JP2002230005A

JP2002230005A - サポートセンターシステム

Info

Publication number: JP2002230005A
Application number: JP2001028650A
Authority: JP
Inventors: Koji Yamada; 孝司山田
Original assignee: Seiko Epson Corp
Current assignee: Seiko Epson Corp
Priority date: 2001-02-05
Filing date: 2001-02-05
Publication date: 2002-08-16

Abstract

(57)【要約】【課題】ユーザからの問合せに適切な知識情報を効
率よく検索するサポートセンターシステムを提供する。【解決手段】カテゴリ分けされた知識情報を格納す
る知識データベース（技術情報ＤＢ２３・問合せ履歴Ｄ
Ｂ２４）と、カテゴリごとの特徴をベクトルで表わした
カテゴリ別ベクトルデータ２２と、カテゴリ別ベクトル
データ２２を用いてカテゴリ分けを行うカテゴリ分類手
段２５と、カテゴリ別ベクトルデータ２２と問合せ文と
のベクトルの距離を計算して求めた類似度を基に検索用
カテゴリ候補を抽出する問合せ判別手段２６と、抽出さ
れた検索用カテゴリ候補に該当するカテゴリを有する知
識情報のベクトルと問合せ文のベクトルとの距離を計算
して求めた類似度を基に知識データベースの中から所定
の知識情報を検索出力する検索手段２７とを備え、意味
的に近い知識情報を検索できるようにした。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、ユーザからの問合
せに対する回答を行う際に、知識データベースの中から
回答作成の支援情報を得る技術に関する。

【０００２】

【従来の技術】インターネットの普及に伴い、企業等で
はコンピュータを用いたサポートセンターシステムを構
築して、ユーザからの問合せに対応する例が増加してい
る。これは、ユーザからの問合せに対して、回答に必要
な支援情報を予め作成した知識データベースの中から得
るものが多い。このような知識データベースの中から支
援情報を得るための技術として、特開平１１−３０８２
６８号公報に記載された「電子メールシステム」、特開
平１０−２４０５３６号公報に記載された「事例検索装
置及び事例検索方法並びに事例ベース構築装置及び事例
ベース構築方法」等が知られている。

【０００３】特開平１１−３０８２６８号公報に記載さ
れた「電子メールシステム」は、受信（問合せ）と返信
（回答）とを対応づけて管理し、即座に参照できるよう
にすることを特徴としている。この発明では、過去の履
歴を容易に参照できるようになっているが、回答を作成
するために必要な情報の検索に時間がかかるという問題
がある。また、特開平１０−２４０５３６号公報に記載
された「事例検索装置及び事例検索方法並びに事例ベー
ス構築装置及び事例ベース構築方法」は、対話形式によ
って過去の質問回答対を検索することを特徴としてい
る。この発明は、事例の検索に時間がかかる上、質問回
答対が存在しない問合せには対応できないという問題が
ある。

【０００４】また、知識データベースの検索において
は、単語を検索キーに用いて検索しても、的確な知識情
報を得るまでには相当の手間がかかる。例えば、「ドラ
イバソフト」というキーワードで知識データベースを検
索すると、ＯＳに関するドライバソフト、ＰＣカードに
関するドライバソフト、プリンタに関するドライバソフ
トなど、何項目もの「ドライバソフト」がヒットする。
このように、単語だけのキーワード検索では、ユーザが
知りたい「ＰＣカードに関するドライバソフト」にたど
り着くには引き続き何回もの絞り込み検索を行うことに
なる。このような場合には、ユーザへの回答が遅れたり
するという恐れがある。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】本発明は、前記問題点
を解決するために創案されたもので、ユーザからの問合
せに対する回答を作成する際に、知識データベースの中
から適切な知識情報を効率よく検索できるシステムの提
供を目的としている。

【０００６】

【課題を解決するための手段】本発明は、前記の目的を
達成するために提供されるものであり、その請求項１に
係る発明は、問合せ文に対する回答文の作成支援を行う
サポートセンターシステムであって、カテゴリ分けされ
た知識情報を格納する知識データベースと、この知識情
報のカテゴリ分けを行うカテゴリ分類手段と、前記カテ
ゴリごとの特徴を表わすカテゴリ別データと、このカテ
ゴリ別データと前記問合せ文との類似度を基に検索用カ
テゴリ候補を抽出する問合せ判別手段と、抽出された検
索用カテゴリ候補に該当するカテゴリを有する前記知識
情報と前記問合せ文との類似度を基に前記知識データベ
ースの中から所定の知識情報を検索出力する検索手段
と、を備えたサポートセンターシステムである。

