JP2018088626A - 自動応答システム、オペレータ割当装置、自動応答方法、およびプログラム - Google Patents
自動応答システム、オペレータ割当装置、自動応答方法、およびプログラム Download PDFInfo
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Abstract
【課題】音声対応における顧客の違和感を抑えながらも、コストを削減する。【解決手段】顧客を担当する担当オペレータを割り当てるオペレータ割当部と、記憶される前記担当オペレータの音声特徴を再現した音声合成を行う音声合成部と、前記音声合成部により合成された合成音声を用いて前記顧客との対話を行う自動応答部と、を備える、自動応答システムが提供される。また、顧客を担当する担当オペレータを割り当てることと、記憶される前記担当オペレータの音声特徴を再現した音声合成を行うことと、合成された合成音声を用いて前記顧客との自動対話を行うことと、を含む、自動応答方法が提供される。【選択図】図１
Description
本発明は、自動応答システム、オペレータ割当装置、自動応答方法、およびプログラムに関する。
近年、音声による問い合わせ対応を行う現場において、問い合わせを行う顧客の満足度を向上させるための技術が多く提案されている。上記のような技術には、対応を行うオペレータが交代した場合であっても、顧客に違和感を抱かせないことを目的としたものがある。例えば、特許文献１には、交代後のオペレータの声質を、交代前のオペレータの性質に似せて変換する技術が開示されている。また、特許文献２には、コンピュータによる音声案内とオペレータによる音声案内とを併用する際に、オペレータが対応する場合であっても当該オペレータの音声を合成音声に変換して出力する技術が開示されている。
しかし、特許文献１に記載の技術では、顧客への対応をすべてオペレータが行うため、人件費が増大することが懸念される。一方、特許文献２に記載の技術では、すべてのオペレータの音声が同一の合成音声に変換されて出力されるため、顧客に機械的な印象を与えかねないという問題があった。
そこで、本発明は、上記問題に鑑みてなされたものであり、本発明の目的とするところは、音声対応における顧客の違和感を抑えながらも、コストを削減することが可能な、新規かつ改良された自動応答システム、オペレータ割当装置、自動応答方法、およびプログラムを提供することにある。
上記課題を解決するために、本発明のある観点によれば、顧客を担当する担当オペレータを割り当てるオペレータ割当部と、記憶される前記担当オペレータの音声特徴を再現した音声合成を行う音声合成部と、前記音声合成部により合成された合成音声を用いて前記顧客との対話を行う自動応答部と、を備える、自動応答システムが提供される。
前記自動応答部は、前記担当オペレータにより対応に先立って前記顧客との対話を行ってもよい。
前記音声特徴は、声色、発話速度、イントネーションのうち少なくとも１つを含んでもよい。
前記オペレータ割当部は、前記顧客に係る顧客情報に基づいて、前記担当オペレータを割り当ててもよい。
前記自動応答部は、人工知能を用いて前記顧客との対話を行ってもよい。
前記オペレータ割当部は、前記自動応答部による前記顧客との対話が行われたのち、前記担当オペレータに回線を接続し、前記担当オペレータに前記顧客との対話を継続させてもよい。
前記自動応答部は、前記顧客との対話に係る継続困難判定を行い、前記オペレータ割当部は、前記自動応答部により前記顧客との対話継続が困難であると判定されたことに基づいて、前記担当オペレータに回線を接続してもよい。
前記自動応答部は、前記顧客の発話がテキスト化できない場合、テキスト化した前記顧客の発話意図が解釈できない場合、または意図解釈した前記顧客の発話に対する回答が生成できない場合に、前記顧客との対話継続が困難であると判定してもよい。
前記自動応答システムは、ＶＴＭシステムであってもよい。
また、上記課題を解決するために、本発明の別の観点によれば、顧客を担当する担当オペレータを割り当てるオペレータ割当部と、を備え、前記オペレータ割当部は、音声合成部に、記憶される前記担当オペレータの音声特徴を再現した音声合成を行わせ、自動応答部に、前記音声合成部により合成された合成音声を用いて前記顧客との対話を行わせる、オペレータ割当装置が提供される。
また、上記課題を解決するために、本発明の別の観点によれば、顧客を担当する担当オペレータを割り当てることと、記憶される前記担当オペレータの音声特徴を再現した音声合成を行うことと、合成された合成音声を用いて前記顧客との自動対話を行うことと、を含む、自動応答方法が提供される。
また、上記課題を解決するために、本発明の別の観点によれば、コンピュータを、顧客を担当する担当オペレータを割り当てるオペレータ割当部と、記憶される前記担当オペレータの音声特徴を再現した音声合成を行う音声合成部と、前記音声合成部により合成された合成音声を用いて前記顧客との対話を行う自動応答部と、を備える、自動応答システム、として機能させるためのプログラムが提供される。
以上説明したように本発明によれば、音声対応における顧客の違和感を抑えながらも、コストを削減することが可能となる。
以下に添付図面を参照しながら、本発明の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。
＜１．実施形態＞
＜＜１．１．実施形態の概要および自動応答システムの構成例＞＞
近年、コールセンターなどにおいて、合成音声を用いた応答技術が普及している。例えば、金融機関での取引では、はじめに人工知能による合成音声を用いた対話を行い、必要性に応じて、銀行員などのオペレータによる対話に切り替える運用が行われる場合もある。
＜＜１．１．実施形態の概要および自動応答システムの構成例＞＞
近年、コールセンターなどにおいて、合成音声を用いた応答技術が普及している。例えば、金融機関での取引では、はじめに人工知能による合成音声を用いた対話を行い、必要性に応じて、銀行員などのオペレータによる対話に切り替える運用が行われる場合もある。
しかし、この場合、人工知能による合成音声とオペレータの音声が異なることから、顧客は対応が切り替わったことを容易に認識することができる。この際、人工知能とオペレータの交代により顧客が抱く違和感は決して小さくないことが予想され、顧客満足度の低下も懸念される。また、顧客が、取引の途中で対応者が代わったことを知覚することで、対話が一時停止してしまい、自然な対話を継続することが困難となる場合も想定される。
本実施形態に係る自動応答システム、オペレータ割当装置、自動応答方法、およびプログラムは、上記の点に着目して発想されたものであり、音声による問い合わせ対応において、人工知能とオペレータが交代した際にも、顧客が抱く違和感を効果的に低減することを可能とする。
このために、本実施形態に係る自動応答システム、オペレータ割当装置、自動応答方法、およびプログラムは、顧客を担当する担当オペレータを割り当てた後、当該担当オペレータの音声特徴を再現した音声合成を行い、合成された合成音声を用いて顧客との自動対話を実現すること、を特徴の一つとする。本実施形態に係る自動応答システム、オペレータ割当装置、自動応答方法、およびプログラムによれば、オペレータの人件費を低減しながらも自然な対話を実現し、顧客の満足度を確保することが可能となる。
＜＜１．２．自動応答システムの構成例＞＞
次に、本実施形態に係る自動応答システムの構成例について説明する。図１は、本実施形態に係る自動応答システムの構成例を示す図である。図１を参照すると、本実施形態に係る自動応答システムは、ＶＴＭ（Ｖｉｄｅｏ Ｔｅｌｌｅｒ Ｍａｃｈｉｎｅ）１０、オペレータ割当装置２０、人工知能３０、ＶＴＣ（Ｖｉｄｅｏ Ｔｅｌｌｅｒ Ｃｅｎｔｅｒ）４０、および金融機関ＤＢ５０を備えて構成され得る。また、上記の各構成は、ネットワーク６０を介して接続される。
次に、本実施形態に係る自動応答システムの構成例について説明する。図１は、本実施形態に係る自動応答システムの構成例を示す図である。図１を参照すると、本実施形態に係る自動応答システムは、ＶＴＭ（Ｖｉｄｅｏ Ｔｅｌｌｅｒ Ｍａｃｈｉｎｅ）１０、オペレータ割当装置２０、人工知能３０、ＶＴＣ（Ｖｉｄｅｏ Ｔｅｌｌｅｒ Ｃｅｎｔｅｒ）４０、および金融機関ＤＢ５０を備えて構成され得る。また、上記の各構成は、ネットワーク６０を介して接続される。
（ＶＴＭ１０）
