(57)【要約】【課題】顧客のタイプを通知することでオペレータに適切な対応を促すことが可能な技術を提供すること。【解決手段】オペレータと顧客との間で行われる会話において、オペレータの音声及び顧客の音声を入力する入力部(101)と、入力部に入力された顧客の音声及びオペレータの音声を分析することで、複数の顧客タイプのうち顧客に該当する顧客タイプを特定する分析部(102)と、分析部で特定された顧客の顧客タイプを示す画面をオペレータ端末の画面に表示させる表示部(103)と、を有するコールセンタ装置(10)を提供する。【選択図】図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
オペレータと顧客との間で行われる会話において、前記オペレータの音声及び前記顧客の音声を入力する入力部と、
前記入力部に入力された前記顧客の音声及び前記オペレータの音声を分析することで、複数の顧客タイプのうち前記顧客に該当する顧客タイプを特定する分析部と、
前記分析部で特定された前記顧客の顧客タイプを示す画面をオペレータ端末の画面に表示させる表示部と、
を有するコールセンタ装置。
【請求項２】
前記分析部は、前記顧客の顧客タイプとして、第１の顧客タイプ、第２の顧客タイプ、第３の顧客タイプ及び第４の顧客タイプのうちいずれか１つを特定する、
請求項１に記載のコールセンタ装置。
【請求項３】
前記分析部は、前記顧客の音声における音圧及び／又は周波数、並びに前記会話の中で前記顧客の音声と前記オペレータの音声との重なりに基づいて、前記顧客の顧客タイプを特定する、
請求項１又は２に記載のコールセンタ装置。
【請求項４】
前記分析部は、
前記顧客の音声における音圧及び／又は周波数に基づいて前記顧客の顧客タイプを評価するための第１の評価軸の値を算出し、
前記会話の中で前記顧客の音声と前記オペレータの音声との重なりに基づいて前記顧客の顧客タイプを評価するための第２の評価軸の値を算出し、
前記第１の評価軸の値、及び前記第２の評価軸の値に基づいて前記顧客の顧客タイプを特定する、
請求項１乃至３のいずれか一項に記載のコールセンタ装置。
【請求項５】
前記分析部は、
前記第１の評価軸の値が第１の閾値以上かつ、前記第２の評価軸の値が第２の閾値以上である場合、前記顧客タイプは第１の顧客タイプであると特定し、
前記第１の評価軸の値が第１の閾値未満かつ、前記第２の評価軸の値が第２の閾値以上である場合、前記顧客タイプは第２の顧客タイプであると特定し、
前記第１の評価軸の値が第１の閾値以上かつ、前記第２の評価軸の値が第２の閾値未満である場合、前記顧客タイプは第３の顧客タイプであると特定し、
前記第１の評価軸の値が第１の閾値未満かつ、前記第２の評価軸の値が第２の閾値未満である場合、前記顧客タイプは第４の顧客タイプであると特定する、
請求項４に記載のコールセンタ装置。
【請求項６】
顧客タイプごとの会話の仕方を示すメッセージを格納するメッセージ情報を記憶する記憶部、を有し、
前記表示部は、前記顧客の顧客タイプに対応する前記メッセージを前記メッセージ情報から取得して前記オペレータ端末の画面に表示する、
請求項１乃至５のいずれか一項に記載のコールセンタ装置。
【請求項７】
コールセンタ装置が行う特定方法であって、
オペレータと顧客との間で行われる会話において、前記オペレータの音声及び前記顧客の音声を入力するステップと、
入力された前記顧客の音声及び前記オペレータの音声を分析することで、複数の顧客タイプのうち前記顧客に該当する顧客タイプを特定するステップと、
特定された前記顧客の顧客タイプを示す画面をオペレータ端末の画面に表示させるステップと、
を有する特定方法。
【請求項８】
コンピュータに、
オペレータと顧客との間で行われる会話において、前記オペレータの音声及び前記顧客の音声を入力するステップと、
入力された前記顧客の音声及び前記オペレータの音声を分析することで、複数の顧客タイプのうち前記顧客に該当する顧客タイプを特定するステップと、
特定された前記顧客の顧客タイプを示す画面をオペレータ端末の画面に表示させるステップと、
を実行させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、コールセンタ装置、特定方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
企業等においては、商品やサービス等に関する顧客からの問い合わせに対してオペレータが応答するコールセンタが設けられている。コールセンタには、オペレータが顧客と会話する際に用いる複数のオペレータ端末が設置され、顧客から問い合わせの電話がかかってくると、いずれかのオペレータ端末に電話が転送される（例えば特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１０−１０９８９５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