【０００７】このサポートセンターシステムは、問合せ
文から検索用のカテゴリ候補を抽出し、抽出した検索用
カテゴリ候補を基にして知識情報を検索するものであ
る。知識情報は予め所定のカテゴリに分類しておき、問
合せ文がどのカテゴリに属するものかを自動的に判別す
る。この判別では複数のカテゴリを検索用カテゴリ候補
として抽出する。抽出された複数のカテゴリ候補それぞ
れについて該当する知識情報と問合せ文との類似度を求
め、類似度の高い知識情報を出力する。このように、検
索用カテゴリ候補を用いることによって検索の絞り込み
が容易になるため、精度の高い検索を実現することが可
能となる。

【０００８】また、請求項２に係る発明は、請求項１の
サポートセンターシステムにおいて、前記カテゴリ別デ
ータが前記知識データベースに格納されている知識情報
における各単語の出現頻度を示す平均ベクトルで表わさ
れ、このカテゴリ別ベクトルと前記問合せ文のベクトル
との距離計算を行い、類似度の高いカテゴリを前記検索
用カテゴリ候補として抽出することを特徴としている。

【０００９】このサポートセンターシステムは、ベクト
ル空間法を用いた類似度の計算を行うことによって検索
用カテゴリ候補の抽出を行うものである。問合せ文のベ
クトルを求めた後、カテゴリ別ベクトルデータからカテ
ゴリのベクトルを取り出して問合せ文のベクトルとの距
離を計算する。全てのカテゴリについてこの計算を行
い、距離の小さい方から複数のカテゴリを抽出する。こ
のように、ベクトル空間法を用いることによって、問合
せ文がどのカテゴリに属しているかが判別され、意味的
に近いカテゴリを検索用カテゴリ候補として抽出するこ
とが可能となる。

【００１０】また、請求項３に係る発明は、請求項２の
サポートセンターシステムにおいて、前記検索用カテゴ
リ候補に該当するカテゴリを有する知識情報のベクトル
と前記問合せ文のベクトルとの距離計算を行い、類似度
の高い知識情報を検索出力することを特徴としている。

【００１１】このサポートセンターシステムは、ベクト
ル空間法を用いた類似度の計算を行うことによって所定
の知識情報の検索出力を行うものである。検索用カテゴ
リ候補に該当するカテゴリを有する知識情報の中から該
当するカテゴリを取り出して問合せ文のベクトルとの距
離を計算する。全ての検索用カテゴリについてこの計算
を行い、距離の小さい方から知識情報を検索出力する。
このように、ベクトル空間法を用いることによって、問
合せ文と意味的に近い知識情報が検索出力されるため、
精度の高い検索を実現することが可能となる。

【００１２】また、請求項４に係る発明は、請求項１な
いし３のいずれかのサポートセンターシステムにおい
て、前記検索用カテゴリ候補に該当するカテゴリを有す
る知識情報と任意に指定したキーワードとの類似度を基
に前記知識データベースの中から所定の知識情報を検索
出力することを特徴としている。

【００１３】このサポートセンターシステムは、検索用
カテゴリ候補を用いて知識情報の検索を行うとき、任意
のキーワードを指定して検索を行うものである。初回の
検索で適切な知識情報が得られなかった場合に、任意の
キーワードを指定して再検索を行う。検索用カテゴリ候
補とこの指定したキーワードとが再検索の検索キーとな
る。検索用カテゴリに該当するカテゴリを有する知識情
報と指定したキーワードとの類似度を計算して、類似度
の高いものを検索出力する。このようにすれば、検索用
カテゴリを手がかりにして検索のキーワードを調整しな
がら所定の知識情報を検索出力することが可能となる。

【００１４】また、請求項５に係る発明は、請求項１な
いし４のいずれかのサポートセンターシステムにおい
て、前記問合せ文の入力と前記知識情報の検索出力と
を、通信回線を用いて可能としたことを特徴としてい
る。

【００１５】このサポートセンターシステムは、通信回
線を用いて知識データベースの中から所定の知識情報を
検索するものである。作成した問合せ文をサポートセン
ターシステムに送信すると、検索用カテゴリ候補と共に
検索された知識情報が通知される。適切な知識情報が得
られなかった場合には、任意のキーワードを指定して再
検索してもよい。このようにすれば、ユーザは直接自分
で知識データベースを検索することができ、サポートセ
ンターの業務負担を軽減することが可能となる。

