JP2022123532A - 質問回答集生成システム、質問回答集生成方法及び質問回答集生成プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】効率的に質問回答集を作成するための質問回答集生成システム、質問回答集生成方法及び質問回答集生成プログラムを提供する。【解決手段】支援サーバ２０は、質問及び回答を組み合わせた応答ペアが記録されたチャット記憶部３３に接続され、質問回答集を生成する制御部２１を備える。そして、制御部２１が、チャット記憶部３３に記録されたＱＡペアにおいて、質問回答集の登録候補を生成し、評価済情報が記録されていない登録候補において、内容が共通するグループの特徴量を算出し、特徴量を用いて特定した登録候補により質問回答集を生成し、チャット記憶部３３において、質問回答集の生成に用いた応答ペアに対して評価済情報を記録する。【選択図】図１

Description

本発明は、質問とその回答とを集めた質問回答集の作成を支援する質問回答集生成システム、質問回答集生成方法及び質問回答集生成プログラムに関する。

ユーザの質問に対応するため、ネットワーク上にＦＡＱ（Frequently Asked Question）を掲載したウェブページを設けることがある。このＦＡＱにおいては、ユーザからの頻度が高い質問と、この質問に対する回答とが対になっている。ユーザは、ＦＡＱを確認し、自分の質問に対する回答を見ることができる。また、回答者であるオペレータがＦＡＱを見て、ユーザの質問に答える場合もある。

このようなＦＡＱの作成を支援する技術も検討されている（例えば、特許文献１、２）。
特許文献１に記載されたＦＡＱ作成支援システムは、問合せ代表文と回答代表文との対を、問合せ代表文に関連付く各文書が回答代表文それぞれに関連付いている各文書とマッチングする文書数で評価する。

また、特許文献２に記載されたＦＡＱ作成支援方法では、記憶部に蓄積された複数の質問回答情報の各々の一部を所定のマスキング条件に基づいてマスキングを行なう。そして、マスキングされた質問回答情報を用いてＦＡＱを作成する。

また、ＦＡＱの機能の代わりに、会話形式での質問が可能なチャットボット機能を利用する技術も検討されている（例えば、特許文献３）。特許文献３に記載された技術では、アプリケーションを構築するための定義情報を取得し、アプリケーションのユーザからアプリケーションに係る質問を受け付ける。そして、質問に対する回答を出力するチャットボット機能を利用する。

特開２０１３－５０８９６号公報 特開２０２０－６４４１８号公報 特開２０２０－１１９４０９号公報

しかしながら、質問回答履歴を用いて、新規に質問回答集を作成する際に、全ての履歴を確認した上で、類似した質問回答をまとめる作業を人手で行なう場合には手間がかかる。また、新たな質問回答を追加する場合にも、既に登録されている質問回答と類似した内容の質問回答を登録したのでは、的確な質問回答集を作成することができない。

上記課題を解決する質問回答集生成システムは、質問及び回答を組み合わせた応答ペアが記録された質問回答情報記憶部に接続され、質問回答集を生成する制御部を備える。そして、前記制御部が、前記質問回答情報記憶部に記録された応答ペアにおいて質問回答集の登録候補を生成し、評価済情報が記録されていない前記登録候補において、内容が共通するグループの特徴量を算出し、前記特徴量を用いて特定した登録候補により質問回答集を生成し、前記質問回答情報記憶部において、前記質問回答集の生成に用いた応答ペアに対して評価済情報を記録する。

本発明によれば、効率的に質問回答集を作成することができる。

実施形態の質問回答集生成システムの説明図。 実施形態のハードウェア構成の説明図。 実施形態の処理手順の説明図。 実施形態の処理手順の説明図。 実施形態のＱＡペアの作成手順の説明図。 実施形態の処理手順の説明図。 実施形態の分散表現を用いたＦＡＱの作成手順の説明図。

図１～図７に従って、質問回答集生成システム、質問回答集生成方法及び質問回答集生成プログラムを具体化した一実施形態を説明する。本実施形態では、質問（問合せ）に対する回答を用いて質問回答集としてのＦＡＱを作成する場合を想定する。

図１に示すように、本実施形態の質問回答集生成システムは、ネットワークを介して接続された管理端末１０、オペレータ端末１１、ユーザ端末１２、支援サーバ２０、チャット支援装置３０を用いる。

（ハードウェア構成例）
図２は、管理端末１０、オペレータ端末１１、ユーザ端末１２、支援サーバ２０、チャット支援装置３０等として機能する情報処理装置Ｈ１０のハードウェア構成例である。

情報処理装置Ｈ１０は、通信装置Ｈ１１、入力装置Ｈ１２、表示装置Ｈ１３、記憶装置Ｈ１４、プロセッサＨ１５を有する。なお、このハードウェア構成は一例であり、他のハードウェアを有していてもよい。

通信装置Ｈ１１は、他の装置との間で通信経路を確立して、データの送受信を実行するインタフェースであり、例えばネットワークインタフェースカードや無線インタフェース等である。

入力装置Ｈ１２は、利用者等からの入力を受け付ける装置であり、例えばマウスやキーボード等である。表示装置Ｈ１３は、各種情報を表示するディスプレイやタッチパネル等である。

記憶装置Ｈ１４は、管理端末１０～ユーザ端末１２、支援サーバ２０、チャット支援装置３０の各種機能を実行するためのデータや各種プログラムを格納する記憶装置である。記憶装置Ｈ１４の一例としては、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ハードディスク等がある。

プロセッサＨ１５は、記憶装置Ｈ１４に記憶されるプログラムやデータを用いて、管理端末１０～ユーザ端末１２、支援サーバ２０、チャット支援装置３０における各処理（例えば、後述する制御部２１における処理）を制御する。プロセッサＨ１５の一例としては、例えばＣＰＵやＭＰＵ等がある。このプロセッサＨ１５は、ＲＯＭ等に記憶されるプログラムをＲＡＭに展開して、各種処理に対応する各種プロセスを実行する。例えば、プロセッサＨ１５は、管理端末１０～ユーザ端末１２、支援サーバ２０、チャット支援装置３０のアプリケーションプログラムが起動された場合、後述する各処理を実行するプロセスを動作させる。

プロセッサＨ１５は、自身が実行するすべての処理についてソフトウェア処理を行なうものに限られない。例えば、プロセッサＨ１５は、自身が実行する処理の少なくとも一部についてハードウェア処理を行なう専用のハードウェア回路（例えば、特定用途向け集積回路：ＡＳＩＣ）を備えてもよい。すなわち、プロセッサＨ１５は、（１）コンピュータプログラム（ソフトウェア）に従って動作する１つ以上のプロセッサ、（２）各種処理のうち少なくとも一部の処理を実行する１つ以上の専用のハードウェア回路、或いは（３）それらの組み合わせ、を含む回路（circuitry）として構成し得る。プロセッサは、ＣＰＵ並びに、ＲＡＭ及びＲＯＭ等のメモリを含み、メモリは、処理をＣＰＵに実行させるように構成されたプログラムコード又は指令を格納している。メモリ、すなわちコンピュータ可読媒体は、汎用又は専用のコンピュータでアクセスできるあらゆる利用可能な媒体を含む。

