JP2023176692A - 情報処理装置、プログラム、情報処理システム及び情報処理方法 - Google Patents

Abstract

【課題】メッセージのログ情報から適切な知識を出力できる情報処理装置を提供すること。【解決手段】ユーザがコミュニケーションの為に記載したメッセージのログ情報を抽出する手段と、メッセージの第１の分類及び第２の分類を所定の条件を用いて、ログ情報に含まれているメッセージに対し、少なくとも質問のメッセージ及び回答のメッセージに分類する第１の分類と、メッセージごとの分野を分類する第２の分類とを行う手段と、分類した結果に基づき、質問のメッセージに回答のメッセージを割り当てる手段と、回答のメッセージの分野と、回答を記載したユーザの分野とに基づき、質問のメッセージに対して割り当てられた回答のメッセージの確からしさの情報を決定する手段と、回答のメッセージの確からしさの情報と共に、質問のメッセージ及び回答のメッセージを対のメッセージとして出力する手段と、を有する情報処理装置により上記課題を解決する。【選択図】図３

Description

本発明は、情報処理装置、プログラム、情報処理システム及び情報処理方法に関する。

複数ユーザが情報交換や相談をメッセージで行うチャットシステムは従来から知られている。チャットシステムでは、複数ユーザがやり取りしたメッセージを、チャットログとして保存する。

特許文献１には、ユーザからの質問文を受信すると、質問文とその回答を予め格納した知識データベースを使用して、その質問文に対する回答を生成するチャットボットシステムにおいて、知識データベースを作成する技術が開示されている。

現状では情報交換や相談など質問と、それに対する回答とが、知識をもつ個々人の手によって実施せざるを得なくなってしまう。なお、従来のチャットシステムが保存しているチャットログには、複数人のユーザがやり取りした質問及び回答のメッセージが保存されている。したがって、チャットログは人手によりまとめられて、知識データベースとして活用することが考えられている。しかし、チャットログに含まれている回答のメッセージは、内容が適切でない場合があるという問題があった。

なお、特許文献１は、上記の問題について解決するものではない。

本発明の一実施形態は、メッセージのログ情報から適切な知識を出力できる情報処理装置を提供することを目的とする。

上記の課題を達成するため、本発明の一実施形態は、複数人のユーザがコミュニケーションの為に記載したメッセージのログ情報を抽出する抽出手段と、前記メッセージの第１の分類及び第２の分類を所定の条件を用いて、前記ログ情報に含まれている前記メッセージに対し、少なくとも質問のメッセージ及び回答のメッセージに分類する第１の分類と、前記メッセージごとの分野を分類する第２の分類とを行う分類手段と、分類した結果に基づき、前記質問のメッセージに対して前記回答のメッセージを割り当てる割当手段と、前記回答のメッセージの分野と、該回答を記載したユーザの分野とに基づき、前記質問のメッセージに対して割り当てられた前記回答のメッセージの確からしさの情報を決定する決定手段と、前記回答のメッセージの確からしさの情報と共に、前記質問のメッセージ及び前記回答のメッセージを対のメッセージとして出力する出力手段と、を有する情報処理装置である。

本発明の一実施形態によれば、メッセージのログ情報から適切な知識を出力できる。

本実施形態に係る情報処理システムの一例の構成図である。 本実施形態に係るコンピュータの一例のハードウェア構成図である。 本実施形態に係る情報処理システムの一例の機能構成図である。 本実施形態に係る情報処理装置の処理手順の一例のフローチャートである。 チャットログの一例の説明図である。 チャットログに含まれるメッセージの一例の説明図である。 メッセージ分類の処理手順の一例のフローチャートである。 メッセージ分類の処理の一例の説明図である。 メッセージ分類後のメッセージの一例の説明図である。 メッセージ加工の処理手順の一例のフローチャートである。 個人情報除去後のメッセージの一例の説明図である。 余分文章除去後のメッセージの一例の説明図である。 メッセージ割り当ての処理手順の一例のフローチャートである。 ステップＳ６２の処理手順の一例のフローチャートである。 意味空間の一例の説明図である。 ステップＳ６２の処理手順の一例のフローチャートである。 ユーザ情報の一例の説明図である。 ユーザ情報の一例の説明図である。 本実施形態に係る情報処理システムの一例の構成図である。 本実施形態に係る情報処理システムの一例の機能構成図である。

以下、本発明の各実施形態について、添付の図面を参照しながら説明する。

［第１の実施形態］
＜システム構成＞
図１は本実施形態に係る情報処理システムの一例の構成図である。本実施形態に係る情報処理システム１は、情報処理装置１０、管理者端末１２、及びユーザ端末１４が、インターネットやＬＡＮ（Local Area Network）などのネットワーク１８を介して通信可能に接続された構成である。

ユーザ端末１４は、チャット機能を利用するユーザによって操作されるコンピュータである。情報処理装置１０はユーザ端末１４を操作する複数人のユーザにチャット機能を提供する。情報処理装置１０は、ユーザ端末１４を操作する複数人のユーザのチャットログ（なお、本実施形態において便宜上チャットログと称するが、質問及び回答などメッセージのやり取りを保存した情報であり、呼称に限定されるものではなく、履歴情報、対話情報などを称してもよい。）を保存する。チャットログは、複数人のユーザがコミュニケーションの為にやり取りしたメッセージのログ情報の一例である。

管理者端末１２は管理者によって操作されるコンピュータである。情報処理装置１０は管理者端末１２を操作する管理者に、チャットログから適切な知識を出力するための後述の機能を提供する。

情報処理装置１０は、チャットグループを指定したメッセージをユーザ端末１４から受信すると、そのチャットグループに参加している複数のユーザ端末１４にメッセージを配信することで、複数人のユーザのユーザ端末１４にチャット機能を提供する。情報処理装置１０は、あるチャットグループでやり取りされたメッセージをチャットログとして保存する。

情報処理装置１０は管理者端末１２との間でデータを送受信することで、管理者端末１２が受け付けた管理者の操作に応じた情報処理を実行し、実行結果を管理者端末１２に提供する。管理者端末１２は情報処理装置１０から提供された実行結果を表示する。

