(57)【要約】【課題】コールセンタ等の対話型業務は、実際の業務での問合せ内容は多岐に渡り、問合せてきた人の知識レベル等も様々である。問合せに対して、どのような応答が最も適切であるかを判断するのは難しい。従来技術は解答が定まっている学習にしか対応できず、適切な解答が定まらない業務についての学習を支援することができなかった。【解決手段】実行された業務の内容を示す業務情報を格納しておき、学習者に問題として提示する。学習者にこの業務に関する評価に関する評価情報を回答として入力させる構成としてもよい。また、業務情報とこの業務情報が示す業務の内容に対する評価に関する評価情報を対応付けて記憶しておくことも含まれる。また、評価情報には、評価の内容を数値化した評価点および評価に関するコメントを示す評価コメントが含まれ、問題として業務情報と評価点を提示し、評価コメントを回答として提示することが含まれる。【選択図】  図１
2004219779.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定の業務を実行する業務従事者に対する前記業務についての学習を支援する学習支援方法において、
記憶装置に記憶された業務情報のうち、行われた業務についての業務情報について、当該業務情報が示す業務の内容に対する評価を示す評価情報を受け付け、
前記記憶装置に記憶された前記業務情報から、前記評価情報が受け付けられた業務情報を抽出し、
抽出された前記業務情報を問題として提示することを特徴とする学習支援方法。
【請求項２】
請求項１記載の学習支援方法において、
さらに、学習対象者から前記問題に対する回答を示す回答情報を受け付け、
前記回答情報と当該回答情報に関連する業務情報に関する前記評価情報を対応づけることを特徴とする学習支援方法。
【請求項３】
請求項１記載の学習支援方法において、
前記記憶装置には、各行われた業務についての業務情報について、受け付けられた評価情報の傾向を示す情報が、各行われた業務についての業務情報に対応づけて記憶されており、
前記業務情報の抽出は、受け付けられ記憶された前記評価情報の傾向に基づいて、抽出することを特徴とする学習支援方法。
【請求項４】
請求項１記載の学習支援方法において、
前記記憶装置には、業務の実行された日時を示す日時情報が各業務情報に対応づけて記憶されており、
前記業務情報の抽出は、指定された日時を示す日時情報が対応付けられた業務情報を抽出することを特徴とする学習支援方法。
【請求項５】
業務情報を記録したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体であって、
前記業務情報は、行われた業務の内容とそれに対する評価とを対応づけて記録した評価情報を有し、
再度業務の内容が再度評価されたとき、前記再度評価が、前記評価と対応づけられることを特徴とする業務情報データを記録したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
【請求項６】
所定の業務を実行する業務従事者に対する前記業務についての学習を支持する学習支援装置において、
記憶装置に格納された業務情報のうち、実行された業務についての当該業務情報が示す業務情報が示す業務の内容に対する評価を示す評価情報を受け付ける手段と、
前記記憶装置に記憶された前記評価情報が受け付けた業務情報から、所定の規則に従った業務情報を抽出する手段と、
抽出された前記業務情報を問題として提示する手段を有することを特徴とする学習支援装置。
【請求項７】
請求項６記載の学習支援装置において、
さらに、学習対象者から前記問題に対する回答を示す回答情報を受け付ける手段と、
前記回答と前記評価情報を対応づける手段を有することを特徴とする学習支援装置。
【請求項８】
請求項６記載の学習支援装置において、
前記記憶装置には、各行われた業務についての業務情報について、受け付けられた評価情報の傾向を示す情報が、各行われた業務についての業務情報に対応づけて記憶されており、
前記業務情報を抽出する手段は、受け付けられ記憶された前記評価情報の傾向に基づいて、抽出することを特徴とする学習支援装置。
【請求項９】
請求項６記載の学習支援装置において、
前記記憶装置には、業務が実行された日時を示す日時情報が各業務情報に対応づけて記憶されており、
前記業務情報を抽出する手段は、指定された日時を示す日時情報が対応付けられた業務情報を抽出することを特徴とする学習支援装置。
【請求項１０】
所定の業務を実行する業務従事者に対する前記業務についての学習を支援する学習支援方法において、
前記所定の業務の内容を示す業務情報、前記業務情報に関するコメントである評価コメントおよび前記業務情報に対する評価を示す評価点を対応付けて格納してあるファイルから、所定の業務情報を抽出し、
前記ファイルに格納されている前記選択に対応した前記業務情報および前記評価点を表示し、
前記表示内容に対応する入力を受け付けることを特徴とする学習支援方法。
【請求項１１】
請求項１０に記載の学習支援方法において、
さらに、前記入力に応じて、前記評価コメントを表示することを特徴とする学習支援方法。
【請求項１２】
請求項１０に記載の学習支援方法において、
前記入力に応じて、前記入力に対するコメントを表示することを特徴とする学習支援方法。
【請求項１３】
請求項１０、１１、１２のいずれかの学習支援方法において、
前記入力に応じて、前記入力内容を前記案件内容に対応させて前記ファイルに格納することを特徴とする学習支援方法。
【請求項１４】
請求項１３の学習支援方法において、
前記ファイルに格納した前記内容を表示することを特徴とする学習支援方法。
【請求項１５】
所定の業務を実行する業務従事者に対する前記業務についての学習を支持する学習支援システムにおける表示方法において、
前記所定の業務の内容を案件とし、
前記所定の業務の内容を示す業務情報、該業務情報に関する評価点および該業務情報に関する評価コメントを対応付けて格納してあるファイルから抽出された業務情報に対応した業務情報および評価点を表示し、