（各情報処理装置の機能）
図１を用いて、管理端末１０、オペレータ端末１１、ユーザ端末１２、支援サーバ２０、チャット支援装置３０の機能を説明する。

管理端末１０は、ＦＡＱを管理する管理者が用いるコンピュータ端末である。
オペレータ端末１１は、質問に対して回答を行なうオペレータが利用するコンピュータ端末である。オペレータは、チャット支援装置３０が、ユーザ端末１２からの質問に回答できない場合に、チャット支援装置３０に代わって回答を行なう。
ユーザ端末１２は、質問を行なうユーザ（質問者）が用いるコンピュータ端末である。

支援サーバ２０は、ＦＡＱの作成を支援するためのコンピュータシステムである。この支援サーバ２０は、制御部２１、質問回答情報記憶部としてのＱＡペア情報記憶部２２、学習結果記憶部２３を備えている。

制御部２１は、後述する処理（取得段階、ＱＡペア作成段階、ＦＡＱ作成段階、表現分析段階、クラスタリング段階等を含む処理）を行なう。このための質問回答集生成プログラムを実行することにより、制御部２１は、取得部２１１、ＱＡペア作成部２１２、ＦＡＱ作成部２１３、表現分析部２１４、クラスタリング部２１５等の手段として機能する。

取得部２１１は、管理端末１０から、ＱＡ情報を取得する処理を実行する。
ＱＡペア作成部２１２は、一つの質問（Ｑ）に対して一つの回答（Ａ）からなるＱＡペア（応答ペア）を作成する処理を実行する。このＱＡペア作成部２１２は、メッセージにおいて、重複や誤記、表記の揺れ、不要語等を検出した場合、削除や修正、正規化等のクレンジングを行なうための単語辞書を保持する。

ＦＡＱ作成部２１３は、ＱＡペアを用いて、ＦＡＱの作成を管理する処理を実行する。
表現分析部２１４は、ＱＡペアの特徴量として、分散表現（単語埋め込み）を生成する処理を実行する。この分散表現では、文字・単語を多次元のベクトル空間に埋め込み、ＱＡペアを、このベクトル空間の点として把握することができる。この分散表現では、質問回答に含まれる概念を表現する際に、他の概念との共通点や類似性と紐づけながら、ベクトル空間上に表現する。この結果、このベクトル空間において、ＱＡペアの類似度を評価することができる。本実施形態では、分散表現を生成するために、例えば、「Word2Vec」、「LSTM（Long short-term memory）」、「Transformer」を用いることができる。

クラスタリング部２１５は、分散表現間の類似度に基づいて、共通するグループ分けを行なうクラスタリング処理を実行する。クラスタリング処理としては、例えばk-means法やDBSCANを用いることができる。

ＱＡペア情報記憶部２２には、ユーザからの質問に対する回答を含む対応履歴に基づいて生成されたＱＡペアに関するＱＡペア管理レコードが記録される。このＱＡペア管理レコードは、ＱＡペア作成処理が行なわれた場合に記録される。ＱＡペア管理レコードには、質問、回答、分散表現、ステータスに関するデータが記録される。

質問データ領域には、ＱＡペアを構成する質問（テキスト）に関するデータが記録される。
回答データ領域には、ＱＡペアを構成する質問に対する回答（テキスト）に関するデータが記録される。

分散表現データ領域には、このＱＡペアについて、表現分析部２１４により算出した分散表現に関するデータが記録される。
ステータスデータ領域には、このＱＡペアのステータスを特定するためのフラグに関するデータが記録される。このステータスデータ領域には、新規、ＦＡＱ登録済、ＦＡＱ対象外、除外を示すフラグを記録する。新規フラグは、新たに取得したＱＡペアを示す。ＦＡＱ登録済フラグ（評価済情報）は、ＦＡＱとして登録済のＱＡペアを示す。ＦＡＱ対象外フラグは、ＦＡＱの登録対象にならなかったＱＡペアを示す。除外フラグは、ＦＡＱ候補（登録候補）であったが、管理者によって除外されたＱＡペアを示す。

学習結果記憶部２３には、分散表現を生成するための学習モデル（分散表現モデル）が記録される。この分散表現モデルは、ＦＡＱ作成処理が行なわれた場合に記録される。この分散表現モデルに、ＱＡペアを入力することにより、分散表現（ベクトル）を算出することができる。

チャット支援装置３０は、ユーザ端末１２からの質問に対して、ＦＡＱを用いて、チャット形式で回答を行なうコンピュータシステムである。このチャット支援装置３０は、チャットボット３１、ＦＡＱ記憶部３２、チャット記憶部３３を備える。

チャットボット３１は、ユーザ端末１２からの質問に対して、回答を提供する処理を実行する。具体的には、チャットボット３１は、質問についての分散表現を生成する処理を実行する。このチャットボット３１は、回答に用いるＦＡＱを特定するために、分散表現の類似度の閾値に関するデータを保持する。そして、ユーザ端末１２から、チャット上で取得した質問についての分散表現を生成し、ＦＡＱ記憶部３２を用いて、類似度が閾値を超えた質問を含むＦＡＱを特定する。ここで、チャットボット３１は、この特定されたＦＡＱが１つであった場合、その回答をユーザ端末１２にチャット上で提供する。なお、チャットボット３１は、ＦＡＱ記憶部３２において、閾値を上回る類似度を持つＦＡＱが存在しない場合、又は閾値を上回る類似度を持つＦＡＱが複数個、特定された場合、チャットの回答権をオペレータ端末１１に引き継ぐ（エスカレーション）。そして、オペレータがチャットの回答権をボットに切り替えるまで、チャットボット３１は停止する。
エスカレーションにより、質問に対する回答をオペレータが行なった後、チャットの回答権をオペレータからボットに切り替えた場合、チャットボット３１は、チャット上でユーザ端末１２に対して回答のフィードバックを求める。このフィードバックには、「役に立ったか」に対して、「ＹＥＳ」又は「ＮＯ」の何れかのメッセージが記録される。なお、フィードバックは、オペレータ端末１１から求めてもよい。

ＦＡＱ記憶部３２には、チャットボット３１が用いるＦＡＱに関するＦＡＱ管理レコードが記録される。このＦＡＱ管理レコードは、ＦＡＱ作成処理が行なわれた場合に記録される。ＦＡＱ管理レコードには、ＦＡＱで用いる質問に対する回答に関するデータが記録される。
質問データ領域には、ＦＡＱにおける質問（質問メッセージ）に関するデータが記録される。
回答データ領域には、ＦＡＱにおける回答（回答メッセージ）に関するデータが記録される。

