JP4734191B2 - オペレータ支援プログラム、オペレータ支援装置およびオペレータ支援方法 - Google Patents

Description

この発明は、オペレータ支援プログラム、オペレータ支援装置およびオペレータ支援方法に関する。

製造業者では、製品に関する顧客からの問い合わせを受け付け、回答するために、コールセンタと呼ばれる組織が設けられている。そのコールセンタでは、オペレータと呼ばれる人材が顧客に対して実際に回答を行っている。

コールセンタに問い合わせてくる顧客の知識レベル（顧客が問い合わせ内容の商品やサービスに関して持っている知識のレベル。以下「顧客レベル」と称する。）は、顧客によってまちまちであり、オペレータは、顧客レベルを推測し、その顧客レベルに合わせて適切な言葉を選んで回答するなど、知識と経験に基づいて柔軟に応答を行わなければならない。

近年、コールセンタでは、オペレータの１年以内の離職率が２〜３割と高いこと、また、オペレータが一人前になるには１年以上を要することを理由に、オペレータの大半が初心者もしくは経験の浅いもので占められているという状況である。初心者もしくは経験の浅いオペレータにとって、さまざまな顧客レベルの顧客に対して柔軟に応答を行うことは難しい。しかし、経験のあるなしにかかわらずオペレータに適切な応答をさせなければ、顧客の満足度の低下、コールセンタ応対業務の効率低下につながる。

そこで従来、上記したオペレータの業務を支援する技術が考案されている。例えば、特許文献１では、以下に説明する電子情報提供方法が開示されている。

すなわち、オペレータが顧客からの問い合わせに対して参照すべき電子マニュアルと、顧客レベルとオペレータの熟達度合いとの組み合わせごとに情報開示レベルを定めた対応表と、当該情報開示レベルに基づいて電子マニュアルを編集するルールとを保持しておく。そして、顧客とオペレータとの実際のやりとりに対して音声認識処理を行うことによってキーワードを抽出し、当該キーワードに基づいて電子マニュアルの絞込みを行うとともに、顧客レベルを判定する。そして、判定した顧客レベルと、応答したオペレータの熟達度合いとから情報開示レベルを決定し、当該情報開示レベルに基づいたルールに従って、絞り込んだ電子マニュアルを編集し、オペレータに表示する。

また、例えば、特許文献２では、以下に説明するオペレータ支援プログラムが開示されている。

すなわち、回答内容ＤＢによって、顧客の問い合わせに対する回答をキーワードの組み合わせに対応付けて、かつ、顧客レベルによって表現を変えた複数の回答内容で区分して記憶しておく。そして、顧客とオペレータとの実際のやりとりに対して音声認識処理を行うことによってキーワードを抽出し、当該キーワードを組み合わせることで、対応付けられた回答を回答内容ＤＢから取り出し、さらに、かかる回答のうち当該キーワードによって判定した顧客レベルに対応する回答内容をオペレータに表示する。

特開２００３−２２４６６１号公報 特開２００４−３５５１０８号公報

ところで、上記した従来の技術では、顧客レベルに合わせて回答例を用意しているものの、その回答例に記載されていること以上の応対に関する表現については依然としてオペレータの裁量次第であるため、必ずしも顧客レベルに合わせた的確な回答をなすための回答例が作成されているとは限らないという問題点があった。

また、上記した従来の技術では、最終的にオペレータに表示される回答例を作成するためのルールやデータについては手作業で入力する必要があり、一般的に製品の問い合わせに関する回答例は膨大な数であること、新製品が製造されればその新製品の問い合わせに関する回答例が新たに作成されることなどの理由から、手作業の入力ではその実現が困難であるという問題点があった。

そこで、この発明は、上述した従来技術の課題を解決するためになされたものであり、オペレータにおいて顧客レベルに応じた的確な回答を簡易に実現することが可能なオペレータ支援プログラム、オペレータ支援装置およびオペレータ支援方法を提供することを目的とする。

上述した課題を解決し、目的を達成するため、本発明は、コールセンタにおいて顧客から受け付けた問い合わせに対して事例データを参照しながら応対するオペレータを支援する方法をコンピュータに実行させるオペレータ支援プログラムであって、所定の顧客から受け付けた問い合わせに対して所定の事例データを参照しながら前記オペレータが実際に応対した際の応対内容を記録した応対データから、当該オペレータが発話したキーワードである発話キーワードを抽出する発話キーワード抽出手順と、前記所定の事例データから、オペレータが顧客に対する回答として発話すべきキーワードである回答キーワードを抽出する回答キーワード抽出手順と、前記発話キーワード抽出手順によって抽出された発話キーワードのなかから、前記回答キーワード抽出手順によって抽出された回答キーワードと共通するキーワードである共通キーワードを検出した後、当該共通キーワードが発話された時刻の近傍で発話され、かつ、前記回答キーワードと共通していない発話キーワードを支援キーワードとして抽出する支援キーワード抽出手順と、前記所定の事例データを一意に識別するための事例識別情報、前記所定の顧客が問い合わせ内容に関して有する知識のレベルを示す顧客レベル、および、前記支援キーワード抽出手順によって抽出された支援キーワードを含んだ補助データを生成する補助データ生成手順と、をコンピュータに実行させることを特徴とする。

また、本発明は、上記の発明において、前記補助データ生成手順によって生成された補助データのなかから、前記事例識別情報および顧客レベルが同一である補助データのうちで最良なものである最良補助データを保持する最良補助データ保持手順と、前記最良補助データ保持手順によって保持された最良補助データのなかから、前記補助データ生成手順によって新規に生成された補助データである新規補助データと前記事例識別情報および顧客レベルが同一である最良補助データを取得した後に、当該新規補助データが最良補助データよりも優れたものであるか否か判定する最良判定手順と、前記最良判定手順によって新規補助データが最良補助データよりも優れたものであると判定された場合に、前記最良補助データ保持手順によって保持された最良補助データに代えて、前記新規補助データを新たな最良補助データとして保持するように指示する最良補助データ更新手順と、をさらにコンピュータに実行させることを特徴とする。

また、本発明は、上記の発明において、オペレータが現に応対している顧客について、当該顧客が問い合わせ内容に関して有する知識のレベルを示す顧客レベルを取得する顧客レベル取得手順と、前記顧客から受け付けた問い合わせに対して参照される事例データについて、当該事例データを一意に識別するための事例識別情報を取得する事例識別情報取得手順と、前記最良補助データ保持手順によって保持された最良補助データのなかから、前記顧客レベル取得手順によって取得された顧客レベルおよび前記事例識別情報取得手順によって取得された事例識別情報が同一である最良補助データを取得した後に、当該最良補助データおよび前記事例データを用いて、オペレータを支援するための支援データを生成する支援データ生成手順と、をさらにコンピュータに実行させることを特徴とする。

また、本発明は、上記の発明において、前記事例データは、複数の手順ごとに、前記回答キーワードを含んだ回答文が配列されるものであって、前記支援キーワード抽出手順は、前記複数の手順ごとに、前記共通キーワードを検出した後に、前記共通キーワードと同じ手順内で発話され、かつ、前記回答キーワードと共通していない発話キーワードを支援キーワードとして抽出し、前記補助データ生成手順は、前記事例識別情報、顧客レベルおよび支援キーワードに加えて、前記支援キーワードがどの手順で発話されたかを一意に識別する支援手順識別情報をさらに含んだ補助データを生成し、前記支援データ生成手順は、前記最良補助データに含まれる支援手順識別情報に該当する手順の回答文と前記支援キーワードとが対応付けて所定の表示部に表示されるように、前記支援データを生成することを特徴とする。