【００１６】

【発明の実施の形態】図１のシステム構成図を参照して
本発明のサポートセンターシステムの概要について説明
する。図１において、サポートセンターシステム１０
は、ユーザ１からの問合せに対する回答支援を行うシス
テムである。ユーザ１は、サポートセンターシステム１
０に対して商品に関する問合せを電子メール、電話、或
いはインターネットを用いて行う。エージェント２は、
ユーザ１からの電子メールでの問合せに対して回答を行
う担当者である。オペレータ３は、ユーザ１からの電話
での問合せに対して回答を行う担当者である。

【００１７】サポートセンターシステム１０は、ユーザ
１からの電子メールでの問合せに対応する電子メール対
応部１１、ユーザ１からの電話での問合せに対応する電
話対応部１２、ユーザ１からのインターネットでの問合
せに対応するインターネット対応部１３、知識データベ
ースに格納される知識情報のカテゴリを定義したカテゴ
リ階層データ２１、カテゴリごとの特徴をベクトルで表
わしたカテゴリ別ベクトルデータ２２、知識データベー
スである技術情報ＤＢ２３・問合せ履歴ＤＢ２４、知識
情報をカテゴリに分類するカテゴリ分類手段２５、ユー
ザ１からの問合せを分析して検索用カテゴリ候補を抽出
する問合せ判別手段２６、検索用カテゴリ候補を用いて
知識データベースを検索する検索手段２７をそれぞれ有
している。

【００１８】電子メール対応部１１は、ユーザ１からの
電子メールによる問合せの受付と回答を行うものであ
る。受け付けた電子メールは一旦問合せ履歴ＤＢ２４に
保存される。エージェント２が処理する問合せメールを
選択すると、問合せ判別手段２６、検索手段２７が起動
して、検索用カテゴリ候補と共に検索結果が出力され
る。エージェント２はこれを参考にして回答メールを作
成する。

【００１９】電話対応部１２は、ユーザ１からの電話に
よる問合せの受付と回答を行うものである。オペレータ
３は、受け付けた電話の内容を一旦記録する。このシス
テムの入力装置（図示しない）を用いて問合せ文を作成
すると、問合せ判別手段２６、検索手段２７が起動し
て、検索用カテゴリ候補と共に検索結果が出力される。
オペレータ３はこれを参考にして回答を行う。

【００２０】インターネット対応部１３は、ユーザ１か
らのインターネットによる問合せの受付と回答を行うも
のである。ユーザ１がユーザ端末に表示される検索画面
から問合せ文を送信すると、問合せ判別手段２６、検索
手段２７が起動して、検索用カテゴリ候補と共に検索結
果がユーザ端末に表示される。

【００２１】カテゴリ階層データ２１は、知識情報（技
術情報・問合せ履歴情報）のカテゴを定義したデータで
ある。図２はカテゴリ階層データ２１の論理構成図であ
る。図２（１）に示すように、カテゴリ階層データ２１
は第１階層３１、第２階層３２、第３階層３３の階層構
造を持つように作成されている。「パソコン」を第１階
層としたとき、第２階層として「ＯＳ」「ソフトウェ
ア」「本体」「周辺機器」等が設定される。第２階層の
「ＯＳ」の配下には第３階層として「ＷｉｎｄｏｗｓＭ
Ｅ」「Ｗｉｎｄｏｗｓ２０００」等が設定されている。
このような階層構造のデータは、図２（２）に示すよう
な表形式でデータベース化されている。カテゴリＩＤ部
３４は、カテゴリを一意に表わすＩＤ番号である。上位
階層のカテゴリＩＤ部３５は、そのカテゴリの上位階層
に存在するカテゴリのカテゴリＩＤである。カテゴリ名
３６はカテゴリの名称である。

【００２２】カテゴリ別ベクトルデータ２２は、技術情
報・問合せ履歴情報を基に計算したカテゴリ別のベクト
ルデータである。図３はカテゴリ別ベクトルデータ２２
の論理構成図である。カテゴリＩＤ部３４及びカテゴリ
名３６は、カテゴリ階層データ２１に設定されているデ
ータと同一である。カテゴリベクトル部３７は、全ての
技術情報・問合せ履歴情報に出現する単語を次元とする
ベクトルデータである。このベクトルデータの数値は、
該当するカテゴリに属する技術情報・問合せ履歴情報を
全てベクトル化し、それらのベクトルの平均値として計
算される。また、これらのベクトルの計算は、単語の出
現頻度と出現するデータ数から計算される既知のＴＦＩ
ＤＦ（ＴｅｒｍＦｒｅｑｕｅｎｃｙＩｎｖｅｒｓｅ
ＤｏｃｕｍｅｎｔＦｒｅｑｕｅｎｃｙ）値を要素と
して表わされる。また、カテゴリ別ベクトルデータ２２
の作成は、手作業で予め技術情報・問合せ履歴情報を所
定のカテゴリに分類しておき、そのデータを基に計算さ
れる。なお、ＴＦＩＤＦ値の代わりに単語の出現頻度を
値としてもよいが、この場合には高い性能が得られない
ので、性能向上の観点からＴＦＩＤＦ値を使用すること
が好ましい。