本実施形態に係るＶＴＭ１０は、金融機関において、顧客が操作する端末である。顧客は、ＶＴＭ１０を用いて人工知能３０やオペレータと対話を行うことで、種々の取引を行うことが可能である。このために、ＶＴＭ１０は、通話機能を有し、ネットワーク６０を介して、オペレータ割当装置２０、人工知能３０、およびＶＴＣ４０と接続される。
本実施形態に係るＶＴＭ１０は、金融機関において、顧客が操作する端末である。顧客は、ＶＴＭ１０を用いて人工知能３０やオペレータと対話を行うことで、種々の取引を行うことが可能である。このために、ＶＴＭ１０は、通話機能を有し、ネットワーク６０を介して、オペレータ割当装置２０、人工知能３０、およびＶＴＣ４０と接続される。
（オペレータ割当装置２０）
本実施形態に係るオペレータ割当装置２０は、ＶＴＭ１０を操作する顧客を担当する担当オペレータを割り当てる情報処理装置である。この際、オペレータ割当装置２０は、ＶＴＭ１０から送信される顧客情報に基づいて、担当オペレータの割り当てを行うことができる。本実施形態に係るオペレータ割当装置２０は、ネットワーク６０を介して、ＶＴＭ１０、人工知能３０、および金融機関ＤＢ５０と接続される。
本実施形態に係るオペレータ割当装置２０は、ＶＴＭ１０を操作する顧客を担当する担当オペレータを割り当てる情報処理装置である。この際、オペレータ割当装置２０は、ＶＴＭ１０から送信される顧客情報に基づいて、担当オペレータの割り当てを行うことができる。本実施形態に係るオペレータ割当装置２０は、ネットワーク６０を介して、ＶＴＭ１０、人工知能３０、および金融機関ＤＢ５０と接続される。
（人工知能３０）
本実施形態に係る人工知能３０は、顧客の問い合わせに対する自動応答を行う情報処理装置である。この際、本実施形態に係る人工知能３０は、オペレータ割当装置２０が割り当てた担当オペレータの音声特徴を再現した音声合成を行い、合成された音声を用いて顧客との対話を行うことを特徴の一つとする。ここで、上記の音声特徴には、声色、発話速度、イントネーションなどが含まれてよい。また、本実施形態に係る人工知能３０は、音声認識機能、意図解釈機能、および問い合わせに対する回答機能を有する。本実施形態に係る人工知能３０は、ネットワーク６０を介して、ＶＴＭ１０、オペレータ割当装置２０、およびＶＴＣ４０と接続される。
本実施形態に係る人工知能３０は、顧客の問い合わせに対する自動応答を行う情報処理装置である。この際、本実施形態に係る人工知能３０は、オペレータ割当装置２０が割り当てた担当オペレータの音声特徴を再現した音声合成を行い、合成された音声を用いて顧客との対話を行うことを特徴の一つとする。ここで、上記の音声特徴には、声色、発話速度、イントネーションなどが含まれてよい。また、本実施形態に係る人工知能３０は、音声認識機能、意図解釈機能、および問い合わせに対する回答機能を有する。本実施形態に係る人工知能３０は、ネットワーク６０を介して、ＶＴＭ１０、オペレータ割当装置２０、およびＶＴＣ４０と接続される。
（ＶＴＣ４０）
本実施形態に係るＶＴＣ４０は、ＶＴＭ１０を扱う顧客の問い合わせに対応するオペレータが操作する情報処理装置である。このために、ＶＴＣ４０は、通話機能を有し、ネットワーク６０を介して、ＶＴＭ１０および人工知能３０と接続される。
本実施形態に係るＶＴＣ４０は、ＶＴＭ１０を扱う顧客の問い合わせに対応するオペレータが操作する情報処理装置である。このために、ＶＴＣ４０は、通話機能を有し、ネットワーク６０を介して、ＶＴＭ１０および人工知能３０と接続される。
（金融機関ＤＢ５０）
本実施形態に係る金融機関ＤＢ５０は、オペレータおよび顧客に係る情報を記憶する情報処理装置である。本実施形態に係る金融機関ＤＢ５０は、ネットワーク６０を介して、オペレータ割当装置２０と接続される。
本実施形態に係る金融機関ＤＢ５０は、オペレータおよび顧客に係る情報を記憶する情報処理装置である。本実施形態に係る金融機関ＤＢ５０は、ネットワーク６０を介して、オペレータ割当装置２０と接続される。
（ネットワーク６０）
ネットワーク６０は、本実施形態に係る自動応答システムの各構成を接続する機能を有する。ネットワーク６０は、インターネット、電話回線網、衛星通信網などの公衆回線網や、Ｅｔｈｅｒｎｅｔ（登録商標）を含む各種のＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＷＡＮ（Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）などを含んでもよい。また、ネットワーク６０は、ＩＰ−ＶＰＮ（Ｉｎｔｅｒｎｔ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ−Ｖｉｒｔｕａｌ Ｐｒｉｖａｔｅ Ｎｅｔｗｏｒｋ）などの専用回線網を含んでもよい。
ネットワーク６０は、本実施形態に係る自動応答システムの各構成を接続する機能を有する。ネットワーク６０は、インターネット、電話回線網、衛星通信網などの公衆回線網や、Ｅｔｈｅｒｎｅｔ（登録商標）を含む各種のＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＷＡＮ（Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）などを含んでもよい。また、ネットワーク６０は、ＩＰ−ＶＰＮ（Ｉｎｔｅｒｎｔ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ−Ｖｉｒｔｕａｌ Ｐｒｉｖａｔｅ Ｎｅｔｗｏｒｋ）などの専用回線網を含んでもよい。
以上、本実施形態に係る自動応答システムの構成例について説明した。なお、図１を用いて説明した上記の構成はあくまで一例であり、本実施形態に係る自動応答システムの構成は係る例に限定されない。上記に示した構成の一部は、単一の装置として実現されてもよい。例えば、オペレータ割当装置２０と人工知能３０、オペレータ割当装置２０と金融機関ＤＢ５０は、単一の装置として構成されてもよい。また、一方で、上記に示した構成が有する機能は、さらに複数の装置に分散されて実現されてもよい。例えば、人工知能３０が有する音声認識機能と回答機能とは、それぞれ別途の装置の機能として実現することも可能である。本実施形態に係る自動応答システムの構成は、システムの仕様や運用などに応じて柔軟に変形され得る。
＜＜１．３．ＶＴＭ１０の機能構成例＞＞
次に、本実施形態に係るＶＴＭ１０の機能構成例について説明する。図２は、本実施形態に係るＶＴＭ１０の機能ブロック図の一例である。図２を参照すると、本実施形態に係るＶＴＭ１０は、入力部１１０、出力部１２０、撮影部１３０、カード挿入部１４０、制御部１５０、および通信部１６０を備える。
次に、本実施形態に係るＶＴＭ１０の機能構成例について説明する。図２は、本実施形態に係るＶＴＭ１０の機能ブロック図の一例である。図２を参照すると、本実施形態に係るＶＴＭ１０は、入力部１１０、出力部１２０、撮影部１３０、カード挿入部１４０、制御部１５０、および通信部１６０を備える。
（入力部１１０）
入力部１１０は、顧客による入力操作および顧客の発話音声を受け付ける機能を有する。このために、本実施形態に係る入力部１１０は、ユーザによる入力操作を検出するための各種の装置やセンサを含んでよい。入力部１１０は、例えば、タッチパネル、ボタン、キーボード、スイッチなどを含んで構成され得る。また、入力部１１０は、顧客の発話音声を収集するマイクロフォンを含んで構成される。
入力部１１０は、顧客による入力操作および顧客の発話音声を受け付ける機能を有する。このために、本実施形態に係る入力部１１０は、ユーザによる入力操作を検出するための各種の装置やセンサを含んでよい。入力部１１０は、例えば、タッチパネル、ボタン、キーボード、スイッチなどを含んで構成され得る。また、入力部１１０は、顧客の発話音声を収集するマイクロフォンを含んで構成される。
（出力部１２０）
出力部１２０は、顧客に対し視覚情報および音声情報を提示する機能を有する。このために、本実施形態に係る出力部１２０は、例えば、タッチパネル、ＣＲＴ（Ｃａｔｈｏｄｅ Ｒａｙ Ｔｕｂｅ）ディスプレイ装置、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ：Ｌｉｑｕｉｄ Ｃｒｙｓｔａｌ Ｄｉｓｐｌａｙ）装置、ＯＬＥＤ（Ｏｒｇａｎｉｃ Ｌｉｇｈｔ Ｅｍｉｔｔｉｎｇ Ｄｉｏｄｅ）装置などを含んで構成される。また、本実施形態に係る出力部１２０は、人工知能３０による合成音声やオペレータの音声を出力するスピーカーを含んで構成される。