なお、図１に示す情報処理システム１の構成は一例である。情報処理装置１０は単一のコンピュータ又は複数台のコンピュータにより実現してもよく、又、クラウドサービスを利用して実現してもよい。また、情報処理装置１０、管理者端末１２、及びユーザ端末１４は、例えばプロジェクタ、電子黒板機能を有する表示装置、デジタルサイネージ等の出力装置、ＨＵＤ（Head Up Display）装置、産業機械、撮像装置、集音装置、医療機器、ネットワーク家電、自動車（Connected Car）、ノートＰＣ（Personal Computer）、携帯電話、スマートフォン、タブレット端末、ゲーム機、ＰＤＡ、デジタルカメラ、ウェアラブルＰＣ、又はデスクトップＰＣ等であってもよい。

＜ハードウェア構成＞
《コンピュータ》
図１の情報処理装置１０、管理者端末１２、及びユーザ端末１４は、例えば図２に示すハードウェア構成のコンピュータ５００により実現される。図２は、本実施形態に係るコンピュータの一例のハードウェア構成図である。

コンピュータ５００は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）５０１、ＲＯＭ（Read Only Memory）５０２、ＲＡＭ（Random Access Memory）５０３、ＨＤ５０４、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）コントローラ５０５、ディスプレイ５０６、外部機器接続Ｉ／Ｆ（Interface）５０８、ネットワークＩ／Ｆ５０９、データバス５１０、キーボード５１１、ポインティングデバイス５１２、ＤＶＤ－ＲＷ（Digital Versatile Disk Rewritable）ドライブ５１４、メディアＩ／Ｆ５１６を備えている。

これらのうち、ＣＰＵ５０１は、プログラムに従ってコンピュータ５００全体の動作を制御する。ＲＯＭ５０２は、ＩＰＬ等のＣＰＵ５０１の駆動に用いられるプログラムを記憶する。ＲＡＭ５０３は、ＣＰＵ５０１のワークエリアとして使用される。ＨＤ５０４は、プログラム等の各種データを記憶する。ＨＤＤコントローラ５０５は、ＣＰＵ５０１の制御にしたがってＨＤ５０４に対する各種データの読み出し又は書き込みを制御する。

ディスプレイ５０６は、カーソル、メニュー、ウインドウ、文字、又は画像などの各種情報を表示する。外部機器接続Ｉ／Ｆ５０８は、各種の外部機器を接続するためのインタフェースである。この場合の外部機器は、例えば、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリ等である。ネットワークＩ／Ｆ５０９はネットワーク１８を利用してデータ通信をするためのインタフェースである。データバス５１０は、ＣＰＵ５０１等の各構成要素を電気的に接続するためのアドレスバスやデータバス等である。

キーボード５１１は、文字、数値、各種指示などの入力のための複数のキーを備えた入力手段の一種である。ポインティングデバイス５１２は、各種指示の選択や実行、処理対象の選択、カーソルの移動などを行う入力手段の一種である。ＤＶＤ－ＲＷドライブ５１４は、着脱可能な記録媒体の一例としてのＤＶＤ－ＲＷ５１３に対する各種データの読み出し又は書き込みを制御する。なお、ＤＶＤ－ＲＷに限らず、ＤＶＤ－Ｒ等であってもよい。メディアＩ／Ｆ５１６は、フラッシュメモリ等の記録メディア５１５に対するデータの読み出し又は書き込み（記憶）を制御する。

なお、図２に示したハードウェア構成は一例であり、図２に示した構成要素を全て含む必要はなく、または、図２に示した構成要素以外を含むものであってもよい。

＜機能構成＞
図３は本実施形態に係る情報処理システムの一例の機能構成図である。以下ではユーザ端末１４を操作する複数人のユーザがやり取りしたメッセージのチャットログが情報処理装置１０に保存された後の処理を説明する為、ユーザ端末１４の図示を省略している。

また、図３に示す機能構成は一例である。例えば図３の情報処理装置１０の機能構成の少なくとも一部を管理者端末１２又は他の情報処理装置に設け、連携して処理を行うようにしてもよい。なお、図３の機能構成図は本実施形態の説明に不要な構成について適宜省略している。

例えば情報処理装置１０は、ＯＳ及びプログラムを実行することにより、図３の機能構成を実現する。図３の情報処理装置１０は、チャット処理部３０、ログ情報記憶部３２、初期設定部３４、抽出部３６、分類部３８、加工部４０、割当部４２、出力部４４、割当結果記憶部４６、操作受信部４８、割当結果更新部５０、決定部２００、及びユーザ情報記憶部２０２を有する。また、管理者端末１２はＯＳ及びプログラムを実行することにより、図３の機能構成を実現する。管理者端末１２は表示部６０及び操作受付部６２を有する。

チャット処理部３０は、ユーザ端末１４を操作する複数人のユーザにチャット機能を提供し、複数人のユーザにテキスト等で記載したメッセージをやり取りさせる。ログ情報記憶部３２は、複数人のユーザがテキスト等でやり取りしたメッセージをチャットログとして保存する。

初期設定部３４は、監視対象のチャットログの設定を例えば管理者端末１２を操作する管理者から受け付ける。監視対象のチャットログの設定は、例えばチャットグループを指定することで行ってもよい。また、監視対象のチャットログは、質問者のメッセージ及び回答者のメッセージが含まれているものとする。

抽出部３６は、監視対象のチャットログをログ情報記憶部３２から抽出する。例えば抽出部３６は、メッセージの発話者、及びメッセージのやり取りの順番を特定できるようにチャットログを抽出する。抽出部３６は、チャットログをメッセージの親子関係を特定できるように抽出してもよい。

分類部３８は、抽出部３６が抽出したチャットログに含まれているメッセージを分析して分類する。例えば分類部３８は、後述の所定の条件、すなわち機械学習済みの分類モデルを用いて、チャットログに含まれているメッセージに対し、複数種類の観点で分類を行う。

分類部３８は、メッセージを、少なくとも質問のメッセージ及び回答のメッセージに分類する。また、分類部３８はメッセージを、そのメッセージの内容が関係している分野で分類する。分類部３８によるメッセージの分類の詳細は後述する。

加工部４０は、抽出したチャットログに含まれているメッセージを対象として、個人情報除去、余分文章除去、及び文章形成の処理を行う。例えば加工部４０は機械学習済みの各種モデルを用いることで、抽出したチャットログに含まれているメッセージを対象とした個人情報除去、余分文章除去、及び文章形成の加工処理を行う。