チャット記憶部３３には、チャット上でのユーザからの質問に対する回答を含む対応履歴が記録されたチャット管理レコードが記録される。このチャット管理レコードは、ユーザ端末１２から質問をチャット上で取得した場合に記録される。チャット管理レコードには、質問や回答といったチャット上でのすべての発話に関するデータが記録される。このチャット管理レコードには、セッションＩＤ、日時、順番ＩＤ、発信元、メッセージが含まれる。

セッションＩＤデータ領域には、ユーザとオペレータとの間での一連（一つのセッション）の質問・応答を特定するための識別子に関するデータが記録される。
日時データ領域には、このセッションにおけるメッセージが発信された年月日及び時刻に関するデータが記録される。

順番ＩＤデータ領域には、このセッションにおけるメッセージの順番を特定するための識別子に関するデータが記録される。
発信元データ領域には、このメッセージの発信元（ユーザ、オペレータ、チャットボット）を特定するための識別子に関するデータが記録される。

メッセージデータ領域には、このセッションに含まれるメッセージ（質問、回答等）に関するデータが記録される。ユーザがチャット画面を開き、何も発言せずにチャット画面を閉じることもあるため、一つのセッション内に発言が一つも記録されていない場合（無発言）も存在する。なお、オペレータ端末１１への引継（エスカレーション）を行なった場合には、メッセージデータ領域には、発信元（チャットボット）で、メッセージデータ領域が空欄のチャット管理レコードが記録される。また、質問に対する回答について、ユーザから取得したフィードバックもメッセージとして記録される。

次に、上記のように構成されたシステムにおいて、ＦＡＱを作成する処理手順を説明する。
（概要）
まず、図３を用いて、処理手順の概要を説明する。本実施形態では、チャットボット導入時とメンテナンス作業時とでは処理が異なる。

チャットボット導入時には、支援サーバ２０の制御部２１は、応答履歴の取得処理を実行する（ステップＳ１－１）。具体的には、制御部２１の取得部２１１は、管理端末１０からＱＡ情報を取得する。このＱＡ情報は、一問一答形式により、一つの質問に対して一つの回答が含まれる。そして、取得部２１１は、取得したＱＡ情報により、ＱＡペア管理レコードを生成し、ＱＡペア情報記憶部２２に記録する。この場合、ＱＡペア管理レコードのステータスデータ領域には、新規フラグを記録する。

次に、支援サーバ２０の制御部２１は、ＦＡＱ候補の抽出処理を実行する（ステップＳ１－２）。具体的には、制御部２１のＦＡＱ作成部２１３は、ＱＡペア情報記憶部２２に記録されたＱＡペアを用いて、ＦＡＱ候補を作成する。

次に、支援サーバ２０の制御部２１は、ＦＡＱ候補の確認処理を実行する（ステップＳ１－３）。具体的には、制御部２１のＦＡＱ作成部２１３は、作成したＦＡＱ候補を管理端末１０に出力する。管理端末１０において確認されたＦＡＱ候補を、チャット支援装置３０のＦＡＱ記憶部３２に、ＦＡＱとして登録する。

メンテナンス作業時には、支援サーバ２０の制御部２１は、応答履歴の取得処理を実行する（ステップＳ２－１）。具体的には、制御部２１の取得部２１１は、チャット支援装置３０のチャット記憶部３３から、ユーザ端末１２との間で行なわれたチャット管理レコードを取得する。

次に、支援サーバ２０の制御部２１は、ＱＡペアの生成処理を実行する（ステップＳ２－２）。具体的には、制御部２１のＱＡペア作成部２１２は、取得したチャット管理レコードを用いて、ＱＡペアを作成する。そして、ＱＡペア作成部２１２は、作成したＱＡペアを記録したＱＡペア管理レコードを生成し、ＱＡペア情報記憶部２２に記録する。この場合も、ＱＡペア管理レコードのステータスデータ領域には、新規フラグを記録する。

次に、支援サーバ２０の制御部２１は、ステップＳ１－２、Ｓ１－３と同様に、ＦＡＱ候補の抽出処理（ステップＳ２－３）、ＦＡＱ候補の確認処理（ステップＳ２－４）を実行する。

（ＱＡペア作成処理）
次に、図４を用いて、ＱＡペア作成処理を説明する。この処理は、メンテナンス作業時に行なわれる。なお、チャットボット導入時には、一問一答形式のＱＡ情報を取得するため、既にＱＡペアが生成されており、ＱＡペア作成処理を行なわない。

まず、支援サーバ２０の制御部２１は、セッション毎のメッセージの特定処理を実行する（ステップＳ３－１）。具体的には、制御部２１のＱＡペア作成部２１２は、チャット支援装置３０から取得したチャット管理レコードにおいて、同じセッションＩＤに関連付けられたチャット管理レコードを特定する。

次に、支援サーバ２０の制御部２１は、特定したセッション毎に以下の処理を繰り返す。
ここでは、まず、支援サーバ２０の制御部２１は、無発言の履歴の削除処理を実行する（ステップＳ３－２）。具体的には、制御部２１のＱＡペア作成部２１２は、このセッションに含まれるチャット管理レコードにおいて、無発言のチャット管理レコードを削除する。

次に、支援サーバ２０の制御部２１は、クレンジング処理を実行する（ステップＳ３－３）。具体的には、制御部２１のＱＡペア作成部２１２は、メッセージにおいて、重複や誤記、表記の揺れ等を検出した場合、単語辞書を用いて、削除や修正、正規化を行なう。

次に、支援サーバ２０の制御部２１は、区切り文でチャット文の分割処理を実行する（ステップＳ３－４）。具体的には、制御部２１のＱＡペア作成部２１２は、一つのセッションに含まれるメッセージの中で、フィードバックメッセージを特定する。そして、ＱＡペア作成部２１２は、このフィードバックメッセージを区切り文（区切りメッセージ）として特定する。次に、ＱＡペア作成部２１２は、この区切り文の前までのメッセージを一区切りとして分割する。一つのセッションの中に、複数のフィードバックメッセージが含まれる場合には、区切り文の特定及び区切り文での分割を繰り返す。なお、フィードバックメッセージとして「ＮＯ」が記録されている場合（回答が役に立たなかった場合）、この一区切りまでのメッセージは、ＱＡペア作成の対象外として削除する。

次に、支援サーバ２０の制御部２１は、一連の会話の特定処理を実行する（ステップＳ３－５）。具体的には、制御部２１のＱＡペア作成部２１２は、区切り文で分割されたメッセージ（発信元がユーザ又はオペレータ）を一連の会話（サブセッション）として特定する。

次に、支援サーバ２０の制御部２１は、ボット回答の質問応答の削除処理を実行する（ステップＳ３－６）。具体的には、制御部２１のＱＡペア作成部２１２は、各サブセッションのメッセージにおいて、発信元がチャットボットのメッセージを削除する。

