(57)【要約】  本実施形態の会話分析システムは、コンピュータを利用し、入力部と、会話分析モデル部と、情報処理部とを備えた構成である。前記入力部は、連携して業務を遂行する発話者の会話データを入力する。前記会話分析モデル部は、機械学習により生成された会話分析モデルを使用して、前記入力部により入力される会話データに基づいて、複数の発話者による業務連携に関する会話内容を分析する。前記情報処理部は、前記会話分析モデル部による会話分析結果に基づいて、業務連携に関する複数種の評価情報を生成する。
2020116531.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータを利用する会話分析システムであって、
連携して業務を遂行する発話者の会話データを入力する入力手段と、
機械学習により生成された会話分析モデルを使用して、前記入力手段により入力される会話データに基づいて、複数の発話者による業務連携に関する会話内容を分析する会話分析モデル手段と、
前記会話分析モデル手段による会話分析結果に基づいて、業務連携に関する複数種の評価情報を生成する情報処理手段と
を具備する、会話分析システム。
【請求項２】
クラウドコンピューティングによりサービスとして提供される情報処理機能を利用して構成される、請求項１に記載の会話分析システム。
【請求項３】
前記入力手段は、
複数の発話者による音声データを収集して、業務連携に関する会話内容を示す会話データを生成する手段を含む、請求項１又は２に記載の会話分析システム。
【請求項４】
前記入力手段は、
無線による相互通信手段を使用する、複数の発話者に対する音声認識結果に基づいた音声データを収集する、請求項３に記載の会話分析システム。
【請求項５】
前記会話分析モデル手段は、
発話者の会話データを業務連携の視点に基づいて分類処理し、
分類処理された会話データを使用して、複数の発話者間の業務連携に関する会話分析結果を出力する、請求項１から４のいずれか１項に記載の会話分析システム。
【請求項６】
前記会話分析モデル手段は、
発話者の会話データを行動推定処理により、主体発話及び応答発話を含む発話種別に分類処理し、
分類処理された会話データを使用して、複数の発話者間の業務連携に関する会話分析結果を出力する、請求項５に記載の会話分析システム。
【請求項７】
前記情報処理手段は、
前記会話分析モデル手段による会話分析結果に基づいて、複数の発話者による業務連携に関するダッシュボードを生成する、請求項１から６のいずれか１項に記載の会話分析システム。
【請求項８】
前記情報処理手段は、
前記会話分析モデル手段による会話分析結果、及び発話者毎の発話回数、発話内容を示す情報を利用して、複数の発話者によるコミュニケーション状況を示すダッシュボードを生成する、請求項７に記載の会話分析システム。
【請求項９】
コンピュータを利用する会話分析システムに適用する方法であって、
連携して業務を遂行する発話者の会話データを入力する処理と、
機械学習により生成された会話分析モデルを使用して、入力される会話データに基づいて、複数の発話者による業務連携に関する会話内容を分析する処理と、
会話分析結果に基づいて、業務連携に関する複数種の評価情報を生成する処理と
を実行する、方法。
【請求項１０】
請求項９に記載の方法による各処理を、コンピュータに実行させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、例えばクラウドコンピューティングを利用して実現する、会話分析システム、方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、クラウドコンピューティングを利用して、ソフトウェア機能やプラットフォーム機能（総称して情報処理機能）をサービスとして提供できる仕組み（サース：SaaSやパース:PaaSなどのクラウドサービス）が実現されている。【０００３】
このようなサービスにより提供される情報処理機能として、いわゆる人工知能（ＡＩ）機能を利用し、例えば、飲食業の店舗やホテル等の運営を支援するシステムの構築が可能になっている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】日本国特許第５２８５５７５号公報
【発明の概要】
【０００５】
サービスとして提供されるＡＩ機能を含む情報処理機能を利用して、業務連携に関する従業員の会話を分析できるシステムを構築できれば、例えば店舗等の運営を支援するシステムとして有効である。
【０００６】
そこで、目的は、業務連携に関する従業員の会話を分析できる会話分析システムを提供することにある。
【０００７】
本実施形態の会話分析システムは、コンピュータを利用し、入力手段と、会話分析モデル手段と、情報処理手段とを備えた構成である。前記入力手段は、連携して業務を遂行する発話者の会話データを入力する。前記会話分析モデル手段は、機械学習により生成された会話分析モデルを使用して、前記入力手段により入力される会話データに基づいて、複数の発話者による業務連携に関する会話内容を分析する。前記情報処理手段は、前記会話分析モデル手段による会話分析結果に基づいて、業務連携に関する複数種の評価情報を生成する。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】図１は、実施形態に関するシステムの構成を示すブロック図である。
【図２】図２は、実施形態に関する会話分析処理部の動作を説明するためのフローチャートである。
【図３】図３は、実施形態に関する会話データの付随情報の一例を示す図である。
【図４】図４は、実施形態に関する会話分析モデル処理部の動作を説明するためのフローチャートである。
【図５】図５は、実施形態に関する会話分析モデル処理部の機能を説明するための概念図である。
【図６】図６は、実施形態に関する会話分析による分類モデルの一例を説明するための図である。