前記表示内容に対応する入力を受け付けた場合に、前記評価コメントを表示する表示方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、人が行う業務についての学習を支援する技術に関する。特に、問合せに対する応答を行う業務についての学習を支援する技術に関する。このような業務には、コールセンタ、デパートの売り子等、人が対話型の応答をする業務が含まれる。
【０００２】
【従来の技術】
従来、業務についての学習に関するものとして以下のものがある。例えば、特許文献１では、故障事例を汎化し、汎化された事例から特定の故障を選択して学習者に提示する。そして学習者から故障から生じると予想される症状とそれらが発生する可能性がある場所の回答を受付ける。回答と同じ事例があれば、その回答を正解とする。回答と同じ事例がなければ、回答に含まれる機器の上位機器に回答と同じ故障があるかどうかを調べ、あれば正解とする。
【０００３】
【特許文献１】特開平７−２７１７５７号公報（第４−５項、図２）
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
従来技術１は、ある問題に対して正しい機器と症状という解答が定まっている学習にしか対応できない。例えば、対話型の業務のように、どのように受け答えするかが一義的に導き出せない複雑な事例に関しては、学習対象者に対して適切な支援を行うことができない。コールセンタ等の対話型業務は、応答の仕方の基本的なマニュアルは存在していても、実際の業務での問合せ内容は多岐に渡り、また、問合せてきた人の例えば知識レベルや理解能力等も様々である。そのため、問合せに対して、どのような応答が最も適切であるかを判断するのは難しい。上記の通り、従来は、問題に対して適切な解答が定まらない業務についての学習を支援することができなかった。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
上記の課題を解決するために、本発明では、実行された業務の内容を示す業務情報を格納しておき、これを学習者に問題として提示する。この場合、学習者にこの業務に関する評価に関する評価情報を回答として入力させる構成としてもよい。また、本発明には、業務情報とこの業務情報が示す業務の内容に対する評価に関する評価情報を対応付けて記憶しておくことも含まれる。また、評価情報には、評価の内容を数値化した評価点および評価に関するコメントを示す評価コメントが含まれ、本発明には、問題として業務情報と評価点を提示し、評価コメントを回答として提示することが含まれる。
【０００６】
【発明の実施の形態】
以下、図面を用いて、本発明の実施の形態を説明する。
図１は、本実施の形態のシステム構成を示すシステム構成図である。本システムは、一般にコールセンタと呼ばれる顧客からの問合せに応答するのオペレータの教育を支援するシステムである。図１において、インターネットを含むネットワーク１６を介して各コンピュータ装置が互いに接続されている。この各コンピュータ装置には、オペレータの応答を評価する評価担当者が利用する評価担当者用端末３０、学習を行うオペレータすなわち学習者が利用する学習者用端末２０、問題を作成したり、学習者に対する問題を出力する教育支援サーバ１０、および各担当者の端末のブラウザからインターネットで画面を表示させるためのＷｅｂサーバ１５が含まれる。
【０００７】
ここで、各コンピュータ装置は、それぞれ１又は２以上存在してもよい。特に、評価担当者用端末３０および学習者用端末２０は、評価担当者または／および学習者毎に複数台設置してもよい。
【０００８】
各コンピュータ装置は、プログラムおよびデータを格納する記憶装置、ＣＰＵ（中央処理装置）が直接読み書きできるＲＡＭやＲＯＭなどの半導体記憶装置であるメモリ、メモリに記憶されたプログラムを実行する装置（ＣＰＵ）を有する。なお、記憶装置は、コンピュータ装置の内部と接続されていても、コンピュータ装置の外部と接続されていてもよい。
【０００９】
図２は、評価ＤＢ５０の具体例である。学習者や評価者が案件を評価した内容を保存している。７０ｄは、案件を識別するＩＤの案件ＩＤである。問合せ内容５０−１は、お客からの問合せの内容である。応答内容５０−２は、問合せ内容５０−１に対するオペレータの応答の内容である。音声データ５０−３は、問合せ内容５０−１または／および応答内容５０−２の内容の音声データである。音声データは音声であっても画像であってもテキストであってもよい。７３−１０ａの応対担当オペレータＩＤは、案件において、実際に応答を行った者を識別するＩＤである。処理担当者ＩＤ７３−５ｃは、案件を評価した者を識別するＩＤまたは識別名である。Ｎｏ５０−５は、項目５０−６に割り振られた番号である。項目５０−６は、問合せに対する応答内容を評価するための項目である。得点５０−７は、項目５０−６に対して案件を評価した得点である。コメント５０−８は、項目５０−６に対して案件についてコメントの入力である。総評５０−１０は、案件に対して総合的な評価を表している。評価情報５０−１１は、処理担当者ＩＤ７３−５ｃ、Ｎｏ５０−５、項目５０−６、得点５０−７、コメント５０−８、全体値５０−９、総評５０−１０を含めたものである。
【００１０】
図３は、エクササイズＤＢ６０の具体例である。学習者や評価者が案件を評価した内容を保存している。図２の符号と同一のものは、図２の評価ＤＢのものとほぼ同じである。このエクササイズＤＢは第１の実施の形態の図１２に示す学習処理のフローで用いる。学習者に問題を提示する問題のＤＢである。
【００１１】
図４は、案件ＤＢ７０の具体例である。案件ＤＢ７０には、通録ＤＢ７１と案件管理ＤＢ７３が含まれる。通録ＤＢ７１には、案件を識別する案件ＩＤ７０ａと、実行された業務の内容を示す音声または／および画像を含むデータである音声・画像データ７１−１を含む。案件管理ＤＢ７３は、案件を識別するＩＤの案件ＩＤ７０ｂと、製品名７３−１、問合せ内容７３−２、応答内容７３−２、問合せをしてきた顧客の情報を示す顧客情報７３−４、案件を評価した処理担当者ＩＤ７３−５ａ、評価ＤＢが作成されたか否かを示す評価済み案件フラグ７３−６、エクササイズＤＢが作成されたか否かを示すエクササイズ作成済み案件フラグ７３−７、日付情報７３−８、日付フラグ７３−９、応対担当オペレータＩＤを含む。