次に、支援サーバ２０の制御部２１は、最後の発言がユーザかどうかについての判定処理を実行する（ステップＳ３－７）。具体的には、制御部２１のＱＡペア作成部２１２は、サブセッションにおいて、最後のメッセージの発信元データ領域にユーザが記録されている場合には、発言がユーザと判定する。

最後の発言がユーザと判定した場合（ステップＳ３－７において「ＹＥＳ」の場合）、支援サーバ２０の制御部２１は、ユーザの最後の発言の削除処理を実行する（ステップＳ３－８）。具体的には、制御部２１のＱＡペア作成部２１２は、このユーザのメッセージを削除する。

一方、最後のメッセージの発言元がオペレータであって、最後の発言がユーザでないと判定した場合（ステップＳ３－７において「ＮＯ」の場合）、支援サーバ２０の制御部２１は、ユーザの最後の発言の削除処理（ステップＳ３－８）をスキップする。

次に、支援サーバ２０の制御部２１は、発信元がオペレータであるオペレータ発話毎に、以下の処理を繰り返す。
ここでは、支援サーバ２０の制御部２１は、質問及び回答の設定処理を実行する（ステップＳ３－９）。具体的には、制御部２１のＱＡペア作成部２１２は、発信元がオペレータの各メッセージを、それぞれ回答として特定する。そして、サブセッションの開始メッセージから最初の回答直前までのメッセージを第１の質問として特定する。また、サブセッションに複数の回答が含まれている場合、順次、各回答を特定する。そして、２番目の回答が含まれている場合には、サブセッションの開始メッセージから２番目の回答直前までのすべてのメッセージを第２の質問として特定する。この第２の質問の中には、ユーザのメッセージだけではなく、最初のオペレータのメッセージも含まれる。この質問の特定処理を、サブセッションに含まれるすべてのメッセージについて繰り返す。

図５に示すように、一つのセッションに、メッセージＭ０１～Ｍ１１が含まれる場合を想定する。ここで、各メッセージを、発信元（ユーザ、チャットボット、オペレータ）に応じて、ユーザ発話、チャットボット発話、オペレータ発話と呼ぶ。

メッセージＭ１１は区切り文である。メッセージＭ０２は、チャットボット発話のメッセージ（回答）であるため、メッセージＭ０１ともに削除する（ステップＳ３－６）。また、メッセージＭ１０は、ユーザ発話の最後のメッセージであるため削除する（ステップＳ３－８）。

そして、まず、ユーザ発話のメッセージＭ０３を質問、オペレータ発話のメッセージＭ０４を回答とするＱＡペアＰ０１を作成する。
次に、オペレータ発話のメッセージＭ０６，Ｍ０７を回答として特定し、この回答までのユーザ発話及びオペレータ発話のメッセージＭ０３～Ｍ０５を質問とするＱＡペアＰ０２を作成する。

次に、オペレータ発話のメッセージＭ０９を回答として特定し、この回答までのユーザ発話及びオペレータ発話のメッセージＭ０３～Ｍ０８を質問とするＱＡペアＰ０３を作成する。
以上の処理を、すべてのオペレータ発話について終了するまで繰り返す。そして、すべてのセッションについて終了するまで繰り返す。

（ＦＡＱ作成処理）
次に、図６を用いて、ＦＡＱ作成処理を説明する。この処理は、チャットボット導入時とメンテナンス作業時において行なわれる。

ここでは、ＱＡペア情報記憶部２２に記録されたすべてのＱＡペア毎に、以下の処理を繰り返す。
まず、支援サーバ２０の制御部２１は、ＱＡペアの分かち書き処理を実行する（ステップＳ４－１）。具体的には、制御部２１のＦＡＱ作成部２１３は、各サブセッションに含まれる質問及び回答のメッセージについて、形態素分析を行ない、品詞に分ける。次に、ＦＡＱ作成部２１３は、品詞間にスペースを入れることにより、分かち書きを行なう。そして、ＦＡＱ作成部２１３は、生成した分かち書き文を、メモリに仮記憶する。

そして、支援サーバ２０の制御部２１は、以上の処理を、すべてのＱＡペアについて終了するまで繰り返す。
次に、支援サーバ２０の制御部２１は、分散表現モデルの生成処理を実行する（ステップＳ４－２）。具体的には、制御部２１の表現分析部２１４は、分かち書きしたすべてのＱＡペアを用いた機械学習により、分散表現を生成するための分散表現モデルを生成する。そして、生成した分散表現モデルを、学習結果記憶部２３に記録する。

図７に示すように、ＱＡペアＰ１～Ｐ５を用いる場合、各ＱＡペアに対して分散表現Ｄ１～Ｄ５が生成される。
次に、支援サーバ２０の制御部２１は、ＱＡペア情報記憶部２２から、新規フラグの何れかが記録されたＱＡペアを、ＦＡＱ対象として、順次、特定する。

そして、支援サーバ２０の制御部２１は、ＦＡＱ対象のＱＡペア毎に、分散表現の取得処理を実行する（ステップＳ４－３）。具体的には、制御部２１の表現分析部２１４は、学習結果記憶部２３に記録された分散表現モデルに、ＦＡＱ対象のＱＡペアを入力することにより、分散表現を取得する。
そして、支援サーバ２０の制御部２１は、ＦＡＱ対象のすべてのＱＡペアについて、以上の処理を繰り返す。

次に、支援サーバ２０の制御部２１は、分散表現のクラスタリング処理を実行する（ステップＳ４－４）。具体的には、制御部２１のクラスタリング部２１５は、生成した分散表現のクラスタリングを行なう。これにより、ＦＡＱ対象のＱＡペアについて、分散表現が類似する一又は複数のクラスタが生成される。

図７に示すように、分散表現Ｄ１～Ｄ５を用いてクラスタリングを行なった場合、分散表現Ｄ１，Ｄ２，Ｄ４にからなるクラスタが生成された場合を想定する。ここで、クラスタを生成しなかった分散表現Ｄ３、Ｄ５に対応するＱＡペアＰ３、Ｐ５は、次回以降のメンテナンス作業時の対象となる。

次に、支援サーバ２０の制御部２１は、ＦＡＱ登録済のクラスタの削除処理を実行する（ステップＳ４－５）。具体的には、制御部２１のＦＡＱ作成部２１３は、ＦＡＱ登録済のＱＡペアの分散表現を計算し、各クラスタに属するＱＡペアの分散表現の平均値との類似度を計算する。そして、ＦＡＱ作成部２１３は、ＦＡＱ登録済のＱＡペアの分散表現との類似度が閾値よりも高い場合はクラスタをＦＡＱ登録の対象外とする。なお、チャットボット導入時には、ＦＡＱ登録済のＱＡペアはないため、この処理をスキップする。

