JP2019117568A - 自動応答装置および自動応答方法 - Google Patents

Abstract

【課題】オペレータ対応が必要となる問い合わせに関する処理効率を良好なものとする自動応答装置及び自動応答方法を提供する。【解決手段】自動応答装置１００は、コンタクトセンタにおける過去の問い合わせ対応の内容を示す事例データと、オペレータ必要度データと、を保持する記憶部４０を備える。所定顧客の端末から受信した問い合わせの内容に基づき、事例データから顧客への自動応答用の回答を検索し、回答を特定できなかった場合、問い合わせの内容が示す所定事項をオペレータ必要度データに照合して、問い合わせに関する緊急度を特定し、当該緊急度に基づいてオペレータ必要度を算出する処理と、オペレータ必要度が所定の閾値以上である場合、問い合わせに関する所定情報をオペレータ向け情報として所定オペレータの端末に出力する処理と、顧客の端末とオペレータの端末との間の通信を確立する処理とを有する。【選択図】図１

Description

本発明は、自動応答装置および自動応答方法に関するものであり、具体的には、自動応答を行うコンタクトセンタにおいて、オペレータ対応が必要となる問い合わせに関する処理効率を良好なものとする技術に関する。

近年、顧客からの問い合わせを受け付けるコンタクトセンタ業務を自動化する技術が知られている。例えば、顧客からコンタクトセンタへの電話による問い合わせに対して、自動音声応答（ＩＶＲ：Ｉｎｔｅｒａｃｔｉｖｅ Ｖｏｉｃｅ Ｒｅｓｐｏｎｓｅ）による応答を行うシステムが存在する。また、顧客からコンタクトセンタへのインターネット等による問い合わせに対して、バーチャルオペレータ（ＶＯ：Ｖｅｒｔｕａｌ Ｏｐｅｒａｔｏｒ）による受け付けを行うシステムも知られている。

なお、このような自動応答に関する従来技術としては、例えば、共同利用型のアクセスポイントを複数地域に分散配置し、提供対象情報を保有する１または複数のコールセンタと各アクセスポイントとをネットワークを介して接続して成るシステムを用いてユーザへ情報を提供する方法であって、ユーザが任意のアクセスポイントにアクセスしたときに、当該アクセスポイントで自動応答処理を行いながら当該ユーザの要求内容を自動解読して自律的に情報提供が行えるかどうかを判定し、自律的に情報提供が行える場合は該当するコールセンタから自律的に該当情報を取得してこれを前記ユーザ宛に自動返信し、自律的に情報提供を行えない場合は該当するコールセンタの現在の状態監視情報をもとにそのコールセンタのオペレータの状態をチェックして当該オペレータが対応可能になった時点で当該コールセンタのオペレータと前記ユーザとの間の通話回線を確立する過程を含むことを特徴とする、情報提供方法（特許文献１参照）などが提案されている。

特開２０００−１７２６６８号公報

従来技術における顧客は、自動応答システム側で自律的な応答不可と判定されるまでオペレータに接続されない。自動応答システム側で自律的な応答ができない問い合わせ内容は、コンタクトセンタで十分な知見が蓄積されていない新規な或いは技術的難易度の高い内容である可能性が高い。すると、顧客からすれば説明すること自体が難しくて伝達がうまくできない内容を、自動応答システム相手に繰り返し説明する状況が生まれやすい。
そうした状況下に置かれた顧客は、当該顧客が問い合わせを開始してからオペレータによる応答がなされるまで、要領を得ないまま相応に長い時間が経過することになる。すると当該顧客の満足度が低下するとともに、コンタクトセンタの業務効率が低下する恐れも高まる。

そこで本発明の目的は、自動応答を行うコンタクトセンタにおいて、オペレータ対応が必要となる問い合わせに関する処理効率を良好なものとする技術を提供することにある。

上記課題を解決する本発明の自動応答装置は、コンタクトセンタにおける過去の問い合わせ対応の内容を示す事例データと、前記事例データが示す所定事項と対応付けて問い合
わせの緊急度を規定したオペレータ必要度データと、を保持する記憶装置と、所定顧客の端末から受信した問い合わせの内容に基づき、前記事例データから前記顧客への自動応答用の回答を検索し、回答を特定できなかった場合、前記問い合わせの内容が示す所定事項を前記オペレータ必要度データに照合して、前記問い合わせに関する緊急度を特定し、当該緊急度に基づいてオペレータ必要度を算出する処理と、前記オペレータ必要度が所定の閾値以上である場合、前記問い合わせに関する所定情報をオペレータ向け情報として所定オペレータの端末に出力する処理と、前記顧客の端末と前記オペレータの端末との間の通信を確立する処理と、を実行する演算装置と、を備えることを特徴とする。

また、本発明の自動応答方法は、コンタクトセンタにおける過去の問い合わせ対応の内容を示す事例データと、前記事例データが示す所定事項と対応付けて問い合わせの緊急度を規定したオペレータ必要度データと、を保持する記憶装置を備えた情報処理装置が、所定顧客の端末から受信した問い合わせの内容に基づき、前記事例データから前記顧客への自動応答用の回答を検索し、回答を特定できなかった場合、前記問い合わせの内容が示す所定事項を前記オペレータ必要度データに照合して、前記問い合わせに関する緊急度を特定し、当該緊急度に基づいてオペレータ必要度を算出する処理と、前記オペレータ必要度が所定の閾値以上である場合、前記問い合わせに関する所定情報をオペレータ向け情報として所定オペレータの端末に出力する処理と、前記顧客の端末と前記オペレータの端末との間の通信を確立する処理と、を実行することを特徴とする。

本発明によれば、自動応答を行うコンタクトセンタにおいて、オペレータ対応が必要となる問い合わせに関する処理効率を良好なものとできる。

第１実施例における自動応答装置のネットワーク構成例を示すブロック図である。 第１実施例における自動応答装置のハードウェア構成例を示す図である。 第１実施例における問い合わせ事例データの構成例を示す図である。 第１実施例におけるキーワード情報データの構成例を示す図である。 第１実施例における顧客情報データの構成例を示す図である。 第１実施例における製品情報データの構成例を示す図である。 第１実施例における自動応答方法のフロー例１を示す図である。 第１実施例における自動応答方法のフロー例２を示す図である。 第１実施例における自動応答方法のフロー例３を示す図である。 第１実施例における画面例１を示す図である。 第１実施例における画面例２を示す図である。 第２実施例における自動応答装置を含むネットワーク構成例を示す図である。 第５実施例における自動応答装置を含むネットワーク構成例を示す図である。 第５実施例におけるオペレータ情報データの構成例を示す図である。 第１実施例における自動応答方法のフロー例４を示す図である。

−−−第１実施例−−−
以下に本発明の実施形態について図面を用いて詳細に説明する。図１は、本発明の第１実施例における自動応答装置１００を含むネットワーク構成例を示す図である。図１に示す自動応答装置１００は、自動応答を行うコンタクトセンタにおいて、オペレータ対応が必要となる問い合わせに関する処理効率を良好なものとするコンピュータ装置である。

コンタクトセンタは、商品やサービスなどに関してその顧客からの問い合わせを受け付けて、これに適切な回答を行うための施設である。よって、自動応答装置１００は、こうしたコンタクトセンタにおいて顧客向けに自動応答サービスを提供する装置となる。ただし本発明の自動応答装置１００は、自動応答を行うのみならず、問い合わせ内容等に基づく自動応答の可否に応じて、当該顧客の端末（以後、顧客端末）を無駄なくオペレータの端末（以後、オペレータ端末）に接続する機能を有している。

