(57)【要約】【課題】入力された音声の口語表現に対応し誤動作の発生を抑える。【解決手段】症状文記憶手段１５は障害の原因が存在する場合に想定される質問に対する障害情報を記述した症状文を記憶し、口語表現展開手段１６は記憶された症状文を口語調文章に変換する。音声認識手段２０は音声による障害情報を口語表現展開手段１６により変換された口語調文章から作成された確率的言語モデルに基づき音声認識し、原因候補絞込手段２１は、認識結果から対応する症状文を症状文記憶手段１５より抽出し、抽出した症状文に基づき原因候補を絞り込み、質問選択手段２２は残存する原因候補を絞り込むための質問を選択する。【選択図】        図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
障害情報を入力して障害の原因を推定する障害解決支援装置において、
障害の原因が存在する場合に想定される質問に対する障害情報を記述した症状文を記憶する症状文記憶手段と、
上記症状文記憶手段に記憶された症状文を口語調文章に変換する口語表現展開手段と、
入力された音声による障害情報を上記口語表現展開手段により変換された口語調文章から作成された確率的言語モデルに基づき音声認識する音声認識手段と、
上記音声認識手段による認識結果から対応する症状文を上記症状文記憶手段より抽出し、抽出した症状文に基づき原因候補を絞り込む原因候補絞込手段と、
上記原因候補絞込手段により絞り込まれた結果、残存する原因候補を絞り込むための質問を選択して提示する質問選択手段とを備えたことを特徴とする障害解決支援装置。
【請求項２】
原因候補絞込手段は、音声認識手段による認識結果に類似する口語調文章を検出し、検出した口語調文章に対応する症状文を症状文記憶手段より抽出することを特徴とする請求項１記載の障害解決支援装置。
【請求項３】
原因候補絞込手段は、音声認識手段による認識結果から障害に関するキーワードを含む症状文を症状文記憶手段より抽出することを特徴とする請求項１記載の障害解決支援装置。
【請求項４】
原因候補絞込手段は、音声認識手段による認識結果から口語調の表現を除去して対応する症状文を症状文記憶手段より抽出することを特徴とする請求項１記載の障害解決支援装置。
【請求項５】
障害情報を入力して障害の原因を推定する障害解決支援装置において、
障害情報を保有する顧客からの音声と、顧客からの連絡により障害情報を復唱するオペレータからの音声を切り替える音声切替手段と、
上記音声切替手段により切り替えられた音声による障害情報を音声認識する音声認識手段と、
音声以外の手段により障害情報を入力する代替入力手段と、
上記音声認識手段の認識結果と、上記代替入力手段からの障害情報を切り替える入力切替手段と、
障害の原因が存在する場合に想定される質問に対する障害情報を記述した症状文を記憶する症状文記憶手段と、
上記入力切替手段により切り替えられた認識結果又は障害情報から対応する症状文を上記症状文記憶手段より抽出し、抽出した症状文に基づき原因候補を絞り込む原因候補絞込手段と、
上記原因候補絞込手段により絞り込まれた結果、残存する原因候補を絞り込むための質問を選択して提示する質問選択手段とを備えたことを特徴とする障害解決支援装置。
【請求項６】
症状文記憶手段に記憶された症状文を口語調文章に変換する口語表現展開手段を備え、
音声認識手段は入力された音声による障害情報を上記口語表現展開手段により変換された口語調文章から作成された確率的言語モデルに基づき音声認識し、
原因候補絞込手段は、上記音声認識手段による認識結果に類似する口語調文章を検出し、検出した口語調文章に対応する症状文を症状文記憶手段より抽出することを特徴とする請求項５記載の障害解決支援装置。
【請求項７】
症状文記憶手段に記憶された症状文を口語調文章に変換する口語表現展開手段を備え、
音声認識手段は入力された音声による障害情報を上記口語表現展開手段により変換された口語調文章から作成された確率的言語モデルに基づき音声認識し、
原因候補絞込手段は、上記音声認識手段による認識結果から障害に関するキーワードを含む症状文を症状文記憶手段より抽出することを特徴とする請求項５記載の障害解決支援装置。
【請求項８】
症状文記憶手段に記憶された症状文を口語調文章に変換する口語表現展開手段を備え、
音声認識手段は入力された音声による障害情報を上記口語表現展開手段により変換された口語調文章から作成された確率的言語モデルに基づき音声認識し、
原因候補絞込手段は、上記音声認識手段による認識結果から口語調の表現を除去して対応する症状文を症状文記憶手段より抽出することを特徴とする請求項５記載の障害解決支援装置。
【請求項９】
障害情報を入力して障害の原因を推定する障害解決支援装置において、
