JP2019207647A - 対話型業務支援システム - Google Patents

Abstract

【課題】顧客からの問い合わせに対して、オペレータが自然な形での聞き返しに基づく対話により誘導しながら回答を提示することを支援する。【解決手段】問い合わせに係る文章について構文解析および意味解析をそれぞれ行う構文解析部１１および意味解析部１２と、ナレッジコンテンツ５に記録された各問い合わせに係る文章に対して解析を行った結果に基づく第１の情報を記録する対話コンテンツ１８と、顧客４からの問い合わせに係る文章に対して解析を行った結果に基づく第２の情報、および対話コンテンツ１８に記録された前記第１の情報と前記第２の情報とのマッチングの結果に基づいて、ナレッジコンテンツ５に記録された回答候補を特定するための聞き返しの内容の設定を行う回答候補抽出部１３と、回答候補および設定された聞き返しの内容に係る情報をオペレータ端末３１にリアルタイムで表示する応対支援Ｉ／Ｆ１４とを有する。【選択図】図１

Description

本発明は、顧客対応の技術に関し、特に、顧客からの問い合わせに対して回答する業務を支援する対話型業務支援システムに適用して有効な技術に関するものである。

例えば、消費者等の顧客に対して商品等を販売したりサービスを提供したりする事業者においては、顧客からの質問や問い合わせに対して回答する業務を有する。一般的には、ヘルプデスクやコールセンターにおいて、電子メールやＷｅｂサイト等でのフォームへの入力による問い合わせを受け付けて後に回答するという対応や、電話による問い合わせを受け付けて即時に回答する対応がとられる。近年では、専用のデバイスやアプリケーションを介して音声やチャット等による問い合わせを受け付けて、ＡＩ（Artificial Intelligence：人工知能）を活用して適切な回答や対応を即時に行うＶＰＡ（Virtual Personal Assistant）も普及しつつある。

顧客からの自然言語での問い合わせの内容を解析する仕組みに関するものとして、例えば、特開２０１１−１３４２９１号公報（特許文献１）には、談話データを入力とし、談話セマンティクスを出力する談話構造解析システムが記載されている。ここでは、各ステートメントのフローの情報を判断するためのフロー表現と、フロー表現にマッチする表現を有するステートメントに対して設定するフローを指定したフロー定義からなるフロー解析ルールを有する。そして、各ステートメントに対してフロー解析ルールにおける各フロー表現とのマッチングを行い、マッチした前記フロー表現における対応するフロー定義にて指定されたフローを設定し、各ステートメントとフローとの対応からなるフロー情報を出力するフロー解析部を有し、フロー情報を談話セマンティクスとして出力する。

特開２０１１−１３４２９１号公報

例えば、ヘルプデスクやコールセンター等のオペレータやコミュニケータ（以下では、「オペレータ」と総称する）が、顧客から電話での問い合わせを受け付けて回答する場合、顧客が発話した問い合わせの内容が、最初から完全に把握可能な文章となっていることは稀であり、そのままでは一部の情報が欠落している等、不十分な内容である場合が多い。この場合、オペレータは、補完する情報を得るための追加の質問や、内容を絞り込むための選択肢の提示（以下ではこれらを「聞き返し」と総称する場合がある）を行う必要がある。なお、この聞き返しには、オペレータからの音声による応対だけでなく、テキスト入力による応対も含まれる。

このとき、例えば、顧客による問い合わせの内容から重要なフレーズやキーワード等を把握し、これに基づいて既存のＦＡＱから関連する内容を抽出して、その内容に応じて聞き返しを行うことで、ＦＡＱを絞り込んでいくことができる。しかし、問い合わせの内容からのキーワード等の抽出や、これに基づくＦＡＱの検索等の作業を、オペレータが顧客応対を行いながら並行して実施することは非常に負担が大きい。また、ＦＡＱが検索できた場合でも、検索結果に基づいて適切な聞き返しを自ら行うことは負担が大きく、適切かつスムーズな聞き返しが困難となる場合も生じ得る。

そこで本発明の目的は、顧客からの問い合わせに対して、オペレータによる作業を可能な限り排しつつ、オペレータが自然な形での聞き返しに基づく対話により誘導しながら問い合わせの意図・意味を解釈し、内容の補完・絞り込みを行なって回答を提示することを支援する対話型業務支援システ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対話型業務支援システムは、顧客からの問い合わせに対して回答を行うオペレータに回答候補を提示する対話型業務支援システムであって、前記顧客と前記オペレータとの間における問い合わせに関するテキストデータを取得するテキストデータ取得部と、問い合わせに係る文章について所定の解析ルールに基づいて構文解析および意味解析をそれぞれ行う構文解析部および意味解析部と、問い合わせとこれに対する回答候補の情報が蓄積されたナレッジコンテンツ記録部に記録された各問い合わせに係る文章に対して前記構文解析部および前記意味解析部により解析を行った結果に基づく第１の情報を記録する対話コンテンツ記録部と、を有する。

さらに、前記テキストデータにおける前記顧客からの問い合わせに係る文章に対して前記構文解析部および前記意味解析部により解析を行った結果に基づく第２の情報、および前記対話コンテンツ記録部に記録された前記第１の情報と前記第２の情報とのマッチングの結果に基づいて、前記対話コンテンツ記録部に記録された回答候補の抽出、および／または回答候補を特定するための聞き返しの内容の設定を行う回答候補抽出部と、前記顧客からの問い合わせに係る前記テキストデータの内容、前記回答候補抽出部により抽出された回答候補、および設定された聞き返しの内容に係る情報を、前記オペレータが使用する情報処理端末の画面上にリアルタイムで表示する応対支援インタフェース部と、を有する。

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、顧客からの問い合わせに対して、オペレータによる作業を可能な限り排しつつ、オペレータが自然な形での聞き返しに基づく対話により誘導しながら問い合わせの意図・意味を解釈し、内容の補完・絞り込みを行なって回答を提示することを支援することが可能となる。

