(57)【要約】    【課題】  企業の窓口業務の効率化を及び得られた情報の有効な活用方法に関する、新規且つ優れたビジネスモデルを提供すること。【解決手段】  本発明に係るビジネスモデルにおいては、消費者とのやりとりに関する全ての音声データを蓄積し、前記蓄積された音声データを音声認識技術によりテキストデータに変換し、前記テキストデータを共有可能な状態で保存し、消費者からの問い合わせに対し、前記共有可能な状態で保存されたデータを参照・抽出して対応するとともに、前記テキストデータを分析し、顧客の属性や傾向などのビジネスに有益な分析結果を得る。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
消費者とのやりとりに関する全ての音声データを蓄積し、
前記蓄積された音声データを音声認識技術によりテキストデータに変換し、
前記テキストデータを共有可能な状態で保存し、
消費者からの問い合わせに対し、前記共有可能な状態で保存されたデータを参照・抽出して対応するとともに、
前記テキストデータを分析し、顧客の属性や傾向などのビジネスに有益な分析結果を得ることを特徴とするビジネスモデル。
【請求項２】
前記分析は、以下のステップを含むことを特徴とする請求項１に記載のビジネスモデル。
（１）前記テキストデータをインポートする
（２）前記インポートされたテキストデータを必要な単語に分解する
（３）前記分解しで得られた単語を集計する
（４）前記集計結果を視覚的に表現する
【請求項３】
前記ステップ（２）は、不要な単語を削除する工程を含み、
前記ステップ（３）は、分解された各単語の重要度を算出する工程を含むことを特徴とする請求項２に記載のビジネスモデル。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、企業における窓口業務のビジネスモデルに関する。特に、消費者からの問い合わせ及び苦情についての対応及び、改善点の見極め等を効率的に行なうビジネスモデル及びシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
一般的な企業の窓口業務においては、電話での消費者からの問い合わせ及び苦情について、オペレーターが直接対応する。この際、業務の効率化を図るべく、コンピュータのデータベースを利用することがある。すなわち、顧客の情報や問い合わせ内容をデータベースに蓄積し、複数の人間（オペレーター）がアクセスして確認できる構造をとっている。
【０００３】
また、近年のＩＴ技術の発達に伴い、インターネットを介して電子メールで、消費者からの問い合わせや苦情を受け付けるケースがある。電子メールでの問い合わせは、基本的にテキストデータであるため、ＩＴによって業務の効率化を図ることは、比較的容易である。例えば、特開２００３‐１４１１５２公報には、ユーザーから寄せられた情報を効率よく利用するための方法を及びシステムが開示されている。
【０００４】
【特許文献１】特開２００３‐１４１１５２
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本発明の目的（課題）は、企業の窓口業務の効率化を及び得られた情報の有効な活用方法に関する、新規且つ優れたビジネスモデルを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記課題を解決するために、本発明に係るビジネスモデルにおいては、消費者とのやりとりに関する全ての音声データを蓄積し、前記蓄積された音声データを音声認識技術によりテキストデータに変換し、前記テキストデータを共有可能な状態で保存し、消費者からの問い合わせに対し、前記共有可能な状態で保存されたデータを参照・抽出して対応するとともに、前記テキストデータを分析し、顧客の属性や傾向などのビジネスに有益な分析結果を得る。
【０００７】
望ましくは、前記分析は、以下のステップを含む。
（１）前記テキストデータをインポートする
（２）前記インポートされたテキストデータを必要な単語に分解する
（３）前記分解しで得られた単語を集計する
