(57)【要約】【課題】類似するインシデント情報の抽出精度を高める。【解決手段】演算部１ｂは、記憶部１ａに記憶されたインシデント情報１１ａ，１１ｂ，１１ｃ，・・・を、各インシデント情報に対応付けられたインシデント属性に応じたグループ２ａ，２ｂに分類し、グループ２ａ，２ｂごとに決定された基準を用いて、それぞれのグループ２ａ，２ｂに含まれるインシデント情報間の類似性に関する判定を行い、判定に基づき、グループ２ａ，２ｂのそれぞれについて、グループに含まれるインシデント情報のうち類似性が基準を満たす複数の類似インシデント情報を抽出する。【選択図】図１
2019135608.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータが、
複数のインシデント情報を取得し、
取得した前記複数のインシデント情報のそれぞれを、前記各インシデント情報に対応付けられたインシデント属性に応じたグループに分類し、
前記グループごとに決定された基準を用いて、それぞれの前記グループに含まれる前記インシデント情報間の類似性に関する判定を行い、
前記判定に基づき、前記グループのそれぞれについて、前記グループに含まれる前記インシデント情報のうち類似性が前記基準を満たす複数の類似インシデント情報を抽出する、
ことを特徴とする情報抽出方法。
【請求項２】
前記コンピュータまたは他のコンピュータが、さらに、
検索クエリの入力を受け付け、
前記検索クエリを用いて前記複数のインシデント情報に対する検索を行い、
前記複数のインシデント情報の中から検索された前記インシデント情報を表示する際に、分類された前記グループのうち一のグループについて抽出され、かつ前記複数のインシデント情報の中から複数検索された前記類似インシデント情報を、他のグループについて抽出された前記類似インシデント情報と識別可能な状態で表示する、
ことを特徴とする請求項１記載の情報抽出方法。
【請求項３】
前記表示では、前記一のグループについて抽出され、かつ前記複数のインシデント情報の中から複数検索された前記類似インシデント情報を集約した状態で表示する、
請求項２記載の情報抽出方法。
【請求項４】
前記複数のインシデント情報のそれぞれは、問合せ情報と回答情報とを含み、
前記検索クエリとして新たな問合せ情報が入力され、
前記検索では、前記複数のインシデント情報の中から、前記新たな問合せ情報の内容と類似する内容を有する前記インシデント情報を検索する、
ことを特徴とする請求項２または３記載の情報抽出方法。
【請求項５】
前記グループごとの前記基準は、それぞれの前記グループに含まれる前記インシデント情報の特徴に基づいて決定される、
請求項１乃至４のいずれか１項に記載の情報抽出方法。
【請求項６】
前記判定では、あらかじめ決められた複数の基準をそれぞれ用いて前記グループごとの前記判定を行い、前記複数のインシデント情報に含まれる評価用インシデント情報を用いて、前記複数の基準をそれぞれ用いた前記判定の結果を評価し、前記評価の結果に基づいて前記グループごとの前記基準を決定し、
前記抽出では、決定された前記基準を用いた前記判定に基づいて、前記複数の類似インシデント情報を抽出する、
ことを特徴とする請求項１乃至４のいずれか１項に記載の情報抽出方法。
【請求項７】
前記基準は閾値であり、
前記判定では、前記グループに含まれる前記インシデント情報間の距離と前記閾値とを比較し、
前記抽出では、前記２以上のインシデント情報に含まれる前記インシデント情報間の距離が前記閾値以内に収まるように、前記複数の類似インシデント情報を抽出する、
ことを特徴とする請求項１乃至６のいずれか１項に記載の情報抽出方法。
【請求項８】
コンピュータに、
複数のインシデント情報を取得し、
取得した前記複数のインシデント情報のそれぞれを、前記各インシデント情報に対応付けられたインシデント属性に応じたグループに分類し、
前記グループごとに決定された基準を用いて、それぞれの前記グループに含まれる前記インシデント情報間の類似性に関する判定を行い、
前記判定に基づき、前記グループのそれぞれについて、前記グループに含まれる前記インシデント情報のうち類似性が前記基準を満たす複数の類似インシデント情報を抽出する、
処理を実行させることを特徴とする情報抽出プログラム。
【請求項９】
複数のインシデント情報を記憶する記憶部と、
前記複数のインシデント情報のそれぞれを、前記各インシデント情報に対応付けられたインシデント属性に応じたグループに分類し、前記グループごとに決定された基準を用いて、それぞれの前記グループに含まれる前記インシデント情報間の類似性に関する判定を行い、前記判定に基づき、前記グループのそれぞれについて、前記グループに含まれる前記インシデント情報のうち類似性が前記基準を満たす複数の類似インシデント情報を抽出する演算部と、
を有することを特徴とする情報処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報抽出方法、情報抽出プログラムおよび情報処理装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
インシデント情報やイベント情報などのデータ要素をグループ化する技術として、クラスタリング技術が知られている。クラスタリング技術では、例えば、コサイン距離、ユークリッド距離などの距離情報を用いてデータ要素間の類似度が判定され、類似度が閾値以内に収まるデータ要素が１つのクラスタに含められる。
【０００３】
クラスタリング技術の一例として、次のようなイベントクラスタリングシステムが提案されている。このシステムは、クラスタ内のイベントにおけるパラメータ分布と全イベントにおけるパラメータ分布とから分布差が大きいパラメータを抽出する。そして、このシステムは、抽出されたパラメータ以外のパラメータについて、クラスタから選定されたイベントの個数が多いほど距離計算に対する重みを下げるようにイベント間の距離計算方法を変更する。
【０００４】
また、インシデント情報が蓄積されたデータベースから、検索クエリの入力に応じて適切なインシデント情報を検索する技術がある。例えば、顧客からの問合せを受け付け、問合せに対する回答を顧客に返信するサービスにおいて、問合せの内容とそれに対応する回答の内容とを含むインシデント情報がデータベースに蓄積される。そして、新たな問合せが受け付けられると、問合せの内容との関連性の高いインシデント情報がデータベースから検索される。回答の担当者は、例えば、検索されたインシデント情報の内容を参考にして回答を作成することができる。
【０００５】
このような検索に関する技術の一例として、次のような検索制御装置が提案されている。この検索制御装置は、問合せ情報から抽出したキーワードを回答情報から抽出したキーワードに変換する変換パラメータを機械学習する。そして、検索制御装置は、入力された新たな問合せ情報に対する回答情報を検索する際に、その問合せ情報から抽出されたキーワードを変換パラメータによって変換して得られたキーワードを用いて、回答情報の検索を行う。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２０１１−１５９１２５公報
【特許文献２】特開２０１７−１５１６２９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
インシデント情報のクラスタリングは、類似性の低いインシデント情報が同一のクラスタに入ることを防ぎつつ、類似性の高いインシデント情報がクラスタから漏れないようにするものである。しかし、多様なインシデント情報のクラスタリング精度をどのようにして高めるかという点に課題がある。
【０００８】
１つの側面では、本発明は、類似するインシデント情報の抽出精度を高めることが可能な情報抽出方法、情報抽出プログラムおよび情報処理装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
１つの案では、コンピュータによって次のような処理が実行される情報抽出方法が提供される。この情報抽出方法において、コンピュータは、複数のインシデント情報を取得し、取得した複数のインシデント情報のそれぞれを、各インシデント情報に対応付けられたインシデント属性に応じたグループに分類し、グループごとに決定された基準を用いて、それぞれのグループに含まれるインシデント情報間の類似性に関する判定を行い、判定に基づき、グループのそれぞれについて、グループに含まれるインシデント情報のうち類似性が基準を満たす複数の類似インシデント情報を抽出する。
【００１０】
また、１つの案では、上記の情報抽出方法と同様の処理をコンピュータに実行させる情報抽出プログラムが提供される。
さらに、１つの案では、上記の情報抽出方法と同様の処理を実行する情報処理装置が提供される。
【発明の効果】
【００１１】
１つの側面では、類似するインシデント情報の抽出精度を高めることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】第１の実施の形態に係る情報処理装置の構成例および処理例を示す図である。
【図２】第２の実施の形態に係るサポートセンタシステムの構成例を示す図である。
【図３】クラスタリングサーバのハードウェア構成例を示す図である。
【図４】検索結果の一覧表示画面についての第１の比較例を示す図である。
