JP2017207926A - 商品販売支援システム、及び商品販売支援方法 - Google Patents

Abstract

【課題】ユーザのニーズに合った商品を提案可能にする。
【解決手段】ロボットがユーザと行う会話と、会話においてユーザに提案する商品との対応関係を保存する会話情報データベースと、ロボットがユーザと行う会話において、ロボットが当該会話に対応する商品を提案した場合のユーザの反応を分析する解析部とを備え、当該解析部の解析結果を、解析対象となった会話と対応付けて記録し、少なくとも解析結果のうち肯定的な反応を示した解析結果には、さらに解析対象となった会話に対応する商品と共に記録し、解析結果と対応する商品とを参照可能とすることを特徴とする。
【選択図】図１

Description

本発明は、商品販売支援システム、及び商品販売支援方法等に関する。

近年、インターネット上で証券取引ができるオンライントレードサービスが提供される等、証券取引の形態が拡充している。

特許文献１には、証券知識の低いユーザでも気軽に証券取引を行えるように支援するシステムについて開示されている。特許文献１に記載のシステムは、記憶手段、企業検索手段、商品情報提供手段、及び投資支援情報提供手段を備えている。記憶手段は、商品名に対応した企業名の情報と、商品の評価を示す商品評価情報と、商品の販売状況を示す商品販売情報と、各企業の株価を判断するために用いられる情報を示す投資支援情報とを記憶する。企業検索手段は、ユーザの端末から商品名の情報を受信し、当該商品名に対応する企業名の情報を前記端末へ表示させる。商品情報提供手段は、商品名に対応した商品の商品評価情報または商品販売情報を記憶手段から読み出してユーザの端末へ表示させる。投資支援情報提供手段は、企業検索手段が表示させた企業名に対応した企業の投資支援情報を記憶手段から読み出してユーザの端末へ表示させる。

特開２００７−４１８６９号公報

しかし、特許文献１に記載されるような技術を用いる場合、ユーザはあらかじめ購入したい商品を特定している必要がある。従って、特許文献１に記載されているシステムを証券等の商品を販売する企業が用いた場合、企業は、ユーザがあらかじめ購入しようと特定している商品しか販売できず、ユーザのニーズや、企業側の戦略にあわせて、商品を適切に提案することができない。

そこで、本発明は、上記事情に鑑み、ユーザのニーズに合った商品を提案可能にすることを目的とする。

本発明による証券販売システムは、ロボットがユーザと行う会話と、会話においてユーザに提案する商品との対応関係を保存する会話情報データベースと、ロボットがユーザと行う会話において、ロボットが当該会話に対応する商品を提案した場合のユーザの反応を分析する解析部とを備え、当該解析部の解析結果を、解析対象となった会話と対応付けて記録し、少なくとも解析結果のうち肯定的な反応を示した解析結果には、さらに解析対象となった会話に対応する商品と共に記録し、解析結果と対応する商品とを参照可能とすることを特徴とする。

なお、本明細書等において、「部」とは、単に物理的構成を意味するものではなく、その構成が有する機能をソフトウェアによって実現する場合も含む。また、１つの構成が有する機能が２つ以上の物理的構成により実現されても、２つ以上の構成の機能が１つの物理的構成により実現されてもよい。

本発明によれば、ユーザのニーズに合った商品を提案可能になる。

本発明の一実施形態における証券販売システムのシステム構成の一例を示す構成図である。 本発明の一実施形態におけるロボット支援サーバの機能ブロックの一例を示す図である。 本発明の一実施形態におけるユーザ情報ＤＢの一例を示す図である。 本発明の一実施形態における会話情報ＤＢの一例を示す図である。 本発明の一実施形態における会話履歴情報ＤＢの一例を示す図である。 本発明の一実施形態におけるロボットの機能ブロックの一例を示す図である。 本発明の一実施形態におけるロボットの会話処理フローの一例を示すフローチャートである。 本発明の一実施形態における基盤サーバの機能ブロックの一例を示す図である。 本発明の一実施形態における提案履歴情報ＤＢの一例を示す図である。 本発明の一実施形態における商品情報ＤＢの一例を示す図である。 本発明の一実施形態における証券販売システムの処理フローを示すシーケンス図である。 本発明の一実施形態におけるロボット支援サーバ、基盤サーバ及び営業端末のハードウェア構成の一例を示す図である。

［実施形態］
以下、本発明の実施の形態の１つについて詳細に説明する。なお、以下の実施の形態は、本発明を説明するための例示であり、本発明をその実施の形態のみに限定する趣旨ではない。また、本発明は、その要旨を逸脱しない限り、さまざまな変形が可能である。さらに、当業者であれば、以下に述べる各要素を均等なものに置換した実施の形態を採用することが可能であり、かかる実施の形態も本発明の範囲に含まれる。またさらに、必要に応じて示す上下左右等の位置関係は、特に断らない限り、図示の表示に基づくものとする。さらにまた、図面における各種の寸法比率は、その図示の比率に限定されるものではない。特に、本実施形態では、金融商品の販売・提案を行うためのシステムを一例として説明するが、これに限られず、金融商品以外の商品で商品購入の際に会話することが好ましい商品であればどのような商品でも良く、保険商品、化粧品、食品、嗜好品等であってもよい。また、単一の商品カテゴリーを取り扱う業態だけでなく、総合デパートのような様々な商品を取り扱う業態においても使用可能なシステムである。

