(57)【要約】【課題】電話応対の内容が評価に値する認識文に変換されて、より確実にオペレータの応対スキルを評価する電話応対診断システムを提供する。【解決手段】電話応対診断システムは、顧客からの電話問い合わせに対するオペレータの電話応対を評価してオペレータの応対スキルを診断する電話応対診断システムにおいて、オペレータの電話応対に係わる音声アナログ信号群を分配する分配機と、上記分配された音声アナログ信号群に音声認識を施して認識文に変換する音声認識装置と、上記認識文を評価してオペレータの応対スキルを診断する電話応対診断装置と、を備えている。【選択図】図１
2006135542.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
顧客からの電話問い合わせに対するオペレータの電話応対を評価してオペレータの応対スキルを診断する電話応対診断システムにおいて、
オペレータの電話応対に係わる音声アナログ信号群を分配する分配機と、
上記分配された音声アナログ信号群に音声認識を施して認識文に変換する音声認識装置と、
上記認識文を評価してオペレータの応対スキルを診断する電話応対診断装置と、
を備えていることを特徴とする電話応対診断システム。
【請求項２】
１件の上記電話応対を開始から終了までで１つの音声アナログ信号群として選択する対象音声選択部を備えていることを特徴とする請求項１に記載の電話応対診断システム。
【請求項３】
上記対象音声選択部は、上記電話応対が中断中のときの音声アナログ信号群を上記１つの音声アナログ信号群として認識しないことを特徴とする請求項２に記載の電話応対診断システム。
【請求項４】
上記電話応対診断装置は、
上記認識文から予め定められた判定用テキストに合致するテキストを検索するテキスト検索手段と、
上記合致するテキストから予め定められたグループ化条件に該当するテキストをグループと見なしてグループ化するグループ化手段と、
上記グループ化されたテキストのパターンと予め定められた表現パターンとのマッチングの有無に基づき電話応対を評価する応対評価手段と、
を備えている電話応対評価装置を有することを特徴とする請求項１に記載の電話応対診断システム。
【請求項５】
上記電話応対診断装置は、
上記電話応対の音声の認識文が電話応対の業務種別毎に区分されて格納される認識結果格納装置を有し、
上記判定用テキスト、上記グループ化条件および上記表現パターンは、上記業務種別毎に予め定められていることを特徴とする請求項４に記載する電話応対診断システム。
【請求項６】
上記判定用テキストは、電話応対に必須なテキスト、電話応対としては相応しくないテキストまたは口癖のテキストの少なくともいずれか１つであることを特徴とする請求項４または５に記載する電話応対診断システム。
【請求項７】
上記グループ化条件は、上記判定用テキストに合致する２つ以上のテキストのうち所定の長さの上記認識文の部分に含まれるテキスト、上記判定用テキストに合致するテキストのうち所定の位置の上記認識文の部分に含まれるテキストまたは上記判定用テキストに合致するテキストのうち上記認識文全文に亘って所定の回数出現するテキストの少なくともいずれか１つをグループと見なす条件であることを特徴とする請求項４乃至６のいずれか一項に記載する電話応対診断システム。
【請求項８】
上記電話応対診断装置は、複数の上記電話応対の良否の評価のうち良の割合が予め定められた第１の基準値以上のとき応対スキルが良好、第２の基準値以下のとき応対スキルが悪いと判断する応対診断装置を有す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する電話応対診断システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、コールセンタにおけるオペレータの応対を評価して応対スキルを診断する電話応対診断システムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
顧客からの電話問い合わせを受け付けるコールセンタにおいて、顧客にとって電話応対するオペレータの印象が会社全体の印象へと直接結びついているので、オペレータの応対スキルを定期的に調査し、向上を図ることが必要不可欠になっている。そのため、コールセンタでは、上級者や専門知識を持った者がオペレータの応対をモニタリングし、その診断結果をオペレータにフィードバックすることにより各オペレータの応対スキルの向上を図っている。
モニタリングにおいて評価を行う項目は、応対開始時のあいさつ、言葉使い、口癖、相手に応じたやり取り、内容に応じた受け答え、切断前のあいさつなど非常に多岐にわたっている。そのため、１本の電話のモニタリングに必要な時間は、その電話応対の実時間とほぼ同じだけ必要になる。
