(57)【要約】【課題】信憑性および鮮度が良好な情報に基づき、金融商品の取引傾向を精度良好に分析する。【解決手段】取引分析システム１００において、各金融商品を示唆する言葉を規定した第１辞書７５を格納する記憶装置と、金融商品の取扱企業とその顧客との間で行われた通話内容の録音データを所定の音声認識アルゴリズムでテキスト化し、テキスト化した通話内容を第１辞書７５に適用して、通話内容において該当顧客が売買意向を示唆した金融商品を特定し、特定した金融商品の情報とテキスト化した通話内容が示す売買意向の情報とを含む傾向分析用情報を、所定の取引傾向分析アルゴリズム８１に適用して、特定した金融商品の取引傾向を分析する処理を実行する演算装置を備える構成とする。【選択図】図１
2016099858.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
各金融商品を示唆する言葉を規定した第１辞書を格納する記憶装置と、
金融商品の取扱企業とその顧客との間で行われた通話内容の録音データを所定の音声認
識アルゴリズムでテキスト化し、前記テキスト化した通話内容を前記第１辞書に適用して
、前記通話内容において該当顧客が売買意向を示唆した金融商品を特定し、前記特定した
金融商品の情報と前記テキスト化した通話内容が示す売買意向の情報とを含む傾向分析用
情報を、所定の取引傾向分析アルゴリズムに適用して、前記特定した金融商品の取引傾向
を分析する処理を実行する演算装置と、
を備えることを特徴とする取引分析システム。
【請求項２】
前記記憶装置は、
金融商品の保有状況を示唆する言葉を規定した第２辞書と、金融商品の取扱企業の各顧
客に関する金融商品の取引履歴を格納した第３辞書とを更に格納するものであり、
前記演算装置は、
前記テキスト化した通話内容を前記第１辞書に適用して、前記通話内容において該当顧
客が売買意向を示唆した金融商品を一意に特定出来ず、金融商品群を特定出来た場合、前
記テキスト化した通話内容を前記第２辞書に適用して、該当顧客における前記金融商品群
に関する保有状況を推定し、前記金融商品群に関して推定した保有状況と、前記第３辞書
における該当顧客の各取引履歴が示す各金融商品の保有状況とを照合して、前記金融商品
群と保有状況が合致する金融商品を前記第３辞書から特定し、前記特定した金融商品の情
報と前記テキスト化した通話内容が示す売買意向の情報とを含む傾向分析用情報を、所定
の取引傾向分析アルゴリズムに適用して、前記特定した金融商品の取引傾向を分析する処
理を実行するものである、
ことを特徴とする請求項１に記載の取引分析システム。
【請求項３】
前記記憶装置は、
金融商品の保有状況を示唆する言葉を規定した第２辞書と、金融商品の取扱企業の各顧
客に関する金融商品の取引履歴を格納した第３辞書と、時間概念に関する言葉と、前記通
話内容の録音日時に基づく実時期との対応関係を規定した第４辞書を更に格納するもので
あり、
前記演算装置は、
前記テキスト化した通話内容を前記第１辞書に適用して、前記通話内容において該当顧
客が売買意向を示唆した金融商品を一意に特定出来ず、金融商品群を特定出来た場合、前
記テキスト化した通話内容を前記第２辞書に適用して、該当顧客における前記金融商品群
に関する保有状況を推定し、前記テキスト化した通話内容を前記第４辞書に適用して、前
記通話内容が含む時間概念に関する言葉が意図する実時期を特定し、前記金融商品群に関
して推定した前記実時期における保有状況と、前記第３辞書における該当顧客の各取引履
歴が示す各金融商品の前記実時期での保有状況とを照合して、前記実時期に関して前記金
融商品群と保有状況が合致する金融商品を前記第３辞書から特定し、前記特定した金融商
品の情報と前記テキスト化した通話内容が示す売買意向の情報とを含む傾向分析用情報を
、所定の取引傾向分析アルゴリズムに適用して、前記特定した金融商品の取引傾向を分析
する処理を実行するものである、
ことを特徴とする請求項１に記載の取引分析システム。
【請求項４】
前記記憶装置は、
売買用会話、売買量基準、および売買金額基準と取引傾向との対応関係を規定する第５
辞書を更に格納するものであり、
前記演算装置は、
前記金融商品の取引傾向を分析するに際し、所定の金融商品に関して得た前記傾向分析
用情報における前記売買意向の情報を、前記第５辞書に適用して、前記第５辞書における
売買用会話と合致する売買用会話を前記売買意向の情報に含んでいた傾向分析用情報を特
定し、前記特定した各傾向分析用情報から売買量の情報を抽出して合算し、当該合算で得
た総売買量と、前記売買総量に該当金融商品の価格を乗算した総売買金額とを、前記第５
辞書に照合し、前記総売買量と前記総売買金額の少なくともいずれかが前記第５辞書の該
当基準を満たす場合に、前記第５辞書において対応する取引傾向を、該当金融商品に関す
る取引傾向の分析結果として特定するものである、
ことを特徴とする請求項１に記載の取引分析システム。
【請求項５】
前記記憶装置は、
売買用会話、売買量基準、および売買金額基準と取引傾向との対応関係を規定する第５
辞書を更に格納するものであり、
前記演算装置は、
前記金融商品の取引傾向を分析するに際し、所定の金融商品に関して得た前記傾向分析
用情報における前記売買意向の情報を、前記第５辞書に適用して、前記第５辞書における
売買用会話と合致する売買用会話を前記売買意向の情報に含んでいた傾向分析用情報を特
定し、前記特定した各傾向分析用情報から売買量の情報を抽出して合算し、当該合算で得
た総売買量と、前記売買総量に該当金融商品の価格を乗算した総売買金額とを、前記第５
辞書に照合し、前記総売買量と前記総売買金額の少なくともいずれかが前記第５辞書の該
当基準を満たす場合に、前記第５辞書において対応する取引傾向を、該当金融商品に関す
る取引傾向の分析結果として特定し、当該特定から所定時間後、所定装置から得た該当金
融商品に関する実際の取引傾向と前記特定した取引傾向との差違に応じて、前記第５辞書
における前記売買量基準または前記売買金額基準の少なくともいずれかを所定量増減させ
る処理を更に実行するものである、
ことを特徴とする請求項１に記載の取引分析システム。
【請求項６】
各金融商品を示唆する言葉を規定した第１辞書を格納する記憶装置を備えるコンピュー
タシステムが、
金融商品の取扱企業とその顧客との間で行われた通話内容の録音データを所定の音声認
識アルゴリズムでテキスト化し、前記テキスト化した通話内容を前記第１辞書に適用して
、前記通話内容において該当顧客が売買意向を示唆した金融商品を特定し、前記特定した
金融商品の情報と前記テキスト化した通話内容が示す売買意向の情報とを含む傾向分析用
情報を、所定の取引傾向分析アルゴリズムに適用して、前記特定した金融商品の取引傾向
を分析する処理を実行する、
ことを特徴とする取引分析方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、取引分析システムおよび取引分析方法に関するものであり、具体的には、信
憑性および鮮度が良好な情報に基づき、金融商品の取引傾向を精度良好に分析する技術に
関する。
【背景技術】
【０００２】
様々なリソースから得られる情報に基づいて、金融商品の取引内容を分析する手法が従
来から提案されている。例えば、企業のプレスリリース等で明らかとなる業績情報の良否
に基づく分析手法や、インターネット上の掲示板やソーシャルメディアなどでの書込情報
が示唆する所定株式への態度等に基づく分析手法が存在する。
【０００３】
このような分析技術の例として、例えば、単語及び同一コンテンツに含まれる少なくと
も２つの単語の組み合わせに応じ、企業名との単語の組み合わせにおける他方の単語であ
