(57)【要約】【課題】信頼性の高い満足度を算出する。【解決手段】店員と会話相手の会話に基づいて、当該店員の従業員満足度を算出する店員管理システムＳＹであって、会話相手となり得る人物の種別ごとに、従業員満足度を算出するための算出アルゴリズムを記憶する算出アルゴリズム記憶部１６１と、店員と会話相手の会話を取得する音声取得部１０２と、会話に含まれる店員の音声に基づいて、当該人物Ａの感情を認識する感情認識部１５４と、会話相手の種別を判別する会話相手判別部１５２と、感情認識部１５４の認識結果と、会話相手判別部１５２により判別された種別に対応する算出アルゴリズムと、に基づいて、従業員満足度を算出する従業員満足度算出部１５７と、を備えた。【選択図】図１６
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
人物Ａと人物Ｂの会話に基づいて、当該人物Ａの満足度を算出する満足度算出装置であって、
前記人物Ｂとなり得る人物の種別ごとに、満足度を算出するための算出アルゴリズムを記憶する算出アルゴリズム記憶部と、
前記人物Ａと前記人物Ｂの会話を取得する会話取得部と、
前記会話に含まれる前記人物Ａの音声に基づいて、当該人物Ａの感情を認識する感情認識部と、
前記人物Ｂの種別を判別する種別判別部と、
前記感情認識部の認識結果と、前記種別判別部により判別された種別に対応する前記算出アルゴリズムと、に基づいて、前記人物Ａの満足度を算出する満足度算出部と、を備えたことを特徴とする満足度算出装置。
【請求項２】
前記人物Ｂの種別は、前記人物Ａとの対人関係を示すものであり、
前記人物Ａとなり得る人物ごとに、その対人関係を示す対人関係テーブルを記憶するテーブル記憶部をさらに備え、
前記種別判別部は、前記人物Ｂを識別し、識別した当該人物Ｂの種別を、前記人物Ａの前記対人関係テーブルを参照して判別することを特徴とする請求項１に記載の満足度算出装置。
【請求項３】
前記人物Ａは、従業員を指し、
前記対人関係には、顧客、上司、同僚のうち少なくとも１つが含まれることを特徴とする請求項２に記載の満足度算出装置。
【請求項４】
前記感情認識部による感情認識結果に基づいて、「喜び」、「笑い」、「怒り」および「悲しみ」の感情状態を示す“喜データ”、“笑データ”、“怒データ”および“悲データ”を算出する感情データ算出部と、
算出アルゴリズム「“喜データ”＋“笑データ”×Ａ」（但し、Ａは０≦Ａ≦１となる定数）を用いて、“満足度データ”を算出すると共に、算出アルゴリズム「“怒データ”＋“悲データ”×Ｂ」（但し、Ｂは０≦Ｂ≦１となる定数）を用いて、“不満足度データ”を算出する満足度データ算出部と、をさらに備え、
前記満足度算出部は、“満足度データ”および“不満足度データ”を、前記算出アルゴリズムに導入することで、前記人物Ａの満足度を算出することを特徴とする請求項３に記載の満足度算出装置。
【請求項５】
前記算出アルゴリズム記憶部は、
前記顧客に対する算出アルゴリズムとして、「（“満足度データ”−“不満足度データ”×Ｃ）×Ｎ１」（但し、ＣはＣ≧０、Ｎ１は０＜Ｎ１≦１となる定数）を記憶することを特徴とする請求項４に記載の満足度算出装置。
【請求項６】
前記算出アルゴリズム記憶部は、
前記上司に対する算出アルゴリズムとして、「（“満足度データ”−“不満足度データ”×Ｃ）×Ｎ２×（１−Ｐ２）＋（満足度データ”−“不満足度データ”×Ｃ）×Ｍ２×Ｐ２」（但し、Ｎ２は０＜Ｎ２＜Ｎ１、Ｐ２は０＜Ｐ２＜１、Ｍ２は０＜Ｍ２＜Ｎ２となる定数）を記憶することを特徴とする請求項５に記載の満足度算出装置。
【請求項７】
前記算出アルゴリズム記憶部は、
前記同僚に対する算出アルゴリズムとして、「（“満足度データ”−“不満足度データ”×Ｃ）×Ｍ３」（但し、Ｍ３は０＜Ｍ３＜Ｍ２となる定数）を記憶することを特徴とする請求項６に記載の満足度算出装置。
【請求項８】
前記顧客に対する算出アルゴリズムに基づいて算出された顧客に対する満足度と、前記上司に対する算出アルゴリズムに基づいて算出された上司に対する満足度と、前記同僚に対する算出アルゴリズムに基づいて算出された同僚に対する満足度と、に基づいて、前記人物Ａの総合的な満足度である実満足度を算出する実満足度算出部を、さらに備えたことを特徴とする請求項７に記載の満足度算出装置。
【請求項９】
前記人物Ａとなり得る人物ごとに、各人物Ａが所属するグループを記憶する所属グループ記憶部と、
前記グループ別の満足度を算出するグループ別満足度算出部と、をさらに備え、
前記グループ別満足度算出部は、前記各グループに所属する各人物Ａの前記実満足度の統計量を、前記グループ別の満足度として算出することを特徴とする請求項８に記載の満足度算出装置。
【請求項１０】
前記グループは、店舗別に分類されていることを特徴とする請求項９に記載の満足度算出装置。
【請求項１１】
算出した前記人物Ａの満足度を、それに対する前記人物Ｂの種別と対応付けて表示する表示部を、さらに備えたことを特徴とする請求項１ないし１０のいずれかに記載の満足度算出装置。
【請求項１２】
前記表示部は、算出した前記人物Ａの満足度を、その会話の会話開始時刻および／または会話終了時刻と対応付けて表示することを特徴とする請求項１１に記載の満足度算出装置。
【請求項１３】
人物Ａと人物Ｂとの会話において、前記人物Ｂとなり得る人物の種別ごとに、前記人物Ａの満足度を算出するための算出アルゴリズムを記憶する算出アルゴリズム記憶部を備えたコンピューターにより、前記会話に基づいて、前記人物Ａの満足度を算出する満足度算出方法であって、
前記コンピューターが、
前記人物Ａと前記人物Ｂの会話を取得する会話取得工程と、
前記会話に含まれる前記人物Ａの音声に基づいて、当該人物Ａの感情を認識する感情認識工程と、
前記人物Ｂの種別を判別する種別判別工程と、
前記感情認識工程における認識結果と、前記算出アルゴリズム記憶部から読み出した前記種別判別工程により判別された種別に対応する前記算出アルゴリズムと、に基づいて、前記人物Ａの満足度を算出する満足度算出工程と、を実行することを特徴とする満足度算出方法。
【請求項１４】
コンピューターに、請求項１３に記載の満足度算出方法における各工程を実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、人物Ａと人物Ｂの会話に基づいて、当該人物Ａの満足度を算出する満足度算出装置、満足度算出方法およびプログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、人物Ａと人物Ｂの会話を入力する会話入力手段と、入力した会話に含まれる人物Ａの音声から人物Ａの感情を認識する感情認識手段と、を備えた人物管理装置が知られている（特許文献１参照）。この人物管理装置では、人物Ａの音声から、人物Ａの「怯え」や「怒り」といった感情を認識して出力し、この出力頻度が所定の閾値に達した際、これを人物Ａの管理者に通知するものである。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００４−２５２６６８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、人物管理の観点から、各人物（例えば、店員や顧客）の満足度を測定・算出することが求められている。特に、各種接客業務では、店員の従業員満足度が売上実績に大きく影響することが知られている。これに対し、上記の感情認識手段により得られた感情認識結果に基づいて、満足度を算出することが考えられる。かかる場合、感情認識結果から、人物の会話相手によらず共通の算出アルゴリズムを用いて満足度を算出することが想到される。
しかしながら、このような構成では、人物の会話相手によらず共通の算出アルゴリズムによって満足度を算出するため、算出された満足度の信頼性が低いという問題があった。例えば、店員の従業員満足度は、顧客との会話では、ハーズバーグの二要因理論における「動機付け要因」に強く影響するのに対し、同僚との会話では、ハーズバーグの二要因理論における「衛生要因」に強く影響すると推測される。つまり、会話相手によって感情認識結果が満足度に影響を与える要因や影響度合いが異なると考えられるが、この点を考慮して満足度を算出する方法は、未だ提唱されていない。
