JP2020204988A - オペレータ支持システム、オペレータ支持方法、及び、オペレータ支持プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】商品を購入しようとしたユーザが、オペレータに電話で問い合わせをした場合に、どのような応対をするとよいかを提案する。【解決手段】情報提供装置３００は、各々がクッキーと紐付けられた複数のウェブページの掲載内容の少なくとも種別を予測し、ＤＢ４００に情報提供装置３００によって予測された種別とこれに対応するウェブページを示す情報とが一対で格納する。情報提供装置３００は、ユーザ端末１００を用いて幾つかのウェブページが閲覧された後に、ユーザ端末１００を用いてウェブページに掲載されている電話番号を通じてオペレータに電話がされた場合に、当該各ウェブページに紐付けられた各クッキーに基づいて閲覧されたウェブページの閲覧履歴を特定し、その閲覧履歴に対応する種別をＤＢ４００から読み出し、その種別に基づいてユーザへの応対提案を作成し、情報表示端末５００に表示させる。【選択図】図１

Description

本発明は、オペレータ支持システム、オペレータ支持方法、及び、オペレータ支持プログラムに関し、特に、ウェブページを閲覧したユーザに対して好適な情報を提供するためのオペレータ支持システム、オペレータ支持方法、及び、オペレータ支持プログラムに関する。

特許文献１には、或る１場面の顧客接点に絞って人工知能を利用した機械学習を行うことによる販売促進効果の限界を打破する販売促進システムが開示されている。この販売促進システムは、自宅内、アプリ起動時、ＳＮＳログイン時、サイネージ閲覧時、店内訪問時等のユーザの行動環境内での複数の場面で、各専属エージェントが販促行為を行う。全体最適化を行う統括エージェントがそれら行為の後のユーザの消費行動（ゴルフクラブの購入等）に基づいて報酬を決定して、貢献した専属エージェントに報酬を与える。各専属エージェントはその報酬の累積値が最大となるように強化学習する。

特開２０１９−０２８８９９号公報

しかし、特許文献１に開示されている販売促進システムは、商品を購入しようとしたユーザが、オペレータに電話で問い合わせをした場合に、どのような応対をするとよいかを提案するといったことについては考慮されていない。

オペレータが適切な応対をすると、ユーザの満足度も上がることによって販売促進につながるし、また、オペレータ自身も提案内容に従って応対をすれば、効率よく作業をすることが可能となる。

そこで、本発明は、商品を購入しようとしたユーザが、オペレータに電話で問い合わせをした場合に、どのような応対をするとよいかを提案することを課題とする。

上記課題を解決するために、本発明のオペレータ支持システムは、
各々がクッキーと紐付けられた複数のウェブページの掲載内容の少なくとも種別を予測する予測装置と、
前記予測装置によって予測された種別とこれに対応するウェブページを示す情報とが一対で格納される格納媒体と、
ユーザ端末を用いて幾つかのウェブページが閲覧された後に前記ユーザ端末を用いてウェブページに掲載されている電話番号を通じて電話がされる際に、当該各ウェブページに紐付けられた各クッキーに基づくＩＤを送信させてウェブページの閲覧履歴を特定する特定装置と、
前記特定装置によって特定された閲覧履歴に対応する種別を前記格納媒体から読み出す読出装置と、
前記読出装置によって読み出された種別に基づいてユーザへの応対提案を作成する作成装置と、
前記作成装置によって作成された応対提案を報知するオペレータ端末と、
を備える。

また、前記特定装置によって特定される閲覧履歴は、前記ユーザによって閲覧された各ウェブページの各閲覧時間と、前記ユーザによる各ウェブページの閲覧回数と、前記ユーザが当該各ウェブページを閲覧するために用いた検索キーワードと、前記ユーザによる各ウェブページの閲覧遷移と、前記ユーザによる各ウェブページの閲覧順番と、前記ユーザによる各ウェブページのスクロール情報との幾つかを含み、
前記作成装置は、前記各閲覧時間と前記各閲覧回数と前記検索キーワードと前記閲覧遷移と前記閲覧順番と前記各スクロールとの幾つかを加味した重み付けをして前記応対提案を作成することもできる。

さらに、前記予測装置を、ウェブページとその記載内容の種別との一対を学習データとし、複数の学習データを用いて学習された人工知能装置とする、又は、前記作成装置を、前記閲覧履歴とこれに対応する応対提案との一対を学習データとし、複数の学習データを用いて学習された人工知能装置とするとよい。

また、本発明のオペレータ支持方法は、
各々がクッキーと紐付けられた複数のウェブページの掲載内容の少なくとも種別を予測するステップと、
前記予測した種別とこれに対応するウェブページを示す情報とが一対で格納するステップと、
ユーザ端末を用いて幾つかのウェブページが閲覧された後に前記ユーザ端末を用いてウェブページに掲載されている電話番号を通じて電話がされる際に、当該各ウェブページに紐付けられた各クッキーに基づくＩＤを送信させてウェブページの閲覧履歴を特定するステップと、
前記特定した閲覧履歴に対応する種別を読み出すステップと、
前記読み出した種別に基づいてユーザへの応対提案を作成するステップと、
前記作成した応対提案を報知するステップと、
を含む。

