JP2020047007A - 業務分析サーバ、業務分析方法、および業務分析プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】サービスを提供する移動機器による業務の効率改善を促進させる。【解決手段】シナリオに基づいて移動機器を制御して業務を行う移動機器システムにおける業務を分析するための業務分析サーバは、制御部と、業務の効果を表す業務指標値を管理する業務指標値データベースと、業務指標値の変化を時系列データとして管理する業務指標値履歴データベースとを含む記憶部とを有する。制御部は、業務指標値の中から改善対象の業務指標値が指定されると、シナリオの実行状況を表すシナリオ実行情報を受信し、業務指標値履歴データベースとシナリオ実行情報を参照して、改善対象の業務指標値とシナリオの相関を分析し、改善対象の業務指標値との相関値が所定条件を満たす対象シナリオをシナリオ実行情報から抽出し、対象シナリオを修正するための修正シナリオを生成する。【選択図】図１４

Description

本発明は、業務分析サーバ、業務分析方法、および業務分析プログラムに関する。

あらゆる機器をインターネットに接続し、種々のサービスを提供するＩｏＴ（Internet of Things）技術が普及しつつある。インターネットに接続される機器の数が急速に増加する中、コミュニケーションを用いて人間に種々のサービスを提供するロボットシステムの技術開発が行われている。

ロボットはモータやアクチュエータ等による移動機能を備えた移動機器の一例であり、ロボットに搭載されたセンサー類によるデータ収集が可能である。また、ロボット外部のセンサーやカメラと連携して、機能を拡張することができる。ロボットおよびロボットシステムを導入する目的は、人間の業務を代替させ、労働力の充足を測るほか、ロボットおよびロボットシステムを通じて業務に関するデータを収集し、これを分析することで潜在的な業務効率の改善方法を模索することが挙げられる。業務効率を改善するには、ロボットシステムを通じて各種データの収集を行い、ロボットの行動を最適化する必要がある。

ロボットの行動を最適化する技術として、視覚や聴覚等の外部環境の認識結果やロボットの内部状態等からロボットがおかれている状況を統合的に判断して、次の行動を選出する制御システムが提案されている（例えば特許文献１）。また、複数のシナリオから最も優先順位の高いシナリオを選択し、実行するロボット制御方式が提案されている（例えば特許文献２）。

国際公開第２００３／０７８１１３号 特開２０１３−１５８８６９号公報

特許文献１に記載の技術は、ロボットに対して視覚や聴覚等の多くの外部環境の認識情報を基に実行した行動を評価し、次の行動を制御している。従って、総合判断が非常に複雑になることから行動統制がとりにくく、複雑な動作をするロボットには適用できない、という課題がある。また、ロボットの行動制御の目的は、ロボットの行動が人間に対して自然と感じられるようにする点に主眼が置かれており、ロボットを通じて何かしらの業務に対して効率を改善するものではない。

また、特許文献２に記載の技術は、産業用ロボットを利用分野としており、動作を実現するためのシナリオの優先順位は、シナリオ実行に要する時間や平均速度、成功率から導出した動作効率で決定している。従って、単純な作業のシナリオで動作するロボットには適用できるが、窓口業務や接客等の複雑な作業のシナリオで動作するロボットには適用できない、という課題がある。

本発明は、上述の課題に鑑み、サービスを提供する移動機器による業務の効率改善を促進させることを目的とする。

かかる課題を解決するため本発明においては、シナリオに基づいて移動機器を制御して業務を行う移動機器システムにおける前記業務を分析するための業務分析サーバは、制御部と、前記業務の効果を表す業務指標値を管理する業務指標値データベースと、前記業務指標値の変化を時系列データとして管理する業務指標値履歴データベースとを含む記憶部とを有し、前記制御部は、前記業務指標値の中から改善対象の業務指標値が指定されると、前記シナリオの実行状況を表すシナリオ実行情報を受信し、前記業務指標値履歴データベースと前記シナリオ実行情報を参照して、前記改善対象の業務指標値と前記シナリオの相関を分析し、前記改善対象の業務指標値との相関値が所定条件を満たす対象シナリオを前記シナリオ実行情報から抽出し、前記対象シナリオを修正するための修正シナリオを生成する。

本発明によれば、サービスを提供する移動機器による業務の効率改善を促進させることができる。

移動機器向けデータ分析システムの構成例を示すブロック図。 ロボットの構成例を示すブロック図。 ロボットが管理するデータの構成例を示す図。 サービス機器の構成例を示すブロック図。 サービス機器が管理するデータの構成例を示す図。 データ収集ゲートウェイの構成例を示すブロック図。 データ収集ゲートウェイが管理するデータの構成例を示す図。 シナリオ制御サーバの構成例を示すブロック図。 シナリオ制御サーバが管理するデータの構成例を示す図。 メディア処理サーバの構成例を示すブロック図。 メディア処理サーバが管理するデータの構成例を示す図。 データ管理サーバの構成例を示すブロック図。 データ管理サーバが管理するデータの構成例を示す図。 業務分析サーバの構成例を示すブロック図。 業務分析サーバが管理するデータの構成例を示す図。 メディア処理結果に応じてロボットがシナリオを実行する処理例を示すシーケンス図。 サービス機器の処理結果に応じてロボットがシナリオを実行する処理例を示すシーケンス図。 データ管理サーバが各種データを収集する処理例を示すシーケンス図。 業務分析処理例を示すフローチャート。 第一のシナリオ修正の処理例を示すフローチャート。 第二のシナリオ修正の処理例を示すフローチャート。 業務分析処理例を示すシーケンス図。 シナリオ修正の際に用いられるＧＵＩの構成例を示す図。 移動機器向けデータ分析システムの構成の変形例を示すブロック図。 ロボットの構成の変形例を示すブロック図。 ロボットが管理するデータの構造の変形例を示す図。 業務分析サーバ、シナリオ制御サーバ、メディア処理サーバ、データ管理サーバの各サーバを実現するためのコンピュータのハードウェア構成例を示す図。

以下、図面に基づいて本発明の実施例を詳述する。以下の実施例は、本発明を限定するものではない。また以下の実施例を説明するための各図面において同一の符号は同一或いは類似の機能を備えた構成要素または処理を示し、後出の説明を省略する。また実施例および各変形例は、本発明の技術思想の範囲内かつ整合する範囲内で一部または全部を組合せることができる。

（移動機器向けデータ分析システムの構成）
図１は、移動機器向けデータ分析システムの構成例を示すブロック図である。移動機器向けデータ分析システム１Ｓは、移動機器が設置されているサービス拠点１０１と、各種サーバが設置されている運用管理センタ１００とから成る。運用管理センタ１００には、移動機器の動作を制御するシナリオ制御サーバ９と、移動機器が収集する音声、画像、言語等の各種メディアを処理した処理結果を返すメディア処理サーバ８と、システムにおいて収集可能なデータを蓄積および管理するデータ管理サーバ３と、蓄積されたデータを分析して業務分析を実現する業務分析サーバ５とが設置されている。サービス拠点１０１と運用管理センタ１００とはネットワーク１で接続されている。

サービス拠点１０１にはサービス提供において主要な役割を果たす移動機器が設置される。移動機器には様々な形態があるが、ここでは自律移動が可能なロボット２−１〜２−Ｍ（以降ロボット２と総称）を対象として説明する。なお、移動機器には、コミュニケーションを用いて人間にサービスを提供するロボットに限定されるものではなく、ドローンや自動運転車のように広範囲を移動可能な機器も含まれる。

ロボット２はロボット制御端末２１を含み、ロボット２自身の機構制御とサービス制御を実行する。ロボット制御端末２１はサーバのようにアプリケーションの実行に特化しているわけではなく、アプリケーションの実行に利用可能なＣＰＵ（Central Processing Unit）等の処理装置や、内部記憶装置（メモリ）、外部記憶装置（ストレージ）等の計算機資源は限られている。このため、多くのサービスの実行は外部に設置したサービス機器６−１〜６−Ｎ（以下サービス機器６と総称）と連携して行う。

サービス機器６はサービス拠点１０１に設置され、ロボット２と構内ＬＡＮ７で接続される。ロボット２およびサービス機器６はシステム稼働時に様々なデータを収集する。サービス機器６は、収集したデータを、データ収集ゲートウェイ４を通じて、運用管理センタ１００に設置されたデータ管理サーバ３に送信する。データ管理サーバ３、業務分析サーバ５は運用管理センタ１００に設置され、自システムの構成要素として運用されるものを用いるほか、外部に公開されたクラウド上で運営されたサーバを用いる場合もある。