【００２３】技術情報ＤＢ２３は、ユーザサポートに必
要な技術情報を格納したデータベースである。図４は技
術情報ＤＢ２３の論理構成図である。技術情報ＩＤ部４
１は、技術情報ＤＢ２３の中で技術情報を一意に表わす
ＩＤ番号である。カテゴリＩＤ部４２から４４は、技術
情報の登録者がシステムの運用前に手作業で付与した
か、又はカテゴリ分類手段２５が自動的に付与したカテ
ゴリＩＤの番号である。フラグ部４５は、カテゴリの付
け方を示すもので、フラグ「１」は運用前に手作業で付
けたものでカテゴリ別ベクトルの計算に利用したことを
示し、フラグ「０」は運用後に自動的に付与されたこと
を示している。タイトル部４６は、技術情報のタイトル
を示す。本文４７は、技術情報の本文である。

【００２４】問合せ履歴ＤＢ２４は、ユーザ１からの問
合せに対して問題が解決したとき、回答文と技術情報を
保存するデータベースである。図５は問合せ履歴ＤＢ２
４の論理構成図である。問合せ履歴ＩＤ部５１は、問合
せ履歴ＤＢ２４の中で問合せを一意に表わすＩＤ番号で
ある。カテゴリＩＤ部５２から５４は、問合せ履歴情報
の登録者がシステムの運用前に手動で付与したか、又は
カテゴリ分類手段２５が自動的に付与したカテゴリＩＤ
の番号である。フラグ部５５は、カテゴリの付け方を示
すもので、フラグ「１」は運用前に手作業で付けたもの
でカテゴリ別ベクトルの計算に利用したことを示し、フ
ラグ「０」は運用後に自動的に付与されたことを示して
いる。種別５６は、問合せの種別を表わすもので、種別
「０」は電話での問合せ、種別「１」はインターネット
上での問合せ、種別「２」は電子メールでの問合せを示
している。問合せ部５７は、問合せ文の内容である。技
術情報ＩＤ部５８は、インターネット上での問合せの場
合において、問題解決に役立った技術情報のＩＤ番号で
ある。回答部５９は、電話での問合せと電子メールでの
問合せの場合には、ユーザ１に通知した回答文が記載さ
れ、インターネット上での問合せの場合には、問題解決
に役立った技術情報の本文が記載される。

【００２５】カテゴリ分類手段２５は、技術情報及び問
合せ履歴情報を所定のカテゴリに分類する手段である。
技術情報や問合せ履歴情報をそれぞれのデータベースに
格納するとき、カテゴリ別ベクトルデータ２２を用いて
カテゴリ分けを自動的に行う。このカテゴリ分けは、既
知のベクトル空間法を用いて、技術情報のベクトルとカ
テゴリ別ベクトルデータ２２とのベクトル間の距離を計
算して行う。計算の結果、ベクトル間距離の小さい（類
似度が高い）カテゴリを抽出して、そのカテゴリのＩＤ
番号を階層順に付与することによって所定のカテゴリに
分類する。また、システムの運用前には、カテゴリ別ベ
クトルデータを生成するために、手作業でカテゴリを付
けることも行う。

【００２６】問合せ判別手段２６は、問合せ文がどのカ
テゴリに含まれるかを判別して検索用のカテゴリ候補を
抽出するものである。図６に示す問合せのカテゴリ分け
のフローチャートを参照して処理手順を説明する。ま
ず、問合せ文のベクトルを計算して（Ｓ１０１）、カテ
ゴリ別ベクトルデータ２２からカテゴリのベクトルを一
つ取り出す（Ｓ１０２）。問合せ文のベクトルと取り出
したカテゴリのベクトルとのベクトル空間上の距離を計
算して（Ｓ１０３）、計算した距離を記憶装置に保存す
る（Ｓ１０４）。これを全てのカテゴリについて繰り返
し実行して（Ｓ１０５）、全てのカテゴリについて問合
せ文のベクトルとの距離計算を行う。計算した距離の小
さい方（類似度の高い方）から、例えば三つのカテゴリ
を取り出して（Ｓ１０６）、この三つのカテゴリを検索
用カテゴリ候補とする（Ｓ１０７）。

