(57)【要約】【課題】広範なクリエータを診断対象にして公平に様々な表現に対応する電話応対診断装置を提供すること。【解決手段】電話応対診断装置は、顧客の電話問合せに対するクリエータの電話応対を評価してクリエータの応対スキルを診断する電話応対診断装置において、電話応対の音声の認識文から予め定められた判定用テキストに該当するテキストを検索するテキスト検索手段と、該当するテキストから予め定められたグループ化条件に該当するテキストをグループ化するグループ化手段と、グループ化されたテキストのパターンと予め定められた表現パターンとのマッチングにより電話応対を評価する応対評価手段と、を有する電話応対評価装置を有する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
顧客からの電話問い合せに対するクリエータの電話応対を評価してクリエータの応対スキルを診断する電話応対診断装置において、
電話応対の音声の認識文から予め定められた判定用テキストに合致するテキストを検索するテキスト検索手段と、
上記合致するテキストから予め定められたグループ化条件に該当するテキストをグループと見なしてグループ化するグループ化手段と、
上記グループ化されたテキストのパターンと予め定められた表現パターンとのマッチングの有無に基づき電話応対を評価する応対評価手段と、
を備えている電話応対評価装置を有することを特徴とする電話応対診断装置。
【請求項２】
上記電話応対の音声の認識文が電話応対の業務種別毎に区分されて格納される認識結果格納装置を有し、
上記判定用テキスト、上記グループ化条件および上記表現パターンは、上記業務種別毎に予め定められていることを特徴とする請求項１に記載する電話応対診断装置。
【請求項３】
上記判定用テキストは、電話応対に必須なテキスト、電話応対としては相応しくないテキストまたは口癖のテキストの少なくともいずれか１つであることを特徴とする請求項１または２に記載する電話応対診断装置。
【請求項４】
上記グループ化条件は、上記判定用テキストに合致する２つ以上のテキストのうち所定の長さの上記認識文の部分に含まれるテキスト、上記判定用テキストに合致するテキストのうち所定の位置の上記認識文の部分に含まれるテキストまたは上記判定用テキストに合致するテキストのうち上記認識文全文に亘って所定の回数出現するテキストの少なくともいずれか１つをグループと見なす条件であることを特徴とする請求項１乃至３のいずれか一項に記載する電話応対診断装置。
【請求項５】
複数の上記電話応対の良否の評価のうち良の割合が予め定められた第１の基準値以上のとき応対スキルが良好、第２の基準値以下のとき応対スキルが悪いと判断する応対診断装置を有することを特徴とする請求項１乃至４のいずれか一項に記載する電話応対診断装置。
【請求項６】
複数の上記電話応対の音声の認識文から所定の頻度で認識文を抜き出して上記電話応対評価装置に供給する評価頻度設定装置を有することを特徴とする請求項１乃至５のいずれか一項に記載する電話応対診断装置。
【請求項７】
音声認識結果テーブルから評価対象の応対の音声認識結果を読み込み、上記音声認識結果の認識文から予め定められた判定用テキストに合致するテキストを検索するステップと、
上記合致するテキストから予め定められたグループ化条件を満足するテキストをグループとみなしてグループ化するステップと、
予め定められた表現パターンとマッチングする上記グループ化されたテキストのパターンの有無に基づき電話応対の良否を評価するステップと、
を有し、電話応対評価装置に電話応対評価を実行させることを特徴とする電話応対評価プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、コールセンタにおけるクリエータの応対を評価して応対スキルを診断する電話応対診断装置および電話応対評価プログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
顧客からの電話問い合わせを受け付けるコールセンタにおいて、顧客にとって電話応対するクリエータの印象が会社全体の印象へと直接結びついているので、クリエータの応対スキルを定期的に調査し、向上を図ることが必要不可欠になっている。そのため、コールセンタでは、上級者や専門知識を持った者がクリエータの応対をリアルタイム、または録音したものから後ほどにモニタリングし、その診断結果をクリエータにフィードバックすることにより各クリエータの応対スキルの向上を図っている。
