カスタマサービスとして，ユーザから製品の使用方法等についての質問を受けるコールセンターの需要が増している．しかし，新製品の開発のサイクルが早くなり，ユーザからの質問の応対に次々に新しい知識が必要となり，応対するオペレータにとっては，複雑な質問へすばやく的確に応答することが困難な状況にある．オペレータは，過酷な業務のため定着率が低く，企業にとっても，レベルの高いオペレータを継続して維持することは，人件費や教育などのコストがかかり，問題となっている．本稿では，ユーザが自ら問題解決できるような，対話的ナビゲーションシステムを実現する基礎技術を開発することにより，コールセンターのオペレータ業務の負荷を軽減することを目的とする．通常のコールセンターでは，オペレータがユーザとのやり取りによって質問応答の要約文をあらかじめ作成しておく（図\ref{fig:call}\,(a)）．Web上の質問応答システムでは，これをデータベース化したものをユーザの質問文のマッチング対象に用いる（図\ref{fig:call}\,(b)）．ユーザはオペレータの介入なしに質問を入力し，応答を得ることができる．\begin{figure}[ht]\begin{center}\epsfile{file=figure/fig1.eps,scale=0.5}\caption{コールセンター(a)とWeb上の質問応答システム(b)}\label{fig:call}\end{center}\end{figure}このようなWeb上の質問応答システムを用いて，所望の応答結果を速やかに得るために必要なナビゲーション技術の新しい提案を行なう．パソコン関連の疑問に答える，既存のWeb上の質問応答システムから収集したデータによると，ユーザが入力する質問文（端末からの入力文）は，平均20.8文字と短いため，この質問文を用いて，一度で適切な質問と応答の要約文にマッチングすることは稀である．そこで，必要に応じてシステムがユーザに適切なキータームの追加を促すことで，必要な条件を補いながら質問の要約文とのマッチングを行ない，適切な応答の要約文を引き出す必要がある．しかしながら，このようなナビゲーションにおいては，ユーザに追加を促したキータームがどれだけ有効に機能したかどうかがわからない，といった評価上の問題がある．これらのキータームの補いの問題と，評価上の問題を解決するために，本稿では以下の手法を用いた．\begin{itemize}\itemまず，34,736件の質問の要約文から300件を無作為に抽出し，ユーザが初期に入力するような質問文（以下，初期質問文と呼ぶ）を人手で作成した．この初期質問文を初期入力として要約文とのマッチングを行なった．\item次に，システム側がユーザに対して適切なキータームの追加を促し，新たに作成した質問文（以下，二次質問文と呼ぶ）を入力として，再度，要約文とのマッチングを行なった．\itemマッチングの結果，初期質問文を作成する際の元になった質問の要約文が出力結果として得られた場合に，ユーザが問題を解決したとする仮説を立てた．この仮説に基づき，ユーザが問題解決できたか否かという評価を行なった．\end{itemize}ユーザにどのようなキータームの追加を促すべきかをシステム側が判定する方式として，サクセスファクタ分析方式を用いた．これは，ユーザの質問文と蓄積している質問の要約文とのマッチングが成功したものから一定の基準によってキータームを変更して結果を評価し，マッチングの精度に大きな影響を及ぼすものをルール化し，質問文にキータームを追加する方式である．本論文の第\ref{sec:2}\,章では，Web上の質問応答システムとコールセンターの現状のデータを具体的に例示し，初期質問文作成の意義やその作成方法について述べる．第\ref{sec:3}\,章では，従来行なわれてきた質問応答の関連研究を概観し，本研究の位置付けを明確にする．第\ref{sec:4}\,章では，実験と評価の方法について述べる．第\ref{sec:5}\,章では，サクセスファクタ分析方式の詳細と，それを用いた実験結果を述べ，本方式が対話的ナビゲーションに極めて有効であることを示す．