【００２７】検索手段２７は、問合せ判別手段２６で抽
出された複数個の検索用カテゴリ候補と問合せ文を用い
て技術情報ＤＢ２３・問合せ履歴ＤＢ２４の中から所定
の知識情報を検索するものである。問合せ文に代えて任
意のキーワードを指定してこれらのＤＢの検索を行うこ
ともできる。図７から図１０のフローチャートを参照し
て処理手順を説明する。図７は技術情報ＤＢ２３を検索
する処理フローチャート、図８は問合せ履歴ＤＢ２４を
検索する処理フローチャート、図９は任意のキーワード
を指定して技術情報ＤＢ２３を検索する処理フローチャ
ート、図１０は任意のキーワードを指定して問合せ履歴
ＤＢ２４を検索する処理フローチャートである。

【００２８】図７を参照して技術情報ＤＢ２３の検索に
ついて説明する。まず、複数個の検索用カテゴリ候補か
ら一つのカテゴリを選択して（Ｓ２０１）、技術情報Ｄ
Ｂ２３の中から該当するカテゴリのベクトルを取り出す
（Ｓ２０２）。取り出したカテゴリのベクトルと問合せ
文のベクトルとの距離を計算して類似度を求める（Ｓ２
０３）。計算の結果、ベクトル間の距離が近い方（類似
度の高い方）から順に技術情報を１０個出力する（Ｓ２
０４）。全ての検索用カテゴリ候補について同様の処理
を繰り返し行う（Ｓ２０５）。

【００２９】図８を参照して問合せ履歴ＤＢ２４の検索
について説明する。問合せ履歴ＤＢ２４の検索は、技術
情報ＤＢ２３の検索と同様の処理によって行われる。ま
ず、複数個の検索用カテゴリ候補から一つのカテゴリを
選択して（Ｓ３０１）、問合せ履歴ＤＢ２４の中から該
当するカテゴリのベクトルデータを取り出す（Ｓ３０
２）。取り出したカテゴリのベクトルデータと問合せ文
のベクトルデータとの距離を計算して類似度を求める
（Ｓ３０３）。計算の結果、ベクトル間の距離が近い方
（類似度の高い方）から順に問合せ履歴情報を例えば１
０個出力する（Ｓ３０４）。全ての検索用カテゴリ候補
について同様の処理を繰り返し行う（３２０５）。

【００３０】図９に示すフローチャートは、問合せ文に
代えて任意のキーワードを指定して技術情報ＤＢ２３の
検索を行うものである。まず、複数個の検索用カテゴリ
候補から一つのカテゴリを選択して（Ｓ４０１）、技術
情報ＤＢ２３の中から該当するカテゴリのベクトルを取
り出す（Ｓ４０２）。取り出したカテゴリのベクトルと
指定した任意のキーワードのベクトルとの距離を計算し
て類似度を求める（Ｓ４０３）。計算の結果、ベクトル
間の距離が近い方（類似度の高い方）から順に技術情報
を１０個出力する（Ｓ４０４）。全ての検索用カテゴリ
候補について同様の処理を繰り返し行う（Ｓ４０５）。

【００３１】図１０に示すフローチャートは、問合せ文
に代えて任意のキーワードを指定して問合せ履歴ＤＢ２
４の検索を行うものである。まず、複数個の検索用カテ
ゴリ候補から一つのカテゴリを選択して（Ｓ５０１）、
問合せ履歴ＤＢ２４の中から該当するカテゴリのベクト
ルを取り出す（Ｓ５０２）。取り出したカテゴリのベク
トルと指定した任意のキーワードのベクトルとの距離を
計算して類似度を求める（Ｓ５０３）。計算の結果、ベ
クトル間の距離が近い方（類似度の高い方）から順に問
合せ履歴情報を１０個出力する（Ｓ５０４）。全ての検
索用カテゴリ候補について同様の処理を繰り返し行う
（Ｓ５０５）。

【００３２】次に、サポートセンターシステム１０のハ
ードウェア構成について説明する。本システムは情報処
理装置で構成する。情報処理装置のハードウェア構成
は、装置全体を統括的に制御する制御処理部に記憶装置
が接続されている。制御処理部には、入出力制御部を介
してキーボード、マウス、スキャナ等からなる入力装
置、入出力データのモニタに用いる表示装置、各種情報
を出力する出力装置及び通信部がそれぞれ接続されてい
る。