次に、支援サーバ２０の制御部２１は、重心に近いＱＡペアの特定処理を実行する（ステップＳ４－６）。具体的には、制御部２１のＦＡＱ作成部２１３は、分散表現を用いて、クラスタの重心位置を特定する。そして、ＦＡＱ作成部２１３は、特定した重心位置に近い分散表現のＱＡペアをＦＡＱ候補として特定する。
図７では、分散表現Ｄ１，Ｄ２，Ｄ４にからなるクラスタの重心位置に近い分散表現Ｄ２に対応するＱＡペアＰ２をＦＡＱ候補として特定する。

次に、支援サーバ２０の制御部２１は、ＦＡＱ抽出結果の表示処理を実行する（ステップＳ４－７）。具体的には、制御部２１のＦＡＱ作成部２１３は、クラスタ毎に、ＦＡＱ候補を含めたＦＡＱ抽出結果画面を生成し、管理端末１０に出力する。ＦＡＱ抽出結果画面では、ＦＡＱ候補に対して、詳細一覧ボタンが設定されている。

詳細一覧ボタンが選択された場合、支援サーバ２０の制御部２１は、ＦＡＱ詳細の表示処理を実行する（ステップＳ４－８）。具体的には、制御部２１のＦＡＱ作成部２１３は、選択されたＱＡペアについてのＦＡＱ詳細画面を生成し、管理端末１０に出力する。このＦＡＱ詳細画面には、ＱＡペアの質問及び回答が、それぞれ初期値として設定された質問修正欄及び回答修正欄が設けられている。更に、ＦＡＱ詳細画面には、このＱＡペアが属するクラスタに含まれる他のＱＡペアが表示される。他の各ＱＡペアには、除外チェックボックスが設けられている。担当者は、必要に応じて、質問修正欄及び回答修正欄の質問、回答を修正する。また、クラスタと関係がない他のＱＡペアについては、除外チェックボックスにチェックを入れる。ＦＡＱ作成部２１３は、除外チェックボックスへのチェックの入力を検知した場合、このＱＡペアのＱＡペア管理レコードのステータスデータ領域に、除外フラグを記録する。ＦＡＱ詳細画面への入力の終了を検知した場合、ＦＡＱ作成部２１３は、管理端末１０に、再度、ＦＡＱ抽出結果画面を出力する。この場合、ＦＡＱ抽出結果画面のＱＡペアとして、ＦＡＱ詳細画面の質問修正欄及び回答修正欄で確認された質問、回答を含める。

そして、ＦＡＱ抽出結果画面において完了入力が行なわれた場合、支援サーバ２０の制御部２１は、登録処理を実行する（ステップＳ４－９）。具体的には、制御部２１のＦＡＱ作成部２１３は、クラスタに含まれるＱＡペアのＱＡペア管理レコードのステータスデータ領域に、ＦＡＱ登録済フラグを記録する。また、ＦＡＱ作成部２１３は、クラスタに含まれるＦＡＱ候補以外のＱＡペア管理レコードのステータスデータ領域に、ＦＡＱ対象外フラグを記録する。そして、ＦＡＱ作成部２１３は、ＦＡＱ抽出結果画面に含まれるＱＡペアを含めたＦＡＱ管理レコードを生成し、チャット支援装置３０のＦＡＱ記憶部３２に記録する。
ここでは、図７に示すように、ＦＡＱ候補のＱＡペアＰ２は確認された後で、ＦＡＱに登録される。この場合、ＱＡペアＰ２には、ＦＡＱ登録済フラグを記録する。そして、このクラスタに属する他のＱＡペアＰ１，Ｐ４には、ＦＡＱ対象外フラグを記録する。

本実施形態によれば、以下のような効果を得ることができる。
（１）本実施形態においては、支援サーバ２０の制御部２１は、クレンジング処理を実行する（ステップＳ３－３）。これにより、表現のぶれ等を抑制することができる。

（２）本実施形態においては、支援サーバ２０の制御部２１は、区切り文でチャット文の分割処理（ステップＳ３－４）、一連の会話の特定処理（ステップＳ３－５）を実行する。これにより、一連のチャット上の会話を、一まとまりとして特定することができる。

（３）本実施形態においては、支援サーバ２０の制御部２１は、ボット回答の質問応答の削除処理を実行する（ステップＳ３－６）。これにより、チャットボットで対応できている質問回答を、ＦＡＱ対象から排除できる。

（４）本実施形態においては、支援サーバ２０の制御部２１は、最後の発言がユーザかどうかについての判定処理を実行する（ステップＳ３－７）。これにより、ユーザの最後の発言は質問でないため、処理対象から排除できる。

（５）本実施形態においては、支援サーバ２０の制御部２１は、質問及び回答の設定処理を実行する（ステップＳ３－９）。これにより、直近の質問だけではなく、回答に至る経緯を含めた質問を設定することができる。

（６）本実施形態においては、支援サーバ２０の制御部２１は、分散表現モデルの生成処理を実行する（ステップＳ４－２）。これにより、質問回答におけるメッセージに含まれる単語を用いて、単語を数値化できる学習モデルを生成することができる。

（７）本実施形態においては、支援サーバ２０の制御部２１は、ＦＡＱ対象のＱＡペア毎に、分散表現の取得処理を実行する（ステップＳ４－３）。これにより、ＱＡペアに含まれる単語を数値化したベクトル空間で、各ＱＡペアの距離（類似性）を評価することができる。

（８）本実施形態においては、支援サーバ２０の制御部２１は、分散表現のクラスタリング処理を実行する（ステップＳ４－４）。これにより、類似するＱＡペアをまとめることができる。

（９）本実施形態においては、支援サーバ２０の制御部２１は、ＦＡＱ登録済のクラスタの削除処理を実行する（ステップＳ４－５）。これにより、既にＦＡＱに登録されているＱＡペアが含まれるクラスタを、ＦＡＱ候補から除き、重複登録を抑制することができる。

（１０）本実施形態においては、支援サーバ２０の制御部２１は、重心に近いＱＡペアの特定処理を実行する（ステップＳ４－６）。これにより、クラスタに含まれる複数のＱＡペアにおいて、偏りがない表現をＦＡＱ候補として特定することができる。

（１１）本実施形態においては、支援サーバ２０の制御部２１は、ＦＡＱ抽出結果の表示処理（ステップＳ４－７）、ＦＡＱ詳細の表示処理（ステップＳ４－８）を実行する。これにより、ＦＡＱ候補を確認して、的確なＱＡペアをＦＡＱとして登録することができる。

本実施形態は、以下のように変更して実施することができる。本実施形態及び以下の変更例は、技術的に矛盾しない範囲で互いに組み合わせて実施することができる。
・上記実施形態では、ＦＡＱを作成する場合を想定したが、本発明の適用対象は、質問に対する回答からなる質問回答集であれば、ＦＡＱに限定されるものではない。例えば、頻度が低い質問を含めて、多様な質問を網羅した質問回答集に適用してもよい。