る関連語又はその企業名自体との関連性の高さを示す関連度等に応じた評価値を算出し、
これを用いてコンテンツ提供元での株式取引の分析を行う装置（特許文献１参照）などが
提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１１−１４１８３３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上述の業績情報は信憑性が高い上に、対応する金融商品が該当企業の株式であることが
明白で、その利用が容易である。しかしながら、その更新頻度は決算期ごとであることが
一般的であり、時々刻々変化する金融商品の取引状況等とは変動頻度が全く相違する。す
なわち、そうした情報を用いて金融商品の取引内容を分析した場合、ごく限定的な精度の
分析結果しか得られない。
【０００６】
一方、インターネット上の書込情報は、不特定多数の者により高頻度で書き込まれる情
報であるため、その情報鮮度は良好である。しかし、そうした書込情報においては、示唆
する金融商品が不明確で、また、匿名での自由な書込であるために、実際の取引傾向等と
は全く無関係な情報であるケースも多く、情報の信憑性に問題がある。従って、そうした
情報を用いて金融商品の取引内容を分析した場合、やはり、ごく限定的な精度の分析結果
しか得られないこととなる。
【０００７】
そこで本発明の目的は、信憑性および鮮度が良好な情報に基づき、金融商品の取引傾向
を精度良好に分析する技術を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記課題を解決する本発明の取引分析システムは、各金融商品を示唆する言葉を規定し
た第１辞書を格納する記憶装置と、金融商品の取扱企業とその顧客との間で行われた通話
内容の録音データを所定の音声認識アルゴリズムでテキスト化し、前記テキスト化した通
話内容を前記第１辞書に適用して、前記通話内容において該当顧客が売買意向を示唆した
金融商品を特定し、前記特定した金融商品の情報と前記テキスト化した通話内容が示す売
買意向の情報とを含む傾向分析用情報を、所定の取引傾向分析アルゴリズムに適用して、
前記特定した金融商品の取引傾向を分析する処理を実行する演算装置を備えることを特徴
とする。
【０００９】
また、本発明の取引分析方法は、各金融商品を示唆する言葉を規定した第１辞書を格納
する記憶装置を備えるコンピュータシステムが、金融商品の取扱企業とその顧客との間で
行われた通話内容の録音データを所定の音声認識アルゴリズムでテキスト化し、前記テキ
スト化した通話内容を前記第１辞書に適用して、前記通話内容において該当顧客が売買意
向を示唆した金融商品を特定し、前記特定した金融商品の情報と前記テキスト化した通話
内容が示す売買意向の情報とを含む傾向分析用情報を、所定の取引傾向分析アルゴリズム
に適用して、前記特定した金融商品の取引傾向を分析する処理を実行することを特徴とす
る。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、信憑性および鮮度が良好な情報に基づき、金融商品の取引傾向を精度
良好に分析することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本実施形態の取引分析システムを含むネットワーク構成図である。
【図２】本実施形態における通話内容テキスト化システムのハードウェア構成例を示す図である。
【図３】本実施形態における取引傾向判定システムのハードウェア構成例を示す図である。
【図４】本実施形態の顧客情報ＤＢのデータ構成例を示す図である。
【図５】本実施形態の株式情報ＤＢのデータ構成例を示す図である。
【図６】本実施形態の録音データＤＢのデータ構成例を示す図である。
【図７】本実施形態の株関連辞書のデータ構成例を示す図である。
【図８】本実施形態の日時辞書のデータ構成例を示す図である。
【図９】本実施形態の傾向辞書のデータ構成例を示す図である。
【図１０】本実施形態の個別辞書のデータ構成例を示す図である。
【図１１】本実施形態の取引傾向判定辞書のデータ構成例を示す図である。
【図１２】本実施形態の株式変動履歴ＤＢのデータ構成例を示す図である。
【図１３】本実施形態の取引分析方法の処理手順例１を示すフロー図である。
【図１４】本実施形態の取引分析方法の処理手順例２を示すフロー図である。
【図１５】本実施形態の取引分析方法の処理手順例３を示すフロー図である。
【図１６】本実施形態の取引分析方法の処理手順例４を示すフロー図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
−−−システム構成−−−
【００１３】
以下に本発明の実施形態について図面を用いて詳細に説明する。図１は、本実施形態の
取引分析システム１００を含むネットワーク構成図である。図１に示す取引分析システム
１００は、信憑性および鮮度が良好な情報に基づき、金融商品の取引傾向を精度良好に分
析するコンピュータシステムである。なお、本実施形態においては、金融商品の例として
株式を想定するが、勿論これに限定されない。本実施形態の取引分析手法を適用可能な金
融商品の他例としては、通貨（外国為替証拠金取引の対象）、投資信託、債権などがある
。また、取引傾向の分析とは、取引の内容、分量等に関する分析である。
【００１４】
こうした本実施形態の取引分析システム１００は、図１にて例示するように、構内電話
情報システム３、顧客情報システム６、通話内容テキスト化システム７、および取引傾向
判定システム８から構成される。或いは、通話内容テキスト化システム７および取引傾向
判定システム８のみで最小の構成とするとしてもよい。いずれの構成であっても、本実施
形態の取引分析システム１００は、顧客からの要求に応じて金融商品たる株式の売買を行
う証券会社が管理、運営するシステムとなる。一方、システム運営主体である証券会社は
、顧客からの問い合わせを受けるコールセンターを設けている。このコールセンターとし
て必要な機能が上述の構内電話情報システム３および顧客情報システム６により実装され
ることとなる。
【００１５】
そうした証券会社の顧客は、例えば自身の電話機１を用いて上述のコールセンターに電
話をかけ、これを受けた所定担当者との会話を通じて、株式に関する電話相談や電話取引
のサービスを享受する。本実施形態の取引分析システム１００は、上述の顧客と証券会社
の担当者との間でなされた通話内容（音声データ）に基づいて、取引傾向の分析処理を実
行するシステムである。証券会社の顧客と担当者との間でなされる会話は、当然ながら、
株式売買に関係する内容である場合が殆どであり、しかも、遠い将来或いは過去の売買に
関する話題ではなく、現時点を含むごく近い未来を対象とした株式売買に関する内容とな
る場合が多い。つまり、こうした会話すなわち通話内容が示唆する情報は、情報鮮度が高
く、なおかつ、実際に取引意向を備えた顧客が発信源のため信憑性も良好なものとなる。
【００１６】
以下、取引分析システム１００を構成する上述の各システムについて説明する。まず、
構内電話情報システム３は、証券会社の顧客が操作する電話機１からのコールセンター宛
架電を受け、これを電話対応の担当者の電話機３２に着電させる一般的なコールセンター
システムの機能と共に、顧客と担当者との間の通話内容を通話内容テキスト化システム７
の録音装置７１に提供する機能を少なくとも備えたシステムとなっている。
【００１７】
このような構内電話情報システム３は、ＰＢＸ３１、電話機３２、録音ＩＤ発行装置３
３、および録音ＩＤ表示装置３４を含んで構成される。このうちＰＢＸ３１は、顧客の電
話機１から公衆回線網２を経て担当者の電話機３２に回線接続する一般的なＰＢＸの機能
