特 集

デジタルトランスフォー
先進的メディア処理技術
AI

コンタクトセンタ

音声認識

深層学習

FAQ検索

近年，ICTによって既存の仕組みを変革して業務の効率化や新しい価値の創出を行うデジタルトランス
フォーメーション（DX）に大きな期待が寄せられている．効果的なDXの実現においては高度なAI（人工知能）技術が必要であり，具体的には，音声処理や自然言語処理といったメディア処理に基づくAI技術が必須となる．本特集では，コンタクトセンタのDXを事例として，NTTにおける先進的なAI技術の研究開発について紹介する．

会話の流れを理解することで，くだけた会話でも各話者の意図を理解し，業務を支援

・契約処理の代行
・意思決定への提言

・会議の要約の作成
・自動応対

DXの未来を切り拓く先進的メディア処理技術

・顧客応対支援

化

解の強

人の理

マニュアルやFAQ等のドキュメ
ントから，応対に必要な情報を抽出してオペレータを支援

どんな質問にも回答し，業務状況から先回りして求める情報を賢く提案

デジタルトランスフォーメーション（DX）の未来を切り拓く先進的メディア処理技術

4

NTT技術ジャーナル 2019.7

特 集

メーションの未来を切り拓く─コンタクトセンタAI■ コンタクトセンタAIの先進的取り組み

音声 ･ 自然言語処理技術を活用した，コンタクトセンタのさまざまな課題を解決する
ための最新技術について紹介する．

■ 進化を続ける音声認識エンジン「VoiceRex®」

音声認識エンジン「VoiceRex®」の歴史，および最新のエンジンに導入されているコ
ンタクトセンタでの活用が期待される技術について紹介する．

■ 機械読解による自然言語理解への挑戦

マニュアルに書かれた業務知識を理解し，お客さまの言葉を理解して質問に適切に応答するエージェントの実現をめざして研究開発を進めている機械読解技術について紹介する．

■ オペレータの応対を支援する自動知識支援システム

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する．

主役登場

西田 京介（NTTメディアインテリジェンス研究所）
機械読解のState of the Artをめざして

6

9

12

16

20

NTT技術ジャーナル 2019.7

5

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

AI

コンタクトセンタ

デジタル・トランスフォーメーション

コンタクトセンタAIの先進的取り組み

コンタクトセンタは，多くのお客さまの声が集まる顧客接点としての重要性が増しています．NTTメディアインテリジェンス研究所では，AI（人工知能）の適用先に，コンタクトセンタを注力分野の １ つとして研究開発を進めています．本稿では，私たちが長年培ってきた音声・自然言語処理技術を活用した，コンタクトセンタのさまざまな課題を解決するための最新技術について紹介します．

きみひと † 1

いいづかて つ や†2

田中 公人

や

ぎ

た か し†1/八木 貴史飯塚 哲也

NTTメディアインテリジェンス研究所†2
NTTメディアインテリジェンス研究所 所長†1することで，人間並，あるいは人間以を行う運営拠点として位置付けられて上の性能を発揮するまでになってきていましたが，近年のビジネス環境の変

第三次AI（人工知能）ブームが産います．つまり，現在のAIをうまく化により，多くのお客さまの声が集ま業界で本格化してから 3 年以上が経使っていくには，適用分野を定めて，る顧客接点としての重要性が増してい過し，さまざまな分野でAIの実利用問題に適応していくことが重要になります．国内コンタクトセンタを取り巻が始まっています．NTTグループでます．

く環境は，深刻化する人手不足に悩ま

はじめに

®

は2016年 6 月にAIブランドcorevo をNTTメディアインテリジェンス研

されており，オペレータの採用や定着発表しさまざまな取り組みを進めてい究所では，AIの適用先としてコンタ化が大きな課題となっています（2）．まます（1）．第三次AIブームをもたらした

クトセンタを注力分野の １ つとして研た，応対品質，すなわちCX（Customer

主要な技術は，機械学習，とりわけ深究開発を進めています．コンタクトセ

Experience）の向上も同時に求めら

層学習（ディープラーニング）である

ンタは多くの電話やチャット応対がれており，特に人の入れ替わりの激しことは疑いようがありません．深層学

日々行われ，多くのナレッジ検索や通いセンタでは，少ない人数 ・ 初級者の習は基本技術としてさまざまな問題に話分析が行われています．つまり，私多いメンバという限られた運営リソー

適用することができますが，単に適用たちが長年培ってきた音声 ・ 自然言語

スの中，いかにCXを高めるかがコンするだけでは実際のビジネスで利用で処理技術を活かすことができるフィー

タクトセンタ ・ マネジメントにおけるきるだけの性能が得られないことがほ

ルドの １ つといえます．NTTグルー

大きな課題となっています．

とんどです．適用する問題に特化した

プには多くのコンタクトセンタがあ

ネットワークモデルを創出し，適切なり，技術をブラッシュアップするためデータを用いて学習することで，初めの多くのフィールドとデータが存在しコンタクトセンタには，
IVR（Inter­て実利用に足りる性能を発揮することます．
これらの蓄積と環境を活かして，