コールセンタに電話を掛けてくる顧客には、様々なタイプの顧客が存在する。そのため、オペレータは、顧客満足度を高めるために顧客のタイプに応じた対応を行うことが求められている。熟練したオペレータであれば、顧客との会話の中で顧客のタイプを把握し、顧客のタイプに応じて適切な対応を行うことが可能である。しかしながら、コールセンタにおけるオペレータの熟練度は様々であり、全てのオペレータが顧客のタイプを上手く把握して適切な対応を行うことは困難であるという課題がある。
【０００５】
そこで、本発明は、顧客のタイプを通知することでオペレータに適切な対応を促すことが可能な技術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】
【０００６】
本発明の一態様に係るコールセンタ装置は、オペレータと顧客との間で行われる会話において、オペレータの音声及び顧客の音声を入力する入力部と、入力部に入力された顧客の音声及びオペレータの音声を分析することで、複数の顧客タイプのうち顧客に該当する顧客タイプを特定する分析部と、分析部で特定された顧客の顧客タイプを示す画面をオペレータ端末の画面に表示させる表示部と、を有する。この態様によれば、オペレータに顧客のタイプを通知することができ、オペレータに適切な対応を促すことが可能になる。
【０００７】
上記態様において、分析部は、顧客の顧客タイプとして、第１の顧客タイプ、第２の顧客タイプ、第３の顧客タイプ及び第４の顧客タイプのうちいずれか１つを特定するようにしてもよい。この態様によれば、顧客のコミュニケーションパターンを特定することができ、オペレータに対して、顧客のコミュニケーションパターンに応じた適切な対応を促すことが可能になる。
【０００８】
上記態様において、分析部は、顧客の音声における音圧及び／又は周波数、並びに会話の中で顧客の音声とオペレータの音声との重なりに基づいて、顧客の顧客タイプを特定するようにしてもよい。この態様によれば、コールセンタ装置は、顧客タイプを、顧客の音声の音圧、顧客の音声の周波数及び音声同士の重なりに基づいて特定することが可能になる。
【０００９】
上記態様において、分析部は、顧客の音声における音圧及び／又は周波数に基づいて顧客の顧客タイプを評価するための第１の評価軸の値を算出し、会話の中で顧客の音声とオペレータの音声との重なりに基づいて顧客の顧客タイプを評価するための第２の評価軸の値を算出し、第１の評価軸の値、及び第２の評価軸の値に基づいて顧客の顧客タイプを特定するようにしてもよい。この態様によれば、コールセンタ装置は、顧客タイプを、顧客の感情表現の度合い及び顧客の自己主張の度合いに基づいて特定することが可能になる。
【００１０】
上記態様において分析部は、第１の評価軸の値が第１の閾値以上かつ、第２の評価軸の値が第２の閾値以上である場合、顧客タイプは第１の顧客タイプであると特定し、第１の評価軸の値が第１の閾値未満かつ、第２の評価軸の値が第２の閾値以上である場合、顧客タイプは第２の顧客タイプであると特定し、第１の評価軸の値が第１の閾値以上かつ、第２の評価軸の値が第２の閾値未満である場合、顧客タイプは第３の顧客タイプであると特定し、第１の評価軸の値が第１の閾値未満かつ、第２の評価軸の値が第２の閾値未満である場合、顧客タイプは第４の顧客タイプであると特定するようにしてもよい。この態様によれば、コールセンタ装置は、４つの顧客タイプを具体的に特定することが可能になる。
【００１１】
上記態様において、顧客タイプごとの会話の仕方を示すメッセージを格納するメッセージ情報を記憶する記憶部、を有し、表示部は、顧客の顧客タイプに対応するメッセージをメッセージ情報から取得してオペレータ端末の画面に表示するようにしてもよい。この態様によれば、オペレータは、通知されたメッセージを意識しながら従って顧客への対応を行うことができ、例えば顧客対応に慣れていないオペレータであっても適切な顧客対応を行うことが可能になる。
【００１２】
本発明の他の態様に係る特定方法は、コールセンタ装置が行う特定方法であって、オペレータと顧客との間で行われる会話において、オペレータの音声及び顧客の音声を入力するステップと、入力された顧客の音声及びオペレータの音声を分析することで、複数の顧客タイプのうち顧客に該当する顧客タイプを特定するステップと、特定された顧客の顧客タイプを示す画面をオペレータ端末の画面に表示させるステップと、を有する。この態様によれば、オペレータに顧客のタイプを通知することができ、オペレータに適切な対応を促すことが可能になる。
【００１３】
本発明の他の態様に係るプログラムは、コンピュータに、オペレータと顧客との間で行われる会話において、オペレータの音声及び顧客の音声を入力するステップと、入力された顧客の音声及びオペレータの音声を分析することで、複数の顧客タイプのうち顧客に該当する顧客タイプを特定するステップと、特定された顧客の顧客タイプを示す画面をオペレータ端末の画面に表示させるステップと、を実行させる。この態様によれば、オペレータに顧客のタイプを通知することができ、オペレータに適切な対応を促すことが可能になる。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、顧客のタイプを通知することでオペレータに適切な対応を促すことが可能な技術を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】実施形態に係るコールセンタシステムの構成例を示す図である。