こうした自動応答装置１００は、インターネットなどの適宜なネットワーク１を介し、上述の顧客端末２００と通信可能に接続されている。同様に、自動応答装置１００は、社内ＬＡＮなど適宜なネットワーク２を介してオペレータ端末３００と通信可能に接続されている。顧客端末２００およびオペレータ端末３００は、一般的なＰＣやスマートフォン、タブレット端末などを想定できる。

また自動応答装置１００は、受付部１０、自然言語処理部２０、オペレータ必要度算出部３０、記憶部４０、呼出部５０、通信部６０、および、入出力部７０、の各構成を備えている。なお、これら各構成は、後述するハードウェア構成（図２）における演算装置１０４が記憶装置１０１のプログラム１０２をメモリ１０３に読み出して実行し、必要に応じて入力装置１０５、出力装置１０６、通信装置１０７を制御するなどして実装される。

上述のうち受付部１０は、顧客端末２００からの問い合わせを通信部６０経由で受信し、これを問い合わせデータ保持領域１１に格納する。また、当該問い合わせの内容からは適切な応答内容を過去事例から特定出来なかった場合に、問い合わせ内容を絞り込むべく当該顧客を誘導する絞り込み文章（絞り込み用文章）を、問い合わせ絞り込み文章データ保持領域１２に保持している。この絞り込み文章は、上述の自然言語処理部２０の問い合わせ絞り込み文章生成部２４が生成したものとなる。

また、自然言語処理部２０は、テキスト解析部２１、構文解析部２２、検索部２３、問い合わせ絞り込み文章生成部２４、および、統計演算処理部２５を備えている。このうちテキスト解析部２１は、顧客端末２００から受付部１０が受信した問い合わせデータを取得し、この問い合わせデータが示す文章（以下、問い合わせ文）に対して統計的テキスト解析を行い、例えば形態素解析によって当該問い合わせ文から未知語を含む、主語、述語、修飾語などの品詞情報を持つ単語に分割する。
また、構文解析部２２は、構文解析によって、上述の問い合わせ文を文節に区切り、係り受け関係から重要な単語を抽出する。

また、検索部２３は、当該問い合わせ文と上述のテキスト解析部２１や構文解析部２２が抽出した単語とを検索キーとして、記憶部４０の事例データ記憶領域４１にて検索を行い、当該顧客の問い合わせに対して自律的に自動応答可能か判定する。検索の結果、問い合わせ文と一致する事例データがあれば、自律的に自動応答可能と判定し、その検索結果を受付部１０に送信することとなる。

また、問い合わせ絞り込み文章生成部２４は、詳細については後述するが、顧客端末２００から得た問い合わせの内容からは適切な応答内容を過去事例（事例データ）から特定出来なかった場合に、問い合わせ内容を絞り込むべく当該顧客を誘導する絞り込み文章を生成する。

また、統計演算処理部２５は、詳細については後述するが、例えば、事例データ記憶領域４１の問い合わせ事例データ４１１が更新された場合に、所定の演算処理を実行して緊急度を算定・更新する。

また、オペレータ必要度算出部３０は、緊急度算出部３１、閾値算出部３２、および、統計演算処理部３３を備える。オペレータ必要度算出部３０は、上述の検索部２３による検索の結果、問い合わせ文と一致する事例データがなかった場合、事例データ記憶領域４１にて、最も問い合わせ文と類似度が高い事例データに基づいて、オペレータ必要度記憶領域４２に格納された緊急度等に応じたオペレータ必要度を算出し、また、閾値算出部３２により算定したオペレータ必要度の閾値と照合することで、オペレータ接続の要否を判定する。この際、統計演算処理部３３が、上述のように算出したオペレータ必要度と、その閾値とに基づいて、適宜な統計演算処理を実行する。

また記憶部４０は、過去の問い合わせ対応の内容を示す事例データ記憶領域４１、事例データ記憶領域４１に基づいて問い合わせの緊急度を示すオペレータ必要度記憶領域４２が保持されている。
また、呼出部５０は、上述のオペレータ必要度が閾値以上の場合に、オペレータ呼出を実行する。

また、通信部６０は、上述の呼出部５０による呼出に対して当該オペレータが対応可能であった場合、顧客端末２００とオペレータ端末３００との通信を確立する。
また、入出力部７０は、上述の各部が顧客端末２００やオペレータ端末３００との間で授受するデータの入出力処理を実行する。

また、本実施例における自動応答装置１００のハードウェア構成は以下の如くとなる。図２に、第１実施例における自動応答装置１００のハードウェア構成例を示す。自動応答装置１００は、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）やハードディスクドライブなど適宜な不揮発性記憶素子で構成される記憶装置１０１、ＲＡＭなど揮発性記憶素子で構成されるメモリ１０３、記憶装置１０１に保持されるプログラム１０２をメモリ１０３に読み出すなどして実行し装置自体の統括制御を行なうとともに各種判定、演算及び制御処理を行なうＣＰＵなどの演算装置１０４、キーボード等の入力装置１０５、ディスプレイやスピーカー等の出力装置１０６、および、ネットワーク１、２と接続し他装置との通信処理を担う通信装置１０７、を備える。

なお、記憶装置１０１内には、本実施形例の自動応答装置１００として必要な機能を実装する為のプログラム１０２に加えて、問い合わせ事例データ４１１、キーワード情報データ４２１、顧客情報データ４２２、製品情報データ４２３、および、オペレータ情報データ４２４が少なくとも記憶されている。
続いて、本実施例の自動応答装置１００が用いるテーブル類について説明する。図３に、第１実施例における問い合わせ事例データ４１１の構成例を示す。

この問い合わせ事例データ４１１は、事例データ記憶領域４１が保持するものであり、コンタクトセンタにて過去に行われた問い合わせ対応の内容たる事例データを蓄積したテーブルである。

具体的には、この問い合わせ事例データ４１１は、事例データを識別する事例ＩＤ４０２、当該事例データの生成契機となった問い合わせを顧客端末２００から受信した日時を識別する事例登録日４０３、問い合わせ者たる顧客を識別する顧客ＩＤ４０４、問い合わせ内容を示す問い合わせ４０５、当該問い合わせに対してなされた回答４０６、当該問い合わせの質問タイプ４０７、上述の問い合わせ４０５および回答４０６に関連するキーを集めた関連コード４０８、および、当該問い合わせに対応したオペレータを識別する対応オペレータＩＤ４０９を対応付けたレコードの集合体となっている。

なお、この問い合わせ事例データ４１１におけるレコードは、上述の回答４０６にて、テキスト形式、音声形式、および、動画形式、の各コンテンツの少なくともいずれかまたはそれらの組み合わせであるコンテンツの情報（例：コンテンツデータ自体または格納先のアドレス）を、回答に伴い供するコンテンツの情報として含むものである（すなわちコンテンツ群）。

続いて、オペレータ必要度記憶領域４２にて保持するデータの例について、図４〜６を用いて説明する。図４は、第１実施例におけるキーワード情報データ４２１の構成例を示す図である。また図５は、第１実施例における顧客情報データ４２２の構成例を示す図である。また図６は、第１実施例における製品情報データ４２３の構成例を示す図である。

本実施例におけるオペレータ必要度記憶領域４２は、少なくとも、キーワード情報データ４２１、顧客情報データ４２２、および、製品情報データ４２３、を格納している。こうしたそれぞれのデータは、過去に行われた問い合わせ対応の内容にもとづいて予め設定された、緊急度（後述）を保持する。

