(57)【要約】【課題】対応付けプログラム、対応付け装置及び対応付け方法に関し、ＦＡＱ中の組織名が変更された場合においてもインシデントを精度良く対応付けることができる。【解決手段】インシデントと少なくとも一つの質問回答の対応付けに基づき、インシデントに対応する質問回答を推定するモデルを学習し、質問回答が対応付けられたインシデントを質問回答の識別番号及び所定の名称ごとに対応付け、質問回答が対応付かないインシデントを所定の名称ごとにまとめ、それぞれに含まれるインシデントの対応日時の最も早い日時と最も遅い日時を抽出し、対応付かないインシデントの質問回答候補をモデルに基づき推定し、質問回答と所定の名称ごとのインシデントの最も早い日時と、推定された質問回答候補のインシデントの所定の名称ごとの最も遅い日時を比較し、日時が重複しない質問回答候補を対応付かないインシデントの候補として対応付ける処理を実行させる。【選択図】図１
2019045925.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
インシデントと少なくとも一つの質問回答を対応付ける対応付け装置によって実行される対応付けプログラムであって、
インシデントと質問回答の対応付けに基づいて、インシデントに対応する質問回答を推定するモデルを学習し、
前記質問回答が対応付けられたインシデントを質問回答の識別番号及び所定の名称ごとに対応付けるとともに、前記質問回答が対応付かないインシデントを前記所定の名称ごとにまとめて、それぞれのまとまりに含まれるインシデントの対応日時の最も早い日時と最も遅い日時をそれぞれ抽出し、
前記対応付かないインシデントの質問回答候補を前記モデルに基づいて推定し、
前記質問回答と前記所定の名称ごとのインシデントの最も早い日時と、推定された前記質問回答候補のインシデントの前記所定の名称ごとの最も遅い日時を比較し、日時が重複しない質問回答集候補を前記対応付かないインシデントの質問回答候補として対応付ける、
処理を前記対応付け装置のコンピュータに実行させることを特徴とする対応付けプログラム。
【請求項２】
前記質問回答と前記所定の名称ごとのインシデントの最も遅い日時を更に用いて比較し、日時が重複しない質問回答候補を前記対応付かないインシデントの質問回答候補として対応付けることを特徴とする請求項１に記載の対応付けプログラム。
【請求項３】
前記インシデントと前記質問回答のそれぞれの文の類似度を算出し、算出された類似度に応じて前記インシデントと前記質問回答の対応付けを行う、
ことを特徴とする請求項１又は２に記載の対応付けプログラム。
【請求項４】
前記所定の名称は組織名であることを特徴とする請求項１から３のいずれか１つに記載の対応付けプログラム。
【請求項５】
インシデントと少なくとも一つの質問回答の対応付けに基づいて、インシデントに対応する質問回答を推定するモデルを学習する学習部と、
前記質問回答が対応付けられたインシデントを質問回答の識別番号及び所定の名称ごとに対応付けるとともに、前記質問回答が対応付かないインシデントを前記所定の名称ごとにまとめて、それぞれのまとまりに含まれるインシデントの対応日時の最も早い日時と最も遅い日時をそれぞれ抽出する抽出部と、
前記対応付かないインシデントの質問回答候補を前記モデルに基づいて推定する推定部と、
前記質問回答と前記所定の名称ごとのインシデントの最も早い日時と、推定された前記質問回答候補のインシデントの前記所定の名称ごとの最も遅い日時を比較し、日時が重複しない質問回答候補を前記対応付かないインシデントの質問回答候補として対応付ける対応付け部とを、
有することを特徴とする対応付け装置。
【請求項６】
インシデントと少なくとも一つの質問回答の対応付けに基づいて、インシデントに対応する質問回答を推定するモデルを学習し、
前記質問回答が対応付けられたインシデントを質問回答の識別番号及び所定の名称ごとに対応付けるとともに、前記質問回答が対応付かないインシデントを前記所定の名称ごとにまとめて、それぞれのまとまりに含まれるインシデントの対応日時の最も早い日時と最も遅い日時をそれぞれ抽出し、
前記対応付かないインシデントの質問回答候補を前記モデルに基づいて推定し、
前記質問回答と前記所定の名称ごとのインシデントの最も早い日時と、推定された前記質問回答候補のインシデントの前記所定の名称ごとの最も遅い日時を比較し、日時が重複しない質問回答候補を前記対応付かないインシデントの質問回答候補として対応付ける、
