(57)【要約】      （修正有）【課題】行動履歴情報を持たない初めてコンタクトしてきた顧客に対しても解約リスク予測する情報処理装置を提供する。【解決手段】情報処理装置１００は、通話記憶部１０１と、発話量特徴算出部１０２と、感情認識部１０３と、解約予測部１０４と、を備える。通話記憶部１０１は、顧客とオペレータとの間の通話を取得して、記憶する。発話量特徴算出部１０２は、記憶した通話の発話量特徴量を算出する。感情認識部１０３は、発話区間の感情を認識する。解約予測部１０４は、発話量特徴量と、認識した感情と、に基づいて、通話における解約リスクを予測する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
顧客とオペレータとの間の通話を取得して、記憶する通話記憶手段と、
記憶した前記通話の発話量特徴量を算出する発話量特徴算出手段と、
前記発話区間の感情を認識する感情認識手段と、
前記発話量特徴量と、認識した前記感情と、に基づいて、前記通話における解約リスクを予測する解約予測手段と、
を備えた情報処理装置。
【請求項２】
前記感情認識手段は、認識された前記感情の感情値をさらに算出し、
前記感情値から感情の特徴である感情特徴を算出する感情特徴算出手段と、
前記発話量特徴量と、前記感情特徴と、に基づいて、解約リスクの高い顧客を予測して、抽出するための、あらかじめ学習された顧客抽出モデルを記憶する顧客抽出モデル記憶手段と、
をさらに備え、
前記解約予測手段は、前記顧客抽出モデルに基づいて、前記解約リスクを予測する請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記感情特徴算出手段は、
通話に含まれる特定の話題区間を検出する話題区間検出手段と、
前記特定の話題区間に含まれる発話区間の前記感情値を出力する絞込み手段と、
前記絞込み手段が出力した感情値から感情の特徴である感情特徴を算出する特徴算出手段と、
をさらに備える請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
あらかじめ指定したフレーズを記憶するフレーズ記憶手段と、
前記通話における前記フレーズ記憶手段に記憶されたフレーズの出現を検知して、認識するフレーズ認識手段と、
出現したフレーズの特徴であるフレーズ特徴を算出するフレーズ特徴算出手段と、
をさらに備え、
前記解約予測手段は、さらに、前記フレーズ特徴に基づいて、前記解約リスクを予測する請求項１乃至３のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記通話記憶手段は、前記通話の発話区間を検出し、検出した前記発話区間に対して、発話者情報と、発話時刻情報と、を付与して前記発話を記憶する請求項１乃至４のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記感情は、valence、arousal、納得感および期待感の少なくとも一つを含む請求項１乃至５のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記話題区間は、通話におけるオープニング、クロージング、製品・サービス説明、料金説明、勧誘、ヒアリング、個人情報確認および事務手続きの少なくとも一つを含み、
前記感情は、valenceおよび期待感の少なくとも一つを含む請求項３乃至５のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記感情特徴は、前記感情値の感情値の比率、平均値、分散値、中央値および最頻値の少なくとも一つを含む請求項２乃至７のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項９】
顧客とオペレータとの間の通話を取得して、記憶する通話記憶ステップと、
記憶した前記通話の発話量特徴量を算出する発話量特徴算出ステップと、
前記発話区間の感情を認識する感情認識ステップと、
前記発話量特徴量と、認識した前記感情と、に基づいて、前記通話における解約リスクを予測する解約予測ステップと、
を含む情報処理方法。
【請求項１０】
顧客とオペレータとの間の通話を取得して、記憶する通話記憶ステップと、
記憶した前記通話の発話量特徴量を算出する発話量特徴算出ステップと、
前記発話区間の感情を認識する感情認識ステップと、
前記発話量特徴量と、認識した前記感情と、に基づいて、前記通話における解約リスクを予測する解約予測ステップと、
をコンピュータに実行させる情報処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
上記技術分野において、特許文献１には、顧客情報と、顧客の行動履歴情報と、解約リスクが高い顧客とみなす顧客抽出ルールと、を比較して、顧客抽出ルールを満たす顧客を解約リスクが高い顧客として抽出する技術が開示されている。また、非特許文献１には、発話区間の検出方法が開示されている。非特許文献２には、感情認識の方法が開示されている。非特許文献３には、機械学習方法が開示されている。非特許文献４には、発話区間の検出方法が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００２−３３４２００号公報
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】Yusuke Kida and Tatsuya Kawahara, "Voice Activity Detection based on Optimally Weighted Combination of Multiple Features," Proc. INTERSPEECH 2005, pp.2621-2624, 2005.