（４）前記集計結果を視覚的に表現する
【発明を実施するための最良の形態】
【０００８】
本発明の実施形態を以下の実施例を用いて説明する。
【０００９】
本発明は、情報システムを応用して、企業が顧客と長期的な関係を築く手法に関するものである。詳細な顧客データベースを基に購入利用履歴だけでなく、苦情や意見なども含めた個々の顧客との全てのやりとりを統合管理することにより実現する。ニーズにきめ細かく対応することで、顧客の利便性と満足度を高め維持率を上げ、長期的な収益の極大化を図ることが可能となる。
【００１０】
本発明のビジネスモデルを達成するシステムにおいては、大きく分けて録音システム、ナレッジシステム、マイニングシステムという三つのシステムが全て連動して稼働する。消費者の対応時には、ナレッジシステムを利用し最適な回答を与える。また、同時に通話を全て録音する。蓄積されたＦＡＱデータ及び録音された音声をテキスト化し、マイニングシステムによりマイニング作業を行う。
【００１１】
本発明のビジネスモデルによれば、消費者との会話を全て録音し、その情報をテキスト化することにより、企業トップが改竄のない、ありのままの現状を把握可能となる。また、ナレッジシステムの活用により随時対応状況、問い合わせ情報を蓄積していくため、常に最新の情報をもとに回答が可能となる。システム自体が回答すべき答えに導いてくれるため、均一なサービスの提供が可能となる。さらに、マイニングシステムの活用により、新たなサービスの提供、改善点の見出し、ＣＲＭ（Customer Relationship Management）向上のための提案が可能となる。
【００１２】
本発明におけるナレッジシステムは、個人の持つ知識や情報組織全体で共有し、有効に活用することで、業績をあげようという経営手法に基づく。この場合の知識情報とは、単なるデータだけではなく、仕事のノウハウといったものまでも含んだ幅広いものを指す。個人の能力の育成や組織全体の生産性の向上、意志決定スピードの向上等、業務の改善や革新の場の提供が実現できる。
【００１３】
本発明における録音システムは、電話での通話音声を録音する録音装置に加え、人工知能を装備した音声認識ソフトを使用する。さらに、認識した音声を即時テキスト化し、ナレッジシステムと連動させることでコンタクトセンターの質の向上と問題解決・各種窓口支援を可能としている。
【００１４】
本発明におけるマイニングシステムは、形式化されていない膨大なテキスト（自然文）を分析する。ビジネスに役立つ知識情報を取り出す単純な文書検索とは違い、テキスト情報の中に記述されている内容の傾向や相関関係などを多角的な観点から判断分析することで、既存のデータベース利用だけでは把握が難しかった顧客の属性や傾向、真のニーズなどを発見し、営業戦略の立案などに活用する。
【００１５】
以下、本発明について図面を参照して、さらに詳細に説明する。
図１は、本発明に係るビジネスモデルの概要を示す説明図である。本発明においては、消費者１２とコールセンター（窓口業務部門）１４とのやりとりに関する全ての音声データを管理センター（データベース）１８に蓄積し、蓄積された音声データを音声認識技術によりテキストデータに変換し、共有可能な状態で保存する。コールセンター１４においては、消費者１２からの問い合わせに対し、共有可能な状態で管理センター１８に保存されたデータを参照・抽出して対応する。管理センター１８では、蓄積されているテキストデータを分析し、顧客の属性や傾向などのビジネスに有益な分析結果を得る。得られた分析結果は、「記録内容の報告」、「改善点の指摘」などの形式で、企業経営者１６に提供される。なお、企業経営者１６は、必ずしも経営者である必要はなく、単なる責任者であっても良い。
【００１６】
本発明のビジネスモデルをハードウェア的に見た場合には、管理センター１８には、サーバーが設置され、コールセンター１４には、複数のクライアント端末が設置されることになる。サーバーと、クライアント端末とは、ＬＡＮ，ＷＡＮ，公衆通信回線を介して接続することができる。
【００１７】
