(57)【要約】【課題】本発明は、企業の製品及びサービスに対する顧客相談センターやコールセンターにおいて、顧客とオペレータの間で行われる製品及びサービスに関する質問応答データを蓄えた大規模なデータベースを分析し顧客の意見または希望に関する知識やＦＡＱを発見する顧客知識発見分析プログラムに関するものである。【解決手段】応答記録ＤＢ６には、オペレータ１によって蓄えられた大量の質問応答データが蓄えられている。質問応答データは、顧客からの質問や意見と、オペレータ１の応答から構成されている。分析機構９によって、応答記録ＤＢ６の、文書長が短い文書データからは、典型的な応答パターンを抽出し、文章長の長い文書データからは、意外な応答パターンを抽出する。分析機構９は、抽出した質問応答パターンの重要度を決定し、ユーザに示す。ユーザは、重要度に基づいてＦＡＱを作成することが可能になる。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
企業の製品及びサービスに対する顧客相談センターやコールセンターにおいて、
顧客とオペレータの間で行われる製品及びサービスに関する質問応答データを蓄えた大規模なデータベースを分析し顧客の意見または希望に関する知識を発見するステップを有することを特徴とする顧客知識発見分析プログラム。
【請求項２】
ユーザが、製品及びサービスに関する品種、品番、その他の条件を入力し、その条件にあった分析結果を出力するステップを有することを特徴とする請求項１記載の顧客知識発見分析プログラム。
【請求項３】
各質問応答データを文書の長さによって選別するステップ１と、
文書長の短い応答文書データを対象として分析するステップ２とを有することを特徴とする請求項１記載の顧客知識発見分析プログラム。
【請求項４】
各質問応答データを文書の長さによって選別するステップ１と、
文書長の長い応答文書データを対象として分析するステップ２とを有することを特徴とする請求項１記載の顧客知識発見分析プログラム。
【請求項５】
文書長の長い応答文書データを対象として分析するステップを有することを特徴とする請求項３記載の顧客知識発見分析プログラム。
【請求項６】
質問応答データを文書の長さによって選別する方法であり、
χ２値に基づいて文書の長さを選別するステップを有することを特徴とする文書選別方法。
【請求項７】
文章長の短い応答文書データの分析方法であり、
問い合わせ文書と応答文書の相関を求めるため、応答文書の特徴を示すキーワードを抽出するステップ１と、
問い合わせ文書の特徴的な語の出現パターンを抽出するステップ２と、
応答文書の特徴を示すキーワードと問い合わせ文書の語の出現パターンの共起確率の偏りを求めるステップ３と、
共起確率の偏りが大きい順に重要度が高いとしてソートするステップ４を有することを特徴とする応答文書データの分析方法。
【請求項８】
ある文における２つの語ａとｂが修飾、被修飾の係り受け関係にあるとき、文頭側の語であり、文末側の語に係る語をａとして、文末側の語であり文頭側の語を受ける語をｂとしたとき、その語の組合せ｛ａｂ｝を語の出現パターンとして分析することを特徴とする文書データの分析方法。
【請求項９】
請求項８記載の文書データ分析方法を用いることを特徴とする請求項７記載の文書長の短い応答文書データの分析方法。
【請求項１０】
文章長の長い応答文書データの分析方法であり、
問い合わせ文書と応答文書の相関を求めるため、応答文書の特徴を示すキーワードを抽出するステップ１と、
応答文書及び問い合わせ文書の特徴的な語の出現パターンを抽出するステップ２と、
応答文書の特徴を示すキーワードと、応答文書及び問い合わせ文書の語の出現パターンの共起確率の偏りを求めるステップ３と、
共起確率の偏りが大きい順に重要度が高いとしてソートするステップ４を有することを特徴とする応答文書データの分析方法。
【請求項１１】
文章長の長い応答文書データの分析方法であり、
問い合わせ文書と応答文書の相関を求めるため、応答文書の特徴を示すキーワードを抽出するステップ１と、