【図７】図７は、実施形態に関する会話分析結果の一例を説明するための図である。
【図８】図８は、実施形態に関する会話分析結果の一例を説明するための図である。
【図９】図９は、実施形態に関するダッシュボードの第１の具体例を説明するための図である。
【図１０】図１０は、実施形態に関するダッシュボードの第２の具体例を説明するための図である。
【図１１】図１１は、実施形態に関するダッシュボードの第３の具体例を説明するための図である。
【図１２】図１２は、実施形態に関するダッシュボードの第４の具体例を説明するための図である。
【図１３】図１３は、実施形態に関するダッシュボードの第５の具体例を説明するための図である。
【図１４】図１４は、実施形態に関するダッシュボードの第６の具体例を説明するための図である。
【図１５】図１５は、実施形態に関するダッシュボードの第７の具体例を説明するための図である。
【図１６】図１６は、実施形態に関するダッシュボードの第８の具体例を説明するための図である。
【図１７】図１７は、実施形態に関するダッシュボードの第９の具体例を説明するための図である。
【図１８】図１８は、本変形例における会話データの付随情報の一例を示す図である。
【図１９】図１９は、本変形例に関するダッシュボードの具体例を説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下図面を参照して、実施形態を説明する。
［システムの構成］
図１は、本実施形態のシステム１の構成を示すブロックである。図１に示すように、システム１は、会話分析処理部１０、音声入力処理部１１、出力処理部１６、及びサーバシステム１７を含む構成である。即ち、本実施形態のシステム１は、会話分析処理部１０、音声入力処理部１１及び出力処理部１６を含む会話分析システム、及びサーバシステム１７を含む構成である。
【００１０】
音声入力処理部１１は、インカム通話機器１２及び入力処理部１３を含むインカム音声システムに相当する。インカム通話機器１２は、無線による相互通信（intercommunication）方式の構内電話の一種であり、イヤフォンとマイクからなる業務用通話機器である。
【００１１】
入力処理部１３は、インカム通話機器１２から入力される音声信号を認識する音声認識部１４及びテキスト化処理部１５を含む。テキスト化処理部１５は、音声認識部１４の音声認識結果をテキストデータ（以下、会話データと表記する）に変換する。入力処理部１３により処理された会話データは、図示しない、タブレットやスマートフォン等の端末機器のディスプレイ上に表示可能である。
【００１２】
会話分析処理部１０は、会話分析システムの主要部であり、情報収集部２０、会話分析モデル処理部２１及びダッシュボード作成部２２を含む。会話分析処理部１０は、後述するように、クラウドのサーバシステム１７によりサービスとして提供される情報処理機能により、クライアント側に実現される。クライアント側は、例えばパーソナルコンピュータ（ＰＣ）であり、前述の会話分析システムを構成する。
【００１３】
情報収集部２０は、入力処理部１３から入力される会話データを収集・処理し、会話分析対象の情報を会話分析モデル処理部２１に出力する。情報収集部２０から出力される情報は、会話内容を示す会話データ（テキストデータ）と共に、発話者ＩＤ、発話回数、発話タイミング（日時等も含む）、位置情報、及び音声認識率等の情報を含む。
【００１４】
会話分析モデル処理部２１は、サーバシステム１７から提供される情報処理機能に含まれる機械学習後の会話分析モデルに基づいて、情報収集部２０から出力される情報（会話データ）を分析する。会話分析モデル処理部２１は、後述するように、所定の分類モデルに基づいて、複数の発話者間の業務連携に関する会話分析結果を出力する。会話分析結果は、具体的には、発話者間のコミュニケーションの円滑度等を分析した分析結果を含む。発話者とは、具体例としては、後述するように、店舗やホテル等の従業員に含まれるチームリーダやスタッフ等である。
【００１５】
ダッシュボード作成部２２は、会話分析モデル処理部２１からの分析結果に基づいて、複数の発話者（従業員等）による業務連携に関するダッシュボードを生成する。ダッシュボードは、当該業務連携に関する複数種の評価情報に相当し、ＰＣやスマートフォン等の表示装置の画面上に表示できる情報である。
【００１６】
出力処理部１６は、ダッシュボード作成部２２により生成されるダッシュボードを、ＰＣやスマートフォン等の表示装置の画面上に表示する。なお、出力処理部１６は、当該ダッシュボードを、インターネットを経由してサーバシステム１７に転送してもよい。
【００１７】
サーバシステム１７は、クラウドコンピューティングを利用して、会話分析処理部１０を実現する情報処理機能を、サービスとしてクライアント側（ＰＣ）に提供する。サーバシステム１７は、データ保存部２３、モデル学習・生成部２４、及び知識データベース（知識ＤＢ）２５を含む。
【００１８】
データ保存部２３は、前述したダッシュボード及び入力処理部１３からの会話データ以外に、分析対象となる店舗に関する業種・業務データを格納する。業種・業務データは一般的な各種業界や企業に関するデータを含む。モデル学習・生成部２４は、いわゆるＡＩ機能の機械学習を実行し、会話分析モデル処理部２１の会話分析モデルを生成する。モデル学習・生成部２４は、必要に応じて、データ保存部２３に格納されるデータを使用して、機械学習を繰り返して会話分析モデルを更新できる。知識ＤＢ２５は、モデル学習・生成部２４により生成される会話分析モデル、及びデータ保存部２３に格納されるデータを知識ベースとして格納したものである。
［システムの作用効果］
本実施形態の会話分析システムは、例えば、飲食業の店舗や宿泊施設（ホテル）等の運営を支援するシステムとして、クラウドのサーバシステム１７によりサービスとして提供される情報処理機能により、クライアント側のＰＣにおいて実現される。
