(57)【要約】  ＦＡＱ整備支援装置１は、カスタマからの問い合わせとカスタマへの応答内容から、カスタマの質問事項であると判定した質問判定事項を抽出する質問判定部１２と、ＦＡＱ検索システムに保存された前記カスタマの質問事項に対応する検索クエリであって、前記検索クエリに対する検索結果であるＦＡＱの全てがカスタマにとって役に立たなかったと判定されたＦＡＱに対応する検索クエリを抽出するクエリログ抽出部１４と、ＦＡＱ検索システムに登録済みのＦＡＱの質問事項、質問判定事項、及び検索クエリを要素としてクラスタリングを行い、クラスタリングの結果に基づいて、整備するＦＡＱの質問事項の候補を抽出する整備用質問候補抽出部１５と、を備えることで、ＦＡＱの追加、削除といった整備を容易に行なうことを可能とする。
2019156103.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力された検索クエリに関連するＦＡＱを提示するＦＡＱ検索システムに対して、ＦＡＱの整備を支援するＦＡＱ整備支援装置であって、
カスタマからの問い合わせとカスタマへの応答内容から、カスタマの質問事項であると判定した質問判定事項を抽出する質問判定部と、
ＦＡＱ検索システムに保存された前記カスタマの質問事項に対応する検索クエリであって、前記検索クエリに対する検索結果であるＦＡＱの全てがカスタマにとって役に立たなかったと判定された検索クエリを抽出するクエリログ抽出部と、
ＦＡＱ検索システムに登録済みのＦＡＱの質問事項、前記質問判定事項、及び前記検索クエリを要素としてクラスタリングを行い、クラスタリングの結果に基づいて、整備するＦＡＱの質問事項の候補を抽出する整備用質問候補抽出部と、
を備えることを特徴とするＦＡＱ整備支援装置。
【請求項２】
前記整備用質問候補抽出部は、前記登録済みのＦＡＱの質問事項が存在しないクラスタ、又は前記登録済みのＦＡＱの質問事項が複数存在するクラスタの少なくともいずれかのクラスタを提示することを特徴とする、請求項１に記載のＦＡＱ整備支援装置。
【請求項３】
前記質問判定部は、前記抽出した質問判定事項のうち、前記検索クエリと紐付かない質問判定事項を削除することを特徴とする、請求項１又は２に記載のＦＡＱ整備支援装置。
【請求項４】
前記整備用質問候補抽出部は、各クラスタの要素を、クラスタの重心に最も近いものからソートして提示することを特徴とする、請求項１から３のいずれか一項に記載のＦＡＱ整備支援装置。
【請求項５】
前記整備用質問候補抽出部は、密集度が高いクラスタ、要素数が多いクラスタ、又は、全要素数に対するクラスタ内の要素数の割合と密集度とを掛け算した値の大きいクラスタから順に提示することを特徴とする、請求項１から４のいずれか一項に記載のＦＡＱ整備支援装置。
【請求項６】
前記整備用質問候補抽出部は、クラスタの要素数が閾値を超える場合には、再帰的にクラスタリングを行なうことを特徴とする、請求項１から５のいずれか一項に記載のＦＡＱ整備支援装置。
【請求項７】
入力された検索クエリに関連するＦＡＱを提示するＦＡＱ検索システムに対して、ＦＡＱ整備支援装置を用いてＦＡＱの整備を支援するＦＡＱ整備支援方法であって、
カスタマからの問い合わせとカスタマへの応答内容から、カスタマの質問事項であると判定した質問判定事項を抽出するステップと、
ＦＡＱ検索システムに保存された前記カスタマの質問事項に対応する検索クエリであって、前記検索クエリに対する検索結果であるＦＡＱの全てがカスタマにとって役に立たなかったと判定された検索クエリを抽出するステップと、
ＦＡＱ検索システムに登録済みのＦＡＱの質問事項、前記質問判定事項、及び前記検索クエリを要素としてクラスタリングを行い、クラスタリングの結果に基づいて、整備するＦＡＱの質問事項の候補を抽出するステップと、
を含むことを特徴とするＦＡＱ整備支援方法。
【請求項８】
コンピュータを、請求項１から６のいずれか一項に記載のＦＡＱ整備支援装置として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ＦＡＱ検索システムに登録するＦＡＱの整備を支援するＦＡＱ整備支援装置、ＦＡＱ整備支援方法、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、電話を利用した販売や故障受付など、カスタマ対応を行なう部門では、あらかじめ想定される質問事項とその質問事項に対する回答（いわゆる、ＦＡＱ）をデータベースに登録し、ＦＡＱをウェブ上で閲覧・検索することが可能なＦＡＱ検索システムを有している。そして、カスタマからの問い合わせに対する回答を行なう際には、オペレータはカスタマからの問い合わせ内容に応じてＦＡＱ検索システム上で検索を行ったうえで、見つかったＦＡＱの回答に基づいて対応するといった運用形態が増加している。【０００３】
