(57)【要約】【課題】ＡＩ対話中の苦情化を予防するコールセンタシステム、コールセンタ装置、対話方法、およびそのプログラムを提供する。【解決手段】コールセンタサーバに、顧客との音声対話をＡＩによって行うＡＩ対話処理部と、顧客の通話音声を元に通話内容を解析する通話内容解析部と、通話内容解析部の解析結果に基づき苦情状態もしくは苦情予備軍状態を検知する苦情検知処理部と、ＡＩ対話処理部によるＡＩ対話からオペレータ作業端末のオペレータが顧客との音声対話を行うオペレータ対話への切り替えを行う対話切替部と、ＡＩ対話処理部、通話内容解析部、および、苦情検知処理部を制御し、さらに、対話切替部に対しては、苦情検知処理部の検出結果が苦情状態であれば切り替えの制御をし、苦情検知処理部の検出結果が苦情予備軍状態であれば顧客端末から顧客の切替希望情報を取得した場合のみ切り替えの制御をする制御部と、を有する。【選択図】        図２
2019047170.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
オペレータ作業端末とスーパーバイザ作業端末とコールセンタサーバとを備え、顧客端末にコールセンタサービスを提供するコールセンタシステムであって、
前記コールセンタサーバは、
顧客との音声対話をＡＩによって行うＡＩ対話処理部と、
顧客の通話音声を元に通話内容を解析する通話内容解析部と、
前記通話内容解析部の解析結果に基づき苦情状態もしくは苦情予備軍状態を検知する苦情検知処理部と、
前記ＡＩ対話処理部によるＡＩ対話から前記オペレータ作業端末のオペレータが顧客との音声対話を行うオペレータ対話への切り替え、または、前記オペレータ対話から前記スーパーバイザ作業端末のスーパーバイザが顧客との音声対話を行うスーパーバイザ対話への切り替え、を行う対話切替部と、
前記ＡＩ対話処理部、前記通話内容解析部、および、前記苦情検知処理部を制御し、さらに、前記対話切替部に対しては、前記苦情検知処理部の検出結果が苦情状態であれば前記切り替えの制御をし、前記苦情検知処理部の検出結果が苦情予備軍状態であれば前記顧客端末から顧客の切替希望情報を取得した場合のみ前記切り替えの制御をする制御部と、
を有することを特徴とするコールセンタシステム。
【請求項２】
請求項１に記載のコールセンタシステムにおいて、
前記対話切替部が、前記ＡＩ対話から前記オペレータ対話への切り替えを行う対話切替部の場合であって、
前記制御部は、前記苦情検知処理の検出結果が苦情予備軍状態であって切替希望情報を得られない場合において、さらに前記顧客端末から顧客の前記ＡＩ対話の継続希望情報を取得した場合のみＡＩ対話処理部にＡＩ対話を継続させる制御を行うことを特徴とするコールセンタシステム。
【請求項３】
請求項１または請求項２に記載のコールセンタシステムにおいて、
前記対話切替部が、前記ＡＩ対話から前記オペレータ対話への切り替えを行う対話切替部の場合であって、
前記切替希望情報もしくは前記継続希望情報は、ＡＩ対話処理部により前記顧客端末上の顧客に、前記切替希望情報においては前記切り替え、前記継続希望情報においては前記ＡＩ対話の継続、を希望するかをアナウンスし、前記アナウンスに対する顧客の応答音声を前記ＡＩ対話処理部が音声認識する、もしくは、前記アナウンスに対する顧客の顧客端末操作によるプッシュボタン信号を前記ＡＩ対話処理部が受信することで、前記制御部が取得することを特徴とするコールセンタシステム。
【請求項４】
オペレータ作業端末とコールセンタサーバとを備え、顧客端末にコールセンタサービスを提供するコールセンタシステムの前記コールセンタサーバの機能を有するコールセンタ装置であって、
顧客との音声対話をＡＩによって行うＡＩ対話処理部と、
顧客の通話音声を元に通話内容を解析する通話内容解析部と、
前記通話内容解析部の解析結果に基づき苦情状態もしくは苦情予備軍状態を検知する苦情検知処理部と、
前記ＡＩ対話処理部によるＡＩ対話から前記オペレータ作業端末のオペレータが顧客との音声対話を行うオペレータ対話への切り替え、を行う対話切替部と、
前記ＡＩ対話処理部、前記通話内容解析部、および、前記苦情検知処理部を制御し、さらに、前記対話切替部に対しては、前記苦情検知処理部の検出結果が苦情状態であれば前記切り替えの制御をし、前記苦情検知処理部の検出結果が苦情予備軍状態であれば前記顧客端末から顧客の切替希望情報を取得した場合のみ前記切り替えの制御をする制御部と、