次に、移動機器向けデータ分析システム１Ｓを構成する各装置について詳しく説明する。

（ロボットの構成）
図２は、ロボットの構成例を示すブロック図である。ロボット２は、ロボット制御端末２１と、制御対象のカメラ２９１、モータ２９２、マイク２９３、スピーカー２９４、アクチュエータ２９５、各種センサー２９６から成り、ロボット制御端末２１と制御対象の各デバイスは、ロボット制御端末２１の外部入出力インターフェース２９を通じて接続される。各種センサー２９６には距離センサーや測域センサー等が含まれる。ロボット制御端末２１はバス２８に接続された制御部（ＣＰＵ）２２と、メモリ等の内部記憶装置２６と、ハードディスク等の外部記憶装置２４と、ネットワークインターフェース２０とを有し、ネットワークインターフェース２０を介して外部と通信を行う。

内部記憶装置２６には、ロボットの機構、姿勢、および移動等を制御するロボット制御プログラム２６１と、サービスの実行を制御するシナリオ実行プログラム２６３と、ロボットが収集する各種データを送信するデータ送信プログラム２６５とを記憶する。

これらのプログラムに加えて、ロボット２はロボットの状態に関する情報を管理するロボット情報データベース（ＤＢ：Data Base）２６７を備える。ロボット情報ＤＢ２６７は、システムの規模やロボット制御端末２１の処理性能等に応じて、外部記憶装置２４に格納してもよい。ロボット情報ＤＢ２６７は内部記憶装置２６にインストールされているロボット制御プログラム２６１およびシナリオ実行プログラム２６３によって読み書きが行われる。制御部（ＣＰＵ）２２が内部記憶装置２６に保存されたロボット制御プログラム２６１およびシナリオ実行プログラム２６３にアクセスすることで、ロボット２の制御機能が実現される。

（ロボット情報ＤＢ）
図３は、ロボットが管理するデータの構成例を示す図である。図３はロボット２の内部記憶装置２６に格納されるロボット情報ＤＢ２６７のデータ構成例を表す。ロボット状態ＤＢ２６５はロボット２自身の状態に関する情報を管理するデータベースであり、ロボット２が設置されているサービス拠点１０１の拠点識別子と、システム内においてロボット２を一意に特定するロボット識別子と、ロボット２の拠点内のＸ座標およびＹ座標と、ロボット２を構成する各種部品の状態（ロボット構成部品状態）と、ロボット２が実行中のシナリオを特定するシナリオ識別子と、実行中のシナリオにおいて発生したイベントを特定するイベント識別子と、このイベントの発生日時とを含む。

拠点識別子は拠点を一意に識別する識別子であり、例えば拠点の名称、あるいはシステムの命名規則に従って設定された文字列等が指定される。ロボット２には自己位置推定機能があり、レーザーレンジファインダ等を用いて周囲の壁と自身の距離を測定することで、サービス拠点１０１内の自身の位置（Ｘ座標、Ｙ座標）を判定できる。

ロボット２はカメラ２９１と、モータ２９２と、マイク２９３と、スピーカー２９４と、アクチュエータ２９５と、各種センサー２９６とを備えるため、これらの構成部品の情報を保持する。ロボット構成部品状態としては、これらの構成部品の稼働状態や、モータ２９２の回転角度等が挙げられる。

ロボット２はサービスを実行するために、シナリオと呼ばれる、一連の動作を規定したプログラムを実行する。シナリオは提供するサービスに応じた機能を提供する。例えば商業施設において店舗の案内をするシナリオ、空港において観光案内をするシナリオ等がある。

ロボット情報ＤＢ２６７は、ロボット２が実行中のシナリオを特定するためのシナリオ識別子を管理する。シナリオは、実行中に発生した特定の事象をイベントとしてロボット情報ＤＢ２６７に記録することができる。例えば商業施設における店舗案内のシナリオにおいては、顧客を検出した、顧客が行きたい店舗名を音声認識によって特定した、顧客が購入したい商品名を画像処理によって特定した、顧客が店舗の説明を聞いてロボットから離れた、等の事象が挙げられる。ロボット情報ＤＢ２６７はこれらのイベントについて、イベントを特定する識別子とイベントの発生日時を保存する。

（サービス機器の構成）
図４は、サービス機器の構成例を示すブロック図である。サービス機器６は、サービス機器制御端末６１と、外部の各種情報を取得する各種センサー６９１とから成り、サービス機器制御端末６１と各種センサー６９１は、サービス機器制御端末６１の外部入出力インターフェース６９を通じて接続される。

各種センサー６９１は目的に応じて選択され、例えば人間の接近を検出する人感センサー、温度を検出する温度センサー、画素センサー等が挙げられる。画素センサーを搭載した場合、サービス機器６は画像処理機能を備えたカメラとして実装されるケースもある。

サービス機器制御端末６１は、バス６８に接続された制御部（ＣＰＵ）６２と、メモリ等の内部記憶装置６６と、ハードディスク等の外部記憶装置６４と、ネットワークインターフェース６０とを有し、ネットワークインターフェース６０を介して外部と通信を行う。

内部記憶装置６６には、各種センサー６９１を通じて取得したデータを分析および加工することで各種のイベント情報を抽出するサービス機器制御プログラム６６１が記憶される。内部記憶装置６６はさらに、サービス機器６の状態を管理するサービス機器情報データベース（ＤＢ）６６５を備える。サービス機器情報ＤＢ６６５は、システムの規模やサービス機器制御端末６１の処理性能等に応じて、外部記憶装置６４に格納してもよい。サービス機器情報ＤＢ６６５は内部記憶装置６６にインストールされているサービス機器制御プログラム６６１によって読み書きが行われる。制御部（ＣＰＵ）６２が内部記憶装置６６に保存されたサービス機器制御プログラム６６１にアクセスすることで、サービス機器６の制御機能が実現される。

（サービス機器情報ＤＢ）
図５は、サービス機器が管理するデータの構成例を示す図である。図５はサービス機器制御端末６１の内部記憶装置６６に格納されるサービス機器情報ＤＢ６６５の構造を表す。サービス機器情報ＤＢ６６５の構造は、データ収集ゲートウェイ４の内部記憶装置４６上にあるサービス機器情報ＤＢ４６３と同様であるため、詳細な説明は図７を参照して後述する。

（データ収集ゲートウェイの構成）
図６は、データ収集ゲートウェイの構成例を示すブロック図である。データ収集ゲートウェイ４は、バス４８に接続された制御部（ＣＰＵ）４２と、メモリ等の内部記憶装置４６と、ハードディスク等の外部記憶装置４４と、ネットワークインターフェース４０とを有し、ネットワークインターフェース４０を介して外部と通信を行う。

内部記憶装置４６には、サービス機器の情報を管理するサービス機器情報管理プログラム４６１と、サービス機器情報を格納するサービス機器情報ＤＢ４６３とが記憶される。サービス機器情報管理プログラム４６１は外部記憶装置４４にインストールされ、制御部（ＣＰＵ）４２によって必要時に起動される。また、サービス機器情報ＤＢ４６３は、システムの規模やデータ収集ゲートウェイ４の処理性能等に応じて、外部記憶装置４４に格納してもよい。

サービス機器情報ＤＢ４６３は内部記憶装置４６にインストールされているサービス機器情報管理プログラム４６１によって読み書きが行われる。制御部（ＣＰＵ）４２が内部記憶装置４６に保存されたサービス機器情報管理プログラム４６１にアクセスすることで、データ収集ゲートウェイ４はサービス機器の管理処理を実行する。

（サービス機器情報ＤＢ）
図７は、データ収集ゲートウェイが管理するデータの構成例を示す図である。図７はデータ収集ゲートウェイ４の内部記憶装置４６に格納されるサービス機器情報ＤＢ４６３の構造を表す。サービス機器情報ＤＢ４６３はサービス拠点１０１ごとにサービス機器の情報を管理するデータベースであり、システム内でサービス拠点１０１を一意に特定する拠点識別子と、サービス提供に必要な機器を特定するサービス機器識別子と、サービス機器が検出したイベントを特定するイベント識別子と、イベントの発生日時と、サービス機器の位置情報とを含む。これらの情報は定期的に運用管理センタ１００のデータ管理サーバ３に送信される。

（シナリオ制御サーバの構成）
図８は、シナリオ制御サーバの構成例を示すブロック図である。シナリオ制御サーバ９はバス９８に接続された制御部（ＣＰＵ）９２と、メモリ等の内部記憶装置９６と、ハードディスク等の外部記憶装置９４と、ネットワークインターフェース９０とを有し、ネットワークインターフェース９０を介して外部との通信を行う。

内部記憶装置９６は、ロボット２の動作シナリオを制御するシナリオ制御プログラム９６１を記憶する。制御部（ＣＰＵ）９２が内部記憶装置９６に保存されたシナリオ制御プログラム９６１にアクセスすることで、シナリオ制御サーバ９はロボットのシナリオ制御処理を実行する。