【図５】検索結果の一覧表示画面についての第２の比較例を示す図である。
【図６】検索結果の一覧表示画面についての第３の比較例を示す図である。
【図７】正解クラスタの一例を示す図である。
【図８】閾値を用いたクラスタリングの例を示す図である。
【図９】評価クラスタの一例を示す図である。
【図１０】属性情報に基づくグループ化の例を示す図である。
【図１１】グループごとに求められた閾値を用いたクラスタリング結果の例を示す図である。
【図１２】センタサーバおよびクラスタリングサーバが備える処理機能の構成例を示す図である。
【図１３】インシデントデータベースのデータ構成例を示す図である。
【図１４】クラスタリングサーバによるクラスタリング処理手順を示すフローチャートの例である。
【図１５】１つの属性値についてのクラスタリング処理手順を示すフローチャートの例である。
【図１６】Ｓｉｍｐｌｅ  Ｌｉｎｋａｇｅ法を用いたクラスタリング処理手順を示すフローチャートの例である。
【図１７】クラスタリング処理に伴うデータベース更新処理の例を示す図である。
【図１８】センタサーバによる学習処理手順を示すフローチャートの例である。
【図１９】学習結果テーブルの一例を示す図である。
【図２０】センタサーバによる検索処理手順を示すフローチャートの例である。
【図２１】検索結果の一覧表示画面の例を示す図である。
【図２２】第３の実施の形態に係るセンタサーバが備える処理機能の構成例を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。
〔第１の実施の形態〕
図１は、第１の実施の形態に係る情報処理装置の構成例および処理例を示す図である。図１に示す情報処理装置１は、記憶部１ａと演算部１ｂを有する。記憶部１ａは、例えば、情報処理装置１が備える図示しない記憶装置として実現される。演算部１ｂは、例えば、情報処理装置１が備える図示しないプロセッサとして実現される。
【００１４】
記憶部１ａには、インシデント情報１１ａ，１１ｂ，１１ｃ，・・・が記憶されている。インシデント情報１１ａ，１１ｂ，１１ｃ，・・・のそれぞれは、所定の装置やシステム、サービスなどにおいて発生した何らかの事象に関する情報である。また、インシデント情報１１ａ，１１ｂ，１１ｃ，・・・のそれぞれには、インシデント属性が付加されている。インシデント属性は、発生した事象の種別や発生箇所など、各インシデント情報の属性を示す。
【００１５】
演算部１ｂは、記憶部１ａに記憶されたインシデント情報１１ａ，１１ｂ，１１ｃ，・・・を、それぞれに対応付けられたインシデント属性に応じたグループに分類する。図１の例では、インシデント情報１１ａ，１１ｂ，１１ｃ，・・・は、グループ２ａとグループ２ｂとに分類されている。例えば、グループ２ａには、インシデント属性Ａ１が付加されたインシデント情報１２ａ，１２ｂ，１２ｃ，・・・が含まれ、グループ２ｂには、インシデント属性Ａ２が付加されたインシデント情報１３ａ，１３ｂ，１３ｃ，・・・が含まれる。
【００１６】
次に、演算部１ｂは、グループごとに決定された基準を用いて、グループ２ａ，２ｂにそれぞれ含まれるインシデント情報間の類似性に関する判定を行う。そして、演算部１ｂは、この判定に基づき、グループ２ａ，２ｂのそれぞれについて、グループに含まれるインシデント情報のうち類似性が上記の基準を満たす複数のインシデント情報を抽出する。
【００１７】
ここでは、類似性に関する判定に用いる基準の例として、閾値が用いられるものとする。また、グループごとの閾値は、例えば、各グループに含まれるインシデント情報の特徴に基づいて決定される。ここでは、グループ２ａについて閾値Ｂ１が決定され、グループ２ｂについて閾値Ｂ２が決定されたとする。
【００１８】
演算部１ｂは、例えば、グループ２ａに含まれるインシデント情報１２ａ，１２ｂ，１２ｃ，・・・を、互いの類似度が閾値Ｂ１以内に収まるインシデント情報をそれぞれ含むグループ３ａ，３ｂに分類する。図１の例では、グループ３ａにはインシデント情報１４ａ，１４ｂ，・・・が含まれ、グループ３ｂにはインシデント情報１５ａ，１５ｂ，・・・が含まれている。
【００１９】
また、演算部１ｂは、例えば、グループ２ｂに含まれるインシデント情報１３ａ，１３ｂ，１３ｃ，・・・を、互いの類似度が閾値Ｂ２以内に収まるインシデント情報をそれぞれ含むグループ４ａ，４ｂに分類する。図１の例では、グループ４ａにはインシデント情報１６ａ，１６ｂ，・・・が含まれ、グループ４ｂにはインシデント情報１７ａ，１７ｂ，・・・が含まれている。
【００２０】
このような処理により、インシデント情報１１ａ，１１ｂ，１１ｃ，・・・は、それぞれ類似するインシデント情報を含むグループ３ａ，３ｂ，４ａ，４ｂにクラスタリングされる。上記処理により、類似するインシデント情報の抽出精度、すなわちクラスタリング精度を高めることができる。
【００２１】
例えば、実際には同じ内容を示しているインシデント情報でも、文章の表現形態が異なる場合がある。あるいは、インシデント情報の文章を入力した入力者によって、表記ゆれが発生する場合もある。このような点が原因となって、インシデント情報をクラスタリングする際に用いるべき最適な基準は、真に類似するインシデント情報のグループごとに異なる可能性がある。
【００２２】
上記処理によれば、インシデント情報１１ａ，１１ｂ，１１ｃ，・・・が、インシデント属性に応じてあらかじめグループ化される。これにより、ある程度類似するインシデント情報が別のグループに分類される。そして、分類されたグループごとに決定された基準を用いて、各グループから類似性が基準を満たすようなインシデント情報のグループ（クラスタ）がさらに抽出される。このように、インシデント属性に応じて分類されたグループごとに適切な基準を用いてさらにグループ化処理が行われることで、類似するインシデント情報の抽出精度を高めることができる。
【００２３】
〔第２の実施の形態〕
次に、第２の実施の形態として、第１の実施の形態で示したクラスタリング技術を用いたサポートセンタシステムについて説明する。
【００２４】
図２は、第２の実施の形態に係るサポートセンタシステムの構成例を示す図である。図２に示すサポートセンタシステムは、センタサーバ１００とクラスタリングサーバ２００を含む。センタサーバ１００とクラスタリングサーバ２００とは、ネットワーク３０１を介して接続されている。
【００２５】
センタサーバ１００は、顧客のサポートサービスを提供するためのサーバ装置である。例えば、図示しない情報処理システムを用いた情報処理サービスが、顧客に対して提供されているとする。この場合、センタサーバ１００は、情報処理サービスを提供する事業者によって運営される。そして、センタサーバ１００は、情報処理サービスに関する顧客からの問合せを受け付け、問合せに対応する回答を顧客に対して出力する。
【００２６】
センタサーバ１００には、顧客が操作する端末装置３１０ａ，３１０ｂ，３１０ｃ，・・・が、ネットワーク３０２を介して接続されている。顧客は、端末装置３１０ａ，３１０ｂ，３１０ｃ，・・・のいずれかを用いて、センタサーバ１００に対して問合せを行うことができる。例えば、電子メールによって、あるいはＷｅｂページの入力フォームを通じて、問合せの内容を示す問合せ情報がセンタサーバ１００に送信される。問合せ情報の内容は、例えば、質問文の形式で記述される。
【００２７】
また、センタサーバ１００には、問合せに回答する回答者が操作する端末装置３２０ａ，３２０ｂ，・・・が、ネットワーク３０３を介して接続されている。回答者は、端末装置３２０ａ，３２０ｂ，・・・のいずれかを用いて、センタサーバ１００にアクセスして、問合せに対する回答を示す回答情報を作成し、回答情報を顧客宛てに送信する操作を行う。回答情報の内容は、例えば、回答文の形式で記述される。また、回答情報は、例えば、電子メールによって顧客宛てに送信される。
【００２８】
センタサーバ１００では、顧客からの問合せの受け付けイベントが、情報処理サービスの運用中に発生した「インシデント」として取り扱われる。そして、問合せ情報とこれに対応する回答情報とを含むインシデント情報が、図示しないインシデントデータベースに蓄積される。
【００２９】
センタサーバ１００は、このインシデントデータベースを用いて回答者による回答作成作業を支援する機能を備える。回答者は、回答情報を作成する際に、インシデントデータベースを検索して、蓄積されたインシデント情報の内容を参照できる。センタサーバ１００は、回答者から検索が要求されると、顧客から受け付けた問合せ情報を解析し、その内容に対する適切な回答を含むインシデント情報をインシデントデータベースから抽出して、抽出されたインシデント情報の内容を回答者に提示する。回答者は、提示されたインシデント情報の内容を閲覧し、その内容を参考にして問合せ情報に対する回答情報を作成できる。例えば、回答者は、提示されたインシデント情報に含まれる回答情報の文章を引用して、回答情報を作成できる。
【００３０】
クラスタリングサーバ２００は、インシデントデータベースに含まれるインシデント情報をクラスタリングする。後述するように、クラスタリングサーバ２００は、インシデント情報に付加された属性情報を用いてクラスタリングを行う。また、クラスタリングの結果は、センタサーバ１００がインシデントデータベースからの検索結果を表示する際に利用される。
【００３１】
