JP2018120640A - コンプライアンスチェックシステムおよびコンプライアンスチェックプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】商談や営業活動の際の顧客への説明内容等のデータに基づいて、「禁止表現」の有無、および「必要事項」が含まれているか否かのいずれについてもチェック対象とする。【解決手段】営業担当者４１０の各発話の内容をテキスト化したテキストデータに対して、自然言語解析処理を行って解析済テキスト情報２０３として出力するテキスト解析部２１０と、各発話に係る解析済テキスト情報２０３と、必要事項情報２２１に予め定義された第１のテキストデータとの類似度を算出し、類似度が所定の値を超えた場合に、対象の発話において対象の必要事項が説明されたものと判定する類似度算出部２２０と、禁止表現情報２３２に予め定義された第２のテキストデータにマッチするものがある場合に、対象の発話において対象の禁止表現が述べられたものと判定するキーワードマッチング部２３０とを有する。【選択図】図１

Description

本発明は、自然言語解析の技術に関し、特に、顧客との商談において営業担当者が説明すべき事項を説明し、述べてはいけない事項を述べていないことをチェックするコンプライアンスチェックシステムおよびコンプライアンスチェックプログラムに適用して有効な技術に関するものである。

例えば、金融機関の営業担当者が、顧客に対して金融商品についての営業活動を行う際には、コンプライアンス上、「説明をしなくてはいけない事項（例えば、当該金融商品のリスクなど。以下では「必要事項」と記載する場合がある）」を説明すること、および「述べてはいけない事項や表現（例えば、「絶対儲かります」など。以下では「禁止表現」と記載する場合がある）」を述べないこと、の２点を遵守する必要がある。しかしながら、これが厳密に守られているか否かを営業担当者の管理者（および営業担当者自身も）が把握できていない場合がほとんどであり、コンプライアンスの遵守に対する要請がますます強くなってきている中で、上記の２点が遵守されているか否かを把握したいというニーズが強い。

これに対し、例えば、商談の内容を録音しておき、後にこれを管理者等が聞き起こすことで、商談や営業活動がコンプライアンスを遵守しているか否かをチェックすることが考えられるが、全件を確認するには莫大な時間を要し、現実的ではない。また、例えば、商談における金融商品の提案等の際に必ず説明しなければいけない事項について、複数回の営業活動を通して商談が成立するような場合には、１回の商談の単位では必要な説明が全てされるとは限らない。従って、過去になされた商談の内容についても併せて確認することが必要となり、これも作業時間増大の要因となっている。

商談等においてコンプライアンスが遵守されているか否かをシステム的に把握するための技術として、例えば、特開２００７−８００９６号公報（特許文献１）には、一以上のキーワードを記憶するためのキーワード記憶手段と、通話内容を録音した音声ファイルを取得する手段と、取得した音声ファイルを基にして、通話内容をテキスト検索可能な形式のデータに変換して、当該テキスト検索可能な形式のデータを含む検索対象ファイルを作成する手段と、作成された検索対象ファイルに対して、キーワード記憶手段に記憶されたキーワード毎に類似度検索を行い、キーワード毎に類似度を算出する手段と、算出した類似度が、予め設定された値より大きいと判定されるキーワードが存在する場合に警告を通知する手段と、を備えることで、電話営業における営業員と顧客の通話内容を即時にチェック可能とする自動監視システムが記載されている。

また、特許第５４４９０９０号公報（特許文献２）には、担当者が顧客との商談の際に用いる通信端末においてドキュメントを表示するとともに、担当者による所定事項の説明の音声等を録音して解析し、担当者が所定の手順に従って説明しているか、ＮＧワードを発していないか、を自動的に判別することで、所定の手順に従った営業活動が行われているかを監視する営業活動支援システムが記載されている。

また、特許第５４６８４７４号公報（特許文献３）には、営業担当者による営業活動や商談の内容のチェックに係るものではないが、コールセンターの業務におけるオペレータの発話の管理において、簡約された談話データにおける話者毎の一連の発話からなるブロックと、説明すべき事項についての説明文言を定義した各トークスクリプトとの間の類似度を算出し、最も類似するトークスクリプトを類似度情報として出力する処理を含むトークスクリプト利用状況算出システムが記載されている。

特開２００７−８００９６号公報 特許第５４４９０９０号公報 特許第５４６８４７４号公報

特許文献に記載されているような技術を用いることで、営業担当者が商談や営業活動の際に顧客に対して説明したり述べたりした内容がコンプライアンスを遵守しているか否かをシステム的にある程度チェックすることは可能である。

しかしながら、例えば、特許文献１の技術においては、談話内容における「禁止表現」の有無のみをチェックの対象としている一方で、「必要事項」が含まれているかについてはチェック対象としていない。また、「禁止表現」の有無をチェックする際の基礎となるものがキーワードの定義のみであり、柔軟性に欠ける面がある。

