JP2010183372A - 音声自動応答装置、音声自動応答方法および音声自動応答プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】 本発明は音声自動応答に関し、より詳細には音声認識によるＣＰＵ負荷を平準化して負荷過大による応答遅延を抑制した音声自動応答装置、音声自動応答方法および音声自動応答プログラムに関するものである。
【解決手段】 本発明の音声自動応答装置は、回線毎に対話シナリオに基づくタスクリストを記憶し、このタスクリストによりタスクを実行するシナリオ実行手段と、タスクリストを基にＣＰＵリソース使用を時系列に表したリソース管理表を作成するリソース管理表作成手段と、リソース管理表を基に重負荷タスクのＣＰＵリソース使用の重複度が所定値を超えるかどうかを判定する重複度判定手段と、重複度が所定値を超えた場合にガイダンスの処理時間を調整して負荷分散を行う負荷平準化手段と、タスクリストを調整されたガイダンスの処理時間に更新するタスクリスト更新手段とを備える、よう構成する。
【選択図】 図１

Description

本発明は利用者から入力された音声を認識し応答を行う音声自動応答装置、音声自動応答方法および音声自動応答プログラムに関するものである。

コールセンタなどでＩＶＲ（Interactive Voice Response）を利用した自動応答システムが一般的に用いられるようになってきている。ＩＶＲは、オペレータを不要とし２４時間の対応が可能なことから低コストで顧客サービスを実現できること、応答したデータをそのままデータ処理に用いることができること、などの理由から導入が進んでいる。

自動応答システムは、ユーザが電話器のボタン操作をして発生させたトーン信号（ＤＴＭＦ：Dial Tone Multi Frequency）を解析してユーザの要求を識別する方式と、ユーザが発声する音声を認識してユーザの要求を識別する方式とが知られている。自動応答システムは当初においてはトーン信号を用いた方式が用いられたが、応答するボタン操作の数字をユーザに伝える必要がありガイダンスが長くなること、ボタン操作が介在するため手作業を行いながらの応答が困難なこと、などから近年では音声認識によるＩＶＲの導入が進みつつある。

ＩＶＲは、ユーザの発話を所定時間音声情報として蓄積し、この音声情報を基に認識辞書を参照して語意の認識を行い、認識した語意に対応して予め記憶した対話シナリオを基に音声合成を行いガイダンスとしてユーザに音声出力するものである。音声取得→音声認識→合成→出力を順次繰り返し、ユーザが必要とするサービスを受けることになる。ユーザの立場から、ＩＶＲは「言葉」で対話するため応答が自然に伝達できること、手作業を行いながらの応答ができること、などの利便性を備えるため、ＩＶＲのセルフサービスアプリケーションとしての利用領域は今後拡大していくものと考えられる。

ＩＶＲはいくつかの技術によって成り立っているが、その中で音声合成の技術として、テキスト文書から音声信号を合成し、テキスト文書の長さを把握して音質を変える音声信号を生成する技術が知られている。例えば、長いテキスト文書の場合に発声ピッチを早めて音声出力することができる（引用文献１）。

特開２００４−２２６７１１号公報

上記に示したように、ＩＶＲを利用した音声自動応答装置の処理は（１）入力された音声の取得、（２）音声認識、（３）音声合成、（４）合成したデータの音声出力、に分けることができる。この内、音声認識の処理が音声自動応答装置のＣＰＵにとって大きな負荷を必要とする。例えばＣＰＵは音声認識に当たって、ユーザから取得した音声をフーリエ解析を用いて特徴量を抽出し、その特徴量と音響モデルとを確率統計的に比較して単語を求め、続いて言語モデルを用いて語意を決定する、等の処理を行うので負荷は高いものとなるのである。

一般に音声自動応答装置は複数の回線からの要求に対して並行して処理を行いサービスの提供を行う必要がある。このため、音声自動応答装置上で複数の音声認識処理が開始されるとＣＰＵ負荷が一時的に増大し、認識レスポンスの悪化やガイダンス音声の品質劣化を起こす、という問題がある。