さらに、本発明のオペレータ支持プログラムは、
各々がクッキーと紐付けられた複数のウェブページの掲載内容の少なくとも種別を予測するステップと、
前記予測した種別とこれに対応するウェブページを示す情報とが一対で格納するステップと、
ユーザ端末を用いて幾つかのウェブページが閲覧された後に前記ユーザ端末を用いてウェブページに掲載されている電話番号を通じて電話がされる際に、当該各ウェブページに紐付けられた各クッキーに基づくＩＤを送信させてウェブページの閲覧履歴を特定するステップと、
前記特定した閲覧履歴に対応する種別を読み出すステップと、
前記読み出した種別に基づいてユーザへの応対提案を作成するステップと、
前記作成した応対提案を報知するステップと、
をコンピュータに実行させる。

本発明の実施形態のオペレータ支持システムの概念図である。 図１に示した情報提供装置３００の具体的な構成図である。 図２に示すクロール手段３１０によって収集及び保存される高級自動車分の第１のウェブページの例を示す図である。 図２に示すクロール手段３１０によって収集及び保存される高級自動車分の第２のウェブページの例を示す図である。 図２に示すクロール手段３１０によって収集及び保存される高級自動車分の第３のウェブページの例を示す図である。 図２に示すクロール手段３１０によって収集及び保存される高級自動車分の第４のウェブページの例を示す図である。 図２に示すクロール手段３１０によって収集及び保存される高級自動車分の第５のウェブページの例を示す図である。 図１に示すオペレータ支持システムの動作を示す流れ図である。 図１の情報提供装置３００によって作成される応答提案の例を示す図である。 図１の情報提供装置３００によって作成される応答提案の例を示す図である。

１００ ユーザ端末
２００ 店舗端末
３００ 情報提供装置
３１０ クロール手段
３２０ ＡＩ手段
３３０ ビジネスインテリジェンスツール手段（ＢＩツール手段）
３５１〜３５３ 写真掲載領域
３６１〜３６３ 車種名掲載領域
３６４ 電話用掲載領域
３７１ 仕様情報掲載領域
３７２ 色情報掲載領域
３７３ 写真掲載領域
３７４ 電話用掲載領域
３８１ オプション商品掲載領域
３８２ 電話用掲載領域
４００ データベース（ＤＢ）
５００ 情報表示装置
６００ サーバ装置
７００ ネットワーク

発明の実施の形態

以下、本発明の実施形態について、図面を参照して説明する。

図１は、本発明の実施形態のオペレータ支持システムの概念図である。図１には、ユーザ端末１００と、店舗端末２００と、情報提供装置３００と、データベース（以下、「ＤＢ」と称する。）４００と、情報表示装置５００と、サーバ装置６００と、ネットワーク７００と、を示している。

なお、図１には、各端末又は装置等を一台ずつのみ表示しているが、実際には、各端末等のうちのいくつか、特に、ユーザ端末１００、店舗端末２００及び情報表示装置５００については、複数台がネットワーク７００に接続される。

図１に示すオペレータ支持システムは、何らかの商品をネットワーク７００経由で購入したい或いはそのための説明を受けたい、又は、何らかのサービスを受けたるためにネットワーク７００経由で注文したいと考えているユーザから、それに先立って問い合わせを受けたオペレータが、当該ユーザに対して応対することを支持するものである。

図１に示すオペレータ支持システムの構成及び動作自体は、商品を対象とした場合とサービスを対象とした場合とによって異なるものではないので、以下、商品を対象とした場合を例に、まずは各端末等の典型例について説明する。

ユーザ端末１００は、何らかの商品をネットワーク７００経由で購入等したいと考えているユーザによって操作される端末である。ユーザ端末１００は、商品の紹介ページ・商品の購入ページなどウェブページなどを含むウェブサイトにアクセスするブラウザ機能と、購入候補の商品等に関して電話による問い合わせができる通話機能とを有している。

ユーザ端末１００は、ハードウェアとしては、携帯電話機、スマートフォン、タブレット端末、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）などとすることができる。この他にも、ユーザ端末１００は、スピーカ及びマイクロフォンが内蔵されたノート型パーソナルコンピュータ、スピーカ及びマイクロフォンが接続されたデスクトップ型パーソナルコンピュータとすることもできる。

店舗端末２００は、ネットワーク７００経由でユーザに購入させたい商品を取り扱っている店舗の管理者等によって操作される端末である。店舗端末２００は、上記のウェブサイトを作成等するために用いられる。

店舗端末２００は、ハードウェアとしては、パーソナルコンピュータなどとすることができる。ただし、店舗端末２００は、ウェブページの作成・編集を行える端末であれば、パーソナルコンピュータに限定されるものではなく、タブレット端末などとすることもできる。

なお、店舗端末２００によって作成される各ウェブページには、ユーザ端末１００によって閲覧可能な状態とされる前に、情報提供装置３００によって固有のクッキーが埋め込まれる。つまり、これによって特定のウェブページと特定のクッキーとが紐付けられる。

このため、ユーザ端末１００のクッキー機能を有効にしておくことで、ユーザ端末１００のユーザは、本実施形態のオペレータ支持システムによるサービスを受けることが可能となる。本明細書では、ユーザ端末１００のクッキー機能が有効な状態とされているものとして説明する。

店舗端末２００によって作成される各ウェブページには、情報提供装置３００によって、オペレータに電話をかける際に用いることができる電話番号が割り当てられる。これを実現するために、オペレータ支持システムの管理者等は、各ウェブページに掲載可能な予め複数の電話番号を調達し、それらを管理しておく。

サーバ装置６００は、店舗端末２００から送信される各ウェブページを保存するとともに、ユーザ端末１００からの要求に応じて対応するウェブページをユーザ端末１００に送信するものである。

