JP2011151497A

JP2011151497A - 電話応答結果予測装置、方法、およびそのプログラム

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Publication number: JP2011151497A
Application number: JP2010009447A
Authority: JP
Inventors: Takashi Yoshida; 孝志吉田; Kenichi Ikeda; 謙一池田
Original assignee: NEC Corp
Current assignee: NEC Corp
Priority date: 2010-01-19
Filing date: 2010-01-19
Publication date: 2011-08-04
Anticipated expiration: 2030-01-19
Also published as: JP5424332B2

Abstract

【課題】コールセンタにおける電話応答業務に関して、電話応答の結果を、通話の途中に逐次予測し提示することができるようにする手段を提供する。
【解決手段】顧客とオペレータとが通話している途中に個々の通話音声を逐次分析して逐次属性を算出して記録し、通話終了後に個々の通話音声に関する一括属性を入力して記録し、逐次属性と一括属性との電話応答関係を分析して記録し、現在通話中の通話音声の逐次分析結果と記録された電話応答関係とから、現在通話中の電話応答結果の予測値を予測し提示する。
【選択図】図１

Description

本発明は、電話応答業務を支援する電話応答業務管理システムに関し、特に、顧客とオペレータとが通話している途中に通話音声を逐次分析し、電話応答の結果を、通話の途中に予測する装置、方法、およびプログラムに関するものである。

顧客満足度の向上は企業にとって重要な経営課題である。中でもコールセンタにおける電話応答業務は、顧客と企業とが直接に接する窓口である。そのことから、顧客満足度の向上のために電話応答業務の内容を改善する必要性も増大している。

一方で、コールセンタにおける電話応答業務では、業務を担当するオペレータは、不満を抱えた状態で電話をかけてくる顧客と通話せねばならない場合がある。そのような顧客とのコミュニケーションは、オペレータにとって心理的負担を強いられるものになることも多い。こうした心理的負担から、一般にオペレータの離職率は高い。オペレータの定着を促進させるためには、オペレータの従業員満足度を維持することも課題となっている。

また、施策によって顧客満足度や従業員満足度を向上させることができたとしても、それによって一人の顧客に対する対応時間が長くなれば、顧客一人あたりのオペレータの人件費が上昇する。これは、コールセンタの経営を圧迫する結果となるため、一人の顧客に対する対応時間を適切なレベルに抑制することも課題となっている。

ここで本明細書中では、通話に関する顧客満足度、通話に関する従業員満足度、および通話の通話時間を、「電話応答結果」と総称することにする。

コールセンタにおける電話応答業務に関して、顧客満足度を計測する技術的思想が種々提案されている。

例えば、特開２００２−１８９８３７号公報（特許文献１）には、問合せ電話に対する対応者の電話応答終了時に、接続中の電話に対し、顧客の満足度を問合せる音声ガイダンスを音声応答装置から行い、電話機で音声ガイダンスに対する応答信号情報を受け、この応答信号情報を顧客満足度データとして記録する技術的思想が開示されている。

また、特開２００３−３１６９４４号公報（特許文献２）には、電話が切れる前に、顧客から、通話に関する顧客の満足度に関する追加のフィードバックを受けるために、顧客に質問を提示し、タッチトーン・データを受信して、顧客の満足度を得る技術的思想が開示されている。

また、特開２００５−２５２８４５号公報（特許文献３）には、サーバに通話内容を蓄積し、蓄積された通話内容の声量およびトーンを測定し、また音声形態素解析によりキーワードを抽出して、声量およびトーンの変化、および特定のキーワードの検出結果をもとにして、ＣＳ（顧客満足度）レベルを計測する技術的思想が開示されている。

特開２００２−１８９８３７号公報特開２００３−３１６９４４号公報特開２００５−２５２８４５号公報

特許文献１および特許文献２に開示されている技術は、コールセンタにおける電話応答業務が終了した後に、顧客に質問することによって、当該業務に関する顧客満足度を取得するものである。従って、特許文献１および特許文献２の技術では、電話応答業務の途中に、顧客満足度を逐次測定ないし予測することは不可能である。そのため、これらの技術は、通話の途中に逐次分析した結果を用いて、顧客満足度（電話応答結果）を、通話の途中に予測し、オペレータ本人やその監督者であるスーパーバイザに提示するといった用途に利用することは不可能である。

特許文献３に開示されている技術は、所定の条件を設定して、蓄積された通話内容の声量およびトーンの変化、および特定のキーワードの検出結果をもとにして、顧客満足度を計測するものである。ここで、設定する所定の条件は、例えば、声量あるいはトーンが１０％上昇したらＣＳレベルは１段階低下する、声量あるいはトーンが２０％上昇したらＣＳレベルは２段階低下する、特定のキーワードが１回検出されたらＣＳレベルは１段階上昇する、などである。しかしながら、この方法では、ＣＳレベルの評価基準が正しいのか間違っているのかについては、検証することができない。ここで、ＣＳレベルの評価基準の正否とは、例えば、声量あるいはトーンが１０％上昇したらＣＳレベルは１段階低下、２０％上昇したらＣＳレベルは２段階低下というように、変化率とＣＳレベルとを単純に比例するものとして良いのかどうか、あるいは同じキーワードを何度も繰り返した場合のＣＳレベルはどう計測するのかといったことである。従って、この技術では、顧客満足度を正確に算出することができない。

さらに、特許文献１ないし特許文献３に開示されているいずれの技術においても、顧客満足度のみを計測の対象としている。従業員満足度および通話時間は、コールセンタの経営にとって課題となる要因であるにもかかわらず、これらの技術では計測の対象とされていない。

そこで、コールセンタにおける電話応答業務に関する顧客満足度を向上し、あるいは従業員満足度を向上し、あるいは通話時間の増大を防止し、ひいてはコールセンタの経営改善に資するための技術が考えられる。そのような技術の一つとして、例えば、顧客とオペレータとが通話している途中に通話音声を逐次分析し、当該分析結果をもとに電話応答結果（顧客満足度、従業員満足度、および通話時間）を通話の途中に逐次予測し、オペレータ本人やその監督者であるスーパーバイザに対して提示する技術が考えられる。コールセンタにおいてこのような機能を有する技術を使用することができれば、オペレータ本人やスーパーバイザは、電話応答業務の途中で提示された電話応答結果の予測結果を参考にして、いち早く、果顧客満足度を向上し、あるいは従業員満足度を向上し、あるいは通話時間の増大を防止するための何らかの対応を取ることができると考えられる。

したがって、本発明が解決しようとする課題は、コールセンタにおける電話応答業務に関して、電話応答結果（顧客満足度、従業員満足度、および通話時間）を、通話の途中に逐次予測し提示することができるようにすることである。