なお、クラスタリングサーバ２００によるクラスタリング対象のインシデント情報は、センタサーバ１００において顧客応対に伴って実際に蓄積された情報であってもよいし、開発者によってサンプルとして事前に用意されたものであってもよい。
【００３２】
図３は、クラスタリングサーバのハードウェア構成例を示す図である。クラスタリングサーバ２００は、例えば、図３に示すようなコンピュータとして実現される。
クラスタリングサーバ２００は、プロセッサ２０１によって装置全体が制御されている。プロセッサ２０１は、マルチプロセッサであってもよい。プロセッサ２０１は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、またはＰＬＤ（Programmable Logic Device）である。また、プロセッサ２０１は、ＣＰＵ、ＭＰＵ、ＤＳＰ、ＡＳＩＣ、ＰＬＤのうちの２以上の要素の組み合わせであってもよい。
【００３３】
プロセッサ２０１には、バス２０８を介して、ＲＡＭ（Random Access Memory）２０２と複数の周辺機器が接続されている。
ＲＡＭ２０２は、クラスタリングサーバ２００の主記憶装置として使用される。ＲＡＭ２０２には、プロセッサ２０１に実行させるＯＳ（Operating System）プログラムやアプリケーションプログラムの少なくとも一部が一時的に格納される。また、ＲＡＭ２０２には、プロセッサ２０１による処理に必要な各種データが格納される。
【００３４】
バス２０８に接続されている周辺機器としては、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）２０３、グラフィック処理装置２０４、入力インタフェース２０５、読み取り装置２０６および通信インタフェース２０７がある。
【００３５】
ＨＤＤ２０３は、クラスタリングサーバ２００の補助記憶装置として使用される。ＨＤＤ２０３には、ＯＳプログラム、アプリケーションプログラム、および各種データが格納される。なお、補助記憶装置としては、ＳＳＤ（Solid State Drive）などの他の種類の不揮発性記憶装置を使用することもできる。
【００３６】
グラフィック処理装置２０４には、表示装置２０４ａが接続されている。グラフィック処理装置２０４は、プロセッサ２０１からの命令に従って、画像を表示装置２０４ａに表示させる。表示装置２０４ａとしては、液晶ディスプレイや有機ＥＬ（Electroluminescence）ディスプレイなどがある。
【００３７】
入力インタフェース２０５には、入力装置２０５ａが接続されている。入力インタフェース２０５は、入力装置２０５ａから出力される信号をプロセッサ２０１に送信する。入力装置２０５ａとしては、キーボードやポインティングデバイスなどがある。ポインティングデバイスとしては、マウス、タッチパネル、タブレット、タッチパッド、トラックボールなどがある。
【００３８】
読み取り装置２０６には、可搬型記録媒体２０６ａが脱着される。読み取り装置２０６は、可搬型記録媒体２０６ａに記録されたデータを読み取ってプロセッサ２０１に送信する。可搬型記録媒体２０６ａとしては、光ディスク、光磁気ディスク、半導体メモリなどがある。
【００３９】
通信インタフェース２０７は、ネットワーク３０１を介して、センタサーバ１００などの他の装置との間でデータの送受信を行う。
以上のようなハードウェア構成によって、クラスタリングサーバ２００の処理機能を実現することができる。
【００４０】
なお、センタサーバ１００についても、例えば、図３に示すようなハードウェア構成を有するコンピュータとして実現可能である。
次に、図４〜図８を用いて、インシデントデータベースからの検索結果の表示に関する比較例と、その問題点について説明する。
【００４１】
図４は、検索結果の一覧表示画面についての第１の比較例を示す図である。センタサーバ１００は、顧客から受け付けた問合せ情報を検索クエリとして、インシデントデータベースを検索する。センタサーバ１００は、検索クエリとして入力された問合せ情報を解析し、問合せ情報との関連性が高いインシデント情報をインシデントデータベースから抽出して、抽出されたインシデント情報の内容を回答者に提示する。
【００４２】
インシデントデータベースの検索は、例えば、次のように行われる。検索に先立ち、インシデントデータベースに蓄積されたインシデント情報を用いた学習処理が実行される。この学習処理では、インシデント情報に含まれる問合せ情報から抽出したキーワードを、インシデント情報に含まれる回答情報から抽出したキーワードに変換するための変換パラメータが、機械学習される。キーワードは、形態素分析によって抽出される。そして、検索処理の際には、検索クエリとして入力された問合せ情報から抽出されたキーワードが、学習によって得られた変換パラメータによって変換され、変換によって得られたキーワードを用いて、インシデントデータベースから回答情報が検索される。
【００４３】
センタサーバ１００は、このようにしてインシデントデータベースから検索された回答情報を含むインシデント情報を、入力された問合せ情報との関連性が高い順に、画面上に一覧表示させる。図４に示す表示画面４０１は、検索されたインシデント情報が関連性の高い順に一覧表示された検索結果表示画面の一例である。表示画面４０１では、関連性の高い順にインシデント情報ＩＮ１〜ＩＮ７が一覧表示されている。一例として、「検索結果」の欄には、インシデント情報ＩＮ１〜ＩＮ７にそれぞれ含まれる問合せ情報の文字列が表示されている。センタサーバ１００は、例えば、インシデント情報ＩＮ１〜ＩＮ７のいずれかの表示領域に対する選択操作が行われると、選択されたインシデント情報の内容の詳細を画面上に表示させる。
【００４４】
ところで、上記のようにキーワード間の関連性に基づく検索処理では、似たような内容のインシデント情報が上位に集まる傾向がある。そのため、入力された問合せ情報に対して本当に適切な検索結果の順位が下がってしまい、このような適切な検索結果を回答者が見つけにくいという問題がある。
【００４５】
例えば、図４では、インシデント情報ＩＮ１〜ＩＮ５はいずれも、「抑止設定」という設定操作に関する内容を含んでおり、互いに類似している。一方、インシデント情報ＩＮ６，ＩＮ７はいずれも、「条件定義方法」に関する内容を含んでおり、互いに類似している。しかし、入力された問合せ情報の内容が「条件定義方法」に関する内容であった場合、本来はインシデント情報ＩＮ６，ＩＮ７が検索結果として適切であるが、これらは最上位に表示されていない。このため、回答者は本当に適切な検索結果であるインシデント情報ＩＮ６，ＩＮ７を見つけにくく、これらを見逃してしまう可能性もある。
【００４６】
このような問題に対し、次の図５に示すように、似たような内容の検索結果をひとまとめに集約した状態で表示する方法が考えられる。
図５は、検索結果の一覧表示画面についての第２の比較例を示す図である。図５に示す表示画面４０２では、図４に示したインシデント情報ＩＮ１〜ＩＮ５が、同一の順位「１」を付加した状態でグループ化して表示されている。また、表示画面４０２では、図４に示したインシデント情報ＩＮ６，ＩＮ７が、同一の順位「２」を付加した状態でグループ化して表示されている。
【００４７】
このように、表示画面４０２では、互いに類似性の高いインシデント情報ＩＮ１〜ＩＮ５を含む第１のグループと、互いに類似性の高いインシデント情報ＩＮ６，ＩＮ７を含む第２のグループとが、識別された状態で表示される。回答者は、例えば、上位に表示されたインシデント情報ＩＮ１〜ＩＮ５の内容が似ていることを認識できるので、インシデント情報ＩＮ１〜ＩＮ５のうちの１つの内容を確認して、その内容が求める内容であるかを判断できる。そして、回答者は、求める内容ではないと判断した場合、第１のグループに含まれる他のインシデント情報の内容を確認せずに、第２のグループに含まれるインシデント情報ＩＮ６，ＩＮ７のいずれかの内容を確認し、その内容が求める内容であることを判断できる。したがって、回答者が適切な検索結果を見つけやすくなる。また、回答者が適切な検索結果を見つけるまでの時間を短縮することもできる。
【００４８】
このように、類似するインシデント情報をグループ化する方法として、クラスタリングを用いることができる。インシデント情報のような文書のクラスタリングでは、例えば、文書がＢａｇ  ｏｆ  Ｗｏｒｄｓによって分散表現された後、文書ペア間の非類似度を示す距離がある閾値を下回る場合にその文書ペアが同一クラスタに所属するように、文書がクラスタに分類される。
【００４９】
距離としては、例えば、コサイン距離を用いることができる。コサイン距離とは、文書間で同じ単語が同じ回数現れた場合にこれらの文書が同じと見なす、という考え方に基づいて非類似性を示す尺度である。コサイン距離は０から１までの値をとり、同じ文書である可能性が高いほど０に近づき、異なる文書である可能性が高いほど１に近づく。以下の説明では、インシデント情報間の距離としてコサイン距離を用いるものとする。
【００５０】
このようなクラスタリングでは、閾値の設定によってクラスタリングの結果が変化する。閾値が大きいほど、類似性の低い文書が同一クラスタに含められる可能性が高まり、クラスタリングの精度が低下する。その一方、閾値として小さい値が用いられると、文書が多数の小さいクラスタに分類される。
【００５１】