ここで、情報提供装置３００は、サーバ装置６００に保存される各ウェブページに対して、電話番号を静的に割り当ててもよいし、動的に割り当ててもよい。ただし、後者の場合には、一度割り当てた電話番号を、その後に、他のウェブページにも割り当てることができるので、オペレータ支持システムの管理者等が調達しておく電話番号は、リサイクルによって有効利用するため、相対的に少なくすることが可能となる。

電話番号をウェブページに割り当てるタイミングは、ユーザがウェブページを閲覧しようとして、当該ウェブページのダウンロード要求をしたことをトリガとしたものとしてもよい。或いは、ウェブページ内に「電話をかける」などが記載されて領域を設けておき、ユーザがその領域を選択したことをトリガとしたものとしてもよい。

特に、後者の場合には、相対的にウェブページに割り当て中となる電話番号が更に少なくなるので、電話番号の更なる有効利用が可能となるという点で好ましい。

本実施形態では、電話番号の更なる有効利用をするために、電話番号をウェブページに動的に掲載するようにしている。この場合には、ウェブページに一度割り当てられた電話番号は、一定期間、ユーザに紐付けられる。したがって、当該ユーザが店舗端末２００によって作成されたウェブページを閲覧する限り、それらのウェブページには、その電話番号が表示されることになる。

当該電話番号は、典型的には、たとえオペレータに電話をかける際にユーザによって使用されたとしても、或いは、使用されなかったとしても、未使用状態が所定時間（例えば１０分〜３時間）継続した場合に、当該ウェブページへの割り当てを解除して、当該ウェブページへの掲載を停止することになる。

また、当該電話番号の掲載部分を通話機能とリンクさせておき、ユーザが電話番号の掲載部分を選択した場合に、通話機能が当該電話番号をブラウザから読み取って、ユーザが電話番号を入力することなく発番可能にすることもできる。

さらに、ユーザ端末１００が携帯電話機又はスマートフォンである場合には、当該電話番号がオペレータに電話をかける際にユーザによって使用されると、ウェブページへの割り当てが解除される前であれば、リダイヤル機能を使って当該電話番号宛てに再度電話をかけることが可能となる。

換言すると、ウェブページへの割り当てが解除された後であれば、リダイヤル機能を使って当該電話番号宛てに再度電話をかけても、オペレータに対して不通状態とするとよい。こうすれば、ウェブページに過去に割り当てられていてユーザＡが使用した電話番号が、別のウェブページに現在割り当てられていてユーザＢが使用するという状況が発生した場合に、オペレータにとっては、ユーザＡとユーザＢとのいずれから電話がかかってきたかを特定できないという状況を回避することができる。

上記不通状態を実現するには、具体的には、当該電話番号をウェブページへの割当を解除してからリダイヤルの可能性が低下するであろう期間（例えば１日〜１週間）が経過するまでは、当該電話番号を無効化状態とすればよい。

なお、無効化状態の電話番号宛てに電話がされたときには、当該電話番号は使われていない旨のガイダンスを出力するなどの対応をする、又は、ビジー音を出力するという対応をするなどが考えられる。

そして、無効化状態となってから所定期間を経過した場合、当該電話番号を有効化状態として、再度、ウェブページに掲載できるようにするとよい。なお、選択的に、無効化状態となってから所定期間を経過する前に、当該電話番号が使用されなかったことを、有効化状態とするための荷重条件としてもよい。

換言すると、無効化状態となってから所定期間を経過する前に、当該電話番号が使用された場合には、その後に、この電話番号宛てに電話がかけられる可能性があると考えられるので、有効化状態とするまでの期間を延長してもよい。

また、ウェブページに割り当てられるクッキーに有効期限を設けておき、ウェブページへの電話番号の割り当てを解除するまでの時間、又は、当該電話番号の無効化状態の期間を、この有効期限に以下とすることも一法である。

こうして、本実施形態では、店舗端末２００によって作成される各ウェブページに対して、動的に電話番号を割り当てて、電話番号をリサイクルすることによって有効利用している。

情報提供装置３００は、購入候補の商品等に関して電話による問い合わせを希望するユーザが、ユーザ端末１００を通じてオペレータに電話をかけてきた場合に、そのオペレータが用いる、ユーザに対する応対提案を作成するものである。

本実施形態では、情報提供装置３００は、ユーザがユーザ端末１００を用いて電話をかける前にユーザ端末１００を通じてウェブページを閲覧していた際の閲覧履歴を特定し、その閲覧履歴に基づいてユーザに対する応対提案を作成する。

上記閲覧履歴については、ユーザ端末１００が電話をかける際に、閲覧済みの各ウェブページに割り当てられているクッキーの遷移状態を示すユーザＩＤを、ユーザ端末１００から情報提供装置３００に送信するようにすれば、情報提供装置３００は当該閲覧履歴を特定することが可能となる。

これに加えて、本実施形態のオペレータ支持システムでは、その運用前に、店舗端末２００によって作成された各ウェブページの掲載内容の少なくとも種別を、各ウェブページと、各ウェブページに割り当てられたクッキーと一組で、ＤＢ４００に格納しておく。

店舗端末２００によって、新たにウェブページが作成されることもあれば、作成済みのウェブページの内容が更新されることもある。したがって、このような場合には、その都度、当該ウェブページと、これに割り当てられたクッキーと、これらに対応する各ウェブページの種別とを一組で、ＤＢ４００に格納していけばよい。

