JP2022093956A - 業務支援装置、業務支援システム、及び、業務支援方法 - Google Patents
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Abstract
【課題】問い合わせ先の人が応答できるとは限らない状況が発生する環境においてもコミュニケーションを効率的に行う。【解決手段】業務支援装置は、第１のユーザが第１の端末に入力した第１の音声情報を受信し、第１の音声情報を第１のテキスト情報に変換し、第１のテキスト情報が問い合わせを含む場合、問い合わせ先のユーザを特定し、特定された問い合わせ先が第２のユーザである場合、第２のユーザの状況を示す情報に基づいて、第２のユーザが問い合わせに応答可能な状況であるか否かを判定し、第２のユーザが応答不可能な状況であると判定した場合、第２のユーザの過去の応答に基づいて予め学習された第２のユーザのエージェントモデルを用いて、問い合わせに対する応答を含む第２のテキスト情報を生成し、第２のテキスト情報を第２の音声情報に変換し、第２の音声情報を第１の端末に送信する。【選択図】図２
Description
本開示は、業務支援装置、業務支援システム、及び、業務支援方法に関する。
特許文献１には、サポートセンターの社員と顧客との間の会話を音声認識してテキスト化し、そのテキストの文脈を解析して事実を決定し、その決定した事実に対応する規則を特定し、その特定した規則に基づいてサポートセンターの社員による顧客との会話を支援するガイダンス情報を生成し、当該ガイダンス情報を当該社員に提示する方法が開示されている。
特許文献１に開示の技術は、サポートセンターのように社員が顧客からの問い合わせに常に応答できる環境に適用されるものである。よって、特許文献１に開示の技術は、例えば、社員同士のコミュニケーション、又は、セールスパーソンと顧客との間のコミュニケーションといった、問い合わせ先の人が応答できるとは限らない状況が発生する環境には適用が難しい。
本開示の目的は、問い合わせ先の人が応答できるとは限らない状況が発生する環境においてもコミュニケーションを効率的に行うことができる技術を提供することにある。
本開示の一態様に係る業務支援装置は、ユーザの業務を支援する業務支援装置であって、第１のユーザが第１の端末に入力した第１の音声情報を受信する受信部と、前記第１の音声情報を第１のテキスト情報に変換するテキスト変換部と、前記第１のテキスト情報が問い合わせを含む場合、前記問い合わせ先のユーザを特定するテキスト解析部と、特定された前記問い合わせ先が第２のユーザである場合、前記第２のユーザの状況を示す情報に基づいて、前記第２のユーザが前記問い合わせに応答可能な状況であるか否かを判定する応答判定部と、前記第２のユーザが応答不可能な状況であると判定された場合、前記第２のユーザの過去の応答に基づいて予め学習された前記第２のユーザのエージェントモデルを用いて、前記問い合わせに対する応答を含む第２のテキスト情報を生成する応答生成部と、前記第２のテキスト情報を第２の音声情報に変換する音声変換部と、前記第２の音声情報を前記第１の端末に送信する送信部と、を備える。
本開示の一態様に係る業務支援システムは、第１のユーザが使用する第１の端末と、第２のユーザが使用する第２の端末と、ユーザの業務を支援する業務支援装置とを備える業務支援システムであって、前記第１の端末は、前記第１のユーザが入力した第１の音声情報を前記業務支援装置へ送信し、前記業務支援装置は、前記第１の端末から送信された前記第１の音声情報を受信し、前記第１の音声情報を第１のテキスト情報に変換し、前記第１のテキスト情報が問い合わせを含む場合、前記問い合わせ先のユーザを特定し、特定された前記問い合わせ先が第２のユーザである場合、前記第２のユーザの状況を示す情報に基づいて、前記第２のユーザが前記問い合わせに応答可能な状況であるか否かを判定し、前記第２のユーザが応答不可能な状況であると判定された場合、前記第２のユーザの過去の応答に基づいて予め学習された前記第２のユーザのエージェントモデルを用いて、前記問い合わせに対する応答を含む第２のテキスト情報を生成し、前記第２のテキスト情報を第２の音声情報に変換し、前記第２の音声情報を前記第１の端末に送信し、前記第１の端末は、前記業務支援装置から送信された前記第２の音声情報を出力する。
本開示の一態様に係る業務支援方法は、ユーザの業務を支援する業務支援方法であって、第１の端末は、第１のユーザが入力した第１の音声情報を業務支援装置へ送信し、業務支援装置は、前記第１の端末から送信された前記第１の音声情報を受信し、前記第１の音声情報を第１のテキスト情報に変換し、前記第１のテキスト情報が問い合わせを含む場合、前記問い合わせ先のユーザを特定し、特定された前記問い合わせ先が第２のユーザである場合、前記第２のユーザの状況を示す情報に基づいて、前記第２のユーザが前記問い合わせに応答可能な状況であるか否かを判定し、前記第２のユーザが応答不可能な状況であると判定された場合、前記第２のユーザの過去の応答に基づいて予め学習された前記第２のユーザのエージェントモデルを用いて、前記問い合わせに対する応答を含む第２のテキスト情報を生成し、前記第２のテキスト情報を第２の音声情報に変換し、前記第２の音声情報を前記第１の端末に送信し、前記第１の端末は、前記業務支援装置から送信された前記第２の音声情報を出力する。
なお、これらの包括的又は具体的な態様は、システム、装置、方法、集積回路、コンピュータプログラム又は記録媒体で実現されてもよく、システム、装置、方法、集積回路、コンピュータプログラム及び記録媒体の任意な組み合わせで実現されてもよい。
本開示によれば、問い合わせ先の人が応答できるとは限らない状況が発生する環境においてもコミュニケーションを効率的に行うことができる。
以下、図面を適宜参照して、本開示の実施の形態について、詳細に説明する。ただし、必要以上に詳細な説明は省略する場合がある。例えば、すでによく知られた事項の詳細説明及び実質的に同一の構成に対する重複説明を省略する場合がある。これは、以下の説明が不必要に冗長になるのを避け、当業者の理解を容易にするためである。なお、添付図面及び以下の説明は、当業者が本開示を十分に理解するために提供されるのであって、これらにより特許請求の記載の主題を限定することは意図されていない。
（本実施の形態）
＜システムの構成＞
図１は、本実施の形態に係る業務支援システム１０の構成例を示すブロック図である。
＜システムの構成＞
図１は、本実施の形態に係る業務支援システム１０の構成例を示すブロック図である。
業務支援システム１０は、第１の端末２０Ａ、第２の端末２０Ｂ、及び、業務支援装置１００を備える。第１の端末２０Ａ、第２の端末２０Ｂ、及び、業務支援装置１００は、通信ネットワーク３０を通じて、互いに情報を送受信可能である。
第１の端末２０Ａは、第１のユーザが所持する端末２０である。第２の端末２０Ｂは、第２のユーザが所持する端末２０である。端末２０の例として、スマートフォン、タブレット、ＰＣ、マイク付きヘッドフォン、マイク及びヘッドフォン付きＡＲ（Augmented Reality）眼鏡が挙げられる。なお、本実施の形態において、第１の端末２０Ａ及び第２の端末２０Ｂを区別しない場合、単に端末２０と称する場合がある。また、本実施の形態において、第１のユーザ及び第２のユーザを区別しない場合、単にユーザと称する場合がある。
第１のユーザと第２のユーザとの関係は、同じ会社の社員同士の関係であってよい。あるいは、第１のユーザと第２のユーザとの関係は、セールスパーソンと顧客の関係であってもよい。ただし、第１のユーザと第２のユーザとの関係は、これらの関係に限られない。また、本実施の形態では、ユーザの数が２人であるが、ユーザの数は何人であってもよい。