【０００５】
本発明は、信頼性の高い満足度を算出することができる満足度算出装置、満足度算出方法およびプログラムを提供することを課題としている。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の満足度算出装置は、人物Ａと人物Ｂの会話に基づいて、当該人物Ａの満足度を算出する満足度算出装置であって、人物Ｂとなり得る人物の種別ごとに、満足度を算出するための算出アルゴリズムを記憶する算出アルゴリズム記憶部と、人物Ａと人物Ｂの会話を取得する会話取得部と、会話に含まれる人物Ａの音声に基づいて、当該人物Ａの感情を認識する感情認識部と、人物Ｂの種別を判別する種別判別部と、感情認識部の認識結果と、種別判別部により判別された種別に対応する算出アルゴリズムと、に基づいて、人物Ａの満足度を算出する満足度算出部と、を備えたことを特徴とする。
【０００７】
本発明の満足度算出方法は、人物Ａと人物Ｂとの会話において、人物Ｂとなり得る人物の種別ごとに、人物Ａの満足度を算出するための算出アルゴリズムを記憶する算出アルゴリズム記憶部を備えたコンピューターにより、会話に基づいて、人物Ａの満足度を算出する満足度算出方法であって、コンピューターが、人物Ａと人物Ｂの会話を取得する会話取得工程と、会話に含まれる人物Ａの音声に基づいて、当該人物Ａの感情を認識する感情認識工程と、人物Ｂの種別を判別する種別判別工程と、感情認識工程における認識結果と、算出アルゴリズム記憶部から読み出した種別判別工程により判別された種別に対応する算出アルゴリズムと、に基づいて、人物Ａの満足度を算出する満足度算出工程と、を実行することを特徴とする。
【０００８】
これらの構成によれば、人物Ｂの種別を判別し、当該種別に対応した算出アルゴリズムに基づいて、人物Ａの満足度を算出することにより、会話相手に応じた算出アルゴリズム（算出式、算出方法）で、人物Ａの満足度を算出することができる。ゆえに、会話相手によって異なる、感情認識結果が満足度に影響を与える要因や影響度合いを加味した信頼性の高い満足度を算出することができる。なお、ここにいう「人物Ｂの種別」とは、人物Ｂの、役職や立場、年齢、性別、人物Ａとの対人関係（間柄や上下関係等）などを示すものである。
【０００９】
上記の満足度算出装置において、人物Ｂの種別は、人物Ａとの対人関係を示すものであり、人物Ａとなり得る人物ごとに、その対人関係を示す対人関係テーブルを記憶するテーブル記憶部をさらに備え、種別判別部は、人物Ｂを識別し、識別した当該人物Ｂの種別を、人物Ａの対人関係テーブルを参照して判別することが好ましい。
【００１０】
この構成によれば、人物Ａとなり得る人物ごとの対人関係テーブルを有し、対人関係テーブルを参照して、人物Ｂの種別を判別することにより、人物Ｂの種別を容易に判別することができる。なお、対人関係として、人物Ａから見た人物Ｂの種別（「親」、「子」や「配偶者」等）を用い、これを判別基準とすることが好ましい。
【００１１】
この場合、人物Ａは、従業員を指し、対人関係には、顧客、上司、同僚のうち少なくとも１つが含まれることが好ましい。
【００１２】
この構成によれば、信頼性の高い従業員満足度を算出することができる。
【００１３】
この場合、感情認識部による感情認識結果に基づいて、「喜び」、「笑い」、「怒り」および「悲しみ」の感情状態を示す“喜データ”、“笑データ”、“怒データ”および“悲データ”を算出する感情データ算出部と、算出アルゴリズム「“喜データ”＋“笑データ”×Ａ」（但し、Ａは０≦Ａ≦１となる定数）を用いて、“満足度データ”を算出すると共に、算出アルゴリズム「“怒データ”＋“悲データ”×Ｂ」（但し、Ｂは０≦Ｂ≦１となる定数）を用いて、“不満足度データ”を算出する満足度データ算出部と、をさらに備え、満足度算出部は、“満足度データ”および“不満足度データ”を、算出アルゴリズムに導入することで、人物Ａの満足度を算出することが好ましい。
【００１４】
この場合、算出アルゴリズム記憶部は、顧客に対する算出アルゴリズムとして、「（“満足度データ”−“不満足度データ”×Ｃ）×Ｎ１」（但し、ＣはＣ≧０、Ｎ１は０＜Ｎ１≦１となる定数）を記憶することが好ましい。
【００１５】
この場合、算出アルゴリズム記憶部は、上司に対する算出アルゴリズムとして、「（“満足度データ”−“不満足度データ”×Ｃ）×Ｎ２×（１−Ｐ２）＋（満足度データ”−“不満足度データ”×Ｃ）×Ｍ２×Ｐ２」（但し、Ｎ２は０＜Ｎ２＜Ｎ１、Ｐ２は０＜Ｐ２＜１、Ｍ２は０＜Ｍ２＜Ｎ２となる定数）を記憶することが好ましい。
【００１６】
この場合、算出アルゴリズム記憶部は、同僚に対する算出アルゴリズムとして、「（“満足度データ”−“不満足度データ”×Ｃ）×Ｍ３」（但し、Ｍ３は０＜Ｍ３＜Ｍ２となる定数）を記憶することが好ましい。
【００１７】
算出アルゴリズムとして、単に“満足度データ”のみ、“不満足度データ”のみを用いて、人物Ａの満足度を算出することが考えられる。
これに対し、上記の各構成によれば、“満足度データ”および“不満足度データ”の両データを用いて、人物Ａの満足度を算出するため、より信頼性の高い人物Ａの満足度を算出することができる。
【００１８】
この場合、顧客に対する算出アルゴリズムに基づいて算出された顧客に対する満足度と、上司に対する算出アルゴリズムに基づいて算出された上司に対する満足度と、同僚に対する算出アルゴリズムに基づいて算出された同僚に対する満足度と、に基づいて、人物Ａの総合的な満足度である実満足度を算出する実満足度算出部をさらに備えることが好ましい。
【００１９】
この構成によれば、対人関係ごとの各算出アルゴリズムによって算出された各満足度に基づいて、信頼性の高い人物Ａの総合的な満足度（実満足度）を正確に算出することができる。例えば、上記各満足度の統計量（総和や平均値等）を、実満足度とする。
【００２０】
この場合、人物Ａとなり得る人物ごとに、各人物Ａが所属するグループを記憶する所属グループ記憶部と、グループ別の満足度を算出するグループ別満足度算出部と、をさらに備え、グループ別満足度算出部は、各グループに所属する各人物Ａの実満足度の統計量を、グループ別の満足度として算出することが好ましい。
【００２１】
この構成によれば、各グループに所属する各人物Ａの実満足度の統計量を、グループ別の満足度として算出することにより、グループ単位で従業員満足度を評価することができる。
【００２２】
この場合、グループは、店舗別に分類されていることが好ましい。
【００２３】
この構成によれば、店舗別に分類されたグループ別の満足度を算出するため、店舗単位で従業員の満足度を評価することができる。
【００２４】
この場合、算出した人物Ａの満足度を、それに対する人物Ｂの種別と対応付けて表示する表示部を、さらに備えることが好ましい。
【００２５】
この構成によれば、算出した各満足度が、どの種別の人物との会話から得られたかを、容易に認識することができる。
【００２６】
この場合、表示部は、算出した人物Ａの満足度を、その会話の会話開始時刻および／または会話終了時刻と対応付けて表示することが好ましい。
【００２７】
この構成によれば、算出した各満足度が、どの時刻の会話から得られたかを、容易に認識することができる。
【００２８】
本発明のプログラムは、コンピューターに、上記の満足度算出方法における各工程を実行させる。
【００２９】
この構成によれば、コンピューターに本プログラムを搭載するだけで、上記の満足度算出方法における各工程を実行させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００３０】
【図１】第１実施形態に係る店員管理システムのシステム構成図である。
【図２】店員用端末の制御ブロック図である。
【図３】レシートプリンターの制御ブロック図である。