これに対し、例えば、特許文献２の技術においては、「禁止表現」の有無、および「必要事項」が含まれているか否かのいずれについても行うことができるが、キーワードマッチングとルールによる比較的単純な手法によるチェックしかできない。人と人との会話は、同じ意味や内容を有することを話していても、発話内容に揺らぎが生じることが多い。特に、「禁止表現」の有無については、ＮＧワードの有無など、上記のような比較的単純な手法でもある程度のチェックが可能であるが、「必要事項」が述べられているかについては、過去になされた商談の内容も併せて全体的なチェックをすることや、類似の表現を許容するなどの緩やかな解釈をとらなければ実効性のあるチェックは困難である。

特許文献３の技術においても同様であり、談話内容において「必要事項」が含まれているかをシステム的にチェックすることができるが、そのままでは実効性のあるチェックを行うことは困難であり、実効性を高めるにはトークスクリプトの整備に多大なコストを要するものと考えられる。

そこで本発明の目的は、商談や営業活動の際の顧客への説明内容等のデータに基づいて、「禁止表現」の有無、および「必要事項」が含まれているか否かのいずれについてもチェック対象とするコンプライアンスチェックシステムおよびコンプライアンスチェックプログラムを提供することにある。

本発明の前記ならびにその他の目的と新規な特徴は、本明細書の記述および添付図面から明らかになるであろう。

本願において開示される発明のうち、代表的なものの概要を簡単に説明すれば、以下のとおりである。

本発明の代表的な実施の形態によるコンプライアンスチェックシステムは、営業担当者が顧客に対して行った各発話についてコンプライアンスを遵守しているかをチェックするコンプライアンスチェックシステムであって、以下の特徴を有するものである。

すなわち、前記営業担当者の前記各発話の内容を音声認識技術によりテキスト化したテキストデータに対して、形態素解析を含む自然言語解析処理を行って解析済テキストデータとして出力するテキスト解析部と、前記各発話に係る前記解析済テキストデータと、顧客に対して説明するべき必要事項の内容として予め定義された第１のテキストデータとの類似度を算出し、前記類似度が所定の値を超えた場合に、対象の前記発話において対象の前記必要事項が説明されたものと判定する類似度算出部と、前記各発話に係る前記解析済テキストデータについて、顧客に対して述べてはいけない禁止表現の内容として予め定義された第２のテキストデータにマッチするものがある場合に、対象の前記発話において対象の前記禁止表現が述べられたものと判定するキーワードマッチング部と、を有する。

また、本発明は、コンピュータを上記のようなコンプライアンスチェックシステムとして機能するよう、コンピュータに処理を実行させるプログラムにも適用することができる。

本願において開示される発明のうち、代表的なものによって得られる効果を簡単に説明すれば以下のとおりである。

すなわち、本発明の代表的な実施の形態によれば、商談や営業活動の際の顧客への説明内容等のデータに基づいて、「禁止表現」の有無、および「必要事項」が含まれているか否かのいずれについてもチェック対象とすることが可能となる。

本発明の一実施の形態であるコンプライアンスチェックシステムの構成例について概要を示した図である。 本発明の一実施の形態における商談等についてのコンプライアンスの遵守状況を確認する画面の例について概要を示した図である。 本発明の一実施の形態における商談等についてのコンプライアンスの遵守状況を確認する画面の例について概要を示した図である。 本発明の一実施の形態における商談内容の解析処理の流れの例について概要を示したフローチャートである。 本発明の一実施の形態における「必要事項」を説明しているか否かの具体的な判定の例を示した図である。 本発明の一実施の形態における「禁止表現」を述べていないかどうかの具体的な判定の例について概要をそれぞれ示した図である。

以下、本発明の実施の形態を図面に基づいて詳細に説明する。なお、実施の形態を説明するための全図において、同一部には原則として同一の符号を付し、その繰り返しの説明は省略する。

本発明の一実施の形態であるコンプライアンスチェックシステムは、例えば、金融機関等の営業担当者が商談や営業活動の際に顧客へ行った説明等の内容を音声データとして録音し、これをテキスト化したデータに基づいて自然言語解析を行って、「禁止表現」の有無、および「必要事項」が含まれているか否かをチェックし、結果を出力するものである。これにより、営業担当者自身やその管理者等が、営業活動におけるコンプライアンスの遵守状況を確認することが可能となる。

本実施の形態では、テキスト化された商談のデータを所定の単位で複数の発話毎にブロック化するとともに、営業担当者が顧客との会話の中で説明することから生じる表現の揺らぎを吸収して精度を向上させるため、テキスト化された商談のデータに対して同義語展開処理を施して表現を正規化する。また、「禁止表現」の有無については、キーワードマッチングをベースに柔軟に判定可能とするとともに、「必要事項」が含まれているか否かについては、「必要事項」として定義されたテキストとの間での類似度を算出することにより効率的かつ効果的に判定する。