業務支援装置１００は、各ユーザの業務を支援する装置である。例えば、業務支援装置１００は、第１のユーザが第１の端末２０Ａを通じて、第２のユーザに向けて問い合わせを行ったところ、第２のユーザがその問い合わせに応答できない状況にある場合、第２のユーザのエージェントモデル３００Ｂ（図２参照）を稼働させて、第２のユーザに代わって第１のユーザからの問い合わせに応答する。これにより、第１のユーザは、第２のユーザが問い合わせに応答できない状況にある場合であっても、第２のユーザへの問い合わせに対する応答を得ることができる。つまり、コミュニケーションを効率的に行うことができる。
以下、一例として、第１のユーザが第２のユーザに向けて問い合わせを行い、第２のユーザ又は第２のユーザのエージェントモデル３００Ｂがその問い合わせに応答する場合について説明する。加えて、第２のユーザが、当該第２のユーザの業務に関する情報を、第２の端末２０Ｂを通じて業務支援装置１００に登録する場合についても説明する。
＜業務支援装置の構成＞
図２は、本実施の形態に係る業務支援装置１００の構成例を示すブロック図である。
図２は、本実施の形態に係る業務支援装置１００の構成例を示すブロック図である。
業務支援装置１００は、ユーザ情報管理部１０１、業務情報管理部１０２、スケジュール情報管理部１０３、現況情報管理部１０４、会話情報管理部１０５、エージェントモデル管理部１０６、受信部１０７、テキスト変換部１０８、テキスト解析部１０９、情報登録部１１０、応答判定部１１１、応答生成部１１２、通話制御部１１３、音声変換部１１４、送信部１１５、及び、エージェントモデル学習部１１６を備える。ユーザ情報管理部１０１、業務情報管理部１０２、スケジュール情報管理部１０３、現況情報管理部１０４、会話情報管理部１０５、エージェントモデル管理部１０６は、図８に示すメモリ１００２及びストレージ１００３の少なくとも１つに構成されてよい。受信部１０７及び送信部１１５は、図８に示す通信装置１００６によって実現されてよい。テキスト変換部１０８、テキスト解析部１０９、情報登録部１１０、応答判定部１１１、応答生成部１１２、通話制御部１１３、音声変換部１１４、及び、エージェントモデル学習部１１６は、図８に示すプロセッサ１００１がメモリ１００２からコンピュータプログラムを読み出して実行することにより実現されてよい。したがって、本実施の形態において、テキスト変換部１０８、テキスト解析部１０９、情報登録部１１０、応答判定部１１１、応答生成部１１２、通話制御部１１３、音声変換部１１４、又は、エージェントモデル学習部１１６が主体の処理は、プロセッサが主体の処理に読み替えることができる。
ユーザ情報管理部１０１は、各ユーザのユーザ情報を管理する。例えば、ユーザ情報管理部１０１は、第１のユーザのユーザ情報、及び、第２のユーザのユーザ情報を管理する。ユーザ情報には、ユーザの氏名、性別、年齢等が含まれてよい。ユーザ情報には、属性情報（例えばユーザの職場、部署、役職、権限等を示す情報）が含まれてよい。ユーザ情報には、ユーザが所持する端末２０の端末情報（例えば電話番号、ＩＰアドレス等）が含まれてよい。ユーザ情報管理部１０１には、ユーザ情報が予め登録されてよい。
業務情報管理部１０２は、各ユーザの業務情報を管理する。例えば、業務情報管理部１０２は、第１のユーザの業務情報、及び、第２のユーザの業務情報を管理する。業務情報には、業務が行われた日時、業務の進捗状況、業務のタスク等が含まれてよい。ユーザは、端末２０を通じて、業務情報を登録できてよい。ユーザが業務情報を登録する方法については後述する。
スケジュール情報管理部１０３は、各ユーザのスケジュール情報を管理する。例えば、スケジュール情報管理部１０３は、第１のユーザのスケジュール情報、及び、第２のユーザのスケジュール情報を管理する。スケジュール情報には、イベントが行われる日時及び時間、イベントの内容、イベントが行われる場所等が含まれてよい。
現況情報管理部１０４は、各ユーザの現況情報を管理する。例えば、現況情報管理部１０４は、第１のユーザの現況情報、及び、第２のユーザの現況情報を管理する。現況情報には、応答可能、取り込み中、会議中、休暇中といったユーザの現在の状況を示す情報が含まれてよい。
会話情報管理部１０５は、各ユーザの会話情報を管理する。例えば、会話情報管理部１０５は、第１のユーザの会話情報、及び、第２のユーザの会話情報を管理する。第１のユーザの会話情報には、第１のユーザが過去に他のユーザと行った会話の内容がテキスト情報として含まれてよい。第２のユーザの会話情報には、第２のユーザが過去に他のユーザと行った会話の内容がテキスト情報として含まれてよい。
エージェントモデル管理部１０６は、各ユーザのエージェントモデル３００を管理する。例えば、エージェントモデル管理部１０６は、第１のユーザのエージェントモデル３００Ａ、及び、第２のユーザのエージェントモデル３００Ｂを管理する。エージェントモデル３００は、ユーザに代わって応答を行うプログラム及び／又はデータであってよい。エージェントモデル３００は、機械学習モデル、ＡＩ（Artificial Intelligence）、学習器、分類器といった他の用語に読み替えられてもよい。エージェントモデル３００の生成又は学習方法については後述する。
受信部１０７は、端末２０から送信された情報を、通信ネットワーク３０を通じて受信する。例えば、受信部１０７は、第１のユーザによって第１の端末２０Ａに入力された第１の音声情報を受信する。例えば、受信部１０７は、第２のユーザによって第２の端末２０Ｂに入力された第３の音声情報を受信する。
テキスト変換部１０８は、公知の音声認識技術を用いて、音声情報をテキスト情報に変換する。例えば、テキスト変換部１０８は、受信部１０７によって受信された第１の音声情報を第１のテキスト情報に変換する。例えば、テキスト変換部１０８は、受信部１０７によって受信された第３の音声情報を第３のテキスト情報に変換する。
テキスト解析部１０９は、公知の文章解析技術を用いて、テキスト情報の文章を解析し、その解析結果に基づく処理を実行する。例えば、テキスト解析部１０９は、第１のテキスト情報に第２のユーザへの問い合わせに関する情報が含まれると解析した場合、第２のユーザへの問い合わせに関する情報を応答判定部１１１に送信する。例えば、テキスト解析部１０９は、第３のテキスト情報に第２のユーザの業務進捗に関する情報が含まれると解析した場合、第２のユーザの業務進捗に関する情報を業務情報管理部１０２に送信する。例えば、テキスト解析部１０９は、第３のテキスト情報に第２のユーザのスケジュール登録に関する情報が含まれると解析した場合、第２のユーザのスケジュール登録に関する情報をスケジュール情報管理部１０３に提供する。
情報登録部１１０は、端末２０を通じてユーザから送信された業務に関する情報を、業務情報として業務情報管理部１０２に登録する。情報登録部１１０は、端末２０を通じてユーザから送信されたスケジュールに関する情報を、スケジュール情報としてスケジュール情報管理部１０３に登録する。
応答判定部１１１は、テキスト解析部１０９によって特定された問い合わせ先のユーザが応答可能な状況であるか否かを判定する。例えば、応答判定部１１１は、問い合わせ先が第２のユーザである場合、その第２のユーザの状況を示す情報に基づいて、第２のユーザが問い合わせに応答可能な状況であるか否かを判定する。例えば、応答判定部１１１は、問い合わせ先が第２のユーザである場合、その第２のユーザのスケジュール情報及び現況情報の少なくとも１つに基づいて、第２のユーザが問い合わせに応答可能な状況であるか否かを判定する。
