JP2020064396A - 報告書作成装置、方法、およびプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】ユーザがキーワードを意識することなく、自由になされた発話に基づいて所望の情報を検索し、報告書を作成する装置、方法、およびプログラムを提供すること。【解決手段】実施形態によれば、報告書作成装置は、ユーザ情報を取得するユーザ情報取得部と、音声テキスト情報およびユーザ情報から、意味クラスに該当するキーワードを抽出する意味クラス抽出部と、報告書テンプレートから、報告書のためのスロット項目の入力条件を設定するスロット項目設定部と、入力条件に基づいて、キーワードを、スロット項目に対応付けるスロット項目対応部と、対応付け結果に該当する情報を、データベースから検索する検索部とを備え、検索結果を、対応するスロット項目の候補とする。【選択図】図１

Description

本発明の実施形態は、ユーザ発話に基づいて報告書を作成する報告書作成装置、方法、およびプログラムに関する。

従来、顧客相談業務等の分野では、例えば特許文献１のように、音声対話による大量の情報から、所望の情報を検索する技術が知られている。

特許文献１で開示されている技術では、検索対象情報がカテゴリ分類（階層化）され、分類毎に検索のためのキーワードが設定され、入力された音声に含まれるキーワードに基づき検索対象情報が絞り込まれ、所望の情報が検索される。

特開平１１−３０６１９５号公報

しかしながら、このような従来の音声対話に基づく情報検索では、ユーザはキーワードとして使用される語句を意識的に発話する必要があり、キーワードとして使用される語句が音声に含まれていない場合には、検索が困難となる。

本発明が解決しようとする課題は、ユーザがキーワードを意識することなく、自由になされた発話に基づいて所望の情報を検索し、報告書を作成する報告書作成装置、方法、およびプログラムを提供することである。

実施形態の報告書作成装置は、音声に基づいて報告書を作成する報告書作成装置であって、ユーザ情報取得部と、意味クラス抽出部と、スロット項目設定部と、スロット項目対応部と、検索部とを備える。ユーザ情報取得部は、ユーザ情報を取得する。意味クラス抽出部は、音声から変換されたテキスト情報およびユーザ情報から、予め定義された意味クラスに該当するキーワードを抽出する。スロット項目設定部は、予め決定された報告書テンプレートに基づいて、報告書のためのスロット項目の入力条件を設定する。スロット項目対応部は、設定された入力条件に基づいて、キーワードを、スロット項目に対応付ける。検索部は、対応付けの結果に該当する情報を、報告書の作成に関連する情報が格納されたデータベースから検索する。そして、検索結果を、対応するスロット項目の候補とする。

第１の実施形態の報告書作成装置の具体的な構成例を示すブロック図である。 第１の実施形態の報告書作成装置の動作例を示すフローチャートである。 意味クラス情報の一例を示すデータテーブルである。 拡張ルールに従うキーワード抽出を説明するための概要図である。 対応付け結果の一例を示すデータ構造図である。 変換テーブルの一例を示すデータ構造図である。 各関連情報データベースにおいて、属性毎に設定された重みの一例を示すデータテーブルである。 各関連情報データベースに記憶されている各データベーステーブルの構成例を示す概念図である。 検索結果絞込部の詳細構成例を示すブロック図である。 案件情報データベーステーブルに保持される情報のうち、検索クエリにヒットしたレコードの例を一覧表示するテーブルである。 図１０に示すテーブルの各レコードに対して、スコア順にソートした結果を示すテーブルである。 案件情報データベーステーブルに保持される情報のうち、検索クエリにヒットしたレコードの別の例を一覧表示するテーブルである。 図１２に示すテーブルの各レコードに対して、スコア順にソートした結果を示すテーブルである。 案件情報データベーステーブルに保持される情報のうち、検索クエリにヒットしたレコードの更に別の例を一覧表示するテーブルである。 図１４に示すテーブルの各レコードに対して、スコア順にソートした結果を示すテーブルである。 案件情報データベーステーブルに保持される情報のうち、検索クエリにヒットしたレコードの更にまた別の例を一覧表示するテーブルである。 図１５に示すテーブルの各レコードに対して、スコア順にソートした結果を示すテーブルである。 スロット項目の表示例を示す模式図である。 第２の実施形態の報告書作成装置の具体的な機能構成例を示すブロック図である。 更新前後における重みの値の例を比較表示するテーブルである。 さらに更新された場合における重みの更新前後における値の例を比較表示するテーブルである。 更新前後における重みの値の別の例を比較表示するテーブルである。 さらに更新された場合における重みの更新前後における値の別の例を比較表示するテーブルである。 第２の実施形態の報告書作成装置の動作例を示すフローチャートである。 第３の実施形態の報告書作成装置の具体的な機能構成例を示すブロック図である。 第３の実施形態の報告書作成装置の動作例を示すフローチャートである。 第１乃至第３の実施形態の報報告書作成装置のハードウェア構成例を示すブロック図である。

以下に、本発明の各実施形態の報告書作成装置を、図面を参照して説明する。

（第１の実施形態）
第１の実施形態の報告書作成装置について説明する。

図１は、第１の実施形態の報告書作成装置の具体的な構成例を示すブロック図である。

報告書作成装置１０は、音声認識部１２と、ユーザ情報取得部１４と、意味クラス解析部１６と、スロット項目設定部１８と、スロット項目対応部２０と、検索部２２と、検索結果絞込部２４と、スロット項目決定部２６と、表示／選択部２８とを備えている。

報告書作成装置１０はまた、スロット項目データベース３０、関連情報データベース３２、および重みデータベース３４を備えている。

音声認識部１２は、ユーザからの発話（以下、「ユーザ発話」と称する）ａを受け付け、ユーザ発話ａを音声認識テキストｂに変換し、音声認識テキストｂを意味クラス解析部１６へ出力する。

ユーザ情報取得部１４は、ユーザプロファイル、時刻情報、位置情報、周囲環境情報のうち少なくとも１つのユーザ情報ｃを取得し、ユーザ情報ｃを意味クラス解析部１６へ出力する。

ユーザプロファイルは、ユーザ入力から取得することができる。または、ユーザがスマートフォンなどの利用者端末から発話した場合には、スマートフォンなどの利用者端末に登録されているユーザ情報を、ユーザプロファイルとして使用することができる。時刻情報、位置情報、周囲環境情報も、例えばスマートフォンなどの利用者端末に搭載されている時計機能、ＧＰＳ機能、温度計機能、湿度計機能等から取得することができる。