また、本発明は、上記の発明において、前記補助データ生成手順によって生成された補助データのなかから、前記事例識別情報および顧客レベルが同一である補助データのうちで最良なものである最良補助データを保持する最良補助データ保持手順と、前記最良補助データ保持手順によって保持された最良補助データのなかから、前記補助データ生成手順によって新規に生成された補助データである新規補助データと前記事例識別情報および顧客レベルが同一である最良補助データを取得した後に、当該新規補助データと最良補助データとを比較して、当該新規補助データに係るオペレータのスキルを算出するスキル算出手順と、をさらにコンピュータに実行させることを特徴とする。

本発明によれば、所定の顧客から受け付けた問い合わせに対して所定の事例データを参照しながらオペレータが実際に応対した際の応対内容を記録した応対データから、当該オペレータが発話したキーワードである発話キーワードを抽出し、所定の事例データから、オペレータが顧客に対する回答として発話すべきキーワードである回答キーワードを抽出し、発話キーワードのなかから、回答キーワードと共通するキーワードである共通キーワードを検出した後、当該共通キーワードが発話された時刻の近傍で発話され、かつ、回答キーワードと共通していない発話キーワードを支援キーワードとして抽出し、所定の事例データを一意に識別するための事例識別情報、所定の顧客が問い合わせ内容に関して有する知識のレベルを示す顧客レベル、および、支援キーワードを含んだ補助データを生成するので、オペレータにおいて顧客レベルに応じた的確な回答を簡易に実現することが可能となる。すなわち、実際のオペレータの応答内容から、事例データに対して補足するべき支援キーワードを含む補助データを顧客レベルごとに生成するので、また、当該補助データについては手作業で作成するものではないので、オペレータにおいて補助データを利用することで顧客レベルに応じた的確な回答を簡易に実現することが可能となる。

また、本発明によれば、補助データのなかから、事例識別情報および顧客レベルが同一である補助データのうちで最良なものである最良補助データを保持し、最良補助データのなかから、新規に生成された補助データである新規補助データと事例識別情報および顧客レベルが同一である最良補助データを取得した後に、当該新規補助データが最良補助データよりも優れたものであるか否か判定し、新規補助データが最良補助データよりも優れたものであると判定された場合に、最良補助データに代えて、新規補助データを新たな最良補助データとして保持するので、オペレータにおいて顧客レベルに応じたより的確な回答を簡易に実現することが可能となる。すなわち、補助データを取捨選択することで有用な補助データのみが保持されるので、オペレータにおいて顧客レベルに応じたより的確な回答を簡易に実現することが可能となる。

また、本発明によれば、オペレータが現に応対している顧客について、当該顧客が問い合わせ内容に関して有する知識のレベルを示す顧客レベルを取得し、顧客から受け付けた問い合わせに対して参照される事例データについて、当該事例データを一意に識別するための事例識別情報を取得し、最良補助データのなかから、顧客レベルおよび事例識別情報が同一である最良補助データを取得した後に、当該最良補助データおよび前記事例データを用いて、オペレータを支援するための支援データを生成するので、オペレータにおいて支援データを参照させることで顧客レベルに応じた的確な回答を簡易に実現することが可能となる。

また、本発明によれば、事例データは、複数の手順ごとに、回答キーワードを含んだ回答文が配列されるものであって、複数の手順ごとに、共通キーワードを検出した後に、共通キーワードと同じ手順内で発話され、かつ、回答キーワードと共通していない発話キーワードを支援キーワードとして抽出し、事例識別情報、顧客レベルおよび支援キーワードに加えて、支援キーワードがどの手順で発話されたかを一意に識別する支援手順識別情報をさらに含んだ補助データを生成し、最良補助データに含まれる支援手順識別情報に該当する手順の回答文と支援キーワードとが対応付けて所定の表示部に表示されるように、支援データを生成するので、支援データを参照させることでオペレータに顧客レベルに応じたより的確な回答をさせることが可能となる。すなわち、支援キーワードと、当該支援キーワードが使用されるべき回答文とが対応付けられた支援データが生成されるので、オペレータにおいて支援データを参照させることで顧客レベルに応じたより的確な回答を簡易に実現することが可能となる。

また、本発明によれば、補助データのなかから、事例識別情報および顧客レベルが同一である補助データのうちで最良なものである最良補助データを保持し、最良補助データのなかから、新規に生成された補助データである新規補助データと事例識別情報および顧客レベルが同一である最良補助データを取得した後に、当該新規補助データと最良補助データとを比較して、当該新規補助データに係るオペレータのスキルを算出するので、オペレータのスキルにおいて的確な判定を簡易に実現することが可能となる。すなわち、例えば、最良補助データが含む支援キーワードの数と判定すべき補助データが含む支援キーワードの数とを比較することで説明が冗長であるか否かを判定できるので、オペレータのスキルにおいて的確な判定を簡易に実現することが可能となる。

以下に添付図面を参照して、この発明に係るオペレータ支援プログラム、オペレータ支援装置およびオペレータ支援方法の実施例を詳細に説明する。なお、以下では、実施例１に係る補助データ生成装置の概要および特徴、実施例１に係る補助データ生成装置の構成および処理の流れ、実施例１の効果を順に説明し、続いて、実施例２に係る補助データ生成装置、オペレータ支援装置、スキル判定装置、最後に他の実施例について説明する。

［補助データ生成装置の概要および特徴］
最初に、図１を用いて、実施例１に係る補助データ生成装置の概要および特徴を説明する。図１は、補助データ生成装置の概要および特徴を説明するための図である。

実施例１に係る補助データ生成装置は、コールセンタにおいて顧客から受け付けた問い合わせに対して事例データを参照しながら応対するオペレータを支援することを概要としており、オペレータにおいて顧客レベルに応じた的確な回答を簡易に実現する点を主たる特徴とする。

この主たる特徴を説明すると、補助データ生成装置は、所定の顧客から受け付けた問い合わせに対して所定の事例データを参照しながらオペレータが実際に応対した際の応対内容を記録した応対データから、オペレータが発話したキーワードである発話キーワードを抽出する。

例えば、補助データ生成装置は、図１に示すように、顧客から受け付けた問い合わせに対してオペレータが実際に応対した際の応対内容を記録した音声データ１から、「２つめ」、「ツールメニュー」、「インターネットオプション」、「３つめ」、「接続」および「ＬＡＮ」といった発話キーワードを抽出する（図１の（１）参照）。

そして、補助データ生成装置は、所定の事例データから、オペレータが顧客に対する回答として発話すべきキーワードである回答キーワードを抽出する。

例えば、補助データ生成装置は、図１に示すように、応対の際にオペレータが参照した事例データ２から、「ツールメニュー」、「インターネットオプション」、「接続」および「ＬＡＮ」といった回答キーワードを抽出する（図１の（２）参照）。

そして、補助データ生成装置は、発話キーワードのなかから、回答キーワードと共通するキーワードである共通キーワードを検出した後、共通キーワードが発話された時刻の近傍で発話され、かつ、回答キーワードと共通していない発話キーワードを支援キーワードとして抽出する。

例えば、補助データ生成装置は、図１に示すように、音声データ１から抽出した発話キーワードと、事例データ２から抽出した回答キーワードとをマッチングすることによって「ツールメニュー」、「インターネットオプション」、「接続」および「ＬＡＮ」を共通キーワードとして検出し（図１の（３）参照）、「ツールメニュー」の近傍で発話された「２つめ」、並びに、「接続」の近傍で発話された「３つめ」を支援キーワードとして抽出する（図１の（４）参照）。

