(57)【要約】【課題】オペレータが顧客と対話することでサービスを提供するシステムにおいて、対応に要する時間を短縮し、オペレータの負担を軽減する。【解決手段】ユーザと対話するオペレータが行った操作に基づいて処理を行うコンピュータに対して入力操作の補助を行う入力補助装置。前記ユーザと前記オペレータとが会話する音声を取得する音声取得手段と、前記取得した音声から単語を抽出する単語抽出手段と、予め定められた複数の会話の種別の中から、前記会話に対応する種別を、前記抽出した単語に基づいて決定する会話タイプ決定手段と、会話の種別ごとに複数のキーワードが定義されたデータであるキーワードデータの中から、前記決定した会話の種別に対応する一つ以上のキーワードを、前記抽出した単語に基づいて抽出するキーワード抽出手段と、前記抽出したキーワードに基づいて、前記コンピュータに対する入力操作の補助を行う入力補助手段と、を有する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザと対話するオペレータが行った操作に基づいて処理を行うコンピュータに対して入力操作の補助を行う入力補助装置であって、
前記ユーザと前記オペレータとが会話する音声を取得する音声取得手段と、
前記取得した音声から単語を抽出する単語抽出手段と、
予め定められた複数の会話の種別の中から、前記会話に対応する種別を、前記抽出した単語に基づいて決定する会話タイプ決定手段と、
会話の種別ごとに複数のキーワードが定義されたデータであるキーワードデータの中から、前記決定した会話の種別に対応する一つ以上のキーワードを、前記抽出した単語に基づいて抽出するキーワード抽出手段と、
前記抽出したキーワードに基づいて、前記コンピュータに対する入力操作の補助を行う入力補助手段と、
を有する、入力補助装置。
【請求項２】
前記入力補助手段は、前記決定した会話の種別に基づいて、前記コンピュータに、当該種別に応じたリソースにアクセスさせるための命令を発行する
請求項１に記載の入力補助装置。
【請求項３】
前記コンピュータは、前記オペレータによって入力された情報を第二のコンピュータに送信するものであり、
前記入力補助手段は、抽出された前記キーワードに基づいて、前記オペレータによって入力されるべき情報のうち少なくとも一部を生成する、
請求項１または２に記載の入力補助装置。
【請求項４】
前記コンピュータは、一つ以上の入力フィールドが配置された画面をオペレータに提示して入力を行わせるものであり、
前記入力補助手段は、抽出された前記キーワードに基づいて、前記入力フィールドに対して情報の入力を行う、
請求項３に記載の入力補助装置。
【請求項５】
前記入力フィールドは、テキスト入力、数値入力、選択入力のうち少なくとも一つを行うものである、
請求項４に記載の入力補助装置。
【請求項６】
前記会話タイプ決定手段は、過去の会話から抽出された単語に基づいて学習された識別器を有しており、前記単語抽出手段が抽出した単語を前記識別器に入力して得られる結果に基づいて会話の種別を決定する、
請求項１から５のいずれかに記載の入力補助装置。
【請求項７】
前記会話タイプ決定手段は、ユーザとオペレータが過去に行った会話に関するコーパスを記憶しており、前記コーパスと、前記単語抽出手段が抽出した単語とのマッチング結果に基づいて会話の種別を決定する、
請求項１から５のいずれかに記載の入力補助装置。
【請求項８】
ユーザと対話するオペレータが行った操作に基づいて処理を行うコンピュータに対して入力操作の補助を行う入力補助装置が行う入力補助方法であって、
前記ユーザと前記オペレータとが会話する音声を取得する音声取得ステップと、
前記取得した音声から単語を抽出する単語抽出ステップと、
予め定められた複数の会話の種別の中から、前記会話に対応する種別を、前記抽出した
単語に基づいて決定する会話タイプ決定ステップと、
会話の種別ごとに複数のキーワードが定義されたデータであるキーワードデータの中から、前記決定した会話の種別に対応する一つ以上のキーワードを、前記抽出した単語に基づいて抽出するキーワード抽出ステップと、
前記抽出したキーワードに基づいて、前記コンピュータに対する入力操作の補助を行う入力補助ステップと、
を含む、入力補助方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、コンピュータに対する入力を補助する装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