意味クラス解析部１６は、音声認識部１２から出力された音声認識テキストｂと、ユーザ情報取得部１４から出力されたユーザ情報ｃとから、予め定義された意味クラスに該当するキーワードを抽出し、意味クラスおよびキーワードからなる意味クラス情報ｄをスロット項目対応部２０へ出力する。

スロット項目設定部１８は、予め設定された報告書テンプレート４０を、例えば外部のデータベースから取得し、報告書のためのスロット項目の入力条件を設定し、設定した入力条件ｅをスロット項目データベース３０へ格納する。

スロット項目対応部２０は、スロット項目データベース３０に格納された入力条件ｅを参照して、意味クラス解析部１６から出力された意味クラス情報ｄに含まれるキーワードｄ２をスロット項目に対応付ける。そして、対応付け結果ｆを検索部２２へ出力する。

検索部２２は、スロット項目対応部２０から出力された対応付け結果ｆに該当する情報を、報告書作成に関連する情報が格納された関連情報データベース３２から検索し、その検索結果ｇを検索結果絞込部２４へ出力する。関連情報データベース３２は、必要に応じて複数存在してもよく、図１では一例として３つの関連情報データベース３２（＃１）、３２（＃２）、３２（＃３）が例示されている。

検索結果絞込部２４は、スロット項目毎に予め設定された重み付け情報が格納された重みデータベース３４から、入力条件ｅに対応するスロット項目に設定された重み付け情報ｈを取得し、その重み付け情報ｈを使ってスコアｍを算出する。算出したスコアｍに基づいて検索結果ｇの絞り込みを行い、絞込結果ｉをスロット項目決定部２６へ出力する。

スロット項目決定部２６は、絞込結果ｉに基づいて表示するスロット項目ｊを決定し、このスロット項目ｊを表示／選択部２８へ出力する。

表示／選択部２８は、ユーザに対して、スロット項目の候補を選択させるために、スロット項目決定部２６から出力されたスロット項目ｊを、例えばスマートフォンなどの利用者端末のディスプレイ４に表示する。

なお、スロット項目対応部２０は、スロット項目の対応付けができない場合や、入力条件として検索を行う設定となっているスロット項目について、意味クラス情報ｄの抽出のために使用されたユーザ発話ａおよびユーザ情報ｃから検索クエリｋ１および重み付け情報ｋ２を抽出する。そして、抽出した検索クエリｋ１および重み付け情報ｋ２を検索部２２へ出力する。

検索部２２は、スロット項目対応部２０から出力された検索クエリｋ１に該当する情報を関連情報データベース３２（＃１）、３２（＃２）、３２（＃３）の何れかから取得し、取得した検索結果ｇを検索結果絞込部２４へ出力する。

検索結果絞込部２４は、検索結果ｇに対して、重み付け情報ｋ２を使ってスコアｍを算出する。算出スコアｍに応じて検索結果ｇの絞り込みを行い、絞り込み結果ｉをスロット項目決定部２６へ出力する。

また、スロット項目対応部２０は、意味クラス解析部１６から出力された意味クラス情報ｄのキーワードを、予め定義された変換値ｄ３へ変換することもできる。

さらに、検索結果絞込部２４は、意味クラス情報ｄに基づいて、表示／選択部２８により表示されるスロット項目の候補の表示の順序を変更するように制御する（ソートキーを制御する）こともできる。

次に、本実施形態の報告書作成装置１０の動作例について図２のフローチャートに従って説明する。

例えばユーザ（「鈴木」氏）が、事前に報告書テンプレート４０を選択し、スマートフォンなどの利用者端末から「今日、この前訪問した府中の芝東を再訪し、製品Ｘを紹介した」と発話したとする。

このユーザ発話ａは、音声認識部１２によって受け付けられ、一般的な音声認識技術によって音声認識テキストｂ「今日、この前訪問した府中の芝東を再訪し、製品Ｘを紹介した」に変換される。変換された音声認識テキストｂは、音声認識部１２から意味クラス解析部１６へ出力される（Ｓ１）。

また、ユーザ情報取得部１４では、ユーザプロファイル、時刻情報、位置情報、周囲環境情報のうち少なくとも１つのユーザ情報ｃが取得される。ユーザプロファイルは、例えば、スマートフォンなどの利用者端末に登録されているユーザ情報より取得する。時刻情報は、スマートフォンなどの利用者端末の時計機能によって取得される。位置情報（例えば、「３５．６７３２３５７，１３９．４６０３９５４」）は、スマートフォンなどの利用者端末のＧＰＳ機能によって取得される。ユーザ情報ｃは、ユーザ情報取得部１４から、意味クラス解析部１６へ出力される。ユーザプロファイル、時刻情報、位置情報は利用者端末からのみならず、ユーザ発話ａから取得しても良い。

意味クラス解析部１６では、音声認識部１２から出力された音声認識テキストｂと、ユーザ情報取得部１４から出力されたユーザ情報ｃとから、予め定義された意味クラスに該当するキーワードを抽出する（Ｓ２）。

図３は、定義された意味クラスとキーワードとからなる意味クラス情報ｄの一例を示すデータテーブルである。

意味クラス情報ｄは、「日付」、「会社名」、「住所」、「場所」、「製品名」、「概要」、「発話者」、「位置情報」といった固有表現クラスに相当する意味クラスｄ１と、これら各意味クラスｄ１に対応するキーワードｄ２とから構成されている。

意味クラスｄ１に該当するキーワードｄ２は、意味クラス解析部１６において、自然言語処理における既存の固有表現抽出技術を利用して抽出される。なお、図３は意味クラス解析部１６でユーザ発話ａについて意味解析し、キーワード抽出した結果を示している。図３に示すように、意味クラスｄ１「場所」においてキーワードｄ２「府中の芝東」が、意味クラスｄ１「概要」においてキーワードｄ２「製品Ｘを紹介」が抽出されるようにするために、以下のように設定される拡張ルールが使用される。

場所：＝｛住所｝の｛会社名｝
｜｛住所｝近くの｛会社名｝
｜｛駅名｝の｛会社名｝
・・・
概要：＝｛製品名｝＜助詞＞？＜動詞＞
｜｛製品名｝＜助詞＞？＜動詞句＞
・・・
図４は、上記のような拡張ルールに従ってキーワード抽出を説明するための概要図である。

図４に示すように、拡張ルールに従って、意味クラスｄ１「場所」として、「府中の芝東」のようなキーワードｄ２が、意味クラスｄ１「概要」として、「製品Ｘを紹介した」のようなキーワードｄ２が抽出される。