また、モニタリング対象は、コストや時間の制約から、オペレータが応対した全電話を対象とすることは不可能であり、オペレータ毎にある頻度でサンプリングされた一部に限られる（例えば、非特許文献１参照。）。
【０００３】
【非特許文献１】株式会社日本能率協会コンサルティング、「図解でわかるコールセンタ／ヘルプデスク」、第１版、日本能率協会マネジメントセンター、２００２年９月、ｐ．１６０ー１６５
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかし、オペレータの応対スキルの評価をサンプリング調査の形で行うと、着信数の多さやオペレータに対する評価者の少なさなどが原因となり、サンプリング調査の標本数が統計的に必要な数を確保することが困難である。そのため、モニタリングが行われた応対の良し悪しが該当するオペレータの評価を大きく左右するという問題がある。
また、モニタリングする複数の評価者が、全て同じ評価基準で各オペレータを採点することも困難であることや、評価する側もされる側も人間であるため、互いの人間関係によって評価が左右されることが考えられる。
そこで、出願人は、オペレータの通話音声を音声認識により認識文に変換後、その認識文と評価パターンとのマッチングにより電話応対を評価する電話応対診断装置を発明した。
しかし、従来の電話応対システムに電話応対診断装置を備えても、デジタル化された音声を音声認識するとアナログ信号をデジタル化する際の量子化誤差が大きく音声認識率が低く、評価の効率が低いという問題がある。また、上り／下り双方向の応対音声を音声認識すると、どちらの発言か区別がつかないことに加え、音の重なった部分やその前後の認識率が低くなるという問題がある。
【０００５】
この発明の目的は、電話応対の音声が評価に値する認識文に変換されて、より確実にオペレータの応対スキルを評価する電話応対診断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】
【０００６】
この発明の電話応対診断システムは、顧客からの電話問い合わせに対するオペレータの電話応対を評価してオペレータの応対スキルを診断する電話応対診断システムにおいて、オペレータの電話応対に係わる音声アナログ信号群を分配する分配機と、上記分配された音声アナログ信号群に音声認識を施して認識文に変換する音声認識装置と、上記認識文を評価してオペレータの応対スキルを診断する電話応対診断装置と、を備えている。
【発明の効果】
【０００７】
この発明に係わる電話応対診断装置の効果は、サンプリング調査に充分な標本数を確保し、すべてのオペレータを同一の評価基準で評価することができる。このように評価精度の向上が図られることにより、顧客対応力の大幅な向上を実現することができる。
さらに、評価者数を削減することができるので、育成費、人件費の削減が可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００８】
図１は、この発明の実施の形態に係わる電話応対診断システムが併設される電話応対システムのブロック図である。図２は、実施の形態に係わる電話応対診断装置のブロック図である。図３は、電話応対診断装置の電話応対評価装置の機能ブロック図である。図４は、音声認識結果テーブルのデータ構造を示す図である。図５は、判定用テキストテーブルのデータ構造を示す図である。図６は、判定テキストソートテーブルのデータ構造を示す図である。図７は、グループ化条件テーブルのデータ構造を示す図である。図８は、グループテーブルのデータ構造を示す図である。図９は、表現パターンテーブルのデータ構造を示す図である。
【０００９】
この発明の電話応対診断システム１は、コールセンタに設置され、顧客からの電話による問い合わせに対して応対する電話応対システム２に併設されている。電話応対システム２は、図示しない電話局に接続され、顧客との間の通話が交換されるＰＢＸ（Ｐｒｉｖａｔｅ  Ｂｒａｎｃｈ  Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ）などの電話受付制御装置３、電話受付制御装置３に接続され、各オペレータに供される受付電話機５、受付電話機５に分配機６を介して接続されるヘッドセット７、顧客との受付業務全般を実施する受付台８から構成されている。電話局から入力された通話は、電話受付制御装置３で適当なオペレータの受付電話機５に伝送され、オペレータがヘッドセット７からその問い合わせの通話に対応する応答を行い、それが逆方向に伝送されて顧客に至る。
【００１０】
電話受付制御装置３は、ＡＣＤ（Ａｕｔｏｍａｔｉｃ  Ｃａｌｌ  Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ）機能を有し、顧客からの通話を自動着信し、その通話をオペレータに呼分配するとともにＣＴＩサーバ１０にオペレータ識別子を送信する。