宿泊や飲食、通信販売など、個人顧客向けの業種において、電話によって対応を行うサービスがある。このようなサービスでは、かかってきた電話をオペレータが受け、コンピュータ等を用いて情報の入力や検索を行い、必要な情報を提供している。
【０００３】
一方で、機械が人と対話することで自動的に情報提供を行うシステムが提案されている。例えば、特許文献１には、入力された音声に基づいて応答文を生成する応答文生成装置が記載されている。このようなシステムを利用することで、オペレータの人件費といったコストを抑えることができる。
【０００４】
しかし、人間が機械と対話するシステムでは、予め想定されたやり取りしか行うことができないため、柔軟性に欠けるという欠点がある。よって、個人顧客向けのサービスにおいては、未だにオペレータによる電話対応が主流となっている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００７−１０２１０４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
オペレータによる顧客対応のコストを抑制する方法のひとつに、電話による応対時間の短縮がある。例えば、オペレータが情報を入力または検索する際の速度を向上させることで、応対にかかる時間を短縮することができる。
【０００７】
本発明は上記の課題を考慮してなされたものであり、オペレータが顧客と対話することでサービスを提供するシステムにおいて、対応に要する時間を短縮し、オペレータの負担を軽減することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明に係る入力補助装置は、ユーザと対話するオペレータが行った操作に基づいて処理を行うコンピュータに対して入力操作の補助を行う入力補助装置である。
具体的には、前記ユーザと前記オペレータとが会話する音声を取得する音声取得手段と、前記取得した音声から単語を抽出する単語抽出手段と、予め定められた複数の会話の種別の中から、前記会話に対応する種別を、前記抽出した単語に基づいて決定する会話タイプ決定手段と、会話の種別ごとに複数のキーワードが定義されたデータであるキーワードデータの中から、前記決定した会話の種別に対応する一つ以上のキーワードを、前記抽出した単語に基づいて抽出するキーワード抽出手段と、前記抽出したキーワードに基づいて、前記コンピュータに対する入力操作の補助を行う入力補助手段と、を有することを特徴とする。
【０００９】
ユーザとは、サービスを受ける側の顧客であり、オペレータとは、ユーザと会話しながらコンピュータを操作し、得られた情報を用いてサービスを提供する者である。
本発明に係る入力補助装置は、オペレータとユーザとが交わした会話の内容に基づいて、オペレータがコンピュータに対して行うべき入力操作を補助する装置である。
例えば、会話の内容が「宿泊施設の予約」についてのものであった場合、予約画面にアクセスするためのコマンドやＵＲＬ、または、予約に必要な情報（例えばホテル名、宿泊日、人数）など、予約サービスを提供するためにオペレータがコンピュータに入力しなければならない情報を自動で生成して入力する。
【００１０】
単語抽出手段は、既知の音声認識技術を用いて、音声データをテキストに変換し、含まれる単語を抽出する手段である。なお、単語とは、必ずしも文法上の１単語である必要はない。例えば、全体として意味を有する複数の単語の組であってもよい。
また、会話タイプ決定手段は、抽出した単語に基づいて、会話の種別を判定する手段である。会話の種別は、例えば、コーパスなどの会話データベースを用いて判定してもよいし、識別器などを用いて判定してもよい。
また、キーワード抽出手段は、種別ごとに定義されたキーワードの中から、決定した種別に対応するキーワードを抽出する手段である。例えば、会話の種別が「宿泊施設の予約」である場合、宿泊日、人数、ホテル名、食事の有無などを表す単語がキーワードとなり得る。よって、「宿泊施設の予約」に対応する複数のキーワードの中から、抽出した単語に対応するキーワードを抽出する。
【００１１】
入力補助手段は、抽出したキーワードに基づいて、入力操作の補助を行う手段である。入力操作の補助とは、サービスを提供するためにコンピュータが必要とする情報を当該コンピュータに与えるものであれば、どのようなものであってもよい。例えば、コンピュータに対するキー入力（タイピング）やマウス操作（ポインティングやクリック、ドラッグ等）をオペレータに代わって行うものであってもよいし、コンピュータが外部に送信するクエリ等を自動で生成するものであってもよい。
