デジタルトランスフォーメーションの未来を切り拓く先進的メディア処理技術――コンタクトセンタAI

コンタクトセンタAI

対話理解

FAQ検索

オペレータの応対を支援する
自動知識支援システム
近年，コンタクトセンタでは取り扱う商品やサービスの種類や複雑さが増大し，それに伴うオペレータに求められる知識量の増加はオペレータにとっては大きな負担となり，オペレータの定着率も低下しています．本稿では，特に業務経験の浅いオペレータを支援するために，応対中のオペレータに適切な情報（知識）を自動的に提示する自動知識支援システムを紹介します．

コンタクトセンタの課題

は せ が わたかあき

長谷川 隆明
や ま だ

せ つ お

山田 節夫

せきぐちゆういちろう/関口 裕一郎
た も とまさふみ/田本 真詞NTTメディアインテリジェンス研究所

トセンタ（コールセンタ）に電話をか類似質問とその回答が表示されます．

けてきたお客さまの用件に基づいて適本システムは以下のステップからなります．

コンタクトセンタは企業の顧客接点切な情報を応対中のオペレータに提示として重要な役割を担っています．短することで，業務経験の浅いオペレー① 音声対話のテキスト化：「話し時間で適切に応対することによって顧タを支援するシステムです．オペレー

終わり判定」により，オペレータ客満足度を向上させることが大きな目

タが閲覧 ・ 操作するシステムの画面をとお客さまの音声対話を認識し標の 1 つとなっています．しかしなが

図 ₁ に示します．画面の左側にはオペてオペレータが見やすいかたち

ら，取り扱う商品やサービスの種類やレータとお客さまの発話がテキストとでテキストにします．

複雑さは年々増大し，それに伴うオペして表示され，画面の右側にはお客さ② 音声対話の構造化：「応対シーレータに求められる知識量の増加はオまの用件を伝える発話あるいはオペン推定」により，コンタクトセンペレータにとって大きな負担となり，レータの用件を確認する発話から自動タの音声対話にみられる特徴かオペレータの定着率も低下していまで検索されたFAQからスコアの高いら音声対話を構造化します．

す．このような状況の中で，特に業務経験の浅いオペレータを支援するために，応対中のオペレータに適切な情報（知識）を自動的に提示する自動知識支援システムを開発しています．
一方，オペレータに提示する情報（知識）の作成 ・ 維持には大きなコストがかかっています．これらのコストを下げるために，情報（知識）の 1 つである FAQ（Frequent Asked Question）の整備を支援する技術にも取り組んでいます．本稿では自動知識支援システ
ムおよびFAQ整備支援技術について紹介します．

自動知識支援システムの概要
自動知識支援システムは，コンタク

16

NTT技術ジャーナル 2019.7

図₁

自動知識支援画面

特 集③ FAQ検索の自動化：「FAQ検索

まは電話を掛ける際に考えながら用件判定する機能です．1000通話程度の発話判定」により，お客さまの用を伝えるため，発話がゆっくりになっ教 師 デ ー タ か らDNN（Deep Neural

件を含む発話あるいはオペレーたり，間が空いたり，つっかえたりしNet­work）によって学習されたモデル

タが用件を確認する発話を抽出ます．そのため，お客さまの発話の音による判定に加え，相手のあいづちをし，それをFAQ検索のクエリとし声認識結果をそのまま表示すると，無視しながら，話者が変わる話者交代て利用することであらかじめ作ポーズが空いたところで区切れてしまの時点で直前の話者は話し終わったと成されたFAQを自動検索します．

い，本来は意味的にはひとまとまりにみなすヒューリスティックスによる補音声認識から発話判定までの具体的して表示するべき発話が分割され，分完を行うことで，高い判定精度を確保な様子を図 ２ に示します．

かりにくくなってしまいます．自動知しています．

■音声対話のテキスト化

識支援システムでは「話し終わり判定」■音声対話の構造化

音声をテキスト化するには，最初にという機能を実現し，比較的長い単位コンタクトセンタの対話は，特定の音声認識技術を用いますが，音声認識で発話を表示しています．本機能は，商品に関する問合せや特定のサービスの結果をそのまま表示するだけではオ