具体的には、キーワード情報データ４２１は、少なくとも、キーワードを識別するキーワードＩＤ５０２、キーワード５０３、一定期間におけるキーワード５０３の出現頻度５０４、および、緊急度５０５を対応付けたレコードの集合体となっている。

上述のキーワード５０３は、顧客による問い合わせ文が当該キーワードを含む場合、その問い合わせに関してはオペレータ対応の必要性が相応に高いと判断するキーワードである。また、上述の緊急度５０５は、少なくとも、キーワード情報データ４２１における出現頻度５０４に基づいて算出される。

また、顧客情報データ４２２は、少なくとも、問い合わせ者たる顧客を識別する顧客ＩＤ５２２、当該問い合わせ者の名を識別する顧客名５２３、一定期間における当該顧客からの問い合わせ回数５２４、一定期間における当該顧客からの問い合わせ頻度５２５、および、緊急度５２６を対応付けたレコードの集合体となっている。

上述の顧客ＩＤ５２２および顧客名５２３が示す顧客から問い合わせを受けた場合、その問い合わせに関してはオペレータ対応の必要性が相応に高いと判断することとなる。また、上述の緊急度５２６は、少なくとも、顧客情報データ４２２における問い合わせ回数５２４と問い合わせ頻度５２６とに基づいて、算出される。

また、製品情報データ４２３は、少なくとも、製品を識別する製品ＩＤ５４２、当該製品の名を識別する製品名５４３、当該製品の発売時期を識別する製品登録日５４４、一定期間における当該製品に関する問い合わせ回数５４５、一定期間における当該製品に関する問い合わせ頻度５４６、および、緊急度５４７を有する。

上述の製品ＩＤ５４２および製品名５４３が示す製品に関して問い合わせを受けた場合、その問い合わせに関してはオペレータ対応の必要性が相応に高いと判断することとなる。また、上述の緊急度５４７は、少なくとも、製品情報データ４２３における問い合わせ回数５２４と問い合わせ頻度５２６とに基づいて、算出される。

なお、上述の「一定期間」とは、基準となる日時と現在日時との差分であり、問い合わせ対応すなわち事例データの集計範囲を示す。また集計範囲とは、少なくとも、２４時間、１週間、１ヶ月間、半年間、１年間と、それ以上の期間を含む期間である。

例えば、図４で例示するキーワード情報データ４２１は、問い合わせ事例データ４１１
の事例登録日４０３が最も古い日時までを集計範囲とする。また、顧客情報データ４２２は、問い合わせ事例データ４１１の事例登録日４０３が最も新しい日時から１ヶ月間を集計範囲とする。また、製品情報データ４２３は、問い合わせ事例データ４１１の事例登録日４０３が最も新しい日時から５年間を集計範囲とする。こうした集計範囲は、自動応答装置１００に予め設定されているものとする（コンタクトセンタの管理者やオペレータ、或いは顧客が指定してもよい）。

また、上述の各緊急度５０５、５２６、５４７は、問い合わせ事例データ４１１が更新された場合、自然言語処理部２０における統計演算処理部２５が演算処理を実行し、記憶部４０に追記するものとする。具体的には、例えば、キーワード情報データ４２１における各レコードを、その出現頻度５０４の小さい順で５段階に分類し、それぞれ段階ごとの１〜５の緊急度を割り振る、といった演算処理が想定できる（顧客情報データ４２２、製品情報データ４２３でも同様）。あるいは、特段の演算処理を行わず、対応オペレータＩＤ４０９のオペレータが設定した値、質問タイプ４０７に応じた所定値、または、必ずオペレータが必要であることを示す最緊急値「９９」を設定するとしてもよい。

続いて、本実施例における自動応答方法の実際手順について図に基づき説明する。以下で説明する自動応答方法に対応する各種動作は、自動応答装置１００がメモリ等に読み出して実行するプログラムによって実現される。そして、このプログラムは、以下に説明される各種の動作を行うためのコードから構成されている。
図７は、本実施形態における自動応答方法のフロー例１を示す図であり、具体的には、自動応答装置１００における基本処理を示すフローチャートである。

この場合、自動応答装置１００の受付部１０は、例えば、テキスト形式の問い合わせデータを、顧客端末２００から受信し（Ｓ１０１）、これを自然言語処理部２０に送信する。

また、自動応答装置１００の自然言語処理部２０は、上述の受付部１０から問い合わせデータを受信し、この問い合わせデータに関する解析処理を行う（Ｓ１０２）。具体的には、テキスト解析部２１が、上述の問い合わせデータが示す文章すなわち問い合わせ文に対して形態素解析などの適宜な統計的テキスト解析を行い、例えば、未知語を含む、主語、述語、修飾語などの品詞情報を持つ単語に分割する。あるいは、構文解析部２２が、上述の問い合わせ文に対して構文解析を行い、当該問い合わせ文を文節に区切り、係り受け関係から重要な単語を抽出する処理を行う。

次に、自動応答装置１００における、自然言語処理部２０の検索部２３は、上述の問い合わせ文とＳ１０２で抽出した単語とを検索キーとし、記憶部４０の事例データ記憶領域４１の問い合わせ事例データ４１１にて検索を行う（Ｓ１０３）。例えば、問い合わせ文の文頭や語尾から判定できる質問タイプ（例：“なぜ”であれば“Ｗｈｙ”、“分からない”であれば“Ｈｏｗ”、など）が質問タイプ４０７と一致し、上述で抽出した単語（例：“再起動”、“新製品”、など）が問い合わせ４０５のテキストに含まれる確率が所定の基準より高いレコードを検索する。

また、自動応答装置１００における、自然言語処理部２０の検索部２３は、上述の問い合わせに対して自律的に自動応答可能か判定する（Ｓ１０４）。この判定に際し、検索部２３は、上述のＳ１０３での検索により、問い合わせ文と一致する事例データを特定できた場合、当該問い合わせに対して自律的に自動応答可能と判定し（Ｓ１０４：Ｙｅｓ）、Ｓ１０３での検索結果、すなわち問い合わせ事例データの該当レコード（のうち少なくとも回答４０６の値）を受付部１０に送信する（Ｓ１０９）。

他方、上述の検索の結果、問い合わせ文と一致する事例データを特定できなかった場合（Ｓ１０４：Ｎｏ）、自動応答装置１００のオペレータ必要度算出部３０が、上述のＳ１０３の検索の結果、（一致はしないものの）問い合わせ文との類似度が最も高い事例データのレコードに基づいて、オペレータ必要度記憶領域４２に格納されたデータｄ１、ｄ２、・・・、ｄＮと、該当データの重み係数ｗ１、ｗ２、・・・、ｗＮと、顧客からの問い合わせ形式係数μと、を用いてオペレータ必要度を算出する（Ｓ１０５）。
上述のオペレータ必要度Χは、例えば式（１）によって算出される。
Χ＝μ×（Σ（ｗ１×ｄ１＋ｗ２×ｗ２＋・・・＋ｗＮ×ｄＮ）） ・・・（１）
ここで、オペレータ必要度の算出手順詳細について図８に基づき説明する。図８は、本実施例におけるオペレータ必要度算出処理のフロー例を示す図である。