【００１２】
図５は、コメントＤＢ８０の具体例である。コメントＤＢは、第２の実施の形態において、図９に示すコメントボックスを表示させるときに使う。コメントＤＢ８０は、コメントを識別するコメントＩＤ８０−１、案件を識別する案件ＩＤ７０ｃ、案件を評価した処理担当者ＩＤ７３−５ｂ、学習したオペレータＩＤ８０−２、既読フラグ８０−３を含む。
【００１３】
図６は、コメント入力画面を表している。７０ｆは、案件ＩＤを示している。１０６は、応対担当オペレータのＩＤまたは識別名である。１０７ａは、音声または／および画像データを再生している状態を示している。１０１ａは、音声・画像データを巻き戻すときに選択するボタン、１０２ａは、音声・画像データを再生している状態を一時停止するときに選択するボタン、１０３ａは、音声・画像データを再生または巻き戻し、早送りをしている状態を停止するときに選択するボタン、１０４ａは、音声・画像データを再生するときに選択するボタン、１０５ａは、音声・画像データを早送りするときに選択するボタンを示している。１１０−１ａは、案件を評価する項目を大きく分類した大分類である。１１０−２ａは、案件を評価する項目を分類した小分類である。得点１１０−３ａは、案件の分類ごとの評価（採点）である。コメント１１０−４ａは、分類ごとのコメントである。総評１１０−５ａは、案件全体のコメントを表している。１０９ａは、コメント入力画面を終了させるときに選択するボタンである。
【００１４】
図７は、オペレータ学習画面を表している。受講者１２０−１は、学習しているオペレータのＩＤまたは識別名を示している。１０１ｂ〜１０５ｂ、１０７ｂ、１０９ｂ、１１０−１ｂ〜１１０−５ｂはそれぞれ１０１ａ〜１０５ａ、１０７ａ、１０９ａ、１１０−１ａ〜１１０−５ａに対応している。
【００１５】
図８は、コメント確認画面を表している。１３０−１は、学習しているオペレータのＩＤおよび／または識別名と、案件の評価を行った処理担当者ＩＤのＩＤおよび／または識別名を示している。１０１ｃ〜１０５ｃ、１０７ｃ、１０９ｃ、１１０−１ｃ〜１１０−５ｃはそれぞれ１０１ａ〜１０５ａ、１０７ａ、１０９ａ、１１０−１ａ〜１１０−５ａに対応している。
【００１６】
図９は，コメントボックスを表している．コメントボックスは第２の実施の形態で用いられる。コメントボックスは、学習モードが選択された場合には、学習者が過去に学習した案件について、他の人がどのように評価したかを表している。また、確認モードが選択された場合には、応対担当オペレータが、自己の行った業務を他の人がどのように評価したかをコメントボックスにより確認することができる。
【００１７】
１４０−１は、学習者のＩＤおよび／または識別名を表している。１４０−２は、各コメントを読んだか否かを示す。図９においては、ボックスをチェックすることにより、既読、何もチェックしていない状態では未読であることを示している。１４０−３は、案件を識別するＩＤまたは／および、案件の内容もしくは案件の内容の一部を示している。１４０−４は、案件を評価した日時、もしくはコメントを確認した日時など、日時に関する情報を示している。１４０−５は、１つの案件に対し、コメントされた数を示している。１４０−６は、案件に対するコメントを示している。図９では、案件に対する総評を載せている。１４０−７は、コメントをした人を識別する識別名である。これは、ＩＤ等であってもよい。１４０−８は、コメントボックスに掲載されている情報を更新したいときに選択するボタンである。１４０−９は、コメントボックスを終了させたいときに選択するボタンである。１４０−１０は、未読のみ表示させるか否かを選択するチェックボックスである。このボックスをチェックすると、未読のみを表示し、チェックしないと、既読のコメントや案件を表示することになる。
【００１８】
以下に述べる処理フローは、各コンピュータ装置が記憶媒体に格納したプログラムに従って処理を実行される。
第１の実施の形態の説明をする。第１の実施の形態は、実行された業務の内容を示す業務情報を格納しておき、これを学習者に問題として提示するものである。業務の内容に関する評価コメントを回答として、提示する。
【００１９】
図１０に示したフローチャートを用いて、本実施の形態におけるオペレータが行った業務に対する評価処理である第１の処理の流れを説明する。第１の処理で、導き出す各業務に対する評価した結果は、図１２で示す「学習処理」で用いる。
ステップ１５０において、評価担当者用端末３０は、評価担当者により評価作業モードが選択された情報を、教育支援サーバ１０に送信する。
【００２０】
ステップ１５１において、教育支援サーバ１０は、オペレータにより過去に行われた電話での応答業務から未処理案件を抽出する。未処理案件とは、評価担当者により評価されていない業務である。このために、教育支援サーバ１０は、案件ＤＢ７０の中から、評価済案件フラグ７３−６の値がＮＵＬＬである案件ＩＤを抽出する。また、評価済案件フラグ７３−６の値がＮＵＬＬであり、かつ、あらかじめ指定された一定期間内の案件を案件ＩＤから抽出してもよい。
【００２１】
案件ＤＢ７０は、オペレータにより行われた案件すなわち業務の内容がそれぞれ識別されて格納されていればよい。案件ＤＢ７０は、本実施の形態では、図４に示すとおり、通録ＤＢ７１、案件管理ＤＢ７２から成る。また、案件の抽出は、オペレータが行った案件について、評価済みの件数がオペレータ間で偏りが少なくなるように行ってもよい。この方法の詳細は、図１４を用いて後述する。
【００２２】
次に、ステップ１５２〜１５３にて、評価対象となる案件を、評価担当者に選択させるための処理を行う。まず、ステップ１５２において、未評価案件を特定可能な未処理案件選択画面を作成し、評価担当者用端末３０へ送信する。ここで、未処理案件選択画面は、ステップ１５１で抽出された案件のうち、評価対象とする案件ＩＤを選択するためのものである。ステップ１５１で抽出された案件ＩＤをその画面内に示すものであってもよい。さらに、案件ＩＤに対応する問合せ内容７３−２、対応内容７３−３、処理担当者ＩＤ７３−６および処理日時７３−８のうち少なくとも１つを対応づけた未処理案件選択画面を作成してもよい。ここにおいて、未処理案件選択画面を表示するためのＷｅｂページを作成し、Ｗｅｂサーバ１５へ登録してもおき、ここから評価担当者用端末３０へ送信してもよい。そして、ステップ１５３において、評価担当者用端末３０が、ステップ１５２で作成された未処理案件選択画面を表示する。