ac­tive Voice Response），CTI（Com­ができます．

実ビジネスに適用可能な技術の創出を

put­er Telephony Integration），ナレッ

めざしています．

ジシステム，CRM（Customer Rela­

初期のAIの議論に汎用型AIと特化
型AIというものがあります．汎用型
AIは人間の頭脳のように １ つのAIで

6

た な か

コンタクトセンタの課題

コンタクトセンタにおけるAI

tion­ship Management）など，多くのITシステムが導入されています．AI

あらゆる問題を解こうとするものですコンタクトセンタは，お客さまへのはこれらのシステムを高度化するととが，まだまだ実現には遠い状況です．

対応業務を電話，電子メール，チャッ

もに，新たな機能を提供し，さらなる一方，特化型AIは特定の問題のみをトなどのさまざまなチャネルを通じて運営の効率化やCX向上を図ります．

解くことができるAIで，現在のAIは行うことを専門とする部署です．もとコンタクトセンタにおけるAIの代すべて特化型といえます．問題を特化

もとは，申込受付やお客さまサポート

表格として，音声マイニング技術が挙NTT技術ジャーナル 2019.7

特 集げられます．音声マイニング技術は，終わった後に会話の詳細を素早く見直ることができます．また，オペレータ

深層学習の適用による音声認識精度のすことができ，応対履歴の投入作業がの応対支援に向けて，音声認識結果の飛躍的な向上により，実用の領域に入早く ・ 正確に行えるようになります．

テキストを用いてナレッジ提示や生成

り，コンタクトセンタにおいてもっとこれらの機能はすでにNTTグループを行うAIの研究開発を進めています．

も導入が進んでいるAIの １ つです．

内外のさまざまなコンタクトセンタでこれらのAIは，音声マイニング技術

NTTでは，NTTテクノクロスを通じ活用されており，業務効率化や売上向をプラットフォームとして活用して構て，音声マイニング技術（ForeSight

上などの成果を達成しています．

築できるように構成されています．こ（3）

Voice Mining: FSVM ）の商用展開

音声マイニング技術の構成例を図にれにより，早期にコンタクトセンタのを行っています．音声マイニング技術示します．音声マイニング技術では，現場で動作させることが可能になっては，「通話音声を音声認識によりテキ入力された通話音声データに対して音います．

スト化」し，「大量通話の中からコン

声認識が行われ，その結果は通話分析

タクトセンタ運用の課題やその解決方

部にてアナリストが所望する分析に利法のヒントを得るための統計分析 ・ 見

用されます．音声マイニングは，コン

音声マイニング技術の商用展開を通える化」を実現します ．統計分析を

タクトセンタにおけるAIのプラット

じて，新たな課題がみえてきています．

行うことで，例えば高スキルオペレー

フォーム的な役割を担い，他のAIモ① お客さま音声の認識精度のさら

タの応対ノウハウを抽出し，センタ内

ジュールを追加することによって音声に水平展開して全体のスキル向上を

認識結果をより高度に活用する機能を図ったり，センタ全体の統計情報を一追加できます．NTT研究所では，音覧表示することで，異常な事象（例え声通話から感情などのテキスト以外のば，特定内容の問合せの急増）を即座

情報を抽出するAIの研究開発を行っに把握することができます．また音声ています．これらのAIにより音声認

現在，コンタクトセンタにおけるオがテキスト化されているので，通話が識部を拡張することで分析の幅を広げ

ペレータ音声の認識精度は90%を超え（4）

さらなる高度化に向けてなる向上② 音声認識結果を活用したさらなる価値創造③

導入時のAIチューニング等のコスト削減 ・ 時間短縮

ます．しかしながら，お客さま音声のお客さま

認識精度はこれよりおおむね10ポイ

オペレータ

ネットワークント程度低くなります．お客さま音声・・・
スーパーバイザ，
アナリスト

AIモジュール
自動知識支援
通話
音声

音声認識部
感情認識

既存システムとの連携

機械読解技術・・・

大きく，携帯電話であれば符号化による音質劣化などがあります．また，オ
ペレータと比較すると発声が不安定で話し方もくだけており，音声認識にとって困難な条件が多くなります．現

通話分析
機能部

音声 マイニング（プラットフォーム）

図は，話す場所によっては背景ノイズが音声マイニング技術の構成例

在のお客さま音声の認識精度は，認識
結果を人間が見て理解するという用途
や，単語レベルの統計分析を行うなどの用途では利用可能なレベルにあるといえます．しかしながら，認識結果テ

NTT技術ジャーナル 2019.7

7

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

キストをナレッジ検索や生成など，高援する自動知識支援システム』では，稿で紹介した技術をはじめ，さまざま度に活用していくためには，より正確

音声認識とFAQ検索の連携により，なメディア処理技術を活用してパートな認識が求められています．本特集記

適切なタイミングで適切なFAQを，ナー様とビジネスにおける成功事例を事『進化を続ける音声認識エンジン

オペレータが応対中に自動提示する自積み上げるとともに，AIの利用シー「VoiceRex 」』では，①を解決するた動知識支援に関して紹介します．自動ン拡大に向けてさらなる革新的な技術

めの最新技術について紹介します．

知識支援はオペレータがナレッジを調の研究開発を推進していきます．

®

音声マイニング技術の導入に伴い，音声認識結果をより高度に活用した，

識結果を用いたFAQ整備作業の効率

さらなるオペレータの支援の高度化や化に関する取り組みについても合わせ

コスト削減の要望が増しています．②て紹介します．

に対して，NTT研究所では，オペレー

音声認識などのAIは，適用する現タ応対に必要なナレッジの獲得を容易

場ごとにチューニングを行うことで精にするナレッジ支援に関する研究開発

度を高めることができますが，特に小に力を入れています．

規模なコンタクトセンタなどへの導入

本特集記事『機械読解による自然言に向けては，チューニングに必要とな語理解への挑戦』では，質問に対するるコストの削減，時間の短縮が重要と答えをマニュアルなどから導き出す技