障害の原因が存在する場合に想定される質問に対する障害情報を記述した症状文を記憶する症状文記憶手段と、
入力された音声による障害情報を音声認識する音声認識手段と、
上記音声認識手段による認識結果から対応する症状文を上記症状文記憶手段より抽出し、抽出した症状文に基づき原因候補を絞り込む原因候補絞込手段と、
上記原因候補絞込手段により絞り込まれた結果、残存する原因候補を絞り込むための質問を選択して提示する質問選択手段と、
上記質問選択手段により選択された質問に対して想定される各障害情報を特徴付ける重要キーワードを設定する重要キーワード設定手段とを備え、
上記原因候補絞込手段が、上記音声認識手段による認識結果から、上記重要キーワード設定手段により設定された重要キーワードを検索して障害情報を選択し、対応する症状文を抽出することを特徴とする障害解決支援装置。
【請求項１０】
症状文記憶手段に記憶された症状文を口語調文章に変換する口語表現展開手段を備え、
音声認識手段は入力された音声による障害情報を上記口語表現展開手段により変換された口語調文章から作成された確率的言語モデルに基づき音声認識し、
原因候補絞込手段は、選択した障害情報に類似する口語調文章を検出し、検出した口語調文章に対応する症状文を症状文記憶手段より抽出することを特徴とする請求項９記載の障害解決支援装置。
【請求項１１】
症状文記憶手段に記憶された症状文を口語調文章に変換する口語表現展開手段を備え、
音声認識手段は入力された音声による障害情報を上記口語表現展開手段により変換された口語調文章から作成された確率的言語モデルに基づき音声認識し、
原因候補絞込手段は、選択した障害情報から障害に関するキーワードを含む症状文を症状文記憶手段より抽出することを特徴とする請求項９記載の障害解決支援装置。
【請求項１２】
症状文記憶手段に記憶された症状文を口語調文章に変換する口語表現展開手段を備え、
音声認識手段は入力された音声による障害情報を上記口語表現展開手段により変換された口語調文章から作成された確率的言語モデルに基づき音声認識し、
原因候補絞込手段は、選択した障害情報から口語調の表現を除去して対応する症状文を症状文記憶手段より抽出することを特徴とする請求項９記載の障害解決支援装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は障害情報を入力して障害の原因を推定する障害解決支援装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来の障害解決支援装置は、例えば、特許文献１に示すように、異常症状入力手段、異常診断情報入力手段、推論手段、出力手段及び機能・構成要素対応情報記憶手段を備え、機能・構成要素対応情報記憶手段に、異常診断対象機器の各機能と、その機能の達成に関与する構成要素とを対応付けて記憶し、推論手段が、異常診断情報と機能・構成要素対応情報とに基づいて、異常診断の推論を行っている。
【０００３】
また、特許文献２に示された障害解決支援装置は、提示した情報に対するユーザからの音声入力に応じて、所定のデータベースより必要な情報を検索するもので、データベースとして過去の事例を複数の事例集合に分類して格納する手段と、複数の事例集合各々の特徴をもとに、音声入力に従ってデータベース内の情報を絞り込む絞込み手段と、絞り込みの結果をもとに、ユーザに対して第２の音声入力を促す手段と、複数の事例集合より、第２の音声入力に一致する事例を特定する手段と、特定された事例に基づいて、ユーザに所定の情報を提示する提示手段とを備えている。
【０００４】
【特許文献１】
特開平３−８８０３６号公報（第２頁、右下欄、課題を解決するための手段）
【特許文献２】
特開平１１−３０６１９５号公報（段落００２２）
【０００５】
従来の障害解決支援装置は以上のように構成されているので、上記特許文献１に示す障害解決支援装置に音声認識装置を組み合わせた場合や、上記特許文献２に示す障害解決支援装置では、入力された音声の口語表現に対応することができず、誤動作が発生するという課題があった。
【０００６】
また、入力された音声の品質が悪い場合や音声認識の性能が不十分な場合に、音声認識の誤りに起因する誤動作が発生するという課題があった。
【０００７】
この発明は上記のような課題を解決するためになされたもので、入力された音声の口語表現に対応することができ、誤動作の発生を抑えることができる障害解決支援装置を得ることを目的とする。
【０００８】
また、入力された音声の品質が悪い場合や音声認識の性能が不十分な場合に、音声認識の誤りに起因する誤動作の発生を抑えることができる障害解決支援装置を得ることを目的とする。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