図９はこのような例を示すもので、ここでは音声自動応答装置１０は利用者の電話器２０に接続する複数の回線３０（ここでは回線１〜回線４）を同時に処理する。音声自動応答装置１０内の４つのボックスは、ＣＰＵが回線１〜回線４のそれぞれに対応する対話処理１１〜１４（対話１〜対話４）を処理時刻に対応させて模式的に示したものである。それぞれの対話処理を「ガイダンス（音声出力）」と「認識（音声認識）」で示しており、「ガイダンス」はＣＰＵ負荷としては軽く、「認識」のＣＰＵ負荷は重い処理である。なお、上記に示した音声取得や音声合成はＣＰＵにとって軽負荷で短時間の処理であるので省略してある。図９に示すように、略同時刻に「認識」処理が開始されたためＣＰＵ負荷が大幅に増大し処理に多くの時間を要すことになる。このような場合、無言時間が長く続いたり、ガイダンスが始まったとしても途切れとぎれのガイダンスとなり音声自動応答装置１０を利用しているユーザに不安感や不信感を与えることになる。

ＩＶＲのシステム設計においては、上記の問題が発生しないようにある程度の負荷集中を考慮した設計がなされるが、システム性能を重視し過ぎると音声自動応答装置のコストは高いものとなるので、適切な性能のシステム設計が求められる。

本発明は、認識処理のＣＰＵ負荷を分散させて平準化し、負荷過大による応答遅延や音声品質の劣化を抑制する音声自動応答装置、音声自動応答方法および音声自動応答プログラムを提供することを目的とする。

上記目的を達成するため本発明の音声自動応答装置は、タスクリスト記憶部、シナリオ実行手段、リソース管理表作成手段、重複度判定手段、負荷平準化手段、およびタスクリスト更新手段より構成する。

タスクリスト記憶部は、対話シナリオに基づいてＣＰＵリソースに対して重負荷の音声認識と軽負荷のガイダンス出力とを含む複数のタスクを順序付け、そのタスクの実行時間と対応させたタスクリストを回線毎に記憶する。

シナリオ実行手段は、タスクリスト記憶部に記憶したタスクリストに基づいて回線毎にタスクを実行する。

リソース管理表作成手段は、タスクリストを参照して、ＣＰＵリソースの使用を時系列にタスクにより定まる軽負荷または重負荷で表したリソース管理表を作成する。

重複度判定手段は、リソース管理表を基に、現在時刻から所定時間刻みにＣＰＵリソースが使用される重負荷のタスクの重複度を求め、重複度が所定値を超えるかどうかを判定する。

負荷平準化手段は、重複度が所定値を超えた場合に、重負荷のタスクを実行する回線を抽出し、抽出した回線の１つ以上の回線に対して重負荷のタスクの実行時刻より前で直近の軽負荷のタスクであるガイダンスの処理時間を調整して重複度を所定値以下にする。処理時間が調整されたガイダンスは、具体的には音声出力において発声ピッチを遅く又は速くすることになる。

タスクリスト更新手段は、タスクリスト記憶部のタスクリストを調整されたガイダンスの処理時間に更新する。更新されたタスクリストに基づいてシナリオ実行手段がタスクを実行する。

上記のように構成することで、ガイダンスの処理時間を変えて認識処理の重負荷のタスクを図９から図１０に示すように分散することができる。

音声認識処理のようにＣＰＵ負荷の大きな処理が同時刻に多重に実行される場合は、重複する回線の音声認識処理直近のガイダンスの発生ピッチを調整して多重度を所定値より下げるようにしたので、ＣＰＵ負荷を平準化することができる。これにより、ＣＰＵ負荷過大による応答遅延や音声品質の劣化等を抑制した音声自動応答装置、音声自動応答方法および音声自動応答プログラムの提供ができる。また、本発明の音声自動応答方法を既存の音声自動応答装置に適用することでシステムの性能を高めることができる。

本発明の音声自動応答装置の機能構成例である。 ガイダンスのデータ例である。 タスクリストのデータ例である。 リソース管理BMのデータ例である。 リソース管理部の処理フロー例である。 負荷平準化の実施例(その１)である。 負荷平準化の実施例(その２)である。 負荷平準化の実施例(その３)である。 従来の音声自動応答装置と負荷集中の概念図である。 音声自動応答装置における負荷平準化の概念図である。

本発明の音声自動応答装置の実施例を図１〜図８を用いて説明する。

図１は、本発明の音声自動応答装置１００の機能をブロックダイヤグラムで示すもので、本発明に関連する部分のみを示した図である。複数のユーザの電話器２００と接続する音声自動応答装置１００は、回線３００を介して同時に複数のユーザと音声自動応答によって対話を実行する。