なります．③について，NTT研究所

術について紹介します．コンタクトセ

では新技術創出による精度向上と合わン タ で 用 い ら れ る ナ レ ッ ジ に は，せて，ベースとなるAIモデルの強化

FAQ（Frequently Asked Questions），

による現場ごとのチューニング作業なマニュアル，約款などがありますが，どの軽減にも力を入れています．これ

FAQが十分に整備されていないコン

までに，通話音声などの学習用データ

タクトセンタが少なからず存在しまを大量に収集し，音声認識やナレッジ

す．機械読解は，FAQ検索のように検索の業界別ベースモデルを作成して事前に質問と回答のペアを準備する必います．業界別ベースモデルを構築し要がなく，ナレッジ整備コストの削減

た主要な業界では，少ない学習データが期待されます．また，オペレータへ

で追加学習するだけで，短時間 ・ 安価のインタビューによると，「普段からに高い精度を実現することができるよ

研修などで使っているマニュアルのほうになっています．

うがFAQよりも慣れていて使いやすい」「FAQに記載のない問合せは，結AIの利用シーン拡大に向けて

局マニュアルを見なくてはいけない」

深層学習の出現やコンピュータの性といった意見もあり，オペレータの利能向上による大量データ学習等によ便性という観点でも期待が高まっていり，音声認識や自然言語処理の精度はます．

飛躍的に向上し，ビジネス現場への普本特集記事『オペレータの応対を支8べる時間を削減します．また，音声認NTT技術ジャーナル 2019.7

及が拡大しつつあります．今後は，本■参考文献（1） http://www.ntt.co.jp/corevo/（2） 月刊コールセンタジャパン編集部：“コールセンタ白書２０１８,” リックテレコム，2018．
（3） https://www.ntt-tx.co.jp/products/foresight_vm/（4） 河村 ・ 町田 ・ 松井 ・ 坂本 ・ 石井：“コールセンタにおけるAIの活用，” NTT技術ジャーナ
ル，Vol.28，No.2，pp.35-37，2016．

（左から）飯塚 哲也/ 田中 公人/
八木 貴史
新しい技術は時として既存の手段よりも劣っている部分が目につくことがあります
が，うまく使いこなした企業は，技術の進化とともに競争優位を獲得します．ぜひコ
ンタクトセンタAIをご活用ください．

◆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
TEL 046-859-5305
E-mail kimi.tanaka hco.ntt.co.jp

VoiceRexⓇ

特 集

音声認識

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

進化を続ける音声認識エンジン「VoiceRexⓇ」
コンタクトセンタ向けのAIを支える基盤技術の 1 つに音声認識があります．今や多くの場面で利用されるようになり，ビジネスをさまざまなかた
ちで支えています．その研究開発の歴史は長く，さまざまな技術を積み重ね，現在の水準に至っています．NTTメディアインテリジェンス研究所で開発する音声認識エンジン「VoiceRexⓇ 」の歴史を軸にこれらを紹介し，最新のエンジンに導入されているコンタクトセンタでの活用が期待される技術について紹介します．

音声認識エンジン「VoiceRexⓇ」の歴史
コンタクトセンタ向けのAIを支える基盤技術の 1 つに音声認識技術が

お お ば

たかのぶ

ますむら

りょう

大庭 隆伸
増村

た な か

ともひろ

/田中 智大亮

NTTメディアインテリジェンス研究所

く認識できないレベルでした．新聞の実の問題設定となり，2014年，NTT

ような書き言葉を，はきはきとした口ソフトウェアから「ForeSight Voice

調で読み上げたような音声でなければ＊Mining」というコンタクトセンタ向け

正しく認識できず，認識可能な単語数の製品が発表されることになりました．

も極めて限定的でした．
Ⓡ

さて，その数年前，音声認識の研究あります．音声認識技術とは入力信号

そこから「VoiceRex 」は何段階かの者コミュニティの中では，ある技術が注の中に含まれる音声をテキスト化する

技術革新を経て，性能が飛躍的に向上し目を集めていました．深層学習（ディー

技術です．NTT研究所における音声てきたという経緯があります．まず2008

プニューラルネットワーク）の登場です．

認識の研究開発の歴史は長く，半世紀

年，日本で初めてのWFST（Weighted

深層学習は音声認識にとって大きなパ程度に及びます．NTTメディアイン

Finite State Transducer）と呼ばれるラダイムシフトとなりました．音声信号，

テリジェンス研究所では，こうした長技術を採用しました．従来よりも約すなわち空気振動を「あいうえお」とい

年にわたる研究成果を基に，幅広い

100倍の言葉を覚えられるようになう音の並びに直す音響モデルの性能がサービス分野に適用可能なものとしてり，およそ1000万語の中から最適な

極めて高まり，これにより通話の認識率

音声認識エンジン「VoiceRex 」を開

単語を選ぶことが可能になりました．

も飛躍的に向上しました．深層学習を発し，グループ各社に提供しています．

この進化は2009年の衆議院での議会採用したVoiceRexⓇは2014年に商用リ

音声認識をコンタクトセンタ通話の録作成システムへの採用につながりま

リースされています．さらに2015年に分析に用いるというアイデアは研究開した．議会は 1 人がしゃべる一問一答

ニューラルネットワークの一種CNN-

発の当初から存在しました．当時のレ形式であり，こういう場では90%程度

NIN（Convolutional Neural Network –ベルでは夢のまた夢でありましたが，の高い認識性能を達成することができ

Network In Network）を採用し，騒が何十年後かに到達すべき目標でもありました．本会議場や各委員会等で，人しい公共エリアでモバイル端末を使っⓇました．VoiceRex （の前身となる音