ことを特徴とする対応付け方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
対応付けプログラム、対応付け装置及び対応付け方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来からＦＡＱ（Frequently Asked Questions）の検索精度を向上させるために、インシデントとＦＡＱを対応付けていた。例えば、顧客の問い合わせを他の組織に割り振るようなコンタクトセンターにおいては、組織名や電話番号など特定の種類の単語の重みを大きくして類似度を計算し、インシデントとＦＡＱ、すなわち文書同士を対応付けている（下記の特許文献１を参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００３−１６１０６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかし、組織名など所定の名称の変更によりＦＡＱ中の所定の名称は更新されているが、インシデントは対応時のままで更新されていない場合、更新前の所定の名称を含むインシデントと更新後の所定の名称を含むＦＡＱを精度よく対応付けることができない。
【０００５】
そこで、本発明の１つの側面では、ＦＡＱ中の組織名が変更された場合においてもインシデントを精度良く対応付けることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
態様の一例では、インシデントと少なくとも一つの質問回答の対応付けに基づいて、インシデントに対応する質問回答を推定するモデルを学習し、前記質問回答が対応付けられたインシデントを質問回答の識別番号及び所定の名称ごとに対応付けるとともに、前記質問回答が対応付かないインシデントを前記所定の名称ごとにまとめて、それぞれのまとまりに含まれるインシデントの対応日時の最も早い日時と最も遅い日時をそれぞれ抽出し、前記対応付かないインシデントの質問回答候補を前記モデルに基づいて推定し、前記質問回答と前記所定の名称ごとのインシデントの最も早い日時と、推定された前記質問回答候補のインシデントの前記所定の名称ごとの最も遅い日時を比較し、日時が重複しない質問回答候補を前記対応付かないインシデントの質問回答候補として対応付ける、処理を対応付け装置のコンピュータに実行させる。
【発明の効果】
【０００７】
ＦＡＱ中の組織名が変更された場合においてもインシデントを精度良く対応付けることができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】実施形態の対応付け装置の機能構成を示す図である。
【図２】実施形態におけるインシデントデータ及びＦＡＱデータの一例を示す図である。
【図３】実施形態における組織名の改称又は変更があった場合の組織名の出現について説明するための図である。
【図４Ａ】実施形態におけるインシデント及びＦＡＱに対して形態素解析を行った際の類似度を示す図である。
【図４Ｂ】実施形態における類似度に基づいてインシデントとＦＡＱを対応付けた結果を示す図である。
【図５】実施形態における訓練例によりインシデントをＦＡＱに分類する学習を行い、分類モデルが生成されることを説明するための図である。
【図６】実施形態におけるスタート日付とエンド日付のまとめ処理について説明するための図である。
【図７】実施形態における対応付かないインシデントを分類モデルにかけ、各インシデントの対応ＦＡＱ候補を推定し、それらの対応付けについて説明するための図である。
【図８】実施形態の対応付け装置のハードウェア構成を示す図である。
【図９】実施形態の対応付け装置におけるＦＡＱの対応付け処理フローを示すフローチャートである。
【図１０】実施形態の対応付け装置における対応付いたインシデントにおける日付決定処理フローを示すフローチャートである。
【図１１】実施形態の対応付け装置における対応付かないインシデントにおける日付決定処理フローを示すフローチャートである。
【図１２】実施形態の対応付け装置における重複しないＦＡＱの対応付け処理フローを示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、本発明を実施するための形態について図面を参照しながら説明する。
図１は実施形態の対応付け装置の構成の一例を示す。対応付け装置１は、インシデントデータ（対応履歴データ）２と、回答の知識源であるＦＡＱデータ３を受信し、受信したインシデントとＦＡＱを対応付ける処理を行い、インシデントとＦＡＱの対応付けデータ４を出力する。対応付けの具体的な処理については後述する。