この発明に係る障害解決支援装置は、障害の原因が存在する場合に想定される質問に対する障害情報を記述した症状文を記憶する症状文記憶手段と、記憶された症状文を口語調文章に変換する口語表現展開手段と、入力された音声による障害情報を口語表現展開手段により変換された口語調文章から作成された確率的言語モデルに基づき音声認識する音声認識手段と、認識結果から対応する症状文を症状文記憶手段より抽出し、抽出した症状文に基づき原因候補を絞り込む原因候補絞込手段と、残存する原因候補を絞り込むための質問を選択して提示する質問選択手段とを備えたものである。
【００１０】
【発明の実施の形態】
以下、この発明の実施の一形態を説明する。
実施の形態１．
図１はこの発明の実施の形態１による障害解決支援装置の構成を示すブロック図である。この障害解決支援装置は、キーボード等により障害情報を入力する代わりに、ユーザの音声により障害情報を入力するものである。
【００１１】
この障害解決支援装置は、図１に示すように、データ入力手段１１、マトリクス作成手段１２、マトリクス記憶手段１３、症状文作成手段１４、症状文記憶手段１５、口語表現展開手段１６、コーパス１７、確率的言語モデル作成手段１８、確率的言語モデル記憶手段１９、音声認識手段２０、原因候補絞込手段２１、質問選択手段２２及び表示手段２３により構成されている。
【００１２】
図２は図１に示す口語表現展開手段１６の内部構成を示すブロック図である。この口語表現展開手段１６は、図２に示すように、形態素解析手段３１、形態素情報記憶手段３２、口語置換手段３３及び口語情報記憶手段３４により構成されている。
【００１３】
次に動作について説明する。
図３はこの発明の実施の形態１による障害解決支援装置における事前データの作成処理の流れを示すフローチャートである。
ステップＳＴ１１において、障害診断の専門家であるデータ作成者により作成された原因―質問―回答データが、データ入力手段１１を介して入力される。この原因―質問―回答データは、障害の原因と、その原因が存在する場合に想定される質問と回答を列挙したものである。
【００１４】
図４は原因―質問―回答データの例を示す図である。例えば、「ヒューズが切れている」という原因が存在する場合の質問として、「コンセントは正常か」と「電源ランプが点灯しているか」という質問が想定され、ここで、「コンセントは正常か」という質問に対して回答が「正常」で、「電源ランプが点灯しているか」という質問に対して回答が「消灯」であれば、「ヒューズが切れている」という原因が存在すると考えることができる。
【００１５】
これらの質問は各原因に対してできるだけ共通化されるのが良い。また、ある原因について、全ての質問とそれに対する回答を考える必要はなく、記述がなくても良い。
【００１６】
図３のステップＳＴ１２において、マトリクス作成手段１２は、入力された原因―質問―回答データに基づき、原因―質問―回答マトリクスを作成してマトリクス記憶手段１３に記憶する。
【００１７】
図５はマトリクス作成手段１２が作成する原因―質問―回答マトリクスの例を示す図である。この原因―質問―回答マトリクスには、図５に示すように、原因と質問が行列形式に並べられ、行列の値として、入力された原因―質問―回答データに基づき、各原因が存在する場合に想定される質問に対する回答が記入される。
【００１８】
図５に示すように、質問には番号を付与して、例えば第１の質問は行列の第１列になるように配置する。また、原因にも番号を付与して、例えば第１の原因は第１行になるように配置する。行列の値である回答を数値化し、例えば「正常」を「１」と定義し、「異常」を「２」と定義する。なお、図４では、各原因が存在する場合に想定される各質問に対する回答は１つであるが、存在する全原因を集めると、図５に示すように、想定される各質問に対する回答は複数になる。
【００１９】
図５において、マトリクス作成手段１２は、例えば、「ヒューズが切れている」という原因１（行）と「電源ランプが点灯しているか」という質問２（列）の値（図５の斜線部分）として「消灯」という値「２」を記入する。回答番号が同じでも質問番号が異なっていると意味が異なる場合がある。また、入力された図４に示す原因―質問―回答データに、ある原因に対して質問と回答が用意されていない場合には、マトリクス作成手段１２は、図５に示す行列の値として、用意されていない旨を数値化した値、例えば「０」を記入する。
【００２０】
図３のステップＳＴ１３において、症状文作成手段１４は各質問とそれに対する回答から障害情報を記述した症状文を作成し、作成した症状文と、その症状文を作成したときの質問番号及び回答番号の元データとを症状文記憶手段１５に記憶する。このとき、症状文作成手段１４は、図５の行列の列に記載された質問と回答から、１つの質問に対して考えられる回答の全てについての症状文を作成して症状文記憶手段１５に記憶する。