図６は、検索結果の一覧表示画面についての第３の比較例を示す図である。ここでは、図５の例ではインシデント情報がある閾値を用いてクラスタリングされ、図６の例ではインシデント情報がそれより小さい閾値を用いてクラスタリングされたものとする。
【００５２】
図６の例では、インシデント情報ＩＮ１，ＩＮ２、インシデント情報ＩＮ３，ＩＮ４、インシデント情報ＩＮ５、インシデント情報ＩＮ６，ＩＮ７が、それぞれ同一クラスタに所属すると判定されたとする。この判定に基づき、図６に示す表示画面４０３では、インシデント情報ＩＮ１，ＩＮ２、インシデント情報ＩＮ３，ＩＮ４、インシデント情報ＩＮ５、インシデント情報ＩＮ６，ＩＮ７のそれぞれが、同一の順位を付加した状態でグループ化されて表示されている。
【００５３】
上記の図５、図６を比較してわかるように、閾値が小さいと検索結果がより細かく分類されて表示される。このため、閾値が小さいと、適切な検索結果を回答者が見つけやすくなる、という効果が小さくなってしまう。
【００５４】
閾値の大きさに応じたクラスタリングの例について、図７、図８を用いてさらに説明する。
図７は、正解クラスタの一例を示す図である。図７に示す正解クラスタは、クラスタリング対象のインシデント情報を正しく分類して得られるクラスタである。なお、図７中に矢印とともに示した「０．２」「０．４」といった数字は、インシデント情報間のコサイン距離を示す。
【００５５】
図８は、閾値を用いたクラスタリングの例を示す図である。図８（Ａ）は、コサイン距離「０．３」を閾値として用いた場合を示し、図８（Ｂ）は、コサイン距離「０．５」を閾値として用いた場合を示す。すなわち、図８（Ａ）より図８（Ｂ）の方が大きい閾値を用いてクラスタリングが行われている。なお、図８（Ａ），（Ｂ）のいずれにおいても、閾値を用いて得られたクラスタとともに、図７に示した正解クラスタも併記している。
【００５６】
図８（Ａ）の例では、図８（Ｂ）の例と比較してインシデント情報が細かく分類され、小さなクラスタが多数生成される。このようなクラスタリング結果に基づいて検索結果をグループ化すると、検索結果が細かく分類されて表示されてしまう。回答者は分類された多くのグループ内のインシデント情報の内容を確認しないと、求めるインシデント情報を見つけられない可能性がある。
【００５７】
一方、図８（Ｂ）の例では、図８（Ａ）の例と比較してインシデント情報が粗く分類されている。この場合、類似性があまり高くないインシデント情報が同一クラスタに含まれる可能性がある。このようなクラスタリング結果に基づいて検索結果をグループ化すると、回答者が分類された１つのグループ内の１つのインシデント情報の内容を確認しただけでは、求めるインシデント情報を見落としてしまう可能性がある。
【００５８】
ここで、例えば、図８（Ａ）のクラスタ４１１と図８（Ｂ）のクラスタ４１２とを比較すると、これらのクラスタ４１１，４１２には同一のインシデント情報が含まれている。クラスタ４１１，４１２に含まれるインシデント情報はいずれも正解クラスタ４２１と一致する。このため、これらのインシデント情報のクラスタリングのためには、０．３，０．５のいずれも閾値として適切であったと考えられる。
【００５９】
一方、例えば、図８（Ａ）のクラスタ４１３ａ〜４１３ｃと図８（Ｂ）のクラスタ４１４とを比較する。この場合、閾値が０．５の場合には同一のクラスタ４１４に分類される３つのインシデント情報が、閾値が０．３の場合にはそれぞれ別個のクラスタ４１３ａ〜４１３ｃに分類されている。クラスタ４１４に含まれるインシデント情報は正解クラスタ４２２と一致する。このため、これらのインシデント情報のクラスタリングのために０．５は閾値として適切であったが、０．３は閾値として適切でなかったと考えられる。
【００６０】
このように、インシデント情報によっては、クラスタリングの際に用いる閾値の適正値が異なる可能性があり、このことがクラスタリング精度を低下させる一因になることが考えられる。例えば、情報処理サービスに関する問合せ情報と回答情報とをインシデント情報として蓄積したシステムの場合、同じ回答となるような問合せ情報であっても、異なる回答者が回答すると、異なる内容の回答情報が作成される可能性がある。これは、例えば、回答者ごとに文章入力時の表記ゆれが存在するからである。そして、このような点が、クラスタリングの際に用いる閾値の適正値が異なる原因になると考えられる。
【００６１】
そこで、本実施の形態のクラスタリングサーバ２００は、インシデント情報の特徴に基づいて、インシデント情報をあらかじめ大まかにグループ化（クラスタリング）する。そして、クラスタリングサーバ２００は、得られたグループごとに最適な閾値を求め、求めた閾値を用いて各グループ内のインシデント情報をクラスタリングする。これによって、クラスタリング精度を向上させる。
【００６２】
具体的には、インシデントデータベースに含まれる各インシデント情報には、属性情報が記述されたタグがあらかじめ付加される。例えば、発生した現象の種別を示すタグや、現象が発生した製品名を示すタグが、各インシデント情報に付加される。クラスタリングサーバ２００は、インシデントデータベースに含まれるインシデント情報を、属性情報に基づいてグループ化する。クラスタリングサーバ２００は、得られたグループごとに最適な閾値を用いて、各グループ内のインシデント情報をクラスタリングする。
【００６３】
最適な閾値を求める方法としては、ある閾値を用いてクラスタリングしたときに、事前に決められた評価クラスタを用いてその閾値を評価する方法が用いられる。
図９は、評価クラスタの一例を示す図である。インシデントデータベースに含まれるインシデント情報の中から、評価クラスタに含まれるインシデント情報があらかじめ選択される。評価クラスタは、部分的な正解クラスタであり、正解クラスタに含まれる２以上のインシデント情報を含む。以下、評価クラスタに含まれるインシデント情報を、「評価用インシデント情報」と記載する。
【００６４】
このような評価クラスタを用いて、次のようにして最適な閾値を求めることができる。クラスタリング対象のインシデント情報についてある閾値を用いてクラスタリングが行われ、得られたクラスタと評価クラスタとに基づき、評価関数を用いて評価スコアが算出される。このようなクラスタリングおよび評価スコアの算出が、閾値を変化させながらその都度実行され、評価スコアが最大となるときの閾値が、最適な閾値として求められる。
【００６５】
以下、図１０、図１１を用いて、本実施の形態のクラスタリングサーバ２００によるクラスタリング処理の例について説明する。図１０は、属性情報に基づくグループ化の例を示す図である。また、図１１は、グループごとに求められた閾値を用いたクラスタリング結果の例を示す図である。
【００６６】
図１０に示すように、クラスタリングサーバ２００は、インシデントデータベースに含まれるインシデント情報を、各インシデント情報に付加されたタグの属性情報に基づいてグループ化する。図１０の例では、インシデント情報は３つのグループ４３１〜４３３に分類されている。なお、評価クラスタは、グループ化に用いられるタグに設定される属性情報の内容（属性値）のすべてに対して、それぞれ１つ以上設定される。
【００６７】
次に、図１１に示すように、クラスタリングサーバ２００は、グループ４３１〜４３３のそれぞれについて、クラスタリングのための最適な閾値を求め、求められた閾値を用いて個別にクラスタリングを行う。図１１の例では、グループ４３１，４３２では、いずれも閾値「０．３」を用いてクラスタリングが行われ、グループ４３３では、閾値「０．５」を用いてクラスタリングが行われている。これにより、正解クラスタと同一のインシデント情報を含むクラスタが得られている。
【００６８】
ここで、同じ属性情報が付加されたインシデント情報は関連性があると推定される。上記処理によれば、インシデント情報が属性情報に基づいてあらかじめグループ化されることで、ある程度関連性が高いインシデント情報のグループを単位としてクラスタリングを実行できる。その結果、クラスタリング精度を高めることができる。また、全インシデント情報に対して共通の閾値を用いてクラスタリングする場合と比較して、インシデント情報の内容に応じた適切な閾値を用いてクラスタリングすることができるので、クラスタリング精度を高めることができる。
【００６９】
次に、センタサーバ１００およびクラスタリングサーバ２００における処理の詳細について説明する。
まず、図１２は、センタサーバおよびクラスタリングサーバが備える処理機能の構成例を示す図である。
【００７０】
クラスタリングサーバ２００は、インシデントデータベース２１０を保持する。インシデントデータベース２１０は、ＲＡＭ２０２、ＨＤＤ２０３など、クラスタリングサーバ２００が備える記憶装置に記憶される。インシデントデータベース２１０には、問合せ情報と対応する回答情報とを含むインシデント情報が、多数記憶される。インシデントデータベース２１０に記憶されるインシデント情報は、センタサーバ１００において実際の顧客サポートサービスの運用に伴って蓄積されたものであってもよいし、サンプルとして事前に作成されたものであってもよい。また、各インシデント情報には、属性情報を示すタグや、インシデント情報が評価用インシデント情報かを示す情報などが付加される。
【００７１】