【００１９】
具体的には、本実施形態の会話分析システムは、店舗や宿泊施設等で業務に従事する従業員間の業務連携に関わる会話を分析して、当該分析結果をダッシュボード化（可視化）できる情報処理機能を実行する。従業員は、業務を管理するチームリーダや、業務を遂行するスタッフ等を含む。
【００２０】
図２は、本実施形態の会話分析システムの主要部である会話分析処理部１０の動作を説明するためのフローチャートである。前述したように、会話分析システムは、会話分析処理部１０、音声入力処理部１１、及び出力処理部１６を含む。
【００２１】
図２に示すように、会話分析処理部１０は、音声入力処理部１１から会話データを入力する（Ｓ１）。音声入力処理部１１は、各従業員が装着しているインカム通話機器１２により、業務連携に関する相互通話を実行すると、当該相互通話の内容を入力する。音声入力処理部１１は、入力処理部１３により、当該相互通話の音声認識結果をテキストデータに変換する。
【００２２】
情報収集部２０は、音声入力処理部１１から入力される会話データに基づいて、会話分析対象の情報を収集・処理し、会話分析モデル処理部２１に出力する（Ｓ２）。情報収集部２０は、従業員間の会話内容を示す会話データ（テキストデータ）だけでなく、発話者ＩＤ、発話回数、発話タイミング（日時等も含む）、位置情報、及び音声認識率等を含む情報を、会話分析モデル処理部２１に出力する。
【００２３】
発話者ＩＤなど、会話分析モデル処理部２１に出力される会話データの付随情報は、例えば、入力処理部１３により取得又は生成することができる。発話者ＩＤは、従業員が装着しているインカム通話機器１２と利用者を紐付けることにより取得することができる。発話回数は、インカム通話機器１２からの発話入力をカウントすることにより取得可能であり、位置情報は、ＧＰＳを搭載したインカム通信機器１２より取得することができる。発話タイミングは、インカム通話機器１２から発話入力がされた時点の時間情報から取得可能である。時計機能が搭載されたインカム通信機器１２の場合には、インカム通信機器１２から時間情報を取得することも可能である。音声認識率は、音声認識部１４での認識結果から算出することが可能である。
【００２４】
図３（Ａ），（Ｂ）は、発話ＩＤなど、会話分析モデル処理部２１に出力される会話データの付随情報の一例を示す図である。尚、これら情報は、例えばデータ保存部２３に保存される。
【００２５】
図３（Ａ）に示すように、付随情報はインカム通話機器１２の機器番号、それぞれのインカム通話機器１２からの発話者を特定するための発話者ＩＤ、発話者氏名、発話者の役割を示す情報を記録している。
【００２６】
また、図３（Ｂ）に示すように、インカム通話機器１２から入力された発話情報は、発話者ＩＤに対応付けて、発話日、発話開始時間、発話終了時間、発話内容を記録している。本実施形態では、発話情報は、発話者ＩＤ毎に管理しているが、発話日毎、発話者ＩＤおよび発話日毎など、管理方法は問わない。また、発話回数は分析対象として収集した情報に基づき都度算出しても良いが、発話者ＩＤ毎に、発話日、所定期間（１週間、１ヶ月など）単位で集計した回数を、図３（Ｂ）に示す情報に付加して記録しておくと良い。位置情報、音声認識率についても、図３（Ｂ）に示す各発話に対応付けて音声入力処理部１１から該当情報を取得した時点でデータ保存部２３に記録すると良い。
【００２７】
会話分析モデル処理部２１は、サーバシステム１７から提供される情報処理機能に含まれる機械学習後の会話分析モデルに基づいて、情報収集部２０から出力される会話内容を示す会話データを分析する（Ｓ３）。具体的には、会話分析モデル処理部２１は、後述するように、所定の分類モデルに基づいて、複数の発話者間の業務連携に関する会話分析結果を出力する。会話分析結果は、具体的には、発話者間のコミュニケーションの円滑度等を分析した分析結果を含む。
【００２８】
ダッシュボード作成部２２は、会話分析モデル処理部２１からの会話分析結果に基づいて、複数の発話者（従業員等）による業務連携に関するダッシュボードを生成する（Ｓ４）。ダッシュボードは、複数の発話者（従業員等）による業務連携に関する複数種の評価情報に相当する。出力処理部１６は、ダッシュボード作成部２２により生成されるダッシュボードを、ＰＣの表示装置の画面上に表示する（Ｓ５）。
【００２９】
次に、図４のフローチャート、及び図５から図８を参照して、会話分析モデル処理部２１の処理を説明する。
【００３０】
図４に示すように、会話分析モデル処理部２１は、機械学習後の会話分析モデルに基づいて、情報収集部２０により収集された会話データを処理する（Ｓ１０）。ここで、図５は、会話分析モデル処理部２１の機能を説明するための概念図である。
【００３１】
図５に示すように、会話分析モデル処理部２１は、例えば、業務遂行のチーム連携度を認識するための業務連携の視点に基づいた会話分析モデルを使用して、会話データを処理する。具体的には、会話分析モデル処理部２１は、会話分析モデルの基本フレームワーク４０に基づいて、会話データを分類処理する。
【００３２】
基本フレームワーク４０は、例えば、人（Who:役割）、日時（When）、場所（Where）、事象（What）、理由（Why）、会話チャネル（How:コミュニケーションチャネル）からなる。人（役割）は、業務を連携して遂行するチームメンバであり、例えば、チームリーダ（支配人や女将等）及びスタッフ（接客担当者やフロント等）を意味する。コミュニケーションチャネルは、各従業員が装着しているインカム通話機器１２による相互通話を意味する。
【００３３】
会話分析モデル処理部２１は、基本フレームワーク４０に含まれる事象、理由を示す会話データに基づいて、業務を連携して遂行するチームメンバの行動推定処理を実行する（Ｓ１１）。図５に示すように、会話分析モデル処理部２１は、行動推定処理により、複数の分類モデル４２、４３、４４を生成する（Ｓ１２）。