【００２３】
ステップ１５４において、表示された未処理案件のうちで、評価担当者が選択した案件ＩＤを教育支援サーバ１０に送信する。
【００２４】
次に、ステップ１５５〜１５７で、評価担当者が、評価結果を示す評価情報を入力可能とするための処理を行う。ステップ１５５において、教育支援サーバ１０は、ステップ１５４で送信された案件ＩＤの問合せ内容７３−２および応対内容７３−３を、案件ＤＢ７０から抽出する。ステップ１５５では、ステップ１５４で送信された案件ＩＤに対応する案件、すなわち評価対象となる案件の内容を示す情報を作成できればよい。
【００２５】
ステップ１５６において、教育支援サーバ１０は、評価担当者が評価情報を入力するためのコメント入力画面を作成し、評価担当者用端末３０へ送信する。ここで、教育支援サーバ１０は、Ｗｅｂサーバ１５へコメント入力画面を登録し、Ｗｅｂサーバ１５から評価担当者用端末３０へそれを送信してもよい。コメント入力画面は、図６に示すように評価の単位となる項目ごとに得点（採点）１１０−３ａと、コメント１１０−４ａを入力可能とするものである。ステップ１５７において、評価担当者用端末３０は、ステップ１５６で送信されたコメント入力画面を表示する。
【００２６】
次に、ステップ１５８において、評価担当者用端末３０は、コメント登録・オペレータ評価画面を介して入力される該当案件の評価の内容を示す評価情報の入力を受け付ける。そして、受け付けられた評価情報と対応する案件ＩＤを、教育支援サーバ１０に送信する。
【００２７】
ステップ１５９において、送信された評価情報と案件ＩＤを対応づけて、評価ＤＢ５０に登録する。ステップ１６０において、ステップ１５８で送信された案件ＩＤと一致するＩＤのレコードを案件ＤＢ７０から抽出して、レコードの評価済案件フラグ７３−６に１を設定する。ここでフラグに１を設定するとは、評価情報が登録されていることを示す。
【００２８】
次に、図１１に示したフローチャートを用いて、本実施の形態における第２の処理の流れを説明する。この第２の処理は、第１の処理で得られたオペレータ評価情報を活用して、オペレータの教育に使用する情報を格納するエクササイズＤＢ６０を作成する処理である。
【００２９】
図１１のフローチャートは、ステップ１６１〜１６２と、ステップ１６３〜１６６に大きく分けることができる。ステップ１６３〜１６６で、エクササイズＤＢ６０を作成する。ステップ１６１〜１６２は、エクササイズＤＢ６０から所定日時の範囲外で実行された案件の情報を削除する。但し、本実施の形態では、ステップ１６１〜１６２での処理結果を、ステップ１６３で用いるためこのような順序で処理を実行する。このため、ステップ１６１〜１６２はなくともよい。また、ステップ１６６以降に処理してもよい。尚、エクササイズＤＢ６０には案件ＩＤ毎に、案件ＩＤにより識別される案件の内容を示す情報、及び評価情報５０−１１が登録されている。実際には、図３に示すものである。ここで、案件の内容を示す情報には、テキスト形式の問合せ内容５０−１、応対内容５０−２、それらの音声データ５０−３のうち、少なくとも一つが含まれる。
【００３０】
まず、ステップ１６１において、案件ＤＢ７０で、あらかじめ指定された日付の範囲外にある案件の日付フラグ７３−９に０を設定する。ここで、あらかじめ指定された日付の範囲外として、日付情報７３−８が、あらかじめ定めた日付以前を示すものとしてもよい。また、ステップ１６１では、かわりに前記指定した日付の範囲内にある案件の日付フラグ７３−９に１を設定してもいい。
【００３１】
ステップ１６２において、日付フラグ７３−９に０を設定されている案件ＩＤを抽出する。尚、ステップ１６１でフラグとして１を設定する処理を行った場合は、１が設定されていない案件ＩＤを抽出する。そして、抽出された案件ＩＤのエクササイズ情報を、エクササイズＤＢからを削除する。このことにより、所定の範囲外にあるエクササイズ情報を削除することになる。特に、所定日時以前に行われた古い案件を、問題から外すことが可能になる。また、ここにおいて案件を削除しなくても、あらかじめ指定された日付の範囲であるかないかを判断できるフラグをエクササイズ情報に立てて、あらかじめ日付の範囲内である案件を問題の対象としてもよい。あらかじめ指定された日付の範囲とは、案件が評価された日、または案件ＩＤが割り振られた日付けが、あらかじめ定めた日時に入るか否かを判断する。
【００３２】
次に、ステップ１６３〜１６６において、評価ＤＢ５０を用いて案件ＤＢ７０からエクササイズ情報を作成し、エクササイズＤＢに登録する。
【００３３】
まず、ステップ１６３において、評価されており、かつエクササイズ情報が作成されていない案件ＩＤを特定する。このために、案件ＤＢ７０から評価済みフラグが１であり、エクササイズ作成済案件フラグが０である案件ＩＤを検索する。検索された案件ＩＤから、任意の一つを抽出する。ここで、案件ＩＤの一つを抽出する方法として、案件ＩＤが示す数値の最大値や最小値を抽出する方法がある。また、案件ＩＤが対応する日付情報７３−８が示す日付が最も古い案件ＩＤか、最も新しい案件ＩＤを抽出する方法がある。尚、案件ＩＤの検索をする場合、ステップ１６１で用いた所定の日時の範囲を用いてもよい。つまり、上記の条件に加え、所定の日時の範囲内にある案件ＩＤを案件ＤＢ７０から検索してもよい。また、案件ＩＤの一つを抽出する方法として、乱数を用いる方法もある。乱数を一つ発生させて、その乱数の値に抽出された案件の数を掛け、求まった値の小数点を切り捨てまたは切り上げもしくは四捨五入等をして定数を求める。抽出された案件をＩＤの小さい順に並べておき、その並べられた順位が、先に求めた定数である案件を抽出する。
【００３４】
ステップ１６４において、ステップ１６３で抽出した案件ＩＤをもつ案件情報の問合せ内容、対応内容、音声データ、評価対象項目を、案件ＤＢ６０から抽出する。そして抽出された情報をエクササイズＤＢに、案件ＩＤ毎に記録する。