【非特許文献２】Florian Eyben, Martin Wollmer, and Bjorn Schuller, "openEAR - Introducing the Munich Open-Source Emotion and Affect Recognition Toolkit," 2009 3rd International Conference on Affective Computing and Intelligent Interaction and Workshops
【非特許文献３】Pedregosa et al., "Scikit-learn: Machine Learning in Python, " JMLR 12, pp. 2825-2830, 2011.
【非特許文献４】J.P.Yamron, I.Carp, L.Gillick, S.Lowe, and P.van Mulbregt, “A HIDDEN MARKOV MODEL APPROACH TO TEXT SEGMENTATION AND EVENT TRACKING,” IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing, pp.333-336, 1998.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、上記文献に記載の技術では、顧客の行動履歴情報を用いるため、行動履歴情報を持たない初めてコンタクトしてきた顧客対しても解約リスク予測ができなかった。
【０００６】
本発明の目的は、上述の課題を解決する技術を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記目的を達成するため、本発明に係る情報処理装置は、
顧客とオペレータとの間の通話を取得して、記憶する通話記憶手段と、
記憶した前記通話の発話量特徴量を算出する発話量特徴算出手段と、
前記発話区間の感情を認識する感情認識手段と、
前記発話量特徴量と、認識した前記感情と、に基づいて、前記通話における解約リスクを予測する解約予測手段と、
を備えた。
【０００８】
上記目的を達成するため、本発明に係る情報処理方法は、
顧客とオペレータとの間の通話を取得して、記憶する通話記憶ステップと、
記憶した前記通話の発話量特徴量を算出する発話量特徴算出ステップと、
前記発話区間の感情を認識する感情認識ステップと、
前記発話量特徴量と、認識した前記感情と、に基づいて、前記通話における解約リスクを予測する解約予測ステップと、
を含む。
【０００９】
上記目的を達成するため、本発明に係る情報処理プログラムは、
顧客とオペレータとの間の通話を取得して、記憶する通話記憶ステップと、
記憶した前記通話の発話量特徴量を算出する発話量特徴算出ステップと、
前記発話区間の感情を認識する感情認識ステップと、
前記発話量特徴量と、認識した前記感情と、に基づいて、前記通話における解約リスクを予測する解約予測ステップと、
をコンピュータに実行させる。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、行動履歴情報を持たない初めてコンタクトしてきた顧客対しても解約リスク予測ができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本発明の第１実施形態に係る情報処理装置の構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の第２実施形態に係る情報処理装置の構成を示すブロック図である。
【図３】本発明の第２実施形態に係る情報処理装置の感情特徴算出部の構成を示すブロック図である。
【図４】本発明の第２実施形態に係る情報処理装置のハードウェア構成を示す図である。
【図５】本発明の第２実施形態に係る情報処理装置の処理手順を説明するフローチャートである。
【図６】本発明の第３実施形態に係る情報処理装置の構成を示すブロック図である。
【図７】本発明の第３実施形態に係る情報処理装置のハードウェア構成を示す図である。
【図８】本発明の第３実施形態に係る情報処理装置の処理手順を説明するフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下に、本発明を実施するための形態について、図面を参照して、例示的に詳しく説明記載する。ただし、以下の実施の形態に記載されている、構成、数値、処理の流れ、機能要素などは一例に過ぎず、その変形や変更は自由であって、本発明の技術範囲を以下の記載に限定する趣旨のものではない。