この場合、自動応答装置１００におけるオペレータ必要度算出部３０の緊急度算出部３１は、上述のＳ１０２での解析処理の結果すなわち上述の問い合わせ文から抽出した単語を自然言語処理部２０から受信し、これをキーに事例データ記憶領域４１の問い合わせ事例データ４１１にて検索処理を実行する（Ｓ３０１）。この検索処理は、Ｓ１０３にて自然言語処理部２０の検索部２３が実行するものと同様である。

次に、緊急度算出部３１は、上述のＳ３０１で得た問い合わせ事例データのレコードから、顧客ＩＤ４０４および関連コード４０８の各値を参照し、これらの値に基づいてオペレータ必要度記憶領域４２にて検索処理を実行する（Ｓ３０２）。

例えば、顧客ＩＤ４０４が“Ｂ００２”、関連コード４０８が“Ａ００１”、“Ｃ００１”であった場合、上述の検索処理により、顧客情報データ４２２から顧客ＩＤ“Ｂ００２”に関する緊急度５２６の値として“５”、関連コード４０８“Ａ００１”すなわちキーワードＩＤに関する緊急度５０５の値として“４”、関連コード４０８“Ｃ００１”すなわち製品ＩＤに関する緊急度５４７の値として“３”、を検索できる。

続いて緊急度算出部３１は、予め保持する問い合わせ形式係数μと変化量換算係数ｗ１、ｗ２、・・・、ｗＮと、上述のＳ３０２の検索処理で得た緊急度の値とを、上述の式（１）に設定してオペレータ必要度Χを算出する（Ｓ３０３）。

例えば、μ、ｗ１、ｗ２、・・・、ｗＮが全て１であり、問い合わせ文と類似度が最も高い問い合わせ事例データ４１１が図３の３番目のレコードであったとする。この場合、オペレータ必要度記憶領域４２の検索キーは、問い合わせ事例データ４１１の３番目のレコードの顧客ＩＤ４０４“Ｂ００２”と関連コード４０８“Ａ００１”、“Ｃ００１”であり、顧客情報データ４２２の２番目のレコードから緊急度「５」と、キーワード情報データ４２１の１番目のレコードから緊急度「４」と、製品情報データ４２３の１番目のレコードから緊急度「３」を取得し、これらを式（１）に設定して計算することで、オペレータ必要度Χが「１２」であると算定できる。

ただし、上記のオペレータ必要度の算出方法は一例であり、上記以外の方法を採用するとしてもよい。例えば、問い合わせ事例データ４１１の各レコードにおいて、問い合わせ４０５のデータ形式が更に対応付けされているとする。その場合、緊急度算出部３１は、Ｓ３０１で得た問い合わせ事例データが示す、問い合わせ４０５のデータ形式に応じて、問い合わせ形式係数μを所定ルールで決定するとしてもよい（例：データ形式がテキストならμ＝１、音声ならμ＝２、など）。

次に、オペレータ必要度算出部３０の閾値算出部３２は、オペレータ必要度の閾値ｔを算出する（Ｓ３０４）。具体的には、閾値算出部３２は、キーワード情報データ４２１の各レコードのうち、緊急度５０５の値が最大のもの以外のレコード全ての中央値と、顧客
情報データ４２２の各レコードのうち、緊急度５２６の値が最大のもの以外のレコード全ての中央値と、製品情報データ４２３の各レコードのうち、緊急度５４７の値が最大のもの以外のレコード全ての中央値と、を合算して閾値ｔを算出する。

上記の算出方法によれば、図４のキーワード情報データ４２１の３番目までのレコードと、顧客情報データ４２２の３番目までのレコードと、製品情報データ４２３の３番目までのレコードから算出される閾値ｔは「１１」となる。

ただし、上記の算出方法は一例であり、上記以外の方法を採用するとしてもよい。例えば、中央値の合算ではなく平均値を合算して閾値算出を行う方法、またはそれぞれの中央値に重みを付与してから合算して閾値算出部を行う方法、などを採用することもできる。

次に、オペレータ必要度算出部３０の統計演算処理部３３は、上述のＳ３０３とＳ３０４で算出した、オペレータ必要度Χおよび閾値ｔに基づいて、所定の統計演算処理を実行し（Ｓ３０５）、Ｓ１０５の処理を終了する。

ここで、図７のフロー例の説明に戻る。上述のＳ１０５の後、オペレータ必要度算出部３０は、今回の問い合わせについて、オペレータ必要度が閾値以上か判定する（Ｓ１０６）。

上述の判定の結果、オペレータ必要度が閾値より低い場合（Ｓ１０６：Ｎｏ）、オペレータ必要度算出部３０は、自然言語処理部２０にＳ１０５の算出結果を送信して、問い合わせ内容の具体化と回答候補を絞り込むための問い合わせ内容絞り込み文章の生成を行わせる（Ｓ１０７）。このＳ１０７の詳細については後述する。

一方、上述の判定の結果、オペレータ必要度が閾値以上の場合（Ｓ１０６：Ｙｅｓ）、オペレータ必要度算出部３０は、呼出部５０にＳ１０５の算出結果を送信し、呼出部５０によるオペレータ呼出を実行させる（Ｓ１１０）。この時、オペレータ必要度算出部３０は、自然言語処理部２０にも上述の算出結果を送信するものとする。
次に、上述のＳ１０７の詳細について図９を用いて説明する。図９は、本実施例における、問い合わせ絞り込み文章の生成処理例を示すフローチャートである。

この場合、自然言語処理部２０の検索部２３は、上述のＳ１０２で抽出した単語を検索キーとして問い合わせ事例データ４１１にて検索を実行し、問い合わせ文と最も類似度が高いレコードを特定し、当該レコードからデータを抽出する（Ｓ６０１）。なお、上述の類似度の判定方法は、例えば、上述のＳ１０５と同じ方法でもよく、検索キーたる単語と、問い合わせ事例データ４１１の各レコードの問い合わせ４０５および回答４０６のいずれか１つ、または任意の文章とのtf-idfやコサイン類似度から判定してもよい。
次に、検索部２３は、上述のＳ６０１の結果を、問い合わせ絞り込み文章生成部２４に送信する（Ｓ６０２）。

また、問い合わせ絞り込み文章生成部２４は、上述のＳ６０２で検索部２３から受信した結果に基づいて、問い合わせ絞り込み文章が生成できるか判定する（Ｓ６０３）。この判定では、上述の結果が抽出データを含むことを示すものである場合、問い合わせ絞り込み文章の生成可能と判定し、他方、上述の結果が抽出データを含まないことを示すものである場合、問い合わせ絞り込み文章の生成不可と判定することとなる。

上述の判定の結果、問い合わせ絞り込み文章の生成可能と判定した場合（Ｓ６０３：Ｙｅｓ）、問い合わせ絞り込み文章生成部２４は、問い合わせ絞り込み文章の生成処理（Ｓ６０５）を行う。

他方、上述の判定の結果、問い合わせ絞り込み文章の生成不可と判定した場合（Ｓ６０３：Ｎｏ）、問い合わせ絞り込み文章生成部２４は、所定の例外処理（Ｓ６０４）を実行し、データ抽出がなされるまでＳ６０１〜Ｓ６０３の処理を繰り返す。なお、上述の例外処理とは、具体的には、Ｓ６０１での類似判定の方法を予め定めた別の方法に変更する処理となる。

Ｓ６０５における問い合わせ絞り込み文章生成部２４は、上述のＳ６０２にて得られた抽出データの、少なくとも関連コード４０８を用いて、問い合わせ絞り込み文章生成を生成する。

具体的には、例えば、抽出データが示すキーワード５０３“新製品”を、所定の雛形文章“もしかして、○○のことですか？”、の“○○”部分に設定して、「もしかして、新製品のことですか？」といった文章を問い合わせ絞り込み文章として生成する。