音声認識の結果を受けて，オペレータに対する手続きの依頼など，業務で扱ペレータとお客さまの ２ 人の対話を見やお客さまが話し終わったかどうか，うタスクに偏った対話であるため，対やすくすることはできません．お客さ言いたいことを言い切ったかどうかを話の流れには典型的なパターンがみら

発話（音声認識）

発話（話し終わり判定）

応対シーン推定

お待たせいたしました．ひのまる火災
保険カスタマーセンターの○○です．

お待たせいたしました．ひのまる火災
保険カスタマーセンターの○○です．

オープニングのシーン

すいません，今御社の火災保険に入ってるんですが，すいません，今御社の火災保険に入ってるんですが，実は，今月末をもって引越しをすることになりまして，それで解約になるのか，それとも住居の変更に伴ってそのまま契約を継続することができるのかっていうのを，教えていただきたかったんですよね．

実は，今月末をもって引越しをすることになりまして，それで解約になるのか，それとも住居の変更に伴ってそのまま契約を継続することができるのかっていうのを，教えていただきたかったんですよね．
ご契約がお引っ越しのために解約になるのか，それとも転居先の方に引き移すことができるのかを確認されたいということですね．
はい，そういうことです．
それでは一度ご契約を確認させていただきます．ご契約者様のお名前をお願いいたします．
○○□□です．

用件
問合せ把握のシーン

ご契約がお引っ越しのために解約になるのか，それとも転居先の方に引き移すことができるのかを確認されたいということですね．

用件確認

はい，そういうことです．
それでは一度ご契約を確認させていただきます．ご契約者様のお名前をお願いいたします．

本人確認のシーン○○□□です．
○○□□様ですね．

対応のシーン⁝

それではですね，代理店の者からご連絡させていただきます．

⁝○○□□様ですね．それではですね，代理店の者からご連絡させていただきます．

FAQ検索発話判定

図2

自動知識支援のステップ

NTT技術ジャーナル 2019.717デジタルトランスフォーメーションの未来を切り拓く先進的メディア処理技術――コンタクトセンタAIれます．例えば，ある保険商品に関すく発話に含まれる「解約」や「住所変FAQ検索を行っても，それに対応する問合せを受け付けるコールセンタで更」といったキーワードがなければオるFAQが検索対象として整備されては，オペレータによる自身の名前を名ペレータにとって有効なFAQを検索いなければ，適切な検索結果を返すこ乗るあいさつから始まり，お客さまがすることができません．
このように「話とはできません．FAQは質問文と回電話をかけてきた用件を確認し，契約し終わり判定」の結果を利用すること答文から構成されますが，回答文につ者や契約内容を確認したうえで，用件で，発話から適切なクエリを選ぶこと

いてはオペレータが不正確な応対をしへの対応を行い，最後にお礼を述べてが可能になります．

た場合のリスクが高いため，適用先コ対話が終了します．オペレータとお客また，お客さまやオペレータの発話

ンタクトセンタの業務に精通したセンさまの対話を理解するために，このよがあるたびに検索するのでは，検索のタ運用者が作成 ・ 整備する必要がありうな対話の流れを大局的につかむこと頻度が多くなり過ぎて，オペレータがます．

は非常に重要な手掛かりとなります．

検索結果を確認することが難しくなり一方で質問文については実際にお客

私たちはこの対話の流れをつかむ機能ます．そこで，どの発話が用件であるさまから聞かれる内容に基づいて作成を「応対シーン推定」と名付け，インのかを判定する必要があります．お客する必要があるため，実際の応対におバウンド型のコールセンタの応対シーさまの発話が用件を述べているかどういてよく聞かれる事柄である必要があンにふさわしいラベルを設計し，1000かを判定する「用件発話判定」と，オります．コンタクトセンタに蓄積され通話程度のコールセンタの対話ログかペレータの発話が用件を確認しているた過去の通話内容（応対ログ）を解析

ら教師データを作成し，DNNにより発話かどうかを判定する「用件確認発することにより，FAQとすべき高いモデルを学習することで，高い精度で話判定」という局所的な分類機能を機頻度で聞かれている事柄を質問文の候応対シーンを推定する技術を確立しま械学習により実現しました．このとき補としてセンタ運用者に提示するした．に，前述の大局的な「応対シーン推定」