【００１３】
［第１実施形態］
本発明の第１実施形態としての情報処理装置１００について、図１を用いて説明する。情報処理装置１００は、通話における発話量特徴と感情とに基づいて、通話における解約リスクを予測する装置である。
【００１４】
図１に示すように、情報処理装置１００は、通話記憶部１０１と、発話量特徴算出部１０２と、感情認識部１０３と、解約予測部１０４と、を含む。通話記憶部１０１は、顧客とオペレータとの間の通話を取得して、記憶する。発話量特徴算出部１０２は、記憶した通話の発話量特徴量を算出する。感情認識部１０３は、発話区間の感情を認識する。解約予測部１０４は、発話量特徴量と、認識した感情と、に基づいて、通話における解約リスクを予測する。
【００１５】
本実施形態によれば、行動履歴情報を持たない初めてコンタクトしてきた顧客対しても解約リスク予測ができる。
【００１６】
［第２実施形態］
次に本発明の第２実施形態に係る情報処理装置について、図２乃至図５を用いて説明する。図２は、本実施形態に係る情報処理装置の構成を示すブロック図である。
【００１７】
本実施形態に係る情報処理装置は、コールセンタなどにおいて、通話から、解約リスクの高い顧客や、継続が見込める顧客などを抽出することができ、それぞれの顧客に対して選択的に適切なフォローアップを実施できる装置である。
【００１８】
情報処理装置２００は、通話記憶部２０１、発話量特徴算出部２０２、感情認識部２０３、感情特徴算出部２０４、顧客抽出モデル記憶部２０５、解約予測部２０６および抽出顧客出力部２０７を有する。
【００１９】
通話記憶部２０１は、顧客とオペレータとの間の通話を通話音声データとして取得する。そして、通話記憶部２０１は、取得した通話音声データをファイルまたはストリームデータとして記憶する。
【００２０】
通話音声データを記憶する際に、通話記憶部２０１は、記憶する通話音声データに対して、通話（コール）を特定する通話ＩＤ（Identifier）（コールＩＤ）を付与して、記憶する。さらに、通話記憶部２０１は、記憶する通話音声データに対して、通話音声データの発話区間を検出し、検出した発話区間のそれぞれに対して発話者情報、すなわち、オペレータ情報または顧客情報を付与して、記憶する。さらにまた、通話記憶部２０１は、記憶する通話音声データに対して、検出した発話区間のそれぞれに対して発話時刻情報、すなわち、発話始端の時刻および発話終端の時刻を付与して、記憶する。よって、通話記憶部２０１は、通話音声データを記憶する際に、記憶する通話音声データに対して、コールＩＤ、オペレータ情報、顧客情報、発話時刻情報を付与して、記憶する。
【００２１】
なお、発話区間の検出方法には様々な方法が開示されており、例えば、非特許文献１に記載されている方法を用いてもよい。
【００２２】
コールＩＤについては、例えば、近年のコールセンタにおいては、ＣＴＩ（Computer Telephony Integration）システムによりコールＩＤを取得することができる。また、顧客側の信号とオペレータ側の信号とは、別のチャンネルとしてデータを記録することが可能である。したがって、コールＩＤおよび発話者情報は、ＣＴＩシステムにより取得したコールＩＤとチャンネル情報とを用いて付与することができる。
【００２３】
また、発話時刻情報は、検知された発話区間の絶対時刻、または、システムが規定する時刻情報を始端および終端について取得することで付与できる。
【００２４】
発話量特徴算出部２０２は、通話記憶部２０１に記憶された各発話区間の時刻情報から、オペレータと顧客との発話量の特徴を算出する。すなわち、各コールにおけるオペレータおよび顧客のそれぞれの発話区間の総時間、各コールにおけるオペレータと顧客との発話区間の総時間の比率、各コールにおけるオペレータおよび顧客のそれぞれの発話区間長の平均値、分散値、中央値、最頻値、あるいはその他の統計処理によって算出される値の少なくともいずれか一つを用いる。
【００２５】
感情認識部２０３は、通話記憶部２０１に記憶された各発話区間について、valence（感情の質を示す感情価、感情のpositiveとnegativeとの度合）、arousal（覚醒か沈静かを示す覚醒度、感情の興奮度合）、納得感および期待感の少なくとも一つの感情値を算出する。感情認識方法は様々な方法が開示されており、例えば、非特許文献２に記載されている方法を用いることができる。
【００２６】
いずれの感情も、事前に指定した範囲の数値、または、有限個のカテゴリを感情値として算出される。すなわち、感情認識部２０３は、例えば、valenceについて、−３〜３の範囲の値、または、｛−３，−２，−１，０，１，２，３｝といったカテゴリを算出する。arousal、納得感、期待感も同様であるが、各感情で指定する範囲やカテゴリは同一のものである必要はない。