或いは、抽出データが示す製品名５４３“ａａａ”を、所定の雛形文章“もしかして、製品○○のことですか？”の“○○”部分に設定して、「もしかして、製品ａａａのことですか？」といった文章を問い合わせ絞り込み文章として生成する。

なお、問い合わせ絞り込み文章生成部２４は、「より詳しい情報を教えてください。」などといった、次の問い合わせの入力を顧客に促す所定の定型文を、上述の問い合わせ絞り込み文章と組み合わせ、最終的な問い合わせ絞り込み文章とする。

また、問い合わせ絞り込み文章生成部２４が生成する文章は、少なくとも１つ以上で、関連コード４０８の参照先の数だけ生成してもよい。また、関連コード４０８の参照先がない場合、問い合わせ絞り込み文章生成部２４は、例えば、「回答を絞り込むために、追加情報が必要です。」などといった定型文（予め保持）を出力するとしてもよい。

続いて、自動応答装置１００の問い合わせ絞り込み文章生成部２４は、ここまでで生成した問い合わせ絞り込み文章を受付部１０に出力し、Ｓ１０７の処理を終了する。

ここで図７のフロー例の説明に戻る。自動応答装置１００の受付部１０は、上述のＳ１０７における問い合わせ絞り込み文章の出力を受けて、これを顧客端末２００に配信し、当該顧客端末２００から、Ｎ次問い合わせを受け付ける（Ｓ１０８）。上述のＳ１０１で受け付けた問い合わせを１回目の問い合わせとし、この問い合わせに関して当該顧客端末２００から２回目の問い合わせを受けた場合、これを２次問い合わせ、３回目の問い合わせなら３次問い合わせ、とする。

ここで、当該顧客の顧客端末２００からＮ次問い合わせがあった場合（Ｓ１０８：Ｙｅｓ）、受付部１０は、処理をＳ１０１に戻す。他方、Ｎ次問い合わせがない場合（Ｓ１０８：Ｎｏ）、自動応答装置１００は処理を終了する。

一方、上述のＳ１０６の判定の結果、オペレータ必要度が閾値より高い場合（Ｓ１０６：Ｙｅｓ）、オペレータ必要度算出部３０は、呼出部５０に対してオペレータ呼出の処理を通知し、オペレータ呼出を実行させる（Ｓ１１０）。

この場合、呼出部５０は、コンタクトセンタのオペレータ端末３００それぞれのアドレスを予め保持しており、これに基づいて、それぞれのオペレータ端末３００に対して、例えば所定の構内交換機等を介して架電するなど所定の呼出処理を実行する。

こうしたオペレータ端末３００の呼出処理を実行し、いずれかのオペレータ端末３００から応答（例：上述の架電に対して応答）があった場合（Ｓ１１１：Ｙｅｓ）、呼出部５０は、当該オペレータのオペレータ端末３００と上述の顧客端末２００との通信を通信部６０に確立させ、接続先を自動応答装置１００から当該オペレータ端末３００に切り替える（Ｓ１１２）。また、この場合の呼出部５０は、オペレータ向けデータ保持領域５１からオペレータ向け問い合わせ情報を当該オペレータ端末３００に出力する。

なお、上述のＳ１１２で通信を確立した顧客端末２００とオペレータ端末３００との通信が終了した場合、すなわち顧客対応が終了した場合、自動応答装置１００は処理を終了する。

また、上述の顧客端末２００とオペレータ端末３００との通信が確立している間、顧客端末２００の表示部１０２とオペレータ端末３００の表示部２０２は、オペレータ向け問い合わせ情報に基づいた通信画面を表示させてもよい。その詳細を図１０、図１１で説明する。

図１０に、本実施例の顧客端末２００の表示部１０２にて表示される画面７０１の一例を示す。こうした顧客端末２００の画面７０１は、出力情報として、少なくとも、問い合わせ内容７０２、問い合わせ内容絞り込み情報７２１、回答候補７４１を表示するように構成される。顧客は、顧客端末２００の入出力部１０１を用いた操作によって、上述の画面７０１での情報閲覧や、それに応じたＮ次問い合わせの入力が可能である。

図１０における画面７０１は、顧客の問い合わせ７０２に対して、自動応答装置１００がオペレータ呼出を実行して呼出に失敗したため、自動応答装置アイコン７２０が問い合わせ絞り込み文章７２１を顧客に出力している状況を示している。またこの際、当該顧客は問い合わせ絞り込み文章７２１に応じて２次問い合わせ７０３を入力している。

この２次問い合わせ７０３に関して、自動応答装置１００は自律的な自動応答は不可と判定してオペレータ呼出を行い、これに成功したため、オペレータアイコン７４０と当該オペレータによるオペレータ回答７４１、７４２を出力している。

顧客が入出力部１０１を用いた操作で通信の終了を選択することで、当該顧客端末２００とオペレータ端末３００との通信は終了する。その結果は、新たな事例データにおける問い合わせ内容として受付部１０の通信データ保持領域１３から記憶部４０に送信され、問い合わせ事例データ４１１などに格納される。また、オペレータ必要度記憶領域４２の各テーブルにおける緊急度の更新根拠ともなる。

図１１に、本実施例のオペレータ端末３００の表示部２０２にて表示される画面８０１の一例を示す。こうしたオペレータ端末３００の画面８０１は、出力情報として、少なくとも、問い合わせ内容８１１、問い合わせ内容絞り込み情報８１２、回答候補８２３を表示するように構成される。オペレータは、オペレータ端末３００の入出力部２０１を用いた操作によって、上述の画面８０１での情報閲覧や、記憶部４０の事例データ記憶領域４１での検索を行える。

図１１における画面８０１は、問い合わせを行ってきた顧客を示す顧客アイコン８１０と、当該顧客による１次問い合わせ８１１、および、問い合わせ絞り込み文章による２次問い合わせで絞り込んだ問い合わせ絞り込み８１２を含んでいる。また、こうした問い合わせに対して情報を提示する自動応答装置１００の自動応答装置アイコン８２０と、当該自動応答装置１００上述の問い合わせに関してオペレータ呼出を実行した理由８２１、８２２と、回答候補８２３とを、オペレータ向け情報８２４として含んでいる。また、画面
８０１は、上述の問い合わせやオペレータ向け情報８２４を踏まえた、オペレータの回答８３１も含んでいる。

オペレータがオペレータ端末３００の入出力部２０１を用いた操作で通信の終了を選択することで、上述の顧客端末２００とオペレータ端末３００との通信が終了する。その結果は、新たな事例データにおける回答として受付部１０の通信データ保持領域１３から記憶部４０に送信され、問い合わせ事例データ４１１などに格納される。

−−−第２実施例−−−
図１２は、第２実施例における自動応答装置１００の構成例を示すブロック図である。続いて、第２実施例について、上述した第１実施例との違いについて説明する。第２実施例における自動応答装置１００は、メディア変換部８０を有する。

このメディア変換部８０は、顧客端末２００またはオペレータ端末３００から、音声形式および動画形式の各データの少なくともいずれかまたはそれらの組み合わせを受信した場合、当該データに対し、所定の音声認識および画像認識の各アルゴリズムの少なくともいずれかを適用してテキストデータに変換する機能と、顧客端末２００またはオペレータ端末３００に情報を出力するに際し、当該情報が含むテキストデータに基づき、当該テキストデータが示す事項と所定の関係性を有する、テキスト形式、音声形式、および、動画形式、の各コンテンツの少なくともいずれかまたはそれらの組み合わせを、記憶装置で予め保持しているコンテンツ群から読み出し、上述の情報と合わせて出力する機能とを有している。