また、クラスタリングサーバ２００は、日本語解析部２２１、モデル作成部２２２、クラスリング制御部２２３、クラスタリング処理部２２４および評価部２２５を有する。日本語解析部２２１、モデル作成部２２２、クラスリング制御部２２３、クラスタリング処理部２２４および評価部２２５の処理は、例えば、クラスタリングサーバ２００が備えるプロセッサ２０１が所定のプログラムを実行することで実現される。
【００７２】
さらに、クラスタリングサーバ２００は、解析データ記憶部２２１ａとモデルデータ記憶部２２２ａを有する。解析データ記憶部２２１ａおよびモデルデータ記憶部２２２ａは、ＲＡＭ２０２、ＨＤＤ２０３など、クラスタリングサーバ２００が備える記憶装置の記憶領域によって実現される。
【００７３】
日本語解析部２２１およびモデル作成部２２２は、クラスタリング処理に用いられる学習モデルを事前に生成するための処理機能である。日本語解析部２２１は、インシデントデータベース２１０に含まれるインシデント情報のそれぞれについて、日本語解析処理を行い、インシデント情報ごとの解析結果を解析データ記憶部２２１ａに格納する。モデル作成部２２２は、解析データ記憶部２２１ａに格納された解析結果に基づいて学習モデルを作成し、インシデント情報ごとに作成された学習モデルをモデルデータ記憶部２２２ａに格納する。
【００７４】
クラスタリング制御部２２３は、インシデントデータベース２１０に記憶されたインシデント情報を、タグの属性値に基づいてグループ化する。クラスタリング制御部２２３は、グループごとのクラスタリング処理をクラスタリング処理部２２４に実行させ、クラスタリング結果を取得する。クラスタリング制御部２２３は、取得したクラスタリング結果に基づいて、インシデントデータベース２１０に記憶された各インシデント情報に対して、所属先のクラスタを識別する情報（クラスタＩＤ）を付加する。クラスタリング制御部２２３は、全グループについて以上の処理が完了すると、インシデントデータベース２１０の内容をセンタサーバ１００に出力する。
【００７５】
クラスタリング処理部２２４は、グループ内の各インシデント情報に対応する学習モデルをモデルデータ記憶部２２２ａから取得して、インシデント情報のクラスタリング処理を実行する。クラスタリング処理部２２４は、閾値を変化させながらクラスタリング処理を実行し、クラスタリング処理の評価を評価部２２５に依頼する。クラスタリング処理部２２４は、評価部２２５によって算出された評価スコアに基づいて最適な閾値を判定し、その閾値を用いたときのクラスタリング結果をクラスタリング制御部２２３に通知する。
【００７６】
評価部２２５は、クラスタリング処理によって得られたクラスタと、評価クラスタとに基づき、評価関数を用いて評価スコアを算出し、算出された評価スコアをクラスタリング処理部２２４に通知する。
【００７７】
一方、センタサーバ１００は、インシデントデータベース１１０を保持する。インシデントデータベース１１０は、センタサーバ１００が備える図示しない記憶装置に記憶される。インシデントデータベース１１０には、クラスタリング制御部２２３によって出力された、インシデントデータベース２１０の内容が記憶される。インシデントデータベース１１０には、少なくとも、問合せ情報と回答情報とを含むインシデント情報と、各インシデント情報に付加されたクラスタＩＤとが記憶される。
【００７８】
なお、インシデントデータベース２１０の内容は、クラスタリングサーバ２００からネットワーク３０１を介してセンタサーバ１００に送信されてもよい。あるいは、インシデントデータベース２１０の内容は、可搬型の記録媒体に格納され、その記録媒体を介してセンタサーバ１００に入力されてもよい。
【００７９】
また、センタサーバ１００は、顧客応対処理部１２１、検索処理部１２２および検索結果出力部１２３を有する。顧客応対処理部１２１、検索処理部１２２および検索結果出力部１２３の処理は、例えば、センタサーバ１００が備える図示しないプロセッサが所定のプログラムを実行することで実現される。
【００８０】
顧客応対処理部１２１は、顧客から受け付けた問合せ情報を、回答者が操作する端末装置に接続された表示装置に表示させる。そして、顧客応対処理部１２１は、端末装置を介して回答者による回答情報の作成操作を受け付け、作成された回答情報を顧客宛てに送信する。また、顧客応対処理部１２１は、回答情報の作成作業の際に、回答者の操作に応じてインシデントデータベース１１０の検索が要求されると、顧客から受け付けた問合せ情報を、検索クエリとして検索処理部１２２に入力する。
【００８１】
検索処理部１２２は、検索クエリとして入力された問合せ情報との関連性の高いインシデント情報を、インシデントデータベース１１０から検索する。検索結果出力部１２３は、検索されたインシデント情報を、各インシデント情報に付加されたクラスタＩＤに基づいてグループ化する。検索結果出力部１２３は、検索されたインシデント情報をグループごとにひとまとめにして、回答者が操作する端末装置に接続された表示装置に表示させる。
【００８２】
図１３は、インシデントデータベースのデータ構成例を示す図である。本実施の形態では、各インシデント情報は「インシデントチケット」というデータ構造体によって管理される。インシデントデータベース２１０には、インシデントチケット２１１，２１２，２１３，・・・が登録される。インシデントチケット２１１，２１２，２１３，・・・は、インシデントＩＤ、問合せ情報、回答情報、問合せ種別、製品名、評価クラスタＩＤ、クラスタＩＤの各項目を有する。
【００８３】
インシデントＩＤの項目には、インシデント情報の識別番号が登録される。問合せ情報の項目には、問合せ情報の内容が登録される。回答情報の項目には、回答情報の内容が登録される。
【００８４】
問合せ種別および製品名は、それぞれ属性を示すタグの一例である。問合せ種別の項目には、インシデント情報の内容の種別を示す情報が登録される。例えば、どのような現象が原因で問合せが行われたかを示す情報（属性値）が登録される。この場合、原因となった現象を示す属性値としては、例えば、ネットワークの障害を示す「ネットワーク障害」、プログラムの不具合を示す「プログラムの不具合」、説明書の内容の間違いを示す「マニュアル間違い」などがある。製品名の項目には、現象が発生した製品の識別情報が登録される。
【００８５】
評価クラスタＩＤの項目には、インシデント情報が評価クラスタに所属する評価用インシデント情報である場合に、その所属先の評価クラスタを示す識別番号が登録される。クラスタＩＤの項目には、インシデント情報が所属するクラスタの識別番号が登録される。クラスタＩＤの項目は、クラスタリング処理の前段階では空欄とされる。そして、クラスタリング処理の結果に基づいてクラスタＩＤの項目に値が登録される。
【００８６】
なお、インシデントデータベース２１０に登録されたすべてのインシデントチケットに対してクラスタＩＤが登録されると、クラスタリング制御部２２３の処理によって、インシデントデータベース２１０の登録内容が、センタサーバ１００のインシデントデータベース１１０に登録される。このとき、各インシデントチケットの項目のうち、少なくとも、インシデントＩＤ、問合せ情報、回答情報、クラスタＩＤの各項目に登録された情報が、インシデントデータベース１１０に登録される。
【００８７】
次に、クラスタリングサーバ２００の処理についてフローチャートを用いて説明する。
図１４は、クラスタリングサーバによるクラスタリング処理手順を示すフローチャートの例である。
【００８８】
［ステップＳ１１］日本語解析部２２１は、インシデントデータベース２１０に含まれるインシデント情報のそれぞれについて、日本語解析処理を行い、インシデント情報ごとの解析結果を解析データ記憶部２２１ａに格納する。
【００８９】
［ステップＳ１２］モデル作成部２２２は、解析データ記憶部２２１ａに格納された解析結果に基づいて学習モデルを作成し、インシデント情報ごとに作成された学習モデルをモデルデータ記憶部２２２ａに格納する。
【００９０】
［ステップＳ１３］クラスタリング制御部２２３は、インシデントデータベース２１０に登録されたインシデントチケットにおける所定のタグ（例えば、図１３の「問合せ種別」または「製品名」）に登録された属性値を抽出する。クラスタリング制御部２２３による制御の下で、抽出されたすべての属性値について、ループ端であるステップＳ１５までの処理が繰り返し実行される。以下、抽出されたｉ番目の属性値を「ＴＧ＿ｉ」と表す。
【００９１】
［ステップＳ１４］属性値ＴＧ＿ｉについてのクラスタリング処理が実行される。この処理の詳細については、図１５を用いて後述する。
［ステップＳ１５］クラスタリング制御部２２３は、抽出されたすべての属性値についてステップＳ１４の処理が完了すると、処理を終了する。
【００９２】
なお、上記処理では、例として１つのタグに登録された属性値を用いてクラスタリングが実行されるが、他の例として、複数のタグの属性値の組合せに基づいてクラスタリングが実行されてもよい。この場合、ステップＳ１３〜Ｓ１５のループ処理が属性値の組合せごとに実行される。
【００９３】
図１５は、１つの属性値についてのクラスタリング処理手順を示すフローチャートの例である。この図１５の処理は、図１４のステップＳ１４の処理に対応する。
［ステップＳ２１］クラスタリング制御部２２３は、インシデントデータベース２１０を参照して、上記の所定のタグに属性値ＴＧ＿ｉが設定されたインシデント情報を抽出し、抽出されたインシデント情報のリストＴ＿ｉを作成する。