【００２７】
感情特徴算出部２０４は、感情認識部２０３で算出された各発話区間の感情値から、オペレータおよび顧客の感情特徴量を算出する。感情特徴量には、各コールにおけるオペレータと顧客とのそれぞれの感情値の総和、感情値比率、感情値の平均値、分散値、中央値、最頻値、あるいはその他の統計処理によって算出される値の少なくともいずれか一つが含まれる。
【００２８】
図３は、本実施形態に係る情報処理装置の感情特徴算出部の構成を示すブロック図である。感情特徴算出部２０４は、図３に示す構成により、通話音声データ内の特定の区間に含まれる各発話区間の感情値のみを用いて、オペレータおよび顧客の感情特徴量を算出してもよい。図３に示す感情特徴算出部２０４は、話題区間検出部２４１と、絞込み部２４２と、特徴算出部２４３と、を含む。
【００２９】
話題区間検出部２４１は、通話記憶部２０１に記憶された通話音声データに含まれる話題区間を検出し、検出した話題区間のそれぞれに対して話題始端の時刻および話題終端の時刻を付与する。話題としては、例えば、オープニング、クロージング、製品・サービス説明、料金説明、勧誘、ヒアリング、個人情報確認、事務手続き、などが挙げられる。
【００３０】
話題区間の検出方法は様々な方法が開示されており、例えば、音声認識と非特許文献４に記載されている方法を組合せて用いることができる。具体的には、様々な話題に対する単語の出現頻度をあらかじめ学習した話題モデルを用いて、音声認識で得られる単語列を複数の話題区間へと分割することができる。
【００３１】
また、話題区間検出部２４１は、時刻情報や発話数に基づいて話題区間を検出しても良い。例えば、通話の先頭３０秒区間や先頭５発話区間をオープニングの話題区間として検出できる。また、通話の末尾３０秒区間や末尾５発話区間をクロージングの話題区間として検出できる。さらに、通話の後半１／３区間（例えば、９分間の通話であれば６分〜９分の区間）を1つの話題区間として検出しても良い。
【００３２】
絞込み部２４２は、感情認識部２０３が感情値を付与した各発話区間のうち、話題区間検出部２０８が検出した特定の話題に含まれる発話区間のみを特徴算出部２４３へ出力する。例えば、クロージングの話題区間に含まれる発話区間とそれらの感情値のみを特徴算出部２４３へ出力する。
【００３３】
特徴算出部２４３は、絞込み部２４２から出力された各発話区間の感情値から、オペレータおよび顧客の感情特徴量を算出する。感情特徴量には、特定の話題区間におけるオペレータと顧客とのそれぞれの感情値の総和、感情値比率、感情値の平均値、分散値、中央値、最頻値、あるいはその他の統計処理によって算出される値の少なくともいずれか一つが含まれる。例えば、オープニングまたはクロージングの話題区間に含まれる顧客の発話のvalenceや期待感の感情値の総和や平均値を感情特徴量として算出する。
【００３４】
顧客抽出モデル記憶部２０５は、感情特徴算出部２０４で算出されたオペレータおよび顧客の感情特徴量と、発話量特徴算出部２０２で算出されたオペレータおよび顧客の発話量と、を特徴量とし、解約リスクが高い顧客が予測するモデルを顧客抽出モデルとして記憶する。
【００３５】
客抽出モデルは、あらかじめ各通話データに対応した解約したか否かの正解ラベル情報を与えて、解約リスクを予測するモデルを機械学習手法により学習しておく。機械学習手法は様々な方法が開示されており、例えば、非特許文献３には、その詳細および実行可能なプログラムが開示されている。解約予測は、当該モデルの学習手法に対応した予測手法を用いることができる。
【００３６】
解約予測部２０６は、顧客抽出モデルを用いて、各コールに対して解約リスクを予測（算出）する。
【００３７】
抽出顧客出力部２０７は、予測された各コールの解約リスクと、あらかじめ指定した解約リスクの閾値や対象コール数における高解約リスク者割合と、を比較し、解約リスクの高い顧客、すなわち、解約リスクが高いコールの顧客を抽出する。
【００３８】
なお、本実施形態の説明では、解約を予測する例で説明をしたが、本実施形態は継続予測についても同様に適用できる。
【００３９】