最後に、補助データ生成装置は、所定の事例データを一意に識別するための事例識別情報、所定の顧客が問い合わせ内容に関して有する知識のレベルを示す顧客レベル、および、支援キーワードを含んだ補助データを生成する。

例えば、補助データ生成装置は、図１に示すように、支援キーワード「２つめ」および「３つめ」と、予め音声データに付与された顧客レベル「初級」と、事例データ２を一意に識別するための識別情報「０９０２」とを対応付けた補助データを生成し、記憶する。

このようなことから、実施例１に係る補助データ生成装置は、実際のオペレータの応答内容から、事例データに対して補足するべき支援キーワードを含む補助データを顧客レベルごとに生成するので、また、当該補助データについては手作業で作成するものではないので、上記した主たる特徴のとおり、オペレータにおいて顧客レベルに応じた的確な回答を簡易に実現することが可能となる。

［補助データ生成装置の構成］
次に、図２を用いて、図１に示した補助データ生成装置１０の構成を説明する。図２は、補助データ生成装置１０の構成を示すブロック図である。同図に示すように、この補助データ生成装置１０は、入力部２０と、記憶部３０と、制御部４０とから構成される。

入力部２０は、キーボードやマイクなどを備えて構成され、各種情報の入力を受付ける。例えば、入力部２０は、マイクによってオペレータとコールセンタに問い合わせてきた顧客との実際のやりとりなどを音声データとして受け付ける。

記憶部３０は、制御部４０による各種処理に用いるデータを記憶し、特に本発明に密接に関連するものとしては、応対データ記憶部３１と、事例データ記憶部３２と、発話キーワード記憶部３３と、検索結果記憶部３４と、回答キーワード記憶部３５と、支援キーワード記憶部３６と、補助データ記憶部３７とを備える。

応対データ記憶部３１は、コールセンタに問い合わせてきた顧客と、この顧客に応対したオペレータとの実際のやりとりを記録した応対データを記憶する。具体的には、応対データ記憶部３１は、入力部２０から、応対データと、顧客が問い合わせ内容に関して有する知識のレベルを示す顧客レベルと、問い合わせに対してオペレータが採用した事例データを一意に識別するための識別情報である採用事例データＩＤと、応対データを一意に識別するための識別情報である応対データＩＤとを受け取ると、図３に示すようにそれぞれを対応付けて記憶する。

つまり、例を挙げれば、図３に示すように、応対データ記憶部３１は、応対データＩＤ「１」と、顧客レベル「初級」と、採用事例データＩＤ「０９０２」と、オペレータ発話データ「ｏｐｅ＿１２３４．ｗａｖ」（実際のやりとりの音声データで、オペレータだけの声をひろったもの）と、顧客発話データ「ｃｕｓ＿１２３４．ｗａｖ」（実際のやりとりの音声データで、顧客だけの声をひろったもの）とを対応付けて記憶する。なお、ここでは便宜上、応答データがオペレータ発話データと、顧客発話データとで分かれているが、オペレータと顧客との一連のやりとりを記録したものでもよい。なお、図３は、応対データ記憶部３１が記憶する情報の例を示す図である。

事例データ記憶部３２は、オペレータが顧客の問い合わせに対して参照する事例データを記憶する。具体的には、事例データ記憶部３２は、事例データと、この事例データを一意に識別するための識別情報である事例データＩＤとを図４に示すように対応付けて記憶する。

つまり、例を挙げれば、図４に示すように、事例データ記憶部３２は、事例データＩＤ「０９０２」と、事例データ「ｓｅｔ＿ｕｐ．ｄｏｃ」（質問およびそれに対する回答が手順ごとに記述された電子文書）とを対応付けて記憶する。なお、図４は、事例データ記憶部３２が記憶する情報の例を示す図である。

発話キーワード記憶部３３は、後述する発話キーワード抽出部４１が応対データから抽出した発話キーワードを記憶する。具体的には、発話キーワード記憶部３３は、後述する発話キーワード抽出部４１から、発話キーワードと、応対データの中での発話キーワードどうしの相対的な位置関係を示す情報である発話時間と、応対データＩＤとを受け取ると、図５に示すようにそれぞれを対応付けて記憶する。

つまり、例を挙げれば、図５に示すように、発話キーワード記憶部３３は、応対データＩＤ「１」と、前述した応対データ記憶部３１が記憶するオペレータ発話データ「ｏｐｅ＿１２３４．ｗａｖ」の中で発話された発話キーワード「２つめ」、「ツールメニュー」などと、オペレータ発話データ「ｏｐｅ＿１２３４．ｗａｖ」の中での各発話キーワードの発話時間「００：３０」、「００：３５」などとを対応付けて記憶する。なお、図５は、発話キーワード記憶部３３が記憶する情報の例を示す図である。

検索結果記憶部３４は、後述する事例データ検索部４２によって検索された事例データを記憶する。具体的には、検索結果記憶部３４は、後述する事例データ検索部４２から、事例データと、応対データＩＤとを受け取ると、図６に示すようにそれぞれを対応付けて記憶する。つまり、例を挙げれば、図６に示すように、検索結果記憶部３４は、応対データＩＤ「１」と、事例データ「ｓｅｔ＿ｕｐ．ｄｏｃ」とを対応付けて記憶する。なお、図６は、検索結果記憶部３４が記憶する情報の例を示す図である。

回答キーワード記憶部３５は、後述する回答キーワード抽出部４３が事例データから抽出した回答キーワードを記憶する。具体的には、回答キーワード記憶部３５は、後述する回答キーワード抽出部４３から、回答キーワードと、その回答キーワードがどの手順に記載されているかを示す情報である手順番号と、応対データＩＤとを受け取ると、図７に示すようにそれぞれを対応付けて記憶する。

つまり、例を挙げれば、図７に示すように、回答キーワード記憶部３５は、応対データ「１」と、前述した検索結果記憶部が記憶する事例データ「ｓｅｔ＿ｕｐ．ｄｏｃ」に記載される回答キーワード「ツールメニュー」、「インターネットオプション」などと、それぞれの回答キーワードが記載されている手順番号「１」、「２」などとを対応付けて記憶する。なお、図７は、回答キーワード記憶部３５が記憶する情報の例を示す図である。

支援キーワード記憶部３６は、後述する支援キーワード抽出部４４によって抽出された支援キーワードを記憶する。具体的には、支援キーワード記憶部３６は、後述する支援キーワード抽出部４４から、支援キーワードと、応対データＩＤとを受け取ると、図８に示すようにそれぞれを対応付けて記憶する。

つまり、例を挙げれば、図８に示すように、支援キーワード記憶部３６は、応対データＩＤ「１」と、支援キーワード「２つめ」、「３つめ」などとを対応付けて記憶する。なお、図８は、支援キーワード記憶部３６が記憶する情報の例を示す図である。

補助データ記憶部３７は、後述する補助データ生成部４５によって生成された補助データを記憶する。具体的には、補助データ記憶部３７は、後述する補助データ生成部４５から、応対データＩＤ、顧客レベル、採用事例データＩＤ、共通キーワード、手順番号および支援キーワードが対応付けられた補助データを受け取ると、図９に示すように記憶する。

つまり、例を挙げれば、図９に示すように、補助データ記憶部３７は、応対データＩＤ「１」と、顧客レベル「初級」と、採用事例データＩＤ「０９０２」と、共通キーワード「ツールメニュー」、「インターネットオプション」などと、手順番号「１」、「２」などと、支援キーワード「２つめ」などが対応付けられた補助データを記憶する。なお、図９は、補助データ記憶部３７が記憶する情報の例を示す図である。