出力部１２０は、顧客に対し視覚情報および音声情報を提示する機能を有する。このために、本実施形態に係る出力部１２０は、例えば、タッチパネル、ＣＲＴ（Ｃａｔｈｏｄｅ Ｒａｙ Ｔｕｂｅ）ディスプレイ装置、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ：Ｌｉｑｕｉｄ Ｃｒｙｓｔａｌ Ｄｉｓｐｌａｙ）装置、ＯＬＥＤ（Ｏｒｇａｎｉｃ Ｌｉｇｈｔ Ｅｍｉｔｔｉｎｇ Ｄｉｏｄｅ）装置などを含んで構成される。また、本実施形態に係る出力部１２０は、人工知能３０による合成音声やオペレータの音声を出力するスピーカーを含んで構成される。
（撮影部１３０）
撮影部１３０は、顧客の画像や顧客の所持する各種の書類などを撮像する機能を有する。このために、本実施形態に係る撮影部１３０は、静止画像または動画像を撮像する撮像センサを含んで構成される。
撮影部１３０は、顧客の画像や顧客の所持する各種の書類などを撮像する機能を有する。このために、本実施形態に係る撮影部１３０は、静止画像または動画像を撮像する撮像センサを含んで構成される。
（カード挿入部１４０）
カード挿入部１４０は、顧客がキャッシュカードなどを挿入するため構成である。本実施形態に係るカード挿入部１４０は、挿入されたキャッシュカードを読み取ることで、顧客ＩＤや口座番号などの情報を取得する機能を有する。
カード挿入部１４０は、顧客がキャッシュカードなどを挿入するため構成である。本実施形態に係るカード挿入部１４０は、挿入されたキャッシュカードを読み取ることで、顧客ＩＤや口座番号などの情報を取得する機能を有する。
（制御部１５０）
制御部１５０は、ＶＴＭ１０が備える各構成の動作を制御する機能を有する。本実施形態に係る制御部１５０は、例えば、入力部１１０が検出した顧客の入力操作に基づく処理や、出力部１２０の出力制御などを行ってよい。
制御部１５０は、ＶＴＭ１０が備える各構成の動作を制御する機能を有する。本実施形態に係る制御部１５０は、例えば、入力部１１０が検出した顧客の入力操作に基づく処理や、出力部１２０の出力制御などを行ってよい。
（通信部１６０）
通信部１６０は、オペレータ割当装置２０、人工知能３０、およびＶＴＣ４０との情報通信を行う機能を有する。例えば、本実施形態に係る通信部１６０は、人工知能３０やＶＴＣ４０との通話を実現する。また、通信部１６０は、撮影部１３０やカード挿入部１４０が取得した情報をオペレータ割当装置２０などに送信する。
通信部１６０は、オペレータ割当装置２０、人工知能３０、およびＶＴＣ４０との情報通信を行う機能を有する。例えば、本実施形態に係る通信部１６０は、人工知能３０やＶＴＣ４０との通話を実現する。また、通信部１６０は、撮影部１３０やカード挿入部１４０が取得した情報をオペレータ割当装置２０などに送信する。
＜＜１．４．オペレータ割当装置２０の機能構成例＞＞
次に、本実施形態に係るオペレータ割当装置２０の機能構成例について説明する。図３は、本実施形態に係るオペレータ割当装置２０の機能ブロック図の一例である。図３を参照すると、本実施形態に係るオペレータ割当装置２０は、オペレータ割当部２１０、制御部２２０、および通信部２３０を備える。
次に、本実施形態に係るオペレータ割当装置２０の機能構成例について説明する。図３は、本実施形態に係るオペレータ割当装置２０の機能ブロック図の一例である。図３を参照すると、本実施形態に係るオペレータ割当装置２０は、オペレータ割当部２１０、制御部２２０、および通信部２３０を備える。
（オペレータ割当部２１０）
オペレータ割当部２１０は、ＶＴＭ１０を操作する顧客を担当する担当オペレータを割り当てる機能を有する。この際、本実施形態に係るオペレータ割当部２１０は、上記の顧客に係る顧客情報に基づいて、担当オペレータを割り当ててよい。より具体的には、本実施形態に係るオペレータ割当部２１０は、ＶＴＭ１０のカード挿入部１４０が取得した顧客ＩＤに基づいて、金融機関ＤＢ５０から顧客情報を取得し、顧客の対応に適した担当オペレータを割り当てることができる。
オペレータ割当部２１０は、ＶＴＭ１０を操作する顧客を担当する担当オペレータを割り当てる機能を有する。この際、本実施形態に係るオペレータ割当部２１０は、上記の顧客に係る顧客情報に基づいて、担当オペレータを割り当ててよい。より具体的には、本実施形態に係るオペレータ割当部２１０は、ＶＴＭ１０のカード挿入部１４０が取得した顧客ＩＤに基づいて、金融機関ＤＢ５０から顧客情報を取得し、顧客の対応に適した担当オペレータを割り当てることができる。
この際、本実施形態に係るオペレータ割当部２１０は、まず、ＶＴＭ１０を操作する顧客を過去に担当した実績のあるオペレータを優先して割り当ててもよい。過去に対応実績があり、かつ現在対応可能なオペレータが存在する場合、オペレータ割当部２１０は、当該オペレータを担当オペレータとして割り当てることができる。本実施形態に係るオペレータ割当部２１０が有する上記の機能によれば、顧客が馴染みのある音声による対応を受けることが可能となり、顧客に安心感を与える効果が期待される。
また、過去に対応実績のオペレータが存在しない、または対応不可の場合には、本実施形態に係るオペレータ割当部２１０は、顧客が求める取引の対応を得意とするオペレータを優先してもよい。顧客が求める取引を得意とし、かつ現在対応可能なオペレータが存在する場合、オペレータ割当部２１０は、当該オペレータを担当オペレータとして割り当てることができる。本実施形態に係るオペレータ割当部２１０が有する上記の機能によれば、顧客に的確な対応を行うことが可能となる。
また、顧客が求める取引を得意とするオペレータが存在しない、または対応不可の場合には、本実施形態に係るオペレータ割当部２１０は、顧客情報に含まれる顧客の属性に基づいて担当オペレータを割り当てることができる。ここで、上記の顧客の属性には、例えば、顧客の年齢、性別、出身などが含まれてよい。例えば、本実施形態に係るオペレータ割当部２１０は、金融機関ＤＢ５０から取得した顧客の年齢情報に基づいて、当該顧客と年齢の近いオペレータを担当オペレータとして割り当ててもよい。本実施形態に係るオペレータ割当部２１０が有する上記の機能によれば、顧客が親しみを感じる可能性がより高いオペレータを割り当てることが可能となる。
また、顧客がキャッシュカードの挿入を行わない場合や顧客が新規顧客である場合など、顧客を特定できない際には、オペレータ割当部２１０は、顧客の属性を推定し、推定した顧客の属性に基づいて、担当オペレータの割り当てを行うこともできる。オペレータ割当部２１０は、例えば、ＶＴＭ１０の撮影部１３０が撮像した顧客の画像情報に基づいて、顧客の年齢を推定し、当該顧客と年齢の近いオペレータを割り当ててもよい。
一方、本実施形態に係るオペレータ割当部２１０は、上記に挙げた以外の優先度により担当オペレータの割り当てを行ってもよい。オペレータ割当部２１０は、例えば、顧客ＩＤに紐付いた担当オペレータの情報を金融機関ＤＢ５０から取得することも可能である。
また、本実施形態に係るオペレータ割当部２１０は、ＶＴＭ１０の通話回線の接続先を制御する機能を有する。本実施形態に係るオペレータ割当部２１０は、ＶＴＭ１０を操作する顧客の対応に際し、担当オペレータに先立って人工知能３０に問い合わせ対応を行わせてよい。すなわち、オペレータ割当部２１０は、取引が開始された場合、まず、ＶＴＭ１０と人工知能３０との回線を接続する。
また、本実施形態に係るオペレータ割当部２１０は、人工知能３０による顧客との対話が行われたのち、担当オペレータが操作するＶＴＣ４０に回線を接続し、当該担当オペレータに顧客との対話を継続させることもできる。この際、オペレータ割当部２１０は、人工知能３０により顧客との対話継続が困難であると判定されたことに基づいて、担当オペレータが操作するＶＴＣ４０に回線を接続してよい。
（制御部２２０）
制御部２２０は、オペレータ割当部２１０および通信部２３０の動作を制御する機能を有する。また、本実施形態に係る制御部２２０は、通信部２３０が受信した各種の情報をオペレータ割当部２１０に連携し、オペレータ割当部２１０により処理結果を通信部２３０に連携する。なお連携に必要な情報は適宜記憶部に記憶され、必要に応じで取り出されるものとする。
制御部２２０は、オペレータ割当部２１０および通信部２３０の動作を制御する機能を有する。また、本実施形態に係る制御部２２０は、通信部２３０が受信した各種の情報をオペレータ割当部２１０に連携し、オペレータ割当部２１０により処理結果を通信部２３０に連携する。なお連携に必要な情報は適宜記憶部に記憶され、必要に応じで取り出されるものとする。
（通信部２３０）