応答生成部１１２は、応答判定部１１１にて問い合わせ先のユーザが応答不可能な状況であると判定された場合、問い合わせ先のユーザのエージェントモデル３００を用いて、問い合わせに対する応答を含むテキスト情報を生成する。例えば、応答生成部１１２は、応答判定部１１１にて第２のユーザが応答不可能な状況であると判定された場合、第２のユーザのエージェントモデル３００Ｂを用いて、第１のユーザからの問い合わせに対する応答を含む第２のテキスト情報を生成する。
通話制御部１１３は、応答判定部１１１にて問い合わせ先のユーザが応答可能な状況であると判定された場合、問い合わせ元のユーザの端末２０と、問い合わせ先のユーザの端末２０との間に通話用の接続を確立する。通話用の接続の例として、音声通話の接続、ＩＰ電話の接続、及び、所定のアプリケーションを用いる通話の接続等が挙げられる。そして、通話制御部１１３は、問い合わせ元のユーザの端末２０から受信した音声情報を、問い合わせ先のユーザの端末２０に転送してよい。例えば、通話制御部１１３は、応答判定部１１１にて第２のユーザが応答可能な状況であると判定された場合、第１の端末２０Ａと第２の端末２０Ｂとの間に通話用の接続を確立し、第１の音声情報を第２の端末２０Ｂに転送する。通話用の接続を確立した後、第１のユーザ及び第２のユーザはそれぞれ第１の端末２０Ａ及び第２の端末２０Ｂを通じて、音声会話を行ってよい。このとき、通話制御部１１３は、当該音声会話を録音し、その録音した音声会話をテキスト変換部１０８を用いてテキスト情報に変換し、そのテキスト情報を第２のユーザの会話情報として会話情報管理部１０５に登録してよい。
音声変換部１１４は、公知のテキスト読み上げ技術を用いて、テキスト情報を音声情報に変換する。例えば、音声変換部１１４は、応答生成部１１２によって生成された第２のテキスト情報を第２の音声情報に変換する。
送信部１１５は、業務支援装置１００にて生成した情報を通信ネットワーク３０を通じて端末２０へ送信する。例えば、送信部１１５は、音声変換部１１４にて生成された第２の音声情報を第１の端末２０Ａに送信する。第１の端末２０Ａは、その第２の音声情報を受信し、音声として出力してよい。この第２の音声情報は、第２のユーザのエージェントモデル３００Ｂによって生成された、第１の音声情報に含まれる問い合わせに対する応答に相当するものである。よって、第１のユーザは、第２のユーザが応答不可能な状況であっても、第２のユーザに代わる第２のユーザのエージェントモデル３００Ｂから、問い合わせに対する応答を得ることができる。つまり、コミュニケーションを効率的に行うことができる。
エージェントモデル学習部１１６は、ユーザ情報管理部１０１のユーザ情報と、会話情報管理部１０５の会話情報と、業務情報管理部１０２の業務情報とに基づいて、問い合わせに対して応答できるように各ユーザのエージェントモデル３００の学習を行う。なお、エージェントモデル３００の学習方法の一例の説明については後述する（図３、図４参照）。
＜情報登録処理＞
図３は、本実施の形態に係る情報登録処理の一例を示すフローチャートである。
図３は、本実施の形態に係る情報登録処理の一例を示すフローチャートである。
例えば、第２のユーザが、第２の端末２０Ｂに、業務の進捗状況に関する情報、又は、スケジュール登録に関する情報等を音声で入力すると、第２の端末２０Ｂは、その入力された音声を第３の音声情報として業務支援装置１００へ送信する。この場合、業務支援装置１００は、次の処理を実行してよい。
Ｓ１０１として、受信部１０７は、第２の端末２０Ｂから、上記の第３の音声情報を受信する。
Ｓ１０２として、テキスト変換部１０８は、第３の音声情報を第３のテキスト情報に変換する。
Ｓ１０３として、テキスト解析部１０９は、第３のテキスト情報を解析する。
Ｓ１０４として、テキスト解析部１０９は、解析結果に基づき、第３のテキスト情報に業務情報が含まれるか否かを判定する。例えば、第３のテキスト情報に、「Ｃ社とプロジェクトＫについて契約できた」という文章が含まれる場合、テキスト解析部１０９は、当該文章を業務情報と判定する。
Ｓ１０４にて第３のテキスト情報に業務情報が含まれると判定された場合（Ｓ１０４：ＹＥＳ）、Ｓ１０５として、情報登録部１１０は、その業務内容を第２のユーザの業務情報として業務情報管理部１０２に登録する。例えば、情報登録部１１０は、「プロジェクトＫ、契約成立。Ｘ年Ｘ月Ｘ日Ｘ時Ｘ分、Ｃ社訪問の会議にて」という第２のユーザの業務情報を生成し、業務情報管理部１０２に登録する。なお、第３のテキスト情報に日時及び場所の情報が含まれない場合、情報登録部１１０は、第２の端末２０Ｂが第２のユーザから音声を入力された日時及び場所の情報を利用して、それらの情報を補完してよい。また、情報登録部１１０は、生成した第２のユーザの業務情報の内容にて登録を行ってよいか否かをいったん第２の端末２０Ｂを通じて第２のユーザに確認し、第２のユーザが許可した場合に当該登録を実行してもよい。そして、次にＳ１０６の処理が実行される。
Ｓ１０４にて第３のテキスト情報に業務情報が含まれないと判定された場合（Ｓ１０４：ＮＯ）、次にＳ１０６の処理が実行される。
Ｓ１０６として、テキスト解析部１０９は、解析結果に基づき、第３のテキスト情報にスケジュール情報が含まれるか否かを判定する。例えば、第３のテキスト情報に、「Ｘ月Ｘ日Ｘ時から、Ｄ社のＥさんを訪問することを予定表に入れて」という文章が含まれる場合、テキスト解析部１０９は、当該文章を、スケジュール情報と判定する。
Ｓ１０６にて第３のテキスト情報にスケジュール情報が含まれると判定された場合（Ｓ１０６：ＹＥＳ）、Ｓ１０７として、情報登録部１１０は、そのスケジュール内容を第２のユーザのスケジュール情報としてスケジュール情報管理部１０３に登録する。例えば、情報登録部１１０は、「Ｘ年Ｘ月Ｘ日Ｘ時からＤ社のＥさんを訪問」という第２のユーザのスケジュール情報を生成し、スケジュール情報管理部１０３に登録する。なお、情報登録部１１０は、生成した第２のユーザのスケジュール情報の内容にて登録を行ってよいか否かをいったん第２の端末２０Ｂを通じて第２のユーザに確認し、第２のユーザが許可した場合に当該登録を実行してもよい。そして、本処理は終了される。
Ｓ１０６にて第３のテキスト情報にスケジュール情報が含まれないと判定された場合（Ｓ１０６：ＮＯ）、本処理は終了される。
以上の処理によれば、第２のユーザは、第２の端末２０Ｂを通じて音声で、業務の進捗状況に関する情報を業務情報管理部１０２に登録することができる。また、第２のユーザは、第２の端末２０Ｂを通じて音声で、スケジュール登録に関する情報をスケジュール情報管理部１０３に登録することができる。
＜エージェントモデルの学習方法＞
図４は、本実施の形態に係るエージェントモデル３００の学習方法の一例を説明するための図である。図５は、本実施の形態に係るエージェントモデル３００の学習処理の一例を示すフローチャートである。
図４は、本実施の形態に係るエージェントモデル３００の学習方法の一例を説明するための図である。図５は、本実施の形態に係るエージェントモデル３００の学習処理の一例を示すフローチャートである。
図４の説明では、第２のユーザは、第１のユーザからの問い合わせと、第３のユーザからの問い合わせにそれぞれ応答したことがあるものとする。この場合、第２のユーザの会話情報には、第１のユーザからの問い合わせＡと、当該問い合わせＡに対する第２のユーザの第１のユーザへの応答Ａが記録されている。同様に、第２のユーザの会話情報には、第３のユーザからの問い合わせＢと、当該問い合わせＢに対する第２のユーザの第３のユーザへの応答Ｂが記録されている。