【００２１】
図６は作成された症状文と元データの例を示す図である。例えば、症状文作成手段１４は、質問２の「電源ランプは点灯しているか」とその回答１「点灯」から症状文「電源ランプは点灯」を作成し、質問２の「電源ランプは点灯しているか」とその回答２「消灯」から症状文「電源ランプは消灯」を作成して、それぞれ症状文記憶手段１５に記憶する。
【００２２】
図３のステップＳＴ１４において、図２に示す口語表現展開手段１６内の形態素解析手段３１は、症状文記憶手段１５に記憶されている症状文を読み出して、形態素情報記憶手段３２に記憶されている形態素情報に基づき、読み出した症状文を形態素単位に分割する。例えば、形態素解析手段３１は症状文「コンセントは正常」を「コンセント／は／正常」と形態素単位に分割する。形態素解析の具体的な方法については、例えば「音声言語処理（北  研二他著、森北出版株式会社、１９９６年）」の９１ページから９８ページに記載されている。
【００２３】
ステップＳＴ１５において、図２に示す口語表現展開手段１６内の口語置換手段３３は、口語情報記憶手段３４に記憶されている口語表現を参照し、各形態素において口語表現のものがあれば、その形態素をその口語表現に代替させた口語調文章を作成する。例えば、形態素「正常」に対して、口語情報記憶手段３４に「正常」と類似語の「大丈夫」や「おかしくない」といった口語表現が記憶されている場合には、口語置換手段３３は、「コンセントは大丈夫」や「コンセントはおかしくない」といった口語表現に代替させた口語調文章を作成する。
【００２４】
ステップＳＴ１６において、口語置換手段３３は、口語情報記憶手段３４を参照して、「です」、「ね」等の文末の形態素を追加したり、「えーと」等の間投詞を文頭等の形態素に追加して口語表現の口語調文章を作成する。例えば、口語置換手段３３は、「コンセントは大丈夫です」や「えーとコンセントはおかしくない」といった口語表現の口語調文章を作成する。
【００２５】
ステップＳＴ１７において、口語表現展開手段１６は作成した口語表現の口語調文章を文例としてコーパス１７に追加する。このとき、口語表現展開手段１６は、作成した口語表現の口語調文章が、どの症状文を元に作成したかという情報を記憶しておく。
【００２６】
ステップＳＴ１８において、確率的言語モデル作成手段１８は、コーパス１７に記憶された口語調文章に基づき確率的言語モデルを作成して、確率的言語モデル記憶手段１９に記憶する。コーパスに基づく確率的言語モデル作成、及びそれを利用した音声認識については、例えば「確率的言語モデル（北  研二著、東京大学出版会、１９９９年）」の２３ページから２９ページ、「認識誤り傾向の確率モデルを用いた２段階探索法による大語彙音声認識（阿部  芳春他著、電子情報通信学会誌Ｄ−ＩＩ  Ｖｏｌ．Ｊ８３−Ｄ−ＩＩ  Ｎｏ．１２、ｐｐ．２５４５〜ｐｐ．２５５３）」に記載されている。
【００２７】
図７はこの発明の実施の形態１による障害解決支援装置における障害解決処理の流れを示すフローチャートである。この障害解決支援装置を使用するユーザとしては、障害情報を持っている顧客、又はこの顧客からの電話を受けたオペレータ等が考えられる。
【００２８】
ステップＳＴ２１において、音声認識手段２０はユーザの音声により障害情報を入力する。ステップＳＴ２２において、音声認識手段２０は、予め用意されている認識用の音響辞書（図示せず）と確率的言語モデル記憶手段１９に記憶されている確率的言語モデルを用いて、入力した障害情報を認識して音声認識結果を出力する。
【００２９】
ステップＳＴ２３において、原因候補絞込手段２１は、音声認識手段２０による音声認識結果とコーパス１７に存在する口語表現の口語調文章を比較して、一致又は類似するコーパス１７内の口語表現の口語調文章を検出する。ステップＳＴ２４において、原因候補絞込手段２１は、検出した口語表現の口語調文章に対応する症状文を症状文記憶手段１５から検出する。
【００３０】
ステップＳＴ２５において、原因候補絞込手段２１は、検出した症状文の元データとなる質問番号と回答番号を症状文記憶手段１５から取得する。例えば「コンセントは正常です」という音声認識結果は、「コンセントは正常」という症状文と対応づけられ、これは図６に示すように質問番号１と回答番号１から作成されている。同様に、「電源ランプがついていません」という認識結果は、類似している「電源ランプは消灯」という症状文と対応づけられ、これは質問番号２と回答番号２から作成されている。「電源ランプがついていません」と「電源ランプが消灯」が類似しているという判断は、同義語データ（図示せず）を参照し、「ついていません」と「消灯」が同義語であるという情報を用いて行われる。
【００３１】
