(57)【要約】【課題】電話による販売業務（テレコール販売）において、顧客との相性が良いと予想される販売担当者を選定するオペレータ支援方法を提供する。【解決手段】再コールリスト２５００から営業対象顧客の会話特徴を抽出し、抽出した営業対象顧客の会話特徴にしたがって、統計ＤＢ２４００から成約顧客の会話特徴の分布を参照し、テレコール販売における成否の重要な要因である声での相性判断を用いて、前記営業対象顧客に応対する担当オペレータを最適オペレータ選択部１６００が選定することにより、営業対象顧客の会話特徴に対して成約率の高いオペレータを担当者として選定することができ、成約率を向上させることができる。【選択図】      図１
2004280158.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
オペレータ別に成約した顧客との会話から前記成約顧客の会話特徴の分布を記録した成約顧客特徴情報を準備する準備ステップと、
営業対象顧客の顧客会話特徴を抽出する営業対象顧客情報抽出ステップと、
前記抽出した営業対象顧客の会話特徴にしたがって、前記成約顧客特徴情報を参照し、前記営業対象顧客に応対する担当オペレータを選定する担当オペレータ選定ステップと、
を備えたことを特徴とするオペレータ支援方法。
【請求項２】
請求項１に記載のオペレータ支援方法において、
前記会話特徴は、声質、会話テンポ、会話パターンのいずれかを含むことを特徴とするオペレータ支援方法。
【請求項３】
請求項１または請求項２に記載のオペレータ支援方法において、
前記準備ステップが、成約にいたらなかった顧客との会話情報および会話特徴を記録した否成約顧客情報を準備し、
前記否成約顧客情報に記録された言葉または会話時間に基づいて、前記営業対象顧客を選択する営業対象顧客選択ステップを備えたことを特徴とするオペレータ支援方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、電話による販売業務（テレコール販売）において、顧客との相性が良いと予想される販売担当者を選定するオペレータ支援方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来、テレコール販売における勧誘業務は、オペレータの技量に任されるところが多く、売買成約の可否は、オペレータの個人の資質による経験と勘が大きな比重を占めている。
【０００３】
また、一旦拒否された案件に関しては、拒否されて一定期間経過後に、機械的に再コールしているのが現状である。
【０００４】
また、顧客と営業担当社員の組み合わせを最適な組み合わせとして円滑な営業活動を展開させる営業支援システムも考えられている（例えば、特許文献１参照）。
【０００５】
この営業支援システムは、図１８に示すように、顧客電話番号を収納する電話帳データベース１１と、テレフォンコールによりアポイントを取得するテレアポ取得手段２と、電話帳データベース１１とテレアポ取得手段２から顧客の個性分類を行う顧客個性分類手段３と、個性分類を行った顧客のデータを格納する見込客データベース１２と、営業社員の個性分析を行って適性を探る社員個性分析手段４と、営業社員の適性データを格納する営業社員データベース１３と、顧客と担当営業社員の組み合わせを決定する担当決定手段５と、顧客と担当営業社員の組み合わせを複数のパターンに分類する組み合わせ分類手段７と、複数の組み合わせパターンを登録する組み合わせデータベース１４と、各顧客への営業活動の結果に基づき各組み合わせパターンの受注率、構成比率を計算する営業結果入力手段８と、担当営業社員の営業結果より担当決定評価を行う担当決定評価手段９とを備えることにより、あらかじめ営業社員の個性、適性を分析して顧客との組み合わせに反映させることにより営業結果の向上を図るものである。
【０００６】
【特許文献１】
特開２００２−２６９３３５号公報
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、従来のテレコール販売における勧誘業務では、オペレータの優劣により、成果が大きく左右されてしまう。このため、コール業務の平準化や業務拡大においても、いかに優秀なオペレータを確保するのに労力を費やしているという問題があった。
【０００８】
また、一旦拒否された案件に対しても、なんら原因の分析、対策を講じることなく一定期間経過したのち、機械的に通常のコール業務を繰り返しているため、成約率が上がらないという問題があった。
【０００９】
さらに、従来の営業支援システムにより、営業活動から分析した顧客の個性と、性格判断テストによって分析した営業社員の個性に基づき、各顧客の担当営業を決定しても、テレコール販売特有の声からの相性判断については行うことができない。また、テレコール販売の場合は、前回どのような会話がなされたかを分析することが、再コールしても成約できるかの重要な判断基準となる。
【００１０】
したがって、性格テストによって相性を判断するのではなく、顧客の声に対するオペレータとの相性および客観的な成約率データに基づきオペレータを選定することが成約率向上には重要となる。
【００１１】
そこで、本発明は、オペレータごとに成約した顧客の声質情報を分析し、営業対象の顧客の声質情報から、この声質情報の顧客に対して、成約率の高いオペレータを担当オペレータとして選定することにより、客間的な成約率データに基づいて、担当オペレータが選定され、成約率を向上させることができるオペレータ支援方法を提供することを課題とする。
【００１２】
また、本発明は、絶対拒否キーワードを含んでいたり、会話時間の短い否成約案件は除外して、再コールを行う顧客を選定することにより、成約率の向上とともに、顧客に対して再度のコールによる不快感を回避して、会社のイメージアップにつなげることができるオペレータ支援方法を提供することを課題とする。
【００１３】
【課題を解決するための手段】
本発明は、上記課題を解決するため、オペレータ別に成約した顧客との会話から前記成約顧客の会話特徴の分布を記録した成約顧客特徴情報（統計ＤＢ）を準備し、営業対象顧客の会話特徴を（再コールリストから）抽出し、前記営業対象顧客の会話特徴にしたがって、前記成約顧客特徴情報を参照し、前記営業対象顧客に応対する担当オペレータを選定することを特徴とするものである。
【００１４】
これにより、営業対象顧客の会話特徴を抽出し、抽出した営業対象顧客の会話特徴にしたがって、成約顧客の会話特徴の分布を参照し、前記営業対象顧客に応対する担当オペレータを選定するので、営業対象顧客の会話特徴に対して成約率の高いオペレータを担当者として選定することができ、成約率を向上させることができることとなる。
