大学情報系センターへの問い合わせメールの機械的な分類と人手による分類の比較
長島 和平 1) , 青山 茂義 1) , 根本 貴弘 1)
1) 東京農工大学 総合情報メディアセンター
nagashima@go.tuat.ac.jp

Comparison of Mechanical and Manual Classiﬁcation of Inquiries
to University ICT Center
Kazuhei Nagashima1) , Shigeyoshi Aoyama1) , Takahiro Nemoto1)
1) Information Media Center, Tokyo University of Agriculture and Technology.

概要
大学の情報系センターには，提供しているシステム全般に関する多くの問い合わせが寄せられる．メールサービ
ス，学内ネットワーク，ソフトウェア，大学アカウントなど幅広いサービスをサポートするため，窓口で新任の職員や経験の浅い職員が適切な対応をとることが難しい．センター職員による問い合わせ対応を支援するために，適切な対応を提案するシステムが必要であると考えた．そこで，これまでの問い合わせを分類することで，新しい問い合わせが寄せられた際に類似した以前の対応を提案する仕組みの構築を目指す．本稿では，これまでにセンターに寄せられた問い合わせメールについて，機械的にクラスタリングを行った結果と，人手による分類結果の比較を行う．その結果から，機械的な分類手法の問い合わせ窓口への適用可能性を検討する．

験や知識の蓄積の面で問題がある．

1 はじめに

一般的に，システムの更新や導入に伴って新たに出大学の情報系センターでは，研究・教育活動を支援てくるものを除けば，ユーザからの問い合わせは過去するために多くのサービスを提供している．提供すに同様の事例があることが多い．このとき，過去の対るサービスは多岐にわたり，アカウント，メール，ク応事例にならって同様の対応を行うことで問い合わせラウドサービス，学内ネットワークなどが代表的であの解決につなげることができる．ただし，経験の浅いる．また，BYOD(Bring Your Own Device) の導入

職員にとっては問い合わせ内容から過去の事例を探すにより，同一の環境下で演習が行えるような仮想デスことが難しいケースもある．センターの業務を円滑にクトップや無線 LAN の整備が必要なほか，昨今の感回すためには，経験の浅い職員によるユーザ対応を支染症対策の影響でリモート講義のためのシステムも導援する必要がある．

入されている．
情報系センターが提供するサービス範囲は広いもの

2 問い合わせの分類における先行研究の，予算の制限も大きく，問い合わせに対応する人員先行研究として，山本らによる大学の情報系センは必ずしも潤沢であるとは限らない．本学の場合ではターにおけるメールの分類が行われている [1]．山本ら窓口で一次対応を行う職員は 2〜3 名である．職員がの研究では，問い合わせメールの本文をテキストデー

問い合わせに広く対応するためには，知識と経験が必タに変換し，MeCab*1 による形態素解析，Word2Vec[2]要になる．専門的な知識を有する職員でも，機関特有による単語のベクトル化と SCDV(Sparse Compos-の仕組みなどについて理解するための時間が必要であ

ite Document Vector)[3] を用いた文書ベクトル化，る．こうした経験は，ある程度の期間勤務を続けていKmeans++ 法 [4] を用いたクラスタリングという手くうちに身につくものである．

法がとられた．クラスタリングの結果，各クラスタで一方で現場では，任期付きの非常勤職員や派遣職員おおむね傾向を抽出することに成功しており，経験のなど，短期間の勤務形態での契約も増加している．それに伴い長期間にわたって勤務する職員が減少し，経192*1 https://taku910.github.io/mecab/

ある職員によって得られる結果を再現できたことが報

ター職員側から必要な情報を聞きだすなど数回のやり告されており，メールの分類にこの手法を適用するこ取りがあることが多いが，一次対応に焦点をあてるたとは有用であると考えられる．

め最初に送られたメールのみを見て分類する．

一方，クラスタによっては傾向の異なった文書が混今回対象となるメールは，2022 年 4 月 1 日から 10在しているケースも確認されており，この問題はクラ月 31 日までにメディアセンターに寄せられた問い合