応答文書及び問い合わせ文書の特徴的な語の出現パターンを抽出するステップ２と、
応答文書の特徴を示すキーワードと、応答文書及び問い合わせ文書の語の出現パターンの共起確率の偏りを求めるステップ３と、
請求項７の文章長の短い応答文書データの分析方法では得られなかった応答文書のみを対象として共起確率の偏りが大きい順に重要度が高いとしてソートするステップ４を有することを特徴とする応答文書データの分析方法。
【請求項１２】
請求項８記載の文書データ分析方法を用いることを特徴とする請求項１０記載の文書長の長い応答文書データの分析方法。
【請求項１３】
請求項８記載の文書データ分析方法を用いることを特徴とする請求項１１記載の文書長の長い応答文書データの分析方法。
【請求項１４】
シソーラスによる言い換え処理を行うステップ１と、
無意味な語の除去を行うステップ２とを有することを特徴とする請求項８記載の文書データ分析手法。
【請求項１５】
請求項１４記載の文書データ分析方法を用いることを特徴とする請求項７記載の文書長の短い応答文書データの分析方法。
【請求項１６】
請求項１４記載の文書データ分析方法を用いることを特徴とする請求項１０記載の文書長の長い応答文書データの分析方法。
【請求項１７】
請求項１４記載の文書データ分析方法を用いることを特徴とする請求項１１記載の文書長の長い応答文書データの分析方法。
【請求項１８】
応答文書データの分析結果からＦＡＱを作成する方法であり、
応答文書データの分析結果から応答文書から得られたキーワードまたは語の出現パターンをＦＡＱ候補としてユーザに表示するステップ１と、
ユーザがＦＡＱ候補からＦＡＱを作成する機能を提示するステップ２とを有することを特徴とするＦＡＱ作成手法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】本発明は、企業の製品及びサービスに対する顧客相談センターやコールセンターにおいて、顧客とオペレータの間で行われる製品及びサービスに関する質問応答データを蓄えた大規模なデータベースを分析し顧客の意見または希望に関する知識を発見する顧客知識発見分析プログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】近年、企業などの組織が所有するノウハウや技術などの知的資産に対する認識が高まってきている。組織内の知的資産は膨大な量の電子文書として蓄積されており、蓄積されるデータ量は増加の一途をたどっている。【０００３】中でもコールセンターにおける顧客とオペレータとの質問・応答データは、一日数百から数千件のペースで増え続ける大規模なテキストデータである。
質問応答データは、主に顧客の商品に対する要求を含んだ文章であり、本データを分析し再利用することは、既存の商品改善や新商品開発に大きく貢献できる。【０００４】また、コールセンターはユーザの問い合わせに対応する役割を果たしており、迅速で誠実な対応や、寄せられたさまざまな意見や要望を反映したより良い商品・サービスを提供していくことは、ＣＳ（Ｃｕｓｔｏｍｅｒ  Ｓａｔｉｓｆａｃｔｉｏｎ：顧客満足）向上の観点から企業にとって大変重要である【０００５】質問・応答データの代表的な再利用の形態の一つとしてＦＡＱ（Ｆｒｅｑｕｒｅｎｔｌｙ  Ａｓｋｅｄ  Ｑｕｅｓｔｉｏｎｓ）がある。【００００】ＦＡＱとは、専門家が答えるまでもない典型的な質問と質問に対する回答を一間一答形式でまとめた想定問答のことである。【０００６】ＦＡＱという形で事前に頻出する質問と回答を用意することは、各オペレータが互いの知識を共有することを可能にする。【０００７】ＦＡＱにより、オペレータの負担や応答時間を減らし，顧客に対する迅速で誠実な対応が可能となる。【０００８】また、ＦＡＱを一般に公開することで、顧客自身が問題を簡単に調べられるようになり、コールセンタのコストの削減が期待できる。【０００９】さらに、商品の不具合といった多いクレームのパターンや顧客の要望を分析することで、製品の機能の改善や新製品の開発などに役立てることも可能である。