通信部２３０は、ＶＴＭ１０、人工知能３０、および金融機関ＤＢ５０との情報通信を行う機能を有する。例えば、本実施形態に係る通信部２３０は、ＶＴＭ１０から顧客ＩＤや顧客の画像情報などを受信する。また、通信部２３０は、金融機関ＤＢ５０から顧客情報やオペレータ情報を受信する。また、通信部２３０は、人工知能３０に担当オペレータ情報を送信し、顧客との対話に係る継続困難判定の結果を受信する。
通信部２３０は、ＶＴＭ１０、人工知能３０、および金融機関ＤＢ５０との情報通信を行う機能を有する。例えば、本実施形態に係る通信部２３０は、ＶＴＭ１０から顧客ＩＤや顧客の画像情報などを受信する。また、通信部２３０は、金融機関ＤＢ５０から顧客情報やオペレータ情報を受信する。また、通信部２３０は、人工知能３０に担当オペレータ情報を送信し、顧客との対話に係る継続困難判定の結果を受信する。
＜＜１．５．人工知能３０の機能構成例＞＞
次に、本実施形態に係る人工知能３０の機能構成例について説明する。図４は、本実施形態に係る人工知能３０の機能ブロック図の一例である。図４を参照すると、本実施形態に係る人工知能３０は、音声認識部３１０、意図解釈部３２０、音声合成部３３０、自動応答部３４０、制御部３５０、および通信部３６０を備える。
次に、本実施形態に係る人工知能３０の機能構成例について説明する。図４は、本実施形態に係る人工知能３０の機能ブロック図の一例である。図４を参照すると、本実施形態に係る人工知能３０は、音声認識部３１０、意図解釈部３２０、音声合成部３３０、自動応答部３４０、制御部３５０、および通信部３６０を備える。
（音声認識部３１０）
音声認識部３１０は、顧客の発話音声に基づいて音声認識を行う機能を有する。具体的には、本実施形態に係る音声認識部３１０は、上記の発話音声に含まれる音声信号をテキスト化することができる。
音声認識部３１０は、顧客の発話音声に基づいて音声認識を行う機能を有する。具体的には、本実施形態に係る音声認識部３１０は、上記の発話音声に含まれる音声信号をテキスト化することができる。
（意図解釈部３２０）
意図解釈部３２０は、音声認識部３１０によりテキスト化された顧客の発話に基づいて、顧客の発話意図を抽出する機能を有する。また、本実施形態に係る意図解釈部３２０は、抽出した顧客の発話意図に対する回答を生成する機能を有する。
意図解釈部３２０は、音声認識部３１０によりテキスト化された顧客の発話に基づいて、顧客の発話意図を抽出する機能を有する。また、本実施形態に係る意図解釈部３２０は、抽出した顧客の発話意図に対する回答を生成する機能を有する。
（音声合成部３３０）
音声合成部３３０は、オペレータ割当部２１０が割り当てた担当オペレータの音声特徴を再現した音声合成を行う機能を有する。この際、本実施形態に係る音声合成部３３０は、上記の担当オペレータの声色、発話速度、イントネーションなどを再現した音声合成を行うことができる。
音声合成部３３０は、オペレータ割当部２１０が割り当てた担当オペレータの音声特徴を再現した音声合成を行う機能を有する。この際、本実施形態に係る音声合成部３３０は、上記の担当オペレータの声色、発話速度、イントネーションなどを再現した音声合成を行うことができる。
（自動応答部３４０）
自動応答部３４０は、音声合成部３３０により合成された合成音声を用いて顧客との対話を行う機能を有する。また、本実施形態に係る自動応答部３４０は、顧客との対話に係る継続困難判定を行う機能を有する。この際、自動応答部３４０は、音声認識部３１０が顧客の発話音声をテキスト化できない場合、意図解釈部３２０が顧客の発話意図が解釈できない場合、または意図解釈部３２０が意図解釈した顧客の発話に対する回答を生成できない場合に、顧客との対話継続が困難であると判定してよい。
自動応答部３４０は、音声合成部３３０により合成された合成音声を用いて顧客との対話を行う機能を有する。また、本実施形態に係る自動応答部３４０は、顧客との対話に係る継続困難判定を行う機能を有する。この際、自動応答部３４０は、音声認識部３１０が顧客の発話音声をテキスト化できない場合、意図解釈部３２０が顧客の発話意図が解釈できない場合、または意図解釈部３２０が意図解釈した顧客の発話に対する回答を生成できない場合に、顧客との対話継続が困難であると判定してよい。
（制御部３５０）
制御部３５０は、人工知能３０が備える各構成の制御を行う機能を有する。また、本実施形態に係る制御部３５０は、各構成による処理の結果を構成間で連携する機能を有する。
制御部３５０は、人工知能３０が備える各構成の制御を行う機能を有する。また、本実施形態に係る制御部３５０は、各構成による処理の結果を構成間で連携する機能を有する。
（通信部３６０）
通信部３６０は、ＶＴＭ１０、オペレータ割当装置２０、ＶＴＣ４０との情報通信を行う機能を有する。例えば、本実施形態に係る通信部３６０は、ＶＴＭ１０との通話を実現する。また、通信部３６０は、オペレータ割当装置２０から担当オペレータの音声特徴に係る情報を受信し、顧客との対話に係る継続困難判定の結果をオペレータ割当装置２０に送信する。また、通信部３６０は、自動対話の結果などをＶＴＣ４０に送信してもよい。
通信部３６０は、ＶＴＭ１０、オペレータ割当装置２０、ＶＴＣ４０との情報通信を行う機能を有する。例えば、本実施形態に係る通信部３６０は、ＶＴＭ１０との通話を実現する。また、通信部３６０は、オペレータ割当装置２０から担当オペレータの音声特徴に係る情報を受信し、顧客との対話に係る継続困難判定の結果をオペレータ割当装置２０に送信する。また、通信部３６０は、自動対話の結果などをＶＴＣ４０に送信してもよい。
以上、本実施形態に係る人工知能３０の機能構成について説明した。なお、図４を用いて説明した上記の構成はあくまで一例であり、人工知能３０の機能構成は係る例に限定されない。本実施形態に係る人工知能３０が有する各機能は、例えば、ニューラルネットワーク、回帰モデルなどの機械学習手法、または統計的手法に基づいて設計され得る。このため、上記に挙げた各構成は、明確に分離して構成される必要はなく、選択するアルゴリズムや装置の性能などに応じて柔軟に設計され得る。また、本実施形態に係る人工知能３０は、オペレータ割当装置２０が生成する制御信号に基づいて動作してもよい。人工知能３０は、例えば、オペレータ割当部２１０による制御に基づいて、音声合成や自動応答を行ってもよい。
＜＜１．６．ＶＴＣ４０の機能構成例＞＞
次に、本実施形態に係るＶＴＣ４０の機能構成例について説明する。図５は、本実施形態に係るＶＴＣ４０の機能ブロック図の一例である。図５を参照すると、本実施形態に係るＶＴＣ４０は、入力部４１０、出力部４２０、撮影部４３０、制御部４４０、および通信部４５０を備える。
次に、本実施形態に係るＶＴＣ４０の機能構成例について説明する。図５は、本実施形態に係るＶＴＣ４０の機能ブロック図の一例である。図５を参照すると、本実施形態に係るＶＴＣ４０は、入力部４１０、出力部４２０、撮影部４３０、制御部４４０、および通信部４５０を備える。
（入力部４１０）
入力部４１０は、オペレータによる入力操作およびオペレータの発話音声を受け付ける機能を有する。本実施形態に係る入力部４１０の構成は、ＶＴＭ１０の入力部１１０と実質的に同一であってよいため、詳細な説明は省略する。
入力部４１０は、オペレータによる入力操作およびオペレータの発話音声を受け付ける機能を有する。本実施形態に係る入力部４１０の構成は、ＶＴＭ１０の入力部１１０と実質的に同一であってよいため、詳細な説明は省略する。
（出力部４２０）
出力部４２０は、オペレータに対し視覚情報および音声情報を提示する機能を有する。本実施形態に係る出力部４２０の構成は、ＶＴＭ１０の出力部１２０と実質的に同一であってよいため、詳細な説明は省略する。
出力部４２０は、オペレータに対し視覚情報および音声情報を提示する機能を有する。本実施形態に係る出力部４２０の構成は、ＶＴＭ１０の出力部１２０と実質的に同一であってよいため、詳細な説明は省略する。
（撮影部４３０）
撮影部４３０は、オペレータの画像や各種の書類などを撮像する機能を有する。このために、本実施形態に係る撮影部４３０は、静止画像または動画像を撮像する撮像センサを含んで構成される。
撮影部４３０は、オペレータの画像や各種の書類などを撮像する機能を有する。このために、本実施形態に係る撮影部４３０は、静止画像または動画像を撮像する撮像センサを含んで構成される。
（制御部４４０）
制御部４４０は、ＶＴＣ４０が備える各構成の動作を制御する機能を有する。本実施形態に係る制御部４４０は、例えば、入力部４１０が検出した顧客の入力操作に基づく処理や、出力部４２０の出力制御などを行ってよい。
