コールセンターで受信した問合せについて、当該問合せ内容を予測するコールセンターにおける問合せ内容予測システムにおいて、予め受信に関する情報と、当該受信での問合せ内容を特定する情報を対応付けて記憶しておき、問合せ者からの受信について待機状態を検知する手段と、当該待機状態である場合、前記入電に関する情報を取得する手段と、取得された前記入電に関する情報に対応する、問合せ内容を特定する情報を抽出する手段を有することを特徴とするコールセンターにおける問合せ内容予測システム。請求項1に記載のコールセンターにおける問合せ内容予測システムにおいて、さらに、問い合わせ内容を特定する情報と、前記コールセンターの応答担当者を特定する情報を対応付けて記憶する手段と、抽出された前記問合せ内容を特定する情報に対応する応答担当者を特定する手段とを有することを特徴とするコールセンターにおける問合せ内容予測システム。請求項1または2のいずれかに記載のコールセンターにおける問合せ内容予測システムにおいて、前記受信に関する情報として、前記問合せ者に関する顧客情報、前記問合せ者に影響する大規模障害情報、問合せの履歴に基づく問合せ傾向、前記コールセンターに関する新サービスに関する新サービス情報およびサービスの種別を特定するサービス種別情報を用いることを特徴とするコールセンターにおける問合せ内容予測システム。しかし、顧客が複数のサービスを契約していることがあるため、単純に顧客とどのサービスに対する問合せ内容かを関連付ける事はできない。また、特許文献1では、顧客識別情報と顧客の担当のデータを関連付けて保存しており、その関連付けを元に担当者へ転送するが、結局関連付けされている担当者が新サービスの知識を習得していかなければならず、課題の解決にはならない。そこで本発明では、顧客からの問合せをどのサービスに関するものか事前に予測し、そのサービスに関する知識を有する担当者に電話を転送して対応するものである。これにより、顧客に不快感を低減し迅速な対応を可能とするコールセンターシステムを提供することができる。本発明によれば、顧客からの問合せがあって、その問合せ内容を予測することで、その問合せに回答可能な担当者を選定するため、最初に応対した担当者にて回答が可能となる。以下、図面を用いて本発明に関する実施の形態を説明する。図1では、本発明の実施形態に関わる問合せ内容予測システムの一例を示すシステム構成を示している。以下、その各構成要件について説明する。コールセンター100は、交換機400、自動音声応答装置500、問合せ内容予測システム10、コールセンター担当者電話600を備える。問合せ内容予測システム10は、処理装置20と記憶装置40で構成されている。交換機400、自動音声応答装置500、処理装置20、記憶装置40、コールセンター担当者電話600は、LAN等の通信回線に接続されている。コールセンター100は電話回線網300とネットワークで接続されている。処理装置20は、自動応答処理部30、顧客特定処理部31、問合せ内容予測処理部32、担当者選定処理部33、電話転送処理部34を有している。記憶装置40は顧客情報テーブル50、大規模障害情報テーブル51、新サービス情報テーブル52、問合せ傾向テーブル53、予測結果テーブル54、担当者情報テーブル55、サービス種別情報テーブル56を有している。顧客情報テーブル50は、サービスを契約している顧客の情報を格納しているテーブルである。大規模障害情報テーブル51は、基幹となる通信設備で障害が発生し、その設備の支配下にあるすべての設備にて障害が発生することを指す大規模障害の情報を格納するテーブルである。新サービス情報テーブル52は、提供を開始して間もないサービスの情報を格納するテーブルである。問合せ傾向テーブル53は、社会の情勢、会社の状況などから問合せが多くなると考えられるサービスについての情報を格納したテーブルである。予測結果テーブル54は、問合せ内容予測処理部32にて予測した結果を格納するテーブルである。担当者情報テーブル55は、コールセンターに在籍している担当者の情報を格納しているテーブルである。サービス種別情報テーブル56は、インターネット、テレビ、電話など、サービスを大きく分けた区分の事を指すサービス種別を、サービスごとに格納しているテーブルである。コールセンター担当者電話600は、各担当者に1台割り当てられている。次に、電話の流れを簡単に説明する。まず、顧客電話200からコールセンター100への通信を、交換機400を介して問合せ内容予測システム10の処理装置20が入電を受ける。自動応答処理部30が、自動音声応答装置500を使用して、顧客からの問合せに自動応答する。顧客特定処理部31が、入電情報を分析して電話番号を検出して、記憶装置40と連携して、顧客情報を特定する。問合せ内容予測処理部32が、顧客情報、大規模障害情報、問合せ傾向、新サービス情報、サービス種別情報から顧客からの問合せ内容の予測を行う。担当者選定処理部33が、問合せ内容予測結果から、担当者の選定を行う。電話転送処理部34が、選定された担当者が使用しているコールセンター担当者電話600に転送する。図2は、本発明の実施形態における処理の流れを示したフローである。すなわち、上述した流れの詳細であり、以下、図2に従いその内容を説明する。顧客電話からコールセンターに対して通信するS201。コールセンターでは、問合せ内容予測システム10が顧客電話からの入電を確認するS202。自動応答処理部30では、入電確認後に自動音声応答装置を起動させ、電話が繋がるまで少しお待ちください。など予め固定されている応答を開始するS203。また、顧客特定処理部31では、顧客からの入電情報から電話番号を取得して、電話番号が一致することを条件に顧客情報テーブル50を検索して、顧客情報を特定するS204。