スタ数を単純に増やすだけでは解決できなかったこと

わせで，全部で 665 件となっている．

が報告されている．こうした課題について，データの4.2

機械的な分類

前処理の見直しや，本文のみを用いて分類した点につ機械的にデータの分類をするためには，メールのテいて件名を考慮した分析手法の拡張などが今後の課題

キストデータをそのまま用いずに前処理を行う必要がとして挙げられている．

ある．分かち書きをするうえで，動詞の活用形によるその他に言語処理の観点からも，ある業界で用いらゆれを統一するためにすべて現在形でそろえた．日本れる単語を登録した辞書を作成する研究 [5] や，特に語で多く使われるが問い合わせには直接関係のない単日本語でおこる表記ゆれに対する対策となる研究 [6]語，例えば，問い合わせに必ず含まれてくる「よろしもある．情報系センターに寄せられる問い合わせに含く」などの単語をストップワードに登録している．

まれる固有の用語などについては，事前に辞書登録を行うといった工夫が必要になると考えられる．

それに加え，メディアセンターで扱うサービスに関連する用語を辞書として登録した．例えば本学の場
合，提供しているメールサービスが一種類ではなく，3 本研究の目的

全員に発行される Gmail と Microsoft365 のアドレス

本研究では，これまでに寄せられた問い合わせを内(それぞれ通称 go メールと me メール)，教職員が役職容ごとに分類し，新たに問い合わせがあったときに類などで利用するために追加で申請できるアドレス (m2似した過去の問い合わせとその対応を提示する仕組みメール)，m2 メールの前身にあたるアドレス (cc メーの構築を目指す．本稿では，この仕組みの構築に向けル) がある．
「メール」という大枠の分類ではなく，「goて，これまでに寄せられた問い合わせを機械的にクラメール」や「m2 メール」など，提供している各サービスタリングしたものと，人手による分類の結果を比較

スを辞書に登録しておくことで，細かな分類の可能性する．

も考慮した．
このほかに，同一の内容に対する問い合わせである

4 問い合わせデータの分類が表記にゆれがあるものもある．例えば無線 LAN，

本稿では，機械的な分類と人手による分類の結果をWi-Fi，tuatnet*2 など，いずれも本学で提供している比較する．機械的な分類手法と結果については，2023

無線 LAN を指しているが，人によって異なる書き方

年 3 月に情報処理学会インターネットと運用技術研究をしていることがある．これらを同一のものとみなす

会 (IOT 研) において発表した際のデータを利用する

ように辞書を作成することで，表記ゆれによる違いをため，詳細はそちらの原稿を参照されたい [7]．本章で吸収した．

は，対象となるデータと人手による分類手法について述べる．

4.1

以上のような前処理を踏まえ，山本らの手法 [1] にならいクラスタリングした結果の散布図が図 1 であ

分類対象のデータ

る．今回のクラスタ数は目視での確認の結果精度が良

本稿における分類対象は，東京農工大学総合情報メいとみられる 7 とした．特にクラスタ 4 の分布範囲がディアセンター (以下，「メディアセンター」とする)狭く，よく特徴づけられているとみられる．また，クに寄せられた問い合わせメールのデータを利用する．

ラスタ 3 など広範囲にわたって分布しているものは，メディアセンターでは電話，対面，メールでの問い合幅広い問い合わせが分類されているものと推測される

わせを受け付けているが，分類のためにテキストデー[7]．

タが必要になるため，メールのデータを対象とする．

4.3

人手による分類の手法

センター職員によるユーザ対応の支援として，一次機械的な分類とは異なり，人手による分類では特段対応をスムーズに行うことを目標とする．メール問いの前処理は行わない．分類には最初に届いた問い合わ