【００１０】
なお、ここではインシデントデータ２やＦＡＱデータ３が対応付け装置１の外部から入力される構成であるが、対応付け装置１内の記憶領域にインシデントデータ２やＦＡＱデータ３が格納され、インシデントデータ２及びＦＡＱデータ３を読み込むようにしてもよい。
【００１１】
ここで、インシデントデータ及びＦＡＱデータの一例について図２を用いて説明する。インシデントデータ２は、インシデントＩＤ、質問、対応、顧客名、対応日時の項目から構成されている。なお、構成される項目はこれに限定されるものではなく、他の項目を含むものであってもよい。
【００１２】
インシデントＩＤはインシデントを識別するための固有の識別情報であり、例えばｉ０１００１、ｉ０１００２などである。
【００１３】
質問は、質問者（ユーザ）からの質問の内容を示しており、例えばインシデントＩＤがｉ０１００１のインシデントでは「ミドルウェア○○のカタログが欲しいのですが、どうすれば入手できるでしょうか」という質問内容である。
【００１４】
対応は、質問者からの質問に対するオペレータの対応の内容を示しており、例えばインシデントＩＤがｉ０１００１の質問に対して「担当のＡ部にお回ししました」という対応内容である。
【００１５】
顧客名は、質問者の名称を示しており、例えばインシデントＩＤがｉ０１００１の質問者は（株）ＡＡＡ社 ａａ様であることを示している。
【００１６】
対応日時は、質問者からの質問に対してオペレータが対応した日時を示すものであり、例えばインシデントＩＤがｉ０１０００１のインシデントは２０１６年１２月１日の１０時０９分に対応したものであることを示している。
【００１７】
また、ＦＡＱデータ３は、ＦＡＱ ＩＤ、質問、回答の項目から構成されている。なお、構成される項目はこれに限定されるものでなく、他の項目を含むものであってもよい。
【００１８】
ＦＡＱ ＩＤはＦＡＱを識別するための固有の識別情報であり、例えばＦＡＱ０００１、ＦＡＱ０００２などである。
【００１９】
質問は、質問者から想定される質問の内容を示しており、例えばＦＡＱ ＩＤがＦＡＱ０００１では、ミドルウェア○○の資料担当に対する質問内容であることを示している。
【００２０】
回答は、想定される質問に対する回答の内容を示しており、例えばＦＡＱ ＩＤがＦＡＱ０００１の質問に対しては、Ａ部から資料を送付させること、電話の転送が可能であること、外線番号が「ａａａ−ａａａ−ａａａａ」であることなどを回答とすることが示されている。
【００２１】
これらのデータは、例えば質問者からの質問を他の組織に振り分けるためのコンタクトセンターのデータとする。
【００２２】
対応付けるＦＡＱの振り分け先は最新の組織名で記載されており、各インシデントは事象が発生した時点の記録で、その後は書き換えられないとする。すなわち、組織名やその電話番号なども事象発生時の組織名や電話番号などのままである。このことから、図２に示すように、ＦＡＱ ＩＤがＦＡＱ０００３のＦＡＱでは組織名のＤ部がインシデントデータに存在しないため、インシデントデータとＦＡＱデータの対応付けができない。
【００２３】
これに対して、実施形態の対応付け装置１では、例えば組織名改称や組織変更のある時点を境として、変更のあった組織名のインシデント中での出現の有無が変わる性質を利用して対応付けを行う。
【００２４】
例えば、図３に示すように、２０１６年１２月２１日にＣ部がＥ部に改称又は変更になった場合を考える。この場合、２０１６年１２月２１日より前のインシデントにはＣ部が現れ、Ｅ部は現れない。一方、２０１６年１２月２１日以降のインシデントにはＥ部が現れ、Ｃ部が現れない。また、インシデントとＦＡＱを対応付けようとした２０１６年１２月２６日に保有するＦＡＱに現れる組織名はＡ部、Ｂ部、Ｄ部、Ｅ部であり、Ｃ部は現れない。このように、変更のあった組織名のインシデントにおける出現の有無を対応付け処理に利用する。
【００２５】
なお、ここでは、変更対象となるものを組織名（所定の名称）としているが、組織名に限定するものではなく、任意の時期を境界とし、実体はそのまま又は主要な役割は継続しつつ、名称が変更する性質を有するものにも適用可能である。すなわち、所定の名称は、変更する可能性があり、オフィシャルなものであって、例えば組織名以外にブランド名や製品（シリーズ）名なども該当する。なお、オフィシャルであるのは、使用時期が重なったり、併用されたりすることを防ぐためである。
【００２６】