＜システム構成＞
図１は、本発明の一実施の形態であるコンプライアンスチェックシステムの構成例について概要を示した図である。コンプライアンスチェックシステム１は、インターネット等のネットワーク３００に接続された音声認識サーバ１００および商談解析サーバ２００と、これらのサーバに対してネットワーク３００を介してアクセス可能な情報処理端末からなる１つ以上の営業端末４１１および管理者端末４２１を有する。

音声認識サーバ１００は、例えば、サーバ機器やクラウドコンピューティングサービス上に構築された仮想サーバなどにより実装されるサーバシステムであり、音声データを解析してテキストデータ化する機能を有する。なお、音声データをテキスト化する技術については特に限定されず、公知のシステムやソフトウェア、ライブラリなどを適宜用いることができる。本実施の形態では、後述する営業端末４１１等から商談や営業活動に係る音声データをネットワーク３００を介して取得し、これを解析してテキスト化するとともに、音声データとテキスト化されたデータを商談解析サーバ２００に出力する。

商談解析サーバ２００も同様に、例えば、サーバ機器やクラウドコンピューティングサービス上に構築された仮想サーバなどにより実装されるサーバシステムであり、テキスト化された商談のデータについて、キーワードマッチングによる「禁止表現」の有無のチェックと、類似度の算出による「必要事項」を含むか否かのチェックを行う機能を有する。また、管理者等が保有する管理者端末４２１からのネットワーク３００を介した要求に対してチェック結果と併せて商談の情報を出力するユーザインタフェースの機能を有する。

商談解析サーバ２００は、例えば、図示しないＯＳ（Operating System）やＤＢＭＳ（DataBase Management System）、Ｗｅｂサーバプログラムなどのミドルウェア上で稼働するソフトウェアとして実装されるテキスト解析部２１０、類似度算出部２２０、キーワードマッチング部２３０、およびユーザインタフェース部２４０などの各部を有する。また、データベースやファイルなどにより実装される商談音声情報２０１、商談テキスト情報２０２、解析済テキスト情報２０３、カテゴリ付与情報２０４、同義語定義情報２１１、必要事項情報２２１、固有表現ルール２３１、および禁止表現情報２３２などの各データストアを有する。

ここで、商談音声情報２０１は、ネットワーク３００を介して音声認識サーバ１００から取得した音声データを記録したものであり、商談テキスト情報２０２は、音声認識サーバ１００によって当該音声データがテキスト化されたテキストデータを記録したものである。これらのデータは、後に特定して抽出できるように、例えば、商談毎に営業担当者４１０や顧客５００を特定するＩＤ等の情報と関連付けて記録する。

テキスト解析部２１０は、商談テキスト情報２０２に記録された商談のテキストデータに基づいて自然言語解析を行い、商談の構造を解析して、結果を解析済テキスト情報２０３として出力する機能を有する。

自然言語解析としては、後述するように、例えば、テキストデータ中の各発話（後述するように、営業担当者４１０のもののみが含まれ、顧客５００のものは含まれない）に対して形態素解析を行って品詞等により分解し、発話構造を把握する。形態素解析の処理は、例えば、公知のプログラムやライブラリなどを適宜利用して行うことができる。さらに、形態素解析の結果に基づいて、例えば、ルールベースでの判断などにより、商談の意味内容を把握するための商談の構造に係る情報を取得するようにしてもよい。例えば、対象の発話が質問であるのか説明であるのか、挨拶や相槌等の不要表現であるのか、などを把握することができる。

本実施の形態では、さらに、商談中の各発話における表現の揺らぎを排除してチェックの精度を向上させるために、後述するように、予め定義された同義語定義情報２１１の内容に基づいて、テキストデータ中の同義語を標準表現に展開して表現を正規化する。

類似度算出部２２０は、解析済テキスト情報２０３内の各発話について、所定の基準に従って連続する１つ以上の発話からなるブロックにまとめた上で、各ブロックにおいて「必要事項」が説明されているか否かを判定する機能を有する。ここでは、後述するように、各ブロックにおける発話のテキストデータについて、必要事項情報２２１に予め定義された、商談案件のカテゴリ毎の「必要事項」の説明内容のテキストデータとの類似度を算出する。そして、類似度が所定の閾値以上である場合に、対象ブロックにおいて対象の「必要事項」を説明した（発話内容に「必要事項」が含まれている）ものとして、当該ブロックに対して当該「必要事項」のカテゴリを付与し、カテゴリ付与情報２０４に記録する。 キーワードマッチング部２３０は、解析済テキスト情報２０３内の各発話について、禁止表現情報２３２に予め定義された「禁止表現」を述べているか否かをキーワードマッチングにより判定する機能を有する。「禁止表現」に該当する表現には、例えば、「○○○は必ず値上がりします」における“○○○”の部分など、人名や企業名、商品名、電話番号や住所など、実際の個々の商談において具体化される固有名詞や数量などの情報（以下では「固有表現」と記載する場合がある）が含まれる場合がある。従って、本実施の形態では、「禁止表現」について、固有表現の部分をパラメータ化したテキストとして禁止表現情報２３２に定義する。

