(57)【要約】  リクエストの最適な振り分けを行うために回答先候補をユーザに提示することが可能な情報処理装置、制御方法、およびプログラムを提供する。  ユーザリクエストのコンテキストに含まれる各要素と、回答先プロファイルを照合し、前記ユーザリクエストのコンテキストに回答することができる回答先候補を選択する選択部と、前記選択部により選択された前記回答先候補をリクエスト元のユーザに提示する提示部と、を備える、情報処理装置。
2015162960.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザリクエストのコンテキストに含まれる各要素と、回答先プロファイルを照合し、前記ユーザリクエストのコンテキストに回答することができる回答先候補を選択する選択部と、  前記選択部により選択された前記回答先候補をリクエスト元のユーザに提示する提示部と、を備える、情報処理装置。
【請求項２】
前記選択部は、複数の回答先候補を選択し、  前記提示部は、前記複数の回答先候補を前記ユーザに提示する、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記情報処理装置は、  前記複数の回答先候補のうち、ユーザが選択した回答先候補に対して前記ユーザリクエストのコンテキストを送信して問い合わせを行う回答処理部をさらに備える、請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記回答処理部は、前記ユーザと前記ユーザが選択した回答先候補との接続処理を行う、請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記提示部は、前記複数の回答先候補の情報を示す表示画面をユーザ端末に表示させるよう制御する、請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記回答先候補の情報には、回答情報の概要、回答方法の種類、および回答者の分類が含まれる、請求項５に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記情報処理装置は、  ユーザ状況に応じて前記ユーザリクエストのコンテキストを作成するコンテキスト作成部をさらに備える、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記コンテキスト作成部は、ユーザにより入力された明示的なリクエストを解析して前記コンテキストを作成する、請求項７に記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記情報処理装置は、  前記ユーザリクエストのコンテキストに基づいて、過去実績データベースから回答を検索する過去実績検索部をさらに備え、  前記提示部は、前記検索した回答も併せてユーザに提示する、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
前記情報処理装置は、  回答に対するユーザからの評価に基づいて、前記回答先プロファイルのデータベースを更新する更新部をさらに備える、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項１１】
ユーザリクエストのコンテキストに含まれる各要素と、回答先プロファイルを照合し、前記ユーザリクエストのコンテキストに回答することができる回答先候補を選択することと、  前記選択された前記回答先候補をリクエスト元のユーザに提示することと、を含む、制御方法。
【請求項１２】
コンピュータに、  ユーザリクエストのコンテキストに含まれる各要素と、回答先プロファイルを照合し、前記ユーザリクエストのコンテキストに回答することができる回答先候補を選択する選択部と、  前記選択部により選択された前記回答先候補をリクエスト元のユーザに提示する提示部と、として機能させるための、プログラム。 
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】  本開示は、情報処理装置、制御方法、およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】  近年、情報産業の発達によって様々な人が情報端末やコンピュータ等を使用するようになっている。これに伴い、様々な人の質問や要求をサポートするために人的リソースベースによるコンシェルジュサービスが提案されている。また、ネットワーク上のデータベースを用いてサーバ知識集合型・掲示板型の「教えて」系サービスも提案されている。また、完全機械型のサポートサービスも提案されていた。【０００３】  例えば、下記特許文献１では、ユーザからの問い合わせがあった場合に、当該ユーザに付与された優先度を考慮して問い合わせに対応することで、問い合わせに対して迅速且つ適切に対応することができる問い合わせ対応装置が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００１−１３４６５７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】  しかしながら、上記人的リソースベースのコンシェルジュサービスは、専門家によるそれぞれの業務に特化した内容に対応できるという利点がある一方、特定業務以外は対応できず、営業時間が限られるという問題があった。