割当部４２は、分類部３８が分類した結果に基づき、質問のメッセージに対して回答のメッセージを割り当てる。例えば割当部４２は、メッセージの親子関係を特定できるように抽出したチャットログであれば、親子関係情報に基づき、質問のメッセージに対して回答のメッセージを割り当てる。質問のメッセージに対して回答のメッセージを割り当てる処理は、質問のメッセージ及び回答のメッセージの突き合わせと表現してもよい。

また、割当部４２はメッセージのやり取りの順番を特定できるように抽出したチャットログであれば、メッセージのやり取りの順番に基づき、質問のメッセージに対して回答のメッセージを割り当ててもよい。割当部４２はメッセージの類似性に基づき、後述のような意味空間上において位置が近い回答のメッセージを質問のメッセージに対して割り当ててもよい。

なお、割当部４２はメッセージの親子関係を特定できるように抽出したチャットログであっても、メッセージの類似度に基づき、後述のような意味空間上において位置が近い回答のメッセージを優先して質問のメッセージに対して割り当ててもよい。割当部４２が行う質問のメッセージに対する回答のメッセージの割り当ては、メッセージの親子関係、やり取りの順番、及びメッセージの類似度の１つ以上に基づいて行えばよい。

決定部２００は、分類部３８が分類した回答のメッセージの分野と、そのメッセージの発話者が専門性を有する分野と、に基づき、質問のメッセージに対して割り当てられた回答のメッセージの確からしさの情報を決定する。ユーザ情報記憶部２０２は、ユーザが専門性を有する分野の情報を記憶している。決定部２００による回答のメッセージの確からしさの情報の決定の詳細は後述する。

出力部４４は、割当部４２が割り当てた質問のメッセージ及び回答のメッセージを対のメッセージとして出力する。また、出力部４４は回答のメッセージの確からしさの情報を出力する。出力部４４は、回答のメッセージの確からしさの情報と、質問のメッセージ及び回答のメッセージの対のメッセージのデータとを管理者端末１２に送信し、管理者端末１２に回答のメッセージの確からしさの情報と、質問のメッセージ及び回答のメッセージの対のメッセージとを表示させる。

管理者端末１２の表示部６０は、情報処理装置１０が出力した回答のメッセージの確からしさの情報と共に、質問のメッセージ及び回答のメッセージの対のメッセージを表示する。したがって、管理者は監視対象のチャットログに含まれていた質問のメッセージ及び回答のメッセージの対のメッセージと、回答のメッセージの確からしさの情報とを容易に確認できる。

なお、ここで、確からしさの情報とは、回答のメッセージの内容がより適切であることを示す指標や度合いを意味し、確からしさの高い情報はより適切な内容であることを示すものとする。

例えば管理者は、監視対象のチャットログに含まれていた質問のメッセージ及び回答のメッセージの対のメッセージが適切であるか否かを、回答のメッセージの確からしさの情報に基づいて判断した上で、対のメッセージを、知識（ナレッジ）として利用できる。質問のメッセージ及び回答のメッセージが対となったＱ＆Ａ（Question and Answer）の形式は、よくある質問とその回答とを集めたＦＡＱ（Frequently Asked Questions）に活用できる。

また、管理者は質問のメッセージ及び回答のメッセージの対のメッセージを、チャットボットなどのアプリケーションプログラムの学習データとして活用してもよい。チャットボットとはチャット及びボットを組み合わせた用語であり、人工知能を利用した自動会話プログラムである。監視対象のチャットログに含まれていた質問のメッセージ及び回答のメッセージの対のメッセージは、例えばチャットボットが会話を行うための学習に必要な学習データとして活用できる。

また、管理者端末１２の操作受付部６２は表示部６０に表示した質問のメッセージ及び回答のメッセージの対のメッセージを更新する操作を管理者から受け付ける。また、管理者は表示部６０に表示された質問のメッセージ及び回答のメッセージの対のメッセージに修正等の更新が必要であれば、操作受付部６２から操作を行う。操作受付部６２は管理者から受け付けた操作内容を情報処理装置１０に送信する。

情報処理装置１０の操作受信部４８は、管理者端末１２が管理者から受け付けた操作内容を受信する。割当結果記憶部４６は、割当部４２が割り当てた質問のメッセージ及び回答のメッセージの対のメッセージを割当結果として保存している。割当結果更新部５０は管理者端末１２が管理者から受け付けた操作内容に従って、割当結果記憶部４６に保存されている質問のメッセージ及び回答のメッセージの対のメッセージを更新する。

このように、管理者は情報処理装置１０が監視対象のチャットログを分類及び加工して出力した質問のメッセージ及び回答のメッセージの対のメッセージと、回答のメッセージの確からしさの情報とを、管理者端末１２で確認し、回答のメッセージの確からしさが高い対のメッセージを適切な知識として利用できる。

＜処理＞
図４は本実施形態に係る情報処理装置の処理手順の一例のフローチャートである。情報処理装置１０の初期設定部３４はステップＳ１０において、監視対象のチャットログの設定を例えば管理者端末１２を操作する管理者から受け付ける。

ステップＳ１２において、情報処理装置１０の抽出部３６は例えば図５に示すような監視対象のチャットログをログ情報記憶部３２から抽出する。

図５はチャットログの一例の説明図である。図５に示したチャットログは、日時、発話者、メッセージ、及び返信のメッセージを項目として含む。項目「日時」はメッセージが登録された日時を表している。項目「発話者」はメッセージを登録したユーザの識別情報の一例である。項目「メッセージ」は発言のメッセージを表したテキストデータの一例である。また、項目「返信のメッセージ」は発言に対する返信のメッセージを表したテキストデータの一例である。

図５のチャットログは、メッセージの発話者、メッセージの親子関係、且つメッセージのやり取りの順番を特定できるチャットログの一例である。図５のチャットログは、発言のメッセージと、その発言に対する返信のメッセージとが、親子関係を持つ。例えば発言のメッセージは「親」である。発言に対する返信のメッセージは「子」である。ステップＳ１２で抽出するチャットログは、メッセージの親子関係が特定されていないチャットログであってもよい。

ステップＳ１４において、分類部３８はステップＳ１２で抽出したチャットログに含まれていた例えば図６のメッセージを、図７及び図８に示すように分析して分類する。図６はチャットログに含まれるメッセージの一例の説明図である。図７はメッセージ分類の処理手順の一例のフローチャートである。また、図８はメッセージ分類の処理の一例の説明図である。