これらのプログラムに加えて、内部記憶装置９６は、ロボットを制御するシナリオの状態）を管理するシナリオ情報ＤＢ９６５と、シナリオの実行状況（例えば主としてイベントに関する情報を管理するシナリオ実行情報ＤＢ９６７を備える。これらの各データベースは、システムの規模やシナリオ制御サーバ９の処理性能等に応じて、外部記憶装置９４に格納してもよい。

（シナリオ情報ＤＢおよびシナリオ実行情報ＤＢ）
図９は、シナリオ制御サーバが管理するデータの構成例を示す図である。図９はシナリオ制御サーバ９の内部記憶装置９６に格納するシナリオ情報ＤＢ９６５およびシナリオ実行情報ＤＢ９６７の構造を表す。シナリオ情報ＤＢ９６５の内容はデータ管理サーバ３のシナリオ情報ＤＢ３６４と同様であり、シナリオ実行情報ＤＢ９６７の内容はデータ管理サーバ３のシナリオ実行情報ＤＢ３６７と同様であるため、詳細な説明は図１３を参照して後述する。

（メディア処理サーバの構成）
図１０は、メディア処理サーバの構成例を示すブロック図である。メディア処理サーバ８はバス８８に接続された制御部（ＣＰＵ）８２と、メモリ等の内部記憶装置８６と、ハードディスク等の外部記憶装置８４と、ネットワークインターフェース８０とを具備し、ネットワークインターフェース８０を介して外部との通信を行う。

内部記憶装置８６は、各種のメディア処理を行うプログラムとして音声処理プログラム８６１と、画像処理プログラム８６３と、言語処理プログラム８６５とを記憶する。制御部（ＣＰＵ）８２が内部記憶装置８６に保存された各プログラムにアクセスすることで、メディア処理サーバ８は各種メディア処理を実行する。これらのプログラムに加えて、メディア処理サーバ８はメディア処理の結果を格納するメディア処理情報ＤＢ８６７を備える。メディア処理情報ＤＢ８６７は、システムの規模やメディア処理サーバ８の処理性能等に応じて、外部記憶装置８４に格納してもよい。

（メディア処理情報ＤＢ）
図１１は、メディア処理サーバが管理するデータの構成例を示す図である。図１１はメディア処理サーバ８の内部記憶装置８６に格納されるメディア処理情報ＤＢ８６７の構造を表す。メディア処理情報ＤＢ８６７の内容はデータ管理サーバ３のメディア処理情報ＤＢ３６９と同様であるため、詳細な説明は図１３を参照して後述する。

（データ管理サーバの構成）
図１２は、データ管理サーバの構成例を示すブロック図である。データ管理サーバ３はバス３８に接続された制御部（ＣＰＵ）３２と、メモリ等の内部記憶装置３６と、ハードディスク等の外部記憶装置３４と、ネットワークインターフェース３０とを有し、ネットワークインターフェース３０を介して外部と通信を行う。

内部記憶装置３６は、データ管理機能を提供するデータ管理プログラム３６１を記憶する。データ管理プログラム３６１は外部記憶装置３４にインストールされ、制御部（ＣＰＵ）３２によってシステムの稼働開始時に起動される。

データ管理プログラム３６１に加えて、データ管理サーバ３はサービス拠点１０１の情報を管理する拠点情報ＤＢ３６２と、サービス拠点１０１に設置されたロボット２の情報を管理するロボット情報ＤＢ３６３と、ロボット２を制御するシナリオの状態を管理するシナリオ情報ＤＢ３６４と、サービス機器の情報を管理するサービス機器情報ＤＢ３６５と、シナリオの実行状況（例えば主としてイベントに関する情報）を管理するシナリオ実行情報ＤＢ３６７と、ロボット２およびメディア処理サーバ８を通じて実行された音声や画像等のメディア処理の結果を格納するメディア処理情報ＤＢ３６９とを備える。これらの各データベースは、システムの規模やデータ管理サーバ３の処理性能等に応じて、外部記憶装置３４に格納してもよい。各データベースは内部記憶装置３６にインストールされているデータ管理プログラム３６１によって読み書きが行われる。制御部（ＣＰＵ）３２が内部記憶装置３６に保存されたデータ管理プログラム３６１にアクセスすることで、データ管理サーバ３はデータ管理処理を実行する。

（データ管理サーバが管理する各ＤＢ）
図１３は、データ管理サーバが管理するデータの構成例を示す図である。図１３はデータ管理サーバ３の内部記憶装置３６に記憶される各データベースの構造を表す。

拠点情報ＤＢ３６２はサービス拠点１０１の情報を管理するデータベースであり、サービス拠点１０１を一意に特定する拠点識別子と、サービス拠点１０１の見取り図を特定する拠点マップ識別子とを含む。拠点マップはＸ座標およびＹ座標に関するデータを持ち、ロボット２はマップ内の自身の位置を自己位置推定によって把握できる。

一般的にサービス拠点１０１は、用途によって複数の物理的ブロックに区分けされることが多い。例えば、商業施設であれば店舗ごとに一定のスペースを占有して来訪客にサービスを提供する。この複数の物理的ブロックを区別するため、拠点情報ＤＢ３６２は拠点マップにおけるＸ座標の範囲およびＹ座標の範囲と、これらの座標範囲に対応した場所識別子と、場所識別子で特定される場所で提供される業種の識別子と、業務の識別子とをさらに管理する。業種は業務の大分類を示すものであり、業務はある業種における特定の業務を表す。

ロボット情報ＤＢ３６３の内容はロボット２のロボット情報ＤＢ２６７の内容と同様であるため、説明を割愛する。

シナリオ情報ＤＢ３６４は、シナリオが稼働しているロボット２が設置された拠点を表す拠点識別子と、ロボット２を特定するロボット識別子と、ロボット２の動作を制御しているシナリオを特定するシナリオ識別子と、シナリオ中の状態を表す状態識別子と、シナリオが実現する業務を特定する業務識別子と、このロボット情報の入力元が何れのロボット２またはサービス機器６であるかを表す入力元識別子と、状態識別子で表される状態においてロボットが実行したアクションを特定するアクション識別子と、アクションの実行日時と、アクションの持続時間と、アクション実行後に遷移する遷移先状態とを含む。

シナリオはロボットが能動的に行う行動（アクション）の時系列で表される。アクションの内容としては、ロボットが目の前にいる人間に発話した、人間の音声を認識した、人間の質問内容を理解して返答した、人間に対して手を振った等が挙げられる。アクションの持続時間はアクションの所要時間を設定する。ロボット２が腕を上げるというアクションを実行する場合、腕を真横から真上に３秒間で上げる場合と、５秒間で上げる場合の動作は異なる。ロボット２の機体の移動を例にとれば、アクションの持続時間はロボットの移動速度の制御に用いられるし、ロボット２の発話を例にとれば、アクションの持続時間は発話スピードに影響する。

サービス機器情報ＤＢ３６５の内容はデータ収集ゲートウェイ４のサービス機器情報ＤＢ４６３の内容に、ロボット識別子を加えたものである。ロボット識別子は、サービス機器６と関連したロボット２を識別するものであるが、サービス機器６とロボット２の関連性を識別する方法としては、サービス機器６の設置位置と、ロボット情報ＤＢ３６３が管理するロボット２のＸ座標およびＹ座標を用いて、ロボット２がサービス機器６の所定範囲内の近傍にある時に関連したとみなし、対応するロボット識別子をサービス機器情報ＤＢ３６５のロボット識別子に格納する、という方法がある。

シナリオ実行情報ＤＢ３６７はシナリオの実行中に発生したイベントの情報を管理するデータベースであり、シナリオが稼働しているロボット２が設置された拠点を表す拠点識別子と、ロボット２を特定するロボット識別子と、ロボット２の動作を制御しているシナリオを特定するシナリオ識別子と、シナリオの実行中に発生したイベントを特定するイベント識別子と、イベント発生日時と、イベントがシステム運用者にとって利益および不利益の何れをもたらすかを表すイベント成否を含む。

イベントとはシナリオの特定の状態に遷移することによって発生する、サービス上特定の意味をもつ状態遷移を表す。例えば、商業施設において来訪客に商品の説明をするケースについて検討すると、来訪客がロボット２の説明の結果、商品の購入につながれば、商品購入というイベントが発生する。商品の購入はシステム運用者にとって望ましい結果であるため、イベントがシステム運用者に利益をもたらすとしてイベント成否に正の数値が格納される。発生したイベントがシステム運用者にとって望ましくない結果の場合は、イベント成否には負の数値が格納される。例えば来訪客が商品の説明を最後まで聞かず商品も購入せずに帰ってしまった、来訪客が怒り出してしまった、等のケースが該当する。

メディア処理情報ＤＢ３６９はメディア処理の結果を格納するデータベースであり、シナリオが稼働しているロボット２が設置された拠点を表す拠点識別子と、ロボット２を特定するロボット識別子と、ロボット２の動作を制御しているシナリオを特定するシナリオ識別子と、処理対象のメディア種別と、処理内容およびその処理結果と、処理確度とを含む。