【００９４】
［ステップＳ２２］クラスタリング制御部２２３は、インシデントデータベース２１０を参照し、属性値ＴＧ＿ｉが設定された評価用インシデント情報を抽出する。クラスタリング制御部２２３は、抽出された評価用インシデント情報を評価クラスタＩＤごとにグループ化し、各グループを評価クラスタＥ＿ｉと定義する。
【００９５】
クラスタリング制御部２２３は、インシデント情報のリストＴ＿ｉと評価クラスタＥ＿ｉの情報とをクラスタリング処理部２２４に入力し、クラスタリング処理を依頼する。
［ステップＳ２３］クラスタリング処理部２２４は、クラスタＫ＿ｉを初期化する。また、クラスタリング処理部２２４は、評価関数の最大スコアＭを０に初期化する。
【００９６】
［ステップＳ２４］クラスタリング処理部２２４は、ループ端であるステップＳ２９までの処理を、設定可能なすべての閾値をそれぞれ用いて実行する。
［ステップＳ２５］クラスタリング処理部２２４は、リストＴ＿ｉに含まれるインシデント情報に対応する学習モデルをモデルデータ記憶部２２２ａから読み込む。また、クラスタリング処理部２２４は、設定可能な閾値の中から閾値ｔ＿ｊを選択する。クラスタリング処理部２２４は、読み込んだ学習モデルを用い、リストＴ＿ｉに含まれるインシデント情報を選択した閾値ｔ＿ｊを用いてクラスタリングする。これにより、クラスタＫ’＿ｉが得られる。
【００９７】
［ステップＳ２６］クラスタリング処理部２２４は、得られたクラスタＫ’＿ｉと評価クラスタＥ＿ｉとを評価部２２５に入力し、評価スコアの計算を依頼する。評価部２２５は、評価関数Ｆ（Ｅ＿ｉ，Ｋ’＿ｉ）を用いて評価スコアを計算し、算出された評価スコアをクラスタリング処理部２２４に通知する。
【００９８】
ここで、評価関数Ｆ（Ｅ＿ｉ，Ｋ’＿ｉ）は、例えば、次の式（１）のように表される。
【００９９】
【数１】
2019135608.tif 000003
【０１００】
式（１）の「Ｈｏｍ」とはＨｏｍｏｇｅｎｅｉｔｙを示し、「Ｃｏｍｐ」とはＣｏｍｐｌｅｔｅｎｅｓｓを示す。これらはいずれも２つのクラスタリング結果を評価するための指標であり、同一であれば１に近づき、差異が大きいほど０に近づく。Ｈｏｍ（Ｅ＿ｉ，Ｋ’＿ｉ）、Ｃｏｍｐ（Ｅ＿ｉ，Ｋ’＿ｉ）は、例えば、次のようにして計算される。
【０１０１】
クラスタリング対象のデータ集合をＤとし、評価クラスタＣ＝｛ｃ＿ｐ：ｐ≦ｎ｝、クラスタリング結果Ｋ＝｛ｋ＿ｐ：ｐ≦ｍ｝とする。ＣとＫのクロス集計表Ａ＝｛ａ＿ｐｑ｝についてのＣのエントロピーＨ（Ｃ）は、下記の式（２）によって計算され、条件付きエントロピーＨ（Ｃ｜Ｋ）は、下記の式（３）によって計算される。
【０１０２】
【数２】
2019135608.tif 000004
【０１０３】
式（２），（３）に基づき、Ｈｏｍ（Ｅ＿ｉ，Ｋ’＿ｉ）は、下記の式（４）によって計算され、Ｃｏｍｐ（Ｅ＿ｉ，Ｋ’＿ｉ）は、下記の式（５）によって計算される。
【０１０４】
【数３】
2019135608.tif 000005
【０１０５】
［ステップＳ２７］クラスタリング処理部２２４は、評価部２２５から通知された、評価関数Ｆ（Ｅ＿ｉ，Ｋ’＿ｉ）を用いた評価スコアが、最大スコアＭ以上であるかを判定する。クラスタリング処理部２２４は、評価スコアが最大スコアＭ以上である場合、ステップＳ２８の処理を実行し、評価スコアが最大スコアＭ未満である場合、ステップＳ２９の処理を実行する。
【０１０６】
［ステップＳ２８］クラスタリング処理部２２４は、評価部２２５から通知された評価スコアによって、最大スコアＭを更新する。また、クラスタリング処理部２２４は、ステップＳ２５で得られたクラスタＫ’＿ｉによって、クラスタＫ＿ｉを更新する。
【０１０７】
［ステップＳ２９］クラスタリング処理部２２４は、設定可能なすべての閾値を用いたステップＳ２５〜Ｓ２８の処理が完了すると、クラスタＫ＿ｉを示す情報をクラスタリング結果としてクラスタリング制御部２２３に通知する。これにより、評価スコアが最大になったときのクラスタリング結果がクラスタリング制御部２２３に通知される。
【０１０８】
［ステップＳ３０］クラスタリング制御部２２３は、通知されたクラスタＫ＿ｉにクラスタＩＤを付与する。クラスタＫ＿ｉが複数通知された場合は、それぞれのクラスタＫ＿ｉにクラスタＩＤが付与される。クラスタリング制御部２２３は、インシデントデータベース２１０にアクセスして、クラスタＫ＿ｉに含まれる各インシデント情報に対応するクラスタＩＤの欄に、付与したクラスタＩＤの値を設定する。
【０１０９】
なお、以上の図１５の処理では、属性値によってグループ化されたインシデント情報のクラスタリングに用いる最適な閾値が、評価関数を用いた評価スコアに基づいて探索されたが、他の方法によってクラスタリングに用いる閾値が決定されてもよい。例えば、評価部２２５は、グループに含まれる（すなわち、リストＴ＿ｉに含まれる）インシデント情報をペア化し、すべての組合せのペアについて、インシデント情報間のコサイン距離を計算する。評価部２２５は、算出されたコサイン距離の統計値を計算し、あらかじめ統計値と閾値とが対応付けられた閾値テーブルに基づいて、算出された統計値に対応する閾値を最適な閾値として決定する。クラスタリング処理部２２４は、決定された閾値を用いてクラスタリングする。
【０１１０】
算出されたコサイン距離の統計値としては、例えば、コサイン距離の平均または分散が計算される。この場合、統計値が大きいほど、大きな閾値が最適な閾値として決定される。
【０１１１】
ところで、ステップＳ２５のクラスタリング処理手順については、特に限定されるものではない。例えば、Ｓｉｎｇｌｅ  Ｌｉｎｋａｇｅ法、Ｃｏｍｐｌｅｔｅ  Ｌｉｎｋａｇｅ法、Ｗａｒｄ法などの各種の階層型クラスタリング手法を用いることができる。あるいは、複数の代表インシデント情報を選択し、その間の距離が閾値を下回るものをクラスタとする手法を用いることができる。
【０１１２】
ここでは一例として、Ｓｉｍｐｌｅ  Ｌｉｎｋａｇｅ法を用いたクラスタリング処理手順について説明する。
図１６は、Ｓｉｍｐｌｅ  Ｌｉｎｋａｇｅ法を用いたクラスタリング処理手順を示すフローチャートの例である。この図１６の処理は、図１５のステップＳ２５の処理に対応する。
【０１１３】
［ステップＳ４１］クラスタリング処理部２２４は、リストＴ＿ｉに含まれる各インシデント情報の所属クラスタを初期化する。これにより、各インシデント情報がそれぞれ個別のクラスタに所属すると仮定される。すなわち、それぞれ１つのインシデント情報を含むクラスタが生成される。
【０１１４】
［ステップＳ４２］クラスタリング処理部２２４は、クラスタのペア（クラスタｋ＿ｒ，ｋ＿ｓ）を任意に選択し、ステップＳ４３，Ｓ４４の処理を実行する。
［ステップＳ４３］クラスタリング処理部２２４は、クラスタｋ＿ｒとクラスタｋ＿ｓとのコサイン距離を計算する。このコサイン距離は、クラスタｋ＿ｒに含まれるインシデント情報とクラスタｋ＿ｓに含まれるインシデント情報とのコサイン距離に基づいて算出される。クラスタリング処理部２２４は、算出されたコサイン距離が閾値ｔ＿ｊ以下の場合、ステップＳ４４の処理を実行し、閾値ｔ＿ｊより大きい場合、ステップＳ４５の処理を実行する。
【０１１５】
［ステップＳ４４］クラスタリング処理部２２４は、クラスタｋ＿ｒ，ｋ＿ｓをマージする。これにより、クラスタｋ＿ｒに含まれるインシデント情報とクラスタｋ＿ｓに含まれるインシデント情報とを含む新たなクラスタが、クラスタｋ＿ｒ，ｋ＿ｓの代わりに生成される。
【０１１６】
［ステップＳ４５］クラスタリング処理部２２４は、ステップＳ４３で「Ｙｅｓ」と判定されるクラスタのペアがなくなるまで、ステップＳ４２〜Ｓ４４の処理を実行し、その後、処理をステップＳ４６に進める。
【０１１７】
［ステップＳ４６］クラスタリング処理部２２４は、この時点で生成されているクラスタをクラスタリング結果として出力する。これによりクラスタＫ’＿ｉが得られ、クラスタリングが完了する。
【０１１８】
ここで、図１７は、クラスタリング処理に伴うデータベース更新処理の例を示す図である。図１７に示すインシデントデータベース２１０ａは、インシデントデータベース２１０から、インシデントＩＤ、属性値、評価クラスタＩＤ、クラスタＩＤの各項目の情報のみを抽出して示したものである。
【０１１９】
インシデントデータベース２１０ａには、インシデントＩＤ「ＩＮＣ−０１」〜「ＩＮＣ−０５」のインシデント情報のレコードが登録されている。インシデントＩＤ「ＩＮＣ−０１」〜「ＩＮＣ−０３」の各インシデント情報には、属性値「ＴＧ−Ａ」が付加されている。また、インシデントＩＤ「ＩＮＣ−０４」，「ＩＮＣ−０５」の各インシデント情報には、属性値「ＴＧ−Ｂ」が付加されている。
【０１２０】
インシデントＩＤ「ＩＮＣ−０２」，「ＩＮＣ−０３」の各インシデント情報は、評価クラスタＩＤ「ＥＳＴ−Ａ１」の評価クラスタに属する評価用インシデント情報として設定されている。インシデントＩＤ「ＩＮＣ−０４」のインシデント情報は、評価クラスタＩＤ「ＥＳＴ−Ｂ１」の評価クラスタに属する評価用インシデント情報として設定されている。インシデントＩＤ「ＩＮＣ−０５」のインシデント情報は、評価クラスタＩＤ「ＥＳＴ−Ｂ２」の評価クラスタに属する評価用インシデント情報として設定されている。
【０１２１】