【００１０】しかし、コールセンターに日々蓄積される質問応答データはテキスト情報が中心であり、膨大であるため、質問応答データを再利用するのは大変困難である。【００１１】また、各質問応答データは比較的文書が短く、文書が長いデータを対象とするような既存のテキストマイニングの手法を用いるだけでは、十分な処理ができない。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１２】本発明が解決しようとする課題は、企業の製品及びサービスに対する顧客相談センターやコールセンターで、既存のデータマイニング手法では扱えないような、顧客とオペレータの間で行われる製品及びサービスに関する質問応答データを蓄えた大規模なデータベースの分析方法し顧客の意見または希望に関する知識を発見する顧客知識発見分析プログラムを構築することである。
【課題を解決するための手段および発明の効果】
【００１３】上述した課題を解決するために請求項１に記載の顧客知識発見プログラムは、企業の製品及びサービスに対する顧客相談センターやコールセンターにおいて、顧客とオペレータの間で行われる製品及びサービスに関する質問応答データを蓄えた大規模なデータベースを分析し顧客の意見または希望に関する知識を発見するステップを有することとした。
【００１４】これによって、既存のデータマイニング手法を用いることができない大規模な顧客質問応答データからの知識発見が可能となる。
【００１５】上述した課題を解決するために請求項２に記載の顧客知識発見分析プログラムは、ユーザが、製品及びサービスに関する品種、品番、その他の条件を入力し、その条件にあった分析結果を出力するステップを有することとした。
【００１６】これによって、ユーザが望む条件にあった分析結果の取得が可能となる。
【００１７】上述した課題を解決するために請求項３に記載の顧客知識発見分析プログラムは、各質問応答データを文書の長さによって選別するステップ１と、文書長の短い応答文書データを対象として分析するステップ２とを有することとした。
【００１８】これによって、ユーザは大規模な質問応答データベースの中から、典型的な応答文書のパターンを得ることが可能となる。
【００１９】上述した課題を解決するために、請求項４に記載の顧客知識発見分析プログラムは、各質問応答データを文書の長さによって選別するステップ１と、文書長の長い応答文書データを対象として分析するステップ２とを有することとした。
【００２０】これによって、ユーザは大規模な質問応答データベースの中から、意外な応答文書のパターンを得ることが可能となる。
【００２１】上述した課題を解決するために、請求項４に記載の顧客知識発見分析プログラムは、各質問応答データを文書の長さによって選別するステップ１と、文書長の短い応答文書データを対象として分析するステップ２と、文書長の長い応答文書データを対象として分析するステップ３とを有することとした。
【００２２】これによって、ユーザは大規模な質問応答データベースの中から、典型的な応答文書パターンと意外な応答文書パターンが同時に得ることが可能となる。
【００２３】上述した課題を解決するために、請求項６の文書選別方法は、質問応答データを文書の長さによって選別する方法であり、χ２値に基づいて文書の長さを選別するステップを有することとした。
【００２４】これによって、χ２値による文書の選別ができ、質問応答文書に関しては、長い文書と短い文書の効率的な選別が可能となる。
【００２５】上述した課題を解決するために、請求項７の応答文書データの分析方法は、文章長の短い応答文書データの分析方法であり、問い合わせ文書と応答文書の相関を求めるため、応答文書の特徴を示すキーワードを抽出するステップ１と、問い合わせ文書の特徴的な語の出現パターンを抽出するステップ２と、応答文書の特徴を示すキーワードと問い合わせ文書の語の出現パターンの共起確率の偏りを求めるステップ３と、共起確率の偏りが多きい順に重要度が高いとしてソートするステップ４を有することとした。