を有することを特徴とするコールセンタ装置。
【請求項５】
オペレータ作業端末とコールセンタサーバとを備え、顧客端末にコールセンタサービスを提供するコールセンタシステムにおけるコールセンタサーバによって実行される対話方法であって、
顧客との音声対話をＡＩによって行うＡＩ対話処理ステップと、
顧客の通話音声を元に通話内容を解析する通話内容解析ステップと、
前記通話内容解析ステップの解析結果に基づき苦情状態もしくは苦情予備軍状態を検知する苦情検知処理ステップと、
前記苦情検知処理ステップの検出結果が苦情状態であれば、前記ＡＩ対話処理ステップによるＡＩ対話から前記オペレータ作業端末のオペレータが顧客との音声対話を行うオペレータ対話へ切り替えるステップと、
前記苦情検知処理ステップの検出結果が苦情予備軍状態であれば、前記顧客端末から顧客の切替希望情報を取得した場合のみ前記ＡＩ対話から前記オペレータ対話へ切り替えるステップと、
を有することを特徴とする対話方法。
【請求項６】
オペレータ作業端末とコールセンタサーバとを備え、顧客端末にコールセンタサービスを提供するコールセンタシステムにおける前記コールセンタサーバによって実行される対話方法のためのプログラムであって、
前記コールセンタサーバのコンピュータに、
顧客との音声対話をＡＩによって行うＡＩ対話処理ステップと、
顧客の通話音声を元に通話内容を解析する通話内容解析ステップと、
前記通話内容解析ステップの解析結果に基づき苦情状態もしくは苦情予備軍状態を検知する苦情検知処理ステップと、
前記苦情検知処理ステップの検出結果が苦情状態であれば、前記ＡＩ対話処理ステップによるＡＩ対話から前記オペレータ作業端末のオペレータが顧客との音声対話を行うオペレータ対話へ切り替えるステップと、
前記苦情検知処理ステップの検出結果が苦情予備軍状態であれば、前記顧客端末から顧客の切替希望情報を取得した場合のみ前記ＡＩ対話から前記オペレータ対話へ切り替えるステップと、
を実行させることを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、金融機関などのインバウンドコールセンタシステムにおいて、顧客とバーチャルオペレータまたはオペレータとの会話内容を解析することで、顧客通話中に顧客が苦情状態であることを検知し状況悪化を予防する機能を備えたコールセンタシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来のコールセンタシステムにおける苦情対応としては、顧客の感情度合いやオペレータが対応に困惑している状況を自動判断して、オペレータからの要求により又は上級オペレータであるスーパーバイザが監視することにより、スーパーバイザが適切処理を行ったりスーパーバイザへの通話切り替えを行うことで、通話中の苦情状態の状況悪化の予防に繋げている（例えば、特許文献１、特許文献２、特許文献３、特許文献４参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００４−３７９８９号公報
【特許文献２】特開２００７−４０００号公報
【特許文献３】特開２０１１−９９０２号公報
【特許文献４】特開２０１６−１１９６３４公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、従来の技術においては、コールセンタシステム側としてＡＩ（Ａｒｔｉｆｉｃａｌ  Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ）によるバーチャルオペレータ（以降、ＡＩと略称する）が顧客と対話（ＡＩ対話）している場合において、通話内容からは明らかに顧客が苦情を表している状態とは断定できない状況においては、上級のオペレータ対話に切り替えるための判断基準が無いため、ＡＩからの要求で対話切替ができず、ＡＩ対話中の苦情化を予防することができないという問題点があった。また、前記状況における対応として上級オペレータが監視することで対話切替の判断が可能であるが、上級オペレータの負担増加に繋がりかつＡＩによる無人化の意義を失うことにもなっていた。