【００３４】
分類モデル４２は、例えば、行動分類型モデルであり、主体発話、応答発話、その他の３種と、主体発話を「依頼・指示」、「探索・催促」、「報告・共有」に分類した５分類として生成される。分類モデル４３は、例えば３種の空間分類型モデルである。分類モデル４３において、脳とは人であり、場とは状態を意味する。さらに、分類モデル４４は、例えば業務別のビジネス要素分類型モデルである。
【００３５】
本実施形態では、会話分析モデル処理部２１は、分類モデル４２（行動分類型モデル）に基づいて、会話データを分類処理する。図６は、行動分類型モデルである分類モデル４２の一例を示す図である。
【００３６】
図６に示すように、会話分析モデル処理部２１は、会話データにおいて、チームリーダやスタッフが主体発話者として発話した内容に対して、「依頼・指示」、「探索・催促」、「報告・共有」の分類ラベルを付加する。各分類ラベルは、チームでの業務連携の要件として、主体的な行動を意味する発話として識別できる。
【００３７】
具体例として、「依頼・指示」の分類ラベルは、例えば、「お願いします」、「よろしく」、「代わりに」等の発話に対して付加される。「依頼・指示」の発話は、業務の仕事を他者に委託し、結果的に業務連携を行っているとの評価が可能である。「探索・催促」の分類ラベルは、例えば、「教えて下さい」、「はどこですか？」、「はどうですか？」、「大丈夫ですか？」等の発話に対して付加される。「探索・催促」の発話は、業務遂行に必要な現場の状況を把握し、結果的に業務連携を行っているとの評価が可能である。
【００３８】
さらに、「報告・共有」の分類ラベルは、例えば、「完了しました」、「行きます」、「しておきました」、「やっておきます」、「終わります」、「予定です」等の発話に対して付加される。「報告・共有」の発話は、必要な情報をチームメンバと共有し、結果的に業務連携を行っているとの評価が可能である。
【００３９】
会話分析モデル処理部２１は、会話データにおいて、チームリーダやスタッフが応答発話者として発話した内容に対して、「応答」の分類ラベルを付加する。「応答」の分類ラベルは、チームでの業務連携の要件として、チーム内の円滑なコミュニケーションを示す基本的な発話として識別できる。「応答」の分類ラベルは、例えば、「ありがとうございます」、「ありがとう」、「承知しました」、「了解しました」、「かしこまりました」等の発話に対して付加される。
【００４０】
会話分析モデル処理部２１は、会話データにおいて、業務とは無関係な発話（ノイズ）に対して、「その他」の分類ラベルを付加する。「その他」の分類ラベルは、例えば、雑談、雑音、識別不能等の発話（音声）に対して付加される。「その他」の発話は、チーム内の円滑なコミュニケーションに支障があるとの評価が可能である。
【００４１】
会話分析モデル処理部２１で分析した分析結果は、図３（Ｂ）に示すように、具体的な発話内容毎に発話種別と分類ラベルが付加され、データ保存部２３に記録される。
【００４２】
図４のフローチャートに戻って、会話分析モデル処理部２１は、生成した所定の分類モデルに基づいて、複数の発話者間の業務連携に関する会話分析結果を出力する（Ｓ１３）。
【００４３】
図７及び図８は、会話分析結果の一例を示す概念図である。図７に示すように、会話分析結果は、例えば、チーム連携モデルとして中央集権型モデル６０や機能分散型モデル６１を示す情報である。図８に示すように、会話分析結果は、例えば、職種別に分類したチーム連携モデルを示す情報である。
【００４４】
図７に示すチーム連携モデルを示す情報は、発話者ＩＤ、発話回数、分類ラベルに基づく分析結果を示しており、リーダ及びスタッフＡ〜Ｄの円のサイズが発話数に相当する。また、リーダと各スタッフＡ〜Ｄとの間を結ぶ各太線６２〜６４はそれぞれ、「依頼」、「探索」、「報告」の各発話を示す。即ち、中央集権型モデル６０では、リーダの発話数が、各スタッフＡ〜Ｄの発話数に対して相対的に多くなる。一方、機能分散型モデル６１では、発話数が分散傾向になり、相対的に発話数が多いスタッフＡ，Ｂ，Ｃがいる反面、リーダの発話数が顕著に多くなることはない。
【００４５】
図８に示すチーム連携モデルを示す情報は、分類レベルに基づく分析結果を示しており、職種別に、「依頼」、「探索」、「報告」の各発話６２〜６４の発話数の割合に相当する。例えば、職種が警備業務７０の場合には、現場の警備員の発話は、「依頼」や「探索」の各発話６２、６３と比較して、「報告」の発話６４の発話数の割合が多くなる。
【００４６】
同様に、例えば、職種が介護業務７１の場合も、現場の介護士の発話は、「報告」の発話６４の発話数の割合が多くなる。また、「依頼」の発話６２の発話数の割合についても、相対的に多くなる。一方、例えば、職種が接客業務７２の場合は、現場の接客担当のスタッフの発話は、「依頼」、「探索」、「報告」の各発話６２〜６４の発話数の割合がほぼ同じになる。
【００４７】
次に、図９から図１７を参照して、ダッシュボード作成部２２により生成されるダッシュボードの具体例を説明する。前述したように、ダッシュボード作成部２２は、データ保存部２３に記録された会話分析モデル処理部２１からの会話分析結果に基づいて、複数の発話者による業務連携に関するダッシュボードを生成する。ダッシュボードは、複数の発話者による業務連携に関する複数種の評価情報に相当する。
【００４８】
本実施形態は、ホテル等の接客業の現場において、複数の発話者（従業員）として、女将（名前Ａ）１００、支配人（名前Ｂ）１０１、フロント１０２、及び接客担当のスタッフ１０３を想定したダッシュボードを作成する。ダッシュボード作成部２２は、データ保存部２３に記録された会話分析モデル処理部２１からの会話分析結果、発話者ＩＤ、発話回数、及び音声認識率を利用してダッシュボードを作成する。
【００４９】