組織名は、既存の固有表現抽出、すなわち文章から人名、組織名、日時、地名などを抽出する既存技術などで抽出でき、電話番号は一定の記述パターンで抽出できる。
【００２７】
ここで、固有表現抽出方法の一例について説明する（詳細な処理方法は特許第５２４５２５５号を参照）。
【００２８】
テキストデータ「宮崎さんは、宮崎出身です。」に関する固有表現抽出を複数の抽出器で行うとする。ある抽出器では単語「宮崎」は「人名」のラベル、単語「さん」はその他のラベル、単語「は」はその他のラベル、単語「宮崎」は「人名」のラベル、単語「出身」はその他のラベル、単語「です」はその他のラベルが付される。
【００２９】
また、他の抽出器では単語「宮崎」は「人名」のラベル、単語「さん」はその他のラベル、単語「は」はその他のラベル、単語「宮崎」は「地名」のラベル、単語「出身」はその他のラベル、単語「です」はその他のラベルが付される。
【００３０】
これらの結果から、単語「宮崎」については「人名」又は「地名」の分類となる。単語「宮崎」について、前後の単語を考慮して「人名」とする出現頻度と「地名」とする出現頻度を比較し、出現頻度に応じて単語「宮崎」が「人名」であるか「地名」であるかを分類する。この例では、前者の単語「宮崎」は「人名」、後者の単語「宮崎」は「地名」とされる。
【００３１】
同様にテキストデータ「お問い合わせの製品について、○○社様には、担当の営業がついていないので、本日１２時頃、Ｂ部ｂｂｂ−ｂｂｂ−ｂｂｂｂに連絡しました。」に関する固有表現抽出を複数の抽出器で行うとする。その結果、単語「○○社」は「組織名」、単語「本日」は「日時」、単語「１２時」は「日時」、単語「Ｂ部」は「組織名」とされる。
【００３２】
次に、実施形態の対応付け装置の機能構成の一例について図１を用いて説明する。
対応付け装置１は、固有表現抽出部１１、文書分類部１２、開始終了日時抽出部１３、日時整合性検出部１４から構成されている。なお、対応付け装置１の構成はこれに限定されるものではなく、他の構成を含むものであってもよい。
【００３３】
固有表現抽出部１１は、受信するインシデント及びＦＡＱに対して形態素解析などを行い、固有表現抽出技術により組織名を抽出する。例えば、図４Ａに示すように、インシデントＩＤがｉ０１００１のインシデントでは、質問「ミドルウェア○○のカタログが欲しいのですが、どうすれば入手できるでしょうか」に対して、回答は「担当のＡ部にお回ししました」となっている。これらを形態素解析し、Ａ部という組織名が抽出される。同様にして、ＦＡＱ ＩＤがＦＡＱ０００１のＦＡＱでは、質問「ミドルウェア○○の資料担当」に対して、回答は「Ａ部から送付。電話転送可。外線ａａａ−ａａａ−ａａａａ。・・・」となっている。これらを形態素解析し、Ａ部という組織名が抽出される。他のＦＡＱについても同様に行う。
【００３４】
また、固有表現抽出部１１は、インシデントとＦＡＱの対応付けを行う。このとき、固有表現抽出部１１は、インシデントとＦＡＱの文の類似度などを用い、一定の閾値以上などの基準に基づいて類似度を足切りするなどして一定以上の信頼性を持ってインシデントをＦＡＱに対応付ける。すなわち、固有表現抽出部（処理部とも言う）１１はインシデントと質問回答集（質問回答とも言い、ＦＡＱ）のそれぞれの文の類似度を算出し、算出された類似度に応じてインシデントと質問回答集の対応付けを行う。
【００３５】
ここで、類似度の一例について説明する。インシデントとＦＡＱの間の類似度を算出するものとして、例えばコサイン類似度やJaccard係数がある。
【００３６】
コサイン類似度は、全単語集合をＶ、各単語ｉそれぞれが当該インシデントに現れる数をｘi、当該ＦＡＱに現れる数をｙiとした場合、式（１）で算出される。
【００３７】
【数１】
2019045925.tif 000003
・・・（１）
【００３８】
Jaccard係数は、全単語集合をＶ、各単語iそれぞれが当該インシデントに現れるか否かをｘi（現れる場合は１、現れない場合は０）、当該ＦＡＱに現れるか否かをｙiとした場合、式（２）で算出される。
【００３９】
【数２】
2019045925.tif 000004
・・・（２）
【００４０】
他にも重み付け方法のｔｆｉｄｆ（Term Frequency Inverse Document Frequency）で重み付けしたコサイン類似度や相互情報量などを類似度として利用することもできる。
【００４１】
例えば、インシデント及びＦＡＱの出現単語が以下の場合におけるコサイン類似度を考える。インシデントが「ミドルウェア、○○、カタログ、担当、Ａ部、回す、カタログ、入手」であり、ＦＡＱが「ミドルウェア、○○、資料、Ａ部、送付、ａａａ−ａａａ−ａａａａ」であるとする。