ロボット２は人間に対してサービスを提供するため、人間がコミュニケ―ションに用いるメディアを処理する必要がある。主として音声、画像、言語の３つに大別され、それぞれのメディアに関連した処理内容がデータとして格納される。音声であれば音声認識や雑音除去等、画像であれば人物検出や性別検出、年齢推定等、言語であれば自然言語処理や翻訳等が例として挙げられる。メディア処理は１００％正確に処理されるとは限らず、場合によっては確度（正確性）が担保されないような結果を返す場合もある。例えば音声認識が８０％の確度であれば、音声認識結果のうち８０％は正しいが、音声認識結果のうち２０％は認識誤りである。そこで、処理結果と併せて処理確度もメディア処理情報ＤＢ３６９で管理する。

（業務分析サーバの構成）
図１４は、業務分析サーバの構成例を示すブロック図である。業務分析サーバ５はバス５８に接続された制御部（ＣＰＵ）５２と、メモリ等の内部記憶装置５６と、ハードディスク等の外部記憶装置５４と、ＧＵＩ（図２３を参照して後述）等を表示する表示装置５５ａが接続された表示制御部５５と、ネットワークインターフェース５０とを有し、ネットワークインターフェース５０を介して外部との通信を行う。内部記憶装置５６は、データ分析により業務分析を行ってシステムの業務改善施策を抽出する業務分析プログラム５６１を記憶する。制御部（ＣＰＵ）５２が、表示装置５５ａに表示されたＧＵＩ（Graphical User Interface）を介して業務分析実行者により設定入力された業務改善試行条件に基づいて内部記憶装置５６に保存された業務分析プログラム５６１にアクセスすることで、業務分析サーバ５はシステムを通じた業務分析を実行する。

業務分析プログラム５６１に加えて、業務分析サーバ５は業務改善施策の適用履歴を管理する業務改善履歴ＤＢ５６３と、改善したい業務指標値を管理する業務指標値ＤＢ５６５と、業務指標値の変化を時系列データとして管理する業務指標値履歴ＤＢと、シナリオと業務指標値との関係を表すシナリオ属性情報ＤＢ５６９とを含む。これらの各データベースは、システムの規模や業務分析サーバ５の処理性能等に応じて、外部記憶装置５４に格納してもよい。

（業務分析サーバが管理するＤＢ）
図１５は、業務分析サーバが管理するデータの構成例を示す図である。図１５は業務分析サーバ５の内部記憶装置５６に格納される各データベースの構造を表す。

業務改善履歴ＤＢ５６３は、システムを通じて実行された業務指標値の改善履歴に関する情報を管理し、ロボット２が配置されているサービス拠点１０１の識別子と、ロボット２の識別子と、場所の識別子と、業務を特定する業務識別子と、改善された業務指標値の識別子と、改善に寄与したシナリオを特定するシナリオ識別子と、シナリオの修正内容と、改善施策の試行期間と、業務指標値の改善幅と、業務改善の適用日時とを含む。

業務指標値ＤＢ５６５は改善対象となる業務指標値に関する情報を管理するデータベースであり、ロボット２を通じてサービスを提供している拠点の識別子と、改善対象の業務指標値を表す業務識別子とを含む。

業務指標値とはサービス提供者が享受を期待する利益であり、端的な例としては商業施設における店舗の売上や集客率等である。システムが提案した業務改善施策が効果を上げることは必ずしも保証できないため、一定の試行期間を見て効果を検証した後、効果が認められた場合にこの業務改善施策を適用する必要がある。このため、各業務指標値には推奨される試行期間が存在する。業務指標値ＤＢ５６５ではこれをシナリオ修正試行期間として管理する。

また、改善したい業務指標値と関連性の深いシナリオを抽出するには相関分析を行うが、相関の度合いによってシナリオの修正方法は異なるものとなる。これを実現するため、業務指標値ＤＢ５６５は業務指標値とシナリオの関連度を測る閾値をシナリオ関連度閾値１、シナリオ関連度閾値２、およびシナリオ関連度閾値３の３つに分けて管理している。

業務指標値履歴ＤＢ５６７は業務指標値の変遷を時系列データとして管理するデータベースで、拠点を特定する拠点識別子と、検証対象の業務指標値識別子と、観測された業務指標値と、業務指標値の観測日時とを含む。

シナリオ属性情報ＤＢ５６９はシナリオと検証対象の業務指標値を管理するデータベースであり、拠点識別子と、シナリオ識別子と、検証対象の業務指標値識別子と、観測された業務指標値と、業務指標値の観測日時とを含む。

続いて、実施例の移動機器向けデータ分析システム１Ｓの全体の動作について説明する。先ず図１６のシーケンス図を用いて、ロボット２がシナリオを実行する基本的な処理について説明する。

（メディア処理結果に応じてロボットがシナリオを実行する処理）
図１６は、メディア処理結果に応じてロボットがシナリオを実行する処理例を示すシーケンス図である。ロボット２はシナリオ制御サーバ９が管理するシナリオに従って動作する。シナリオへの入力はロボット２を通じて収集した音声、画像、言語等のメディア情報や、サービス機器６から出力された処理結果等がある。

ロボット２は、マイク２９３やカメラ２９１を通じて収集したメディア情報（メディアデータ）を、メディア処理サーバ８に送信する（ステップＳ１−０１）。メディア処理サーバ８は、ステップＳ１−０１で送信されたメディア情報を受信すると、受信したメディア情報の種類（音声、画像、言語等）に応じたメディア処理を実施する（ステップＳ１−０２）。メディア情報が音声であれば、元の音声から雑音を除去して音声認識率を上げる処理を行ったり、音声認識をして音声をテキストに変換したりする処理が考えられる。

メディア処理サーバ８は、１つ以上のメディア処理により目的の処理結果を得た後、処理結果をメディア処理情報ＤＢ８６７へ格納する（ステップＳ１−０３）。その後、メディア処理サーバ８はメディア処理結果をシナリオ制御サーバ９へ送信する（ステップＳ１−０４）。シナリオ制御サーバ９は、受信したメディア処理結果と、ロボット２に対するシナリオの状態に基づき、ロボットが次に実行すべきアクションを決定して、決定結果をシナリオ制御結果としてロボット２に送信する（ステップＳ１−０５）。

シナリオ制御結果にはロボット２がアクションを実行するために必要な制御パラメータが含まれている。アクションの内容が発話であれば、ロボット２が発話すべき内容が音声ファイルで格納されており、ロボット２は音声ファイルを再生することで目的を達成する。アクションの内容が腕ふり、うなずき等の動作モーションであれば、シナリオ制御結果はモータを制御するための回転角度を含む。アクションが移動であれば、目的地のＸ座標、Ｙ座標が制御パラメータとしてシナリオ制御サーバ９からロボット２へ渡される。

ロボット２にシナリオ制御結果を送信したシナリオ制御サーバ９は、一連の処理において得られたシナリオ情報およびシナリオ実行情報をシナリオ情報ＤＢ９６５およびシナリオ実行情報ＤＢ９６７へそれぞれ格納する（ステップＳ１−０６）。

シナリオ制御結果を受信したロボット２は、指定された制御パラメータに従ってアクションを実行し（ステップＳ１−０７）、アクションの実行結果をロボット情報として、ロボット情報ＤＢ２６７に格納する（ステップＳ１−０８）。シナリオ制御サーバ９はロボット２のアクション実行後に、シナリオの状態遷移を実行する（ステップＳ１−０９）。

（サービス機器の処理結果に応じてロボットがシナリオを実行する処理）
シナリオ制御はロボット２自身からの入力のほか、サービス機器６からの入力を用いる場合がある。図１７は、サービス機器の処理結果に応じてロボットがシナリオを実行する処理例を示すシーケンス図である。図１７はサービス機器６からの入力により、シナリオ制御およびシナリオの状態遷移が発生する例を示している。

サービス機器６はサイネージ等の情報を提示する出力デバイスとして利用できるものもあるが、典型的には環境カメラや人感センサー等の外部の事象を何かしらのイベントとして検出するデバイスを想定している。例えば、サービス機器６が環境カメラであり、環境カメラが撮像範囲内に来訪客が入ってきたことを検出したとする。サービス機器６は、処理結果をデータ収集ゲートウェイ４経由でシナリオ制御サーバ９へ送信する（ステップＳ４−０１およびＳ４−０２）。

データ収集ゲートウェイ４は、サービス機器６から受信したサービス機器処理結果をサービス機器情報としてサービス機器情報ＤＢ４６３へ格納する（ステップＳ４−０３）。サービス機器処理結果を受信したシナリオ制御サーバ９は、受信したサービス機器処理結果と、ロボット２に対するシナリオの状態に基づき、ロボット２が次に実行すべきアクションを決定して、決定結果をシナリオ制御結果としてロボット２に送信する（ステップＳ４−０４）。その後のステップＳ４−０５〜Ｓ４−０８の処理は、図１６のステップＳ１−０６〜Ｓ１−０９と同様である。