また、当初の対話がオペレータ対話であっても、上記状況においては、上級のオペレータ対話（スーパーバイザ対話）に切り替える判断が難しいため、オペレータからの要求で対話切替ができず、オペレータ対話中の苦情化を予防することができないという問題点があった。また、前記状況における対応としてスーパーバイザが監視することで対話切替の判断が可能であるが、スーパーバイザの負担増加に繋がっていた。
【０００５】
本発明は、このような問題を解決することを課題とし、ＡＩ対話やオペレータ対話中の苦情化を予防することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明のコールセンタシステムは、オペレータ作業端末とスーパーバイザ作業端末とコールセンタサーバとを備え顧客端末にコールセンタサービスを提供するコールセンタシステムであって、前記コールセンタサーバに、顧客との音声対話をＡＩによって行うＡＩ対話処理部と、顧客の通話音声を元に通話内容を解析する通話内容解析部と、前記通話内容解析部の解析結果に基づき苦情状態もしくは苦情予備軍状態を検知する苦情検知処理部と、前記ＡＩ対話処理部によるＡＩ対話から前記オペレータ作業端末のオペレータが顧客との音声対話を行うオペレータ対話への切り替え、または、前記オペレータ対話から前記スーパーバイザ作業端末のスーパーバイザが顧客との音声対話を行うスーパーバイザ対話への切り替え、を行う対話切替部と、前記ＡＩ対話処理部、前記通話内容解析部、および、前記苦情検知処理部を制御し、さらに、前記対話切替部に対しては、前記苦情検知処理部の検出結果が苦情状態であれば前記切り替えの制御をし、前記苦情検知処理部の検出結果が苦情予備軍状態であれば前記顧客端末から顧客の切替希望情報を取得した場合のみ前記切り替えの制御をする制御部と、を有することを特徴とする。
【０００７】
本発明のコールセンタ装置は、オペレータ作業端末とコールセンタサーバとを備え顧客端末にコールセンタサービスを提供するコールセンタシステムの前記コールセンタサーバの機能を有するコールセンタ装置であって、顧客との音声対話をＡＩによって行うＡＩ対話処理部と、顧客の通話音声を元に通話内容を解析する通話内容解析部と、前記通話内容解析部の解析結果に基づき苦情状態もしくは苦情予備軍状態を検知する苦情検知処理部と、前記ＡＩ対話処理部によるＡＩ対話から前記オペレータ作業端末のオペレータが顧客との音声対話を行うオペレータ対話への切り替え、を行う対話切替部と、前記ＡＩ対話処理部、前記通話内容解析部、および、前記苦情検知処理部を制御し、さらに、前記対話切替部に対しては、前記苦情検知処理部の検出結果が苦情状態であれば前記切り替えの制御をし、前記苦情検知処理部の検出結果が苦情予備軍状態であれば前記顧客端末から顧客の切替希望情報を取得した場合のみ前記切り替えの制御をする制御部と、を有することを特徴とする。
【０００８】
本発明の対話方法は、オペレータ作業端末とコールセンタサーバとを備え顧客端末にコールセンタサービスを提供するコールセンタシステムにおけるコールセンタサーバによって実行される対話方法であって、顧客との音声対話をＡＩによって行うＡＩ対話処理ステップと、顧客の通話音声を元に通話内容を解析する通話内容解析ステップと、前記通話内容解析ステップの解析結果に基づき苦情状態もしくは苦情予備軍状態を検知する苦情検知処理ステップと、前記苦情検知処理ステップの検出結果が苦情状態であれば、前記ＡＩ対話処理ステップによるＡＩ対話から前記オペレータ作業端末のオペレータが顧客との音声対話を行うオペレータ対話へ切り替えるステップと、前記苦情検知処理ステップの検出結果が苦情予備軍状態であれば、前記顧客端末から顧客の切替希望情報を取得した場合のみ前記ＡＩ対話から前記オペレータ対話へ切り替えるステップと、を有することを特徴とする。
【０００９】