制御部４４０は、ＶＴＣ４０が備える各構成の動作を制御する機能を有する。本実施形態に係る制御部４４０は、例えば、入力部４１０が検出した顧客の入力操作に基づく処理や、出力部４２０の出力制御などを行ってよい。
（通信部４５０）
本実施形態に係る通信部４５０は、ＶＴＭ１０および人工知能３０との情報通信を行う機能を有する。例えば、本実施形態に係る通信部４５０は、ＶＴＭ１０との通話を実現する。また、通信部４５０は、人工知能３０から自動応答の結果を受信してもよい。
本実施形態に係る通信部４５０は、ＶＴＭ１０および人工知能３０との情報通信を行う機能を有する。例えば、本実施形態に係る通信部４５０は、ＶＴＭ１０との通話を実現する。また、通信部４５０は、人工知能３０から自動応答の結果を受信してもよい。
＜＜１．７．金融機関ＤＢ５０の機能構成例＞＞
次に、本実施形態に係る金融機関ＤＢ５０の機能構成例について説明する。図６は、本実施形態に係る金融機関ＤＢ５０の機能ブロック図の一例である。図６を参照すると、本実施形態に係る金融機関ＤＢ５０は、顧客ＤＢ５１０、オペレータＤＢ５２０、制御部５３０、および通信部５４０を備える。
次に、本実施形態に係る金融機関ＤＢ５０の機能構成例について説明する。図６は、本実施形態に係る金融機関ＤＢ５０の機能ブロック図の一例である。図６を参照すると、本実施形態に係る金融機関ＤＢ５０は、顧客ＤＢ５１０、オペレータＤＢ５２０、制御部５３０、および通信部５４０を備える。
（顧客ＤＢ５１０）
顧客ＤＢ５１０は、顧客情報を記憶するデータベースである。本実施形態に係る顧客ＤＢ５０は、例えば、顧客ＩＤ、氏名、住所、年齢、性別、出身地などの基本情報や過去の取引履歴などを記憶する。
顧客ＤＢ５１０は、顧客情報を記憶するデータベースである。本実施形態に係る顧客ＤＢ５０は、例えば、顧客ＩＤ、氏名、住所、年齢、性別、出身地などの基本情報や過去の取引履歴などを記憶する。
（オペレータＤＢ５２０）
オペレータＤＢ５２０は、オペレータ情報を記憶するデータベースである。本実施形態に係るオペレータＤＢ５２０は、例えば、オペレータＩＤ、氏名、年齢、性別、出身地などの基本情報や、得意とする取引に係る情報、過去の顧客対応実績などを記憶する。また、本実施形態に係るオペレータＤＢ５２０は、オペレータの音声特徴を記憶することを特徴の一つとする。なお、上記の音声特徴は、例えば、オペレータ登録時に取得された情報であってもよい。
オペレータＤＢ５２０は、オペレータ情報を記憶するデータベースである。本実施形態に係るオペレータＤＢ５２０は、例えば、オペレータＩＤ、氏名、年齢、性別、出身地などの基本情報や、得意とする取引に係る情報、過去の顧客対応実績などを記憶する。また、本実施形態に係るオペレータＤＢ５２０は、オペレータの音声特徴を記憶することを特徴の一つとする。なお、上記の音声特徴は、例えば、オペレータ登録時に取得された情報であってもよい。
（制御部５３０）
制御部５３０は、金融機関ＤＢ５０が備える各構成を制御する機能を有する。本実施形態に係る制御部５３０は、例えば、要求に基づいて、顧客ＤＢ５１０やオペレータＤＢ５２０に記憶される情報を検索し、当該情報を取得することができる。
制御部５３０は、金融機関ＤＢ５０が備える各構成を制御する機能を有する。本実施形態に係る制御部５３０は、例えば、要求に基づいて、顧客ＤＢ５１０やオペレータＤＢ５２０に記憶される情報を検索し、当該情報を取得することができる。
（通信部５４０）
通信部５４０は、オペレータ割当装置２０との情報通信を行う機能を有する。例えば、本実施形態に係る通信部５４０は、オペレータ割当装置２０から顧客ＩＤや顧客属性などの情報を受信し、当該情報に基づいて抽出したオペレータ情報をオペレータ割当装置２０に送信する。なお、上記のオペレータ情報には、上述した音声特徴に係る情報が含まれる。
通信部５４０は、オペレータ割当装置２０との情報通信を行う機能を有する。例えば、本実施形態に係る通信部５４０は、オペレータ割当装置２０から顧客ＩＤや顧客属性などの情報を受信し、当該情報に基づいて抽出したオペレータ情報をオペレータ割当装置２０に送信する。なお、上記のオペレータ情報には、上述した音声特徴に係る情報が含まれる。
＜＜１．８．自動応答システムの動作の流れ＞＞
次に、本実施形態に係る自動応答システムの動作の流れについて詳細に説明する。
次に、本実施形態に係る自動応答システムの動作の流れについて詳細に説明する。
（担当オペレータの割り当て）
まず、本実施形態に係る担当オペレータの割り当てに係る自動応答システムの動作の流れについて説明する。図７は、担当オペレータの割り当てに係る自動応答システムの動作を示すシーケンス図である。
まず、本実施形態に係る担当オペレータの割り当てに係る自動応答システムの動作の流れについて説明する。図７は、担当オペレータの割り当てに係る自動応答システムの動作を示すシーケンス図である。
図７を参照すると、まず、顧客は、ＶＴＭ１０に来店目的を入力する（Ｓ１０１）。
次に、ＶＴＭ１０は、撮影部１３０により顧客の画像を撮像し、またキャッシュカードが挿入された場合には、カード挿入部１４０により情報の読み取りを行う。ＶＴＭ１０はステップＳ１０１で入力された来店目的や、上記で取得した画像情報、カード情報に基づいて、オペレータ割当装置２０に取引情報および顧客情報を送信する（Ｓ１０２）。
次に、オペレータ割当装置２０は、ステップＳ１０２で受信した取引情報および顧客情報に基づいて、金融機関ＤＢ５０を検索し（Ｓ１０３）、該当するオペレータ情報を取得する（Ｓ１０４）。この際、オペレータ割当装置２０は、上述したように、過去の顧客対応実績や、得意とする取引、顧客属性などに基づいてオペレータの検索を行うことができる。
続いて、オペレータ割当装置２０は、ステップＳ１０４で取得したオペレータ情報に基づいて、担当オペレータの割り当てを行う（Ｓ１０５）。また、オペレータ割当装置２０は、ステップＳ１０５で割り当てた担当オペレータの情報を人工知能３０に送信する。ここで、上記の担当オペレータの情報には、当該担当オペレータの音声特徴が含まれてよい。
次に、オペレータ割当装置２０は、人工知能３０とＶＴＭ１０の回線を接続する（Ｓ１０７−１、Ｓ１−７−２）。
以上、本実施形態に係る担当オペレータの割り当てに係る自動応答システムの動作の流れについて説明した。続いて、本実施形態に係るオペレータ割当装置２０による担当オペレータの割り当てに係る動作の流れについて詳細に説明する。図８は、オペレータ割当装置２０による担当オペレータの割り当てに係る動作を示すフローチャートである。
図８を参照すると、まず、オペレータ割当装置２０の通信部１６０は、ＶＴＭ１０から取引情報や顧客情報を受信する（Ｓ１１０１）。
次に、本実施形態に係るオペレータ割当部２１０は、ステップＳ１１０１で受信した情報に顧客ＩＤなどの顧客を特定する情報が存在するか否かを判定する（Ｓ１１０２）。
ここで、顧客を特定する情報が存在する場合（Ｓ１１０２：Ｙｅｓ）、オペレータ割当部２１０は、顧客検索、および当該顧客への対応実績や得意とする取引に基づくオペレータ検索を行う（Ｓ１１０３）。
一方、顧客を特定する情報が存在しない場合（Ｓ１１０２：Ｎｏ）、オペレータ割当部２１０は、ステップＳ１１０１で受信した顧客の画像情報に基づいて顧客属性を推定し（Ｓ１１０４）、顧客属性に基づくオペレータ検索を行う（Ｓ１１０６）。
また、ステップＳ１１０３におけるオペレータ検索において該当するオペレータが存在しない場合（Ｓ１１０５：Ｎｏ）、オペレータ割当装置２０は、ステップＳ１１０３において取得した顧客属性に基づくオペレータ検索を行う（Ｓ１１０６）。
続いて、オペレータ割当部２１０は、ステップＳ１１０３またはステップＳ１１０６のいずれかで取得したオペレータ情報に基づいて、担当オペレータの割り当てを行う（Ｓ１１０７）。
次に、オペレータ割当部２１０は、ステップＳ１０７で割り当てた担当オペレータの情報を人工知能３０に送信する（Ｓ１１０８）。
次に、オペレータ割当部２１０は、ＶＴＭ１０と人工知能の回線を接続し（Ｓ１１０９）、担当オペレータの割り当てに係る一連の処理を終了する。
（人工知能３０による自動対応の流れ）
次に、本実施形態に係る人工知能３０による自動対応に係る自動応答システムの動作の流れについて説明する。図９は、人工知能３０による自動対応に係る自動応答システムの動作を示すシーケンス図である。なお、以下の説明においては、顧客による質問が人工知能３０により回答可能な場合について述べる。