＜１．システム構成の概要＞
図１は、本発明に係る商品販売支援システムの一実施形態に係る証券販売システム１のシステム構成の一例を示している。本実施形態に係る証券販売システム１は、ユーザに対して、当該ユーザの自宅に設置された、後述するロボット４００を用いて、金融商品の販売・提案を行うためのシステムである。具体的には、ロボット４００はユーザと会話を行いながら金融商品の提案等を行う。金融商品は、例えば、株券、社債券、手形、小切手等の有価証券である。

図１に示すように証券販売システム１は、インターネット等のネットワークＮに接続されたロボット支援サーバ１００と、基盤サーバ２００と、ロボット４００と、営業端末５００とを備えている。なお、図１においては、説明を簡略化するために、営業端末５００及びロボット４００を１台ずつしか記載していないが、証券販売システム１は、営業端末５００及びロボット４００を複数台備える構成でもよい。

ネットワークＮは、無線ネットワークや有線ネットワークにより構成される。通信ネットワークの一例としては、携帯電話網や、ＰＨＳ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｈａｎｄｙ−ｐｈｏｎｅ Ｓｙｓｔｅｍ）網、無線ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、３Ｇ（３ｒｄ Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ）、ＬＴＥ（Ｌｏｎｇ Ｔｅｒｍ Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ）、４Ｇ（４ｔｈ Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ ）、ＷｉＭａｘ（登録商標）、赤外線通信、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、有線ＬＡＮ、電話線、電灯線ネットワーク、ＩＥＥＥ１３９４等に準拠したネットワークがある。

ロボット支援サーバ１００と、基盤サーバ２００とは、ネットワークＮに接続されたコンピュータであり、例えばＰＣやサーバ装置等である。

ロボット４００は、ネットワークＮに接続されている。本実施形態では、ロボット４００は、人型を模し、ロボット支援サーバ１００から制御される遠隔制御型のロボットである。なお、ロボット４００は、遠隔制御型に限定されず、ロボット４００内部に制御部を備える自律型のロボットでもよい。この場合、後述するロボット支援サーバ１００の機能を、ロボット４００が備えることが好ましい。

営業端末５００は、例えばノートＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）、や携帯電話やスマートフォン、ＰＤＡ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｄｉｇｉｔａｌ Ａｓｓｉｓｔａｎｔｓ）、タブレット、ウェアラブル（Ｗｅａｒａｂｌｅ）端末等である。営業端末５００は、少なくともＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ：全地球測位システム）機能、電子メール送受信機能、Ｗｅｂアクセス機能、訪問希望登録機能を備えている。証券の販売員（以下、「営業」とも呼ぶ。）は、営業端末５００を用いて、電子メールの送受信や、基盤サーバ２００にアクセスし、後述する銘柄の指定処理等を行う。

＜２．ロボット支援サーバ１００＞
図２を用いてロボット支援サーバ１００の機能構成について説明する。図２は、本実施形態に係るロボット支援サーバ１００の機能ブロック図である。図２に示すように、ロボット支援サーバ１００は、ユーザ情報ＤＢ１３１と、会話情報ＤＢ１３２と、会話履歴情報ＤＢ１３３と、会話選択部１０１と、学習部１０２と、を備えている。

（２−１．データベース）
図３はユーザ情報ＤＢ１３１の一例を示す図である。図３に示すように、ユーザ情報ＤＢ１３１には、ユーザＩＤに、人物情報、人物属性、優先会話ＩＤ、及び営業が対応するユーザにお勧めするお勧め商品ＩＤが対応付けられて保存されている。人物情報は、例えば名前・本人識別用のＩＤ等を含む情報である。人物属性は、例えば性別・年齢層・過去の商品購買実績・購買商品の傾向情報等を含む情報である。優先会話ＩＤは、対応するユーザに対して他の会話よりも優先的に実行される会話のＩＤである。優先会話ＩＤは、例えば他のユーザにおいて、商品の購入に対してユーザから肯定的な反応を得た会話（以下、「成功会話」とも呼ぶ。）のＩＤである。

図４は会話情報ＤＢ１３２の一例を示す図である。図４に示すように、会話情報ＤＢ１３２には、会話ＩＤに、発言テキスト情報、カテゴリー、開始キーワード、及び関連商品ＩＤ等が対応付けられて保存されている。なお、図４に示されているデータ属性に加え、発言テキスト内容の新しさを示すデータ属性を加えてもよく、このデータ属性の値としては「とても新しい」「新しい」「普通」「古い」「かなり古い」を設定してもよいし、発言テキスト内容が公表された日付であってもよい。これにより、会話選択部１０１は、情報の新しさの尺度から会話内容を選択することもできる。

発言テキスト情報は、ロボット４００がユーザと行う会話において、ロボット４００が発言する内容が記載された情報である。会話情報ＤＢ１３２の１つのレコードに対して、複数の発言テキスト情報が登録されていることが好ましい。各発言テキスト情報には、発言順や発言条件（肯定的・否定的な返答を受けた場合、所定の番号の発言テキスト情報の発話後、等）が紐づいていることが好ましい。