エージェントモデル学習部１１６は、第１のユーザからの問い合わせＡとその問い合わせに対する第２のユーザの応答Ｂとを用いて、次のように、第２のユーザのエージェントモデル３００Ｂの学習を行ってよい（図５参照）。
Ｓ２０１として、エージェントモデル学習部１１６は、第２のユーザの会話情報に含まれる問い合わせＡと、当該問い合わせＡに対する第２のユーザの応答Ａとを抽出する。
Ｓ２０２として、エージェントモデル学習部１１６は、問い合わせＡの問い合わせ元である第１のユーザのユーザ情報を取得する。
Ｓ２０３として、エージェントモデル学習部１１６は、第２のユーザの応答Ａを解析して、第２のユーザの業務情報から、当該応答Ａの根拠となっている部分業務情報Ａ、及び、部分業務情報Ｂを抽出する。
Ｓ２０４として、エージェントモデル学習部１１６は、第２のユーザのエージェントモデル３００Ｂに対して、Ｓ２０１で抽出した問い合わせＡと、その応答Ａと、Ｓ２０２で抽出した問い合わせＡの問い合わせ元である第１のユーザのユーザ情報と、Ｓ２０３で第２のユーザの業務情報から抽出した部分業務情報Ａ、及び、部分業務情報Ｂとの関係性を学習させる。
これにより、第２のユーザのエージェントモデル３００Ｂは、第１のユーザから問い合わせＡと同様の問い合わせを受けた場合、第２のユーザの業務情報の部分業務情報Ａ及び部分業務情報Ｂと同様の部分業務情報に基づいて、応答Ａと同様の応答を行うことができる。
エージェントモデル学習部１１６は、第３のユーザからの問い合わせＢとその問い合わせに対する第２のユーザの応答Ｂを用いて、次のように、第２のユーザのエージェントモデル３００Ｂの学習を行ってよい（図５参照）。
Ｓ２０１として、エージェントモデル学習部１１６は、第２のユーザの会話情報に含まれる問い合わせＢと、当該問い合わせＢに対する第２のユーザの応答Ｂとを抽出する。
Ｓ２０２として、エージェントモデル学習部１１６は、問い合わせＢの問い合わせ元である第３のユーザのユーザ情報を取得する。
Ｓ２０３として、エージェントモデル学習部１１６は、第２のユーザの応答Ｂを解析して、第２のユーザの業務情報から、当該応答Ｂの根拠となっている部分業務情報Ｂを抽出する。
Ｓ２０４として、エージェントモデル学習部１１６は、第２のユーザのエージェントモデル３００Ｂに対して、Ｓ２０１で抽出した問い合わせＢと、その応答Ｂと、Ｓ２０２で抽出した問い合わせＢの問い合わせ元である第３のユーザのユーザ情報と、Ｓ２０３で第２のユーザの業務情報から抽出した部分業務情報Ｂとの関係性を学習させる。
これにより、第２のユーザのエージェントモデル３００Ｂは、第３のユーザから問い合わせＢと同様の問い合わせを受けた場合、第２のユーザの業務情報の部分業務情報Ｂと同様の部分業務情報に基づいて、応答Ｂと同様の応答を行うことができる。
この場合、第３のユーザに対する応答Ｂの生成には、第１のユーザの場合とは異なり、部分業務情報Ａは用いられなくてよい。なぜなら、第２のユーザが過去に第３のユーザに対して行った応答の根拠に部分業務情報Ａが含まれていないということは、第２のユーザにとって部分業務情報Ａに関する情報は第３のユーザに提示できない又は提示したくない情報であると推定できるからである。
すなわち、エージェントモデル学習部１１６は、第２のユーザが過去に問い合わせ元のユーザに対して行った応答の根拠となっている部分業務情報と同様又は類似する部分業務情報については、当該ユーザからの問い合わせに対する応答の根拠として利用可能であることを、第２のユーザのエージェントモデル３００Ｂに学習させてよい。加えて、エージェントモデル学習部１１６は、第２のユーザが過去に問い合わせ元のユーザに対して行った応答の根拠となっていない部分業務情報と同様又は類似する部分業務情報については、当該ユーザからの問い合わせに対する応答の根拠として利用不可能であることを、第２のユーザのエージェントモデル３００Ｂに学習させてよい。
また、エージェントモデル学習部１１６は、第１のユーザに対する応答の根拠として利用可能な部分業務情報については、第１のユーザと同様の属性情報を有する他のユーザに対する応答の根拠としても利用可能であることを、第２のユーザのエージェントモデル３００Ｂに学習させてもよい。
なお、エージェントモデル３００の学習方法は、上述の方法に限られない。例えば、エージェントモデル３００は、ＣＮＮにて構成される学習器（又は分類器）であり、エージェントモデル学習部１１６は、公知のＣＮＮの学習方法によってエージェントモデル３００の学習を行ってもよい。次に、図６を参照して一例を説明する。
図６は、ＣＮＮにて構成されるエージェントモデル３００の学習方法を説明するための図である。
例えば、エージェントモデル学習部１１６は、第２のユーザの会話情報から抽出した問い合わせＡと、問い合わせ元である第１のユーザのユーザ情報と、第２のユーザの業務情報を入力データ２０２とし、上記問い合わせに対する第２のユーザの応答Ａの根拠となっている部分業務情報Ａ及び部分業務情報Ｂを入力データ２０２に対する正解ラベル２０１として関連付けた学習データ２００を準備する。そして、エージェントモデル学習部１１６は、入力データ２０２を第２のユーザのエージェントモデル３００Ｂに入力する。第２のユーザのエージェントモデル３００Ｂは、第２のユーザの業務情報から、入力された第１のユーザのユーザ情報及び問い合わせＡに対応する部分業務情報を抽出し、出力データ２０３として出力する。エージェントモデル学習部１１６は、正解ラベル２０１である部分業務情報Ａ及び部分業務情報Ｂと、第２のユーザのエージェントモデル３００Ｂから出力された部分業務情報とを比較し、その間のずれ（差分）が小さくなるように第２のユーザのエージェントモデル３００Ｂ（ＣＮＮ）の各パラメータを調整する。エージェントモデル学習部１１６は、複数の学習データ２００について上述の処理を繰り返すことにより、第２のユーザのエージェントモデル３００Ｂの学習を行ってよい。
＜応答処理＞
図７は、本実施の形態に係る応答処理の一例を示すフローチャートである。
図７は、本実施の形態に係る応答処理の一例を示すフローチャートである。
例えば、第１のユーザが、第１の端末２０Ａに対して、第２のユーザに対する問い合わせを音声で入力すると、第１の端末２０Ａは、その入力された音声を第１の音声情報として業務支援装置１００へ送信する。この場合、業務支援装置１００は、次の応答処理を実行してよい。
Ｓ３０１として、受信部１０７は、第１の端末２０Ａから、上記の第１の音声情報を受信する。
Ｓ３０２として、テキスト変換部１０８は、第１の音声情報を第１のテキスト情報に変換する。
Ｓ３０３として、テキスト解析部１０９は、第１のテキスト情報を解析する。
Ｓ３０４として、テキスト解析部１０９は、Ｓ３０３の解析結果に基づき、第１のテキスト情報に問い合わせが含まれるか否かを判定する。例えば、第１のテキスト情報に、「東京営業部のＢさん（第２のユーザ）、今話できる？ Ｃ社との取引の件どうなった？」という文（以下、問い合わせ例文という）が含まれる場合、テキスト解析部１０９は、問い合わせが含まれると判定する。
Ｓ３０４にて問い合わせが含まれないと判定された場合（Ｓ３０４：ＮＯ）、本処理は終了されてよい。なお、この場合、図３に示した第２のユーザの場合と同様に、第１のユーザが、自分の業務情報等を登録するために音声情報を送信した場合も想定される。よって、この場合、図３における第２のユーザを第１のユーザに読み替え、第３のテキスト情報を第１のテキスト情報に読み替えて、図３のＳ１０４以降の処理が行われてもよい。
Ｓ３０４にて問い合わせが含まれると判定された場合（Ｓ３０４：ＹＥＳ）、Ｓ３０５として、テキスト解析部１０９は、第１のテキスト情報から問い合わせを抽出すると共に、当該問い合わせの問い合わせ先のユーザ（ここでは第２のユーザとする）を特定する。例えば、第１のテキスト情報に、上記の問い合わせ例文が含まれる場合、テキスト解析部１０９は、「東京営業部のＢさん（第２のユーザ）」を、問い合わせ先のユーザとして特定する。