音声自動応答装置１００は、ユーザの発声する音声を回線制御部１１０を介して取得する音声取得部１２０、取得した音声を認識する音声認識部１２１、認識した音声に基づいて予め記憶してある対話シナリオ記憶部１３０から対話シナリオデータを取り出しシナリオ実行部１２３に受け渡すガイダンス制御部１２２、受け取った対話シナリオデータに基づいてタスクリストを作成しタスクリスト記憶部１３１に記憶すると共にそのタスクリストに基づいて回線制御部１１０を介してユーザと音声対話を実行するシナリオ実行部１２３、各回線のタスクリストをタスクリスト記憶部１３１から取り出してビットマップに展開したリソース管理ＢＭ（Bit Map）データをリソース管理ＢＭ記憶部１３２に記憶すると共に、リソース管理ＢＭに基づいてＣＰＵ負荷の平準化を図るリソース管理部１２４から構成する（リソース管理部１２４の詳細については後述する）。

なお、課題を解決する手段で述べた各構成要素の実体は、図１においてタスクリスト記憶部はタスクリスト記憶部１３１、シナリオ実行手段はシナリオ実行部１２３、リソース管理表作成手段と重複度判定手段、負荷平準化手段およびタスクリスト更新手段はリソース管理部１２４とリソース管理ＢＭ記憶部１３２である。

次に、各記憶部に記憶されるデータについて説明する。

まず、対話シナリオ記憶部１３０に記憶される対話シナリオデータは、システムからガイダンスの音声出力、そのガイダンスに対するユーザからの応答の音声認識、音声認識された応答に基づく音声出力するデータの選択、選択されデータの合成、音声出力の一連の処理に必要な情報が記憶される。

音声出力するガイダンスの内容は業務形態によって異なり、例えば図２は機構点検のガイダンスの例である。図２に示すように、ガイダンスはユーザの応答の内容に従って異なるシナリオに展開される。即ち、ユーザにＡまたはＢの二つの選択肢のいずれか選択するようガイダンスにより問うたとき、それ以降のシナリオはユーザがＡと答えたときのシナリオとＢと答えたときのシナリオに展開されることになる。

タスクリスト記憶部１３１に記憶されるタスクリストのデータ例を図３に示す。タスクリストはガイダンス制御部１２２が対話シナリオ記憶部１３０から抽出した対話シナリオデータを基に作成されるが、前述のようにユーザの応答に基づいてシナリオは変化するので定められたルールでシナリオが選択され対応するガイダンス出力データとその処理時間、ユーザからの音声応答に対する認識（音声認識）とその処理時間が抽出され、タスクリストとして記憶するものとする。タスクリストに記憶されたタスクがユーザの応答を認識して異なるシナリオのタスクとなる場合は、その認識された応答に対応するシナリオに基づくタスクが選択されタスクリストは更新されることになる。

図３に示されるように、タスクリストは「タスク」、「処理時間」、「残り時間」および「調整率」のフィールドから構成する。

「タスク」フィールドは、対話シナリオに基づく処理単位であるが、ここでは本発明の理解を容易にするため「ガイダンス」と「認識」の２つの種類のタスクに分けている。「ガイダンス」にはガイダンスする対話データの選択、選択されたデータの音声合成の処理を含んでガイダンスの再生を行うタスクと考えてよく、「認識」は音声取得の処理を含んで音声認識を行うタスクと考えてよい。なお、「ガイダンス」と「認識」がセットになり対話シナリオの最小単位（対話データを合成してガイダンスとして出力（再生）し、それに応じてユーザの音声を取得して認識する、までの単位）を構成することになる。「処理時間」フィールドは各タスクに対応したそのタスクの処理時間（ｓｅｃ）を示し、「残り時間」フィールドは現在時刻に対して処理が終了するまでの残り時間（ｓｅｃ）を示す。「調整率」フィールドは、ガイダンスの標準の処理時間に対する調整率（％）を示す（標準の処理時間を１００％としている）。

タスクタストは、最上段（１行目）のタスクが現在時刻で処理しているタスクを示し、そのタスクの処理を終了すると次のタスクが最上段に来るようにしている。図２の例では、現在時刻において「認識３」のタスクを処理中であり、その処理時間は全体で８．１ｓｅｃを要すものであるが、残り２．０ｓｅｃまで処理が進行していることを示している。また、調整率が１００％であることは、「認識３」の前の図示しない「ガイダンス３」のタスクの処理時間が標準の処理時間（標準の発声ピッチで出力される）であることを示している。