に加え、顧客と担当者との通話内容である音声データを録音装置７１に伝送する機能と、
通話の都度で録音ＩＤ発行装置３３に録音ＩＤの発行依頼（例：該当顧客の属性情報とし
て着信した電話番号を含む）を通知する機能を備えている。また、上述の録音ＩＤ発行装
置３３は、ＰＢＸ３１から受けた録音ＩＤの発行依頼に応じて各通話の録音データに一意
な録音ＩＤを発行する機能と、この録音ＩＤおよび上述の顧客属性情報を録音ＩＤ表示装
置３４および録音装置７１に通知する機能を持つ。また、録音ＩＤ表示装置３４は、上述
の録音ＩＤ発行装置３３から通知された録音ＩＤおよび顧客属性情報を受信して、これを
所定の表示装置に表示する機能を持つ。
【００１８】
また、顧客情報システム６は、顧客管理端末６１、顧客情報ＤＢ６２、株式情報ＤＢ６
３、および該当顧客情報収集部６４を含んで構成される。このうち、顧客管理端末６１は
、証券会社の担当者が操作するコンピュータ端末である。この顧客管理端末６１の操作者
たる担当者は、上述の録音ＩＤ表示装置３４に表示された録音ＩＤおよび顧客属性情報（
例：電話番号）を認識して、このうち顧客属性情報を所定画面（該当顧客情報収集部６４
による画面）にて入力する。一方、顧客管理端末６１の該当顧客情報収集部６４は、上述
の担当者が入力した顧客属性情報をキーにして顧客情報ＤＢ６２にて該当顧客に関する情
報として、該当顧客の識別情報（例：電話番号に対応した口座ＩＤ）と該当顧客が直近の
所定期間内で行った株式売買の取引内容を検索し、更には、ここで検索した株式売買の取
引内容が示す対象株式の情報を株式情報ＤＢ６３にて検索し、該当顧客が直近の所定期間
内に行った株式売買の情報を詳細に特定し、こうして得た該当顧客に関する株式売買の情
報および該当顧客の識別情報を対応付け、通話内容テキスト化システム７の個別辞書７８
に格納処理する。勿論、録音ＩＤ発行装置３３から顧客管理端末６１に対し、上述の録音
ＩＤおよび顧客属性情報が直接与えられる構成であれば、担当者による顧客属性情報の入
力作業は不要である。よって、その場合、構内電話情報システム３における録音ＩＤ表示
装置３４も不要となる。
【００１９】
また、顧客情報ＤＢ６２は、各顧客に関する氏名、電話番号等の顧客属性情報と直近の
所定期間内での株式売買の取引内容の各情報を格納したデータベースである。この顧客情
報ＤＢ６２の具体的なデータ構成については後述する。また、株式情報ＤＢ６３は、各株
式銘柄の詳細情報を格納したデータベースであり、その具体的なデータ構成については後
述する。
【００２０】
次に、通話内容テキスト化システム７について説明する。この通話内容テキスト化シス
テム７は、録音装置７１、録音データＤＢ７０、第一段階テキスト化装置７２、判定装置
向けテキスト化装置７３、一般辞書７４、株関連辞書７５、日時辞書７６、傾向辞書７７
、および個別辞書７８を備える構成となっている。
【００２１】
このうち録音装置７１は、上述の通話内容である音声データをＰＢＸ３１から受信して
、更には、録音ＩＤ発行装置３３が通知する録音ＩＤおよび顧客属性情報を受信する機能
と、こうして得た音声データと録音ＩＤおよび顧客属性情報に、当該録音装置７１での録
音日時の情報を紐付けて、録音データＤＢ７０に格納する機能を持つ。
【００２２】
一方、第一段階テキスト化装置７２は、上述の録音装置７１が録音データＤＢ７０に格
納した、音声データ、録音ＩＤ、顧客属性情報、および録音日時のセットを読み取り、こ
のうち音声データに一般辞書７４と株関連辞書７５を適用してテキスト化する機能と、こ
うしてテキスト化した情報と、録音ＩＤ、顧客属性情報、および録音日時を、判定装置向
けテキスト化装置７３に伝送する機能を持つ。
【００２３】
また判定装置向けテキスト化装置７３は、上述の第一段階テキスト化装置７２から伝送
された、テキスト化情報と録音ＩＤ、顧客属性情報、および録音日時の各情報を受信し、
こうして得たテキスト化情報のうち時期を示唆する情報と上述の録音日時の情報に日時辞
書７６を適用して、該当音声データにて顧客が示唆した時期を実日時に変換する機能と、
テキスト化情報に対して傾向辞書７７を適用して、テキスト化情報のうち顧客が売買意向
を示唆している箇所を特定し、その該当箇所の言葉が示す所定株式の保有状況を特定する
機能と、テキスト化情報に対して上述の顧客属性情報に対応した個別辞書７８を適用し、
音声データにて顧客が示唆した株式銘柄中から、上述の所定株式の保有状況とマッチする
銘柄を一意に特定する機能と、こうして特定した株式銘柄の情報と上述のテキスト化情報
が示す売買意向の情報（例：顧客が示唆する売買数量）とを含む傾向分析用情報を取引傾
向判定装置８１に伝送する機能を持つ。
【００２４】
なお、上述の一般辞書７４は、上述の音声データをテキスト化する際に用いる辞書であ
り、分野によらない汎用的な語句を格納した辞書である。この一般辞書７４は、従来から
存在する一般的な、音声データのテキスト化用の辞書であるから、詳細説明は省略する。
【００２５】
また、株関連辞書７５（第１辞書）は、上述の音声データをテキスト化する際に用いる
辞書であり、正式な株式銘柄名称と、該当株式銘柄を示唆する際に用いられる言葉との対
応関係を規定した辞書である。この株関連辞書７５の具体的なデータ構成については後述
する。
【００２６】
また、日時辞書７６（第４辞書）は、上述のテキスト化情報が含んでいる時間概念に関
する言葉と、上述の録音日時に基づく実時期との対応関係を規定した辞書である。この日
時辞書７６の具体的なデータ構成については後述する。
【００２７】
また、傾向辞書７７（第２辞書）は、株式銘柄の保有状況を示唆する言葉を規定した辞
書である。この傾向辞書７７の具体的なデータ構成については後述する。
【００２８】
また、個別辞書７８（第３辞書）は、各顧客に関する株式銘柄の取引履歴を格納した辞
書である。この個別辞書７８の具体的なデータ構成については後述する。
【００２９】
続いて、上述の取引傾向判定システム８について説明する。この取引傾向判定システム
８は、取引傾向判定装置８１、取引傾向判定辞書８２、判定結果表示装置８３、判定結果
検証装置８４、および株式変動履歴ＤＢ８５から構成される。このうち取引傾向判定装置
８１は、上述の判定装置向けテキスト化装置７３から傾向分析用情報を受信する機能と、
所定期間中に得た各傾向分析用情報における売買意向の情報を、取引傾向判定辞書８２に
適用して、この取引傾向判定辞書８２における売買用会話と合致する売買用会話を上述の
売買意向の情報に含んでいた傾向分析用情報を特定し、ここで特定した各傾向分析用情報
から売買量の情報を抽出して合算し、当該合算で得た総売買量と、この売買総量に該当株
式銘柄の価格を乗算した総売買金額とを、取引傾向判定辞書８２に照合し、上述の総売買
量と総売買金額の少なくともいずれかが取引傾向判定辞書８２の該当基準を満たす場合に
、取引傾向判定辞書８２において対応する取引傾向を、該当株式銘柄に関する取引傾向の
分析結果として特定し、これを判定結果表示装置８３および判定結果検証装置８４に伝送
する機能を備える。
【００３０】
判定結果表示装置８３は、取引傾向判定装置８１より伝送された、特定の株式銘柄に関
する取引傾向の判定結果を、所定の表示装置に表示する機能を持つ。
【００３１】
なお、上述の取引傾向判定辞書８２（第５辞書）は、株式銘柄の売買用会話、売買量基
準、および売買金額基準と取引傾向との対応関係を規定する辞書である。この取引傾向判
定辞書８２の具体的なデータ構成については後述する。
【００３２】
また、判定結果検証装置８４は、上述の取引傾向判定装置８１による取引傾向の特定か