【図２】実施形態に係るコールセンタ装置及びオペレータ端末のハードウェア構成例を示す図である。
【図３】実施形態に係るコールセンタ装置の機能ブロック構成例を示す図である。
【図４】メッセージ情報の一例を示す図である。
【図５】実施形態に係るオペレータ端末の機能ブロック構成例を示す図である。
【図６】顧客の音声及びオペレータの音声を分析する方法を説明するための図である。
【図７】顧客タイプを特定する方法を説明するための図である。
【図８】オペレータ端末に表示される画面の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
添付図面を参照して、本発明の好適な実施形態について説明する。なお、各図において、同一の符号を付したものは、同一又は同様の構成を有する。
【００１７】
＜システム構成＞
図１は、実施形態に係るコールセンタシステム１の構成例を示す図である。コールセンタシステム１は、コールセンタ装置１０と、オペレータ端末２０とを含む。図１にはオペレータ端末２０が１つ図示されているが、コールセンタシステム１は複数のオペレータ端末２０を含んでいてもよい。コールセンタ装置１０とオペレータ端末２０とは、無線又は有線の通信ネットワークＮ２を介して相互に通信することができる。
【００１８】
コールセンタ装置１０は、公衆電話回線ネットワークＮ１と接続されており、顧客から掛ってきた電話をオペレータ端末２０に転送する装置である。コールセンタ装置１０は、呼制御装置、顧客情報データベース、通話録音装置及びＶｏＩＰ−ＧＷ（Voice over IP GateWay）等の複数の機器から構成されていてもよい。
【００１９】
オペレータ端末２０は、コールセンタにおいて顧客からの問い合わせを受けるオペレータが使用する端末である。オペレータ端末２０は、例えば、マイク及びスピーカを備えたヘッドセット、キーボード及びマウス等の入力デバイス、商品又はサービスに関する情報や応対スクリプト等を表示するディスプレイ等を備えている。
【００２０】
本実施形態では、コールセンタ装置１０は、オペレータが顧客との間で対応を行っている間に顧客の音声及びオペレータの音声を分析することで、オペレータが対応中の顧客の顧客タイプを特定する機能を有している。また、特定された顧客タイプと、特定された顧客タイプに合わせた会話の仕方（注意すべき事項）をオペレータに促すメッセージとを、オペレータ端末２０の画面に表示する。
【００２１】
コールセンタ装置１０は、複数の顧客タイプの中から、オペレータが対応中の顧客の顧客タイプを特定する。特定される顧客タイプはどのような顧客タイプであってもよいが、例えば、創造重視タイプ（第１の顧客タイプ）、結果重視タイプ（第２の顧客タイプ）、調和重視タイプ（第３の顧客タイプ）及び秩序重視タイプ（第４の顧客タイプ）の４つのタイプのうちいずれかのタイプであってもよい。創造重視タイプとは、社交的で自分の思いや感情を素直に表すタイプである。結果重視タイプとは、物事を理詰めで考え、論理的な話し方をするタイプである。調和重視タイプとは、批判的・懐疑的にならず、受容的な姿勢で人と接するタイプである。秩序重視タイプとは、感情の起伏が小さく安定感のあるタイプである。ただし融通が利かずに堅いと思われることがあるタイプでもある。
【００２２】
＜ハードウェア構成＞
図２は、実施形態に係るコールセンタ装置１０及びオペレータ端末２０のハードウェア構成例を示す図である。コールセンタ装置１０及びオペレータ端末２０は、それぞれ、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１１、メモリ等の記憶装置１２、有線又は無線通信を行う通信ＩＦ（Interface）１３、入力操作を受け付ける入力デバイス１４、及び情報の出力を行う出力デバイス１５を有する。入力デバイス１４は、例えば、キーボード、マウス及び／又はマイク等である。出力デバイス１５は、例えば、ディスプレイ（画面）及び／又はスピーカ等である。
【００２３】
＜機能ブロック構成＞
図３は、実施形態に係るコールセンタ装置１０の機能ブロック構成例を示す図である。コールセンタ装置１０は、音声入力部１０１と、音声分析部１０２と、表示制御部１０３と、記憶部１０４とを含む。音声入力部１０１と、音声分析部１０２と、表示制御部１０３とは、コールセンタ装置１０のＣＰＵ１１が、記憶装置１２に記憶されたプログラムを実行することにより実現することができる。また、当該プログラムは、記憶媒体に格納することができる。当該プログラムを格納した記憶媒体は、非一時的な記憶媒体であってもよい。非一時的な記憶媒体は特に限定されないが、例えば、ＵＳＢメモリ又はＣＤ−ＲＯＭ等の記憶媒体であってもよい。記憶部１０４は、記憶装置１２を用いて実現することができる。
【００２４】