図９は、ダッシュボードの第１の具体例を示す図である。図９に示すように、第１の具体例は、例えば、発話者として女将（Ａ）１００、支配人（Ｂ）１０１、及び接客スタッフ（名前Ｊ）１０３について、業務連携に関する要素として、各発話者の発話の質を示すダッシュボードである。この場合、ダッシュボード作成部２２は、データ保存部２３に記録された情報のうち、分析対象となる発話者ＩＤ「１００Ａ」女将（Ａ）、発話者ＩＤ「１００Ｂ」支配人（Ｂ）、発話者ＩＤ「１００Ｄ」接客スタッフ（Ｊ）の情報を参照し、会話分析モデル処理部２１からの会話分析結果、及び発話者ＩＤ、発話回数、音声認識率を示す情報を利用してダッシュボードを作成する。
【００５０】
ダッシュボードの項目としては、例えば、矢印８０Ａ、８０Ｂ，８０Ｃで示す長期間（１週間から１か月程度）の成長度合い、及び、数字８１Ａ、８１Ｂ，８１Ｃ及び星の数８２Ａ、８２Ｂ，８２Ｃで示す音声認識率スコアを含む。
【００５１】
成長度合いとしては、右矢印８０Ａの場合は維持を示し、さらに良好なら緑色、改善が必要なら赤色や黄色のカラー表示で示す。同様に、下矢印８０Ｂで赤色の場合は、悪化を示す。上矢印８０Ｃで緑色の場合は、改善されていることを示す。音声認識率スコアとしては、高い程、星の数８２Ａを緑色で示し、低い程、星の数８２Ｃを黄色で示し、最も低い場合には、星の数８２Ｂを赤色で示す。なお、各発話者のそれぞれについて、折れ線グラフにより、過去の日付順に音声認識率スコアを示す履歴表示を行うための項目を含むものでもよい。
【００５２】
このようなダッシュボードを、出力処理部１６により、スマートフォンやＰＣの表示装置の画面上に表示すれば、業務連携に関する要素として、各発話者の発話の質の状況を音声認識率スコアで認識できる。発話の質を改善できれば、従業員同士の円滑なコミュニケーションに貢献できる。
【００５３】
図１０は、ダッシュボードの第２の具体例を示す図である。図１０に示すように、第２の具体例は、例えば、女将（Ａ）１００、支配人（Ｂ）１０１、及び接客スタッフ（名前Ｊ）１０３について、業務連携に関する要素として、各発話者の業務ステータスを示すダッシュボードである。この場合、ダッシュボード作成部２２は、上記と同様に、データ保存部２３に記録された情報のうち、分析対象となる発話者ＩＤの情報を参照し、会話分析モデル処理部２１からの会話分析結果、発話者ＩＤ、発話回数、発話タイミング、位置情報、及びインカム通話機器１２のＯＮ／ＯＦＦの状態を示す情報を利用してダッシュボードを作成する。
【００５４】
図１０に示すように、業務ステータスとしては、「通話業務中」、「イベント対応中」、「対応不可」等の各従業員の状況を示す。業務ステータスは、インカム通話聞き１２の状態、従業員の会話内容から把握することが可能であるが、音声入力処理部１１からの入力情報以外の従業員のスケジュール情報なども用いても良い。
【００５５】
ここで、当該ダッシュボードは、業務ステータスだけでなく、従業員ごとのデータのログ情報を含む。このログ情報は、横軸が時間を示し、縦軸が発話回数を示す。具体的には、例えば、支配人（Ｂ）１０１は、午前９時から１１時頃まで、ホテル内で開催されているイベントに対応中９０であることを示す。また、例えば、女将（Ａ）１００は、インカム通話機器１２がＯＦＦされている時間９１、９２があり、この時間が対応不可であることを示す。
【００５６】
このようなダッシュボードを、出力処理部１６により、各従業員のスマートフォンやＰＣの表示装置の画面上に表示すれば、それぞれの状況（多忙や休憩中等）を認識できる。従って、業務連携に関する要素として各従業員の状況を共有できるため、各従業員間の業務連携を円滑に行うことが可能となる。
【００５７】
図１１は、ダッシュボードの第３の具体例を示す図である。図１１に示すように、第３の具体例は、業務連携に関する要素である、チーム内のコミュニケーション状況として、特に従業員の個人別のコミュニケーション状況を示すダッシュボードである。
【００５８】
なお、チームは、例えば、女将（Ａ）１００、支配人（Ｂ）１０１、フロント（名前Ｃ，Ｄ，Ｅ）１０２、及び接客スタッフ（名前Ｆ，Ｇ，Ｈ）１０３からなる。この場合、ダッシュボード作成部２２は、データ保存部２３に記録された情報のうち、分析対象となる発話者ＩＤの情報を参照し、会話分析モデル処理部２１からの会話分析結果、発話者ＩＤ、発話回数、発話タイミング、及び発話内容を示す情報を利用してダッシュボードを作成する。
【００５９】
図１１に示すように、各従業員に対応する円は、その面積が総発話量（発話回数／時間）を示し、表示色が職種／役割（例えば支配人）を示す。また、円間の棒グラフの太さが両者間の総発話量に対する相手との会話の割合を示し、当該棒グラフの比率が両者間の発話比率を示す。例えば、フロント（Ｃ）１０２は、他のフロント（Ｄ）１０２との会話量より、支配人（Ｂ）１０１との会話量の方が多い。また、例えば、支配人（Ｂ）１０１とフロント（Ｃ）１０２との間では、支配人（Ｂ）１０１の発話比率が相対的に多い。
【００６０】
また、例えば、フロント（Ｃ）１０２の円をクリックすると、その従業員を中心とするドーナツチャートにより、会話の相手との会話比率を表示できる。同様に、他の従業員の円をクリックすると、その従業員を中心とするドーナツチャートの表示に切り替えることが可能である。
【００６１】
このようなダッシュボードを、出力処理部１６により、各従業員のスマートフォンやＰＣの表示装置の画面上に表示すれば、それぞれの状況（多忙や休憩中等）を認識できる。従って、業務連携に関する要素として、各従業員の総発話量や従業員間の発話比率を認識できるため、各従業員間の業務連携度や相関の傾向等を推測することが可能となる。
【００６２】
図１２は、ダッシュボードの第４の具体例を示す図である。図１２に示すように、第４の具体例は、業務連携に関する要素として、チーム内のコミュニケーション状況を示すダッシュボードである。なお、チームは、例えば、女将（Ａ）１００、支配人（Ｂ）１０１、フロント１０２、及び接客スタッフ１０３からなる。また、チーム内には、インカム通話機器１２がＯＦＦされている、休暇中等の従業員（Ｆ、Ｉ、Ｌ、Ｑ、Ｒ）１０４が含まれている。