【図４】管理サーバーの制御ブロック図である。
【図５】発話区間、話し掛け区間、会話区間および応対区間の説明図である。
【図６】第１実施形態に係る店員管理システムの機能ブロック図である。
【図７】第１実施形態に係る管理サーバー用データベースの説明図である。
【図８】音声データ管理テーブル、店員発話区間管理テーブル、相手方発話区間管理テーブルの一例を示す図である。
【図９】従業員満足度保存テーブルの一例を示す図である。
【図１０】第１実施形態に係る音声データ保存処理を示すフローチャートである。
【図１１】第１実施形態に係る応対区間特定処理を示すフローチャートである。
【図１２】第１実施形態に係る店員話し掛け区間特定処理を示すフローチャートである。
【図１３】第１実施形態に係る相手方話し掛け区間Ｂ特定処理を示すフローチャートである。
【図１４】第１実施形態に係る相手方話し掛け区間Ａ特定処理を示すフローチャートである。
【図１５】従業員満足度記録処理を示すフローチャートである。
【図１６】各発話区間に対する満足度算出処理を示したフローチャートである。
【図１７】第２実施形態に係る店員管理システムの機能ブロック図である。
【図１８】第２実施形態に係る管理サーバー用データベースの説明図である。
【図１９】ビューアー画面の一例を示した図である。
【発明を実施するための形態】
【００３１】
［第１実施形態］
以下、添付の図面を参照し、本発明の満足度算出装置、満足度算出方法およびプログラムについて説明する。なお、以下に示す各実施形態では、本発明の満足度算出装置を、店員管理システムＳＹに適用した場合について例示する。当該店員管理システムＳＹは、小売業、飲食業およびサービス業などに関する店舗や会場内において、店員の感情認識を行い、その結果を店員の従業員満足度向上、売り上げ向上に生かすべく構築されたものである。そこで、以下の各実施形態では、衣料品店の店舗内において、会話中の店員の感情認識を行う場合を例示する。
【００３２】
図１は、第１実施形態に係る店員管理システムＳＹのシステム構成図である。同図に示すように、店員管理システムＳＹは、店員に装着された体導音センサー１、音声取得用マイク２および店員用端末５と、レジカウンター１４に設置されたＰＯＳ（Point  Of  Sales）端末１２およびレシートプリンター１３と、店舗のバックヤードに設置された管理サーバー１５および表示端末１６と、から成る。なお、請求項にいうコンピューターは、店員管理システムＳＹにおける各装置の制御系によって構成されている。
【００３３】
体導音センサー１は、店員の頭頚部に装着され、店員の音声が骨や肉を伝わって体表に届く体導音を検出する。本実施形態では、音声取得用マイク２により取得された音声が、店員のものであるかその会話相手のものであるかを識別するために用いられる。音声取得用マイク２は、店員の制服（胸元近傍）に取り付けられ、店員および会話相手の音声を取得する。なお、体導音センサー１および音声取得用マイク２に代えて、店員と会話相手に対してそれぞれ指向性を有するマイクを用いても良い。すなわち、店員音声取得用と相手方音声取得用との２つのマイクを使用し、いずれのマイクで取得されたかによって、店員の音声と会話相手の音声を識別しても良い。なお、本実施形態では、店員が、請求項にいう人物Ａであり、その会話相手が、請求項にいう人物Ｂである。
【００３４】
店員用端末５は、店員の制服（ベルトなど）に取り付けられ、専用ケーブルを介して体導音センサー１および音声取得用マイク２の出力データを取得する。また、レシートプリンター１３との無線通信機能を有しており、当該レシートプリンター１３を介して、管理サーバー１５と情報の授受を行う。
【００３５】
ＰＯＳ端末１２は、一般的なレジスターの構成を有しており、ＰＯＳアプリケーションにしたがって会計処理を行う。また、不図示のバーコードスキャナーまたはキーボードから商品コードを取得し、商品マスター１８を参照して、会計レシートＲ（図３参照）に印刷するためのレシートデータを生成する。
【００３６】
レシートプリンター１３は、ＰＯＳ端末１２と専用ケーブルを介して接続され、ＰＯＳ端末１２から取得したレシート印刷データをレシート用紙に印刷する。また、レシートプリンター１３は、店員用端末５との無線通信機能および管理サーバー１５との有線通信機能を有している。このように、レシートプリンター１３を主幹として各種情報の入出力を行うことで（レシートプリンター１３が、取得した各種情報をフィルタリングして必要な情報を出力することで）、ＰＯＳ基幹ネットワーク（ＰＯＳ端末１２を主幹としたネットワーク）のトラフィックに影響を与えることがない。また、既存のＰＯＳシステムに本発明を適用する際、ＰＯＳ基幹ネットワーク自体の変更が不要となる。
【００３７】
管理サーバー１５は、レシートプリンター１３と、イントラネット等のネットワーク１９を介して接続されており、当該レシートプリンター１３を介して、店員用端末５と各種情報の授受を行う。また、店員用端末５から取得した音声データを初めとする各種データに基づいて、声紋分析、感情認識および従業員満足度（人物Ａの満足度）の算出などを行う。
【００３８】
次に、図２ないし図４を参照し、店員用端末５、レシートプリンター１３および管理サーバー１５のハードウェア構成について説明する。図２は、店員用端末５の制御ブロック図である。店員用端末５は、レシートプリンター１３との無線通信機能を実現するための無線ＬＡＮアンテナ２１、無線ＬＡＮＲＦ（Radio  Frequency）部２２、無線ＬＡＮ変復調部２３および無線ＬＡＮベースバンド部２４を有している。無線ＬＡＮベースバンド部２４は、店員用端末５を識別するためのＭＡＣアドレスを記憶している。また、店員用端末５は、体導音センサー１の検出結果を得るためのアンプ部２８およびＡ／Ｄコンバーター２９と、音声取得用マイク２によって取得された音声データを得るためのアンプ部３２およびＡ／Ｄコンバーター３３と、を有している。また、店員用端末５は、各部の統括制御を行う制御部２５と、ファームウェアを初めとする各種データを記憶するメモリ２６と、電力供給を行うバッテリー３４と、を有している。制御部２５は、Ａ／Ｄコンバーター２９およびＡ／Ｄコンバーター３３から取得したデータに基づいて、店員の発話区間（連続する音声の時間帯）を特定する店員発話区間特定機能と、Ａ／Ｄコンバーター３３から取得したデータに基づいて、音声レベルを判定する音声レベル判定機能と、を有している。
【００３９】
続いて、図３は、レシートプリンター１３の制御ブロック図である。レシートプリンター１３は、店員用端末５との無線通信機能を実現するための無線ＬＡＮアンテナ４１、無線ＬＡＮＲＦ部４２、無線ＬＡＮ変復調部４３および無線ＬＡＮベースバンド部４４を有している。無線ＬＡＮベースバンド部４４は、レシートプリンター１３を識別するためのＭＡＣアドレスを記憶している。また、レシートプリンター１３は、ＰＯＳ端末１２からレシートデータが入力される入力Ｉ／Ｆ部４５と、文字パターンを記憶するＣＧ−ＲＯＭ４６と、各部の統括制御を行う制御部４７と、印刷ヘッド、ヘッド駆動機構およびレシート用紙搬送機構などを含む印刷機構４８と、管理サーバー１５と有線ＬＡＮを介して接続される有線ＬＡＮＩ／Ｆ部４９と、を有している。
【００４０】
制御部４７は、所定のコマンドを含むレシートデータの解析や、会計レシートＲに印刷するための印刷データの生成などを行うメイン処理部４７ａと、本実施形態特有の構成であるレシートデータ意味解析部４７ｂと、を有している。レシートデータ意味解析部４７ｂは、レシートデータから、ＰＯＳ端末１２の端末番号、レシート番号、商品コード、商品名称、商品単価、金額、オペレーター氏名などを認識し、上位システムとなる管理サーバー１５が解釈可能な所定のデータ形式（例えば、ＸＭＬ形式）に変換する。なお、当該レシートデータの認識結果を所定のデータ形式に変換したものを、以下「変換データ」と称する。また、制御部４７は、店員用端末５から無線ＬＡＮを介して受信した音声データ（無線ＬＡＮベースバンド部４４から取得した音声データ）を、有線ＬＡＮＩ／Ｆ部４９を介して、管理サーバー１５に転送する。