ら所定時間後、株式変動履歴８５にて格納されている該当株式銘柄に関する実際の取引傾
向（具体的には価格変動に対応する）と、上述の取引傾向との差違を判定し、その差異の
大きさに応じて、上述の取引傾向判定辞書８２における売買量基準または売買金額基準の
少なくともいずれかを所定量増減させる機能を持つ。
【００３３】
なお、上述の株式変動履歴ＤＢ８５は、証券会社が取り扱う各株式の株価変動の履歴を
格納するデータベースである。この株価変動履歴ＤＢ８５の具体的なデータ構成について
は後述する。
−−−ハードウェア構成の例−−−
【００３４】
次に、取引分析システム１００を構成する各システムのハードウェア構成について説明
する。ここでは、取引分析システム１００の最小構成を成す、通話内容テキスト化システ
ム７および取引傾向判定システム８の各ハードウェア構成の例について示すものとする。
【００３５】
このうち通話内容テキスト化システム７は、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ  Ｓｔａｔｅ  Ｄｒｉ
ｖｅ）やハードディスクドライブなど適宜な不揮発性記憶素子で構成される記憶装置７０
１、ＲＡＭなど揮発性記憶素子で構成されるメモリ７０３、記憶装置７０１に保持される
プログラム７０２をメモリ７０３に読み出すなどして実行し装置自体の統括制御を行なう
とともに各種判定、演算及び制御処理を行なうＣＰＵなどの演算装置７０４、他システム
（構内電話情報システム３、顧客情報システム６、および取引傾向判定システム８）との
データ伝送処理を担う通信装置７０７、を備える。なお、記憶装置７０１内には、本実施
形態の通話内容テキスト化システム７として必要な機能を実装する為のプログラム７０２
と、各種データ７０〜７８が少なくとも記憶されている。
【００３６】
なお、図１にて例示した録音装置７１とは、図２における通信装置７０７を介してＰＢ
Ｘ３１から受けた音声データを、記憶装置７０１の録音データＤＢ７０に格納するプログ
ラム、すなわち録音プログラム７１の実行により実装される機能部に該当する。勿論、機
械的に構築された録音機械であってもよい。
【００３７】
同様に、第１段階テキスト化装置７２とは、録音プログラム７１の実行に伴って実装さ
れた録音装置７１が録音データＤＢ７０に格納した音声データに関して上述のテキスト化
処理を実行するプログラム、すなわち第１段階テキスト化プログラム７２の実行により実
装される機能部に該当する。勿論、電子回路により構築されたハードウェア装置であって
もよい。
【００３８】
また同様に、判定装置向けテキスト化装置７３は、第１段階テキスト化プログラム７２
の実行に伴って実装された第１段階テキスト化装置７２より伝送されるテキスト化情報等
に関して上述の各処理を実行するプログラム、すなわち判定装置向けテキスト化プログラ
ム７３の実行により実装される機能部に該当する。勿論、電子回路により構築されたハー
ドウェア装置であってもよい。
【００３９】
続いて、取引傾向判定システム８のハードウェア構成について説明する。本実施形態に
おける取引傾向判定システム８は、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ  Ｓｔａｔｅ  Ｄｒｉｖｅ）やハ
ードディスクドライブなど適宜な不揮発性記憶素子で構成される記憶装置８０１、ＲＡＭ
など揮発性記憶素子で構成されるメモリ８０３、記憶装置８０１に保持されるプログラム
８０２をメモリ８０３に読み出すなどして実行し装置自体の統括制御を行なうとともに各
種判定、演算及び制御処理を行なうＣＰＵなどの演算装置８０４、処理結果を出力するデ
ィスプレイ等の出力装置８０６（判定結果表示装置８３）、通話内容テキスト化システム
７とのデータ伝送処理を担う通信装置８０７、を備える。なお、記憶装置８０１内には、
本実施形態の取引傾向判定システム８として必要な機能を実装する為のプログラム８０２
と、各種データ８２、８５が少なくとも記憶されている。
【００４０】
なお、図１にて例示した取引傾向判定装置８１とは、図２における通信装置８０７を介
して通話内容テキスト化システム７から受けた傾向分析用情報と、取引傾向判定辞書８２
とに基づいて所定処理を実行して、該当株式銘柄の取引傾向を特定するプログラム、すな
わち取引傾向判定プログラム８１の実行により実装される機能部に該当する。勿論、電子
回路により構築されたハードウェア装置であってもよい。
【００４１】
同様に、判定結果検証装置８４とは、取引傾向判定プログラム８１の実行に伴って実装
された取引傾向判定装置８１より伝送される上述の取引傾向に関して検証し、必要に応じ
て取引傾向判定辞書８２を修正するプログラム、すなわち判定結果検証プログラム８２の
実行により実装される機能部に該当する。勿論、電子回路により構築されたハードウェア
装置であってもよい。
−−−データ構成例−−−
【００４２】
次に、本実施形態の取引分析システム１００の各システムが用いるデータベース等での
データ構成例について説明する。
【００４３】
図４は本実施形態の顧客情報ＤＢ６２のデータ構成例を示す図である。この顧客情報Ｄ
Ｂ６２は、上述の顧客情報システム６において、証券会社の各顧客に関する情報を格納す
るデータベースであり、顧客の氏名、証券口座の識別情報たる口座ＩＤ、顧客の住所、お
よび電話番号といった顧客属性情報をキーとして、直近の所定期間内に売買した株式の、
売買日時、取引量、株価（時価）、株価（購入時）、株価（売却時）、売買区分、証券コ
ード、および銘柄名称（正式名称）といった値を対応付けたレコードの集合体となってい
る。このうち、株式売買に関する各情報は、証券会社における所定の売買システムから所
定時間毎に提供される情報にて適宜更新されるものとする。
【００４４】
また、図５は本実施形態の株式情報ＤＢ６３のデータ構成例を示す図である。この株式
情報ＤＢ６３は、上述の顧客情報システム６において、証券会社で取り扱いのある株式銘
柄の正式な情報を格納するデータベースであり、各株式銘柄の証券コードをキーに、銘柄
名称（正式名称）、および証券取引所業種別分類項目、といった値を対応付けたレコード
の集合体となっている。
【００４５】
また、図６は本実施形態の録音データＤＢ７０のデータ構成例を示す図である。この録
音データＤＢ７０は、上述のＰＢＸ３１から得られた音声データを格納するデータベース
であり、上述の録音ＩＤ発行装置３３から得た録音ＩＤ、顧客属性情報（電話番号）をキ
ーとして、録音日時および録音ファイルを対応付けたレコードの集合体となっている。
【００４６】
また、図７は本実施形態の株関連辞書７５のデータ構成例を示す図である。この株関連
辞書７５は、上述の音声データをテキスト化する際に用いる辞書であり、各株式銘柄の証
券コードをキーに、対応する株式銘柄の銘柄名称（正式名称）、証券取引所業種別分類項
目、および通称・略称・俗称といった値を対応付けたレコードの集合体となっている。
【００４７】
また、図８は本実施形態の日時辞書７６のデータ構成例を示す図である。この日時辞書
７６は、上述のテキスト化情報が含んでいる時間概念に関する言葉と、上述の録音日時に
基づく実時期との対応関係を規定した辞書であり、テキスト化情報が含む時間概念に関す
る言葉である処理前テキストと、上述の録音日時からの差分を勘案した実時期を示す処理
後テキストとを対応付けたレコードの集合体となっている。例えば、テキスト化情報に「
昨年から持っている○○○社の株を１０００株売りたい」といった会話内容が含まれてい
た場合、このテキスト化情報と日時辞書７６との照合によって「昨年」なるテキストが処
理前テキストとして特定され、その場合の処理後テキストは録音日時に−１年したもので
