JP2020149539A - 対話型システムの支援装置、及び対話型システムの支援方法 - Google Patents

Abstract

【課題】対話型システムによる対話において質の高い情報を提供する。【解決手段】対話型システムの支援装置が、対話型システムにおける対話において過去に発言された課題と、上記課題の解決策と、課題に応対したユーザである応対者とを対応づけた情報である課題／解決策対応情報を記憶し、対話において質問者が発言した新規課題と、課題／解決策対応情報に登録されている課題である登録済課題との類似度である新規／登録済課題類似度を求め、新規／登録済課題類似度に基づき、課題／解決策対応情報における各応対者の新規課題に対する適正を示す指標である適正スコアを求め、適正スコアに基づき、新規課題を発言した質問者に応対する応対者を決定する。【選択図】図３

Description

本発明は、対話型システムの支援装置、及び対話型システムの支援方法に関する。

特許文献１には、必要とされている情報の登録を促進することを目的として構成された情報登録方法に関して記載されている。上記方法では、キーワード検索により検索者の所望する情報が得られなかった場合に、検索者の操作に応じてキーワードの検索履歴を登録し、登録されたキーワードの検索履歴に基づき検索失敗回数を算出し、算出された検索失敗回数に基づきキーワードの重要度を更新し、重要度が所定の閾値を超えた場合に、キーワード検索により得られなかった情報を募集するための処理を行う。

特許文献２には、単語の出現密度を考慮した重要性に基づき精度の高い要約を要約種別に応じて生成することを目的として構成された文書要約方法について記載されている。上記方法では、文書を形態素解析し、要約種別に応じて要約の手がかりとして必要な単語集合を上記文書から抽出し、上記文書を複数の意味的なまとまりに分割し、各意味的なまとまりについて上記単語集合に含まれる単語の出現密度の高い重要部分を算出し、この算出した重要部分から所与の要約率に応じて文を抽出する。

特開２００５−１０７８８８号公報 特開２００２−２５９３７１号公報

昨今、企業や官公庁等の組織においては、社員や職員等がもつ情報（業務知識、営業情報、技術情報、各種ノウハウ等）を知識ベース（knowledge base）化し、個々人がもつ情報を組織内で共有することにより業務の効率改善や企業競争力の強化等を図るナレッジマネジメント（knowledge management）の取り組みが進められている。

ナレッジマネジメントにおいては、質の高い大量の情報を効率よく収集して知識ベース化することが重要であり、例えば、チャット（chat）、電子掲示板システム、ＳＮＳ（Social Networking Service）等の対話型システムにおける対話の発言から質の高い情報を
効率よく収集する各種の試みがなされている。

ここで例えば、質問者（顧客等）と応対者（組織の担当者）との間で行われるチャットにおいて、顧客等の質問者が発言した課題に組織の者が応対する場合を考える。この場合、例えば、上記課題について過去に応対した経験を有する者を応対者として選出すれば、質の高い適切な回答を返すことができる可能性が高くなる。また質問者と応対者との間で行われた対話の履歴から知識ベース化するための情報を抽出しようとした場合、履歴に混在している、課題との関連性の少ない情報（ノイズ）を抽出しないようにする必要がある。

上記の特許文献１では、キーワードの検索履歴から算出される検索失敗回数に基づきキーワードの重要度を求め、重要度が所定の閾値を超えた場合にキーワード検索により得られなかった情報の収集を図る。また特許文献２では、単語の出現密度を考慮した重要性に基づき要約を要約種別に応じて生成する。しかしいずれの文献においても、適正な応対者
を選出することや、対話型システムの発言履歴から有用な情報を抽出することについて何も言及されていない。

本発明は、こうした背景に鑑みてなされたもので、対話型システムによる対話において質の高い情報を提供することを可能にする、対話型システムの支援装置、及び対話型システムの支援方法を提供することを目的とする。

上記目的を達成するための本発明の一つは、対話型システムを支援する対話型システムの支援装置（情報処理装置）であって、前記対話型システムと通信可能に接続し、前記対話において過去に発言された課題と、前記課題の解決策と、前記課題に応対したユーザである応対者とを対応づけた情報である課題／解決策対応情報を記憶する記憶部と、前記対話において質問者が発言した新規課題と、前記課題／解決策対応情報に登録されている前記課題である登録済課題との類似度である新規／登録済課題類似度を求める新規／登録済課題類似度算出部と、前記新規／登録済課題類似度に基づき、課題／解決策対応情報における各前記応対者の前記新規課題に対する適正を示す指標である適正スコアを求める適正スコア算出部と、前記適正スコアに基づき、前記新規課題を発言した前記質問者に応対する応対者を決定する応対者決定部と、を備える。

その他、本願が開示する課題、及びその解決方法は、発明を実施するための形態の欄、及び図面により明らかにされる。

本発明によれば、対話型システムによる対話において質の高い情報を提供することができる。

情報処理システムの概略的な構成を示す図である。 情報処理システムを構成する情報処理装置の一例である。 支援装置が備える主な機能を示す図である。 チャット連携処理を説明するフローチャートである。 新規課題ベクトルの一例である。 課題／解決策対応情報の一例である。 各登録済課題の一例である。 新規／登録済課題類似度の一例である。 適正スコアの算出方法の例である。 応対者別適正スコアの一例である。 チャットの一例である。 応対者発言ベクトルの一例である。 登録済解決策ベクトルの一例である。 応対者発言／登録済解決策類似度の一例である。 応対者発言を発言の時系列順に連結した文章の一例である。 応対者発言を登録した課題／解決策対応情報の一例である。 チャットの一例である。 第２実施形態の支援装置が備える主な機能を示す図である。 チャット連携処理を説明するフローチャートである。 質問者発言ベクトルの一例である。 登録済課題ベクトルの一例である。 質問者発言／登録済課題類似度の一例である。 質問者発言を発言の時系列順に連結した文章の一例である。 質問者発言を登録した課題／解決策対応情報の一例である。