図１６および図１７の処理を繰り返すことでロボット２を制御するシナリオは進行し、ロボット２、サービス機器６、シナリオ制御サーバ９、およびメディア処理サーバ８にはシナリオの進行に伴って各種データが蓄積される。これら各種データは、次の図１８に示すように、所定の周期またはタイミングでデータ管理サーバ３に送信される。

（データ管理サーバが各種データを収集する処理）
図１８は、データ管理サーバが各種データを収集する処理例を示すシーケンス図である。図１８はロボット２、データ収集ゲートウェイ４、シナリオ制御サーバ９、およびメディア処理サーバ８がデータ管理サーバ３に分析用のデータを送信する様子を示している。

ロボット２がロボット情報ＤＢ２６７で管理しているロボット情報は、ロボット２からデータ管理サーバ３へ送信される（ステップＳ２−０１）。サービス機器６がサービス機器情報ＤＢ６６５で管理しているサービス機器情報はデータ収集ゲートウェイ４のサービス機器情報ＤＢ４６３で集約されて管理されており、データ収集ゲートウェイ４からデータ管理サーバ３へ送信される（ステップＳ２−０２）。

メディア処理サーバ８がメディア処理情報ＤＢ８６７で管理しているメディア処理情報は、メディア処理サーバ８からデータ管理サーバ３へ送信される（ステップＳ２−０３）。シナリオ制御サーバ９がシナリオ情報ＤＢ９６５で管理しているシナリオ情報、およびシナリオ実行情報ＤＢ９６７で管理しているシナリオ実行情報は、シナリオ制御サーバ９からデータ管理サーバ３に送信される（ステップＳ２−０４およびＳ２−０５）。

ステップＳ２−０１、Ｓ２−０２、Ｓ２−０３、Ｓ０２−０４、およびＳ２−０５でこれらの各種データを受信したデータ管理サーバ３は、受信した各種データを対応するデータベースへ格納する（ステップＳ２−０６）。各種データの送信はロボット２、データ収集ゲートウェイ４、シナリオ制御サーバ９、メディア処理サーバ８毎に異なる周期、またはタイミングで行われ、データ管理サーバ３がデータを保存するタイミングもさまざまである。

なお図１８のステップＳ２−０６では全てのデータを受信してからデータ管理サーバ３はデータを対応するデータベースに格納しているが、実際の処理においては全てのデータが順序良く送信されるとは限らず、データを到着した順番にその都度データの格納を行う場合もありうる。

（業務分析処理）
次に、業務分析サーバ５がデータ管理サーバ３に蓄積された各種データを用いて業務改善施策を抽出するための業務分析処理について説明する。図１９は、業務分析処理例を示すフローチャートである。

業務分析処理において、先ず、業務分析サーバ５は、業務分析者が業務分析サーバ５に接続された表示装置５５ａに表示されているＧＵＩ（図２３を参照して後述）を介して、業務分析者により入力された業務分析対象のサービス拠点１０１と、改善対象の業務指標値と、業務指標値の改善目標値と、試行期間とを受け付ける（ステップＦ１−０１）。

業務指標値は、ビジネス上の業績を表す指標値であり、改善することで業績向上につながるものである。業績指標値は、売上や来客数や集客率等の直接的な効果が測定できる指標の他、顧客満足度や商品満足度等の間接的に効果を測る指標も含まれる。業務指標値は、その他のデータと同様に、何らかの方法で定期的に計測可能であることが求められる。例えば業務指標値が売上であれば、サービス拠点１０１での売買履歴や会計情報を管理する業務システムと連動することで、定期的に取得することができる。これらの業務指標値は、業務分析サーバ５の業務指標値履歴ＤＢ５６７で時系列データとして管理されている。

ステップＦ１−０１で改善対象の業務指標値が選択されると、業務分析サーバ５は業務指標値履歴ＤＢ５６７で管理されている業務指標値の時系列データと、データ管理サーバ３のシナリオ実行情報ＤＢ３６７を用いて相関分析を行い、業務指標値と相関性の高いシナリオをシナリオ実行情報ＤＢ３６７から抽出する。

ここで、業務指標値との相関を、業務指標値ＤＢ５６５で管理される３つの閾値、シナリオ関連度閾値１、シナリオ関連度閾値２、およびシナリオ関連度閾値３を用いて分類する。これらの閾値は、シナリオ関連度閾値１＞シナリオ関連度閾値２＞シナリオ関連度閾値３の大小関係を有する。業務分析サーバ５は、業務指標値との相関値がシナリオ関連度閾値１以上であるシナリオは、業務指標値との関連性が高いため、特に修正を行わず利用を継続する（ステップＦ１−０２）。これにより、業務指標値の改善に寄与しない修正シナリオを生成せず、効率的にシナリオ修正を行うことができる。

また業務指標値との相関値がシナリオ関連度閾値２以上かつシナリオ関連度閾値１未満のシナリオは、動作モーションの実行タイミングや発話における間の取り方等、軽微な修正でシナリオの成功率が高まる、即ちシナリオ実行情報ＤＢ３６７のイベント成否における成功例が増加することが期待される。そこで、業務分析サーバ５は、業務指標値との相関がシナリオ関連度閾値２以上、シナリオ関連度閾値１未満のシナリオについては第一のシナリオ修正を試行する（ステップＦ１−０３）。

また業務指標値との相関値がシナリオ関連度閾値３以上かつシナリオ関連度閾値２未満のシナリオについては、シナリオに対して抜本的な対策をする必要があると考えられる。例えば、来訪客が知りたい情報に対応したコンテンツがシナリオ上で欠落しているケースが考えられる。このようなケースについては、メディア処理情報を解析してシナリオの改善を図るという第二のシナリオ修正を試行する（ステップＦ１−０４）。

なお業務指標値との相関値がシナリオ関連度閾値３未満のシナリオについては、業務指標値との関連性が低いと判断し、ステップＦ１−０５で後述する試行期間にわたるサービスの実施時に利用しないようにする。あるいは、業務指標値との相関がシナリオ関連度閾値３未満のシナリオは、ステップＦ１−０１で入力を受け付けた業務指標値に寄与しないものとして、実際のサービス提供時に利用するシナリオから除外することで、業務指標値に寄与しないシナリオに基づいてロボット２を制御する無駄を排除してもよい。第一シナリオ修正の試行および第二のシナリオ修正の試行の詳細については後述する。

業務分析サーバ５は、上述の第一のシナリオ修正の試行および第二のシナリオ修正の試行の何れか一方または両方を組合せたシナリオ修正の試行を適用し、ＧＵＩ（図２３参照）で指定された試行期間にわたってサービスを実施し、業務指標値を記録する（ステップＦ１−０５）。試行期間が経過した後、業務分析サーバ５は、業務指標値が改善したか、即ち業務指標値の改善の有無を判定する（ステップＦ１−０６）。これにより、１または複数のシナリオ修正の試行に基づくサービス実施による業務指標値の改善の有無を、１回の試行期間で効率的に検証できる。ここでは、業務指標値の改善とは、ステップＦ１−０１で受け付けた業務指標値の改善目標値が達成されたこととするが、業務指標値の改善目標値の達成に限らず、業務指標値が所定数値以上または所定比率以上改善した場合であってもよい。

業務指標値が改善されていれば（ステップＦ−１０６：ＹＥＳ）、業務分析サーバ５は、実施したシナリオ修正の試行を採用するため、選択したシナリオ修正を永続化させる。業務分析サーバ５は、この選択したシナリオ修正を、ロボット２を制御するシナリオに反映させてサービス提供を継続すると共に、今回の修正履歴を業務改善履歴ＤＢ５６３へ保存する（ステップＦ１−０８）。

業務指標値が改善されていなければ（ステップＦ１−０６：ＮＯ）、業務分析サーバ５は、選択したシナリオに対する修正試行を破棄し、別のシナリオに対してシナリオの修正を試行し、再度、この別のシナリオの修正の試行に応じた試行期間にわたってサービスを実施して、業務指標値を記録する（ステップＦ１−０７、Ｆ１−０３、Ｆ１−０４、Ｆ１−０５）。

（第一のシナリオ修正の処理）
図２０は、第一のシナリオ修正の処理例を示すフローチャートである。図２０は図１９のステップＦ１−０３の処理の詳細を示すものであり、業務分析処理において、業務指標値との関連がシナリオ関連度閾値２以上かつシナリオ関連度閾値１未満のシナリオに対する第一のシナリオ修正の施策の詳細処理フローを示す。サービスを実現するシナリオには、望ましい結果と望ましくない結果があり、それらはシナリオ実行情報ＤＢ３６７のイベント成否として管理されている。