問い合わせ対応の元となるＦＡＱの内容は、提供サービスや外部状況の変化、カスタマからの問い合わせなどに応じて、変化するものである。オペレータに適切かつ効率的にカスタマ対応を行なってもらえるように、頻繁に問い合わせのある質問に対しては、回答を用意した上でＦＡＱとして検索システムに追加するなど、ＦＡＱの内容を継続的にメンテナンスする必要があり、ＦＡＱの追加・削除といったメンテナンス作業が非常に重要である。【０００４】
例えば、新しいＦＡＱを追加する場合、カスタマ対応の音声ログ、オペレータの作業ログに基づくヒアリング等、様々な情報を元に、新たにどのような質問事項と回答のペアを追加すべきかを決定することが、非常に重要である。その決定を行なうためには、日々の業務で随時追加されていく大量の情報を、人手で分析する必要があるため、膨大なコストを要している。【０００５】
上記のように、ＦＡＱ検索システムを採用している場合、カスタマからの問い合わせ内容が検索クエリとして得られるため、この検索クエリが新たなＦＡＱを追加する手がかりとなるが、カスタマからの問い合わせ数に応じて検索クエリも増加するため、検索クエリ全てを人手で解析するのは困難である。【０００６】
そこで、検索クエリに含まれるキーワードと、データベースに記憶された検索対象文章に含まれるキーワードとの類似度を計算することにより、検索クエリに関連する文書を精度よく検索することが可能な情報検索装置が提案されている（特許文献１参照）。特許文献１に記載の技術を用いれば、ある閾値以上の類似度が存在しないＦＡＱを探索し、そのＦＡＱを新たにＦＡＱ検索システムに追加する候補とすることができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２０１７−７２８８５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかしながら、特許文献１に記載の情報検索装置では、そもそも登録されているＦＡＱの数等で、閾値が細かに変動するものであるため、閾値を設定することが難しいという問題がある。【０００９】
かかる事情に鑑みてなされた本発明の目的は、ＦＡＱの追加・削除といった整備を容易に行なうことを可能とするＦＡＱ整備支援装置、ＦＡＱ整備支援方法、及びプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上記課題を解決するため、本発明に係るＦＡＱ整備支援装置は、入力された検索クエリに関連するＦＡＱを提示するＦＡＱ検索システムに対して、ＦＡＱの整備を支援するＦＡＱ整備支援装置であって、カスタマからの問い合わせとカスタマへの応答内容から、カスタマの質問事項であると判定した質問判定事項を抽出する質問判定部と、ＦＡＱ検索システムに保存された前記カスタマの質問事項に対応する検索クエリであって、前記検索クエリに対する検索結果であるＦＡＱの全てがカスタマにとって役に立たなかったと判定された検索クエリを抽出するクエリログ抽出部と、ＦＡＱ検索システムに登録済みのＦＡＱの質問事項、前記質問判定事項、及び前記検索クエリを要素としてクラスタリングを行い、クラスタリングの結果に基づいて、整備するＦＡＱの質問事項の候補を抽出する整備用質問候補抽出部と、を備えることを特徴とする。【００１１】
また、上記課題を解決するため、本発明に係るＦＡＱ整備支援方法は、入力された検索クエリに関連するＦＡＱを提示するＦＡＱ検索システムに対して、ＦＡＱ整備支援装置を用いてＦＡＱの整備を支援するＦＡＱ整備支援方法であって、カスタマからの問い合わせとカスタマへの応答内容から、カスタマの質問事項であると判定した質問判定事項を抽出するステップと、ＦＡＱ検索システムに保存された前記カスタマの質問事項に対応する検索クエリであって、前記検索クエリに対する検索結果であるＦＡＱの全てがカスタマにとって役に立たなかったと判定された検索クエリを抽出するステップと、ＦＡＱ検索システムに登録済みのＦＡＱの質問事項、前記質問判定事項、及び前記検索クエリを要素としてクラスタリングを行い、クラスタリングの結果に基づいて、整備するＦＡＱの質問事項の候補を抽出するステップと、を含むことを特徴とする。【００１２】