【００３３】制御処理部は、ＣＰＵ及び内部メモリによ
って構成され、ＯＳのほか、各種情報の登録や処理を行
うためのプログラムが展開される。例えば、インターネ
ット上でサーバ機能を果たすＷＷＷサーバソフトや電子
メールサーバソフト、閲覧画面の遷移や検索を容易にす
るブラウザソフト、知識データベース（技術情報ＤＢ２
３・問合せ履歴ＤＢ２４）へのデータの書き込みと読み
出しを行うソフト、技術情報・問合せ履歴情報のカテゴ
リ分けを行うソフト、各種情報についてベクトル計算を
行うソフト等である。

【００３４】カテゴリ分類手段２５、問合せ判別手段２
６、検索手段２７は、これらのソフトによってその機能
を実現している。また、記憶装置はハードディスクや磁
気ディスク等によって構成され、その内部にカテゴリ階
層データ２１、カテゴリ別ベクトルデータ２２、技術情
報ＤＢ２３、問合せ履歴ＤＢ２４がそれぞれ作成されて
いる。

【００３５】「電子メールでの問合せ対応」図１１及び
図１２を参照して電子メールでの問合せにおける処理に
ついて説明する。図１１は電子メール対応部１１におけ
る処理フローチャートである。図１２は電子メール対応
部１１におけるユーザインタフェースのイメージ図であ
り、（１）は問合せメールの選択イメージ、（２）は検
索出力イメージである。エージェント２が電子メールサ
ーバにアクセスして、未処理メールリストから処理する
問合せメールを選択する（図１１のＳ６０１）。例えば
図１２（１）の問合せメール選択画面で、「未処理」と
なっているメールのうち、「電源が入りません」という
タイトルのメールを選択すると、問合せ判別手段２６に
よって、問合せのカテゴリ分けが行われ、検索用カテゴ
リ候補として、「ソフトウェア」「Ｗｉｎｄｏｗｓ９
８」「周辺機器」の３個のカテゴリが得られる（Ｓ６０
２）。検索手段２７によって、この３個の検索用カテゴ
リ候補を基にして、技術情報ＤＢ２３の検索（Ｓ６０
３）及び問合せ履歴ＤＢ２４の検索（Ｓ６０４）が行わ
れる。検索結果は、図１２（２）に示すように、３個の
検索用カテゴリ候補と共に、「モデムの設定」「インス
トールについて」などの該当する知識情報のタイトルや
冒頭部分が表示される。技術情報の検索結果はタイトル
で表示され、問合せ履歴情報の検索結果は冒頭部分が表
示される。「モデムの設定」「インストールについて」
などの表示部分を選択すると、その本文が表示される。

【００３６】エージェント２は、検索の結果、回答が作
成できる資料が得られたかどうか判断して（Ｓ６０
５）、十分な資料が得られた場合には、この資料を参考
にして回答文を作成する（Ｓ６０７）。作成した回答文
を問合せ履歴ＤＢ２４に保存して（Ｓ６０８）、回答作
業を終了する。このとき、カテゴリ分類手段２５によっ
て、問合せ履歴情報のカテゴリ分けが行われる。ここ
で、Ｓ６０５において、十分な資料が得られない場合に
は再検索を行う（Ｓ６０６）。この再検索は、図１２
（２）に示した検索用カテゴリ候補一覧を表示させ（Ｓ
６０６１）、エージェント２が該当すると思われる検索
用カテゴリを選択する（Ｓ６０６２）。このとき、任意
のキーワードを入力する（Ｓ６０６３）。選択した検索
用カテゴリと指定したキーワードを基に技術情報ＤＢ２
３の検索（Ｓ６０６４）及び問合せ履歴ＤＢ２４の検索
（Ｓ６０６５）が行われる。この再検索は、十分な資料
が得られるまで繰り返して行うが、その都度キーワード
を変更して行う。