【００４１】
続いて、図４は、管理サーバー１５の制御ブロック図である。管理サーバー１５は、レシートプリンター１３から、音声データおよび変換データを取得するための有線ＬＡＮＩ／Ｆ部５１と、表示端末１６に各種情報を表示させるための表示処理部５２と、マウスやキーボードなどの入力装置５５から入力データを取得すると共に各部の統括制御を行う制御部５３と、各種情報を記憶する記憶部（テーブル記憶部）５４と、を有している。制御部５３は、取得した音声データに基づいて応対区間（連続する一連の会話の区間）を特定する応対区間特定機能と、店員の従業員満足度を算出する満足度算出機能と、算出した従業員満足度を表示する算出結果表示機能と、を有している。
【００４２】
次に、図５を参照し、各区間の定義について説明する。上記のとおり、同一人物による連続する音声の区間、つまりブレス（息継ぎ）などが入らない１フレーズの区間を「発話区間」と称する。本実施形態では、当該発話区間単位で、感情認識や音声認識を行う。また、図５（ａ）に示すように、所定時間以上途切れないまま繰り返される店員または会話相手の発話区間の集合体を「話し掛け区間」と称する。つまり、インターバルが所定時間Ｘ未満となる１以上の発話区間の集合体を言う（但し、ＸはＸ＞０となる定数）。同図の例は、店員の話し掛け区間（以下、「店員話し掛け区間」と称する）、並びに当該店員の話し掛け区間に前後する２つの会話相手の話し掛け区間（以下、「相手方話し掛け区間」と称する）が、いずれも２つの発話区間から成る場合を示している。
【００４３】
また、同じく図５（ａ）に示すように、店員と会話相手の話し掛け区間が所定時間以上途切れないまま交互に繰り返される話し掛け区間の集合体を「会話区間」と称する。つまり、インターバルが所定時間Ｙ未満となる１以上の発話区間の集合体を言う（但し、ＹはＹ＞Ｘとなる定数）。なお、本実施形態では、店員話し掛け区間を中心とした前後の相手方話し掛け区間の集合体（すなわち最低１つ、最大３つの話し掛け区間の集合体）を「１会話パターン」＝「１会話区間」と定義する。
【００４４】
また、図５（ｂ）に示すように、所定時間以上途切れないまま繰り返される会話区間の集合体を「応対区間」と称する。つまり、インターバルが所定時間Ｚ未満となる１以上の会話区間の集合体を言う（但し、ＺはＺ＞Ｙとなる定数）。同図の例は、２つの会話区間から成る応対区間１と、３つの会話区間から成る応対区間２と、を示している。このように、応対区間に含まれる会話区間の数は任意である。
【００４５】
次に、図６および図７を参照し、第１実施形態に係る店員管理システムＳＹの機能構成について説明する。図６は、店員管理システムＳＹのブロック図である。体導音センサー１は、主な機能構成として、発話検出部１０１を有している。発話検出部１０１は、体導音に基づいて、店員が発話したこと、およびその発話区間を検出する。音声取得用マイク２は、主な機能構成として、音声取得部（会話取得部）１０２を有している。音声取得部１０２は、店員および会話相手の音声（音声信号）を取得する。店員用端末５は、主な機能構成として、音声データ通信部１０５を有している。音声データ通信部１０５は、音声レベル判定機能にあるパワーフィルターにより音声の有無を判定し、所定の音声レベル以上（例えば、アンプ増幅後１．５ｖ以上など）の音声データを管理サーバー１５に送信する。また、店員発話区間特定機能により、発話検出部１０１の検出結果および音声取得部１０２の音声取得結果に基づいて店員発話区間を特定し、当該店員発話区間の発生を管理サーバー１５に通知する。なお、実際には、店員用端末５と管理サーバー１５は、レシートプリンター１３を介して通信を行うが、レシートプリンター１３は単に情報を経由しているだけなので、図示を省略する。
【００４６】
レシートプリンター１３は、主な機能構成として、変換データ送信部１１３を有している。変換データ送信部１１３は、ＰＯＳ端末１２から出力されたレシートデータをＸＭＬ形式に変換した変換データを、管理サーバー１５に送信する。
【００４７】
管理サーバー１５は、主な機能構成として、会話録音部１５１、会話相手判別部（種別判別部）１５２、応対区間特定部１５３、感情認識部１５４、感情データ算出部１５５、満足度データ算出部１５６、従業員満足度算出部１５７、実満足度算出部１５８、算出結果出力部１５９、変換データ受信部１６０、算出アルゴリズム記憶部１６１および管理サーバー用データベースＤＢを有している。
【００４８】
会話録音部１５１は、店員と会話相手との会話、すなわち音声データ通信部１０５から送信された音声データを録音する（管理サーバー用データベースＤＢに記録する）。会話相手判別部１５２は、会話録音部１５１により録音された録音データに含まれる会話相手の音声を声紋分析して、会話相手の種別（「顧客」、「上司」または「同僚」）を判別する。
【００４９】
応対区間特定部１５３は、発話検出部１０１の検出結果（音声データ通信部１０５により特定された店員発話区間）に基づいて、会話に含まれる音声が、店員の音声であるか会話相手の音声であるかを判別すると共に、話し掛け区間、会話区間および応対区間を特定する。
【００５０】
感情認識部１５４は、会話に含まれる店員の音声に基づいて、店員の感情を認識する。具体的には、音声の強度、音声の発生速度（単位時間当たりのモーラ数など）、単語別の強度、音量、音声スペクトルなどの変化量に基づいて感情認識を行う。また、感情認識部１５４は、会話録音部１５１の録音データに含まれる店員の発話区間ごとに感情認識を行う。このように、１フレーズごとに感情認識を行うことで、高精度な感情データを得ることができる。なお、店員発話区間と相手方発話区間とが時間軸上で重複する重複区間を特定し、当該重複区間を「感情認識非対象区間」として、当該重複区間を除く店員発話区間に対して感情認識を行う。このように、店員の音声と会話相手の音声が混合しており正確な感情認識を行うことができない感情認識非対象区間（重複区間）を除いて感情認識を行うことで、誤認識を防止することができる。
【００５１】
感情データ算出部１５５は、感情認識部１５４の感情認識結果に基づいて、感情データを算出する。感情データとは、「喜び」、「笑い」、「怒り」、「悲しみ」、「平常」、「興奮」などの感情状態を示す値である。本実施形態では、このうち「喜び」、「笑い」、「怒り」、「悲しみ」の４つの感情状態を示す“喜データ”、“笑データ”、“怒データ”および“悲データ”を算出する。具体的には、“喜データ”、“笑データ”、“怒データ”および“悲データ”は、各感情状態を５０段階（１から５０ポイント）で示したものである。
【００５２】
満足度データ算出部１５６は、上記各感情データに基づいて、満足度を示す満足データと、不満足度を示す不満足度データと、を算出する。満足度データ算出部１５６は、算出アルゴリズム「“喜データ”＋“笑データ”×Ａ」（但し、Ａは０≦Ａ≦１となる定数）を用いて、満足度データを算出する。例えば、喜データが１０ポイント、笑データが２０ポイント、「Ａ」が１である場合には、１０＋２０×１＝３０ポイントを、満足度データとする。また、満足度データ算出部１５６は、算出アルゴリズム「“怒データ”＋“悲データ”×Ｂ」（但し、Ｂは０≦Ｂ≦１となる定数）を用いて、不満足度データを算出する。例えば、怒データが１５ポイント、悲データが５ポイント、「Ｂ」が０．５である場合には、１５＋５×０．５＝１７．５ポイントを、不満足度データとする。なお、満足度データおよび不満足度データは、共に最大１００ポイントとする。
【００５３】
従業員満足度算出部１５７は、算出した満足度データおよび不満足度データを導入することで、店員の従業員満足度を算出する。感情認識部１５４が発話区間ごとに感情認識を行うことに伴い、従業員満足度算出部１５７は、発話区間ごとに従業員満足度を算出する。
【００５４】