そして、本実施の形態では、上記のパラメータ化された固有表現を含む「禁止表現」とキーワードマッチングができるようにするため、解析済テキスト情報２０３内のテキストデータについて、具体的な固有名詞や数量等の中から固有表現に該当するものを事前に抽出しておく。ここでは、発話のテキストデータに対する形態素解析の結果に基づいて分解された各語が固有表現か否かを判定するためのルールを、例えば、正規表現を用いた表現パターンとして固有表現ルール２３１に定義しておく。

キーワードマッチング部２３０は、固有表現ルール２３１に定義されたルールに基づいて解析済テキスト情報２０３内のテキストデータから固有表現を抽出した上で、禁止表現情報２３２に定義された「禁止表現」のテキストデータをキーワードとして、固有表現を考慮した上でのキーワードマッチングを行う。ここでのキーワードマッチングを行うために、禁止表現情報２３２に定義する「禁止表現」についても正規表現を用いた表現パターンとして定義するようにしてもよい。「禁止表現」にマッチした表現がある場合に、対象の発話において「禁止表現」を述べたものとして、当該発話に対して当該「禁止表現」のカテゴリを付与し、カテゴリ付与情報２０４に記録する。

ユーザインタフェース部２４０は、例えば、営業端末４１１や管理者端末４２１からのネットワーク３００を介した要求に対して、商談の一覧や内容、および各商談についてのコンプライアンスの遵守状況を、営業端末４１１や管理者端末４２１上の図示しないＷｅｂブラウザ等に表示させる機能を有する。ここでは、後述するように、例えば、商談テキスト情報２０２等から取得した各商談における発話の情報と、カテゴリ付与情報２０４に記録された「必要事項」および「禁止表現」に該当するとされた発話の情報をとりまとめて、各商談についての一覧表示や、個別の商談の詳細表示により画面上に表示させる。

なお、図１の構成例では、音声認識サーバ１００と商談解析サーバ２００とを別個のサーバシステムとして構成しているが、これに限らず、これらが統合された１つのサーバシステムとして構成されていてもよい。

営業担当者４１０は、顧客５００との商談に際して、自身の発話のみを録音するため、例えば、指向性のピンマイク４１２などを装着して商談を行い、音声データを営業端末４１１上に記録する。ＩＣレコーダなどを用いて直接録音してもよい。音声データは、例えば、図示しないＣＲＭ（Customer Relationship Management）システムや営業管理システムなどに対する営業日報の報告などの際に併せて音声認識サーバ１００にアップロードする。なお、顧客５００の発話も併せて録音するようにしてもよいが、顧客５００の心理的抵抗が大きく、また、音声認識サーバ１００、および商談解析サーバ２００のテキスト解析部２１０において、営業担当者４１０の発話と顧客５００の発話とを分別して処理する必要が生じることから、基本的には行わないものとする。

＜画面例＞
図２、図３は、営業端末４１１や管理者端末４２１に表示される、商談等についてのコンプライアンスの遵守状況を確認する画面の例について概要を示した図である。上述したように、当該画面は、商談解析サーバ２００のユーザインタフェース部２４０により、ＨＴＭＬ（HyperText Markup Language）等によって営業端末４１１や管理者端末４２１上の図示しないＷｅｂブラウザなどに表示される。

図２は、商談を一覧表示した画面であり、図３は、個別の商談についての詳細内容を表示した画面である。図２の例では、４つの商談案件が一覧表示されており、各商談について、営業担当者４１０の情報や商談日時の情報、商談における発話のテキストデータの情報などが表示されている。また、「必要事項」を説明しているか否か、および「禁止表現」を述べていないかどうかについての判定結果の情報も表示しており、例えば、２行目の商談（ＩＤ：ＢＢＢ００２）では、「禁止表現」が述べられている旨が「ＮＧワード：あり」という記載とともに強調表示されている。

また、例えば、４行目の商談（ＩＤ：ＤＤＤ００４）では、「案件カテゴリ」として「商品解約手続」が割り当てられ、当該カテゴリの商談において説明すべき「必要事項」のうちの一部が説明されている旨が「説明：４／７」という記載（７つの説明事項のうち４つが説明されている）によって表示されている。この例では、当該商談は説明すべき「必要事項」の全てを充足していないことから、当該商談のデータが強調表示されている。

なお、「案件カテゴリ」の情報は、後述の図３に示した詳細画面において管理者４２０等が設定することで割り当てられる。従って、図２の例では、新規案件（例えば、図中の１〜３行目の商談）においては「案件カテゴリ」がブランク（もしくはＮＵＬＬ）であり、管理者４２０等により「案件カテゴリ」がまだ割り当てられていないことを示している。

図３の例では、図２の例において４行目の商談（ＩＤ：ＤＤＤ００４）が選択された際の当該商談の詳細な内容が表示されており、例えば、左欄には「商談内容」として営業担当者４１０の各発話のテキストデータが表示されている。各発話は、例えば、欄右側のスピーカのマークからなる再生ボタンを押下することで、商談音声情報２０１に記録されている実際の発話内容の音声データを再生して確認することができる。