Ｓ３０６として、応答判定部１１１は、第２のユーザのスケジュール情報及び現況情報の少なくとも１つに基づいて、第２のユーザが応答可能な状況であるか否かを判定する。
まず、応答判定部１１１が、第２のユーザは応答不可能な状況であると判定した場合（Ｓ３０６：ＮＯ）について説明する。
Ｓ３０７として、応答生成部１１２は、第２のユーザのエージェントモデル３００Ｂを用いて、第２のユーザの業務情報から、Ｓ３０５で抽出した問い合わせに対する応答の根拠となる部分業務情報を抽出する。例えば、応答生成部１１２は、第２のユーザのエージェントモデル３００Ｂに、第１のユーザのユーザ情報、及び、Ｓ３０５にて抽出した問い合わせを入力し、第２のユーザのエージェントモデル３００Ｂに部分業務情報を出力させる。
Ｓ３０８として、応答生成部１１２は、Ｓ３０７にて抽出した部分業務情報を用いて、応答用の第２のテキスト情報を生成する。応答生成部１１２は、上記の問い合わせ例文に対して、Ｓ３０７にて抽出された部分業務情報を用いて、例えば「今、Ｂさんは会議中で応答できないので、エージェントの私が代わりに返答します。Ｃ社との取引は今日の午前１０時からＣ社で行った会議で契約に至りました」という応答用の第２のテキスト情報（以下、応答例文という）を出力する。
なお、第２のユーザのエージェントモデル３００Ｂが部分業務情報を出力しない場合、応答生成部１１２は、例えば「済みませんが、お答えすることができません」という応答用の第２のテキスト情報を生成してもよい。
Ｓ３０９として、音声変換部１１４は、Ｓ３０８にて生成された第２のテキスト情報を第２の音声情報に変換する。
Ｓ３１０として、送信部１１５は、Ｓ３０９の第２の音声情報を第１の端末２０Ａに送信する。第１の端末２０Ａは、この送信された第２の音声情報を受信し、音声として出力してよい。これにより、第１のユーザは、第２のユーザが応答不可能な状況な場合であっても、第２のユーザに対する問い合わせの応答を得ることができる。よって、効率的なコミュニケーションを行うことができる。
次に、応答判定部１１１が第２のユーザが応答可能な状況であると判定した場合（Ｓ３０６：ＹＥＳ）について説明する。
Ｓ３２０として、通話制御部１１３は、第１の端末２０Ａと第２の端末２０Ｂとの間に通話用の接続を確立する。
Ｓ３２１として、通話制御部１１３は、送信部１１５を通じて、Ｓ３０１にて受信した第１の音声情報を第２の端末２０Ｂに送信する。第２の端末２０Ｂは、この送信された第１の音声情報を受信し、音声として出力してよい。これにより、第２のユーザは、第１のユーザから送信された第１の音声情報を聞くことができる。
Ｓ３２２として、通話制御部１１３は、第１の端末２０Ａと第２の端末２０Ｂとの間でやり取りされる音声情報を録音する。
Ｓ３２３として、通話制御部１１３は、第１の端末２０Ａと第２の端末２０Ｂとの間の通話用の接続が切断されたか否かを判定する。
第１の端末２０Ａと第２の端末２０Ｂとの間の通話用の接続が切断されていない場合（Ｓ３２３：ＮＯ）、Ｓ３２２の処理が引き続き実行される。
第１の端末２０Ａと第２の端末２０Ｂとの間の通話用の接続が切断された場合（Ｓ３２３：ＹＥＳ）、Ｓ３２４として、通話制御部１１３は、Ｓ３１２にて録音された会話を、テキスト変換部１０８を用いてテキスト情報に変換し、そのテキスト情報を、第２のユーザの会話情報として会話情報管理部１０５に登録する。このように登録された第２のユーザの会話情報は、上述したように、第２のユーザのエージェントモデル３００Ｂの学習に利用されてよい。そして、本処理は終了される。
＜ハードウェア構成＞
図８は、本開示に係る業務支援装置１００及び端末２０のハードウェアの構成の一例を示すブロック図である。
図８は、本開示に係る業務支援装置１００及び端末２０のハードウェアの構成の一例を示すブロック図である。
業務支援装置１００及び端末２０は、図８に示すコンピュータ１０００として構成されてもよい。この場合、上述した業務支援装置１００及び端末２０が有する機能は、コンピュータ１０００がコンピュータプログラムを実行することにより実現されてよい。
コンピュータ１０００は、プロセッサ１００１、メモリ１００２、ストレージ１００３、入力装置１００４、出力装置１００５、通信装置１００６、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）１００７、読取装置１００８、及び、バス１００９を備える。プロセッサ１００１、メモリ１００２、ストレージ１００３、入力装置１００４、出力装置１００５、通信装置１００６、ＧＰＵ１００７、読取装置１００８は、バス１００９に接続され、当該バス１００９を介して双方向にデータを送受信できる。
プロセッサ１００１は、メモリ１００２に記憶されたコンピュータプログラムを実行し、上述した機能ブロックを実現する装置である。プロセッサ１００１の例として、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）、コントローラ、ＬＳＩ（Large Scale Integration）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＰＬＤ（Programmable Logic Device）、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）が挙げられる。
メモリ１００２は、コンピュータ１０００が取り扱うコンピュータプログラム及びデータを記憶する装置である。メモリ１００２は、ＲＯＭ（Real-Only Memory）及びＲＡＭ（Random Access Memory）を含んでよい。
ストレージ１００３は、不揮発性記憶媒体で構成され、コンピュータ１０００が取り扱うコンピュータプログラム及びデータを記憶する装置である。ストレージ１００３の例として、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、フラッシュメモリが挙げられる。
入力装置１００４は、プロセッサ１００１に入力するデータを受け付ける装置である。入力装置１００４の例として、キーボード、マウス、タッチパッド、マイクが挙げられる。
出力装置１００５は、プロセッサ１００１が生成したデータを出力する装置である。出力装置１００５の例として、ディスプレイ、スピーカーが挙げられる。例えば、ユーザは、出力装置１００５に表示されたＵＩ（User Interface）を、入力装置１００４を通じて操作することにより、所望のデータを入力又は選択してよい。
通信装置１００６は、サーバ又は端末に代表される他の装置と、通信ネットワーク３０を介して、データを送受信する装置である。通信装置１００６は、データを送信する送信部１１５とデータを受信する受信部１０７とを含んでよい。通信装置１００６は、有線通信及び無線通信の何れに対応してもよい。有線通信の例として、Ｅｔｈｅｒｎｅｔ（登録商標）が挙げられる。無線通信の例として、ＩＥＥＥ８０２．１１、Ｂｌｕｅｔｏｏｈ、ＬＴＥ（Long Term Evolution）、４Ｇ、５Ｇが挙げられる。
ＧＰＵ１００７は、画像描写を高速に処理する装置である。なお、ＧＰＵ１００７は、ＡＩの処理に利用されてもよい。例えば、ＧＰＵ１００７は、エージェントモデル３００の学習処理、及び／又は、エージェントモデル３００による検出処理に利用されてよい。