ステップＳＴ２６において、原因候補絞込手段２１は、検出された質問番号と回答番号を用い、マトリクス記憶手段１３に記憶されている原因―質問―回答マトリクスを参照して、入力された障害情報と一致しない原因候補を排除する。例えば、質問番号１−回答番号１が検出された場合には、第１列（質問番号１）に１と０（０は未回答）の値を持つ原因以外を原因候補から排除する。すなわち、図５の例では、原因２の質問１に対する回答は２なので、原因２を原因候補から排除する。また、質問番号２−回答番号２が検出された場合には、第２列（質問番号２）に２と０の値を持つ原因以外を原因候補から排除する。
【００３２】
ステップＳＴ２７において、質問選択手段２２は、マトリクス記憶手段１３に記憶されている図５に示す原因―質問―回答マトリクスを検索し、残存する原因候補を最も効率良く絞り込む質問を選択して、すなわち、回答の種類が多く、その回答の種類に対して残存する原因候補が最も等分に配分されるような質問を選択して、表示手段２３により検出した質問の内容を表示することでユーザに提示する。
【００３３】
例えば、図５の例では、最初の障害情報により原因２が原因候補から排除されている場合には、残存する原因候補は、原因１，３，４，５となる。この原因１，３，４，５の中で、質問２に対する回答は２と０の２種類で、質問３に対する回答は０と１の２種類で、質問４に対する回答は０と１と２の３種類で、質問５に対する回答は０と２と３の３種類で、質問６に対する回答は０と２と１の３種類で、質問７に対する回答は０と２と１の３種類である。すなわち、回答の種類が多いのは質問４，５，６，７である。
【００３４】
また、各回答に分配される原因２を除く原因候補数は、質問４に対して回答０が２個、回答１が１個、回答２が１個で、質問５に対して回答０が２個、回答２が１個、回答３が１個で、質問６に対して回答０が２個、回答２が１個、回答１が１個で、質問７に対して回答０が２個、回答２が１個、回答１が１個である。すなわち、質問４，５，６，７は、回答の種類が多く、各回答に分配される原因候補数は同じ程度に効率良く絞り込む質問であり、これらの中からどれかの質問が選択される。
【００３５】
ステップＳＴ２８において、音声認識手段２０はユーザの音声による障害情報を音声認識し、ステップＳＴ２９において、原因候補絞込手段２１は、上記ステップＳＴ２３〜ＳＴ２５と同様にして、対応する回答番号を選択する。
【００３６】
選択された回答番号は、提示された質問番号と組になっているので、ステップＳＴ３０において、原因候補絞込手段２１は、上記ステップＳＴ２６と同様にして、原因―質問―回答マトリクスから回答と一致しない原因を原因候補から排除する。
【００３７】
ステップＳＴ３１において、原因候補絞込手段２１は、残存している原因候補が１つに確定されたか否かを判断し、１つに確定された場合には、ステップＳＴ３２において、確定された原因とその原因に対する対処方法を表示手段２３に表示してユーザに提示する。ここで、原因に対する対処方法は、図示していない記憶手段に記憶させておくものとする。
【００３８】
上記ステップＳＴ３１で、残存している原因候補が１つに確定されない場合には、ステップＳＴ３３において、原因候補絞込手段２１は、残存している原因候補に対して、各質問を行った場合に、回答の種類が複数になるか否かを判断することにより、原因候補を絞り込む質問があるかを判断する。原因候補を絞り込む質問がある場合には、上記ステップＳＴ２７に戻り上記の処理を繰り返す。
【００３９】
上記ステップＳＴ３３で、残存している原因候補に対して、どの質問を行っても単一の回答にしかいかない場合には、原因候補絞込手段２１は、原因候補を絞り込む質問はないと判断し、ステップＳＴ３４において、残存している原因候補と各原因候補に対する対処方法を表示手段２３に表示してユーザに提示する。
【００４０】
この実施の形態１では、原因候補絞込手段２１が、音声認識結果と類似するコーパス１７内の口語調文章を検出し、その口語調文章に対応する症状文を症状文記憶手段１５から検出しているが、原因候補絞込手段２１が、コーパス１７内の口語調文章を検出せずに、音声認識結果から障害に関するキーワードを抽出し、そのキーワードを含むような症状文を症状文記憶手段１５から検出しても良い。
【００４１】
また、この実施の形態１では、原因候補絞込手段２１が、コーパス１７内の口語調文章を検出せずに、音声認識結果から定型的な「です」、「ます」等の口語表現を除去した後に、対応する症状文を症状文記憶手段１５から検出しても良い。
【００４２】
以上のように、この実施の形態１によれば、口語表現展開手段１６が症状文より口語表現の口語調文章を作成し、音声認識手段２０が入力された音声による障害情報を口語調文章から作成された確率的言語モデルに基づき音声認識し、原因候補絞込手段２１が認識結果から対応する症状文を抽出し、抽出した症状文に基づき原因候補を絞り込み、質問選択手段２２が残存する原因候補を絞り込むための質問を選択して提示することにより、ユーザの音声の口語表現に対応することができ、誤動作の発生を抑えることができるという効果が得られる。