また、電話受付制御装置３は、自動着信したとき、通話開始信号を、通話が保留されたとき、保留開始信号を、保留が解除されたとき、保留終了信号を、通話が転送されたとき、および通話が終了したとき、通話終了信号をそれぞれ発する。
また、電話受付制御装置３は、各オペレータに供される受付電話機５に接続される内線基盤部９、通話の状態を監視するＣＴＩ（Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ｔｅｌｅｐｈｏｎｙ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）サーバ１０に接続されるインターフェース基盤部１１を有している。図１では、３人のオペレータに対応する３台の受付電話機５が備えられている。但し、オペレータの人数はこれに限るものではなく、電話問い合わせに適切な人数の場合にこの発明が適用することができる。
【００１１】
受付電話機５は、内線基盤部９と接続され、内線基盤部９との間で顧客からの問合せ音声デジタル信号群と応対音声デジタル信号群との送受信を行う。そして、受付電話機５は、問合せ音声デジタル信号群を問合せ音声アナログ信号群に、応対音声アナログ信号群を応対音声デジタル信号群に変換する。そして、受付電話機５は、分配機６と接続され、分配機６との間で問合せ音声アナログ信号群と応対音声アナログ信号群との送受信を行う。
【００１２】
分配機６は、図示しない２つの入力端子と４つの出力端子を有する。分配機６は、問合せ音声アナログ信号群が入力される第１の入力端子と２つに分配された問合せ音声アナログ信号群が出力される第１と第２の出力端子が設けられている。
さらに、分配機６は、応対音声アナログ信号群が入力される第２の入力端子と２つに分配された応対音声アナログ信号群が出力される第３と第４の出力端子が設けられている。
第１の入力端子と第３の出力端子とが電話ケーブルにより受付電話機５に接続されている。また、第１の出力端子と第２の入力端子とが電話ケーブルによりヘッドセット７のそれぞれ図示しない受話器と送話器に接続されている。また、第４の出力端子は、対象音声選択部としてのセレクトスイッチ１３に接続されている。この実施の形態では、第２の出力端子は使用されていない。
そして、分配機６は、受付電話機５から入力された問合せ音声アナログ信号群をそのままヘッドセット７の受話器に伝送し、ヘッドセット７の送話器から入力された応対音声アナログ信号群を受付電話機５方向とセレクトスイッチ１３方向の２方向に分配する。すなわち、オペレータの応対音声アナログ信号群だけがセレクトスイッチ１３に入力される。
【００１３】
また、受付台８は、モニタ１６とキーボード１２が備えられ、オペレータによりキーボード１２から各種業務が実施される。そして、受付台８は、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）２０によりＣＴＩサーバ１０に接続されて、図示しないお客さま情報データベースからお客さま登録情報が伝送される。
【００１４】
次に、この発明の電話応対診断システム１は、オペレータの応対音声アナログ信号群を分配する分配機６、通話の状態を監視するＣＴＩサーバ１０、分配機６により分配された応対音声アナログ信号群から診断対象のオペレータの応対音声アナログ信号群を選択するセレクトスイッチ１３、選択された応対音声アナログ信号群を音声認識して認識文に変換する音声認識装置としての音声認識ＰＣ１４、認識文を応対スキルに関して診断する電話応対診断装置１５から構成されている。
【００１５】
このＣＴＩサーバ１０は、電話受付制御装置３から出力される通話開始信号、保留開始信号、保留終了信号および通話終了信号に基づき、該当するオペレータの通話の認識を開始、中断、再開または終了するように認識開始指令、認識中断指令、認識再開指令または認識終了指令を音声認識ＰＣ１４に送信する。
また、セレクトスイッチ１３は、各ヘッドセット７に接続された分配機６から入力される複数の応対音声アナログ信号群から１つの応対音声アナログ信号群を選択するスイッチである。このセレクトスイッチ１３は、診断対象のオペレータの応対音声アナログ信号群を選択し、音声認識ＰＣ１４にその応対音声を出力する。
【００１６】
また、音声認識ＰＣ１４は、応対音声アナログ信号群が入力されるサウンドカード１７、応対音声アナログ信号群に音声認識を施して得られた認識文を電話応対診断装置１５に送信するネットワークインターフェースカード（ＮＩＣ［Ｎｅｔｗｏｒｋ  Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ  Ｃａｒｄ］）１８を有している。そして、音声認識ＰＣ１４は、ＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ、インターフェース回路を有するコンピュータから構成されている。