また、知識集合型・掲示板型の「教えて」系サービスは、ネットワーク上のデータベースに質問・回答を蓄積していくので、時間の制約がなくいつでも質問・回答できるという利点がある一方、レスポンスが遅かったり、類似の質問・答えが重複して蓄積されたりといった問題があった。さらに、完全機械型のサポートサービスは、時間の制約がなくレスポンスも早いが、有用な情報が少ないといった問題があった。【０００６】  このように、各サービスにはそれぞれ利点と問題点がある。したがって、仮に各サービスに対してリクエストの内容に応じた最適なリクエストの振り分けを自動的に行うことができれば、各サービスをより有効に活用することができる。【０００７】  そこで、本開示では、リクエストの最適な振り分けを行うために回答先候補をユーザに提示することが可能な情報処理装置、制御方法、およびプログラムを提案する。
【課題を解決するための手段】
【０００８】  本開示によれば、ユーザリクエストのコンテキストに含まれる各要素と、回答先プロファイルを照合し、前記ユーザリクエストのコンテキストに回答することができる回答先候補を選択する選択部と、前記選択部により選択された前記回答先候補をリクエスト元のユーザに提示する提示部と、を備える、情報処理装置を提案する。【０００９】  本開示によれば、ユーザリクエストのコンテキストに含まれる各要素と、回答先プロファイルを照合し、前記ユーザリクエストのコンテキストに回答することができる回答先候補を選択することと、前記選択された前記回答先候補をリクエスト元のユーザに提示することと、を含む、制御方法を提案する。【００１０】  本開示によれば、コンピュータに、ユーザリクエストのコンテキストに含まれる各要素と、回答先プロファイルを照合し、前記ユーザリクエストのコンテキストに回答することができる回答先候補を選択する選択部と、前記選択部により選択された前記回答先候補をリクエスト元のユーザに提示する提示部と、として機能させるための、プログラムを提案する。
【発明の効果】
【００１１】  以上説明したように本開示によれば、リクエストの最適な振り分けを行うために回答先候補をユーザに提示することが可能となる。【００１２】  なお、上記の効果は必ずしも限定的なものではなく、上記の効果とともに、または上記の効果に代えて、本明細書に示されたいずれかの効果、または本明細書から把握され得る他の効果が奏されてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本開示の一実施形態によるリクエスト自動分配システムの概要を説明する図である。
【図２】本実施形態によるリクエスト自動分配を実現するサーバの構成例を示すブロック図である。
【図３】本実施形態によるリクエストの解析および回答先候補の選択処理のシーケンス図である。
【図４】ユーザプロファイルツリー（仮想人格ユーザモデル）からの仮定リクエストの切り出しについて説明するための図である。
【図５】リクエストのハッシュ化の一例を示す図である。
【図６】リクエストハッシュの構造の一例を示す図である。
【図７】過去実績ＤＢの検索処理と回答者ＤＢの検索処理について説明する図である。
【図８】本実施形態による回答処理のシーケンス図である。
【図９】回答先候補の表示画面例を示す図である。
【図１０】回答方法がテキストベースである場合の結果表示例を示す図である。
【図１１】回答方法が地図ベースである場合の結果表示例を示す図である。
【図１２】本実施形態によるフィードバック処理のシーケンス図である。
【図１３】回答者プロファイルのレイティング改定の一例を示す図である。
【図１４】第１の使用例を説明する図である。
【図１５】第２の使用例を説明する図である。
【図１６】第３の使用例を説明する図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】  以下に添付図面を参照しながら、本開示の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。
【００１５】  また、説明は以下の順序で行うものとする。  １．本開示の一実施形態によるリクエスト自動振分システムの概要  ２．基本構成  ３．動作処理    ３−１．リクエスト振り分け処理    ３−２．回答処理    ３−３．フィードバック処理  ４．使用例  ５．まとめ
【００１６】    ＜＜１．本開示の一実施形態によるリクエスト自動分配システムの概要＞＞  まず、本開示の一実施形態によるリクエスト自動分配システムの概要を図１に示して説明する。図１に示すように、本実施形態によるリクエスト自動分配システムは、リクエストを発信するユーザ（仕事発注者）が所持するユーザ端末３（ユーザ端末３ａ、３ｂ、３ｃ）と、サーバ２と、リクエストに対して回答を行うジョブプロバイダ（仕事受注者）側の各装置（回答者端末１０、１１、回答エンジン１２）と、を含む。
【００１７】  このようなシステム構成において、サーバ２は、ユーザ端末３から送信されるリクエストのコンテキスト（リクエストを抽象化したユーザ要望）を最適なジョブプロバイダに自動的に振り分ける処理を行う。具体的には、サーバ２は、リクエストのコンテキストに含まれる各要素と、各ジョブプロバイダに関する情報である回答先プロファイルとを照合し、リクエストに回答可能な回答先候補を選択し、ユーザに提示する。そして、サーバ２は、ユーザが決定した回答先候補に対してリクエストを投げ、得られた回答をユーザに提示する。具体的には、例えばサーバ２は、ユーザが決定した回答先候補に対してリクエストを投げた上で、ユーザと回答先とを接続処理し、回答先からの回答が直接ユーザに提示されるようにする。