本発明のプログラムは、オペレータ作業端末とコールセンタサーバとを備え顧客端末にコールセンタサービスを提供するコールセンタシステムにおける前記コールセンタサーバによって実行される対話方法のためのプログラムであって、前記コールセンタサーバのコンピュータに、顧客との音声対話をＡＩによって行うＡＩ対話処理ステップと、顧客の通話音声を元に通話内容を解析する通話内容解析ステップと、前記通話内容解析ステップの解析結果に基づき苦情状態もしくは苦情予備軍状態を検知する苦情検知処理ステップと、前記苦情検知処理ステップの検出結果が苦情状態であれば、前記ＡＩ対話処理ステップによるＡＩ対話から前記オペレータ作業端末のオペレータが顧客との音声対話を行うオペレータ対話へ切り替えるステップと、前記苦情検知処理ステップの検出結果が苦情予備軍状態であれば、前記顧客端末から顧客の切替希望情報を取得した場合のみ前記ＡＩ対話から前記オペレータ対話へ切り替えるステップと、を実行させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１０】
このようにした本発明は、ＡＩ対話の場合において、通話内容からは明らかに顧客が苦情を表している状態とは断定できない状況においても、オペレータ対話に切り替えるための判断基準を提供し、ＡＩ対話中の苦情化を予防することができる。また、前記状況における対応としてオペレータが監視する必要性を無くし、オペレータの負担を低減し、ＡＩによる無人化を達成できる。
さらに、当初の対話がオペレータ対話であっても、上記状況において、スーパーバイザ対話に切り替える判断基準を提供し、オペレータ対話中の苦情化を予防することができる。また、前記状況における対応としてスーパーバイザが監視する必要性を無くし、スーパーバイザの負担を低減できる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】第１の実施例におけるコールセンタシステムの全体構成を示すブロック図。
【図２】第１の実施例におけるコールセンタサーバの機能的構成を示すブロック図。
【図３】第１の実施例における苦情検知処理のアルゴリズムを示すフローチャート。
【図４】第１の実施例における言葉間隔計算のアルゴリズムを示すフローチャート。
【図５】第１の実施例における音声認識処理の結果とそれに対するフラグの値を示す説明図。
【図６】第１の実施例における感情分析処理の結果とそれに対するフラグの値を示す説明図。
【図７】第１の実施例における言葉間隔計算の結果とそれに対するフラグの値を示す説明図。
【図８】第１の実施例における顧客へ対話切替を問う処理の顧客の応答とそれに対するフラグの値を示す説明図。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、図面を参照して本発明による顧客の苦情検知機能を備えたコールセンタシステムの実施例を説明する。本実施例にはコールセンタサーバの機能を有するコールセンタ装置、切替方法、そのプログラムをも含む。
本発明において、通話とは顧客がインターネットや電話回線を通じてコールセンタに対して行う電話での話、対話とはコールセンタ側が行う対応であって通話に対する応答や顧客に対するアナウンスなどのことと定義する。ＡＩ対話とはＡＩが行う対話、オペレータ対話とはオペレータが行う対話、スーパーバイザ対話とはスーパーバイザが行う対話と定義する。さらに、発話とはコールセンタの対話−対話間における一連の顧客の通話のことと定義する。
テキストデータ、発話検出時間、ＮＧワード、ＮＧワード数とは共に、従来技術である音声認識技術により発話を音声認識した認識結果としての音声認識データであって、テキストデータとは発話をテキスト化したデータと定義する。発話検出時間とは発話の時間的長さのことと定義する。ＮＧワードとは顧客が後述する苦情状態であることを表す発話内における所定のワードのことと定義する。ＮＧワード数とは発話内のＮＧワードの数のことと定義する。
怒り感情の有無情報とは、感情分析技術により発話を感情分析した分析結果としての感情分析データであって、発話内に怒りの感情があったか否かを示す情報のことと定義する。
さらに、苦情状態とは、通話内容が明らかに顧客が苦情を表している状態と定義する。苦情予備軍状態とは、通話内容からは明らかに顧客が苦情を表している状態とは断定できないが、苦情を表している可能性がある状態と定義する。苦情状態でも苦情予備軍状態でもない状態を苦情無し状態と定義する。苦情検知とは、苦情状態もしくは苦情予備軍状態を検知することと定義する。
【実施例１】
【００１３】
図１は第１の実施例におけるコールセンタシステムの全体構成を示すブロック図である。
【００１４】