会話カテゴリーは、会話を分類する項目をいい、例えば天気、時事、家族関係、担当営業が近くにいる場合等を含む。開始キーワードは、後述する会話選択部１０１が、対応する会話を開始するトリガーとするキーワードをいう。例えば、開始キーワードは、直近で話題になっているトピックス（具体的に、本出願時点の時事ニュースであれば「マイナス金利」）、ユーザ属性に応じたトピックス、若しくは、既に会話した内容の続報に関するトピックス等を含むことが好ましい。

関連商品ＩＤは、対応する会話が実行される場合に、紹介される商品のＩＤである。一つの会話ＩＤには複数の関連商品ＩＤが対応付けられていることが好ましい。また、会話情報ＤＢ１３２のレコード同士は、重複する関連商品ＩＤを含むことが好ましい。

図５は会話履歴情報ＤＢ１３３の一例を示す図である。会話履歴情報ＤＢ１３３には、図５に示すように、会話ＩＤに、実施日時、購入商品ＩＤ、貢献度、関連会話ＩＤ等が対応付けられて保存されている。実施日時は、対応する会話が実行された日時をいう。購入商品ＩＤは、対応する会話によって、紹介した商品のうち、購入に至った商品のＩＤである。また貢献度は、ロボット４００との会話がユーザの商品購買に与えた影響度合いをいう。例えば貢献度は、会話を実行した回数に対する、成功会話となった割合である。さらに、関連会話ＩＤは、対応する会話が成功会話となった場合に、その成功会話に関連して、ロボット４００が発話していた会話のＩＤをいう。より具体的には、関連会話ＩＤは、成功会話の直前や所定の時間以内にロボット４００が発話していた会話をいう。

（２−２．会話選択部１０１）
会話選択部１０１は、会話情報ＤＢ１３２から、ロボット４００に発話させる会話を選択する。会話選択部１０１は、例えば以下の５つの事象のいずれかが発生した場合に、会話選択処理を実行する。

・ユーザが開始キーワードを発言した場合
・担当営業が、ロボット４００の近くにいる場合
・ランダムに会話を選択する場合
・担当営業から指示があった場合（訪問の約束をとりつけたい場合などを含む）
・新たに優先会話が登録された場合

・ユーザが開始キーワードを発言した場合
会話選択部１０１は、ロボット４００から送信される、ユーザの発言内容のテキスト情報（以下、「ユーザテキスト情報」とも呼ぶ。）を解析し、開始キーワードが含まれていた場合に、当該開始キーワードを抽出する。さらに、会話選択部１０１は、会話情報ＤＢ１３２を参照して、抽出された開始キーワードに対応する会話を選択する。なお、会話情報ＤＢ１３２に、抽出された開始キーワードに対応する会話が複数登録されている場合には、会話選択部１０１は、複数の会話からランダムに会話ＩＤを選択することができる。

・担当営業が、ロボット４００の近くにい場合
会話選択部１０１は、ロボット４００から担当営業が近くにいる旨の通知を受けた場合に、会話情報ＤＢ１３２を参照して、カテゴリー「担当営業が近くにいる場合」に対応する会話を選択する。なお、会話情報ＤＢ１３２に、カテゴリー「担当営業が近くにいる場合」に対応する会話が複数登録されている場合には、会話選択部１０１は、複数の会話からランダムに会話ＩＤを選択することができる。

・ランダムに会話を選択する場合
ロボット４００は、起動してから所定の間隔、又は所定の時刻になった場合に、ユーザに対して話しかける処理を行う。このときの会話の内容を、会話選択部１０１は、会話情報ＤＢ１３２から選択することができる。例えば、会話選択部１０１は、ユーザ情報ＤＢ１３１を参照して、該当するユーザＩＤに対応付けられているお勧め商品の商品ＩＤを抽出する。次に、会話選択部１０１は、会話履歴情報ＤＢ１３３において、抽出したお勧め商品ＩＤに対応する会話のうち、貢献度の高い会話のＩＤを選択する。さらに、会話選択部１０１は、会話情報ＤＢ１３２を参照して抽出した商品ＩＤに対応する会話ＩＤを選択する。これによって、会話選択部１０１は、より成功率の高い会話を選択することができる。なお、会話選択部１０１は、抽出した商品ＩＤに対応する会話ＩＤを会話情報DB１３２から直接選択する構成でもよい。この場合、対応する会話ＩＤが複数登録されている場合には、会話選択部１０１は、ランダムに会話ＩＤを選択してもよい。

・営業から指示があった場合
会話選択部１０１は、基盤サーバ２００から特定の銘柄の商品をお勧めするために、お勧め商品の商品ＩＤを含む通知が送信された場合に、当該通知を受信する。このとき、会話選択部１０１は、会話履歴情報DB１３３を参照し、通知に含まれる商品ＩＤに対応する会話のうち貢献度の高い会話のＩＤを抽出し、当該抽出した会話ＩＤに対応する会話を会話情報DB１３２から選択する。なお、会話選択部１０１は、会話情報DB１３２から通知に含まれる商品ＩＤに対応する会話を選択することも可能である。