【００１２】
また、前記入力補助手段は、前記決定した会話の種別に基づいて、前記コンピュータに、当該種別に応じたリソースにアクセスさせることを特徴としてもよい。
【００１３】
リソースとは、ユーザにサービスを提供するための情報ソースであり、例えば、アプリケーションソフトウェア、データベース、ウェブページ等であるが、これらに限られない。例えば、対象のリソースがアプリケーションソフトウェア（例えば、宿泊施設の予約を行うソフトウェア）である場合、当該ソフトウェア起動するコマンドや命令を発行してもよいし、対象のリソースがウェブページである場合、ブラウザを用いて目的のＵＲＬにアクセスするコマンドや命令を発行してもよい。また、当該リソースに対して更なるアクションを行うための入力フォーム等を自動的に表示させてもよい。
【００１４】
また、前記コンピュータは、前記オペレータによって入力された情報を第二のコンピュータに送信するものであり、前記入力補助手段は、抽出された前記キーワードに基づいて、前記オペレータによって入力されるべき情報のうち少なくとも一部を生成することを特徴としてもよい。
【００１５】
このように、コンピュータが、外部のコンピュータ（データベースやウェブサーバ等）と通信を行って情報を取得するものである場合、当該外部のコンピュータに送信する情報を自動生成するようにしてもよい。例えば、外部のコンピュータに送信するクエリを生成し、自動的に送信するようにしてもよいし、内容を一旦オペレータに提示し、編集できるようにしてもよい。
【００１６】
また、前記コンピュータは、一つ以上の入力フィールドが配置された画面をオペレータに提示して入力を行わせるものであり、前記入力補助手段は、抽出された前記キーワードに基づいて、前記入力フィールドに対して情報の入力を行うことを特徴としてもよい。
【００１７】
例えば、フォームに入力された情報をウェブサーバに送信する場合、当該フォームに設けられたフィールドに対して入力を行ってもよい。また、当該フィールドにデータが入力された後で、自動送信するようにしてもよい。
【００１８】
また、前記入力フィールドは、テキスト入力、数値入力、選択入力のうち少なくとも一つを行うものであることを特徴としてもよい。
【００１９】
例えば、テキストボックスに対する文字列や数値の入力操作、リストボックスやドロップダウンリストの選択操作を代行することで、オペレータが必要な情報にアクセスするのにかかる時間を短縮することができる。
【００２０】
また、前記会話タイプ決定手段は、過去の会話から抽出された単語に基づいて学習された識別器を有しており、前記単語抽出手段が抽出した単語を前記識別器に入力して得られる結果に基づいて会話の種別を決定することを特徴としてもよい。
【００２１】
過去に行われた会話のデータ（例えば、音声から抽出したキーワード）と、当該会話に関連付いた種別とを用いて機械学習を行うことで、キーワードに基づいて会話の種別を特定する識別器を得ることができる。
【００２２】
また、前記会話タイプ決定手段は、ユーザとオペレータが過去に行った会話に関するコーパスを記憶しており、前記コーパスと、前記単語抽出手段が抽出した単語とのマッチング結果に基づいて会話の種別を決定することを特徴としてもよい。
【００２３】
コーパスとは、テキストや発話を集めてデータベース化したものである。例えば、過去に行われた会話に、当該会話の種別を関連付けて記憶させ、単語同士のマッチング結果に基づいて会話の種別を特定するようにしてもよい。
【００２４】
なお、本発明は、上記手段の少なくとも一部を含む入力補助装置として特定することができる。また、前記入力補助装置が行う入力補助方法として特定することもできる。上記処理や手段は、技術的な矛盾が生じない限りにおいて、自由に組み合わせて実施することができる。
【発明の効果】
【００２５】
本発明によれば、オペレータが顧客と対話することでサービスを提供するシステムにおいて、対応に要する時間を短縮し、オペレータの負担を軽減することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２６】
【図１】第一の実施形態に係る入力補助装置のシステム構成図である。
【図２】記憶部１６に記憶されるキーワードテーブルの例である。
【図３】学習フェーズにおける処理フローチャート図である。
【図４】入力補助フェーズにおける第一の処理フローチャート図である。