【００４２】
この場合、コサイン類似度＝（１×１＋１×１＋２×０＋１×０＋１×１＋１×０＋１×０＋０×１＋０×１＋０×１）／（sqrt（１＋１＋４＋１＋１＋１＋１）×sqrt（１＋１＋１＋１＋１＋１））＝０．４０６となる。
【００４３】
固有表現抽出部１１は、算出された類似度を用いて図４Ｂに示すようにインシデントをＦＡＱに対応付ける。例えば、インシデントＩＤがｉ０１００１のインシデントの場合、ＦＡＱ ＩＤがＦＡＱ０００１のＦＡＱとの類似度は０．８、ＦＡＱ ＩＤがＦＡＱ０００２のＦＡＱとの類似度は０．５、ＦＡＱ ＩＤがＦＡＱ０００３のＦＡＱとの類似度は０．１、・・・である。また、インシデントＩＤがｉ０１１１１のインシデントの場合、ＦＡＱ ＩＤがＦＡＱ０００１のＦＡＱとの類似度は０．１、ＦＡＱ ＩＤがＦＡＱ０００２のＦＡＱとの類似度は０．２、・・・である。
【００４４】
類似度の閾値が例えば０．５の場合、固有表現抽出部１１はこの閾値０．５より大きく、最も類似度の高いＦＡＱに対応付ける。なお、インシデントＩＤがｉ０１１１１のインシデントの場合、全てが閾値０．５より小さいため、対応付けはしない。対応付けされた結果が図４Ｂに示されている。
【００４５】
文書分類部１２は、図５に示すように、固有表現抽出部１１によって対応付けられたインシデントとＦＡＱを訓練例（確度の高い対応付け例）として、インシデントをＦＡＱに分類する学習を行い、分類モデルを生成する。後述するように、生成された分類モデルを用いることで、対応付かなかったインシデントのＦＡＱの候補を推定することが可能となる。すなわち、分類モデルを用いれば、対応付かなかったインシデントを入力してもＦＡＱの候補が出力される。このような訓練例による学習により、非対応データを入力してもほぼ正しい（適切な）ＦＡＱの候補が出力される。なお、訓練例はインシデントとＦＡＱの類似度が高いとして対応付けられた対応例である。
【００４６】
文書分類部１２としては、例えばナイーブベイズ、ＳＶＭ（Support Vector Machine）、ランダムフォレストなどの分類器である。すなわち、文書分類部（学習部とも言う）１２は、インシデントと質問回答集の対応付けに基づいて、インシデントに対応する質問回答集を推定するモデルを学習する。なお、分類学習については従来技術であり、詳細な説明はここでは省略する。
【００４７】
例えば、ナイーブベイズはメールのスパムフィルタリングによく使われる。インシデントを２つのＦＡＱ（ＦＡＱＡ、ＦＡＱＢ）に分類する場合、以下のベイズの定理（式（３））に従う。
【００４８】
【数３】
2019045925.tif 000005
・・・（３）
【００４９】
ここで、訓練例に現れる単語ｗi、全単語集合Ｗに対し、ｐ（ｙ）：ｐ（ＦＡＱＡ）＝ＦＡＱＡのインシデント数／訓練例数として計算する。また、ｐ（ｘ｜ｙ）：ｐ（ＦＡＱＡのインシデント｜ＦＡＱＡ）＝Πi∈ｗＦＡＱＡのインシデント中のｗiの出現数／ＦＡＱＡのインシデント中の単語の出現数として計算する。Πは総積（総乗）を示し、すべての要素（すなわち、ＦＡＱＡのインシデント中のｗiの出現数／ＦＡＱＡのインシデント中の単語の出現数）を掛け合わせる。単語ｗiが現れたときのＦＡＱＡ、ＦＡＱＢである確率ｐ（ＦＡＱＡ｜ｗi）、ｐ（ＦＡＱＢ｜ｗi）を学習モデルとして求める。
【００５０】
新しいインシデントに対しては、そこに含まれる単語ｗjについて、同様にしてそれぞれ以下を計算する。すなわち、ｐ（ＦＡＱＡ）Πj∈新しいインシデントの単語集合ｐ（ＦＡＱＡ｜ｗj）、ｐ（ＦＡＱＢ）Πj∈新しいインシデントの単語集合ｐ（ＦＡＱＢ｜ｗj）を計算し、値が大きいＦＡＱをその分類先とする。
【００５１】
開始終了日時抽出部１３は、ＦＡＱと対応付いたインシデント集合をＦＡＱごとに、また対応付かないインシデント集合を組織名ごとにインシデントをそれぞれまとめ、そこから最も早いインシデントの日時と最も遅いインシデントの日時を求める。
【００５２】
すなわち、開始終了日時抽出部（抽出部とも言う）１３は、質問回答集が対応付けられたインシデントを質問回答集の識別番号（ＦＡＱ ＩＤ）及び所定の名称ごとに対応付け、質問回答集が対応付かないインシデントを所定の名称ごとにまとめる。そして、それぞれに含まれるインシデントの対応日時の最も早い日時と最も遅い日時をそれぞれ抽出する。
【００５３】