【００６３】
この場合、ダッシュボード作成部２２は、データ保存部２３に記録された情報のうち、分析対象となる発話者ＩＤの情報を参照し、会話分析モデル処理部２１からの会話分析結果、発話者ＩＤ、発話回数、発話タイミング、発話内容、及びインカム通話機器１２のＯＮ／ＯＦＦの状態を示す情報を利用してダッシュボードを作成する。
【００６４】
図１２に示すように、本具体例は、例えば１日の各従業員の発話傾向に基づいて、チーム内のコミュニケーション状況を可視化するダッシュボードである。ここで、各従業員間を結ぶ線が相互通話の相手を示し、当該線の太さが総発話量（発話回数／時間）を示す。
【００６５】
このようなダッシュボードを、出力処理部１６により、各従業員のスマートフォンやＰＣの表示装置の画面上に表示すれば、チーム内の相互通話での総発話量に基づいて、チーム内のコミュニケーション状況を認識できる。従って、業務連携に関する要素として、例えば支配人（Ｂ）１０１を中心とした業務連携が実現されているか否か等を推測できるため、チーム運営の改善等に利用することが可能となる。
【００６６】
図１３は、ダッシュボードの第５の具体例を示す図である。図１３に示すように、第５の具体例は、前述の図１２に示すものと同様であり、業務連携に関する要素として、チーム内のコミュニケーション状況を示すダッシュボードである。この場合、ダッシュボード作成部２２は、データ保存部２３に記録された情報のうち、分析対象となる発話者ＩＤの情報を参照し、会話分析モデル処理部２１からの会話分析結果、発話者ＩＤ、発話回数、発話タイミング、発話内容、及びインカム通話機器１２のＯＮ／ＯＦＦの状態を示す情報を利用してダッシュボードを作成する。
【００６７】
図１３に示すように、本具体例は、例えば支配人（Ｂ）１０１のように、選択した従業員個人の発話傾向に基づいて、チーム内のコミュニケーション状況を可視化するダッシュボードである。ここで、例えば支配人（Ｂ）１０１と結ぶ線が相互通話の相手を示し、当該線の太さが総発話量（発話回数／時間）を示す。なお、当該線を棒グラフ化して、相手との発話比率を表現できるようにしてもよい（図１１を参照）。
【００６８】
このようなダッシュボードを、出力処理部１６により、各従業員のスマートフォンやＰＣの表示装置の画面上に表示すれば、チーム内の個人別に着目して、相互通話での相手と総発話量に基づいて、チーム内のコミュニケーション状況を認識できる。従って、業務連携に関する要素として、各従業員間のコミュニケーション傾向を推測できるため、チーム運営の改善等に利用することが可能となる。また、前述の図１２に示すように、チーム内の全員を対象とするコミュニケーション状況の同時表示に対して、個人単位での表示が可能となるため、個人単位のチーム内のコミュニケーション状況を認識し易くなる。
【００６９】
図１４は、ダッシュボードの第６の具体例を示す図である。図１４に示すように、第６の具体例は、業務連携に関する要素である、チーム内のコミュニケーション状況として、各従業員の発話状況を時系列（タイムライン）で示すダッシュボードである。この場合、ダッシュボード作成部２２は、データ保存部２３に記録された情報のうち、分析対象となる発話者ＩＤを参照し、会話分析モデル処理部２１からの会話分析結果、発話者ＩＤ、発話回数、発話タイミング、発話内容、位置情報及びインカム通話機器１２のＯＮ／ＯＦＦの状態を示す情報を利用してダッシュボードを作成する。
【００７０】
図１４に示すように、本具体例は、例えば１日の各従業員に対する時系列での発話傾向に基づいて、チーム内のコミュニケーション状況を可視化するダッシュボードである。ここで、各枠１３０〜１３２は発話回数の数量程度を示す。枠１３０は相対的に発話回数が多く、以下順に発話回数が少ないことを示す。インカム通話機器１２がＯＦＦの状態を示す「offline」の領域は、発話回数が０であることを示す。
【００７１】
このようなダッシュボードを、出力処理部１６により、各従業員のスマートフォンやＰＣの表示装置の画面上に表示すれば、チーム内の各従業員の発話回数とタイミングに基づいて、チーム内のコミュニケーション状況を認識できる。例えば、フロント（Ｃ）１０２が休憩に入ると（offlineの領域）、その時間では、女将（Ａ）１００と支配人（Ｂ）１０１のいずれの発話回数も相対的に多くなることが認識できる（１３０）。これに対して、接客スタッフ（Ｊ）１０３が休憩に入ると（offlineの領域）、その時間では、女将（Ａ）１００と支配人（Ｂ）１０１のいずれの発話回数も、非常に少ないことが認識できる。
【００７２】
このようなコミュニケーション状況を認識できれば、例えば、フロント（Ｃ）１０２がいない場合には業務が回っていない可能性がある。これから、フロント（Ｃ）１０２の業務量が過多であるか、または業務の連携具合が良くないことが推測できる。従って、業務連携に関する要素として、チーム編成やシフトの改善等に利用することが可能となる。なお、各従業員の発話に含まれる情報として、キーワード（例えば食事）を入力することで、表示内容を選択できれば、多様な業務分析が可能となる。
【００７３】
図１５は、ダッシュボードの第７の具体例を示す図である。図１５に示すように、第７の具体例は、業務連携に関する要素である、チーム内のコミュニケーション状況として、各従業員の発話内容を時系列で示すダッシュボードである。この場合、ダッシュボード作成部２２は、データ保存部２３に記録された情報のうち、分析対象となる発話者ＩＤを参照し、会話分析モデル処理部２１からの会話分析結果、発話者ＩＤ、発話回数、発話タイミング、発話内容、位置情報及びインカム通話機器１２のＯＮ／ＯＦＦの状態を示す情報を利用してダッシュボードを作成する。
【００７４】