【００２６】これによって、ユーザは大規模な質問応答データベースの中から、さらに典型的な応答文書のパターンを得ることが可能となる。
【００２７】上述した課題を解決するために、請求項８の文書データの分析方法は、ある文における２つの語ａとｂが修飾、被修飾の係り受け関係にあるとき、文頭側の語であり、文末側の語に係る語をａとして、文末側の語であり文頭側の語を受ける語をｂとしたとき、その語の組合せ｛ａｂ｝を語の出現パターンとして分析することとした。
【００２８】これによって、係受けに基づく語の出現パターンに基づいた応答文書の分析が可能となる。
【００２９】上述した課題を解決するために、請求項９の文書長の短い応答文書データの分析方法は、請求項８記載の文書データ分析方法を用いることとした。
【００３０】これによって、語の出現パターンに関して、係り受け解析に基づいて、文書長の短い応答文書データの分析が可能となる。
【００３１】上述した課題を解決するために、請求項１０の応答文書データの分析方法は、文章長の長い応答文書データの分析方法であり、問い合わせ文書と応答文書の相関を求めるため、応答文書の特徴を示すキーワードを抽出するステップ１と、応答文書及び問い合わせ文書の特徴的な語の出現パターンを抽出するステップ２と、応答文書の特徴を示すキーワードと、応答文書及び問い合わせ文書の語の出現パターンの共起確率の偏りを求めるステップ３と、共起確率の偏りが大きい順に重要度が高いとしてソートするステップ４を有することとした。
【００３２】これによって、ある特定の顧客が求めるような特徴的な形式の応答文書を得ることが可能となる。
【００３３】上述した課題を解決するために、請求項１１記載の応答文書データの分析方法は、文章長の長い応答文書データの分析方法であり、問い合わせ文書と応答文書の相関を求めるため、応答文書の特徴を示すキーワードを抽出するステップ１と、応答文書及び問い合わせ文書の特徴的な語の出現パターンを抽出するステップ２と、応答文書の特徴を示すキーワードと、応答文書及び問い合わせ文書の語の出現パターンの共起確率の偏りを求めるステップ３と、請求項７の文章長の短い応答文書データの分析方法では得られなかった応答文書のみを対象として共起確率の偏りが大きい順に重要度が高いとしてソートするステップ４を有することとした。
【００３４】これによって、文章長の長い応答文書データ特有の、特定の顧客が求めるような特徴的な形式の応答文書を得ることが可能になる。
【００３５】請求項１２の請求項１０記載の応答文書データの分析方法は、請求項８記載の文書データ分析方法を用いることとした。
【００３６】これによって、語の出現パターンに関して、係り受け解析に基づいて、文書長の長い応答文書データの分析が可能となる。
【００３７】請求項１３の請求項１１記載の応答文書データの分析方法は、請求項８記載の文書データ分析方法を用いることとした。
【００３８】これによって、語の出現パターンに関して、係り受け解析に基づいて、文章長の長い文書だけに特有な応答文書データの分析が可能となる。
【００３９】上述した課題を解決するために、請求項１４の請求項８記載の文書データ分析手法は、シソーラスによる言い換え処理を行うステップ１と、無意味な語（ストップワード）の除去を行うステップ２とを有することとした。
【００４０】これによって、表記の揺れがあるパターンや無意味な語が含まれるパターンの生成を回避することが可能となる。
【００４１】上述した課題を解決するために、請求項１５の請求項７記載の文書長の短い応答文書データの分析方法は、請求項１４記載の文書データ分析方法を用いることとした。
【００４２】これによって、表記の揺れがあるパターンや無意味な語が含まれるパターンの生成を回避した上で、文書長の短い応答文書データを分析することが可能となる。
【００４３】上述した課題を解決するために、請求項１６の請求項１０記載の文書長の長い応答文書データの分析方法は、請求項１４記載の文書データ分析方法を用いることとした。
【００４４】これによって、表記の揺れがあるパターンや無意味な語が含まれるパターンの生成を回避した上で、文書長の長い応答文書データを分析することが可能となる。