本実施形態では、ウェブページの掲載内容の少なくとも種別の判断は、人工知能手段を用いて予測することによって行うようにしているが、人工知能手段に対する学習データが蓄積され、実際に当該学習データを用いて人工知能手段が学習されるまでは、本実施形態のオペレータ支持システムの管理者等が行う。

したがって、厳密には、ＤＢ４００に格納される「種別」は、オペレータ支持システムの管理者等による判断結果と、人工知能手段による種別の予測結果との双方が含まれることになるが、本明細書では、いずれか一方の説明をした場合には他方も含むものとする。

情報提供装置３００は、ユーザ端末１００から送信されたユーザＩＤに基づいてＤＢ４００を参照することによって、ユーザが閲覧したウェブページの掲載内容の少なくとも種別を特定することが可能となる。このため、情報提供装置３００は、当該掲載内容の少なくとも種別に基づいて、ユーザに対する応対提案を作成することができる。

上記応対提案の作成例は、以下のとおりであり、情報提供装置３００によって、ユーザによるウェブページの閲覧履歴の少なくとも種別に基づいて、オペレータが使用する応対情報を作成した場合の利点も併せて説明する。

例えば、自動車を購入したいと考えていたユーザが、ユーザ端末１００を操作することによって、店舗端末２００によって作成された自動車に関する各ウェブページを閲覧したとする。

この際、当該ユーザが、特定の車種が掲載された複数のウェブページを多く閲覧したとすると、当該ユーザは、その車種を購入することは決定していて、まだ決定していないものとしては、この車種のグレードだったり、オプション商品の選択だったりで、これらをどうすべきか検討している可能性が高いと考えられる。

本実施形態では、このような場合には、情報提供装置３００において、この車種のグレード又はオプションに関する情報に基づいて、ユーザに対する応対提案を作成するようにしている。加えて、応対提案には、グレード等の各種情報が掲載されているウェブページを示す情報も応対提案に含めるようにするとよい。

一方、例えば、自動車を購入したいと考えていたユーザが、ユーザ端末１００を操作することによって、店舗端末２００によって作成された自動車に関する各ウェブページについて、特定の車種名を選択することなく軽自動車が掲載されたウェブページを幾つか閲覧した後に、普通自動車が掲載されたウェブページを幾つか閲覧したとする。

この場合に、当該ユーザは、当初、軽自動車を購入することに興味はあったけれども、ウェブページを閲覧していくにつれて普通自動車を購入することに関心が移っていって、今では、普通自動車を購入対象として検討している可能性が高いと考えられる。

したがって、このような場合には、情報提供装置３００では、普通自動車に関心がありそうだという情報、軽自動車には関心がなさそうだという情報とともに、普通自動車に関する情報に基づいて、ユーザに対する応対提案を作成することもできる。

さらに、各ウェブページにはクッキーを埋め込んであるので、ユーザがユーザ端末１００を操作することによる、各ウェブページの閲覧時間・閲覧回数も取得することが可能となる。一般的には、閲覧時間の長いウェブページ或いは閲覧回数の多いウェブページに掲載されている内容ほど、そのユーザにとって関心がある可能性が高いといえよう。

したがって、このような場合には、情報提供装置３００は、ウェブページの閲覧時間等によって重み付けして、ユーザに対する応対情報を作成してもよい。

加えて、単にウェブページの掲載内容の少なくとも種別のみならず、その掲載内容自体も予測するようにすれば、スクロール量も考慮して、ユーザが実際に閲覧している情報自他の予測も可能となる。

また、ユーザが検索キーワードを用いてウェブページの検索をした場合には、その検索結果の中で最初に閲覧したウェブページに掲載された内容が、当該ユーザにとって関心がある可能性が高い。例えば、「２０００ＣＣ 燃費」という検索キーワードが用いられていて、検索結果の中で「Ａ社の車種Ｂ」のウェブページをユーザが閲覧したとする。

この場合には、情報提供装置３００は、「車種Ｂ」についての情報だったり、一般的に車種Ｂの対抗車とされている他社の当該対向車についての情報だったりというように、当該ウェブページに掲載された内容について重み付けをして、ユーザに対する応対情報を作成してもよい。

ＤＢ４００には、少なくとも、以下説明する３タイプの情報が格納される。したがって、ＤＢ４００は、タイプ別に情報を格納できるように、例えば、物理的に少なくとも３つのＤＢを用意してもよいし、或いは、例えば１つのＤＢを用意しておき、その格納領域を論理的に分けて、各格納領域に対しタイプ別に情報を格納できるようにしてもよい。

ＤＢ４００に格納される３タイプの情報のうち第１のタイプの情報は、情報提供装置３００によって収集された各ウェブページと、各ウェブページに割り当てられた固有のクッキーと、これらに対応する各ウェブページの掲載内容の少なくとも種別とが、一組となったものである。

ＤＢ４００に格納される３タイプの情報のうち第２のタイプの情報は、ウェブページに掲載可能な複数の電話番号の各々の使用状況を示すものである。具体的には、例えば、複数の電話番号を基準として、当該電話番号毎に使用中／未使用中の別と、当該未使用中の電話番号毎に有効化状態／無効化状態の別とを示す情報が格納される。

なお、ＤＢ４００には、当該有効化状態の各電話番号につき、無効化状態から切り替わってからの経過時間も併せて格納されるようにしてもよい。こうすると、未使用期間の長い電話番号を優先的に割り当てることが可能となり、リダイヤルによる不都合の発生をより回避しやすくなる。