さらに、音声認識ＰＣ１４は、入力された応対音声アナログ信号群を大語彙連続音声認識（ディクテーション）により認識文に変換する。
また、受付台８、ＣＴＩサーバ１０、音声認識ＰＣ１４および電話応対診断装置１５は、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）２０により接続されている。
【００１７】
ここで、応対音声のサンプリングの手順について説明する。
電話応対が診断される診断対象者は、日、週または月毎管理者により設定される。
顧客から電話受付制御装置３に入力された問合せ音声デジタル信号群は、電話受付制御装置３のＡＣＤ機能により、手空きのオペレータの受付電話機５に呼分配する。このとき、同時に、オペレータ識別子と通話開始信号とをＣＴＩサーバ１０に送信する。
また、ＣＴＩサーバ１０は、電話受付制御装置３から保留開始信号が入力されたとき、音声認識ＰＣ１４に認識中断指令を送る。
また、ＣＴＩサーバ１０は、電話受付制御装置３から保留終了信号が入力されたとき、音声認識ＰＣ１４に認識再開指令を送る。
また、ＣＴＩサーバ１０は、電話受付制御装置３から通話終了信号が入力されたとき、音声認識ＰＣ１４に認識終了指令を送る。
【００１８】
そして、音声認識ＰＣ１４では、認識開始指令が入力されたとき、オペレータ識別子に該当するセレクトスイッチ１３からの応対音声アナログ信号群と比較して、認識中断指令が入力されたとき、音声認識を中断し、認識再開指令が入力されたとき、音声認識を再開し、認識終了指令が入力されたとき、音声認識を停止する。
【００１９】
そして、音声認識ＰＣ１４では、この選択された応対音声アナログ信号群を大語彙連続音声認識（ディクテーション）により認識文に変換する。
そして、変換された認識文を電話応対診断装置１５に送信する。
このようにして、診断対象のオペレータの１回の応対の応対音声が、他の応対音声と分離された認識文として、電話応対評価および応対診断に用いられるので、個々の通話毎の評価が可能となる。
【００２０】
さらに、分配機６から分配される送話器の音声アナログ信号群を音声認識するので、さらに音声認識率が向上する。例えば、応対音声を１回毎に分離した場合でも、受付電話機５から得られるデジタル信号群を音声認識すると、音声認識率が４０％位であるのに対し、アナログ信号群を音声認識すると、音声認識率が９０％位まで向上する。これは、音声アナログ信号群をデジタル処理することにより誤差が含まれることによると考えられる。
【００２１】
このように応対音声が音声認識されて認識文に変換されるので、この認識文を用いてオペレータの応対スキルを評価し、診断が行われる。
評価、診断では、業務種別毎に設定される評価パターンが用いられる。そして、この業務種別は、顧客からの問い合わせを種別したものであり、例えば、契約変更、廃止、内線停電などからなる。
【００２２】
次に、電話応対診断装置１５について図２を参照して説明する。電話応対診断装置１５は、ＣＴＩサーバ１０から入力されるオペレータ識別子や通話時間データ、受付台８から入力される業務種別および音声認識ＰＣ１４から入力される認識文とからなる音声認識結果を格納する認識結果格納装置２４、音声認識結果を用いて電話応対を評価する電話応対評価装置２５を有する。音声認識結果は、音声認識結果テーブル２６に格納される。
【００２３】
さらに、電話応対診断装置１５は、判定用テキストテーブル２７、グループ化条件テーブル２８および表現パターンテーブル２９を格納する評価パターン設定装置３１、判定テキストソートテーブル３２とグループテーブル３３とを格納する処理結果格納装置３５を有する。
【００２４】
さらに、電話応対診断装置１５は、評価結果テーブル３７と評価診断テーブル３８とを格納する評価結果格納装置３９を有する。
さらに、電話応対診断装置１５は、評価結果を参照し、診断ルールを用いてオペレータの応対スキルを診断する応対診断装置４１、診断ルールを格納する診断ルール格納装置４２を有する。診断ルールは、診断用しきい値からなり、診断用しきい値テーブル４３として格納されている。
さらに、電話応対診断装置１５は、診断結果を表示し、または、診断結果を印刷する評価結果表示出力装置４４を有する。
【００２５】
