している。蓄積された大量の音声対話データは，単に対話内容の確認資料として利用されるだけではなく，様々な目的の分析資料として利用可能であるが，利用目的に応じて必要な部分を特定する必要がある。【０００６】
音声対話データのうち，オペレータと顧客の応答の核心的部分である問い合わせ内容を含む部分を特定し再生可能とするために，音声認識処理などによって抽出したキーワードやオペレータの端末画面の操作情報などを音声対話録音データにインデックスとして付与しておき，音声対話データ再生時に再生開始位置を特定するために利用できるようにする従来方法がある（例えば，特許文献１参照）。
【特許文献１】特開平１１−２５１１２号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
顧客からの問い合わせられた内容を問題として認識し，この問題に対する解決に要した時間を把握したい場合に，顧客の入電への応対時間内に回答できるときは，応対の開始時刻と終了時刻とを記録して応対時間を解決所要時間とみなすことができる。【０００８】
しかし，問題によっては，オペレータが一旦応対を終了し，問題の解決方法を得るなどして回答できる状況になってから顧客へコールバックしなければならないケースがある。このコールバックして回答した場合に，問題の認識から回答提示までの所要時間を推計できるシステムは実現されていなかった。【０００９】
従来の応対履歴管理システムは，単に応対履歴情報をデータベースで管理するものであり，各応対の内容，受付時刻，終了時刻，担当者などの情報とともにコールバック時刻が記録されるが，対応する応答の履歴情報にコールバックに関する情報を記録する操作や処理が必要であった。【００１０】
また，録音・蓄積された音声対話データでは，顧客の入電による対話と，オペレータのコールバックの対話との対応付けがないため，音声対話データから問題解決時間を推定する技術は存在しなかった。【００１１】
本発明の目的は，録音時刻付きの音声対話データのみから，問題解決時間を推計できる処理手法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
まず，本発明の原理を説明する。【００１３】
音声対話データにおいて，問題は，顧客が質問を発話する部分として出現し，この問題に対する解決は，この顧客の発話を受けたオペレータが回答を発話する部分として出現する。したがって，問題の認識時から回答提示完了時までの時間は，顧客が質問を行っている対話の開始から，この顧客に対してオペレータが回答している対話の終了までを問題解決時間とみなすことができる。【００１４】
ところで，一般的に，対話中の話者間において，主導的に発話している発話者は，発話の応対者に比べて，一定の大きさの音声で継続的に発話する傾向がある。顧客とオペレータとの対話では，顧客が何か問い合わせを行っている場合には，顧客が先行して主導的に発話している状況が想定される。また，オペレータが顧客へコールバックして回答している対話では，顧客の質問を含む対話後にオペレータが先行して主導的に発話している状況が想定される。【００１５】
また，顧客が先行して主導的に発話している対話のみが存在し，これに続くオペレータが主導的に発話している対話が存在しない場合には，先の顧客の対話中に回答されている状況が想定される。【００１６】
そこで，本発明では，顧客とオペレータとの音声対話データの集合から，同一の顧客とオペレータと対話とみなせる音声対話データを抽出し，各対話の先行主導話者を特定することによって対話の種別が「質問」か「非質問」かを判断する。さらに，「質問」の対話に続いて「非質問」の対話があるような対応関係にある音声対話データを取り出し，「質問およびその回答」と判断し，先の質問の対話の開始から回答の対話の終了までの時間を問題解決時間とみなして推計する。【００１７】
具体的には，開示するプログラムは，コンピュータを，１）オペレータの音声が録音された第１チャネルと顧客の音声が録音された第２チャネルとで構成された録音時刻付き音声対話データの集合を入力する処理部と，２）前記音声対話データ各々に対して，一方の話者が他方の話者より大きな音声で所定の長さ以上継続して発話している主導発話区間を特定し，さらに，最も先に存在する主導発話区間を特定して先行主導発話区間とし，当該先行主導発話区間が第２チャネルに含まれる場合に当該音声対話データの種別を質問と設定し，当該先行主導発話区間が第１チャネルに含まれる場合に当該音声対話データの種別を非質問と設定する処理部と，３）前記音声対話データ各々について，各チャネルの音声データの話者特徴を，予め定められた機械学習処理方法によって学習する処理部と，４）前記話者特徴をもとに，前記音声対話データの第１チャネルおよび第２チャネルそれぞれの話者特徴が一定の類似範囲内にある音声対話データを集めて類似話者集合とする処理部と，５）前記類似話者集合ごとに，前記音声対話データを録音時刻に従って並べ，前記種別が質問である音声対話データを一つ取り出し，当該質問である音声対話データと時間的に後続するデータであって種別が非質問の音声対話データと対応づける処理部と，６）前記対応付けられた音声対話データの組の最先の録音開始時刻から最後の録音終了時刻までの時間を算出して問題解決時間とする処理部として機能させるためのものである。【００１８】