モニタリングにおいて評価を行う項目は、応対開始時のあいさつ、言葉使い、口癖、相手に応じたやり取り、内容に応じた受け答え、切断前のあいさつなど非常に多岐にわたっている。そのため、１本の電話のモニタリングに必要な時間は、その電話応対の実時間とほぼ同じだけ必要になる。
また、モニタリング対象は、コストや時間の制約から、クリエータが応対した全電話を対象とすることは不可能であり、クリエータ毎にある頻度でサンプリングされた一部に限られる（例えば、非特許文献１参照。）。
【０００３】
【非特許文献１】株式会社日本能率協会コンサルティング、「図解でわかるコールセンタ／ヘルプデスク」、第１版、日本能率協会マネジメントセンター、２００２年９月、ｐ．１６０ー１６５
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかし、クリエータの応対スキルの評価をサンプリング調査の形で行うと、着信数の多さやクリエータに対する評価者の少なさなどが原因となり、サンプリング調査の標本数が統計的に必要な数を確保することが困難である。そのため、モニタリングが行われた応対の良し悪しが該当するクリエータの評価を大きく左右するという問題がある。
また、モニタリングする複数の評価者が、全て同じ評価基準で各クリエータを採点することも困難である。このように、評価する側もされる側も人間であるため、互いの人間関係によって評価が左右されることが考えられる。
【０００５】
この発明の目的は、幅広いクリエータを診断対象にして公平に様々な表現に対応する電話応対診断装置および電話応対評価プログラムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
この発明の電話応対診断装置は、顧客の電話問合せに対するクリエータの電話応対を評価してクリエータの応対スキルを診断する電話応対診断装置において、電話応対の音声の認識文から予め定められた判定用テキストに該当するテキストを検索するテキスト検索手段と、該当するテキストから予め定められたグループ化条件に該当するテキストをグループ化するグループ化手段と、グループ化されたテキストのパターンと予め定められた表現パターンとのマッチングにより電話応対を評価する応対評価手段と、を有する電話応対評価装置を有する。
【発明の効果】
【０００７】
この発明に係わる電話応対診断装置の効果は、サンプリング調査に充分な標本数を確保し、すべてのクリエータを同一の評価基準で評価することができる。このように評価精度の向上が図られることにより、顧客対応力の大幅な向上を実現することができる。
さらに、評価者数を削減することができるので、クリエータの育成費、人件費の削減が可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００８】
図１は、この発明の実施の形態に係わる電話応対診断装置の構成を示す図である。図２は、電話応対診断装置の電話応対評価装置の機能ブロック図である。図３は、音声認識結果テーブルのデータ構造を示す図である。図４は、判定用テキストテーブルのデータ構造を示す図である。図５は、判定テキストソートテーブルのデータ構造を示す図である。図６は、グループ化条件テーブルのデータ構造を示す図である。図７は、グループテーブルのデータ構造を示す図である。図８は、表現パターンテーブルのデータ構造を示す図である。
【０００９】
この発明の電話応対診断装置１は、顧客の電話による問い合わせに対して応対するコールセンタに設置される。コールセンタにおける応対は、電話応対システム２をクリエータが操作しながら行われる。電話応対システム２は、顧客の電話を受け付けて、問い合わせ内容に該当する業務種別を登録する電話受付システム３と、クリエータが応対に用いるマイク４と、を有している。クリエータの応対音声は、マイク４により収集され、診断に供せられる対象として電話応対診断装置１に入力される。このように、各応対に対してクリエータ名、業務種別、応対音声が電話応対診断装置１に入力される。
業務種別とは、顧客からの問い合わせを種別したものであり、例えば、契約変更、廃止、内線不点などからなり、電話受付システム３で電話を受け付けたときに釦操作により選択されて入力される。