以下、本発明の実施形態について図面を参照しつつ説明する。以下の説明において、同一のまたは類似する構成について共通の符号を付して重複した説明を省略することがある。

［第１実施形態］
図１に第１実施形態として示す情報処理システム１の概略的な構成を示している。同図に示すように、情報処理システム１は、対話型システム２００、対話型システム２００の支援装置１００、及びユーザ装置３００を含む。対話型システム２００、支援装置１００、及びユーザ装置３００は、いずれも情報処理装置（コンピュータ）である。

同図に示すように、対話型システム２００は、通信ネットワーク５を介して複数のユーザ装置３００と通信可能に接続している。通信ネットワーク５は、無線方式または有線方式の通信手段であり、例えば、ＬＡＮ（Local Area Network）、ＷＡＮ（Wide Area Network）、インターネット、公衆通信網（公衆データ通信網、公衆電話網等）、専用線等で
ある。

支援装置１００は、対話型システム２００と、例えば、内部バスやＬＡＮ等の通信手段を介して通信可能に接続されている。尚、支援装置１００を通信ネットワーク５に接続し、支援装置１００と対話型システム２００とが通信ネットワーク５を介して通信する構成としてもよい。また支援装置１００と対話型システム２００を同じ情報処理装置（ハードウェア）により実現してもよい。

対話型システム２００は、ユーザ装置３００に通信ネットワーク５を介して文字（テキスト）や音声等による対話（チャットシステム（Chat）、電子掲示板システム（BBS）、
ＳＮＳ（Social Networking Service）等により実現されるリアルタイムコミュニケーシ
ョン）を行うための環境を提供する。

尚、本実施形態では、対話型システム２００は、ユーザ装置３００を操作するユーザ３にチャットの環境を提供するチャットシステム（チャットサーバ）として機能するものとし、各ユーザ装置３００はチャットクライアントとして機能するものとする。チャットシステムの一例として、「Slack（登録商標）」、「RocketChat（登録商標）」、「Mattermost（登録商標）」等がある。

尚、本実施形態では、対話型システム２００を利用したユーザ３間の情報交換は原則として文字情報を利用して行われることを想定し、文字情報は、原則としてテキストデータ（圧縮等のアーカイブ処理や暗号化等の加工がされているものも含む）として取り扱われるものとする。また上記の情報交換は、例えば、音声や音声を含んだ映像を利用するものであってもよい。その場合の音声情報は、例えば、音声変換ツール等を用いて適宜文字情報に変換される。

図２に支援装置１００や対話型システム２００、ユーザ装置３００を実現する情報処理装置１０の一例を示す。同図に示すように、例示する情報処理装置１０は、プロセッサ１１、主記憶装置１２、補助記憶装置１３、入力装置１４、出力装置１５、及び通信装置１６を備える。これらは図示しないバス等の通信手段を介して互いに通信可能に接続されている。

情報処理装置１０は、例えば、パーソナルコンピュータ（デスクトップ型またはノート
ブック型）、スマートフォン、タブレット、携帯電話機、オフィスコンピュータ、メインフレーム等である。また情報処理装置１０は、例えば、クラウドシステムにより提供されるクラウドサーバのように仮想的な情報処理資源を用いて実現されるものであってもよい。また支援装置１００、対話型システム２００、及びユーザ装置３００は、必ずしも異なる情報処理装置１０で実現されているとは限らず、これらのうちの２つ以上を共通の情報処理装置１０により実現してもよい。

プロセッサ１１は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、ＡＩ（Artificial Intelligence）チップ、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）等を用いて構成されている。

主記憶装置１２は、プログラムやデータを記憶する装置であり、例えば、ＲＯＭ（Read
Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、不揮発性メモリ（ＮＶＲＡＭ（Non Volatile RAM））等である。

補助記憶装置１３は、例えば、ハードディスクドライブ、ＳＳＤ（Solid State Drive
）、光学式記憶装置（ＣＤ（Compact Disc）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）等）、ストレージシステム、ＩＣカード、ＳＤカードや光学式記録媒体等の記録媒体の読取／書込装置、クラウドサーバの記憶領域等である。補助記憶装置１３には、記録媒体の読取装置や通信装置１６を介してプログラムやデータを読み込むことができる。補助記憶装置１３に格納（記憶）されているプログラムやデータは主記憶装置１２に随時読み込まれる。

入力装置１４は、外部からの入力を受け付けるインタフェースであり、例えば、キーボード、マウス、タッチパネル、カードリーダ、音声入力装置等である。

出力装置１５は、処理経過や処理結果等の各種情報を出力するインタフェースである。出力装置１５は、例えば、上記の各種情報を可視化する表示装置（液晶モニタ、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）、グラフィックカード等）、上記の各種情報を音声化する装置（音声出力装置（スピーカ等））、上記の各種情報を文字化する装置（印字装置等）である。尚、例えば、情報処理装置１０が通信装置１６を介して他の装置との間で情報の入力や出力を行う構成としてもよい。

通信装置１６は、他の装置との間の通信を実現する装置である。通信装置１６は、ＬＡＮ（Local Area Network）、ＷＡＮ（Wide Area Network）、インターネット等の通信手
段を介した他の装置との間の通信を実現する有線方式又は無線方式の通信インタフェースであり、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）、無線通信モジュール、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）モジュール、シリアル通信モジュール等である。

支援装置１００、対話型システム２００、及びユーザ装置３００の夫々の機能は、夫々のプロセッサ１１が、夫々の主記憶装置１２に格納されているプログラムを読み出して実行することにより、もしくは、これらの装置を構成するハードウェア（ＡＩチップ、ＦＰＧＡ、ＡＳＩＣ等）によって実現される。

図３に支援装置１００が備える主な機能を示している。同図に示すように、支援装置１００は、記憶部１１０、応対者選出部１２０、解決策抽出登録部１３０、及びシステム連携処理部１４０の各機能を備える。尚、支援装置１００は、上記の構成に加えて、例えば、オペレーティングシステム、デバイスドライバ、ファイルシステム、ＤＢＭＳ（DataBase Management System）等の機能を更に備えていてもよい。