開示するプログラムがインストールされ実行されるコンピュータは，まず，オペレータの音声が録音された第１チャネルと顧客の音声が録音された第２チャネルとで構成された録音時刻付き音声対話データの集合を入力する。入力した音声対話データ各々に対して，第１，第２の各チャネルの音声データから，一方の話者が他方の話者より大きな音声で所定の長さ以上継続して発話している主導発話区間を特定する。さらに，最先の主導発話区間を先行主導発話区間と特定し，先行主導発話区間が第２チャネルに含まれる場合にその音声対話データの種別を質問と設定し，第１チャネルに含まれる場合に種別を非質問と設定する。【００１９】
また，音声対話データ各々について，各チャネルの音声データの話者特徴を，予め定められた機械学習処理方法によって学習し，学習した話者特徴をもとに，音声対話データの第１チャネルおよび第２チャネルそれぞれの話者特徴が一定の類似範囲内にある音声対話データを集めて類似話者対話集合とする。【００２０】
さらに，類似話者対話集合の各々について，集合を構成する音声対話データを録音時刻に従って並べ，種別が質問である音声対話データを一つ取り出し，この音声対話データと時間的に後続する，種別が非質問の音声対話データと対応づける。【００２１】
さらに，対応づけられた音声対話データの組の最先の録音開始時刻から最後の録音終了時刻までの時間を算出して問題解決時間とする。【００２２】
これにより，入電された顧客との応対中に顧客の質問に回答せず，一旦断電して調査等を行った後にオペレータがコールバックして回答したケースについても，録音時刻付きの音声対話データのみを用いて問題解決時間を算出することができる。【００２３】
さらに開示する処理装置は，前記プログラムがコンピュータに実行させる処理を実現する各処理手段を有する処理装置である。【００２４】
さらに開示する処理方法は，コンピュータが，前記プログラムによって実行する各処理ステップで構成される処理方法である。
【発明の効果】
【００２５】
本発明によれば，応対確認用に蓄積されている録音時刻情報付きの音声対話データから，顧客が問い合わせた問題の解決所要時間を自動的に推計することができる。【００２６】
特に，コールバックによって回答されたケースでも，顧客の入電による応対情報にコールバックの情報を対応付ける作業・処理が不要となり，簡単に問題解決時間を推計することができる。【００２７】
計測された問題解決時間によって，応対個々のレベルでの問題解決時間を推定することができ，コールセンタ業務の分析，計画立案等の資料として使用することができる。【００２８】
また，同一人がなした別出願にかかる，音声対話データから顧客の問い合わせ傾向を推定する処理手法を，開示した問題解決時間の推定処理と組み合わせることによって，質問内容ごとの問題解決時間を分析する等，種々の分析資料として使用することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２９】
【図１】問題解決時間推定処理装置の構成例を示す図である。
【図２】問題解決時間推定処理装置の概要処理の処理フローを示す図である。
【図３】音声対話データとなるオペレータおよび顧客の発話の内容例を示す図である。
【図４】音声対話データのデータ構成例を示す図である。
【図５】ステップＳ２の処理のより詳細な処理フローを示す図である。
【図６】ステップＳ２１の処理のより詳細な処理フローを示す図である。
【図７】音声対話データ（録音１）の音声パワー情報例を示す図である。
【図８】総応対時間の説明図である。
【図９】音声対話データ（録音１，２，…）各々の総応対時間例を示す図である。
【図１０】先行発話者（先行発話チャネル）の説明図である。
【図１１】音声対話データ（録音１，２，…）各々の先行発話者（先行発話チャネル）の例を示す図である。
【図１２】先行主導発話者（先行主導発話チャネル）の説明図である。
【図１３】先行主導発話者および先行主導発話時間を求める処理フロー図（その１）である。
【図１４】先行主導発話者および先行主導発話時間を求める処理フロー図（その２）である。
【図１５】音声対話データ（録音１）の先行主導発話時間の計算結果例を示す図である。
【図１６】ルールベースによって質問発話部を判定する処理の処理フロー図である。
【図１７】入力されるデータの例を示す図である。
【図１８】ルール例を示す図である。
【図１９】ステップＳ３の処理における学習データ抽出の処理フローを示す図である。
【図２０】ステップＳ３の処理における学習処理の処理フローを示す図である。
【図２１】ステップＳ３の処理における類似度算出処理の処理フローを示す図である。
【図２２】信頼度情報の例を示す図である。
【図２３】算出された類似度マトリックス例を示す図である。
【図２４】ステップＳ４の処理のより詳細な処理フローを示す図である。
【図２５】類似度マトリックスへの“不定”の設定例を示す図である。
【図２６】類似度マトリックスへの“類似度なし”の設定例を示す図である。
【図２７】補正係数および正規化類似度の例を示す図である。
【図２８】算出された正規化類似度マトリックス例を示す図である。
【図２９】算出された平均類似度マトリックス例を示す図である。
【図３０】類似話者集合とする音声データの決定例を示す図である。