図２は、本発明に係るビジネスモデルにおけるデータ処理の流れを示すブロック図である。消費者からコールセンターに商品などの注文があった場合には、その消費者のデータを顧客データとして蓄える。消費者からコールセンターに問い合わせや苦情などがあった場合には、全ての通話を録音し、通話データとして一時的に蓄積する。蓄積された通話データは音声認識により、テキスト形式またはＣＳＶ形式に変換される。変換された文字データ（txt, csv）は共有知識として蓄積される。消費者からの問い合わせや苦情を受けたコールセンターにおいては、顧客データ及び問い合わせ・回答データを参照し、該当する消費者の問い合わせ履歴を検索・確認する。また、既に同様の問い合わせデータ・回答データが存在する場合には、そのデータを参照して顧客に対して回答する。
【００１８】
図２において、顧客データ、通話データ、問い合わせ・回答データは、同一サーバーのハードディスク等に保存することができる。また、音声認識処理及び、データ分析（マイニング）は、各データが保存されているのと同じサーバー、または別のコンピュータにおいて行うことができる。
【００１９】
蓄積データとして保存されるものは、上述した音声データの他に、紙文書や電子メールによるやりとりも含めることができる。データベースに蓄積されたデータは、後述する方法によって分析（マイニング）され、所望の分析結果を得る。分析結果は、録音データと共に、図１に示す企業経営者１６に提供される。
【００２０】
図３は、本発明に係るビジネスモデルにおけるマイニングプロセスを示す説明図である。最初に、分析対象となる、ＣＳＶ形式のファイル（ＴＸＴ形式でも可）をインポートし、マイニング対象となる非定型の文字列の項目をコンセプトと呼ばれる単語に分解する。コンセプトに分解する手法は、主用語抽出（図４）と、概念抽出（図５）の２通りを採用可能である。生成されたコンセプト群は、用途に応じて分析ファイルとして集計され、各種グラフ化され、多角的な視点で参照（知識発見）することが可能となる。ここで、インポートとは、テキストマイニング（テキスト分析作業）を行う際に、分析したいテキストファイル（.txt or .csv）を取り込む「分析の準備作業」である。
【００２１】
図３において、「分析ファイルの生成」は、分解したコンセプトを集計し、コンセプト一覧を作成する工程を含む。主に、コンセプト含有文書の絞込み、コンセプト含有文書の属性情報の集計を行う。上述したように、分析テキストの分解方法は「主要語抽出」と「概念抽出」の２通りあるが、他にも、２つのコンセプト一覧ファイルの比較を行い、過去に出現していなかったコンセプトの洗い出し（新規生成）を行なうこともできる。
【００２２】
「コンセプト共起抽出」とは、コンセプト抽出で生成されたコンセプト一覧のコンセプト同士の関係性をネットワーク図、全体俯瞰図、共起比較図などを用いてグラフ化することである。具体的には、コンセプト抽出で作成したコンセプト同士の関係性を４種類のグラフを使用して確認する。コンセプト共起抽出を実行する前に、分析する側としては、"コンセプト間の距離"に関して理解しなければならない。
【００２３】
「コンセプト間の距離」とは、例えば、"明日、福岡ドームでダイエーホークスの試合を観戦します。"という文章をコンセプト抽出すると、"明日"  "福岡ドーム"  "ダイエーホークス"  "試合"  "観戦"
という順番で５つのコンセプトが抽出される。この場合、"福岡ドーム"  と  "ダイエーホークス"  とのコンセプト間の距離は"１"となる。"福岡ドーム"と"観戦"とのコンセプトの距離は、両者の間に"ダイエーホークス"と"試合"の２つのコンセプトが入っているため、コンセプト間の距離は"３"となる。このコンセプト間の距離を基準として、各コンセプト間の関係図を参照することのできる機能が、コンセプト共起抽出である。なお、福岡ドームやダイエーホークスなどの固有名詞はユーザ辞書に登録されている必要がある。
【００２４】
「クラスタリング」とは、テキストインポートした全文書を任意の数のグループに分類することをいう。コンセプト抽出の結果を基に、類似した文書を体系的に分割する。全コンセプトに重要度を付与するので、よりまとまりのある文書分類が可能となる。クラスタリングには、１）クラスタファイル参照、２）クラスタ俯瞰表示、３）クラスタ階層表示の３つの参照方法が存在する。