図１において、コールセンタシステム１は、顧客とオペレータ（ＡＩを含む）間のやり取りを制御するコールセンタサーバ（コールセンタ装置）１１、音声を入力しテキストデータと発話検出時間と所定のキーワード（本発明においてはキーワード自体ではなく所定のＮＧワードに対するＮＧワード数）を出力する公知技術（例えば特許文献４）により構成された音声認識システム１２、音声を入力しその音声の感情を識別する（本発明おいては発話毎の怒り感情の有無情報のみ出力するものとする）公知技術（例えば特許文献３）により構成された感情分析システム１３、後述するデータ蓄積部の内容を表示するモニタを有するオペレータ作業端末１４（スーパーバイザ作業端末を含む）、インターネットまたは電話回線を介して接続された顧客端末１５から構成される。
【００１５】
図２は第１の実施例におけるコールセンタサーバの機能的構成を示すブロック図である。
【００１６】
図２において、制御部１１１はプログラムを実行することによりコールセンタサーバ１１の各機能ブロックを制御し、プログラムを実行することにより後述するメモリ部１１２のデータの加工や演算処理を行う機能を有する。このプログラムは後述するメモリ部１１２に記憶されて提供されるものであっても良く、また、制御部１１１に内蔵されたメモリに記憶されて提供されるものであっても良い。
メモリ部１１２はコールセンタサーバ１１の各処理部から得られたデータの一時的格納や、制御部１１１が行うデータの加工や演算処理などに利用するための機能を有する。
データ蓄積部１１３は発話毎の、音声認識データ（テキストデータ、発話検出時間、ＮＧワード数）と感情分析データ（怒り感情の有無情報）と後述の図４において説明する言葉間隔とテキスト文字数および後述する各フラグの値を蓄積する機能を有する。
ＡＩ対話処理部１１４は顧客の発話を受けてＡＩから応答を行う機能を有する。ＡＩ対話処理部にはＡＩの顧客へのアナウンスに対する顧客の返答を判定する機能を含む。
音声認識入出力処理部１１５は、顧客の発話音声を音声認識システム１２に渡し、音声認識システム１２から音声認識データを受け取る機能を有する。
感情分析入出力処理部１１６は、顧客の発話音声を感情分析システム１３に渡し、感情分析システム１３から感情分析データである怒り感情の有無情報を受け取る機能を有する。
苦情検知処理部１１７は音声認識入出力処理部１１５、感情分析入出力処理部１１６、後述する言葉間隔処理部１１８から受け取った情報を元に、苦情状態もしくは苦情予備軍状態を検知する機能を有する。これら音声認識入出力処理部１１５と感情分析入出力処理部１１６と言葉間隔処理部１１８の機能を有するものが通話内容解析部である。
言葉間隔処理部１１８は音声認識入出力処理部１１５から受け取った情報を元に顧客の発する言葉間隔を計算し、得た値を苦情検知処理部１１７に渡す機能を有する。
対話切替部１１９はＡＩ対話処理部１１４の対応を基にＡＩ対話からオペレータ対話への切り替えを行う機能を有する。
【００１７】
図３は第１の実施例における顧客の苦情検知処理のアルゴリズムを示すフローチャートである。本フローチャートの図中Ｓで表すステップに従って図１、図２、図５、図６、図７および図８を参照しながら説明する。
なお、ＡＩ対話処理部１１４、通話内容解析部（音声認識入出力処理部１１５と感情分析入出力処理部１１６と言葉間隔処理部１１８）、および、苦情検知処理部１１７は全て制御部１１１が、本フローチャートに従い手順制御するものとし、以下の説明では制御部１１１の制御動作の説明については省略する。
【００１８】
Ｓ１００：メモリ部１１２が持つ顧客の発話回数を示す識別番号iの値を０に設定する。このiの値は顧客が発話するたびに、後述するＳ１０１にて1ずつ加算される。
【００１９】
Ｓ１０１：メモリ部１１２が持つ５つのフラグである、苦情状態検出フラグｃｏｍｐｔ、苦情予備軍状態検出フラグｄａｎｇｅｒ、対話切替フラグｃｈａｎｇｅ、同一アナウンス継続フラグｃｏｎｔ１、および、会話継続フラグｃｏｎｔ２を各発話（すなわち識別番号）の発話の開始毎に初期値０に設定する。また、このステップにおいて識別番号iの値をｉ＋１に設定する。
【００２０】
Ｓ１０２：このステップは音声認識処理を行うステップである。すなわち、音声認識システム１２へ発話毎に音声データが入力され、音声認識入出力処理部１１５が発話毎に音声認識システム１２から受け取るテキストデータと発話検出時間とＮＧワード数をメモリ部１１２に格納する。さらにこれらの格納データを識別番号ｉ毎にデータ蓄積部１１３に蓄積する。所定のＮＧワードが予め音声認識システム１２に設定されており、入力された音声データを基に音声認識システム１２がＮＧワードを検出し、入力された音声データ毎にＮＧワード数を音声認識入出力処理部１１５に渡すものとする。