【図３１】ステップＳ５の処理のより詳細な処理フロー図である。
【図３２】同一話者処理に入力されるデータの例を示す図である。
【図３３】音声データの対応付け例を示す図である。
【図３４】問題解決時間の説明図である。
【符号の説明】
【００３０】
１  問題解決時間推定処理装置
１１  データ入力部
１３  対話種別推定部
１５  類似話者集合算出部
１７  対話データ対応付け部
１９  問題解決時間算出部
３  音声対話データ（時刻情報付き）
４  音声パワー情報
５  問題解決時間
【発明を実施するための最良の形態】
【００３１】
図１は，問題解決時間推定処理装置の構成例を示す図である。【００３２】
問題解決時間推定処理装置１は，顧客からの問い合わせを受けて回答する業務を行うコールセンタで録音されたオペレータと顧客の対話が録音されている音声対話データから，顧客から提示された問題の解決に要した問題解決時間を推定装置である。【００３３】
問題解決時間推定処理装置１は，データ入力部１１，対話種別推定部１３，類似話者集合算出部１５，対話データ対応付け部１７，および問題解決時間算出部１９を備える。【００３４】
データ入力部１１は，音声対話データ３の集合を入力する。【００３５】
対話種別推定部１３は，入力された音声対話データ３の各々から，一方の話者が他方の話者より大きな音声で所定の長さ以上継続して発話している区間（以下，主導発話区間）を特定し，さらに，最先に現れる主導発話区間を先行主導発話区間とする。そして，先行主導発話区間が顧客またはオペレータのどちらの話者の側であるかを判定する。先行主導区間の発話者（先行主導発話者）が顧客（第２チャネル）であれば，その音声対話データの種別を「質問」と設定する。先行主導発話者がオペレータ（第１チャネル）であれば，その音声対話データ３の種別を「非質問」と設定する。【００３６】
類似話者集合算出部１５は，入力された音声対話データ３の各々について，顧客とオペレータ各々の話者特徴を，予め定められた機械学習処理方法によって学習する。さらに，学習した話者特徴をもとに，顧客およびオペレータの両方の話者特徴が，それぞれ一定の類似範囲内にある音声対話データ３を集めて分類し，音声対話データ３の分類を類似話者集合とする。【００３７】
対話データ対応付け部１７は，類似話者対話集合の各々について，類似話者対話集合を構成する音声対話データ３を応対時刻（録音時刻）に従って並べ，所定の対応付け条件を用いて，該当する音声対話データ同士を対応づける。【００３８】
例えば，以下の条件を備えておく。【００３９】
・種別“質問”の音声対話データを起点として対応付けを行う。【００４０】
・種別“質問”と“非質問”とは，時間順に連続する。【００４１】
・種別“非質問”と“非質問”とは，時間順に連続する。【００４２】
・上記以外の種別の組は，連続させない。【００４３】
この条件のもと，種別が「質問」である音声対話データ３ｘを一つ取り出し，取り出した音声対話データ３ｘと時間上で後続する種別が「非質問」の音声対話データ３ｙがあるかを調べる。該当する音声対話データ３ｙがあれば，音声対話データ３ｘ，３ｙを対応付ける。該当する音声対話データがなければ対応付けを行わない。【００４４】
問題解決時間算出部１９は，対応付けられた音声対話データ３ｘ，３ｙの最先の録音開始時刻から最後の録音終了時刻までの時間を算出して問題解決時間５とし，問題解決時間５を出力する。【００４５】
図２は，問題解決時間推定処理装置１の処理フローを示す図である。【００４６】
ステップＳ１：  問題解決時間推定処理装置１のデータ入力部１１が，音声対話データの集合３を入力する。【００４７】
図３は，音声対話データ３となるオペレータおよび顧客の発話の内容例を，図４は，音声対話データ３のデータ構成を示す図である。【００４８】
音声対話データ３は，図３に示すようなオペレータと顧客の対話の音声を，既知の録音装置によって録音した音声データである。音声対話データ３は２チャネルで構成される。第１チャネル（例えば，Ｌチャネル）にオペレータの音声データが，第２チャネル（例えば，Ｒチャネル）に顧客の音声データが，それぞれ独立して録音される。【００４９】
音声対話データ３の先頭には，データインデックスとして，データの識別情報（録音１），オペレータ名（山田），録音年月日（０５／１０／１１），録音開始時刻（１５：２５：２０）および録音終了時刻（１５：３１：３２）が格納される。【００５０】
なお，録音開始時刻／終了時刻が，応答開始時刻／終了時刻として使用される。【００５１】
ステップＳ２：  対話種別推定部１３が，入力された音声対話データ３の対話種別を推定する。【００５２】
ここで，対話種別は，対話内で顧客が質問を行っている対話を示す「質問」と，顧客の質問ではない対話を示す「その他（非質問）」を予め設定しておく。【００５３】
具体的には，対話種別推定部１３が，音声対話データ３に対し，Ｌ／Ｒチャネルそれぞれの音声データから，話者が他方の話者より大きな音声で所定の長さ以上継続して発話している主導発話区間を特定し，さらに，最先に出現する主導発話区間である先行主導発話区間を含むチャネルを判定し，そのチャネルを先行主導発話者（先行主導発話チャネル）とする。【００５４】