望ましい結果とは、シナリオが開始から最後まで順調に処理され、顧客の欲しい情報が得られたり、あるいはサービス提供者が提供したいサービスが利用されたり、商品が購入されたりした等の事象が発生することである。望ましくない結果は、必ずしも望ましい結果の逆の事象というわけではなく、例えば来訪客がロボットとのコミュニケーションをうまく取れずに、シナリオが最後まで行かずに途中で終了した等のケースが考えられる。ロボット２と人とのコミュニケーションは人間同士のコミュニケーションと異なる部分があり、一息間を入れてからでないとロボットが音声認識に失敗したりする場合がある。このような望ましくない結果に至る事象を解決する手段はいくつか考えられるが、最も実現が簡単なのはシナリオの実行においてモーションの持続時間を長くする、あるいは次のモーションまでの待機時間を長くすることで、ロボットに適した会話タイミングを自然な形で実現することである。

図２０に示す第一のシナリオ修正施策の決定処理において、業務分析サーバ５は、先ず、業務指標値との相関が第二の閾値以上かつ第一の閾値未満である修正対象のシナリオと類似の改善例があるかどうか業務改善履歴ＤＢ５６３を検索する（ステップＦ２−０１）。類似の改善例とは、業務改善履歴ＤＢ５６３で管理されている業務改善履歴のうち、修正対象のシナリオと、業務指標値識別子、業務識別子、場所識別子、およびシナリオ修正内容が一致する業務改善履歴を意味する。業務指標値識別子、業務識別子、および場所識別子は、業務改善履歴ＤＢ５６３で管理されている。

業務指標値識別子は、シナリオ識別子を用いてシナリオ属性情報ＤＢ５６９を検索して得ることができる。業務識別子は、シナリオ識別子を用いてシナリオ情報ＤＢ３６４を検索して得ることができる。また、場所識別子は、シナリオ実行情報ＤＢ３６７のロボット識別子を用いてロボット情報ＤＢ３６３を検索してロボットのＸ座標およびＹ座標を抽出して、抽出したロボットのＸ座標およびＹ座標を用いて拠点情報ＤＢ３６２を検索することで得ることができる。

業務分析サーバ５は、修正対象のシナリオと類似の過去の改善例がある場合は（ステップＦ２−０１：ＹＥＳ）、過去の改善例と類似している修正対象のシナリオのうち最も業務指標値と相関の高いシナリオを修正対象として選択する（ステップＦ２−０２）。業務分析サーバ５は、修正対象のシナリオと類似の過去の改善例がない場合は（ステップＦ２−０１：ＮＯ）、修正対象のシナリオの中で業務指標値との相関が最も高いシナリオを選択する（ステップＦ２−０３）。このように、過去の改善事例を参照することで、より早い的確な業務指標値の改善が期待される。

ステップＦ２−０２またはＦ２−０３で修正対象シナリオとしてシナリオを選択後、業務分析サーバ５は、修正対象シナリオに対応したシナリオ情報をシナリオ情報ＤＢ３６４から、修正対象シナリオに対応したシナリオ実行情報をシナリオ実行情報ＤＢ３６７からそれぞれ抽出する（ステップＦ２−０４）。そして業務分析サーバ５は、シナリオ実行情報ＤＢ３６７から抽出したシナリオ実行情報のイベント成否を指標値として相関分析を実施する（ステップＦ２−０５）。そして業務分析サーバ５は、ステップＳ２−０５の分析結果として、負値のイベント成否、即ち望ましくない結果に対して正の相関をもつアクションを抽出する（ステップＦ２−０６）。つまり業務分析サーバ５は、ステップＦ２−０６により、抽出したアクションの負の影響度を抑えるように修正を加えることで、シナリオの修正施策（修正シナリオ）を生成する（ステップＦ２−０７）。

ここでアクションの負の影響度を抑える修正としては、例えば、アクションの実行速度を長くすることや、次アクションの待機時間を長くする等の修正施策が考えられる。ロボットとのコミュニケーションにおいては、会話タイミングがずれたり、いつロボットに話しかけてよいかを判断しにくかったり等の理由で、会話がスムーズに進まない等の事象が考えられるため、例えば会話を始める前の待機時間を長めに設定する、あるいは逆に会話前のモーションの動作速度を速める等の修正を行い、会話タイミングを合わせることで、人間とロボットの会話が、人間同士の会話と同様に自然に行われるような効果が期待できる。業務分析サーバ５は、ステップＦ２−０７で修正を実行した後、修正したシナリオで業務指標値の改善効果を検証することになる。

（第二のシナリオ修正の処理）
図２１は、第二のシナリオ修正の処理例を示すフローチャートである。図２１は図１９のステップＦ１−０５の処理の詳細を示すものであり、業務分析処理において、業務指標値との関連がシナリオ関連度閾値３以上かつシナリオ関連度閾値２未満のシナリオに対する、第二のシナリオ修正施策の詳細処理フローを示す。業務指標値との相関がシナリオ関連度閾値２未満であるようにそれほど高くないシナリオについては、モーションや発話タイミングの修正といった、比較的軽微な修正での対応は難しく、抜本的な改善が必要と考えられる。

例えば、シナリオ実行においてロボット２が想定外の質問を受けた場合、ロボット２はその質問に適切に答えられないため、ユーザはロボット２との会話を途中で終了して去ってしまうことが考えられる。ロボット２が質問に適切に答えられないのは、質問に対する答えを保持していないからである。このような事象は、メディア処理サーバ８が管理するメディア処理情報ＤＢ８６７で管理されるメディア処理情報の処理確度の低さとして現れる。

このように処理確度が低いメディア処理情報に対する対応機能を実装することで、シナリオの成功率を高めることが第二のシナリオ修正施策の目的である。図２１に示す第一のシナリオ修正施策の決定処理におけるステップＦ３−０１、Ｆ３−０２、Ｆ３−０３の処理は、図２０のステップＦ２−０１、Ｆ２−０２、Ｆ２−０３それぞれと同様である。

ステップＦ３−０２またはＦ３−０３で修正対象シナリオとしてシナリオを選択後、業務分析サーバ５は、修正対象シナリオに対応するメディア処理情報をメディア処理情報ＤＢ３６９から抽出する（ステップＦ３−０４）。次に、業務分析サーバ５は、ステップＦ３−０４で抽出したメディア処理情報に対してさらに、処理確度が所定閾値以下のメディア処理情報を抽出する（ステップＦ３−０５）。このとき、業務分析サーバ５は、ステップＦ３−０５で抽出したメディア処理情報に対応するシナリオを表示装置５５ａに表示する等して提示する。これにより、シナリオ開発者は、ステップＦ３−０２またはＦ３−０３で選択された修正対象シナリオのうち、抜本的な改善が必要なシナリオを容易に認識できる。

処理確度が低いメディア処理とは、メディアを処理するための学習データが足りない、あるいは想定外の質問で対応できない等の理由でシナリオが正常に動作しないことが考えられるので、抽出したメディア処理に対する修正施策が実施される（ステップＦ３−０６）。メディア処理に対する修正施策は、シナリオ開発者が手動でシナリオを修正することを想定する。例えば学習データの追加や、新たな質問文とそれに対する返答の追加が考えられる。

例えば、小売店等でのシステム運用では、小売店が取り扱う商品に関する情報提供を実施することが一般的であるが、人間は小売店で売っている商品の他に、その商品と関連性の高い別の商品に関する質問をすることが考えられる。別の商品が小売店で取り扱っていない商品の場合、その商品に関する情報、例えばどのような販売店で取り扱っているか、その販売店はどこにあるか等に関する情報を追加することで、その後のサービスを円滑に運用することが可能になる。業務分析サーバ５は、メディア処理に対する修正施策の実施が完了すると、修正したシナリオで試行期間にわたりサービスを実施し、業務指標値の変化を記録して検証する。

（業務分析処理）
次に、上述した業務分析処理の一連の流れを説明する。図２２は、業務分析処理例を示すシーケンス図である。業務分析処理において、業務分析サーバ５は、先ず、ＧＵＩ（図２３参照）を介して、業務改善対象のサービス拠点１０１と、改善対象の業務指標値との選択を受け付けると共に、改善対象の業務指標値の目標値の入力を受け付ける（ステップＳ３−０１）。次に業務分析サーバ５は、業務分析に必要なデータをデータ管理サーバ３に要求して取得する（ステップＳ３−０２およびＳ３−０３）。

業務分析に必要なデータとは、拠点情報ＤＢ３６２、ロボット情報ＤＢ３６３、シナリオ情報ＤＢ３６４、サービス機器情報ＤＢ３６５、シナリオ実行情報ＤＢ３６７、メディア処理情報ＤＢそれぞれで管理される情報のうち、ステップＳ３−０１で選択した業務改善対象のサービス拠点１０１に対応した拠点識別子を持つデータを指す。業務分析サーバ５は、図１９、図２０および図２１のフローチャートに示す処理フローに従って、シナリオ修正施策を作成し（ステップＳ３−０４）、このシナリオ修正施策に沿って修正したシナリオをシナリオ制御サーバ９に送信する（ステップＳ３−０９）。