・上記実施形態では、支援サーバ２０の制御部２１は、ＦＡＱ対象のＱＡペア毎に、分散表現の取得処理を実行する（ステップＳ４－３）。この場合、支援サーバ２０の制御部２１は、ＱＡペア情報記憶部２２から、新規フラグの何れかが記録されたＱＡペアを、ＦＡＱ対象として、順次、特定する。ここで、除外フラグ（評価済情報）が記録されたＱＡペアを含めてもよい。そして、支援サーバ２０の制御部２１は、分散表現のクラスタリング処理（ステップＳ４－４）の後で、除外フラグが記録されたＱＡペアが含まれるクラスタを除外する。これにより、過去に除外されたＱＡペアに類似する新規のＱＡペアを除き、効率的に確認作業を行なうことができる。

・上記実施形態では、支援サーバ２０の制御部２１は、ＦＡＱ抽出結果の表示処理を実行する（ステップＳ４－７）。ここで、クラスタにおける各ＱＡペアの位置を出力するようにしてもよい。例えば、各ＱＡペアについて、重心位置からの距離を表示したり、クラスタにおけるＱＡペアの分散表現の統計的ばらつき状況を表示したりする。また、支援サーバ２０の制御部２１は、クラスタにおける分散表現の統計的ばらつきの度合を算出し、この度合が基準値よりも大きい場合には、管理端末１０にアラートを出力するようにしてもよい。

・上記実施形態では、詳細一覧ボタンが選択された場合、支援サーバ２０の制御部２１は、ＦＡＱ詳細の表示処理を実行する（ステップＳ４－８）。このＦＡＱ詳細画面には、このＱＡペアが属するクラスタに含まれる他のＱＡペアが表示される。この場合、重心位置に近い順番に、他のＱＡペアを並び替えて表示してもよい。また、重心位置から所定距離以上、離れているＱＡペアについては、除外チェックボックスに予めチェックを入れておいてもよい。
また、ＦＡＱ詳細画面には、クラスタと関係がない他のＱＡペアについては、除外チェックボックスにチェックを入れる。この場合、除外されたＱＡペアを除いて、支援サーバ２０の制御部２１は、重心位置に近いＱＡペアの特定処理（ステップＳ４－６）を実行するようにしてもよい。これにより、除外されずに残ったＱＡペアを用いて重心位置を再算出し、この重心位置に近いＱＡペアを見直すことができる。

・上記実施形態では、支援サーバ２０の制御部２１は、質問及び回答の設定処理を実行する（ステップＳ３－９）。そして、支援サーバ２０の制御部２１は、分散表現モデルの生成処理（ステップＳ４－２）、ＦＡＱ対象のＱＡペア毎に、分散表現の取得処理（ステップＳ４－３）を実行する。この場合、先行する回答に比べて、後続の回答に対する質問（Ｑ）は長くなる。この場合、回答（Ａ）から近いメッセージに比べて、回答（Ａ）から遠いメッセージは、回答（Ａ）との関連性が低くなる可能性があり、質問と回答との関係が曖昧になる場合がある。

そこで、ＱＡペアに含まれる質問者のメッセージを、回答（Ａ）からの距離に応じて、重み付けを行なうようにしてもよい。具体的には、支援サーバ２０の制御部２１は、各質問者のメッセージのトピック（特徴量）を算出する。次に、制御部２１は、特徴量の変化（差分）が所定値よりも大きいメッセージ（トピックの切れ目）で質問（Ｑ）を分割する。そして、制御部２１は、回答（Ａ）からの距離に応じて、各ブロックの分散表現に重み付けを行なう。また、制御部２１は、特徴量の変化（差分）の大きさに応じて、重み付けを変更してもよい。

また、複数の質問者のメッセージを含む質問（Ｑ）については、文字列を要約して分散表現を算出してもよい。この場合には、制御部２１は、公知の自動要約技術を用いて、質問（Ｑ）の要約を作成する。

また、分散表現の生成において、忘却ゲート、入力ゲート、出力ゲートを備えているＬＳＴＭを用いる場合には、忘却ゲートを調整して、直前のセルにおける不要な情報を忘却させるようにしてもよい。これにより、長い質問（Ｑ）における先行のメッセージによる情報過多を抑制できる。

・上記実施形態では、支援サーバ２０の制御部２１は、クレンジング処理を実行する（ステップＳ３－３）。ここでは、単語辞書を用いて、削除や修正、正規化を行なう。ここで、単語の重要度により、重要度が低い不要な単語を削除するようにしてもよい。この場合には、例えば、支援サーバ２０の制御部２１が、文書中に含まれる単語の重要度を評価する手法により、回答検索で使用する単語を抽出する単語辞書を生成する。重要度を評価する手法としては、例えば、単語の出現頻度や逆文書頻度を用いるＴＦＩＤＦ（Term Frequency，Inverse Document Frequency）やニューラルネットワークによる判定等を用いることができる。

また、メッセージの作成時の操作状況に応じて、誤入力された単語を正しい単語に変換する校正辞書を作成してもよい。この場合には、例えば、チャット支援装置３０が、ユーザ端末１２またはオペレータ端末１１における発話時に、入力の間違いによる単語の削除、新しい単語や文字の再入力の操作履歴を取得し、誤入力された単語を正しい単語に変換する校正辞書を作成する。そして、支援サーバ２０の制御部２１が、クレンジング処理（ステップＳ３－３）において、校正辞書を用いて、質問の誤記を修正する。
また、支援サーバ２０の制御部２１は、公知の自動校正ツールを用いて、修正を行なうようにしてもよい。
また、メッセージに外国語の単語の混入を検知した場合、支援サーバ２０の制御部２１が、翻訳機能によって、日本語等の一つの言語に揃えた後で、クラスタリングを行なうようにしてもよい。これにより、表記を統一化することができる。

・上記実施形態では、支援サーバ２０の制御部２１は、ＱＡペアの生成処理を実行する（ステップＳ２－２）。ここで、ユーザによる連続した複数の発話が含まれる場合、それらをまとめて１つの発話として扱ってもよい。