本発明の実施の形態１である対話型業務支援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オペレータ端末に表示される画面の例について概要を示した図である。 本発明の実施の形態１における実行系処理の流れの例について概要を示したフロー図である。 本発明の実施の形態１における対話コンテンツの例について概要を示した図である。 本発明の実施の形態２における構文解析処理の例について概要を示した図である。 本発明の実施の形態２における構築系処理の流れの例について概要を示したフロー図である。 本発明の実施の形態２における実行系処理の流れの例について概要を示したフロー図である。 （ａ）、（ｂ）は、本発明の実施の形態２における対話コンテンツに主題／副題を設定した場合の例について概要を示している。 本発明の実施の形態２における聞き返しの生成方法の例について概要を示した図である。 本発明の実施の形態２における聞き返しの生成方法の例について概要を示した図である。

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。一方で、ある図において符号を付して説明した部位について、他の図の説明の際に再度の図示はしないが同一の符号を付して言及する場合がある。

（概要）
本発明の一実施の形態である対話型業務支援システムは、例えば、ＢｔｏＣの環境において、顧客からの電話での問い合わせに対して即時に対応するヘルプデスク業務やコミュニケータ業務を、オペレータが迅速かつ高精度に行うことを可能とする情報処理システムである。

図１は、本発明の実施の形態１である対話型業務支援システムの構成例について概要を示した図である。図１に示す対話型業務支援システム１は、サーバ機器等である。顧客４からの電話による問合せがあると、対話型業務支援システム１は、ＣＴＩサーバ２を介して入力された音声データを解析する。対話型業務支援システム１は、当該音声データを解析した結果に基づいた情報をオペレータ３が使用するオペレータ端末３１へ出力する。オペレータ端末３１は、当該情報を画面情報として、表示部（ディスプレイ等）に表示する。

ここで、対話型業務支援システム１の詳細を説明する前に、オペレータ端末３１に表示される画面の例について説明する。

図２は、本発明の一実施の形態におけるオペレータ端末３１に表示される画面の例について概要を示した図である。図２の例では、損害保険会社の顧客対応の場合を例として、オペレータが顧客から電話での問い合わせを受けてこれに対応する際に、適切な回答に至ることができるようオペレータ３を支援するための各種情報が表示されている状態を示している。

画面左列の「通話内容」欄には、顧客４とオペレータ３との間の対話の内容を音声認識技術によりリアルタイムでテキスト化した内容がチャット形式で表示されている。その際、重要なフレーズやキーワードとして自動的に抽出された語句が強調表示されている（図中では太字としているが、文字色や字体、背景色等を変更するものであってもよい）。

画面中央列の「お問い合わせ内容」欄には、「通話内容」欄に表示された対話内容に基づいて、自動的に認識された顧客４の問い合わせの内容を示す要約文が表示され、画面右列の「回答候補」欄には、顧客の問い合わせの意図として理解された内容に合致する回答候補として、既存のＦＡＱ等から抽出されたものがリストされている。なお、画面右列の「ＦＡＱ ＩＤ：〜」欄には、回答候補のリストからオペレータ３が選択したＦＡＱについて、その内容がプレビュー表示され、オペレータ３はこれを参照することができる。

画面中央列の「追加質問候補」欄には、理解された問い合わせの意図（「車で指を挟んだ」）を副題とするＦＡＱから、主題（「どのような状況であれば保険請求できるか」）として設定されている内容において特定すべき項目の候補と、これを特定するための追加質問（聞き返し）の候補が自動的に抽出されて表示されている。これらの項目が特定されることで、その内容に基づいて「回答候補」欄のＦＡＱがさらに絞り込まれることになる。オペレータ３は、顧客応対を行いながらこのリストを参照し、回答候補のＦＡＱを絞り込むための追加質問を選択して、その内容を顧客４に対して聞き返す。

聞き返し、およびこれに対する顧客４の回答に係る対話は、上記と同様に音声認識技術によりリアルタイムでテキスト化され、「通話内容」欄および「お問い合わせ内容」欄に反映されるとともに、回答内容が「追加質問候補」欄の対象の追加質問における項目に自動的に反映される。例えば、「追加質問候補」欄の質問内容（図２の例では、例えば、「お車は保険の対象となる…」）の下に表示された項目の候補のトグルボタン（図２の例では、「対象」、「非対象」）が、回答内容応じて自動的にオン／オフされる（図２の例では「対象」ボタンが自動的にオンとなっている）。

聞き返し、およびこれに対する回答の内容に応じて、「お問い合わせ内容」欄、および「追加質問候補」欄の内容がリアルタイムで変化するのに伴い、「回答候補」欄のＦＡＱのリストも時々刻々と変化し、絞り込まれていく。そして、最終的に顧客の問い合わせに対する回答となるＦＡＱが特定され、オペレータはこれを参照して顧客に対して回答することができる。

なお、「回答候補」欄のＦＡＱのリストが時々刻々と変化する際、対話の状況によっては、オペレータ３は、最新のリストに表示されたＦＡＱからではなく、以前表示されていたがリストの内容の変化により削除されたＦＡＱに基づいて回答したい（もしくは回答した）場合も生じ得る。そのため、例えば、「回答候補」欄のリストでオペレータ３が現在選択し、その内容がプレビュー表示されているＦＡＱや、リスト中でオペレータ３が指定したＦＡＱについては、「ピン留め」や「タブ表示」等により、リストの内容が変化しても削除されないようにしてもよい。

その後、顧客４に対する応対が終了した場合は、例えば、「通話内容」欄のテキストの内容を自動的に要約したものや、テキストから把握される顧客４の氏名その他の属性情報等を、図示しないＣＲＭ（顧客管理）システムや応対履歴管理システム等の外部のシステムに対して応対履歴として自動的に記録するようにしてもよい。また、回答されたＦＡＱの内容等で顧客４に開示可能なものについては、電子メールやＳＮＳ（Social Networking Service）によって顧客４に提供するようにしてもよい。

上述したような手法により、例えば、キーワードの入力やＦＡＱの検索、応対記録の作成等の手動による作業を可能な限り廃止して自動化することができる。すなわち、オペレータ３はほぼハンズフリーで顧客４への対応を行うことができる。以下では、このような聞き返しを含む対話により問い合わせの意図や意味を理解しながら適切な回答候補を抽出することでヘルプデスク業務やコミュニケータ業務を支援する手法について説明する。