問合せ内容予測処理部32は、顧客情報、大規模障害情報、問合せ傾向、新サービス情報、サービス種別情報から問合せ内容を予測して、その結果を予測結果テーブル54に格納するS205。担当者選定処理部33は、予測結果テーブル54から予測結果を取得して、その予測結果に対応するために必要なサービス知識を導出して、担当者情報テーブル55からそのサービス知識を習得している担当者を選定するS206。電話転送処理部34は、選定した担当者が使用しているコールセンター担当者電話600に転送するS207。転送完了後、電話転送処理部34が担当者情報の状況を対応中に更新するS208。選定した担当者が使用しているコールセンター担当者電話600と、顧客電話200が通信状態になるS209。通信終了後、電話転送処理部34が担当者情報の応対回数に1を加え、状況を待機中に更新するS210。図3では、問合せ内容予測処理部の詳細フローを示している。まず、特定されている顧客情報を顧客情報テーブル50より取得する。また、各サービスに関連した変数を作成するS301。大規模障害情報テーブル51より、取得した顧客情報に含まれる顧客IDが影響顧客IDに含まれていて、状況が復旧済ではないことを条件に、大規模障害情報を取得するS302。取得した大規模障害情報が1件以上あるかを判断するS303。取得した大規模障害情報が1件以上ある場合、顧客は大規模障害の影響を受けているため、大規模障害に関する問合せ内容であると予測するS304。取得した大規模障害情報が0件である場合、問合せ傾向テーブル53より予め登録しておいた問合せ傾向の高いサービスの一覧を取得して、そのサービスに関連した変数にポイントを加算するS305。この加算結果を用いて、顧客情報から契約サービス契約開始日を取得するS306。現在日付と顧客情報の契約開始日から契約期間を算出して、契約期間が1ヶ月以上かを判断するS307。1ヶ月未満の場合は、契約サービスに関連した変数にポイントを加算するS308。新サービス情報を新サービス情報テーブル52より取得するS309。サービス種別情報テーブルから、新サービス契約サービス両方のサービス種別を取得して、新サービスのサービス種別と同じサービス種別の契約サービスが有るか、新サービスごとに判断するS310。新サービスと同じサービス種別の契約サービスが有る場合、新サービスに関連した変数と契約サービスに関連した変数にポイントを加算するS311。新サービスと同じサービス種別の契約サービスが無い場合、新サービスに関連した変数にポイントを加算するS312。これらの各サービスに関連した変数を比較して、一番ポイントが高い変数を選定して、その変数に関連したサービスに関する問合せと予測するS313。予測結果を予測結果テーブル54に格納するS314。以上で予測処理を終了する。図4では、担当者選定処理部の詳細フローを示している。まず、予測結果テーブル54から予測結果を取得して、顧客からの問合せに応対するために必要なサービス知識を取得するS401。取得した必要なサービス知識と習得サービス知識が一致していることと、状況が待機中であることを条件にして、担当者情報テーブル55より担当者情報を取得するS402。取得した担当者情報が1件であるか、判断するS403。取得した担当者情報が1件である場合、その担当者情報に該当する担当者を選定するS404。取得した担当者情報が1件ではない場合、取得した担当者情報が2つ以上であるか判断するS405。取得した担当者情報が2件以上である場合、一番応対回数が多い担当者情報に該当する担当者を選定するS406。取得した担当者情報が1件でもなく2件以上でもない、つまり取得した担当者情報が0件の場合、取得した必要なサービス知識を習得している担当者が存在しない。そこで、状況が待機中であることを条件にして、担当者情報テーブル55より担当者情報を取得するS407。S407の結果を受け、取得した担当者情報の中で一番応対回数が多い担当者情報に該当する担当者するS408。以上で担当者を特定する処理についての説明を終わる。以下、上述した各処理で用いられる各種テーブルについて、図5~8を用いて説明する。図5では、顧客情報テーブル50の一例を示している。例えば、電話番号、顧客ID、顧客名、住所、契約開始日、契約サービスを蓄積している。契約サービスの中には、その顧客が契約している各サービス情報が入力ないし蓄積されている。電話番号で検索すれば、顧客情報の特定が可能となる。また、顧客情報の中にある顧客IDを取得して、大規模障害情報テーブル51を検索すれば、顧客に大規模障害の影響があるか確認することができる。図6では、担当者情報テーブル55の一例を示している。例えば、担当者名、座席番号、状況、習得サービス知識を蓄積している。習得サービス知識には、その担当者が習得しているサービス知識が入力ないし蓄積されている。必要なサービス知識と習得サービス知識が一致することを条件に検索すると、顧客からの問合せに対応することが可能な担当者を特定することができる。また、状況が待機中であることを条件に検索すると、待機中である担当者を特定することができる。図7では、大規模障害情報テーブル51の一例を示している。例えば、障害ID、状況、発生地域、影響顧客IDを蓄積している。影響顧客IDには、その障害で影響が発生しているすべての顧客の顧客IDが入力されている。問合せのあった顧客の顧客IDが影響顧客IDに含まれていることと、状況が復旧済ではないことを条件に検索すると、現在顧客に影響のある大規模障害情報を取得することができる。図8では、サービス種別情報テーブル56の一例を示している。例えば、サービス、サービス種別を蓄積している。サービスを条件に検索すると、サービス種別を取得できる。