このようにしてキーワードｄ２が抽出された図３に示すような意味クラス情報ｄが、意味クラス解析部１６からスロット項目対応部２０へ出力される。

スロット項目データベース３０には、予め設定された報告書テンプレート４０に基づいて、スロット項目設定部１８により設定された報告書のためのスロット項目の入力条件ｅが格納されている。具体的には、各スロットにおいて、項目値、検索クエリ、関連情報が、どの意味クラス（キーワード）を取るかが設定されている。スロット項目の入力条件ｅの詳細は後述する。

スロット項目対応部２０で、スロット項目データベース３０に格納された入力条件ｅが参照され、Ｓ２で抽出した意味クラス情報ｄに含まれるキーワードｄ２がスロット項目に対応付けられる（Ｓ３）。

図５は、前記対応付け結果の一例を示すデータ構造図である。

まず、スロット項目設定部１８で設定されるスロット項目の入力条件ｅについて説明する。図５に示すように、スロット入力条件ｅとして、スロットｆ１、項目名ｆ２、項目値ｆ３、検索クエリｆ４、および関連情報ｆ５の属性を備えている。スロットｆ１は、報告書テンプレートが有する入力項目を示す。項目名ｆ２は、スロットｆ１を示す項目名である。項目値ｆ３は、項目名ｆ２に該当する具体的な報告内容を示す。検索クエリｆ４は、項目値ｆ３に該当する情報を検索するための検索クエリを示す。関連情報ｆ５はスコア計算に用いる情報であり、該当するデータベースの項目名や属性を示す。

この例では、報告書テンプレート４０には５つのスロットが設定されており、それぞれのスロットに対して項目名が設定されていることを示している。すなわち、スロット１には項目名として案件ＩＤが対応付けられ、例えば数値とアルファベットで構成される情報が設定される。スロット２は項目名として訪問先が対応付けられ、項目値として例えば会社名が設定される。スロット３は項目名として訪問日が対応付けられ、項目値として日付が設定される。スロット４は項目名として訪問者が対応つけられ、項目値として例えば発話者が設定される。このようにスロット項目設定部１８によって、各スロット項目に設定される条件が設定される。

ユーザからの発話がなされると、前述したＳ１からＳ３の処理によって抽出した情報（キーワード）が該当する項目に登録される。例えば、スロット４は訪問者を示すスロットであり、ユーザ発話ａから抽出した発話者に該当する「鈴木」がスロット４に対する項目値ｆ３として登録されたことを示している。

すなわち、予め設定されたスロット毎の属性に従って、意味クラスｄ１と項目値ｆ３とを対応付けることによりユーザ発話ａからの情報登録を実現している。なお、ユーザの発話ａに含まれない又は曖昧なキーワードが含まれ、対応付けが確定しないものについては項目値ｆ３は空とされ、検索クエリｆ４と関連情報ｆ５とが抽出される。

尚、検索クエリｆ４と関連情報ｆ５の抽出は、上記のように対応付けが確定しない場合に限らず、入力条件ｅに検索クエリｆ４や関連情報ｆ５が設定されているスロット項目についても検索クエリｆ４、関連情報ｆ５が抽出される。

また、スロット項目対応部２０では、後述する変換テーブルを用いてユーザの発話ａに含まれる曖昧なキーワードが具体的な情報へ変換される。

図６は、変換テーブルの一例を示す図である。

変換テーブルｕは、図３に示すテーブルに、変換値ｄ３という新たな属性を加えた構成をしている。

スロット項目対応部２０は、図６に例示されるような変換テーブルｕを使用して、ユーザの発話ａに含まれる曖昧なキーワードを具体的な情報に変換する。

例えば、ユーザの発話ａに「この前」というキーワードｄ２が含まれている場合、「この前」というキーワードｄ２が「２０１８／７／２６〜２０１８／８／９」という変換値ｄ３へ変換される。この変換テーブルｕの変換値は動的に変わり、ユーザ毎に設定が可能である。すなわち、「今日」「昨日」などの日付は変化する値であり１日毎に自動更新される。また、「この前」「先日」などに対する期間、「近くの」に対する半径、「例のプロジェクト」に対する変換値（この例では、プロジェクトＸに変換）など、ユーザが自由に設定変更できる項目も備えている。

このように、ユーザ発話ａを報告書テンプレート４０の該当するスロット項目値ｆ３に登録することで報告書が作成される。ここで、前述のようにユーザ発話ａに報告書テンプレート４０に設定されたスロット項目に該当する情報が含まれない、又は曖昧な情報で対応付けができなかった項目値ｆ３について、検索部２２で、過去の報告書情報や様々なマスタ情報を検索し該当情報を抽出する。次にこの検索の詳細について説明する。

対応付けができなかった項目値ｆ３に限らず、入力条件ｅに検索クエリｆ４や関連情報ｆ５が設定されている場合も同様の処理となる。

スロット項目対応部２０は、Ｓ１からＳ３で処理した対応付け結果ｆを検索部２２に出力する。検索部２２は、スロット項目対応部２０から受信した対応付け結果ｆの検索クエリに基づき関連情報データベース３２を検索し、報告書作成に関連する情報を抽出する（Ｓ４）。

図１では一例として３つの関連情報データベース３２（＃１）、３２（＃２）、３２（＃３）が例示されている。これら関連情報データベース３２（＃１）、３２（＃２）、３２（＃３）は、前提条件として、少なくとも１つの属性をキーとする関係データベース（ＲＤＳ）であり、関連情報データベース３２（＃１）、３２（＃２）、３２（＃３）毎に、属性毎に重みが設定されている。

図７は、各関連情報データベース３２（＃１）、３２（＃２）、３２（＃３）において、属性毎に設定された重みの一例を示すデータテーブルである。

なお、図７では、関連情報データベース３２（＃１）、３２（＃２）、３２（＃３）は、それぞれ具体的に、案件情報に関する案件情報データベース３２（＃１）、取引先情報に関する取引先情報データベース３２（＃２）、および営業報告に関する営業報告データベース３２（＃３）として例示されている。図７に例示されるこれら重みｗ１〜ｗ５の値は、更新することが可能である。

図８は、各関連情報データベース３２（＃１）、３２（＃２）、３２（＃３）に記憶されている各データベース３３（＃１）、３３（＃２）、３３（＃３）の具体例を示す図である。