（実施の形態１）
＜システム構成＞
図１に戻り、対話型業務支援システム１の詳細を説明する。対話型業務支援システム１は、例えば、上述のように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等により構成され、図示しないＣＰＵ（Central Processing Unit）により、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）等の記録装置からメモリ上に展開したＯＳ（Operating System）やＤＢＭＳ（DataBase Management System）、Ｗｅｂサーバプログラム等のミドルウェアや、その上で稼働するソフトウェアを実行する。これにより、顧客４からの電話での問い合わせに対応する、オペレータ３のヘルプデスク業務やコミュニケータ業務の支援に係る後述する各種機能を実現する。

顧客４からの電話での問い合わせは、ＣＴＩサーバ２を介して音声データとして入力される。なお、ＣＴＩサーバ２は、一般的なＣＴＩ（Computer Telephony Integration）システムを適宜用いることができる。ＩＶＲ（Interactive Voice Response）の機能を備えていてもよい。また、顧客４からの問い合わせに対して応対するオペレータ３は、ＰＣ（Personal Computer）等の情報処理端末であるオペレータ端末３１を使用して、ＦＡＱ等が蓄積されたナレッジコンテンツ５の内容等を参照しながら応対する。ＣＴＩサーバ２やオペレータ端末３１はいずれも、例えば、図示しないＬＡＮ（Local Area Network）等のネットワークを介して対話型業務支援システム１との間で通信可能なように接続される。

対話型業務支援システム１は、例えば、ソフトウェアとして実装された構文解析部１１、意味解析部１２、回答候補抽出部１３、応対支援インタフェース（Ｉ／Ｆ）１４、および音声認識部１５等の各部を有する。また、データベースやファイル、メモリテーブル等により実装された辞書データ１６、解析ルール１７、対話コンテンツ１８、および対話ログ１９等の各種データを有する。

構文解析部１１は、自然言語の文章からなるテキストデータについて、辞書データ１６や解析ルール１７の登録内容に基づいて形態素解析等の構文解析を行う機能を有する。また、意味解析部１２は、構文解析部１１による構文解析結果に基づいて、問い合わせの文章の意味属性（例えば、「要望」、「困難」、「否定」、「疑問」、…等）を文法的に解析して付与する機能を有する。構文解析部１１および意味解析部１２については、例えば、公知の形態素解析エンジンや構文解析エンジン等を適宜用いることができる。上述の特許文献１に記載された談話構造解析システムを用いて、談話セマンティクスとしてこれらの情報を得るようにしてもよい。

構文解析部１１および意味解析部１２による解析は、後述するように、コンテンツの構築系処理（事前処理）と、実行系処理（対話）の２つの場面で行われる。構築系処理では、過去に行われた、もしくはこの先想定される問い合わせとこれに対する回答の内容が蓄積されたＦＡＱ等の既存のナレッジコンテンツ５を入力としてバッチ処理的に解析を行い、顧客４からの問い合わせに対する聞き返しの内容を生成するための対話コンテンツ１８を出力する。実行系処理では、顧客４からの問い合わせに係る音声データを音声認識部１５によりテキスト化したデータを入力としてリアルタイムで解析を行い、問い合わせの内容を解釈したり、キーワードや重要なフレーズを抽出したりする。

回答候補抽出部１３は、構文解析部１１および意味解析部１２による解析結果に基づいて、問い合わせの意図を解釈し、ナレッジコンテンツ５や対話コンテンツ１８の内容に基づいて回答の候補を抽出する。回答候補の抽出については、公知の全文検索エンジンを用いる構成としてもよい。回答候補を１つに絞り込むことができた場合は、これを正式な回答とすることができる。絞り込めなかった場合は、対話コンテンツ１８の内容に基づいて、絞り込むための追加質問（聞き返し）の内容を抽出する。

応対支援Ｉ／Ｆ１４は、オペレータ端末３１に対して図２の例に示したようなオペレータ３の顧客応対を支援する画面を表示する機能を有する。また、顧客４とオペレータ３との間で行われた対話の内容に係るテキストデータを対話ログ１９として記録する機能を有する。なお、対話ログ１９に記録された内容を、顧客応対の完了後随時、もしくは定期的に別途解析することで、ナレッジコンテンツ５に追加する新たなエントリを得ることが可能である。

例えば、対話ログ１９に記録された内容を解析し、図示しない差分検知部において解析内容とナレッジコンテンツ５の内容を比較して、ナレッジコンテンツ５に含まれない新たな内容であれば、自動的にナレッジコンテンツ５に追加するようにしてもよい。また、解析内容とナレッジコンテンツ５の内容を比較し、意味が近接するものをグループ化した上で、一覧を出力して定期的に管理者等のユーザに提示するようにしてもよい。ユーザが、提示された一覧中の各グループに含まれる各コンテンツを確認して、統一等の処理が自動的に実行されることを意味するフラグを付与できるようにしてもよい。

音声認識部１５は、ＣＴＩサーバ２等から取得した、顧客４とオペレータ３との間の対話に係る音声データを、公知の音声認識技術によりリアルタイムでテキスト化する機能を有する。顧客４に係る問い合わせの発話に限らず、オペレータ３の発話についてもテキスト化することで、図２の画面例における「通話内応」欄のように対話全体を把握して解析することができる。このように、音声認識部１５は、顧客４とオペレータ３との間における問い合わせに関するテキストデータを取得するので、テキストデータ取得部として機能する。

特に、顧客４の発話に係る音声データは、不明瞭であったり内容が解釈できなかったりする場合がある一方、通常はオペレータ３の発話に係る音声データは鮮明に取得することができ、また、教育・訓練されていることから内容も明確に把握することができる。そこで、顧客４の発話についてオペレータ３が把握した内容を「○○ですね？」のように復唱することで、顧客４の発話からではなく（もしくはこれに加えて）、オペレータ３の発話から問い合わせ内容を把握するようにしてもよい。顧客４の発話から把握するか、オペレータ３が復唱した発話から把握するかは、自動的に切り替えてもよいし、オペレータ３が指定してもよい。