図１７の上側には、クラスタリング処理前におけるインシデントデータベース２１０ａを示す。この状態では、クラスタＩＤの項目には値が登録されていない。この状態から属性値に基づくグループ化が行われると、インシデントＩＤ「ＩＮＣ−０１」〜「ＩＮＣ−０３」のインシデント情報が同一グループに分類され、インシデントＩＤ「ＩＮＣ−０４」，「ＩＮＣ−０５」の各インシデント情報が同一グループに分類される。
【０１２２】
前者のグループについて最適な閾値を用いてクラスタリングが行われた結果、インシデントＩＤ「ＩＮＣ−０１」〜「ＩＮＣ−０３」のインシデント情報が同一クラスタに分類されたとする。この場合、図１７の下側に示すように、このクラスタを示すクラスタＩＤ「ＣＬＳ−０１」が、インシデントＩＤ「ＩＮＣ−０１」〜「ＩＮＣ−０３」に対応付けてクラスタＩＤの項目に登録される。
【０１２３】
また、後者のグループについて最適な閾値を用いてクラスタリングが行われた結果、インシデントＩＤ「ＩＮＣ−０４」のインシデント情報がクラスタＩＤ「ＣＬＳ−０２」のクラスタに分類され、インシデントＩＤ「ＩＮＣ−０５」のインシデント情報がクラスタＩＤ「ＣＬＳ−０３」のクラスタに分類されたとする。この場合、図１７の下側に示すように、クラスタＩＤ「ＣＬＳ−０２」がインシデントＩＤ「ＩＮＣ−０４」に対応付けてクラスタＩＤの項目に登録され、クラスタＩＤ「ＣＬＳ−０３」がインシデントＩＤ「ＩＮＣ−０５」に対応付けてクラスタＩＤの項目に登録される。
【０１２４】
次に、センタサーバ１００の処理についてフローチャートを用いて説明する。ここでは例として、センタサーバ１００は、検索処理に先立って、インシデントデータベース１１０に記憶されたインシデント情報を用いた学習処理を実行するものとする。
【０１２５】
図１８は、センタサーバによる学習処理手順を示すフローチャートの例である。
［ステップＳ５１］検索処理部１２２は、インシデント情報に含まれる問合せ情報からキーワードを抽出する。例えば、検索処理部１２２は、問合せ情報に対して形態素分析を行うことにより、キーワードを抽出する。
【０１２６】
［ステップＳ５２］検索処理部１２２は、インシデント情報に含まれる回答情報からキーワードを抽出する。例えば、検索処理部１２２は、ステップＳ５１と同様に、回答情報に対して形態素分析を行うことにより、キーワードを抽出する。
【０１２７】
［ステップＳ５３］検索処理部１２２は、ステップＳ５１で抽出されたキーワードをステップＳ５２で抽出されたキーワードに変換する変換パラメータを、機械学習する。例えば、検索処理部１２２は、ステップＳ５１で抽出されたキーワードとステップＳ５２で抽出されたキーワードとを教師データとして識別関数に与えることにより、変換パラメータを算出する。検索処理部１２２は、ステップＳ５１で抽出されたキーワードとステップＳ５２で抽出されたキーワードとを識別関数に入力して、変換パラメータを算出する。検索処理部１２２は、問合せ情報から抽出された各キーワードと回答情報から抽出された各キーワードとの組み合わせごとに、変換パラメータの機械学習を行う。
【０１２８】
図１９は、学習結果テーブルの一例を示す図である。図１８に示した学習処理により、例えば、図１９に示すような学習結果テーブル１２４が作成される。学習結果テーブル１２４は、センタサーバ１００が備える記憶装置に格納される。
【０１２９】
図１９に示すように、学習結果テーブル１２４には、図１８のステップＳ５１で問合せ情報から抽出されたキーワードを示す項目が、縦方向に並列される。また、図１８のステップＳ５２で回答情報から抽出されたキーワードを示す項目が、横方向に並列される。そして、学習結果テーブル１２４には、縦方向に並ぶキーワードのそれぞれと、横方向に並ぶキーワードのそれぞれとの組み合わせごとに、機械学習によって得られた変換パラメータが登録される。
【０１３０】
次に、学習結果テーブル１２４を参照して、新たな問合せ情報を検索クエリとして検索を行う処理について説明する。
図２０は、センタサーバによる検索処理手順を示すフローチャートの例である。
【０１３１】
［ステップＳ６１］顧客応対処理部１２１は、回答者からの検索要求操作に応じて、顧客から受け付けた問合せ情報を検索クエリとして検索処理部１２２に入力する。検索処理部１２２は、問合せ情報の入力を受け付ける。
【０１３２】
［ステップＳ６２］検索処理部１２２は、入力された問合せ情報からキーワードを抽出する。例えば、検索処理部１２２は、入力された問合せ情報に対して形態素分析を行うことにより、キーワードを抽出する。以下、抽出されたキーワードを「変換前キーワード」と呼ぶ。
【０１３３】
［ステップＳ６３］検索処理部１２２は、学習結果テーブル１２４に登録された変換パラメータを用いて、ステップＳ６２で抽出された変換前キーワードを変換し、変換後キーワードを取得する。
【０１３４】
［ステップＳ６４］検索処理部１２２は、ステップＳ６３で取得した変換後キーワードを用いて、インシデントデータベース１１０を検索する。インシデントデータベース１１０に登録されたインシデント情報の中から、入力された問合せ情報との関連性が高い順に所定数のインシデント情報を検索結果として出力する。
【０１３５】
ここで、ステップＳ６３，Ｓ６４の処理の具体例について更に説明する。例えば、ステップＳ６３において、検索処理部１２２は、ステップＳ６２で抽出された変換前キーワードとの相関度を、図１８のステップＳ５２で回答情報から抽出されたキーワードごとに算出する。
【０１３６】
例えば、変換前キーワードとして「監視」と「条件」が抽出されたとする。検索処理部１２２は、図１９に示した学習結果テーブル１２４のうち、左端の項目に「監視」、「条件」がそれぞれ設定された行を参照する。検索処理部１２２は、変換前キーワード「監視」と、上端の項目に設定された各キーワード、即ち、回答情報から抽出された各キーワードとの間の変換パラメータを取得する。さらに、変換前キーワード「条件」についても同様に、「条件」と、回答情報から抽出された各キーワードとの間の変換パラメータを取得する。
【０１３７】
次に、検索処理部１２２は、回答情報から抽出された同じキーワードについて取得された変換パラメータを加算することで、新たな問合せ情報と、回答情報から抽出された各キーワードとの間の相関度を算出する。例えば、変換前キーワード「監視」と、回答情報から抽出されたキーワード「イベント」との間の変換パラメータとして、０．３が取得される。また、変換前キーワード「条件」と、回答情報から抽出されたキーワード「イベント」との間の変換パラメータとして、０．３が取得される。この場合、新たな問合せ情報と、回答情報から抽出された各キーワードとの間の相関度として、０．６が算出される。
【０１３８】
次に、検索処理部１２２は、回答情報から抽出されたキーワードの中から、相関度が所定閾値を超えるキーワードを、変換後キーワードとして特定する。そして、検索処理部１２２は、特定された変換後キーワードを検索キーとして、インシデントデータベース１１０に登録されたインシデント情報の各回答情報を検索する。検索処理部１２２は、検索による評価値の高い（例えば、特定された変換後キーワードをより多く含む）回答情報を所定数特定し、特定した回答情報が含まれるインシデント情報を検索結果として出力する。
【０１３９】
［ステップＳ６５］検索結果出力部１２３は、インシデントデータベース１１０を参照し、検索結果として出力された各インシデント情報に付加されているクラスタＩＤを取得する。検索結果出力部１２３は、取得したクラスタＩＤに基づいて、インシデント情報をクラスタごとに結合する。
【０１４０】
例えば、検索結果出力部１２３は、順位が隣接する複数のインシデント情報に同一のクラスタＩＤが付加されていた場合に、それらのインシデント情報をひとまとめに結合する。あるいは、検索結果出力部１２３は、順位が隣接するか否かに関係なく、検索結果として出力された全インシデント情報について、同一のクラスタＩＤが付加されたインシデント情報をひとまとめに結合してもよい。
【０１４１】
［ステップＳ６６］検索結果出力部１２３は、回答者が操作する端末装置の表示装置に検索結果を表示させる。この処理では、例えば、図５の例のように、ステップＳ６５で結合されたインシデント情報がひとまとめにグループ化された状態で表示される。このとき、各グループは順位の高い順に表示される。
【０１４２】
また、例えば、ステップＳ６５において、順位が隣接するか否かに関係なく、検索結果として出力された全インシデント情報について、同一のクラスタＩＤが付加されたインシデント情報がひとまとめに結合された場合には、次のようにグループの表示順が決められればよい。例えば、グループに含まれるインシデントの最大順位が高い順に、グループの表示順が決められる。
【０１４３】
また、図５の例では、グループ化された各インシデント情報の文書内容が表示されているが、例えば、グループに含まれるインシデント情報のうち代表のインシデント情報の文書内容のみが表示されてもよい。この場合の表示例を次の図２１に示す。
【０１４４】
図２１は、検索結果の一覧表示画面の例を示す図である。この図２１では、図５の場合と同様にインシデント情報がグループ化されているものとする。すなわち、インシデント情報ＩＮ１〜ＩＮ５がグループ化され、インシデント情報ＩＮ６，ＩＮ７がグループ化されているものとする。
【０１４５】