【図５】入力補助フェーズにおける第二の処理フローチャート図である。
【図６】オペレータが操作するコンピュータに表示される画面の例である。
【図７】第一の実施形態に係る入力補助装置におけるデータの流れを示す図である。
【図８】第二の実施形態における会話コーパスの例である。
【発明を実施するための形態】
【００２７】
（第一の実施形態）
第一の実施形態に係る入力補助装置について、システム構成図である図１を参照しながら説明する。第一の実施形態に係る入力補助装置は、オペレータとユーザとが電話で会話
することで顧客対応を行うサービスにて用いられるコンピュータ（オペレータが操作するコンピュータ）に対して入力補助を行う装置である。なお、本明細書において、入力補助とは、オペレータがコンピュータに入力すべき情報を、オペレータに代わって自動的に入力する動作を指す。また、入力とは、テキストの入力に限られず、コンピュータに対して行う操作全般（例えば選択操作など）を含む。
【００２８】
第一の実施形態に係る入力補助装置１０は、会話取得部１１、単語抽出部１２、会話タイプ決定部１３、キーワード抽出部１４、入力補助部１５、記憶部１６から構成される。
【００２９】
入力補助装置１０は、ＣＰＵ、主記憶装置、補助記憶装置を有する情報処理装置として構成することができる。補助記憶装置に記憶されたプログラムが主記憶装置にロードされ、ＣＰＵによって実行されることで、図１に図示した各手段が機能する。なお、図示した機能の全部または一部は、専用に設計された回路を用いて実行されてもよい。
【００３０】
会話取得部１１は、オペレータとユーザとが電話によって会話する音声をデータで取得し、音声認識を実行してテキストに変換する手段である。会話取得部１１は、取得した音声を随時テキストに変換し、後述する単語抽出部１２にリアルタイムで送信する。以降、テキストに変換された会話を「会話データ」と称する。
単語抽出部１２は、取得した会話データを、自然言語処理によって分割する手段である。例えば、形態素解析などを用いて、会話データを単語単位に分割する。なお、本例では形態素解析を挙げたが、単語抽出部１２は、自然言語で記述されたテキストを単語に分割することができれば、どのような手法を用いてもよい。
また、分割単位は必ずしも文法上の単語である必要はない。例えば、「２０１６年１月１５日／から／２泊」など、意味を有するひとかたまりの語に分割してもよい（スラッシュは分割位置を表す）。
【００３１】
なお、以下の説明では、特に断りがない限り、オペレータとユーザとが通話状態となると、会話取得部１１が自動的に音声に対応するデータを取得し、単語抽出部１２が自動的に単語を抽出するものとする。
【００３２】
会話タイプ決定部１３は、単語抽出部１２が抽出した単語に基づいて、会話の種別（以下、会話タイプ）を決定する手段である。会話タイプは、ユーザに提供するサービスに応じて自由に定義することができる。例えば、「宿泊施設の予約」、「レストランの予約」、「乗車券の予約」、「製品サポート」など、どのようなものであってもよい。会話タイプ決定部１３は、取得した複数の単語に基づいて、オペレータとユーザとの間でどの種別の会話がなされているかを判定する。
また、会話タイプ決定部１３は、過去に行われた会話の内容と、正解となる会話タイプに基づいて学習された識別器を有している。これにより、単語抽出部１２が抽出した単語に基づいて、会話タイプを特定することができる。
【００３３】
キーワード抽出部１４は、会話タイプごとに事前に定義されたキーワードを会話から抽出する手段である。例えば、「宿泊施設の予約」という会話タイプの場合、宿泊施設名、人数、宿泊日、部屋タイプ、泊数などに対応する複数のキーワードが事前に定義されており、単語抽出部１２が抽出した単語と比較することで、対応するキーワードを抽出する。なお、キーワードを記憶するテーブル（キーワードテーブル）は、後述する記憶部１６に記憶されている。図２は、記憶部１６に記憶されているキーワードテーブルの例である。キーワードの具体的な利用方法については後述する。
【００３４】
入力補助部１５は、キーワード抽出部１４によって抽出されたキーワードに基づいて、入力操作の補助に用いるデータを生成し、コンピュータ２０に送信する手段である。補助
の具体的な内容については後述する。
記憶部１６は、装置が用いるデータを一時的または恒久的に記憶する手段である。記憶部１６には、高速に読み書きでき、かつ、大容量な記憶媒体を用いることが好ましい。例えば、フラッシュメモリなどを好適に用いることができる。