【００１５】
また、テレコール販売における成否の重要な要因である声での相性判断を用いて、客観的な成約率データに基づいて担当オペレータを選定するので、確実に成約率の向上を計ることができることとなる。
【００１６】
また、本発明は、前記準備した成約顧客特徴情報が、前記成約顧客の分布において成約回数が最も多い前記会話特徴の値を有し、前記営業対象顧客の会話特徴の値と、前記成約顧客特徴情報の会話特徴の値と、が一致したオペレータを前記担当オペレータとして選定することを特徴とするものである。
【００１７】
これにより、営業対象顧客の会話特徴の値と、成約顧客の分布において成約回数が最も多い会話特徴の値と、が一致したオペレータを前記担当オペレータとして選定するので、営業対象顧客の会話特徴に対して最も成約実績のあるオペレータを担当させることができ、成約率を向上させることができることとなる。
【００１８】
また、本発明は、前記準備した成約顧客特徴情報が、前記成約顧客の分布における前記会話特徴の値の最小値と最大値とを有し、前記営業対象顧客の会話特徴の値が、前記成約顧客特徴情報の会話特徴の最小値と最大値との間にあるオペレータを前記担当オペレータとして選定することを特徴とするものである。
【００１９】
これにより、営業対象顧客の会話特徴の値が、成約顧客の分布において分布範囲内にあるオペレータを前記担当オペレータとして選定するので、営業対象顧客の会話特徴に対して成約実績のあるオペレータを担当させることができ、成約率を向上させることができることとなる。
【００２０】
さらに、本発明は、複数の前記会話特徴を有し、前記会話特徴ごとに情報の優先度を設けた前記成約顧客特徴情報を準備し、前記会話特徴ごとの優先度にしたがって前記担当オペレータを選定することを特徴とするものである。
【００２１】
これにより、前記担当オペレータを複数の会話特徴の優先度にしたがって選定するので、複数の会話特徴を考慮して担当オペレータを決めることができ、会話特徴を総合的に考慮した担当者選定ができ、成約率を向上させることができることとなる。
【００２２】
また、本発明は、前記成約顧客の会話特徴の分布にしたがって前記成約顧客特徴情報の優先度を設けることを特徴とするものである。
【００２３】
これにより、前記成約顧客特徴情報の優先度が、前記成約顧客の会話特徴の分布にしたがって設けられるので、最も特徴的な会話特徴から優先した担当オペレータを選定することができ、担当オペレータ選定がより適切に行われ、成約率を向上させることができることとなる。
【００２４】
また、本発明は、オペレータの前記成約顧客特徴情報の会話特徴分布における、前記営業対象顧客の会話特徴が占める位置にしたがってオペレータごとに得点を算出し、算出した得点に基づいて前記担当オペレータを選定することを特徴とするものである。
【００２５】
これにより、前記営業対象顧客の会話特徴が、オペレータの成約顧客の会話特徴分布においてどこにあるかによって得点が計算され、この得点によって前記担当オペレータを選定するので、営業対象顧客と成約顧客との会話特徴の相関が高いオペレータを選択することができ、会話特徴を総合的に考慮した担当者選定ができ、成約率を向上させることができることとなる。
【００２６】
また、本発明は、複数の前記会話特徴を有し、前記会話特徴ごとに情報の重み付けを設けた前記成約顧客特徴情報を準備し、前記複数の会話特徴の重み付けにしたがって前記オペレータごとの得点を算出することを特徴とするものである。
【００２７】
したがって、前記成約顧客特徴情報の会話特徴ごとに付けられた重み付けにしたがって得点が計算され、担当オペレータが選択されるので、会話特徴ごとに重要度を付けた担当オペレータ選択を行うことができ、所望の会話特徴に重点をおいた担当オペレータを選択することができることとなる。
【００２８】
さらに、本発明は、前記会話特徴は、声質、会話テンポ、会話パターンのいずれかを含むことを特徴とするものである。
【００２９】
したがって、声質、会話テンポ、会話パターンという所望の会話特徴を有する顧客に対して、成約率の高い担当オペレータを選定することができ、成約率を向上させることができることとなる。
【００３０】
また、本発明は、前記担当オペレータに順位を付けて複数選定することを特徴とするものである。
【００３１】
したがって、一人の顧客に対して順位を付けて複数の担当オペレータを選定するので、最も成約率が高いと思われるオペレータが都合により割り当てることができなくても、次に最適なオペレータを担当者として割り当てることができることとなる。
【００３２】
さらに、本発明は、成約にいたらなかった顧客との会話情報および会話特徴を記録した否成約顧客情報（否成約データ）を準備し、前記否成約顧客情報に記録された言葉または会話時間に基づいて、前記営業対象顧客を選択するものである。
【００３３】
したがって、成約にいたらなかった顧客との会話情報に基づいて、成約を拒絶する言葉をいった顧客や短時間で電話を切られた顧客を営業対象から外すことができるので、成約可能性の高い顧客に絞った営業活動ができ、成約率を向上させることができるとともに、再コール拒否の相手への再度のコールによる不快感の回避ができ、会社のイメージアップに貢献することができることとなる。
【００３４】
また、本発明は、特定のキーワードを記録したキーワード情報（拒否キーワードテーブル）を準備し、前記否成約顧客情報に記録された会話中に前記キーワードが入っていたとき、当該顧客を前記営業対象顧客から除外することを特徴とするものである。
【００３５】
したがって、あらかじめ成約を拒絶すると思われる特定のキーワードを登録しておき、このキーワードをいった顧客は、次の営業対象から除外することができ、成約率の向上および不快感の向上ができるとともに、特定のキーワードの変更を容易に行うことができ、状況に応じた対応を行え、臨機応変なオペレータ支援を行うことができることとなる。
【００３６】
また、本発明は、オペレータと顧客との会話から音声情報を取得し、前記取得した音声情報から前記顧客の会話特徴を抽出し、前記顧客に応対したオペレータと、前記顧客と成約できたか否かの区分とともに、前記顧客の会話特徴を記録した事例データを作成し、前記事例データから前記成約顧客特徴情報を作成するとともに、前記事例データから前記否成約顧客情報を作成するものである。
【００３７】
したがって、オペレータと顧客との会話を蓄積することによって顧客の会話特徴が抽出された事例データが作成され、この事例データから前記成約顧客特徴情報および前記否成約顧客情報が作成されるので、会話の蓄積によって成約顧客の会話特徴を知ることができ、蓄積量にしたがってその精度が上がるとともに、否成約顧客の情報も得られるので、機会損失を防止でき、より有効な営業活動を行うことができることとなる。