図２１に示す表示画面４５０では、前者のグループについて、インシデント情報ＩＮ１が代表インシデント情報に選択されて、その文書内容の一部が表示されている。インシデント情報ＩＮ１の表示領域に対する選択操作が行われると、インシデント情報ＩＮ１の内容全体が表示される。また、表示画面４５０では、代表インシデント情報の表示領域に隣接して、残りのインシデント情報が４件存在することを示す表示領域４５１が表示されている。表示領域４５１に対する選択操作が行われると、残りの各インシデント情報の内容全体が表示される。
【０１４６】
後者のグループについても同様に、表示画面４５０では、インシデント情報ＩＮ６が代表インシデント情報に選択されて、その文書内容の一部が表示されている。インシデント情報ＩＮ６の表示領域に対する選択操作が行われると、インシデント情報ＩＮ６の内容全体が表示される。また、表示画面４５０では、代表インシデント情報の表示領域に隣接して、残りのインシデント情報が１件存在することを示す表示領域４５２が表示されている。表示領域４５２に対する選択操作が行われると、残りの各インシデント情報の内容全体が表示される。
【０１４７】
代表インシデント情報は、次のようにして選択される。例えば、グループに含まれるインシデント情報のうち、順位が最上位のインシデント情報が代表インシデント情報に選択される。あるいは、グループに対応するクラスタに含まれるインシデント情報間の距離に基づき、グループに含まれるインシデント情報のうち、クラスタにおける重心に最も近いインシデント情報が、代表インシデント情報に選択されてもよい。
【０１４８】
〔第３の実施の形態〕
上記の第２の実施の形態では、クラスタリング処理と検索処理とが別の装置において実行されたが、これらの処理が同一装置において実行されてもよい。以下、例としてこれらの処理がセンタサーバにおいて実行される場合について説明する。
【０１４９】
図２２は、第３の実施の形態に係るセンタサーバが備える処理機能の構成例を示すブロック図である。なお、図２２では、図１２と同じ構成要素には同じ符号を付して示し、その説明を省略する。
【０１５０】
図２２に示すセンタサーバ１００ａは、図１２に示したセンタサーバ１００を、クラスタリングサーバ２００の処理機能も備えるように変形したものである。具体的には、センタサーバ１００ａは、インシデントデータベース１１０，２１０を保持する。また、センタサーバ１００ａは、解析データ記憶部２２１ａおよびモデルデータ記憶部２２２ａを有する。さらに、センタサーバ１００ａは、日本語解析部２２１、モデル作成部２２２、クラスタリング制御部２２３、クラスタリング処理部２２４、評価部２２５、検索処理部１２２、検索結果出力部１２３を有する。
【０１５１】
ただし、センタサーバ１００ａは、図１２に示した顧客応対処理部１２１の代わりに顧客応対処理部１２１ａを有する。顧客応対処理部１２１ａは、図１２の顧客応対処理部１２１の処理に加えて、次のような処理を実行する。顧客応対処理部１２１ａは、顧客に対する回答情報の送信が完了すると、その回答情報と対応する問合せ情報とを含むインシデントチケットを作成し、インシデントデータベース２１０に追加登録する。このとき、顧客応対処理部１２１ａは、回答者からタグに対する属性値の入力操作を受け付け、作成したインシデントチケットにおけるタグの欄に、入力された属性値を設定する。なお、クラスタＩＤの欄は空欄とされる。
【０１５２】
なお、日本語解析部２２１、モデル作成部２２２、クラスタリング制御部２２３、クラスタリング処理部２２４、評価部２２５、顧客応対処理部１２１ａ、検索処理部１２２、検索結果出力部１２３の各処理は、例えば、センタサーバ１００ａが備えるプロセッサが所定のプログラムを実行することで実現される。
【０１５３】
このセンタサーバ１００ａでは、例えば、次のようにしてインシデント情報のクラスタリングや検索、インシデントデータベースの更新が行われる。
初期状態では、サンプルとして用意されたインシデント情報を含むインシデントチケットが、インシデントデータベース２１０に登録される。このとき、各インシデントチケットにおけるクラスタＩＤの欄は空欄とされる。この状態で、インシデントデータベース２１０に含まれるインシデント情報のクラスタリングが行われ、クラスタリング制御部２２３によって、各インシデント情報に対してクラスタＩＤが設定される。そして、クラスタリング制御部２２３によって、インシデントデータベース２１０の内容がインシデントデータベース１１０にコピーされる。
【０１５４】
以後、顧客からの問合せ情報の受け付け、および問合せに対する回答情報の送信が行われ、回答作業の支援のため、インシデントデータベース１１０の検索が行われる。顧客応対処理部１２１ａは、上記のように、顧客に対する回答情報の送信が完了すると、その回答情報と対応する問合せ情報とを含むインシデントチケットを作成し、インシデントデータベース２１０に追加登録する。このとき、顧客応対処理部１２１ａは、回答者からタグに対する属性値の入力操作を受け付け、作成したインシデントチケットにおけるタグの欄に、入力された属性値を設定する。なお、クラスタＩＤの欄は空欄とされる。このようにして、新たに生成されたインシデント情報を含むインシデントチケットが、インシデントデータベース２１０に蓄積されていく。
【０１５５】
そして、所定のタイミングで、インシデントデータベース２１０に登録されたインシデント情報に対するクラスタリング処理が、再度実行される。例えば、インシデントデータベース１１０が更新されてから一定時間後、あるいは、インシデントデータベース２１０に対して所定数のインシデントチケットが新たに蓄積された場合に、クラスタリング処理が再実行される。
【０１５６】
クラスタリング処理の再実行により、インシデントデータベース２１０内の各インシデントチケットに登録されたクラスタＩＤが更新される。そして、クラスタリング処理が完了すると、クラスタリング制御部２２３によって、インシデントデータベース２１０の内容がインシデントデータベース１１０に上書きコピーされて、インシデントデータベース１１０が更新される。以後、顧客からの問合せ情報の受け付け、および問合せに対する回答情報の送信が行われ、回答作業の支援のため、インシデントデータベース１１０の検索が行われる。
【０１５７】
センタサーバ１００ａでは、以上の処理が繰り返される。これにより、新たに受け付けられた問合せ情報に対応するインシデント情報を含めてクラスタリング処理が再実行される。その結果、時間が経過しても、検索結果を表示する際に類似するインシデント情報を正確にグループ化して表示できるようになる。したがって、回答者が適切な検索結果を見つけやすくなる、という効果を継続的に得られるようになる。
【０１５８】
なお、上記の各実施の形態に示した装置（情報処理装置１、センタサーバ１００，１００ａ、クラスタリングサーバ２００）の処理機能は、コンピュータによって実現することができる。その場合、各装置が有すべき機能の処理内容を記述したプログラムが提供され、そのプログラムをコンピュータで実行することにより、上記処理機能がコンピュータ上で実現される。処理内容を記述したプログラムは、コンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録しておくことができる。コンピュータで読み取り可能な記録媒体としては、磁気記憶装置、光ディスク、光磁気記録媒体、半導体メモリなどがある。磁気記憶装置には、ハードディスク装置（ＨＤＤ）、フレキシブルディスク（ＦＤ）、磁気テープなどがある。光ディスクには、ＣＤ（Compact Disc）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ブルーレイディスク（ＢＤ）などがある。光磁気記録媒体には、ＭＯ（Magneto-Optical disk）などがある。
【０１５９】
プログラムを流通させる場合には、例えば、そのプログラムが記録されたＤＶＤ、ＣＤなどの可搬型記録媒体が販売される。また、プログラムをサーバコンピュータの記憶装置に格納しておき、ネットワークを介して、サーバコンピュータから他のコンピュータにそのプログラムを転送することもできる。
【０１６０】
プログラムを実行するコンピュータは、例えば、可搬型記録媒体に記録されたプログラムまたはサーバコンピュータから転送されたプログラムを、自己の記憶装置に格納する。そして、コンピュータは、自己の記憶装置からプログラムを読み取り、プログラムにしたがった処理を実行する。なお、コンピュータは、可搬型記録媒体から直接プログラムを読み取り、そのプログラムにしたがった処理を実行することもできる。また、コンピュータは、ネットワークを介して接続されたサーバコンピュータからプログラムが転送されるごとに、逐次、受け取ったプログラムにしたがった処理を実行することもできる。
【符号の説明】
【０１６１】
１  情報処理装置
１ａ  記憶部
１ｂ  演算部
２ａ，２ｂ，３ａ，３ｂ，４ａ，４ｂ  グループ
１１ａ，１１ｂ，１１ｃ，１２ａ，１２ｂ，１２ｃ，１３ａ，１３ｂ，１３ｃ，１４ａ，１４ｂ，１５ａ，１５ｂ，１６ａ，１６ｂ，１７ａ，１７ｂ  インシデント情報
【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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