合わせにおける一次対応は，最初に送られてきたメールに対する回答にあたる．メール問い合わせにはセン

193*2 本学の無線 LAN の ESSID である

から算出しており，このクラスタでは「容量」「ドライブ」「制限」などの単語が特徴として見られた．Google

Workspace 向けのドライブ利用容量が，一つの組織で100TB までという制限がかかったことに伴う問い合わせが含まれていると予想される．

図1

機械による分類結果の散布図

せメールのみを用い，その後のやり取りは含めない．
そのため，情報が不足しているような適切な対応が不明な問い合わせがあったとしても，その内容から問題を推測して分類する．
機械による分類ではクラスタを 7 つに分け，それぞれの特徴量から各クラスタの内容を推測したが，人手
図2による分類では，よくある質問をあらかじめいくつかクラスタ 4 の特徴量カテゴライズして，その中に分類する方法を取る．センターに寄せられる質問の内容を鑑みて，人手によるクラスタ 4 に割り振られていた問い合わせメールに分類は以下の 10 の分類とした．

対して，実際に人手による分類を行った．クラスタ 4の問い合わせは全部で 43 件あり，4.3 節で示した 10• 教育研究システム利用カテゴリのいずれかに分類をさせた．その結果，42 件• 電子メールが Google や Microsoft365 などを含むクラウドサービ• ログイン・認証方法

スに，1 件がその他に分類できた．特徴量からの予想• 有線ネットワーク

通り，Google Workspace の容量制限に関する問い合• 無線ネットワーク

わせが多数を占めており，それ以外も Classroom に関• VPNする問い合わせなど，クラウドサービスに関連するも• クラウドサービス（Google,Microsoft 365）のであった．1 件のみ，Web ホスティングサービスで• オンライン授業・会議（Zoom など）提供する研究室 Web ページの管理者移行に関する問• アカウント初期設定

い合わせがこのクラスタに含まれており，「移行」「管• その他

理」などの単語から紛れ込んだことが推測される．

5.2

5 分類結果の比較

広範囲に広がっていたクラスタ

散布図上では広範囲にわたっていたクラスタ 3 の特

機械的に分類を行った問い合わせが，人手による分徴量を図 3 に示す．このクラスタでは，「申請」「接続」類とどの程度マッチしていたか比較を行う．今回は，「フレンドリー」「システム」などの単語が特徴として665 件のメール全ての比較は行わず，機械的な分類で見られる．
「フレンドリー」は，各ユーザが 1 つだけ自よく特徴づけられていたとみられるクラスタと，散布由に名前を付けられるフレンドリーメールアドレスか

図で広範囲に広がっていたクラスタに割り当てられてら抽出された単語とみられる．フレンドリーメールア

いたメールを人手で分類する．

ドレスはじめとした，各種申請についての問い合わせ

5.1

特徴づけられていたとみられるクラスタが，このクラスタに属していると推測する．

散布図上で範囲が狭くなっていたクラスタ 4 の特徴

クラスタ 3 に割り振られていた問い合わせは全部で量を図 2 に示す．特徴量は TF-IDF 値を使ってこの107 件があった．人手による分類を行ったところ，シクラスタに分類された問い合わせに多く出現する単語

ステム利用が 1 件，電子メールが 18 件，ログイン・認

194

分類の可能性を探っていく．
また，今回の人手による分類では提供するサービス内容を元に 10 のカテゴリを設定したものの，オンライン授業ツールに入れるべきかログインに入れるべきかなど，複数カテゴリにまたがるような問い合わせもあった．例えば Zoom のログイン方法に関する問い合
わせは，他のシステムと異なる Zoom 特有の対応が必要になるため，今回の人手による分類ではオンライン授業ツールへと分類したものの，問い合わせ内容としては「ログインできない」ということになる．人手による分類手法についても，過不足なくカテゴライズできるよう検討が必要である．
図3