なお、以下では説明を分かりやすくするため、日時を基準とした処理ではなく日付を基準とした処理について説明するが、日時としても基本的な処理は同様である。後述するように、最も早いインシデントの日付をスタート日付とも言い、最も遅いインシデントの日付をエンド日付とも言う。
【００５４】
具体的には、図６に示すように、対応付いたインシデントについては、ＦＡＱごとにスタート日付とエンド日付をまとめ、対応付かなかったインシデントについては、組織名ごとにスタート日付とエンド日付をまとめる。例えば、対応付いたインシデントにおけるＦＡＱ ＩＤがＦＡＱ０００１のインシデントではスタート日付が２０１６年１２月１日であり、エンド日付が２０１６年１２月２８日である。また、対応付かなかったインシデントにおける組織名がＣ部のインシデントではスタート日付が２０１５年１２月１日であり、エンド日付が２０１６年１２月２０日である。
【００５５】
日時整合性検出部１４は、対応付かなかったインシデントのＦＡＱの候補を分類モデルを用いて推定し、その中から、対応付いたインシデントのまとまりのスタート日付が推定対象のインシデントが含まれるまとまりのエンド日付と重複しないＦＡＱを対応ＦＡＱと決定する。決定されたインシデントとＦＡＱの対応付けは、不図示の表示装置や外部装置などへ出力される。
【００５６】
すなわち、日時整合性検出部（推定部とも言う）１４は、対応付かないインシデントの質問回答集候補（質問回答候補とも言う）を分類モデルに基づいて推定する。日時整合性検出部（対応付け部とも言う）１４は、質問回答集と所定の名称ごとのインシデントの最も早い日時と、推定された質問回答集候補のインシデントの所定の名称ごとの最も遅い日時を比較する。そして、日時が重複しない質問回答集候補を対応付かないインシデントの質問回答集候補として対応付ける。
【００５７】
具体的には、図７に示すように、対応付かないインシデントを分類モデルにかけ、各インシデントの対応ＦＡＱ候補を推定する。例えば、インシデントＩＤがｉ０１００３のインシデントを考える。この場合、対応ＦＡＱ候補はＦＡＱ０００４とＦＡＱ０００２などである。図６に示すＦＡＱと対応付いたインシデントのＦＡＱ０００２のスタート日付２０１６年２月１日と、ＦＡＱ０００４のスタート日付２０１６年１２月２１日が、推定対象のインシデント（インシデントＩＤがｉ０１００３のインシデント）のエンド日付とそれぞれ重複するか判断される。この場合、インシデントＩＤがｉ０１００３のインシデントの組織名はＣ部であり、その組織名に対応するエンド日付（２０１６年１２月２０日）との重複が判断される。
【００５８】
この場合、推定対象のインシデント（インシデントＩＤがｉ０１００３のインシデント）のエンド日付（２０１６年１２月２０日）は、ＦＡＱと対応付いたインシデントのＦＡＱ０００４のスタート日付２０１６年１２月２１日と重複しない。そのため、図７に示すように、インシデントＩＤがｉ０１００３のインシデントにはＦＡＱ０００４が対応付けられる。同様にして、対応付かない他のインシデントについてもＦＡＱの対応付けを行う。
【００５９】
なお、ここではスタート日付とエンド日付の重複を判断しているが、ＦＡＱと対応付いたインシデントのＦＡＱのスタート日付とエンド日付の期間と、推定対象のインシデントのエンド日付とに基づいて重複が判断されるようにしてもよい。すなわち、日時整合性検出部１４は、質問回答集と所定の名称ごとのインシデントの最も遅い日時を更に用いて比較し、日時が重複しない質問回答集候補を対応付かないインシデントの質問回答集候補として対応付ける。
【００６０】
次に、実施形態の対応付け装置のハードウェア構成について図８を用いて説明する。対応付け装置１のハードウェアは、ＣＰＵ（Central Processor Unit）８０、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）８１、ＲＡＭ（Random Access Memory）８２、ＲＯＭ（Read Only Memory）８３、通信インタフェース８４、バス８５から構成されている。ＣＰＵ８０、ＨＤＤ８１、ＲＡＭ８２、ＲＯＭ８３、通信インタフェース８４は、例えばバス８５を介して互いに接続されている。
【００６１】
ＣＰＵ８０は、バス８５を介して、ＨＤＤ８１などに格納される各種処理（例えば、インシデントとＦＡＱの対応付け処理など）を行うためのプログラムを読み込み、読み込んだプログラムをＲＡＭ８２に一時的に格納し、そのプログラムにしたがって各種処理を行う。ＣＰＵ８０は、主として、上述した固有表現抽出部１１、文書分類部１２、開始終了日時抽出部１３、日時整合性検出部１４として機能する。