【００２１】
Ｓ１０３：苦情検知処理部１１７が、メモリ部１１２に格納されたＮＧワード数を受け取って、ＮＧワード数に応じて苦情状態か否かを判断する。判断基準の一例としてはＮＧワード数が１以上のときに苦情状態と判断し、０のときは苦情状態ではないと判断する。苦情状態と判断されたときは苦情検知処理部１１７がフラグｃｏｍｐｔを１とし、苦情状態でないと判断されたときはフラグｃｏｍｐｔを０とする。そして、そのｃｏｍｐｔの値を識別番号ｉ毎にデータ蓄積部１１３に蓄積する。
【００２２】
図５は、音声認識処理の結果とそれに対するフラグの値を示す説明図である。すなわち、Ｓ１０２とＳ１０３において識別番号ｉ毎のデータ蓄積部１１３に蓄積されたデータ（発話検出時間はＳ１０３においては判断に用いられないためここでは省略する）の例である。図５の例は、所定のＮＧワードに「馬鹿」のワードが含まれていた場合であって、識別番号４にてテキストデータ「だから聞こえないって言ってんだろ、馬鹿」から「馬鹿」をＮＧワードとして検出し識別番号４におけるＮＧワード数が１となり、この時のフラグｃｏｍｐｔが１となった例である。
【００２３】
Ｓ１０４：フラグｃｏｍｐｔが1の場合はフラグｃｈａｎｇｅを1にして（Ｓ１１２）からＳ１１３の処理へ進み、フラグｃｏｍｐｔが０の場合はＳ１０５へ進む。
【００２４】
Ｓ１０５：このステップは感情分析処理を行うステップである。すなわち、感情分析システム１３へ発話毎に音声データが入力され、感情分析入出力処理部１１６が発話毎に感情分析システム１３から受け取る怒り感情の有無情報をメモリ部１１２に格納する。さらにこの格納データを識別番号ｉ毎にデータ蓄積部１１３に蓄積する。
感情分析システム１３は、入力された音声データを基にその周波数等から怒り感情の有無を検出し、入力された音声データ毎に怒り感情の有無情報を感情分析入出力処理部１１６に渡すものとする。
【００２５】
Ｓ１０６：苦情検知処理部１１７が、Ｓ１０５におけるメモリ部１１２の怒り感情の有無情報を受け取って、怒り感情情報が有りのとき、苦情状態と判断し、怒り感情情報が無しの時は苦情状態でないと判断する。苦情状態と判断されたときは苦情検知処理部１１７がフラグｃｏｍｐｔを１とし、苦情状態でないと判断されたときはフラグｃｏｍｐｔを０とする。そして、そのｃｏｍｐｔの値を識別番号ｉ毎にデータ蓄積部１１３に蓄積する。
【００２６】
図６は、感情分析処理の結果とそれに対するフラグの値を示す説明図である。すなわち、Ｓ１０５とＳ１０６において識別番号ｉ毎のデータ蓄積部１１３に蓄積されたデータの例である。図６の例は、識別番号４にてテキストデータ「だから聞こえないって言ってんだろ、馬鹿」に怒りの感情が含まれていた場合であって、識別番号４における怒り感情の有無情報が「あり」となり、この時のフラグｃｏｍｐｔが１となった例である。
【００２７】
Ｓ１０７：フラグｃｏｍｐｔが1の場合はフラグｃｈａｎｇｅを1にして（Ｓ１１２）からＳ１１３の処理へ進み、フラグｃｏｍｐｔが０の場合はＳ１０８へ進む。
【００２８】
Ｓ１０８：このステップは言葉間隔計算を行うステップである。メモリ部１１２に格納された音声認識データを基に言葉間隔処理部１１８が言葉間隔計算を行い、その結果（後述する言葉間隔ＳＰ（ｉ）とテキスト文字数（ｉ）とｄａｎｇｅｒの値）をメモリ部１１２に格納し、識別番号ｉ毎にデータ蓄積部１１３に蓄積する。本ステップについては後述の図４の説明で詳細に説明する。
【００２９】
図７は、言葉間隔計算の結果とそれに対するフラグの値を示す説明図である。すなわち、Ｓ１０８において（発話検出時間はＳ１０２において）識別番号ｉ毎のデータ蓄積部１１３に蓄積されたデータの例である。図７の例は、識別番号３にてテキストデータ「すみません、さっきから良く聞こえないんですけど」の言葉間隔ＰＨ（３）がＰＨ（１）未満の場合であって、この時のフラグｄａｎｇｅｒが１となった例である。
【００３０】