【００３７】「インターネット上での問合せ対応」図１
３及び図１４を参照してインターネット上での問合せに
おける処理について説明する。図１３はインターネット
対応部１３における処理フローチャートである。図１４
はインターネット対応部１３におけるユーザインターフ
ェースのイメージ図であり、（１）は問合せ画面イメー
ジ、（２）は検索出力イメージ、（３）は回答のガイダ
ンスイメージである。ユーザ１がユーザ端末を用いて本
システムが提供される問合せサービスのホームページに
アクセスして（図１３のＳ７０１）、例えば図１４
（１）に示す問合せ画面上７１の問合せ文入力部７２に
「電源が入りません」と記入し、送信ボタン７３を押す
と（Ｓ７０２）、インターネット対応部１３がこの問合
せ文を受け取る（Ｓ７０３）。続いて、問合せ判別手段
２６によって、問合せのカテゴリ分けが行われ、検索用
カテゴリ候補として、３個のカテゴリ候補が得られる
（Ｓ７０４）。検索手段２７によって、この３個のカテ
ゴリを基にして技術情報ＤＢ２３の検索が行われる（Ｓ
７０５）。検索結果は、図１４（２）に示すように、３
個の検索用カテゴリ候補と共に、知識情報のタイトルや
冒頭部分が表示される。ユーザ１がその表示部分を選択
すると、図１４（３）に示すガイダンス画面７６が表示
され、回答文７７に「電源ケーブルが正しく挿入されて
いないと電源ボタンが入りません」が表示される（Ｓ７
０６）。

【００３８】ユーザ１は、得られた回答文７７を基にト
ラブルシューティングを行う。その結果、問題が解決し
たかどうか判断して（Ｓ７０７）、問題が解決した場合
には、画面上のＯＫボタン７８を押す（Ｓ７０８）。イ
ンターネット対応部１３はこれを受信して、通知した技
術情報と問合せ文を問合せ履歴ＤＢ２４に保存する（Ｓ
７０９）。このとき、カテゴリ分類手段２５によって、
問合せ履歴情報のカテゴリ分けが行われる。ここで、Ｓ
７０７において、問題が解決しない場合には、ユーザ１
は画面上のキャンセルボタン７９を押すと再検索の画面
が表示されるので再検索を行う（Ｓ７０８）。この再検
索は、図１４（２）に示した検索用カテゴリ候補一覧を
表示させ（Ｓ７０８１）、ユーザ１が該当すると思われ
る検索用カテゴリを選択する（Ｓ７０８２）。このと
き、任意のキーワードを入力する（Ｓ７０８３）。選択
した検索用カテゴリと指定したキーワードを基に技術情
報ＤＢ２３の検索が行われる（Ｓ７０８４）。この再検
索は、問題が解決するまで繰り返して行うが、その都度
検索に用いるキーワードを変更して行う。

【００３９】「電話での問合せ対応」図１５を参照して
電話での問合せにおける処理について説明する。図１５
は電話対応部１２における処理フローチャートである。
オペレータ３がユーザ１から、例えば「電源が入りませ
ん」という問合せの電話を受けたとき、その内容を記録
する（Ｓ８０１）。そして、システムの端末から「電源
が入りません」という問合せ文を入力すると、問合せ判
別手段２６によって、問合せのカテゴリ分けが行われ、
前記したと同様に検索用カテゴリ候補が得られる。この
検索用のカテゴリを基にして、技術情報ＤＢ２３の検索
（Ｓ８０３）及び問合せ履歴ＤＢ２４の検索（Ｓ８０
４）が行われる。

【００４０】オペレータ３は、検索の結果、回答が作成
できる資料が得られたかどうか判断して（Ｓ８０５）、
十分な資料が得られた場合には、この資料を参考にして
回答文を作成してユーザ１に回答する（Ｓ８０７）。作
成した回答文を問合せ履歴ＤＢ２４に保存して（Ｓ８０
８）、回答作業を終了する。なお、Ｓ８０５において、
十分な資料が得られない場合には再検索を行う（Ｓ８０
６）。この再検索は、前記したと同様に、検索用カテゴ
リ候補一覧を表示させ（Ｓ８０６１）、該当すると思わ
れるカテゴリを選択する（Ｓ８０６２）。このとき、任
意のキーワードを入力する（Ｓ８０６３）。選択した検
索用カテゴリと指定したキーワードを基にして技術情報
ＤＢ２３の検索（Ｓ８０６４）及び問合せ履歴ＤＢ２４
の検索（Ｓ８０６５）が行われる。この再検索は、十分
な資料が得られるまで繰り返して行うが、その都度検索
に用いるキーワードを変更して行う。

【００４１】以上、本発明のサポートセンターシステム
１０について、一実施の形態例を用いて説明したが、本
発明は前記した実施の形態に限定されることなく、広く
変形して実施可能である。例えば、前記した情報機器の
問合せでは、技術情報ＤＢ２３や問合せ履歴ＤＢ２４を
商品別に区分して作成して、検索の精度と効率を高める
工夫をしてもよい。また、本発明のサポートセンターシ
ステム１０は、用途に応じて知識データベースを作成す
ることによって、分野を問わずに適用することができ
る。