電話応対診断装置１は、この入力を処理することにより、クリエータの応対を評価し診断して評価結果および診断結果を出力する。
【００１０】
電話応対診断装置１は、入力された応対音声を、大語彙連続音声認識（ディクテーション）により認識文に変換する音声認識装置７、電話受付システム３から入力されるクリエータ名および業務種別と音声認識装置７から入力される認識文とからなる音声認識結果を格納する認識結果格納装置８を有する。
さらに、電話応対診断装置１は、予め定められた評価頻度で認識結果格納装置８から音声認識結果を読み込み、それを電話応対評価装置１２に送る評価頻度設定装置９を有する。
さらに、電話応対診断装置１は、判定用テキストテーブル２２、グループ化条件テーブル２３および表現パターンテーブル２４を格納する評価パターン設定装置１０を有する。
さらに、電話応対診断装置１は、判定テキストソートテーブル２５とグループテーブル２６とを格納する処理結果格納装置１１を有する。
【００１１】
さらに、電話応対診断装置１は、図２に示すように、評価頻度設定装置９から入力される音声認識結果を読み込む音声認識結果読込手段３１、音声認識結果から業務種別を検索して求める業務種別検索手段３２、業務種別に基づき判定用テキストテーブル２２から判定用テキストを読み込む判定用テキスト読込手段３３、認識文から判定用テキストに該当するテキストを検索し、判定テキストソートを作成し判定テキストソートテーブル２５に格納するテキスト検索手段３４、業務種別に基づきグループ化条件テーブル２３からグループ化条件を読み込むグループ化条件読込手段３５、判定テキストソートからグループ化条件に基づいて該当するテキストをグループ化し、グループテーブル２６に格納するグループ化手段３６、業務種別に基づき表現パターンテーブル２４から表現パターンを読み込む表現パターン読込手段３７、グループ化されたテキストと表現パターンとを対比して評価結果を作成する応対評価手段３８を有する電話応対評価装置１２を有する。
【００１２】
さらに、電話応対診断装置１は、評価結果テーブル２７と評価診断テーブル２８とを格納する評価結果格納装置１３を有する。
さらに、電話応対診断装置１は、評価結果を参照し、診断ルールを用いてクリエータの応対スキルを診断する応対診断装置１４、診断ルールを格納する診断ルール格納装置１５を有する。診断ルールは、診断用しきい値からなり、診断用しきい値テーブル２９として格納されている。
さらに、電話応対診断装置１は、診断結果を表示し、または、診断結果を印刷する診断結果表示出力装置１６を有する。
【００１３】
次に、電話応対診断装置１を構成している各装置について説明する。
音声認識装置７は、応対音声をディクテーションにより各応対に分けて語彙が検索できるようにテキスト文である認識文に変換する。
認識結果格納装置８は、クリエータ名、業務種別および認識文からなる音声認識結果が受け付けたインデックス毎に音声認識結果テーブル２１として格納されている。例えば、図３に示す例のように、クリエータ名は「石井利明」、業務種別は「契約変更」、認識文は「お待たせいたしました。東京電力東京カスタマーセンター石井でございます・・・基本料金が３０アンペアは７８０円になります。・・・。」から構成されている。
評価頻度設定装置９は、クリエータ毎、または業務種別毎に音声認識結果を抜き出して評価する頻度が予め設定されていて、認識結果格納装置８からその頻度に従って音声認識結果を抜き出して電話応対評価装置１２に送る。
また、評価頻度設定装置９は、応対診断装置１４の診断結果に基づき、評価する頻度を変えることができる。例えば、あるクリエータの応対スキルの診断の結果が悪く、より頻繁にそのクリエータの応対を評価する必要があるとき、音声認識結果の抜き出す頻度を多くする。逆に、応対スキルの優れたクリエータに関して抜き出す頻度を少なくすることもできる。
【００１４】
判定用テキストは、応対に必要なテキストまたは使用することが好ましくないテキストからなる。このテキストを関連の強さに従って、要素毎にまとめ、さらに、判定項目毎にまとめ、さらに業務種別毎にまとめ、図４に示すように、判定用テキストテーブル２２として格納されている。