【００３８】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態について添付図面を参照しつつ説明する。
【００３９】
本発明に係るオペレータ支援方法を実現するオペレータ支援システムの構成図を、図１に示す。図１に示すように、オペレータ支援システム１０００は、音声情報取得部１１００、事例データ作成部１２００、拒否キーワード取り出し部１３００、統計ＤＢ作成部１４００、再コールリスト作成部１５００、最適オペレータ選択部１６００、制御部１９００および記憶部２０００を備えている。
【００４０】
また、記憶部２０００は、事例データ２１００、拒否キーワードテーブル２２００、否成約データ２３００、統計ＤＢ２４００、再コールリスト２５００を備えている。これらのデータベース（ＤＢ）およびファイルは、あらかじめ登録されているもの、後述する各処理で作成されるものがある。
【００４１】
また、オペレータ支援システム１０００は、担当者端末群４００、音声記録装置５００と接続され、これらの装置と各種情報の入出力を行う。担当者端末群４００とは、各担当者が使用する担当者端末４０１、担当者端末４０２、担当者端末４０３、担当者端末４０４、・・・担当者端末４０ｎのことである。各担当者端末４０１〜４０ｎは、各電話器と連動して動作するとともに、各電話器は、公衆回線３００を介して、相手側（顧客）の電話器と接続される。
【００４２】
さらに、オペレータ支援システム１０００の音声情報取得部１１００は、音声記録装置５００に記録された会話音声を取得し、顧客の音声を分析し、顧客の特徴を抽出するものである。
【００４３】
事例データ作成部１２００は、音声情報取得部１１００が取得した顧客の音声特徴および会話時間や電話をかけた時間帯を、オペレータごとに成約・否成約の区分をつけて事例データ２１００を作成するものである。
【００４４】
拒否キーワード取り出し部１３００は、顧客の音声データから成約を拒むような拒否キーワードを抽出するものである。
【００４５】
統計ＤＢ作成部１４００は、事例データ作成部１２００に作成された事例データ２１００から、成約された情報を抜き出し、オペレータごとにどのような声質を持った顧客と成約ができたのか、オペレータと顧客との相性が分かるように統計ＤＢ２４００を作成するものである。
【００４６】
再コールリスト作成部１５００は、事例データ２１００から否成約であった情報を抜き出た否成約データ２３００から、再コールしても見込みのないような顧客データを除外して、再コール可能な顧客データだけを集めて再コールリスト２５００を作成するものである。
【００４７】
最適オペレータ選択部１６００は、再コールリスト作成部１５００に作成された再コールリスト２５００のそれぞれの顧客に、この顧客の声質情報に対する成約率が最も高いオペレータを選択するものである。
【００４８】
制御部１９００は、オペレータ支援システム１０００全体の制御を行うものであり、例えば、音声記録装置５００からのデータ取得タイミング、各部の処理およびデータ連係などを行うものである。
【００４９】
記憶部２０００は、上記のように各種データベース（ＤＢ）およびファイルを備え、データ（情報）を記憶するものである。例えば、前記顧客の音声情報、拒否キーワード、再コール可能な顧客情報等を記憶する。
【００５０】
また、事例データ２１００は、上述のように、事例データ作成部１２００に作成され、オペレータと顧客によってなされた会話の情報、相手側（顧客）の声質情報を記憶した情報を、事例として集めたデータである。
【００５１】
拒否キーワードテーブル２２００は、この言葉を言われたら、もうこの顧客とは成約する見込みがないと思われる言葉を、あらかじめ登録したものである。例えば、「二度とかけないで下さい」、「迷惑です」といった言葉を登録しておく。
【００５２】
否成約データ２３００は、事例データ２１００と同様のデータ項目に、拒否キーワードを追加したデータ項目を有している。また、否成約データ２３００は、事例データ２１００の成約区分が否成約のデータに、対象の音声データから拒否キーワードを抽出して、追加したものである。
【００５３】
統計ＤＢ２４００は、成約された顧客の情報について、オペレータ、顧客の声質情報ごとに、どのような分布を示しているかをあらわすものである。また、声質ごとに、優先度をつけておく。さらに、後述するが、声質情報には、先天的特徴である基本周波数の平均的な高さ、後天的特徴である韻律情報のアクセント、イントネーション、リズム、ポーズがある。また、声質情報の分布では、声質情報ごとに、最大値、最小値、最大値と最小値の幅（ばらつき範囲）であるレンジ、最大値と最小値の真ん中の値であるメジアン、および成約回数の最も多いモードをデータ項目として持つ。
【００５４】
再コールリスト２５００は、再コール可能な顧客データを集めたものであり、コール時間帯、会話時間、顧客の声質情報、最適なオペレータ等をデータ項目として有している。
【００５５】
このようなオペレータ支援システム１０００における動作処理を図２に示し、説明する。
【００５６】
図２に示すように、オペレータ支援システム１０００では、まず、顧客音声データ記録処理（ｓ１１０）を行う。顧客音声データ記録処理（ｓ１１０）では、オペレータがどのようなタイプの顧客に対して成約が成立する確率が高いか、今回は成約にいたらなかったが再度電話をかけるか、といったことを判断するため、多くの事例を集める。具体的には、オペレータによる顧客との営業活動中の会話音声により、会話の内容および顧客の音声情報を記録した事例データ２１００と、成約にいたらなかった顧客の否成約データ２３００と、を作成する。
【００５７】
次に、統計ＤＢ作成処理（ｓ１２０）を行う。統計ＤＢ作成処理（ｓ１２０）では、上記顧客音声データ記録処理（ｓ１１０）で作成した事例データ２１００より、成約したデータのみを抽出し、オペレータごとに成約した顧客の声質情報の分布を調べ、オペレータと顧客の相性判定のための統計ＤＢ２４００を作成する。この統計ＤＢ２４００により、どの声質の相手に成約率が高いかを知ることができる。
【００５８】
次に、再コールリスト作成処理（ｓ１３０）を行う。再コールリスト作成処理（ｓ１３０）では、既に営業活動を行ったが成約にいたらなかった否成約データ２３００について、会話時間、キーワードからの分析・判断を行い、再コールの可否を自動判定し、再度営業を行う顧客の情報を記憶した再コールリスト２５００を作成する。
【００５９】