【００１８】  なお、ユーザ端末３から送信されるリクエストには、ユーザ状況の検知結果に基づいて推測される潜在的リクエスト３１（センシングによる潜在的要求がリクエスト化されたもの）と、ユーザによる明示的な入力に基づく顕在的リクエスト３２（一般的なリクエスト）と、明示的な入力と推測に基づく顕在・潜在的リクエスト３３（複雑なリクエスト）がある。
【００１９】  また、各ジョブプロバイダには、例えば専門回答者によるサポートサービス、非専門回答者によるサポートサービス、および完全機械型である回答エンジンによるサポートサービスが含まれる。
【００２０】  どのようなリクエスト（潜在的リクエスト３１、顕在的リクエスト３２、顕在・潜在的リクエスト３３）に対して、どの回答者（専門回答者、非専門回答者、回答エンジン）を割り当てるかに特に制限はなく、リクエト内容（リクエストのコンテキスト）や状況（即時対応が必須か否か等）に応じて、サーバ２により最適な引き合わせが行われる。
【００２１】  さらに、サーバ２は、過去実績ＤＢ（データベース）２２を有し、ユーザから送信されたリクエストと同様のリクエストが過去に回答済みである場合、これをユーザに提示することも可能である。
【００２２】  以上、本開示の一実施形態によるリクエスト自動分配システムの概要について説明した。これにより、本実施形態では、リクエストの最適な振り分けを行うために回答先候補をユーザに提示することができる。なお、図１に示す例では、ユーザ端末３の一例としてメガネ型ＨＭＤ（Head MountedDisplay）を示したが、ユーザ端末３はこれに限定されず、例えばスマートフォン、タブレット端末、携帯電話端末、カメラ、ゲーム機、または音楽プレーヤー等であってもよい。
【００２３】    ＜＜２．基本構成＞＞  次に、本実施形態によるリクエスト自動分配を実現するサーバ２の構成例について図２を参照して説明する。図２に示すように、サーバ２は、制御部２０、通信部２１、リクエスト履歴ＤＢ２３、回答履歴ＤＢ２４、および回答者ＤＢ２６を有する。
【００２４】  （制御部）  制御部２０は、例えばＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）、不揮発性メモリ、インターフェース部を備えたマイクロコンピュータにより構成され、サーバ２の各構成を制御する。
【００２５】  また、本実施形態による制御部２０は、図２に示すように、回答者情報登録更新部２０ａ、過去実績検索部２０ｂ、回答者選択部２０ｃ、および回答処理部２０ｄとして機能する。
【００２６】  回答者情報登録更新部２０ａは、ジョブプロバイダ側の各回答者に関する情報（回答先プロファイル）を回答者ＤＢ２６に登録、更新する処理を行う。また、回答者情報登録更新部２０ａは、回答者または回答内容に対するユーザからの評価を、回答者ＤＢ２６に反映させる。
【００２７】  過去実績検索部２０ｂは、リクエストに対する回答を、過去実績ＤＢ２２から検索する。これにより、過去の類似回答で即時に対応することが可能となる。なお過去実績ＤＢ２２は、図２に示すように、リクエスト履歴ＤＢ２３と回答履歴ＤＢ２４から構成される。
【００２８】  回答者選択部２０ｃは、リクエストのコンテキストに応じて、回答可能な回答者をジョブプロバイダから選択する。この際、回答者選択部２０ｃは、複数の回答者を回答先候補として選択してもよい。
【００２９】  各ジョブプロバイダには、例えば専門回答者によるサポートサービス、非専門回答者によるサポートサービス、および完全機械型である回答エンジンによるサポートサービスが含まれる。専門回答者による対応は、例えばビジネスと結びつきが強いリクエストや、特殊知識・技能に関するリクエスト等に最適である。専門回答者による対応は有料にしてもよい。また、非専門回答者による対応は、例えば専門回答者が対応できないリクエストや、費用がかけられないリクエスト等に最適である。また、完全機械型である回答エンジンによる対応は、回答エンジンで回答可能なリクエスト内容の場合に最適である。
【００３０】  回答処理部２０ｄは、ユーザに提示した回答先候補からユーザが選択した回答先に対して、リクエストのコンテキストを送信し、問い合わせを行ったり、回答先からの回答をユーザに提示したり、ユーザと回答先の接続処理を行ったりする。また、回答処理部２０ｄは、回答者選択部２０ｃにより選択された複数の回答先候補から適切な回答先を自動的に選択し、選択した回答先に対して問い合わせを行ってもよい。
【００３１】  （通信部）  通信部２１は、ネットワークに接続する外部装置とデータの送受信を行う。例えば、通信部２１は、ユーザ端末３からリクエストを受信したり、回答者選択部２０ｃにより選択された複数の回答先候補や、過去実績検索部２０ｂにより検索された過去の回答をユーザ端末３に送信し、ユーザ端末３で出力させたりする。また、通信部２１は、プロバイダ側に対してリクエストのコンテキストを送信して問い合わせを行う。
【００３２】  （リクエスト履歴ＤＢ）  リクエスト履歴ＤＢ２３は、過去のリクエストを蓄積するデータベースである。