手で行う速記に代わるものとして存在た音声認識を行う，「CHiME3」という声認識ライブラリ）は，1990年代にを知らしめることになったのです．

技術評価国際イベントで参加研究機関Ⓡ

入って初めてリリースされましたが，その後も，音声データベースの拡張

中 1 位を獲得しました．スマートフォン

当時のものはキーワードを認識すること整備の進展や，計算機能力の向上をの普及により，外で電話をする機会がとしかできないものでした．それから背景とした大規模なデータベースを効増えましたが，そうした人混みなどの周

現在のように会話等の長い発話が認識

果的に活用する技術の創出などがあ

囲雑音がある音声信号に対しても精度可能になったのは2000年のことでしり，音声認識の性能は徐々に向上を続

良く認識ができるようになりました．

た．とはいえ，その性能は人間どうしけていきました．そして，コンタクトの会話を認識しようとしても到底正し

センタの通話の音声認識はいよいよ現＊ ForeSight Voice Miningは現在NTTテクノクロス株式会社より販売されています．

NTT技術ジャーナル 2019.7

9

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

こうした技術革新を経て音声認識の測するモデルです．直感的には文が日次的に前の発話の音声認識結果をコン

用 途 は 急 速 に 拡 大 し ま し た． 今 や本語として正しいかどうかを判定する

テキストとして利用します．VoiceRexⓇ

VoiceRexⓇは多くの商品 ・ サービスでといった役割を果たします．音声認識

では，会話コンテキスト言語モデルを利用されています．特にコンタクトセ

エ ン ジ ン に は， あ る 単 語 は 直 前 の発話ごとにリスコアリング法により適ンタ向けAI関連の商品導入事例は急

N- 1 個の単語に依存すると考えてモ用することで，より良い文（正解に近速に数を増やしており，音声認識を用

デル化を行うN-gram言語モデルと呼い文）を選び直しながら，それをコンいた商品 ・ サービスの中でも中核的なばれる確率モデルが利用されていまテキストとして与え，次の発話の音声存在になってきています．

す．Nが大きいと単語の組み合わせが認識を行うことができる実装になって一方，数多くのお客さまにご利用い

爆発的に増加することからNはたかだ

います．そのため，各発話の入力ごと

ただくことで，新たな課題も生まれて

か 3 〜 4 程度です．そのため，局所に，会話コンテキスト言語モデルの恩きています．その 1 つは話題の多様性的なコンテキスト（文脈情報）のみを恵が得られるのです．

です．現在の音声認識技術では，入力考慮したモデル化となってしまっていされる通話の話題が既知であると精度ます．短い発話であればN-gram言語

面では有利に働きます．例えば，電話モデルでも十分ですが，発話が長くな

話の流暢さにより明瞭に発音されな窓口を提供している企業ごとに取りればなるほど，より長いコンテキスト

い音があることは述べましたが，そこ扱っているサービス名は違っていまを考慮することが必要になるのです．

には一定の傾向があります．前述のよす．また，同じ会社の電話窓口でも入

そこで近年，ニューラルネットワー

うな「〜します」といった文末表現，

会 ・ 退会を受け付ける窓口，苦情を受クを用いた言語モデルが注目を集めて

助詞，「ありがとうございます」といっけ付ける窓口，技術的な質問に答える

おり，特にリカレントニューラルネッ

た頻出表現などで多くみられ，それぞ窓口などに分かれています．
そのため，

トワーク（RNN）言語モデルと呼ばれで音声認識は毎回同じような誤りを現状では会社ごと，もしくはコンタク

れる長距離のコンテキストを扱うこと起こしてしまいがちです．発音のあい

トセンタの単位で，話題に関するモデが可能なモデルが注目を集めていま

まいさに起因する事象以外にも，頻出ル（言語モデル）を個別にチューニン

す．音声認識で用いる際は，一度音声の誤りパターンがいくつか存在しま

グする作業を行っています．

認識をして得られた複数の音声認識結す．こうした誤りの偏りを見つけて，

もう 1 つの課題は，話の流暢さへの果候補の文に対して，RNN言語モデ

まるごと修正するアプローチを誤り訂対応です．人間どうしの会話では明確

ルで算出したスコアを加味すること

正と呼びます．

に発音しないという現象が頻発します．

で，最終的な認識結果文を決定すると私たちはRNN言語モデルに対して

例えば，文末の「〜します」をアルファいう使い方をします．これをリスコア

音声認識誤りを考慮できる枠組みを取ベットで書くと「shimasu」
ですが，「shim」

リング法と呼びます．

り入れたニューラル誤り訂正言語モデ

ニューラル誤り訂正言語モデル

くらいまでは発音するが，残りの「asu」

さて，RNN言語モデルの問題点のル技術（2）を開発することで，認識精度

は音はあるもののはっきりとは発音され

1 つは発話単位のコンテキストの利の向上に成功しました．具体的にはず，リズムだけ表現するといったことが用にとどまっている点です．コンタク

Encoder-Decoderモ デ ル と 呼 ば れ る

頻発します．こうした音の不明瞭さ（場トセンタの通話では，発話をまたぐコ

ニューラルネットワークを導入し，音合によっては発音をしていない現象）

ンテキストの利用は極めて重要です．

声認識誤りを含む音声認識結果から正に対しては，言葉の文脈的な観点から

例えば，オペレータがお客さまの問合解文を推定するといった機構を与えま予測するような枠組みが必要になりませに対して回答することを考えると，した．ニューラル誤り訂正言語モデル

す．以降では，最新版VoiceRex に搭

その回答内容はお客さまの問合せ内容の学習には，一度音声認識して得られ載されている，これらの課題を克服するに関連する内容のはずです．そこで私た音声認識誤りを含む文と，それに対ための新しい技術について紹介します．