＜処理の内容（実行系処理）＞
図３は、本実施の形態における実行系処理の流れの例について概要を示したフロー図である。以下の例では、携帯電話会社が契約者である顧客からの問い合わせに対して応対する場合を挙げて説明する。対話型業務支援システム１の音声認識部１５を介して、顧客からの問い合わせに係るテキストデータを受け付けると、構文解析部１１および意味解析部１２により、問い合わせの内容を文章（例えば、「迷惑メールがたくさん来る」）として把握する（Ｓ０１）。把握した内容は、上述したように、例えば、図２の画面例における「お問い合わせ内容」欄にリアルタイムで表示する。表示された問い合わせ内容が適切ではない場合、オペレータ３が修正できるようにしてもよい。

問い合わせ内容が把握されると、そのテキストデータについて、構文解析部１１および意味解析部１２により意味内容の解析を行う（Ｓ０２）。ここでは、構文解析部１１により文章を単語に分解し、複合語化や品詞分類を行う。例えば、「迷惑メールを拒否したい」という問い合わせに対して、「迷惑メール」、「拒否する」という語に分類する。解析の精度向上のため、辞書データ１６を用いた類似語の統一（例えば、「いたずらメール」→「迷惑メール」）を行ってもよい。

その後、回答候補抽出部１３により、対話コンテンツ１８から回答候補を抽出する（Ｓ０３）。ここでは、例えば、ステップＳ０２で問い合わせの文章を解析した結果に基づいて全文検索エンジンにより対話コンテンツ１８に対する全文検索を行う。このとき、例えば、携帯電話に係る問い合わせ中の「機種」という語に対して設定された具体的な「機種Ａ」、「機種Ｂ」、「機種Ｃ」等の選択肢のように、問い合わせの内容を特定するための情報として所定の語に対して設定された属性値等を有するか否かについても併せて抽出する。

なお、属性値等が設定されていない語を抽出して一覧化し、定期的にユーザへ提示することで、属性値等を設定して所定の語とするようユーザに促してもよい。また、属性値等が設定されていない語を抽出する際に、意味が近接する語をグループ化してユーザに提示してもよく、意味が近接する語を自動的に統一するように処理してもよい。

回答候補の抽出に際して、例えば、図示しないＣＲＭシステムから当該顧客４の氏名や年齢、性別、住所等の属性情報や、購買履歴、応対履歴等の情報を取得して、これらの情報を考慮するようにしてもよい。例えば、購買履歴を参照して、購買履歴中に含まれる商品等の中から、問い合わせの対象の商品を特定するようにしてもよい。複数の商品がある場合は、オペレータ３が問い合わせて特定してもよいし、その際に図２の画面例の「追加質問候補」欄に候補を表示して特定するようにしてもよい。また、過去の応対履歴を参照して、今回の問い合わせ内容と関連性・連続性がある場合には、自動もしくはオペレータ３からの指示に応じてこれらを併合した上で回答候補を抽出するようにしてもよい。

その後、得られた回答候補のそれぞれについて後述するような所定の手法により確度を算出し、これに基づいて回答候補の足切りおよび優先順位の設定を行う（Ｓ０４）。そして、得られた回答候補が複数か否かを判定し（Ｓ０５）、複数でない場合、すなわち１件（もしくはゼロ件）に絞り込まれた場合は（Ｓ０５：Ｎｏ）、これを正式な回答（例えば、「機種Ｃの迷惑メールフィルタの設定方法は…」）として（Ｓ０６）、応対支援Ｉ／Ｆ１４によってオペレータ端末３１に提示する。オペレータ３は、その内容（および対応するナレッジコンテンツ５中のＦＡＱ）に基づいて顧客４に対して回答する。

なお、オペレータ３が対象のＦＡＱについて実際に回答しているか否かを、音声認識部１５により把握されたオペレータ３の発話内容から自動的に把握し、実際に回答している場合には、ナレッジコンテンツ５中の対象のＦＡＱに対して「採用フラグ」を立てる等により記録するようにしてもよい。さらに、顧客４がその内容に理解・納得しているか否かを顧客４の発話内容から自動的に把握し、理解している場合には「解決フラグ」を立てる等により記録するようにしてもよい。また、抽出されたＦＡＱが役立ったか否かの情報をオペレータ３に入力させるようにしてもよい。これらの情報は、例えば、後述する構築系処理においてナレッジコンテンツ５から対話コンテンツ１８を作成する際の参考情報とすることができる。

一方、回答候補が複数得られた場合は（Ｓ０５：Ｙｅｓ）、後述するような所定の手法によって聞き返し（例えば、（迷惑メールフィルタを候補とした上で）「機種を教えてください」等）の候補を生成して（Ｓ０７）、応対支援Ｉ／Ｆ１４によってオペレータ端末３１に提示する。オペレータ３は、聞き返しの候補の中から状況に応じて適切な質問を選択して、これを顧客４に問い合わせる。聞き返しの候補の中にない、独自の新たな追加質問を行うことも可能である。聞き返しに対する顧客４からの回答（例えば、「機種Ｃです」）を受け付けると（Ｓ０８）、その後は、受け付けた回答も含めた内容でステップＳ０２以降の処理を必要に応じて繰り返すことで、聞き返しを行いながら回答候補を絞り込んでいく。

図４は、本実施の形態における対話コンテンツ１８の例について概要を示した図である。図４の例では、対話コンテンツ１８のテーブルは、各問い合わせ文を識別するＩＤと問い合わせ文、聞き返し１、２、３、…、および関連度の各項目を有している。各聞き返し項目（聞き返し１、２、３、…）はそれぞれ、聞き返しの内容毎に設けられ、各問い合わせ文に関連するキーワードが構築系処理において予め自動もしくは手動により設定されている。また、関連度の項目には、各問い合わせ文に対した予め算出された各キーワードの関連度が設定されている。この関連度は、例えば、文章中の単語の重要度を示すＴＦ−ＩＤＦ（Term Frequency - Inverse Document Frequency）等の公知の指標を適宜用いることができる。