【００３３】  （回答履歴ＤＢ）  回答履歴ＤＢ２４は、過去の回答を蓄積するデータベースである。
【００３４】  （回答者ＤＢ）  回答者ＤＢ２６は、ジョブプロバイダ側の各回答者に関する情報（回答先プロファイル）を記憶するデータベースである。回答者ＤＢ２６へのデータ登録、更新は、回答者情報登録更新部２０ａにより行われる。
【００３５】    ＜＜３．動作処理＞＞  続いて、本実施形態によるリクエスト自動分配の動作処理について説明する。
【００３６】    ＜３−１．リクエストの解析および回答先候補の選択処理＞  図３は、本実施形態によるリクエストの解析および回答先候補の選択処理のシーケンス図である。図３に示すように、まず、ステップＳ１０３において、ユーザ端末３は、センサ部によりユーザ状況（センシングデータ）のセンシングを行う。具体的には、センサ部は、環境情報（気温、湿度等）、位置情報、生体情報（脳波、脈拍、発汗等）、ネットワークアクセス内容、メールやブログ等の発信内容、行動ログ等のユーザを含めた周囲の状況を様々な各種センサで取得する。取得されたセンシングデータは、リクエスト解析部に出力される（Ｓ１０６）。かかるセンシングデータは、潜在的欲求のリクエスト化に用いられる。
【００３７】  次に、ステップＳ１０９において、ユーザ端末３は、操作表示部により、顕在的リクエストの入力を受付ける。具体的には、例えば操作表示部はタッチパネルディスプレイにより実現され、ユーザによる文章やタッチ操作による明示的なリクエストを認識する。また、ユーザ端末３は、音声入力部により、ユーザによる音声を解析して明示的なリクエストを認識することも可能である。取得された入力データは、リクエスト解析部に出力される（Ｓ１１２）。かかる入力データは、顕在的欲求（一般的な顕在的リクエスト）として扱われる。
【００３８】  次いで、ステップＳ１１５において、ユーザ端末３は、リクエスト解析部（コンテキスト作成部）により、センシングされたセンシングデータ、または入力データの少なくともいずれかに基づいて、リクエスト解釈を行い、要求の推測すなわちコンテキストの作成を行う。例えば、センシングされたセンシングデータに基づいて潜在的欲求のリクエスト化を行ったり、明示的に入力された入力データに基づいて顕在的リクエストを解釈したり、センシングされたセンシングデータと明示的に入力された入力データに基づいて潜在的・顕在的リクエスト（複雑なリクエスト）の解釈を行ったりする。また、リクエスト解析部は、センシングデータに基づいて、ユーザ状態（図４に示す「ユーザの実際の行動履歴」）の更新も行う。
【００３９】  次に、ステップＳ１１８において、リクエスト解析部は、ユーザプロファイルツリーの改定（更新）を行う。ユーザプロファイルツリーとは、センシングデータに基づくユーザの実際の行動履歴を継続的に取得し、行動履歴の解析結果等から得られる仮想人格ユーザモデルである。本実施形態では、上記Ｓ１０３〜Ｓ１１８が自動的に繰り返され、仮想人格ユーザモデルであるユーザプロファイルツリーがリアルタイムで改定される。
【００４０】  次いで、ステップＳ１２１において、リクエスト解析部は、仮定リクエストを推測（コンテキストを作成）し、リクエストハッシュを作成する。仮定リクエストは、例えばユーザプロファイルツリーから切り出して作成される。ここで、ユーザプロファイルツリー（仮想人格ユーザモデル）からの仮定リクエストの切り出しについて、図４を参照して説明する。
【００４１】  図４は、ユーザプロファイルツリー（仮想人格ユーザモデル）からの仮定リクエストの切り出しについて説明するための図である。図４に示すように、時系列に沿って順次センシングデータが（ユーザ端末３により）取得され、ユーザの実際の行動履歴が蓄積される。同時に、取得された行動履歴に基づいて、仮想人格ユーザモデルがリアルタイムで改定されていく。そして、例えば目的地に到着したことをトリガに、仮想人格ユーザモデルから仮定リクエストの切り出しが行われる。図４に示す例では、「私はＡ駅近くのラーメン店を探している」といった仮定リクエスト３０が切り出される。これにより、本実施形態では、明示的に「Ａ駅のラーメン店を探す」といったリクエスト入力がない場合でも、継続的に取得されるセンシングデータに基づいてリアルタイムで改定される仮想人格ユーザモデルから仮定リクエストを切り出すことで、潜在的欲求をリクエスト化することが可能となる。なお、本実施形態では、仮想人格ユーザモデルを生成して仮定リクエスト（コンテキスト）を生成しているが、この手法は一例であって、本実施形態はこれに限定されない。
【００４２】  また、リクエスト解析部は、切り出した仮定リクエストを、検索やマッチングがしやすいようにハッシュ化する。ここで、図５を参照してリクエストハッシュの作成について説明する。
【００４３】  図５は、リクエストのハッシュ化の一例を示す図である。図４に示す例で切り出された仮定リクエスト３０に含まれる各単語（要素）「私」「Ａ駅」「ラーメン」「探している」を、図５に示すようなハッシュ値「ＡＦ１３Ｂ８Ａ３４９ＢＤＤ６ＦＦ」に置き替える。このように、本実施形態では、リクエストの要素を構造化したハッシュに変換することで、サーバ２側において検索・マッチングする際に、リクエスト内容が完全一致しなくてもコンテキストマッチングが可能になる。ここで、リクエストハッシュの構造の一例を図６に示す。図６に示すように、「ラーメン」に相当するハッシュ値「４９ＡＤ」は、構造上、「汁物」に該当するハッシュ値「４９Ａ＊」に属する。このため、リクエストコンテキストと例えば回答者プロファイルをマッチングした際に、完全一致（ハッシュ値「４９ＡＤ」でヒット）することなくても、近い回答者プロファイル（ハッシュ値「４９Ａ＊」でヒット）を抽出することが可能となる。