例えば、業務種別の契約変更の判定項目は［挨拶］、［基本料金］、［立会願］、［停電ＰＲ］、［禁句］、［口癖］が挙げられる。判定項目の［挨拶］に関する要素として『あいさつ』、『社名』、『部署名』、『名のり』が列挙されている。さらに、要素の『あいさつ』のテキストとして「おはよう」、「ありがとう」、「おまたせ」が挙げられ、要素の『社名』のテキストとして「東京電力」、要素の『部署名』のテキストとして「カスタマーセンター」、要素の『名のり』のテキストとして「ござい」、「申し」、「です」、「が承けたまり」が挙げられている。
また、判定項目の［基本料金］の要素は、『基本料金』、『アンペア１』、『アンペア２』、『料金１』、『料金２』が挙げられている。これらの要素には、テキストが設定されている。例えば、『アンペア１』のテキストは、「１０アンペア」、「１５アンペア」、「２０アンペア」、「３０アンペア」、・・・、「６０アンペア」から構成されている。
同様に、判定項目の［立会願］および［停電ＰＲ］に関しても要素とテキストとが挙げられている。
また、判定項目の［口癖］に関する要素として『口癖』が挙げられ、要素の『口癖』のテキストとして「あの」、「ああ」「えーと」、「そうですか」、「の方」、「の形」、「ですよ」が挙げられている。同様に、判定項目の［禁句］に関しても要素とテキストが挙げられている。
【００１５】
判定テキストソートは、判定用テキストに合致するテキストであり、認識文の先頭から検索し、判定用テキストに合致する度にテキストが属する要素と先頭からの字数とテキストの文字数とを抽出し、図５に示すように、判定テキストソートテーブル２５として集計される。
【００１６】
グループ化条件は、３種類の条件からなる。１つ目は、２つ以上のテキストが関連しているか否かを判定する条件である。応対の中で、ある２つのテキストが出現しても、その２つのテキストが出現する認識文の位置により２つのテキストが関連して出現したか否か判断が異なる。例えば、応対の最初と最後とでは関連したテキストとは考えられない。
２つ目は、テキストが認識文のいずれの位置に出現するか否かにより、グループとして見なすか否かを判断する条件である。例えば、あいさつに関するテキストは、応対の最初か最後に出現したとき、評価するに値するテキストであると判断する。
３つ目は、テキストの出現回数により、グループとして見なすか否かを判断する条件である。例えば、口癖と見なすのは認識文中に所定の回数以上判定用テキストに合致するテキストが出現したとき、グループと見なす判断条件である。
このグループ化条件は、業務種別毎、判定項目毎に予め定められ、図６に示すように、グループ化条件テーブル２３として格納されている。なお、図６において、『』に囲まれた要素名は、その要素に含まれるテキストの群を意味する。
【００１７】
グループ化条件を満足するテキストは、所定のグループであると見なされる。なお、ＡＮＤは論理積、ＯＲは論理和を示す。
例えば、判定項目の［基本料金］に関するグループ化条件は、２０文字以内に存在するテキストがグループと見なされる。図５の判定テキストソートテーブルから、Ｎｏ．６（４０アンペア）とＮｏ．７（５０アンペア）、ＮＯ．９（基本料金）とＮｏ．１０（６０アンペア）とＮｏ．１１（１５６０円）、Ｎｏ．２３（３０）とＮｏ．２４（４０）がそれぞれグループとみなせる。それらにそれぞれグループＮｏ．５、Ｎｏ．６、Ｎｏ．７の番号を付ける。
【００１８】
また、判定項目の［挨拶］に関するグループ化条件は、４つある。
第１のグループ化条件は、認識文の先頭から２５文字以内にある『あいさつ』をａ１のグループとする。図５の判定テキストソートテーブルから、Ｎｏ．１（お待たせ）がａ１グループとみなせる。
第２のグループ化条件は、『あいさつ』とそれ以後２０文字以内にある『社名』とをａ２のグループとする。図５の判定テキストソートテーブルから、Ｎｏ．１（お待たせ）とＮｏ．２（東京電力）がａ２グループとみなせる。
第３のグループ化条件は、『社名』とそれ以後２０文字以内にある『部署名』とをａ３のグループとする。図５の判定テキストソートテーブルから、Ｎｏ．２（東京電力）とＮｏ．３（カスタマーセンター）がａ３グループとみなせる。
第４のグループ化条件は、『部署名』とそれ以後２５文字以内にある１文字以上の文字列および『名のり』とをａ４のグループとする。図５の判定テキストソートテーブルから、Ｎｏ．３（カスタマーセンター）とＮｏ．４（ござい）とが間に「石井」という文字列が含まれているので、ａ４グループとみなせる。
【００１９】
また、判定項目の［口癖］に関するグループ化条件は、３つある。