図８の案件情報データベース３３（＃１）は、属性として、「案件ＩＤ」、「案件名」、「会社名」、「担当者」、「報告者」、「登録日」、「更新日」を備えている。

取引先情報データベース３３（＃２）は、属性として、「取引先ＩＤ」、「会社名」、「住所」、「最寄り駅」、「登録日」を備えている。

営業報告データベース３３（＃３）は、属性として、「報告ＩＤ」、「案件ＩＤ」、「案件名」、「会社名」、「報告者」、「報告日」、「概要」を備えている。

これら関連情報データベース３２（＃１）、３２（＃２）、３２（＃３）は、案件情報データベース３３（＃１）をマスタデータベースとした関係データベースとなっている。案件情報データベース３３（＃１）と取引先情報データベース３３（＃２）とは属性「会社名」をキーに関連付けられている。案件情報データベース３３（＃１）と営業報告データベース３３（＃３）とは属性「案件ＩＤ」および「報告者」をキーに関連付けられている。

案件情報データベース３３（＃１）では、「案件名」と同様に、「案件ＩＤ」が非常に大量に登録されている。また、例えば「１１１１−ＸＸ−１１１１」のような形式である「案件ＩＤ」は、音声入力することが困難な属性である。

例えば、図５に示すような対応付け結果ｆに基づいて、スロット２の項目値ｆ３を埋めたい場合には、検索部２２は「会社名」および「住所」の属性を有する取引先情報データベース３３（＃２）を検索する。そして検索結果ｇを取得すると、検索結果絞込部２４に出力する。

検索結果絞込部２４は、スロット項目毎に設定された重み付け情報が格納された重みデータベース３４から、入力条件ｅに対応するスロット項目に設定された重み付け情報ｈを取得する。そして、重み付け情報ｈを使って、スコアｍを算出する。算出したスコアｍに基づいて検索結果ｇの絞り込みを行い、絞込結果ｉをスロット項目決定部２６に出力する（Ｓ５）。

続いて、検索結果絞込部２４における検索絞込みの詳細について説明する。

図９は、検索結果絞込部の詳細構成例を示すブロック図である。
検索結果絞込部２４は、候補抽出部２４ａ、スコア算出部２４ｂ、ソート部２４ｃ、および条件判定部２４ｄを備えている。

報告者「鈴木」が、「今日、製品Ｘを紹介した」という検索結果ｇから、「案件ＩＤ」を絞り込む処理を例に説明する。

この検索結果ｇは、「報告者」のみが確定しており、「会社名」が確定していない場合であるので、候補抽出部２４ａによって、図５に示す対応付け結果の検索クエリｆ４を参照し、「報告者に鈴木を含む」を検索クエリとして案件情報データベース３３（＃１）が検索される。

図１０は、案件情報データベーステーブル３３（＃１）に保持される情報のうち、検索クエリにヒットしたレコードの一覧を示すテーブルである。

次に、スコア算出部２４ｂによって、図１０のテーブルに示される各レコードに対して、関連度Ｈ_１（案件名）、および関連度Ｈ_２（報告者）に対する重み付けが行われ、スコアｍが算出される。例えば、「案件ＩＤ」＝「２２２２−ＹＹ−２２２２」に対しては、以下のように「１．５」というスコアｍが算出される。

Ｓｃｏｒｅ（２２２２−ＹＹ−２２２２）
＝Ｈ_１（案件名＝｛製品Ｘ、紹介｝）＊ｗ_１（案件名）
＋Ｈ_２（報告者＝鈴木）＊ｗ_２（報告者）
＝０．５＊１．０＋１．０＊１．０
＝１．５
なお、上記で使用する重み（ｗ_１、ｗ_２）には、例えば図７に例示された値が使用される。

このようにして各レコードについてスコアｍが算出されると、ソート部２４ｃによって各レコードがスコアｍの高い順にソートされる。

図１１は、図１０に示すテーブルの各レコードに対して、スコア順にソートした結果を示すテーブルである。

条件判定部２４ｄは、図１１に示すソート結果から、判定条件を満たすレコードを特定する。判定条件には、スコアｍのしきい値を使用することができる。例えば、判定条件としてスコアｍを「１．０」以上とした場合、図１１に示す上位５つのレコードが判定条件を満たすと判定される。

条件判定部２４ｄによって判定条件を満たすと判定されたレコードは、絞込結果ｉとしてスロット項目決定部２６へ出力される。
他の絞込み例として、報告者「鈴木」が、「今日、芝東デジタルＢ社を訪問し、製品Ｘを紹介した」という検索結果ｇから、「案件ＩＤ」を絞り込む処理について説明する。

この検索結果ｇは、「報告者」および「会社名」が確定しており、「案件ＩＤ」が確定していない場合であるので、候補抽出部２４ａによって、「報告者に鈴木を含む」かつ「会社名が芝東デジタルＢ社を含む」を検索クエリとして案件情報データベーステーブル３３（＃１）が検索される。

図１２は、案件情報データベーステーブル３３（＃１）に保持される情報のうち、検索クエリにヒットしたレコードの一覧を示すテーブルである。

次に、スコア算出部２４ｂによって、図１２に示すテーブルに示される各レコードに対して、関連度Ｈ_１（案件名）、関連度Ｈ_２（報告者）、および関連度Ｈ_３（会社名）に対する重み付けが行われ、スコアｍが算出される。例えば、「案件ＩＤ」＝「２２２２−ＹＹ−２２２２」に対しては、以下のように「２．５」というスコアｍが算出される。

Ｓｃｏｒｅ（２２２２−ＹＹ−２２２２）
＝Ｈ_１（案件名＝｛製品Ｘ、紹介｝）＊ｗ_１（案件名）
＋Ｈ_２（報告者＝鈴木）＊ｗ_２（報告者）
＋Ｈ_３（会社名＝芝東デジタル社）＊ｗ_３（会社名）
＝０．５＊１．０＋１．０＊１．０＋１．０＊１．０
＝２．５
なお、上記で使用する重み（ｗ_１、ｗ_２、ｗ_３）には、例えば図７に例示された値が使用される。

このようにして各レコードについてスコアｍが算出されると、ソート部２４ｃによって、各レコードがスコアｍの高い順にソートされる。

図１３は、図１２に示すテーブルの各レコードに対して、スコア順にソートした結果を示すテーブルである。

条件判定部２４ｄは、図１３に示すソート結果から、判定条件を満たすレコードを特定する。判定条件には、スコアｍのしきい値を使用することができる。例えば、判定条件としてスコアｍを「２．０」以上とした場合、図１３に示す上位２つのレコードが判定条件を満たすと判定される。