また、上記課題を解決するため、本発明に係るプログラムは、コンピュータを、上記ＦＡＱ整備支援装置として機能させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、追加候補となるＦＡＱの質問事項を自動で提示するため、大量の音声データを聞いてＦＡＱ検索システムに追加登録すべきＦＡＱを検討する手間を省くことができる。特にカスタマとの応対内容とＦＡＱ検索システムに登録されたＦＡＱの質問から、登録されていない可能性が高い追加候補のＦＡＱを提示することができる。【００１４】
さらに、ＦＡＱ検索システムに登録されているＦＡＱをクラスタリングすることにより、誤って重複登録してしまったＦＡＱを探すことも可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】本発明の一実施形態に係るＦＡＱ整備支援装置の構成例を示すブロック図である。
【図２】本発明の一実施形態に係るＦＡＱ整備支援装置に入力される、オペレータ及びカスタマから得られる応対ログデータの一例を示す図である。
【図３】本発明の一実施形態に係るＦＡＱ整備支援装置に入力される、カスタマから得られる応対ログデータの一例を示す図である。
【図４】ＦＡＱ検索システムに登録済みのＦＡＱの一例を示す図である。
【図５】クリックアクションログデータの一例を示す図である。
【図６】本発明の一実施形態に係るＦＡＱ整備支援方法の処理例を示すフローチャートである。
【図７】図２（Ｂ）で得られた応対ログデータに対応するクリックアクションログデータの一例を示す図である。
【図８】本発明の一実施形態に係るＦＡＱ整備支援装置が生成するクラスタリングの一例を示す図である。
【図９】本発明の一実施形態に係るＦＡＱ整備支援装置が生成するクラスタのデータ数、面積、密集度、要素数の割合、及び密集度と要素数の割合の一例を示す図である。
【図１０】本発明の一実施形態に係るＦＡＱ整備支援装置が提示する追加候補データの一例を示す図である。
【図１１】本発明の一実施形態に係るＦＡＱ整備支援装置のハードウェア構成例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下、本発明の一実施形態について、図面を参照して詳細に説明する。
【００１７】
本発明の一実施形態に係るＦＡＱ整備支援装置について、以下に説明する。ＦＡＱ整備支援装置は、入力された検索クエリに関連するＦＡＱを提示するＦＡＱ検索システムに対して、ＦＡＱの整備を支援する装置である。図１に、本発明の一実施形態に係るＦＡＱ整備支援装置の構成例を示す。図１に示すＦＡＱ整備支援装置１は、応対ログデータ取得部１１と、質問判定部１２と、クリックアクションログデータ取得部１３と、クエリログ抽出部１４と、整備用質問候補抽出部１５とを備える。
【００１８】
なお、ＦＡＱ整備支援装置１として機能させるためにコンピュータを好適に用いることが可能である。そのようなコンピュータは、ＦＡＱ整備支援装置１の各機能を実現する処理内容を記述したプログラムを該コンピュータの記憶部に格納しておき、該コンピュータのＣＰＵによってこのプログラムを読み出して実行させることで実現することができる。
【００１９】
また、このプログラムは、コンピュータ読取り可能媒体に記録されていてもよい。コンピュータ読取り可能媒体を用いれば、コンピュータにインストールすることが可能である。ここで、プログラムが記録されたコンピュータ読取り可能媒体は、非一過性の記録媒体であってもよい。非一過性の記録媒体は、特に限定されるものではないが、例えば、ＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤ−ＲＯＭなどの記録媒体であってもよい。
【００２０】