本発明による電話応答結果予測方法は、顧客とオペレータとが通話している途中に個々の通話音声を逐次分析して逐次属性を算出して記録し、通話終了後に個々の通話音声に関する電話応答結果である一括属性を入力して記録し、逐次属性と一括属性との電話応答関係を分析して記録し、現在通話中の通話音声の逐次分析結果（逐次属性）と記録された電話応答関係とから当該現在通話中の電話応答結果の予測値を現在通話の途中に予測し提示する。

本発明による電話応答結果予測装置は、顧客とオペレータとが通話している途中に当該通話の通話音声を逐次分析して、逐次属性を算出する逐次属性算出部と、通話終了後に個々の通話音声に関する電話応答結果を一括属性として入力する一括属性算出部と、逐次属性と一括属性とを、それぞれ、過去の逐次属性および過去の一括属性として記録する属性記録部と、過去の逐次属性と過去の一括属性との電話応答関係を分析する関係算出部と、電話応答関係の分析結果を過去の電話応答関係として記録する関係記録部と、逐次属性算出部によって算出される現在通話中の逐次属性に応答して、関係記録部に記録された過去の電話応答関係に基づいて、当該現在通話中の電話応答結果の予測値を逐次予測し提示する予測提示部とを備える。

本発明によれば、通話の開始時までに蓄積された、通話終了時点の逐次属性と一括属性との電話応答関係を前提（経験則）として、顧客とオペレータとの現在通話中の通話音声を通話途中に逐次計測して逐次属性を算出することで、当該現在通話中の電話応答結果の予測値を通話途中に逐次算出し提示することができる。

本発明の一実施形態に係る電話応答結果予測装置を示す機能ブロック図である。図１の電話応答結果予測装置を一般的なコンピュータ（電子計算機）を用いて実現した例を示すブロック図である。各種の逐次計測手段による計測結果の例を表によって示した図面である。図３に例示された計測結果から算出される逐次属性の算出結果の例を表によって示した図面である。属性記録部１３１が記録し蓄積する記録内容の例を表によって示した図面である。関係算出部１４１が算出する通話終了時点の逐次属性と一括属性との関係の例を示した図面である。本実施の形態の主要動作手順をフローチャートで示す説明図である。

以下、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。

本発明の第１の実施の形態を図１ないし図７に基づいて説明する。

図面では、本発明に係る部分を示し、関連する必須の構成要素で図示を省略したものもある。また、図示されたブロックの機能によりその分割・併合、および手順の前後の入替えなどの変更は、本発明の趣旨、請求項の記載から得られる機能を満たす限り自由であり、下記説明が本発明を限定するものではない。

本発明に係る説明は、発明を明瞭にする為、機能ブロック図を用いる。尚、機能ブロック図は、重要部分のみを示し、関連する構成要素の一部を省略する。

また、本発明は、ソフトウェアによって実現される為、各種機能・手段を機能ブロックとして記載するが、機能ブロックの分割・併合、および処理の前後の入替えなどの変更は、本発明の趣旨、請求項の記載から得られる機能を満たす限り自由であり、下記実施の形態の説明が本発明を限定するものではない。

まず、実施の形態の説明に使用する用語を定義する。

「顧客」とは、問い合わせ、申し込み等の用件のために、コールセンタに対して電話をかける人物のことである。

「オペレータ」とは、顧客からの電話に対応するコールセンター従業員のことである。

「顧客満足度」とは、顧客とオペレータとの間の電話における会話に関して、顧客が感じた満足の程度である。

「従業員満足度」とは、顧客とオペレータとの間の電話における会話に関して、オペレータが感じる満足の程度である。

「通話時間」とは、顧客が用件をもってコールセンタに対して電話をかけてから、当該電話を切るまでの間の時間の長さである。

次に、本発明の第１の実施の形態について図１を参照して説明する。図１は電話応答結果予測装置１００を示す機能ブロック図である。

図１の電話応答結果予測装置１００は、逐次属性算出部１１１と、一括属性算出部１２１と、属性記録部１３１と、関係算出部１４１と、関係記録部１５１と、予測提示部１６１とから構成される。

なお、電話応答結果予測装置１００は、電子計算機を用いて実現される。電子計算機は、一般的なコンピュータを用いても良いし、専用のハードウェア構成を用いて実現しても良い。顧客満足度、従業員満足度、および通話時間予測装置１００を一般的なコンピュータを用いて実現する例を示せば、図２の構成が挙げられる。

図２は、電話応答結果予測装置１００を一般的なコンピュータを用いて実現した例を示すブロック図である。

図２の電話応答結果予測装置１００は、各種情報処理を行う制御部２１０を始め、ＲＯＭ（read-only memory）２２０、ＲＡＭ（random access memory）２３０、入力部２４０、出力部２５０および記憶装置１１０を備え、必要に応じてネットワークインタフェース２６０等をさらに備える。

電話応答結果予測装置１００の記憶装置１１０には、オペレーティングシステム（ＯＳ）２７０を始め、各種機能・手段を実現させるアプリケーションプログラム２８０など、様々なプログラムが格納されており、必要に応じてＲＡＭ２３０に展開されて実行される。記憶装置１１０は、様々な情報を記憶可能であり、前述のプログラム２８０の他にもサンプルデータ２９０などが記録されるデータファイルも記録される。記憶装置としてはＨＤＤ（hard disk drive）を用いることができるが、それに限らず必要な情報を確実に記憶できる記憶手段であれば良い。例えば、フラッシュメモリやＲＡＭの空き記憶領域を利用しても良い。

なお、本例示では、逐次属性算出部１１１、一括属性算出部１２１、属性記録部１３１、関係算出部１４１、関係記録部１５１、および予測提示部１６１は、アプリケーションプログラム２８０を実行することにより、制御部２１０を各種手段として機能させることによって実現される。即ち、アプリケーションプログラム２８０には、コンピュータを、逐次属性算出手段１１１、一括属性算出手段１２１、属性記録手段１３１、関係算出手段１４１、関係記録手段１５１、および予測提示手段１６１として機能させるためのプログラムが含まれる。

さらに、アプリケーションプログラム２８０には、制御部２１０を、逐次属性算出手段１１１、一括属性算出手段１２１、属性記録手段１３１、関係算出手段１４１、関係記録手段１５１、および予測提示手段１６１として機能させ、入力部２４０によって入力されたサンプルデータを演算処理し、必要に応じて出力部２５０に算出結果を出力し、また、プリンター等に出力するためのプログラムが含まれる。

次に、図１に戻り、各機能ブロックを詳説する。尚、各機能ブロックは、制御部２１０がプログラム２８０に従い演算処理することにより、動作する。

逐次属性算出部１１１は、個々の通話音声に関する逐次属性を算出する。換言すれば、逐次属性算出部１１１は、各通話の途中で通話音声を逐次計測し、計測された量から逐次属性を、通話毎に算出する。すなわち、逐次属性算出部１１１は、顧客とオペレータとが通話している途中に当該通話の通話音声を逐次分析して、逐次属性を通話毎に算出する。