ＤＢ４００に格納される３タイプの情報のうち第３のタイプの情報は、ユーザ端末１００から情報提供装置３００に送信されるユーザＩＤと、これに従って情報提供装置３００によって作成されるユーザに対する応対提案とが一対となったものである。

なお、本実施形態では、これらの情報の各々には、オペレータによる当該応対提案が妥当であったと感じたか否かの評価結果を含めている。そして、第３のタイプの情報と採点結果とを学習データとして、ＢＩツール手段３３０（図３）を学習させることで、ＡＩ手段３２０（図２）の予想結果の善し悪しを反映させることによって、より統計的に優れた応対提案をするようにしている。

情報表示装置５００は、情報提供装置３００によって作成されたユーザに対する応対提案を、オペレータに報知するものである。なお、ここでは、情報表示装置５００を用いることによって、ユーザに対する応対提案を視覚によって報知する例を示しているが、例えば聴覚を通じた報知をするために、情報音声出力装置などを用いてもよい。

オペレータは、ユーザがユーザ端末１００から電話をかけてきた場合には、情報表示装置５００に表示された情報に基づいて通話対応をすればよい。こうすると、ユーザとしては、オペレータに対して一から必要な情報を伝えなくとも、既にオペレータは応対提案を有しているので、効率よく必要な情報を得られるという利点がある。

オペレータとしてみても、ユーザに対する電話対応が短時間で済むことになり、業務効率が高まることになる。このため、本実施形態のオペレータ支持システムの管理者にとっては、確保しておくオペレータ数が少なくて済むので、その分の人件費の削減にも寄与することになる。

加えて、新人のオペレータを採用した場合であっても、このオペレータは、情報表示装置５００に表示される情報によって支持されることから、本実施形態のオペレータ支持システムの管理者にとっては、新人育成の負担軽減にもつながることになる。

また、本実施形態のオペレータ支持システムを用いた場合には、ユーザの心理を考慮すると、オペレータの対応について高い満足度が得られることになるから、商品購入につながりやすく、成約率もアップする可能性も高まると考えられる。

ネットワーク７００は、インターネット、携帯電話網などの各種ネットワークの総称である。したがって、典型例としては、ユーザ端末１００がスマートフォンである場合には、ユーザ端末１００と店舗端末２００とは、携帯電話網とインターネットとによって相互に接続される。また、例えば、店舗端末２００と情報提供装置３００とは、相互にインターネットを介して接続される。

図２は、図１に示した情報提供装置３００の具体的な構成図である。図２には、以下説明する、クロール手段３１０と、ＡＩ手段３２０と、ビジネスインテリジェンスツール手段（以下、「ＢＩツール手段」と称する。）３３０と、を示している。

クロール手段３１０は、ネットワーク７００であるところのインターネットを巡回して、店舗端末２００によって作成されたウェブサイトを構成するウェブページを収集及び保存するものである。クロール手段３１０は、既知のクロール処理を実行できるクローラを、コンピュータである情報提供装置３００にインストールすることによって実現できる。

また、各店舗端末２００によって作成された各ウェブページに対して、特定の共通する符号を含むＵＲＬを割り当てるようにすれば、クロール手段３１０は、その符号を含むＵＲＬが割り当てられたウェブページのみをクロール対象とすることがで、効果的に収集及び保存すべきウェブページを特定することが可能となる。

ＡＩ手段３２０は、クロール手段３１０によって収集及び保存された各種ウェブページについて、事前になされた学習結果を踏まえてその掲載内容の少なくとも種別を予測し、その予測結果に従ってウェブページをグルーピングするものである。ＡＩ手段３２０は、各種ウェブページの掲載内容の少なくとも種別と、このウェブページに掲載されている情報とが一対となった学習データを複数用いることによって学習される。学習データについては図３〜図７を用いて後述する。

ＢＩツール手段３３０は、典型的には、ＡＩ手段３２０によってグルーピングされた各ウェブページに掲載されている情報を加工したり、ウェブページ間の紐付けをしたり、オペレータに伝えるべき応対提案を精査したりするといったＢＩツール処理をするものである。ＢＩツール手段３３０も、既述のようにＡＩ機能を有することができ、ＡＩ手段３２０による予測結果とその評価とを一対とした学習データによって学習される。

つぎに、ＡＩ手段３２０に対する学習データについて説明する。ここでは、事例として、自動車販売店の店舗端末２００によって、高級自動車に関する５つのウェブページと、普通自動車に関する５つのウェブページと、軽自動車に関する５つのウェブページと、がそれぞれ作成された場合を例に説明する。

なお、これらの高級自動車・普通自動車・軽自動車のいずれの５つのウェブページは、説明の簡略化のため、対応するウェブページの構成が相互に同様とされているものとする。

図３〜図７は、図２に示すクロール手段３１０によって収集及び保存される高級自動車分の第１〜第５のウェブページの例を示す図である。図３には第１のウェブページ、図４には第２のウェブページ、図５には第３のウェブページ、図６には第４のウェブページ、図７には第５のウェブページ、の各例を示している。

図３に示す第１のウェブページは、高級自動車のトップページを例示するものである。図３には、例えば、高級自動車３車種の写真掲載領域３５１〜３５３と、これらの全車種名ＡＡＡ，ＢＢＢ，ＣＣＣという車種名掲載領域３６１〜３６３と、オペレータと通話したい場合に指定すべき「電話をかける」場合にタップする電話用掲載領域３６４と、を示している。