【００４４】  次いで、ステップＳ１２２において、ユーザ端末３は、リクエスト解析部により作成されたリクエストハッシュ（ハッシュ化されたリクエストコンテキスト）を、サーバ２に送信する。このように、本実施形態では、ユーザ端末３においてリクエスト解析を行い、ハッシュ化されたリクエストコンテキストをサーバ２に送信することで、ユーザのセンシングデータ等をネットワーク上にアップロードすることなく、ユーザのプライバシーが保護される。
【００４５】  一方、ステップＳ１２４において、プロバイダ側の各回答者端末１０〜１２は、各種回答可能条件をサーバ２に送信する。各種回答可能条件とは、例えば回答者の特性、専門範囲、待機・応答可能時間、費用条件、回答方法の種類（テキストベース、地図、音声通信）等である。
【００４６】  次に、ステップＳ１２７において、サーバ２の回答者情報登録更新部２０ａは、回答者端末１０〜１２から送信された回答可能条件を回答者ＤＢ２６に登録／更新する。
【００４７】  続いて、ハッシュ化リクエストを受信したサーバ２は、ステップＳ１３０において、過去実績検索部２０ｂにより、過去実績ＤＢ２２の検索（ハッシュの単純検索）を行う。過去実績ＤＢ２２は、図２に示すように、リクエスト履歴ＤＢ２３と回答履歴ＤＢ２４から構成され、過去実績検索部２０ｂは、ハッシュ値に基づいて過去に同様のリクエストがなかったかをリクエスト履歴ＤＢ２３から検索する。ここで、過去実績ＤＢ２２の検索処理と回答者ＤＢ２６の検索処理について図７に示す。
【００４８】  図７上に示すように、過去実績ＤＢ２２を構成するリクエスト履歴ＤＢ２３においてハッシュ値に基づいて検索し、例えば「ＡＦ１３Ｂ８Ａ３４９ＢＤＤ６ＦＦ」に完全一致するリクエストを抽出する（ハッシュの単純検索）。検索ヒットした場合、ヒットしたリクエストに対応する回答を、図７中央に示す回答履歴ＤＢ２４から検索し、閾値を上回る所定の満足度であれば、抽出し、ユーザ端末３に送信し、ユーザ端末３の操作表示部から出力させる（Ｓ１３３）。
【００４９】  次いで、完全一致するリクエストが過去実績にない場合、または過去実績がヒットした場合でも、サーバ２の回答者選択部２０ｃは、図７下に示す回答者ＤＢ２６から、リクエストに適した回答者（回答先候補）を検索する。
【００５０】  具体的には、ステップＳ１３６において、回答者選択部２０ｃは、リクエストハッシュを要素毎に分解／分類処理を行い、ステップＳ１３９において、回答者ＤＢ２６からリクエストに適した回答者（回答先候補）の検索を行う（コンテキストマッチング）。例えば、図７に示す例では、回答者ＤＢ２６において、分解した各要素の一部（「ＡＦ１３Ｂ８１２４９ＢＤ」）が一致するハッシュ値「ＡＦ１３Ｂ８１２４９ＢＤＤ６ＡＢ」に紐付けられた回答者がヒットする。ここでは、完全一致しなくとも、近いハッシュ値（ハッシュ構造上、上位のハッシュ値）に紐付けられた回答者が検索され得る。
【００５１】  次に、ステップＳ１４２において、サーバ２は、回答者選択部２０ｃにより検索（選択）されたリクエストに適した回答先候補を、通信部２１からユーザ端末３に送信する。ここで、サーバ２は、複数の回答先候補を送信してもよい。ユーザ端末３に送信された回答先候補は操作表示部において表示出力されるが、表示出力以降の各処理については、次の図８を参照して説明する。
【００５２】    ＜３−２．回答処理＞  図８は、本実施形態による回答処理のシーケンス図である。図８に示すように、ステップＳ１４５において、ユーザ端末３の操作表示部では、サーバ２から受信した回答先候補を表示する。ユーザにより好みの回答者を選択されると（Ｓ１４８）、操作表示部はユーザによる選択操作を認識し、回答者選択の内容をリクエスト解析部に通知する。ここで、回答先候補の表示画面例について図９に示す。なお図９では、一例としてユーザ端末３がスマートフォンやタブレット端末等により実現されている場合に、タッチパネルディスプレイに表示される表示画面例として説明する。
【００５３】  図９は、回答先候補の表示画面例を示す図である。図９では、表示画面４０において、４つの回答先候補４００、４１０、４２０、４３０が表示されている。また、ポイント課金制の回答も対象とする場合、表示画面４０において、ユーザが現在所有しているポイント数の表示４０６も含まれる。
【００５４】  具体的には、１行目の回答先候補４００は、開封済みか否かを示すメールアイコン４０１により未開封であることが示され、回答を貰う時（情報提供を受ける時）に必要な価格（ポイント換算）表示４０２により無料であることが示されている。また、回答方法の種類表示４０３によりテキストベースでの回答であることが示され、情報の概要表示４０４により「おすすめのラーメン屋」の情報であることが示され、回答者の分類表示４０５により専門家であることが示される。
【００５５】  次に、ステップＳ１５４において、ユーザ端末３のリクエスト解析部は、ユーザプロファイルのレイティングを行う。すなわち、ユーザが回答先候補を選択したことで、上記作成したリクエストコンテキスト（図４参照、仮定リクエスト３０）が正解だったと判明するので、ユーザプロファイルとして構築したユーザプロファイルツリー（仮想人格ユーザモデル）に加点等の評価を行う。