また、右上欄では、管理者４２０等が当該商談に対して「案件カテゴリ」を予め定められたパターンの中から選択もしくは入力することで割り当てることができることを示している。「案件カテゴリ」が選択されると（図３の例では「商品解約手続」が選択されたことを示している）、当該カテゴリの商談において説明すべき「必要事項」として予め定義されている内容を必要事項情報２２１から抽出し、さらに、各「必要事項」が説明されているか否かの情報をカテゴリ付与情報２０４から取得して、図示するように動的に一覧表示する。

ここでは、各「必要事項」の定義内容に最も類似する発話のテキストデータと、当該発話について類似度算出部２２０において算出された類似度（図中では「スコア」で表示）を表示している。そして、類似度（「スコア」）が所定の閾値以上である場合には、当該「必要事項」について説明がされたものとして「説明」欄に“○”を表示し、所定の閾値未満である場合には、説明がされていないものとして“×”を表示している。

また、右下欄には、「ＮＧ発話」として、当該商談における営業担当者４１０の各発話が、予め定義されている「禁止表現」（図中では「ＮＧ項目」で表示）に該当する場合に、当該「禁止表現」を述べたものとして、当該発話のテキストデータと、当該「禁止表現」に該当する程度（図中では「スコア」で表示）を一覧表示している。

上述の図２、図３の例に示したような画面により、営業担当者４１０や管理者４２０は、商談等についてのコンプライアンスの遵守状況を容易に確認することができる。

＜処理内容＞
図４は、商談解析サーバ２００における商談内容の解析処理の流れの例について概要を示したフローチャートである。また、図５は、類似度算出部２２０による「必要事項」を説明しているか否かの具体的な判定の例を示した図であり、図６は、キーワードマッチング部２３０による「禁止表現」を述べていないかどうかの具体的な判定の例について概要をそれぞれ示した図である。

処理の前提として、例えば、営業担当者４１０が顧客５００との商談の内容を録音した音声データは、商談の当日に営業担当者４１０により音声認識サーバ１００にアップロードされ、さらに、音声認識サーバ１００での夜間バッチ処理によりテキスト化されており、その結果として、商談解析サーバ２００の商談音声情報２０１および商談テキスト情報２０２はすでに作成もしくは更新されているものとする。

商談解析サーバ２００では、夜間バッチとして処理を開始すると、まず、テキスト解析部２１０が商談テキスト情報２０２から処理対象のテキストデータを取得する（Ｓ０１）。図５および図６では、ステップＳ０１で取得する具体的なテキストデータの例を示している。ここでは、例えば、商談テキスト情報２０２のデータベースを直接検索したり、予め作成されたＡＰＩ（Application Programming Interface）呼び出したりして取得することができる。

処理対象となるテキストデータは、例えば、商談毎の一連の発話のテキストデータである。よって、商談テキスト情報２０２に複数の商談に係るデータが記録されている場合は、商談毎に以下の処理を繰り返すものとする。なお、上述したように、「必要事項」が複数回の商談を通して説明される場合もあるため、営業担当者４１０や顧客５００の情報をキーとして、過去の所定の範囲の商談のデータについても併せて取得するようにする。

次に、テキスト解析部２１０は、取得したテキストデータに対して形態素解析を行う（Ｓ０２）。ここでは、上述したように、公知の手法やライブラリ等を用いて形態素解析を行い、テキストデータの品詞等を解析して語に分解する（Ｓ０２）。

その後、表現の揺らぎを排除するために、同義語定義情報２１１の定義内容（同義語と標準表現との対応関係のリスト）に基づいて、テキストデータ中の同義語を標準表現に展開して表現を正規化し（Ｓ０３）、処理結果の情報を解析済テキスト情報２０３として出力する。図５の例では、ステップＳ０１で取得したテキストデータに対して、ステップＳ０３において、「国内投信」という語が「国内投資信託」という標準表現に、「引かれた」という語が「減額された」という標準表現にそれぞれ展開されていることを示している。同様に、図６の例では、ステップＳ０１で取得したテキストデータに対して、ステップＳ０３において、「投信」という語が「投資信託」という標準表現に、「儲かる」という語が「利益の出る」という標準表現にそれぞれ展開されていることを示している。

その後は、類似度算出部２２０による「必要事項」を説明しているか否かの判定（ステップＳ０４〜Ｓ０６）、およびキーワードマッチング部２３０による「禁止表現」を述べていないかどうかの判定（ステップＳ０７〜Ｓ０９）がそれぞれ行われる。図４の例では、これらの処理を並列的に行うように示されているが、必ずしも並列的に行う必要はなく、いずれか一方の処理が完了した後に他方の処理を行うように逐次的な処理としてもよい。