図４は、本実施形態に係る情報処理装置２００のハードウェア構成を説明するブロック図である。ＣＰＵ(Central Processing Unit)４１０は、演算制御用のプロセッサであり、プログラムを実行することで図２の情報処理装置２００の機能構成部を実現する。ＣＰＵ４１０は複数のプロセッサを有し、異なるプログラムやモジュール、タスク、スレッドなどを並行して実行してもよい。ＲＯＭ(Read Only Memory)４２０は、初期データおよびプログラムなどの固定データおよびその他のプログラムを記憶する。また、ネットワークインタフェース４３０は、ネットワークを介して他の装置などと通信する。なお、ＣＰＵ４１０は１つに限定されず、複数のＣＰＵであっても、あるいは画像処理用のＧＰＵ(Graphics Processing Unit)を含んでもよい。また、ネットワークインタフェース４３０は、ＣＰＵ４１０とは独立したＣＰＵを有して、ＲＡＭ(Random Access Memory)４４０の領域に送受信データを書き込みあるいは読み出しするのが望ましい。また、ＲＡＭ４４０とストレージ４５０との間でデータを転送するＤＭＡＣ(Direct Memory Access Controller)を設けるのが望ましい（図示なし）。さらに、ＣＰＵ４１０は、ＲＡＭ４４０にデータが受信あるいは転送されたことを認識してデータを処理する。また、ＣＰＵ４１０は、処理結果をＲＡＭ４４０に準備し、後の送信あるいは転送はネットワークインタフェース４３０やＤＭＡＣに任せる。
【００４０】
ＲＡＭ４４０は、ＣＰＵ４１０が一時記憶のワークエリアとして使用するランダムアクセスメモリである。ＲＡＭ４４０には、本実施形態の実現に必要なデータを記憶する領域が確保されている。通話ＩＤ４４１は、オペレータと顧客との間の通話（コール）を識別するデータであり、各通話に割り当てられている。発話量特徴４４２は、オペレータと顧客との間の通話において、算出された発話量の特徴である。感情値４４３は、各コールにおける各発話区間の算出された感情値である。感情特徴４４４は、各発話区間の感情値から算出された感情の特徴である、顧客抽出モデル４４５は、解約リスクが高い顧客を予測するためのモデルである。解約予測４４６は、顧客抽出モデルを用いて各コールに対して予測された解約リスクの予測である。
【００４１】
入出力データ４４７は、入出力インタフェース４６０を介して入出力されるデータである。送受信データ４４８は、ネットワークインタフェース４３０を介して送受信されるデータである。また、ＲＡＭ４４０は、各種アプリケーションモジュールを実行するためのアプリケーション実行領域４４９を有する。
【００４２】
ストレージ４５０には、データベースや各種のパラメータ、あるいは本実施形態の実現に必要な以下のデータまたはプログラムが記憶されている。ストレージ４５０は、発話量特徴算出モジュール４５３、感情認識モジュール４５４、感情特徴算出モジュール４５５および解約予測モジュール４５７を格納する。
【００４３】
発話量特徴算出モジュール４５３は、オペレータと顧客との間の通話の発話量の特徴を算出するモジュールである。感情認識モジュール４５４は、オペレータと顧客との間の通話の発話区間における感情値を算出するモジュールである。感情特徴算出モジュール４５５は、算出された発話区間の感情値から感情の特徴を算出するモジュールである。解約予測モジュール４５７は、発話量特徴量と認識した感情とに基づいて、通話における解約リスクを予測するモジュールである。これらのモジュール４５３〜４５７は、ＣＰＵ４１０によりＲＡＭ４４０のアプリケーション実行領域４４９に読み出され、実行される。制御プログラム４５６は、情報処理装置２００の全体を制御するためのプログラムである。
【００４４】
入出力インタフェース４６０は、入出力機器との入出力データをインタフェースする。入出力インタフェース４６０には、表示部４６１、操作部４６２、が接続される。また、入出力インタフェース４６０には、さらに、記憶媒体４６４が接続されてもよい。さらに、音声出力部であるスピーカ４６３や、音声入力部であるマイク（図示せず）、あるいは、ＧＰＳ位置判定部が接続されてもよい。なお、図４に示したＲＡＭ４４０やストレージ４５０には、情報処理装置２００が有する汎用の機能や他の実現可能な機能に関するプログラムやデータは図示されていない。
【００４５】
図５は、本実施形態に係る情報処理装置２００の処理手順を説明するフローチャートである。このフローチャートは、図４のＣＰＵ４１０がＲＡＭ４４０を使用して実行し、図２の情報処理装置２００の機能構成部を実現する。
【００４６】