図１５に示すように、本具体例は、例えば１日の各従業員に対する時系列での発話内容に基づいて、チーム内の各従業員の業務状況を可視化するダッシュボードである。ここで、各枠と線は、各従業員の発話の繋がりを示している。
【００７５】
このようなダッシュボードを、出力処理部１６により、各従業員のスマートフォンやＰＣの表示装置の画面上に表示すれば、チーム内の各従業員の業務状況と連携具合を認識できる。例えば、支配人（Ｂ）１０１の発話内容１４０に対する、接客スタッフ（Ｊ）１０３の聞き返し（Ｂさん、なんて言いました？）から、支配人（Ｂ）１０１の発話が明瞭でないことが推測できる。あるいは、例えば、接客スタッフ（Ｊ）１０３が、支配人（Ｂ）１０１の発話内容が、食事に関係する事項と勘違いしたと推測できる。さらに、支配人（Ｂ）１０１の発話内容１４０に対して、フロント（Ｃ）１０２の返信（１４２）から支配人（Ｂ）１０１の返信（１４１）までの発話回数が多い程、業務効率が良くないことが推測できる。また、支配人（Ｂ）１０１の発話内容１４０の開始から、支配人（Ｂ）１０１の返信（１４１）までの所要時間が長い程、業務効率が良くないことが推測できる。
【００７６】
従って、チーム内の各従業員の業務状況と連携具合を認識できるため、業務連携に関する要素として、チーム内の業務効率やコミュニケーションの問題を把握し、改善することが可能となる。
【００７７】
図１６は、ダッシュボードの第８の具体例を示す図である。図１６に示すように、第８の具体例は、業務連携に関する要素である、チーム内のコミュニケーション状況、及び各従業員の発話内容を時系列で示すダッシュボードである。この場合、ダッシュボード作成部２２は、データ保存部２３に記録された情報のうち、分析対象となる発話者ＩＤを参照し、会話分析モデル処理部２１からの会話分析結果、発話者ＩＤ、発話回数、発話タイミング、発話内容及びインカム通話機器１２のＯＮ／ＯＦＦの状態を示す情報を利用してダッシュボードを作成する。
【００７８】
図１６に示すように、本具体例は、チーム内の各従業員の発話種別と発話タイミングを複合的に可視化するダッシュボードである。ここで、支配人１０１を中心とするドーナツチャートは、例えば１日当たりの各従業員（支配人１０１及びスタッフＡ〜Ｆ）の発話種別の割合を示す。発話種別とは、主体１５０、応答１５１、その他１５２、及び端末休止１５３を意味する。即ち、主体１５０は、チーム内のコミュニケーションの主体者として指示や要望を発話したことを意味する。応答１５１は、主体１５０に対する応答を意味する。その他１５２は連絡等である。端末休止１５３は、インカム通話機器１２がＯＦＦの状態で、通話できない状態を示す。ここでは、スタッフＥは休暇中等で、支配人１０１とは通話できない状態である。
【００７９】
次に、各従業員の発話状況を時系列で示すタイムチャートは、時刻ごとに、各従業員が発話種別で発話した発話時間を示す。例えば、２１時過ぎに、支配人１０１が主体１５０として、「５番テーブルのお客様を語案内してください」と発話すると、スタッフＤが応答１５１として「了解しました」と返信している。同様にして、各従業員が発話種別で発話する状況を時系列で示す。
【００８０】
このようなダッシュボードを、出力処理部１６により、各従業員のスマートフォンやＰＣの表示装置の画面上に表示すれば、各従業員の発話種別でのコミュニケーション状況を認識できる。この認識から、リーダである支配人のチーム運営能力や、支配人やスタッフの業務連携の状況を推測することが可能となる。
【００８１】
図１７は、ダッシュボードの第９の具体例を示す図である。図１７に示すように、第９の具体例は、前述の図１６に示すものと同様であり、業務連携に関する要素である、チーム内のコミュニケーション状況、及び各従業員の発話内容を時系列で示すダッシュボードである。この場合、ダッシュボード作成部２２は、データ保存部２３に記録された情報のうち、分析対象となる発話者ＩＤを参照し、会話分析モデル処理部２１からの会話分析結果、発話者ＩＤ、発話回数、発話タイミング、及び発話内容を示す情報を利用してダッシュボードを作成する。
【００８２】
図１７に示すように、本具体例は、例えば１日当たりのチーム内の各従業員の発話内容と、業務の場所（現場）での発話タイミングを複合的に可視化するダッシュボードである。例えば、５番テーブルにおいて、スタッフＡが主体１５０として、「５番テーブルを清掃してください」と発話すると、スタッフＤが応答１５１として「了解しました」と返信している。同様にして、例えば、入口側において、支配人が主体１５０として、「５番にご内してください」と発話すると、スタッフＢが応答１５１として「分かりました」と返信している。
【００８３】
このようなダッシュボードを、出力処理部１６により、各従業員のスマートフォンやＰＣの表示装置の画面上に表示すれば、各従業員の発話種別でのコミュニケーション状況を認識できる。この認識から、リーダである支配人のチーム運営能力や、支配人やスタッフの業務連携の状況を推測することが可能となる。
【００８４】
以上のように、本実施形態の会話分析システムを、例えば、飲食業の店舗や宿泊施設（ホテル）等の運営を支援するシステムとして、例えばクライアント側のＰＣに構築することにより、店舗や宿泊施設等で業務に従事する従業員間の会話を分析できる。本実施形態の会話分析システムは、クラウドのサーバシステム１７によりサービスとして提供される情報処理機能により実現できる。
【００８５】
本実施形態の会話分析システムは、従業員間の会話分析処理により会話分析結果を出力し、当該会話分析結果に基づいて、業務連携に関わる従業員間のコミュニケーション状況を多様な表示形態でのダッシュボードを生成できる。従って、当該ダッシュボードをＰＣやスマートフォン等の画面上に表示することにより、従業員間のコミュニケーション状況を多様な表示形態で可視化できる。従って、例えば、飲食業の店舗や宿泊施設（ホテル）等において、従業員間のコミュニケーションの円滑度、業務連携状況、従業員の業務効率等を推測することが可能となる。
【００８６】