類似度算出部２２０による「必要事項」を説明しているか否かの判定処理では、まず、商談のテキストデータに含まれる複数の発話について、所定の基準に従って連続する１つ以上の発話をブロックとしてまとめる（Ｓ０４）。図５の例では、当初の２つの発話をステップＳ０４で１つのブロックとしてまとめた状態を示している。ブロックにまとめる基準は、例えば、営業担当者４１０の説明が切れる部分や切り替わる部分などを対象とすることができ、連続する発話間の時間間隔が所定の長さよりも長いものや、接続詞、相槌などの所定の語が文頭にある発話でブロックを区切るなどによりまとめることができる。

次に、類似度算出部２２０は、ステップＳ０４で取得したブロック毎に、必要事項情報２２１に定義された各「必要事項」のテキストデータとの間で類似度を算出し、類似度が所定の閾値を超える「必要事項」があるか否かを判定する（Ｓ０５）。類似度の算出手法については特に限定されないが、例えば、図５の例のステップＳ０５において示すように、対象のブロックのテキストデータと、「必要事項」として定義されたテキストデータにおいて、それぞれ、出現する所定の品詞の単語（名詞、動詞、形容動詞等）の一致の程度に基づいて算出することができる（例えば、全体の単語の数に対する一致する単語の数の比率など）。

このとき、単語の一致・不一致については、発話における全体の説明内容（コンテキスト）や、その際の通常の言い回しなどを考慮して、複数の単語の並び順や隣接関係の一致・不一致まで考慮するようにしてもよい。例えば、図５の例では、対象のブロックのテキストデータにおいて、「解約代金」→「扱い次第」という隣接関係となっている部分につき、「必要事項」として定義されたテキストデータでは、「解約代金」→「入金日」という隣接関係となっている。この場合、「解約代金」という単語は両者に一致して出現しているが、隣接関係が異なることから不一致として判断するようにしてもよい。

また、他の一般的に文書間の類似度を判定する際に用いられる手法として、例えば、対象のブロックのテキストデータと、「必要事項」として定義されたテキストデータのそれぞれについて、含まれる各単語の重要度を算出して、当該重要度を要素とする単語ベクトルを生成し、ベクトル空間における単語ベクトル間の代数的な距離（もしくは単語ベクトルのなす角）によって類似の程度を判断する手法を利用してもよい。ここでの単語の重要度は、例えば、一般的に用いられている指標である、文章における対象の単語の出現頻度であるＴＦ（Term Frequency）値と、全ての文章の中で対象の単語が出現する文章の数の逆数であるＩＤＦ（Inverse Document Frequency）値との積であるＴＦ−ＩＤＦ値を用いることができる。

その後、類似度算出部２２０は、ステップＳ０５で算出した類似度が所定の閾値を超える「必要事項」がある場合に、対象のブロックにおいて当該「必要事項」が説明されたものとして、対象のブロックに対して、当該「必要事項」に係るカテゴリ等の「必要事項」を特定する情報を割り当てて、カテゴリ付与情報２０４に記録する（Ｓ０６）。所定の閾値を超える「必要事項」が複数ある場合には、類似度が最も高いものを１つだけ割り当てるようにしてもよいし、各「必要事項」がそれぞれ説明されたものとして、これらを全て割り当てるようにしてもよい。図５の例では、対象のブロック（図５の例では「ブロックＩＤ：１５」）のテキストデータと、「カテゴリ：商品解約手続→入金日についての説明」において定義されたテキストデータとの類似度が７１．６％であり、閾値を超えるため、当該カテゴリが割り当てられたことを示している。

一方、ステップＳ０７〜Ｓ０９のキーワードマッチング部２３０による「禁止表現」を述べていないかどうかの判定処理では、まず、商談内の各発話のテキストデータについて、固有表現ルール２３１に定義された内容にマッチする固有表現を抽出する（Ｓ０７）。図６の例では、ステップＳ０３で得られたテキストデータに対して、ステップＳ０７で、「新興国投信」という語を商品分類を示す固有表現として抽出して、“＜ｅ：商品分類＞”というパラメータによって置換した状態を示している。

なお、本実施の形態における固有表現は、上述したように、人名や企業名、商品名、電話番号や住所など、実際の個々の商談において具体化される固有名詞や数量などの情報、すなわち、マッチングの際にパラメータ化される情報であるが、１つの単語のみで直接「禁止表現」にあたるような語（ＮＧワードなど）を定義しておいてもよい。

次に、キーワードマッチング部２３０は、ステップＳ０７で固有表現を抽出して置換した状態のテキストデータについて、禁止表現情報２３２に定義された各「禁止表現」のデータとの間でキーワードマッチングを行い、「禁止表現」を含む発話があるか否かを判定する（Ｓ０８）。禁止表現情報２３２には、例えば、正規表現等を用いて、任意の文字列や、固有表現の連続／組み合わせなどにより設定されたルールが「禁止表現」のカテゴリ毎に定義される。固有表現ルール２３１および禁止表現情報２３２を用いることにより、柔軟な「禁止表現」の定義が可能である。