例えば、上述した第１実施例の図７におけるＳ１０１において、受付部１０が、音声および画像（静止画像と動画像いずれでもよい）の組み合わせとなっている問い合わせを顧客端末２００から受信した場合、上述のように音声認識および画像認識の各アルゴリズムを適用して、音声データが示す顧客の会話内容に該当するテキスト（例：或る製品に関する不具合について質問する会話文）、および、画像データが示す所定物（例：上述の顧客がスマートフォン等で撮影した製品の画像データと、画像認識アルゴリズムが予め保持する製品ごとの画像データとのマッチングで特定された製品）の名称、といったデータに変換する。受付部１０は、こうして得たデータを自然言語処理部２０に出力する。

また例えば、上述した第１実施例の図７におけるＳ１０７において、自然言語処理部２０が問い合わせ絞り込み文章を出力した場合、メディア変換部８０はその問い合わせ絞り込み文章のテキストデータに基づいて、テキスト、音声、および、画像（静止画像と動画像いずれでもよい）のコンテンツの少なくともいずれかまたはそれらの組み合わせを、当該テキストデータが示す事項（例：製品名、製品ＩＤ）と所定の関係性（例：一致）を有することを条件に、例えば、問い合わせ事例データ４１１の各レコードの回答４０６欄（コンテンツ群）から読み出し、適宜に組み合わせて顧客端末２００ないしオペレータ端末３００に出力する。図１０の画面７０１では、新製品の“ｃｃｃ”に関して、オペレータ回答７４２でそのマニュアル動画のコンテンツが顧客端末２００に出力された例を示している。

同様に、上述した第１実施例の図７におけるＳ１０９において、自然言語処理部２０が回答を出力した場合、そのテキストデータに基づいて、テキスト、音声、画像のコンテンツの少なくともいずれかまたはそれらの組み合わせを、当該テキストデータが示す事項（例：製品名、製品ＩＤ）と所定の関係性（例：一致）を有することを条件に、例えば、問い合わせ事例データ４１１の各レコードの回答４０６欄（コンテンツ群）から読み出し、適宜に組み合わせて顧客端末２００ないしオペレータ端末３００に出力する。

また、上述した第１実施例の図７におけるＳ１１２において、呼出部５０がオペレータ向け情報を出力する場合、そのテキストデータに基づいて、テキスト、音声、画像のコンテンツの少なくともいずれかまたはそれらの組み合わせを、当該テキストデータが示す事項（例：製品名、製品ＩＤ）と所定の関係性（例：一致）を有することを条件に、例えば、問い合わせ事例データ４１１の各レコードの回答４０６欄（コンテンツ群）から読み出し、適宜に組み合わせてオペレータ端末３００に出力する。

−−−第３実施例−−−
本実施例について、上述した第１実施例乃至第２実施例との違いを説明する。この場合、自動応答装置１００の受付部１０は、通信部６０が顧客端末２００とオペレータ端末３０との通信を確立した場合、その通信が終了するまで当該顧客端末２００とオペレータ端末３００との間で生じた通信データを保持し、これを自然言語処理部２０に出力する。

一方、自然言語処理部２０のテキスト解析部２１または構文解析部２２は、当該通信データを解析し、その解析結果から事例データの各項目に該当する値を抽出してレコードを生成し、これを記憶部４０の事例データ記憶領域４１に追加する。

自然言語処理部２０は、記憶部４０の事例データ記憶領域４１に事例データを追記した場合、オペレータ必要度記憶領域４２が保持する各レコードの緊急度を更新する。この緊急度の更新は、上述の追記した事例データを踏まえ、例えば、キーワード情報データ４２１における各レコード（追記した事例データのレコードも含んでいる）を、その出現頻度５０４の小さい順で５段階に分類し、それぞれ段階ごとの１〜５の緊急度を割り振る、といった演算処理をあらためて行う。

−−第４実施例−−−
本実施例について、上述した第１実施例乃至第３実施例との違いを説明する。この場合、自動応答装置１００は、上述した第１実施例の図７におけるＳ１０８において、Ｎ次問い合わせがあった場合、Ｎ次問い合わせについてＳ１０１以降の各処理を繰り返すこととなる。

こうした繰り返しにおけるＳ１０５において、オペレータ必要度を算出する場合、オペレータ必要度算出部３０は、上述した第１実施例の図９におけるＳ６０１において、Ｎ次問い合わせ文と最も類似度が高い事例データの類似度が、Ｎ−１次問い合わせの類似度より低い場合に、Ｎ次の問い合わせ絞り込み文章を修正する。

このＮ次の問い合わせ絞り込み文章の修正方法は、例えば、Ｓ６０１において、Ｎ−１次問い合わせ文と２番目に類似度が高い事例データを用いてＳ６０２の処理を行う方法を採用できる。ただし、こうした修正方法は一例であり、上記以外の方法でＮ次問い合わせ絞り込み文章を修正してもよい。

−−−第５実施例−−−
続いて、呼出部５０によるオペレータ端末３００の呼出に際し、オペレータの属性等に基づいて対象とするオペレータの優先順位を考慮する手法について説明する。勿論、本実施例のうち上述した第１実施例乃至第４実施例との違いについて示すものとする。

図１３に、第５実施例における自動応答装置１００の構成例を示す。この場合、呼出部５０は、オペレータ優先度算出部５２を有している。呼出部５０は、オペレータ呼出（Ｓ１１０）を実行する場合、オペレータ優先度算出部５２により、呼出先候補のオペレータの、少なくとも、勤続年数、問い合わせへの対応回数、および、空き状況、の少なくともいずれかの属性情報に基づいて、優先順位付けを行う。

上述のオペレータの属性情報は、オペレータ必要度記憶領域４２にてオペレータ情報データ４２４として保持されているものとする。このオペレータ情報データ４２４について図１４を用いて説明する。

図１４で例示するオペレータ情報データ４２４は、各オペレータのコンテキストデータと、当該オペレータにより過去に行われた問い合わせ対応の内容を示す事例データとを保持するものであり、具体的には、オペレータを一意に特定するオペレータＩＤ１１０２、当該オペレータのオペレータ名１１０３、勤続年数１１０４、問い合わせへの対応回数１１０５、および、現在の空き状況１１０６、の各値を対応付けたレコードの集合体となっている。

本実施例における呼出部５０が、上述した第１実施例の図７におけるＳ１１０においてオペレータ呼出を実行する場合、オペレータ優先度算出部５２は、オペレータ情報データ４２４を参照し、呼出先となるオペレータの優先順位付けを実行する。

上述の優先順位付けの処理は、図１５のフローに示すように、例えば、オペレータ情報データ４２４の各レコードにおける、対応回数１１０５の値×空き状況１１０６の値を算定し（Ｓ４０１）、その値の大きさに応じて高い優先順位を決定する（Ｓ４０２）ものを想定できる。図１４の例であれば、オペレータＩＤ１１０２“Ｄ００１”、“Ｄ００２”、“Ｄ００３”、の優先順位として、“１４００”（＝２０×７０）、“０”（＝５０×０）、“３００”（＝３×１００）と算定される。この場合、優先順位の１位は、オペレータ“Ｄ００１”となる。したがってこの場合、呼出部５０は、オペレータ“Ｄ００１”のオペレータ端末３００に対して、最初に呼出を行う。