制御部４０は、補助データ生成装置１０を制御して各種処理を実行し、特に本発明に密接に関連するものとしては、発話キーワード抽出部４１と、事例データ検索部４２と、回答キーワード抽出部４３と、支援キーワード抽出部４４と、補助データ生成部４５とを備える。なお、発話キーワード抽出部４１は、特許請求の範囲に記載の「発話キーワード抽出手順」に対応し、回答キーワード抽出部４３は、同じく「回答キーワード抽出手順」に対応し、支援キーワード抽出部４４は、同じく「支援キーワード抽出手順」に対応し、補助データ生成部４５は、同じく「補助データ生成手順」に対応する。

発話キーワード抽出部４１は、所定の顧客から受け付けた問い合わせに対して所定の事例データを参照しながらオペレータが実際に応対した際の応対内容を記録した応対データから、オペレータが発話したキーワードである発話キーワードを抽出する。

具体的には、発話キーワード抽出部４１は、応対データ記憶部３１に応対データが格納されると、応対データ記憶部３１から応対データを読み出し、オペレータ発話データから発話キーワードを抽出するとともに、オペレータ発話データの中で発話キーワードが発話された時間である発話時間を抽出し、応対データＩＤと、発話キーワードと、発話時間とを発話キーワード記憶部３３に出力する。

例えば、発話キーワード抽出部４１は、図１０に示すように、応対データ記憶部３１から読み出した音声データ「ｏｐｅ＿１２３４．ｗａｖ」に対して音声認識技術などを用いて解析することで、「２つめ」、「ツールメニュー」（網掛けを施した語）などを発話キーワードとして抽出するとともに、それら発話キーワードの発話時間「００：３０」、「００：３５」などを同じく音声データ「ｏｐｅ＿１２３４．ｗａｖ」から抽出し、発話キーワード、発話時間および応対データＩＤ「１」を発話キーワード記憶部３３に出力する。なお、図１０は、発話キーワード抽出部４１が発話キーワードを抽出する例を示す図である。

事例データ検索部４２は、応対データ記憶部３１が記憶する事例データＩＤに基づいて事例データ記憶部３２から事例データを検索し、検索結果を検索結果記憶部３４に出力する。具体的には、事例データ検索部４２は、応対データ記憶部３１に応対データが格納されると、応対データ記憶部３１から応対データを読み出し、採用事例データＩＤに基づいて事例データ記憶部３２を検索し、該当する事例データを取得し、事例データと、応対データＩＤとを検索結果記憶部３４に出力する。

回答キーワード抽出部４３は、所定の事例データから、オペレータが顧客に対する回答として発話すべきキーワードである回答キーワードを抽出する。具体的には、回答キーワード抽出部４３は、検索結果記憶部３４に事例データが格納されると、検索結果記憶部３４から事例データを読み出し、事例データから回答キーワードを抽出するとともに、その回答キーワードが事例データの中でどの手順に記載されているかを示す情報である手順番号を抽出し、応対データＩＤと、回答キーワードと、手順番号とを回答キーワード記憶部３５に出力する。

例えば、回答キーワード抽出部４３は、図１１に示すように、検索結果記憶部３４から読み出した事例データ「ｓｅｔ＿ｕｐ．ｄｏｃ」に対して形態素解析技術などを用いて解析することで、「ツールメニュー」、「インターネットオプション」（網かけを施した語）などを回答キーワードとして抽出するとともに、それら回答キーワードが記載されている手順番号「１」、「２」などを抽出し、回答キーワード、手順番号および応対データＩＤ「１」を回答キーワード記憶部３５に出力する。なお、図１１は、回答キーワード抽出部４３が回答キーワードを抽出する例を示す図である。

支援キーワード抽出部４４は、発話キーワード抽出部４１によって抽出された発話キーワードのなかから、回答キーワード抽出部４３によって抽出された回答キーワードと共通するキーワードである共通キーワードを検出した後、共通キーワードが発話された時刻の近傍で発話され、かつ、回答キーワードと共通していない発話キーワードを支援キーワードとして抽出する。

具体的には、支援キーワード抽出部４４は、発話キーワード記憶部３３および回答キーワード記憶部３５に同じ応対データＩＤと対応付けられたデータが格納されると、発話キーワード記憶部３３と、回答キーワード記憶部３５とから、それぞれ発話キーワードおよび回答キーワードを読み出し、発話キーワードおよび回答キーワードをマッチングすることによって共通キーワードを検出し、共通キーワードの発話時間の近傍で発話され、かつ、発話キーワードのうち共通キーワードでないものを支援キーワードとして抽出し、応対データＩＤと、支援キーワードとを支援キーワード記憶部３６に出力する。

例えば、支援キーワード抽出部４４は、図１２に示すように、発話キーワード記憶部３３から読み出した「２つめ」、「ツールメニュー」などの発話キーワードと、回答キーワード記憶部３５から読み出した「ツールメニュー」、「インターネットオプション」などの回答キーワードとをマッチングすることによって、共通キーワード「ツールメニュー」、「インターネットオプション」などを検出し、かかる共通キーワードの発話時間「００：３５」、「００：５７」などの近傍で発話され、かつ、発話キーワードのうち共通キーワードでない「２つめ」、「３つめ」を支援キーワードとして抽出し、かかる支援キーワードおよび応対データ「１」を支援キーワード記憶部３６に出力する。なお、図１２は、支援キーワード抽出部４４が支援キーワードを抽出する例を示す図である。

補助データ生成部４５は、所定の事例データを一意に識別するための事例識別情報、所定の顧客が問い合わせ内容に関して有する知識のレベルを示す顧客レベル、および、支援キーワード抽出部４４によって抽出された支援キーワードを含んだ補助データを生成する。

具体的には、補助データ生成部４５は、応対データ記憶部３１と、発話キーワード記憶部３３と、回答キーワード記憶部３５と、支援キーワード記憶部３６とに同じ応対データＩＤと対応付けられたデータが格納されると、応対データ記憶部３１から応対データを、発話キーワード記憶部３３から発話キーワードを、回答キーワード記憶部３５から回答キーワードを、そして支援キーワード記憶部３６から支援キーワードを読み出し、応対データＩＤ、顧客レベル、採用事例データＩＤ、共通キーワード、手順番号および支援キーワードを対応付けた補助データを生成し、補助データ記憶部３７に出力する。

例えば、補助データ生成部４５は、図１３に示すように、支援キーワード記憶部３６から支援キーワードを読み出し、発話キーワード記憶部３３が記憶する「ツールメニュー」が共通キーワードであることを認識し、「ツールメニュー」の発話時間「００：３５」より前に発話された発話キーワード「２つめ」を「ツールメニュー」に対する支援キーワードとして認識する。なお、「インターネットオプション」については、「インターネットオプション」の発話時間「００：５７」から「ツールメニュー」の発話時間「００：３５」までに発話キーワードがないので「インターネットオプション」に対する支援キーワードはないものと認識される。

そして、補助データ生成部４５は、回答キーワード記憶部３５から回答キーワードを読み出し、共通キーワード「ツールメニュー」に対応する手順番号「１」を取得し、さらに、応対データ記憶部３１から発話キーワードや回答キーワードと同じ応対データＩＤに対応する応対データを読み出し、顧客レベル「初級」と、採用事例データＩＤ「０９０２」とを取得し、応対データＩＤ「１」、顧客レベル「初級」、採用事例データＩＤ「０９０２」、共通キーワード「ツールメニュー」、手順番号「１」および支援キーワード「２つめ」をそれぞれ対応付けて補助データを生成し、補助データ記憶部３７に出力する。なお、図１３は、補助データ生成部４５が補助データを生成する例を示す図である。