【００３５】
ステップ１６５において、案件ＤＢ７０で、ステップ１６２で抽出された案件ＩＤに対応するエクササイズ作成済案件フラグに１を設定する。
【００３６】
そして、ステップ１６６において、ステップ１６３での検索結果が２件以上あったかを判定する。２件以上あった場合は、ステップ１６３以降の処理を実行する。
次に、図１２に示したフローチャートを用いて、本実施の形態における第３の処理の流れを説明する。第３の処理は、第２の処理により作成されたエクササイズＤＢを利用してオペレータの学習を支援する処理である。第１の実施の形態においては、図１２に示すフローは、ステップ１９０で終了する。
【００３７】
ステップ１８１において、学習者用端末２０は、学習者であるオペレータから学習モードの指定及び、オペレータを識別するオペレータＩＤを教育支援サーバ１０に送信する。
【００３８】
ステップ１８２において、教育支援サーバ１０は、学習者であるオペレータに対する問題となる案件の案件ＩＤを抽出する。本発明においては、評価済みの案件から問題となっている案件の案件ＩＤを抽出する。本実施の形態においては、案件管理ＤＢ７３のうち、エクササイズ作成済み案件フラグ７３−７が、作成済みであることを示す案件ＩＤを検索する。本実施の形態では、エクササイズＤＢが作成されたものは、評価済みであるので、このフラグ７３−７が作成済みである案件ＩＤを抽出すれば、評価済みの案件ＩＤを抽出できる。そして、検索された案件ＩＤから所定の規則に従った案件ＩＤを抽出する。ここで、本実施の形態では、学習者の不得意分野、良い問題および悪い問題の案件ＩＤを抽出する。この処理の詳細については、図１５を用いて後述する。
【００３９】
また、この抽出としては、以下のものも含まれる。（１）検索された案件ＩＤのすべてを抽出する。（２）行われた業務が古い、もしくは新しいものから所定数の案件ＩＤを抽出する。例えば、検索された案件ＩＤに対応する日付情報７３−８を用いて、抽出を行う。
【００４０】
さらに、この抽出には、学習者用端末１０から送信される条件に従って行うことも含まれる。例えば、学習者用端末１０から案件ＩＤ、製品名、および処理担当者ＩＤのうち少なくとも１つが送信され、これらを案件管理ＤＢの対応する項目が一致する案件ＩＤを抽出する。
【００４１】
さらに、ステップ１８１で送信されたオペレータＩＤと一致する応対担当オペレータＩＤ７３−１０に対応する案件ＩＤを抽出してもよい。このことにより、学習者自身が行った案件を問題として抽出できる。尚、これらの抽出手法を組み合わせることも本実施の形態に含まれる。
【００４２】
ステップ１８３において、ステップ１８２で抽出された案件ＩＤから問題を作成する。ここでは、まず。ステップ１８２で抽出された案件ＩＤと一致する案件ＩＤをもつエクササイズ情報をエクササイズＤＢから抽出する。そして、そのエクササイズ情報を利用してオペレータ学習画面を作成し、音声データと共に学習者用端末２０へ送信する。
【００４３】
このオペレータ学習画面は、ステップ１８２で抽出された案件ＩＤの示す案件における案件の内容（問合せ内容７３−２、応答内容７３−３）が特定可能で、評価担当者に表示された評価の単位となる項目への入力が可能となっていればよい。また、学習者に表示される評価の単位となる項目は、評価担当者に表示されたのと同様であってもいいし、評価担当者に表示された項目の一部であってもいい。その一例を図７に示す。また、案件の内容はテキストデータとして出力してもよい。
【００４４】
また、Ｗｅｂサーバ１５を通して、作成されたオペレータ学習画面情報を学習者用端末２０へ送信してもよい。さらに、図７の１１０−１ｂ〜４ｂは、それぞれ、図６の１１０−１ａ〜４ａに対応するようオペレータ学習画面を作成する。
【００４５】
ステップ１８４において、学習者用端末２０は、学習者からの入力に従って、受信した案件ＩＤの問い合わせ内容と対応内容を再生する。ここにおいて、再生する問い合わせ内容と対応内容には、問い合わせ内容と対応内容を録音してある音声データが含まれる。再生する問合せ内容と対応内容は、画像データ、テキストデータであってもよい。
【００４６】
ステップ１８５において、学習者用端末２０は、オペレータ学習画面に対する学習者からの回答を受け付ける。回答は、図７の得点１１０−３ｂに入力される。そして、回答をそれぞれ小分類１１０−２ｂと対応付け、回答情報として教育支援サーバ１０に送信する。
【００４７】
ステップ１８６において，教育支援サーバは、ステップ１８５で送信された回答情報を、図２に示す評価ＤＢ５０に格納する。すなわち、図７のオペレータ学習画面の得点１１０−３ｂを得点５０−７に、小分類１１０−２ｂと項目５０−６が対応するように格納する。そして、処理担当者ＩＤ７３−５ｃには、学習者のオペレータＩＤすなわち、ステップ１８１で送信されたオペレータＩＤを格納する。ここで、評価担当者による評価情報は、処理担当者ＩＤ７３−５ｃに、評価担当者であることを示すＩＤが格納されている。処理担当者ＩＤ７３−５ｃが、評価担当者の評価情報と、ステップ１８１で送信されたオペレータＩＤを有する評価情報を対応づけしている。
【００４８】
そして、ステップ１８７において、対応づけられた評価情報を比較する。例えば、対応する得点の差分をとる。本実施の形態では、学習者の得点から評価担当者の評価情報の得点を引く処理を行う。ここで、この差が図１２に示す評価差１１０−８ｃとなる。この評価差を含む情報を、案件ＩＤとオペレータＩＤと対応づけて登録してもよい。尚、この評価差の意味は、ステップ１８８で説明する。
【００４９】
ステップ１８８において、コメント確認画面は、コメント入力画面およびオペレータ学習画面と同様の項目と評価担当者と学習者の評価の差を表す項目をなしていればよい。その一例を図８に示す。ここで、評価差１１０−８ｃは、先に述べた通り学習者の得点から評価担当者の評価情報の得点を引いた差を示す。評価差１１０−８ｃが正の値である場合は、学習者の評価が「甘い」ことを示し、負の値である場合は、評価が「からい」ことを示す。そして、評価差の値が大きいほど、その程度が大きくなる。また、コメント１１０−４ｃには、評価担当者の評価情報に含まれるコメントを挿入する。特に、評価差１１０−８ｃの絶対値が所定値より大きなコメントを挿入してもよい。