次に、担当オペレータ決定処理（ｓ１４０）を行う。担当オペレータ決定処理（ｓ１４０）では、作成した再コールリスト２５００により、再コールする顧客を抽出し、この顧客の声質に対して、成約率が最も高いオペレータを統計ＤＢ２４００を参照することにより比較し、担当オペレータを決定する。
【００６０】
次に、上記のそれぞれの処理について詳細に説明する。
【００６１】
はじめに、顧客音声データ記録処理（ｓ１１０）について、フローチャートを図３に示し、説明する。顧客音声データ記録処理では、オペレータによる顧客との営業活動中の会話音声により、事例データ２１００と、否成約データ２３００と、を作成する。
【００６２】
オペレータが顧客に電話し、営業活動を開始すると、電話器に連動した担当者端末４０１、または、担当者端末群４００の担当者端末４０２〜４０ｎのいずれかから会話音声が音声記録装置５００に送られ、音声記録装置５００でオペレータと顧客との会話音声が記録される。
【００６３】
オペレータ支援システム１０００は、このオペレータと顧客との会話終了のアクションを待ち受ける（ｓ２１１）。会話が終了したら、オペレータの操作により成約区分の取得を行う（ｓ２１２）。成約区分とは、オペレータの営業活動に対して顧客が成約したか、否成約に終わったかをあらわすものである。
【００６４】
次に、オペレータＩＤ、会話時間、時間帯の取得を行う（ｓ２１３）。オペレータＩＤは、オペレータの識別コードであり、端末情報から自動的に取得しても良いし、上記成約区分の入力時に、オペレータに入力させるようにしても良い。
【００６５】
次に、顧客の音声情報の取得を行う。ここで、音声の個人性は、音声器官の違いと、しゃべり方の違いに大きく分かれる。音声器官の違いは、先天的なものであり、声帯の形、長さは、声の高さに関係し、基本周波数の高さにあらわれる。しゃべり方の違いは、後天的なものであり、アクセント、イントネーション、リズム、ポーズであらわされる大局的な特徴（韻律）である。
【００６６】
したがって、ここではまず、音声データから顧客の先天的な特徴である基本周波数を取得し、平均的な高さを求める（ｓ２１４）。続いて、音声データから顧客の後天的な特徴である韻律情報（アクセント、イントネーション、リズム、ポーズ）を取得する（ｓ２１５）。
【００６７】
音声データから周波数への変換および韻律情報を取り出す技術は、公知の技術を用い、例えば、特開平１１−１４３４８３号公報、特開平６−１７５６７７号公報に記載の技術を用いて行う。
【００６８】
この音声データから周波数への変換および韻律情報を取り出す処理の一例について、図４に、周波数変換および韻律情報抽出処理を行う音声認識部のブロック図を示し、説明する。
【００６９】
図４に示すように、音声認識部２００は、周波数分析部２０１、スペクトル特徴抽出部２０２、音素検出部２０３および韻律抽出部２０４を備えている。
【００７０】
音声認識部２００に入力された音声データは、周波数分析部２０１で所定の時間（例えば、１５から３０ｍｓ程度）毎に順次周波数分析することにより周波数スペクトルデータを生成してスペクトル特徴抽出部２０２に送出する。音素検出部２０３では、スペクトル特徴抽出部２０２で抽出された特徴をもとにパターンマッチングに基づく音素認識アルゴリズムやスペクトグラムリーディング情報に基づく音素認識アルゴリズムによって音素候補の検出を行う。
【００７１】
韻律抽出部２０４では、自己相関法などの手法による基本周波数を抽出、さらには母音重心点のサーチが行われる。この母音重心点を基に基本周波数パタンが求められる。母音重心点は（１）有声区間である、（２）振幅の極大点近くである、（３）自己相関係数の安定点で極小点である、などの条件を用いて抽出することができる。
【００７２】
以上のようにして、基本周波数および韻律情報を得ることができる。
【００７３】
一般的に、基本周波数の平均的な高さは、４００〜８００ｋＨｚの範囲である。また、アクセントは、３５０〜５００ｋＨｚ、イントネーションは、４００〜８００ＫＨｚ、リズムは、１００〜５００ｍｓ、ポーズは、１００〜５００ｍｓである。
【００７４】
また、オペレータの第一コールをあらかじめ決めておくとともに、音声データの取得開始時間を決めておく。例えば、「ありがとうございます○○です。」と言うことにより、相手側を落ち着かせ、さらに、３０秒経過後から音声データの取得を行うとすることにより、顧客が落ち着き、安定した平常時に近い音声データの値を取得することができる。
【００７５】
次に、上記取得した基本周波数、韻律情報から事例データ２１００を作成する（ｓ２１６）。
【００７６】
事例データ２１００のデータ構造図を、図５に示す。図５に示すように、事例データ２１００は、識別子、オペレータＩＤ、成約区分、コール時間帯、会話時間（分）および相手側（顧客）の声質情報として、先天的特徴と、後天的特徴を有している。先天的特徴は、基本周波数の平均的な高さで、後天的特徴は、韻律情報であり、アクセント、イントネーション、リズム、ポーズの４つの情報を有している。
【００７７】
また、コール時間帯は、電話をかけた時間帯であり、再度電話をするときに、この時間帯をさけるために記憶しておく。会話時間（分）は、顧客との応対時間で、この時間があまりにも短いものは、再度電話をかけても成約にいたる可能性が低い、逆に、会話時間が長いものは、成約に発展させる可能性が高いと考えられる。
【００７８】
次に、成約区分を確認し（ｓ２１７）、否成約の場合には、音声データをテキストデータに変換し、拒否キーワードテーブル２２００を検索して、拒否キーワードがあった場合には、見つかった拒否キーワードを付加して、否成約データ２３００を作成する（ｓ２１８）。
【００７９】
音声データからキーワードを取り出す技術は、公知の技術を用い、例えば、既出の特開平６−１７５６７７号公報に記載の技術を用いて行う。
【００８０】
この音声データからキーワードを取り出す処理の一例について、図６に、キーワード抽出処理の機能ブロック図を示し、説明する。
【００８１】
図６に示すように、キーワード抽出処理機能は、特徴抽出機能１１０、セグメント機能１２０、キーワードスポッティング機能１３０およびキーワード確定機能１４０を備えている。
【００８２】
特徴抽出機能１１０は、入力される音声からピッチ周波数あるいは音声パワーその他の韻律情報を分析して、その韻律情報をセグメント機能１２０に入力する。ここで、セグメント機能１２０は、境界点検出１２１、境界区間設定１２２、候補作成１２３およびセグメント抽出１２４により成る。
【００８３】