記憶部１１０は、新規課題１５１、新規課題ベクトル１５２、登録済課題ベクトル１５３、新規／登録済課題類似度１５４、応対者別適正スコア１５５、課題／解決策対応情報１５０、チャットログ１５６、応対者発言ベクトル１５７、登録済解決策ベクトル１５８、及び応対者発言／登録済解決策類似度１５９を記憶する。記憶部１１０は、例えば、ＤＢＭＳが提供するデータベースのテーブルや、ファイルシステムが提供するファイルとしてこれらの情報（データ）を記憶する。

応対者選出部１２０は、システム連携処理部１４０が対話型システム２００から取得した、質問者であるユーザ３が発言した新規な課題（以下、「新規課題」と称する。）に応対するのに相応しい（適正のある）ユーザ（以下、「応対者」と称する。）を選出する。応対者選出部１２０は、「過去に似た課題について応対した者は、新規課題の解決策を知っている可能性が高い。」との仮説に基づき応対者を選出する。

同図に示すように、応対者選出部１２０は、新規課題ベクトル化部１２１、登録済課題ベクトル化部１２２、新規／登録済課題類似度算出部１２３、適正スコア算出部１２４、及び応対者決定部１２５の各機能を有する。

新規課題ベクトル化部１２１は、記憶部１１０が記憶している新規課題１５１（システム連携処理部１４０が対話型システム２００から取得した新規課題）をベクトル化する。上記ベクトル化は、例えば、「TF-IDF」や「word2vec」等を用いて行われる。

登録済課題ベクトル化部１２２は、課題／解決策対応情報１５０における各課題（以下、「登録済課題」と称する。）をベクトル化する。上記ベクトル化は、例えば、「TF-IDF」や「word2vec」等を用いて行われる。

新規／登録済課題類似度算出部１２３は、新規課題のベクトルと各登録済課題のベクトルとに基づき、新規課題と各登録済課題との類似度（例えば、コサイン類似度。以下、「新規／登録済課題類似度」と称する。）を求める。

適正スコア算出部１２４は、新規／登録済課題類似度算出部１２３が求めた、新規／登録済課題類似度に基づき、課題／解決策対応情報１５０における各登録済課題の夫々に対応づけられている各応対者について、新規課題に応対するのに相応しい者であるか（新規課題に対する適正）を示す指標（以下、「適正スコア」と称する。）を求める。

応対者決定部１２５は、適正スコア算出部１２４が求めた各応対者の適正スコアに基づき、当該新規課題に応対する応対者を決定する。

解決策抽出登録部１３０は、システム連携処理部１４０が取得する、質問者と応対者との間で行われたチャットのチャットログ１５６から、当該チャットで発言された課題（以下、「当該課題」と称する。）の解決策として知識ベース化するのに相応しい情報を抽出し、抽出した情報を当該課題の解決策として課題／解決策対応情報１５０に登録する。尚、解決策抽出登録部１３０は、「チャットにおける応対者の解決策の発言に現れる単語の語彙の傾向には偏りがあり、チャットログ１５６における応対者の各発言が当該課題の解決策に関する記述であるか否かは、チャットログ１５６における応対者の各発言と課題／解決策対応情報１５０に管理されている解決策の記述との類否（類似度）に基づき判定することができる。」との仮説に基づき、チャットログ１５６における応対者の各発言が知識ベース化に相応しいか否かを判定する。

同図に示すように、解決策抽出登録部１３０は、応対者発言ベクトル化部１３１、登録済解決策ベクトル化部１３２、応対者発言／登録済解決策類似度算出部１３３、解決策抽
出部１３４、及び解決策登録部１３５を有する。

応対者発言ベクトル化部１３１は、チャットログ１５６における応対者の各発言（以下、「応対者発言」と称する。）をベクトル化する。上記ベクトル化は、例えば、「TF-IDF」や「word2vec」等を用いて行われる。

登録済解決策ベクトル化部１３２は、課題／解決策対応情報１５０に登録されている各解決策（以下、「登録済解決策」と称する。）をベクトル化する。上記ベクトル化は、例えば、「TF-IDF」や「word2vec」等を用いて行われる。

応対者発言／登録済解決策類似度算出部１３３は、各応対者発言と各登録済解決策との類似度（例えば、コサイン類似度。以下、「応対者発言／登録済解決策類似度」と称する。）を、夫々のベクトルに基づき求める。

解決策抽出部１３４は、応対者発言／登録済解決策類似度に基づき、各応対者発言のうち、当該課題に対する解決策として知識ベース化するのに相応しい情報を抽出する。本実施形態では、解決策抽出部１３４は、一例として、応対者発言／登録済解決策類似度の最大値が予め設定した閾値を超える応対者発言を、解決策として知識ベース化するのに相応しい情報として抽出するものとするが、抽出の方法は必ずしも限定されない。

解決策登録部１３５は、解決策抽出部１３４が抽出した応対者発言を、当該課題についての解決策として課題／解決策対応情報１５０に登録する。本実施形態では、解決策登録部１３５は、一例として、解決策抽出部１３４が抽出した応対者発言を発言時刻の時系列順に連結したものを解決策として課題／解決策対応情報１５０に登録する。

システム連携処理部１４０は、対話型システム２００と連携して様々な処理を行う。例えば、システム連携処理部１４０は、対話型システム２００からの情報の取得、対話型システム２００への情報の提供、対話型システム２００と連携したチャットの制御等を行う。システム連携処理部１４０の機能は、例えば、チャットボット（Chatbot）の仕組みを
用いて実現される。尚、上記のチャットボットとして、例えば、ＳＮＳが提供するＡＰＩ（Application Program Interface）を利用するもの、クラウドが提供するＡＩ（Artificial Intelligence）システムを利用するものがある。