たちはそのような発話をまたぐ長期的応する正解文を用意して，前者と後者

なコンテキストを考慮した，会話コンの関係を学習させます．これにより誤Ⓡ

会話コンテキスト言語モデル
言語モデルとは単語のつながりを予10NTT技術ジャーナル 2019.7（1）

テキスト言語モデル技術 を開発しまりの傾向とそれを修正する方法を同時した．実際に音声認識する際には，逐に獲得できるのです．

特 集

時系列
入力音声

お待たせいたしました．
○○コールセンター，
担当の○○です

えーっと，そちらの自動車保険に入ってまして，その自動車保険について聞きたいのですがご加入の自動車保険についてお問い合わせですね

音声認識エンジン

音声認識エンジン

音声認識エンジン

スコアの再計算

スコアの再計算

スコアの再計算

音声認識結果候補

最終結果

会話コンテキスト言語モデル：
認識した前の発話を逐次覚えることができ，発話をまたぐ長い系列を考慮することが可能

図

ニューラル誤り訂正言語モデル：
複数の音声認識結果候補を与えることで音声認識誤りを考慮することが可能

会話コンテキスト言語モデルとニューラル誤り訂正言語モデルを併用した音声認識

実際に音声認識を行う際には，会話度の観点でも都合の良い現象といえま

コンテキスト言語モデルと同様にリスす．しかしながら，コンタクトセンタ

コアリング法を適用します．会話コンのAI関連製品の導入が進むにつれ，

テキスト言語モデルと併用することが会社側からお客さまに連絡をすると可能で，両言語モデルの恩恵を受けた

いったシーンにも用いられるように認識結果を発話ごとに得ることができなってきました．この場合，お客さまます．この様子を図に示します．通話ごとに担当者がつき，複数回にわたっの中で入力信号から発話区間が切り出て同じ人どうしで会話を行うため，よされるたびに，認識結果候補を複数出りフランクな会話が行われており，音力し，両言語モデルを適応して最終的声認識の観点では課題となっていまな認識結果を求めます．会話コンテキ

す．これまでも，音声認識は適用先をスト言語モデルに関しては，その最終拡大にするのに伴い，従来よりも認識的な認識結果を次の発話を認識する際の難しい状況に直面してきました．そのコンテキストとすることを繰り返しのたびに，それを打開するための研究ていくかたちをとっています．

開発を行うことで進化を続けてきたの

今後の展開
これまで対象としていたコンタクトです．今後も，実際に音声認識をご利用いただいている方々が直面している，
新たな課題に挑戦しながら，VoiceRex®

センタの多くは，お客さまのほうからは進化を続けていくでしょう．

コンタクトセンタに通電するという形■参考文献

式がほとんどでした．その場合，オペレータとお客さまは 1 度きりの会話をするので，お互いに比較的丁寧に話をしようとします．それは音声認識精（1） R. Masumura, T. Tanaka, A. Ando, H.
Masataki, and Y. Aono：“Role Play Dialogue
Aware Language Models Based on Conditional
Hierarchical Recurrent Encoder-Decoder,”Proc. of Interspeech 2018, pp.1259-1263，
Hyderabad，India，Sept. 2018．

（2） T. Tanaka, R. Masumura, H. Masataki, and Y.
Aono：“Neural Error Corrective Language
Models for Automatic Speech Recognition,”
Proc. of Interspeech 2018，pp.401-405，
Hyderabad，India，Sept. 2018．

（左から）増村亮/ 田中 智大/

大庭 隆伸
音声認識は多くのビジネス案件で活用されており今後も拡大が期待されます．そこで，いくつかのグループ各社を通して，音声認識をお試しいただける環境を提供しています．ぜひ「NTT 音声認識」と検索してみてください．

◆問い合わせ先NTTメディアインテリジェンス研究所
音声言語メディアプロジェクト
TEL 046-859-2943
FAX 046-855-1054
E-mail takanobu.oba.ec hco.ntt.co.jp

NTT技術ジャーナル 2019.7

11

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

機械読解

自然言語理解深層学習

機械読解による自然言語理解への挑戦

AI（人工知能）の文章読解力に注目が集まっています．AIに人間が用いる言葉（自然言語）を理解させることはとても難しい課題ですが，近年では深層学習の適用により大幅にAIの読解力が向上しました．本稿では，マニュアルに書かれた業務知識を理解し，お客さまの言葉を理解して質問に適切に応答するエージェントの実現をめざして研究開発を進めている機械
読解技術について紹介します．

機械読解と自然言語理解

に し だ

きょうすけ

おおつか

あ つ し

の も と

なりちか

西田 京介
大塚 淳史
野本 済央

さいとう

/斉藤 いつみ
に し だ

こうすけ

あ さ の

ひ さ こ

/西田 光甫/浅野 久子NTTメディアインテリジェンス研究所

ことでオペレータを支援することをめにおける実用化に向けた課題の解決にざしています（図 1 ）．

取り組んでいます．本稿では，私たちコンタクトセンタにおけるお客さま

機械読解は新しい研究分野ですが，応対をAI（人工知能）技術により支深層学習の発展および大規模なデータ援するために，NTTメディアインテ

セットの整備により急速に発展していリジェンス研究所（MD研）では機械

ます．特に，スタンフォード大学が作読解について研究開発に取り組んでい成した機械読解データセットSQuAD（1）ます．機械読解とはAIがマニュアルにおいて，2018年 1 月にAIが人間を初期の機械読解研究の問題設定でや契約書などのテキストを読んで質問上回る回答精度を達成したことで，こは，知識源として扱うテキストは 1 つに応答する技術で，人間が日常的に用の研究分野に大きな注目が集まりましに限定されていました．しかし，コンいる言葉を理解する「自然言語理解」