図３に示すように、トップページには、通常、幾つかの車種の代表的な写真等が掲載されるであろう。なお、図３に示す第１のウェブページには「ｃｏｏｋｉｅ１」というクッキーが埋め込まれているものとする。

図４〜図６に示す第２〜第４のウェブページは、図３に示す第１〜第３車種のそれぞれの自動車毎の専用ページを例示するものである。図４〜図６には、それぞれ、各車種のメーカ名、車体モデル、エンジンの駆動タイプなどの仕様情報掲載領域３７１と、標準又はオプションで用意されている車体の色を示す色情報掲載領域３７２と、自動車の写真掲載領域３７３と、オペレータと通話したい場合に指定すべき「電話をかける」場合にタップする電話用掲載領域３７４と、を示している。

図４〜図６に示すように、専用ページには、各車種の個別情報が掲載され、一般的には、その車種の幾つかの代表的な写真等が掲載されるであろう。なお、図４〜図６に示す第２〜第４のウェブページにはそれぞれ「ｃｏｏｋｉｅ２」〜「ｃｏｏｋｉｅ４」というクッキーが埋め込まれているものとする。

図７に示す第５のウェブページは、図４〜図６に示す３車種分についてのオプション商品（アクセサリー）紹介ページを例示するものである。図７には、アクセサリー紹介ページには、フロアマット、チャイルドシート、ルーフボックスなどの、オプション商品掲載領域３８１と、オペレータと通話したい場合に指定すべき「電話をかける」場合にタップする電話用掲載領域３８２と、を示している。

図７に示すように、アクセサリー紹介ページには、通常、各種オプション商品は、対応する写真とともに掲載されるであろう。なお、図７に示す第５のウェブページには「ｃｏｏｋｉｅ５」というクッキーが埋め込まれているものとする。

クロール手段３１０が図３〜図７に示す第１〜第５のウェブページを収集及び保存すると、ＡＩ手段３２０の学習がされていない状況の場合には、情報提供装置３００の操作者は、保存された第１〜第５のウェブページを参照して、これらの種別を特定し、当該ウェブページとその種別とを一対でＤＢ４００に対して登録していく。なお、これらの一対のウェブページ及び種別は、ＡＩ手段３２０の学習データとして用いられる。

つまり、上記の例でいえば、提供には、
特定対象のウェブページが図３に示す第１のウェブページであれば、第１のウェブページと、これがトップページであるという種別の情報とが少なくとも紐付けられて登録され、
特定対象のウェブページが図４に示す第２のウェブページであれば、第２のウェブページと、これが専用ページであるという種別の情報とが少なくとも紐付けられて登録され、
特定対象のウェブページが図７に示す第５のウェブページであれば、第５のウェブページと、これがアクセサリー紹介ページであるという種別の情報とが少なくとも紐付けられて登録されることになる。

提供に登録された学習データが所定数まで到達すると、情報提供装置３００の操作者は、複数の学習データを用いて、ＡＩ手段３２０の学習を行う。なお、ＡＩ手段３２０の学習は、定期的又は不定期に行うことで、ＡＩ手段３２０による予測確度を高めるとよい。

ＡＩ手段３２０の学習を行うと、当初、情報提供装置３００の操作者が行っていた、クロール手段３１０によって収集及び保存されたウェブページを参照して、当該ウェブページが第１〜第５のウェブページのいずれの種別であるかを特定するという作業は、ＡＩ手段３２０によって人手を介さずに実行することが可能となる。

図８は、図１に示すオペレータ支持システムの動作を示す流れ図である。ここでは、店舗端末２００の管理者が、図３〜図７に示す自動車を紹介したり、当該自動車を購入させたりするためのウェブページを作成する場合を例に、図１に示すオペレータ支持システムの典型的な動作について説明する。なお、ここでは、ユーザ端末１００として、スマートフォンを用いた場合を例に説明する。

まず、ステップＳ１〜ステップＳ１１の処理を含む初期設定について説明する。初期設定では、店舗端末２００の管理者が、店舗端末２００を操作することによって、図３〜図７に示すウェブページを作成する（ステップＳ１）。

そして、店舗端末２００の管理者が、店舗端末２００を操作することによって、作成済みのウェブページを、ネットワーク７００を介して、サーバ装置６００に向けて送信すると（ステップＳ２）、サーバ装置６００は、店舗端末２００から送信されるウェブページを受信して保存する（ステップＳ３）。

情報提供装置３００のクロール手段３１０は、定期的に又は不定期にネットワーク７００を巡回しているので、サーバ装置６００にアクセスすることになる（ステップＳ４）。この結果、クロール手段３１０は、店舗端末２００によって作成され、サーバ装置６００に保存されている各ウェブページを収集し（ステップＳ５）、それらをＤＢ４００に保存する（ステップＳ６）。

つづいて、情報提供装置３００の管理者は、情報提供装置３００を操作することによって、ＤＢ４００に保存された各ウェブページに対して、固有のクッキーの埋め込みを行う（ステップＳ７）。

さらに、情報提供装置３００の管理者は、各ウェブページが第１〜第５のウェブページのいずれの種別であるかを特定し（ステップＳ８）、その掲載内容の少なくとも種別と、当該ウェブページに埋め込まれた固有のクッキーとを、対応するウェブページと紐付けてＤＢ４００に登録していく（ステップＳ９）。