なお、図３は、本実施形態を説明するために必要な機能ブロック構成を図示したものである。コールセンタ装置１０は、更に、顧客から掛ってきた電話に自動応答することで問い合わせ内容を確認する機能、顧客から掛ってきた電話を適切なオペレータ端末２０に転送する機能など、コールセンタ装置１０としての機能を実現するために必要な各種の機能（図示せず）も含む。
【００２５】
音声入力部１０１は、オペレータと顧客が会話している間、オペレータの音声及び顧客の音声の入力を受け付ける。具体的には、音声入力部１０１は、公衆電話回線ネットワークＮ１からコールセンタ装置１０を通ってオペレータ端末２０に向かう音声データ（すなわち顧客の音声）の入力と、オペレータ端末２０からコールセンタ装置１０を通って公衆電話回線ネットワークＮ１に向かう音声データ（すなわちオペレータの音声）の入力とを受け付ける。
【００２６】
音声分析部１０２は、音声入力部１０１に入力された顧客の音声及びオペレータの音声を分析することで、オペレータと会話している顧客の顧客タイプを特定する。顧客タイプとは、創造重視タイプ、結果重視タイプ、調和重視タイプ及び秩序重視タイプのうちいずれかであってもよい。音声分析部１０２は、これらの顧客タイプの中から、オペレータと会話している顧客に最も近いと推定される顧客タイプを１つ特定する。
【００２７】
また、音声分析部１０２は、オペレータと顧客が会話している間、顧客の音声における音圧、顧客の音声における周波数、及び、会話の中で顧客の音声とオペレータの音声との重なりを測定するようにしてもよい。また、音声分析部１０２は、測定された顧客の音声における音圧及び／又は顧客の音声における周波数、並びに顧客の音声とオペレータの音声との重なりに基づいて、顧客タイプを特定するようにしてもよい。
【００２８】
また、音声分析部１０２は、顧客の音声における音圧、及び／又は、顧客の音声における周波数に基づいて、顧客の好むコミュニケーションのとり方を示す評価軸（顧客の顧客タイプを評価するための第１の評価軸）の値を算出すると共に、会話の中で顧客の音声とオペレータの音声との重なりに基づいて顧客の好む課題解決の仕方を示す評価軸（顧客の顧客タイプを評価するための第２の評価軸）の値を算出し、算出した顧客の好むコミュニケーションのとり方を示す評価軸の値、及び顧客の好む課題解決の仕方を示す評価軸の値に基づいて顧客の顧客タイプを特定するようにしてもよい。
【００２９】
音声分析部１０２が顧客タイプの分析に使用する「顧客の音声における音圧」は、より詳細には、音圧の平均（声の大きさ）及び／又は音圧の変化量（声の抑揚）であってもよい。音圧の変化量は、最大値と最小値の差とするようにしてもよいし、偏差（平均値との差）と最大値又は最小値との差とするようにしてもよい。
【００３０】
また、音声分析部１０２が顧客タイプの分析に使用する「顧客の音声における周波数」は、より詳細には、周波数の変化量（声の抑揚）であってもよい。周波数の変化量は、最大値と最小値の差とするようにしてもよいし、偏差（平均値との差）と最大値又は最小値との差とするようにしてもよい。
【００３１】
また、音声分析部１０２が顧客タイプの分析に使用する「顧客の音声とオペレータの音声との重なり」は、より詳細には、顧客の音声とオペレータの音声とが重なりあう回数（オペレータが話をしている最中に会話を被せてくる回数）及び／又は顧客の音声とオペレータの音声とが重なりあう時間の長さであってもよい。
【００３２】
表示制御部１０３は、音声分析部１０２で特定された顧客の顧客タイプを示す画面をオペレータ端末２０の画面に表示させる。
【００３３】
記憶部１０４は、メッセージ情報を格納する。図４にメッセージ情報の一例を示す。「顧客タイプ」には、４つの顧客タイプが格納される。「表示メッセージ」には、顧客タイプごとに、会話の仕方を示すメッセージとしてオペレータ端末２０の画面に表示させるメッセージのテキストデータが格納される。
【００３４】
図５は、実施形態に係るオペレータ端末２０の機能ブロック構成例を示す図である。オペレータ端末２０は、通信部２０１と、表示部２０２とを含む。通信部２０１と、表示部２０２とは、オペレータ端末２０のＣＰＵ１１が、記憶装置１２に記憶されたプログラムを実行することにより実現することができる。また、当該プログラムは、記憶媒体に格納することができる。当該プログラムを格納した記憶媒体は、非一時的な記憶媒体であってもよい。非一時的な記憶媒体は特に限定されないが、例えば、ＵＳＢメモリ又はＣＤ−ＲＯＭ等の記憶媒体であってもよい。
【００３５】
なお、図５は、本実施形態を説明するために必要な機能ブロック構成を図示したものである。オペレータ端末２０は、更に、コールセンタ装置１０から受信した顧客の音声をヘッドセットから出力する機能や、マイクに入力されたオペレータの音声をコールセンタ装置１０に送信する機能など、オペレータが顧客と会話するために必要な各種の機能（図示せず）も含む。
【００３６】
通信部２０１は、通信ネットワークＮ２を介してコールセンタ装置１０と通信する機能を有する。
【００３７】