［補助データ生成装置による処理］
次に、図１４を用いて、補助データ生成装置１０による補助データ生成処理を説明する。図１４は、補助データ生成処理の流れを示すフローチャートである。

図１４に示すように、応対データ記憶部３１に応対データが格納されると（ステップＳ１４０１肯定）、発話キーワード抽出部４１は、応対データ記憶部３１から応対データを読み出して発話キーワードを抽出し（ステップＳ１４０２）、発話キーワード記憶部３３に発話キーワードを格納する（ステップＳ１４０３）。

一方、事例データ検索部４２は、応対データ記憶部３１から応対データを読み出して事例データＩＤを取得すると（ステップＳ１４０４）、当該事例データＩＤに基づいて事例データ記憶部３２を検索し（ステップＳ１４０５）、取得した事例データを検索結果記憶部３４に格納する（ステップＳ１４０６）。

そして、回答キーワード抽出部４３は、検索結果記憶部３４から事例データを読み出して回答キーワードを抽出し（ステップＳ１４０７）、回答キーワード記憶部３５に回答キーワードを格納する（ステップＳ１４０８）。

そして、支援キーワード抽出部４４は、発話キーワード記憶部３３および回答キーワード記憶部３５からそれぞれ発話キーワードおよび回答キーワードを読み出して支援キーワードを抽出し（ステップＳ１４０９）、支援キーワード記憶部３６に支援キーワードを格納する（ステップＳ１４１０）。

最後に、補助データ生成部４５は、応対データ記憶部３１から応対データを、発話キーワード記憶部３３から発話キーワードを、回答キーワード記憶部３５から回答キーワードを、そして支援キーワード記憶部３６から支援キーワードを読み出して補助データを生成し（ステップＳ１４１１）、補助データ記憶部３７に補助データを格納し（ステップＳ１４１２）、処理を終了する。

［実施例１の効果］
上記したように、実施例１によれば、オペレータ発話データから、発話キーワードを抽出し、事例データから、回答キーワードを抽出し、発話キーワードのなかから、回答キーワードと共通するキーワードである共通キーワードを検出した後、共通キーワードの発話時間より前に発話され、かつ、回答キーワードと共通していない発話キーワードを支援キーワードとして抽出し、採用事例データＩＤ、顧客レベルおよび支援キーワードを含んだ補助データを生成するので、オペレータにおいて顧客レベルに応じた的確な回答を簡易に実現することが可能となる。すなわち、実際のオペレータの応答内容から、事例データに対して補足するべき支援キーワードを含む補助データを顧客レベルごとに生成するので、また、補助データについては手作業で作成するものではないので、オペレータにおいて補助データを利用することで顧客レベルに応じた的確な回答を簡易に実現することが可能となる。

実施例１では、補助データ生成装置は、生成された補助データを次々に記憶するものとして説明したが、実施例２では、生成された補助データを取捨選択することで利用価値の高い優れた補助データを別個に記憶する補助データ生成装置を説明する。

［実施例２に係る補助データ生成装置の構成］
図１５を用いて、実施例２に係る補助データ生成装置５０の構成を説明する。図１５は、補助データ生成装置５０の構成を示すブロック図である。同図に示すように、この補助データ生成装置５０は、実施例１と同様、入力部２０と、記憶部３０と、制御部４０とから構成される。なお、実施例１と同じ動作をするものについては同じ番号を付して説明を省略し、以下では、最良補助データ記憶部３８と、最良補助データ登録部４６のみ説明を行う。なお、最良補助データ記憶部３８は、特許請求の範囲の「最良補助データ保持手順」に対応し、最良補助データ登録部４６は、同じく、「最良判定手順」および「最良補助データ更新手順」に対応する。

最良補助データ記憶部３８は、後述する最良補助データ登録部４６によって最良と判定された最良補助データを記憶する。具体的には、最良補助データ記憶部３８は、実施例１の補助データ記憶部３７と同様、応対データＩＤ、顧客レベル、採用事例データＩＤ、共通キーワード、手順番号および支援キーワードが対応付けられた最良補助データを記憶する。

最良補助データ登録部４６は、最良補助データ記憶部３８が記憶する最良補助データのうち、新規に生成された新規補助データと事例データＩＤおよび顧客レベルが同一である最良補助データを取得した後に、新規補助データが最良補助データよりも優れたものであるか否か判定し、新規補助データが最良補助データよりも優れたものであると判定された場合には、最良補助データ記憶部３８が記憶する最良補助データに代えて、新規補助データを新たな最良補助データとして登録する。なお、最良補助データ登録部４６は、新規補助データと事例データＩＤおよび顧客レベルが同一である最良補助データが最良補助データ記憶部３８に記憶されていない場合には、現時点でその新規補助データが最良補助データであるものとして、最良補助データ記憶部３８に登録する。

具体的には、最良補助データ登録部４６は、補助データ記憶部３７に新規補助データが格納されると、補助データ記憶部３７から新規補助データを読み出し、新規補助データに含まれる顧客レベルおよび採用事例データＩＤに基づいて、同じ顧客レベルおよび採用事例データを含む最良補助データがあるか否か最良補助データ記憶部３８に対して検索を行い、該当する最良補助データがない場合には、新規補助データを最良補助データとして最良補助データ記憶部３８に登録する。

一方、最良補助データ登録部４６は、該当する最良補助データがある場合には、両者に含まれる応対データＩＤに基づいて、応対データ記憶部３１から同じ応対データＩＤが対応付けられた応対データをそれぞれ読み出し、顧客発話データより顧客の相槌回数および発話継続時間を取得し、それらを比較することでどちらが最良であるかを判定し、最良である方を最良補助データとして登録する。なお、最良補助データ登録部４６による比較の手法としては、例えば、相槌回数については、顧客がオペレータの説明に納得していると相槌回数が多くなると考えられるので、相槌回数が多い方を最良であると判定し、また、例えば、発話継続時間については、オペレータの説明がよければ顧客はすぐに納得し、発話継続時間が短くなると考えられるので、発話継続時間が短いほうを最良であると判定する。

［最良補助データ登録処理］
次に、図１６を用いて、実施例２に係る補助データ生成装置５０による最良補助データ登録処理を説明する。図１６は、最良補助データ登録処理の流れを示すフローチャートである。

図１６に示すように、補助データ記憶部３７に新規補助データが格納されると（ステップＳ１６０１肯定）、最良補助データ登録部４６は、補助データ記憶部３７から新規補助データを読み出し（ステップＳ１６０２）、新規補助データに含まれる顧客レベルおよび採用事例データＩＤに基づいて、同じ顧客レベルおよび採用事例データを含む最良補助データがあるか否か最良補助データ記憶部３８に対して検索を行い（ステップＳ１６０３）、該当する最良補助データがない場合には（ステップＳ１６０４否定）、新規補助データを最良補助データとして最良補助データ記憶部３８に登録し（ステップＳ１６０６）、処理を終了する。

一方、最良補助データ登録部４６は、該当する最良補助データがある場合には（ステップＳ１６０４肯定）、応対データ記憶部３１から新規補助データおよび最良補助データに含まれる応対データＩＤに基づいて応対データをそれぞれ読み出し、顧客発話データより顧客の相槌回数および発話継続時間を取得し（ステップＳ１６０５）、それらを比較し、新規補助データの方が優れている場合には（ステップＳ１６０７肯定）、この新規補助データを新たな最良補助データとして登録し（ステップＳ１６０８）、最良補助データの方が優れている場合には（ステップＳ１６０７否定）、そのまま処理を終了する。