読取装置１００８は、ＤＶＤ－ＲＯＭ（Digital Versatile Disk Read Only Memory）又はＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリといった記録媒体からデータを読み取る装置である。
（本開示のまとめ）
本開示の内容は以下のように表現することができる。
本開示の内容は以下のように表現することができる。
＜表現１＞
ユーザの業務を支援する業務支援装置１００は、第１のユーザが第１の端末２０Ａに入力した第１の音声情報を受信する受信部１０７と、第１の音声情報を第１のテキスト情報に変換するテキスト変換部１０８と、第１のテキスト情報が問い合わせを含む場合、問い合わせ先のユーザを特定するテキスト解析部１０９と、特定された問い合わせ先が第２のユーザである場合、第２のユーザの状況を示す情報に基づいて、第２のユーザが問い合わせに応答可能な状況であるか否かを判定する応答判定部１１１と、第２のユーザが応答不可能な状況であると判定された場合、第２のユーザの過去の応答に基づいて予め学習された第２のユーザのエージェントモデル３００Ｂを用いて、問い合わせに対する応答を含む第２のテキスト情報を生成する応答生成部１１２と、第２のテキスト情報を第２の音声情報に変換する音声変換部１１４と、第２の音声情報を第１の端末２０Ａに送信する送信部１１５と、を備える。
ユーザの業務を支援する業務支援装置１００は、第１のユーザが第１の端末２０Ａに入力した第１の音声情報を受信する受信部１０７と、第１の音声情報を第１のテキスト情報に変換するテキスト変換部１０８と、第１のテキスト情報が問い合わせを含む場合、問い合わせ先のユーザを特定するテキスト解析部１０９と、特定された問い合わせ先が第２のユーザである場合、第２のユーザの状況を示す情報に基づいて、第２のユーザが問い合わせに応答可能な状況であるか否かを判定する応答判定部１１１と、第２のユーザが応答不可能な状況であると判定された場合、第２のユーザの過去の応答に基づいて予め学習された第２のユーザのエージェントモデル３００Ｂを用いて、問い合わせに対する応答を含む第２のテキスト情報を生成する応答生成部１１２と、第２のテキスト情報を第２の音声情報に変換する音声変換部１１４と、第２の音声情報を第１の端末２０Ａに送信する送信部１１５と、を備える。
表現１の構成によれば、第２のユーザが応答不可能な状況である場合であっても、第２のユーザのエージェントモデル３００Ｂが、第２のユーザに代わって、第１にユーザからの問い合わせに応答することができる。これにより、コミュニケーションを効率的に行うことができる。
＜表現２＞
表現１の記載において、業務支援装置１００は、第２のユーザが応答可能な状況であると判定された場合、第１の端末２０Ａと第２のユーザが所持する第２の端末２０Ｂとの間に通話用の接続を確立し、第１の音声情報を第２の端末２０Ｂに転送する通話制御部１１３、をさらに備えてよい。
表現１の記載において、業務支援装置１００は、第２のユーザが応答可能な状況であると判定された場合、第１の端末２０Ａと第２のユーザが所持する第２の端末２０Ｂとの間に通話用の接続を確立し、第１の音声情報を第２の端末２０Ｂに転送する通話制御部１１３、をさらに備えてよい。
表現２に記載の構成によれば、第２のユーザが応答可能な状況である場合、第１のユーザは第２のユーザと直接音声通話を行うことができる。これにより、コミュニケーションを効率的に行うことができる。
＜表現３＞
表現２の記載において、業務支援装置１００は、ユーザの業務情報を管理する業務情報管理部１０２をさらに備え、受信部１０７は、第２のユーザが第２の端末２０Ｂに入力した第３の音声情報を受信し、テキスト変換部１０８は、第３の音声情報を第３のテキスト情報に変換し、テキスト解析部１０９は、第３のテキスト情報に業務に関する情報が含まれる場合、当該業務に関する情報を第２のユーザの業務情報として業務情報管理部１０２に登録してよい。
表現２の記載において、業務支援装置１００は、ユーザの業務情報を管理する業務情報管理部１０２をさらに備え、受信部１０７は、第２のユーザが第２の端末２０Ｂに入力した第３の音声情報を受信し、テキスト変換部１０８は、第３の音声情報を第３のテキスト情報に変換し、テキスト解析部１０９は、第３のテキスト情報に業務に関する情報が含まれる場合、当該業務に関する情報を第２のユーザの業務情報として業務情報管理部１０２に登録してよい。
表現３に記載の構成によれば、第２のユーザが、第２の端末２０Ｂに向かって業務に関する情報を音声で入力すると、その業務に関する情報が第２のユーザの業務情報として自動的に業務情報管理部１０２に登録される。これにより、第２のユーザは、業務を効率的に行うことができる。
＜表現４＞
表現３の記載において、業務支援装置１００は、ユーザのスケジュール情報を管理するスケジュール情報管理部１０３をさらに備え、テキスト解析部１０９は、第３のテキスト情報にスケジュールに関する情報が含まれる場合、当該スケジュールに関する情報を第２のユーザのスケジュール情報としてスケジュール情報管理部１０３に登録してよい。
表現３の記載において、業務支援装置１００は、ユーザのスケジュール情報を管理するスケジュール情報管理部１０３をさらに備え、テキスト解析部１０９は、第３のテキスト情報にスケジュールに関する情報が含まれる場合、当該スケジュールに関する情報を第２のユーザのスケジュール情報としてスケジュール情報管理部１０３に登録してよい。
表現４に記載の構成によれば、第２のユーザが、第２の端末２０Ｂに向かってスケジュールに関する情報を音声で入力すると、そのスケジュールに関する情報が第２のユーザのスケジュール情報として自動的にスケジュール情報管理部１０３に登録される。これにより、第２のユーザは、業務を効率的に行うことができる。
＜表現５＞
表現４の記載において、第２のユーザの状況を示す情報は、第２のユーザのスケジュール情報を含み、応答判定部１１１は、第２のユーザのスケジュール情報に基づいて、第２のユーザが問い合わせに対して応答可能な状況であるか否かを判定してよい。
表現４の記載において、第２のユーザの状況を示す情報は、第２のユーザのスケジュール情報を含み、応答判定部１１１は、第２のユーザのスケジュール情報に基づいて、第２のユーザが問い合わせに対して応答可能な状況であるか否かを判定してよい。
表現５に記載の構成によれば、応答判定部１１１は、第２のユーザのスケジュール情報を参照して、問い合わせを受けた時刻において第２のユーザが応答可能な状態であるか否かを判定することができる。
＜表現６＞
表現５の記載において、業務支援装置１００は、ユーザの会話情報を管理する会話情報管理部１０５をさらに備え、通話制御部１１３は、第１の端末２０Ａと第２の端末２０Ｂとの間に確立された通話用の接続において送受信される第１のユーザと第２のユーザとの間の会話を録音し、当該録音した会話をテキスト情報に変換したものを第２のユーザの会話情報として会話情報管理部１０５に登録してよい。
表現５の記載において、業務支援装置１００は、ユーザの会話情報を管理する会話情報管理部１０５をさらに備え、通話制御部１１３は、第１の端末２０Ａと第２の端末２０Ｂとの間に確立された通話用の接続において送受信される第１のユーザと第２のユーザとの間の会話を録音し、当該録音した会話をテキスト情報に変換したものを第２のユーザの会話情報として会話情報管理部１０５に登録してよい。
表現６に記載の構成によれば、ユーザ間の会話の内容が会話情報として自動的に会話情報管理部１０５に登録される。これにより、エージェントモデル３００の学習に利用する会話情報を自動的に得ることができる。
＜表現７＞