図６は図５のチャットログに含まれていたメッセージに項目「メッセージＮｏ」を対応付けて図示している。図７のステップＳ３０において分類部３８は、ステップＳ１２で抽出したチャットログに含まれていた図６のようなメッセージから、未処理のメッセージを１つ抽出する。

ステップＳ３２において、分類部３８はステップＳ３０で抽出したメッセージを、例えば図８に示すような機械学習済みの分類モデルを用いて分類する。図８では分類部３８が３種類の機械学習済みの分類モデル１００Ａ～１００Ｃを用いる例を示している。

機械学習済みの分類モデル１００Ａは、質問のメッセージ、回答のメッセージ、及びその他のメッセージの特徴を機械学習済みであり、ステップＳ３０で抽出したメッセージが入力されると、入力されたメッセージを質問のメッセージ、回答のメッセージ、又はその他のメッセージに分類する。図８では機械学習済みの分類モデル１００Ａによる分類を分類Ａと記載している。

機械学習済みの分類モデル１００Ｂは、クレームのメッセージ、緊急のメッセージ、及び普通のメッセージの特徴を機械学習済みであり、ステップＳ３０で抽出したメッセージが入力されると、入力されたメッセージをクレームのメッセージ、緊急のメッセージ、又は普通のメッセージに分類する。図８では機械学習済みの分類モデル１００Ｂによる分類を分類Ｂと記載している。

また、機械学習済みの分類モデル１００Ｃは、法令、スペック、事務処理、及びその他などのメッセージの特徴を機械学習済みであり、ステップＳ３０で抽出したメッセージが入力されると、入力されたメッセージの内容が関係している分野を、法令、スペック、事務処理、その他に分類する。なお、図８では機械学習済みの分類モデル１００Ｃによる分類を分類Ｃと記載している。

ステップＳ３４において、分類部３８はステップＳ３０で抽出した１つのメッセージを分類した結果を出力する。例えば図８に示したように、分類部３８はステップＳ３０で抽出した１つのメッセージを３種類の観点で分類し、分類した結果を出力する。

図６のメッセージに未処理のメッセージが無くなるまでステップＳ３０～Ｓ３６の処理を繰り返すことで、分類部３８はステップＳ１２で抽出したチャットログに含まれていた図６のメッセージを１種類以上の観点で分類し、分類した結果を、例えば図９に示すようにメッセージと対応付けて出力する。

図９はメッセージ分類後のメッセージの一例の説明図である。図９は図８の分類部３８による分類の結果がメッセージに対応付けられている。例えばメッセージＮｏが「１」のメッセージは、分類部３８により、分類Ａが「質問」に分類され、分類Ｂが「普通」に分類され、分類Ｃが「法令」に分類されている。

図４のステップＳ１６に戻り、加工部４０はステップＳ１２で抽出したチャットログに含まれていた例えば図６のメッセージを対象として、個人情報除去、余分文章除去、及び文章形成の処理を行う。

図１０はメッセージ加工の処理手順の一例のフローチャートである。ステップＳ４０において加工部４０は、ステップＳ１２で抽出したチャットログに含まれていた図６のようなメッセージから、未処理のメッセージを１つ抽出する。

ステップＳ４２において、加工部４０はステップＳ４０で抽出したメッセージから個人情報を除去する。個人情報の除去は、個人情報の特徴を機械学習済みのモデルを用いて行うようにしてもよい。また、個人情報の除去は、固有名抽出技術を用いることで行うようにしてもよい。例えば加工部４０は、メッセージに含まれる固有表現（固有名など）をリストアップし、固有表現の分類（地名、人名など）ごとに参考情報の検索対象及び検索方法を選択して、固有表現の参考情報を検索することで、検索した参考情報に基づき、リストアップした固有表現から個人情報を特定し、除去するようにしてもよい。図１１は個人情報除去後のメッセージの一例の説明図である。図１１のメッセージは図９のメッセージから個人情報が除去されている。

ステップＳ４４において、加工部４０はステップＳ４２で個人情報が除去された図１１のメッセージから余分文章を除去する。余分文章の除去は、余分文章の特徴を機械学習済みのモデルを用いることで特定して行うようにしてもよい。また、余分文章の除去は形態素解析等の言語解析を利用して行うようにしてもよい。例えば加工部４０はメッセージの文章を、本文、質問、補足、挨拶、御礼、その他などの部分に分類し、挨拶、御礼、その他などの部分を余分文章として除去する。図１２は余分文章除去後のメッセージの一例の説明図である。なお、形態素解析は一例であって、形態素解析に替えて、又は形態素解析と共に、かな漢字変換、校正支援、係り受け解析、キーフレーズ抽出、自然言語理解を利用してもよい。

ステップＳ４６において、加工部４０はステップＳ４４で余分文章が除去された図１２のメッセージの文章成形を行う。文章成形は、例えばディープラーニング技術を利用して行うようにしてもよい。例えば加工部４０は、ステップＳ４４で余分文章が除去された図１２のメッセージ中の各語を、より出現率が高い語に置換して文章成形を行う。

図４のステップＳ１８に戻り、割当部４２はステップＳ１４で分類部３８が分類した結果に基づき、分類Ａが「質問」のメッセージに対して分類Ａが「回答」のメッセージに割り当てる処理を行う。

図１３はメッセージ割り当ての処理手順の一例のフローチャートである。ステップＳ６０において割当部４２は、ステップＳ１６で加工済みの未処理のメッセージから、分類Ａが「質問」のメッセージを１つ抽出する。

ステップＳ６２において、割当部４２はステップＳ６０で抽出した分類Ａが「質問」のメッセージに対して割り当てる分類Ａが「回答」のメッセージを特定する。例えば親子関係を特定できるチャットログから抽出したメッセージであれば、割当部４２はステップＳ６０で抽出した「質問」のメッセージと親子関係のある分類Ａが「回答」のメッセージを特定できる。

一方、親子関係を特定できないチャットログから抽出したメッセージであれば、割当部４２は、類似内容を含むドキュメントを自動的に対応付ける人工知能を活用した自然言語処理技術（https://jp.ricoh.com/technology/tech/115_deep_alignment）をステップＳ６２の処理で利用してもよい。