［実施例２の効果］
上記したように、実施例２によれば、最良補助データのなかから、新規に生成された補助データである新規補助データと事例データＩＤおよび顧客レベルが同一である最良補助データを取得した後に、新規補助データが最良補助データよりも優れたものであるか否かを判定し、新規補助データが最良補助データよりも優れたものであると判定された場合に、新規補助データを新たな最良補助データとして登録するので、オペレータにおいて顧客レベルに応じたより的確な回答を簡易に実現することが可能となる。すなわち、補助データを取捨選択することで有用な補助データのみが保持されるので、オペレータにおいて顧客レベルに応じたより的確な回答を簡易に実現することが可能となる。

実施例１または実施例２では、補助データあるいは最良補助データを生成して記憶するだけの補助データ生成装置を説明したが、実施例３では、補助データ生成装置が生成した最良補助データを実際に利用してオペレータを支援するオペレータ支援装置を説明する。

［オペレータ支援装置の構成］
図１７を用いて、オペレータ支援装置６０の構成を説明する。図１７は、オペレータ支援装置６０の構成を示すブロック図である。同図に示すように、このオペレータ支援装置６０は、入力部７０と、出力部８０と、入出力制御Ｉ／Ｆ部９０と、記憶部１００と、制御部１１０とから構成される。

入力部７０は、キーボードやマウスなどを備えて構成され、各種情報の入力を受付ける。例えば、入力部７０は、後述する顧客レベル取得部１１１に用いられる情報である顧客ＩＤや、後述する事例データ取得部１１３に用いられる検索キーワードなどをキーボードから受け付ける。

出力部８０は、ディスプレイを備えて構成され、各種情報を出力する。例えば、出力部８０は、後述する表示制御部１１５が出力した支援データをディスプレイに表示出力する（図２０参照）。

入出力制御Ｉ／Ｆ部９０は、これら入力部７０および出力部８０と、後述する記憶部１００および制御部１１０との間におけるデータ転送を制御する。

記憶部１００は、制御部１１０による各種処理に用いるデータを記憶し、特に本発明に密接に関連するものとしては、顧客データ記憶部１０１と、最良補助データ記憶部１０２と、事例データ記憶部１０３と、支援データ記憶部１０４とを備える。

顧客データ記憶部１０１は、顧客に関する情報である顧客データを記憶する。具体的には、顧客データ記憶部１０１は、顧客を一意に識別するための識別情報である顧客ＩＤと、顧客レベルとを図１８に示すように対応付けて記憶する。なお、顧客レベルと対応付ける情報についてはオペレータが顧客から聞くことによってその顧客を一意に識別できるものであればよく、顧客ＩＤの他に、例えば、顧客の氏名、年齢、住所、登録日などの組み合わせでもよい。

つまり、図１８に示すように、例えば、顧客データ記憶部１０１は、顧客ＩＤ「Ａ」と、顧客レベル「初級」とを対応付けて記憶する。なお、図１８は、顧客データ記憶部１０１が記憶する情報の例を示す図である。

最良補助データ記憶部１０２は、後述する最良補助データ取得部１１２によって取得された最良補助データを記憶する。具体的には、最良補助データ記憶部１０２は、実施例２の最良補助データ記憶部３８と同様、応対データＩＤ、顧客レベル、採用事例データＩＤ、共通キーワード、手順番号および支援キーワードが対応付けられた最良補助データを記憶する。

事例データ記憶部１０３は、後述する事例データ取得部１１３によって取得された事例データを記憶する。具体的には、事例データ記憶部１０３は、実施例１の事例データ記憶部３２と同様、事例データと、事例データＩＤとを対応付けて記憶する。

支援データ記憶部１０４は、後述する支援データ生成部１１４によって生成された支援データを記憶する。具体的には、支援データ記憶部１０４は、後述する支援データ生成部１１４から支援データを受け取り、記憶する。

制御部１１０は、オペレータ支援装置６０を制御して各種処理を実行し、特に本発明に密接に関連するものとしては、顧客レベル取得部１１１と、最良補助データ取得部１１２と、事例データ取得部１１３と、支援データ生成部１１４と、表示制御部１１５とを備える。なお、顧客レベル取得部１１１は、特許請求の範囲に記載の「顧客レベル取得手順」に対応し、事例データ取得部１１３は、同じく、「事例識別情報取得手順」に対応し、支援データ生成部１１４は、同じく「支援データ生成手順」に対応する。

顧客レベル取得部１１１は、オペレータが現に応対している顧客について、当該顧客が問い合わせ内容に関して有する知識のレベルを示す顧客レベルを取得する。具体的には、顧客レベル取得部１１１は、オペレータが入力した顧客ＩＤを入力部７０から受け取ると、当該顧客ＩＤに基づいて顧客データ記憶部１０１から顧客データを読み出し、顧客レベルを取得する。そして、顧客レベル取得部１１１は、取得した顧客レベルを後述する最良補助データ取得部１１２に出力する。

最良補助データ取得部１１２は、顧客レベルおよび事例データＩＤに基づいて最良補助データを取得する。具体的には、最良補助データ取得部１１２は、顧客レベル取得部１１１から顧客レベルを受け取り、後述する事例データ取得部１１３から事例データＩＤを受け取ると、顧客レベルおよび事例データＩＤに基づいて、最良補助データ記憶部３８から同じ顧客レベルおよび事例データＩＤを含む最良補助データを取得し、最良補助データ記憶部１０２に格納する。

事例データ取得部１１３は、事例データ記憶部３２から、顧客の問い合わせに適した事例データを取得する。具体的には、事例データ取得部１１３は、オペレータが入力した顧客の問い合わせに関する検索キーワードを入力部７０から受け取ると、検索キーワードに基づいて事例データ記憶部３２に対して検索を行い、顧客の問い合わせに適した事例データを事例データＩＤとともに取得し、事例データ記憶部１０３に格納する。

支援データ生成部１１４は、最良補助データおよび事例データを用いて、オペレータを支援するための支援データを生成する。具体的には、支援データ生成部１１４は、最良補助データ記憶部１０２に最良補助データが格納され、事例データ記憶部１０３に事例データが格納されると、最良補助データ記憶部１０２から最良補助データを読み出し、事例データ記憶部１０３から事例データを読み出すとともに、最良補助データに含まれる手順番号および支援キーワードに基づいて、事例データをベースに支援データを生成し、支援データ記憶部１０４に格納する。

例えば、支援データ生成部１１４は、図１９に示すように、事例データ３の手順「１」の回答文「ツールメニューを選択する」の横には、最良補助データに含まれる手順番号「１」に対応付けられた支援キーワード「２つめ」が表示されるように、また、事例データ３の手順「３」の回答文「接続を選択する」の横には、最良補助データに含まれる手順番号「３」に対応付けられた支援キーワード「３つめ」が表示されるように、事例データ３をベースに支援データ４を生成する。ここで、手順番号の情報は、支援キーワードの位置情報として扱われているが、その他にも、その手順が顧客に対して欠くべきではない有効手順であるということを示す情報としても扱うことができ（つまり、事例データにおける各手順の回答文の特徴は３つに分類でき、１つめは、顧客に対して欠くべきではなく、支援キーワードを補足すべきもの、２つめは、顧客に対して欠くべきではなく、特に支援キーワードを補足する必要のないもの、そして、３つめは、顧客に対して省略してもよいものである）、具体的な利用については実施例５で後述する。

表示制御部１１５は、支援データ生成部１１４によって生成された支援データを出力部８０へ出力し、ディスプレイに表示させる。具体的には、表示制御部１１５は、支援データ記憶部１０４に支援データが格納されると、支援データ記憶部１０４から支援データを読み出し、出力部８０に出力することでディスプレイに支援データを表示する。