【００５６】  次いで、ステップＳ１５７において、ユーザ端末３は、回答者選択（ユーザによる回答先候補の選択内容）をサーバ２に送信する。
【００５７】  次に、ステップＳ１６０において、サーバ２の回答処理部２０ｄは、テキスト等の即時性のある結果の場合、結果（回答情報）をユーザ端末３に送信し、ユーザ端末３の操作表示部からユーザに提示させる。ここで、テキスト等の即時性のある結果（回答情報）の表示例について図１０〜図１１を参照して説明する。
【００５８】  図１０は、回答方法がテキストベースである場合の結果表示例を示す図である。図１０左に示す回答画面４００ａは、例えば図９に示す回答先候補４００を選択した場合に表示されるテキストベースの回答例である。また、図１０右に示す回答画面４３０ａは、例えば図９に示す回答先候補４３０を選択した場合に表示されるテキストベースの回答例である。
【００５９】  図１１は、回答方法が地図ベースである場合の結果表示例を示す図である。図１１左に示す回答画面４１０ａは、例えば図９に示す回答先候補４１０を選択した場合に表示される地図ベースの回答例である。回答画面４１０ａでは、Ａ駅周辺のおすすめランチに関する複数の情報が、メールアイコン４１２−１〜４１２−４によって地図上にマッピングされている。マッピングは各紹介対象の店の位置に対応付けられているため、ユーザは自分が居る場所に近い店を選択する等、ある程度対象の条件を把握した上で選択できる。すなわち、例えば自分が今居るＡ駅の出口側にマッピングされているメールアイコン４１２−４を選択することができる。メールアイコン４１２−４を選択すると、図１１右に示すように、店の詳細情報を含む詳細画面４１４が表示される。
【００６０】  一方、例えば図９に示す回答先候補４２０が選択された場合、回答方法が音声通信（ボイスナビゲーション）であるため、サーバ２は、ユーザと回答者とを接続させる処理を実行する。すなわち、サーバ２の回答処理部２０ｄは、ステップＳ１６３において、回答者との接続処理をユーザ端末３に対して行い、ステップＳ１６６において、ユーザ端末３との接続処理を回答者端末に対して行う。
【００６１】  これにより、ステップＳ１６９において、ユーザ端末３と回答者端末との間で音声通信（またはテレビ電話通信等）が行われ、リアルタイムでユーザの質問をサポートすることができる。
【００６２】    ＜３−３．フィードバック処理＞  続いて、ユーザが回答を得た後の回答者に対するフィードバックについて図１２を参照して説明する。図１２は、本実施形態によるフィードバック処理のシーケンス図である。図１２に示すように、まず、ステップＳ１７３において、ユーザ端末３は、操作表示部により、回答や回答者に対するユーザによる評価入力を認識する。回答者に対するユーザによる評価としては、例えば回答が丁寧、迅速、詳しい等が挙げられる。また、回答に対するユーザによる評価としては、例えば満足度、ランク付け等が挙げられる。
【００６３】  次に、ステップＳ１７６において、ユーザ端末３は、認識した評価内容をサーバ２に通知する。
【００６４】  次いで、ステップＳ１７９において、サーバ２の回答者情報登録更新部２０ａは、受信したユーザによる評価内容にしたがって、回答者ＤＢ２６に格納されている回答者プロファイルに含まれる回答者のレイティング（例えば図７に示す回答履歴ＤＢ２４に含まれる「レート」）を改定する。レイティングは、例えば応答時間、満足度等に応じたランク付けにより行われてもよいし、点数（例えば加点方式）であってもよい。ここで、図１３に、回答者プロファイルのレイティング改定の一例を示す。
【００６５】  図１３に示す例では、回答実績に基づいて要素単位で加点していく。より具体的には、左上に示す３つのリクエストに対して、右下に示す回答者プロファイルを有する回答者が全て所定値以上の満足度で当該回答者が答えた場合、各リクエストの因子（要素）に応じてレートが上がる。すなわち、リクエストに含まれる要素の出現回数がそのまま加点になので、図１３に示すように、「Ａ駅」に３点、「ラーメン」に２点、「うどん」に１点、「そば」に０点が加点される。これにより、回答者プロファイルが、当初は単にＡ駅付近のラーメンもうどんもそばも好きな回答者であった場合でも、レイティング改定により、Ａ駅のラーメンについて評価が高い人に更新される。
【００６６】  また、ステップＳ１８２において、サーバ２は、評価内容を回答者側に通知してもよい。回答者に対して評価内容をフィードバックすることで、サービスの品質向上を促すことができる。また、回答者が回答エンジンの場合、評価内容をフィードバックすることで、回答エンジンの品質をより向上させることができる。
【００６７】  また、ステップＳ１８５において、回答処理部２０ｄは、過去実績ＤＢ２２を更新してもよい。具体的には、回答処理部２０ｄは、過去実績ＤＢ２２を構成するリクエスト履歴ＤＢ２３に格納されるハッシュ化リクエストの登録やステータス更新（回答成立済み等）を行う。
【００６８】  以上、本実施形態によるリクエスト自動分配の動作処理について具体的に説明した。なお、上述した実施形態では、リクエスト解析部（コンテキスト作成部）がユーザ端末側に含まれているが、本開示はこれに限定されず、サーバ側に設けられてもよい。