【００５０】
そして、ステップ１８９において、教育支援サーバ１０は、作成されたコメント確認画面を学習者用端末２０に送信する。この送信は、Ｗｅｂサーバ１５を介して行ってもよい。
【００５１】
最後に、ステップ１９０において、学習者用端末１０は、送信されたコメント確認画面を出力する。ここで、学習者は、コメント確認画面の操作ボタン１０１ｃ〜１０５ｃを指定することにより、案件の内容に対する再生等の操作を行うことができる。
【００５２】
次に、図１４に示したフローチャートを用いて、本実施の形態における図１０に示す第１の処理に含まれるステップ１５１について説明する。図１４は、各オペレータ間で、評価済みの案件の数に偏りが少なくなるように評価する案件を抽出する機能についてその処理の流れを示す。
【００５３】
ステップ２０１において、教育支援サーバ１０は、案件ＤＢ７０内であらかじめ指定された一定期間内の案件で、かつ、評価済み案件フラグが１に設定されている案件の案件ＩＤを取得する。これは、ステップ１５１で説明した通り、問題の対象となる評価済みの案件を求めるための処理である。
【００５４】
ステップ２０２において、評価済み案件が少ない、すなわち、評価対象とすべきオペレータを決定する。まず、教育支援サーバ１０は、ステップ２０１で取得した案件ＩＤに対応するオペレータのＩＤを、案件管理ＤＢ７３の処理担当者ＩＤ７３‐６から抽出する。そして、抽出されたオペレータＩＤについて、ソート処理を行い、最も評価数の少ないオペレータＩＤを抽出する。ソート処理した結果は、未評価案件表として登録してもよい。
【００５５】
ステップ２０３〜２０８において、ステップ２０２で決定されたオペレータが行った案件のうち、評価対象となる案件を決定する。
【００５６】
まず、ステップ２０３において、教育支援サーバ１０は、ステップ２０２で取得したオペレータＩＤの案件のうち、評価済みフラグがＮＵＬＬである案件を抽出する。すなわち、未評価の案件を抽出する。そして、抽出した案件を一覧とした未処理案件ＩＤ一覧を作成する。
【００５７】
ステップ２０４において、ステップ２０３で抽出された案件が０の場合は、ステップ２０５に進む。それ以外は、ステップ２０６に進む。
【００５８】
ステップ２０５において、ステップ２０３のオペレータＩＤの代わりに、ステップ２０２で行ったソート処理の結果、ステップ２０３のオペレータの次に評価済み案件が少ないオペレータを検索する。全員の案件を検索済みなら終了する。
【００５９】
ここで、ステップ２０６〜２０８において、評価対象となるオペレータの行った案件から、評価対象となる案件をランダムに選択する処理を行う。ステップ２０６において、０〜１の間の値を持つ乱数を発生させる乱数発生関数を使用して乱数を発生させ、この乱数の値が０．５以下である場合には以下の処理を昇順、０．５を超えた場合には降順として処理する。ステップ２０７において、未処理案件ＩＤ一覧を乱数カラムの値に基づいてステップ２０６で乱数値により決定した昇順あるいは降順の方向に並べ替える。ステップ２０８において、一時使用リストの最上位の案件ＩＤを取得する。この案件ＩＤの示す案件を評価対象とする。
【００６０】
また、図１４において、評価済み案件の数に偏りが少なくなるようにする代わりに、未評価案件の数に偏りが少なくする処理や、オペレータ間で、評価済み案件の占める割合の偏りを少なくする処理、も考えられる。
【００６１】
次に、図１５に示したフローチャートを用いて、本実施の形態における図１２に示す第２の処理に含まれるステップ１８２の詳細を説明する。ステップ１８２では、良い問題、悪い問題、不得意分野の問題と、問題の傾向に沿って問題を抽出する処理の流れを示す。ここで、良い問題とは、評価者がつけた評価が比較的高い問題、つまり評価ＤＢの対応オペレータＩＤ２２とオペレータＩＤ２３が一致する評価情報２８の得点２６の合計点である全体値２９の値が比較的大きい案件である。尚、評価が比較的高いとは、ステップ２１５に示すように、評価が全体のうち上位２０％など、所定数に含まれる案件をいう。
【００６２】
悪い問題とは、評価者がつけた評価が低い問題、つまり評価ＤＢの対応オペレータＩＤ２２とオペレータＩＤ２３が一致する評価情報２８の得点２６の合計点である全体値２９の値が比較的小さい案件である。不得意分野の問題とは、学習者が不得意な項目を抽出し、その不得意な項目について、評価者の評価が高い案件を抽出して、それを問題としたものである。尚、評価が比較的低いとは、ステップ２１９に示すように、評価が全体のうち下位２０％など、所定数に含まれる案件をいう。
【００６３】
不得意分野の問題とは、同じ項目の学習者がつけた得点と、評価者の評価得点の絶対値の差が比較的大きい項目である。絶対値の差が大きいとは、同じ項目について、学習者の評価と評価者の評価の違いが大きいことを意味する。
ステップ２１１において、学習者用端末２０が、学習者が良い問題、悪い問題、不得意分野の問題のいずれかを選択したかの情報を教育支援サーバに送信する。
ステップ２１２において、ステップ２１１で良い問題が選択された場合は、ステップ２１３〜２１６の処理を実施する。ステップ２１１で悪い問題が選択された場合は、ステップ２１７〜２２０の処理を実施する。ステップ２１１で不得意分野の問題が選択された場合は、ステップ２２１〜２２７の処理を実施する。
【００６４】
まず、良い問題が選択された場合について説明する。ステップ２１３において、評価ＤＢ５０から、応対担当オペレータＩＤとオペレータＩＤの一致する評価情報２８を抽出する。抽出された評価情報２８の案件ＩＤを、対応する全体値２９が昇順なるように、並べ替える。すなわち、評価者の評価が高い順に案件ＩＤを並び替える。応対担当オペレータＩＤ２２とオペレータＩＤ２３のＩＤが一致する評価情報２８の項目２４の得点２５は、評価担当者がつけた評価である。また、ここにおいて全体値２９とは、評価ＤＢのオペレータＩＤの得点２５を足したものを全体値２９とする。
【００６５】