さらに、電話応対診断装置１５は、図３に示すように、認識結果格納装置２４から入力される音声認識結果を読み込む音声認識結果読込手段４７、音声認識結果から業務種別を検索して求める業務種別検索手段４８、業務種別に基づき判定用テキストテーブル２７から判定用テキストを読み込む判定用テキスト読込手段４９、認識文から判定用テキストに該当するテキストを検索し、判定テキストソートを作成し判定テキストソートテーブル３２に格納するテキスト検索手段５０、業務種別に基づきグループ化条件テーブル２８からグループ化条件を読み込むグループ化条件読込手段５１、判定テキストソートからグループ化条件に基づいて該当するテキストをグループ化し、グループテーブル３３に格納するグループ化手段５２、業務種別に基づき表現パターンテーブル２９から表現パターンを読み込む表現パターン読込手段５３、グループ化されたテキストと表現パターンとを対比して評価結果を作成する応対評価手段５４を有する電話応対評価装置２５を有する。
【００２６】
次に、電話応対診断装置１５を構成している各装置について説明する。
認識結果格納装置２４は、オペレータ識別子、業務種別および認識文からなる音声認識結果が受け付けたインデックス毎に音声認識結果テーブル２６として格納されている。例えば、図４に示す例のように、オペレータ識別子は「石井利明」、業務種別は「契約変更」、認識文は「お待たせいたしました。東京電力東京カスタマーセンター石井でございます・・・基本料金が３０アンペアは７８０円になります。・・・。」から構成されている。
【００２７】
判定用テキストは、応対に必要なテキストまたは使用することが好ましくないテキストからなる。このテキストを関連の強さに従って、要素毎にまとめ、さらに、判定項目毎にまとめ、さらに業務種別毎にまとめ、図５に示すように、判定用テキストテーブル２７として格納されている。
例えば、業務種別の契約変更の判定項目は［挨拶］、［基本料金］、［立会願］、［停電ＰＲ］、［禁句］、［口癖］が挙げられる。判定項目の［挨拶］に関する要素として『あいさつ』、『社名』、『部署名』、『名のり』が列挙されている。さらに、要素の『あいさつ』のテキストとして「おはよう」、「ありがとう」、「おまたせ」が挙げられ、要素の『社名』のテキストとして「東京電力」、要素の『部署名』のテキストとして「カスタマーセンター」、要素の『名のり』のテキストとして「ござい」、「申し」、「です」、「が承けたまり」が挙げられている。
また、判定項目の［基本料金］の要素は、『基本料金』、『アンペア１』、『アンペア２』、『料金１』、『料金２』が挙げられている。これらの要素には、テキストが設定されている。例えば、『アンペア１』のテキストは、「１０アンペア」、「１５アンペア」、「２０アンペア」、「３０アンペア」、・・・、「６０アンペア」から構成されている。
同様に、判定項目の［立会願］および［停電ＰＲ］に関しても要素とテキストとが挙げられている。
また、判定項目の［口癖］に関する要素として『口癖』が挙げられ、要素の『口癖』のテキストとして「あの」、「ああ」、「えーと」、「そうですか」、「の方」、「の形」、「ですよ」が挙げられている。同様に、判定項目の［禁句］に関しても要素とテキストが挙げられている。
【００２８】
判定テキストソートは、判定用テキストに合致するテキストであり、認識文の先頭から検索し、判定用テキストに合致する度にテキストが属する要素と先頭からの字数とテキストの文字数とを抽出し、図６に示すように、判定テキストソートテーブル３２として集計される。
【００２９】
グループ化条件は、３種類の条件からなる。１つ目は、２つ以上のテキストが関連しているか否かを判定する条件である。応対の中で、ある２つのテキストが出現しても、その２つのテキストが出現する認識文の位置により２つのテキストが関連して出現したか否か判断が異なる。例えば、応対の最初と最後とでは関連したテキストとは考えられない。
２つ目は、テキストが認識文のいずれの位置に出現するか否かにより、グループとして見なすか否かを判断する条件である。例えば、あいさつに関するテキストは、応対の最初か最後に出現したとき、評価するに値するテキストであると判断する。
３つ目は、テキストの出現回数により、グループとして見なすか否かを判断する条件である。例えば、口癖と見なすのは認識文中に所定の回数以上判定用テキストに合致するテキストが出現したとき、グループと見なす判断条件である。
このグループ化条件は、業務種別毎、判定項目毎に予め定められ、図７に示すように、グループ化条件テーブル２８として格納されている。なお、図７において、『』に囲まれた要素名は、その要素に含まれるテキストの群を意味する。
【００３０】
グループ化条件を満足するテキストは、所定のグループであると見なされる。なお、ＡＮＤは論理積、ＯＲは論理和を示す。
例えば、判定項目の［基本料金］に関するグループ化条件は、２０文字以内に存在するテキストがグループと見なされる。図６の判定テキストソートテーブル３２から、Ｎｏ．６（４０アンペア）とＮｏ．７（５０アンペア）、ＮＯ．９（基本料金）とＮｏ．１０（６０アンペア）とＮｏ．１１（１５６０円）、Ｎｏ．２３（３０）とＮｏ．２４（４０）がそれぞれグループとみなせる。それらにそれぞれグループＮｏ．５、Ｎｏ．６、Ｎｏ．７の番号を付ける。