図６の例では、ステップＳ０８において、商談のテキストデータにおける２つの発話のうち、２つ目の発話が、禁止表現情報２３２に「カテゴリ：利益保証」として定義されたルールにマッチすることから、「禁止表現」として判定されたことを示している。このとき、マッチする程度（単語や並び順などの一致の程度）に基づいてスコアを算出するようにしてもよい。

その後、キーワードマッチング部２３０は、ステップＳ０８で「禁止表現」のルールにマッチすると判定された商談の発話に対して、当該「禁止表現」に係るカテゴリの情報を割り当てて、カテゴリ付与情報２０４に記録する（Ｓ０９）。対象の発話に対してルールがマッチした「禁止表現」が複数ある場合には、マッチしたスコアが最も高いものを１つだけ割り当てるようにしてもよいし、各「禁止事項」がそれぞれ述べられたものとして、これらを全て割り当てるようにしてもよい。図６の例では、対象の発話（図６の例では「発話ＩＤ：２４」）のテキストデータが、「カテゴリ：利益保証」において定義されたルールに対してスコア８２．９％でマッチしたため、当該カテゴリが割り当てられたことを示している。

図４に戻り、以上の一連の処理は、上述したように、商談解析サーバ２００における夜間バッチ処理にて処理される。その後、例えば、翌日の業務において営業担当者４１０や管理者４２０が商談解析サーバ２００にアクセスした際には、ユーザインタフェース部２４０のリアルタイム処理により、要求に応じて商談の一覧や個別の商談の詳細内容を出力して表示する（Ｓ１０）。ここでは、上述したように、例えば、商談テキスト情報２０２に基づいて、図２の例に示すような商談の一覧情報や、図３に示すような個別の商談の詳細内容の情報を画面表示するとともに、カテゴリ付与情報２０４に基づいて、商談における「必要事項」の説明状況や、「禁止表現」を述べたか否かなどのコンプライアンスの遵守状況を示す情報を併せて表示する。

以上に説明したように、本発明の一実施の形態であるコンプライアンスチェックシステム１によれば、金融機関等の営業担当者４１０が商談や営業活動の際に顧客５００へ行った説明等の内容を音声データとして録音し、これをテキスト化したデータに基づいて自然言語解析を行って、「禁止表現」の有無、および「必要事項」が含まれているか否かをチェックし、結果を出力することができる。これにより、営業担当者４１０自身やその管理者４２０等が、営業活動におけるコンプライアンスの遵守状況を容易に確認することが可能である。

このとき、テキスト化された商談のデータを所定の単位で複数の発話毎にブロック化するとともに、営業担当者４１０が顧客５００との会話の中で説明することから生じる表現の揺らぎを吸収して精度を向上させるため、テキスト化された商談のデータに対して同義語展開処理を施して表現を正規化する。また、「禁止表現」の有無については、キーワードマッチングをベースに柔軟に判定可能とするとともに、「必要事項」が含まれているか否かについては、「必要事項」として定義されたテキストとの間での類似度を算出する。これらにより、判定の精度を向上させ、効率的かつ効果的に判定を行うことが可能である。

以上、本発明者によってなされた発明を実施の形態に基づき具体的に説明したが、本発明は上記の実施の形態に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々変更可能であることはいうまでもない。例えば、上記の実施の形態は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、上記の実施の形態の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。

例えば、上記の実施の形態では、図４の例に示すように、類似度算出部２２０による「必要事項」を説明しているか否かの判定処理においてのみ、商談内の複数の発話についてブロック化をしており（Ｓ０４）、一方でキーワードマッチング部２３０による「禁止表現」を述べていないかどうかの判定処理においてのみ、商談内の各発話のテキストデータにおける固有表現を抽出して置換している（Ｓ０７）。しかしながら、これらのステップは、対象の判定処理においてのみ実施可能なものではなく、双方の判定処理において共通的に実施するようにしてもよい。

本発明は、顧客との商談において営業担当者が説明すべき事項を説明し、述べてはいけない事項を述べていないことをチェックするコンプライアンスチェックシステムおよびコンプライアンスチェックプログラムに利用可能である。

１…コンプライアンスチェックシステム、
１００…音声認識サーバ、
２００…商談解析サーバ、２０１…商談音声情報、２０２…商談テキスト情報、２０３…解析済テキスト情報、２０４…カテゴリ付与情報、２１０…テキスト解析部、２１１…同義語定義情報、２２０…類似度算出部、２２１…必要事項情報、２３０…キーワードマッチング部、２３１…固有表現ルール、２３２…禁止表現情報、２４０…ユーザインタフェース部、
３００…ネットワーク、
４１０…営業担当者、４１１…営業端末、４１２…ピンマイク、４２０…管理者、４２１…管理者端末、
５００…顧客

Claims (7)