・新たに優先会話が登録された場合
会話選択部１０１は、ユーザ情報ＤＢ１３１において、対応するユーザのレコードの優先会話に、新しく優先会話ＩＤが登録された場合に、当該優先会話を選択する。

会話選択部１０１は、会話を選択すると、会話情報ＤＢ１３２を参照して、選択した会話のＩＤに対応する発言テキスト情報をロボット４００に送信する。

（２−４．学習部１０２）
学習部１０２は、ロボット４００から、後述する解析結果を受信し、対応する会話の貢献度を算出する。具体的には、学習部１０２は、会話履歴情報ＤＢ１３３を参照して、実行した会話のＩＤに対応するレコードを抽出する。学習部１０２は、抽出したレコードから、今回実行した会話によってユーザが商品を購入した場合には、貢献度を上げ、購入しなかった場合には貢献度を下げて、レコードを更新する。

また、ロボット４００との会話によってユーザが商品の購入に至った場合には、学習部１０２は、その成功会話に関連する会話ＩＤ（例えば直前の会話）を、対応する会話ＩＤの関連会話ＩＤとして、会話履歴情報ＤＢ１３３に登録する。成功会話に関連する会話は、例えば成功会話の直前に実行されていた会話や、成功会話より前に実行された会話であって、成功会話が実行されるまでの時間が所定の時間以内であった会話である。

さらに、学習部１０２は、複数のロボット４００からの解析結果（詳細については後述する。）を受信して集約することが可能である。例えば、ロボット４００から成功会話のＩＤとユーザＩＤを含む共有情報（共有情報の詳細については後述する。）が送信された場合、共有情報をユーザ情報ＤＢ１３１に反映させる。具体的には、学習部１０２は、共有情報を受信した場合、ユーザ情報ＤＢ１３１を参照して共有情報に含まれるユーザＩＤのレコードを抽出する。次に学習部１０２は、抽出したレコードの人物属性と同一の人物属性を有するユーザのレコードの優先会話に、共有情報に含まれる成功会話の会話ＩＤを追加して、レコードを更新する。このように、学習部１０２は、あるユーザにおいて成功した会話の情報を、当該ユーザと同様の人物属性を有するユーザの情報に反映させることができる。

＜３．ロボット４００＞
次に、図６を用いてロボット４００の機能構成について説明する。図６は、本実施形態に係るロボット４００の機能ブロック図である。図６に示すように、ロボット４００は、起動部４０１と、発話部４０２と、解析部４０３と、出力部４０４と、位置特定部４０５とを備える。

（３−１．起動部４０１）
起動部４０１は、ユーザから起動指示を受けた場合（例えばロボット４００の起動ボタンが押された等）に、ロボット４００を起動させ、起動通知をロボット支援サーバ１００へ送信する。

（３−２．発話部４０２）
発話部４０２は、ロボット支援サーバ１００から発言テキスト情報を受信した場合に、受信した発言テキスト情報を順次音声再生する。なお、発話部４０２は、ロボット４００が他の会話を実行中に新たに発言テキスト情報を受信した場合には、実行中の会話が終了してから、新たに受信した発言テキスト情報に基づいて、新たな会話を実行することが好ましい。

（３−３．解析部４０３）
解析部４０３は、ユーザの発言に対して、以下の処理を行う。なお、解析部４０３の下記処理の一部若しくは全部をロボット支援サーバ１００内に実装する構成であってもよい。
・言語解析処理
・反応分析処理

・言語解析処理
解析部４０３は、ユーザの発言内容を解析し、テキスト情報に変換する。解析部４０３の言語解析処理には、既存の音声認識の技術を用いることができる。解析部４０３は、変換したテキスト情報を、ロボット支援サーバ１００に送信する。

・反応分析処理
解析部４０３は、ユーザの発言内容、表情、声の音調等を用いて、ロボット４００の発言に対するユーザの反応を分析する。例えば解析部４０３は、既存の形態素解析等の技術を用いて、ユーザの発言内容に用いられる言葉が、否定的な言葉か肯定的な言葉が用いられているかによって、ユーザの発言が肯定的か否定的かを解析することができる。また、例えば解析部４０３は、ユーザの発言内容に、所定の単語が含まれるか否かを分析することができる。さらに解析部４０３は、ユーザの声の音調や顔の画像認識等から感情を読み取ることも可能である。

（３−４．出力部４０４）
出力部４０４は、解析部４０３の解析結果を基盤サーバ２００、又は営業端末５００に送信することができる。出力部４０４が送信する解析結果は、例えば、実行した会話の会話ＩＤ、会話の中で１つ以上の商品を紹介した場合にはユーザの反応に関する情報等を含む。さらに、出力部４０４は、解析結果が肯定的なものである場合には、実行した会話の会話ＩＤと、実行したユーザＩＤとを含む共有情報を、ロボット支援サーバ１００に送信する。