ここで、逐次属性は、顧客とオペレータとの通話途中に通話音声を逐次計測し、計測された量から算出される属性である。

逐次属性算出部１１１は、通話途中に通話音声を逐次計測する逐次計測手段を含む。逐次計測手段としては、例えば、音量計測手段、発話速度計測手段、音声形態素解析手段などがある。

音量計測手段は、通話音声の音の大きさ（音量）を、例えば１秒間隔で計測する手段である。

発話速度計測手段は、通話音声中の母音の出現回数（発話速度）を、例えば１秒間隔で計測する手段である。

音声形態素解析手段は、通話音声を、音声認識ツールを用いて文字データに変換し、当該文字データから、形態素解析ツールを用いて単語を検出する手段である。

図示の実施の形態では、逐次計測手段は、音量計測手段、発話速度計測手段、音声形態素解析手段の組み合わせからなるが、これに限定されない。すなわち、逐次計測手段は、音量計測手段、発話速度計測手段、および音声形態素解析手段のいずれか１つ又はそれらの組み合わせから成ってよい。具体的には、逐次計測手段は、音量計測手段のみから構成されても良く、発話速度計測手段のみから構成されても良く、音声形態素解析手段のみから構成されても良く、音量計測手段と発話速度計測手段との組み合わせから構成されても良く、音量計測手段と音声形態素解析手段との組み合わせから構成されても良く、発話速度計測手段と音声形態素解析手段との組み合わせから構成されても良い。

逐次属性は、これらの逐次計測手段により計測された量から算出される属性である。逐次属性は、例えば、音量計測手段により計測された通話音声の音の大きさ（音量）から算出される属性として、音量の最大値、音量の平均値、音量の最大値と平均値との比率、音量の変化率の最大値、音量の変化率の平均値などがある。また、逐次属性は、例えば、発話速度計測手段により計測された通話音声中の母音の出現回数（発話速度）から算出される属性として、発話速度の最大値、発話速度の平均値、発話速度の最大値と平均値との比率、発話速度の変化率の最大値、発話速度の変化率の平均値などがある。逐次属性は、例えば、音声形態素解析手段により検出された単語から算出される属性として、特定の単語が検出された回数の累積値などがある。

なお、逐次属性算出部１１１は、顧客とオペレータとの通話音声を、顧客側からの入力音声とオペレータ側からの入力音声とを混合して取得し、当該通話音声から逐次属性を算出しても良い。あるいは、逐次属性算出部１１１は、顧客とオペレータとの通話音声を、顧客側からの入力音声とオペレータ側からの入力音声とを分離して取得し、当該通話音声から逐次属性を算出しても良い。

ここで、逐次属性算出部１１１の動作を例示する。

図３は各種の逐次計測手段による計測結果の例である。逐次計測手段により、１秒間隔で、音量、発話速度、特定の単語がそれぞれ計測されている。計測は通話の開始から終了までの間継続して行われる。図３に示した例では、通話開始から５０秒が経過した通話終了時まで、計測が１秒間隔で継続して行われたものとする。

図４は図３に例示された計測結果から算出される逐次属性の算出結果の例である。逐次属性として、ここでは音量の最大値、音量の変化率の最大値、発話速度の最大値、発話速度の変化率の最大値、「おい」の累積検出回数、「いいかげんにしろ」の累積検出回数が算出されている。

図４に例示されているように、音量の最大値、音量の変化率の最大値、発話速度の最大値、発話速度の変化率の最大値、「おい」の累積検出回数、「いいかげんにしろ」の累積検出回数のそれぞれの逐次属性は、まず、通話開始から１秒後には、１．０、値なし、３．０、値なし、０回、０回と算出される。そこから１秒経過して、通話開始から２秒後には、３．０、毎秒２．０、４．０、毎秒１．０、１回、０回と算出される。さらに１秒経過して、通話開始から３秒後には、３．０、毎秒２．０、４．０、毎秒１．０、１回、０回と算出される。さらに１秒経過して、通話開始から４秒後には、３．０、毎秒２．０、６．０、毎秒３．０、２回、０回と算出される。さらに１秒経過して、通話開始から５秒後には、５．０、毎秒４．０、６．０、毎秒３．０、２回、１回と算出される。以降、音量の最大値、音量の変化率の最大値、発話速度の最大値、発話速度の変化率の最大値、「おい」の累積検出回数、「いいかげんにしろ」の累積検出回数のそれぞれの逐次属性は、通話開始から５秒後の値から変化せずに、通話開始から５０秒が経過した通話終了時まで推移したものとする。通話終了時には、５．０、毎秒４．０、６．０、毎秒３．０、２回、１回と算出される。

一括属性算出部１２１は、個々の通話音声に関する一括属性を算出する。換言すれば、一括属性算出部１２１は、各通話に関する電話応答結果を、一括属性として、通話毎に算出する。すなわち、一括属性算出部１２１は、通話の終了後に個々の通話音声に関する電話応答結果を、一括属性として通話毎に算出する。

一括属性（電話応答結果）は、顧客とオペレータとの通話の終了後に、当該通話に関して算出される属性である。図示の例では、一括属性（電話応答結果）には、当該通話に関する顧客満足度、当該通話に関する従業員満足度、および当該通話の通話時間が含まれる。

図示の実施の形態では、一括属性（電話応答結果）は、顧客満足度、従業員満足度、および通話時間の組み合わせから成るが、これには限定されない。すなわち、一括属性（電話応答結果）は、顧客満足度、従業員満足度、および通話時間のいずれか１つ又はそれらの組み合わせから構成されてよい。具体的には、一括属性（電話応答結果）は、顧客満足度のみから構成されても良いし、従業員満足度のみから構成されても良いし、通話時間のみから構成されても良いし、顧客満足度と従業員満足度との組み合わせから構成されても良いし、顧客満足度と通話時間との組み合わせから構成されても良いし、従業員満足度と通話時間との組み合わせから構成されても良い。

通話に関する顧客満足度を算出する方法としては、例えば、通話終了後にオペレータが顧客に対して満足の程度を質問し回答を得る方法、通話終了後に音声応答装置により顧客に対して満足の程度を質問し回答を得る方法、通話終了後に顧客に文書を送付して満足の程度を質問し回答を得る方法などがある。

顧客満足度は、例えば、１００点を満点とする数値で表し、顧客に対して、満足の程度が１００点を満点とした場合に何点であったかを質問することによって数値を得る。

通話に関する従業員満足度を算出する方法としては、例えば、通話終了後にオペレータに対して文書を提示して満足の程度を質問し回答を得る方法などがある。

従業員満足度は、例えば、１００点を満点とする数値で表し、オペレータに対して、満足の程度が１００点を満点とした場合に何点であったかを質問することによって数値を得る。