例えば、表示制御部１１５は、図２０に示すように、出力部８０に支援データを出力することでディスプレイ５に支援データを表示させる。

［オペレータ支援装置による処理］
次に、図２１を用いて、オペレータ支援装置６０によるオペレータ支援処理を説明する。図２１は、オペレータ支援処理の流れを示すフローチャートである。

図２１に示すように、オペレータによって入力部７０に顧客ＩＤが入力されると（ステップＳ２１０１肯定）、顧客レベル取得部１１１は、入力部７０から顧客ＩＤを受け取り、顧客データ記憶部１０１から顧客レベルを取得する（ステップＳ２１０２）。なお、顧客レベル取得部１１１は、取得した顧客レベルを最良補助データ取得部１１２に出力する。

一方、オペレータによって入力部７０に検索キーワードが入力されると（ステップＳ２１０３肯定）、入力部７０から検索キーワードを受け付けた事例データ取得部１１３は、検索キーワードに基づいて事例データ記憶部３２から事例データＩＤとともに事例データを取得し（ステップＳ２１０４）、事例データＩＤおよび事例データを事例データ記憶部１０３に格納する（ステップＳ２１０５）。なお、事例データ取得部１１３は、取得した事例データＩＤを最良補助データ取得部１１２に出力する。

そして、最良補助データ取得部１１２は、顧客レベル取得部１１１から受け取った顧客レベル、並びに、事例データ取得部１１３から受け取った事例データＩＤに基づいて、最良補助データ記憶部３８から同じ顧客レベルおよび事例データＩＤを含む最良補助データを取得し（ステップＳ２１０６）、最良補助データ記憶部１０２に格納する（ステップＳ２１０７）。

そして、支援データ生成部１１４は、最良補助データ記憶部１０２から読み出した最良補助データと、事例データ記憶部１０３から読み出した事例データとを用いて支援データを生成し（ステップＳ２１０８）、支援データ記憶部１０４に格納する（ステップＳ２１０９）。

最後に、表示制御部１１５は、支援データ記憶部１０４から読み出した支援データを出力部８０に出力することで支援データをディスプレイに表示し（ステップＳ２１１０）、処理を終了する。

［実施例３の効果］
上記したように、実施例３によれば、オペレータが現に応対している顧客について、顧客レベルを取得し、顧客から受け付けた問い合わせに対して参照される事例データについて、事例データＩＤを取得し、最良補助データのなかから、顧客レベルおよび事例データＩＤが同一である最良補助データを取得した後に、最良補助データおよび事例データを用いて、オペレータを支援するための支援データを生成するので、オペレータにおいて支援データを参照させることで顧客レベルに応じた的確な回答を簡易に実現することが可能となる。

また、実施例３によれば、事例データは、複数の手順ごとに、回答キーワードを含んだ回答文が配列されるものであって、複数の手順ごとに、共通キーワードを検出した後に、共通キーワードと同じ手順内で発話され、かつ、回答キーワードと共通していない発話キーワードを支援キーワードとして抽出し、事例データＩＤ、顧客レベルおよび支援キーワードに加えて、手順番号をさらに含んだ補助データを生成し、最良補助データに含まれる手順番号に該当する手順の回答文と支援キーワードとが対応付けてディスプレイに表示されるように、支援データを生成するので、支援データを参照させることでオペレータに顧客レベルに応じたより的確な回答をさせることが可能となる。すなわち、支援キーワードと、当該支援キーワードが使用されるべき回答文とが対応付けられた支援データが生成されるので、オペレータにおいて支援データを参照させることで顧客レベルに応じたより的確な回答を簡易に実現することが可能となる。

また、実施例３によれば、顧客データを保持し、オペレータが現に応対している顧客について顧客データから、顧客の顧客レベルを算出して取得するので、応対データから顧客レベルを取得する手法に比較して、確実に顧客レベルを取得することが可能となる。なお、応対データから顧客レベルを取得する手法については、実施例５で後述する。

実施例３では、最良補助データを事例データに利用することでオペレータを支援するオペレータ支援装置を説明したが、実施例４では、最良補助データを補助データに利用することでオペレータのスキルを判定するスキル判定装置を説明する。

［スキル判定装置の構成］
図２２を用いて、スキル判定装置１２０の構成を説明する。図２２は、スキル判定装置１２０の構成を示すブロック図である。同図に示すように、このスキル判定装置１２０は、入力部１３０と、出力部１４０と、入出力制御Ｉ／Ｆ部１５０と、記憶部３０と、制御部４０とから構成される。なお、実施例１または実施例２と同じ動作をするものについては同じ番号を付して説明を省略し、以下では、判定メッセージ記憶部３９と、スキル判定部４７のみ説明を行う。なお、スキル判定部４７は、特許請求の範囲の「スキル算出手順」に対応する。

判定メッセージ記憶部３９は、後述するスキル判定部４７がオペレータのスキルを判定した判定結果とメッセージとの対応表を記憶する。具体的には、判定メッセージ記憶部３９は、判定の対象である補助データと最良補助データとに含まれる手順番号および支援キーワードに基づいて両者を比較し、説明に用いた手順が多いか、少ないか、もしくは同じかの３通りの判定結果と、支援キーワードの数が多いか、少ないか、もしくは同じかの３通りの判定結果との組み合わせである９通りの判定結果とそれぞれに対応する９通りのメッセージ、並びに、判定の対象である補助データが最良補助データよりも優れている場合の判定結果とそれに対応するメッセージを、図２３に示すように記憶する。

つまり、図２３に示すように、例えば、判定メッセージ記憶部３９は、オペレータのスキル判定において、説明に用いた手順が多く、支援キーワードの数が多いという判定結果と、それに対応するメッセージ「かなり説明が冗長のようです」とを対応付けて記憶する。

スキル判定部４７は、最良補助データのなかから、新規に生成された補助データである新規補助データと事例ＩＤおよび顧客レベルが同一である最良補助データを取得した後に、新規補助データと最良補助データとを比較して、新規補助データに係るオペレータのスキルを算出する。

具体的には、スキル判定部４７は、補助データ記憶部３７に新規補助データが格納されると、補助データ記憶部３７からかかる新規補助データを読み出し、事例データＩＤおよび顧客レベルに基づいて最良補助データ記憶部３８から事例ＩＤおよび顧客レベルが同一である最良補助データを読み出し、両者に含まれる応対データＩＤに基づいて、応対データ記憶部３１から同じ応対データＩＤを含む応対データをそれぞれ読み出し、顧客発話データより顧客の相槌回数および発話継続時間を取得し、それらを比較することでどちらが最良であるかを判定し、新規補助データが最良であると判定した場合には、その判定結果に対応するメッセージを判定メッセージ記憶部３９から読み出し、出力部１４０に出力することでメッセージをディスプレイに表示させる。

また、スキル判定部４７は、補助データが最良でないと判定した場合には、両者の手順番号および支援キーワードに基づいて９通りの判定を行い、それぞれの判定結果に対応するメッセージを判定メッセージ記憶部３９から読み出し、出力部１４０に出力することでディスプレイにメッセージを表示させる。

［スキル判定装置による処理］
次に、図２４を用いて、スキル判定装置１２０によるスキル判定処理を説明する。図２４は、スキル判定処理の流れを示すフローチャートである。