上述の図３の処理において、全文検索により回答候補の抽出を行う際に、検索結果に付随する関連度の項目の値と、各聞き返し項目の設定の有無を併せて取得する。このとき、例えば、関連度の値に閾値を設け、閾値（例えば、０．２）未満のものについては足切りする。図４の例では、ＩＤ＝１〜３の問い合わせ文のみ抽出し、ＩＤ＝４の問い合わせ文（関連度＝０．１）については足切りする。抽出された問い合わせ文の数が多い場合には、関連度の値の降順でソートし、上位の所定の件数のみ抽出して下位の問い合わせ文については足切りするようにしてもよい。

その後、抽出された各問い合わせ文について、各聞き返し項目に値が設定されているものの数を、聞き返し項目毎にカウントする。図４の例では、この対話コンテンツ１８の中から抽出されたＩＤ＝１〜３の３件の問い合わせ文のうち、聞き返し１の項目に値が設定されているのはＩＤ＝１、２の２件である。同様に、聞き返し２については３件、聞き返し３についても３件となる。なお、聞き返し２については、３件の値が全て「迷惑メール」で同一であるため、聞き返し２の内容は「迷惑メール」で一意に確定することになる。

次に、一意に確定した聞き返し項目を除き、聞き返し項目毎に関連度の値を合計してその降順でソートし、合計が最も高い聞き返し項目を特定する。図４の例では、一意に確定した聞き返し２を除き、聞き返し１については０．９＋０．９＝１．８、聞き返し３については０．９＋０．９＋０．３＝２．１となり、聞き返し３の合計が最も高いことになる。そして、図３のステップＳ０５、Ｓ０７の処理として、聞き返し３の内容に基づく聞き返し（例えば、「機種は何ですか？」）を生成して、オペレータ端末３１に提示する。図２の画面例の「追加質問候補」欄に示したように、関連度の値の合計が高いものから順に、複数の聞き返しの候補をリストして表示するようにしてもよい。オペレータ３は、抽出された聞き返し候補の内容に基づいて、顧客４に対して追加質問を行うことができる。

その後、顧客４から聞き返しに対する回答（例えば、「機種２です」）を受け付けると、上述したように、その回答内容が図２の画面例の「追加質問候補」欄の対象の質問に自動的に反映される。オペレータ３は、さらに、「追加質問候補」欄でまだ質問がされていない他の聞き返し（例えば、「具体的な操作は何でしょうか？」）について、顧客４に対して問い合わせる。このように聞き返しを繰り返して顧客４から回答を受け付けることで、顧客４からの問い合わせに係る十分な内容を取得することができ、対話コンテンツ１８の中から回答候補（および対応するナレッジコンテンツ５中のＦＡＱ）を動的に絞り込むことができる。

＜処理の内容（構築系処理）＞
構築系処理では、定期的に、もしくはユーザからの指示に基づいて、ＦＡＱ等のナレッジコンテンツ５から対話で利用する対話コンテンツ１８を生成する。ここでは、例えば、構文解析部１１および意味解析部１２によりナレッジコンテンツ５の各文章（問い合わせと回答）に対して構文解析と意味解析を行い、「目的語−述語」の関係を抽出して、動詞や名詞を聞き返し項目に設定するキーワードとして抽出する。これにより、実行系処理において、例えば、動詞からなる問い合わせについては「何を」を取得するための聞き返しを生成することができる。また、名詞からなる問い合わせについては「どうするのか」を取得するための聞き返しを生成することができる。

以上に説明したように、本発明の実施の形態１である対話型業務支援システム１によれば、顧客４からの電話での問い合わせに対して、その音声データをテキスト化した内容から、問い合わせの意図や意味を文法的に解釈し、回答候補を絞り込むことで、単なるキーワードマッチにとどまらない、意味を捉えた対話を実現し、ヘルプデスク業務やコミュニケータ業務を迅速かつ高精度に行うことが可能である。また、例えば、キーワードの入力やＦＡＱの検索、応対記録の作成等の手動による作業を、音声データに基づいて行うことで可能な限り自動化し、オペレータ３はほぼハンズフリーで顧客４への対応を行うことが可能となる。

（実施の形態２）
本発明の実施の形態２である対話型業務支援システムは、顧客４からの問い合わせに対する回答候補の抽出、およびその基礎となる対話コンテンツ１８の生成の手法が実施の形態１と若干異なるものである。システム構成については実施の形態１における図１の構成と基本的に同様であるため、再度の説明は省略する。

本実施の形態では、実施の形態１と同様に、対話コンテンツ１８の生成時および顧客４からの問い合わせの受け付け時に構文解析および意味解析を行い、問い合わせ文章の意味を解析した情報を取得する。本実施の形態では、さらに、解析ルール１７に文章の主題解析を行うためのルールを追加し、構文解析の結果に対して「５Ｗ２Ｈ」の情報を追加できるようにすることで回答候補の検索精度を向上させる。例えば、本実施の形態におけるようなＦＡＱ（ナレッジコンテンツ５）を絞り込むサービスを想定した場合、５Ｗ２ＨのうちのＷＨＡＴ（ヲ格・ガ格で接続される名詞）とＨＯＷ（動詞・形容詞・サ変名詞の動詞的活用）の１Ｗ１Ｈを把握することができれば、問い合わせの主題（「何をどうしたい」等）をある程度特定して回答候補を精度良く絞り込むことができると考えられる。

図５は、本実施の形態における構文解析処理の例について概要を示した図である。例えば、図中の最上段に示した「プランを変更したい」という問い合わせ（ナレッジコンテンツ５に含まれる質問内容もしくは顧客４からの実際の問い合わせ）の文章に対して、構文解析部１１により構文解析（形態素解析）を行った結果を次の段に示している。そして、意味解析部１２により問い合わせの意味内容を解析した結果（「変更（したい）」→「要望」）を次の段に示している。さらに、解析ルール１７に設定された主題解析ルールに基づいて５Ｗ２Ｈ（本実施の形態では１Ｗ１Ｈ）の情報を解析した結果（「プラン」→ＷＨＡＴ、「変更」→ＨＯＷ）を最下段に示している。