セグメント機能１２０は、その境界点検出１２１において、入力されるピッチ周波数あるいは音声パワーその他の韻律情報と境界点を決定する基準・規則（例えば、変分あるいはレベルのしきい値）とを比較して局所的に強調される区間とそうではない区間との間の境界点１、２、３、４を検出する。境界区間設定１２２においては、境界点検出１２１により検出された境界点と境界区間を決定する基準とを比較して境界点１、２、３、４に跨る境界区間１、２、３、４を設定する。候補作成１２３においては、境界区間設定１２２により設定された境界区間１、２、３、４を韻律情報の全体区間から除外した残余の区間を、キーワードが存在する可能性のある区間である候補セグメント１、２、３、４として設定する。セグメント抽出１２４においては、候補セグメント区間を決定する基準・規則（例えば、レベルの持続性）と比較して候補セグメント１、２、３、４をキーワードが存在するかどうかを判断し、抽出する。
【００８４】
キーワードスポッティング機能１３０は、音声が連続的に入力され、登録されている単語を連続的に認識し、キーワードとしての候補単語名を抽出し、この候補単語名と単語の音声上の存在区間とを認識結果として出力する。キーワード確定機能１４０は、セグメント機能１２０からセグメント区間が入力されると共にキーワードスポッティング機能１３０からその認識結果である候補単語名と単語の音声上の存在区間が入力され、セグメント機能１２０から入力されたセグメント区間とほぼ一致する認識結果の存在区間の単語をキーワードとして断定するところである。
【００８５】
このようにして、音声データからキーワードを抽出することができる。
【００８６】
またここで、拒否キーワードテーブル２２００のテーブル例を、図７に示し、否成約データ２３００のデータ構造図を、図８に示す。
【００８７】
図７に示すように、拒否キーワードテーブル２２００には、この言葉を言われたら、もうこの顧客とは成約する見込みがないと思われる言葉を登録しておく。また、図８に示すように、否成約データ２３００は、事例データ２１００から成約区分が否成約の情報を抜き出し、拒否キーワードを付加した形となっている。
【００８８】
以上により、オペレータが電話による営業活動終了後、事例データ２１００、否成約データ２３００が作成される。
【００８９】
次に、統計ＤＢ作成処理（ｓ１２０）について、フローチャートを図９に示し、説明する。統計ＤＢ作成処理（ｓ１２０）では、オペレータごとに成約した顧客の声質情報の分布を調べ、オペレータと顧客の相性判定のための統計ＤＢ２４００を作成する。
【００９０】
まず、事例データ２１００より、成約データをオペレータ単位に抽出する（ｓ２３１）。ここでは、事例データ２１００から成約区分が“１”のものだけを抽出する。
【００９１】
オペレータ別の成約データが抽出されたら、先天的声の特徴である基本周波数について、オペレータごとに成約した相手側（顧客）の分布を求める（ｓ２３２）。
【００９２】
図１０に、相手側の基本周波数と成約回数の分布を示す分布図を示す。抽出された成約データの分布にしたがって、成約者の基本周波数の最大値、最小値、最大値と最小値の幅（ばらつき範囲）であるレンジ、最大値と最小値の真ん中の値であるメジアン、および成約回数の最も多い（最頻値：モード）での周波数（以下、この値を単にモードとも言う）を求める。
【００９３】
同様にして、後天的声の特徴である韻律情報の各要素（アクセント、イントネーション、リズム、ポーズ）について、オペレータごとに成約した相手側（顧客）の分布を求める（ｓ２３３）。
【００９４】
図１１に、相手側の韻律情報のアクセントと成約回数の分布を示す分布図を示す。基本周波数と同様に、抽出された成約データの分布にしたがって、韻律情報の各要素について、最大値、最小値、レンジ、メジアン、およびモードでの各値を求める。
【００９５】
次に、相手側声質情報（基本周波数、アクセント、イントネーション、リズム、ポーズ）の優先度を決定する（ｓ２３７）。優先度の決定には、モード：成約回数最頻値（Ｙ）を使用する。各声質情報の成約回数最頻値（Ｙ）の値が最も大きいものが、このオペレータにとって相性の良い声質であるので、この値の順に優先度をつける。成約回数最頻値（Ｙ）が等しい場合には、レンジ：ばらつき範囲（Ｘ）を用いて、ばらつき範囲（Ｘ）の値の小さいものの方の優先度を高くする。また、複数の項目で同一の優先度としても良い。
【００９６】
図１２に、各声質情報を比較した契約回数の分布図を示す。ここで、各声質情報（基本周波数、アクセント、イントネーション、リズム、ポーズ）の単位は、それぞれ、基本周波数［ＫＨｚ］、アクセント［ＫＨｚ］、イントネーション［ＫＨｚ］、リズム［ｍｓ］、ポーズ［ｍｓ］と異なり、また、各項目によって標準的に取り得る範囲も異なるが、全オペレータの成約データが分布した範囲で統一するなどの方法により、調整して求めることができる。
【００９７】
次に、上記により決定された優先度を付加し、各項目別にオペレータごとの統計ＤＢ２４００を作成する（ｓ２３８）。
【００９８】
図１３に、統計ＤＢ２４００のデータ構造図を示す。図１３に示すように、統計ＤＢ２４００には、各項目ごとにモード、メジアン、レンジ、最大値、最小値を付加する。声質区分は、上記各声質情報（基本周波数、アクセント、イントネーション、リズム、ポーズ）の区分をあらわすものである。
【００９９】
上記処理を、全オペレータに対して繰り返す（ｓ２３９）。
【０１００】
以上の処理により、統計ＤＢ２４００が作成され、この統計ＤＢ２４００により、再コールの際の最適なオペレータが判断される。
【０１０１】
次に、再コールリスト作成処理（ｓ１３０）について、フローチャートを図１４に示し、説明する。再コールリスト作成処理（ｓ１３０）では、既に営業活動を行ったが成約にいたらなかった否成約データ２３００について、会話時間、キーワードからの分析・判断を行い、再コールの可否を自動判定し、再度営業を行う顧客の情報を記憶した再コールリスト２５００を作成する。
【０１０２】
まず、否成約データ２３００から、会話時間が判断しきい値以上のデータを、再コール候補データとして抽出する（ｓ２５１）。判断しきい値としては、例えば、３０秒とし、会話時間が３０秒未満のデータ、すなわち、会話時間が３０秒未満で電話を切られた顧客には、再コールしても成約に結びつかない、さらには、再コールすることにより顧客に不快感を与え、自社のイメージダウンにもつながりかねないとの判断により、再コール対象から除外する。
【０１０３】
次に、上記抽出処理で抽出された再コール候補データから、拒否キーワードを取りだし、拒否キーワードテーブル２２００を検索する。ここで、拒否キーワードテーブル２２００に拒否キーワードが入っているデータについても除外する（ｓ２５２）。この除外理由も、上記と同様に、拒否キーワードを言った顧客とは、再コールしても成約に結びつかない、自社のイメージダウンにもつながりかねないとの判断による。また、単純に再コール候補データから、拒否キーワードの入っていないデータだけを抽出するようにしても良い。