次に、本実施形態に係る人工知能３０による自動対応に係る自動応答システムの動作の流れについて説明する。図９は、人工知能３０による自動対応に係る自動応答システムの動作を示すシーケンス図である。なお、以下の説明においては、顧客による質問が人工知能３０により回答可能な場合について述べる。
図９を参照すると、まず、顧客は、ＶＴＭ１０に人工知能３０が回答可能な質問を音声入力する（Ｓ２０１）。
次に、ＶＴＭ１０は、ステップＳ２０１で入力された質問を人工知能３０に連携する（Ｓ２０２）。
次に、人工知能３０は、ステップＳ２０２で受信した質問に係る音声情報に基づいて音声認識および意図解釈を行い、当該質問に対する回答を生成する（Ｓ２０３）。
続いて、人工知能３０は、図７に示したステップＳ１０６で受信した担当オペレータの音声特徴に基づく音声合成を行い、回答を行う（Ｓ２０４）。
次に、ＶＴＭ１０は、ステップＳ２０４で受信した解答を出力する（Ｓ２０５）。
（担当オペレータへの接続切り替え）
次に、本実施形態に係る担当オペレータへの接続切り替えに係る自動応答システムの動作の流れについて説明する。図１０は、担当オペレータへの接続切り替えに係る自動応答システムの動作を示すシーケンス図である。
次に、本実施形態に係る担当オペレータへの接続切り替えに係る自動応答システムの動作の流れについて説明する。図１０は、担当オペレータへの接続切り替えに係る自動応答システムの動作を示すシーケンス図である。
図１０を参照すると、まず、顧客は、ＶＴＭ１０に人工知能３０が回答困難な質問を音声入力する（Ｓ２５１）。
次に、ＶＴＭ１０は、ステップＳ２５１で入力された質問を人工知能３０に連携する（Ｓ２５２）。
次に、人工知能３０は、ステップ２５２で受信した質問に基づいて顧客との対話に係る継続困難判定を行う（Ｓ２５３）。
続いて、人工知能３０は、ステップＳ２５２で行った継続困難判定に基づいて、オペレータ割当装置２０に継続困難通知を送信する（Ｓ２５４）。
次に、オペレータ割当装置２０は、ステップＳ２５４で受信した継続困難通知に基づいて、ＶＴＣ４０とＶＴＭ１０の回線接続を行う（Ｓ２５５−１、Ｓ２５５−２）。なお、オペレータ割当装置２０は、ＶＴＭ１０と人工知能３０との対話をモニタリングする担当オペレータからの要求に基づいて、ＶＴＣ４０とＶＴＭ１０の回線接続を行うことも可能である。
次に、ＶＴＣ４０は、担当オペレータに顧客による質問を連携する（Ｓ２５６）。このとき、ＶＴＣ４０は担当オペレータに対して、顧客による質問の音声データあるいは音声認識したテキストデータを送信し、担当オペレータが質問内容を把握できるようにする。
また、担当オペレータは、ステップＳ２５６で連携された質問に対する回答をＶＴＣに音声入力する（Ｓ２５７）。
次に、ＶＴＣ４０は、ステップＳ２５７で入力された回答をＶＴＭ１０に連携する（Ｓ２５８）。
次に、ＶＴＭ１０は、ステップＳ２５８で受信した解答を音声出力する（Ｓ２５９）。この際、出力される担当オペレータの音声は、人工知能３０による自動応答時の音声と同一の特徴を有するため、顧客は、違和感を覚えることなく、担当オペレータとの対話を継続することが可能である。
以上、本実施形態に係る担当オペレータへの接続切り替えに係る自動応答システムの動作の流れについて説明した。続いて、本実施形態に係る人工知能３０による顧客との対話に係る継続困難判定の流れについて詳細に説明する。図１１は、人工知能３０による顧客との対話に係る継続困難判定の流れを示すフローチャートである。
図１１を参照すると、まず人工知能３０の通信部３６０は、ＶＴＭ１０から顧客の発話音声に基づく質問を受信する（Ｓ２１０１）。
次に、本実施形態に係る音声認識部３１０は、ステップＳ２１０１で受信した質問のテキスト化を試みる。
ここで、テキスト化が可能な場合（Ｓ２１０２：Ｙｅｓ）、次に、本実施形態に係る意図解釈部３２０は、テキスト化された顧客の質問に基づいて、発話意図の解釈を試みる。
ここで、意図解釈が可能な場合（Ｓ２１０３：Ｙｅｓ）、続いて、意図解釈部３２０は、発話意図に対する回答の生成を試みる。
ここで、回答の生成が可能な場合（Ｓ２１０４：Ｙｅｓ）、本実施形態に係る自動応答部３４０は、音声合成部３３０が合成した担当オペレータの音声特徴を再現した合成音声を用いて回答を送信する（Ｓ２１０５）。
一方、音声認識部３１０による質問のテキスト化ができない場合（Ｓ２１０２：Ｎｏ）、意図解釈部３２０による意図解釈ができない場合（Ｓ２１０３：Ｎｏ）、または意図解釈部３２０による回答の生成ができない場合（Ｓ２１０４：Ｎｏ）、自動応答部３４０は、顧客との対話の継続が困難であると判定し、継続困難通知をオペレータ割当装置２０に送信させる（Ｓ２１０６）。
＜２．ハードウェア構成例＞
次に、本発明に係るＶＴＭ１０、オペレータ割当装置２０、人工知能３０、ＶＴＣ４０、および金融機関ＤＢ５０に共通するハードウェア構成例について説明する。図１２は、本発明に係る各構成のハードウェア構成例を示すブロック図である。図１２を参照すると、本発明に係る各構成は、例えば、ＣＰＵ８７１と、ＲＯＭ８７２と、ＲＡＭ８７３と、ホストバス８７４と、ブリッジ８７５と、外部バス８７６と、インターフェース８７７と、入力部８７８と、出力部８７９と、記憶部８８０と、ドライブ８８１と、接続ポート８８２と、通信部８８３と、を有する。なお、ここで示すハードウェア構成は一例であり、構成要素の一部が省略されてもよい。また、ここで示される構成要素以外の構成要素をさらに含んでもよい。
次に、本発明に係るＶＴＭ１０、オペレータ割当装置２０、人工知能３０、ＶＴＣ４０、および金融機関ＤＢ５０に共通するハードウェア構成例について説明する。図１２は、本発明に係る各構成のハードウェア構成例を示すブロック図である。図１２を参照すると、本発明に係る各構成は、例えば、ＣＰＵ８７１と、ＲＯＭ８７２と、ＲＡＭ８７３と、ホストバス８７４と、ブリッジ８７５と、外部バス８７６と、インターフェース８７７と、入力部８７８と、出力部８７９と、記憶部８８０と、ドライブ８８１と、接続ポート８８２と、通信部８８３と、を有する。なお、ここで示すハードウェア構成は一例であり、構成要素の一部が省略されてもよい。また、ここで示される構成要素以外の構成要素をさらに含んでもよい。
（ＣＰＵ８７１）
ＣＰＵ８７１は、例えば、演算処理装置又は制御装置として機能し、ＲＯＭ８７２、ＲＡＭ８７３、記憶部８８０、又はリムーバブル記録媒体９０１に記録された各種プログラムに基づいて各構成要素の動作全般又はその一部を制御する。
ＣＰＵ８７１は、例えば、演算処理装置又は制御装置として機能し、ＲＯＭ８７２、ＲＡＭ８７３、記憶部８８０、又はリムーバブル記録媒体９０１に記録された各種プログラムに基づいて各構成要素の動作全般又はその一部を制御する。
（ＲＯＭ８７２、ＲＡＭ８７３）
ＲＯＭ８７２は、ＣＰＵ８７１に読み込まれるプログラムや演算に用いるデータ等を格納する手段である。ＲＡＭ８７３には、例えば、ＣＰＵ８７１に読み込まれるプログラムや、そのプログラムを実行する際に適宜変化する各種パラメータ等が一時的又は永続的に格納される。
ＲＯＭ８７２は、ＣＰＵ８７１に読み込まれるプログラムや演算に用いるデータ等を格納する手段である。ＲＡＭ８７３には、例えば、ＣＰＵ８７１に読み込まれるプログラムや、そのプログラムを実行する際に適宜変化する各種パラメータ等が一時的又は永続的に格納される。
（ホストバス８７４、ブリッジ８７５、外部バス８７６、インターフェース８７７）
ＣＰＵ８７１、ＲＯＭ８７２、ＲＡＭ８７３は、例えば、高速なデータ伝送が可能なホストバス８７４を介して相互に接続される。一方、ホストバス８７４は、例えば、ブリッジ８７５を介して比較的データ伝送速度が低速な外部バス８７６に接続される。また、外部バス８７６は、インターフェース８７７を介して種々の構成要素と接続される。
ＣＰＵ８７１、ＲＯＭ８７２、ＲＡＭ８７３は、例えば、高速なデータ伝送が可能なホストバス８７４を介して相互に接続される。一方、ホストバス８７４は、例えば、ブリッジ８７５を介して比較的データ伝送速度が低速な外部バス８７６に接続される。また、外部バス８７６は、インターフェース８７７を介して種々の構成要素と接続される。
（入力部８７８）
入力部８７８には、例えば、マウス、キーボード、タッチパネル、ボタン、スイッチ、マイク、及びレバー等が用いられる。さらに、入力部８７８としては、赤外線やその他の電波を利用して制御信号を送信することが可能なリモートコントローラ（以下、リモコン）が用いられることもある。