Ｓ１０９：Ｓ１０８で設定したフラグｄａｎｇｅｒが１の場合は苦情予備軍状態と判断して顧客が対話切替を希望するか否かの判断処理（Ｓ１１０）へ進み、フラグｄａｎｇｅｒが０の場合は苦情無し状態と判断してそのまま対話を継続する処理（Ｓ１１６）へ進む。
【００３１】
Ｓ１１０：このステップは、顧客へ対話切替を問う処理、すなわち、顧客端末１５から顧客の切替希望情報を取得する処理である。具体例としては、ＡＩ対話処理部１１４が顧客に「オペレータ対話に切り替えますか」（これは本アナウンスの一例に過ぎない）とアナウンスを行い、その返答をＡＩ対話処理部１１４が判定し、取得する。切替希望情報を取得した場合はＡＩ対話処理部がフラグｃｈａｎｇｅを１としてＳ１１１に進む。アナウンスする方法としては音声合成による方法であっても録音済みの定型文（合成音声又は人間の音声）を流す方法であっても良い（以下同様）。切替希望情報が取得されなかった場合は、フラグｃｈａｎｇｅを０（初期値）としたままＳ１１１に進む。顧客の切替希望情報を取得する方法としては、ＡＩ対話処理部１１４が顧客の返答を音声認識することによりＡＩ対話処理部１１４から取得する方法であっても、ＡＩ対話処理部１１４のアナウンスが顧客にプッシュボタン押下を促してそのブッシュボタン信号をＡＩ対話処理部１１４が受信して取得する方法であっても良い。
【００３２】
図８は顧客へ対話切替を問う処理の顧客の応答とそれに対するフラグの値を示す説明図であって、顧客の返答を音声認識することにより判定した例である。パターン１、２、３が切替希望の場合であって各々ｃｈａｎｇｅが１となり、パターン４、５、６が切替希望しない場合であって、各々ｃｈａｎｇｅが０となっている。
【００３３】
Ｓ１１１：フラグｃｈａｎｇｅが1の場合は対話切替処理（Ｓ１１３）へ進み、フラグｃｈａｎｇｅが０の場合は次のアナウンスの処理（Ｓ１１４）へ進む。
【００３４】
Ｓ１１３：フラグｃｈａｎｇｅが１のときは、対話切替部１１９がＡＩ対話処理部１１４によるＡＩ対話からオペレータ作業端末１４によるオペレータ対話への切り替えを行う。対話切替部１１９はデータ蓄積部１１３の蓄積データ（ＡＩ対話中のテキストデータなど）をオペレータ作業端末１４へと転送し、顧客の苦情検知処理を終了する。
【００３５】
Ｓ１１４：このステップは、顧客へＡＩ対話継続を問う処理である。すなわち、顧客端末１５から顧客のＡＩ対話の継続希望情報を取得する処理である。具体例としては、ＡＩ対話処理部１１４が顧客に「今後ＡＩ対話を継続しますか？」(これは本アナウンスの一例に過ぎない)とアナウンスを行い、その返答を、ＡＩ対話処理部１１４が判定し、取得する。ＡＩ対話の継続希望情報を取得した場合はＡＩ対話処理部１１４がフラグｃｏｎｔ１を１とする。ＡＩ対話の継続希望情報が取得されなかった場合は、ｃｏｎｔ１は０（初期値）のままとなる。顧客のＡＩ対話の切替希望情報を取得する方法としては、ＡＩ対話処理部１１４が顧客の返答を音声認識することによりＡＩ対話処理部１１４から取得する方法であっても、ＡＩ対話処理部１１４のアナウンスが顧客にプッシュボタン押下を促してそのブッシュボタン信号をＡＩ対話処理部１１４が受信して取得する方法であっても良い。
【００３６】
Ｓ１１５：フラグｃｏｎｔ１が１の場合はＳ１１６に進み、フラグｃｏｎｔ１が０の場合は、顧客の苦情検知処理を終了する。
【００３７】
Ｓ１１６：顧客の通話が継続しているかをＡＩ対話処理部１１４が判定する。継続していると判定した場合は、ＡＩ対話処理部がフラグｃｏｎｔ２を１とする。
【００３８】
Ｓ１１７：フラグｃｏｎｔ２が１の場合はＳ１０１に進み、フラグｃｏｎｔ２が０の場合は、顧客の苦情検知処理を終了する。なお、苦情検知処理を終了した後、顧客との通話が続いていれば、再び上記の苦情検知処理を開始してよい。
【００３９】
図４は第１の実施例における言葉間隔計算のアルゴリズムを示すフローチャートである。フローチャートの図中Ｓで表すステップに従って図１および図２を参照しながら説明する
Ｓ２０１：言葉間隔処理部１１８が、メモリ部１１２に格納された識別番号ｉに対応するテキストデータＳＰ（ｉ）と発話検出時間Ｔ（ｉ）を受け取る。
【００４０】
Ｓ２０２：言葉間隔処理部１１８がＳＰ（ｉ）からＳＰ（ｉ）のテキスト文字数Ｎ（ｉ）を算出し、言葉間隔ＰＨ（ｉ）＝Ｔ（ｉ）／Ｎ（ｉ）を算出する。
【００４１】