【００３５】
本実施形態に係る入力補助システムは、（１）事前に収集した会話データに基づいて、会話タイプ決定部１３が有する識別器を学習させるフェーズ（以下、学習フェーズ）と、（２）オペレータとユーザとの会話に基づいて入力操作の補助を行うフェーズ（以下、入力補助フェーズ）を実行する。
【００３６】
<学習フェーズにおける処理>
まず、学習フェーズにおける処理を表したフローチャートである図３を参照しながら、学習フェーズの詳細について説明する。学習フェーズは、収集した会話データに基づいて、会話タイプ決定部１３が学習を行い、分類器を生成する処理である。
【００３７】
まず、ステップＳ１１で、会話タイプ決定部１３が、会話データに基づいて抽出された単語を収集し、通話単位で記憶部１６に記憶させる。なお、ステップＳ１１で収集する単語は、一回の通話に全て含まれるものであってもよいし、一部のみであってもよい。例えば、会話タイプを特定するのに必要な情報は、通話の前半に多く分布していることがある。よって、より多く情報が分布していると考えられる部分を切り出してもよい。
ステップＳ１１の処理は、ユーザとオペレータとの通話が行われるごとに繰り返し実行され、必要なデータが蓄積された時点で処理はステップＳ１２へ進む。
【００３８】
次に、ステップＳ１２で、通話ごとに正解となる会話タイプを付与する。このステップは、装置の管理者が不図示の入出力手段を用いて手動で行う。本ステップにより、一回の通話から抽出された複数の単語と、会話タイプが紐付いて記憶された状態となる。
ステップＳ１３は、会話タイプ決定部１３が、記憶部１６に記憶されたデータを用いて分類器を生成するステップである。具体的には、それぞれの通話に紐付いた複数の単語の集合と、対応する会話タイプを入力データとして機械学習を行い、分類器モデルを生成する。このような処理を行うと、複数の単語を入力すると、会話タイプを予測して出力する多クラス分類器を得ることができる。
なお、学習フェーズは、一回のみ行ってもよいし、複数回行ってもよい。また、複数回行う場合、分類器を再生成してもよいし、アップデートしてもよい。
【００３９】
<入力補助フェーズにおける処理>
入力補助フェーズは、第一の補助フェーズと、第二の補助フェーズで構成される。
まず、第一の補助フェーズについて説明する。第一の補助フェーズは、サービスの提供に必要なリソースにアクセスするための操作を補助するフェーズである。
例えば、サービスの提供に必要なリソースが宿泊施設の予約サーバである場合、当該予約サーバにアクセスするための画面を呼び出す必要がある。そこで、第一の補助フェーズでは、オペレータとユーザとの会話の内容に基づいて、当該操作を自動的に行う。
図４は、第一の補助フェーズにおける処理を示したフローチャート図である。
【００４０】
まず、ステップＳ２１で、会話タイプ決定部１３が、単語抽出部１２から送信された最新の単語を一つ取得する。なお、会話タイプ決定部１３は、通話の開始から現時点までの単語のリストを保持しており、ステップＳ２１が複数回実行される場合は、取得した最新の単語をリストの末尾に追加する。
次に、ステップＳ２２で、会話タイプ決定部１３が、現在保持しているリストに含まれる複数の単語を分類器に入力する。すなわち、通話が開始してから現時点までの単語を用いて、会話タイプの特定を試みる。ここで、分類に成功した場合（ステップＳ２３−Ｙｅ
ｓ）、処理はステップＳ２４へ遷移する。分類に失敗した場合（ステップＳ２３−Ｎｏ）、処理はステップＳ２１へ戻り、単語の収集を継続する。
なお、ステップＳ２３では、会話タイプが一意に特定できた場合に分類成功としてもよいし、所定以上の尤度（確信度）を持って会話タイプが特定できた場合に分類成功としてもよい。
【００４１】
ステップＳ２４では、会話タイプ決定部１３が、決定した会話タイプを入力補助部１５に送信し、入力補助部１５が、会話タイプに応じたコマンドを生成して、コンピュータ２０に送信する。本実施形態では、オペレータが操作するコンピュータ２０は、インターネット接続されており、所定のサーバ（例えば宿泊施設の予約サーバ）にアクセスすることで、ユーザに対するサービス（例えば宿泊施設の予約サービス）を提供する。
また、本実施形態では、会話タイプに対応するＵＲＬが記憶部１６に予め記憶されており、入力補助部１５が、特定した会話タイプに対応するＵＲＬにアクセスするコマンドを生成し、コンピュータ２０に送信する。これにより、コンピュータ２０上でウェブブラウザが起動し、対応するサーバへのアクセスが自動で行われる。