（３−５．位置特定部４０５）
位置特定部４０５は、営業端末５００の位置情報を受信して、現在位置を特定する。位置特定部４０５は、特定した営業端末５００の位置情報を、ロボット支援サーバ１００に送信することが好ましい。なお、位置特定部４０５は、営業端末５００がロボット４００の所定の範囲内に位置している場合に、ロボット支援サーバ１００に営業端末５００の位置情報を送信する構成でもよい。

（３−６．会話フロー）
図７は、ロボット４００が会話をする場合のフローの一例を示すチャートである。会話選択部１０１から会話テキスト情報を受信すると、発話部４０２は、発言テキスト情報１として登録されている「××はいかがですか？」という文字列を再生する（ＳＴＥＰ１）。これに対してユーザが否定的な反応をしたと、解析部４０３が分析した場合（ＳＴＥＰ２：ＮＯ）には、発話部４０２は別の会話を実行する（ＳＴＥＰ８）。

他方で、解析部４０３が、ユーザが肯定的な反応を示した、と分析した場合（ＳＴＥＰ２：ＹＥＳ）には、発話部４０２は、次の発言テキスト情報２「△△なのでお勧めですよ」を再生する（ＳＴＥＰ３）。さらに解析部４０３が、ユーザが肯定的な反応を示した、と分析した場合（ＳＴＥＰ３：ＹＥＳ）には、発話部４０２は、次の発言テキスト情報３「購入されますか？」を再生する（ＳＴＥＰ４）。

解析部４０３が解析したユーザの発言において、「営業」が含まれる（例えば、「もっと営業さんに話を聞いてみたい」等）には、発話部４０２は、発言テキスト情報４「営業に連絡させます」を再生する（ＳＴＥＰ７１）。このとき、解析部４０３は、営業端末５００に対して、電子メールを送信することができる。

解析部４０３が解析したユーザの発言において、「もっと相談したい」等の意味合いのテキストが含まれる（例えば、「もっと色々と相談してみた」等）には、発話部４０２は、発言テキスト情報４「コールセンターにおつなぎします」を再生する（ＳＴＥＰ７２）。このとき、解析部４０３は、コールセンターに対してＩＰ電話等で電話を発信することができる。

解析部４０３が解析したユーザの発言において、「購入する」等の意味合いのテキストが含まれる（例えば、「購入します」等）には、発話部４０２は、発言テキスト情報４「ご購入ありがとうございます」を再生する（ＳＴＥＰ７３）。このとき、解析部４０３は、後述する基盤サーバ２００に対して、商品の発注を依頼することができる。ユーザが肯定的な反応を示したと解析部４０３が分析した場合には、対象の商品情報を提案履歴情報ＤＢ２３１に保存することができる。ここで、解析部４０３は、対象の商品情報を営業端末５００に送信しても良い。また、対象の商品情報を提案履歴情報ＤＢ２３１とは異なるＤＢに記憶してもよい。

なお、図７には示さないが、解析部４０３が解析したユーザの発言において、「迷っている」等の購入保留の意味合いのテキストが含まれる（例えば、「もっと考える時間がほしい」等）には、発話部４０２は、「お気に入りリストに保存しますか？」を再生する。

さらに、解析部４０３が解析したユーザの発言において、「検討中のもの」等の購入保留中の商品（参照）の意味合いのテキストが含まれる（例えば、「検討していた商品の情報が見たい」等）には、発話部４０２は、提案履歴情報ＤＢ２３１に保存した商品情報のテキストを再生する。このとき、解析部４０３が解析したユーザの発言において、「意見を聞く」等の意味合いのテキストが含まれる（例えば、「ほかの人の意見を聞いてみたい」等）には、ロボット４００にアンケート作成と送信を要求することができる。

ロボット４００の出力部４０４は、実行した会話の解析結果をロボット支援サーバ１００に送信する。なお、解析結果が肯定的なものである場合には、解析結果と合わせて共有情報をロボット支援サーバ１００に送信する（ＳＴＥＰ９）。

＜４．基盤サーバ２００＞
図８を用いて基盤サーバ２００の機能構成について説明する。図８は、本実施形態に係る基盤サーバ２００の機能ブロック図である。図８に示すように、基盤サーバ２００は、お勧め指定部２０１（指定受付部の一例である。）と、報告部２０２と、発注処理部２０３と、提案履歴情報ＤＢ２３１と、商品情報ＤＢ２３２と、商品購入情報ＤＢ２３３とを備える。

（４−１．データベース）
図９は、提案履歴情報ＤＢ２３１の一例を示す図である。提案履歴情報ＤＢ２３１には、図９に示すように、ユーザＩＤに、対応するユーザに実行した会話の会話ＩＤ、提案した商品の商品ＩＤ、及び提案した商品ごとの解析結果等が対応付けられて保存されている。提案履歴情報ＤＢ２３１には、少なくともユーザが肯定的な反応を示した会話について、提案した商品や解析結果が保存されていることが好ましい。

図１０は、商品情報ＤＢ２３２の一例を示す図である。商品情報ＤＢ２３２には、図１０に示すように、商品ＩＤに、商品名、購入日時、その商品を購入したユーザのＩＤ、営業窓口等が対応付けられて保存されている。