同図に示すように、システム連携処理部１４０は、新規課題取得部１４１、応対者招待部１４２、チャットログ取得部１４３（対話履歴取得部）、チャットボット処理部１４４、及び課題解決判定部１４５の各機能を有する。

新規課題取得部１４１は、質問者がチャットで発言した新規課題を対話型システム２００から取得する。新規課題取得部１４１が取得した新規課題は、記憶部１１０が新規課題１５１として記憶する。

応対者招待部１４２は、応対者選出部１２０が選出した応対者をチャットに招待するように対話型システム２００を制御する。

チャットログ取得部１４３は、対話型システム２００からチャットログを取得する。チャットログ取得部１４３が取得したチャットログは、記憶部１１０がチャットログ１５６として記憶する。

チャットボット処理部１４４は、対話型システム２００が提供するチャット環境において、ユーザ３の発言に対し、ボットとして自動応答（自動発言）する機能を提供する。チ
ャットボット処理部１４４は、チャットにおいて課題／解決策対応情報１５０に登録されている解決策を随時取得し、取得した解決策に基づく発言を行う。

課題解決判定部１４５は、質問者と応対者との間で行われるチャットにおいて、課題について妥当な解決策が得られたか否かを判定する。課題解決判定部１４５は、例えば、チャットの内容（例えば、解決策が見つかった旨を示す文字情報の有無等）に基づき上記判定を行う。また課題解決判定部１４５は、例えば、人工知能や機械学習を用いた処理を実行して上記判定を行う。

図４は、対話型システム２００によるチャットが行われる際に支援装置１００が行う処理（以下、「チャット連携処理Ｓ４００」と称する。）を説明するフローチャートである。以下、同図とともにチャット連携処理Ｓ４００について説明する。

同図に示すＳ４１１〜Ｓ４１６までの処理は、支援装置１００が、チャットにおいて質問者が発言した新規課題に基づき応対者を選出し、選出した応対者を上記チャットに招待するように対話型システム２００を制御する処理である。

システム連携処理部１４０は、質問者がチャットで発言した新規課題を取得し、記憶部１１０が新規課題１５１として記憶する（Ｓ４１１）。

続いて、応対者選出部１２０が、取得した新規課題１５１と、課題／解決策対応情報１５０に格納されている各登録済課題をベクトル化する（Ｓ４１２）。

図５に新規課題１５１及び当該新規課題１５１に基づく新規課題ベクトル１５２の一例を示す。また図６に課題／解決策対応情報１５０の一例を、図７に各登録済課題１５０２及び各登録済課題１５０２に基づく登録済課題ベクトル１５３の一例を、夫々示す。図６に示すように、課題／解決策対応情報１５０は、課題ＩＤ１５０１、登録済課題１５０２、登録済解決策１５０３、及び応対者１５０４の各項目を有する一つ以上のレコードで構成されている。課題ＩＤ１５０１には、課題の識別子（以下、「課題ＩＤ」と称する。）が設定される。登録済解決策１５０３は、登録済課題のテキストデータが設定される。登録済解決策１５０３には、当該課題についての登録済解決策のテキストデータが設定される。応対者１５０４には、当該課題に応対した応対者１５０４の識別子（以下、「応対者ＩＤ」と称する。）が設定される。

図４に戻り、続いて、応対者選出部１２０が、新規課題ベクトル１５２と各登録済課題の登録済課題ベクトル１５３とに基づき新規／登録済課題類似度を求めて新規／登録済課題類似度１５４を生成する（Ｓ４１３）。

図８に、図５に示す新規課題１５１と図７に示す登録済課題１５０２に基づき生成される新規／登録済課題類似度１５４の例を示す。同図に示すように、新規／登録済課題類似度１５４は、登録済課題１５０２、類似度１５５１、及び応対者１５０４の各項目を有する一つ以上のレコードで構成されている。登録済課題１５０２には、登録済課題のテキストデータが設定される。類似度１５５１には、新規／登録済課題類似度が設定される。応対者ＩＤ１５０４には、当該課題に応対した応対者の応対者ＩＤが設定される。

図４に戻り、続いて、応対者選出部１２０は、各登録済課題の新規／登録済課題類似度とに基づき、課題／解決策対応情報１５０における各応対者の適正スコアを求め、応対者別適正スコア１５５を生成する（Ｓ４１４）。

図９に適正スコアの算出方法の例を示す。同図には、上記算出方法として、（ａ）新規
課題と応対者が過去に対応した各登録済課題との類似度（新規／登録済課題類似度）の最大値を適正スコアとする方法、（ｂ）新規課題と応対者が過去に対応した各登録済課題との類似度（新規／登録済課題類似度）が予め設定した閾値を超えた数を適正スコアとする方法、（ｃ）新規課題と応対者が過去に対応した各登録済課題との類似度（新規／登録済課題類似度）の平均値を適正スコアとする方法、の３例を示している。尚、適正スコアの算出方法は必ずしも例示したものに限定されない。

図１０に応対者別適正スコア１５５の一例を示す。同図に示すように、応対者別適正スコア１５５は、各応対者（応対者ＩＤ１５４１）について算出された適正スコア１５４２を示す情報を含む。

図４に戻り、続いて、応対者選出部１２０は、応対者別適正スコア１５５に基づき、適正スコアの値が最大の者を当該新規課題について応対する応対者として選出する（Ｓ４１５）。

続いて、システム連携処理部１４０が、対話型システム２００を制御し、Ｓ４１５で選出した応対者（ユーザ３）をチャットに招待する（Ｓ４１６）。

図１１にチャットの一例を示す。同図において符号１１１１で示す発言の内容が新規課題に相当する。また符号１１１２で示す発言では、システム連携処理部１４０のチャットボット処理部１４４の制御によって、Ｓ４１５で選出した応対者である「Ｌさん」がチャットに招待されている。