【００６２】
ＨＤＤ８１には、対応付け装置１の各種処理を行うためのアプリケーションプログラムや、対応付け装置１の処理に必要なデータなどが格納される。
【００６３】
ＲＡＭ８２は、揮発性メモリであって、ＣＰＵ８０に実行させるためのＯＳ（Operating System）プログラムやアプリケーションプログラムの一部が一時的に格納される。また、ＲＡＭ８２には、ＣＰＵ８０による処理に必要な各種データが格納される。
【００６４】
ＲＯＭ８３は、不揮発性メモリであって、ブートプログラムやＢＩＯＳ（Basic Input / Output System）などのプログラムを記憶する。
【００６５】
通信インタフェース８４は、不図示の外部装置などとネットワークを介してデータの送受信を行うものである。
【００６６】
バス８５は、各装置間の制御信号、データ信号などの授受を媒介する経路である。
次に、実施形態の対応付け装置におけるＦＡＱの対応付け処理フローについて図９を用いて説明する。まず、対応付け装置１は、インシデント及びＦＡＱに対して形態素解析などを行い、固有表現抽出技術により組織名を抽出する（ステップＳ９０１）。対応付け装置１はインシデントとＦＡＱの対応付けを行う（ステップＳ９０２）。対応付け装置１は、対応付けられたインシデントとＦＡＱを訓練例として、インシデントをＦＡＱに分類する分類学習を行う（ステップＳ９０３）。分類学習により分類モデルが生成される。
【００６７】
対応付け装置１は、ＦＡＱと対応付いたインシデントをＦＡＱ、組織名ごとにまとめてスタート日付とエンド日付を決定する（対応付いたインシデントにおける日付決定処理：ステップＳ９０４）。当該処理の詳細については図１０を用いて後述する。
【００６８】
対応付け装置１は、ＦＡＱと対応付かないインシデントを組織名ごとにまとめてスタート日付とエンド日付を決定する（対応付かないインシデントにおける日付決定処理：ステップＳ９０５）。当該処理の詳細については図１１を用いて後述する。
【００６９】
対応付け装置１は、対応付かなかったインシデントのＦＡＱの候補を分類モデルを用いて推定する（ステップＳ９０６）。対応付け装置１は、推定されたＦＡＱ候補の中から、対応付いたインシデントのまとまりのスタート日付が推定対象のインシデントが含まれるまとまりのエンド日付と重複しないＦＡＱを対応付ける（重複しないＦＡＱの対応付け処理：ステップＳ９０７）。該処理の詳細については図１２を用いて後述する。
【００７０】
上述した対応付いたインシデントにおける日付決定処理フローについて図１０を用いて説明する。対応付け装置１は、ＦＡＱと対応付いたインシデントをＦＡＱごとにまとめる（ステップＳ１００１）。対応付け装置１は、ＦＡＱごとにまとめられたインシデントを、インシデントの対応の項目に現れる組織名ごとにまとめる（ステップＳ１００２）。対応付け装置１は、ＦＡＱと組織名ごとにまとめられた各インシデントについて最も早い対応の時刻をスタート日付とし、最も遅い対応の時刻をエンド日付として決定する（ステップＳ１００３）。
【００７１】
上述した対応付かないインシデントにおける日付決定処理フローについて図１１を用いて説明する。対応付け装置１は、ＦＡＱと対応付かないインシデントを、インシデントの回答の項目に現れる組織名ごとにまとめる（ステップＳ１１０１）。対応付け装置１は、組織名ごとにまとめられた各インシデントについて最も早い対応の時刻をスタート日付とし、最も遅い対応の時刻をエンド日付として決定する（ステップＳ１１０２）。
【００７２】
上述した重複しないＦＡＱの対応付け処理フローについて図１２を用いて説明する。対応付け装置１は、インシデント集合に含まれるインシデントに対し推定されたＦＡＱ候補を順位付ける（ステップ Ｓ１２０１）。ここで、ＦＡＱ候補の順位付けについては様々な方法が考えられ、例えば推定された順で決められたり、推定の信頼度などによって決められたりする。
【００７３】
対応付け装置１は、対応付けられたＦＡＱから順に１つを選択する（ステップＳ１２０２）。対応付け装置１は、対応付いたインシデントにおける日付決定処理で決定されたスタート日付が、対応付かないインシデントにおける日付決定処理で決定されたエンド日付と重複しないか否かを判断する（ステップＳ１２０３）。
【００７４】