表現６の記載において、業務支援装置１００は、ユーザの属性を含むユーザ情報を管理するユーザ情報管理部１０１と、第２のユーザの会話情報に含まれる過去の問い合わせと当該過去の問い合わせに対する過去の応答と、過去の問い合わせの問い合わせ元のユーザのユーザ情報と、第２のユーザの業務情報における過去の応答の根拠となった部分の情報である部分業務情報との関係性を第２のユーザのエージェントモデル３００Ｂに学習させるエージェントモデル学習部１１６と、をさらに備えてよい。
表現６の記載において、業務支援装置１００は、ユーザの属性を含むユーザ情報を管理するユーザ情報管理部１０１と、第２のユーザの会話情報に含まれる過去の問い合わせと当該過去の問い合わせに対する過去の応答と、過去の問い合わせの問い合わせ元のユーザのユーザ情報と、第２のユーザの業務情報における過去の応答の根拠となった部分の情報である部分業務情報との関係性を第２のユーザのエージェントモデル３００Ｂに学習させるエージェントモデル学習部１１６と、をさらに備えてよい。
表現７に記載の構成によれば、ユーザの過去の応答と同様の応答を行うことができるエージェントモデル３００を構築できる。
＜表現８＞
表現７の記載において、応答生成部１１２は、第１のユーザのユーザ情報、及び、第１のユーザからの問い合わせを前記第２のユーザのエージェントモデル３００Ｂに入力し、第２のユーザのエージェントモデル３００Ｂは、第２のユーザの業務情報から、入力に対応する部分業務情報を抽出及び出力し、応答生成部１１２は、出力された部分業務情報を用いて応答を含む第２のテキスト情報を生成してよい。
表現７の記載において、応答生成部１１２は、第１のユーザのユーザ情報、及び、第１のユーザからの問い合わせを前記第２のユーザのエージェントモデル３００Ｂに入力し、第２のユーザのエージェントモデル３００Ｂは、第２のユーザの業務情報から、入力に対応する部分業務情報を抽出及び出力し、応答生成部１１２は、出力された部分業務情報を用いて応答を含む第２のテキスト情報を生成してよい。
表現８に記載の構成によれば、エージェントモデル３００は、問い合わせ元のユーザ情報に応じた部分業務情報を出力するので、応答生成部１１２は、問い合わせ元のユーザに応じた応答を行うことができる。例えば、第２のユーザのエージェントモデル３００Ｂは、第２のユーザが第３のユーザに対して過去に応答の根拠として利用したことがない部分業務情報については出力しない。よって、第３のユーザの問い合わせに対して、第３のユーザに対して提供すべきでない又は提供したくない情報が応答されることを抑止できる。
＜表現９＞
第１のユーザが使用する第１の端末２０Ａと、第２のユーザが使用する第２の端末２０Ｂと、ユーザの業務を支援する業務支援装置１００とを備える業務支援システムにおいて、第１の端末２０Ａは、第１のユーザが入力した第１の音声情報を業務支援装置１００へ送信し、業務支援装置１００は、第１の端末２０Ａから送信された前記第１の音声情報を受信し、第１の音声情報を第１のテキスト情報に変換し、第１のテキスト情報が問い合わせを含む場合、問い合わせ先のユーザを特定し、特定された問い合わせ先が第２のユーザである場合、第２のユーザの状況を示す情報に基づいて、第２のユーザが前記問い合わせに応答可能な状況であるか否かを判定し、第２のユーザが応答不可能な状況であると判定された場合、第２のユーザの過去の応答に基づいて予め学習された第２のユーザのエージェントモデル３００Ｂを用いて、問い合わせに対する応答を含む第２のテキスト情報を生成し、第２のテキスト情報を第２の音声情報に変換し、第２の音声情報を第１の端末２０Ａに送信し、第１の端末２０Ａは、業務支援装置１００から送信された第２の音声情報を出力する。
第１のユーザが使用する第１の端末２０Ａと、第２のユーザが使用する第２の端末２０Ｂと、ユーザの業務を支援する業務支援装置１００とを備える業務支援システムにおいて、第１の端末２０Ａは、第１のユーザが入力した第１の音声情報を業務支援装置１００へ送信し、業務支援装置１００は、第１の端末２０Ａから送信された前記第１の音声情報を受信し、第１の音声情報を第１のテキスト情報に変換し、第１のテキスト情報が問い合わせを含む場合、問い合わせ先のユーザを特定し、特定された問い合わせ先が第２のユーザである場合、第２のユーザの状況を示す情報に基づいて、第２のユーザが前記問い合わせに応答可能な状況であるか否かを判定し、第２のユーザが応答不可能な状況であると判定された場合、第２のユーザの過去の応答に基づいて予め学習された第２のユーザのエージェントモデル３００Ｂを用いて、問い合わせに対する応答を含む第２のテキスト情報を生成し、第２のテキスト情報を第２の音声情報に変換し、第２の音声情報を第１の端末２０Ａに送信し、第１の端末２０Ａは、業務支援装置１００から送信された第２の音声情報を出力する。
＜表現１０＞
ユーザの業務を支援する業務支援方法において、第１の端末２０Ａは、第１のユーザが入力した第１の音声情報を業務支援装置１００へ送信し、業務支援装置１００は、第１の端末２０Ａから送信された第１の音声情報を受信し、第１の音声情報を第１のテキスト情報に変換し、第１のテキスト情報が問い合わせを含む場合、問い合わせ先のユーザを特定し、特定された問い合わせ先が第２のユーザである場合、第２のユーザの状況を示す情報に基づいて、第２のユーザが問い合わせに応答可能な状況であるか否かを判定し、第２のユーザが応答不可能な状況であると判定された場合、第２のユーザの過去の応答に基づいて予め学習された第２のユーザのエージェントモデル３００Ｂを用いて、問い合わせに対する応答を含む第２のテキスト情報を生成し、第２のテキスト情報を第２の音声情報に変換し、第２の音声情報を第１の端末２０Ａに送信し、第１の端末２０Ａは、業務支援装置１００から送信された第２の音声情報を出力する。
ユーザの業務を支援する業務支援方法において、第１の端末２０Ａは、第１のユーザが入力した第１の音声情報を業務支援装置１００へ送信し、業務支援装置１００は、第１の端末２０Ａから送信された第１の音声情報を受信し、第１の音声情報を第１のテキスト情報に変換し、第１のテキスト情報が問い合わせを含む場合、問い合わせ先のユーザを特定し、特定された問い合わせ先が第２のユーザである場合、第２のユーザの状況を示す情報に基づいて、第２のユーザが問い合わせに応答可能な状況であるか否かを判定し、第２のユーザが応答不可能な状況であると判定された場合、第２のユーザの過去の応答に基づいて予め学習された第２のユーザのエージェントモデル３００Ｂを用いて、問い合わせに対する応答を含む第２のテキスト情報を生成し、第２のテキスト情報を第２の音声情報に変換し、第２の音声情報を第１の端末２０Ａに送信し、第１の端末２０Ａは、業務支援装置１００から送信された第２の音声情報を出力する。
以上、添付図面を参照しながら実施の形態について説明したが、本開示はかかる例に限定されない。当業者であれば、特許請求の範囲に記載された範疇内において、各種の変更例、修正例、置換例、付加例、削除例、均等例に想到し得ることは明らかであり、それらについても本開示の技術的範囲に属すると了解される。また、発明の趣旨を逸脱しない範囲において、上述した実施の形態における各構成要素を任意に組み合わせてもよい。
本開示の技術は、例えば、通信ネットワークを介したコミュニケーションを実現するシステム及び装置に有用である。
１０ 業務支援システム
２０ 端末
２０Ａ 第１の端末
２０Ｂ 第２の端末
３０ 通信ネットワーク
１００ 業務支援装置
１０１ ユーザ情報管理部
１０２ 業務情報管理部
１０３ スケジュール情報管理部
１０４ 現況情報管理部
１０５ 会話情報管理部
１０６ エージェントモデル管理部
１０７ 受信部
１０８ テキスト変換部
１０９ テキスト解析部
１１０ 情報登録部
１１１ 応答判定部
１１２ 応答生成部
１１３ 通話制御部
１１４ 音声変換部