表示部２０２は、コールセンタ装置１０から受信した画面表示データをディスプレイ等の出力デバイス１５に表示する。表示部２０２は、例えばＷｅｂブラウザであり、コールセンタ装置１０から受信したＷｅｂコンテンツを表示することとしてもよい。若しくは、オペレータ端末２０には、コンピュータをオペレータ端末２０として動作させるための専用のプログラムがインストールされており、表示部２０２は、当該専用のプログラムが認識可能なプロトコル等で記述された画面表示データをコールセンタ装置１０から受信して表示することとしてもよい。
【００３８】
＜処理手順の具体例＞
続いて、コールセンタ装置１０が、オペレータと会話している顧客の顧客タイプを特定する際の処理手順について具体例を説明する。音声分析部１０２は、まず、顧客の音声における音圧の平均、顧客の音声における周波数の変化量、顧客及びオペレータの音声同士が重なりあう回数を測定する。次に、音声分析部１０２は、測定した顧客の音声における音圧の平均、及び顧客の音声における周波数の変化量に基づいて“顧客の好むコミュニケーションの取り方を示す評価軸の値”を算出する。次に、音声分析部１０２は、会話の中で顧客の音声とオペレータの音声とが重なりあう回数に基づいて顧客の“好む課題解決の仕方を示す評価軸の値”を算出する。最後に、音声分析部１０２は、算出した顧客の好むコミュニケーションの取り方を示す評価軸の値、及び顧客の好む課題解決の仕方を示す評価軸の値に基づいて顧客の顧客タイプを特定する。
【００３９】
（音圧の平均、周波数の変化量、音声が重なりあう回数の測定）
図６は、顧客の音声及びオペレータの音声を分析する方法を説明するための図である。まず、音声分析部１０２は、音声入力部１０１に入力された顧客の声における音圧（dB）の平均を測定する。音声分析部１０２は、例えば、所定の測定時間（Ｔ1）のうち顧客が音声を発していた時間における音圧の平均を測定するようにしてもよい。所定の測定時間は、どのように定義されてもよいが、例えば、顧客とオペレータとの間で会話が開始されたタイミングから３０秒間や１分間などであってもよい。
【００４０】
図６（ａ）の例は、顧客が発した声の音圧の例を示している。縦軸は音圧（dB）、横軸は時刻（t）である。図６（ａ）の例では、音圧の平均としてＡ１（dB）が測定されている。同様に、図６（ｂ）の例は、顧客の声が図６（ａ）の例よりも小さい場合における、顧客が発した声の音圧の例を示している。図６（ａ）の例では、音圧の平均としてＡ２（dB）（＜Ａ１）が測定されている。
【００４１】
続いて、音声分析部１０２は、音声入力部１０１に入力された顧客の声の周波数（Hz）の変化量を測定する。音声分析部１０２は、例えば、所定の測定時間（Ｔ2）のうち顧客が声を発していた時間における周波数の変化量を測定するようにしてもよい。具体的には、音の高さの変化量は、「変化量＝所定の測定時間（Ｔ2）における周波数の最大（Hz）−所定の測定時間（Ｔ2）における周波数の最小（Hz）」の式で算出するようにしてもよい。
【００４２】
図６（ｃ）の例は、顧客が発した声の音の高さの例を示している。縦軸は音高（Hz）、横軸は時刻（t）である。図６（ｃ）の例では、変化量Ｖ１は、例えば、「変化量Ｖ１＝所定の測定時間（Ｔ2）における周波数の最大Ｂ１（Hz）−所定の測定時間（Ｔ2）における周波数の最小Ｂ２（Hz）」で算出される。図６（ｄ）の例は、周波数の変化量が図６（ｃ）の例よりも小さい場合における、顧客が発した声の音の高さの例を示している。図６（ｄ）の例では、変化量Ｖ２は、例えば、「変化量Ｖ２＝所定の測定時間（Ｔ2）における周波数の最大Ｂ３（Hz）−所定の測定時間（Ｔ2）における周波数の最小Ｂ４（Hz）」で算出される。
【００４３】
続いて、音声分析部１０２は、音声入力部１０１に入力された顧客の声とオペレータの声とが重なりあう回数を測定する。音声分析部１０２は、例えば、所定の測定時間（Ｔ3）において、顧客が声を発していた時間と、オペレータが声を発していた時間とが重なりあう回数を測定するようにしてもよい。図６（ｅ）は、顧客が声を発していた時間とオペレータが声を発していた時間とが１回重なりあった場合の例を示している。例えば、オペレータが商品の説明をしている最中に、顧客が次の質問をしてきたようなケースが考えられる。図６（ｆ）は、顧客が声を発していた時間とオペレータが声を発していた時間とが重なりあっていない場合の例を示している。
【００４４】
以上の説明において、所定の測定時間（Ｔ1）、所定の測定時間（Ｔ2）及び所定の測定時間（Ｔ3）は全て同一の長さであってもよいし、いずれか２つが同一の長さであってもよいし、それぞれ異なる長さであってもよい。また、測定開始タイミングは全て同一であってもよいし、いずれか２つが同一のタイミングであってもよいし、それぞれ異なっていてもよい。
【００４５】
（顧客の好むコミュニケーションの取り方を示す評価軸の値の算出）
次に、音声分析部１０２は、測定された、顧客の音声における音圧の平均及び顧客の音声における周波数の変化に基づいて顧客の好むコミュニケーションの取り方を示す評価軸の値を算出する。顧客の好むコミュニケーションの取り方を示す評価軸とは、顧客の好むコミュニケーションの取り方として、顧客自身の感情を伝える傾向があるのか、又は、物事を論理的に伝える傾向があるのかを示す評価軸である。本実施形態において当該評価軸は、顧客が自身の感情を伝える傾向があるほど値が大きくなり、物事を論理的に伝える傾向があるほど値が小さくなるものとするが、これに限定されるものではない。