ステップ２１４において、乱数を発生する。これは、評価が高い案件の上位２０％から案件をランダムに選ぶための処理である。ステップ２１５において、ステップ１３７で並び替えたＤＢの上位２０％以内の案件ＩＤと乱数カラムの一覧を問題抽出リストとして作成する。この際に乱数カラムにはそれぞれ異なった乱数値を入力する。この上位２０％以内とは、全体値の高い案件を抽出するために設けた値であり、一例にすぎず、別の数値であってもよい。ステップ２１６において、問題を一つ抽出するために、問題抽出リストで乱数値が最大もしくは最小の案件ＩＤを取得する。この案件ＩＤが示す案件が問題となる。
【００６６】
次に、悪い問題が選択された場合について、説明する。ステップ２１７は、ステップ２１３と、ステップ２１８は、ステップ２１４と同様の処理を行う。
【００６７】
ステップ２１９において、ステップ２１７で並び替えたＤＢの下位２０％以内の案件ＩＤと乱数カラムの一覧を問題抽出リストとして作成する。この際に乱数カラムにはそれぞれ異なった乱数値を入力する。この上位２０％以内とは、全体値の低い案件を抽出するために設けた値であり、一例にすぎず、別の数値であってもよい。ステップ２２０において、問題を一つ抽出するために、問題抽出リストで乱数値が最大もしくは最小の案件ＩＤを取得する。この案件ＩＤが示す案件が問題となる。
【００６８】
最後に、不得意分野の問題が選択された場合について説明する。
ステップ２２１において、評価ＤＢ５０からオペレータＩＤ２３が学習者である評価情報２８の項目２５と得点２６で構成される得点情報ＤＢを作成する。
【００６９】
ステップ２２２において、評価ＤＢ対応担当オペレータＩＤとオペレータＩＤが一致する評価情報２８の得点２６と、学習者のオペレータＩＤの評価情報２８の得点２６とを対応づけて、各項目の値の差の絶対値をとる。つまり、評価者の評価と学習者の評価の差分をとる。
【００７０】
ステップ２２３において、ステップ１４５で各項目毎に得られた絶対値を、複数の案件で、同じ項目同士で加算する。ここで、複数の案件とは、すべての案件でもいいし、古い順から対象からはずれていくある一定の数の案件であってもいい。そして、絶対値が最大となった項目を取得する。この項目が、学習者が不得意とする項目である。
【００７１】
また、絶対値が最大となった項目を取得する代わりに、絶対値が大きい順に項目を並べ、上位２０％を取得し、乱数を発生させて、乱数をそれぞれの乱数カラムに代入し、乱数カラムの乱数が最大の項目を取得する方法もある。
【００７２】
ステップ２２４において、対応担当オペレータＩＤとオペレータＩＤが一致する評価情報２８、すなわち評価者が評価した案件の案件ＩＤを抽出する。そして、抽出した案件ＩＤの示す案件で、ステップ２２３で取得した項目の得点が大きい案件ＩＤを降順に並べ、同位の場合には、検索された順で並び替える。これにより、学習者が不得意とする項目で、評価者の評価が高い項目を含む案件の案件ＩＤをリストアップできる。
【００７３】
そして、ステップ２２５〜２２７で、リストアップされた案件ＩＤから、ランダムに案件ＩＤを抽出する。
まず、ステップ２２５において、乱数を発生する。
【００７４】
ステップ２２６において、並び替えたリストの上位２０％以内のレコードについて対象項目と乱数カラムからなる問題抽出リストを作成する。また、その際に乱数カラムに乱数発生関数によって作成された乱数値を入力する。
【００７５】
ステップ２２７において、ステップ２２２で作成された問題抽出リストのうち乱数カラムの値が最大の案件ＩＤを取得する。これに対応する案件を、不得意分野の問題とする。
以上で処理を終了する。
【００７６】
第２の実施の形態の説明をする。
第２の実施の形態は、実行された業務の内容を示す業務情報と、その業務に関する評価に関する評価情報を前記業務情報と対応づけて格納しておき、業務情報とその評価情報を問題として提示し、業務情報が、前記評価を受けた理由や学習者からみた評価や評価コメントを回答として入力を受付ける。
【００７７】
また、学習者から受付けた評価点と評価コメントを、評価された業務と対応づけて格納し、評価された業務と評価点を問題として提示する。
【００７８】
第２の実施の形態は、第１の実施の形態と同様に図１０に示すフローによって、未評価の案件に対し評価をする。また、ステップ１５１において、評価された案件の偏りを少なくさせる為に図１４のフローを行ってもよい。
【００７９】
次に、図１２に示すフローチャートにより、学習者に問題を提示する学習処理を行う。第１の実施の形態は、ステップ１９０で終了したが、第２の実施の形態では、ステップ１９０以降の処理も行う。ステップ１８１とステップ１８２は第１の実施の形態と同様に処理を行う。
【００８０】
また、ステップ１８３において、第１の実施の形態では、エクササイズＤＢからエクササイズ情報を抽出するが、第２の実施の形態では、評価ＤＢから、問合せ内容と対応内容のデータ（音声・画像・データなど）と、項目を得点もしくはコメントと対応づけてオペレータ学習画面を作成し、学習用端末２０に送信する。図７のオペレータ学習画面の例では、小分類１１０−２ｂと得点１１０−３ｂを表示する。ここにおいて、得点１１０−３ｂは、コメントであってもかまわない。
【００８１】
ステップ１８５において、学習用端末２０は、ステップ１８３で送信されたオペレータ学習画面から回答の入力を受付ける。回答は、得点１１０−３ｂが表示された場合は、案件に対しその得点が付けられた理由を、コメントが表示された場合は、得点を予想して入力する。また、回答については、学習者から得点とコメント両方の入力を受付けてもよい。両方の入力を受付けた場合には、学習者の得点とコメントを評価ＤＢに登録し、学習者の得点もしくはコメントは案件と対応づけて問題として新たな学習者に提示する。
【００８２】
ステップ１８６において、ステップ１８５で受付けた回答情報を、評価ＤＢ５０に登録する。ステップ１８７において、評価ＤＢから評価情報を取得する。ステップ１８８において、図８に示すようなコメント確認画面を作成し、学習用端末２０に送信する。ステップ１８９において、学習用端末２０で、コメント確認画面を表示する。ステップ１９０において、学習者が画面終了ボタンを選択したら、教育支援サーバ１０に画面終了ボタンが選択された情報を送信する。ステップ１９１において、図５に示すコメントＤＢに、ステップ１８５で送信された情報を格納する。ステップ１９２において、評価ＤＢから学習中の案件に対する他のオペレータによる評価を取得する。ステップ１９３において、図９に示すようなコメントボックスを作成し、学習用端末２０に送信する。ステップ１９４において、コメントボックスを学習用端末２０に表示する。これ以降の処理は図１３でのステップ１７５に続く。