１１５ 送信部
１１６ エージェントモデル学習部
２００ 学習データ
２０１ 正解ラベル
２０２ 入力データ
２０３ 出力データ
３００ エージェントモデル
３００Ａ 第１のユーザのエージェントモデル
３００Ｂ 第２のユーザのエージェントモデル
１０００ コンピュータ
１００１ プロセッサ
１００２ メモリ
１００３ ストレージ
１００４ 入力装置
１００５ 出力装置
１００６ 通信装置
１００７ ＧＰＵ
１００８ 読取装置
１００９ バス
２０ 端末
２０Ａ 第１の端末
２０Ｂ 第２の端末
３０ 通信ネットワーク
１００ 業務支援装置
１０１ ユーザ情報管理部
１０２ 業務情報管理部
１０３ スケジュール情報管理部
１０４ 現況情報管理部
１０５ 会話情報管理部
１０６ エージェントモデル管理部
１０７ 受信部
１０８ テキスト変換部
１０９ テキスト解析部
１１０ 情報登録部
１１１ 応答判定部
１１２ 応答生成部
１１３ 通話制御部
１１４ 音声変換部
１１５ 送信部
１１６ エージェントモデル学習部
２００ 学習データ
２０１ 正解ラベル
２０２ 入力データ
２０３ 出力データ
３００ エージェントモデル
３００Ａ 第１のユーザのエージェントモデル
３００Ｂ 第２のユーザのエージェントモデル
１０００ コンピュータ
１００１ プロセッサ
１００２ メモリ
１００３ ストレージ
１００４ 入力装置
１００５ 出力装置
１００６ 通信装置
１００７ ＧＰＵ
１００８ 読取装置
１００９ バス
Claims (10)
- ユーザの業務を支援する業務支援装置であって、
第１のユーザが第１の端末に入力した第１の音声情報を受信する受信部と、
前記第１の音声情報を第１のテキスト情報に変換するテキスト変換部と、
前記第１のテキスト情報が問い合わせを含む場合、前記問い合わせ先のユーザを特定するテキスト解析部と、
特定された前記問い合わせ先が第２のユーザである場合、前記第２のユーザの状況を示す情報に基づいて、前記第２のユーザが前記問い合わせに応答可能な状況であるか否かを判定する応答判定部と、
前記第２のユーザが応答不可能な状況であると判定された場合、前記第２のユーザの過去の応答に基づいて予め学習された前記第２のユーザのエージェントモデルを用いて、前記問い合わせに対する応答を含む第２のテキスト情報を生成する応答生成部と、
前記第２のテキスト情報を第２の音声情報に変換する音声変換部と、
前記第２の音声情報を前記第１の端末に送信する送信部と、を備える、
業務支援装置。 - 前記第２のユーザが応答可能な状況であると判定された場合、前記第１の端末と前記第２のユーザが所持する第２の端末との間に通話用の接続を確立し、前記第１の音声情報を前記第２の端末に転送する通話制御部、をさらに備える、
請求項１に記載の業務支援装置。 - ユーザの業務情報を管理する業務情報管理部をさらに備え、
前記受信部は、前記第２のユーザが前記第２の端末に入力した第３の音声情報を受信し、
前記テキスト変換部は、前記第３の音声情報を第３のテキスト情報に変換し、
前記テキスト解析部は、前記第３のテキスト情報に業務に関する情報が含まれる場合、当該業務に関する情報を前記第２のユーザの業務情報として前記業務情報管理部に登録する、
請求項２に記載の業務支援装置。 - ユーザのスケジュール情報を管理するスケジュール情報管理部をさらに備え、
前記テキスト解析部は、前記第３のテキスト情報にスケジュールに関する情報が含まれる場合、当該スケジュールに関する情報を前記第２のユーザのスケジュール情報として前記スケジュール情報管理部に登録する、
請求項３に記載の業務支援装置。 - 前記第２のユーザの状況を示す情報は、前記第２のユーザのスケジュール情報を含み、
前記応答判定部は、前記第２のユーザのスケジュール情報に基づいて、前記第２のユーザが前記問い合わせに対して応答可能な状況であるか否かを判定する、
請求項４に記載の業務支援装置。 - ユーザの会話情報を管理する会話情報管理部をさらに備え、
前記通話制御部は、前記第１の端末と前記第２の端末との間に確立された通話用の接続において送受信される前記第１のユーザと前記第２のユーザとの間の会話を録音し、当該録音した会話をテキスト情報に変換したものを前記第２のユーザの会話情報として前記会話情報管理部に登録する、
請求項５に記載の業務支援装置。 - ユーザの属性を含むユーザ情報を管理するユーザ情報管理部と、
前記第２のユーザの会話情報に含まれる過去の問い合わせと当該過去の問い合わせに対する過去の応答と、前記過去の問い合わせの問い合わせ元のユーザの前記ユーザ情報と、前記第２のユーザの業務情報における前記過去の応答の根拠となった部分の情報である部分業務情報との関係性を前記第２のユーザのエージェントモデルに学習させるエージェントモデル学習部と、をさらに備える、
請求項６に記載の業務支援装置。 - 前記応答生成部は、前記第１のユーザのユーザ情報、及び、前記第１のユーザからの前記問い合わせを前記第２のユーザのエージェントモデルに入力し、
前記第２のユーザのエージェントモデルは、前記第２のユーザの業務情報から、前記入力に対応する部分業務情報を抽出及び出力し、
前記応答生成部は、前記出力された部分業務情報を用いて前記応答を含む前記第２のテキスト情報を生成する、
請求項７に記載の業務支援装置。 - 第１のユーザが使用する第１の端末と、第２のユーザが使用する第２の端末と、ユーザの業務を支援する業務支援装置とを備える業務支援システムであって、
前記第１の端末は、前記第１のユーザが入力した第１の音声情報を前記業務支援装置へ送信し、
前記業務支援装置は、
前記第１の端末から送信された前記第１の音声情報を受信し、
前記第１の音声情報を第１のテキスト情報に変換し、
前記第１のテキスト情報が問い合わせを含む場合、前記問い合わせ先のユーザを特定し、
特定された前記問い合わせ先が第２のユーザである場合、前記第２のユーザの状況を示す情報に基づいて、前記第２のユーザが前記問い合わせに応答可能な状況であるか否かを判定し、
前記第２のユーザが応答不可能な状況であると判定された場合、前記第２のユーザの過去の応答に基づいて予め学習された前記第２のユーザのエージェントモデルを用いて、前記問い合わせに対する応答を含む第２のテキスト情報を生成し、
前記第２のテキスト情報を第２の音声情報に変換し、
前記第２の音声情報を前記第１の端末に送信し、
前記第１の端末は、前記業務支援装置から送信された前記第２の音声情報を出力する、
業務支援システム。 - ユーザの業務を支援する業務支援方法であって、
第１の端末は、第１のユーザが入力した第１の音声情報を業務支援装置へ送信し、
業務支援装置は、
前記第１の端末から送信された前記第１の音声情報を受信し、
前記第１の音声情報を第１のテキスト情報に変換し、
前記第１のテキスト情報が問い合わせを含む場合、前記問い合わせ先のユーザを特定し、
特定された前記問い合わせ先が第２のユーザである場合、前記第２のユーザの状況を示す情報に基づいて、前記第２のユーザが前記問い合わせに応答可能な状況であるか否かを判定し、
前記第２のユーザが応答不可能な状況であると判定された場合、前記第２のユーザの過去の応答に基づいて予め学習された前記第２のユーザのエージェントモデルを用いて、前記問い合わせに対する応答を含む第２のテキスト情報を生成し、
前記第２のテキスト情報を第２の音声情報に変換し、
前記第２の音声情報を前記第１の端末に送信し、
前記第１の端末は、前記業務支援装置から送信された前記第２の音声情報を出力する、
業務支援方法。
Priority Applications (1)
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