Ｓ２０３：言葉間隔処理部１１８がＰＨ（１）−ＰＨ（ｉ）を算出し、０を超える場合をクレーム予備軍、０以下の場合をクレーム予備軍でないと判断する。
【００４２】
Ｓ２０４：Ｓ２０３の結果がクレーム予備軍であった場合、フラグｄａｎｇｅｒを1に設定する。
【００４３】
Ｓ２０５：Ｓ２０３の結果がクレーム予備軍でない場合、フラグｄａｎｇｅｒを０に設定する。
【００４４】
このような実施例１により、ＡＩ対話の場合において、通話内容からは明らかに顧客が苦情を表している状態とは断定できない状況においても、オペレータ対話に切り替えるための判断基準を提供し、ＡＩ対話中の苦情化を予防することができる。また、前記状況における対応としてオペレータが監視する必要性を無くし、オペレータの負担を低減し、ＡＩによる無人化を達成できる。
【実施例２】
【００４５】
実施例１の内容は、オペレータ対話からスーパーバイザ対話へ切り替える場合の顧客の苦情検知機能を備えたコールセンタシステムへも対応できる。実施例２においては図１のオペレータ作業端末１４にはスーパーバイザ作業端末も含まれるものとする。また、当初の対話はＡＩ対話処理部１１４によるＡＩ対話ではなく、オペレータ作業端末１４によるオペレータ対話であるとする。
以下に実施例１との相違点のみ述べる。
＜対話切替部１１９について＞
対話切替部１１９はＡＩ対話処理部１１４の対応を基に、またはオペレータの対応を基に、オペレータ対話からスーパーバイザ対話への切り替えを行う機能を有する。
＜図３の説明におけるＳ１１０、Ｓ１１３乃至Ｓ１１７について＞
Ｓ１１０：このステップは、顧客へ対話切替を問う処理、すなわち、顧客端末１５から顧客の切替希望情報を取得する処理である。具体例としては、ＡＩ対話処理部１１４またはオペレータが顧客に「スーパーバイザ対話に切り替えますか」（これは本アナウンスの一例に過ぎない）とアナウンスを行い、その返答をＡＩ対話処理部１１４またはオペレータが判定し、取得する。切替希望情報を取得した場合はＡＩ対話処理部がフラグｃｈａｎｇｅを１としてＳ１１１に進む。ＡＩ対話処理部１１４がアナウンスする方法としては音声合成による方法であっても録音済みの定型文（合成音声又は人間の音声）を流す方法であっても良い（以下同様）。フラグｃｈａｎｇｅが０の場合はＳ１１２に進む。ＡＩ対話処理部１１４が顧客の切替希望情報を取得する方法としては、ＡＩ対話処理部１１４が顧客の返答を音声認識することにより取得する方法であっても、ＡＩ対話処理部１１４のアナウンスが顧客にプッシュボタン押下を促してそのブッシュボタン信号をＡＩ対話処理部１１４が受信して取得する方法であっても良い。
【００４６】
Ｓ１１３：フラグｃｈａｎｇｅが１のときは、対話切替部１１９がオペレータ作業端末１４によるオペレータ対話からスーパーバイザ作業端末によるスーパーバイザ対話への切り替えを行う。対話切替部１１９はデータ蓄積部１１３の蓄積データ（オペレータ対話中のテキストデータなど）をスーパーバイザ作業端末１４へと転送し、顧客の苦情検知処理を終了する。
【００４７】
Ｓ１１４乃至Ｓ１１７：実施例２においてはこれらの処理は行わず、Ｓ１０９にてｄａｎｇｅｒ＝０、Ｓ１１１にてｃｈａｎｇｅ＝０であればどちらもＳ１０１へ進むものとする。
【００４８】
このような実施例２により、当初の対話がオペレータ対話であっても、通話内容からは明らかに顧客が苦情を表している状態とは断定できない状況において、スーパーバイザ対話に切り替える判断基準を提供し、オペレータ対話中の苦情化を予防することができる。また、前記状況における対応としてスーパーバイザが監視する必要性を無くし、スーパーバイザの負担を低減できる。
【符号の説明】
【００４９】
１      コールセンタシステム
１１    コールセンタサーバ
１２    音声認識システム
１３    感情分析システム
１４    オペレータ作業端末
１５    顧客端末
１１１  制御部
１１２  メモリ部
１１３  データ蓄積部
１１４  ＡＩ対話処理部
１１５  音声認識入出力処理部
１１６  感情分析入出力処理部
１１７  苦情検知処理部
１１８  言葉間隔処理部
１１９  対話切替部
【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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