通話時間を算出する方法としては、例えば、通話の開始から終了までの時間を測定する方法などがある。

ここで、一括属性算出部１２１の動作を例示する。

例えば、ある通話に関して、顧客に対する質問によって、通話に関する顧客満足度が８０点という結果が得られたとする。また、オペレータに対する質問によって、通話に関する従業員満足度が７０点という結果が得られたとする。また、通話時間は５０秒と計測されたとする。このとき、一括属性算出部１２１は、通話に関する顧客満足度８０点、通話に関する従業員満足度７０点、通話時間５０秒と算出する。

属性記録部１３１は、逐次属性算出部１１１が算出した個々の通話に関する通話終了時点の逐次属性と、一括属性算出部１２１が算出した当該通話に関する一括属性とを記録し蓄積する。換言すれば、属性記録部１３１は、逐次属性算出部１１１によって通話毎に算出された通話終了時点の逐次属性および一括属性算出部１２１によって通話毎に算出された一括属性を順次蓄積して、それぞれ、過去の逐次属性および過去の一括属性として一纏めに記録する。すなわち、属性記録部１３１は、通話終了時点の逐次属性及び一括属性を通話毎に順次蓄積して、それぞれ、過去の逐次属性及び過去の一括属性として一纏めに記録する。

ここで、属性記録部１３１の動作を例示する。

図５は、属性記録部１３１が記録し蓄積する記録内容の例を表によって示した図面である。

属性記録部１３１は、例えば、過去に行われた、通話番号「０００１」から通話番号「１０００」までの１０００件の通話に関して、通話終了時点の逐次属性と一括属性とを記録している。ここで、例えば、顧客とオペレータとの間である通話が行われ、当該通話が終了した際に、当該通話に関して、通話終了時点の逐次属性として、音量の最大値が５．０、音量の変化率の最大値が毎秒４．０、発話速度の最大値が６．０、発話速度の変化率の最大値が毎秒３．０、「おい」の累積検出回数が２回、「いいかげんにしろ」の累積検出回数が１回と算出されたとする。また、一括属性として、通話に関する顧客満足度が８０点、通話に関する従業員満足度が７０点、通話時間が５０秒と算出されたとする。属性記録部１３１は、当該通話に対して「１００１」という通話番号を付与し、当該通話に関するこれらの通話終了時点の逐次属性と一括属性との算出結果を、それぞれ、過去の逐次属性および過去の一括属性として、それまでに蓄積していた記録内容に追加して記録し蓄積する。

関係算出部１４１は、属性記録部１３１が記録している通話終了時点の逐次属性と一括属性とを参照して、参照時点までに蓄積されている通話終了時点の逐次属性と一括属性との関係を算出する。換言すれば、関係算出部１４１は、属性記録部１３１に記録された過去の逐次属性と過去の一括属性とを参照して、当該過去の逐次属性と当該過去の一括属性との電話応答関係を、通話毎に算出する。すなわち、関係算出部１４１は、過去の逐次属性と過去の一括属性との電話応答関係を分析して、この電話応答関係を通話毎に算出する。

通話終了時点の逐次属性と一括属性との関係（電話応答関係）は、個々の通話の終了後に、当該時点までに蓄積されている通話終了時点の逐次属性を説明変数、一括属性を従属変数として、重回帰分析を行い、算出される関係である。

ここで、関係算出部１４１の動作を例示する。

図６は、関係算出部１４１が算出する通話終了時点の逐次属性と一括属性との関係の例を示した図面である。

例えば、ある通話の開始時に、属性記録部１３１において、１０００件の通話に関して通話終了時点の逐次属性と一括属性とが、それぞれ、過去の逐次属性および過去の一括属性として蓄積されているとする。関係算出部１４１は、当該通話の終了時に、当該通話を含む１００１件の通話に関して、通話終了時点の逐次属性を説明変数、一括属性を従属変数として、重回帰分析を行う。

重回帰分析の結果、通話終了時点の逐次属性と一括属性との関係（電話応答関係）は、例えば、通話終了時点の逐次属性としての、音量の最大値、音量の変化率の最大値、発話速度の最大値、発話速度の変化率の最大値、「おい」の累積検出回数、および「いいかげんにしろ」の累積検出回数を、それぞれ、ｘ１、ｘ２、ｘ３、ｘ４、ｘ５、およびｘ６と表し、一括属性としての、顧客満足度（１００点満点）、従業員満足度（１００点満点）、および通話時間（秒）を、それぞれ、ｙ１、ｙ２、およびｙ３と表したとき、次のように算出される。

ｙ１＝１２０．０−２．０・ｘ１−５．０・ｘ３−１０．０・ｘ５
ｙ２＝１１０．０−３．０・ｘ２−１０．０・ｘ４−２０．０・ｘ６
ｙ３＝１０．０＋２．０・ｘ１＋１．０・ｘ２＋２．０・ｘ３
＋２．０・ｘ４

この通話終了時点の逐次属性と一括属性との関係（電話応答関係）は、毎回の通話の終了時に、それまでに蓄積された通話終了時点の逐次属性と一括属性のデータをもとに算出される。したがって、データの蓄積量の増加に伴って、関係式の精度も向上する。これにより、より正確な逐次予測が可能となる。

関係記録部１５１は、関係算出部１４１が算出した通話終了時点の逐次属性と一括属性との関係（電話応答関係）を記録し蓄積する。換言すれば、関係記録部１５１は、関係算出部１４１によって通話毎に算出された電話応答関係を、過去の電話応答関係として記録する。すなわち、関係記録部１５１は、通話毎に算出された電話応答関係を、過去の電話応答関係として記録する。

予測提示部１６１は、関係記録部１５１が記録している通話終了時点の逐次属性と一括属性との関係（電話応答関係）と、逐次属性算出部１１１が算出した個々の通話に関する逐次属性とから、現在通話中の電話応答結果（顧客満足度、従業員満足度、および通話時間）を算出（予測）し提示する。換言すれば、予測提示部１６１は、逐次属性算出部１１１によって算出される現在通話中の逐次属性に応答して、関係記録部１５１に記録された過去の電話応答関係に基づいて、当該現在通話中の電話応答結果（顧客満足度、従業員満足度、および通話時間）の予測値を当該現在通話の途中に予測して提示する。すなわち、予測提示部１６１は、逐次属性算出部１１１で算出される現在通話中の逐次属性に応答して、関係記録部１５１に記録された過去の電話応答関係に基づいて、現在通話中の電話応答結果（顧客満足度、従業員満足度、および通話時間）の予測値を逐次予測して提示する。