より詳細に説明すると，対話種別推定部１３は，音声対話データ３の各チャネルについて，所定単位区間ごとの音声のパワー値を算出し，当該パワー値を時系列で並べた音声パワー情報を生成する。そして，各チャネルの音声パワー情報同士を，時系列で先頭から比較し，所定の判定単位区間各々において，前記パワー値の当該判定単位区間の総計または割合が，より大きい値となるチャネルを当該判定単位区間での主導発話者と判定する。【００５５】
さらに，時系列でより先頭に近い判定単位区間の主導発話者を先行主導発話者と特定する。先行主導発話者の判定単位区間から連続し，かつ先行主導発話者と同一の主導発話者の判定単位区間を先行主導発話区間とする。【００５６】
その後，先行主導発話区間がＲチャネルに含まれている場合にその音声対話データ３の種別を「質問」と設定し，先行主導発話区間がＬチャネルに含まれている場合にその音声対話データ３の種別を「非質問」と設定する。【００５７】
なお，対話種別推定部１３処理の詳細は後述する。【００５８】
ステップＳ３：  類似話者集合算出部１５は，音声対話データ３の各々について，各チャネルの音声データの話者特徴を所定の処理方法によって学習処理する。【００５９】
ステップＳ４：  さらに，類似話者集合算出部１５は，学習処理によって得た話者特徴をもとに，音声対話データ３のＬチャネルおよびＲチャネルそれぞれについて，音声対話データ３間の類似関係を求め，ＬチャネルおよびＲチャネルの両方について話者特徴が一定の類似範囲内にある音声対話データ３を集めて分類し，類似話者対話集合とする。【００６０】
これによって，音声対話データ３の集合が，同一の顧客とオペレータとの対話に分類される。【００６１】
ステップＳ５：  対話データ対応付け部１７は，類似話者対話集合ごとに，音声対話データ３を録音時刻（例えば，録音開始時刻）に従って並べ，種別が「質問」である音声対話データを一つ取り出す。そして，所定の条件を満たす音声対話データを取り出して対応付ける。例えば，時間上後続する，種別が「非質問」の音声対話データがあれば，これを取り出して対応付ける。【００６２】
これにより，同一の顧客とオペレータとの複数の対話のうち，顧客が質問した対話とその質問に対するオペレータの回答の対話とが対応付けられる。【００６３】
ステップＳ６：  問題解決時間算出部１９は，対応付けられた音声対話データの先の対話の音声対話データの録音開始時刻から後の音声対話データの録音終了時刻までの時間を算出して問題解決時間とする。【００６４】
また，問題解決時間算出部１９は，対応付けされていない，種別が質問である音声対話データ３を取り出し，この音声対話データの録音開始時刻から録音終了時刻までの時間を算出して問題解決時間とする。【００６５】
これにより，顧客の質問に対してコールバックして回答したケース，質問された応対中に回答したケースの問題解決時間を推定することができる。【００６６】
以下，問題解決時間推定処理装置１が行う，図２の処理フローの各処理をより詳細に説明する。
〔対話種別推定処理〕
図５は，ステップＳ２の処理のより詳細な処理フローを示す図である。【００６７】
ステップＳ２０：  音声対話データ３を所定の単位区間に分割する。単位区間は，例えば，１〜２秒の値とする。【００６８】
ステップＳ２１：  各単位区間の音声のパワー値の平均を求め，時系列のパワー値の連続である音声パワー情報４に変換する。【００６９】
音声パワー情報４は，各チャネルの音声データの所定単位区間での大きさ（パワー）の平均値を，所定の閾値ｔｈを用いてビット列へ変換し，時系列で並べたビット列の情報である。したがって，発話の音声パワーが一定の閾値ｔｈ以上の大きさであれば，ビットに“１”を格納し，そうでなければ“０”のままとなる。【００７０】
図６に，ステップＳ２１の音声パワー情報４の生成処理の処理フローを示す。【００７１】
音声対話データ３の各チャネルに対して，フーリエ変換処理を適応し，［パワー，ピッチ］の列を得る（ステップＳ１１１）。さらに，パワー列の最少時間単位である単位区間ｍを定める（ステップＳ１１２）。音声パワー情報４として，音声対話データ３の先頭から単位区間ｍごとに，平均パワー値を求め，平均パワー値が閾値ｔｈ以上であれば，“１”を，閾値ｔｈ未満であれば“０”を付与した，ビット列を出力する（ステップＳ１１３）。【００７２】
図７は，音声対話データ（録音１）３の音声パワー情報４を示す図である。図７に示す音声パワー情報４において，［発話開始：発話終了］の形式で，発話開始時刻から発話終了時刻までの間で値“１”が付与されているビット列を表す。例えば，単位区間ｍ＝１秒の場合に，［発話開始＝０：発話終了＝３］は，開始０秒から３までの間が，値“１”が付与されている区間，すなわち，閾値ｔｈ以上の大きさで発話があった時間を意味する。【００７３】
ステップＳ２２：  変換された音声パワー情報４から，属性情報として，総応対時間，先行発話チャネル，先行主導発話者（チャネル），先行主導発話時間を取得する。【００７４】
総応対時間は，音声対話データ３の実際の対話の総時間を示す。図８に示すように，音声対話データのインデックス情報の対話の録音の開始時刻と終了時刻の差で求める。図９は，音声対話データ（録音１，２，…）３各々の総応対時間例を示す図である。【００７５】