また、情報提供装置３００では、ＢＩツール手段３３０が、オペレータ支持システムの管理者によってグルーピングされた各ウェブページに掲載されている情報を加工したり、ウェブページ間の紐付けをしたり、オペレータに伝えるべき応対提案を精査したりするといったＢＩツール処理を行う（ステップＳ１０）。

なお、ＢＩツール手段３３０によるＢＩツール処理によって精査された情報は、ＤＢ４００に保存され、応答提案に反映されることになる。応答提案については、図９，図１０を用いて後述する。

さらに、オペレータ支持システムの管理者は、各ウェブページに掲載可能な予め複数の電話番号を調達し、それらを管理しておく（ステップＳ１１）。

なお、ＤＢ４００には、ウェブページに掲載可能な複数の電話番号の各々の使用状況が格納されるが、オペレータ支持システムの運用前には、全ての電話番号が未使用中であることを示す情報が格納される。

初期設定の各処理は、その後も継続的に実行される。ただし、既述のように、本実施形態では、ＡＩ手段３２０及びＢＩツール手段３３０に対する学習完了後には、初期設定時の幾つかの処理をＡＩ手段３２０及びＢＩツール手段３３０が行うことになる。以上が、オペレータ支持システムの初期設定時の動作説明である。

つづいて、オペレータ支持システムの運用時の動作について説明する。ここでは、高級車を購入したいと考えているユーザが、その自動車選びをするために、ユーザ端末１００を操作することによって、図３〜図７に示すウェブページを閲覧した場合を例に説明する。

ユーザが、ユーザ端末１００を操作することによって、そのブラウザ機能を利用してウェブページの検索を行い（ステップＳ１２）、サーバ装置６００にアクセスして（ステップＳ１３）、図３〜図７に示すウェブページを適宜閲覧したとする（ステップＳ１４）。

なかでも、これらのウェブページのうち、図４に示すウェブページの閲覧時間が最も長く、また、このウェブページの閲覧回数が最も多かったとする。そして、これに次いで、図７に示すウェブページの閲覧時間が長く、また、このウェブページの閲覧回数も多かったとする。

このようなユーザの振る舞いがあった場合には、結論を先に述べると、既述のように、閲覧時間が長く、閲覧回数の多い、図４，図７に示す第２のウェブページ，第５のウェブページに掲載されている内容が、そのユーザにとって関心がある可能性が高いので、これに基づいてオペレータが用いる応対提案を作成することになる。

その後に、ユーザが、ユーザ端末１００のディスプレイに表示されている、例えば、図４に示す第２のウェブページにおける電話用掲載領域３７４をタップしたとする（ステップＳ１５）。そうすると、ユーザ端末１００は、情報提供装置３００に対して、電話番号が掲載されたウェブページへの更新要求を行うことになる（ステップＳ１６）。

情報提供装置３００は、ユーザ端末１００からの要求を受けて、ＤＢ４００に格納されている電話番号の使用状況を参照し、第２のウェブページに掲載すべき電話番号を特定し、その電話番号を第２のウェブページに動的に割り当てる（ステップＳ１７）。

この結果、ユーザ端末１００のディスプレイに表示されている第２のウェブページは、電話番号が表示されているものに更新される（ステップＳ１８）。つぎに、ユーザがその電話番号に発番するために、ユーザ端末１００のディスプレイに表示されている電話番号の掲載部分をタップしたとする（ステップＳ１９）。

この際、ユーザ端末１００は、ユーザの閲覧履歴を情報提供装置３００で特定できるように、第１〜第５のウェブページに埋め込まれているｃｏｏｋｉｅ１〜ｃｏｏｋｉｅ５の遷移状態に対応するユーザＩＤを、情報提供装置３００に送信する（ステップＳ２０）。

情報提供装置３００は、ユーザからの発番があると、ユーザ端末１００から送信されるユーザＩＤに基づいてＤＢ４００を参照することで、第１〜第５のウェブページの閲覧時間・順序といったユーザ端末１００によるウェブページの閲覧履歴を特定する（ステップＳ２１）。

つぎに、情報提供装置３００は、特定した閲覧履歴に基づいてＤＢ４００を参照して、図４，図７に示す第２のウェブページ，第５のウェブページに掲載されている内容が、そのユーザにとって関心がある可能性が高いであろうという予測の下で、ＢＩツール手段３３０によってによって精査された情報を用いて、以下説明するような応対提案を作成する（ステップＳ２２）。

情報提供装置３００は、情報表示装置５００にネットワーク７００を介して送信する（ステップＳ２３）。この結果、情報表示装置５００のディスプレイには、応対提案が表示されることになる（ステップＳ２４）。

図９及び図１０は、図１の情報提供装置３００によって作成される応答提案の例を示す図である。図９及び図１０に示す応答提案の内容は、ＢＩツール手段３３０によるＢＩツール処理によって作成されたものである。

この例では、具体的には、情報提供装置３００は、図４に示す第２のウェブページの閲覧回数が最多、閲覧時間が最長であるため、ユーザは既に車種「ＡＡＡ」が気にいっていて、次いで、図７に示す第５のウェブページの閲覧回数が多く、閲覧時間が長いため、車種「ＡＡＡ」に合致するアクセサリーを探しているという可能性が高い。

図９に示すように、応対提案には「このユーザは、「ＡＡＡ」の閲覧頻度と、「アクセサリー」の閲覧頻度が高いです。」ということを含めるとともに、「このユーザは、ＡＡＡが気にいっていて、これに合うアクセサリーを探している可能性が高いです」ということも含める。