図４に戻り、続いて、システム連携処理部１４０が、上記チャットにおいて、新規課題が解決したか否か（新規課題について妥当な解決策が得られたか否か）を判定する（Ｓ４１７）。新規課題が解決している場合（Ｓ４１７：ＹＥＳ）、Ｓ４２１からの処理が開始される。

Ｓ４２１からの処理は、上記チャットにおける応対者の発言から、当該新規課題に対応する解決策として知識ベース化するのに相応しい発言を抽出し、抽出した発言を、上記新規課題の解決策として課題／解決策対応情報１５０に登録する処理である。尚、当該チャットで上記新規課題が解決しなかった場合（Ｓ４１７：ＮＯ）、チャット連携処理Ｓ４００は終了する。

Ｓ４２１では、システム連携処理部１４０が上記チャットのチャットログを取得し、取得したチャットログを記憶部１１０がチャットログ１５６として記憶する。

続いて、解決策抽出登録部１３０が、各応対者発言と課題／解決策対応情報１５０の各登録済解決策をベクトル化し、応対者発言ベクトル１５７と登録済解決策ベクトル１５８を生成する（Ｓ４２２）。

図１２に各応対者発言（以下、符号１５７１で示す。）に基づく応対者発言ベクトル１５７の一例を、また図１３に各登録済解決策に基づく登録済解決策ベクトル１５８の一例を、夫々示す。

図４に戻り、続いて、解決策抽出登録部１３０が、各応対者発言と各登録済解決策との類似度（応対者発言／登録済解決策類似度）を夫々のベクトルに基づき求め、応対者発言／登録済解決策類似度１５９を生成する（Ｓ４２３）。

図１４に、図１２に示す応対者発言１５７１と図１３に示す各登録済解決策１５０３に
基づき生成される応対者発言／登録済解決策類似度１５９の一例を示す。同図に示すように、応対者発言／登録済解決策類似度１５９は、応対者発言１５７１の夫々について、各登録済解決策との類似度１５７２と、類似度の最大値１５７３と、類似度の最大値１５７３が予め設定した閾値（本例では「0.70」）を超えるか否かを示す情報１５７４とを含む。

図４に戻り、続いて、解決策抽出登録部１３０が、求めた応対者発言／登録済解決策類似度の最大値が予め設定した閾値を超える応対者発言を、当該新規課題に対する解決策として知識ベース化が可能な情報として抽出する（Ｓ４２４）。図１４の例では、解決策抽出登録部１３０は、「まず、DBの設定ファイルの項目hogeの値を10から100に変更してく
ださい。」及び「次に、ZZZコマンドを実行してください。そうすればDBに接続できるよ
うになります。」という応対者発言１５７１を、解決策として知識ベース化が可能な情報として抽出する。

続いて、解決策抽出登録部１３０が、選出した応対者発言を発言の時系列順に連結した文章を解決策として課題／解決策対応情報１５０に登録する（Ｓ４２５）。

図１５に解決策抽出登録部１３０が抽出した応対者発言を発言の時系列順に連結した文章の例を示す。

また図１６に上記文書を当該新規課題（本例では「セキュリティシステムを2.1から2.3にバージョンアップした後、DBに接続できなくなる。」）の解決策として登録した課題／解決策対応情報１５０の例を、夫々示す。

以上に説明したように、第１実施形態の支援装置１００は、「過去に似た課題について応対した者は、新規課題の解決策を知っている可能性が高い。」との仮説に基づき、新規課題を発言した質問者に応対するのに相応しい応対者を選出するので、質問者と応対者との間で行われる対話型システムにおいて質の高い情報を提供することができる。

また支援装置１００は、「チャットにおける応対者の解決策の発言に現れる単語の語彙の傾向には偏りがあり、チャットログ１５６における応対者の各発言が当該課題の解決策に関する記述であるか否かは、チャットログ１５６における応対者の各発言と課題／解決策対応情報１５０に管理されている解決策の記述との類否（類似度）に基づき判定することができる。」との仮説に基づき、チャットログ１５６から、当該課題の解決策として知識ベース化するのに相応しい情報を抽出して課題／解決策対応情報１５０に登録するので、質問者と応対者との間で行われる対話型システムにおいて質の高い情報を提供することができる。

［第２実施形態］
第１実施形態のＳ４２１〜Ｓ４２５では、チャットログ１５６の応対者の発言から解決策として知識ベース化が可能な情報を抽出して課題／解決策対応情報１５０に登録した。一方、また質問者が発言した新規課題の説明が粗いが対話を続けるうちに課題の詳細が明らかになった場合等、チャットログ１５６の質問者の発言の中に応対者が適切な解決策を探る際に手がかりとなるような有用な情報が含まれていることがある。

図１７にチャットの一例を示す。この例では、質問者（Ａさん）の発言のうち、符号１７１１で示す「セキュリティシステムをバージョンアップした後、DBに接続できなくなります。どうしたらいいですか？」という発言と、符号１７１２で示す「セキュリティシステムはAAAです。バージョンは2.1から2.3に更新しました。」という発言は、質問者の「
セキュリティシステムをバージョンアップした後、DBに接続できなくなる」との課題（符
号１７１３）を解決するために有用な情報となる。

そこで第２実施形態の支援装置１００は、チャットログ１５６における質問者の各発言から、課題を補足する情報として有用な情報（以下、「補足情報」と称する。）を抽出し、抽出した補足情報を課題／解決策対応情報１５０に登録する。尚、第２実施形態の情報処理システム１の概略的な構成は第１実施形態と同様である。以下、第１実施形態と異なる部分を中心として説明する。

図１８に第２実施形態の支援装置１００が備える主な機能を示す。同図に示すように、第２実施形態の支援装置１００は、第１実施形態の支援装置１００と同様、記憶部１１０、応対者選出部１２０、解決策抽出登録部１３０、及びシステム連携処理部１４０の各機能を備える。また同図に示すように、第２実施形態の支援装置１００は、第１実施形態の支援装置１００が備える以上の機能に加え、補足情報抽出登録部１６０を更に備える。