あると判明する。この時、該当テキスト化情報の音声データに紐付いた録音日時が「２０
１４年１０月１日」であった場合、これに１年を減算した「２０１３年１０月１日」が、
該当音声データの会話を行った顧客の示唆する実際の時期、すなわち実時期であると特定
出来る。
【００４８】
また、図９は本実施形態の傾向辞書７７のデータ構成例を示す図である。この傾向辞書
７７は、株式銘柄の保有状況を示唆する言葉を規定した辞書であり、上述のテキスト化情
報のうち株式銘柄の保有状況を推定可能な会話内容と、その会話内容を踏まえて推定され
る株式銘柄の保有状況とを対応付けたレコードの集合体となっている。例えば、テキスト
化情報に「昨年から持っている○○○社の株を１０００株売りたい」といった会話内容が
含まれていた場合、このテキスト化情報を傾向辞書７７に照合すれば、「売りたい」とい
う会話内容が特定され、この「売りたい」との会話は、換言すれば該当顧客が該当株式を
保有しているからこそ「売りたい」という状況を意味しており、従って保有状況として「
保有」との値を特定出来る。
【００４９】
また、図１０は本実施形態の個別辞書７８のデータ構成例を示す図である。この個別辞
書７８は、各顧客に関する株式銘柄の取引履歴を格納した辞書であり、本実施形態では、
顧客管理端末６１が顧客情報ＤＢ６２および株式情報ＤＢ６３から、直近の所定期間内に
おける株式売買の履歴情報を抽出、生成したレコードを格納したものとなる。勿論、こう
した顧客管理端末６１によりレコード生成する形態のみならず、通話内容テキスト化シス
テム７が顧客情報ＤＢ６２および株式情報ＤＢ６３を備えて、自ら当該個別辞書７８のレ
コード生成を行うとしてもよい。このような個別辞書７８は、顧客の電話番号など顧客属
性情報をキーとして、売買日時、取引量、株価（時価）、株価（購入時）、株価（売却時
）、売買区分、証券コード、および銘柄名称（正式名称）といった値を対応付けたレコー
ドの集合体となっている。
【００５０】
また、図１１は本実施形態の取引傾向判定辞書８２のデータ構成例を示す図である。こ
の取引傾向判定辞書８２は、売買用会話を示す会話内容に関して、取引傾向の判定基準と
なる売買量基準および売買金額基準、取引傾向を対応付けたレコードの集合体となってい
る。取引傾向判定装置８１が、例えば、ある所定期間に通話内容テキスト化システム７か
ら得た各傾向分析用情報のテキスト化情報を取引傾向判定辞書８２に照合し、或る株式銘
柄について或る実時期の期間内に「売りたい」という会話内容が含まれていた傾向分析用
情報を５つ特定できたとする。また、この５つの傾向分析用情報のテキスト化情報が示す
売買意向のうち売買量を集計すると、「５５００」株の売りであり、それに該当株式銘柄
の時価を乗算すると、売買金額が「２４０００」万円となったものとする。その場合、会
話内容「売りたい」、売買量「５５００」、売買金額「２４０００」万円となり、取引傾
向判定辞書８２によれば、取引傾向は「売り気配」と特定出来ることとなる。
【００５１】
また、図１２は本実施形態の株式変動履歴ＤＢ８５のデータ構成例を示す図である。こ
の株式変動履歴ＤＢ８５は、証券取引市場における直近の所定期間内の各株式銘柄の株価
変動履歴を格納したデータベースであり、証券コードをキーに、銘柄名称（正式名称）、
日時、および株価の各値を対応付けたレコードの集合体となっている。上述の取引傾向判
定装置８１が所定の株式銘柄の取引傾向特定から所定時間が経過したタイミング（例：実
時期）で、判定結果検証装置８４が、取引傾向判定装置８１により特定した該当株式銘柄
の取引傾向（例：売り気配）を、この株式変動履歴ＤＢ８５における該当株式銘柄の価格
傾向（例：下落傾向）と比較し、両者に差違があれば、取引傾向判定辞書８２における売
買量基準または売買金額基準の少なくともいずれかを所定量増減させることとなる。
−−−処理手順例１−−−
【００５２】
以下、本実施形態における取引分析方法の実際手順について図に基づき説明する。以下
で説明する取引分析方法に対応する各種動作は、取引分析システム１００を構成する各シ
ステムがメモリ等に読み出して実行するプログラムによって実現される。そして、このプ
ログラムは、以下に説明される各種の動作を行うためのコードから構成されている。
【００５３】
図１３は、本実施形態における取引分析方法の処理手順例１を示すフロー図である。こ
こではまず、本実施形態の取引分析方法のメインフローについて説明する。この場合まず
、通話内容テキスト化システム７において、録音装置７１が、ＰＢＸ３１および録音ＩＤ
発行装置３３から、顧客との通話内容に対応する音声データ（録音ファイル）、録音ＩＤ
、および顧客属性情報たる電話番号の各情報を取得し（ｓ１０）、これに録音日時の情報
を付与した上で、録音データＤＢ７０に格納する。
【００５４】
次に、通話内容テキスト化システム７において、第１段階テキスト化装置７２が、上述
の録音データＤＢ７０から所定のレコードを読み取り、該当レコードが含む録音ファイル
の音声データに対し、一般辞書７４および株関連辞書７５を適用して、第１段階のテキス
ト化の処理を実行し（ｓ１１）、この処理結果を判定装置向けテキスト化装置７３に与え
る。なお、音声データからテキスト化を図る手法としては、一般的な音声認識プログラム
を採用すればよい。
【００５５】
続いて、通話内容テキスト化システム７において、判定装置向けテキスト化装置７３が
、上述の第１段階テキスト化装置７２から、第１段階のテキスト化処理後の情報、すなわ
ち、一般辞書７４および株関連辞書７５に基づいてテキスト化された情報を取得し、ここ
で得た情報に対して、日時辞書７６、傾向辞書７７、および個別辞書７８を適用し、判定
装置向けテキスト化の処理を実行し（ｓ１２）、この処理結果を取引傾向判定システム８
の取引傾向判定装置８１に与える。
【００５６】
なお、上述の第１段階テキスト化（ｓ１１）、および判定装置向けテキスト化（ｓ１２
）、のステップをあわせてステップｓ１００とし、その詳細については後述する。
【００５７】
次に、取引傾向判定システム８において、取引傾向判定装置８１が、上述の判定装置向
けテキスト化装置７３から、上述の判定装置向けテキスト化の処理後の情報を取得し、こ
こで得た情報に取引傾向判定辞書８２を適用して、該当株式銘柄の取引傾向を推定し（ｓ
１３）、その結果を判定結果表示装置８３で表示させる（ｓ１４）。
【００５８】
なお、上述の取引傾向判定（ｓ１３）、および判定結果出力（ｓ１４）のステップをあ
わせてステップｓ２００とし、その詳細については後述する。
【００５９】
以上が本実施形態の取引分析方法のメインフローとなる。以降、上述のステップｓ１０
０、およびステップｓ２００のそれぞれの詳細について説明する。
−−−処理手順例２−−−
【００６０】
次に、上述のステップｓ１００、すなわち通話内容テキスト化システム７における処理
の詳細について図に基づき説明する。図１４は、本実施形態における取引分析方法の処理
手順例２を示すフロー図である。
【００６１】
まず、第１段階テキスト化装置７２は、録音データＤＢ７０から例えば未処理のレコー
ドを特定し、該当レコードの顧客属性情報、録音日時、および録音ファイル（音声データ
）を読み込む（ｓ１０１）。なお、録音データＤＢ７０における各レコードには、テキス
ト化処理の未済に対応したフラグが、第１段階テキスト化装置７２により付与されるもの
とする。
【００６２】
次に第１段階テキスト化装置７２は、上述のステップｓ１０１で読み込んだ音声データ
を、一般辞書７４に基づく所定の音声認識アルゴリズムでテキスト化し、テキスト化する
（ｓ１０２）。この処理の結果、例えば、「私は昨年から持っているＤＥＦをそろそろ５