【００８３】
図１３は、図９のコメントボックスを表示し、コメントボックスから確認したいコメントを選択し、コメント確認画面を表示し、コメント確認画面を終了したらコメントボックスを再び表示するフローを示したものである。
【００８４】
ステップ１７０において、学習用端末２０は、コメントボックス確認モードが選択された情報を、教育支援サーバ１０に送信する。ステップ１７１において、学習者は、複数のモードのうち学習モードを選択し、学習者用端末２０は、選択されたモードと、学習者のオペレータＩＤを教育支援サーバ１０に送信する。ステップ１７２において、コメントＤＢから、ステップ１７１において送信されたオペレータＩＤの案件を抽出する。ステップ１７３において、図９に示すようなコメントボックスを作成し、学習者用端末２０に送信する。ステップ１７４において、学習者用端末２０に、コメントボックスを表示する。ステップ１７５において、学習者は、図９の更新ボタン、終了ボタン、案件名等オブジェクトを選択し、選択されたオブジェクト情報を教育支援サーバ１０に送信する。ステップ１７６において、教育支援サーバ１０は、ステップ１７５で選択されたオブジェクトに応じて処理を分岐する。終了ボタンが選択されたときは、終了する。また、更新ボタンが選択された場合は、コメントボックスを再び作成し、学習者用端末２０に送信する。また、案件が選択された場合には、ステップ１７７に進む。ステップ１７７において、評価ＤＢから図８に示すようなコメント確認画面を作成する。また、コメントＤＢの該案件の既読フラグを１に更新する。ステップ１７８において、図８に示すコメント確認画面を学習者用端末２０に表示する。
【００８５】
図１４に示すフローは、第１の実施例の処理と同様に行う。
【００８６】
図１５は、第１の実施の形態と同様に、良い問題、悪い問題、不得意分野の問題と、問題の傾向に沿って問題を抽出する処理の流れを示している。第１の実施の形態との違いは、ステップ２１３とステップ２１７において、評価者の評価が高い順に案件ＩＤを並び替えるが、第２の実施の形態において、複数の評価者の評価を平均し、平均された評価を、高い順に並び替える。また、不得意分野が選択された場合には、
図１６は、図１５のフローで、案件を一つ選んだ後に、該案件を評価した者を一人選ぶためのフローである。
【００８７】
ステップ２３１において、評価ＤＢ５０から、案件を評価したオペレータＩＤを抽出する。ステップ２３２において、乱数を発生させて、抽出したオペレータＩＤと乱数を出題評価表へコピーする。出題評価表とは、オペレータＩＤと乱数カラムが対応している表のことをいう。ステップ２３３において、出題評価表のオペレータＩＤを、乱数カラムの昇順で並び替える。ステップ２３４において、出題評価表の最上位のオペレータＩＤを取得する。以上で処理を終了する。
【００８８】
【発明の効果】
本発明によれば、実行された業務の内容を評価し、評価された業務の内容を回答させる構成にしたので、業務の内容を評価したら自動的に問題を作成することができる。また、評価と回答を対応付けることにより、回答した者が、自分の知識や業務執行能力を確認できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の形態のシステム構成図である。
【図２】評価ＤＢ５０を示す図である。
【図３】エクササイズＤＢ６０を示す図である。
【図４】案件ＤＢ７０を示す図である。
【図５】本発明の実施の形態における第２の実施例で用いるコメントＤＢ８０である。
【図６】コメント入力画面の例を示す図である。
【図７】オペレータ学習画面の例を示す図である。
【図８】コメント確認画面の例を示す図である。
【図９】コメントボックスの例を示す図である。
【図１０】本発明の実施の形態における第１の実施例の第１の処理と、第２の実施例の第１の処理を示すフローチャートである。
【図１１】本発明の実施の形態における第１の実施例で用いるエクササイズＤＢを作成する処理を示すフローチャートである。
【図１２】本発明の実施の形態における第１の実施例の第２の処理と、第２の実施例の第２の処理を示すフローチャートである。
【図１３】本発明の実施の形態における第２の実施例でコメントボックスとコメント確認画面を表示するフローチャートである。
【図１４】本発明の実施の形態における第１の実施例と第２の実施例の第１の処理の内で過去に評価済みのオペレータに偏りがないように評価する案件の抽出する処理を示すフローチャートである。
【図１５】本発明の実施の形態における第１の実施例と第２の実施例の第２の処理の内で過去の不得意な分野などで重み付けて問題を抽出する処理を示すフローチャートである。
【図１６】本発明の実施の形態における第２の実施例で、図１５に示す処理の後に続く処理を示すフローチャートである。
【符号の説明】
１０  教育支援サーバ
１５  Ｗｅｂサーバ
２０  学習者用端末
３０  評価担当者用端末
１６  ネットワーク。
【図１】
2004219779.tif 000003
【図２】
2004219779.tif 000004
【図３】
2004219779.tif 000005
【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】
2004219779.tif 000012
【図１１】
2004219779.tif 000013
【図１２】
2004219779.tif 000014
【図１３】
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【図１４】
2004219779.tif 000016
【図１５】
2004219779.tif 000017
【図１６】
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