先行発話チャネルは，顧客とオペレータの対話において先行して発話があったチャネルを示す。音声パワー情報４のパワー値のビット列において，ビットに“１”が付与されている最先の単位区間を持つチャネルを，先行発話チャネルとする。先行発話チャネルの値は，“Ｌ”，“Ｒ”，“ＬＲ”とする。【００７６】
コールセンタで録音される音声対話データ３では，一般的に，電話の発呼の受け手側が対話を開始，すなわち最初に発話する。したがって，通常の問い合わせ時の顧客側発呼の場合には最初の発話はオペレータである。反対に，オペレータが顧客にコールバックする場合，オペレータが発呼し，最初の発話は顧客である。一般的にコールバックの対話に顧客の質問が含まれることはほとんどないことから，オペレータと顧客のどちらの音声が録音されたチャネルが先行発話チャネルに該当するかを特定することによって，オペレータのコールバック時の対話を特定することができる。【００７７】
図１０に示す音声パワー情報４のビット列では，Ｌチャネルでビット列に“１”が付与された単位区間＝０，Ｒチャネルでビット列に“１”が付与された単位区間＝３であるので，先行発話チャネル＝Ｌと求まる。図１１は，音声対話データ（録音１，２，…）３各々の先行発話チャネルを表す図である。【００７８】
先行主導発話者（先行主導発話チャネル）は，所定の判定単位区間における主導発話者のうち，先頭に最も近い判定単位区間の主導発話者（チャネル）である。【００７９】
対話種別推定部１３は，所定の判定単位区間内で音声パワー情報４のパワー値のビットが“１”となっている単位区間の合計数が大きい（又は割合が高い）チャネルを主導発話者と判定する。そして先頭に最も近い判定単位区間（時系列の最先の判定単位区間）における主導発話者を先行主導発話として特定する。【００８０】
さらに，先行発話チャネルに設定されたチャネルの音声パワー情報４において，最初にパワー値に“１”が付与された単位区間から，先行主導発話チャネルが主導発話者として判定されている単位判定区間の連続を，先行主導発話時間とする。【００８１】
図１２は，先行主導発話者および先行主導発話時間を説明するための図である。【００８２】
対話種別推定部１３は，所定の判定処理の対象とする単位区間の範囲を示すウィンドウを，所定の移動単位でずらして判定処理を行う。パワー値の単位区間ｍ＝１秒のときに，単位判定時間に相当する処理のウィンドウサイズｎ＝１５秒（単位区間），ウィンドウをずらす移動単位ｋ＝３秒（単位区間）として，ウィンドウサイズｎ内で，チャネルごとにパワー値として“１”が付与されている単位区間数を計算し，単位区間数の多いチャネルを主導発話者として判定する。さらに，移動単位（サイズ）ｋ＝３秒ずらしたウィンドウサイズｎ内で，同様に，“１”の単位区間数が多いチャネルを主導発話者として判定する。【００８３】
図１２では，１回目〜５回目の判定処理では，主導発話者として“Ｒチャネル”が，６回目の判定処理で“Ｌチャネル”が，７回目の判定処理では“ＬＲ”がそれぞれ判定されている。したがって，最先の判定単位区間で主導発話者に判定された“Ｒチャネル”が先行主導発話者（先行主導発話チャネル）と判定される。【００８４】
次に，先行発話者チャネルに特定されたＬチャネルにおいて，パワー値のビットに“１”が付与されている最先の単位判定区間から，先行主導発話チャネルが主導発話者として判定されている単位判定区間の連続区間を先行主導発話時間とする。【００８５】
ここでは，主導発話者がＲチャネルからＬチャネルに変わった場合に，その時のウィンドウサイズｎの半分を加えた単位区間までの連続区間を，先行主導発話期間として計算する。【００８６】
図１３および図１４は，先行主導発話者および先行主導発話時間を求める処理フロー図である。【００８７】
対話種別推定部１３は，先行発話チャネルに特定されたＬチャネルを選択する（ステップＳ１３１）。ウィンドウサイズｎを設定し（ステップＳ１３２），音声パワー情報のビット列の先頭にポインタをセットする（ステップＳ１３３）。【００８８】
ウィンドウ内でＬチャネル側でのビットが“１”となっている単位区間数を計算して値Ａとする（ステップＳ１３４）。さらに，ウィンドウ内でＲチャネル側でのビットが“１”となっている単位区間数を計算して値Ｂとする（ステップＳ１３５）。【００８９】
値Ａが値Ｂより大きいかを判定し（ステップＳ１３６），値Ａが値Ｂより大きい場合は主導発話者＝Ｌチャネルとする（ステップＳ１３７）。値Ａが値Ｂより大きくない場合は，さらに，値Ａが値Ｂと等しいかを判定し（ステップＳ１３８），値Ａが値Ｂと等しければ，主導発話者＝ＬＲチャネルとする（ステップＳ１３９）。値Ａが値Ｂと等しくなければ，主導発話者＝Ｒチャネルとする（ステップＳ１３１０）。【００９０】
そして，［ポインタ位置，主導発話者値］の組を出力する（ステップＳ１３１１）。【００９１】
次に，ウィンドウを移動単位ｋ分ずらし（ステップＳ１３１２），ウィンドウが音声パワー情報４のビット列の最後まで到達していれば（図１４：ステップＳ１３１３），ステップＳ１３１４の処理へ進み，ウィンドウが音声パワー情報４のビット列の最後まで到達していなければ，ステップＳ１３４の処理へ戻る。ステップＳ１３１４の処理では，ポインタ位置が“０”の主導発話者値を先行主導発話者の値とする。【００９２】