提示される電話応答結果（顧客満足度、従業員満足度、および通話時間）は、当該通話の開始時までに得られている通話終了時点の逐次属性と一括属性との関係（電話応答関係）を前提（経験則）として、当該通話に関して逐次得られる逐次属性をあてはめることで、逐次算出される、当該通話の最終的な電話応答結果（顧客満足度、従業員満足度、および通話時間）の予測値である。

ここで、予測提示部１６１の動作を例示する。

通話終了時点の逐次属性と一括属性との関係（電話応答関係）として、図６に例示した関係（電話応答関係）が得られているとする。すなわち、通話終了時点の逐次属性としての、音量の最大値、音量の変化率の最大値、発話速度の最大値、発話速度の変化率の最大値、「おい」の累積検出回数、および「いいかげんにしろ」の累積検出回数を、それぞれ、ｘ１、ｘ２、ｘ３、ｘ４、ｘ５、およびｘ６と表し、一括属性としての、顧客満足度（１００点満点）、従業員満足度（１００点満点）、および通話時間（秒）を、それぞれ、ｙ１、ｙ２、およびｙ３と表したとき、それらの間に次の関係があるとする。

また、逐次属性としては、図４に例示されたものが得られているとする。すなわち、音量の最大値、音量の変化率の最大値、発話速度の最大値、発話速度の変化率の最大値、「おい」の累積検出回数、「いいかげんにしろ」の累積検出回数が、それぞれ通話開始から２秒後には、３．０、毎秒２．０、４．０、毎秒１．０、１回、０回、通話開始から３秒後には、３．０、毎秒２．０、４．０、毎秒１．０、１回、０回、通話開始から４秒後には、３．０、毎秒２．０、６．０、毎秒３．０、２回、０回、通話開始から５秒後には、５．０、毎秒４．０、６．０、毎秒３．０、２回、１回、以降はこれらの値は通話終了時までの間変化せずに、５．０、毎秒４．０、６．０、毎秒３．０、２回、１回であったとする。

このとき、当該通話の最終的な顧客満足度、従業員満足度、および通話時間の予測値は、それぞれ通話開始から２秒後には、８４．０、９４．０、２８．０秒、通話開始から３秒後には、８４．０、９４．０、２８．０秒、通話開始から４秒後には、６４．０、７４．０、３６．０秒、通話開始から５秒後には、６０．０、４８．０、４２．０秒、以降は通話終了時までの間変化せずに、６０．０、４８．０、４２．０秒と算出される。

次に、図７に図１をあわせ参照して、本実施の形態に係る電話応答結果予測装置の動作を説明する。図７は、本実施の形態の主要動作手順をフローチャートで示す説明図である。

電話応答結果予測装置１００は、顧客とオペレータとの通話の開始により動作を開始する。まず、予測提示部１６１が、関係記録部１５１が記録している通話終了時点の逐次属性と一括属性との関係（電話応答関係）を参照する（手順Ｓ１１）。

次に、逐次属性算出部１１１が、当該通話の通話音声を、例えば１秒間隔で逐次分析して、当該通話に関する逐次属性を算出する（手順Ｓ１２）。

次に、予測提示部１６１が、手順Ｓ１１で参照した通話終了時点の逐次属性と一括属性との関係（電話応答関係）と、手順Ｓ１２で逐次属性算出部１１１が算出した個々の通話に関する逐次属性とから、現在通話中の電話応答結果（顧客満足度、従業員満足素、および通話時間）を、例えば１秒間隔で算出（予測）し提示する（手順Ｓ１３）。

次に、顧客とオペレータとの通話が継続しているが、終了しているかを判定する。通話が継続していれば、手順Ｓ１２と手順Ｓ１３を繰り返す。通話が終了していれば、次の手順に進む（手順Ｓ１４）。

次に、属性記録部１３１が、逐次属性算出部１１１が算出した通話終了時点の逐次属性を記録する（手順Ｓ１５）。

次に、一括属性算出部１２１が、個々の通話音声に関する一括属性を算出する（手順Ｓ１６）。

次に、属性記録部１３１が、一括属性算出部１２１が算出した一括属性を記録する（手順Ｓ１７）。

次に、関係算出部１４１が、属性記録部１３１が記録している通話終了時点の逐次属性と一括属性とを参照して、参照時点までに蓄積されている通話終了時点の逐次属性と一括属性との関係を算出する（手順Ｓ１８）。

以上、実施形態を参照して本発明を説明したが、本発明は上記実施形態に限定されるものではない。本発明の構成や詳細は、本発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。

例えば、一括属性は、顧客満足度および従業員満足度のいずれか一方又は両方から成る満足度から構成されてよい。この場合、逐次属性算出部１１１、一括属性算出部１２１、および関係算出部１４１の組み合わせによって、満足関係取得装置、方法、およびそのプログラムを提供できる。その代わりに、逐次属性算出部１１１、一括属性算出部１２１、関係算出部１４１、および予測提示部１６１の組み合わせによって、満足度予測装置、方法、およびそのプログラムを提供できる。或いは、一括属性は、通話時間のみから構成されてもよい。この場合、逐次属性算出部１１１、一括属性算出部１２１、および関係算出部１４１の組み合わせによって、時間関係取得装置、方法、およびそのプログラムを提供できる。その代わりに、逐次属性算出部１１１、一括属性算出部１２１、関係算出部１４１、および予測提示部１６１の組み合わせによって、通話時間予測装置、方法、およびそのプログラムを提供できる。

本発明は、通話の開始時までに蓄積された通話終了時点の逐次属性と一括属性との関係（電話応答関係）を前提（経験則）として、顧客とオペレータとの通話音声を通話途中に逐次計測して逐次属性を算出することで、電話応答結果（顧客満足度、従業員満足度、および通話時間）の予測値を逐次算出し提示することができるので、コールセンタにおいて、オペレータ本人やスーパーバイザが、電話応答業務の途中で提示された予測結果を参考にして、いち早く、顧客満足度を向上し、あるいは従業員満足度を向上し、あるいは通話時間の増大を防止するための何らかの対応を取るための用途に適用することができる。

１００電話応答結果予測装置
１１１逐次属性算出部（逐次属性算出手段）
１２１一括属性算出部（一括属性算出手段）
１３１属性記録部（属性記録手段）
１４１関係算出部（関係算出手段）
１５１関係記録部（関係記録手段）
１６１予測提示部（予測提示手段）