条件判定部２４ｄによって判定条件を満たすと判定されたレコードは、絞込結果ｉとしてスロット項目決定部２６へ出力される。

次に、検索結果絞込部２４による、曖昧な発話に基づいて検索結果を絞り込む場合の処理を説明する。

この検索結果ｇは、「報告者」が確定しているものの、「会社名」の候補として「府中の芝東」と曖昧になされた発話から、「案件ＩＤ」を絞り込む例である。この場合、候補抽出部２４ａによって、「報告者に鈴木を含む」かつ「会社名が芝東を含む」を検索クエリとして案件情報データベース３３（＃１）が検索される。

図１４は、案件情報データベース３３（＃１）に保持される情報のうち、検索クエリにヒットしたレコードの一覧を示すテーブルである。

次に、スコア算出部２４ｂによって、図１４に示すテーブルに示される各レコードに対して、関連度Ｈ_１（案件名）、関連度Ｈ_２（報告者）、関連度Ｈ_３（会社名）、および関連度Ｈ４（住所）に対する重み付けが行われ、スコアｍが算出される。例えば、「案件ＩＤ」＝「１１１１−ＸＸ−１１１１」に対しては、以下のように「１．８」というスコアｍが算出される。

Ｓｃｏｒｅ（１１１１−ＸＸ−１１１１）
＝Ｈ_１（案件名＝｛製品Ｘ、紹介｝）＊ｗ_１（案件名）
＋Ｈ_２（報告者＝鈴木）＊ｗ_２（報告者）
＋Ｈ_３（会社名＝芝東）＊ｗ_３（会社名）
＋Ｈ_４（住所＝府中）＊ｗ_４（住所）
＝０（案件名には、製品Ｘも紹介も含まれていないので０となる）＊１．０＋１．０＊１．０＋０．８（会社名が完全一致ではないので０．８となる）＊１．０＋０（芝東エネルギＡ社の住所に府中が含まれていないので０となる）＊１．０
＝１．８
また、例えば、「案件ＩＤ」＝「２２２２−ＹＹ−２２２２」に対しては、以下のように３．３というスコアが算出される。

Ｓｃｏｒｅ（２２２２−ＹＹ−２２２２）
＝Ｈ_１（案件名＝｛製品Ｘ、紹介｝）＊ｗ_１（案件名）
＋Ｈ_２（報告者＝鈴木）＊ｗ_２（報告者）
＋Ｈ_３（会社名＝芝東）＊ｗ_３（会社名）
＋Ｈ_４（住所＝府中）＊ｗ_４（住所）
＝０．５（案件名には、製品Ｘが含まれているので０．５となる）＊１．０＋１．０＊１．０＋０．８（会社名が完全一致ではないので０．８となる）＊１．０＋１．０（芝東デジタルＢ社の住所に府中が含まれているので１．０となる）＊１．０
＝３．３
このようにして各レコードについてスコアｍが算出されると、ソート部２４ｃによって、各レコードがスコアｍの高い順にソートされる。

図１５は、図１４に示すテーブルの各レコードに対して、スコア順にソートした結果を示すテーブルである。

条件判定部２４ｄは、図１５に示すソート結果から、判定条件を満たすレコードを特定する。判定条件には、スコアｍのしきい値を使用することができる。例えば、判定条件としてスコアｍを「１．５」以上とした場合、図１５に示す上位５つのレコードが判定条件を満たすと判定される。

条件判定部２４ｄによって判定条件を満たすと判定されたレコードは、絞込結果ｉとしてスロット項目決定部２６へ出力される。

さらに、検索結果絞込部２４によって、曖昧な発話に基づいて検索結果を絞り込む場合における別の処理を説明する。

この検索結果ｇは、「報告者」が確定しているものの、「会社名」の候補として「府中の芝東」、「更新日」に関連する情報として「この前訪問した」との曖昧な発話から、「案件ＩＤ」を絞り込む例である。この場合、候補抽出部２４ａによって、「報告者に鈴木を含む」かつ「会社名が芝東を含む」を検索クエリとして案件情報データベーステーブル３３（＃１）が検索される。

図１６は、案件情報データベーステーブル３３（＃１）に保持される情報のうち、検索クエリにヒットしたレコードの一覧を示すテーブルである。

尚、曖昧な発話である「この前訪問した」に含まれる「この前」というキーワードｄ２は、スロット項目対応部２０において、図６に示す変換テーブルを使って「２０１８／７／２６〜２０１８／８／９」という変換値ｄ３に変換される。

次に、スコア算出部２４ｂによって、図１６に示すテーブルに示される各レコードに対して、関連度Ｈ_１（案件名）、関連度Ｈ_２（報告者）、関連度Ｈ_３（会社名）、関連度Ｈ_４（住所）、および関連度Ｈ_５（更新日）に対する重み付けが行われ、スコアｍが算出される。例えば、「案件ＩＤ」＝「２２２２−ＹＹ−２２２２」に対しては、以下のように「４．３」というスコアｍが算出される。

Ｓｃｏｒｅ（２２２２−ＹＹ−２２２２）
＝Ｈ_１（案件名＝｛製品Ｘ、紹介｝）＊ｗ_１（案件名）
＋Ｈ_２（報告者＝鈴木）＊ｗ_２（報告者）
＋Ｈ_３（会社名＝芝東）＊ｗ_３（会社名）
＋Ｈ_４（住所＝府中）＊ｗ_４（住所）
＋Ｈ_５（更新日＝この前）＊ｗ_５（更新日）
＝０．５（案件名には、製品Ｘが含まれているので０．５となる）＊１．０＋１．０＊１．０＋０．８（会社名が完全一致ではないので０．８となる）＊１．０＋１．０（芝東デジタルＢ社の住所の府中が含まれているので１．０となる）＊１．０＋１．０（「この前」は、「２０１８／７／２６〜２０１８／８／９」に変換されている）＊１．０
＝４．３
このようにして各レコードに対してスコアｍが算出されると、ソート部２４ｃによって、各レコードがスコアｍの高い順にソートされる。

図１７は、図１５に示すテーブルの各レコードに対して、スコア順にソートした結果を示すテーブルである。

条件判定部２４ｄは、図１７に示すソート結果から、判定条件を満たすレコードを特定する。判定条件には、スコアｍのしきい値を使用することができる。例えば、判定条件としてスコアｍを「１．５」以上とした場合、図１７に示す上位５つのレコードが判定条件を満たすと判定される。