＜処理の内容（構築系処理）＞
図６は、本実施の形態における構築系処理の流れの例について概要を示したフロー図である。実施の形態１と同様に、構築系処理では、定期的に、もしくはユーザからの指示に基づいて、ナレッジコンテンツ５から対話コンテンツ１８を生成する。まず、ナレッジコンテンツ５の内容を取得し（Ｓ１１）、各問い合わせの文書について構文解析部１１による構文解析（Ｓ１２）および意味解析部１２による意味属性の抽出（Ｓ１３）を行う。その後、上述の図５の例に示したような主題解析を行う（Ｓ１４）。後述するように、１つの問い合わせの文章に主題が複数含まれる場合があり、この場合は、本質的な目的等に相当する主題（ＭＡＩＮ）と、その前提の内容等に相当する副題（ＳＵＢ）として特定する。

さらに、必要に応じて顧客４の感情を解析するようにしてもよい（Ｓ１５）。感情の解析は、例えば、予め解析ルール１７に設定された感情表現のパターンとのマッチングに基づいて行うことができる。そして、以上の解析結果に基づいて、顧客４からの問い合わせの内容をナレッジコンテンツ５と照合するための対話コンテンツ１８を出力する（Ｓ１６）。

＜処理の内容（実行系処理）＞
図７は、本実施の形態における実行系処理の流れの例について概要を示したフロー図である。実施の形態１の図３に示したフロー図と同様に、対話型業務支援システム１の音声認識部１５を介して、顧客からの問い合わせに係るテキストデータを受け付けると、構文解析部１１および意味解析部１２により、問い合わせの内容を文章として把握する（Ｓ２１）。把握した内容は、上述したように、例えば、図２の画面例における「お問い合わせ内容」欄にリアルタイムで表示する。表示された問い合わせ内容が適切ではない場合、オペレータ３が修正できるようにしてもよい。

問い合わせ内容が把握されると、そのテキストデータについて、構文解析部１１および意味解析部１２により意味内容の解析を行う（Ｓ２２）。ここでは、構文解析部１１により文章を単語に分解し、複合語化や品詞分類を行う。辞書データ１６を用いた類似語の統一を行ってもよい。

その後、問い合わせの文章を解析した結果に対して回答候補抽出部１３もしくは意味解析部１２により主題解析を行い、５Ｗ２Ｈ（本実施の形態ではＷＨＡＴとＨＯＷの１Ｗ１Ｈ）を特定する（Ｓ２４）。ＷＨＡＴとＨＯＷが特定できた場合、すなわち主題が特定できた場合は（Ｓ２４：Ｙｅｓ）、これに基づいて回答候補抽出部１３により対話コンテンツ１８から回答候補を抽出し（Ｓ２５）、応対支援Ｉ／Ｆ１４によってオペレータ端末３１に提示する。オペレータ３は、その内容に基づいて顧客４に対して回答する。

一方、主題が特定できなかった場合は（Ｓ２４：Ｎｏ）、後述するように、ＷＨＡＴとＨＯＷのそれぞれの特定状況に応じて、特定できていないものを特定するための聞き返しの内容を設定し（Ｓ２６）、応対支援Ｉ／Ｆ１４によってオペレータ端末３１に提示する。オペレータ３は、聞き返しの候補の中から状況に応じて適切な質問を選択して、これを顧客４に問い合わせる。聞き返しに対する顧客４からの回答を受け付けると（Ｓ３１）、その後は、受け付けた回答も含めた内容でステップＳ２２以降の処理を必要に応じて繰り返すことで、聞き返しを行いながら問い合わせの主題を特定し、回答候補を絞り込んでいく。

＜主題／副題による制御＞
上述したように、本実施の形態では、対話コンテンツ１８においてＷＨＡＴとＨＯＷの１Ｗ１Ｈからなる主題および副題を予め設定しておき、顧客４からの問い合わせについても同様に主題および副題を特定することで、問い合わせの意図を解釈した上でのマッチングを行うことを可能としている。

図８は、本実施の形態における対話コンテンツ１８に主題／副題を設定した場合の例について概要を示している。図８（ａ）では、ＦＡＱ（ナレッジコンテンツ５）に対して主題（ＭＡＩＮ）、副題（ＳＵＢ）を設定した対話コンテンツ１８に対して、顧客４からの問い合わせが主題（ＭＡＩＮ）の情報にマッチしない場合の聞き返しの例を示しており、図８（ｂ）では、主題（ＭＡＩＮ）の情報にマッチした場合の聞き返しの例を示している。

図８（ａ）では、例えば、「ＩＤ＝１６」のコンテンツである「携帯電話を紛失したので電話を止めたい。」というＦＡＱについて、主題解析を行った結果として、前提にすぎない「『携帯電話』を『紛失』」が副題（ＳＵＢ）に設定され、本質的な目的である「『電話』を『止める』」が主題（ＭＡＩＮ）に設定されたことを示している。同様に、「ＩＤ＝２４」のコンテンツである「携帯を紛失したので解約したい。」というＦＡＱについて、「『携帯』を『紛失』」が副題（ＳＵＢ）に設定され、「解約」が主題（ＭＡＩＮ）に設定されたことを示している。

ここで、顧客４からの問い合わせが「携帯をなくしてしまいました。」というものであった場合、構文解析および類似語の統一を行うと「『携帯』を『紛失』」となる。これを上述の対話コンテンツ１８とマッチングすると、「ＩＤ＝１６」、「ＩＤ＝２４」いずれに対しても副題（ＳＵＢ）の情報はマッチし、かつＷＨＡＴとＨＯＷのいずれも特定されるが、主題（ＭＡＩＮ）の情報はマッチしない、すなわち主題が不明な状態となる。この状態は、顧客４が本質的に何を問い合わせたいのか不明な状態であり、聞き返しとしては、主題（ＭＡＩＮ）を特定できるような内容とする。例えば、図８（ａ）の例では、副題（ＳＵＢ）がマッチした「ＩＤ＝１６」と「ＩＤ＝２４」のＦＡＱにおけるそれぞれの主題（ＭＡＩＮ）を選択的に質問してＷＨＡＴとＨＯＷを特定するための内容（「電話の停止をご希望でしょうか？解約をご希望でしょうか？」）とする。