入力部８７８には、例えば、マウス、キーボード、タッチパネル、ボタン、スイッチ、マイク、及びレバー等が用いられる。さらに、入力部８７８としては、赤外線やその他の電波を利用して制御信号を送信することが可能なリモートコントローラ（以下、リモコン）が用いられることもある。
（出力部８７９）
出力部８７９には、例えば、ＣＲＴ（Ｃａｔｈｏｄｅ Ｒａｙ Ｔｕｂｅ）、ＬＣＤ、又は有機ＥＬ等のディスプレイ装置（表示装置）、スピーカ、ヘッドホン等のオーディオ出力装置、プリンタ、携帯電話、又はファクシミリ等、取得した情報を利用者に対して視覚的又は聴覚的に通知することが可能な装置である。
出力部８７９には、例えば、ＣＲＴ（Ｃａｔｈｏｄｅ Ｒａｙ Ｔｕｂｅ）、ＬＣＤ、又は有機ＥＬ等のディスプレイ装置（表示装置）、スピーカ、ヘッドホン等のオーディオ出力装置、プリンタ、携帯電話、又はファクシミリ等、取得した情報を利用者に対して視覚的又は聴覚的に通知することが可能な装置である。
（記憶部８８０）
記憶部８８０は、各種のデータを格納するための装置である。記憶部８８０としては、例えば、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）等の磁気記憶デバイス、半導体記憶デバイス、光記憶デバイス、又は光磁気記憶デバイス等が用いられる。
記憶部８８０は、各種のデータを格納するための装置である。記憶部８８０としては、例えば、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）等の磁気記憶デバイス、半導体記憶デバイス、光記憶デバイス、又は光磁気記憶デバイス等が用いられる。
（ドライブ８８１）
ドライブ８８１は、例えば、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、又は半導体メモリ等のリムーバブル記録媒体９０１に記録された情報を読み出し、又はリムーバブル記録媒体９０１に情報を書き込む装置である。
ドライブ８８１は、例えば、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、又は半導体メモリ等のリムーバブル記録媒体９０１に記録された情報を読み出し、又はリムーバブル記録媒体９０１に情報を書き込む装置である。
（リムーバブル記録媒体９０１）
リムーバブル記録媒体９０１は、例えば、ＤＶＤメディア、Ｂｌｕ−ｒａｙ（登録商標）メディア、ＨＤ ＤＶＤメディア、各種の半導体記憶メディア等である。もちろん、リムーバブル記録媒体９０１は、例えば、非接触型ＩＣチップを搭載したＩＣカード、又は電子機器等であってもよい。
リムーバブル記録媒体９０１は、例えば、ＤＶＤメディア、Ｂｌｕ−ｒａｙ（登録商標）メディア、ＨＤ ＤＶＤメディア、各種の半導体記憶メディア等である。もちろん、リムーバブル記録媒体９０１は、例えば、非接触型ＩＣチップを搭載したＩＣカード、又は電子機器等であってもよい。
（接続ポート８８２）
接続ポート８８２は、例えば、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓ）ポート、ＩＥＥＥ１３９４ポート、ＳＣＳＩ（Ｓｍａｌｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｓｙｓｔｅｍ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）、ＲＳ−２３２Ｃポート、又は光オーディオ端子等のような外部接続機器９０２を接続するためのポートである。
接続ポート８８２は、例えば、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓ）ポート、ＩＥＥＥ１３９４ポート、ＳＣＳＩ（Ｓｍａｌｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｓｙｓｔｅｍ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）、ＲＳ−２３２Ｃポート、又は光オーディオ端子等のような外部接続機器９０２を接続するためのポートである。
（外部接続機器９０２）
外部接続機器９０２は、例えば、プリンタ、携帯音楽プレーヤ、デジタルカメラ、デジタルビデオカメラ、又はＩＣレコーダ等である。
外部接続機器９０２は、例えば、プリンタ、携帯音楽プレーヤ、デジタルカメラ、デジタルビデオカメラ、又はＩＣレコーダ等である。
（通信部８８３）
通信部８８３は、ネットワーク９０３に接続するための通信デバイスであり、例えば、有線又は無線ＬＡＮ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、又はＷＵＳＢ（Ｗｉｒｅｌｅｓｓ ＵＳＢ）用の通信カード、光通信用のルータ、ＡＤＳＬ（Ａｓｙｍｍｅｔｒｉｃ Ｄｉｇｉｔａｌ Ｓｕｂｓｃｒｉｂｅｒ Ｌｉｎｅ）用のルータ、又は各種通信用のモデム等である。また、内線電話網や携帯電話事業者網等の電話網に接続してもよい。
通信部８８３は、ネットワーク９０３に接続するための通信デバイスであり、例えば、有線又は無線ＬＡＮ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、又はＷＵＳＢ（Ｗｉｒｅｌｅｓｓ ＵＳＢ）用の通信カード、光通信用のルータ、ＡＤＳＬ（Ａｓｙｍｍｅｔｒｉｃ Ｄｉｇｉｔａｌ Ｓｕｂｓｃｒｉｂｅｒ Ｌｉｎｅ）用のルータ、又は各種通信用のモデム等である。また、内線電話網や携帯電話事業者網等の電話網に接続してもよい。
＜３．まとめ＞
以上説明したように、本発明に係る自動応答システムは、顧客情報に基づいて担当オペレータの割り当てを行う機能を有する。また、本発明に係る自動応答システムは、上記の担当オペレータの音声特徴を再現した音声合成を行い、合成した合成音声を用いて顧客との自動対話を行うことができる。係る構成によれば、音声対応における顧客の違和感を抑えながらも、コストを削減することが可能となる。
以上説明したように、本発明に係る自動応答システムは、顧客情報に基づいて担当オペレータの割り当てを行う機能を有する。また、本発明に係る自動応答システムは、上記の担当オペレータの音声特徴を再現した音声合成を行い、合成した合成音声を用いて顧客との自動対話を行うことができる。係る構成によれば、音声対応における顧客の違和感を抑えながらも、コストを削減することが可能となる。
以上、添付図面を参照しながら本発明の好適な実施形態について詳細に説明したが、本発明はかかる例に限定されない。本発明の属する技術の分野における通常の知識を有する者であれば、特許請求の範囲に記載された技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、これらについても、当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。
例えば、上記実施形態では、本発明に係る自動応答システムが金融機関におけるＶＴＭシステムである場合を例に説明したが、本発明は係る例に限定されない。本発明に係る自動応答システムは、音声による顧客対応を行う業務において広く適用され得る。本発明に係る自動応答システムは、例えば、顧客へのサポートやサービスを提供するコールセンターや、顧客からの注文を受け付ける電話窓口などにも適用され得る。
１０ ＶＴＭ
２０ オペレータ割当装置
２１０ オペレータ割当部
３０ 人工知能
３１０ 音声認識部
３２０ 意図解釈部
３３０ 音声合成部
３４０ 自動応答部
４０ ＶＴＣ
５０ 金融機関ＤＢ
２０ オペレータ割当装置
２１０ オペレータ割当部
３０ 人工知能
３１０ 音声認識部
３２０ 意図解釈部
３３０ 音声合成部
３４０ 自動応答部
４０ ＶＴＣ
５０ 金融機関ＤＢ
Claims (12)
- 顧客を担当する担当オペレータを割り当てるオペレータ割当部と、
記憶される前記担当オペレータの音声特徴を再現した音声合成を行う音声合成部と、
前記音声合成部により合成された合成音声を用いて前記顧客との対話を行う自動応答部と、
を備える、
自動応答システム。 - 前記自動応答部は、前記担当オペレータによる対応に先立って前記顧客との対話を行う、
請求項１に記載の自動応答システム。 - 前記音声特徴は、声色、発話速度、イントネーションのうち少なくとも１つを含む、
請求項１または２に記載の自動応答システム。 - 前記オペレータ割当部は、前記顧客に係る顧客情報に基づいて、前記担当オペレータを割り当てる、
請求項１〜３のいずれかに記載の自動応答システム。 - 前記自動応答部は、人工知能を用いて前記顧客との対話を行う、