００００株売ろうと思っている」というテキストが得られたとして、以降の説明を進める
。またこの処理の実行時点は「２０１４年１０月１日」であるとする。
【００６３】
次に第１段階テキスト化装置７２は、上述のステップｓ１０２で得られたテキスト、す
なわち「私は昨年から持っているＤＥＦをそろそろ５００００株売ろうと思っている」に
、株関連辞書７５の各レコードにおける証券コード、銘柄名称、および通称・略称・俗称
の各値を照合する（ｓ１０３）。
【００６４】
この照合の結果、株関連辞書７５の各レコードにおける上述の各値のいずれかと一致す
る言葉が上述のテキスト中に存在し、該当音声データで顧客が意図する株式銘柄に関する
情報を株関連辞書７５の該当レコードから取得出来た場合（ｓ１０４：ｙ）、第１段階テ
キスト化装置７２は、処理をステップｓ１０５に進める。他方、上述の照合の結果、株関
連辞書７５の各レコードにおける上述の各値のいずれかと一致する言葉が上述のテキスト
中に存在しなかった場合（ｓ１０４：ｎ）、第１段階テキスト化装置７２は処理を終了す
る。
【００６５】
上述のテキスト「私は昨年から持っているＤＥＦをそろそろ５００００株売ろうと思っ
ている」を本実施形態の株関連辞書７５と照合した場合、テキスト中の「ＤＥＦ」なる言
葉が、株関連辞書７５における、証券コードが「ＸＸＸ２」および「ＸＸＸ３」の両レコ
ードが示す通称・略称・俗称の値「ＤＥＦ」と一致するとして特定出来る。よって、この
場合、第１段階テキスト化装置７２は、上述のテキストに関して、顧客が意図する株式銘
柄に関する情報として、証券コード「ＸＸＸ２」および「ＸＸＸ３」を株関連辞書７５か
ら取得出来ることとなる。
【００６６】
次に第１段階テキスト化装置７２は、上述のステップｓ１０４で取得した株式銘柄に関
する情報が、１つの株式銘柄を示すか判定する（ｓ１０５）。この判定の結果、上述のス
テップｓ１０４で取得した株式銘柄に関する情報が、１つの株式銘柄を示すものであった
場合（ｓ１０５：ｙ）、第１段階テキスト化装置７２は処理をステップｓ１１１に進める
。他方、上述の判定の結果、ステップｓ１０４で取得した株式銘柄に関する情報が、複数
の株式銘柄を示すものであった場合（ｓ１０５：ｎ）、第１段階テキスト化装置７２は処
理をステップｓ１０６に進める。本実施形態の場合、上述のステップｓ１０４で取得した
情報が、証券コード「ＸＸＸ２」および「ＸＸＸ３」の２つの株式銘柄についての情報で
あるから、処理はステップｓ１０６に進むこととなる。
【００６７】
ステップｓ１０６において、判定装置向けテキスト化装置７３は、上述のステップｓ１
０２にて第１段階テキスト化装置７２が得ている一般辞書７４によるテキスト化処理後の
情報、すなわち「私は昨年から持っているＤＥＦをそろそろ５００００株売ろうと思って
いる」なるテキストに、傾向辞書７７の各レコードにおける会話内容の値を照合し、該当
テキストにおける傾向辞書７７の会話内容の存在を検索し、該当会話内容に応じた保有状
況の値を特定する。上述のテキストの場合、「売ろうと思っている」なる言葉は、傾向辞
書７７の会話内容「売ろうと思っている」とマッチするため、そのレコードが示す保有状
況「保有」を特定することとなる。
【００６８】
上述のステップｓ１０６の結果、上述のテキストに基づいて保有状況を特定できなかっ
た場合、つまり、テキスト中に傾向辞書７７の会話内容とマッチする言葉が含まれていな
かった場合（ｓ１０７：ｎ）、判定装置向けテキスト化装置７３は処理を終了する。
【００６９】
他方、ステップｓ１０６の結果、上述のテキストに基づいて保有状況を特定できた場合
（ｓ１０７：ｙ）、判定装置向けテキスト化装置７３は、上述のテキスト「私は昨年から
持っているＤＥＦをそろそろ５００００株売ろうと思っている」に、日時辞書７６の各レ
コードにおける処理前テキストの値を照合し（ｓ１０８）、該当テキストにおける日時辞
書７６の処理前テキストの存在を検索する。上述のテキストの場合、「昨年」なる言葉が
、日時辞書７６の処理前テキスト「昨年」とマッチするとして検索されることとなる。
【００７０】
こうして日時辞書７６の処理前テキストの値とマッチする言葉、すなわち時間概念に関
する言葉がテキスト中から検索できた場合、このステップｓ１０８において、判定装置向
けテキスト化装置７３は、その処理前テキストに応じた処理後テキストの値を日時辞書７
６から取得し、これに、録音日時（ステップｓ１０１で得た音声データに付帯）を当ては
めることで実時期を算定する。例えば、上述のテキストから得た「昨年」なる言葉と、録
音日時「２０１４年１０月１日」、処理後テキストの値「録音日時−１年」を踏まえて、
実時期を「２０１３年１０月１日」などと算定出来る。こうした実時期は、該当音声デー
タ中で顧客が話している時間概念の話言葉を、録音時（通話時でもある）の日時を踏まえ
て、暦上および時刻上の数値に変換した値に該当する。
【００７１】
日時辞書７６の処理前テキストの値とマッチする言葉がテキスト中で検索出来ず、実時
期が特定出来なかった場合（ｓ１０９：ｎ）、判定装置向けテキスト化装置７３は処理を
終了する。他方、実時期が特定出来た場合（ｓ１０９：ｙ）、判定装置向けテキスト化装
置７３は、上述のステップｓ１０４、ｓ１０６、ｓ１０８の各処理で得られた情報、すな
わち、テキスト中から特定された複数の株式銘柄すなわち株式銘柄群の情報、音声データ
での顧客の会話が示す保有状況、および、上述の実時期を踏まえて、株式銘柄群に関して
推定した実時期における保有状況と、個別辞書７８における該当顧客（ステップｓ１０１
で得ている顧客属性情報で特定出来る）の各取引履歴が示す各株式銘柄の上述の実時期で
の保有状況とを照合して、実時期に関して上述の株式銘柄群と保有状況が合致する１つの
株式銘柄を個別辞書７８から特定する（ｓ１１０）。
【００７２】
例えば、ステップｓ１０４で得た株式銘柄群、証券コード「ＸＸＸ２：株式会社ＤＥＦ
電鉄」、「ＸＸＸ３：ＤＥＦ電力株式会社」の情報と、該当音声データ中での顧客の会話
が示す保有状況「保有」の値と、上述の株式銘柄群について特定した実時期「２０１３年
１０月１日」を踏まえ、この「２０１３年１０月１日」に、顧客属性情報が「０４５−Ｘ
ＸＸＸ」である顧客が「保有」していた株式銘柄を、図１０で例示した個別辞書７８の各
レコードから検索すると、「２０１３年２月３日」に購入（売買区分：買）し、その後に
売却レコード（売買区分：売のもの）も無い証券コード「ＸＸＸ１」の「株式会社ＡＢＣ
電機」の株式銘柄を特定出来ることとなる。一方、同じ顧客が「２０１３年１０月１８日
」に購入した証券コード「ＸＸＸ４」の「ＧＨＩ商事株式会社」の株式銘柄も存在するが
、実時期「２０１３年１０月１日」より後に保有状態となった株式銘柄であり、ここでは
対象外となる。
【００７３】
次に判定装置向けテキスト化装置７３は、上述のステップｓ１１０で特定した株式銘柄
の情報と、ステップｓ１０２の処理で得ているテキスト、「私は昨年から持っているＤＥ
Ｆをそろそろ５００００株売ろうと思っている」が含む売買の種別「売ろうと思っている
」および売買量「５０００株」（いずれも売買意向の情報）とを少なくとも含む傾向分析
用情報を生成し（ｓ１１１）、これを取引傾向判定システム８の取引傾向判定装置８１に
伝送する。
【００７４】
以上が本実施形態の取引分析方法におけるステップｓ１００、つまり、第１段階テキス
ト化（ｓ１１）、および判定装置向けテキスト化（ｓ１２）の詳細説明である。
−−−処理手順例３−−−
【００７５】
次に、上述のステップｓ２００、すなわち取引傾向判定システム８における処理の詳細
について図に基づき説明する。図１５は、本実施形態における取引分析方法の処理手順例