また、図８（ｂ）では、例えば、「ＩＤ＝６０」のコンテンツである「データ通信端末を紛失してしまった。」というＦＡＱについて、主題解析を行った結果として、「『データ通信端末』を『紛失』」が主題（ＭＡＩＮ）に設定されたことを示している。ここで、顧客からの問い合わせが「データ通信端末をなくしてしまいました。」というものであった場合、構文解析および類似語の統一を行うと「『データ通信端末』を『紛失』」となる。これを上述の対話コンテンツ１８とマッチングすると、主題（ＭＡＩＮ）の情報にマッチし、かつＷＨＡＴとＨＯＷのいずれも特定される。この状態は、顧客４の問い合わせの意図を理解して回答候補を絞り込むことができた（図中の例では１つに特定できた）状態であり、聞き返しとしては、対象のＦＡＱ（「ＩＤ＝６０」）に係る回答を提示する内容（「かしこまりました。一時停止または…」）とする。

図９、図１０は、本実施の形態における聞き返しの生成方法の例について概要を示した図である。聞き返しの生成は、例えば、回答候補抽出部１３が回答候補の抽出と合わせて行ってもよいし、応対支援Ｉ／Ｆ１４が生成して図２の画面例にしおける「追加質問候補」欄に表示するようにしてもよい。

図９では、顧客４の問い合わせの内容が、対話コンテンツ１８において設定された主題（ＭＡＩＮ）と副題（ＳＵＢ）のいずれの情報にマッチしたかに応じた聞き返しのパターンの例を示している。例えば、主題（ＭＡＩＮ）、副題（ＳＵＢ）のいずれにもマッチした場合は、取得した主題（ＭＡＩＮ）の内容を主に聞き返すが、副題（ＳＵＢ）で取得できた情報についても候補として確認する。例えば、顧客４からの問い合わせが「携帯をなくしてしまいました。」というものであった場合、「携帯電話を紛失されたのですね？」のように取得した主題（ＭＡＩＮ）の内容を聞き返す（復唱する）。さらに、「緊急通話停止をご希望でしょうか？」や「解約をご希望でしょうか？」のように、取得できた副題（ＳＵＢ）の情報を聞き返してもよい。なお、単に復唱する聞き返しについては、例えば、図２の画面例の「追加質問候補」欄への表示を省略してもよい。

また、主題（ＭＡＩＮ）にのみマッチした場合は、取得した主題（ＭＡＩＮ）の内容を聞き返す（復唱する）。複数マッチした場合はいずれかを特定するための選択肢により確認する。また、副題（ＳＵＢ）にのみマッチした場合は、マッチしたＦＡＱにおいて取得できなかった主題（ＭＡＩＮ）の情報を元に、取得したい内容を確認する。例えば、顧客４からの問い合わせが「返金申請書」というものであった場合、「再発行をご希望でしょうか？」のようにマッチしたＦＡＱにおいて対応する主題（ＭＡＩＮ）の内容を聞き返す。

また、主題（ＭＡＩＮ）、副題（ＳＵＢ）のいずれにもマッチしなかった場合は、情報が取得できなかった旨を伝え、再度確認する。例えば、顧客４からの問い合わせが意味不明の内容（テキスト化された結果が日本語として解析できない文字列である等）であった場合（かつオペレータ３自身も内容を理解できなかった場合）は、「申し訳ございません。ご質問に該当する情報が見つかりません。よろしければ、より詳しい情報をお伝えいただけませんでしょうか？」のように聞き返す。

図１０では、聞き返しの文章を生成する際のパターンの例を示している。本実施の形態では、問い合わせにマッチしたＦＡＱにおける主題（ＭＡＩＮ）のＷＨＡＴおよびＨＯＷの情報を組み合わせることで、聞き返しの文字列を自動生成する。例えば、図示するように、ＨＯＷが名詞（サ変名詞）の場合、「（ＷＨＡＴ『の』）ＨＯＷ『をご希望』…」のように生成する。また、ＨＯＷが動詞の場合、「（ＷＨＡＴ『を』）ＨＯＷ『たい』…」のように生成する。また、ＨＯＷが存在しない場合、「ＷＨＡＴ『をご希望』…」のように生成する。このような聞き返しにより、主題（ＭＡＩＮ）のＷＨＡＴとＨＯＷのうち取得できていないものについて、自然な対話を通して取得することができる。

以上に説明したように、本発明の実施の形態２である対話型業務支援システム１によれば、対話コンテンツ１８の生成時および顧客４からの問い合わせの受け付け時に構文解析および意味解析を行い、問い合わせ文章の意味を解析した情報を取得する。さらに、解析ルール１７に文章の主題解析を行うためのルールを追加し、構文解析の結果に対して「５Ｗ２Ｈ（本実施の形態では１Ｗ１Ｈ）」の情報を追加できるようにする。これにより、問い合わせの主題に係るＷＨＡＴおよびＨＯＷの取得状況に応じて不足分を取得するための適切な聞き返しを行うことができ、対話コンテンツ１８に対する回答候補の検索精度を向上させることができる。

上述の実施形態（実施の形態１および実施の形態２）では、顧客４からの電話での問い合わせに対して即時に対応するヘルプデスク業務やコミュニケータ業務を、オペレータ３が行う情報処理システムについて述べた。これに代えて、顧客４からのテキスト入力による問い合わせに対応するヘルプデスク業務やコミュニケータ業務を、オペレータ３がテキスト入力により応答する情報処理システム（例えば、テキストチャットのコンタクトセンターを有する情報処理システム）に適用するようにしてもよい。すなわち、顧客４側もオペレータ３側も音声を介さずに、テキストによる対話で問い合わせおよびその回答をする情報処理システムに適用するようにしてもよい。