【００６９】    ＜＜４．使用例＞＞  続いて、本実施形態によるリクエスト自動分配システムの使用例について図１４〜図１６を参照して説明する。
【００７０】    ＜４−１．第１の使用例＞  図１４は、本実施形態による第１の使用例について説明する図である。ここでは、センシングデータに基づいてユーザの潜在的リクエストを推測し、回答エンジン（自動受注者）にリクエストを振り分けている。
【００７１】  具体的には、図１４では、ユーザの位置情報の継続的な収集によりユーザの移動（電車、車、徒歩による移動の変化等）を認識し、また、ユーザの過去の行動履歴等に基づいて、到着駅を推測される。さらに時間帯等に応じて、ユーザが到着駅周辺でランチの店を探しているといった潜在的な仮定リクエスト（リクエストコンテキスト）を作成する。
【００７２】  次いで、作成された仮定リクエストに応じて適切な回答者として、例えば回答エンジン１２を選択し、回答先候補としてユーザに提示する。
【００７３】  ユーザは、「Ａ駅周辺に美味しいラーメン屋があります！」といったような情報の概要を確認し、これを選択すると、回答（の提案）が成功し、回答エンジン１２によるナビゲーションが開始される。
【００７４】  ナビゲーションは、図１４に示すように、例えばユーザの現在地周辺の風景画像に進行方向を示す表示や案内表示を重畳した画像を提示する方法であってもよい。ユーザがメガネ型ＨＭＤを装着している場合は、レンズ部に相当する部分に配置された透過性表示部において、現実空間の風景に重畳するよう進行方向を示す表示等が表示され得る。
【００７５】  このように、本実施形態では、ユーザが明示的なリクエストを入力しなくとも、潜在的なリクエストが推測され、自動的に回答先候補が提示され得る。
【００７６】    ＜４−２．第２の使用例＞  図１５は、本実施形態による第２の使用例について説明する図である。ここでは、センシングデータに基づいてユーザの潜在的リクエストを推測し、非専門回答者（一般ユーザ）にリクエストを振り分けている。
【００７７】  具体的には、図１５では、図１４に示す第１の使用例と同様に、現在位置等のセンシングデータに基づいて、ユーザの潜在的な仮定リクエスト（リクエストコンテキスト）が作成される。
【００７８】  次いで、作成された仮定リクエストに応じた適切な回答者として、例えば非専門回答者を選択し、回答先候補としてユーザに提示する。
【００７９】  ユーザは、「Ａ駅周辺には詳しいです。自称ラーメンマニア。ランクＳ」といったような回答者の評価ランクも含む回答者の紹介文を確認し、これを選択すると、回答（の提案）が成功し、非専門回答者によるナビゲーションが開始される。
【００８０】  ナビゲーションは、図１５に示すように、例えば音声通信（通話）により直接コミュニケーションをとって案内する方法であってもよい。ユーザは、味の好み等、具体的なリクエストを直接伝えた上で回答を得ることができる。
【００８１】  このように、本実施形態では、ユーザが明示的なリクエストを入力しなくとも、潜在的なリクエストが推測され、自動的に回答先候補が提示され得る。また、回答を得た後、ユーザが回答者に対する評価を行うことで、回答者の品質が向上する。
【００８２】    ＜４−３．第３の使用例＞  図１６は、本実施形態による第３の使用例について説明する図である。ここでは、明示的に入力されたリクエストに基づいてユーザの顕在的リクエストを認識し、専門回答者（専門家）にリクエストを振り分けている。
【００８３】  具体的には、図１６では、ユーザが明示的にリクエストを入力し、入力内容の解析によって顕在的なリクエストのコンテキストが作成される。
【００８４】  次いで、作成されたリクエストコンテキストに応じた適切な回答者として、例えば専門回答者を選択し、回答先候補としてユーザに提示する。
【００８５】  ユーザは、「Ａ駅周辺のラーメンマップ、混雑情報、ラーメン巡りルートを示す案内情報を作成します。専門」といったような情報の概要と、回答者の分類（専門家であること）を確認し、これを選択すると、回答（の提案）が成功し、専門家によるナビゲーションが開始される。
【００８６】  ナビゲーションは、例えば地図ベースで提示する方法であってもよい。ユーザは、ユーザ端末の画面上に表示された地図に示されたルートに従って、順次ラーメン店を巡ることができる。
【００８７】  このように、本実施形態では、ユーザが明示的なリクエストを入力した場合に、その内容が複雑であれば専門家を振り分ける等、リクエストの難易度をサーバ２側で判断し、適切な回答先候補をユーザに示すことができる。
【００８８】    ＜＜５．まとめ＞＞  上述したように、本開示の実施形態によるリクエスト自動分配システムでは、リクエストの最適な振り分けを行うために回答先候補をユーザに提示することが可能となる。
【００８９】  これにより、それぞれ違った利点を有する各サービスをより有効に活用することができる。また、評価フィードバックを行うことで、サービスの品質をより向上させることができる。
【００９０】  また、本実施形態において、集合知レートが高い質問要求（多数の人が疑問に思うが多数の人が答えられる課題）に対しては、過去実績ＤＢ２２に既に蓄積されている可能性が高く、これを検索することで高速に応答することができる。