実満足度算出部１５８は、算出した従業員満足度に基づいて、総合的な満足度である実満足度を算出する。具体的には、一日当り且つ店員毎の満足度の指数を、実満足度として算出する。
【００５５】
算出結果出力部１５９は、従業員満足度算出部１５７や実満足度算出部１５８の算出結果を、表示端末１６の表示画面１６ａに出力する。なお、表示手段以外に、印刷手段または通信手段を用いて算出結果を出力しても良い。
【００５６】
変換データ受信部１６０は、変換データ送信部１１３から送信された変換データを受信し、管理サーバー用データベースＤＢに記録する。なお、変換データは、売り上げ実績に関する情報を得るために用いられる。したがって、変換データに含まれる情報の中から、レシート番号や合計金額など、売り上げの有無や売り上げ金額を特定可能な情報のみを抽出し、これを売り上げ実績として記録しても良いし、変換データの全てを管理サーバー用データベースＤＢに記録しても良い。
【００５７】
算出アルゴリズム記憶部１６１は、会話相手となり得る人物の種別（「顧客」、「上司」もしくは「同僚」）ごとに、会話における従業員満足度を算出するための算出アルゴリズムを記憶する。各算出アルゴリズムは、「Ｃ」を満足度データと不満足度データとの調整定数、「Ｎ」をハーズバーグの二要因理論における「動機付け要因（高い満足度に繋がる要素）」が従業員満足度に影響を与える影響度、「Ｍ」を、ハーズバーグの二要因理論における「衛生要因（苦痛に繋がる要素）」が従業員満足度に影響を与える影響度、「Ｐ」を「動機付け要因」と「衛生要因」との負荷比率（重み付け）とした場合、「（“満足度データ”−“不満足度データ”×Ｃ）×Ｎ×（１−Ｐ）＋（“満足度データ”−“不満足度データ”×Ｃ）×Ｍ×Ｐ（但し、ＣはＣ≧０、Ｍは０≦Ｍ≦１、Ｎは０≦Ｎ≦１、Ｐは０≦Ｐ≦１となる定数）」という基本アルゴリズムを元に定義される。
【００５８】
まず、種別「顧客」に対する算出アルゴリズムについて説明する。「顧客」との会話における「動機付け要因」の影響度を「Ｎ１」とし、「顧客」との会話における負荷比率を「Ｐ１」とした場合、「顧客」との会話では、「動機付け要因」の影響を強く受けることが知られているため、「Ｐ１≒０」と言える。そのため、上記基本アルゴリズムにおいて「Ｎ」に「Ｎ１」を代入し、「Ｐ」に「Ｐ１＝０」を代入した算出アルゴリズムを、「顧客」に対する算出アルゴリズムとする。すなわち、「顧客」に対する算出アルゴリズムは、「（“満足度データ”−“不満足度データ”×Ｃ）×Ｎ１（但し、ＣはＣ≧０、Ｎ１は０＜Ｎ１≦１となる定数）」で定義される。
【００５９】
次に、種別「上司」に対する算出アルゴリズムについて説明する。「上司」との会話における「動機付け要因」の影響度を「Ｎ２」とし、「上司」との会話における「衛生要因」の影響度を「Ｍ２」とし、且つ「上司」との会話における負荷比率を「Ｐ２」とした場合、「上司」との会話は、「動機付け要因」および「衛生要因」の影響を受けることが知られているため、「０＜Ｐ２＜１」と言える（厳密には、「動機付け要因」＜「衛生要因」）。そのため、上記基本アルゴリズムにおいて「Ｎ」に「Ｎ２」を代入し、「Ｍ」に「Ｍ２」を代入し、且つ「Ｐ」に「Ｐ２」を代入した算出アルゴリズムを、「上司」に対するアルゴリズムとする。すなわち、「上司」に対する算出アルゴリズムは、「（“満足度データ”−“不満足度データ”×Ｃ）×Ｎ２×（１−Ｐ２）＋（満足度データ”−“不満足度データ”×Ｃ）×Ｍ２×Ｐ２（但し、ＣはＣ≧０、Ｎ２は０＜Ｎ２＜１、Ｍ２は０＜Ｍ２≦１となる定数）」で定義される。なお、「Ｎ２」と「Ｍ２」との関係および、これらと「Ｎ１」の関係は、「Ｎ２＞Ｍ２」、「Ｎ２＜Ｎ１」とする。
【００６０】
次に、種別「同僚」に対する算出アルゴリズムについて説明する。「同僚」との会話における「衛生要因」の影響度を「Ｍ３」とし、「同僚」との会話における負荷比率を「Ｐ３」とした場合、「同僚」との会話では、「衛生要因」の影響を強く受けることが知られているため、「Ｐ３≒１」と言える。そのため、上記基本アルゴリズムにおいて「Ｍ」に「Ｍ３」を代入し、「Ｐ」に「Ｐ３＝１」を代入した算出アルゴリズムを、「同僚」に対する算出アルゴリズムとする。すなわち、「同僚」に対する算出アルゴリズムは、「（“満足度データ”−“不満足度データ”×Ｃ）×Ｍ３（但し、ＣはＣ≧０、Ｍ３は０＜Ｍ３＜１となる定数）」で定義される。なお、「Ｍ３」と「Ｍ２」との関係は、「Ｍ３＜Ｍ２」とする。
【００６１】
図７は、第１実施形態に係る管理サーバー用データベースＤＢの説明図である。管理サーバー用データベースＤＢは、顧客情報記憶部８１、店員情報記憶部８２、音声データ記憶部８３、音声データ管理テーブル８５、店員発話区間管理テーブル８６、相手方発話区間管理テーブル８７、人物声紋テーブル８８、対人関係テーブル８９および従業員満足度保存テーブル９２として機能する。なお、管理サーバー用データベースＤＢは、店舗ごとに設けられても良いし、複数店舗のデータを一括管理するものであっても良い。
【００６２】
顧客情報記憶部８１は、顧客識別情報（顧客ＩＤなど）と、顧客データ（氏名、住所、電話番号、生年月日、性別などの個人情報を含む）と、を関連付けて記憶する。また、店員情報記憶部８２は、店員識別情報（店員Ｎｏ．など）と、店員用端末５のＭＡＣアドレスと、を関連付けて記憶する。また、音声データ記憶部８３は、会話録音部１５１により常時録音された音声データを記憶する。
【００６３】
また、音声データ管理テーブル８５は、店員と会話相手を区別することなく、取得した音声データを、連続する音声の区間（以下、「連続発話区間」と称する）ごとに記録したテーブルである（図８（ａ）参照））。また、店員発話区間管理テーブル８６は、店員の発話区間を記録したテーブルである（図８（ｂ）参照）。また、相手方発話区間管理テーブル８７は、会話相手の発話区間を記録したテーブルである（図８（ｃ）参照）。
【００６４】
さらに、人物声紋テーブル８８は、会話相手となり得る人物ごとの声紋データを記憶したテーブルである。また、対人関係テーブル８９は、店員と会話相手との対人関係（会話相手の種別）の対人関係を記憶するテーブルである。さらに、従業員満足度保存テーブル９２は、算出した従業員満足度を記憶するテーブルである（図９参照）。
【００６５】
次に、図８を参照し、音声データ管理テーブル８５、店員発話区間管理テーブル８６および相手方発話区間管理テーブル８７について説明する。図８（ａ）は、音声データ管理テーブル８５の一例を示す図である。音声データ管理テーブル８５は、店員と会話相手の音声を区別しない連続する音声の区間である連続発話区間（少なくとも１の発話区間が含まれる区間）ごとに付与される音声データＮｏ．と、連続発話区間の開始時間に相当する録音開始時間と、連続発話区間の終了時間に相当する録音終了時間と、店員の発生に基づく音声データか、会話相手の発声に基づく音声データか、または両方の発声に基づく音声データかを示す重複フラグと、音声データの保存先アドレスと、を関連付けたものである。例えば、音声データＮｏ．２０１の音声データは、１２時３６分０３秒を開始時間とし１２時３６分１６秒を終了時間とする連続発話区間であり、少なくとも一部の区間において、店員の音声と会話相手の音声とが重複していることを示している。
【００６６】
図８（ｂ）は、店員発話区間管理テーブル８６の一例を示す図である。店員発話区間管理テーブル８６は、発話区間ごとに付与される店員発話Ｎｏ．と、発話区間の開始時間である店員発話開始時間と、発話区間の終了時間である店員発話終了時間と、どの話し掛け区間に属するかを示す話し掛けＮｏ．と、会話相手の発声との重複区間の開始時間である重複開始時間と、会話相手の発声との重複区間の終了時間である重複終了時間と、を関連付けたものである。例えば、店員発話Ｎｏ．１００と店員発話Ｎｏ．１０１の発話区間は、インターバルが所定時間（例えば、３秒）未満であるため、一連の話し掛け区間と看做され、同一の話し掛けＮｏ．が付加されている。また、店員発話Ｎｏ．１００の発話区間は、その区間全体が会話相手の発声と重複していることを示している。
【００６７】