例えば、上述の実施形態では、音声認識部１５が、顧客４とオペレータ３との対話による音声データをテキストデータに変換する場合について述べたが、顧客４がチャット等により入力された問い合わせに係る文章のテキストデータや、オペレータ３により入力された当該問い合わせの対応に係るテキストデータを取得するようにしてもよい。例えば、上述の音声認識部１５を備える代わりに、顧客４およびオペレータ３により入力されたテキストを取得するテキスト取得部を備えるようにしてもよい。

また、オペレータ３が対象のＦＡＱについて実際に回答しているか否かを、当該テキスト取得部により把握されたオペレータ３の入力内容から自動的に把握し、実際に回答している場合には、ナレッジコンテンツ５中の対象のＦＡＱに対して「採用フラグ」を立てる等により記録するようにしてもよい。さらに、顧客４がその内容に理解・納得しているか否かを顧客４のテキスト入力内容から自動的に把握し、理解している場合には「解決フラグ」を立てる等により記録するようにしてもよい。また、抽出されたＦＡＱが役立ったか否かの情報をオペレータ３に入力させるようにしてもよい。

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、ある実施の形態の構成の一部を他の実施の形態の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施の形態の構成に他の実施の形態の構成を加えることも可能である。また、各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。

また、上記の各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部または全部を、例えば、集積回路で設計する等によりハードウェアで実現してもよい。また、上記の各構成、機能等は、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行することによりソフトウェアで実現してもよい。各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリやハードディスク、ＳＳＤ（Solid State Drive）等の記録装置、またはＩＣカード、ＳＤカード、ＤＶＤ等の記録媒体に置くことができる。

また、上記の各図において、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、必ずしも実装上の全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際にはほとんど全ての構成が相互に接続されていると考えてもよい。

本発明は、顧客からの問い合わせに対して回答する業務を支援する対話型業務支援システムに利用可能である。

１…対話型業務支援システム、２…ＣＴＩサーバ、３…オペレータ、４…顧客、５…ナレッジコンテンツ、
１１…構文解析部、１２…意味解析部、１３…回答候補抽出部、１４…応対支援Ｉ／Ｆ、１５…音声認識部、１６…辞書データ、１７…解析ルール、１８…対話コンテンツ、１９…対話ログ、
３１…オペレータ端末

Claims (5)

1. 顧客からの問い合わせに対して回答を行うオペレータに回答候補を提示する対話型業務支援システムであって、
   前記顧客と前記オペレータとの間における問い合わせに関するテキストデータを取得するテキストデータ取得部と、
   問い合わせに係る文章について所定の解析ルールに基づいて構文解析および意味解析をそれぞれ行う構文解析部および意味解析部と、
   問い合わせとこれに対する回答候補の情報が蓄積されたナレッジコンテンツ記録部に記録された各問い合わせに係る文章に対して前記構文解析部および前記意味解析部により解析を行った結果に基づく第１の情報を記録する対話コンテンツ記録部と、
   前記テキストデータにおける前記顧客からの問い合わせに係る文章に対して前記構文解析部および前記意味解析部により解析を行った結果に基づく第２の情報、および前記対話コンテンツ記録部に記録された前記第１の情報と前記第２の情報とのマッチングの結果に基づいて、前記対話コンテンツ記録部に記録された回答候補の抽出、および／または回答候補を特定するための聞き返しの内容の設定を行う回答候補抽出部と、
   前記顧客からの問い合わせに係る前記テキストデータの内容、前記回答候補抽出部により抽出された回答候補、および設定された聞き返しの内容に係る情報を、前記オペレータが使用する情報処理端末の画面上にリアルタイムで表示する応対支援インタフェース部と、を有する、対話型業務支援システム。
2. 請求項１に記載の対話型業務支援システムにおいて、
   前記対話コンテンツ記録部に記録された前記第１の情報には、各問い合わせに係る文章に対して聞き返しの項目毎に設定されたキーワードと、問い合わせに係る文章と設定された各キーワードとの関連度の情報と、を含み、
   前記回答候補抽出部は、前記第２の情報に基づいて前記対話コンテンツ記録部に記録された各問い合わせに対して全文検索を行って得られた結果に対応する、前記対話コンテンツ記録部に記録された関連度が所定の閾値以上の回答候補について、聞き返しの項目毎に、キーワードが設定されている回答候補の関連度の合計を取得し、関連度の合計が最も大きい聞き返しの項目について、各回答候補に設定されたキーワードに基づいて聞き返しの内容を設定する、対話型業務支援システム。
3. 請求項１に記載の対話型業務支援システムにおいて、
   前記対話コンテンツ記録部に記録された前記第１の情報には、各問い合わせに係る文章に対して解析された、主題を特定するためのヲ格もしくはガ格で接続される名詞からなるＷＨＡＴ情報と、動詞もしくは形容詞もしくはサ変名詞の動詞的活用からなるＨＯＷ情報と、からなる１Ｗ１Ｈの情報を含み、
   前記回答候補抽出部は、前記第２の情報に基づいて前記対話コンテンツ記録部に記録された前記第１の情報とマッチングを行って１Ｗ１Ｈの情報を取得し、１Ｗ１Ｈの取得状況に応じて、取得できていない１Ｗ１Ｈに係る情報を取得するための聞き返しの内容を設定する、対話型業務支援システム。
4. 請求項１に記載の対話型業務支援システムにおいて、
   前記テキストデータにおける前記オペレータの問い合わせの対応の内容に基づいて、前記オペレータが、前記回答候補抽出部により抽出された回答候補の内容を前記顧客に対して回答したか否かを判定し、回答している場合には、前記ナレッジコンテンツ記録部に蓄積された前記回答候補に対応するエントリに対して、回答に用いられた旨の情報を設定する、対話型業務支援システム。
5. 請求項１に記載の対話型業務支援システムにおいて、
   前記テキストデータにおける前記顧客の入力の内容に基づいて、前記顧客が、前記回答候補抽出部により抽出された回答候補の内容に係る前記オペレータによる対応に対して理解しているか否かを判定し、理解している場合には、前記ナレッジコンテンツ記録部に蓄積された前記回答候補に対応するエントリに対して、問い合わせが解決した旨の情報を設定する、対話型業務支援システム。

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