言語処理学会 第24回年次大会 発表論文集 (2018年3月)

インカム対話の特徴と対話ログ活用のフィージビリティ検証
黒田 由加

山下 卓規

掛村 篤

佐伯 祐太郎

東芝デジタルソリューションズ株式会社 RECAIUS 事業推進室{yuka.kuroda, takumi.yamashita, atsushi.kakemura, yuutarou1.saek i}@toshiba.co.jp

点から、話者交替のタイミングと交代時の発話頭の分析を行っている[3]。また、日本の対話研究で

1. はじめには雑談対話（非タスク指向型対話）について対話

音声・画像やセンサーデータから人の行動や状況を把握し知識として蓄え、現在の状況と類似す破綻の類型などについて分析を行い[4]、破たん検出などについて活発に議論されている。

る事例を提示することで人を支援するコミュニケーション AI”RECAIUS”は、様々な現場でワークスタイルの革新に活用されている。そのサービスのひとつである「RECAIUS フィールドボイス インカムエディション」[1]は音声認識技術を中心に、インカムの代わりに音声とテキストを同報送信し、情報共有を可能にするサービスである。本サービ
スを通じてやり取りされる音声とその音声認識結果のうち、研究開発用途に利用の許諾を受け、整備しているものを「インカム対話コーパス」と呼3. RECAIUSフィールドボイスインカムエ
ディション
サービス業の現場でのコミュニケーションには、直接の会話、電話、そしてインカムが使われてきた。インカムは行動型サービスの現場で、リアルタイムのやり取りには便利である一方、音声の品質が十分ではない、接客中に聞き逃すことがある、同時に複数の発話を受け付けられないなどの課題のほか、インカム端末が大きくて重たい、高価なためスタッフ全員が持てず、結局は情報を伝えた

ぶ。
本稿では、インカム対話コーパスの分析によって明らかになったインカム対話の特徴とその活用いスタッフを探しまわっているなど、様々な課題があった。
そこで、インカムに代わって、手持ちのタブレのフィージビリティ検証について述べる。

ットやスマートフォンにインストールした音声認識アプリケーションを用いて、音声と認識結果の2. 関連研究テキストを同報送信するサービスを実現した。こ

状況適応・行動型サービスでの音声を使った情報共有の仕組みについては、内平らが、音声入力とマイクロブログ型のコミュニケーションを融合し、発話内容と業務状況から自動で配信先を決める「音声つぶやきによるコミュニケーションシステムを提案している[2]。インカム対話の利用シーンは、内平らの行動型と同じく、施設空間を移動しながら業務を行うものである。対話コーパス分
析について、伝は、認知過程と相互行為過程の観れにより、小型で軽量な端末で、同時に複数話者の音声を受け付け、認識し、音声と認識結果のテキストを同時に配信することで、聞き逃しの防止だけでなく、業務の振り返りができるようになることを目指してきた。現在、様々な業種業態の現場で使われ始めている。
（RECAIUS フィールドボイ
ス インカムエディション）。
我々はこのようなサービスの現場で使われている音声と音声認識結果を、使用者の許可を得て、音― 897 ―Copyright(C) 2018 The Association for Natural Language Processing.
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声認識、知識活用などの研究開発に活用している。

年以上を経過した 2017 年 12 月には 1 日あたり平本アプリケーションでは、ユーザはイヤフォン

均 840 発話、繁忙日には 1000 を超える発話がある。

マイクを通じて音声を入力する。発話開始時と終6 月や 9 月に尐なく、5 月や 8 月の発話数が多いの了時には、イヤフォンマイクに既設のスイッチボは祝日・休日などと連動して宿スタッフ数や業務タンを押すプッシュトーク型音声認識を採用してに変動があるためである。

いる。ボイストリガー型などの構成も実現できるが、充電なしで勤務時間中継続して使用できる利便性を重視し、プッシュトーク型を採用した。発話開始時に認識の準備ができたことをフィードバックすることで、冒頭の発話切れを防ぐなどの工夫をしている。また、サービス業の現場では、宿泊施設のフロント等、音声認識に適さない環境もあるため、その場合はキーボードからのテキスト入力も受け付ける。受け付けたテキストは音声合成システムが生成した合成音声で、テキストと一緒に配信し、利用者の利便性を高めている。

図2

1 日あたりの平均発話数

また、時間帯ごとの発話数の変化をみると、図 3

4. インカム対話コーパスの概要の通り、11 時、15 時、18 時ごろにピークがあり、本節では代表的な旅館の対話を収録したインカム対話コーパスについて紹介する。

それぞれ昼食、チェックイン、夕食での繁忙時となっている。

老舗旅館において、週 5 日の営業日に、その日に勤務するスタッフ数十名がタブレットやスマートフォンにインストールしたアプリケーションと、イヤフォンマイクを通じて発話された音声とその認識結果のテキストを収録している。

図 3 時間帯による発話数のばらつき（単位：時）

このほか、展示会運営スタッフ間の情報共有やキッテイング作業における連絡等でも用いられ、18 万発話を超える対話データを収録しており、現
図 1 システム概要

在も日々蓄積を続けている。

利用開始当初は 1 日平均 400-500 発話程度だったが、継続して使用した結果、使用開始からら 1― 898 ―

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るわけではなく、業務を遂行できる人が応答

5. インカム発話の特徴する場合がある。

以下にインカム発話のサンプルを示す。サンプ(7) 発話と応答は必ずしも隣接するわけではなく、ル中の「しまーす」「えっと」など、音の伸びやフサンプル 006 の応答は 009 であり、間に他のィラーは発話そのままである。