図８（ｃ）は、相手方発話区間管理テーブル８７の一例を示す図である。相手方発話区間管理テーブル８７は、発話区間ごとに付与される相手方発話Ｎｏ．と、発話区間の開始時間である相手方発話開始時間と、発話区間の終了時間である相手方発話終了時間と、どの話し掛け区間に属するかを示す話し掛けＮｏ．と、店員の発声との重複区間の開始時間である重複開始時間と、店員の発声との重複区間の終了時間である重複終了時間と、を関連付けたものである。例えば、相手方発話Ｎｏ．１０１と相手方発話Ｎｏ．１０２の発話区間は、インターバルが所定時間（例えば、３秒）を超えているため、異なる話し掛け区間と看做され、異なる話し掛けＮｏ．が付加されている。また、相手方発話Ｎｏ．１００の発話区間は、１３秒の区間長さのうち６秒間が店員の発声と重複していることを示している。
【００６８】
人物声紋テーブル８８は、会話相手となり得る各人物の識別情報（顧客ＩＤなど）と、その声紋データとを対応付けて記憶したテーブルである。
【００６９】
対人関係テーブル８９は、店員となり得る人物ごとにその対人関係を記憶するテーブルである。具体的には、当店員の会話相手となり得る各人物の識別情報と、各人物の種別とを記憶し、各人物の種別として、当店員と各人物との対人関係（「顧客」、「上司」もしくは「同僚」）を記憶している。例えば、店員Ａとの対人関係が「同僚」であり、且つ店員Ｂとの関係が「上司」である人物を会話相手Ａとした場合、店員Ａと会話相手Ａとの対人関係として「同僚」を記憶し、店員Ｂと会話相手Ａとの対人関係として「上司」を記憶する。
【００７０】
図９は、従業員満足度保存テーブル９２の一例を示す図である。従業員満足度保存テーブル９２は、発話区間ごとに算出した従業員満足度を記憶するテーブルである。具体的には、店員の店員識別情報（店員Ｎｏ．）と、店員の氏名と、発話区間の開始時刻（会話開始時刻）および終了時刻（会話終了時刻）と、従業員満足度と、を記憶している。また、従業員満足度保存テーブル９２は、従業員満足度を会話相手の対人関係（種別）に関連付けて記憶する。具体的には、従業員満足度として、「顧客」と会話した際の従業員満足度と、「上司」と会話した際の従業員満足度と、「同僚」と会話した際の従業員満足度とのいずれか１つを記憶する。なお、発話区間の開始時刻および終了時刻のうち一方のみを記憶するものであっても良い。
【００７１】
次に、図１０のフローチャートを参照し、音声データ保存処理について説明する。なお、上記のとおり、店員用端末５と管理サーバー１５は、レシートプリンター１３を介して通信を行うが、レシートプリンター１３は単に情報を経由しているだけなので、図示を省略する。
【００７２】
店員用端末５は、音声取得用マイク２から音声信号（音声）を取得すると（Ｓ１１）（会話取得工程）、音声レベル判定機能のパワーフィルターにより音声レベルを判定する（Ｓ１２）。ここで、音声レベルが所定レベル以上の場合、音声「有」と判定し、メモリ２６内の音声データ保存領域（図示省略）に音声データのバッファリングを開始する（Ｓ１３）。また、このとき、音声データ保存領域に録音開始時間を記録する。
【００７３】
続いて、音声信号を受信しなくなると、録音終了時間を確定して音声データ保存領域に記録すると共に、バッファリングを終了する（Ｓ１４）。その後、管理サーバー１５に対して、音声データの送信を宣言し（Ｓ１５）、音声データ保存領域にバッファリングされた音声データを、録音開始時間および録音終了時間と共に送信する（Ｓ１６）。
【００７４】
管理サーバー１５（制御部５３）は、店員用端末５から音声データを受信すると（Ｓ１７）、音声データ管理テーブル８５（図８（ａ）参照)に、一意に定めた音声データＮｏ．と、録音開始時間および録音終了時間を登録する（Ｓ１８）。また、音声データ管理テーブル８５で指定された音声データ保存先（所定のフォルダ）に、音声データを保存する（Ｓ１９）。
【００７５】
次に、図１１ないし図１４のフローチャートを参照し、応対区間特定処理の一連の流れについて説明する。図１１は、メイン処理（応対区間特定処理）を示すフローチャートであり、図１２ないし図１４は、そのサブルーチンを示すフローチャートである。図１１に示すように、管理サーバー１５（制御部５３）は、まず店員話し掛け区間を特定した後（Ｓ２１）、店員話し掛け区間の後に発生した相手方話し掛け区間Ｂを特定する（Ｓ２２）と共に、店員話し掛け区間の前に発生した相手方話し掛け区間Ａを特定する（Ｓ２３）。これらＳ２１〜Ｓ２３の工程により、会話区間を特定する（Ｓ２４，図５（ａ）参照）。また、Ｓ２１〜Ｓ２４を繰り返すことにより、応対区間を特定する（Ｓ２５，図５（ｂ）参照）。
【００７６】
次に、図１２のフローチャートを参照し、図１１のＳ２１に相当する店員話し掛け区間特定処理について説明する。店員用端末５は、体導音センサー１からその検出データを取得すると（Ｓ３１）、店員発話区間特定機能のパワーフィルターにより検出レベルを判定し、所定レベル以上の場合、その検出時間を店員発話区間開始時間として確定し、メモリ２６内に記録する（Ｓ３２）。続いて、店員発話区間特定機能のパワーフィルターにより検出レベルを判定し、一定時間以上所定レベル未満の状態が保持された場合、所定レベル以上の検出レベルがあった最後の検出時間を店員発話区間終了時間として確定し、メモリ２６内に記録する（Ｓ３３）。その後、管理サーバー１５に対して、店員発話区間の発生通知を行う（Ｓ３４）。このとき、メモリ２６内に記録されている店員発話区間開始時間および店員発話区間終了時間も送信する。
【００７７】
一方、管理サーバー１５（制御部５３）は、店員用端末５から店員発話区間の発生通知を受信すると（Ｓ３５）、店員発話区間管理テーブル８６（図８（ｂ）参照)に、一意に定めた店員発話データＮｏ．と、店員話し掛け区間ごとに定めた店員話し掛けＮｏ．と、店員発話開始時間および店員発話終了時間を登録する（Ｓ３６）。その後、所定時間内に次の店員発話区間の発生通知を受信したか否かを判別し（Ｓ３７）、受信した場合は（Ｓ３７：Ｙｅｓ）、一意に定めた店員発話データＮｏ．と、上記と同じ店員話し掛けＮｏ．と、店員発話開始時間および店員発話終了時間を登録する（Ｓ３６）。これにより、前に発生した店員発話区間と今回発生した店員発話区間とを、一連の話し掛け区間として定義することができる。なお、所定時間内に次の店員発話区間の発生通知を受信しなかった場合は（Ｓ３７：Ｎｏ）、店員による一連の話し掛け区間が終了したとして、処理を終了する。
【００７８】
次に、図１３のフローチャートを参照し、図１１のＳ２２に相当する相手方話し掛け区間Ｂ特定処理について説明する。管理サーバー１５（制御部５３）は、店員による一連の話し掛け区間の特定が終了した後、音声データ管理テーブル８５を参照し、最後の店員発話区間の店員発話終了時間から所定時間内に音声データが存在するか否かを判別する（Ｓ４１）。ここで、音声データが存在しない場合は（Ｓ４１：Ｎｏ）、相手方話し掛け区間Ｂは存在しないものとして処理を終了する。また、音声データが存在する場合は（Ｓ４１：Ｙｅｓ）、音声データ管理テーブル８５から、その音声データの録音開始時間と録音終了時間を読み込み、一意に定めた発話Ｎｏ．と、相手方話し掛け区間ごとに定めた相手方話し掛けＮｏ．と、相手方発話開始時間および相手方発話終了時間を相手方発話区間管理テーブル８７に登録する（Ｓ４２）。その後、音声データ管理テーブル８５を参照し、最後の相手方発話区間の相手方発話終了時間から所定時間内に音声データが存在するか否かを判別し（Ｓ４３）、存在する場合は（Ｓ４３：Ｙｅｓ）、一意に定めた相手方発話Ｎｏ．と、上記と同じ相手方話し掛けＮｏ．と、相手方発話開始時間および相手方発話終了時間を登録する（Ｓ４２）。これにより、前に発生した相手方発話区間と今回発生した相手方発話区間とを、一連の話し掛け区間として定義することができる。なお、最後の相手方発話区間の相手方発話終了時間から所定時間内に音声データが存在しない場合は（Ｓ４３：Ｎｏ）、会話相手によるその後の話し掛け区間は存在しないと看做して、処理を終了する。