同図に示すように、記憶部１１０は、第１実施形態の支援装置１００が記憶する各情報に加え、質問者発言ベクトル１７２、登録済課題ベクトル１７３、及び質問者発言／登録済課題類似度１７４を更に記憶する。

補足情報抽出登録部１６０は、システム連携処理部１４０が取得した、ある課題（以下、「当該課題」と称する。）に関するチャットログ１５６から、当該課題に対する補足情報として知識ベース化が可能な有用な情報を抽出し、抽出した情報を当該課題についての補足情報として課題／解決策対応情報１５０に登録する。尚、補足情報抽出登録部１６０は、「チャットにおける質問者の発言に現れる単語の語彙の傾向には偏りがあり、チャットログ１５６における質問者の各発言が当該課題を解決するために有用な記述であるか否かは、チャットログ１５６における質問者の各発言と課題／解決策対応情報１５０に管理されている課題の記述との類否（類似度）に基づき判定することができる。」との仮説に基づき、チャットログ１５６における質問者の各発言が補足情報として知識ベース化するのに相応しいか否かを判定する。

同図に示すように、補足情報抽出登録部１６０は、質問者発言ベクトル化部１６１、登録済課題ベクトル化部１６２、質問者発言／登録済課題類似度算出部１６３、質問者発言抽出部１６４、及び補足情報登録部１６５の各機能を有する。

質問者発言ベクトル化部１６１、チャットログ１５６における質問者の各発言（以下、「質問者発言」と称する。）をベクトル化する。上記ベクトル化は、例えば、「TF-IDF」や「word2vec」等を用いて行われる。

登録済課題ベクトル化部１６２は、課題／解決策対応情報１５０に管理されている各課題（以下、「登録済課題」と称する。）をベクトル化する。上記ベクトル化は、例えば、「TF-IDF」や「word2vec」等を用いて行われる。

質問者発言／登録済課題類似度算出部１６３は、各質問者発言と各課題との類似度（例えば、コサイン類似度。以下、「質問者発言／登録済課題類似度」と称する。）を、夫々のベクトルに基づき求める。

質問者発言抽出部１６４は、質問者発言／登録済課題類似度に基づき、各質問者発言のうち、補足情報として知識ベース化するのに相応しい情報を抽出する。本実施形態では、質問者発言抽出部１６４は、一例として、質問者発言／登録済課題類似度の最大値が予め設定した閾値を超える質問者発言を、補足情報として知識ベース化するのに相応しい情報として抽出するものとするが、抽出の方法は必ずしも限定されない。

補足情報登録部１６５は、質問者発言抽出部１６４が選出した各質問者発言を、当該課題についての補足情報として課題／解決策対応情報１５０に登録する。本実施形態では、補足情報登録部１６５は、一例として、選出した質問者発言を発言の時系列順に連結した文章を補足情報として課題／解決策対応情報１５０に登録するものとする。

図１９は、第２実施形態の支援装置１００が行う処理（以下、「チャット連携処理Ｓ１９００」と称する。）を説明するフローチャートである。チャット連携処理Ｓ１９００は、図４に示したチャット連携処理Ｓ４００のＳ４１７にて「ＹＥＳ」と判定された場合に当該処理の後に行われる。以下、同図とともにチャット連携処理Ｓ１９００について説明する。尚、チャット連携処理Ｓ１９００は、図４のＳ４２１〜Ｓ４２５までの処理の後に実行してもよいし、図４のＳ４２１からの処理と並列して実行してもよい。また図４のＳ４２１〜Ｓ４２５までの処理は行わず、Ｓ４１７の処理の後にチャット連携処理Ｓ１９００のみを実行してもよい。

まずシステム連携処理部１４０が対話型システム２００からチャットログを取得し、取得したチャットログを記憶部１１０がチャットログ１５６として記憶する（Ｓ４３１）。尚、図４のＳ４２１の処理が事前に実行されているのであれば当該処理は省略可能である。

続いて、補足情報抽出登録部１６０が、チャットログ１５６の各質問者発言と課題／解決策対応情報１５０の各登録済課題をベクトル化し、質問者発言ベクトル１７２と登録済課題ベクトル１７３を生成する（Ｓ４３２）。尚、登録済課題ベクトル１７３は既にＳ４１２で生成されているので、登録済課題ベクトル１７３の生成はＳ４３２では省略可能である。

図２０に各質問者発言１７２１に基づく質問者発言ベクトル１７２の一例を、図２１に各登録済課題１５０２に基づく登録済課題ベクトル１７３２の一例を、夫々示す。

続いて、補足情報抽出登録部１６０が、各質問者発言と当該課題についての各登録済課題との類似度（質問者発言／登録済課題類似度）を夫々のベクトルに基づき求め、質問者発言／登録済課題類似度１７４を生成する（Ｓ４３３）。

図２２に、図１９に示す各質問者発言１７２１と図２０に示す各登録済課題１５０２に基づき生成される質問者発言／登録済課題類似度１７４の一例を示す。同図に示すように、質問者発言／登録済課題類似度１７４は、質問者発言１７４１の夫々について、各登録済課題との類似度１７４２と、類似度の最大値１７４３と、類似度の最大値１７４３が予め設定した閾値（本例では「0.70」）を超えるか否かを示す情報１７４４とを含む。

図１９に戻り、続いて、補足情報抽出登録部１６０が、求めた質問者発言／登録済課題類似度の最大値が予め設定した閾値を超える質問者発言を、当該新規課題に対する補足情報として知識ベース化が可能な情報として抽出する（Ｓ４３４）。図２１の例では、補足情報抽出登録部１６０は、「セキュリティシステムをバージョンアップした後、DBに接続できなくなります。どうしたらいいですか？」及び「セキュリティシステムはAAAです。
バージョンは2.1から2.3に更新しました。」という質問者発言１７４１を、補足情報として知識ベース化が可能な情報として抽出する。