Claims

各通話の途中で通話音声を逐次計測し、計測された量から逐次属性を、通話毎に算出する逐次属性算出部と、
当該各通話に関する電話応答結果を、一括属性として、通話毎に算出する一括属性算出部と、
前記逐次属性算出部によって通話毎に算出された通話終了時点の前記逐次属性および前記一括属性算出部によって通話毎に算出された前記一括属性を順次蓄積して、それぞれ、過去の逐次属性および過去の一括属性として一纏めに記録する属性記録部と、
該属性記録部に記録された前記過去の逐次属性および前記過去の一括属性を参照して、当該過去の逐次属性と当該過去の一括属性との電話応答関係を、通話毎に算出する関係算出部と、
該関係算出部によって通話毎に算出された前記電話応答関係を、過去の電話応答関係として記録する関係記録部と、
前記逐次属性算出部によって算出される現在通話中の逐次属性に応答して、前記関係記録部に記録された前記過去の電話応答関係に基づいて、当該現在通話中の電話応答結果の予測値を当該現在通話の途中に予測して提示する予測提示部と、
を有することを特徴とする電話応答結果予測装置。
前記電話応答結果は、当該通話に関する顧客満足度、当該通話に関する従業員満足度、および当該通話の通話時間のいずれか１つ又はそれらの組み合わせから成る、請求項１に記載の電話応答結果予測装置。
前記逐次属性算出部は、通話途中に通話音声を逐次計測する逐次計測手段を含む、請求項１又は２に記載の電話応答結果予測装置。
前記逐次計測手段は、前記通話音声の音量を計測する音量計測手段、前記通話音声の発話速度を計測する発話速度計測手段、および前記通話音声の音声形態素を解析して単語を検出する音声形態素解析手段のいずれか１つ又はそれらの組み合わせから成る、請求項３に記載の電話応答結果予測装置。
前記逐次属性は、前記音量計測手段によって計測された音量から算出される属性として、音量の最大値、音量の平均値、音量の最大値と平均値との比率、音量の変化率の最大値、および音量の変化率の平均値のいずれか１つ又はそれらの組み合わせを含む、請求項４に記載の電話応答結果予測装置。
前記逐次属性は、前記発話速度計測手段によって計測された発話速度から算出される属性として、発話速度の最大値、発話速度の平均値、発話速度の最大値と平均値との比率、発話速度の変化率の最大値、および発話速度の変化率の平均値のいずれか１つ又はそれらの組み合わせを含む、請求項４に記載の電話応答結果予測装置。
前記逐次属性は、前記音声形態素解析手段により検出された単語から算出される属性として、特定の単語の回数の累積値を含む、請求項４に記載の電話応答結果予測装置。
前記逐次属性算出部は、顧客側からの入力音声とオペレータ側からの入力音声とを混合して前記通話音声を取得し、当該通話音声から前記逐次属性を算出する、請求項１乃至７のいずれか１つに記載の電話応答結果予測装置。
前記逐次属性算出部は、顧客側からの入力音声とオペレータ側からの入力音声とを分離して前記通話音声を取得し、当該通話音声から前記逐次属性を算出する、請求項１乃至７のいずれか１つに記載の電話応答結果予測装置。
前記関係算出部は、前記過去の逐次属性を説明変数、前記過去の一括属性を従属変数として、重回帰分析を行って、前記電話応答関係を算出する、請求項１乃至９のいずれか１つに記載の電話応答結果予測装置。
各通話の途中で通話音声を逐次計測し、計測された量から逐次属性を、通話毎に算出するステップと、
当該各通話に関する電話応答結果を、一括属性として、通話毎に算出するステップと、
通話毎に算出された通話終了時点の前記逐次属性と通話毎に算出された前記一括属性とを順次、属性記録部に蓄積して、それぞれ、過去の逐次属性および過去の一括属性として一纏めに前記属性記録部に記録するステップと、
前記属性記録部に記録された前記過去の逐次属性および前記過去の一括属性を参照して、当該過去の逐次属性と当該過去の一括属性との電話応答関係を、通話毎に算出するステップと、
通話毎に算出された前記電話応答関係を、過去の電話応答関係として関係記録部に記録するステップと、
算出される現在通話中の逐次属性に応答して、前記関係記録部に記録された前記過去の電話応答関係に基づいて、当該現在通話中の電話応答結果の予測値を当該現在通話の途中に予測して提示するステップと、
を含む電話応答結果予測方法。
前記電話応答結果は、当該通話に関する顧客満足度、当該通話に関する従業員満足度、および当該通話の通話時間のいずれか１つ又はそれらの組み合わせから成る、請求項１１に記載の電話応答結果予測方法。
前記逐次属性を算出するステップは、通話途中に通話音声を逐次計測するステップを含む、請求項１１又は１２に記載の電話応答結果予測方法。
前記逐次計測するステップは、前記通話音声の音量を計測するステップ、前記通話音声の発話速度を検出するステップ、および前記通話音声の音声形態素を解析して単語を検出するステップのいずれか１つ又はそれらの組み合わせから成る、請求項１３に記載の電話応答結果予測方法。
前記逐次属性は、前記音量計測ステップによって計測された音量から算出される属性として、音量の最大値、音量の平均値、音量の最大値と平均値との比率、音量の変化率の最大値、および音量の変化率の平均値のいずれか１つ又はそれらの組み合わせを含む、請求項１４に記載の電話応答結果予測方法。
前記逐次属性は、前記発話速度計測ステップによって計測された発話速度から算出される属性として、発話速度の最大値、発話速度の平均値、発話速度の最大値と平均値との比率、発話速度の変化率の最大値、および発話速度の変化率の平均値のいずれか１つ又はそれらの組み合わせを含む、請求項１４に記載の電話応答結果予測方法。
前記逐次属性は、前記音声形態素解析ステップによって検出された単語から算出される属性として、特定の単語の累積値を含む、請求項１４に記載の電話応答結果予測方法。
前記逐次属性を算出するステップは、顧客側からの入力音声とオペレータ側からの入力音声とを混合して前記通話音声を取得し、当該通話音声から前記逐次属性を算出する、請求項１１乃至１７のいずれか１つに記載の電話応答結果予測方法。
前記逐次属性を算出するステップは、顧客側からの入力音声とオペレータ側からの入力音声とを分離して前記通話音声を取得し、当該通話音声から前記逐次属性を算出する、請求項１１乃至１７のいずれか１つに記載の電話応答結果予測方法。
前記電話応答関係を算出するステップは、前記過去の逐次属性を説明変数、前記過去の一括属性を従属変数として、重回帰分析を行って、前記電話応答関係を算出する、請求項１１乃至１９のいずれか１つに記載の電話応答結果予測方法。
各通話の途中で通話音声を逐次計測し、計測された量から逐次属性を、通話毎に算出する手順と、