類似内容を含むドキュメントを自動的に対応付ける人工知能を活用した自然言語処理技術を利用することで、割当部４２はステップＳ６０で抽出した「質問」のメッセージと類似内容を含む、分類Ａが「回答」のメッセージを特定できる。

また、メッセージのやり取りの順番を特定できるチャットログから抽出したメッセージであれば、割当部４２はステップＳ６０で抽出した「質問」のメッセージに割り当てる分類Ａが「回答」のメッセージを、例えば図１４及び図１５に示すように特定できる。

図１４はステップＳ６２の処理手順の一例のフローチャートである。また、図１５は意味空間の一例の説明図である。ステップＳ１００において、割当部４２はステップＳ６０で抽出した「質問」のメッセージの順番を基準とした所定範囲（例えば前１０個、及び後２０個など）にある順番のメッセージを、ステップＳ１６で加工済みのメッセージから抽出する。

ステップＳ１０２において、割当部４２はステップＳ１００で抽出したメッセージから分類Ａが「質問」のメッセージを除去する。ステップＳ１０４において、割当部４２はステップＳ１０２で除去されなかった分類Ａが「回答」のメッセージを、例えば図１５のような意味空間に配置する。

図１５の意味空間には、質問文書のメッセージ例と、回答文書のメッセージ例とが配置されている。図１５の意味空間上において位置が近い質問文書のメッセージと回答文書のメッセージは、類似内容を含むメッセージであると認識できる。

ステップＳ１０６において、割当部４２は図１５の意味空間上において、ステップＳ６０で抽出した「質問」のメッセージの位置に近い「回答」のメッセージを特定する。図１５の意味空間上において、ステップＳ６０で抽出した「質問」のメッセージの位置から所定範囲内に「回答」のメッセージが無い場合、割当部４２は「回答」のメッセージを特定しなくてもよい。

また、割当部４２は「質問」のメッセージの位置に近い「回答」のメッセージを特定する場合に、分類Ｂを利用してもよい。分類Ｂは、メッセージの緊急性を表している。割当部４２は分類Ｂを意味空間における距離の重み付け係数として利用することで、緊急性の高いメッセージが特性され易く調整してもよい。

さらに、割当部４２は「質問」のメッセージの位置に近い「回答」のメッセージを特定する場合に、分類Ｃを利用してもよい。分類Ｃは、メッセージの分野を表している。割当部４２は分類Ｃを意味空間における距離の重み付け係数として利用することで、分野が同一のメッセージが特性され易く調整してもよい。

ステップＳ６２において「回答」のメッセージが特定されると、割当部４２はステップＳ６４の処理に進み、ステップＳ６０で抽出した「質問」のメッセージに、ステップＳ６２で特定した「回答」のメッセージを割り当てる。割当部４２は、図１２のメッセージに未処理の「質問」のメッセージが無くなるまでステップＳ６０～Ｓ６６の処理を繰り返すことで「質問」のメッセージに「回答」のメッセージを割り当てることができる。

図１３～図１５では、ステップＳ６０で抽出した「質問」のメッセージと類似内容を含んだ「回答」のメッセージをステップＳ６２で特定する処理を説明したが、更に、図１６に示すように、「質問」のメッセージと類似する「質問」のメッセージ（類似する質問のメッセージ）を特定してもよい。

図１６はステップＳ６２の処理手順の一例のフローチャートである。ステップＳ１２０において、割当部４２はステップＳ６０で抽出した「質問」のメッセージの順番を基準とした所定範囲（例えば前１０個、及び後２０個など）にある順番のメッセージを、加工済みのメッセージから抽出する。

ステップＳ１２２において、割当部４２はステップＳ１２０で抽出したメッセージを図１５のような意味空間に配置する。ステップＳ１２４において、割当部４２は図１５の意味空間上において、ステップＳ６０で抽出した「質問」のメッセージに近い位置に存在する「回答」のメッセージを特定する。

ステップＳ１２６において、割当部４２は図１５の意味空間上において、ステップＳ６０で抽出した「質問」のメッセージに近い位置に存在する「質問」のメッセージを、類似する質問のメッセージとして特定できる。

このように、図１６に示したステップＳ６２の処理によれば、質問のメッセージに回答のメッセージを割り当てた対のメッセージを、類似する質問のメッセージでまとめて管理者に提示できる。

また、図４のステップＳ１９に戻り、決定部２００はステップＳ１８で割り当てられた対のメッセージごとに、その対のメッセージに含まれる「質問」のメッセージに割り当てられた「回答」のメッセージの確からしさの情報を決定する。

例えば決定部２００は、対のメッセージに含まれる「回答」のメッセージの分類Ｃの分野と、その「回答」のメッセージの発話者が専門性を有する分野と、を比較することにより、対のメッセージに含まれる「回答」の確からしさの情報を決定できる。

発話者が専門性を有する分野の情報は、例えばユーザ情報記憶部２０２が記憶している図１７又は図１８に示すユーザ情報から取得できる。図１７及び図１８はユーザ情報の一例の説明図である。図１７及び図１８のユーザ情報は、例えば社員ＤＢなどのユーザのスキルが記録されたデータベースから取得してもよい。

図１７のユーザ情報は、ユーザが専門性を有する分野の情報が記憶されている。例えば図１７のユーザ情報では、ユーザ「田中」が分野「法令、スペック」に専門性を有していることを示している。

したがって、図１７のユーザ情報である場合は、対のメッセージに含まれる「回答」のメッセージの分類Ｃの分野が、発話者の専門性を有する分野として記憶されていれば、その「回答」のメッセージの確からしさが高いと判断できる。また、対のメッセージに含まれる「回答」のメッセージの分類Ｃの分野が、発話者の専門性を有する分野として記憶されていなければ、その「回答」のメッセージの確からしさが低いと判断できる。

図１８のユーザ情報は、ユーザの専門性が分野ごとに数値で記憶されている。例えば図１８のユーザ情報では、ユーザ「佐藤」が分野「事務処理」の専門性が高く、分野「事務処理」に比べて分野「スペック」の専門性が低いことを示している。