【００３１】
また、判定項目の［挨拶］に関するグループ化条件は、４つある。
第１のグループ化条件は、認識文の先頭から２５文字以内にある『あいさつ』をａ１のグループとする。図６の判定テキストソートテーブル３２から、Ｎｏ．１（お待たせ）がａ１グループとみなせる。
第２のグループ化条件は、『あいさつ』とそれ以後２０文字以内にある『社名』とをａ２のグループとする。図６の判定テキストソートテーブル３２から、Ｎｏ．１（お待たせ）とＮｏ．２（東京電力）がａ２グループとみなせる。
第３のグループ化条件は、『社名』とそれ以後２０文字以内にある『部署名』とをａ３のグループとする。図６の判定テキストソートテーブル３２から、Ｎｏ．２（東京電力）とＮｏ．３（カスタマーセンター）がａ３グループとみなせる。
第４のグループ化条件は、『部署名』とそれ以後２５文字以内にある１文字以上の文字列および『名のり』とをａ４のグループとする。図６の判定テキストソートテーブル３２から、Ｎｏ．３（カスタマーセンター）とＮｏ．４（ござい）とが間に「石井」という文字列が含まれているので、ａ４グループとみなせる。
【００３２】
また、判定項目の［口癖］に関するグループ化条件は、３つある。
第１のグループ化条件は、認識文中に要素の『口癖』のテキスト群のいずれか１つも出現しないときｍ１のグループとする。
第２のグループ化条件は、認識文中に要素の『口癖』のテキスト群のいずれか合わせて１回から５回まで出現したときｍ２のグループとする。
第３のグループ化条件は、認識文中に要素の『口癖』のテキスト群のいずれか合わせて６回以上出現したときｍ３のグループとする。図６の判定テキストソートテーブル３２から、『口癖』は６回出現しているので、ｍ３グループと見なせる。
このようにして行われたグループ化の結果は、グループ条件、グループ番号、テキストソート番号を関連づけて、図８に示すように、グループテーブル３３として格納する。
同様に、判定項目の［禁句］に関する区ループ化条件も、３つある。
【００３３】
グループ化されたグループのうち、表現パターンに合致するグループがある場合、その判定項目について評価に値する内容を含んでいると判定する。表現パターンは、判定項目毎に設定され、図９に示すように、表現パターンテーブル２９として格納されている。
例えば、判定項目の［基本料金］の表現パターンは４つのパターンが設定されている。そして、４つのパターンのいずれか１つに合致したときオペレータが正確に基本料金に関して応対していると判定する。
β１の表現パターンは、｛（アンペア１）ＯＲ（アンペア２）｝ＡＮＤ｛（料金１）ＯＲ（料金２）｝である。例えば、「３０アンペアは７８０円です」と応対したときβ１の表現パターンと合致する。
β２の表現パターンは、｛基本料金｝ＡＮＤ｛（料金１）ＯＲ（料金２）｝である。例えば、「基本料金が５２０円から７８０円になります」と応対したときβ２の表現パターンと合致する。
β３の表現パターンは、｛基本料金｝ＡＮＤ｛（アンペア１）ＯＲ（アンペア２）｝ＡＮＤ｛（料金１）ＯＲ（料金２）｝である。例えば、「３０アンペアになりますと基本料金が７８０円になります」と応対したときβ３の表現パターンと合致する。
図８のグループテーブルの判定項目の欄から分かるように、グループＮｏ．６が、β２の表現パターンと合致している。
【００３４】
また、判定項目の［立会願］の表現パターンは、１つが設定されている。
それは『立会』ＡＮＤ『お願い』である。例えば、「お立ち会いをお願いしているのですが」と応対したとき合致する。
また、判定項目の［停電ＰＲ］の表現パターンは６つのパターンが設定されている。そして、６つのパターンのいずれか１つに合致したときオペレータが正確に停電のＰＲを行ったと判定する。
δ１の表現パターンは、（『工事』）ＡＮＤ（『停電１』ＯＲ『停電２』）である。例えば、「ブレーカーの取替工事は停電を伴います」と応対したときδ１の表現パターンと合致する。
δ２の表現パターンは、（『工事』）ＡＮＤ（『停電３』ＡＮＤ『停電４』）である。例えば、「ブレーカーの取替は電気が止まります」と応対したときδ２の表現パターンと合致する。
δ３の表現パターンは、（『時間』）ＡＮＤ（『停電１』ＯＲ『停電２』）である。例えば、「１０分ほど停電になります」と応対したときδ３の表現パターンと合致する。
δ４の表現パターンは、（『時間』）ＡＮＤ（『停電３』ＡＮＤ『停電４』）である。例えば、「１０分ほど電気が止まりますので」と応対したときδ４の表現パターンと合致する。
δ５の表現パターンは、（『工事』ＡＮＤ『時間』）ＡＮＤ（『停電１』ＯＲ『停電２』）である。例えば、「交換の間１５分程度停電をします」と応対したときδ５の表現パターンと合致する。