【００４３】
実施の形態２．
図８はこの発明の実施の形態２による障害解決支援装置の構成を示すブロック図である。この障害解決支援装置は、顧客とオペレータが電話等を用いてやりとりする場合に、状況に応じて音声認識の対象を切り替えたり、音声入力からキーボード等の他入力に切り替えたりする処理を行うものである。
【００４４】
この障害解決支援装置は、図８に示すように、データ入力手段１１、マトリクス作成手段１２、マトリクス記憶手段１３、症状文作成手段１４、症状文記憶手段１５、音声切替手段２４、音声認識手段２０、代替入力手段２５、入力切替手段２６、原因候補絞込手段２１、質問選択手段２２及び表示手段２３により構成されている。ここで、音声切替手段２４は顧客の音声とオペレータの音声とを切り替え、入力切替手段２６は、音声認識手段２０による音声認識結果の入力と、キーボード等の代替入力手段２５の入力を切り替える。
【００４５】
次に動作について説明する。
図９はこの発明の実施の形態２による障害解決支援装置における入力切替処理の流れを示すフローチャートである。
ステップＳＴ４１において、図示しない制御手段が入力切替手段２６を音声側に設定し、ステップＳＴ４２において、制御手段が音声切替手段２４を顧客側に設定する。ステップＳＴ４３において、音声認識手段２０は、電話等を通して顧客から障害情報に関する音声が入力された場合に顧客の音声を認識する。
【００４６】
ステップＳＴ４４において、制御手段は、例えば、音声認識結果の尤度と所定の闘値を比較することにより、その音声認識結果の信頼度を計算する。ステップＳＴ４５において、音声認識結果の尤度が所定の閾値より大きければ、ステップＳＴ４６において、顧客の音声の認識結果が十分信用できるとして、制御手段は、音声切替手段２４及び入力切替手段２６ともそのままとし、顧客の音声の認識結果を入力として使用し原因候補絞込手段２１に入力する。
【００４７】
以後の処理は、実施の形態１の図７のステップＳＴ２４に移行し、原因候補絞込手段２１は、音声の認識結果に対応する症状文を症状文記憶手段１５から検出し、ステップＳＴ２５以降の処理を実施する。
【００４８】
上記ステップＳＴ４５で、音声認識結果の尤度が所定の閾値より小さい場合には、制御手段は音声切替手段２４をオペレータ側に設定し、顧客の音声ではなくオペレータの音声を認識するようにする。
【００４９】
一般的には、顧客の音声は電話回線等を通してくるので不明瞭で音質は劣化するが、オペレータの音声はマイク等を通して直接入力することが可能であるため高品質であることが期待できる。また、オペレータには、トレーニングすることにより、音声認識しやすいように明瞭に発声させることが可能である。オペレータ側に切り替えた後は、オペレータの音声を認識するようになるので、オペレータの発話内容としては、顧客の発話をできるだけ復唱するようにする。例えば、顧客から「プリンタの文字がかすれている」という発声があれば、オペレータは「プリンタの文字がかすれているということですね」等と復唱する。
【００５０】
ステップＳＴ４８において、音声認識手段２０はオペレータの音声を認識し、音声認識結果の尤度と所定の閾値を比較する。ステップＳＴ４９において、音声認識結果の尤度が所定の閾値より大きければ、ステップＳＴ４６に移行し、オペレータの音声の認識結果が十分信用できるとして、制御手段は、音声切替手段２４及び入力切替手段２６をそのままとし、顧客の音声を復唱したオペレータの音声の認識結果を入力として使用し原因候補絞込手段２１に入力する。以後の処理は、実施の形態１の図７のステップＳＴ２４に移行する。
【００５１】
ステップＳＴ４９で、音声の認識結果の尤度が所定の閾値より小さければ、制御手段は、オペレータの音声も信頼するに足りないと判断し、ステップＳＴ５０において、入力切替手段２６をキーボード等の代替入力手段２５側に設定する。ステップＳＴ５１において、代替入力手段２５からの障害情報を入力として使用し原因候補絞込手段２１に入力される。以後の処理は、実施の形態１の図７のステップＳＴ２４に移行する。
【００５２】
この実施の形態２では、実施の形態１の図１に示す口語表現展開手段１６、コーパス１７、確率的言語モデル作成手段１８、確率的言語モデル記憶指弾１９を備えて、実施の形態１と同様に、ユーザの音声の口語表現に対応するようにしても良い。
【００５３】