ステップＳ５０１において、情報処理装置２００は、オペレータと顧客との間の通話を取得する。ステップＳ５０３において、情報処理装置２００は、取得した通話の発話区間を検出し、検出した各発話区間に対して、発話者情報および発話時刻情報を付与する。ステップＳ５０５において、情報処理装置２００は、通話におけるオペレータと顧客との発話量の特徴を算出する。ステップＳ５０７において、情報処理装置２００は、発話区間の感情値を算出する。ステップＳ５０９において、情報処理装置２００は、算出した発話区間の感情値から、感情特徴を算出する。ステップＳ５１３において、情報処理装置２００は、顧客抽出モデルを用いて、各コールに対して解約リスクを予測する。ステップＳ５１５において、情報処理装置２００は、予測された解約リスクに基づいて、解約リスクが高いコールの顧客を抽出する。
【００４７】
本実施形態によれば、顧客の商品やサービスへの問い合わせ、申し込み時の通話データを用いることで、初めてコンタクトしてくるような行動履歴が取得できない顧客に対しても解約予測をすることができる。
【００４８】
また、本実施形態によれば、発話特徴としてオペレータと顧客とのどちらが主体的に会話を行っていたかといった情報を、人手でルール化できない情報も含め統計処理を用いることで算出する。同じく、感情特徴として満足、不満といった、人が解釈し得る感情値ではなく、感情値から人手でルール化できない情報も含め統計処理を用いて算出することで、高精度に解約リスクを推定するモデルの学習および予測が可能となる。
【００４９】
解約する、解約しないについては、顧客の商品やサービスの問い合せや申し込み時のやり取りで決まるわけではない。一部の顧客において、アップセルやクロスセルにより、本来意図しなかった商品を購入した場合に解約する傾向がある。本発明者は、そのような場合に、解約または継続を予測するのに、サービスへの問い合わせ、申し込み時のやり取りの会話情報が有効であること、その際、発話特徴および感情特徴が有効であることを見出したものである。
【００５０】
そのため、本実施形態では、予測（算出）したリスクと、あらかじめ指定した解約リスクの閾値や対象コール数における高解約リスク者割合と、を比較し、解約リスクが高いと判断された顧客を抽出する。これにより、本実施形態では、電話での対応を主要因とする解約リスクが高い顧客を抽出することができる。
【００５１】
また、本発明者は、顧客が将来解約するかどうかが、通話内の特定の話題区間におけるオペレータや顧客の感情に依存することを見出した。例えば、オープニングやクロージングの話題区間における顧客のpositive感情や期待感の感情値が大きい場合は、解約リスクが低いことを見出した。
【００５２】
そのため、本実施形態では、通話における特定の話題区間におけるオペレータや顧客の感情に着目した感情特徴に基づいて解約リスクを推定する。これにより、本実施形態では、解約リスクが高い顧客を高い精度で抽出することができる。
【００５３】
［第３実施形態］
次に本発明の第３実施形態に係る情報処理装置について、図６乃至図９を用いて説明する。図６は、本実施形態に係る情報処理装置の構成を示すブロック図である。本実施形態に係る情報処理装置は、上記第２実施形態と比べると、フレーズ記憶部、フレーズ認識部およびフレーズ特徴算出部を有する点で異なる。その他の構成および動作は、第２実施形態と同様であるため、同じ構成および動作については同じ符号を付してその詳しい説明を省略する。
【００５４】
情報処理装置６００は、フレーズ記憶部６０１、フレーズ認識部６０２およびフレーズ特徴算出部を有する。
【００５５】
フレーズ記憶部６０１は、あらかじめ指定したフレーズを記憶する。フレーズ記憶部６０１は、納得、非納得、強引さおよび料金へのこだわりの少なくとも一つについて、それらの状況とみなせるフレーズを記憶する。例えば、納得の場合、「わかりました」、「その通り」などである。非納得の場合、「ひとまず」、「とりあえず」、「さしあたって」などである。強引さの場合は、「決めましょう」、「これでいいですね」などである。料金へのこだわりの場合は、「価格」、「料金」、「送料無料」、「消費税」、「もったいない」などである。
【００５６】
フレーズ認識部６０２は、フレーズ記憶部６０１に記憶されたフレーズの出現を検知して、認識する。フレーズ認識部６０２は、音声認識やワードスポッティングを行い、フレーズ記憶部６０１に記憶されたフレーズの出現を検知して、認識する。
【００５７】
フレーズ特徴算出部６０３は、オペレータおよび顧客のフレーズの特徴を算出する。フレーズ特徴算出部６０３は、フレーズ認識部６０２による認識結果（検知結果）と用いて、納得、非納得、強引さおよび料金へのこだわりの少なくとも一つについて、それぞれ、以下の計算を行う。つまり、フレーズ特徴算出部６０３は、フレーズ記憶部６０１に記憶されたフレーズの出現数であるフレーズ出現数を算出する。また、フレーズ特徴算出部６０３は、フレーズ出現数を発話時間で正規化した正規化フレーズ出現数、および、あらかじめ指定した時間間隔ごとのフレーズ出現数を算出する。フレーズ特徴算出部６０３は、フレーズ出現数、正規化フレーズ出現数およびあらかじめ指定した時間間隔ごとのフレーズ出現数の少なくとも一つを算出する。