1. 営業担当者が顧客に対して行った各発話についてコンプライアンスを遵守しているかをチェックするコンプライアンスチェックシステムであって、
   前記営業担当者の前記各発話の内容を音声認識技術によりテキスト化したテキストデータに対して、形態素解析を含む自然言語解析処理を行って解析済テキストデータとして出力するテキスト解析部と、
   前記各発話に係る前記解析済テキストデータ内の各発話について、所定の基準に従って連続する１つ以上の発話からなるブロックにまとめ、前記各ブロックにおいて、顧客に対して説明するべき必要事項として予め定義された第１のテキストデータの内容が説明されているか否かを判定する判定部と、
   前記各発話に係る前記解析済テキストデータについて、顧客に対して述べてはいけない禁止表現の内容として予め定義された第２のテキストデータにマッチするものがある場合に、対象の前記発話において対象の前記禁止表現が述べられたものと判定するキーワードマッチング部と、
   前記営業担当者が前記顧客に対して行った前記各発話のデータに前記営業担当者および／または前記顧客を特定する管理情報と関連付けて記録するデータ記録部と、を有し、
   前記テキスト解析部は、前記営業担当者が前記顧客に対して行った前記各発話のデータに、前記管理情報に基づいて抽出される前記営業担当者が前記顧客に対して行った過去の発話についても含め、
   前記判定部は、前記ブロックにおいて、前記第１のテキストデータの内容が説明されていると判定した場合に、前記ブロックに対して前記必要事項のカテゴリを付与して記録するとともに、前記必要事項のそれぞれについて、予め設定した所定の評価基準に基づいて、説明された度合を判定する、コンプライアンスチェックシステム。
2. 請求項１に記載のコンプライアンスチェックシステムにおいて、
   前記テキスト解析部は、同義語とこれに対する標準表現との対応関係を予め定義した同義語定義情報に定義された前記同義語が、前記解析済テキストデータに含まれている場合に、前記解析済テキストデータにおける前記同義語を対応する前記標準表現に置換する、コンプライアンスチェックシステム。
3. 請求項１または２に記載のコンプライアンスチェックシステムにおいて、
   前記判定部は、前記解析済テキストデータに基づいて、予め設定した所定の発話種別判定ルールにより、前記営業担当者の前記各発話の種別を判定する、コンプライアンスチェックシステム。
4. 請求項１〜３のいずれか１項に記載のコンプライアンスチェックシステムにおいて、
   前記第２のテキストデータは、発話時に具体的な内容となる表現、もしくは述べてはいけない語からなる固有表現についてパラメータとして定義されており、
   前記キーワードマッチング部は、前記解析済テキストデータに含まれる固有表現を抽出してパラメータ化した上で前記第２のテキストデータとのマッチングを行う、コンプライアンスチェックシステム。
5. 請求項４に記載のコンプライアンスチェックシステムにおいて、
   前記第２のテキストデータは、任意の文字列および／または前記固有表現をパラメータ化したものの連続もしくは組み合わせにより定義されている、コンプライアンスチェックシステム。
6. 請求項１に記載のコンプライアンスチェックシステムにおいて、
   前記所定の評価基準は、前記各ブロックのテキストデータと前記第１のテキストデータにおいてそれぞれ出現する所定の品詞の単語の一致の程度、前記単語の並び順または前記単語の隣接関係に基づく、コンプライアンスチェックシステム。
7. 営業担当者が顧客に対して行った各発話についてコンプライアンスを遵守しているかをチェックするコンプライアンスチェックシステムとして機能するよう、コンピュータに処理を実行させるコンプライアンスチェックプログラムであって、
   前記営業担当者の前記各発話の内容を音声認識技術によりテキスト化したテキストデータに対して、形態素解析を含む自然言語解析処理を行って解析済テキストデータとして出力するテキスト解析処理と、
   前記各発話に係る前記解析済テキストデータ内の各発話について、所定の基準に従って連続する１つ以上の発話からなるブロックにまとめ、前記各ブロックにおいて、顧客に対して説明するべき必要事項として予め定義された第１のテキストデータの内容が説明されているか否かを判定する判定処理と、
   前記各発話に係る前記解析済テキストデータについて、顧客に対して述べてはいけない禁止表現の内容として予め定義された第２のテキストデータにマッチするものがある場合に、対象の前記発話において対象の前記禁止表現が述べられたものと判定するキーワードマッチング処理と、
   前記営業担当者が前記顧客に対して行った前記各発話のデータに前記営業担当者および／または前記顧客を特定する管理情報と関連付けて記録するデータ記録処理と、を実行させ、
   前記テキスト解析処理で、前記営業担当者が前記顧客に対して行った前記各発話のデータに、前記管理情報に基づいて抽出される前記営業担当者が前記顧客に対して行った過去の発話についても含め、
   前記判定処理で、前記ブロックにおいて、前記第１のテキストデータの内容が説明されていると判定した場合に、前記ブロックに対して前記必要事項のカテゴリを付与して記録するとともに、前記必要事項のそれぞれについて、予め設定した所定の評価基準に基づいて、説明された度合を判定する処理を実行させる、コンプライアンスチェックプログラム。

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