6 まとめ

クラスタ 3 の特徴量

大学の情報系センターに届いた問い合わせメールについて，機械的な分類の結果と人手による分類の結果
証方法が 10 件，有線ネットワークが 9 件，無線ネッを比較し，機械的な分類の有用性を調査した．その結トワークが 13 件，VPN が 1 件，クラウドサービスが果，散布図上で範囲が狭いクラスタに分類された問い13 件，オンライン授業・会議ツールが 9 件，アカウン

合わせは，人手による確認でも同様の内容が分類されト初期設定が 20 件，その他が 14 件となり，カテゴリていることが確認できた．散布図上で範囲が広くなっ上では多くの問い合わせが入り混じった形になった．ているクラスタでは，様々な問い合わせが含まれていただし，まったく関係のないものが一緒になっていることが確認でき，効果的な分類がなされていなかっるとも言い切れず，例えば Zoom に関する問い合わせた．これらの結果から，全体としては窓口対応への応については，Zoom へのログインができないことに対用のレベルには達していないものの，よく特徴づけらしてのものが多く，ログインに分類することも可能なれたクラスタの活用は現時点でも可能性があると考え内容であった．電子メール，有線ネットワークについられる．ては，利用時に申請が必要な点が共通しており，「申の応用の可能性と，全体的な精度の向上を目指す．ま請」という観点からは関係の近いものである．

5.3

今後は，よく特徴づけられたクラスタの窓口対応へた，今回は仮で設定した人手による分類のカテゴリに考察

よく特徴づけられていると考えられたクラスタを人手で分類したところ，予想通りおおむね同じ内容に対する問い合わせが集まっている様子がみられた．集計
期間中に Google Workspace の容量制限がかかったこ

ついても，サービスベース，対応内容ベースなど多角的に検討していく．

参考文献とから，同様の問い合わせが多くなっていたことも要[1] 山本 一幸，大瀧 保広，佐藤 伸也，嶌田 敏行，野因として考えられるが，このクラスタは機械的な分類

口 宏，羽渕 裕真，外岡 秀行，問合せデータの分ができていると考えられる．

散表現を用いた分類，学術情報処理研究，24，1，

一方で，散布図上で広範囲に広がっていたクラスタ

68-77，2020．

については，大枠で類似した問い合わせが含まれてい[2] Tomas Mikolov，Ilya Sutskever，Kai Chen，Gregる様子も見られたものの，全体としては雑多な種類のS Corrado，Jeﬀ Dean，Distributed Represen-

問い合わせが集められており，十分な分類がされていtations of Words and Phrases and their Com-るとはいえなかった．

positionality，Advances in Neural Information

仮に Google Workspace のように問い合わせ件数がProcessing Systems，26，2013．

多いものが分類しやすいのであれば，よくある質問に[3] Dheeraj Mekala，Vivek Gupta，Bhargavi Paran-

対しては回答しやすくなる可能性がある．今後ほかの

jape，Harish Karnick，SCDV : Sparse Compos-

クラスタについても人手による調査を進め，機械的な

ite Document Vectors using soft clustering over195distributional representations，Proceedings ofthe 2017 Conference on Empirical Methods in
Natural Language Processing，659-669，2016．
[4] DavidArthur，Sergei

Means++:

The

Vassilvitskii，K-Advantages

ofCarefulSeeding，Proceedings of the Eighteenth Annual ACM-SIAM Symposium on Discrete
Algorithms，1027-1035，2007．
[5] 相 良 か お る ，小 野 正 子 ，実 践 医 療 用 語 辞 書
ComeJisyoSjis-1 の作成，言語処理学会第 25 回
年次大会 発表論文集，2019．

[6] 岡部 浩司，河原 大輔，黒橋 禎夫，代表表記による自然言語リソースの整備，言語処理学会第 13回年次大会，2007．

[7] 長島 和平，青山 茂義，根本 貴弘，三島 和宏，大学情報系センターへの問い合わせメールの分類
手法の検討，研究報告インターネットと運用技術（IOT），2023-IOT-60，10，1-6，2023．

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