音声マイニングシステム２は、オペレータとカスタマとの間の応答内容を音声認識して文書化（テキスト化）したデータである応対ログデータを生成し、応対ログデータ取得部１１に出力する。オペレータではなく自然言語を理解・発話可能な音声対話エージェント（音声対話システム）などを利用した自動応答（自動応答システムの応答）の場合には、発話内容を音声認識して文書化してもよいし、応対内容の元のテキストデータを利用してもよい。また、インターネット上でのチャット経由での問い合わせの場合、音声マイニングシステム２に相当するシステムから、カスタマやオペレータ（自然言語を理解・応答可能なチャットボットシステムによる自動応答を含む）による入力内容がテキストとして得られるため、必ずしも音声データをテキスト化する必要はない。
【００２１】
また、音声マイニングシステム２は、ＦＡＱ検索システムで得られたＦＡＱに対するオペレータのクリックアクションの内容を示すクリックアクションログデータを生成し、クリックアクションログデータ取得部１３に出力する。ＦＡＱ検索システムでは、オペレータなどのユーザがウェブ上で質問事項を入力すると、その質問に対する回答候補が得られる。クリックアクションとは、得られた回答候補に対してユーザが行なうクリック動作のことをいい、例えば、ウェブ上に回答候補が役に立った場合にクリックを促すボタンと、回答候補が役に立たなかった場合にクリックを促すボタンとが表示され、ユーザがいずれかのボタンをクリックすることにより、クリックアクションログデータとして回答候補が役に立ったか否かの情報が記録される。
【００２２】
応対ログデータ取得部１１は、音声マイニングシステム２から応対ログデータを取得し、質問判定部１２に出力する。上記の通り応対ログデータがテキストデータとして既に存在している場合には、それを利用してよい。
【００２３】
図２に、応対ログデータの一例を示す。図２に示す応対ログデータは、チャネルと、音声認識結果と、日時情報とを含む。チャネルには、発話者がオペレータであるかカスタマであるかを区別するための識別子が付与され、Ｏはオペレータを意味し、Ｃはカスタマを意味する。本実施形態では、質問判定はチャネルごと、すなわち発話者ごとに行われるが、より細かく一文ごとに区別してもよい。日時情報とは、音声を取得した日時を示す情報のことをいい、例えば「２０１７−０６−２２；１１：５５：３２」といった情報である。なお、図２では、日時情報の具体的な値を省略している。
【００２４】
質問判定部１２は、応対ログデータ取得部１１から入力された応対ログデータから、カスタマの質問事項であると判定した質問判定事項をまとめて質問応対ログデータとして抽出し、整備用質問候補抽出部１５に出力する。すなわち、質問応対ログデータとは、応対ログデータのうち、質問箇所と判定されたデータをいう。具体的には、質問判定部１２は、分類器で学習されたモデルを用いて、応対ログデータから音声認識結果を取得し、その情報を判定する。学習や判定においては、既知の任意の判定器を用いることができる。詳細については、例えば、Suman Ravuri, Andreas Stolcke,"Recurrent Neural Network and LSTM Models for Lexical Utterance Classification", In Proc. INTERSPEECH 2015, pp.135-139, 2015や、Yoon Kim,"Convolutional Neural Networks for Sentence Classification", In Proc. EMNLP 2014, pp.1746-1751, 2014.を参照されたい。
【００２５】
質問判定部１２は、図２（Ａ）に示した応対ログデータが入力されると、チャネルごとに質問文か否かの判定を行い、図２（Ｂ）に示すように判定結果を得る。応対のチャネル毎に別れていない場合は、一括して判定してもよい。そして、質問判定部１２は、応対ログデータから、「インターネットを解約したいんだけど」と「インターネットはいらないけど、電話は使いたい場合はどうすれば良いですか？」の２つの文章を抽出し、質問応対ログデータとして出力する。
【００２６】
質問判定部１２は、判定精度を高めるために、音声の発話データを用いて学習する。発話データとしては、人手で書き起こしたデータと質問か否かのラベルを利用して学習してもよいし、音声認識したテキストやコンフュージョンネットワークとラベルを用いて学習してもよい。推定時は、書き起こしデータではなく、音声認識したテキストやコンフュージョンネットワークが入力とされるため、学習もこちらで行なうのが望ましい。
【００２７】