【００４６】
音声分析部１０２は、例えば、音圧の平均及び周波数の変化量を所定の計算式に代入することで、顧客の好むコミュニケーションの取り方を示す評価軸の値を算出するようにしてもよい。当該所定の計算式は、音圧の平均（声の大きさ）が大きいほど及び周波数の変化量（声の抑揚）が大きいほど、顧客の好むコミュニケーションの取り方を示す評価軸の値が大きくなるような計算式である。つまり、音声分析部１０２は、声が大きくかつ声の抑揚が大きい顧客ほど、顧客自身の感情を伝える傾向が大きいと判定し、声が小さく又は声の抑揚が小さい顧客ほど、物事を論理的に伝える傾向があると判定する。当該計算式は、例えば「顧客の好むコミュニケーションの取り方を示す評価軸の値＝音圧の平均×Ｐ１＋周波数の変化量×Ｐ２（Ｐ１及びＰ２は所定の正の係数）」であってもよい。なお、これに限定されず、本実施形態では、どのような計算式が用いられてもよい。
【００４７】
（顧客の好む課題解決の仕方を示す評価軸の値の算出）
次に、音声分析部１０２は、測定された顧客の音声とオペレータの音声とが重なりあう回数に基づいて、顧客の好む課題解決の仕方を示す評価軸の値を算出する。顧客の好む課題解決の仕方を示す評価軸とは、顧客の好む課題解決の仕方として、チャレンジする傾向があるのか、又は、ステップを踏んで取り組む傾向にあるのかを示す評価軸である。本実施形態において当該評価軸は、顧客がチャレンジする傾向があるほど値が大きくなり、ステップを踏んで取り組む傾向にあるほど値が小さくなるものとするが、これに限定されるものではない。音声分析部１０２は、例えば、当該回数を所定の計算式に代入することで、顧客の好む課題解決の仕方を示す評価軸の値を算出するようにしてもよい。当該所定の計算式は、音声同士が重なりあう回数が多いほど、顧客の好む課題解決の仕方を示す評価軸の値が大きくなるような計算式である。つまり、音声分析部１０２は、顧客が、オペレータの声を最後まで聴かずに被せて話をしてくることが多いほど、顧客自身が抱いている課題（例えば、商品ＸＸを手に入れたいといった課題や、商品ＸＸに関して詳細を知りたいといった課題）に対して自らチャレンジする傾向にあると判定し、オペレータの声を最後まで聴いてから話をしてくることが多いほど、顧客自身が抱いている課題に対してステップを踏んで取り組む傾向にあると判定する。当該計算式は、例えば「顧客の好む課題解決の仕方を示す評価軸の値＝音声同士が重なりあう回数×Ｐ３（Ｐ３は所定の正の係数）」であってもよい。なお、これに限定されず、本実施形態では、どのような計算式が用いられてもよい。
【００４８】
（顧客タイプの特定）
次に、音声分析部１０２は、算出した顧客の好むコミュニケーションの取り方を示す評価軸の値及び顧客の好む課題解決の仕方を示す評価軸の値に基づいて、顧客タイプを特定する。
【００４９】
図７は、顧客タイプを特定する方法を説明するための図である。図７において、Ｘ軸は顧客の好む課題解決の仕方を示す評価軸の値を示しており、Ｙ軸は顧客の好むコミュニケーションの取り方を示す評価軸の値を示している。また、図７において、Ｙ軸のうちＸ軸と交わる箇所の顧客の好むコミュニケーションの取り方を示す評価軸の値を「第１の閾値」と定義する。まだ、Ｘ軸のうちＹ軸と交わる箇所の顧客の好む課題解決の仕方を示す評価軸の値を「第２の閾値」と定義する。
【００５０】
音声分析部１０２は、顧客の好むコミュニケーションの取り方を示す評価軸の値が第１の閾値以上かつ、顧客の好む課題解決の仕方を示す評価軸の値が第２の閾値以上である場合（つまり図７の右下に位置する場合）、顧客タイプは「創造重視タイプ」であると特定する。
【００５１】
また、音声分析部１０２は、顧客の好むコミュニケーションの取り方を示す評価軸の値が第１の閾値未満かつ、顧客の好む課題解決の仕方を示す評価軸の値が第２の閾値以上である場合（つまり図７の右上に位置する場合）、顧客タイプは「結果重視タイプ」であると特定する。
【００５２】
また、音声分析部１０２は、顧客の好むコミュニケーションの取り方を示す評価軸の値が第１の閾値以上かつ、顧客の好む課題解決の仕方を示す評価軸の値が第２の閾値未満である場合（つまり図７の左下に位置する場合）、顧客タイプは「調和重視タイプ」であると特定する。
【００５３】
また、音声分析部１０２は、顧客の好むコミュニケーションの取り方を示す評価軸の値が第１の閾値未満かつ、顧客の好む課題解決の仕方を示す評価軸の値が第２の閾値未満である場合（つまり図７の左上に位置する場合）、顧客タイプは「秩序重視タイプ」であると特定する。
【００５４】