そして，先行主導発話者と主導発話者の値が連続して同じ値をとる単位区間の範囲（Ｌ）を求める（ステップＳ１３１５）。ポインタ位置＝０からポインタ位置＝Ｌまでの区間を，発話時刻に変換し，先行主導発話時間とする（ステップＳ１３１６）。【００９３】
図１５は，音声対話データ（録音１）３の先行主導発話時間の計算結果を示す図である。図１５の図において，開始秒は，ウィンドウの開始位置を示し，窓サイズは，ウィンドウサイズｎを示す。主導チャネルは主導発話者と判定されたチャネル，Ｌ割合およびＲ割合は，ウィンドウ内で，“１”が付与された単位区分数を示す。【００９４】
音声対話データ（録音１）３の先行主導発話者（チャネル）＝Ｒチャネル，先行主導発話時間＝５５．５秒である。【００９５】
ステップＳ２３：  対話種別推定部１３は，先行主導発話者（チャネル）および先行主導発話時間から，質問発話部を判定する。例えば，先行主導発話チャネルがＲチャネル，すなわち顧客の音声が録音されたチャネルである場合に，先行主導発話時間に該当する時間を質問発話部として特定する。【００９６】
図１６は，ルールベースによって質問発話部を判定する処理フロー図である。【００９７】
対話種別推定部１３は，図１７に示すような，判定対象の音声対象データに対する，［先行発話者（チャネル），先行主導発話者（チャネル），先行主導発話時間，総応対時間］の組を入力する（ステップＳ１４１）。【００９８】
そして，図１８に示すルールベースにもとづいて，ステップＳ１４２〜ステップＳ１４７の判定処理を行う。【００９９】
図１８のルールベースでは，以下の判定条件が定義されている。【０１００】
ルール１：先行発話者＝先行主導発話者であれば，“ｒｅｊｅｃｔ”；
ルール２：先行発話者＝ＬＲであれば，“ｒｅｊｅｃｔ”；
ルール３：先行主導発話者＝Ｌまたは先行主導発話者＝ＬＲであれば，“ｒｅｊｅｃｔ”；
ルール４：総応対時間が，平均応対時間の１／３以下であれば，“ｒｅｊｅｃｔ”；
ルール５：先行主導発話時間が５秒以下であれば，“ｒｅｊｅｃｔ”；
初期値：  ルール１〜ルール５のいずれでもなければ，“ａｃｃｅｐｔ”とする。
ここで，“ｒｅｊｅｃｔ”＝質問発話部は存在しない，“ａｃｃｅｐｔ”＝先行主導発話部分を質問発話部分とする。【０１０１】
ステップＳ１４１の入力が，ルール１に該当するかを判定し（ステップＳ１４２），ルール１に該当すれば，さらに，ルール２に該当するかを判定し（ステップＳ１４３），ルール２に該当すれば，さらに，ルール３に該当するかを判定し（ステップＳ１４４），ルール３に該当すれば，さらに，ルール４に該当するかを判定し（ステップＳ１４５），ルール４に該当すれば，さらに，ルール５に該当するかを判定し（ステップＳ１４６），ルール５に該当すれば，質問発話部はない（ｒｅｊｅｃｔ）と判定する（ステップＳ１４７）。一方，ルール１〜ルール５のいずれにも該当しなければ，質問発話部を含むと判定する（ステップＳ１４８）。【０１０２】
この判定処理により，図１７の各音声対話データのうち，例えば，録音１および録音２の音声対話データについて質問発話部を含む（ａｃｃｅｐｔ）と判定され，一方，録音３および録音４の音声対話データについて質問発話部を含まない（ｒｅｊｅｃｔ）と判定される。【０１０３】
ステップＳ２４：  対話種別推定部１３は，音声対話データ３に質問発話部が存在するかを判定する。【０１０４】
ステップＳ２５：  ステップＳ２４の処理で“ａｃｃｅｐｔ”と判定された場合，すなわち，その音声対話データ３に質問発話部が存在する場合に（ステップＳ２４のＹＥＳ），その音声対話データ３の対話種別を“質問”とする。【０１０５】
ステップＳ２６：  ステップＳ２４の処理で“ｒｅｊｅｃｔ”と判定された場合，すなわち，その音声対話データ３に質問発話部が存在しない場合に（ステップＳ２４のＮＯ），その音声対話データ３の対話種別を“その他”とする。
〔話者特徴学習処理〕
類似話者集合算出部１５は，話者特徴学習処理に用いる学習データとして，音声対話データのうち一定のパワーおよび長さで録音されているチャネルごとの音声データを抽出し，抽出した音声データ各々について話者特徴を学習し，全ての音声データに対して話者特徴の類似度を算出する。類似度の算出は，音声データの総当たり方式で算出する。【０１０６】
図１９は，ステップＳ３の処理における学習データ抽出の処理フローを示す図である。【０１０７】
ステップＳ３００：  類似話者集合算出部１５は，音声対話データ３の各チャネルに対してフーリエ変換処理を適用し，[パワー，ピッチ]の列を得る。【０１０８】
ステップＳ３０１：  パワー列の最少時間単位である単位区間ｍを定める。【０１０９】
ステップＳ３０２：  音声対話データ３の各チャネルの音声データに対して，先頭から単位区間ｍごとに平均パワー値を求め，平均パワー値が閾値ｔｈ２以上である箇所を出力する。出力箇所に対応する音声データを音声集合Ａに格納する。【０１１０】
ステップＳ３０３：  各音声データに対応付けて，出力した音声データの総録音時間を記録する。【０１１１】
図２０は，ステップＳ３の処理における学習処理の処理フローを示す図である。音声集合Ａの各音声データについて，以下の処理が行われる。【０１１２】