請求項１〜４のいずれかに記載の自動応答システム。 - 前記オペレータ割当部は、前記自動応答部による前記顧客との対話が行われたのち、前記担当オペレータに回線を接続し、前記担当オペレータに前記顧客との対話を継続させる、
請求項１〜５のいずれかに記載の自動応答システム。 - 前記自動応答部は、前記顧客との対話に係る継続困難判定を行い、
前記オペレータ割当部は、前記自動応答部により前記顧客との対話継続が困難であると判定されたことに基づいて、前記担当オペレータに回線を接続する、
請求項６に記載の自動応答システム。 - 前記自動応答部は、前記顧客の発話がテキスト化できない場合、テキスト化した前記顧客の発話意図が解釈できない場合、または意図解釈した前記顧客の発話に対する回答が生成できない場合に、前記顧客との対話継続が困難であると判定する、
請求項７に記載の自動応答システム。 - 前記自動応答システムは、ＶＴＭシステムである、
請求項１〜８のいずれかに記載の自動応答システム。 - 顧客を担当する担当オペレータを割り当てるオペレータ割当部、
を備え、
前記オペレータ割当部は、音声合成部に、記憶される前記担当オペレータの音声特徴を再現した音声合成を行わせ、自動応答部に、前記音声合成部により合成された合成音声を用いて前記顧客との対話を行わせる、
オペレータ割当装置。 - 顧客を担当する担当オペレータを割り当てることと、
記憶される前記担当オペレータの音声特徴を再現した音声合成を行うことと、
合成された合成音声を用いて前記顧客との自動対話を行うことと、
を含む、
自動応答方法。 - コンピュータを、
顧客を担当する担当オペレータを割り当てるオペレータ割当部と、
記憶される前記担当オペレータの音声特徴を再現した音声合成を行う音声合成部と、
前記音声合成部により合成された合成音声を用いて前記顧客との対話を行う自動応答部と、
を備える、
自動応答システム、
として機能させるためのプログラム。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2016231090A JP2018088626A (ja) | 2016-11-29 | 2016-11-29 | 自動応答システム、オペレータ割当装置、自動応答方法、およびプログラム |
Applications Claiming Priority (1)
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| JP2016231090A JP2018088626A (ja) | 2016-11-29 | 2016-11-29 | 自動応答システム、オペレータ割当装置、自動応答方法、およびプログラム |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2018088626A true JP2018088626A (ja) | 2018-06-07 |
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ID=62493867
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2016231090A Pending JP2018088626A (ja) | 2016-11-29 | 2016-11-29 | 自動応答システム、オペレータ割当装置、自動応答方法、およびプログラム |
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| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2018088626A (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109670911A (zh) * | 2018-12-14 | 2019-04-23 | 安徽仁昊智能科技有限公司 | 一种网购平台用的自动回复语音系统 |
Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH10124086A (ja) * | 1996-10-25 | 1998-05-15 | Meidensha Corp | 音声対話システム |
| JP2008241898A (ja) * | 2007-03-26 | 2008-10-09 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | 音声合成装置、方法、プログラム及びその記録媒体、音声案内システム、方法 |
| US20100166158A1 (en) * | 2008-12-29 | 2010-07-01 | Nortel Networks Limited | Method for Analysing an Interactive Voice Response System |
| JP2012019277A (ja) * | 2010-07-06 | 2012-01-26 | Oki Electric Ind Co Ltd | 着信呼分配装置、及び、当該着信呼分配装置を実現するためのプログラム |
| US20120265679A1 (en) * | 2011-04-15 | 2012-10-18 | Bank Of America Corporation | Automated teller machine (atm) to mobile communication device session integration |
| JP2013077923A (ja) * | 2011-09-29 | 2013-04-25 | Toshiba Corp | コールセンターシステム |
| JP2016103270A (ja) * | 2014-11-12 | 2016-06-02 | 株式会社アドバンスト・メディア | 情報処理システム、受付サーバ、情報処理方法及びプログラム |
-
2016
- 2016-11-29 JP JP2016231090A patent/JP2018088626A/ja active Pending
Patent Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH10124086A (ja) * | 1996-10-25 | 1998-05-15 | Meidensha Corp | 音声対話システム |
| JP2008241898A (ja) * | 2007-03-26 | 2008-10-09 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | 音声合成装置、方法、プログラム及びその記録媒体、音声案内システム、方法 |
| US20100166158A1 (en) * | 2008-12-29 | 2010-07-01 | Nortel Networks Limited | Method for Analysing an Interactive Voice Response System |
| JP2012019277A (ja) * | 2010-07-06 | 2012-01-26 | Oki Electric Ind Co Ltd | 着信呼分配装置、及び、当該着信呼分配装置を実現するためのプログラム |
| US20120265679A1 (en) * | 2011-04-15 | 2012-10-18 | Bank Of America Corporation | Automated teller machine (atm) to mobile communication device session integration |
| JP2013077923A (ja) * | 2011-09-29 | 2013-04-25 | Toshiba Corp | コールセンターシステム |
| JP2016103270A (ja) * | 2014-11-12 | 2016-06-02 | 株式会社アドバンスト・メディア | 情報処理システム、受付サーバ、情報処理方法及びプログラム |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109670911A (zh) * | 2018-12-14 | 2019-04-23 | 安徽仁昊智能科技有限公司 | 一种网购平台用的自动回复语音系统 |
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