条件判定部２４ｄによって判定条件を満たすと判定されたレコードは、絞込結果ｉとしてスロット項目決定部２６へ出力される。

スロット項目決定部２６は、絞込結果ｉに基づいて、スロット項目ｊを決定し、スロット項目ｊを表示／選択部２８へ出力する。

表示／選択部２８は、ユーザに対してスロット項目の候補を選択させるために、スロット項目決定部２６から出力されたスロット項目ｊをディスプレイ４に表示する（Ｓ６）。

図１８は、スロット項目の表示例を示す図である。

図１８は、図１７に示す絞込結果ｉから、最も高いスコアを有する「案件ＩＤ」＝「２２２２−ＹＹ−２２２２」のレコードに基づいて作成された報告書５０を示している。

ユーザは、このような報告書５０の内容の確認と共に修正を簡単に行うことができる。

例えば、報告書５０に表示されている「案件ＩＤ／案件名」欄５０ａ、「会社名」欄５０ｂ、「訪問日」欄５０ｃ、「報告者」欄５０ｄ、「概要」欄５０ｅの何れかにカーソルを合わせると、検索結果絞込部２４からスロット項目決定部２６へ出力された、例えば図１７に示すような絞込結果ｉに含まれる該当するすべての情報が表示される。

例えば、図１８に例示されるように、「会社名」欄５０ｂにカーソルが合わせられると、訪問先候補一覧５０ｂ１が表示される。表示／選択部２８が、図１７に示すような絞込結果ｉに基づいて報告書を作成する場合、ユーザ操作により「会社名」欄５０ｂにカーソルが合わせられると、表示／選択部２８によって、図１７に示す絞込結果ｉの「会社名」に含まれるすべての会社名（「芝東デジタルＢ社」、「芝東インフラＣ社」、「芝東エネルギＡ社」）が、会社名候補一覧５０ｂ１に表示される。

このように会社名候補一覧５０ｂ１に表示された会社名の中から、ユーザが所望する会社名をマウスクリック等により選択すると、図１７に示すような絞込結果ｉのうち、選択された会社名が含まれるレコードに基づいて、項目値が確定していないスロット項目である「案件ＩＤ／案件名」欄５０ａも連動して内容が更新される。図１８の例では「芝東インフラＣ社」が選択されたため、図１７に示す絞込み結果ｉの情報に基づき「案件ＩＤ／案件名」５０ａに「３３３３−ＺＺ−３３３３／製品Ｘ不具合対応」が表示される。

ここで、「芝東デジタルＢ社」が選択された場合は、絞込み結果ｉの中に「芝東デジタルＢ社」のレコードが２つ存在するため「案件ＩＤ／案件名」５０ａは一意に定まらない。

この場合、例えば情報確定できないスロット項目を特定できるように該当のスロット項目に色を付けるなど識別できるように表示すると良い。ユーザは情報確定できていないスロット項目にカーソルを合わせることで、該当スロット項目の候補（検索結果）を確認することができる（Ｓ７：Ｎｏ）。

図１８の例では、「芝東デジタルＢ社」を選択した場合には、「案件ＩＤ／案件名」５０ａが情報確定できないスロット項目として示され、「案件ＩＤ／案件名」５０ａにカーソルを合わせると図１７のレコードに基づき「２２２２−ＹＹ−２２２２」「２２２２−ＹＹ−２２２２」が候補として表示される。最終的に報告書５０の内容を確定する場合には確定ボタン（不図示）などの操作で確定する（Ｓ７：Ｙｅｓ）。なお、音声による指示で対応することも可能である。

ユーザ操作により確定した内容に基づきスロット項目決定部２６により報告書５２として確定する（Ｓ８）。

確定した報告書５２の内容は関連情報データベース３２に保存される。このように、ユーザ発話ａのみならず関連情報を利用して、報告書５２を簡単に作成することができる。

本実施形態の報告書作成装置によれば、上述したように、ユーザがキーワードを意識することなく、自由になされた発話に基づいて所望の情報を検索し報告書を作成（スロットフィルタリング）することが可能となる。

また、本実施形態の報告書作成装置は、ユーザが直接発話してないスロット項目に対しても、関連情報および重み付けによって、報告書作成に必要な情報を推定することもできる。このため、ユーザは、報告書を作成するために、手入力する必要がなくなるのみならず、膨大なリストから候補情報を選択するような煩わしさからも回避される。

さらに、本実施形態の報告書作成装置は、例えば、「府中の芝東」、「この前訪問した」等といった曖昧な発話から意味を解釈し、報告書作成に必要な情報を推定することもできる。これによって、自然発話によるスロットフィルタリングの精度を高め、もって、信頼度の高い報告書を作成できるようになるので、ユーザの利便性を高めることが可能となる。

（第２の実施形態）
第２の実施形態の報告書作成装置について説明する。

第２の実施形態の報告書作成装置は、第１の実施形態の報告書作成装置の変形例である。したがって、以下の説明では第１の実施形態と異なる点について説明し、第１の実施形態と同一部分については同一符号を用いて示すことによって重複説明を省略する。

図１９は、第２の実施形態の報告書作成装置の具体的な機能構成例を示すブロック図である。

図１９に示す報告書作成装置１０’は、図１に示す報告書作成装置１０に重み更新部３６を追加した構成をしている。

重み更新部３６は、表示／選択部２８を介してユーザから選択されたスロット項目の選択結果を、スロット項目決定部２６を介して受け取り、この選択結果に基づいてスロット項目毎に設定された重み付け情報を更新する。そして更新結果を重みデータベース３４に反映する。

重み付け情報の更新は、例えば、関連度Ｈ_ｉに対する重みｗ_ｉを以下の更新式に従って更新する。

ｗ_ｉ＝ｗ_ｉ−η＊ｇ（Ｈ_ｉ、ｗ_ｉ）
ここで、ｇ（Ｈ_ｉ、ｗ_ｉ）は、例えば、第１候補のｉ番目の属性値と、決定候補のｉ番目の属性値が一致しているか否かに応じた関数とする。

そして、第１候補のｉ番目の属性値が、決定候補のｉ番目の属性値と等しい場合には、ｇ（Ｈ_ｉ、ｗ_ｉ）＝｜Ｈ_ｉ＊α_{ｐｏｓｉｔｉｖｅ}｜とし、それ以外の場合には、
ｇ（Ｈ_ｉ、ｗ_ｉ）＝−｜Ｈ_ｉ＊α_{ｎｅｇａｔｉｖｅ}｜とする。