したがって、図１８のユーザ情報である場合は、対のメッセージに含まれる「回答」のメッセージの分類Ｃの分野が、発話者の専門性が高い分野として記憶されていれば、その「回答」のメッセージの確からしさが高いと判断できる。また、対のメッセージに含まれる「回答」のメッセージの分類Ｃの分野が、発話者の専門性が低い分野として記憶されていなければ、その「回答」のメッセージの確からしさが低いと判断できる。

なお、確からしさが低い「回答」のメッセージは、自動で削除してもよいし、管理者に確認させるようにしてもよい。

また、図４のステップＳ２０に戻り、出力部４４は割当部４２が割り当てた「質問」のメッセージ及び「回答」のメッセージを対のメッセージとして出力する。また、出力部４４は、対のメッセージに含まれている「回答」のメッセージの確からしさの情報を出力する。

本実施形態に係る情報処理システム１によれば、質問者が気軽に質問のメッセージを登録し、質問のメッセージに対して回答者が回答のメッセージで問合せ対応できるチャットサービスのチャットログから、適切な知識を出力できる。

また、本実施形態に係る情報処理システム１では、チャットログを知識として利用するために必要な、管理者による作業を減らすことができる。また、本実施形態に係る情報処理システム１では、チャットでやり取りされた質問と回答のメッセージの対を、知識として開示するために必要なメッセージ加工の作業を減らすことができる。

［他の実施形態］
図１ではチャット機能を情報処理装置１０が提供する例を説明したが、図１９の情報処理システム１Ａのように、チャット機能を提供するチャットサービス装置１６を有する構成であってもよい。

図１９は本実施形態に係る情報処理システムの一例の構成図である。図１９のチャットサービス装置１６は、ユーザ端末１４を操作する複数人のユーザにチャット機能を提供すると共に、チャットログを保存する。また、チャットサービス装置１６は、チャットログを情報処理装置１０に提供する。チャットサービス装置１６は、単一のコンピュータ又は複数台のコンピュータにより実現してもよく、又、クラウドサービスを利用して実現してもよい。

なお、情報処理装置１０はチャットサービス装置１６から提供されたチャットログを利用して、第１の実施形態と同様の処理を行う。

図２０は本実施形態に係る情報処理システムの一例の機能構成図である。図２０の機能構成は、一部を除いて図３の機能構成と同様であるため、同一部分についての説明を適宜省略する。

例えばチャットサービス装置１６は、ＯＳ及びプログラムを実行することにより、図２０の機能構成を実現する。図２０のチャットサービス装置１６は、チャット処理部８０、ログ情報記憶部８２、及びログ情報提供部８４を有する。また、情報処理装置１０はＯＳ及びプログラムを実行することにより、図２０の機能構成を実現する。図２０の情報処理装置１０は、ログ情報記憶部３２、初期設定部３４、抽出部３６、分類部３８、加工部４０、割当部４２、出力部４４、割当結果記憶部４６、操作受信部４８、割当結果更新部５０、ログ情報取得部９０、決定部２００、及びユーザ情報記憶部２０２を有する。

チャット処理部８０は、ユーザ端末１４を操作する複数人のユーザにチャット機能を提供し、複数人のユーザにテキスト等で記載したメッセージをやり取りさせる。ログ情報記憶部８２は、複数人のユーザがテキスト等でやり取りしたメッセージをチャットログとして保存する。ログ情報提供部８４は、ログ情報記憶部８２が保存しているチャットログを情報処理装置１０に提供する。

情報処理装置１０のログ情報取得部９０は、チャットサービス装置１６からチャットログを取得して、ログ情報記憶部３２に記憶させる。その他の構成は、図３の機能構成と同様であるため、説明を省略する。

以上、本実施形態によれば、チャットログから適切な知識を、より効率的に出力することができる。

上記で説明した実施形態の各機能は、一又は複数の処理回路によって実現することが可能である。ここで、本明細書における「処理回路」とは、電子回路により実装されるプロセッサのようにソフトウェアによって各機能を実行するようプログラミングされたプロセッサや、上記で説明した各機能を実行するよう設計されたASIC(Application Specific Integrated Circuit)、DSP（digital signal processor）、FPGA（field programmable gate array）や従来の回路モジュール等のデバイスを含むものとする。

実施例に記載された装置群は本明細書に開示された実施形態を実施するための複数のコンピューティング環境のうちの１つを示すものにすぎない。本実施形態によって本発明が限定されるものではなく、本実施形態における構成要素には、当業者が容易に想到できるもの、実質的に同一のもの、及び、いわゆる均等の範囲のものが含まれる。さらに、本実施形態の要旨を逸脱しない範囲で構成要素の種々の省略、置換、変更および組み合わせを行うことができる。