【０１０４】
次に、上記抽出処理により抽出されたデータを再コール可能なデータと判断して、再コールリスト２５００を作成する（２５３）。
【０１０５】
図１５に、再コールリスト２５００のデータ構造図を示す。再コールリスト２５００の最適オペレータＩＤは、この時点では空白である。また、最適オペレータの数は、１人でも、複数人でもかまわない。コール時間帯は、前回電話をかけた時間帯であり、再コールの際には、この時間帯をさけることにより、成約の可能性を上げることができる。
【０１０６】
次に、担当オペレータ決定処理（ｓ１４０）について、フローチャートを図１６、図１７に示し、説明する。担当オペレータ決定処理（ｓ１４０）では、上記作成した再コールリスト２５００により、再コールする顧客を抽出し、この顧客の声質に対して、成約率が最も高いオペレータを統計ＤＢ２４００から検索して、担当オペレータを決定する。
【０１０７】
まず、再コールリスト２５００から再コール対象となる対象顧客を抽出し（ｓ２７１）、抽出した対象顧客の声質情報を取り出す（ｓ２７２）。次に、統計ＤＢ２４００を検索し、取り出した声質情報の声質区分で、モードが一致するデータを探す（ｓ２７３）。モードが一致するデータがあったら（ｓ２７４で判断）、そのオペレータＩＤと優先度を抜き取り（ｓ２７５）、統計ＤＢ２４００の検索を継続する（ｓ２７３）。
【０１０８】
モードが一致するデータがなくなったら（ｓ２７４で判断）、次の声質情報について（ｓ２７６で判断）、上記と同様に、統計ＤＢ２４００を検索し、取り出した声質情報の声質区分で、モードが一致するデータを探す（ｓ２７３〜ｓ２７５）。
【０１０９】
全ての声質情報についてオペレータの検索が終了したら（ｓ２７６で判断）、オペレータが選択されたか否かを判定する（ｓ２７７）。オペレータが選択されている場合には、選択されたオペレータが複数か否かを判断し（ｓ２７８）、複数のオペレータが選択された場合には、抽出した声質区分の優先度を比較し、優先度が最も高いもののオペレータを選択する（ｓ２７９）。オペレータが選択されたら、そのオペレータＩＤを再コールリスト２５００に付加する（ｓ２８９）。
【０１１０】
上記処理で、オペレータが選択されていなかったら（ｓ２７７で判断）、取り出した声質情報の声質区分で、再度、統計ＤＢ２４００を検索し、最小値と最大値の間にあるデータを探す（ｓ２８１）。最小値と最大値の間にあるデータがあったら（ｓ２８２で判断）、そのオペレータＩＤと優先度を抜き取り（ｓ２８３）、統計ＤＢ２４００の検索を継続する（ｓ２８１）。
【０１１１】
最小値と最大値の間のデータがなくなったら（ｓ２８２で判断）、次の声質情報について（ｓ２８４で判断）、上記と同様に、統計ＤＢ２４００を検索し、取り出した声質情報の声質区分で、最小値と最大値の間のデータを探す（ｓ２８１〜ｓ２８３）。
【０１１２】
全ての声質情報についてオペレータの検索が終了したら（ｓ２８４で判断）、オペレータが選択されたか否かを判定する（ｓ２８５）。オペレータが選択されている場合には、選択されたオペレータが複数か否かを判断し（ｓ２８６）、複数のオペレータが選択された場合には、抽出した声質区分の優先度を比較し、優先度が最も高いもののオペレータを選択する（ｓ２８７）。オペレータが選択されたら、そのオペレータＩＤを再コールリスト２５００に付加する（ｓ２８９）。
【０１１３】
上記処理で、オペレータが選択されていなかったら（ｓ２８５で判断）、最も成約回数の多いオペレータを選択して（ｓ２８８）、そのオペレータＩＤを再コールリスト２５００に付加する（ｓ２８９）。
【０１１４】
以上の処理により、再コールを行う顧客の担当オペレータを決定することができる。また、上記担当オペレータの決定方法については、他にも多数考えられる。
【０１１５】
例えば、統計ＤＢ２４００を検索した結果、どのオペレータも選択されなかった場合、担当顧客数の一番少ないオペレータを選択したり、相手の声質情報とオペレータ自身の声質情報が最も近いオペレータを選択したり、といったことも考えられる。
【０１１６】
また、最小値と最大値との間のデータで複数のオペレータが選択された場合に、モードとの差を計算しておき、差が最も小さいオペレータを担当オペレータとする。さらに、メジアンとの差も計算しておき、メジアンとの差も含めて小さいオペレータを担当オペレータとすることができる。
【０１１７】
さらには、全てのデータにおいて、差や優先度に応じた得点をつけ、得点の高いオペレータを担当オペレータとするなど、声質情報を総合的に考慮したオペレータ決定方法を行うこともできる。
【０１１８】
以上の処理により作成された再コールリスト２５００にしたがって、最適オペレータに指定されたオペレータに対して、指定の顧客への再コール指示を行うことができ、成約率の高い営業活動を行うことができる。
【０１１９】
以上のように、本発明によれば、テレコール販売における成否の重要な要因である声に着目し、営業対象顧客の会話特徴を抽出し、成約顧客の会話特徴の分布を参照して、前記営業対象顧客に応対する担当オペレータを選定するので、営業対象顧客に対して成約率の高いオペレータを担当者として選定することができ、成約率を向上させることができる。
【０１２０】
さらに、本発明に関して以下を付記する。
【０１２１】
（付記１）
オペレータ別に成約した顧客との会話から前記成約顧客の会話特徴の分布を記録した成約顧客特徴情報を準備する準備ステップと、
営業対象顧客の顧客会話特徴を抽出する営業対象顧客情報抽出ステップと、
前記抽出した営業対象顧客の会話特徴にしたがって、前記成約顧客特徴情報を参照し、前記営業対象顧客に応対する担当オペレータを選定する担当オペレータ選定ステップと、
を備えたことを特徴とするオペレータ支援方法。
【０１２２】
（付記２）
付記１に記載のオペレータ支援方法において、
前記準備ステップで準備した成約顧客特徴情報が、前記成約顧客の分布において成約回数が最も多い前記会話特徴の値を有し、
前記担当オペレータ選定ステップが、前記抽出した営業対象顧客の会話特徴の値と、前記成約顧客特徴情報の会話特徴の値と、が一致したオペレータを前記担当オペレータとして選定することを特徴とするオペレータ支援方法。
【０１２３】
（付記３）
付記１に記載のオペレータ支援方法において、
前記準備ステップで準備した成約顧客特徴情報が、前記成約顧客の分布における前記会話特徴の値の最小値と最大値とを有し、
前記担当オペレータ選定ステップが、前記抽出した営業対象顧客の会話特徴の値が、前記成約顧客特徴情報の会話特徴の最小値と最大値との間にあるオペレータを前記担当オペレータとして選定することを特徴とするオペレータ支援方法。