【００５８】
顧客抽出モデル記憶部２０５は、上記第２実施形態と同様に、感情特徴算出部２０４で算出されたオペレータおよび顧客の感情特徴量と、発話量特徴算出部２０２で算出されたオペレータおよび顧客の発話量特徴とに、次の特徴量を加えてモデルを生成する。すなわち、顧客抽出モデル記憶部２０５は、感情特徴量と発話量特徴とに、フレーズ特徴算出部６０３で算出された、オペレータおよび顧客のフレーズ特徴量を加えて、解約リスクが高い顧客を予測する顧客抽出モデルを生成して、記憶する。なお、顧客抽出モデルの学習（生成）、および、学習したモデルを用いた予測は、上述の特徴量（フレーズ特徴量）を用いる点以外は、第２実施形態と同様である。
【００５９】
図７は、本実施形態に係る情報処理装置６００のハードウェア構成を説明するブロック図である。ＣＰＵ(Central Processing Unit)４１０は、演算制御用のプロセッサであり、プログラムを実行することで図２の情報処理装置６００の機能構成部を実現する。
【００６０】
ＲＡＭ７４０は、ＣＰＵ４１０が一時記憶のワークエリアとして使用するランダムアクセスメモリである。ＲＡＭ７４０には、本実施形態の実現に必要なデータを記憶する領域が確保されている。記憶フレーズ７４１は、あらかじめ指定され記憶されたフレーズである。
【００６１】
ストレージ７５０には、データベースや各種のパラメータ、あるいは本実施形態の実現に必要な以下のデータまたはプログラムが記憶されている。ストレージ８５０は、フレーズ７５１、フレーズ認識モジュール７５２およびフレーズ特徴算出モジュール７５３を格納する。フレーズ７５１は、あらかじめ指定されたフレーズである。フレーズ認識モジュール７５２は、音声認識やワードスポッティングにより、記憶されたフレーズの出現を検知して、認識するモジュールである。フレーズ特徴算出モジュール７５３は、フレーズの認識結果（検知結果）を用いて、フレーズの出現数、フレーズ出現数を発話時間で正規化したもの、および所定時間間隔ごとのフレーズ出現数の少なくとも一つを算出するモジュールである。これらのモジュール７５２〜７５３は、ＣＰＵ４１０によりＲＡＭ８４０のアプリケーション実行領域４４９に読み出され、実行される。
【００６２】
図８は、本実施形態に係る情報処理装置６００の処理手順を説明するフローチャートである。このフローチャートは、図７のＣＰＵ４１０がＲＡＭ８４０を使用して実行し、図６の情報処理装置６００の機能構成部を実現する。
【００６３】
ステップ８０１において、情報処理装置６００は、あらかじめ指定したフレーズの出現を検知して、認識する。ステップＳ８０３において、情報処理装置６００は、認識したフレーズの特徴を算出する。フレーズの特徴は、例えば、フレーズの出現数や、フレーズ出現数を発話時間で正規化したもの、所定の時間間隔ごとのフレーズ出現数などである。
【００６４】
本実施形態によれば、納得、非納得、強引さおよび料金へのこだわりについて、関係するフレーズを検知し、フレーズ特徴を算出して、このフレーズ特徴を加えてモデルを生成するので、解約や継続について、発言内容まで加味して高精度に予測することができる。  ［他の実施形態］
以上、実施形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施形態に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。また、それぞれの実施形態に含まれる別々の特徴を如何様に組み合わせたシステムまたは装置も、本発明の範疇に含まれる。
【００６５】
また、本発明は、複数の機器から構成されるシステムに適用されてもよいし、単体の装置に適用されてもよい。さらに、本発明は、実施形態の機能を実現する情報処理プログラムが、システムあるいは装置に直接あるいは遠隔から供給される場合にも適用可能である。したがって、本発明の機能をコンピュータで実現するために、コンピュータにインストールされるプログラム、あるいはそのプログラムを格納した媒体、そのプログラムをダウンロードさせるＷＷＷ(World Wide Web)サーバも、本発明の範疇に含まれる。特に、少なくとも、上述した実施形態に含まれる処理ステップをコンピュータに実行させるプログラムを格納した非一時的コンピュータ可読媒体（non-transitory computer readable medium）は本発明の範疇に含まれる。