３を示すフロー図である。
【００７６】
この場合、取引傾向判定システム８において、取引傾向判定装置８１は、判定装置向け
テキスト化装置７３から伝送されてきた傾向分析用情報を取得し（ｓ２０１）、これを例
えば記憶装置８０１に格納する。この傾向分析用情報の取得、格納の処理は、判定装置向
けテキスト化装置７３から傾向分析用情報が伝送されるごとに実行され、記憶装置８０１
には傾向分析用情報が蓄積されることになる。
【００７７】
次に取引傾向判定装置８１は、所定期間蓄積された分の傾向分析用情報を記憶装置８０
１から読み出して、各傾向分析用情報を株式銘柄の情報ごとに分類し、当該分類後の各傾
向分析用情報が示す売買意向の情報のうち売買の種別（例：「売ろうと思っている」）を
取引傾向判定辞書８２に照合する（ｓ２０２）。
【００７８】
この照合により、取引傾向判定装置８１は、取引傾向判定辞書８２の各レコードにおけ
る会話内容の値と合致する売買意向の情報を含む傾向分析用情報を、株式銘柄ごとに特定
する（ｓ２０３）。
【００７９】
続いて取引傾向判定装置８１は、上述のステップｓ２０３で特定した、株式銘柄ごとの
各傾向分析用情報から、売買の種別として「売」に関する傾向分析用情報が示す売買量を
マイナスの値、同様に「買」に関する傾向分析用情報が示す売買量をプラスの値、として
それぞれ集計して合算し、ここで得た合算値である総売買量に対し、該当株式銘柄の時価
（株式変動履歴ＤＢ８５にて特定出来る）を乗算して総売買金額を算定する（ｓ２０４）
。
【００８０】
例えば、「株式会社ＡＢＣ電鉄」の株式について５つの傾向分析用情報が特定され、そ
のうち「売ろうと思っている」なる売買の意向に対応した傾向分析用情報が３つ、「買い
足したい」なる売買の意向に対応した傾向分析用情報が２つであったとする。また、「売
ろうと思っている」に対応する３つの傾向分析用情報のそれぞれが示す売買量の集計値が
「−１４００００」、「買い足したい」に対応する２つの傾向分析用情報のそれぞれが示
す売買量の集計値が「４００００」であったとすれば、これらを合算すれば、「−１００
０００」すなわち「１０００００」株の売りが総売買量の値として得られることとなる。
また、「株式会社ＡＢＣ電鉄」の時価が「７１３円」であったとすれば、総売買金額を「
７１３００００００」円と算定出来る。
【００８１】
次に取引傾向判定装置８１は、ステップｓ２０４で得た総売買量および総売買金額を、
取引傾向判定辞書８２において該当する各基準に照合し、総売買量と総売買金額の少なく
ともいずれかが取引傾向判定辞書８２の該当基準を満たすか判定する（ｓ２０５）。上述
の例の場合、「売ろうと思っている」が支配的であるので、取引傾向判定辞書８２におけ
る会話内容「売ろうと思っている」のレコードが規定する各基準、すなわち売買量基準「
６０００」、売買金額基準「２４０００」万円に対し、総売買量「１０００００」、総売
買金額「７１３００００００」円を照合することとなる。
【００８２】
上述の判定の結果、総売買量および総売買金額の各値が、取引傾向判定辞書８２におけ
る該当条件を満たさない場合（ｓ２０５：ｎ）、取引傾向判定装置８１は処理を終了する
。他方、上述の判定の結果、総売買量および総売買金額の各値が、取引傾向判定辞書８２
における該当条件を満たす場合（ｓ２０５：ｙ）、取引傾向判定装置８１は、取引傾向判
定辞書８２において対応する取引傾向を、該当株式銘柄に関する取引傾向の分析結果とし
て特定し（ｓ２０６）、これを判定結果表示装置８３で表示して（ｓ２０７）、処理を終
了する。上述の例の場合、総売買量「１０００００」、総売買金額「７１３００００００
」円が、売買量基準「６０００」、売買金額基準「２４０００」万円を満たすため、取引
傾向判定辞書８２における「取引傾向」欄の値「売り気配」をとして特定することとなる
。
【００８３】
以上が本実施形態の取引分析方法におけるステップｓ２００、つまり、価格変動判定（
ｓ１３）、および判定結果出力（ｓ１４）の詳細説明である。
−−−処理手順例４−−−
【００８４】
次に、上述の特定した取引傾向の確からしさについて検証し、それに応じて取引傾向判
定辞書８２の修正を行う処理について図に基づき説明する。図１６は、本実施形態におけ
る取引分析方法の処理手順例４を示すフロー図である。
【００８５】
この場合、取引傾向判定システム８の判定結果検証装置８４は、上述の取引傾向判定装
置８１による取引傾向の特定から所定時間経過後（ｓ３０１：ｙ）、例えば直近に特定さ
れた或る株式銘柄の取引傾向と、株価変動履歴ＤＢ８５において特定できる該当株式銘柄
の株価変動履歴に応じた価格傾向とを比較する（ｓ３０２）。例えば、株式変動履歴ＤＢ
８５において、「株式会社ＡＢＣ電鉄」の株価が「７１０円」、「７１１円」、「７１３
円」、と直近では日を追う毎に上昇している、つまり価格傾向は上昇し「買い気配」であ
り、一方、取引傾向判定装置８１で「株式会社ＡＢＣ電鉄」について特定した取引傾向が
「売り気配」であった場合、両者は一致しない。
【００８６】
上述の比較の結果、取引傾向と価格傾向とが一致した場合（ｓ３０３：ｙ）、取引傾向
判定装置８１で特定した取引傾向は実際の株価変動の傾向と一致した正しいものであり、
すなわち取引傾向判定辞書８２の該当基準も妥当であると判定して、判定結果検証装置８
４は処理をステップｓ３０１に戻す。
【００８７】
他方、上述の比較の結果、取引傾向と価格傾向とが一致しなかった場合（ｓ３０３：ｎ
）、取引傾向判定装置８１で特定した取引傾向は実際の株価変動の傾向と一致せず、すな
わち取引傾向判定辞書８２の該当基準も妥当でなかったと判定して、判定結果検証装置８
４は、取引傾向判定辞書８２における売買量基準または売買金額基準の少なくともいずれ
かを所定量増減し（ｓ３０４）、処理を終了する。
【００８８】
上述の例であれば、会話内容「売ろうと思っている」に関する売買量基準「６０００」
、売買金額基準「２４０００」万円のうち、売買量基準「６０００」を厳しくすべく「１
１０００００」に増加させ、或いは更に、売買金額基準「２４０００」万円も厳しくすべ
く「８０００」万円に増加させる。こうした基準であれば、上述の図１５のフローにおけ
るステップｓ２０５の判定にて、基準を満たせず（ｓ２０５：ｎ）に取引傾向は特定され
ないことになり、ひいては図１６のフローにおける処理対象ともならないことになる。
【００８９】
なお、本実施形態の取引分析手法によって得られる分析結果は、該当金融商品を取り扱
う証券会社等でのリソース管理に用いることが出来る。例えば、分析結果が示す取引傾向
によれば、取引量増加が見込まれる金融商品（例：該当金融商品の取引傾向の変化が激し
いもの等）の取引処理用リソース（コンピュータシステム、ネットワーク、電源等）を現
状より所定割合強化する処理を行うとしてもよい。或いは、上述の取引傾向に基づき見込
まれる取引量の大小に応じて、各金融商品間で取引処理用リソースの再配置を行うとして
もよい。
【００９０】
以上、本発明を実施するための最良の形態などについて具体的に説明したが、本発明は
これに限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々変更可能である。
【００９１】
こうした本実施形態によれば、信憑性および鮮度が良好な情報に基づき、金融商品の取
引傾向を精度良好に分析することが可能となる。
【００９２】
本明細書の記載により、少なくとも次のことが明らかにされる。すなわち、本実施形態
の取引分析システムにおいて、前記記憶装置は、金融商品の保有状況を示唆する言葉を規
定した第２辞書と、金融商品の取扱企業の各顧客に関する金融商品の取引履歴を格納した