学習処理は既知のものであればどのような学習処理手法でもよいが，例えばマハラノビスの距離判定を使用する。マハラノビスの距離による判定処理は，参考文献に詳説されている（P.C. Mahalanobis, "On the generalized distance in statistics", Proceedings of the National Institute of Science of India, 12 (1936) 49-55, 1936）
ステップＳ３１０：  類似話者集合算出部１５は，音声集合Ａから音声データを一つ取り出す。【０１１３】
ステップＳ３１１：  取り出した音声データを用いて話者特徴を学習し，学習結果（話者特徴データセット）を学習集合Ｂに格納する。【０１１４】
ステップＳ３１２：  音声集合Ａから使用した音声データを取り除く。【０１１５】
ステップＳ３１３：  音声集合Ａに残りの音声データがあれば，ステップＳ３１０の処理へ戻り，全ての音声データを使用したら，処理を終了する。【０１１６】
図２１は，ステップＳ３の処理における類似度算出処理の処理フローを示す図である。音声集合Ａの各音声データについて，以下の処理が行われる。【０１１７】
ステップＳ３２０：  類似話者集合算出部１５は，学習集合Ｂから話者特徴データセットを一つ取り出す。【０１１８】
ステップＳ３２１：  音声集合Ａの全ての音声データに対する類似度を算出する。【０１１９】
類似度算出の場合に，信頼度情報として，各音声データの総学習対象時間，平均類似度を計算しておく。図２２に，音声集合Ａを構成する音声データ（Ａ，Ｂ，Ｃ，…）の総学習対象時間，平均類似度を示す。【０１２０】
総学習対象時間は，話者特徴を学習するために使用した音声データの録音時間である。平均類似度は，他の音声データとの類似度を出力した際の類似度の平均値である。【０１２１】
ステップＳ３２２：  学習集合Ｂから使用した話者特徴データセットを取り除く。【０１２２】
ステップＳ３２３：  学習集合Ｂに残りの話者特徴データセットがあれば，ステップＳ３２０の処理へ戻り，全ての話者特徴データセットを使用したら，処理を終了する。【０１２３】
図２３は，算出された類似度マトリックスの例を示す図である。この類似度マトリックスにおいて，類似度は，“０”を最大（距離最小）として，値が大きいほど類似していないことを示す。【０１２４】
図２３に示す類似度マトリックスのＡの列は，音声データＡに対する，他の音声データ（Ｂ，Ｃ，…）の類似度であり，音声データＡは，音声データＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅ，…と，それぞれ，“０，３０，１５００，２５０００，２３０，…”の類似度であることを示す。【０１２５】
〔類似話者集合算出〕
類似話者集合算出部１５は，各音声データの類似度をもとに話者認証，すなわち，同一の話者とみなすことができる音声データの集合（類似話者集合）を算出する。ここで，判定精度を向上させるため，類似度の補正処理を行う。【０１２６】
図２４は，ステップＳ４の処理のより詳細な処理フローを示す図である。【０１２７】
ステップＳ４０：  類似話者集合算出部１５は，類似話者候補とみなす音声データを判定するための閾値ｔｈ３を決定する。例えば，閾値ｔｈ３を“類似度＝１０００”とする。【０１２８】
ステップＳ４１：  全音声データの平均類似度を求める。【０１２９】
ステップＳ４２：  平均類似度に対して一定の程度以上低い音声データに“不定”を設定して，排除する。平均類似度が“２３００００００”である場合に，図２５に示すように，“平均類似度の１／４以下”の音声データに“不定”を設定する。【０１３０】
ステップＳ４３：  音声データのうち，対応する音声対話データのＬチャネル側（オペレータ）の話者特徴が同一話者とみなされない２つの音声データについて“類似度なし”を設定する。【０１３１】
音声データＢと音声データＤのＬチャネルの音声データが一定の類似範囲でないと仮定すると，図２６に示す類似マトリックスのように，該当する項目に“類似度なし（−）”を設定する。【０１３２】
ステップＳ４４：  対応する平均類似度の値に応じて，音声データの類似度を補正し，図２７（Ａ）に示すように，補正係数，正規化類似度を算出する。【０１３３】
補正係数＝（各音声対話データの平均類似度／音声対話データ全体の平均類似度）の２乗
正規化類似度＝元の類似度＊補正係数
これにより，図２７（Ｂ）に示すように，各音声対話データの補正係数を計算し，図２８に示す，各音声データの正規化類似度マトリックスを得る。【０１３４】
ステップＳ４５：  処理対象とする音声データと他の音声データとの対の類似度を，それぞれの音声データの正規化類似度の平均値として計算する。【０１３５】
すなわち，音声データＡ，Ｂの類似度は，音声データＡの音声データＢに対する類似度（Ａ→Ｂ類似度）と，音声データＢの音声データＡに対する類似度（Ｂ→Ａ類似度）の平均とする。【０１３６】
また，「Ａ→Ｂ類似度」，「Ｂ→Ａ類似度」のうち一方が“不定”である場合に，不定でない方の類似度とする。「Ａ→Ｂ類似度」，「Ｂ→Ａ類似度」の両方が“不定”である場合には，同一話者でないと判定する。【０１３７】
図２９は，各音声対話データの平均類似度マトリックスの例を示す。【０１３８】
ステップＳ４６：  音声対話データの平均類似度マトリックスを用いて，同一話者かを判定する。音声データの平均類似度が閾値ｔｈ３（＝１０００）以上であれば，非同一話者（１），閾値ｔｈ３未満であれば同一話者（０）とする。【０１３９】