そして、これらの予想が正しいか否かを、オペレータに検証させるために、「ＡＡＡが気にいっているのか」を確認させ、「ＡＡＡ」が気にいっていることが判明したら、「ボディカラーを決定されているか」を確認させる。同様に、「興味のあるアクセサリーが何であるか」を確認させる。

統計上この予想は高い確度で正しく、実際に予想どおり、車種「ＡＡＡ」に合致するアクセサリーを探しているとことが判明したとしても、このユーザにとって興味のあるアクセサリーが何であるかについては特定できていない。したがって、このユーザにとって興味のあるアクセサリーが何であるかについて聞き取りをさせて、そのアクセサリーごとに、更に詳細な応対提案のページに遷移するようにしている。

なお、予想が正しくなかった場合には、この応対提案はこのユーザに対しては不適であるため、オペレータは、これまでどおり、ゼロベースでユーザからの問い合わせに応対すればよい。

図１０には、ユーザにとって興味のあるアクセサリーがルーフボックスである場合の応対提案例を示している。ユーザにとって興味のあるアクセサリーがルーフボックスならば、最終的には、ルーフボックスの色を決定しなければならないし、ルーフボックスのサイズ・取付位置などを考慮した開口方向なども決定しなければならない。

そこで、詳細な応対提案には、既に聞き取り済みのＡＡＡのボディカラーに基づいて、ルーフボックスの色を提案すること、ルーフボックスの用途を確認してルーフボックスのサイズについて提案すること、さらには、ルーフボックスを取付位置の希望を確認させるとともに、自宅の駐車場の壁の位置、ガレージの屋根の傾きの聞き取りをさせて、これらに合致した、ルーフボックスの取付位置・開口方向について提案すること、を含めている。

したがって、オペレータは、情報表示装置５００に表示される、図９及び図１０に示すような応答提案の予想が正しいという判断をした場合には、当該応答提案に従ってユーザに対する応答を行えばよい。

Claims (6)

1. 各々がクッキーと紐付けられた複数のウェブページの掲載内容の少なくとも種別を予測する予測装置と、
   前記予測装置によって予測された種別とこれに対応するウェブページを示す情報とが一対で格納される格納媒体と、
   ユーザ端末を用いて幾つかのウェブページが閲覧された後に前記ユーザ端末を用いてウェブページに掲載されている電話番号を通じて電話がされる際に、当該各ウェブページに紐付けられた各クッキーに基づくＩＤを送信させてウェブページの閲覧履歴を特定する特定装置と、
   前記特定装置によって特定された閲覧履歴に対応する種別を前記格納媒体から読み出す読出装置と、
   前記読出装置によって読み出された種別に基づいてユーザへの応対提案を作成する作成装置と、
   前記作成装置によって作成された応対提案を報知するオペレータ端末と、
   を備える、オペレータ支持システム。
2. 前記特定装置によって特定される閲覧履歴は、前記ユーザによって閲覧された各ウェブページの各閲覧時間と、前記ユーザによる各ウェブページの閲覧回数と、前記ユーザが当該各ウェブページを閲覧するために用いた検索キーワードと、前記ユーザによる各ウェブページの閲覧遷移と、前記ユーザによる各ウェブページの閲覧順番と、前記ユーザによる各ウェブページのスクロール情報との幾つかを含み、
   前記作成装置は、前記各閲覧時間と前記各閲覧回数と前記検索キーワードと前記閲覧遷移と前記閲覧順番と前記各スクロールとの幾つかに基づいて重み付けをした前記応対提案を作成する、請求項１記載のオペレータ支持システム。
3. 前記予測装置は、前記ウェブページとその記載内容の少なくとも種別との一対を学習データとし、複数の学習データを用いて学習された人工知能装置である、請求項１記載のオペレータ支持システム。
4. 前記作成装置は、前記閲覧履歴とこれに対応する応対提案との一対を学習データとし、複数の学習データを用いて学習された人工知能装置である、請求項１記載のオペレータ支持システム。
5. 各々がクッキーと紐付けられた複数のウェブページの掲載内容の少なくとも種別を予測するステップと、
   前記予測した種別とこれに対応するウェブページを示す情報とが一対で格納するステップと、
   ユーザ端末を用いて幾つかのウェブページが閲覧された後に前記ユーザ端末を用いてウェブページに掲載されている電話番号を通じて電話がされる際に、当該各ウェブページに紐付けられた各クッキーに基づくＩＤを送信させてウェブページの閲覧履歴を特定するステップと、
   前記特定した閲覧履歴に対応する種別を読み出すステップと、
   前記読み出した種別に基づいてユーザへの応対提案を作成するステップと、
   前記作成した応対提案を報知するステップと、
   を含む、オペレータ支持方法。
6. 各々がクッキーと紐付けられた複数のウェブページの掲載内容の少なくとも種別を予測するステップと、
   前記予測した種別とこれに対応するウェブページを示す情報とが一対で格納するステップと、
   ユーザ端末を用いて幾つかのウェブページが閲覧された後に前記ユーザ端末を用いてウェブページに掲載されている電話番号を通じて電話がされる際に、当該各ウェブページに紐付けられた各クッキーに基づくＩＤを送信させてウェブページの閲覧履歴を特定するステップと、
   前記特定した閲覧履歴に対応する種別を読み出すステップと、
   前記読み出した種別に基づいてユーザへの応対提案を作成するステップと、
   前記作成した応対提案を報知するステップと、
   をコンピュータに実行させるオペレータ支持プログラム。
   
   

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