た．しかし，SQuADの問題設定は比タクトセンタをはじめとした実際の応の実現に挑戦するものです．コンタク

較的単純であり，より難しい問題設定

用シーンでは，多数のテキストから質トセンタでは，検索用にマニュアルかにおいてAIはまだ人間の読解力には問に対する回答を発見する必要があり

らFAQを事前に準備しなくても，マ及びません．MD研では，研究用のデーます．すべてのテキストを機械読解モ

ニュアルに書かれた内容を正確に読みタセットを用いた学術的な競争の中でデルにより詳細に読み解くのではシス

解いてピンポイントに回答を発見する

技術を磨きながら，コンタクトセンタ

テム動作が遅くなってしまうので，回の機械読解に関する研究成果について紹介します．

多数のテキストから回答を発見する「大規模機械読解技術」

答に必要な文書を高速かつ正確に絞り込まなければなりません．
コンタクトセンタ

電話，3）
技術を確立しました（2）（
．この技術

機械読解
による支援

質問
応答

は，まず高速に動作するキーワード検
AI

確認
オペレータ

お客さま 質問

そこでMD研では，大規模機械読解

索技術を用いて質問に関連するテキス
トを大まかに絞り込み，次にニューラ

契約書・マニュアルなど

チャット

ル検索モデルにより正確にテキストを絞り込み，最後にニューラル読解モデ
ルにより回答を発見します（図 2 ）．
この際，ニューラル検索 ・ 読解を同時

図1

コンタクトセンタと機械読解に 1 つのモデルで学習することで，検索精度が大きく向上しました．これに12NTT技術ジャーナル 2019.7

特 集
ケースがあるため，これらすべてを理【質問】あんしん保険の弁護士費用特約はどのような場合に対象外になりますか？

【応答】事故の相手が不明である場合など，相手の方に法律上の損害賠償請求を行うことができないとき

関連テキスト

大規模テキスト集合
（知識源）

検索

読解（回答抽出）

あんしん保険の弁護士費用特約は，自動車事故などにより保険契約者が怪我などをされたり，自らが所有する自動車・家屋などの財物を壊されたりすることによって，相手の方に法律上の損害賠償請求をするために支出された弁護士費用や，弁護士などへの法律相談・書類作成費用などを保険金としてお支払いする特約です．ただし，保険金のお支払い対象となる費用に関しては，当社の同意を得たうえで支出された費用に限ります．また，事故の相手が不明である場合など，相手の方に法律上の損害賠償請求を行うことができないときは，本特約は対象外となりますのでご注意ください．

解し抽出することが重要な課題として知られています（4）．
そこでMD研では，文書要約の技術を拡張したモデルを機械読解モデルと組み合わせることによって，説明型機
械 読 解 技 術 を 確 立 し ま し た（5），(6)（図3）．文書要約技術ではテキスト中の重要な文を要約として抽出しますが，提案手法では回答のために重要な文を根拠文として抽出します．このニュー

図2

大規模機械読解

ラル根拠抽出モデルが根拠文を抽出すると同時にニューラル読解モデルが回答を発見することで，根拠が複数の文に分かれてしまうような難しい質問に【質問】おじいちゃんの癌が見つかったのですが私の保険で入院費用をもらえますか？

回答

対しても，回答 ・ 根拠双方を精度良くはい.

提示することを実現しています．本技

根拠文

テキスト集合二親等以内の親族の放射線治療は入院給付金日額の10倍を補償します．

回答＆
根拠文の発見

図3

放射線治療は癌の主要な治療法の1 つである．

説明型機械読解術によって，英語Wikipedia記事への質問に対して回答とその根拠を出力す
る機械読解タスクHotpotQA（4）において，発表当時リーダーボードの 1 位を獲得することができました．

質問があいまいな場合に問い返す「改定質問生成技術」
機械読解の研究用データセットではより，英語Wikipediaの500万記事をいため，機械読解モデルが出力した回回答が一意に特定できるように作成さ知識源とした機械読解タスクにおい答の妥当性を人間が確認できることはれたものが主流ですが，コンタクトセて，発表当時世界最高の回答精度を達重要な機能となります．人間が回答のンタなどで実際にお客さまが入力する

成することができました．

妥当性を確認するためには，回答の根質問では，質問の意図があいまいで，拠となる情報がテキスト中のどこに書回答を特定できない場合があります．

いてあるのかを機械読解モデルが提示

このような場合に人間のオペレータのすることが有用となります．しかし，ようにAIが適切に質問の意図を問い

機械学習に基づくAIでは回答が正

回答の根拠となる情報はテキスト中の返すことができれば，より自然なコ

しいことを100%保証することは難し

複数の文に分かれて記述されている

ミュニケーションが実現できます．

複数個所に書かれた根拠を理解し提示する「説明型機械読解技術」

NTT技術ジャーナル 2019.7

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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

そこでMD研では，あいまいな質問

ではなく，「 1 回の事故による弁護士

質問によって回答が変わります．これを機械読解が回答できる具体的な質問

特約の保険金の限度額はいくら」と「法により，従来よりも多様な質問に対しに書き換える改訂質問生成技術を確立

律相談 ・ 書類作成についての弁護士特て機械読解を適用することができます．

（図 4 ）．提案手法では，約の限度額はいくら」といった複数の質問に対する機械読解の回答の候補を

改訂質問を生成し，質問者に自身が聞抽出し，回答候補ごとに質問のあいまきたいことに近い質問がどちらであるい性を解消した改訂質問を生成しま

かを選択させるように問い返します．

現在の機械読解の問題設定は，回答す．例えば，「弁護士特約の限度額は

この例では，質問者が前者を選択したを知識源となるテキストから抽出するいくら」という質問をした際，改訂質場合の回答は「300万円」，後者は「10ことが主流です．しかし，スマートデ