【００４５】上述した課題を解決するために、請求項１７の請求項１１記載の文書長の長い応答文書データの分析方法は、請求項１４記載の文書データ分析方法を用いることとした。
【００４６】これによって、表記の揺れがあるパターンや無意味な語が含まれるパターンの生成を回避した上で、文章長の長い応答文書データに特有な文書に関する分析することが可能となる。
【００４７】上述した課題を解決するために、請求項１８のＦＡＱ作成手法は、応答文書データの分析結果からＦＡＱを作成する方法であり、応答文書データの分析結果から応答文書から得られたキーワードまたは語の出現パターンをＦＡＱ候補としてユーザに表示するステップ１と、ユーザがＦＡＱ候補からＦＡＱを作成する機能を提示するステップ２とを有することとした。
【００４８】これによって、計算機によって生成されたＦＡＱをユーザが確認しながら選別し、より確実なＦＡＱを作成することが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【実施例１】
【００４９】本発明の実施例について，図面を参照して説明する。図１は、本発明の一実施例による、ＦＡＱ作成支援システムの構成を示すブロック図である。図１において、ＦＡＱ作成支援システムは、オペレータ１、顧客ユーザ２、データベースサーバ４、アプリケーションサーバ５から構成されている。【００５０】オペレータ１は、コールセンターにおいて顧客からの問い合わせを受け付け、ＦＡＱの作成のために、Ｗｅｂブラウザ３を介してデータベースサーバ４にアクセスできる。【００５１】データベースサーバ４は計算機端末であり、応答記録ＤＢ６と類義語辞書ＤＢ７を管理する。【００５２】応答記録ＤＢ６は、オペレータ１と顧客による質問応答の記録を格納し、管理するためのデータベースである。【００５３】類義語辞書ＤＢ７は、質問応答のデータ中に含まれる単語の類義語を管理するためのデータベースである。類義語辞書ＤＢ７に格納されるデータは、専門家による手作業で作成される。【００５４】オペレータ１は、Ｗｅｂブラウザ３を介して、顧客との質問応答の記録を、応答記録ＤＢ６に対して入力する。オペレータ１が顧客からの問い合わせを受け付け、質問応答を繰り返すことで、応答記録ＤＢ６にデータが蓄積される。【００５５】図２は、応答記録ＤＢ６に格納される質問応答記録の一例である。一件の質問応答データは、問い合わせＩＤ、日付、商品品種、商品番号、問い合わせ内容、応答内容、お客様分類の項目で構成される。問い合わせ内容と応答内容は自由記述形式となっている。【００５６】顧客ユーザ２は、頻繁にある質問とその応答（ＦＡＱ）について知りたい場合、Ｗｅｂブラウザ３を用いたインタフェースを介して、情報を閲覧できる。【００５７】顧客ユーザ２は、Ｗｅｂブラウザ３を介して、アプリケーションサーバ５にアクセスし、日付、品種・品番、お客様分類などのＦＡＱの対象となるデータの条件を入力する。アプリケーションサーバ５は、検索機構８と分析機構９で構成される。【００５８】検索機構８は、顧客ユーザ２からの入力に基づき、顧客ユーザ２からの入力にマッチする語を、応答記録ＤＢ６に格納されたデータから検索する。【００５９】検索機構８は、顧客ユーザ２からの入力に含まれる語の類義語を類義語辞書ＤＢ７から取得し、応答記録ＤＢ６に格納されたデータとのパターンマッチングに利用する。例えば、顧客ユーザ２からの入力に、ある語ｗが含まれているとし、類義語辞書ＤＢ７からｗの類義語ｗ’を取得できた場合、検索機構８が、応答記録ＤＢ６とのパターンマッチングに利用する語の集合には｛ｗ，ｗ’｝が含まれることになる。検索の結果、顧客ユーザ２の要求を満たす漏れの無いデータ集合が作成され、分析機構９で利用される。類義語辞書ＤＢ７のデータを利用することで、顧客ユーザ２からの入力における表記の揺れを吸収する。【００６０】分析機構９は、検索機構８で生成されたデータ集合を対象として、データの構文の解析を行い、顧客ユーザ２の要求を満たすと予想されるＦＡＱを作成する。