本稿では,メールの文章を利用してチャットボットに搭載するQ&Aデータを半自動的に作成するための手法を提案する.BERTを利用してQ&Aデータ作成に必要な語句の推論モデルを作成し,Q&Aデータ作成に必要な語句を推論した.また,語句の推論結果からQ&AデータのAnswerとなる文章を作成した場合,過去の応対記録を含む文章が作成されていることを確認した.

舶用ディーゼル機関は船上で昼夜問わず稼働しており,技術者に対して日々舶用ディーゼル機関の部品・システムに関する様々な問い合わせが行われている.現在,技術者が舶用ディーゼル機関に関する問い合わせに対して主にメールで回答しているため,技術者が不在になると回答を受けるまでに大幅に時間がかかることがある.この不便性を解消するために,チャットボットを利用した問い合わせ内容を自動回答するシステムを導入している.チャットボットは質問文を入力するもしくは質問リストから質問を選択していくと,対応する回答が自動的に出力されるプログラムであり,カスタマーサポートや社内問い合わせ等,様々な場面で使用されている[1].過去のメールでの問い合わせ事例から市販のチャットボット向けにQ&Aデータを作成できれば,顧客は24時間いつでもトラブルシュート等に対応することが可能となり,当社の舶用ディーゼル機関のアフターサービスに対する顧客満足度を向上させることができる.しかし,舶用ディーゼル機関を構成する部品・システムは多種多様であるため,自動で回答するチャットボットを実現するためには過去の問い合わせメールから大量のQ&Aデータ作成に必要な文章を抽出する必要があり,人力で全てを行うには膨大な時間が必要となる.先行研究では蓄積された文書の再利用に関する手法について様々なアプローチが展開されている．例えば文書内の固有表現を同義語とともに考慮する方法[2川村]や機械学習と人手による整備方法が提案されている[3加藤]．また社内でチャットボットを利用した枠組も提案されている[4木下]，本研究では先行研究を参考にQ&Aデータ作成に必要な固有表現に対して深層学習モデルであるBERT[5]を利用し，製品に関する問い合わせメールから大量のQ&Aデータを半自動的に作成する方法を提案する.