すなわち、音声認識手段２０が入力された音声による障害情報を口語表現展開手段１６により変換された口語調文章から作成された確率的言語モデルに基づき音声認識すると共に、原因候補絞込手段２１が、音声認識結果と類似するコーパス１７内の口語調文章を検出し、その口語調文章に対応する症状文を症状文記憶手段１５から検出しても良く、また、原因候補絞込手段２１が、コーパス１７内の口語調文章を検出せずに、音声認識結果から障害に関するキーワードを抽出して、そのキーワードを含むような症状文を症状文記憶手段１５から検出しても良く、さらに、原因候補絞込手段２１が、コーパス１７内の口語調文章を検出せずに、音声認識結果から定型的な「です」、「ます」等の口語表現を除去した後に、対応する症状文を症状文記憶手段１５から検出しても良い。
【００５４】
また、この実施の形態２では、ステップＳＴ４６で、顧客又はオペレータの音声の認識結果を入力として使用しているが、顧客及びオペレータの音声の認識結果を入力として使用し、両方の認識結果が一致したときに、認識結果を原因候補絞込手段２１に入力しても良い。
【００５５】
以上のように、この実施の形態２によれば、顧客の音声が認識可能であれば、顧客の音声により障害情報を入力し、顧客の音声が不明瞭でオペレータの音声が認識可能であれば、顧客の音声を復唱したオペレータの音声により障害情報を入力し、顧客及びオペレータの音声が不明瞭な場合には、キーボード等の代替入力手段により障害情報を入力することにより、入力された音声の品質が悪い場合でも、音声認識の誤りに起因する誤動作の発生を抑えることができると共に、全体として、障害情報の入力負荷を軽減することができるという効果が得られる。
【００５６】
実施の形態３．
図１０はこの発明の実施の形態３による障害解決支援装置の構成を示すブロック図である。この障害解決支援装置は、認識結果に認識誤りが含まれていても、誤動作の発生を抑えることができるようにしたものである。
【００５７】
この障害解決支援装置は、図１０に示すように、データ入力手段１１、マトリクス作成手段１２、マトリクス記憶手段１３、症状文作成手段１４、症状文記憶手段１５、音声認識手段２０、原因候補絞込手段２１、質問選択手段２２、表示手段２３及び重要キーワード設定手段２７により構成されている。ここで、重要キーワード設定手段２７は、質問選択手段２２が選択した質問に対する各回答である障害情報を特徴付ける重要キーワードを設定する。
【００５８】
次に動作について説明する。
図１１はこの発明の実施の形態３による障害解決支援装置における障害解決処理の流れを示すフローチャートである。図１１のステップＳＴ６１，ＳＴ６２は実施の形態１の図７のステップＳＴ２１，ＳＴ２２の処理と同様であり、ステップＳＴ６３〜ＳＴ６６はステップＳＴ２４〜ＳＴ２７の処理と同様である。
【００５９】
ステップＳＴ６７において、重要キーワード設定手段２７は、選択された質問に対する各回答である障害情報を特徴付け、弁別に寄与する重要キーワードを各障害情報に設定する。例えば、質問が「ＬＥＤの状態はどうですか？」という質問に対して、障害情報として（１）「赤色で点灯」、（２）「赤色で点滅」、（３）「消灯」という選択肢があった場合、これらを弁別する最も重要な単語は「点灯」、「点滅」、「消灯」であるので、（１）に対応して「点灯」、（２）に対応して「点滅」、（３）に対応して「消灯」という単語を重要キーワードとして設定する。重要キーワードの選択については、例えば各障害情報に共通しない単語を重要キーワードとすれば良い。あるいは熟練者が予めデータとして作成しておいても良い。また、重要キーワードについては、各障害情報について１つに限らず、複数設定するようにしても良い。
【００６０】
ステップＳＴ６８において、音声認識手段２０はユーザの音声による障害情報を認識し音声認識結果を出力する。ステップＳＴ６９において、原因候補絞込手段２１は、音声認識結果を形態素解析して、重要キーワード設定手段２７により設定された重要キーワードを検索する。
【００６１】
ステップＳＴ７０において、原因候補絞込手段２１は、設定された重要キーワードが音声認識結果に含まれるかを調べ、重要キーワードが存在する場合、その重要キーワードに対応する障害情報を選択する。例えば、ユーザが「赤色で点灯」と発声したのに、音声認識手段２０の性能が良くないために、「アーク点灯」という認識結果になった場合、重要キーワード「点灯」が存在するので、原因候補絞込手段２１は障害情報（１）「赤色で点灯」を選択する。重要キーワードが複数の場合、各重要キーワードにスコアをつけて最も高い合計スコアを与えるような障害情報を選択する。また、原因候補絞込手段２１は、選択した障害情報に対応する症状文を症状文記憶手段１５から抽出し、抽出した症状文から回答番号を選択する。
【００６２】
ステップＳＴ７１〜ＳＴ７５までの処理は、実施の形態１の図７のステップＳＴ３０〜ＳＴ３４までの処理と同様である。
【００６３】