第１のグループ化条件は、認識文中に要素の『口癖』のテキスト群のいずれか１つも出現しないときｍ１のグループとする。
第２のグループ化条件は、認識文中に要素の『口癖』のテキスト群のいずれか合わせて１回から５回まで出現したときｍ２のグループとする。
第３のグループ化条件は、認識文中に要素の『口癖』のテキスト群のいずれか合わせて６回以上出現したときｍ３のグループとする。図５の判定テキストソートテーブルから、『口癖』は６回出現しているので、ｍ３グループと見なせる。
このようにして行われたグループ化の結果は、グループ条件、グループ番号、テキストソート番号を関連づけて、図７に示すように、グループテーブル２６として格納する。
同様に、判定項目の［禁句］に関する区ループ化条件も、３つある。
【００２０】
グループ化されたグループのうち、表現パターンに合致するグループがある場合、その判定項目について評価に値する内容を含んでいると判定する。表現パターンは、判定項目毎に設定され、図８に示すように、表現パターンテーブル２４として格納されている。
例えば、判定項目の［基本料金］の表現パターンは４つのパターンが設定されている。そして、４つのパターンのいずれか１つに合致したときクリエータが正確に基本料金に関して応対していると判定する。
β１の表現パターンは、｛（アンペア１）ＯＲ（アンペア２）｝ＡＮＤ｛（料金１）ＯＲ（料金２）｝である。例えば、「３０アンペアは７８０円です」と応対したときβ１の表現パターンと合致する。
β２の表現パターンは、｛基本料金｝ＡＮＤ｛（料金１）ＯＲ（料金２）｝である。例えば、「基本料金が５２０円から７８０円になります」と応対したときβ２の表現パターンと合致する。
β３の表現パターンは、｛基本料金｝ＡＮＤ｛（アンペア１）ＯＲ（アンペア２）｝ＡＮＤ｛（料金１）ＯＲ（料金２）｝である。例えば、「３０アンペアになりますと基本料金が７８０円になります」と応対したときβ３の表現パターンと合致する。
図７のグループテーブルの判定項目の欄から分かるように、グループＮｏ．６が、β２の表現パターンと合致している。
【００２１】
また、判定項目の［立会願］の表現パターンは、１つが設定されている。
それは『立会』ＡＮＤ『お願い』である。例えば、「お立ち会いをお願いしてるんですが」と応対したとき合致する。
また、判定項目の［停電ＰＲ］の表現パターンは６つのパターンが設定されている。そして、６つのパターンのいずれか１つに合致したときクリエータが正確に停電のＰＲを行ったと判定する。
δ１の表現パターンは、（『工事』）ＡＮＤ（『停電１』ＯＲ『停電２』）である。例えば、「ブレーカーの取替工事は停電を伴います」と応対したときδ１の表現パターンと合致する。
δ２の表現パターンは、（『工事』）ＡＮＤ（『停電３』ＡＮＤ『停電４』）である。例えば、「ブレーカーの取替は電気が止まります」と応対したときδ２の表現パターンと合致する。
δ３の表現パターンは、（『時間』）ＡＮＤ（『停電１』ＯＲ『停電２』）である。例えば、「１０分ほど停電になります」と応対したときδ３の表現パターンと合致する。
δ４の表現パターンは、（『時間』）ＡＮＤ（『停電３』ＡＮＤ『停電４』）である。例えば、「１０分ほど電気が止まりますので」と応対したときδ４の表現パターンと合致する。
δ５の表現パターンは、（『工事』ＡＮＤ『時間』）ＡＮＤ（『停電１』ＯＲ『停電２』）である。例えば、「交換の間１５分程度停電をします」と応対したときδ５の表現パターンと合致する。
δ６の表現パターンは、（『工事』ＡＮＤ『時間』）ＡＮＤ（『停電３』ＡＮＤ『停電４』）である。例えば、「作業の間電気がストップしますので」と応対したときδ６の表現パターンと合致する。
【００２２】
また、判定項目の［あいさつ］の表現パターンは、１つのパターンが設定されていて、このパターンに合致するグループが認識文に含まれているとき、クリエータの状況にあわせた挨拶を行っていると判定する。この表現パターンは、グループａ１、ａ２、ａ３およびａ４のすべてが表現されているαパターンである。
また、判定項目の［禁句］の表現パターンは、３つのパターンが設定されていて、パターン毎に評価が異なっている。グループｋ１に対応するξ１パターン、グループｋ２に対応するξ２パターン、グループｋ３に対応するξ３パターンである。