これにより、ダッシュボードに基づいて、例えば各店舗の売上額との因果関係（相関）から、従業員間の業務連携による生産性を比較し、結果的に運営状況の改善や生産性の向上等を図るための分析、施策、経営指導等の立案を支援できる。なお、生産性の比較・分析処理では、当該分析対象と同様の業界・業種・業務別の会話分析データ等を利用してもよい。
【００８７】
（変形例）
上述の実施形態では、会話分析システムにおける分析結果のダッシュボード化（可視化）について、発話者の発話の質の可視化（図９）、各発話者の業務ステータスの可視化（図１０）、各発話者の発話量、発話者同士（両者間）の会話の割合（図１１）、チーム内のコミュニケーション状況として、相互通話の相手や、その相手との会話量など（図１２、図１３）、およびチーム内のコミュニケーション状況の時系列表示（図１４、図１５、図１６）等の具体例を示したが、本変形例では、発話内容に着目し、発話内容の分析結果を分類化して表示することで、発話内容から見たチーム内のコミュニケーション状況を分かりやすく可視化する例について説明する。
【００８８】
可視化するための会話分析システムの構成および動作フローは、実施形態で説明した構成、動作フローと変わらず、ダッシュボード化するための会話分類とダッシュボード化（可視化）処理が異なる。本変形例では、行動分類型モデル４２に基づく会話データ分類処理により設定された分類ラベルを利用して、会話内容からの分析結果を可視化する。
【００８９】
具体的には、本変形例の会話分析処理は、会話分析モデル処理部２１が、行動分類型モデル４２に基づき、発話種別（主体発話、応答発話、その他）および分類ラベル（「依頼・指示」、「探索・催促」、「報告・共有」）を付した会話を、更に以下に示す各領域に分類する処理を実行する。
【００９０】
（１）「基本品質領域」は、通常業務における本来のチーム内会話（業務指示や完了報告など）が分類され、主に、主体発話の種別や応答発話の種別が付された発話の中に含まれる。
【００９１】
（２）「価値創造領域」は、チーム力を向上させる会話（苦情情報共有や作業応援など）が分類され、主に、主体発話の「探索・催促」「報告・共有」の分類ラベルが付された発話の中に含まれる。
【００９２】
（３）「ミッション外領域」は、無駄の削減やオペレーション改善につながる会話（雑談や非効率的なオペレーションなど）が分類され、主に、その他の種別が付与された発話に含まれる。
【００９３】
（４）「ノイズ領域」は、雑音や識別不能なノイズが分類され、主に、その他の種別が付された発話の中に含まれる。
【００９４】
続いて、会話分析モデル処理部２１における上記各領域への分類処理について具体的に説明する。
【００９５】
図１８は、本変形例における会話分析モデル処理部２１に出力される会話データの付随情報の一例を示す図である。尚、これらの情報は、例えばデータ保存部２３に保存される。
【００９６】
図１８に示すように、上述の実施形態と同様、会話分析モデル処理部２１は、インカム通話機器１２から入力された発話情報に対して、発話者ＩＤ、発話日、発話開始時間、発話終了時間、発話内容、図６に示す分析モデル４２の行動分類型モデルに基づき付与された発話種別、分類モデルを対応付けて記録する。更に、会話分析モデル処理部２１は、発話種別が「主体」かつ「依頼・指示」が付与された会話、および発話種別に「応答」が付与された発話に「基本品質領域（第Ｉ領域ラベル）」を設定する。また、発話種別が「主体」かつ「探索・催促」または「報告・共有」が付与された発話のうち、「どれくらいで終わりますか」「完了しました」など、業務依頼や指示に対する催促や報告に該当する発会話に「基本品質領域（第Ｉ領域ラベル）」を設定する。
【００９７】
一方、発話種別が「主体」かつ「探索・催促」または「報告・共有」が付され発話のうち、業務依頼や指示に対する催促や報告以外の、チーム内で対応すべく共有情報、例えば「クレームです」「苦情情報」や、チーム内での気遣い、例えば「お手伝いします」「作業応援します」など、チーム力向上のための発話に「価値創造領域（第ＩＩ領域ラベル）」を設定する。
【００９８】
会話種別が「その他」が付された会話のうち、雑音やノイズ以外の雑談や非効率なオペレーション、例えば「復唱します」などの発話に「ミッション外領域（第ＩＩＩ領域ラベル）」を設定する。会話種別が「その他」が付された発話のうち、雑音やノイズについては「ノイズ領域（第ＩＶ領域ラベル）」を設定する。
【００９９】
続いて、会話分析モデル処理部２１で設定された領域ラベルに基づく、会話の分析結果を示すダッシュボードについて説明する。図１９は、変形例に関するダッシュボードの具具体例を説明するための図である。
【０１００】
ダッシュボード作成部２２は、所定の範囲のチーム内の会話に対する、会話分析モデル処理部２１で設定された領域ラベルに基づき、図１９に示すように、チーム内の会話を、各領域に該当する発話の割合で示す。このようにマトリクス表示することで、チーム内の会話履歴を個別に参照することなく、チーム内のコミュニケーション状況を認識できる。例えば、飲食業の店舗や宿泊施設（ホテル）等のチェーン店の場合には、店舗や施設ごとに、このようなマトリクス表示で比較することにより、チーム内のコミュニケーションの課題などを分析することもできる。
【０１０１】
本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。
【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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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【国際調査報告】
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