以上、本発明を実施するための最良の形態などについて具体的に説明したが、本発明はこれ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。
こうした本実施形態によれば、自動応答を行うコンタクトセンタにおいて、オペレータ対応が必要となる問い合わせに関する処理効率を良好なものとできる。

本明細書の記載により、少なくとも次のことが明らかにされる。すなわち、本実施形態の自動応答装置において、前記演算装置は、前記オペレータ必要度が所定の閾値以上である場合、前記コンタクトセンタにおける所定オペレータの端末に対する所定の呼出処理を行い、これに成功した場合、前記オペレータ向け情報を前記呼出に成功した前記オペレータの端末に出力するものである、としてもよい。

これによれば、対応可能なオペレータを確保した上で、当該顧客からの問い合わせに関して情報を提供し、その対応に当たらせることが可能となる。ひいては、自動応答を行うコンタクトセンタにおいて、オペレータ対応が必要となる問い合わせに関する処理効率をより良好なものとできる。

また本実施形態の自動応答装置において、前記演算装置は、前記オペレータ必要度が所定の閾値以下、または、前記オペレータ必要度が所定の閾値以上かつ前記呼出処理に失敗した場合、前記問い合わせの内容と最も類似性を示す情報を、前記事例データおよび前記オペレータ必要度データの少なくともいずれかから抽出し、前記抽出した情報を所定雛形文に設定して、問い合わせ内容の絞り込み用文章を生成し、前記絞り込み用文章を前記顧客の端末に出力する処理を更に実行するものである、としてもよい。

これによれば、問い合わせを行ってきた顧客に対し、その問い合わせ内容を自動応答にフィットするものに修正することを促すことが可能となる。ひいては、自動応答を行うコ
ンタクトセンタにおいて、自動応答の確度を高めてオペレータ対応の頻度を抑制し、オペレータ対応が必要となる問い合わせに関する処理効率を良好なものとできる。

また本実施形態の自動応答装置において、前記演算装置は、前記絞り込み用文章の出力に応じて、前記顧客の端末から追加の問い合わせを受信し、当該追加の問い合わせに関して、前記自動応答用の回答の検索、および、前記回答を特定できなかった場合の前記オペレータ必要度の算出、の各処理を経て、前記絞り込み用文章の生成を再度行うに際し、前記追加の問い合わせの内容と最も類似性を示す情報を、前記事例データおよび前記オペレータ必要度データの少なくともいずれかから抽出し、当該類似性が、前記追加の問い合わせの前の問い合わせに関するものよりも低い場合、当該前の問い合わせの内容と所定の類似性を示す他の情報を、前記事例データおよび前記オペレータ必要度データの少なくともいずれかから抽出し、前記抽出した情報を所定雛形文に設定して、前記追加の問い合わせ内容の絞り込み用文章を生成するものである、としてもよい。

これによれば、追加の問い合わせに関しても、自動応答にフィットするものに修正することを促すことが可能となる。ひいては、自動応答を行うコンタクトセンタにおいて、自動応答の確度をより高めてオペレータ対応の頻度を抑制し、オペレータ対応が必要となる問い合わせに関する処理効率を良好なものとできる。

また本実施形態の自動応答装置において、前記演算装置は、前記緊急度の特定に際して前記所定事項の照合対象とした前記オペレータ必要度データにおいて、各事項の緊急度の中央値または平均値の少なくともいずれかを予め定めた所定ルールに従って算定し、当該算定で得た値を前記所定の閾値とする処理を更に実行するものである、としてもよい。

これによれば、オペレータ対応が必要な問い合わせを的確に特定し、ひいては、自動応答を行うコンタクトセンタにおいて、オペレータ対応が必要となる問い合わせに関する処理効率をさらに良好なものとできる。

また本実施形態の自動応答装置において、前記演算装置は、前記顧客の端末と前記オペレータの端末との間の通信を確立した場合、当該通信が終了するまで当該通信のデータを記憶装置で保持し、当該通信のデータから前記事例データの項目に対応する値を特定して新たな事例データを生成し、当該新たな事例データを前記記憶装置で保持する事例データに追加する処理を更に実行するものである、としてもよい。

これによれば、自動応答に伴う回答の精度を向上させ、また、オペレータ対応の必要性についても精度良く特定できることとなる。ひいては、自動応答を行うコンタクトセンタにおいて、オペレータ対応が必要となる問い合わせに関する処理効率をさらに良好なものとできる。

また本実施形態の自動応答装置において、前記演算装置は、前記新たな事例データの生成に伴って得た、前記事例データの項目に関する値により、前記記憶装置の前記オペレータ必要度データにおける対応事項の値を更新する処理を更に実行するものである、としてもよい。

これによれば、オペレータ対応の必要性についてさらに精度良く特定できることとなる。ひいては、自動応答を行うコンタクトセンタにおいて、オペレータ対応が必要となる問い合わせに関する処理効率をさらに良好なものとできる。

また本実施形態の自動応答装置において、前記記憶装置は、前記コンタクトセンタにおけるオペレータそれぞれの情報を更に保持するものであり、前記演算装置は、前記顧客の
端末と前記オペレータの端末との間の通信を確立する処理において、前記記憶装置で保持するオペレータの情報のうち、オペレータとしての経験、実績、および、現在の空き状況の少なくともいずれかについて所定ルールで比較し、前記コンタクトセンタにおける各オペレータの間での前記通信の確立対象としての優先順位を特定し、当該優先順位の高い順に前記通信の確立を実行するものである、としてもよい。

これによれば、問い合わせ対応を行うオペレータとして好適な者を精度良く特定し、ひいては、自動応答を行うコンタクトセンタにおいて、オペレータ対応が必要となる問い合わせに関する処理効率をさらに良好なものとできる。

また本実施形態の自動応答装置において、前記演算装置は、前記問い合わせに関して前記顧客の端末または前記オペレータの端末から、音声形式および動画形式の各データの少なくともいずれかまたはそれらの組み合わせを受信した場合、前記受信したデータに対し、所定の音声認識および画像認識の各アルゴリズムの少なくともいずれかを適用して、前記受信したデータをテキストデータに変換する処理を更に実行するものである、としてもよい。

これによれば、顧客やオペレータから受け取る情報として、そのデータ形式を幅広いものとすることが可能であり、そうしたテキスト形式以外のデータ形式の情報を得た場合でも適宜に処理を進めることが可能となる。ひいては、自動応答を行うコンタクトセンタにおいて、オペレータ対応が必要となる問い合わせに関する処理効率をさらに良好なものとできる。

また本実施形態の自動応答装置において、前記演算装置は、前記顧客の端末または前記オペレータの端末に情報を出力するに際し、当該情報が含むテキストデータに基づき、当該テキストデータが示す事項と所定の関係性を有する、テキスト形式、音声形式、および、動画形式、の各コンテンツの少なくともいずれかまたはそれらの組み合わせを、記憶装置で予め保持しているコンテンツ群から読み出し、前記情報と合わせて出力するものである、としてもよい。

これによれば、顧客やオペレータに提示する情報として、そのデータ形式を幅広いものとすることが可能であり、そうしたデータ形式の情報も含めて問い合わせ対応に活用できることとなる。ひいては、自動応答を行うコンタクトセンタにおいて、オペレータ対応が必要となる問い合わせに関する処理効率をさらに良好なものとできる。