トピックを挟むことがしばしばある。

表 1 発話サンプル
001002

これらの特徴は、伝[3]で述べられている、一般調理場さん、一名様、スタートお願いしま的な対話の特徴と異なり、インカムという手段にーす。

よる制約を受けた対話であると言える。

フロントさん、お土産購入、三名様、ロビー案内します。

6. インカム発話における伝達行為

003

はい、■■さん了解しました。

004

業務連絡です。露天風呂、のれん替え終わ

対話履歴の分析を行うにあたり、伝達行為の分りました。お願いします。

類を行った。人手で分類を付与している。松本ら005

はい■■さん、ありがとうございまーす。

[5]の分類を参考に、以下の通りの分類を用いた。

006■■さん、すいません。上に行っていただいて、もし持てるようでしたら、レストラ

慣習的な挨拶、発話相手への呼びかけ、挨拶作業終了時の声掛けなど。

ンの炭酸があと１．５しかございませんので降ろしていただけますか。
007

意味は含まないもの。

■■さん、片付けどこから入れます、えっと、別館に行った方がいいですかね。

008

相手の発話に対する応答のうち、重要な相槌デシャップさーん、レストランですー。八

相手の発話に対する応答。また、相手の応答質問に端的に答えているもの。

○三のお椀お願いします。
009

相手の発話を繰り返したり、聞き返した

確認

はい■■さん、かしこまりました。

りして確認をおこなっているもの
相手に、これまでの経緯について何らかインカム発話の特徴を以下に述べる。

報告・説明 の命題内容を伝達しているもの。また、(1) 業務のやりとりのため、基本的には丁寧な話現状を記述する発話。

し言葉で発話される。
行為宣言(2) 短時間で用件を伝える簡潔な発話である。
(3) 発話中に相手の発声が割り込まれないため、秒まで受け付ける)。
(4) 何らかの目的を持った発話と、それに対するレスポンスが基本の構成であり、非目的指向なうことを言う

指導・忠告 相手に対して未然の物事を勧めるもの

発話のさえぎりがなく、発話中にあいづちが入ることもない(システムでは 1 発話最長 20

話者が自分から、これから何事かをおこ依頼・要求相手に何事かを頼んでいるもの。命令口調や指示口調も含む

質問

相手、相手の発話に対する質問全般

感性

謝意・相手を安心させる発話・共感
図 4 インカムにおける伝達行為の分類

対話はほぼ含まれない。
(5) (2)の目的を達成するため、最初に名前を呼びある 1 日のデータ 500 発話を人手で分類したと掛けることが多い。
(6) 一方で、呼び掛けられた人が必ずしも応答すころ、図 5 のような頻度の分布になった。

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ービス時にも活かすことで、より質の高いサービスにつなげられる情報を指す。このように、現場での発話内容をサービス向上につなげる取り組みを、実証実験を通じて行っている。

8. まとめと今後の展望
音声と音声認識結果であるテキストを同報送信
するサービスを通じて、サービス業をはじめとする様々な現場で対話履歴を収集し、研究開発用途のコーパスを構築してきた。現在 18 万件を超える発話を収録しており、現在も日々蓄積している。
また、情報共有という即時的な効果に加え、対話
図5

インカムにおける伝達行為の分布の中からサービス向上につながる発話を発見し、業務にフィードバックするための取り組みを行っ

業務の性質上、報告・説明、依頼・要求、質問がている。インカム使用時や RECAIUS フィールドボ多く、その応答が続いて多い。対面対話であればイスインカムエディション導入前に抱えていた現報告・説明、依頼・要求、質問の多くに応答が必

場の課題を解決し、現場で働く人の支援につなが要だと考えられる。一方で、インカムでの対話のる取り組みに焦点を当ててゆく。

場合、発話意図が伝わり、行動を促せれば必ずしも応答を必要としないこと、調理場など応答するのが難しい環境があるなど、様々な理由から必ず参考文献

しも応答要求しないことが、現場観察（エスノグ[1]RECAIUS フィールドボイスインカムエディラフィ）から明らかになっており、コーパスからションもその傾向が読み取れる。

http://www.toshiba.co.jp/cl/pro/recaius/lineup/fie
ldvoice.html

7. ログ活用のフィージビリティ[2] 内平直志: 音声つぶやきによる気づきの収集

サービス業において、より質の高いサービスをと活用で看護・介護サービスの質を向上する，サ提供するためには、対話履歴を通じてお客様に関ービソロジー，1 巻 (2014) 2 号 pp. 14-17

する情報と、提供するサービスに関する情報を共[3] 伝康晴: コーパス言語学的手法による音声対有・記録し、業務に活用することが効果的である話の分析 : 認知・相互行為背反の観点から (ヒュと考えられている。

ーマンコミュニケーション基礎)，信学技報

お客様に関する情報と提供するサービスに関す116(185), pp.19-24, 2016-08-19

る情報は、短時間に活用する情報と、記録するこ[4] 東中竜一郎，船越孝太郎: 対話システムにおけとで次のサービスに活かせる情報とに二つに分類

るエラー分析―雑談対話コーパスの収集と対話破可能である。短時間に活用する情報とは、瞬間あ綻検出―，情報処理 57(1), 42-43, 2015-12-15

るいはそのサービス期間（宿泊ならチェックアウ

[5] 松本斉子，村井源，徃住彰文: 看護師対話ログ

トまでの期間）限り有効な情報などを指し、記録における行為遂行の分析，日本認知科学会第 25 回することで次のサービスに活かせる情報とは、た大会発表論文集，pp.25-32，2008

とえば食事の嗜好や浴衣のサイズなど、次回のサ― 900 ―Copyright(C) 2018 The Association for Natural Language Processing.
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