続いて、補足情報抽出登録部１６０が、抽出した質問者発言を発言の時系列順に連結した文章を補足情報として課題／解決策対応情報１５０に登録する（Ｓ４３５）。

図２３に補足情報抽出登録部１６０が抽出した質問者発言を発言の時系列順に連結した文章の例を示す。また図２４に上記文書を当該新規課題（本例では「セキュリティシステムを2.1から2.3にバージョンアップした後、DBに接続できなくなる。」）の補足情報（課題補足情報１５０２１）として登録した課題／解決策対応情報１５０の一例を示す。以上でチャット連携処理Ｓ１９００は終了する。

尚、以上のようにして課題／解決策対応情報１５０に登録された課題補足情報１５０２１は、例えば、次回以降に類似の新規課題が発言された場合に解決策を探るための有用な情報として応対者に提示される。

以上に説明したように、第２実施形態の支援装置１００は、「チャットにおける質問者の発言に現れる単語の語彙の傾向には偏りがあり、チャットログ１５６における質問者の各発言が当該課題を解決するために有用な記述であるか否かは、チャットログ１５６における質問者の各発言と課題／解決策対応情報１５０に管理されている課題の記述との類否（類似度）に基づき判定することができる。」との仮説に基づき、チャットログ１５６における質問者の各発言が、補足情報として知識ベース化するのに相応しいか否かを判定するので、応対者に課題の解決策を探る上で有用な情報を提供することができ、質問者と応対者との間で行われる対話型システムにおいて質の高い情報を提供することができる。

以上、本発明の実施形態について詳述したが、本発明は以上に説明した実施形態に限定されるものではなく、添付した特許請求の範囲の趣旨内における様々な変形例及び同等の構成が含まれる。例えば、前述した実施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本発明は限定されない。またある実施形態の構成の一部を他の実施形態の構成に置き換えてもよい。またある実施形態の構成に他の実施形態の構成を加えてもよい。また各実施形態の構成の一部について、他の構成の追加、削除、又は置換をしてもよい。

また前述した各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部又は全部を、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く、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、ハードディスク、ＳＳＤ（Solid State Drive）等の記憶装置、又は、ＩＣ（Integrated Circuit）カ
ード、ＳＤカード、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）の記録媒体に格納することができる。

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、実装上必要な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よい。

１ 情報処理システム、３ ユーザ、５ 通信ネットワーク、１００ 支援装置、２００
対話型システム、３００ ユーザ装置、１１０ 記憶部、１２０ 応対者選出部、１２１ 新規課題ベクトル化部、１２２ 登録済課題ベクトル化部、１２３ 新規／登録済課題類似度算出部、１２４ 適正スコア算出部、１２５ 応対者決定部、１３０ 解決策抽出登録部、１３１ 応対者発言ベクトル化部、１３２ 登録済解決策ベクトル化部、１３３ 応対者発言／登録済解決策類似度算出部、１３４ 解決策抽出部、１３５ 解決策登録部、１４０ システム連携処理部、１４１ 新規課題取得部、１４２ 応対者招待部、１４３ チャットログ取得部、１４４ チャットボット処理部、１４５ 課題解決判定部
、１５０ 課題／解決策対応情報、１５１ 新規課題、１５２ 新規課題ベクトル、１５３ 登録済課題ベクトル、１５４ 新規／登録済課題類似度、１５５ 応対者別適正スコア、１５６ チャットログ、１５７ 応対者発言ベクトル、１５８ 登録済解決策ベクトル、１５９ 応対者発言／登録済解決策類似度、１６０ 補足情報抽出登録部、１６１ 質問者発言ベクトル化部、１６２ 登録済課題ベクトル化部、１６３ 質問者発言／登録済課題類似度算出部、１６４ 質問者発言抽出部、１６５ 補足情報登録部

Claims (15)