１、２ ネットワーク
１００ 自動応答装置
１０ 受付部
１１ 問い合わせデータ保持領域
１２ 問い合わせ絞り込み文章データ保持領域
２０ 自然言語処理部
２１ テキスト解析部
２２ 構文解析部
２３ 検索部
２４ 問い合わせ絞り込み文章生成部
２５、３３ 統計演算処理部
３０ オペレータ必要度算出部
３１ 緊急度算出部
３２ 閾値算出部
４０ 記憶部
４１ 事例データ記憶領域
４１１ 問い合わせ事例データ
４２ オペレータ必要度記憶領域
４２１ キーワード情報データ
４２２ 顧客情報データ
４２３ 製品情報データ
４２４ オペレータ情報データ
５０ 呼出部
５１ オペレータ向けデータ保持領域
５２ オペレータ優先度算出部
６０ 通信部
７０ 入出力部
８０ メディア変換部
１０１ 記憶装置
１０２ プログラム
１０３ メモリ
１０４ 演算装置
１０５ 入力装置
１０６ 出力装置
１０７ 通信装置
２００ 顧客端末
２０１ 入出力部
２０２ 表示部
２０３ 通信部
３００ オペレータ端末
３０１ 入出力部
３０２ 表示部
３０３ 通信部

Claims (11)

1. コンタクトセンタにおける過去の問い合わせ対応の内容を示す事例データと、前記事例データが示す所定事項と対応付けて問い合わせの緊急度を規定したオペレータ必要度データと、を保持する記憶装置と、
   所定顧客の端末から受信した問い合わせの内容に基づき、前記事例データから前記顧客への自動応答用の回答を検索し、回答を特定できなかった場合、前記問い合わせの内容が示す所定事項を前記オペレータ必要度データに照合して、前記問い合わせに関する緊急度を特定し、当該緊急度に基づいてオペレータ必要度を算出する処理と、前記オペレータ必要度が所定の閾値以上である場合、前記問い合わせに関する所定情報をオペレータ向け情報として所定オペレータの端末に出力する処理と、前記顧客の端末と前記オペレータの端末との間の通信を確立する処理と、を実行する演算装置と、
   を備えることを特徴とする自動応答装置。
2. 前記演算装置は、
   前記オペレータ必要度が所定の閾値以上である場合、前記コンタクトセンタにおける所定オペレータの端末に対する所定の呼出処理を行い、これに成功した場合、前記オペレータ向け情報を前記呼出に成功した前記オペレータの端末に出力するものである、
   ことを特徴とする請求項１に記載の自動応答装置。
3. 前記演算装置は、
   前記オペレータ必要度が所定の閾値以下、または、前記オペレータ必要度が所定の閾値以上かつ前記呼出処理に失敗した場合、前記問い合わせの内容と最も類似性を示す情報を、前記事例データおよび前記オペレータ必要度データの少なくともいずれかから抽出し、前記抽出した情報を所定雛形文に設定して、問い合わせ内容の絞り込み用文章を生成し、前記絞り込み用文章を前記顧客の端末に出力する処理を更に実行するものである、
   ことを特徴とする請求項２に記載の自動応答装置。
4. 前記演算装置は、
   前記絞り込み用文章の出力に応じて、前記顧客の端末から追加の問い合わせを受信し、当該追加の問い合わせに関して、前記自動応答用の回答の検索、および、前記回答を特定できなかった場合の前記オペレータ必要度の算出、の各処理を経て、前記絞り込み用文章の生成を再度行うに際し、前記追加の問い合わせの内容と最も類似性を示す情報を、前記事例データおよび前記オペレータ必要度データの少なくともいずれかから抽出し、当該類似性が、前記追加の問い合わせの前の問い合わせに関するものよりも低い場合、当該前の問い合わせの内容と所定の類似性を示す他の情報を、前記事例データおよび前記オペレータ必要度データの少なくともいずれかから抽出し、前記抽出した情報を所定雛形文に設定して、前記追加の問い合わせ内容の絞り込み用文章を生成するものである、
   ことを特徴とする請求項３に記載の自動応答装置。
5. 前記演算装置は、
   前記緊急度の特定に際して前記所定事項の照合対象とした前記オペレータ必要度データにおいて、各事項の緊急度の中央値または平均値の少なくともいずれかを予め定めた所定ルールに従って算定し、当該算定で得た値を前記所定の閾値とする処理を更に実行するものである、
   ことを特徴とする請求項１に記載の自動応答装置。
6. 前記演算装置は、
   前記顧客の端末と前記オペレータの端末との間の通信を確立した場合、当該通信が終了するまで当該通信のデータを記憶装置で保持し、当該通信のデータから前記事例データの
   項目に対応する値を特定して新たな事例データを生成し、当該新たな事例データを前記記憶装置で保持する事例データに追加する処理を更に実行するものである、
   ことを特徴とする請求項１に記載の自動応答装置。
7. 前記演算装置は、
   前記新たな事例データの生成に伴って得た、前記事例データの項目に関する値により、前記記憶装置の前記オペレータ必要度データにおける対応事項の値を更新する処理を更に実行するものである、
   ことを特徴とする請求項６に記載の自動応答装置。
8. 前記記憶装置は、
   前記コンタクトセンタにおけるオペレータそれぞれの情報を更に保持するものであり、
   前記演算装置は、
   前記顧客の端末と前記オペレータの端末との間の通信を確立する処理において、前記記憶装置で保持するオペレータの情報のうち、オペレータとしての経験、実績、および、現在の空き状況の少なくともいずれかについて所定ルールで比較し、前記コンタクトセンタにおける各オペレータの間での前記通信の確立対象としての優先順位を特定し、当該優先順位の高い順に前記通信の確立を実行するものである、
   ことを特徴とする請求項１に記載の自動応答装置。
9. 前記演算装置は、
   前記問い合わせに関して前記顧客の端末または前記オペレータの端末から、音声形式および動画形式の各データの少なくともいずれかまたはそれらの組み合わせを受信した場合、前記受信したデータに対し、所定の音声認識および画像認識の各アルゴリズムの少なくともいずれかを適用して、前記受信したデータをテキストデータに変換する処理を更に実行するものである、
   ことを特徴とする請求項１に記載の自動応答装置。
10. 前記演算装置は、
    前記顧客の端末または前記オペレータの端末に情報を出力するに際し、当該情報が含むテキストデータに基づき、当該テキストデータが示す事項と所定の関係性を有する、テキスト形式、音声形式、および、動画形式、の各コンテンツの少なくともいずれかまたはそれらの組み合わせを、記憶装置で予め保持しているコンテンツ群から読み出し、前記情報と合わせて出力するものである、
    ことを特徴とする請求項９に記載の自動応答装置。
11. コンタクトセンタにおける過去の問い合わせ対応の内容を示す事例データと、前記事例データが示す所定事項と対応付けて問い合わせの緊急度を規定したオペレータ必要度データと、を保持する記憶装置を備えた情報処理装置が、
    所定顧客の端末から受信した問い合わせの内容に基づき、前記事例データから前記顧客への自動応答用の回答を検索し、回答を特定できなかった場合、前記問い合わせの内容が示す所定事項を前記オペレータ必要度データに照合して、前記問い合わせに関する緊急度を特定し、当該緊急度に基づいてオペレータ必要度を算出する処理と、前記オペレータ必要度が所定の閾値以上である場合、前記問い合わせに関する所定情報をオペレータ向け情報として所定オペレータの端末に出力する処理と、前記顧客の端末と前記オペレータの端末との間の通信を確立する処理と、
    を実行することを特徴とする自動応答方法。

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