この実施の形態３では、実施の形態１の図１に示す口語表現展開手段１６、コーパス１７、確率的言語モデル作成手段１８、確率的言語モデル記憶手段１９を備えて、実施の形態１と同様に、ユーザの音声の口語表現に対応するようにしても良い。
【００６４】
すなわち、音声認識手段２０が入力された音声による障害情報を口語表現展開手段１６により変換された口語調文章から作成された確率的言語モデルに基づき音声認識すると共に、原因候補絞込手段２１が、選択した障害情報と類似するコーパス１７内の口語調文章を検出し、その口語調文章に対応する症状文を症状文記憶手段１５から検出しても良く、また、原因候補絞込手段２１が、コーパス１７内の口語調文章を検出せずに、選択した障害情報から障害に関するキーワードを抽出して、そのキーワードを含むような症状文を症状文記憶手段１５から検出しても良く、さらに、原因候補絞込手段２１が、コーパス１７内の口語調文章を検出せずに、選択した障害情報から定型的な「です」、「ます」等の口語表現を除去した後に、対応する症状文を症状文記憶手段１５から検出しても良い。
【００６５】
また、この実施の形態３では、原因―質問―回答マトリクスを使用して原因を絞り込んでいるが、木構造の質問―回答データにより原因を絞り込んで特定する場合でも、同様な処理によって信頼性を向上することが可能となる。
【００６６】
以上のように、この実施の形態３によれば、音声認識の性能が不十分な場合でも、各障害情報を弁別できるような重要キーワードを認識できれば正しく処理することができ、信頼性を向上することができるという効果が得られる。
【００６７】
以上述べた実施の形態１〜実施の形態３については、各手段はハードウエア・ソフトウエアのいずれでも構成できることはいうまでもない。また、ソフトウエアによって構成する場合には、記録媒体に記録されたプログラムであっても、通信媒体を介してダウンロードされるプログラムであっても良い。
【００６８】
【発明の効果】
以上のように、この発明によれば、障害の原因が存在する場合に想定される質問に対する障害情報を記述した症状文を記憶する症状文記憶手段と、記憶された症状文を口語調文章に変換する口語表現展開手段と、入力された音声による障害情報を口語表現展開手段により変換された口語調文章から作成された確率的言語モデルに基づき音声認識する音声認識手段と、認識結果から対応する症状文を症状文記憶手段より抽出し、抽出した症状文に基づき原因候補を絞り込む原因候補絞込手段と、残存する原因候補を絞り込むための質問を選択して提示する質問選択手段とを備えたことにより、ユーザの音声の口語表現に対応することができ、誤動作の発生を抑えることができるという効果がある。
【図面の簡単な説明】
【図１】この発明の実施の形態１による障害解決支援装置の構成を示すブロック図である。
【図２】この発明の実施の形態１による障害解決支援装置の口語表現展開手段の内部構成を示すブロック図である。
【図３】この発明の実施の形態１による障害解決支援装置における事前データの作成処理の流れを示すフローチャートである。
【図４】この発明の実施の形態１による障害解決支援装置に入力される原因―質問―回答データの例を示す図である。
【図５】この発明の実施の形態１による障害解決支援装置が作成する原因―質問―回答マトリクスの例を示す図である。
【図６】この発明の実施の形態１による障害解決支援装置が作成する症状文と元データの例を示す図である。
【図７】この発明の実施の形態１による障害解決支援装置における障害解決処理の流れを示すフローチャートである。
【図８】この発明の実施の形態２による障害解決支援装置の構成を示すブロック図である。
【図９】この発明の実施の形態２による障害解決支援装置における入力切替処理の流れを示すフローチャートである。
【図１０】この発明の実施の形態３による障害解決支援装置の構成を示すブロック図である。
【図１１】この発明の実施の形態３による障害解決支援装置における障害解決処理の流れを示すフローチャートである。
【符号の説明】
１１  データ入力手段、１２  マトリクス作成手段、１３  マトリクス記憶手段、１４  症状文作成手段、１５  症状文記憶手段、１６  口語表現展開手段、１７  コーパス、１８  確率的言語モデル作成手段、１９  確率的言語モデル記憶手段、２０  音声認識手段、２１  原因候補絞込手段、２２  質問選択手段、２３  表示手段、２４  音声切替手段、２５  代替入力手段、２６  入力切替手段、２７  重要キーワード設定手段、３１  形態素解析手段、３２  形態素情報記憶手段、３３  口語置換手段、３４  口語情報記憶手段。
【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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