また、判定項目の［口癖］の表現パターンは、３つのパターンが設定されていて、パターン毎に評価が異なっている。グループｍ１に対応するζ１パターン、グループｍ２に対応するζ２パターン、グループｍ３に対応するζ３パターンである。
【００２３】
次に、応対評価について説明する。
応対評価は、グループ化されたテキストと表現パターンとをパターン対比処理することにより行われる。
例えば、判定項目の［基本料金］に関して図７のグループテーブルに示すように、グループはＮｏ．５〜７の３つある。そして、このグループを図８に示す表現パターンβ１〜β４とパターン対比処理すると、Ｎｏ．６のグループと表現パターンβ３とがマッチングする。
また、判定項目の［挨拶］に関し、グループＮｏ．１〜Ｎｏ．４と表現パターンαとをパターン対比処理する。その結果、グループＮｏ．１乃至４と表現パターンαとがマッチングしている。
また、判定項目の［立会願］に関し、グループＮｏ．８と表現パターンγとをパターン対比処理する。その結果、グループＮｏ．８と表現パターンγとがマッチングしている。
同様に、判定項目の［停電ＰＲ］、［禁句］、［口癖］に関してもパターン対比処理し、マッチングの有無を判定する。
このように判定した評価結果を、図９に示すように、評価結果テーブル２７として評価結果格納装置１３に格納する。なお、図９において○は判定項目について正確に応対していると判定されたことを表し、×は正確に応対していないと判定されたことを表している。
【００２４】
電話応対評価装置１２は、ＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭおよびインターフェース回路を有するコンピュータにより構成されている。
ＲＯＭは、ＣＰＵが読み出して、それに従ってＣＰＵが処理するステップからなるプログラムが記憶されている。
プログラムは、以下のステップから構成されている。図１０は、電話応対評価装置１２のＣＰＵにおける演算処理を制御するプログラムのフローチャートである。
ステップ１０１は、音声認識結果テーブル２１から評価頻度設定装置９により抜き出された評価対象の応対の音声認識結果を読み込む。
ステップ１０２は、読み込んだ音声認識結果から業務種別を検索して求める。
ステップ１０３は、検索された業務種別に基づき判定用テキストを判定用テキストテーブル２２から読み込む。
ステップ１０４は、判定用テキストを用いて音声認識結果の認識文から該当するテキストをソートする。
ステップ１０５は、業務種別に基づきグループ化条件をグループ化条件テーブル２３から読み込む。
ステップ１０６は、ソートされたテキストからグループ化条件を満足するテキストをグループ化する。
ステップ１０７は、業務種別に基づき表現パターンを表現パターンテーブル２４から読み込む。
ステップ１０８は、グループと表現パターンとをパターン対比処理して応対を評価する。
ステップ１０９は、各応対の評価結果をまとめる。
【００２５】
評価結果格納装置１３は、電話応対評価装置１２においてまとめられた各応対の評価結果を評価結果テーブル２４として格納する。
【００２６】
次に、応対評価結果に基づいて行う応対診断に関して説明する。
図１１は、診断用しきい値テーブルのデータ構造を示す図である。図１２は、評価診断テーブルのデータ構造を示す図である。
診断ルール格納装置１５は、診断用しきい値が、図１１に示すように、診断用しきい値テーブル２９としてまとめられて格納されている。診断用しきい値は、実施率がこれ以下のとき悪いと判断する第２の基準値としての「悪い」しきい値と実施率がこれ以上のとき良いと判断する第１の基準値としての「良い」しきい値とが判定項目毎に設定されている。「悪い」しきい値を越え、「良い」しきい値未満の実施率のとき標準と判断される。
応対診断装置１４は、評価結果テーブル２７から評価結果を読み込み、図１２に示すように、クリエータ、業務種別、判定項目毎に実施率を求める。実施率は、該当する業務種別毎の全応対数を母数とし、正確に対応していると判定された応対数を子数として求められる。実施率は、０％から１００％の間の値を取りうる。
次に、診断用しきい値を診断ルール格納装置１５から読み込む。その診断用しきい値を基準として各実施率を「良い」、「標準」、「悪い」の３つに診断する。この診断結果は、図１２に示すように、評価診断テーブル２８としてまとめられ評価結果格納装置１３に格納される。