当該各通話に関する電話応答結果を、一括属性として、通話毎に算出する手順と、
通話毎に算出された通話終了時点の前記逐次属性および通話毎に算出された前記一括属性を順次、属性記録部に蓄積して、それぞれ、過去の逐次属性および過去の一括属性として一纏めに前記属性記録部に記録する手順と、
前記属性記録部に記録された前記過去の逐次属性と前記過去の一括属性とを参照して、当該過去の逐次属性と当該過去の一括属性との電話応答関係を、通話毎に算出する手順と、
通話毎に算出された前記電話応答関係を、過去の電話応答関係として関係記録部に記録する手順と、
算出される現在通話中の逐次属性に応答して、前記関係記録部に記録された前記過去の電話応答関係に基づいて、当該現在通話中の電話応答結果の予測値を当該現在通話中に予測して提示するする手順と、
をコンピュータに実行させるための電話応答結果予測プログラム。
前記電話応答結果は、当該通話に関する顧客満足度、当該通話に関する従業員満足度、および当該通話の通話時間のいずれか１つ又はそれらの組み合わせから成る、請求項２１に記載の電話応答結果予測プログラム。
前記逐次属性を算出する手順は、通話途中に通話音声を逐次計測する手順を含む、請求項２１又は２２に記載の電話応答結果予測プログラム。
前記逐次計測する手順は、前記通話音声の音量を測定する手順、前記通話音声の発話速度を測定する手順、および前記通話音声の音声形態素を解析して単語を検出する手順のいずれか１つ又はそれらの組み合わせから成る、請求項２３に記載の電話応答結果予測プログラム。
前記逐次属性は、前記通話音声の音量を測定する手順によって測定された音量から算出された属性として、音量の最大値、音量の平均値、音量の最大値と平均値との比率、音量の変化率の最大値、および音量の変化率の平均値のいずれか１つ又はそれらの組み合わせを含む、請求項２４に記載の電話応答結果予測プログラム。
前記逐次属性は、前記通話音声の発話速度を測定する手順によって測定された発話速度から算出される属性として、発話速度の最大値、発話速度の平均値、発話速度の最大値と平均値との比率、発話速度の変化率の最大値、および発話速度の変化率の平均値のいずれか１つ又はそれらの組み合わせを含む、請求項２４に記載の電話応答結果予測プログラム。
前記逐次属性は、前記通話音声の音声形態素を解析する手順によって検出された単語から算出される属性として、特定の単語の回数の累積値を含む、請求項２４に記載の電話応答結果予測プログラム。
前記逐次属性を算出する手順は、顧客側からの入力音声とオペレータ側からの入力音声とを混合して前記通話音声を取得し、当該通話音声から前記逐次属性を算出する、請求項２１乃至２７のいずれか１つに記載の電話応答結果予測プログラム。
前記逐次属性を算出する手順は、顧客側からの入力音声とオペレータ側からの入力音声とを分離して前記通話音声を取得し、当該通話音声から前記逐次属性を算出する、請求項２１乃至２７のいずれか１つに記載の電話応答結果予測プログラム。
前記電話応答関係を算出する手順は、前記過去の逐次属性を説明変数、前記過去の一括属性を従属変数として、重回帰分析を行って、前記電話応答関係を算出する、請求項２１乃至２９のいずれか１つに記載の電話応答結果予測プログラム。
顧客とオペレータとが通話している途中に当該通話の通話音声を逐次分析して、逐次属性を通話毎に算出する逐次属性算出部と、
当該通話の終了後に個々の通話音声に関する電話応答結果を、一括属性として通話毎に算出する一括属性算出部と、
通話終了時点の前記逐次属性及び前記一括属性を通話毎に順次蓄積して、それぞれ、過去の逐次属性及び過去の一括属性として一纏めに記録する属性記録部と、
前記過去の逐次属性と前記過去の一括属性との電話応答関係を分析して、前記電話応答関係を通話毎に算出する関係算出部と、
通話毎に算出された前記電話応答関係を、過去の電話応答関係として記録する関係記録部と、
前記逐次属性算出部で算出される現在通話中の逐次属性に応答して、前記関係記録部に記録された前記過去の電話応答関係に基づいて、前記現在通話中の電話応答結果の予測値を逐次予測して提示する予測提示部と、
を有することを特徴とする電話応答結果予測装置。
顧客とオペレータとが通話している途中に当該通話の通話音声を逐次分析して、逐次属性を通話毎に算出するステップと、
当該通話の終了後に個々の通話音声に関する電話応答結果を、一括属性として通話毎に算出するステップと、
通話終了時点の前記逐次属性及び前記一括属性を通話毎に属性記録部に順次蓄積して、それぞれ、過去の逐次属性及び過去の一括属性として一纏めに前記属性記録に記録するステップと、
前記過去の逐次属性と前記過去の一括属性との電話応答関係を分析して、前記電話応答関係を通話毎に算出するステップと、
通話毎に算出された前記電話応答関係を、過去の電話応答関係として関係記録部に記録するステップと、
算出される現在通話中の逐次属性に応答して、前記関係記録部に記録された前記過去の電話応答関係に基づいて、前記現在通話中の電話応答結果の予測値を逐次予測して提示するステップと、
を有することを特徴とする電話応答結果予測方法。
顧客とオペレータとが通話している途中に当該通話の通話音声を逐次分析して、逐次属性を通話毎に算出する手順と、
当該通話の終了後に個々の通話音声に関する電話応答結果を、一括属性として通話毎に算出する手順と、
通話終了時点の前記逐次属性及び前記一括属性を通話毎に属性記録部に順次蓄積して、それぞれ、過去の逐次属性及び過去の一括属性として一纏めに前記属性記録に記録する手順と、
前記過去の逐次属性と前記過去の一括属性との電話応答関係を分析して、前記電話応答関係を通話毎に算出する手順と、
通話毎に算出された前記電話応答関係を、過去の電話応答関係として関係記録部に記録する手順と、
算出される現在通話中の逐次属性に応答して、前記関係記録部に記録された前記過去の電話応答関係に基づいて、前記現在通話中の電話応答結果の予測値を逐次予測して提示する手順と、
をコンピュータに実行させるための電話応答結果予測プログラム。
電話応答中の通話属性を逐次計測し、該通話属性に基づいて逐次属性を算出する逐次属性算出部と、
通話終了後に各話者の満足度を取得し、満足一括属性を算出する一括属性算出部と、
通話終了時点の前記逐次属性と前記満足一括属性とに基づいて満足関係を算出する関係算出部と、
を含む満足関係取得装置。
前記満足度が、顧客満足度および従業者満足度のいずれか一方又は両方から成る、請求項３４に記載の満足関係取得装置。
前記通話属性が、音量、発話速度、および特定の単語の出現のいずれか１つ又はそれらの組み合わせから成る、請求項３４又は３５に記載の満足関係取得装置。