例えば、更新パラメータは、η＝０．１、α_{ｐｏｓｉｔｉｖｅ}＝１．０、α_{ｎｅｇａｔｉｖｅ}＝１．０とする。

図２０は、更新前後における重みの値の例を比較表示するテーブルである。

図２０には、「今日、府中の芝東を訪問し、製品Ｘを紹介した」とのユーザ発話ａに応じて、第１候補が選択決定された場合に、上記更新式に従って更新された重みを示している。

すなわち、重み決定に関係する属性値である「案件名」、「報告者」、「会社名」、「住所」の重みが更新され、増加している。

上述と異なるユーザ発話ａに基づく重み更新について図２１を用いて説明する。

図２１には、「今日、この前訪問した府中の芝東を再訪し、製品Ｘを紹介した」とのユーザ発話ａに応じて第１候補が選択決定された場合に、上記更新式に従って更新された重みを示している。

図２１で考慮されたユーザ発話ａには、図２０で考慮されたユーザ発話ａにはなかった「更新日」に関する「この前」というキーワードが含まれている。したがって、図２１において「更新日」の重みは、図２０の結果と比較して、正の方向に増加されていることが分かる。このように、「この前」や、「先週の木曜日に訪問した」のような「更新日」に関するキーワードが発話されるほど、「更新日」が重要視され、重みが増加するように学習される。

別の例を図２２および図２３を用いて説明する。

図２２は、更新前後における重みの値の別の例を比較表示するテーブルである。

図２２は、「今日、芝東を訪問し、製品Ｘを紹介した」とのユーザ発話ａに応じて第２候補が選択決定された場合に、上記更新式に従って更新された重みを示している。

第２候補は、第１候補と「会社名」が異なっているものとする。このような場合、図２２に示すように「会社名」の重みが減少するように学習される。

一方、図２３は、さらに更新された場合における重みの更新前後における値の別の例を比較表示するテーブルである。

図２３には、「今日、府中の芝東を訪問し、製品Ｘを紹介した」とのユーザ発話ａに応じて第２候補が選択決定された場合に、上記更新式に従って更新された重みを示している。

図２３によれば、「府中の」という住所情報に基づいて検索結果が絞り込まれたものの、このユーザが最終的に選択した会社名の住所に「府中」が含まれていないことにより、このユーザにおける住所情報に基づいた絞込みは不適合と判断され、「住所」に関連する重みが小さくなっている。

次に、本実施形態の報告書作成装置１０’の動作例について図２４のフローチャートに従って説明する。

図２４では、図２と同様の処理には、同じステップ番号が付されている。

すなわち、本実施形態の報告書作成装置１０’によってなされる動作は、第１の実施形態の報告書作成装置１０によってなされる動作のステップＳ７（Ｓ７：Ｙｅｓ）と、ステップＳ８との間に、上述したように、重み更新部３６によってなされる、選択結果に基づく重み更新処理（Ｓ７１）が追加されたものである。

本実施形態の報告書作成装置によれば、上述したように、重みを適切に更新することが可能となる。

なお、重み付け情報の更新は、重み決定に関係する属性値の重みが相対的に増加するように学習されれば良く、更新式は上述した例に限定されるものではない。

（第３の実施形態）
第３の実施形態の報告書作成装置について説明する。

第３の実施形態の報告書作成装置は、第２の実施形態の適用された報告書作成装置の変形例である。したがって、以下の説明では第１および第２の実施形態と異なる点について説明し、第１および第２の実施形態と同一部分については同一符号を用いて示すことによって重複説明を省略する。

図２５は、第３の実施形態の報告書作成装置の具体的な機能構成例を示すブロック図である。

図２５に示す報告書作成装置１０’’は、図１９に例示される報告書作成装置１０’に、対話部３８を追加した構成である。

対話部３８は、検索部２２による検索結果ｇ、および検索結果絞込部２４による絞込結果ｉに基づいてスロット項目決定部２６が特定した、スロット項目に対する不足情報を補うための対話情報ｒを生成する。

対話部３８で生成された表対話情報ｒを表示／選択部２８に表示することで、ユーザに対して不足情報の補足を促すことが可能となる。

ユーザが補足情報を入力すると、スロット項目決定部２６が適切なスロット項目を決定する。

次に、本実施形態の報告書作成装置１０’’の動作例について図２６のフローチャートに従って説明する。

図２６では、図２および図２４と同様の処理には、同じステップ番号が付されている。

すなわち、本実施形態の報告書作成装置１０’’によってなされる動作は、第２の実施形態の報告書作成装置１０’によってなされる動作のステップＳ５と、ステップＳ６との間に、上述したように、スロット項目決定部２６によってなされる、不足情報有無の判定（Ｓ５１）と、対話部３６によってなされる、不足情報に対する対話情報の作成（Ｓ５２）とが追加されたものである。

以上説明したように、本実施形態の報告書作成装置１０’’によれば、スロット項目のために必要な情報が不足する場合であっても、それを補うようにユーザに要求することによって、スロット項目を適切に決定することが可能となる。

本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。

上述の第１から第３の実施形態に係る報告書作成装置は、例えば一般的なコンピュータを構成するハードウェアとコンピュータで実行されるプログラム（ソフトウェア）との協同により実現することができる。例えば、コンピュータが所定のプログラムを実行することによって、上述の音声認識部１２、ユーザ情報取得部１４、意味クラス解析部１６、スロット項目設定部１８、スロット項目対応部２０、検索部２２、検索結果絞込部２４、スロット項目決定部２６、表示／選択部２８、重み更新部３６、対話部３８などの報告書作成装置１０を構成する機能的な構成要素を実現することができる。またコンピュータが備える大容量記憶装置を用いて上述のスロット項目データベース、関連情報データベース、重みデータベースなどを実現することができる。

図２７は、上述の第１乃至第３の実施形態の報告書作成装置１０のハードウェア構成例を示すブロック図である。

図２５に示すようにプロセッサ（ＣＰＵ）１、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）２、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）３、ディスプレイ４、および記憶装置５を備えている。

ＣＰＵ１は、ユーザによる操作や外部機器からの命令に応答して、報告書作成装置１０を制御するためのプログラムを実行する。またＣＰＵ１は、記憶装置５のメモリ空間を管理する。ＲＡＭ２は、ＣＰＵ１の作業領域として使用されるメモリである。ＲＡＭ２としては、例えばＤＲＡＭ等の半導体メモリが使用される。ＲＯＭ３は、報告書作成装置１０を制御するためのプログラムや制御データ等が予め記憶された不揮発性のメモリである。ＲＯＭ３は、例えばＢＩＯＳ（Basic Input/Output System）を保持する。