【００７９】
次に、図１４のフローチャートを参照し、図１１のＳ２３に相当する相手方話し掛け区間Ａ特定処理について説明する。管理サーバー１５（制御部５３）は、相手方話し掛け区間Ｂの特定が終了した後、相手方発話区間管理テーブル８７を参照し、図１２の処理にて特定された店員発話区間の店員発話開始時間から所定時間前までに、既に相手方発話Ｎｏ．が与えられた相手方発話区間が存在するか否かを判別する（Ｓ５１）。ここで、相手方発話区間が存在する場合は（Ｓ５１：Ｙｅｓ）、会話相手の話し掛け区間特定処理が既に終了しているものと看做し、処理を終了する。また、既に相手方発話Ｎｏ．が与えられた相手方発話区間が存在しない場合は（Ｓ５１：Ｎｏ）、音声データ管理テーブル８５を参照し、店員発話区間の店員発話開始時間から所定時間前までに、未処理の音声データが存在するか否かを判別する（Ｓ５２）。ここで、未処理の音声データが存在しない場合は（Ｓ５２：Ｎｏ）、相手方話し掛け区間Ａが存在しないものと看做し、処理を終了する。また、未処理の音声データが存在する場合は（Ｓ５２：Ｙｅｓ）、その音声データの録音開始時間と録音終了時間を読み込み、一意に定めた相手方発話Ｎｏ．と、相手方話し掛け区間ごとに定めた相手方話し掛けＮｏ．と、相手方発話開始時間および相手方発話終了時間を相手方発話区間管理テーブル８７に登録する（Ｓ５３）。
【００８０】
その後、音声データ管理テーブル８５を参照し、登録した相手方発話区間の相手方発話開始時間から所定時間前までに未処理の音声データが存在するか否かを判別し（Ｓ５４）、存在する場合は（Ｓ５４：Ｙｅｓ）、その音声データの録音開始時間と録音終了時間を読み込み、一意に定めた相手方発話Ｎｏ．と、上記と同じ相手方話し掛けＮｏ．と、相手方発話開始時間および相手方発話終了時間を登録する（Ｓ５４）。これにより、前に登録した相手方発話区間と今回特定した相手方発話区間とを、一連の話し掛け区間として定義することができる。なお、登録した相手方発話区間の相手方発話開始時間から所定時間前までに未処理の音声データが存在しない場合は（Ｓ５４：Ｎｏ）、会話相手によるそれ以前の話し掛け区間は存在しないと看做して、処理を終了する。
【００８１】
以上、図１０ないし図１４の処理により、音声データ管理テーブル８５、店員発話区間管理テーブル８６および相手方発話区間管理テーブル８７への登録を行い、店員話し掛け区間、その前後における相手方話し掛け区間Ａおよび相手方話し掛け区間Ｂを特定することができる。ここで、店員話し掛け区間と相手方話し掛け区間との重複区間の検出について簡単に説明する。管理サーバー１５は、各話掛け区間を特定した後、店員発話区間管理テーブル８６および相手方発話区間管理テーブル８７を参照し、重複区間の検出と、各テーブル８５，８６，８７への記録を行う。具体的には、まず、店員発話区間管理テーブル８６を参照し、同一話し掛けＮｏ．の最も早い店員発話開始時間と最も遅い店員発話終了時間を、店員話し掛け区間の開始時間と終了時間に設定する。同様に、相手方発話区間管理テーブル８７を参照し、同一話し掛けＮｏ．の最も早い相手方発話開始時間と最も遅い相手方発話終了時間を、相手方話し掛け区間の開始時間と終了時間に設定する。そして、店員話し掛け区間と相手方話し掛け区間とに重複区間が存在しないかを判定し、存在する場合は、店員発話区間管理テーブル８６および相手方発話区間管理テーブル８７に、重複区間（重複開始時間および重複終了時間）を登録すると共に、音声データ管理テーブル８５に重複フラグを立てる（図８（ａ）の重複フラグ欄における「客・店」に相当）。
【００８２】
次に図１５を参照して、従業員満足度記録処理について説明する。この従業員満足度記録処理は、発話区間ごとの従業員満足度を算出し、これを従業員満足度保存テーブル９２に記録する処理であり、応対区間が特定されるのに起因して行われるものである。図１５に示すように、管理サーバー１５（制御部５３）は、応対区間が特定されると（Ｓ６１：Ｙｅｓ）、相手方発話区間管理テーブル８７により、当応対区間に含まれる相手方発話区間を抽出する（Ｓ６２）。なお、ここでは、応対区間に含まれる相手方発話区間のうち、いずれか１つの相手方発話区間を抽出するものとするが、後述の声紋分析との兼ね合いで複数抽出する構成であっても良い。
【００８３】
相手方発話区間を抽出したら、音声データ管理テーブル８５により、当相手方発話区間の音声データを抽出し（Ｓ６３）、会話相手判別部１５２により、抽出した音声データに基づいて、会話相手の種別を、「顧客」、「上司」および「同僚」の間で判別する（Ｓ６４）（種別判別工程）。具体的には、音声データを声紋分析し、その分析結果と人物声紋テーブル８８とを照合して、会話相手の識別情報を抽出する。さらに、店員用端末５のＭＡＣアドレスから割り出された店員識別情報と、抽出した会話相手の識別情報と、対人関係テーブル８９とに基づいて、当会話相手の種別（店員との対人関係）を判別する。
【００８４】
会話相手の種別を判別したら、店員発話区間管理テーブル８６により、当応対区間に含まれる全店員発話区間（厳密には、当応対区間に属する各会話区間に含まれる重複区間を除く全ての店員発話区間）を抽出する（Ｓ６５）。その後、抽出した各店員発話区間に対し満足度算出処理（Ｓ７１〜Ｓ７６）を実施する（Ｓ６６）。ここで、図１６を参照して、各店員発話区間に対する満足度算出処理について説明する。
【００８５】
図１６に示すように、満足度算出処理では、管理サーバー１５（制御部５３）は、まず、音声データ管理テーブル８５により、対象の店員発話区間の音声データを抽出する（Ｓ７１）。音声データを抽出したら、感情認識部１５４により、当該音声データに基づく感情認識を行う（Ｓ７２）（感情認識工程）。
【００８６】
感情認識が終了したら、感情データ算出部１５５により、感情認識結果に基づいて、各感情データ（喜データ、笑データ、怒データおよび悲データ）を算出し（Ｓ７３）、満足度データ算出部１５６により、各感情データに基づいて、満足度データおよび不満足度データを算出する（Ｓ７４）。
【００８７】
満足度データおよび不満足度データを算出したら、今度は、算出アルゴリズム記憶部１６１から、会話相手の種別に応じた算出アルゴリズムを抽出する（Ｓ７５）。すなわち、上記会話相手判別工程（Ｓ６４）で判別した種別に応じて、対応する算出アルゴリズムを抽出する。その後、従業員満足度算出部１５７により、算出した満足度データおよび不満足度データを、抽出した算出アルゴリズムに代入することで、当店員発話区間の従業員満足度を算出する（Ｓ７６）（満足度算出工程）。これによって、従業員満足度算出処理を終了する。
【００８８】
各店員発話区間の従業員満足度を算出したら、算出した各従業員満足度を、当店員の店員識別情報、当店員の氏名、算出した各発話区間の開始時刻および終了時刻に関連付けて、従業員満足度保存テーブル９２に記録する（Ｓ６７）。上記種別に応じて、「顧客」と会話した際の従業員満足度、「上司」と会話した際の従業員満足度、もしくは「同僚」と会話した際の従業員満足度を記録する。これにより、従業員満足度記録処理を終了する。なお、従業員満足度記録処理によって記録された従業員満足度は、算出結果出力部１５９により、従業員満足度保存テーブル９２（図９参照）の形態で表示端末１６の表示画面１６ａに出力し表示する。すなわち、従業員満足度を、会話相手の種別と応対区間の開始時刻および終了時刻とに対応付けて表示する。なお、図示省略するが、これと共に、応対した顧客の情報を顧客情報記憶部８１から抽出し表示する構成であっても良いし、応対した店員の情報を店員情報記憶部８２から抽出し表示する構成であっても良い。
【００８９】