以上、音声分析部１０２が顧客タイプを特定する方法を説明したが、音声分析部１０２は、更に、特定した顧客タイプである確率（信頼度）を算出するようにしてもよい。例えば、図７において、Ｃ１に位置するために調和重視タイプと特定された顧客と、Ｃ２に位置するために調和重視タイプと特定された顧客とでは、Ｃ２に位置する顧客の方が調和重視タイプである確率が高いと考えられる。このような処理を実現するため、音声分析部１０２は、例えば、特定した顧客タイプである確率を、Ｙ軸からの距離及びＸ軸からの距離のうち近い方の軸からの距離に基づいて算出するようにしてもよい。例えば、音声分析部１０２は、「確率＝Ｙ軸からの距離及びＸ軸からの距離のうち近い方の軸の距離×Ｐ４（Ｐ４は所定の正の係数）」であってもよい。なお、これに限定されず、本実施形態では、どのような計算式が用いられてもよい。
【００５５】
（画面表示例）
図８は、オペレータ端末２０に表示される画面の一例を示す図である。図８に示すように、オペレータ端末２０に表示される画面は、特定された顧客タイプとその確率を表示する表示エリアＡ１０１と、オペレータが顧客に商品やサービスの説明をする際に使用する対応スクリプトを表示する表示エリアＡ１０２と、特定された顧客タイプに対応する会話の仕方を示すメッセージを表示する表示エリアＡ１０３と、オペレータに対する任意のメッセージを表示する表示エリアＡ１０４とを含む。
【００５６】
＜変形例＞
コールセンタ装置１０が特定する顧客タイプは、例えば、ソーシャルスタイル理論で定義されている、コミュニケーションパターンを示す４つのタイプのうちいずれかのタイプであってもよい。ここで、ソーシャルスタイル理論で定義されている４つのタイプとは、具体的には、ドライビング（実行型）、エクスプレッシブ（直感型）、アナリティカル（分析型）及びエミアブル（温和型）である。ドライビング（ドライバーとも呼ばれる）とは、意見を主張するが感情を表に出さずに会話する傾向があるタイプを意味する。エクスプレッシブとは、意見を主張すると共に感情を表に出して会話する傾向があるタイプを意味する。アナリティカルとは、意見を主張せず、感情も表に出さずに会話する傾向があるタイプを意味する。エミアブルとは、意見は主張しないが感情を表に出して会話する傾向があるタイプを意味する。
【００５７】
本変形例は、実施形態で説明した「顧客の好むコミュニケーションのとり方を示す評価軸」を「感情表現の大きさを示す評価軸」に置き換えると共に、「顧客の好む課題解決の仕方を示す評価軸」を「自己主張の強さを示す評価軸」に置き換えることで対応可能である。また、実施形態で説明した「創造重視タイプ」、「結果重視タイプ」、「調和重視タイプ」及び「秩序重視タイプ」を、それぞれ、「エクスプレッシブ」、「ドライビング」、「エミアブル」及び「アナリティカル」に置き換えることで対応可能である。
【００５８】
本変形例では、音声分析部１０２は、声が大きくかつ声の抑揚が大きい顧客ほど、感情表現が大きい（つまり、感情表現の大きさを示す評価軸の値が大きい）と判定し、声が小さく又は声の抑揚が小さい顧客ほど、感情表現が小さい（つまり、感情表現の大きさを示す評価軸の値が小さい）と判定する。また、音声分析部１０２は、オペレータの声を最後まで聴かずに被せて話をしてくることが多い顧客ほど、自己主張が強いと判定し、オペレータの声を最後まで聴いてから話をしてくることが多い顧客ほど、自己主張が弱いと判定する。
【００５９】
「感情表現の大きさを示す評価軸」を、顧客の顧客タイプを評価するための第１の評価軸を称してもよい。また、「自己主張の強さを示す評価軸」を、顧客の顧客タイプを評価するための第２の評価軸と称してもよい。また、「エクスプレッシブ」、「ドライビング」、「エミアブル」及び「アナリティカル」を、それぞれ第１の顧客タイプ、第２の顧客タイプ、第３の顧客タイプ及び第４の顧客タイプと称してもよい。
【００６０】
＜まとめ＞
以上、実施形態について説明した。本実施形態では、コールセンタ装置１０は顧客の顧客タイプを判定し、オペレータ端末２０の画面に、顧客タイプと顧客タイプに対応した会話の仕方を示すメッセージとを表示するようにした。これにより、オペレータは、顧客タイプを容易に認識することが出来ると共に、画面に表示されたメッセージに従って会話を行うことで、顧客の顧客タイプに合わせた適切な対応を容易に行うことが可能になる。
【００６１】
また、コールセンタ装置１０は、予めコールセンタ装置１０が実行するプログラムに組み込まれた分析方法に従って顧客の音声及びオペレータの音声を分析することで顧客タイプを特定する。これにより、顧客タイプを評価する際の正確性を保ちつつ、一定の処理速度を確保することが可能になる。
【００６２】
以上説明した実施形態は、本発明の理解を容易にするためのものであり、本発明を限定して解釈するためのものではない。実施形態で説明したフローチャート、シーケンス、実施形態が備える各要素並びにその配置、材料、条件、形状及びサイズ等は、例示したものに限定されるわけではなく適宜変更することができる。また、異なる実施形態で示した構成同士を部分的に置換し又は組み合わせることが可能である。
【００６３】
コールセンタには、商品やサービス等に関する顧客からの問い合わせに対応する多数のオペレータが在籍する施設のみならず、例えば電話によるカウンセリングなど、顧客からの電話に１又は少数の対応者が対応するような様々な形態のサービスを提供する施設も含まれる。
【符号の説明】
【００６４】