問生成では，回答を直ちに提示するの万円」といったように，選択した改訂

バイスやチャットボットでは，より自

（7）
（
，8）

しました

スタイルを指定して回答を生成する「生成型機械読解技術」

然な文章を生成することが求められます．しかし，回答の生成は難易度が高【質問】
解約金はいくら？

く，さらに学習データが不足している

具体的な質問 1
契約期間内での回線解約・定期契約のない料金プランへの変更時の解約
料金はいくら？

パケットプランの解約について
2 年間同一回線の継続利用が条件となり，契約期間内での回線解約・定期契約のない料金
プランへの変更時などには，9500円の解約金がかかります．ただし，更新月のときには無料になります．

【応答】9500円
具体的な質問 2
更新月のときの解約金はいくら？

【応答】無料図4

ため，これまで世界的に研究は進んでいませんでした．
そこでMD研では，テキストに書いていない表現を生成して応答可能な生,成型機械読解技術を確立しました（9）（10）（図 5 ）．例えば，「レッカー移動の受付時間は？」と質問した際に，「レッ
カー移動の受付時間は24時間365日で改訂質問生成す」のように，テキストのみでなく質問の内容を適切に含めた自然な応答を作成できることが特徴です．また，提【質問】レッカー移動はいつでも対応してもらえるの？
【長さ】30単語【応答】はい，車両牽引サービスは
24時間365日対応い た し て お り ます．専用デスクにお電話いただけ
れば，業者を手配します．

テキスト
保険契約の対象となる車が事故・故障・トラブル等で走行不能になった
場合に，専用デスクにお電話いただければ，業者を手配して牽引や応急処置を行うサービス特約です．基本契約に必ず付帯されます．
車両牽引サービスと付帯サービス（応急対応サービス，燃料切れ時ガソ
リン給油サービス，臨時宿泊サービス，トラブル相談サービス）からなり，
24時間365日対応いたしております．各サービスについての詳細は以下の表をご覧ください．
（JAF会員の方にはサービスに追加の優遇措置が設けられております．
）

図5

生成型読解・回答要約

案手法は，複数の異なる回答スタイルの機械読解データを同時に学習し，生成時に回答スタイルを選択できるようにしました．これにより，学習データ

出力長を考慮してテキストに含まれない表現を出力が不足する問題を解決しています．提案手法は，検索エンジンの実ログを用いたオープンドメインなQAを行う
MS MARCO（11）の回答スタイルの異なる 2 タスクにおいて，発表当時リー
ダーボードの 1 位を獲得することができました．

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NTT技術ジャーナル 2019.7

特 集

回答の長さを制御する「回答要約技術」の実現をめざしていきます．機械読解
は人間が用いる自然な言葉の理解という難しい挑戦であり，コンタクトセン

お客さまからの質問に応答する

タをはじめ，NTTグループのさまざ

チャットボットにおいては，機械読解

まなエージェントAIサービスにおいモデルが長い回答を出力した場合にそてイノベーションを起こせると考えてのまま提示するとお客さまが読み難い

います．MD研では，人間と自然にコため，回答の長さを適切に調整するこ

ミュニケーションが可能なAIの実現とが望まれます．また，スマートフォをめざして，今後も研究開発に取り組ンで回答を読む場合とPCで回答を読みます．

む場合など，状況に応じて回答の長さを適切に調整することで，よりお客さ
まや状況に合わせた柔軟な回答が可能になると考えられます．
そこでMD研では，ニューラルネッ
トを用いて長さをコントロール可能な回答要約技術を確立しました（12）（図
4）．本技術では，テキスト中の重要な個所を特定するニューラルネットのモデルと，特定した個所から回答を要
約（生成）するニューラルネットのモデルを組み合わせることによって質問に対して適切に回答を要約する機能を実現しています．
回答を要約する際に，長さの情報をベクトル化して与えることによって，任意の長さで回答を出力することが可能となります．

今後の展開
機械読解技術をコンタクトセンタにおけるマニュアルを対象とした質問応答に適用する中で実用化に向けた課題を発見し，さらに技術改善にフィードバックしていくことで，AIによるオ
ペレータの支援，さらには，自動応対

generative reading comprehension,” arXiv,
1901.02262, 2019.
（10） 西 田 ・ 斉 藤 ・ 西 田 ・ 篠 田 ・ 大 塚 ・ 浅 野 ・ 富
田：“回答スタイルを制御可能な生成型機械読解，” 言語処理学会第25回年次大会, pp.1720, 2019.
（11） P. Bajaj, D. Campos, N. Craswell, L. Deng, J.
Gao, X. Liu, R. Majumder, A. McNamara, B.
Mitra, T. Nguyen, M. Rosenberg, X. Song, A.
Stoica, S. Tiwary, and T. Wang：“MSMARCO: A human generated machine reading
comprehension dataset，” arXiv, 1611.09268v3,
2018.
（12） 斉 藤 ・ 西 田 ・ 大 塚 ・ 西 田 ・ 浅 野 ・ 富 田：“クエリ ・ 出力長を考慮可能な文書要約モデ
ル，” 言語処理学会第25回年次大会, pp.497500, 2019.