次に、実満足度算出方法について説明する。実満足度の算出は１日の業務終了時に行われるものである。まず、実満足度算出部１５８は、従業員満足度保存テーブル９２上の当日のデータから、会話相手の種別ごとの従業員満足度の各平均値を算出する。すなわち、当日のデータから、「顧客」と会話した際の従業員満足度を全て抽出し、その平均値を算出する。また、当日のデータから、「上司」と会話した際の従業員満足度を全て抽出し、その平均値を算出する。さらに、当日のデータから、「同僚」と会話した際の従業員満足度を全て抽出し、その平均値を算出する。種別ごとの従業員満足度の各平均値を算出したら、その総和を算出する。これにより、実満足度を算出する（実満足度＝「顧客」と会話した際の平均従業員満足度＋「上司」と会話した際の平均従業員満足度＋「同僚」と会話した際の平均従業員満足度）。なお、算出した実満足度は、管理サーバー用データベースＤＢに記録し店員管理に用いられる。
【００９０】
［第２実施形態］
次に、図１７および図１８を参照して、第２実施形態に係る店員管理システムＳＹについて特に異なる部分のみ説明する。図１７に示すように、管理サーバー１５は、図６に示す各部に加え、店舗別の満足度である店舗別満足度を算出する店舗別満足度算出部（グループ別満足度算出部）１７１を備えている。また、図１８に示すように、管理サーバー用データベースＤＢは、図７に示す各構成に加え、店員となり得る人物ごとに、各人物が所属する店舗を記憶する所属店舗記憶部（所属グループ記憶部）１７２として機能する。具体的には、所属店舗記憶部１７２は、店員となり得る各人物の識別情報（店員Ｎｏ．など）と、当該各人物の所属する店舗の識別情報（店舗ＩＤなど）とを対応付けて記憶している。
【００９１】
ここで、店舗別満足度の算出方法について説明する。管理サーバー１５（制御部５３）は、所属店舗記憶部１７２から、店舗別ごとに、当該店舗に属する各人物の実満足度を抽出する。その後、店舗別満足度算出部１７１により、抽出した店舗別の実満足度の統計量（例えば平均値）を算出し、この店舗別の実満足度の統計量を、店舗別満足度とする。なお、算出した店舗別満足度は、管理サーバー用データベースＤＢに記憶し店員管理に用いられる。
【００９２】
以上の各実施形態の構成によれば、会話相手の種別を判別し、当該種別に対応した算出アルゴリズムに基づいて、従業員満足度を算出することにより、会話相手に応じた算出アルゴリズム（算出式、算出方法）で、人物Ａの満足度を算出することができる。ゆえに、会話相手によって異なる、感情認識結果が従業員満足度に影響を与える要因や影響度合いを加味した信頼性の高い満足度を算出することができる。
【００９３】
また、店員となり得る人物ごとの対人関係テーブル８９を有し、対人関係テーブル８９を参照して、会話相手の種別を判別することにより、会話相手の種別を容易に判別することができる。
【００９４】
さらに、満足度算出の対象人物が、従業員（店員）であり、対人関係には、「顧客」、「上司」、「同僚」が含まれるため、信頼性の高い従業員満足度を算出することができる。
【００９５】
またさらに、満足度データおよび不満足度データの両データを用いて、従業員満足度を算出するため、より信頼性の高い従業員満足度を算出することができる。
【００９６】
また、対人関係ごとの各算出アルゴリズムによって算出された各従業員満足度に基づいて、実満足度を算出することにより、信頼性の高い実満足度を算出することができる。
【００９７】
さらに、算出した従業員満足度を、それに対する会話相手の種別と対応付けて表示することにより、算出した各従業員満足度が、どの種別の人物との会話から得られたかを、容易に認識することができる。また、算出した従業員満足度を、その会話の会話開始時刻および／または会話終了時刻と対応付けて表示することにより、算出した各従業員満足度が、どの時刻の会話から得られたかを、容易に認識することができる。
【００９８】
またさらに、上記第２実施形態によれば、各グループに所属する各人物Ａの実満足度の統計量を、グループ別の満足度として算出することにより、グループ単位で従業員満足度を評価することができる。また、店舗別に分類されたグループ別の満足度を算出するため、店舗単位で店員の満足度を評価することができる。
【００９９】
なお、各実施形態においては、店員を満足度算出の対象人物（人物Ａ）としたが、これに限るものではなく、例えば、顧客を対象人物としても良いし、家族の一人一人や、病院の医者や患者、学校の先生や生徒、刑務所の刑務官や囚人等を対象人物としても良い。
【０１００】
また、各実施形態においては、会話相手の種別を、店員との対人関係（人間関係）としたが、これに限るものではない。例えば、会話相手の種別を、会話相手の役職や立場、年齢、性別等としても良い。
【０１０１】
さらに、各実施形態においては、従業員満足度を図９に示す従業員満足度保存テーブル９２の形態で表示する構成であったが、図１９に示すビューアー画面１７３によって、各発話区間の従業員満足度をグラフ表示するものであっても良い。厳密には、横軸を時刻とし、縦軸を従業員満足度とした折れ線グラフ１７３ａによって、各発話区間とその従業員満足度を表示する。かかる際、従業員満足度を示す線を、会話相手の種別ごとに色分けして表示する（なお、図中では線種の違いによって色分けを表している）。また、これに加え、折れ線グラフ１７３ａに対応付け、且つ縦軸を会話相手の種別とし、横軸を時刻としたガントチャート１７３ｂによって、各種別の会話相手との会話の継続区間を表示する。なお、ここにいう会話の継続区間とは、同一種別の会話相手との会話の店員発話区間が所定時間途切れずに連続した区間である。より厳密には、当区間に含まれる１以上の店員発話区間の集合体であって、最初の店員発話区間の開始時刻から最後の店員発話区間の終了時刻までの区間をいう。
【０１０２】
またさらに、各実施形態においては、従業員満足度のみ、すなわち、音声取得用マイク２や店員用端末５を装着した人物のみの満足度を算出し、記録・表示するものであったが、これに加え、会話相手の音声に基づいて、会話相手の満足度を算出し、記録・表示するものであっても良い。
【０１０３】
また、上記第２実施形態においては、店舗別に分類したグループ別の満足度（店舗別満足度）を算出したが、店舗別に分類したグループに限るものではない。例えば、販売エリアで分類したグループや店舗内の班別の満足度を算出しても良い。また、店員の上司や部署・部門で分類したグループ別に満足度を算出しても良い。
【０１０４】
なお、各実施形態においては、種別ごとの算出アルゴリズムを記憶し、会話相手の種別に対応した算出アルゴリズムを用いて、従業員満足度を算出することで、会話相手の種別に応じた満足度算出処理を実施する構成であったが、会話相手の種別に応じて変化する指数を付加した算出アルゴリズムで従業員満足度を算出することで、会話相手の種別に応じた満足度算出処理を実施する構成であっても良い。また、共通の算出アルゴリズムで仮の従業員満足度を算出し、会話相手の種別に応じた補正値で当該仮の従業員満足度を補正することで、会話相手の種別に応じた満足度算出処理を実施する構成であっても良い。
【０１０５】
なお、各実施形態においては、一日当りの実満足度を算出したが、一ヶ月当り、一年当りの実満足度を算出しても良い。また、所定期間単位に限るものではなく、記録した全てのデータにおける実満足度を算出しても良い。
【符号の説明】
【０１０６】
１６：表示端末、  ５４：記憶部、  ８９：対人関係テーブル、  １０２：音声取得部、  １５２：会話相手判別部、  １５４：感情認識部、  １５５：感情データ算出部、  １５６：満足度データ算出部、  １５７：従業員満足度算出部、  １５８：実満足度算出部、  １５９：算出結果出力部、  １６１：算出アルゴリズム記憶部、  １７１：店舗別満足度算出部、  １７２：所属店舗記憶部、  ＳＹ：店員管理システム
【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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【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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