δ６の表現パターンは、（『工事』ＡＮＤ『時間』）ＡＮＤ（『停電３』ＡＮＤ『停電４』）である。例えば、「作業の間電気がストップしますので」と応対したときδ６の表現パターンと合致する。
【００３５】
また、判定項目の［あいさつ］の表現パターンは、１つのパターンが設定されていて、このパターンに合致するグループが認識文に含まれているとき、オペレータの状況にあわせた挨拶を行っていると判定する。この表現パターンは、グループａ１、ａ２、ａ３およびａ４のすべてが表現されているαパターンである。
また、判定項目の［禁句］の表現パターンは、３つのパターンが設定されていて、パターン毎に評価が異なっている。グループｋ１に対応するξ１パターン、グループｋ２に対応するξ２パターン、グループｋ３に対応するξ３パターンである。
また、判定項目の［口癖］の表現パターンは、３つのパターンが設定されていて、パターン毎に評価が異なっている。グループｍ１に対応するζ１パターン、グループｍ２に対応するζ２パターン、グループｍ３に対応するζ３パターンである。
【００３６】
次に、応対評価について説明する。
応対評価は、グループ化されたテキストと表現パターンとをパターン対比処理することにより行われる。
例えば、判定項目の［基本料金］に関して図８のグループテーブルに示すように、グループはＮｏ．５〜７の３つある。そして、このグループを図９に示す表現パターンβ１〜β４とパターン対比処理すると、Ｎｏ．６のグループと表現パターンβ３とがマッチングする。
また、判定項目の［挨拶］に関し、グループＮｏ．１〜Ｎｏ．４と表現パターンαとをパターン対比処理する。その結果、グループＮｏ．１乃至４と表現パターンαとがマッチングしている。
また、判定項目の［立会願］に関し、グループＮｏ．８と表現パターンγとをパターン対比処理する。その結果、グループＮｏ．８と表現パターンγとがマッチングしている。
同様に、判定項目の［停電ＰＲ］、［禁句］、［口癖］に関してもパターン対比処理し、マッチングの有無を判定する。
このように判定した評価結果を、図１０に示すように、評価結果テーブル３７として評価結果格納装置３９に格納する。なお、図１０において○は判定項目について正確に応対していると判定されたことを表し、×は正確に応対していないと判定されたことを表している。
【００３７】
電話応対評価装置２５は、ＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭおよびインターフェース回路を有するコンピュータにより構成されている。
ＲＯＭは、ＣＰＵが読み出して、それに従ってＣＰＵが処理するステップからなるプログラムが記憶されている。
プログラムは、以下のステップから構成されている。図１１は、電話応対評価装置２５のＣＰＵにおける演算処理を制御するプログラムのフローチャートである。
ステップ１０１は、音声認識結果テーブル２６から評価対象の応対の音声認識結果を読み込む。
ステップ１０２は、読み込んだ音声認識結果から業務種別を検索して求める。
ステップ１０３は、検索された業務種別に基づき判定用テキストを判定用テキストテーブル２７から読み込む。
ステップ１０４は、判定用テキストを用いて音声認識結果の認識文から該当するテキストをソートする。
ステップ１０５は、業務種別に基づきグループ化条件をグループ化条件テーブル２８から読み込む。
ステップ１０６は、ソートされたテキストからグループ化条件を満足するテキストをグループ化する。
ステップ１０７は、業務種別に基づき表現パターンを表現パターンテーブル２９から読み込む。
ステップ１０８は、グループと表現パターンとをパターン対比処理して応対を評価する。
ステップ１０９は、各応対の評価結果をまとめる。
【００３８】
評価結果格納装置３９は、電話応対評価装置２５においてまとめられた各応対の評価結果を評価結果テーブル３７として格納する。
【００３９】
次に、応対評価結果に基づいて行う応対診断に関して説明する。
図１２は、診断用しきい値テーブルのデータ構造を示す図である。図１３は、評価診断テーブルのデータ構造を示す図である。
診断ルール格納装置４２は、診断用しきい値が、図１２に示すように、診断用しきい値テーブル４３としてまとめられて格納されている。診断用しきい値は、実施率がこれ以下のとき悪いと判断する第２の基準値としての「悪い」しきい値と実施率がこれ以上のとき良いと判断する第１の基準値としての「良い」しきい値とが判定項目毎に設定されている。「悪い」しきい値を越え、「良い」しきい値未満の実施率のとき標準と判断される。
応対診断装置４１は、評価結果テーブル３７から評価結果を読み込み、図１３に示すように、オペレータ、業務種別、判定項目毎に実施率を求める。実施率は、該当する業務種別毎の全応対数を母数とし、正確に対応していると判定された応対数を子数として求められる。実施率は、０％から１００％の間の値を取りうる。