・上記実施形態では、支援サーバ２０の制御部２１は、ＱＡペアの生成処理を実行する（ステップＳ２－２）。ここで、１発話の中に複数の質問、複数の回答が含まれる場合、発話を分離するようにしてもよい。ここでは、制御部２１のＱＡペア作成部２１２は、質問や回答のテキスト（発話）を文体で区切る。例えば、ＱＡペア作成部２１２は、質問や回答の発話の係り受け構造を解析する。そして、ＱＡペア作成部２１２は、係り受け構造の上位に存在する先行文を、共通の文言として特定する。次に、ＱＡペア作成部２１２は、並列として存在している後続文を、下位の異なる質問や回答として判定する。また、質問に箇条書きが含まれる場合には、制御部２１のＱＡペア作成部２１２は、後続文としての箇条書き毎に質問文を区切る。そして、ＱＡペア作成部２１２は、各後続文に、それぞれ先行文を付加した複数の質問や複数の回答を作成する。
また、制御部２１のＱＡペア作成部２１２が、複数の質問を含む一文章の分散表現と、複数の質問文の分散表現とを教師情報として用いた機械学習により、複数の質問を含む文章から複数の分散表現を予測するようにしてもよい。この場合には、１つの分散表現（文ベクトル）を複数の同次元の分散表現に分解する。そして、制御部２１のＱＡペア作成部２１２は、分解された質問と、分解されたオペレータの回答を、それぞれの分散表現の類似度を用いて紐付けて、ＱＡペアとして作成する。

また、１回の発話で複数の質問が含まれることを検知するユーザインターフェースを設けてもよい。例えば、支援サーバ２０の制御部２１は、ユーザに対して、チャット時に、質問の終了を示す記号（例えば、疑問符）を付加するように推奨されるユーザインターフェースを提供する。これにより、複数の質問に対して、オペレータが個別に答えられるようにしておくことで、クラスタリング対象となるＱＡ履歴の前処理に係る負荷を減らすことができる。

・上記実施形態では、支援サーバ２０の制御部２１は、分散表現モデルの生成処理（ステップＳ４－２）、ＦＡＱ対象のＱＡペア毎に、分散表現の取得処理（ステップＳ４－３）を実行する。ここで、新たな分散表現の取得処理（ステップＳ４－３）時に、過去の分散表現モデルについても利用できるようにしてもよい。この場合には、学習結果記憶部２３に、生成した分散表現モデルを履歴として保存しておく。そして、支援サーバ２０の制御部２１は、各分散表現モデルを、既存のＦＡＱおよびそれに紐づくＱＡペアを評価データとして投入する。そして、制御部２１は、類似度の分散状況によって、類似度を的確に計測できるかどうかを評価する。例えば、類似度の分散値が所定範囲に収まっている場合には、類似度を的確に計測できると判定する。そして、制御部２１は、この評価結果に応じて、類似度を計測可能な分散表現モデルを選択する。

・上記実施形態では、支援サーバ２０の制御部２１は、ＦＡＱ候補の抽出処理（ステップＳ２－３）、ＦＡＱ候補の確認処理（ステップＳ２－４）を実行する。ここで、質問時期に基づいて、ＱＡペアのグループ分けを行なってもよい。この場合、ＱＡペア作成部２１２は、作成したＱＡペアに対して、チャット記憶部３３に記録されているチャット管理レコードの日時を関連付ける。そして、支援サーバ２０の制御部２１は、ＦＡＱ候補の抽出処理（ステップＳ２－３）時に、ＱＡペアに関連付けられた日時の時期的範囲でグループ分けを行なったうえでクラスタリングを行なう。次に、支援サーバ２０の制御部２１は、新たに生成したＦＡＱ候補について、先行の時期的範囲に関連付けられたＦＡＱであって、類似する先行ＦＡＱを検索する。そして、支援サーバ２０の制御部２１は、ＦＡＱ候補と先行ＦＡＱとが同じ内容と判定した場合、ＦＡＱ候補に対し先行ＦＡＱの内容を適用する。一方、ＦＡＱ候補と先行ＦＡＱとに内容の違いがあると判定した場合には、支援サーバ２０の制御部２１は、別のＦＡＱ候補として取り扱い、管理端末１０に確認を促す。そして、支援サーバ２０の制御部２１は、新たなＦＡＱに登録する場合には、時期的範囲を関連付けて記録する。この場合、チャット支援装置３０は、ユーザ端末１２からの質問に対して、質問を受け付けた時期が含まれる時期的範囲のＦＡＱの中から回答を行なう。なお、時期的範囲は、周期的に繰り返される期間であれば、月、曜日、時間帯、決算期等を用いることが可能である。

・上記実施形態では、支援サーバ２０の制御部２１は、ＦＡＱ候補の抽出処理（ステップＳ２－３）、ＦＡＱ候補の確認処理（ステップＳ２－４）を実行する。ここで、質問状況に応じてＦＡＱ候補を作成してもよい。質問状況としては、例えば、質問者の感情を用いてもよい。この場合には、支援サーバ２０の制御部２１は、質問状況として、例えば、テキストマイニングによるセンチメント分析等を用いて、質問時の緊張度を抽出する。また、質問に含まれる単語を用いて質問の属性を特定してもよい。質問の属性を特定するために、例えば、支援サーバ２０の制御部２１が、急ぎの内容を示す用語「至急」等を、質問状況に応じてグループを分ける単語辞書に定義しておく。そして、支援サーバ２０の制御部２１は、緊張度に応じてＱＡペアのグループ分けを行ない、グループ毎にＱＡペアを用いてＦＡＱ候補を作成する。そして、支援サーバ２０の制御部２１は、新たなＦＡＱに登録する場合には、質問状況を関連付けて記録する。この場合、チャット支援装置３０は、ユーザ端末１２からの質問に対して、質問状況を特定し、この質問状況のＦＡＱを用いて回答を行なう。

また、質問状況を階層化して、ＦＡＱを作成してもよい。ここでは、質問状況に応じて、複数階層のＱＡペアを分類し、階層毎のＱＡペアを用いて、ＦＡＱ候補を作成する。例えば、質問状況は、質問に対する回答で求められる詳しさを用いる。この詳しさについては、例えば、ユーザの質問文において使用されている単語量、構文の長さ等の指標を用いて回答に求められる詳しさを推定する。次に、チャット支援装置３０は、回答に求められる詳しさの推定値に応じて、下位階層や上位階層のＦＡＱ候補を用いる。そして、支援サーバ２０の制御部２１は、新たなＦＡＱに登録する場合には、詳しさの推定値と階層化されたＦＡＱを関連付けて記録する。この場合、チャット支援装置３０は、ユーザ端末１２からの質問に対して、求められる回答の詳しさを推定し、この推定値に応じた階層のＦＡＱを用いて回答を行なう。

また、質問状況として、質問者のレベルを用いてもよい。この場合には、例えば、支援サーバ２０の制御部２１は、質問者のＷｅｂ検索履歴等を取得し、検索結果の閲覧状況に応じて質問者のレベルを予測する。ここでは、検索結果に含まれる内容に応じて、質問者を階層化した「入門」、「中級」、「上級」等のレベルを特定する。そして、支援サーバ２０の制御部２１は、質問者のレベルに応じてＱＡペアのグループ分けを行ない、グループ毎にＦＡＱ候補を作成する。

・上記実施形態では、チャット支援装置３０は、ユーザ端末１２からの質問に対して、ＦＡＱを用いて回答を行なう。ここで、ユーザの発話の入力途中で、共通する単語が質問に含まれるＦＡＱを特定し、ユーザ端末１２に入力候補を出力するようにしてもよい。そして、チャットボット３１は、質問の構文解析を行ない、発話の入力が完了したと判定した場合に、ＦＡＱの検索を行なう。これにより、ユーザの入力を効率化することができる。