なお、追加するＦＡＱの対象となる質問はカスタマから発生することが多い。したがって、カスタマの発話のみを音声認識して文書化したデータを応対ログデータとしてもよい。またオペレータの発話、オペレータからカスタマへの質問の意図の確認や問い返しなどを対象としてもよい。図２（Ａ）に示した音声認識結果をカスタマのみにすると、図３（Ａ）に示すようになる。この応対ログデータを質問判定部１２に入力することで得られる結果は、図３（Ｂ）に示すようになる。
【００２８】
クリックアクションログデータ取得部１３は、音声マイニングシステム２からクリックアクションログデータを取得し、クエリログ抽出部１４に出力する。
【００２９】
図４に、ＦＡＱ検索システムに登録済みのＦＡＱの一例を示す。ＦＡＱは、ＦＡＱを区別するための識別子であるＦＡＱＩＤを含む。
【００３０】
図５に、クリックアクションログデータの一例を示す。ここでは、コンタクトセンタのようなオペレータが対応する場合のフィードバック例としてクリックアクションログを利用しているが、チャットボットや音声対話エージェント等による自動応答の場合には、カスタマに対して直接役に立った程度を質問した回答を利用してもよいし、一連の応対の中からカスタマの役に立った程度を推定・変換したものをログとして利用してもよい。図５に示すクリックアクションログデータは、検索クエリと、ＦＡＱＩＤと、クリック結果と、日時情報とを含む。ここで、検索クエリとは、オペレータによって検索窓に入力されたクエリのことをいう。クリック結果とは、オペレータが、検索結果が役に立ったことを通知するボタンと役に立たなかったことを通知するボタンのいずれをクリックしたかを示す情報のことをいい、多段階の回答から役に立った程度を閾値処理などにより変換し利用してもよい。日時情報とは、オペレータが、検索結果が役に立ったことを通知するボタン又は役に立たなかったことを通知するボタンをクリックした日時を示す情報のことをいう。
【００３１】
クエリログ抽出部１４は、クリックアクションログデータ取得部１３から入力されたクリックアクションログデータから、カスタマにとって役に立たなかったと判定された（オペレータが役に立たなかったと判定した）ＦＡＱに対応する検索クエリをまとめてクエリログデータとして抽出し、整備用質問候補抽出部１５に出力する。
【００３２】
図５に示す例では、取得したクリックログアクションデータのうち、検索クエリに対して検索された結果のＦＡＱすべてが役に立たなかったログデータについて、クエリログ抽出部１４は、検索クエリを抽出する。図５の例では、検索クエリに対してみつかったＦＡＱ全てが役に立たなかった「履歴削除」「インターネット  はじめ方」「インターネット  契約」の３つの検索クエリをクエリログデータとする。
【００３３】
また、クエリログ抽出部１４は、クエリに対して検索された結果のすべてが役に立たなかったログのうち、日時情報を用いて特定の時間におけるログのみをクエリログデータとしてもよい。例えば、図５に示す例で、２０１７年６月２２日１３時以降のログのみを抽出する場合には、「インターネット  はじめ方」と「インターネット  契約」がクエリログデータとして抽出される。
【００３４】
整備用質問候補抽出部１５は、ＦＡＱ検索システムに登録済みのＦＡＱ（以下、「既存ＦＡＱ」という。）の質問事項、質問判定部１２から入力された質問応対ログデータの各質問判定事項、及びクエリログ抽出部１４から入力されたクエリログデータの各検索クエリを要素としてクラスタリングを行い、クラスタリングの結果に基づいて、整備するＦＡＱの質問事項の候補（追加候補データ及び削除候補データ）を抽出し、外部に出力する。なお、文書のクラスタリングには、既知の任意の手法を用いることができる。
【００３５】
次に、本発明の一実施形態に係るＦＡＱ整備支援方法について説明する。図６は、ＦＡＱ整備支援装置１を用いたＦＡＱ整備支援の処理例を示すフローチャートである。
【００３６】
応対ログデータ取得部１１は、音声マイニングシステム２から応対ログデータを取得する。応対ログデータがテキストデータとしてある場合には、音声マイニングシステム２又はそれに相当するシステムに保存されたデータを利用してよい（ステップＳ１０１）。続いて、質問判定部１２は、オペレータとカスタマとの間の応答内容を音声認識して文書化した応対ログデータから、カスタマの質問事項であると判定した質問判定事項を抽出する（ステップＳ１０２）。