【００４２】

【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
以下の効果を奏する。（１）請求項１の発明によれば、検索用カテゴリ候補を
用いることによって検索の絞り込みが容易になり、精度
の高い検索を実現できる。（２）請求項２の発明によれば、検索用カテゴリ候補と
して問合せ文と意味的に近いカテゴリを抽出することが
できる。（３）請求項３の発明によれば、問合せ文と意味的に近
い知識情報を検索出力することが可能となる。（４）請求項４の発明によれば、検索用カテゴリを手が
かりにして検索のキーワードを調整しながら検索するこ
とができる。（５）請求項５の発明によれば、ユーザが直接自分で知
識データベースを検索することができ、サポートセンタ
ーの業務負担を軽減することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】サポートセンターシステムのシステム構成図で
ある。

【図２】カテゴリ階層データの論理構成図であり、
（１）はカテゴリの階層構造図、（２）は格納イメージ
図である。

【図３】カテゴリ別ベクトルデータの論理構成図であ
る。

【図４】技術情報ＤＢの論理構成図である。

【図５】問合せ履歴ＤＢの論理構成図である。

【図６】問合せのカテゴリ分類を行う処理フローチャー
トである。

【図７】技術情報を検索する処理フローチャートであ
る。

【図８】問合せ履歴情報を検索する処理フローチャート
である。

【図９】検索用カテゴリ候補と任意のキーワードを基に
技術情報を検索する処理フローチャートである。

【図１０】検索用カテゴリ候補と任意のキーワードを基
に問合せ履歴情報を検索する処理フローチャートであ
る。

【図１１】電子メール対応部における処理フローチャー
トである。

【図１２】電子メール対応部におけるユーザインタフェ
ースのイメージ図であり、（１）は問合せメールの選択
イメージ、（２）は検索出力イメージである。

【図１３】インターネット対応部における処理フローチ
ャートである。

【図１４】インターネット対応部におけるユーザインタ
ーフェースのイメージ図であり、（１）は問合せ画面イ
メージ、（２）は検索出力イメージ、（３）は回答のガ
イダンスイメージである。

【図１５】電話対応部における処理フローチャートであ
る。

【符号の説明】

１０サポートセンターシステム１１電子メール対応部１２電話対応部１３インターネット対応部２１カテゴリ階層データ２２カテゴリ別ベクトルデータ２３技術情報ＤＢ（知識データベース）２４問合せ履歴ＤＢ（知識データベース）２５カテゴリ分類手段２６問合せ判別手段２７検索手段

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】問合せ文に対する回答文の作成支援を行
うサポートセンターシステムであって、カテゴリ分けさ
れた知識情報を格納する知識データベースと、この知識
情報のカテゴリ分けを行うカテゴリ分類手段と、前記カ
テゴリごとの特徴を表わすカテゴリ別データと、このカ
テゴリ別データと前記問合せ文との類似度を基に検索用
カテゴリ候補を抽出する問合せ判別手段と、抽出された
検索用カテゴリ候補に該当するカテゴリを有する前記知
識情報と前記問合せ文との類似度を基に前記知識データ
ベースの中から所定の知識情報を検索出力する検索手段
と、を備えたことを特徴とするサポートセンターシステ
ム。
【請求項２】前記カテゴリ別データが前記知識データ
ベースに格納されている知識情報における各単語の出現
頻度を示す平均ベクトルで表わされ、このカテゴリ別ベ
クトルと前記問合せ文のベクトルとの距離計算を行い、
類似度の高いカテゴリを前記検索用カテゴリ候補として
抽出することを特徴とする請求項１に記載のサポートセ
ンターシステム。
【請求項３】前記検索用カテゴリ候補に該当するカテ
ゴリを有する知識情報のベクトルと前記問合せ文のベク
トルとの距離計算を行い、類似度の高い知識情報を検索
出力することを特徴とする請求項２に記載のサポートセ
ンターシステム。
【請求項４】前記検索用カテゴリ候補に該当するカテ
ゴリを有する知識情報と任意に指定したキーワードとの
類似度を基に前記知識データベースの中から所定の知識
情報を検索出力することを特徴とする請求項１ないし３
のいずれかに記載のサポートセンターシステム。
【請求項５】前記問合せ文の入力と前記知識情報の検
索出力とを、通信回線を用いて可能としたことを特徴と
する請求項１ないし４のいずれかに記載のサポートセン
ターシステム。