【００４２】
なお、本実施形態では、ＵＲＬにアクセスするコマンドをコンピュータに対して入力したが、所定のリソース（例えば宿泊施設の予約を行うサービス）にアクセスすることができれば、他のコマンド、命令ないし情報をコンピュータに入力してもよい。例えば、アプリケーションプログラム（例えば宿泊施設の予約を行う業務アプリケーション）を用いてサービスを提供する場合、当該アプリケーションプログラムを起動するコマンドを入力してもよい。
【００４３】
次に、第二の補助フェーズについて説明する。
第二の補助フェーズは、サービスを提供するためのリソースにアクセスした後において、オペレータが行う具体的な情報入力を補助するフェーズである。
例えば、リソースが宿泊施設の予約サーバである場合、予約を受け付けるためには、宿泊施設名、宿泊日、宿泊人数などを入力して照会を行う必要がある。そこで、第二の補助フェーズでは、オペレータとユーザとの会話の内容に基づいて、これらの情報を自動的に入力する。
図５は、第二の補助フェーズの処理を示したフローチャート図である。図５に示した処理は、図４に示した処理に引き続いて実行される。
【００４４】
まず、ステップＳ３１で、キーワード抽出部１４が、単語抽出部１２から送信された最新の単語をひとつ取得する。なお、キーワード抽出部１４は、図４に示した処理で会話タイプ決定部１３が取得した単語リストを引き継いでもよい。この場合、既にリストにある単語の先頭から順に処理を行っていくようにすればよい。
【００４５】
次に、ステップＳ３２で、キーワード抽出部１４が、取得した単語と、キーワードテーブルの内容とを比較し、「会話タイプ」と「キーワード」が一致するものがあるか否かを確認する。この結果、一致するものがあった場合（ステップＳ３３−Ｙｅｓ）、「キーワード種別」フィールドと、「キーワード」フィールドの内容を入力補助部１５へ送信し、処理をステップＳ３４へ遷移させる。一致しなかった場合（ステップＳ３３−Ｎｏ）、処理はステップＳ３１へ戻る。
【００４６】
なお、図２に例示したように、キーワードは正規表現等で表してもよい。このようにすることで、より正確にキーワードを抽出できるようになる。例えば、「子供が２人」というキーワードは、「人数（子供）」に一致し、「１人」というキーワードは、「人数（大人）」に一致する。
また、ステップＳ３３における「一致」とは、完全一致でなくてもよい。少なくとも、
対象の単語が、キーワードテーブルに記録されているキーワードと合致すると判断できればよい。
【００４７】
ステップＳ３４では、入力補助部１５が、取得したキーワードが有するキーワード種別に対応するフィールドがコンピュータ２０の画面上に存在するか確認し、存在する場合に、当該キーワードを当該フィールドに挿入するコマンドを生成し、コンピュータ２０に送信する。なお、取得したキーワード種別に対応するフィールドが存在しない場合、当該キーワードを無視してもよいし、オペレータに問い合わせを行ってもよい。
【００４８】
図６は、コンピュータ２０の画面に表示される（すなわちオペレータに提示される）画面例である。本例では、宿泊施設名（またはエリア名）、宿泊日、泊数、人数、部屋タイプを入力して、複数の宿泊施設から空室を照会するものとする。
例えば、ステップＳ３２で一致したキーワードが、「宿泊施設名」というキーワード種別に対応するものであった場合、キーワードをフィールド６０１に挿入するコマンドをコンピュータ２０に送信する。
ステップＳ３５では、画面上の全てのフィールドに対して入力が行われたか否かを判定する。ここで、画面上の全てのフィールドに対して入力が行われていない場合、処理はステップＳ３１へ戻り、同様の処理を繰り返す。
【００４９】
この処理を繰り返すことで、宿泊施設名（エリア名）、宿泊日、泊数、人数（大人）、人数（子供）、部屋タイプの各フィールドに対する入力が自動的に行われる。なお、フォーム上のフィールドは、テキストボックスであってもよいし、ドロップダウンリスト等であってもよい。また、チェックボックスやラジオボタンなどであってもよい。情報の入力を行うためのものであれば、インタフェースの形態は限定されない。
全てのフィールドが入力されると（ステップＳ３５−Ｙｅｓ）、空室照会ボタンを押下するコマンドが送信され、自動的にフォームが送信されて空室照会が行われる（ステップＳ３６）。
【００５０】