（４−２．お勧め指定部２０１）
お勧め指定部２０１は、ロボット支援サーバ１００へ特定の銘柄の商品をお勧めするために、お勧め商品の商品ＩＤを含む通知が送信する。例えばお勧め指定部２０１は、営業端末５００から入力されたお勧め商品の商品ＩＤを受け付け、ロボット支援サーバ１００へと送信する。

（４−３．報告部２０２）
報告部２０２は、ロボット４００から解析結果を受信すると、解析結果に含まれるユーザＩＤを参照して、提案履歴情報ＤＢ２３１の該当するレコードを更新する。担当営業は、例えばユーザを訪問する前に営業端末５００を用いて提案履歴情報ＤＢ２３１を参照することで、ロボット４００がどのような商品を勧めたか、及びその結果を閲覧することができる。
また、報告部２０２は、解析結果に含まれる会話ＩＤの会話が成功会話であった場合には、担当営業の営業端末５００に会話実施結果を記載した電子メールを送信する。

（４−４．発注処理部２０３）
発注処理部２０３は、ロボット４００、又は営業端末５００から送信された発注依頼に基づいて、商品の発注処理を行う。具体的には、発注処理部２０３は、例えば外部システム（予め設定されている対象装置の一例である。）にアクセスして、商品を購入する。また、発注処理部２０３は、購入履歴を商品情報ＤＢ２３２に登録する。
なお、発注処理を行う場合に、最終確認をユーザに行った上で発注処理を行う構成であってもよく、発注処理を受け、予め登録されているユーザのメールアドレスに対して最終確認の旨を通知し、そのメール内に最終確認応答を行うためのＵＲＬを記載し、ユーザが該当ＵＲＬに対して回答を行うと発注指示を行うことができる。ここで、一例として、メール及びＷＥＢブラウザを使用する例を説明したが、他の例として、発注処理を証券会社の注文画面に仮登録するまでを発注処理部２０３が行い、以降は、ユーザが証券会社の注文システムにログインして仮登録されている発注内容を発注するという構成であってもよい。

＜５．処理シーケンス＞
図１１を用いて本実施形態に係る証券販売システム１の書込み処理及び読出し処理のシーケンスについて説明する。図１１は、本実施形態に係る証券販売システム１の処理の流れを示すシーケンス図である。

まずＳ０１〜Ｓ０２、Ｓ４１〜Ｓ４５、及びＳ１１を参照して、ユーザが開始キーワードを発話した場合の、ロボット４００の会話処理について説明する。
例えば、ユーザＵがロボット４００の起動ボタンを押下する等、ロボット４００に対して起動指示を出す（Ｓ０１）と、ロボット４００の起動部４０１は、起動処理を行う（Ｓ４１）。起動部４０１は、起動処理が完了すると、ロボット支援サーバ１００に対して起動完了通知を送信する（Ｓ４２）。

ユーザＵが開始キーワードを含む発言内容で、ロボット４００に話しかける（Ｓ０２）と、解析部４０３は、ユーザの発言内容について言語解析処理を行い、ユーザの発言内容をユーザテキスト情報に変換する（Ｓ４３）。解析部４０３は、変換したテキスト情報をロボット支援サーバ１００に送信する（Ｓ４４）。

ロボット支援サーバ１００の会話選択部１０１は、受信したユーザテキスト情報を解析し、開始キーワードを抽出する。次に、会話選択部１０１は、会話情報ＤＢ１３２を参照して、抽出された開始キーワードに対応する会話を選択する（Ｓ１１）。会話選択部１０１は、選択した会話に対応する発言テキスト情報を、ロボット４００に送信する（Ｓ１２）。

発言テキスト情報を受信すると、ロボット４００の発話部４０２は、受信した発言テキスト情報を順次再生する（Ｓ４５）。

次に、Ｓ０３、Ｓ４６〜Ｓ４９、Ｓ２１〜Ｓ２５を参照して、営業端末５００からお勧めする商品の銘柄が指定された場合であって、商品の購入まで至った場合のロボット４００の会話処理について説明する。

営業端末５００から銘柄の指定を受け付けると、お勧め指定部２０１は、指定された銘柄に対応する商品ＩＤをロボット支援サーバ１００に通知する（Ｓ２１）。ロボット支援サーバ１００の会話選択部１０１は、会話履歴情報DB１３３を参照し、通知に含まれる商品ＩＤに対応する会話ＩＤを抽出し、当該抽出した会話ＩＤに対応する会話を会話情報DB１３２から選択する。会話選択部１０１は、選択した会話に対応する発言テキスト情報をロボット４００に送信する（Ｓ１３）。

ロボット４００は、受信した発言テキスト情報を順次再生する（Ｓ４６）。このときロボット４００の発話に対して、ユーザＵが購入意思を示す返答をした場合（Ｓ０３）の例を説明する。解析部４０３は、ユーザの発言内容を解析し（Ｓ４７）、反応が否定的であるか肯定的であるかを分析する（Ｓ４８）。解析した結果を、解析部４０３は基盤サーバ２００に通知する（Ｓ４９）。