重複しない場合（ステップＳ１２０３でＹｅｓ）、対応付け装置１は対象のインシデントに該当のＦＡＱを対応付ける（ステップＳ１２０４）。一方、重複する場合（ステップＳ１２０３でＮｏ）、対応付け装置１は順序付けられて未選択のＦＡＱがあるか否かを判断し（ステップＳ１２０５）、未選択のＦＡＱがある場合（ステップＳ１２０５でＹｅｓ）、ステップＳ１２０２へ戻る。一方、未選択のＦＡＱがない場合（ステップＳ１２０５でＮｏ）、重複しないＦＡＱの対応付け処理を終了する。
【００７５】
実施形態の対応付け装置の１つの側面によれば、ＦＡＱ中の組織名が変更された場合においてもインシデントを精度良く対応付けることができる。
【００７６】
以上の実施形態に関して、更に以下の付記を開示する。
（付記１）インシデントと少なくとも一つの質問回答の対応付けに基づいて、インシデントに対応する質問回答を推定するモデルを学習する学習部と、
前記質問回答が対応付けられたインシデントを質問回答の識別番号及び所定の名称ごとに対応付けるとともに、前記質問回答が対応付かないインシデントを前記所定の名称ごとにまとめて、それぞれのまとまりに含まれるインシデントの対応日時の最も早い日時と最も遅い日時をそれぞれ抽出する抽出部と、
前記対応付かないインシデントの質問回答候補を前記モデルに基づいて推定する推定部と、
前記質問回答と前記所定の名称ごとのインシデントの最も早い日時と、推定された前記質問回答候補のインシデントの前記所定の名称ごとの最も遅い日時を比較し、日時が重複しない質問回答候補を前記対応付かないインシデントの質問回答候補として対応付ける対応付け部とを、
有することを特徴とする対応付け装置。
（付記２）前記対応付け部は、前記質問回答と前記所定の名称ごとのインシデントの最も遅い日時を更に用いて比較し、日時が重複しない質問回答候補を前記対応付かないインシデントの質問回答候補として対応付けることを特徴とする付記１に記載の対応付け装置。
（付記３）前記インシデントと前記質問回答のそれぞれの文の類似度を算出し、算出された類似度に応じて前記インシデントと前記質問回答の対応付けを行う処理部を更に有することを特徴とする付記１又は２に記載の対応付け装置。
（付記４）前記所定の名称は組織名であることを特徴とする付記１から３のいずれか１つに記載の対応付け装置。
（付記５）インシデントと少なくとも一つの質問回答の対応付けに基づいて、インシデントに対応する質問回答を推定するモデルを学習し、
前記質問回答が対応付けられたインシデントを質問回答の識別番号及び所定の名称ごとに対応付けるとともに、前記質問回答が対応付かないインシデントを前記所定の名称ごとにまとめて、それぞれのまとまりに含まれるインシデントの対応日時の最も早い日時と最も遅い日時をそれぞれ抽出し、
前記対応付かないインシデントの質問回答候補を前記モデルに基づいて推定し、
前記質問回答と前記所定の名称ごとのインシデントの最も早い日時と、推定された前記質問回答候補のインシデントの前記所定の名称ごとの最も遅い日時を比較し、日時が重複しない質問回答候補を前記対応付かないインシデントの質問回答候補として対応付ける、
ことを特徴とする対応付け方法。
（付記６）前記質問回答と前記所定の名称ごとのインシデントの最も遅い日時を更に用いて比較し、日時が重複しない質問回答候補を前記対応付かないインシデントの質問回答候補として対応付けることを特徴とする付記５に記載の対応付け方法。
（付記７）前記インシデントと前記質問回答のそれぞれの文の類似度を算出し、算出された類似度に応じて前記インシデントと前記質問回答の対応付けを行うことを特徴とする付記５又は６に記載の対応付け方法。
（付記８）前記所定の名称は組織名であることを特徴とする付記５から７のいずれか１つに記載の対応付け方法。
【符号の説明】
【００７７】
１  対応付け装置
２  インシデント
３  ＦＡＱ
４  インシデントとＦＡＱの対応付け
１１  固有表現抽出部
１２  文書分類部
１３  開始終了日時抽出部
１４  日時整合性検出部
８０  ＣＰＵ
８１  ＨＤＤ
８２  ＲＡＭ
８３  ＲＯＭ
８４  通信インタフェース
８５  バス
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４Ａ】
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【図４Ｂ】
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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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