なお、本例では複数のフィールドに対して情報を入力した後で、一括して情報を送信しているが、いくつかのフェーズに分けてもよい。例えば、宿泊施設名を取得したあとで宿泊施設を検索するボタンを押下し、続けて、それ以外の情報の入力を続けてもよい。情報を入力するタイミングと、入力した情報を外部に送信するタイミングはそれぞれ任意である。
また、単語が複数のキーワード種別に一致したような場合（すなわち、入力対象のフィールドが特定できない場合）、オペレータに選択させてもよい。
【００５１】
以上説明したように、第一の実施形態によると、オペレータとユーザとが交わした会話の内容に基づいて会話タイプをリアルタイムで特定し、コンピュータに対する入力補助を行う。これにより、会話を行うだけで必要な操作が自動的に行われ、サービスを提供するための準備が完了する。これにより、オペレータの負担を軽減し、ユーザ対応に要する時間を短縮することができる。
【００５２】
図７は、第一の実施形態におけるデータの流れを示した概要図である。説明したように、本実施形態に係る入力補助装置は、会話から得られた複数の単語に基づいて会話タイプを決定し、また、決定した会話タイプと当該複数の単語とを用いてキーワードを抽出する。このように構成することで、会話タイプごとに特有なキーワードを得ることができる。一般的に、オペレータがコンピュータに入力する情報は、提供しようとするサービスの内容によって大きく異なる。そこで、会話タイプをサービスの内容と関連付け、かつ、会話タイプを加味してキーワードを抽出することで、コンピュータに入力すべき情報を精度よく取得することができる。なお、会話タイプは、コンピュータに入力すべき情報の種類に
応じて定義することが好ましい。例えば、異なる複数のフォームを用いてサービス提供業務を行う場合、フォームごとに会話タイプを定義することが好ましい。
【００５３】
（第二の実施形態）
第一の実施形態では、識別器を用いて会話タイプを決定した。これに対し、第二の実施形態は、過去に行われた会話に含まれる単語を辞書（コーパス）として記憶させ、単語同士のマッチング結果に基づいて会話タイプを決定する実施形態である。
【００５４】
第二の実施形態では、ステップＳ１３で、分類器を生成するかわりに、図８に示したような会話コーパスを生成し、記憶部１６に記憶させる。また、ステップＳ２２で、取得した単語と、会話コーパスに記録されている単語とのマッチングを行い、マッチングの結果に基づいて会話タイプを特定する。マッチングは、例えば、所定の個数以上単語が一致した場合にマッチしたと判定してもよいし、他の方法を用いてもよい。
他の処理については、第一の実施形態と同様であるため、説明は省略する。
【００５５】
（変形例）
上記の実施形態はあくまでも一例であって、本発明はその要旨を逸脱しない範囲内で適宜変更して実施しうる。
例えば、実施形態では、識別器またはコーパスを用いて会話タイプを特定する形態を例示したが、他の方法を用いてもよい。また、実施形態では、テーブルを用いてキーワードを抽出する形態を例示したが、他の方法を用いてもよい。
【００５６】
また、実施形態では、画面上に表示されたフォームを用いて情報の入力を行う形態を例示したが、これ以外の形態によってサービスを提供してもよい。例えば、フォーム以外の入力インタフェースを用いてもよいし、インタフェース画面を介さずに、外部のデータベースやサーバに送信するクエリやＵＲＬを直接生成してもよい。
【００５７】
また、ステップＳ２２で、会話タイプ決定部１３が、単語に応じて重み付けを行い、重み付けが行われた単語を用いて会話タイプを決定するようにしてもよい。例えば、重要と思われる単語に対してより大きい重みを付してもよい。重み付けは、過去の会話データに基づいて決定することができる。同様に、学習フェーズ（ステップＳ１３）において用いる学習データに対して重み付けを行うようにしてもよい。
【００５８】
また、会話タイプの誤判定や、会話タイプを判定できない事象が発生した場合に、オペレータが正しい会話タイプを指定し、当該会話タイプを正解として識別器を再学習させるフェーズを実行させてもよい。
【符号の説明】
【００５９】
１０・・・入力補助装置
１１・・・会話取得部
１２・・・単語抽出部
１３・・・会話タイプ決定部
１４・・・キーワード抽出部
１５・・・入力補助部
１６・・・記憶部
２０・・・コンピュータ
【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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