第３辞書とを更に格納するものであり、前記演算装置は、前記テキスト化した通話内容を
前記第１辞書に適用して、前記通話内容において該当顧客が売買意向を示唆した金融商品
を一意に特定出来ず、金融商品群を特定出来た場合、前記テキスト化した通話内容を前記
第２辞書に適用して、該当顧客における前記金融商品群に関する保有状況を推定し、前記
金融商品群に関して推定した保有状況と、前記第３辞書における該当顧客の各取引履歴が
示す各金融商品の保有状況とを照合して、前記金融商品群と保有状況が合致する金融商品
を前記第３辞書から特定し、前記特定した金融商品の情報と前記テキスト化した通話内容
が示す売買意向の情報とを含む傾向分析用情報を、所定の取引傾向分析アルゴリズムに適
用して、前記特定した金融商品の取引傾向を分析する処理を実行するものである、として
もよい。
【００９３】
これによれば、顧客との通話内容から該当顧客が意図する金融商品を一意に特定出来な
い状況であっても、その顧客における金融商品の保有状況に基づいて該当金融商品を精度
良く特定し、取引傾向分析の対象とすることが可能となる。ひいては、金融機関等とその
顧客との通話という、そもそも売買意思を多少なりとも有することが前提でなされる、信
憑性および鮮度ともに良好と言える会話の内容から特定される、金融商品とその売買意向
の情報（例：売買数、時期など）に基づいて、該当金融商品の取引傾向を精度良好に分析
することが可能となる。
【００９４】
また、本実施形態の取引分析システムにおいて、前記記憶装置は、金融商品の保有状況
を示唆する言葉を規定した第２辞書と、金融商品の取扱企業の各顧客に関する金融商品の
取引履歴を格納した第３辞書と、時間概念に関する言葉と、前記通話内容の録音日時に基
づく実時期との対応関係を規定した第４辞書を更に格納するものであり、前記演算装置は
、前記テキスト化した通話内容を前記第１辞書に適用して、前記通話内容において該当顧
客が売買意向を示唆した金融商品を一意に特定出来ず、金融商品群を特定出来た場合、前
記テキスト化した通話内容を前記第２辞書に適用して、該当顧客における前記金融商品群
に関する保有状況を推定し、前記テキスト化した通話内容を前記第４辞書に適用して、前
記通話内容が含む時間概念に関する言葉が意図する実時期を特定し、前記金融商品群に関
して推定した前記実時期における保有状況と、前記第３辞書における該当顧客の各取引履
歴が示す各金融商品の前記実時期での保有状況とを照合して、前記実時期に関して前記金
融商品群と保有状況が合致する金融商品を前記第３辞書から特定し、前記特定した金融商
品の情報と前記テキスト化した通話内容が示す売買意向の情報とを含む傾向分析用情報を
、所定の取引傾向分析アルゴリズムに適用して、前記特定した金融商品の取引傾向を分析
する処理を実行するものである、としてもよい。
【００９５】
これによれば、顧客との通話内容から該当顧客が意図する金融商品を一意に特定出来な
い状況であっても、その顧客における金融商品の所定時期の保有状況に基づいて該当金融
商品を更に精度良く特定し、取引傾向分析の対象とすることが可能となる。ひいては、金
融機関等とその顧客との通話という、そもそも売買意思を多少なりとも有することが前提
でなされる、信憑性および鮮度ともに良好と言える会話の内容から特定される、金融商品
とその売買意向の情報（例：売買数、時期など）に基づいて、該当金融商品の取引内容を
更に精度良好に分析することが可能となる。
【００９６】
また、本実施形態の取引分析システムにおいて、前記記憶装置は、売買用会話、売買量
基準、および売買金額基準と取引傾向との対応関係を規定する第５辞書を更に格納するも
のであり、前記演算装置は、前記金融商品の取引傾向を分析するに際し、所定の金融商品
に関して得た前記傾向分析用情報における前記売買意向の情報を、前記第５辞書に適用し
て、前記第５辞書における売買用会話と合致する売買用会話を前記売買意向の情報に含ん
でいた傾向分析用情報を特定し、前記特定した各傾向分析用情報から売買量の情報を抽出
して合算し、当該合算で得た総売買量と、前記売買総量に該当金融商品の価格を乗算した
総売買金額とを、前記第５辞書に照合し、前記総売買量と前記総売買金額の少なくともい
ずれかが前記第５辞書の該当基準を満たす場合に、前記第５辞書において対応する取引傾
向を、該当金融商品に関する取引傾向の分析結果として特定するものである、としてもよ
い。
【００９７】
これによれば、顧客との通話内容などから精度良好に特定した所定の金融商品の売買意
向について集計し、この集計結果に基づいたを特定することが可能となる。
【００９８】
また、本実施形態の取引分析システムにおいて、前記記憶装置は、売買用会話、売買量
基準、および売買金額基準と取引傾向との対応関係を規定する第５辞書を更に格納するも
のであり、前記演算装置は、前記金融商品の取引傾向を分析するに際し、所定の金融商品
に関して得た前記傾向分析用情報における前記売買意向の情報を、前記第５辞書に適用し
て、前記第５辞書における売買用会話と合致する売買用会話を前記売買意向の情報に含ん
でいた傾向分析用情報を特定し、前記特定した各傾向分析用情報から売買量の情報を抽出
して合算し、当該合算で得た総売買量と、前記売買総量に該当金融商品の価格を乗算した
総売買金額とを、前記第５辞書に照合し、前記総売買量と前記総売買金額の少なくともい
ずれかが前記第５辞書の該当基準を満たす場合に、前記第５辞書において対応する取引傾
向を、該当金融商品に関する取引傾向の分析結果として特定し、当該特定から所定時間後
、所定装置から得た該当金融商品に関する実際の取引傾向と前記特定した取引傾向との差
違に応じて、前記第５辞書における前記売買量基準または前記売買金額基準の少なくとも
いずれかを所定量増減させる処理を更に実行するものである、としてもよい。
【００９９】
これによれば、顧客との通話内容などから精度良好に特定した所定の金融商品の売買意
向について集計し、この集計結果に基づいたを特定すると共に、そのの妥当性に関する検
証結果に応じて上述の第５辞書を適宜修正し、特定の際の判断基準を適正に維持し続ける
ことが出来る。ひいては、金融商品の取引内容を更に精度良好に分析することが可能とな
る。
【符号の説明】
【０１００】
１、３２  電話機
２  公衆回線網
３  構内電話情報システム
６  顧客情報システム
７  通話内容テキスト化システム
８  取引傾向判定システム
１０  ネットワーク
３１  ＰＢＸ
３３  録音ＩＤ発行装置
３４  録音ＩＤ表示装置
６１  顧客管理端末
６２  顧客情報ＤＢ
６３  株式情報ＤＢ
７０  録音データＤＢ
７１  録音装置
７２  第１段階テキスト化装置
７３  判定装置向けテキスト化装置
７４  一般辞書
７５  株関連辞書（第１辞書）
７６  日時辞書（第４辞書）
７７  傾向辞書（第２辞書）
７８  個別辞書（第３辞書）
８１  取引傾向判定装置
８２  取引傾向判定辞書（第５辞書）
８５  株式変動履歴ＤＢ
１００  取引分析システム
７０１、８０１  記憶装置
７０２、８０２  プログラム
７０３、８０３  メモリ
７０４、８０４  演算装置
７０５、８０５  入力装置
７０６、８０６  出力装置
７０７、８０７  通信装置
【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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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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