【００２５】
「カテゴリ分類」とは、コンセプト抽出結果を利用し、ユーザ指定の任意のカテゴリに分類することをいう。
【００２６】
以下、本発明におけるコンセプト抽出について説明する。コンセプト抽出は、マイニングプロセスの上で最も重要な機能である。文章文字列をコンセプト（単語）に分解し、様々な分析作業の元となる"コンセプトファイル"を生成する。
【００２７】
図４は、主要語抽出プロセスを示す説明図である。主要語抽出とは、システムの共通主用語辞書とユーザ辞書（主用語タブ）を参照しながら分析対象となる、文章文字列をコンセプトに分解する作業である。他にも、カタカナくくり、漢字くくり、英数字くくりなどをコンセプトとみなして分解することもできる。ユーザ辞書の削除語タブ、同義語タブを参照し、不必要なコンセプトや異音同義語等に対して、ユーザ辞書に基づく編集を行なう。
【００２８】
コンセプト抽出に○○の文字列は単語なのか？という判断基準をコンピュータが行なう。その際に使用されるのが辞書ファイルである。辞書ファイルは２種類（デフォルト辞書、ユーザ辞書）が存在し、これらの辞書の組み合わせで"コンセプト抽出"を行なうことができる。デフォルト辞書には、基本的な日本語が収録されており、主要語抽出用として、例えば、１万〜２万語収録することができる。ユーザ辞書では、各ユーザが自由に任意の文字列を単語として登録することが可能となっている。
【００２９】
図５は、概念語抽出プロセスを示す説明図である。概念抽出とは、システムのデフォルト辞書（共通茶筌辞書）とユーザ辞書（茶筌単語タブ）を参照しながら、コンセプトに分解し、概念語（名詞＋形容詞、名詞＋動詞、その他）をユーザ辞書（概念抽出ルール）に基づいて編集する。編集された概念語は、ユーザ辞書の削除概念語タブ、同義概念語タブを参照し、不要な概念コンセプトや同義概念語などを、ユーザ辞書に基づいて編集する。
【００３０】
以上説明したように、本発明のビジネスモデルによれば、消費者（ユーザー、顧客）との会話を全て録音し、その情報をテキスト化することにより、企業トップが改竄のない、ありのままの現状を把握可能となる。また、ナレッジシステムの活用により随時対応状況、問い合わせ情報を蓄積していくため、常に最新の情報をもとに回答が可能となる。システム自体が回答すべき答えに導いてくれるため、均一なサービスの提供が可能となる。さらに、マイニングシステムの活用により、新たなサービスの提供、改善点の見出し、ＣＲＭ（Customer Relationship Management）向上のための提案が可能となる。
【００３１】
本発明におけるマイニングシステムでは、ビジネスに役立つ知識情報を取り出す単純な文書検索とは違い、テキスト情報の中に記述されている内容の傾向や相関関係などを多角的な観点から判断分析することで、既存のデータベース利用だけでは把握が難しかった顧客の属性や傾向、真のニーズなどを発見し、営業戦略の立案などに活用できるという画期的な効果を発揮する。
【図面の簡単な説明】
【００３２】
【図１】図１は、本発明に係るビジネスモデルの概要を示す説明図である。
【図２】図２は、本発明に係るビジネスモデルにおけるデータ処理の流れを示すブロック図である。
【図３】図３は、本発明に係るビジネスモデルにおけるマイニングプロセスを示す説明図である。
【図４】図４は、本発明に係るビジネスモデルにおけるマイニングプロセスの中の主要語抽出プロセスを示す説明図である。
【図５】図５間は、本発明に係るビジネスモデルにおけるマイニングプロセスの中の概念語抽出プロセスを示す説明図である。
【符号の説明】
【００３３】
１０      システム
１２      消費者
１４      コールセンター
１６      企業経営者
１８      管理センター
【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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