【００６６】
［実施形態の他の表現］
上記の実施形態の一部または全部は、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。
（付記１）
顧客とオペレータとの間の通話を取得して、記憶する通話記憶手段と、
記憶した前記通話の発話量特徴量を算出する発話量特徴算出手段と、
前記発話区間の感情を認識する感情認識手段と、
前記発話量特徴量と、認識した前記感情と、に基づいて、前記通話における解約リスクを予測する解約予測手段と、
を備えた情報処理装置。
（付記２）
前記感情認識手段は、認識された前記感情の感情値をさらに算出し、
前記感情値から感情の特徴である感情特徴を算出する感情特徴算出手段と、
前記発話量特徴量と、前記感情特徴と、に基づいて、解約リスクの高い顧客を予測して、抽出するための、あらかじめ学習された顧客抽出モデルを記憶する顧客抽出モデル記憶手段と、
をさらに備え、
前記解約予測手段は、前記顧客抽出モデルに基づいて、前記解約リスクを予測する付記１に記載の情報処理装置。
（付記３）
前記感情特徴算出手段は、
通話に含まれる特定の話題区間を検出する話題区間検出手段と、
前記特定の話題区間に含まれる発話区間の前記感情値を出力する絞込み手段と、
前記絞込み手段が出力した感情値から感情の特徴である感情特徴を算出する特徴算出手段と、
をさらに備える付記２に記載の情報処理装置。
（付記４）
あらかじめ指定したフレーズを記憶するフレーズ記憶手段と、
前記通話における前記フレーズ記憶手段に記憶されたフレーズの出現を検知して、認識するフレーズ認識手段と、
出現したフレーズの特徴であるフレーズ特徴を算出するフレーズ特徴算出手段と、
をさらに備え、
前記解約予測手段は、さらに、前記フレーズ特徴に基づいて、前記解約リスクを予測する付記１乃至３のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（付記５）
前記通話記憶手段は、前記通話の発話区間を検出し、検出した前記発話区間に対して、発話者情報と、発話時刻情報と、を付与して前記発話を記憶する付記１乃至４のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（付記６）
前記感情は、valence、arousal、納得感および期待感の少なくとも一つを含む付記１乃至５のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（付記７）
前記話題区間は、通話におけるオープニング、クロージング、製品・サービス説明、料金説明、勧誘、ヒアリング、個人情報確認および事務手続きの少なくとも一つを含み、
前記感情は、valenceおよび期待感の少なくとも一つを含む付記３乃至５のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（付記８）
前記感情特徴は、前記感情値の感情値の比率、平均値、分散値、中央値および最頻値の少なくとも一つを含む付記２乃至７のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（付記９）
前記フレーズ特徴は、前記フレーズの出現数であるフレーズ出現数、前記フレーズ出現数を発話時間で正規化した正規化フレーズ出現数およびあらかじめ指定した時間間隔ごとのフレーズ出現数の少なくとも一つを含む４乃至７のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（付記１０）
顧客とオペレータとの間の通話を取得して、記憶する通話記憶ステップと、
記憶した前記通話の発話量特徴量を算出する発話量特徴算出ステップと、
前記発話区間の感情を認識する感情認識ステップと、
前記発話量特徴量と、認識した前記感情と、に基づいて、前記通話における解約リスクを予測する解約予測ステップと、
を含む情報処理方法。
（付記１１）
顧客とオペレータとの間の通話を取得して、記憶する通話記憶ステップと、
記憶した前記通話の発話量特徴量を算出する発話量特徴算出ステップと、
前記発話区間の感情を認識する感情認識ステップと、
前記発話量特徴量と、認識した前記感情と、に基づいて、前記通話における解約リスクを予測する解約予測ステップと、
をコンピュータに実行させる情報処理プログラム。
【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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