本発明の態様は、例えば、以下の通りである。
＜１＞
複数人のユーザがコミュニケーションの為に記載したメッセージのログ情報を抽出する抽出手段と、
前記メッセージの第１の分類及び第２の分類を所定の条件を用いて、前記ログ情報に含まれている前記メッセージに対し、少なくとも質問のメッセージ及び回答のメッセージに分類する第１の分類と、前記メッセージごとの分野を分類する第２の分類とを行う分類手段と、
分類した結果に基づき、前記質問のメッセージに対して前記回答のメッセージを割り当てる割当手段と、
前記回答のメッセージの分野と、該回答を記載したユーザの分野とに基づき、前記質問のメッセージに対して割り当てられた前記回答のメッセージの確からしさの情報を決定する決定手段と、
前記回答のメッセージの確からしさの情報と共に、前記質問のメッセージ及び前記回答のメッセージを対のメッセージとして出力する出力手段と、
を有する情報処理装置。
＜２＞
前記ユーザが専門性を有する前記分野の情報を記憶するユーザ情報記憶部、
を更に有し、
前記決定手段は、前記ユーザ情報記憶部に記憶されている前記ユーザが専門性を有する前記分野と、前記回答のメッセージの分野とに基づき、前記質問のメッセージに対して割り当てられた前記回答のメッセージの確からしさの情報を決定する
前記＜１＞記載の情報処理装置。
＜３＞
前記ユーザの前記分野ごとの確からしさの情報を記憶するユーザ情報記憶部、
を更に有し、
前記決定手段は、前記ユーザ情報記憶部に記憶されている前記ユーザの前記分野ごとの確からしさの情報と、前記回答のメッセージの分野とに基づき、前記質問のメッセージに対して割り当てられた前記回答のメッセージの確からしさの情報を決定する
前記＜１＞記載の情報処理装置。
＜４＞
前記出力手段は、前記回答のメッセージの確からしさの情報と前記対のメッセージとをアプリケーションプログラムの学習データとして出力する
前記＜１＞乃至＜３＞の何れか一項に記載の情報処理装置。
＜５＞
前記回答のメッセージの確からしさの情報と前記対のメッセージとを表示した管理者端末から受け付けた操作に従って、前記対のメッセージを更新する割当結果更新手段、
を更に有する前記＜１＞乃至＜４＞の何れか一項に記載の情報処理装置。
＜６＞
前記所定の条件は、学習済みの分類モデルである
前記＜１＞乃至＜４＞の何れか一項に記載の情報処理装置。
＜７＞
情報処理装置に、
複数人のユーザがコミュニケーションの為に記載したメッセージのログ情報を抽出する抽出手順、
前記メッセージの第１の分類及び第２の分類を所定の条件を用いて、前記ログ情報に含まれている前記メッセージに対し、少なくとも質問のメッセージ及び回答のメッセージに分類する第１の分類と、前記メッセージごとの分野を分類する第２の分類とを行う分類手順、
分類した結果に基づき、前記質問のメッセージに対して前記回答のメッセージを割り当てる割当手順、
前記回答のメッセージの分野と、該回答を記載したユーザの分野とに基づき、前記質問のメッセージに対して割り当てられた前記回答のメッセージの確からしさの情報を決定する決定手段と、
前記回答のメッセージの確からしさの情報と共に、前記質問のメッセージ及び前記回答のメッセージを対のメッセージとして出力する出力手順、
を実行させるためのプログラム。
＜８＞
情報処理装置と管理者端末とが通信可能に接続された情報処理システムであって、
前記情報処理装置は、
複数人のユーザがコミュニケーションの為に記載したメッセージのログ情報を抽出する抽出手段と、
前記メッセージの第１の分類及び第２の分類を所定の条件を用いて、前記ログ情報に含まれている前記メッセージに対し、少なくとも質問のメッセージ及び回答のメッセージに分類する第１の分類と、前記メッセージごとの分野を分類する第２の分類とを行う分類手段と、
分類した結果に基づき、前記質問のメッセージに対して前記回答のメッセージを割り当てる割当手段と、
前記回答のメッセージの分野と、該回答を記載したユーザの分野とに基づき、前記質問のメッセージに対して割り当てられた前記回答のメッセージの確からしさの情報を決定する決定手段と、
前記回答のメッセージの確からしさの情報と共に、前記質問のメッセージ及び前記回答のメッセージを対のメッセージとして出力する出力手段と、
を有し、
前記管理者端末は、
前記回答のメッセージの確からしさの情報と共に、前記対のメッセージを表示する表示手段
を有する情報処理システム。
＜９＞
情報処理装置が実行する情報処理方法であって、
複数人のユーザがコミュニケーションの為に記載したメッセージのログ情報を抽出する抽出ステップと、
前記メッセージの第１の分類及び第２の分類を所定の条件を用いて、前記ログ情報に含まれている前記メッセージに対し、少なくとも質問のメッセージ及び回答のメッセージに分類する第１の分類と、前記メッセージごとの分野を分類する第２の分類とを行う分類ステップと、
分類した結果に基づき、前記質問のメッセージに対して前記回答のメッセージを割り当てる割当ステップと、
前記回答のメッセージの分野と、該回答を記載したユーザの分野とに基づき、前記質問のメッセージに対して割り当てられた前記回答のメッセージの確からしさの情報を決定する決定ステップと、
前記回答のメッセージの確からしさの情報と共に、前記質問のメッセージ及び前記回答のメッセージを対のメッセージとして出力する出力ステップと、
を有する情報処理方法。
＜１０＞
前記ユーザが専門性を有する前記分野の情報をユーザ情報記憶部に記憶するユーザ情報記憶ステップ、
を更に有し、
前記決定ステップは、前記ユーザ情報記憶部に記憶されている前記ユーザが専門性を有する前記分野と、前記回答のメッセージの分野とに基づき、前記質問のメッセージに対して割り当てられた前記回答のメッセージの確からしさの情報を決定する
前記＜９＞記載の情報処理方法。
＜１１＞
前記ユーザの前記分野ごとの確からしさの情報をユーザ情報記憶部に記憶するユーザ情報記憶ステップ、
を更に有し、
前記決定ステップは、前記ユーザ情報記憶部に記憶されている前記ユーザの前記分野ごとの確からしさの情報と、前記回答のメッセージの分野とに基づき、前記質問のメッセージに対して割り当てられた前記回答のメッセージの確からしさの情報を決定する
前記＜９＞記載の情報処理方法。
＜１２＞
前記出力ステップは、前記回答のメッセージの確からしさの情報と前記対のメッセージとをアプリケーションプログラムの学習データとして出力する
前記＜９＞乃至＜１１＞の何れか一項に記載の情報処理方法。
＜１３＞
前記回答のメッセージの確からしさの情報と前記対のメッセージとを表示した管理者端末から受け付けた操作に従って、前記対のメッセージを更新する割当結果更新ステップ、
を更に有する前記＜９＞乃至＜１２＞の何れか一項に記載の情報処理方法。
＜１４＞
前記所定の条件は、学習済みの分類モデルである
請求項９乃至１３の何れか一項に記載の情報処理方法。

１ 情報処理システム
１０ 情報処理装置
１２ 管理者端末
１４ ユーザ端末
１８ ネットワーク
３６ 抽出部
３８ 分類部
４０ 加工部
４２ 割当部
４４ 出力部
６０ 表示部
２００ 決定部

特開２０２１－１６３１６７号公報

Claims (14)