【００３７】
続いて、クリックアクションログデータ取得部１３は、音声マイニングシステム２からクリックアクションログデータを取得する（ステップＳ１０３）。続いて、クエリログ抽出部１４は、ＦＡＱ検索システムで得られたＦＡＱに対するオペレータのクリックアクションの内容を示すクリックアクションログデータから、カスタマにとって役に立たなかったと判定されたＦＡＱに対応する検索クエリを抽出する（ステップＳ１０４）。
【００３８】
応対ログデータから質問応対ログデータを抽出するステップＳ１０２と、クリックアクションログデータからクエリログデータを抽出するステップＳ１０３とは、基本的には独立で動くものである。しかし、質問応対ログデータ及びクエリログデータは共に、同じ音声マイニングシステム２から得られるデータであるため、応対ログデータと、クリックアクションログデータが有する日時情報を用いて、質問応対ログデータとクエリログデータとを紐付けることが可能である。質問判定部１２は分類器を用いて判定するため、精度が１００％とはならず、質問応対ログデータにはＦＡＱ検索システムで検索する必要のない質問も含まれる。そのため、紐付けたデータを用いて、質問応対ログデータをクリーニングすることも可能である。
【００３９】
質問応対ログデータのクリーニングについて説明する。図２（Ｂ）で得られた応対ログデータに対応するクリックアクションログデータの一例を図７に示す。この場合、応対ログデータから得られる質問判定事項は、「インターネットを解約したいんだけど」と、「インダーネットはいらないけど、電話は使いたい場合はどうすれば良いですか？」である。クリックアクションログから得られる検索クエリは、「電話のみの契約」である。応対ログデータの日時情報とクリックアクションログの日時情報とを比較し、日時情報の日時の差が閾値以下の場合には、「インターネットはいらないけど、電話は使いたい」と「電話のみの契約」とが紐づくことがわかる。すなわち、「インターネットを解約したい」は質問判定部１２により質問事項であると判定されたが、オペレータが検索をしていないことがわかる。オペレータが検索するまでもない質問はＦＡＱとして用意しても検索がされないので、追加する必要がないと考えられる。そのため、質問判定部１２は、クリックアクションログデータに含まれる日時情報を取得して、質問判定事項と検索クエリとを紐付け、質問判定事項のうち、検索クエリと紐付かない質問（すなわち、オペレータが検索をしていない質問）は削除するといったフィルタリングを行なうこともできる。
【００４０】
最後に、整備用質問候補抽出部１５は、既存ＦＡＱの質問事項、質問判定事項、及び検索クエリを要素としてクラスタリングを行い、クラスタリングの結果に基づいて、整備するＦＡＱの質問事項の候補を抽出して提示し（ステップＳ１０５）、処理を終了する。
【００４１】
図８に、整備用質問候補抽出部１５によるクラスタリングの一例を示す。図８は、既存ＦＡＱの質問事項として、「インターネットの解約方法」、「インターネットの辞め方」、「インターネットが遅い」、及び「インターネットがつながらない」が入力され、質問判定事項として、「インターネットを解約したいんだけど」及び「インターネットはいらないけど、電話は使いたい場合はどうすれば良いですか？」が入力され、検索クエリとして、「インターネット  契約」、「インターネット  はじめ方」、及び「履歴削除」が入力された場合のクラスタリング結果を示しており、クラスタＡからクラスタＦの７つのクラスタに分類される。
【００４２】
整備用質問候補抽出部１５は、既存ＦＡＱの質問事項が存在しないクラスタがある場合には、該クラスタを追加候補データとしてユーザに提示する。これにより、ユーザは、該クラスタに含まれる質問判定事項又は検索クエリに関連するＦＡＱを、ＦＡＱ検索システムのＦＡＱに追加する候補とすることができる。また、整備用質問候補抽出部１５は、既存ＦＡＱの質問事項が複数存在するクラスタがある場合には、該クラスタを削除候補データとしてユーザに提示する。これにより、ユーザは、該クラスタに含まれる重複した質問事項に関連するＦＡＱを、ＦＡＱ検索システムのＦＡＱから削除する候補とすることができる。
【００４３】