■参考文献（1） P. Rajpurkar, J. Zhang, K. Lopyrev, and P.
Liang：“SQuAD: 100,000+ questions formachine comprehension of text,” Proc. of
EMNLP 2016, pp.2383-2392, Austin, U.S.A.,
Nov. 2016.
（2） 西田 ・ 斉藤 ・ 大塚 ・ 浅野 ・ 富田：“情報検索とのマルチタスク学習による大規模機械読解，” 言語処理学会第24回年次大会, pp.963966, 2018.
（3） K. Nishida, I. Saito, A. Otsuka, H. Asano, andJ. Tomita：“Retrieve-and-read: Multi-task
learning of information retrieval and reading
comprehension,” Proc. of CIKM 2018,
pp.647-656, Torino, Italy, Oct. 2018.
（4） Z. Yang, P. Qi, S. Zhang, Y. Bengio, W. W.
Cohen, R. Salakhutdinov, and C. D. Manning：“HotpotQA: A dataset for diverse, explainablemulti-hop question answering,” Proc. of
EMNLP 2018, pp.2369-2380, Brusseles,
Belgium, Oct. 2018.
（5） 西 田 ・ 西 田 ・ 永 田 ・ 大 塚 ・ 斉 藤 ・ 浅 野 ・ 富
田：“抽出型要約との同時学習による回答根拠を提示可能な機械読解，” 言語処理学会第25回年次大会, pp.25-28, 2019.
（6） K. Nishida, K. Nishida, M. Nagata, I. Saito, A.
Otuka, H. Asano, and J. Tomita: “Answering
while Summarizing: Multi-task Learning forMulti-hop QA with Evidence Extraction,”
arXiv, 1905.08511, 2019.
（7） A. Otsuka, K. Nishida, I. Saito, H. Asano, andJ. Tomita：“Specific question generation forreading comprehension,” Proc. of AAAI
2019 Reasoning for Complex QA Workshop,
Honolulu, U.S.A., Jan. 2019.
（8） 大 塚 ・ 西 田 ・ 斉 藤 ・ 西 田 ・ 浅 野 ・ 富 田：“問い返し可能な質問応答：読解と質問生成の同時学習モデル，” 第11回データ工学と情報マ
ネジメントに関するフォーラム, A3-3, 2019.
（9） K. Nishida, I. Saito, K. Nishida, K. Shinoda, A.
Otsuka, H. Asano, and J. Tomita：“Multi-style（後列左から） 大塚 淳史/ 野本 済央/
西田 京介（前列左から） 斉藤 いつみ/ 浅野 久子/
西田 光甫
機械読解の研究を通じて学術的に世界で一番の技術を創るとともに，実社会の中でたくさんのお客さまの役に立つAIサービスの実現をめざして研究開発に取り組んでいきます．

◆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
TEL 046-859-2674
FAX 046-859-2116
E-mail kyosuke.nishida.rx hco.ntt.co.jp

NTT技術ジャーナル 2019.7

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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 2019.7

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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

C
E 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 2019.7

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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

主役登場
機械読解のState of the Artを
めざして

西田

京介

NTTメディアインテリジェンス研究所
特別研究員

私たちが今取り組んでいる機械読解（テキストを知識源とした自然言語理解に基づく質問応答）は，言語処理分野

からこそ機械読解が世界中で取り組まれている研究テーマになっていることを確信できました．

における流行のテーマで，過去に類をみないスピードで研激しい競争の中１人で戦うのは難しいと感じ，周囲のメ究が進んでいます．最近ではコンペティション形式で取りンバに協力してもらいチームとしての研究スタイルを大き組まれる研究課題（データセット）が多く，オンラインでく変えました．個々人が関連の少ないテーマに取り組むのリアルタイムに順位を確認可能なリーダーボード上で，世を止め，「全員が機械読解に近いテーマに取り組んで情報界中の企業 ・ 大学が機械読解モデルの質問応答精度を競っを共有しつつ，それぞれが個別にインパクトのある研究をています．参加者の多いコンペティションでは，最高の性行う」という方針に変更しました．毎週読んだ論文の内容

能（State of the Art）を達成してリーダーボードのトッをお互いに共有したり，プログラミング言語や深層学習のプに立てたとしても数日で他の研究者に抜かれてしまうこ

フレームワークもできる限り統一して知見やテクニックをとがあり，いわゆるレッドオーシャンに分類される研究領共有しています．また，社外からも情報が入るように，勉

域となります．

強会への参加やTwitterでの情報収集にも力を入れていま

レッドオーシャンと知りつつも機械読解に取り組むことす．こうした「チーム戦」「情報戦」は優秀なチームメンにしたのは，機械読解の論文を初めて読んだとき「こんなバに恵まれたことで期待以上の成果を上げ，この半年間で，ことができるようになったのか！」と感動し，これを実用まだ公開になっていない物も含めて，私たちの技術が5つ化できれば大きく世界が変わるだろう，自分でも取り組んのデータセット ・ 7つのタスクで世界一の精度を達成しま

でみたい，という気持ちを強く持ったためです．しかし，した．私たちもやればできる，世界と闘える技術力がある

いざ機械読解の研究を開始してみると，私の予想を超えてことを十分に示せたと思います．

競争は激化しました．リーダーボードが物凄い勢いで更新

機械読解の研究と実用化にはまだギャップがあります．

されるのを見ながら，この世界のスピードに追いつくこと世界一の技術でもすべてのテキストを理解して質問応答すができるのか？

と不安になりましたし，自分の考えていることはできないのが現状で，たくさんの課題が残っていたアイデアを先にやられてしまうこともありました．そのます．今後もチームとしてコンペティションなどで技術を一方で，流行に真正面から取り組むことの楽しさと重要さ

磨きつつ，着実に実用化を果たしてNTTのAI（人工知能）

も知りました．最新の知見が日々発表されるテーマを学ぶ

事業へ貢献できるよう取り組んでいきます．

ことは刺激的ですし，社会に必要とされている技術である

20

NTT技術ジャーナル 2019.7