1. 複数人のユーザがコミュニケーションの為に記載したメッセージのログ情報を抽出する抽出手段と、
   前記メッセージの第１の分類及び第２の分類を所定の条件を用いて、前記ログ情報に含まれている前記メッセージに対し、少なくとも質問のメッセージ及び回答のメッセージに分類する第１の分類と、前記メッセージごとの分野を分類する第２の分類とを行う分類手段と、
   分類した結果に基づき、前記質問のメッセージに対して前記回答のメッセージを割り当てる割当手段と、
   前記回答のメッセージの分野と、該回答を記載したユーザの分野とに基づき、前記質問のメッセージに対して割り当てられた前記回答のメッセージの確からしさの情報を決定する決定手段と、
   前記回答のメッセージの確からしさの情報と共に、前記質問のメッセージ及び前記回答のメッセージを対のメッセージとして出力する出力手段と、
   を有する情報処理装置。
2. 前記ユーザが専門性を有する前記分野の情報を記憶するユーザ情報記憶部、
   を更に有し、
   前記決定手段は、前記ユーザ情報記憶部に記憶されている前記ユーザが専門性を有する前記分野と、前記回答のメッセージの分野とに基づき、前記質問のメッセージに対して割り当てられた前記回答のメッセージの確からしさの情報を決定する
   請求項１記載の情報処理装置。
3. 前記ユーザの前記分野ごとの確からしさの情報を記憶するユーザ情報記憶部、
   を更に有し、
   前記決定手段は、前記ユーザ情報記憶部に記憶されている前記ユーザの前記分野ごとの確からしさの情報と、前記回答のメッセージの分野とに基づき、前記質問のメッセージに対して割り当てられた前記回答のメッセージの確からしさの情報を決定する
   請求項１記載の情報処理装置。
4. 前記出力手段は、前記回答のメッセージの確からしさの情報と前記対のメッセージとをアプリケーションプログラムの学習データとして出力する
   請求項１乃至３の何れか一項に記載の情報処理装置。
5. 前記回答のメッセージの確からしさの情報と前記対のメッセージとを表示した管理者端末から受け付けた操作に従って、前記対のメッセージを更新する割当結果更新手段、
   を更に有する請求項１乃至３の何れか一項に記載の情報処理装置。
6. 前記所定の条件は、学習済みの分類モデルである
   請求項１乃至３の何れか一項に記載の情報処理装置。
7. 情報処理装置に、
   複数人のユーザがコミュニケーションの為に記載したメッセージのログ情報を抽出する抽出手順、
   前記メッセージの第１の分類及び第２の分類を所定の条件を用いて、前記ログ情報に含まれている前記メッセージに対し、少なくとも質問のメッセージ及び回答のメッセージに分類する第１の分類と、前記メッセージごとの分野を分類する第２の分類とを行う分類手順、
   分類した結果に基づき、前記質問のメッセージに対して前記回答のメッセージを割り当てる割当手順、
   前記回答のメッセージの分野と、該回答を記載したユーザの分野とに基づき、前記質問のメッセージに対して割り当てられた前記回答のメッセージの確からしさの情報を決定する決定手段と、
   前記回答のメッセージの確からしさの情報と共に、前記質問のメッセージ及び前記回答のメッセージを対のメッセージとして出力する出力手順、
   を実行させるためのプログラム。
8. 情報処理装置と管理者端末とが通信可能に接続された情報処理システムであって、
   前記情報処理装置は、
   複数人のユーザがコミュニケーションの為に記載したメッセージのログ情報を抽出する抽出手段と、
   前記メッセージの第１の分類及び第２の分類を所定の条件を用いて、前記ログ情報に含まれている前記メッセージに対し、少なくとも質問のメッセージ及び回答のメッセージに分類する第１の分類と、前記メッセージごとの分野を分類する第２の分類とを行う分類手段と、
   分類した結果に基づき、前記質問のメッセージに対して前記回答のメッセージを割り当てる割当手段と、
   前記回答のメッセージの分野と、該回答を記載したユーザの分野とに基づき、前記質問のメッセージに対して割り当てられた前記回答のメッセージの確からしさの情報を決定する決定手段と、
   前記回答のメッセージの確からしさの情報と共に、前記質問のメッセージ及び前記回答のメッセージを対のメッセージとして出力する出力手段と、
   を有し、
   前記管理者端末は、
   前記回答のメッセージの確からしさの情報と共に、前記対のメッセージを表示する表示手段
   を有する情報処理システム。
9. 情報処理装置が実行する情報処理方法であって、
   複数人のユーザがコミュニケーションの為に記載したメッセージのログ情報を抽出する抽出ステップと、
   前記メッセージの第１の分類及び第２の分類を所定の条件を用いて、前記ログ情報に含まれている前記メッセージに対し、少なくとも質問のメッセージ及び回答のメッセージに分類する第１の分類と、前記メッセージごとの分野を分類する第２の分類とを行う分類ステップと、
   分類した結果に基づき、前記質問のメッセージに対して前記回答のメッセージを割り当てる割当ステップと、
   前記回答のメッセージの分野と、該回答を記載したユーザの分野とに基づき、前記質問のメッセージに対して割り当てられた前記回答のメッセージの確からしさの情報を決定する決定ステップと、
   前記回答のメッセージの確からしさの情報と共に、前記質問のメッセージ及び前記回答のメッセージを対のメッセージとして出力する出力ステップと、
   を有する情報処理方法。
10. 前記ユーザが専門性を有する前記分野の情報をユーザ情報記憶部に記憶するユーザ情報記憶ステップ、
    を更に有し、
    前記決定ステップは、前記ユーザ情報記憶部に記憶されている前記ユーザが専門性を有する前記分野と、前記回答のメッセージの分野とに基づき、前記質問のメッセージに対して割り当てられた前記回答のメッセージの確からしさの情報を決定する
    請求項９記載の情報処理方法。
11. 前記ユーザの前記分野ごとの確からしさの情報をユーザ情報記憶部に記憶するユーザ情報記憶ステップ、
    を更に有し、
    前記決定ステップは、前記ユーザ情報記憶部に記憶されている前記ユーザの前記分野ごとの確からしさの情報と、前記回答のメッセージの分野とに基づき、前記質問のメッセージに対して割り当てられた前記回答のメッセージの確からしさの情報を決定する
    請求項９記載の情報処理方法。
12. 前記出力ステップは、前記回答のメッセージの確からしさの情報と前記対のメッセージとをアプリケーションプログラムの学習データとして出力する
    請求項９乃至１１の何れか一項に記載の情報処理方法。
13. 前記回答のメッセージの確からしさの情報と前記対のメッセージとを表示した管理者端末から受け付けた操作に従って、前記対のメッセージを更新する割当結果更新ステップ、
    を更に有する請求項９乃至１１の何れか一項に記載の情報処理方法。
14. 前記所定の条件は、学習済みの分類モデルである
    請求項９乃至１１の何れか一項に記載の情報処理方法。

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