例えば、図８に示したようにクラスタリングした場合、クラスタＡ，Ｃ，Ｆには既存ＦＡＱの質問事項が存在しない。よって、クラスタＡに含まれる検索クエリである「インターネット  契約」及び「インターネット  はじめ方」と、クラスタＣに含まれる質問判定事項である「インターネットはいらないけど、電話は使いたい場合はどうすれば良いですか？」と、クラスタＦに含まれる「履歴削除」について、それぞれに関連するＦＡＱをＦＡＱ検索システムのＦＡＱに追加する候補とする。また、クラスタＢには既存ＦＡＱの質問事項が複数存在する。よって、クラスタＢに含まれる質問事項である「インターネットの解約方法」及び「インターネットの辞め方」に関連するＦＡＱをＦＡＱ検索システムのＦＡＱから削除する候補とする。
【００４４】
一つのクラスタの中には、一般的に大量の要素が存在しており、ＦＡＱの追加候補は膨大な数になることが予想され、すべてを人手で確認することは困難である。そのため、整備用質問候補抽出部１５は、以下に示すように、クラスタ内での提示の仕方と、クラスタを提示する順番を考慮してもよい。まず、クラスタ内での提示の仕方については、各クラスタの要素を、クラスタの重心に最も近いものからソートして、タブ区切り等の区切り文字で連結して提示する。これにより、クラスタの代表的な質問候補文から優先的にユーザに提示することができる。
【００４５】
例えば、図８に示したクラスタＡには、「インターネット  契約」と「インターネット  はじめ方」という複数の要素（質問候補文）が存在する。クラスタＡの重心を求め、重心との距離が近い順にソートすると「インターネット  契約」「インターネット  はじめ方」の順番になり、整備用質問候補抽出部１５は、この２つの要素をタブ区切りで連結して提示する。
【００４６】
次に、クラスタを提示する順番について、密集度が高いクラスタ、要素数が多いクラスタ、又は、全要素数に対するクラスタ内の要素数の割合と密集度とを掛け算した値の大きいクラスタから順に提示する。また、削除候補についても同様の手法で提示する順番を決める。ここで、要素数はクラスタ内の要素の数であり、密集度は要素数／クラスタの面積であり、要素数の割合はクラスタ内の要素数／すべての要素数である。クラスタの面積の求め方はクラスタリングの手法によって様々であるが、例えば、重心とクラスタ内の最も遠いものの距離を半径とした円の面積とする。
【００４７】
図９に、図８で追加候補となるクラスタＡ，Ｃ，Ｆについて、データ数、面積、密集度、要素数の割合、及び密集度と要素数の割合の一例を示す。
【００４８】
また、図１０に、整備用質問候補抽出部１５が提示する追加候補データの一例を示す。図１０に示す例では、図９で示した追加候補となるクラスタについて提示する順番を考慮し、密集度の高い順にクラスタＦ，Ａ，Ｃを提示している。なお、クラスタＡについては、上記のとおり、２つの要素をタブ区切りで連結して提示している。
【００４９】
また、整備用質問候補抽出部１５は、クラスタ内の要素数が閾値を超える場合には、再帰的にクラスタリングしてもよい。これにより、クラスタを細分化し、クラスタの大きさを最適化することができる。
【００５０】
上述したように、本発明は、質問判定事項、検索クエリ、及び既存ＦＡＱの質問事項を要素としてクラスタリングを行い、クラスタリングの結果に基づいて、整備するＦＡＱの質問事項の候補を抽出する。本発明によれば、既存ＦＡＱに上記の質問判定事項及び検索クエリを混ぜてクラスタリングを行なうことで、既存ＦＡＱと似ているか否かの閾値をクラスタリングアルゴリズムで自動的に計測し、クラスタ内に既存ＦＡＱの質問事項が存在しないクラスタを追加候補データとして提示することができる。したがって、従来のように大量の音声データを聞いてＦＡＱ検索システムに追加登録すべきＦＡＱを検討する手間を省くことができる。
【００５１】
また、既存ＦＡＱには誤って重複登録されたＦＡＱが存在する場合があるが、本発明では上記のクラスタリングを行なうことで、クラスタ内に同一内容の既存ＦＡＱの質問事項が複数存在する場合には、削除候補データとして提示することができる。
【００５２】
また、本発明では、クラスタリングの結果に基づいて整備するＦＡＱの質問事項の候補を抽出するため、抽出結果を提示する際には、各クラスタの要素を、クラスタの重心に最も近いものからソートして提示したり、密集度が高いクラスタ、要素数が多いクラスタ、又は、全要素数に対するクラスタ内の要素数の割合と密集度とを掛け算した値の大きいクラスタから順に提示したりするといった、優先順位付けによるソートを行うことができる。これにより、更に効率良くＦＡＱの追加・削除の検討を行うことが可能となる。