1. 対話型システムを支援する情報処理装置であって、
   前記対話型システムと通信可能に接続し、
   前記対話型システムにおける対話において過去に発言された課題と、前記課題の解決策と、前記課題に応対したユーザである応対者とを対応づけた情報である課題／解決策対応情報を記憶する記憶部と、
   前記対話において質問者が発言した新規課題と、前記課題／解決策対応情報に登録されている前記課題である登録済課題との類似度である新規／登録済課題類似度を求める新規／登録済課題類似度算出部と、
   前記新規／登録済課題類似度に基づき、課題／解決策対応情報における各前記応対者の前記新規課題に対する適正を示す指標である適正スコアを求める適正スコア算出部と、
   前記適正スコアに基づき、前記新規課題を発言した前記質問者に応対する応対者を決定する応対者決定部と、
   を備える、対話型システムの支援装置。
2. 請求項１に記載の対話型システムの支援装置であって、
   前記新規課題をベクトル化した新規課題ベクトルを生成する新規課題ベクトル化部と、
   前記登録済課題をベクトル化した登録済課題ベクトルを生成する登録済課題ベクトル化部と、
   を更に備え、
   前記新規／登録済課題類似度算出部は、前記新規課題ベクトルと前記登録済課題ベクトルに基づき前記新規／登録済課題類似度を求める、
   対話型システムの支援装置。
3. 請求項１に記載の対話型システムの支援装置であって、
   前記適正スコア算出部は、前記新規課題と各前記登録済課題との前記新規／登録済課題類似度の最大値に基づく値を適正スコアとする、
   対話型システムの支援装置。
4. 請求項１に記載の対話型システムの支援装置であって、
   前記新規課題と各前記登録済課題との前記新規／登録済課題類似度が予め設定した閾値を超えた数に基づく値を適正スコアとする、
   対話型システムの支援装置。
5. 請求項１に記載の対話型システムの支援装置であって、
   前記新規課題と各前記登録済課題との前記新規／登録済課題類似度の平均値に基づく値を適正スコアとする、
   対話型システムの支援装置。
6. 請求項１に記載の対話型システムの支援装置であって、
   前記応対者決定部が決定した前記応対者を前記質問者が前記新規課題を発言した対話に招待するように前記対話型システムを制御する応対者招待部を更に備える、
   対話型システムの支援装置。
7. 請求項１に記載の対話型システムの支援装置であって、
   前記質問者と前記応対者との間で行われた前記対話の履歴を取得する対話履歴取得部と、
   前記履歴における前記応対者の発言である応対者発言と前記課題／解決策対応情報における各前記解決策との類似度である応対者発言／登録済解決策類似度を求める応対者発言
   ／登録済解決策類似度算出部と、
   前記応対者発言／登録済解決策類似度に基づき、前記新規課題についての解決策として前記課題／解決策対応情報に登録するのに相応しい前記応対者発言を抽出する解決策抽出部と、
   抽出した前記応対者発言に基づく情報を前記解決策として前記課題／解決策対応情報に登録する解決策登録部と、
   を更に備える、対話型システムの支援装置。
8. 請求項７に記載の対話型システムの支援装置であって、
   前記応対者発言をベクトル化した応対者発言ベクトルを生成する応対者発言ベクトル化部と、
   前記課題／解決策対応情報における前記解決策である登録済解決策をベクトル化した登録済解決策ベクトルを生成する登録済解決策ベクトル化部と、
   を更に備え、
   前記応対者発言／登録済解決策類似度算出部は、前記応対者発言ベクトルと前記登録済解決策ベクトルに基づき前記応対者発言／登録済解決策類似度を求める、
   対話型システムの支援装置。
9. 請求項７に記載の対話型システムの支援装置であって、
   前記解決策抽出部は、前記応対者発言／登録済解決策類似度の最大値が予め設定した閾値を超える前記応対者発言を前記新規課題についての解決策として前記課題／解決策対応情報に登録するのに相応しい前記応対者発言として抽出する、
   対話型システムの支援装置。
10. 請求項１に記載の対話型システムの支援装置であって、
    前記質問者と前記応対者との間で行われた前記対話の履歴を取得する対話履歴取得部と、
    前記履歴における前記質問者の発言である質問者発言と前記課題／解決策対応情報における各前記課題との類似度である質問者発言／登録済課題類似度を求める質問者発言／登録済課題類似度算出部と、
    前記質問者発言／登録済課題類似度に基づき、前記新規課題の補足情報として前記課題／解決策対応情報に登録するのに相応しい前記質問者発言を抽出する質問者発言抽出部と、
    抽出した前記質問者発言に基づく情報を前記新規課題の補足情報として前記課題／解決策対応情報に登録する補足情報登録部と、
    を更に備える、対話型システムの支援装置。
11. 請求項１０に記載の対話型システムの支援装置であって、
    前記質問者発言をベクトル化した質問者発言ベクトルを生成する質問者発言ベクトル化部と、
    前記課題／解決策対応情報における前記課題である登録済課題をベクトル化した登録済課題ベクトルを生成する登録済課題ベクトル化部と、
    を更に備え、
    前記質問者発言／登録済課題類似度算出部は、前記質問者発言ベクトルと前記登録済課題ベクトルに基づき前記質問者発言／登録済課題類似度を求める、
    対話型システムの支援装置。
12. 請求項１０に記載の対話型システムの支援装置であって、
    前記質問者発言抽出部は、前記質問者発言／登録済課題類似度の最大値が予め設定した閾値を超える前記質問者発言を前記新規課題の補足情報として前記課題／解決策対応情報
    に登録するのに相応しい前記質問者発言として抽出する、
    対話型システムの支援装置。
13. 請求項１、７，１０のいずれか一項に記載の対話型システムの支援装置であって、
    前記対話型システムは、チャットシステム、電子掲示板システム、ＳＮＳ（Social Networking Service）のうちの少なくともいずれかである、
    対話型システムの支援装置。
14. 請求項２、８、１１に記載の対話型システムの支援装置であって、
    前記ベクトル化は「TF-IDF」または「word2vec」を用いて行われる、
    対話型システムの支援装置。
15. 対話型システムと通信可能に接続する情報処理装置が、
    前記対話型システムにおける対話において過去に発言された課題と、前記課題の解決策と、前記課題に応対したユーザである応対者とを対応づけた情報である課題／解決策対応情報を記憶するステップ、
    前記対話において質問者が発言した新規課題と、前記課題／解決策対応情報に登録されている前記課題である登録済課題との類似度である新規／登録済課題類似度を求めるステップ、
    前記新規／登録済課題類似度に基づき、課題／解決策対応情報における各前記応対者の前記新規課題に対する適正を示す指標である適正スコアを求めるステップ、
    前記適正スコアに基づき、前記新規課題を発言した前記質問者に応対する応対者を決定するステップ、
    前記質問者と前記応対者との間で行われた前記対話の履歴を取得するステップ、
    前記履歴における前記応対者の発言である応対者発言と前記課題／解決策対応情報における各前記解決策との類似度である応対者発言／登録済解決策類似度を求めるステップ、
    前記応対者発言／登録済解決策類似度に基づき、前記新規課題についての解決策として前記課題／解決策対応情報に登録するのに相応しい前記応対者発言を抽出するステップ、
    抽出した前記応対者発言に基づく情報を前記解決策として前記課題／解決策対応情報に登録するステップ、
    前記質問者と前記応対者との間で行われた前記対話の履歴を取得するステップ、
    前記履歴における前記質問者の発言である質問者発言と前記課題／解決策対応情報における各前記課題との類似度である質問者発言／登録済課題類似度を求めるステップ、
    前記質問者発言／登録済課題類似度に基づき、前記新規課題の補足情報として前記課題／解決策対応情報に登録するのに相応しい前記質問者発言を抽出するステップ、及び
    抽出した前記質問者発言に基づく情報を前記新規課題の補足情報として前記課題／解決策対応情報に登録するステップ、
    を実行する、対話型システムの支援方法。

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