基盤サーバ２００の発注処理部２０３は、解析結果を受信し、当該解析結果（この例では購入意思があるという結果）に基づき、対応する商品の発注処理を行い（Ｓ２２）、商品購入情報ＤＢ２３３に発注した商品について、新たなレコードを追加する（Ｓ２３）。また、肯定的な反応であった場合には、担当営業の営業端末５００に会話実施結果を記載した電子メールを送信する（Ｓ２４）。さらに報告部２０２は、実施した会話の会話ＩＤに対応付けて会話履歴情報ＤＢ１３３に登録する（Ｓ２５）。

このように、本実施形態に係る証券販売システム１においては、ロボット４００がユーザとの会話に応じて商品を提案することができる。これによって、担当営業が不在の場合であっても、ユーザはニーズに応じた適切な商品を購入することが可能になる。

＜ハードウェア構成＞
以下、図１２を参照しながら、第１の実施形態及び第２の実施形態において上述してきたロボット支援サーバ１００、基盤サーバ２００及び営業端末５００をコンピュータ８００により実現する場合のハードウェア構成の一例を説明する。なお、それぞれの装置の機能は、複数台の装置に分けて実現することもできる。

図１２に示すように、コンピュータ８００は、プロセッサ８０１、メモリ８０３、記憶装置８０５、入力Ｉ／Ｆ部８０７、データＩ／Ｆ部８０９、通信Ｉ／Ｆ部８１１、及び表示装置８１３を含む。

プロセッサ８０１は、メモリ８０３に記憶されているプログラムを実行することによりコンピュータ８００における様々な処理を制御する。例えば、ロボット支援サーバ１００の会話選択部１０１や学習部１０２、基盤サーバ２００のお勧め指定部２０１や報告部２０２、発注処理部２０３などは、メモリ８０３に一時記憶された上で、主にプロセッサ８０１上で動作するプログラムとして実現可能である。

メモリ８０３は、例えばＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）等の記憶媒体である。メモリ８０３は、プロセッサ８０１によって実行されるプログラムのプログラムコードや、プログラムの実行時に必要となるデータを一時的に記憶する。

記憶装置８０５は、例えばハードディスクドライブ（ＨＤＤ）やフラッシュメモリ等の不揮発性の記憶媒体である。記憶装置８０５は、オペレーティングシステムや、上記各構成を実現するための各種プログラムを記憶する。この他、記憶装置８０５は、ユーザ情報ＤＢ１３１と、会話情報ＤＢ１３２と、会話履歴情報ＤＢ１３３と、提案履歴情報ＤＢ２３１と、商品情報ＤＢ２３２と、商品購入情報ＤＢ２３３とを記憶することも可能である。このようなプログラムやデータは、必要に応じてメモリ８０３にロードされることにより、プロセッサ８０１から参照される。

入力Ｉ／Ｆ部８０７は、ユーザからの入力を受け付けるためのデバイスである。入力Ｉ／Ｆ部８０７の具体例としては、キーボードやマウス、タッチパネル、各種センサ、ウェアラブル・デバイス等が挙げられる。入力Ｉ／Ｆ部８０７は、例えばＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓ）等のインタフェースを介してコンピュータ８００に接続されても良い。

データＩ／Ｆ部８０９は、コンピュータ８００の外部からデータを入力するためのデバイスである。データＩ／Ｆ部８０９の具体例としては、各種記憶媒体に記憶されているデータを読み取るためのドライブ装置等がある。データＩ／Ｆ部８０９は、コンピュータ８００の外部に設けられることも考えられる。その場合、データＩ／Ｆ部８０９は、例えばＵＳＢ等のインタフェースを介してコンピュータ８００へと接続される。

通信Ｉ／Ｆ部８１１は、コンピュータ８００の外部の装置と有線又は無線により、インターネットＮを介したデータ通信を行うためのデバイスである。通信Ｉ／Ｆ部８１１は、コンピュータ８００の外部に設けられることも考えられる。その場合、通信Ｉ／Ｆ部８１１は、例えばＵＳＢ等のインタフェースを介してコンピュータ８００に接続される。

表示装置８１３は、各種情報を表示するためのデバイスである。表示装置８１３の具体例としては、例えば液晶ディスプレイや有機ＥＬ（Ｅｌｅｃｔｒｏ−Ｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｃｅ）ディスプレイ、ウェアラブル・デバイスのディスプレイ等が挙げられる。表示装置８１３は、コンピュータ８００の外部に設けられても良い。その場合、表示装置８１３は、例えばディスプレイケーブル等を介してコンピュータ８００に接続される。

［その他の実施形態］
以上説明した各実施形態は、本発明の理解を容易にするためのものであり、本発明を限定して解釈するためのものではない。本発明は、その趣旨を逸脱することなく、変更／改良され得るととともに、本発明にはその等価物も含まれる。また、各実施形態は例示であり、異なる実施形態で示した構成の部分的な置換または組み合わせが可能であることは言うまでもなく、これらも本発明の特徴を含む限り本発明の範囲に包含される。

例えばロボット４００は、実行する会話の内容に基づいて外部から視認できる機械的動作を変化させることができる。具体的には、機械的動作は、例えば、ロボット４００が備えている手を動かす、ランプを点灯させる等である。この場合、会話情報ＤＢ１３２において、発言テキスト情報に、その発言テキスト情報をロボット４００が発言中に行う機械的動作を識別する情報が対応付けられて保存されていることが好ましい。