２行目のタスクであるガイダンス４は処理時間が１０．１ｓｅｃであり、調整率は９５％である。９５％はガイダンス４の処理時間が本来１０．６ｓｅｃであったものが負荷平準化の調整により標準より５％速く処理する（速く音声を再生する）ことを示している。

リソース管理ＢＭ記憶部１３２に記憶するリソース管理ＢＭのデータ例はビットマップデータで図４に示される。図４の縦軸のビットは回線を示し、ここでは回線１〜回線３がそれぞれ１行目〜３行目のビットに対応している。横軸は、現在時刻から右方向に時刻が刻まれ、各時刻の各回線におけるＣＰＵリソースの使用を示し、軽負荷のタスク（ここでは、図２のガイダンスのタスク）を「０」ビットに、重負荷のタスク（図２の認識のタスク）を「１」ビットで示している。例えば、回線１では現在時刻からｔ２までは軽負荷（ガイダンスのタスク）で回線を使用し、ｔ３〜ｔ７は重負荷（認識のタスク）で回線を使用していること示している。

リソース管理ＢＭの各時刻毎に回線１〜回線３のＣＰＵ利用を調べることで、ＣＰＵの負荷の状態を知ることができる。例えば、重負荷のタスクを２つまで同時に処理することを想定してシステム設計がなされている場合、３つ（３回線）以上の重負荷のタスクが重複するような場合は大きなレスポンスの遅延が発生すると考えられる。本発明は、リソース管理ＢＭを用いてＣＰＵ利用の重負荷のタスクの重複度を調べ、もし規定値を超える重複度であれば重負荷のタスクを分散することでＣＰＵ負荷の平準化を図るものである。

次に、図１に示した負荷の平準化を行うリソース管理部１２４について説明する。

図５は本リソース管理部１２４の処理フローで示したもので、本発明の処理は２０ｍｓ毎に実施される。ここでは、タスクリスト記憶部１３１にはガイダンス制御部１２２により回線毎のタスクリストが記憶され、このタスクリストに基づいてリソース管理ＢＭ記憶部１３２にリソース管理ＢＭが作成されているものとする。このリソース管理ＢＭの時間軸に対するビット列は各ビット列が０．１ｍｓに対応して配列しているものとする。また、ここでは、重複度が３以上である場合に負荷平準化の処理を実施するものとすると共に、ガイダンスの処理時間の最大の調整率は１０％以下であるものとする。

リソース管理ＢＭは、例えば、図６（ａ）に示されるもので、図６（ｃ）に示すタスクリスト１３２ａ〜１３２ｃを基に作られる。図２で説明したように各タスクリストの最上行は現在時刻の処理を示しており、タスクはガイダンスと認識の２種類に区分けしている。各タスクリストを現在時刻を合わせてその時刻からの時間の推移で示すと図６（ｂ）に示すことができ、図６（ｂ）のガイダンスの処理を軽負荷のためビット「０」、認識の処理を重負荷のためビット「１」で示したものが図６（ａ）ということになる。ただしこの図では発明の原理を示すため１ビット列が１秒であるようにして各タスクリストの時間と対応させている。

図５のフローに戻って、まずリソース管理ＢＭ記憶部１３２を参照して、現在時刻からビット列毎（即ち、０．１ｍｓ毎）に重負荷（即ち、「確認」処理）を示すビット「１」の重複度を調べる。所定時間（例えば、６０ｓｅｃ）の重複度を調べ、重複度が３以上のものが存在しなければ２０ｍｓ後に再び重複度を調べる。図６（ａ）の例では現在時刻ｔ０から時刻ｔ１まで重複度は２以下であり、時刻ｔ２において重複度３、時刻ｔ３以降数秒間は重複度は２以下であることが分かる（Ｓ１、Ｓ２）。

現在時刻から調べて、重複度が３以上のものが見つかった場合に重複する回線を抽出する。そして、抽出した回線を調整が最も少ないもの（調整率１００％は無調整であるので最も少ない）から順に並べる。図６（ａ）の例では回線１〜回線３が抽出され、タスクリスト１３１ａ〜１３１ｃを参照して、回線２→回線３→回線１の順に並べられる。但し、回線２と回線３は共に調整率が１００％であるので、回線３→回線２→回線１の順であってもよい（Ｓ３、Ｓ４）。