図３０に示すように，音声データＡについては，音声データＢ，Ｃ，Ｅが同一話者とみなすことができ，類似話者集合｛Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｅ｝が算出される。【０１４０】
同様に，音声データＢについては，音声データＥが同一話者とみなすことができ，類似話者集合｛Ｂ，Ｅ｝が，音声データＣについては，音声データＤが同一話者とみなすことができ，類似話者集合｛Ｃ，Ｄ｝が，算出される。
〔対話データ対応付け処理〕
対話データ対応付け部１７は，音声対話データの対応付けのための条件として，以下のような条件を予め設定しておく。【０１４１】
・対話種別“質問”のデータを起点として対応付けを行う。【０１４２】
・対話種別“質問”と“その他”は，時間順に連続する。【０１４３】
・対話種別“その他”と“その他”は，時間順に連続する。【０１４４】
・上記以外の対話種別の組は，連続しない。【０１４５】
図３１は，ステップＳ５の処理のより詳細な処理フロー図である。【０１４６】
ステップＳ５０：  対話データ対応付け部１７は，類似話者集合を構成する音声データについて，その音声データの対話種別をもとに，条件を満たす音声データを残す。【０１４７】
図３２（Ａ）に示す同一話者の判断結果にもとづいて，対応付け処理を行うとする。【０１４８】
類似話者集合｛Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｅ｝を対象とすると，図３２（Ｂ）に示す対話種別から，音声データＡが“質問”であるので，これを起点とする。音声データＢ，Ｃは“質問”であって条件を満たさないので，排除する。音声データＥは“その他”であり条件を満たすので残し，この類似話者集合に｛Ａ，Ｅ｝が残される。【０１４９】
また，類似話者集合｛Ｂ，Ｅ｝については，音声データＢが“質問”であるので，これを起点とすると，音声データＥが“その他”であり条件を満たす。しかし，音声データＥは，音声データＡとの類似度がより高いため，音声データＥを排除し，類似話者集合に｛Ｂ｝が残される。【０１５０】
また，類似話者集合｛Ｃ，Ｄ｝については，音声データＣが“質問”であるので，これを起点とすると，音声データＤが“その他”であり条件を満たすので残す。よって，この類似話者集合に｛Ｃ，Ｄ｝が残される。【０１５１】
ステップＳ５１：  各類似話者集合に残された音声データに対応する音声対話データを時間順に出力する。【０１５２】
ステップＳ５０の処理結果から，各音声対話データの録音時間が，図３２（Ｃ）に示す順序である場合に，図３３に示す「音声データＡ→Ｅ」，「音声データＢ」，「音声データＣ→Ｄ」の３つの対応付けが出力される。【０１５３】
〔問題解決時間算出処理〕
問題解決時間算出部１９は，対話データ対応付け部１７の出力を得て，各音声対話データのヘッダに記録された録音開始時刻および録音終了時刻をもとに，問題解決時間を算出する。【０１５４】
図３４（Ａ）に示すように，「音声データＡ→Ｅ」について，音声対話データＡの録音開始時刻から音声対話データＥの録音終了時刻までの時間ｔ１を，問題解決時間とする。同様に，図３４（Ｂ）に示すように，「音声対話データＣ→Ｄ」について，音声対話データＣの録音開始時刻から音声対話データＤの録音終了時刻までの時間ｔ２を，図３４（Ｃ）に示すように，「音声対話データＢ」について，音声対話データＢの録音開始時刻から録音終了時刻までの時間ｔ３を，問題解決時間とする。【０１５５】
以上，本発明をその実施の形態により説明したが，本発明はその主旨の範囲において種々の変形が可能であることは当然である。【０１５６】
また，問題解決時間推定処理装置１は，コンピュータプログラムとして実現することができ，このプログラムは，コンピュータが読み取り可能な，可搬媒体メモリ，半導体メモリ，ハードディスクなどの適当な記録媒体に格納することができ，これらの記録媒体に記録して提供され，または，通信インタフェースを介して種々の通信網を利用した送受信により提供されうるものである。
【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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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【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】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
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【図３３】
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【図３４】
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【国際調査報告】
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