FAQ整 備 支 援 技 術 を 実 現 し ま し た■FAQ検索の自動化と組み合わせることによって，「問い（図 ３ ）．

FAQを自動で検索するためには，合わせ把握のシーン」の発話だけにまず，応対ログの中から用件となる検索のためのクエリを適切に選ぶこと絞って「用件発話判定」と「用件確認部分を上述の「用件発話判定」を用いと，検索のタイミングを適切に計るこ発話判定」を適用しています．これにて抽出します．お客さまから聞かれるとの 2 点を満たすことが重要になり

よって，例えば「本人確認のシーン」

用件は多種多様ですが，FAQに追加ます．検索のクエリについては，音声の発話から誤って用件を抽出することすべき用件は過去に複数回にわたって認識の結果をそのまま用いるのではながなくなるため，用件の抽出精度を向質問されているものであるため，得らく，前述の「話し終わり判定」の結果上させることが可能になりました．これた用件を集約し頻度の高いものに絞を利用することで発話の分断を防ぐこのようなプロセスで，用件として判定り込みます．その際には，含まれていとができ，発話のまとまった単位を検された発話から抽出したキーワードをる語句を手掛かりに各用件を多次元ベ索のクエリとすることができます．例

クエリとすることで，FAQに対するクトル空間に落とし込み，似た用件どえば，図 2 の例にある「実は，今月末適切な検索タイミングを実現しまうしをクラスタリングする手法を用いをもって引越しをすることになりましした．ています．その後，集約された用件集て，」という発話で分断されると，クエリとして「引越し」というキーワードだけで検索することになり，後に続18NTT技術ジャーナル 2019.7

FAQの作成支援
用件発話もしくは用件確認発話から合のうち，一定以上の規模を持つものを選び出すことにより，質問文とすべき候補の提示を行います．

特 集応対ログ
すみませんちょっと確認したいのですが朝からインターネットがつながらないなるほど，そうなのですね
ありがとうございました
ネットが途切れるのですがどうすれば良いですか？
はいはい．そうですね
えっとー，どうすれば・・・・・・
解約の方法を教えてほしい・・・①用件部分抽出A

A: 朝からインターネットがつながらない
B: ネットが途切れるのですがどうすれば良いですか？
C: 解約の方法を教えてほしい
D: Wi-Fiがつながらない
E: 契約を解除したいのですが
F: パスワードを変更したい・・・
Z: パスワードの確認方法は？

F

センタ運用者

従来は自動知識支援システムの構築
時に，作業者が大量の応対ログを確認

Z

ベクトル空間で分類し集約

FAQ整備の補助情報として提示

図3

CE 3

B

②質問文候補集約
A: 朝からインターネットがつながらない
B: ネットが途切れるのですがどうすれば良いですか？
F: パスワードを変更したい
Z: パスワードの確認方法は？

FAQ整備支援技術

導入コストの削減の課題に対しても継続して取り組んでいきます．

して質問文の候補をセンタ運用者に伝えていましたが，この部分を自動化することによりシステム導入コストの低減に貢献します．

今後の展開
本稿では，コンタクトセンタにおけるオペレータとお客さまの対話から用件を抽出しFAQを検索する技術を紹介しました．紹介した機能の多くは機械学習により実現されているため，本システムの導入にあたっては，コンタクトセンタごとに大量の教師データを低コストで作成したり，すでに作成されたモデルをさまざまなタスクに適用できるように汎用化することが重要な課題です．
今後もFAQの精度向上に加えて，（左から）山田  節夫/ 関口  裕一郎/
長谷川  隆明/ 田本  真詞
人と人の自然な音声対話を理解したり背景知識を必要とするドキュメントを理解することは非常に難しいのですが，コンタク
トセンタのようにタスクを限定すれば音声対話を理解したり文書を検索することで経験の浅いオペレータを支援できるようになってきました．今後はもっとオペレータを支援できるレベルを上げていきたいと考えています．

◆問い合わせ先NTTメディアインテリジェンス研究所
知識メディアプロジェクト
E-mail keicho-ml hco.ntt.co.jp

NTT技術ジャーナル 2019.719