シナリオ制御サーバ９は、所定の試行期間にわたって、修正されたシナリオでサービス提供を行う（ステップＳ３−０６）。業務分析サーバ５は、ステップＳ３−０６の試行期間にわたる修正シナリオの試行中に、改善対象の業務指標値を観測し記録する（ステップＳ３−０７）。業務分析サーバ５は、ステップＳ３−０７において観測し記録した業務指標値の増減幅に応じてシナリオ修正施策の適用可否を判断する（ステップＳ３−０８）。業務分析サーバ５は、ステップＳ３−０７において観測し記録したシナリオの業務指標値の増減幅がシナリオ修正可に該当する場合は、シナリオ修正適用要求をシナリオ制御サーバ９に送信して（ステップＳ３−０９）、業務改善対象のシナリオに実施した修正施策を永続化させる（ステップＳ３−１０）。試行期間にわたって修正シナリオを実施し、改善対象の業務指標値の改善効果を観測した上でシナリオ修正施策の適用可否を判断することで、業務指標値の改善効果がある修正施策を適切に永続化させることができる。

（シナリオ修正の際に用いられるＧＵＩ）
図２３は、シナリオ修正の際に用いられるＧＵＩの構成例を示す図である。図２３は業務改善を実施する際に、業務改善の試行条件を設定するために業務分析者が操作する、表示装置５５ａに表示されるＧＵＩ５５ａ１のイメージである。業務分析者は、業務改善を実施するにあたり、業務改善対象のサービス拠点１０１をプルダウンメニュー５５ａ１ａから選択入力し、業務改善対象の業務指標値をプルダウンメニュー５５ａ１ｂから選択入力する。

さらに業務分析者は、プルダウンメニュー５５ａ１ｂから選択入力した業務指標値の改善目標値を入力フィールド５５ａ１ｃから入力する。試行期間は、業務指標値ＤＢ５６５で管理されるシナリオ修正試行期間に該当し、プルダウンメニュー５５ａ１ｂから選択入力した業務指標値に応じた期間が自動で設定されるが、業務分析者が必要に応じて手入力で変更してもよい。

必要な情報が入力された後、業務分析者によりシナリオ修正案作成ボタン５５ａ１ｅが押下されると、第一シナリオ修正案リスト５５ａ１ｆに、図２０に示す第一のシナリオ修正の処理で生成された、アクション持続期間の修正を含む対象シナリオの修正案が表示される。第二シナリオ修正案リスト５５ａ１ｇについては、対象シナリオの情報が表示されるが、対象シナリオの修正案までは自動で生成されないため、必要に応じて業務分析者が手動で対象シナリオの修正案を反映する必要がある。

また第一シナリオ修正案リスト５５ａ１ｆまたは第二シナリオ修正案リスト５５ａ１ｇに対象シナリオの修正案が表示されると、プルダウンメニュー５５ａ１ｂで選択入力された業務改善対象の業務指標値の改善に対する第一シナリオ修正案リスト５５ａ１ｆおよび第二シナリオ修正案リスト５５ａ１ｇによる各修正の寄与率が第一シナリオ修正適用寄与率表示部５５ａ１ｈおよび第二シナリオ修正適用寄与率表示部５５ａ１ｉそれぞれに表示される。

なお第一シナリオ修正適用寄与率表示部５５ａ１ｈに表示される第一シナリオ修正適用寄与率および第二シナリオ修正適用寄与率表示部５５ａ１ｉに表示される第二シナリオ修正適用寄与率は、例えば第一シナリオ修正と第二シナリオ修正とをそれぞれ単独で適用した場合の業務指標値の各増減値を算出し、この各増減値の比としてもよい。

以上の実施例は、サービス拠点に存在する種々のサービス機器とロボットが連携したロボットシステムに適用でき、業務分析者が選択した業務指標値の改善を達成するシナリオを抽出し、試行を経て業務指標値の改善に貢献したシナリオの修正案を提案して効果を検証することで、ロボットシステムを導入した場合の受付、案内、販売促進等の業務の効率改善を促進することができる。またロボットシステム導入の効果を可視化することができ、ロボットシステムの導入促進を図ることができる。

（実施例の変形例）
図２４は、移動機器向けデータ分析システムの構成の変形例を示すブロック図である。図２５は、ロボットの構成の変形例を示すブロック図である。図２６は、ロボットが管理するデータの構造の変形例を示す図である。

本実施例でのシステム構成および装置構成においては、シナリオ制御がロボット２の外部で行われるという前提としていたが、シナリオ制御サーバ９の機能がロボット２に内包される構成もとり得る。図２４はシナリオ制御機能がロボット２に実装された変形例の移動機器向けデータ分析システム１ＳＢのシステム構成図である。図１のシステム構成図と比べて、運用管理センタ１００Ｂにおいてシナリオ制御サーバ９が設置されず省略された構成となっている。

図２５に示すように、変形例２のロボット２Ｂの構成は、ロボット２がデータ管理するデータベースとして、シナリオ情報ＤＢ２６８およびシナリオ実行情報ＤＢ２６９が追加される。ロボット２Ｂが内部記憶装置２６で管理するロボット情報ＤＢ２６７、シナリオ情報ＤＢ２６８およびシナリオ実行情報ＤＢ２６９の構造は図２６に示すとおりであり、図３、図９および図１３で既出のため、詳細な説明は省略する。

（各サーバを実現するコンピュータの構成）
図２７は、業務分析サーバ、シナリオ制御サーバ、メディア処理サーバ、データ管理サーバの各サーバを実現するためのコンピュータのハードウェア構成例を示す図である。業務分析サーバ５、シナリオ制御サーバ９、メディア処理サーバ８、データ管理サーバ３を実現するコンピュータ１０００は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）５３０と、ＲＡＭ（Random Access Memory）等のメモリ１０４０と、入力装置１０６０（例えばキーボード、マウス、タッチパネル等）と、出力装置１０７０（例えば外部ディスプレイモニタに接続されたビデオグラフィックカード）とが、メモリコントローラ１０５０を通して相互接続される。

コンピュータ１０００において、例えば業務分析サーバ５を実現するためのプログラムがＩ／Ｏ（Input／Output）コントローラ１０２０を介してＳＳＤ（Solid State Drive）やＨＤＤ（Hard Disk Drive）等の外部記憶装置１０８０から読み出されて、ＣＰＵ１０３０およびメモリ１０４０の協働により実行されることにより、業務分析サーバ５が実現される。あるいは、業務分析サーバ５を実現するためのプログラムは、ネットワークインターフェース１０１０を介した通信により外部のコンピュータから取得されてもよい。コンピュータ１０００を用いて、シナリオ制御サーバ９、メディア処理サーバ８、およびデータ管理サーバ３の実現方法も、業務分析サーバ５と同様に実現される。

なお本発明は上述の実施例に限定されるものではなく、様々な変形例を含む。例えば、上述の実施例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ない。また矛盾しない限りにおいて、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成で置き換えたり、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えたりすることも可能である。また各実施例の構成の一部について、追加、削除、置換、統合、および分割をすることが可能である。また実施例で示した各処理は、処理効率または実装効率に基づいて適宜分散または統合してもよい。