【００６１】分析機構９では、応答記録ＤＢ６中で、頻出している質問応答のパターンを検出するために、構文の解析に基づく語の共起パターンの発見を行う。【００６２】分析機構９における処理の結果、顧客ユーザ２からの入力に基づくＦＡＱが生成される。顧客ユーザ２は、Ｗｅｂブラウザ３上でシステムが提示するＦＡＱを閲覧することができる。【００６３】ＦＡＱの作成のためのフローチャートを図３に示す。まず、顧客ユーザ２が、検索のための条件を入力する。入力された条件を用いて、検索機構８が分析対象のデータ集合を作成する。次に、データ集合に含まれる各文書について、文書長によるデータの分割を行う。ここでは、自立語の数によって文書長を定義し、事前に決定されている閾値αよりも自立語の数が多い文書を長い応答文書とし、αよりも自立語が少ない文書を短い応答文書として分類する。【００６４】生成された短い応答文書からなるデータ集合の処理では、「短い文書は典型的な形式で記述されている」、という仮定に基づき、顧客ユーザから入力された条件と応答文書との相関関係に注目し、応答文書における特徴的なキーワードと、入力された条件の共起確率を重要度として求める。【００６５】生成された長い応答文書からなるデータ集合の処理では、「長い文書には顧客が求める内容が詳細に記述されており、応答文書に含まれるパターンも顧客の要求を表している」、という仮定に基づき、顧客ユーザから入力された条件だけでなく、応答文書に含まれるパターンを含めて、共起確率を重要度として求める。【００６６】応答文書が短い場合と長い場合の双方において、複数のＦＡＱ候補のパターンの中から、重要度の高いパターンを顧客ユーザ２に提示するＦＡＱ候補として利用する。【００６７】ＦＡＱ作成支援システムのインタフェースの一例を図４に示す。インタフェースは、フレーム１０、フレーム１１、フレーム１２で構成される。【００６８】フレーム１０は、顧客ユーザ２が検索条件を入力するためのフレームである。【００６９】フレーム１１は、頻出する問い合わせパターンと、その検索結果へのリンクを掲載したフレームである。頻出する問い合わせのパターンを提示し、その検索結果を事前に用意することにより、システムの利便性を向上できる。【００７０】フレーム１２は、検索結果の一覧を表示するフレームである。フレーム１２に表示される検索結果では、図２に示す各項目に関する内容が表示される。
【産業上の利用可能性】
【００７１】コールセンターは、ユーザからの問い合わせに対して、迅速かつ適切な対応が求められる部署であるため、本発明によるＦＡＱの提供は、企業における顧客満足度の向上を可能にする点で利用可能性は高い。また、コールセンターに寄せられる問い合わせは、企業の製品に対する有用なフィードバックである。そのため、コールセンターにおける、オペレータと顧客の間で行われた質問応答データから、新製品開発のための有用な情報を抽出するためのデータマイニングツールとしても、本発明は応用が可能である。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明におけるＦＡＱ作成支援システムの構成を示すブロック図である。
【図２】本発明におけるＦＡＱ作成支援システムの応答記録ＤＢに格納される質問応答記録の一例である。
【図３】本発明におけるＦＡＱ作成支援システムにおける、ＦＡＱの作成のためのフローチャートである。
【図４】本発明におけるＦＡＱ作成支援システムにおけるインタフェースの一例である。
【符号の説明】
１  オペレータ
２  顧客ユーザ
３  Ｗｅｂブラウザ
４  データベースサーバ
５  アプリケーションサーバ
６  応答記録ＤＢ
７  類義語辞書ＤＢ
８  検索機構
９  分析機構
１０  検索条件の入力用フレーム
１１  頻出の問い合わせパターンの提示用フレーム
１２  検索結果の表示用フレーム
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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