記憶装置５は、報告書作成装置１０によって生成された中間データや最終データを記憶する。また記憶装置５は、報告書作成装置１０によって使用される種々のプログラム、プログラムに関連するデータ、および種々のデータベースを保持する。記憶装置５に保持されたプログラムは、報告書作成装置１０によって実行される際に読み出され、ＲＡＭ２に展開される。記憶装置５としては、例えばＳＳＤ（Solid State Drive）や、ハードディスクドライブ等が使用される。なお、記憶装置５はデータを記憶することが可能であれば良く、記憶装置５としてその他の記憶媒体を使用しても良い。上記プログラムを、コンピュータに予めインストールするように構成しても良いし、ネットワークを介して配布され、コンピュータに適宜インストールするように構成しても良い。

ディスプレイ４は、ＣＰＵ１が種々のプログラムに対応するＧＵＩ（Graphical User Interface）等を表示する。例えばディスプレイ４は、プログラムによる実行処理の結果を表示するために使用される。

尚、上述の第１から第３の実施形態に係る報告書作成装置１０は、複数台のコンピュータを通信可能に接続したネットワークシステムとして構成し、上述した各部を複数台のコンピュータに分散して実現する構成であっても良い。また、上述の第１から第３の実施形態に係る報告書作成装置１０は、クラウドシステム上で動作する仮想マシンであっても良い。

１・・プロセッサ（ＣＰＵ）、２・・ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、３・・読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、４・・ディスプレイ、５・・記憶装置、１０・・報告書作成装置、１２・・音声認識部、１４・・ユーザ情報取得部、１６・・意味クラス解析部、１８・・スロット項目設定部、２０・・スロット項目対応部、２２・・検索部、２４・・検索結果絞込部、２４ａ・・候補抽出部、２４ｂ・・スコア算出部、２４ｃ・・ソート部、２４ｄ・・条件判定部、２６・・スロット項目決定部、２８・・表示／選択部、３０・・スロット項目データベース、３２・・関連情報データベース、３３・・データベーステーブル、３４・・重みデータベース、３６・・重み更新部、３８・・対話部、４０・・報告書テンプレート、５０、５２・・報告書。

Claims (10)

1. 音声に基づいて報告書を作成する報告書作成装置であって、
   ユーザ情報を取得するユーザ情報取得部と、
   音声から変換されたテキスト情報および前記ユーザ情報から、予め定義された意味クラスに該当するキーワードを抽出する意味クラス抽出部と、
   予め決定された報告書テンプレートに基づいて、前記報告書のためのスロット項目の入力条件を設定するスロット項目設定部と、
   前記設定された入力条件に基づいて、前記キーワードを、前記スロット項目に対応付けるスロット項目対応部と、
   前記対応付けの結果に該当する情報を、前記報告書の作成に関連する情報が格納されたデータベースから検索する検索部とを備え、
   前記検索結果を、対応するスロット項目の候補とする、報告書作成装置。
2. 前記スロット項目毎に予め設定された重み付け情報に基づいて、前記検索部による検索結果の絞り込みを行う検索結果絞込部と、
   前記絞り込みの結果に基づいて、出力するスロット項目を決定するスロット項目決定部とを備えた、請求項１に記載の報告書作成装置。
3. ユーザからの発話を受け付け、前記発話を前記音声テキスト情報へ変換する音声認識部をさらに備えた、請求項１または２に記載の報告書作成装置。
4. 前記スロット項目対応部は、前記スロット項目の対応付けをできない場合、または前記スロット項目の入力条件として検索クエリが設定されている場合に前記発話および前記ユーザ情報から、検索クエリおよび重み付け情報を抽出し、
   前記検索部は、前記検索クエリに該当する情報を、前記データベースから取得し、
   前記検索結果絞込部は、前記取得された検索結果に対して、前記抽出された重み付け情報を用いてスコアを算出し、
   前記スロット項目決定部は、前記スコアに応じて前記スロット項目の候補を決定する、請求項２または３に記載の報告書作成装置。
5. 前記スロット項目毎に設定された前記重み付け情報を、前記ユーザによる選択に基づいて更新する重み更新部をさらに備えた、請求項２乃至４のうち何れか１項に記載の報告書作成装置。
6. 前記スロット項目対応部は、前記意味クラス抽出部によって抽出されたキーワードを、予め定義された変換値へ変換する、請求項１乃至５のうち何れか１項に記載の報告書作成装置。
7. 前記検索結果絞込部は、前記意味クラスに基づいて、スロット項目の候補の出力の順序を変更するように制御する、請求項２乃至６のうち何れか１項に記載の報告書作成装置。
8. 前記スロット項目決定部は、前記検索結果または前記絞り込みの結果に基づいて、前記スロット項目の決定における不足情報を決定し、この不足情報を要求するための対話情報を生成する対話部を更に備えた、請求項１乃至７のうち何れか１項に記載の報告書作成装置。
9. 音声に基づく報告書作成装置に適用する報告書作成方法であって、
   ユーザ情報を取得するステップと、
   音声テキスト情報および前記ユーザ情報から、予め定義された意味クラスに該当するキーワードを抽出するステップと、
   予め決定された報告書テンプレートに基づいて、前記報告書のためのスロット項目の入力条件を設定するステップと、
   前記設定された入力条件に基づいて、前記キーワードを、前記スロット項目に対応付けるステップと、
   前記対応付けの結果に該当する情報を、前記報告書の作成に関連する情報が格納されたデータベースから検索するステップとを備え、
   前記検索結果を、対応するスロット項目の候補とする、報告書作成方法。
10. コンピュータで実行される、音声に基づく報告書作成プログラムであって、
    ユーザ情報を取得する機能と、
    音声テキスト情報および前記ユーザ情報から、予め定義された意味クラスに該当するキーワードを抽出する機能と、
    予め決定された報告書テンプレートに基づいて、前記報告書のためのスロット項目の入力条件を設定する機能と、
    前記設定された入力条件に基づいて、前記キーワードを、前記スロット項目に対応付ける機能と、
    前記対応付けの結果に該当する情報を、前記報告書の作成に関連する情報が格納されたデータベースから検索する機能とを実行し、
    前記検索結果を、対応するスロット項目の候補とする、報告書作成プログラム。