続いて、順に並べた回線のうち調整率が等しいものは、重複度が３以上となった確認処理の直前のガイダンスの処理時間が長い順とする。図６の例では、回線２と回線３の認識処理直前のガイダンスはそれぞれガイダンス３、ガイダンス５であり、それらはタスクリスト１３２ｂ、１３２ｃから１０．０ｓｅｃと９．０ｓｅｃであるので、結局回線２→回線３→回線１の順ということになる（Ｓ５）。

順に並べた先頭（ｎ＝１）の回線を調整対象として選択し、その回線のガイダンス（重複度が３以上となった確認処理の直前のガイダンス）の調整率（ｐ％）をタスクリストから取得する。調整率が１０％以下であることを確認して現在の調整率をｖ％増加（ｐ＝ｐ＋ｖ）させ（ガイダンスの処理時間をｖ％ダウンさせることになる）、リソース管理ＢＭを更新して重複度を求める。重複度が３以上であれば、再び調整率が１０％以下であることを確認して調整率をｖ％ダウンしリソース管理ＢＭを更新して重複度を求めることを繰り返す。

図６の例では、ガイダンス３について調整率を例えば２．５％ずつ処理時間を増加させてリソース管理ＢＭに反映し、その都度重複度を調べる。ガイダンス３を最終的に１０％処理時間を多くした場合にｔ２における重複度が「３」から「２」に減少し、以降も重複度が２以下となることが分かったので、この場合は調整率１１０％を採用し負荷平準化の処理は一旦終了する。図７は図６のリソース管理ＢＭにおいて、回線２のガイダンス３の処理を１０％多くしたことにより負荷が分散された状態を示している。（図７で、２行目の回線２のｔ２直前のガイダンス（ガイダンス３）の処理時間が延び、認識（認識３）の開始時刻がｔ２からｔ３となり、ｔ３以降のビットが右側にシフトしている）（Ｓ６−Ｓ１３）。

図５に戻り、１０％以上調整しても重複度が「３」より小さくならなければ、次の回線（ｎ＝ｎ＋１）を選び、Ｓ８に戻り再びガイダンスの処理時間の調整を行う。（Ｓ１４、Ｓ１５）。

重複度が「３」より小さくなればタスクリストの該当箇所のデータを更新する（タスクリストの調整率を更新すると共に、ガイダンスの処理時間を調整率に基づいて更新する）。負荷平準化の処理を終了し、２０ｍｓ後に再び負荷平準化の処理を開始する（Ｓ１６）。

シナリオ実行部１２３は更新されたタスクリストをもとに音声による対話を実行することになる。また、本フローは現在時刻が進むに従い動的に処理が実行される。

本実施例では、ガイダンスの処理時間を増加させたが、減少させるようにしてもよい。また、増加して重複度を調べ、重複度が所定値以下とならないようなら次に減少して重複度を調べるようにしてもよい。

なお、本発明の音声自動応答方法および音声自動応答プログラムは、処理装置、主記憶装置などから構成されるコンピュータ上で、コンピュータプログラムとして実行して実現される。また、コンピュータプログラムは、フロッピー（登録商標）ディスクやＣＤ−Ｒ
ＯＭ等の可搬型媒体やネットワーク接続された他の計算機の主記憶装置や補助記憶装置等に格納されて提供される。

１０ 音声自動応答装置
１１ 対話処理（対話１）
１２ 対話処理（対話２）
１３ 対話処理（対話３）
１４ 対話処理（対話４）
２０ 電話器
３０ 回線
１００ 音声自動応答装置
１１０ 回線制御部
１２０ 音声取得部
１２１ 音声認識部
１２２ ガイダンス制御部
１２３ シナリオ実行部
１２４ リソース管理部
１３０ 対話シナリオ記憶部
１３１ タスクリスト記憶部
１３１ａ タスクリスト
１３１ｂ タスクリスト
１３１ｂ’タスクリスト
１３２ｃ タスクリスト
１３２ リソース管理ＢＭ記憶部
１３２ａ リソース管理ＢＭ
１３２ａ’リソース管理ＢＭ
２００ 電話器
３００ 回線

Claims (5)