また、ロボット４００は、ユーザから対象商品購入後のレビューをヒアリングし、そのヒアリング結果を貢献度に反映する構成であってもよく、例えば、提案して購入した数とは別に貢献度をヒアリング結果のみに計算しても良い。より具体的には、ユーザに対して５段階評価に対する質問も行い、そのレーティングに対する回答を集計し、平均値をその商品の貢献度とすることもできる。

また、ロボット４００は、撮像機能（カメラ機能）及び対象撮像画像認識機能を具備して対象人物を認識し、認識した後に対象人物との過去の会話に基づきこれからの会話を行って金融商品を提案する、若しくは、認識した後に対象人物との過去の会話及びこれからの会話に基づき金融商品を提案する構成であってもよい。具体的には、過去提案した商品のうち、対象ユーザが否定的な反応を示した商品を再提案しないものの、他のユーザに対しては対象ユーザが否定的な反応を示した商品を提案するという動作を行うこともできる。

また、前記説明においては、位置特定部４０５が営業端末５００の位置情報を受信し、ロボット支援サーバ１００にその位置情報を送信する構成であったが、営業端末５００から受信する情報は位置情報に加え、営業担当者の訪問可能情報（現時点で訪問できるかどうかの情報、若しくは、営業担当者のスケジュール情報のうち訪問可能な時間帯の情報）を位置特定部４０５が受信してロボット支援サーバ１００に送信する構成であってもよく、これにより、対象の営業担当者は近くにいるが、別の商談であり、対応することができない状況に、ロボット支援サーバ１００が営業担当者の訪問をロボット４００を介してユーザに提案することを回避することができる。

１ 証券販売システム
１００ ロボット支援サーバ
１０１ 会話選択部
１０２ 学習部
１３１ ユーザ情報ＤＢ
１３２ 会話情報ＤＢ
１３３ 会話履歴情報ＤＢ
２００ 基盤サーバ
２０１ お勧め指定部
２０２ 報告部
２０３ 発注処理部
２３１ 提案履歴情報ＤＢ
２３２ 商品情報ＤＢ
２３３ 商品購入情報ＤＢ

Claims (7)

1. ロボットがユーザと行う会話と、前記会話においてユーザに提案する商品との対応関係を保存する会話情報データベースと、
   前記ロボットが前記ユーザと行う会話において、前記ロボットが当該会話に対応する商品を提案した場合の前記ユーザの反応を分析する解析部とを備え、
   当該解析部の解析結果を、解析対象となった会話と対応付けて記録し、少なくとも解析結果のうち肯定的な反応を示した解析結果には、さらに解析対象となった会話に対応する商品と共に記録し、前記解析結果と前記対応する商品とを参照可能とすることを特徴とする商品販売支援システム。
2. 前記ユーザの前記反応が、前記ユーザが商品の購入意思を示したと分析された場合に、当該商品を発注する発注処理部と、
   を備える請求項１に記載の商品販売支援システム。
3. 前記ユーザの前記反応が、前記ユーザが商品に対して肯定的な意思若しくは購入意思を示したと分析された場合に、当該反応及び商品を予め設定されている対象装置に通知する請求項１に記載の商品販売支援システム。
4. 前記会話情報データベースは、
   前記会話と、当該会話を開始する開始キーワードとの対応関係を保存し、
   前記商品販売支援システムは、
   前記ユーザの発言を解析し、当該発言に開始キーワードが含まれる場合に、前記発言に含まれる開始キーワードに対応する会話を、前記ロボットに実行させる会話選択部、
   をさらに備える請求項１ないし３のいずれかに記載の商品販売支援システム。
5. 前記商品販売支援システムは、
   前記商品の販売員から、前記ユーザに提案する商品の指定を受け付ける指定受付部をさらに備え、
   前記会話選択部は、
   前記指定受付部が受け付けた商品に対応する会話を、前記ロボットに実行させる、
   請求項４に記載の商品販売支援システム。
6. 前記商品販売支援システムは、
   前記ロボットが前記ユーザと行う会話において、前記ロボットが提案した商品を前記ユーザが購入した場合に、当該会話を成功会話として、当該成功会話と、ユーザが購入した商品との対応関係を保存する会話履歴データベースと、
   前記指定受付部が、前記商品の指定を受け付けた場合に、指定された前記商品に対応する成功会話を、前記会話履歴データベースから検索する学習部と、
   をさらに備える、
   請求項５に記載の商品販売支援システム。
7. ロボットがユーザと行う会話と、前記会話においてユーザに提案する商品との対応関係を保存するステップと、
   前記ロボットが前記ユーザと行う会話において、前記ロボットが当該会話に対応する商品を提案した場合の前記ユーザの反応を分析するステップと、
   当該分析するステップの解析結果を、解析対象となった会話と対応付けて記録し、少なくとも解析結果のうち肯定的な反応を示した解析結果には、さらに解析対象となった会話に対応する商品と共に記録し、前記解析結果と前記対応する商品とを参照可能とすることを特徴とする商品販売支援方法。

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