・上記実施形態では、チャットボット３１は、状況に応じて、チャットの回答権をオペレータ端末１１に引き継ぐ（エスカレーション）。ここで、チャット支援装置３０が、オペレータの回答を支援するようにしてもよい。この場合は、チャット支援装置３０は、質問と類似度が高いＱＡペアを、ＱＡペア情報記憶部２２から取得する。そして、チャット支援装置３０は、取得したＱＡペアをオペレータ端末１１に表示する。これにより、ＦＡＱが作成されていないＱＡペアを用いて、回答を支援することができる。

・上記実施形態では、支援サーバ２０の制御部２１は、ＦＡＱ詳細の表示処理を実行する（ステップＳ４－８）。ここで、ＱＡペアにおいて、質問者による連続した質問が含まれる場合には、時間的に後続の質問に重み付けを行なうようにしてもよい。例えば、順番を並び替えて、重み付けが高い質問を優先的に先頭に表示するようにしてもよい。

・上記実施形態では、ＦＡＱ抽出結果画面において完了入力が行なわれた場合、支援サーバ２０の制御部２１は、登録処理を実行する（ステップＳ４－９）。ここで、完了入力されたＦＡＱと、既に登録されているＦＡＱとを比較し、矛盾の有無を確認するようにしてもよい。具体的には、支援サーバ２０の制御部２１は、分散表現において類似度が高いＦＡＱを検出した場合には、管理端末１０にアラートを出力する。そして、ＦＡＱの管理者に、矛盾の有無を確認させる。

・上記実施形態では、支援サーバ２０の制御部２１は、登録処理を実行する（ステップＳ４－９）。ここで、支援サーバ２０の制御部２１は、作成したＦＡＱを、公開するウェブページ等に自動反映させてもよい。

・上記実施形態では、ＦＡＱ記憶部３２には、チャットボット３１が用いるＦＡＱに関するＦＡＱ管理レコードが記録される。ここで、定期的に、ＦＡＱ管理レコードをメンテナンスするようにしてもよい。例えば、支援サーバ２０の制御部２１は、ＦＡＱ管理レコードに含まれる単語において、単語辞書を用いて、要注意単語を検出し、メンテナンス対象として特定する。要注意単語としては、例えば、旧製品の名称、制度の変更に関連する単語等を用いることができる。また、ＦＡＱ記憶部３２に、各ＦＡＱの利用履歴を記録し、利用頻度が閾値よりも下がったＦＡＱをメンテナンス対象として特定するようにしてもよい。

また、チャット支援装置３０において、ユーザの質問に対して回答したＦＡＱの利用数をＦＡＱ毎に記録し、この利用数の偏りを検知するようにしてもよい。この場合、支援サーバ２０の制御部２１は、ＦＡＱの利用数について、統計的な偏りを評価する。そして、利用数が偏っているＦＡＱを検知した場合、支援サーバ２０の制御部２１は、このＦＡＱに紐づくＱＡペアを参照し、サブクラスタを生成することにより、ＦＡＱを細分化する。

１０…管理端末、１１…オペレータ端末、１２…ユーザ端末、２０…支援サーバ、２１…制御部、２１１…取得部、２１２…ＱＡペア作成部、２１３…ＦＡＱ作成部、２１４…表現分析部、２１５…クラスタリング部、２２…ＱＡペア情報記憶部、２３…学習結果記憶部、３０…チャット支援装置、３１…チャットボット、３２…ＦＡＱ記憶部、３３…チャット記憶部。

Claims (8)

1. 質問及び回答を組み合わせた応答ペアが記録された質問回答情報記憶部に接続され、
   質問回答集を生成する制御部を備えた質問回答集生成システムであって、
   前記制御部が、
   前記質問回答情報記憶部に記録された応答ペアにおいて質問回答集の登録候補を生成し、
   評価済情報が記録されていない前記登録候補において、内容が共通するグループの特徴量を算出し、
   前記特徴量を用いて特定した登録候補により質問回答集を生成し、
   前記質問回答情報記憶部において、前記質問回答集の生成に用いた応答ペアに対して評価済情報を記録することを特徴とする質問回答集生成システム。
2. 前記応答ペアには、チャット形式の問合せを含み、
   前記制御部が、チャット形式において、質問メッセージと回答メッセージとを含む登録候補を生成することを特徴とする請求項１に記載の質問回答集生成システム。
3. 前記チャット形式の問合せには、コンピュータが回答したメッセージと、オペレータが回答したメッセージとを含み、
   前記制御部が、前記オペレータが回答したメッセージを前記回答メッセージとして用いることを特徴とする請求項２に記載の質問回答集生成システム。
4. 前記制御部が、前記チャット形式の問合せのセッションにおいて、回答メッセージを特定し、前記セッションの開始から前記回答メッセージまでのメッセージを質問メッセージとして特定することを特徴とする請求項２又は３に記載の質問回答集生成システム。
5. 前記制御部が、前記特徴量のクラスタリング処理により、特徴量が共通するグループを特定することを特徴とする請求項１～４の何れか一項に記載の質問回答集生成システム。
6. 前記制御部が、前記クラスタリング処理において、グループの重心位置にある特徴量により、前記質問回答集の登録候補を生成することを特徴とする請求項５に記載の質問回答集生成システム。
7. 質問及び回答を組み合わせた応答ペアが記録された質問回答情報記憶部に接続され、
   質問回答集を生成する制御部を備えた質問回答集生成システムを用いて、質問回答集を生成する方法であって、
   前記制御部が、
   前記質問回答情報記憶部に記録された応答ペアにおいて質問回答集の登録候補を生成し、
   評価済情報が記録されていない前記登録候補において、内容が共通するグループの特徴量を算出し、
   前記特徴量を用いて特定した登録候補により質問回答集を生成し、
   前記質問回答情報記憶部において、前記質問回答集の生成に用いた応答ペアに対して評価済情報を記録することを特徴とする質問回答集生成方法。
8. 質問及び回答を組み合わせた応答ペアが記録された質問回答情報記憶部に接続され、
   質問回答集を生成する制御部を備えた質問回答集生成システムを用いて、質問回答集を生成する質問回答集生成プログラムであって、
   前記制御部を、
   前記質問回答情報記憶部に記録された応答ペアにおいて質問回答集の登録候補を生成し、
   評価済情報が記録されていない前記登録候補において、内容が共通するグループの特徴量を算出し、
   前記特徴量を用いて特定した登録候補により質問回答集を生成し、
   前記質問回答情報記憶部において、前記質問回答集の生成に用いた応答ペアに対して評価済情報を記録する手段として機能させるための質問回答集生成プログラム。

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