1. 対話シナリオに基づいてＣＰＵリソースに対して重負荷の音声認識と軽負荷のガイダンス出力とを含む複数のタスクを順序付け、該タスクの実行時間と対応させたタスクリストを回線毎に記憶するタスクリスト記憶部と、
   前記タスクリスト記憶部に記憶した前記タスクリストに基づいて回線毎に前記タスクを実行するシナリオ実行手段と、
   前記タスクリストを参照して、ＣＰＵリソースの使用を時系列に前記タスクにより定まる軽負荷または重負荷で表したリソース管理表を作成するリソース管理表作成手段と、
   前記リソース管理表を基に、現在時刻から所定時間刻みにＣＰＵリソースが使用される重負荷のタスクの重複度を求め、該重複度が所定値を超えるかどうかを判定する重複度判定手段と、
   前記重複度が所定値を超えた場合に、重負荷のタスクを実行する回線を抽出し、該回線の１つ以上の回線に対して該重負荷のタスクの実行時刻より前で直近の軽負荷のタスクであるガイダンスの処理時間を調整して重複度を所定値以下にする負荷平準化手段と、
   前記タスクリスト記憶部のタスクリストを前記調整されたガイダンスの処理時間に更新するタスクリスト更新手段と
   を備えることを特徴とする音声自動応答装置。
2. 前記負荷平準化手段は、前記抽出した回線のうち前記ガイダンスの処理時間の既調整量が少ない回線、続いて該ガイダンスの処理時間が大きい回線を優先して該処理時間の調整を行う
   ことを特徴とする請求項１に記載の音声自動応答装置。
3. 前記重複度調整手段における前記ガイダンスの処理時間の調整は所定の調整値以下で調整し、該所定の調整値に達しても重複度が前記所定値以下にならない場合は更に他の抽出した回線に対して該処理時間の調整を行う
   ことを特徴とする請求項１または請求項２に記載の音声自動応答装置。
4. 回線毎に記憶部に記憶した、対話シナリオに基づいてＣＰＵリソースに対して重負荷の音声認識と軽負荷のガイダンス出力とを含む複数のタスクを順序付け、該タスクの実行時間と対応させたタスクリストに基づいて前記タスクを実行するシナリオ実行手順と、
   前記タスクリストを参照して、ＣＰＵリソースの使用を時系列に前記タスクにより定まる軽負荷または重負荷で表したリソース管理表を作成するリソース管理表作成手順と、
   前記リソース管理表を基に、現在時刻から所定時間刻みにＣＰＵリソースが使用される重負荷のタスクの重複度を求め、該重複度が所定値を超えるかどうかを判定する重複度判定手順と、
   前記重複度が所定値を超えた場合に、重負荷のタスクを実行する回線を抽出し、該回線の１つ以上の回線に対して該重負荷のタスクの実行時刻より前で直近の軽負荷のタスクであるガイダンスの処理時間を調整して重複度を所定値以下にする負荷平準化手順と、
   前記記憶部のタスクリストを前記調整されたガイダンスの処理時間に更新するタスクリスト更新手順と
   を備えることを特徴とする音声自動応答方法。
5. コンピュータに、
   回線毎に記憶部に記憶した、対話シナリオに基づいてＣＰＵリソースに対して重負荷の音声認識と軽負荷のガイダンス出力とを含む複数のタスクを順序付け、該タスクの実行時間と対応させたタスクリストに基づいて前記タスクを実行するシナリオ実行手順と、
   前記タスクリストを参照して、ＣＰＵリソースの使用を時系列に前記タスクにより定まる軽負荷または重負荷で表したリソース管理表を作成するリソース管理表作成手順と、
   前記リソース管理表を基に、現在時刻から所定時間刻みにＣＰＵリソースが使用される重負荷のタスクの重複度を求め、該重複度が所定値を超えるかどうかを判定する重複度判定手順と、
   前記重複度が所定値を超えた場合に、重負荷のタスクを実行する回線を抽出し、該回線の１つ以上の回線に対して該重負荷のタスクの実行時刻より前で直近の軽負荷のタスクであるガイダンスの処理時間を調整して重複度を所定値以下にする負荷平準化手順と、
   前記記憶部のタスクリストを前記調整されたガイダンスの処理時間に更新するタスクリスト更新手順と
   を実行させるための音声自動応答プログラム。
   
   

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