また、応対診断装置１４は、診断結果が「悪い」場合、そのクリエータの評価頻度を変更し、その評価頻度を評価頻度設定装置９に送信する。
【００２７】
次に、診断結果の出力について説明する。図１３は、応対診断の結果を表示する様子を示す図である。
評価結果表示出力装置１６は、評価診断テーブル２８から診断結果を読み込み、クリエータ単位に応対診断結果を図１３のようにディスプレイに表示し、さらに必要があればプリンタからハードコピーとして印刷する。
【００２８】
このような電話応対診断装置は、すべてのクリエータの応対音声を認識文として保管されるので、全数の評価を行う必要があれば、全数に亘った応対評価を行うことができる。
また、表現パターンが業務種別毎に予め設定され、それに基づいて認識文が評価されるので、全く同一の評価基準に基づいて評価することができる。
また、グループ化された該当するテキストと表現パターンとをパターン対比処理により評価するので、色々な表現パターンで行われるクリエータの応対を柔軟に評価することができる。
【００２９】
このように評価する標本数が統計的に充分に確保され、同一の評価基準に基づき公平に評価されるので、評価精度が向上するとともにクリエータの応対のスキルも大幅に向上する。
また、このような電話応対診断装置を応対診断に適用することにより、評価者の人数を大幅に削減することができるので、育成費や人件費を削減することができる。
また、浮いた評価者が応対スキルの低いクリエータの育成により注力することができるので、コールセンタ全体の顧客満足度を引き上げることができる。
【００３０】
なお、上述の実施の形態において取り上げた業務種別、判定項目、要素、テキスト群は説明のための一例であり、コールセンタの業態に適合するように設定すればよい。
【図面の簡単な説明】
【００３１】
【図１】この発明の実施の形態に係わる電話応対診断装置の構成を示す図である。
【図２】図１の電話応対診断装置の電話応対評価装置の機能ブロック図である。
【図３】図１の認識結果格納装置に格納される音声認識結果テーブルのデータ構造を示す図である。
【図４】図１の評価パターン設定装置に格納される判定用テキストテーブルのデータ構造を示す図である。
【図５】図１の処理結果格納装置に格納される判定テキストソートテーブルのデータ構造を示す図である。
【図６】図１の評価パターン設定装置に格納されるグループ化条件テーブルのデータ構造を示す図である。
【図７】図１の処理結果格納装置に格納されるグループテーブルのデータ構造を示す図である。
【図８】図１の評価パターン設定装置に格納される表現パターンテーブルのデータ構造を示す図である。
【図９】図１の評価結果格納装置に格納される評価結果テーブルのデータ構造を示す図である。
【図１０】電話応対評価装置のＣＰＵにおいて行われる演算処理を制御するプログラムのフローチャートである。
【図１１】図１の診断ルール格納装置に格納される診断用しきい値テーブルのデータ構造を示す図である。
【図１２】図１の評価結果格納装置に格納される評価診断テーブルのデータ構造を示す図である。
【図１３】応対診断の結果を表示する様子を示す図である。
【符号の説明】
【００３２】
１  電話応対診断装置、２  電話応対システム、３  電話受付システム、４  マイク、７  音声認識装置、８  認識結果格納装置、９  評価頻度設定装置、１０  評価パターン設定装置、１１  処理結果格納装置、１２  電話応対評価装置、１３  評価結果格納装置、１４  応対診断装置、１５  診断ルール格納装置、１６  評価結果表示出力装置、２１  音声認識結果テーブル、２２  判定用テキストテーブル、２３  グループ化条件テーブル、２４  表現パターンテーブル、２５  判定用テキストソートテーブル、２６  グループテーブル、２７  評価結果テーブル、２８  評価診断テーブル、２９  診断用しきい値テーブル、３１  音声認識結果読込手段、３２  業務種別検索手段、３３  判定用テキスト読込手段、３４  テキスト検索手段、３５  グループ化条件読込手段、３６  グループ化手段、３７  表現パターン読込手段、３８  応対評価手段。
【図１】
2005318101.tif 000003
【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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