【００５３】
なお、図１１は、本発明の一実施形態に係るＦＡＱ整備支援装置のハードウェア構成例を示す図である。図１１のＦＡＱ整備支援装置１は、それぞれバスBで相互に接続されているドライブ装置１００、補助記憶装置１０２、メモリ装置１０３、ＣＰＵ１０４、及びインタフェース装置１０５等を有する。
【００５４】
ＦＡＱ整備支援装置１での処理を実現するプログラムは、記録媒体１０１によって提供される。プログラムを記録した記録媒体１０１がドライブ装置１００にセットされると、プログラムが記録媒体１０１からドライブ装置１００を介して補助記憶装置１０２にインストールされる。但し、プログラムのインストールは必ずしも記録媒体１０１より行う必要はなく、ネットワークを介して他のコンピュータよりダウンロードするようにしてもよい。補助記憶装置１０２は、インストールされたプログラムを格納すると共に、必要なファイルやデータ等を格納する。
【００５５】
メモリ装置１０３は、プログラムの起動指示があった場合に、補助記憶装置１０２からプログラムを読み出して格納する。ＣＰＵ１０４は、メモリ装置１０３に格納されたプログラムに従ってＦＡＱ整備支援装置１に係る機能を実行する。インタフェース装置１０５は、ネットワークに接続するためのインタフェースとして用いられる。
【００５６】
なお、記録媒体１０１の一例としては、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤディスク、又はＵＳＢメモリ等の可搬型の記録媒体が挙げられる。また、補助記憶装置１０２の一例としては、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）又はフラッシュメモリ等が挙げられる。記録媒体１０１及び補助記憶装置１０２のいずれについても、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に相当する。
【００５７】
ＦＡＱ整備支援装置１のハードウェアが図１１に示されるように構成される場合、応対ログデータ取得部１１、質問判定部１２、クリックアクションログデータ取得部１３、クエリログ抽出部１４、及び整備用質問候補抽出部１５は、ＦＡＱ整備支援装置１にインストールされた１以上のプログラムが、ＣＰＵ１０４に実行させる処理により実現される。
【００５８】
上述の実施形態は代表的な例として説明したが、本発明の趣旨及び範囲内で、多くの変更及び置換ができることは当業者に明らかである。例えば、応対ログデータやＦＡＱの質問事項など予めテキストデータに変換・処理したものとして記載しているが、音声データとして保持したまま一連の処理を行なってもよい。したがって、本発明は、上述の実施形態によって制限するものと解するべきではなく、請求の範囲から逸脱することなく、種々の変形や変更が可能である。例えば、実施形態の構成図に記載の複数の構成ブロックを１つに組み合わせたり、あるいは１つの構成ブロックを分割したりすることが可能である。
【００５９】
本出願は、２０１８年２月９日に出願された日本国特許出願第２０１８−２２４２５号に基づきその優先権を主張するものであり、同日本国特許出願の全内容を参照することにより本願に援用する。
【符号の説明】
【００６０】
１          ＦＡＱ整備支援装置
２          音声マイニングシステム
１１        応対ログデータ取得部
１２        質問判定部
１３        クリックアクションログデータ取得部
１４        クエリログ抽出部
１５        整備用質問候補抽出部
１００      ドライブ装置
１０１      記録媒体
１０２      補助記憶装置
１０３      メモリ装置
１０４      ＣＰＵ
１０５      インタフェース装置
Ｂ          バス
【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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【国際調査報告】
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