【００９１】  また、曖昧なリクエストコンテキストに対して、複雑な文脈であれば、専門家、非専門家等の人間が対応するサービスに振り分け、単純な文脈であれば、回答エンジン等の装置に振り分けることで、既存の回答サービスに比べて比較的広いコンテキスト解釈が可能である。
【００９２】  また、専門家に振り分けるリクエストが選別されるので、システム全体のマンコストが最適化できる。
【００９３】  また、人間しか理解できない複雑なコンテキストは、初回は人間（専門家、非専門家）に振り分けられるが、過去実績ＤＢ２２にリクエスト／回答実績が蓄積されていくことで、次回からは自動的に即時回答することができる。このように即時回答できるコンテキストが増えていく。
【００９４】  以上、添付図面を参照しながら本開示の好適な実施形態について詳細に説明したが、本技術はかかる例に限定されない。本開示の技術分野における通常の知識を有する者であれば、特許請求の範囲に記載された技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、これらについても、当然に本開示の技術的範囲に属するものと了解される。
【００９５】  例えば、上述したサーバ２、ユーザ端末３に内蔵されるＣＰＵ、ＲＯＭ、およびＲＡＭ等のハードウェアに、サーバ２、ユーザ端末３の機能を発揮させるためのコンピュータプログラムも作成可能である。また、当該コンピュータプログラムを記憶させたコンピュータ読み取り可能な記憶媒体も提供される。
【００９６】  また、本明細書に記載された効果は、あくまで説明的または例示的なものであって限定的ではない。つまり、本開示に係る技術は、上記の効果とともに、または上記の効果に代えて、本明細書の記載から当業者には明らかな他の効果を奏しうる。
【００９７】  なお、本技術は以下のような構成も取ることができる。（１）  ユーザリクエストのコンテキストに含まれる各要素と、回答先プロファイルを照合し、前記ユーザリクエストのコンテキストに回答することができる回答先候補を選択する選択部と、  前記選択部により選択された前記回答先候補をリクエスト元のユーザに提示する提示部と、を備える、情報処理装置。（２）  前記選択部は、複数の回答先候補を選択し、  前記提示部は、前記複数の回答先候補を前記ユーザに提示する、前記（１）に記載の情報処理装置。（３）  前記情報処理装置は、  前記複数の回答先候補のうち、ユーザが選択した回答先候補に対して前記ユーザリクエストのコンテキストを送信して問い合わせを行う回答処理部をさらに備える、前記（２）に記載の情報処理装置。（４）  前記回答処理部は、前記ユーザと前記ユーザが選択した回答先候補との接続処理を行う、前記（３）に記載の情報処理装置。（５）  前記提示部は、前記複数の回答先候補の情報を示す表示画面をユーザ端末に表示させるよう制御する、前記（２）〜（４）のいずれか１項に記載の情報処理装置。（６）  前記回答先候補の情報には、回答情報の概要、回答方法の種類、および回答者の分類が含まれる、前記（５）に記載の情報処理装置。（７）  前記情報処理装置は、  ユーザ状況に応じて前記ユーザリクエストのコンテキストを作成するコンテキスト作成部をさらに備える、前記（１）〜（６）のいずれか１項に記載の情報処理装置。（８）  前記コンテキスト作成部は、ユーザにより入力された明示的なリクエストを解析して前記コンテキストを作成する、前記（７）に記載の情報処理装置。（９）  前記情報処理装置は、  前記ユーザリクエストのコンテキストに基づいて、過去実績データベースから回答を検索する過去実績検索部をさらに備え、  前記提示部は、前記検索した回答も併せてユーザに提示する、前記（１）〜（８）のいずれか１項に記載の情報処理装置。（１０）  前記情報処理装置は、  回答に対するユーザからの評価に基づいて、前記回答先プロファイルのデータベースを更新する更新部をさらに備える、前記（１）〜（９）のいずれか１項に記載の情報処理装置。（１１）  ユーザリクエストのコンテキストに含まれる各要素と、回答先プロファイルを照合し、前記ユーザリクエストのコンテキストに回答することができる回答先候補を選択することと、  前記選択された前記回答先候補をリクエスト元のユーザに提示することと、を含む、制御方法。（１２）  コンピュータに、  ユーザリクエストのコンテキストに含まれる各要素と、回答先プロファイルを照合し、前記ユーザリクエストのコンテキストに回答することができる回答先候補を選択する選択部と、  前記選択部により選択された前記回答先候補をリクエスト元のユーザに提示する提示部と、として機能させるための、プログラム。
【符号の説明】
【００９８】  ２    サーバ  ２０    制御部  ２０ａ    回答者情報登録更新部  ２０ｂ    過去実績検索部  ２０ｃ    回答者選択部  ２０ｄ    回答処理部  ２１    通信部  ２２    過去実績ＤＢ  ２３    リクエスト履歴ＤＢ  ２４    回答履歴ＤＢ  ２６    回答者ＤＢ  ３（３ａ、３ｂ、３ｃ）    ユーザ端末  １０、１１    回答者端末  １２    回答エンジン 
【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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【国際調査報告】
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