【０１２４】
（付記４）
付記１から付記３のいずれか１項に記載のオペレータ支援方法において、
前記準備ステップが、複数の前記会話特徴を有し、前記会話特徴ごとに情報の優先度を設けた前記成約顧客特徴情報を準備し、
前記担当オペレータ選定ステップが、前記会話特徴ごとの優先度にしたがって前記担当オペレータを選定することを特徴とするオペレータ支援方法。
【０１２５】
（付記５）
付記４に記載のオペレータ支援方法において、
前記準備ステップが、前記成約顧客の会話特徴の分布にしたがって前記成約顧客特徴情報の優先度を設けることを特徴とするオペレータ支援方法。
【０１２６】
（付記６）
付記１から付記３のいずれか１項に記載のオペレータ支援方法において、
前記担当オペレータ選定ステップが、オペレータの前記成約顧客特徴情報の会話特徴分布における、前記営業対象顧客の会話特徴が占める位置にしたがってオペレータごとに得点を算出し、算出した得点に基づいて前記担当オペレータを選定することを特徴とするオペレータ支援方法。
【０１２７】
（付記７）
付記６に記載のオペレータ支援方法において、
前記準備ステップが、複数の前記会話特徴を有し、前記会話特徴ごとに情報の重み付けを設けた前記成約顧客特徴情報を準備し、
前記担当オペレータ選定ステップが、前記複数の会話特徴の重み付けにしたがって前記オペレータごとの得点を算出することを特徴とするオペレータ支援方法。
【０１２８】
（付記８）
付記１から付記７のいずれか１項に記載のオペレータ支援方法において、
前記会話特徴は、声質、会話テンポ、会話パターンのいずれかを含むことを特徴とするオペレータ支援方法。
【０１２９】
（付記９）
付記１から付記８のいずれか１項に記載のオペレータ支援方法において、
前記担当オペレータ選定ステップが、前記担当オペレータに順位を付けて複数選定することを特徴とするオペレータ支援方法。
【０１３０】
（付記１０）
付記１から付記９のいずれか１項に記載のオペレータ支援方法において、
前記準備ステップが、成約にいたらなかった顧客との会話情報および会話特徴を記録した否成約顧客情報を準備し、
前記否成約顧客情報に記録された言葉または会話時間に基づいて、前記営業対象顧客を選択する営業対象顧客選択ステップを備えたことを特徴とするオペレータ支援方法。
【０１３１】
（付記１１）
付記１０に記載のオペレータ支援方法において、
前記準備ステップが、特定のキーワードを記録したキーワード情報を準備し、
前記営業対象顧客選択ステップが、前記否成約顧客情報に記録された会話中に前記キーワードが入っていたとき、当該顧客を前記営業対象顧客から除外することを特徴とするオペレータ支援方法。
【０１３２】
（付記１２）
付記１０または付記１１に記載のオペレータ支援方法において、
前記準備ステップが、
オペレータと顧客との会話から音声情報を取得する音声情報取得ステップと、
前記音声情報取得ステップで取得した音声情報から前記顧客の会話特徴を抽出し、前記顧客に応対したオペレータと、前記顧客と成約できたか否かの区分とともに、前記顧客の会話特徴を記録した事例データを作成する事例データ作成ステップと、
前記事例データから前記成約顧客特徴情報を作成する顧客情報作成ステップと、
前記事例データから前記否成約顧客情報を作成する否成約顧客情報作成ステップと、
を備えたことを特徴とするオペレータ支援方法。
【０１３３】
（付記１３）
営業対象顧客の顧客会話特徴を抽出する営業対象顧客情報抽出手段と、
前記抽出した営業対象顧客の会話特徴にしたがって、オペレータ別に成約した顧客との会話から前記成約顧客の会話特徴の分布を記録した成約顧客特徴情報を参照し、前記営業対象顧客に応対する担当オペレータを選定する担当オペレータ選定手段と、
を備えたことを特徴とするオペレータ支援システム。
【０１３４】
（付記１４）
オペレータ別に成約した顧客との会話から前記成約顧客の会話特徴の分布を記録した成約顧客特徴情報を準備する準備ステップと、
営業対象顧客の顧客会話特徴を抽出する営業対象顧客情報抽出ステップと、
前記抽出した営業対象顧客の会話特徴にしたがって、前記成約顧客特徴情報を参照し、前記営業対象顧客に応対する担当オペレータを選定する担当オペレータ選定ステップと、
を備えたことを特徴とするオペレータ支援プログラム。
【０１３５】
【発明の効果】
本発明によれば、営業対象顧客の会話特徴を抽出し、抽出した営業対象顧客の会話特徴にしたがって、成約顧客の会話特徴の分布を参照し、前記営業対象顧客に応対する担当オペレータを選定するので、営業対象顧客の会話特徴に対して成約率の高いオペレータを担当者として選定することができ、成約率を向上させることができる。
【０１３６】
また、テレコール販売における成否の重要な要因である声での相性判断を用いて、客観的な成約率データに基づいて担当オペレータを選定するので、確実に成約率の向上を計ることができる。
【０１３７】
また、本発明によれば、営業対象顧客の会話特徴の値と、成約顧客の分布において成約回数が最も多い会話特徴の値と、が一致したオペレータを前記担当オペレータとして選定するので、営業対象顧客の会話特徴に対して最も成約実績のあるオペレータを担当させることができ、成約率を向上させることができる。
【０１３８】
また、本発明によれば、営業対象顧客の会話特徴の値が、成約顧客の分布において分布範囲内にあるオペレータを前記担当オペレータとして選定するので、営業対象顧客の会話特徴に対して成約実績のあるオペレータを担当させることができ、成約率を向上させることができる。
【０１３９】
さらに、本発明によれば、複数の前記会話特徴を有し、前記会話特徴ごとに情報の優先度を設け、前記会話特徴ごとの優先度にしたがって前記担当オペレータを選定するので、複数の会話特徴を考慮して担当オペレータを決めることができ、会話特徴を総合的に考慮した担当者選定ができ、成約率を向上させることができる。
【０１４０】
また、本発明によれば、前記成約顧客特徴情報の優先度が、前記成約顧客の会話特徴の分布にしたがって設けられるので、最も特徴的な会話特徴から優先した担当オペレータを選定することができ、担当オペレータ選定がより適切に行われ、成約率を向上させることができる。
【０１４１】
また、本発明によれば、オペレータの前記成約顧客特徴情報の会話特徴分布における、前記営業対象顧客の会話特徴が占める位置にしたがってオペレータごとに得点を算出し、算出した得点に基づいて前記担当オペレータを選定することにより、前記営業対象顧客の会話特徴が、オペレータの成約顧客の会話特徴分布においてどこにあるかによって得点が計算され、前記担当オペレータを選定するので、営業対象顧客と成約顧客との会話特徴の相関が高いオペレータを選択することができ、会話特徴を総合的に考慮した担当者選定ができ、成約率を向上させることができる。