次に、診断用しきい値を診断ルール格納装置４２から読み込む。その診断用しきい値を基準として各実施率を「良い」、「標準」、「悪い」の３つに診断する。この診断結果は、図１３に示すように、評価診断テーブル３８としてまとめられ評価結果格納装置３９に格納される。
【００４０】
次に、診断結果の出力について説明する。図１４は、応対診断の結果を表示する様子を示す図である。
評価結果表示出力装置４４は、評価診断テーブル３８から診断結果を読み込み、オペレータ単位に応対診断結果を図１４のようにディスプレイに表示し、さらに必要があればプリンタからハードコピーとして印刷する。
【００４１】
このような電話応対診断装置は、すべてのオペレータの応対音声を認識文として保管されるので、全数の評価を行う必要があれば、全数に亘った応対評価を行うことができる。
また、表現パターンが業務種別毎に予め設定され、それに基づいて認識文が評価されるので、全く同一の評価基準に基づいて評価することができる。
また、グループ化された該当するテキストと表現パターンとをパターン対比処理により評価するので、色々な表現パターンで行われるオペレータの応対を柔軟に評価することができる。
【００４２】
このように評価する標本数が統計的に充分に確保され、同一の評価基準に基づき公平に評価されるので、評価精度が向上するとともにオペレータの応対のスキルも大幅に向上する。
また、このような電話応対診断装置を応対診断に適用することにより、評価者の人数を大幅に削減することができるので、育成費や人件費を削減することができる。
また、浮いた評価者が応対スキルの低いオペレータの育成により注力することができるので、コールセンタ全体の顧客満足度を引き上げることができる。
【００４３】
なお、上述の実施の形態において取り上げた業務種別、判定項目、要素、テキスト群は説明のための一例であり、コールセンタの業態に適合するように設定すればよい。
【図面の簡単な説明】
【００４４】
【図１】この発明の実施の形態に係わる電話応対診断システムの構成を示す図である。
【図２】図１の電話応対診断装置のブロック図である。
【図３】図２の電話応対診断装置の電話応対評価装置の機能ブロック図である。
【図４】図２の認識結果格納装置に格納される音声認識結果テーブルのデータ構造を示す図である。
【図５】図２の評価パターン設定装置に格納される判定用テキストテーブルのデータ構造を示す図である。
【図６】図２の処理結果格納装置に格納される判定テキストソートテーブルのデータ構造を示す図である。
【図７】図２の評価パターン設定装置に格納されるグループ化条件テーブルのデータ構造を示す図である。
【図８】図２の処理結果格納装置に格納されるグループテーブルのデータ構造を示す図である。
【図９】図２の評価パターン設定装置に格納される表現パターンテーブルのデータ構造を示す図である。
【図１０】図２の評価結果格納装置に格納される評価結果テーブルのデータ構造を示す図である。
【図１１】電話応対評価装置のＣＰＵにおいて行われる演算処理を制御するプログラムのフローチャートである。
【図１２】図２の診断ルール格納装置に格納される診断用しきい値テーブルのデータ構造を示す図である。
【図１３】図２の評価結果格納装置に格納される評価診断テーブルのデータ構造を示す図である。
【図１４】応対診断の結果を表示する様子を示す図である。
【符号の説明】
【００４５】
１  電話応対診断システム、２  電話応対システム、３  電話受付制御装置、５  受付電話機、６  分配機、７  ヘッドセット、８  受付台、９  内線基盤部、１０  ＣＴＩサーバ、１１  インターフェース基盤部、１２  キーボード、１３  セレクトスイッチ、１５  電話応対診断装置、１６  モニタ、１７  サウンドカード、２０  ＬＡＮ、２４  認識結果格納装置、２５  電話応対評価装置、２６  音声認識結果テーブル、２７  判定用テキストテーブル、２８  グループ化条件テーブル、２９  表現パターンテーブル、３１  評価パターン設定装置、３２  判定テキストソートテーブル、３３  グループテーブル、３５  処理結果格納装置、３７  評価結果テーブル、３８  評価診断テーブル、３９  評価結果格納装置、４１  応対診断装置、４２  診断ルール格納装置、４３  診断用しきい値テーブル、４４  評価結果表示出力装置、４７  音声認識結果読込手段、４８  業務種別検索手段、４９  判定用テキスト読込手段、５０  テキスト検索手段、５１  グループ化条件読込手段、５２  グループ化手段、５３  表現パターン読込手段、５４  応対評価手段。
【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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