１Ｓ，１ＳＢ 動機器向けデータ分析システム
１ ネットワーク
２，２−１〜２Ｍ，２Ｂ， ロボット
３ データ管理サーバ
４ データ収集ゲートウェイ
５ 業務分析サーバ
６，６−１〜６−Ｎ サービス機器
７ 構内ＬＡＮ
８ メディア処理サーバ
９ シナリオ制御サーバ
２０ ネットワークインターフェース
２１ ロボット制御端末
２２ 制御部（ＣＰＵ）
２４ 外部記憶装置
２６ 内部記憶装置
２８ バス
２９ 出力インターフェース
３０ ネットワークインターフェース
３２ 制御部（ＣＰＵ）
３４ 外部記憶装置
３６ 内部記憶装置
３８ バス
４０ ネットワークインターフェース
４２ 制御部（ＣＰＵ）
４４ 外部記憶装置
４６ 内部記憶装置
４８ バス
５０ ネットワークインターフェース
５２ 制御部（ＣＰＵ）
５４ 表示制御部
５４ 外部記憶装置
５５ 表示制御部
５５ａ 表示装置
５６ 内部記憶装置
５８ バス
６０ ネットワークインターフェース
６１ サービス機器制御端末
６２ 制御部（ＣＰＵ）
６４ 外部記憶装置
６６ 内部記憶装置
６８ バス
６９ 外部入出力インターフェース
８０ ネットワークインターフェース
８２ 制御部（ＣＰＵ）
８４ 外部記憶装置
８６ 内部記憶装置
８８ バス
９０ ネットワークインターフェース
９２ 制御部（ＣＰＵ）
９４ 外部記憶装置
９６ 内部記憶装置
９８ バス
１００，１００Ｂ 運用管理センタ
１０１ サービス拠点
２６１ ロボット制御プログラム
２６３ シナリオ実行プログラム
２６５ データ送信プログラム
２６７ ロボット情報ＤＢ
２９１ カメラ
２９２ モータ
２９３ マイク
２９４ スピーカー
２９５ アクチュエータ
２９６ 各種センサー
３６１ データ管理プログラム
３６２ 拠点情報ＤＢ
３６３ ロボット情報ＤＢ
３６４ シナリオ情報ＤＢ
３６５ サービス機器情報ＤＢ
３６７ シナリオ実行情報ＤＢ
３６９ メディア処理情報ＤＢ
４６１ サービス機器情報管理プログラム
４６３ サービス機器情報ＤＢ
５６１ 業務分析プログラム
５６３ 業務改善履歴ＤＢ
５６５ 業務指標値ＤＢ
６６１ サービス機器制御プログラム
シナリオ実行情報 サービス機器ＤＢ
６９１ 各種センサー
８６１ 音声処理プログラム
８６３ 画像処理プログラム
８６５ 言語処理プログラム
９６１ シナリオ制御プログラム
９６５ シナリオ情報ＤＢ
９６７ シナリオ実行情報ＤＢ
１０００ コンピュータ
１０１０ ネットワークインターフェース
１０２０ コントローラ
１０４０ メモリ
１０５０ メモリコントローラ
１０６０ 入力装置
１０７０ 出力装置
１０８０ 外部記憶装置

Claims (13)

1. シナリオに基づいて移動機器を制御して業務を行う移動機器システムにおける前記業務を分析するための業務分析サーバであって、
   制御部と、
   前記業務の効果を表す業務指標値を管理する業務指標値データベースと、前記業務指標値の変化を時系列データとして管理する業務指標値履歴データベースとを含む記憶部と
   を有し、
   前記制御部は、
   前記業務指標値の中から改善対象の業務指標値が指定されると、前記シナリオの実行状況を表すシナリオ実行情報を受信し、
   前記業務指標値履歴データベースと前記シナリオ実行情報を参照して、前記改善対象の業務指標値と前記シナリオの相関を分析し、
   前記改善対象の業務指標値との相関値が所定条件を満たす対象シナリオを前記シナリオ実行情報から抽出し、
   前記対象シナリオを修正するための修正シナリオを生成する
   ことを特徴とする業務分析サーバ。
2. 前記制御部は、
   前記改善対象の業務指標値との相関値が第一のシナリオ関連度閾値以上である前記対象シナリオについては、該対象シナリオを修正するための前記修正シナリオを生成しないことを特徴とする請求項１に記載の業務分析サーバ。
3. 前記制御部は、
   前記改善対象の業務指標値との相関値が前記第一のシナリオ関連度閾値未満かつ第二のシナリオ関連度閾値以上である前記対象シナリオについて、前記移動機器の動作を制御するシナリオの状態を表すシナリオ情報に含まれる該移動機器の動作を規定するアクションの持続時間を修正するための前記修正シナリオを生成することを特徴とする請求項２に記載の業務分析サーバ。
4. 前記記憶部は、シナリオ修正内容を含む前記業務指標値の改善履歴を管理する業務改善履歴データベースをさらに含み、
   前記制御部は、
   前記改善対象の業務指標値との相関値が前記第一のシナリオ関連度閾値未満かつ第二のシナリオ関連度閾値以上である前記対象シナリオについて、
   前記対象シナリオと類似する前記改善履歴が存在する場合には該改善履歴に含まれるシナリオ修正内容に対応するシナリオのうち前記改善対象の業務指標値との相関値が最も高いシナリオを選択し、
   前記対象シナリオと類似する前記改善履歴が存在しない場合には前記対象シナリオのうち前記改善対象の業務指標値との相関値が最も高いシナリオを選択し、
   前記選択したシナリオに対応した前記シナリオ情報と前記シナリオ実行情報とについて前記シナリオ実行情報のイベント成否を指標値として相関分析を実施し、負値の前記イベント成否に対して正の相関をもつアクションを前記シナリオ情報から抽出し、該アクションの負の影響度を抑えるための前記修正シナリオを生成することを特徴とする請求項３に記載の業務分析サーバ。
5. 前記制御部は、
   前記改善対象の業務指標値との相関値が前記第二のシナリオ関連度閾値未満かつ第三のシナリオ関連度閾値以上である前記対象シナリオのうち、前記移動機器のメディア処理結果を表すメディア処理情報に含まれるメディア処理結果の確度が所定閾値以下のシナリオを修正候補のシナリオとして提示することを特徴とする請求項３に記載の業務分析サーバ。
6. 前記記憶部は、シナリオ修正内容を含む前記業務指標値の改善履歴を管理する業務改善履歴データベースをさらに含み、
   前記制御部は、
   前記対象シナリオと類似する前記改善履歴が存在する場合には該改善履歴に含まれるシナリオ修正内容に対応するシナリオのうち前記改善対象の業務指標値との相関値が最も高いシナリオを選択し、
   前記対象シナリオと類似する前記改善履歴が存在しない場合には前記対象シナリオのうち前記改善対象の業務指標値との相関値が最も高いシナリオを選択し、
   前記メディア処理情報は、前記選択したシナリオとの対応関係を元にメディア処理情報データベースから抽出されることを特徴とする請求項５に記載の業務分析サーバ。
7. 前記制御部は、
   前記改善対象の業務指標値との相関値が前記第三のシナリオ関連度閾値未満である前記対象シナリオを、前記移動機器を制御するための前記シナリオから除外することを特徴とする請求項５に記載の業務分析サーバ。
8. 前記制御部は、
   前記改善対象の業務指標値に対応したシナリオ修正試行期間の間にわたって前記修正シナリオに基づいて前記移動機器を制御して前記業務指標値の改善の有無を判定することを特徴とする請求項５に記載の業務分析サーバ。
9. 前記制御部は、
   前記改善対象の業務指標値との相関値が、前記第一のシナリオ関連度閾値未満かつ前記第二のシナリオ関連度閾値以上である前記対象シナリオを修正するための第一の前記修正シナリオ、および、前記第二のシナリオ関連度閾値未満かつ前記第三のシナリオ関連度閾値以上である前記対象シナリオを修正するための第二の前記修正シナリオの何れか一方または両方に基づいて前記移動機器を制御して前記業務指標値の改善の有無を判定することを特徴とする請求項８に記載の業務分析サーバ。
10. 前記制御部は、
    前記業務指標値の改善が有ると判定した場合に、前記修正シナリオを、前記移動機器を制御するための前記シナリオに反映させることを特徴とする請求項９に記載の業務分析サーバ。
11. 前記移動機器は、コミュニケーションを用いて人間にサービスを提供するロボットであることを特徴とする請求項１に記載の業務分析サーバ。
12. シナリオに基づいて移動機器を制御して業務を行う移動機器システムにおける前記業務を分析するための業務分析サーバが実行する業務分析方法であって、
    前記業務分析サーバは、
    制御部と、
    前記業務の効果を表す業務指標値を管理する業務指標値データベースと、前記業務指標値の変化を時系列データとして管理する業務指標値履歴データベースとを含む記憶部と
    を有し、
    前記制御部が、
    前記業務指標値の中から改善対象の業務指標値が指定されると、前記シナリオの実行状況を表すシナリオ実行情報を受信し、
    前記業務指標値履歴データベースと前記シナリオ実行情報を参照して、前記改善対象の業務指標値と前記シナリオの相関を分析し、
    前記改善対象の業務指標値との相関値が所定条件を満たす対象シナリオを前記シナリオ実行情報から抽出し、
    前記対象シナリオを修正するための修正シナリオを生成する
    各処理を実行することを特徴とする業務分析方法。
13. コンピュータを、シナリオに基づいて移動機器を制御して業務を行う移動機器システムにおける前記業務を分析するための業務分析サーバとして機能させるための業務分析プログラムであって、
    前記コンピュータを、
    前記業務の効果を表す業務指標値を管理する業務指標値データベースと、前記業務指標値の変化を時系列データとして管理する業務指標値履歴データベースとを含む記憶部と、
    前記業務指標値の中から改善対象の業務指標値が指定されると、前記シナリオの実行状況を表すシナリオ実行情報を受信し、前記業務指標値履歴データベースと前記シナリオ実行情報を参照して、前記改善対象の業務指標値と前記シナリオの相関を分析し、前記改善対象の業務指標値との相関値が所定条件を満たす対象シナリオを前記シナリオ実行情報から抽出し、前記対象シナリオを修正するための修正シナリオを生成する制御部と
    を有する前記業務分析サーバとして機能させるための業務分析プログラム。

Images