【０１４２】
また、本発明によれば、複数の前記会話特徴を有し、前記会話特徴ごとに情報の重み付けを設けた前記成約顧客特徴情報を準備し、前記複数の会話特徴の重み付けにしたがって前記オペレータごとの得点を算出することにより、前記成約顧客特徴情報の会話特徴ごとに付けられた重み付けにしたがって担当オペレータが選択されるので、会話特徴ごとに重要度を付けた担当オペレータ選択を行うことができ、所望の会話特徴に重点をおいた担当オペレータを選択することができる。
【０１４３】
さらに、本発明によれば、前記会話特徴は、声質、会話テンポ、会話パターンのいずれかを含むので、所望の会話特徴を有する顧客に対して、成約率の高い担当オペレータを選定することができ、成約率を向上させることができる。
【０１４４】
また、本発明によれば、一人の顧客に対して順位を付けて複数の担当オペレータを選定するので、最も成約率が高いと思われるオペレータが都合により割り当てることができなくても、次に最適なオペレータを担当者として割り当てることができる。
【０１４５】
さらに、本発明によれば、成約にいたらなかった顧客との会話情報および会話特徴を記録した否成約顧客情報を準備し、成約にいたらなかった顧客との会話情報に基づいて、成約を拒絶する言葉をいった顧客や短時間で電話を切られた顧客を営業対象から外すことができるので、成約可能性の高い顧客に絞った営業活動ができ、成約率を向上させることができるとともに、再コール拒否の相手への再度のコールによる不快感の回避ができ、会社のイメージアップに貢献することができる。
【０１４６】
また、本発明によれば、あらかじめ成約を拒絶すると思われる特定のキーワードを登録しておき、このキーワードをいった顧客は、次の営業対象から除外することができ、成約率の向上および不快感の向上ができるとともに、特定のキーワードの変更を容易に行うことができ、状況に応じた対応を行え、臨機応変なオペレータ支援を行うことができる。
【０１４７】
また、本発明によれば、オペレータと顧客との会話から音声情報を取得し、前記取得した音声情報から前記顧客の会話特徴を抽出し、前記顧客に応対したオペレータと、前記顧客と成約できたか否かの区分とともに、前記顧客の会話特徴を記録した事例データを作成し、前記事例データから前記成約顧客特徴情報を作成するとともに、前記事例データから前記否成約顧客情報を作成することにより、オペレータと顧客との会話を蓄積することによって前記成約顧客特徴情報および前記否成約顧客情報が作成されるので、会話の蓄積によって成約顧客の会話特徴を知ることができ、蓄積量にしたがってその精度が上がるとともに、否成約顧客の情報も得られるので、機会損失を防止でき、より有効な営業活動を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明に係るオペレータ支援システムを示す構成図である。
【図２】オペレータ支援システムにおける動作処理を示すフローチャートである。
【図３】顧客音声データ記録処理を示すフローチャートである。
【図４】周波数変換および韻律情報抽出処理を行う音声認識部を示すブロック図である。
【図５】事例データのデータ構造図である。
【図６】キーワード抽出処理の機能ブロック図である。
【図７】拒否キーワードテーブルのデータ例を示す図である。
【図８】否成約データのデータ構造図である。
【図９】統計ＤＢ作成処理を示すフローチャートである。
【図１０】相手側（顧客）の基本周波数と成約回数の分布を示す分布図である。
【図１１】相手側（顧客）の韻律情報のアクセントと成約回数の分布を示す分布図である。
【図１２】各声質情報を比較した契約回数を示す分布図である。
【図１３】統計ＤＢのデータ構造図である。
【図１４】再コールリスト作成処理を示すフローチャートである。
【図１５】再コールリストのデータ構造図である。
【図１６】担当オペレータ決定処理を示すフローチャートである。
【図１７】担当オペレータ決定処理を示すフローチャートである。
【図１８】従来の営業支援システムを示すブロック図である。
【符号の説明】
１  本部
２  テレアポ取得手段
３  顧客個性分類手段
４  社員個性分析手段
５  担当決定手段
６  Ｗｅｂサーバー
７  組み合わせ分類手段
８  営業結果入力手段
９  担当決定評価手段
１０  通信ネットワーク
１１  電話帳データベース
１２  見込客データベース
１３  営業社員データベース
１４  組み合わせデータベース
１５  携帯端末
１１０  特徴抽出機能
１２０  セグメント機能
１２１  境界点検出
１２２  境界区間設定
１２３  候補作成
１２４  セグメント抽出
１３０  キーワードスポッティング機能
１４０  キーワード確定機能
２００  音声認識部
２０１  周波数分析部
２０２  スペクトル特徴抽出部
２０３  音素検出部
２０４  韻律抽出部
３００  公衆回線
４００  担当者端末群
４０１、４０２、４０３、４０４、４０ｎ  担当者端末
５００  音声記録装置
１０００  オペレータ支援システム
１１００  音声情報取得部
１２００  事例データ作成部
１３００  拒否キーワード取り出し部
１４００  統計ＤＢ作成部
１５００  再コールリスト作成部
１６００  最適オペレータ選択部
１９００  制御部
２０００  記憶部
２１００  事例データ
２２００  拒否キーワードテーブル
２３００  否成約データ
２４００  統計ＤＢ
２５００  再コールリスト
【図１】
2004280158.tif 000003
【図２】
2004280158.tif 000004
【図３】
2004280158.tif 000005
【図４】
2004280158.tif 000006
【図５】
2004280158.tif 000007
【図６】
2004280158.tif 000008
【図７】
2004280158.tif 000009
【図８】
2004280158.tif 000010
【図９】
2004280158.tif 000011
【図１０】
2004280158.tif 000012
【図１１】
2004280158.tif 000013
【図１２】
2004280158.tif 000014
【図１３】
2004280158.tif 000015
【図１４】
2004280158.tif 000016
【図１５】
2004280158.tif 000017
【図１６】
2004280158.tif 000018
【図１７】
2004280158.tif 000019
【図１８】
2004280158.tif 000020