１…コールセンタシステム、１０…コールセンタ装置、１１…ＣＰＵ、１２…記憶装置、１３…通信ＩＦ、１４…入力デバイス、１５…出力デバイス、２０…オペレータ端末、１０１…音声入力部、１０２…音声分析部、１０３…表示制御部、１０４…記憶部、２０１…通信部、２０２…表示部
【図１】
2019208110.tif 000003
【図２】
2019208110.tif 000004
【図３】
2019208110.tif 000005
【図４】
2019208110.tif 000006
【図５】
2019208110.tif 000007
【図６】
2019208110.tif 000008
【図７】
2019208110.tif 000009
【図８】
2019208110.tif 000010
【手続補正書】
【提出日】平成31年4月23日(2019.4.23)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
オペレータと顧客との間で行われる会話において、前記オペレータの音声及び前記顧客の音声を入力する入力部と、
前記入力部に入力された前記顧客の音声及び前記オペレータの音声を分析することで、複数の顧客タイプのうち前記顧客に該当する顧客タイプを特定する分析部と、
前記分析部で特定された前記顧客の顧客タイプを示す画面をオペレータ端末の画面に表示させる表示部と、
を有し、
前記分析部は、
前記顧客の音声における音圧及び／又は周波数に基づいて前記顧客の顧客タイプを評価するための第１の評価軸の値を算出し、
前記会話の中で前記顧客の音声と前記オペレータの音声との重なりに基づいて前記顧客の顧客タイプを評価するための第２の評価軸の値を算出し、
前記第１の評価軸の値、及び前記第２の評価軸の値に基づいて前記顧客の顧客タイプを特定する、コールセンタ装置。
【請求項２】
前記分析部は、前記顧客の顧客タイプとして、第１の顧客タイプ、第２の顧客タイプ、第３の顧客タイプ及び第４の顧客タイプのうちいずれか１つを特定する、
請求項１に記載のコールセンタ装置。
【請求項３】
前記分析部は、前記顧客の音声における音圧及び／又は周波数、並びに前記会話の中で前記顧客の音声と前記オペレータの音声との重なりに基づいて、前記顧客の顧客タイプを特定する、
請求項１又は２に記載のコールセンタ装置。
【請求項４】
前記分析部は、
前記第１の評価軸の値が第１の閾値以上かつ、前記第２の評価軸の値が第２の閾値以上である場合、前記顧客タイプは第１の顧客タイプであると特定し、
前記第１の評価軸の値が第１の閾値未満かつ、前記第２の評価軸の値が第２の閾値以上である場合、前記顧客タイプは第２の顧客タイプであると特定し、
前記第１の評価軸の値が第１の閾値以上かつ、前記第２の評価軸の値が第２の閾値未満である場合、前記顧客タイプは第３の顧客タイプであると特定し、
前記第１の評価軸の値が第１の閾値未満かつ、前記第２の評価軸の値が第２の閾値未満である場合、前記顧客タイプは第４の顧客タイプであると特定する、
請求項１乃至３のいずれか一項に記載のコールセンタ装置。
【請求項５】
顧客タイプごとの会話の仕方を示すメッセージを格納するメッセージ情報を記憶する記憶部、を有し、
前記表示部は、前記顧客の顧客タイプに対応する前記メッセージを前記メッセージ情報から取得して前記オペレータ端末の画面に表示する、
請求項１乃至４のいずれか一項に記載のコールセンタ装置。
【請求項６】
コールセンタ装置が行う特定方法であって、
オペレータと顧客との間で行われる会話において、前記オペレータの音声及び前記顧客の音声を入力するステップと、
入力された前記顧客の音声及び前記オペレータの音声を分析することで、複数の顧客タイプのうち前記顧客に該当する顧客タイプを特定するステップと、
特定された前記顧客の顧客タイプを示す画面をオペレータ端末の画面に表示させるステップと、
を有し、
前記特定するステップは、
前記顧客の音声における音圧及び／又は周波数に基づいて前記顧客の顧客タイプを評価するための第１の評価軸の値を算出し、
前記会話の中で前記顧客の音声と前記オペレータの音声との重なりに基づいて前記顧客の顧客タイプを評価するための第２の評価軸の値を算出し、
前記第１の評価軸の値、及び前記第２の評価軸の値に基づいて前記顧客の顧客タイプを特定する、特定方法。
【請求項７】
コンピュータに、
オペレータと顧客との間で行われる会話において、前記オペレータの音声及び前記顧客の音声を入力するステップと、
入力された前記顧客の音声及び前記オペレータの音声を分析することで、複数の顧客タイプのうち前記顧客に該当する顧客タイプを特定するステップと、
特定された前記顧客の顧客タイプを示す画面をオペレータ端末の画面に表示させるステップと、
を実行させ、
前記特定するステップは、
前記顧客の音声における音圧及び／又は周波数に基づいて前記顧客の顧客タイプを評価するための第１の評価軸の値を算出し、
前記会話の中で前記顧客の音声と前記オペレータの音声との重なりに基づいて前記顧客の顧客タイプを評価するための第２の評価軸の値を算出し、
前記第１の評価軸の値、及び前記第２の評価軸の値に基づいて前記顧客の顧客タイプを特定する、プログラム。