電話応答中の通話属性を逐次計測し、該通話属性に基づいて逐次属性を算出するステップと、
通話終了後に各話者の満足度を取得し、満足一括属性を算出するステップと、
通話終了時点の前記逐次属性と前記満足一括属性とに基づいて満足関係を算出するステップと、
を含む満足関係取得方法。
前記満足度が、顧客満足度および従業者満足度のいずれか一方又は両方から成る、請求項３７に記載の満足関係取得方法。
前記通話属性が、音量、発話速度、および特定の単語の出現のいずれか１つ又はそれらの組み合わせから成る、請求項３７又は３８に記載の満足関係取得方法。
電話応答中の通話属性を逐次計測し、該通話属性に基づいて逐次属性を算出する手順と、
通話終了後に各話者の満足度を取得し、満足一括属性を算出する手順と、
通話終了時点の前記逐次属性と前記満足一括属性とに基づいて満足関係を算出する手順と、
をコンピュータに実行させるための満足関係取得プログラム。
前記満足度が、顧客満足度および従業者満足度のいずれか一方又は両方から成る、請求項４０に記載の満足関係取得プログラム。
前記通話属性が、音量、発話速度、および特定の単語の出現のいずれか１つ又はそれらの組み合わせから成る、請求項４０又は４１に記載の満足関係取得プログラム。
電話応答中の通話属性を逐次計測し、該通話属性に基づいて逐次属性を算出する逐次属性算出部と、
通話終了後に各話者の満足度を取得し、満足一括属性を算出する一括属性算出部と、
通話終了時点の前記逐次属性と前記満足一括属性とに基づいて満足関係を算出する関係算出部と、
現在通話中の逐次属性と前記満足関係とに基づいて、前記現在通話中の満足度を予測して提示する予測提示部と、
を含む満足度予測装置。
前記満足度が、顧客満足度および従業者満足度のいずれか一方又は両方から成る、請求項４３に記載の満足度予測装置。
前記通話属性が、音量、発話速度、および特定の単語の出現のいずれか１つ又はそれらの組み合わせから成る、請求項４３又は４４に記載の満足度予測装置。
電話応答中の通話属性を逐次計測し、該通話属性に基づいて逐次属性を算出するステップと、
通話終了後に各話者の満足度を取得し、満足一括属性を算出するステップと、
通話終了時点の前記逐次属性と前記満足一括属性とに基づいて満足関係を算出するステップと、
現在通話中の逐次属性と前記満足関係とに基づいて、前記現在通話中の満足度を予測して提示するステップと、
を含む満足度予測方法。
前記満足度が、顧客満足度および従業者満足度のいずれか一方又は両方から成る、請求項４６に記載の満足度予測方法。
前記通話属性が、音量、発話速度、および特定の単語の出現のいずれか１つ又はそれらの組み合わせから成る、請求項４６又は４７に記載の満足度予測方法。
電話応答中の通話属性を逐次計測し、該通話属性に基づいて逐次属性を算出する手順と、
通話終了後に各話者の満足度を取得し、満足一括属性を算出する手順と、
通話終了時点の前記逐次属性と前記満足一括属性とに基づいて満足関係を算出する手順と、
現在通話中の逐次属性と前記満足関係とに基づいて、前記現在通話中の満足度を予測して提示する手順と、
をコンピュータに実行させるための満足度予測プログラム。
前記満足度が、顧客満足度および従業者満足度のいずれか一方又は両方から成る、請求項４９に記載の満足度予測プログラム。
前記通話属性が、音量、発話速度、および特定の単語の出現のいずれか１つ又はそれらの組み合わせから成る、請求項４９又は５０に記載の満足度予測プログラム。
電話応答中の通話属性を逐次計測し、該通話属性に基づいて逐次属性を算出する逐次属性算出部と、
通話の通話時間を測定して、該通話時間を算出する通話時間算出部と、
通話終了時点の前記逐次属性と前記通話時間とに基づいて時間関係を算出する関係算出部と、
を含む時間関係取得装置。
前記通話属性が、音量、発話速度、および特定の単語の出現のいずれか１つ又はそれらの組み合わせから成る、請求項５２に記載の時間関係取得装置。
電話応答中の通話属性を逐次計測し、該通話属性に基づいて逐次属性を算出するステップと、
通話の通話時間を測定して、該通話時間を算出するステップと、
通話終了時点の前記逐次属性と前記通話時間とに基づいて時間関係を算出するステップと、
を含む時間関係取得方法。
前記通話属性が、音量、発話速度、および特定の単語の出現のいずれか１つ又はそれらの組み合わせから成る、請求項５４に記載の時間関係取得方法。
電話応答中の通話属性を逐次計測し、該通話属性に基づいて逐次属性を算出する手順と、
通話の通話時間を測定して、該通話時間を算出する手順と、
通話終了時点の前記逐次属性と前記通話時間とに基づいて時間関係を算出する手順と、
をコンピュータに実行させるための時間関係取得プログラム。
前記通話属性が、音量、発話速度、および特定の単語の出現のいずれか１つ又はそれらの組み合わせから成る、請求項５６に記載の時間関係取得プログラム。
電話応答中の通話属性を逐次計測し、該通話属性に基づいて逐次属性を算出する逐次属性算出部と、
通話の通話時間を計測して、該通話時間を算出する通話時間算出部と、
通話終了時点の前記逐次属性と前記通話時間とに基づいて時間関係を算出する関係算出部と、
現在通話中の逐次属性と前記時間関係とに基づいて、前記現在通話中の通話時間を予測して提示する予測提示部と、
を含む通話時間予測装置。
前記通話属性が、音量、発話速度、および特定の単語の出現のいずれか１つ又はそれらの組み合わせから成る、請求項５８に記載の通話時間予測装置。
電話応答中の通話属性を逐次計測し、該通話属性に基づいて逐次属性を算出するステップと、
通話の通話時間を計測して、該通話時間を算出するステップと、
通話終了時点の前記逐次属性と前記通話時間とに基づいて時間関係を算出するステップと、
現在通話中の逐次属性と前記時間関係とに基づいて、前記現在通話中の通話時間を予測して提示するステップと、
を含む通話時間予測方法。
前記通話属性が、音量、発話速度、および特定の単語の出現のいずれか１つ又はそれらの組み合わせから成る、請求項６０に記載の通話時間予測方法。
電話応答中の通話属性を逐次計測し、該通話属性に基づいて逐次属性を算出する手順と、
通話の通話時間を計測して、該通話時間を算出する手順と、
通話終了時点の前記逐次属性と前記通話時間とに基づいて時間関係を算出する手順と、
現在通話中の逐次属性と前記時間関係とに基づいて、前記現在通話中の通話時間を予測して提示する手順と、
をコンピュータに実行させるための通話時間予測プログラム。
前記通話属性が、音量、発話速度、および特定の単語の出現のいずれか１つ又はそれらの組み合わせから成る、請求項６２に記載の通話時間予測プログラム。