図２４に示すように、新規補助データが補助データ記憶部３７に格納されると（ステップＳ２４０１肯定）、スキル判定部４７は、かかる新規補助データに含まれる応対データＩＤと、最良補助データに含まれる応対データＩＤが対応付けられたそれぞれの応対データに基づいて両者を比較し（ステップＳ２４０２）、補助データの方が優れている場合には（ステップＳ２４０３肯定）、「問題なし」と判定し、その判定結果と対応するメッセージを表示する（ステップＳ２４２２）。

新規補助データの方が優れていない場合には（ステップＳ２４０３否定）、スキル判定部４７は、新規補助データおよび最良補助データに含まれる手順番号に基づいて、説明に用いた手順の数が同じか否かを判断する（ステップＳ２４０４）。そして、スキル判定部４７は、説明に用いた手順の数が同じである場合には（ステップＳ２４０４肯定）、次に新規補助データおよび最良補助データに含まれる支援キーワードに基づいて、支援キーワードの数が同じか否かを判断する（ステップＳ２４０５）。

そして、スキル判定部４７は、支援キーワードの数が同じである場合には（ステップＳ２４０５肯定）、説明に用いた手順の数が同じで、支援キーワードの数が同じであると判定し（ステップＳ２４０６）、その判定結果に対応するメッセージを表示する（ステップＳ２４２２）。

一方、スキル判定部４７は、支援キーワードの数が同じでない場合には（ステップＳ２４０５否定）、次に支援キーワードの数が多いか否かを判断し（ステップＳ２４０７）、支援キーワードの数が多い場合には（ステップＳ２４０７肯定）、説明に用いた手順の数が同じで、支援キーワードの数が多いと判定し（ステップＳ２４０９）、その判定結果に対応するメッセージを表示する（ステップＳ２４２２）。また、支援キーワードの数が少ない場合には（ステップＳ２４０７肯定）、スキル判定部４７は、説明に用いた手順の数が同じで、支援キーワードの数が少ないと判定し（ステップＳ２４０８）、その判定結果に対応するメッセージを表示する（ステップＳ２４２２）。

新規補助データおよび最良補助データに含まれる手順番号に基づいて、説明に用いた手順の数が同じか否かを判断する手順に戻ると（ステップＳ２４０４）、スキル判定部４７は、説明に用いた手順の数が同じでない場合には（ステップＳ２４０４否定）、次に説明に用いた手順の数が多いか否かを判断し（ステップＳ２４１５）、説明に用いた手順の数が少ない場合には（ステップＳ２４１５否定）、次に支援キーワードの数が同じか否か判断する（ステップＳ２４１０）。

そして、スキル判定部４７は、支援キーワードの数が同じである場合には（ステップＳ２４１０肯定）、説明に用いた手順の数が少なく、支援キーワードの数が同じであると判定し（ステップＳ２４１１）、その判定結果に対応するメッセージを表示する（ステップＳ２４２２）。

一方、スキル判定部４７は、支援キーワードの数が同じでない場合には（ステップＳ２４１０否定）、次に支援キーワードの数が多いか否かを判断し（ステップＳ２４１２）、支援キーワードの数が多い場合には（ステップＳ２４１２肯定）、説明に用いた手順の数が少なく、支援キーワードの数が多いと判定し（ステップＳ２４１４）、その判定結果に対応するメッセージを表示する（ステップＳ２４２２）。また、支援キーワードの数が少ない場合には（ステップＳ２４１２否定）、スキル判定部４７は、説明に用いた手順の数が少なく、支援キーワードの数が少ないと判定し（ステップＳ２４１３）、その判定結果に対応するメッセージを表示する（ステップＳ２４２２）。

新規補助データおよび最良補助データに含まれる手順番号に基づいて、説明に用いた手順の数が多いか否かを判断する手順に戻ると（ステップＳ２４１５）、スキル判定部４７は、説明に用いた手順の数が多い場合には（ステップＳ２４１５肯定）、次に支援キーワードの数が同じか否か判断する（ステップＳ２４１６）。

そして、スキル判定部４７は、支援キーワードの数が同じである場合には（ステップＳ２４１６肯定）、説明に用いた手順の数が多く、支援キーワードの数が同じであると判定し（ステップＳ２４１７）、その判定結果に対応するメッセージを表示する（ステップＳ２４２２）。

一方、スキル判定部４７は、支援キーワードの数が同じでない場合には（ステップＳ２４１６否定）、次に支援キーワードの数が多いか否かを判断し（ステップＳ２４１８）、支援キーワードの数が多い場合には（ステップＳ２４１８肯定）、説明に用いた手順の数が多く、支援キーワードの数が多いと判定し（ステップＳ２４２０）、その判定結果に対応するメッセージを表示する（ステップＳ２４２２）。また、支援キーワードの数が少ない場合には（ステップＳ２４１８否定）、スキル判定部４７は、説明に用いた手順の数が多く、支援キーワードの数が少ないと判定し（ステップＳ２４１９）、その判定結果に対応するメッセージを表示し（ステップＳ２４２２）、処理を終了する。

［実施例４の効果］
上記したように、実施例４によれば、最良補助データのなかから、新規に生成された補助データである新規補助データと事例データＩＤおよび顧客レベルが同一である最良補助データを取得した後に、新規補助データと最良補助データとを比較して、新規補助データに係るオペレータのスキルを算出するので、オペレータのスキルにおいて的確な判定を簡易に実現することが可能となる。すなわち、例えば、最良補助データが含む支援キーワードの数と判定すべき補助データが含む支援キーワードの数とを比較することで説明が冗長であるか否かを判定できるので、オペレータのスキルにおいて的確な判定を簡易に実現することが可能となる。

さて、これまで本発明の実施例について説明したが、本発明は上述した実施例以外にも、種々の異なる形態にて実施されてよいものである。そこで、以下に示すように、（１）〜（８）にそれぞれ区分けして異なる実施例を説明する。

（１）応対データ
上記の実施例１〜４では、応対データの例として音声データを挙げて説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、例えば、オペレータと顧客との対話に関するテキストデータでもよい。なお、その場合には、発話キーワード抽出部４１は、形態素解析技術などを用いて解析することで発話キーワードを抽出し、応対データの中での発話キーワードどうしの相対的な位置関係を示す情報として文頭からのバイト数を発話キーワードとともに抽出するようにしてもよい。

（２）事例データ
上記の実施例１〜４では、事例データの例として、手順ごとに回答文が配置されたものを挙げて説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、例えば、回答文が一文で示されたものでもよい。なお、その場合には、回答キーワード抽出部４３は、例えば、回答キーワードとともに、文頭からのバイト数を抽出し、支援データ生成部１１４は、そのバイト数に基づいて回答文で共通キーワードが現れる行の横に支援キーワードが表示されるような支援データを生成するようにしてもよい。

（３）最良判定
上記の実施例２では、新規補助データと最良補助データとの比較において、応対データに含まれる顧客発話データから取得される顧客の相槌回数や発話継続時間によって優劣を判定するように説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、例えば、応対データに顧客がオペレータの応対について実際に判定した点数を含ませ、それに基づいて優劣を判定するなど、何らかの手法により優劣を判定するものであれば、同様に本発明に適用することができる。

（４）回答文の表示
上記の実施例３では、手順番号の情報を、支援キーワードの位置情報としてのみ扱う場合を説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、支援キーワードの位置情報に加えて、その手順が顧客に対して欠くべきではない有効手順であるということを示す情報として扱うようにしてもよい。具体的には、手順番号の情報に基づいて、事例データの手順のうち、有効手順の回答文を他の手順の回答文とは異なる態様で表示させる。つまり、支援データ生成部１１４は、新規補助データに含まれる手順番号に基づいて、その手順番号の回答文を、色を変えて表示させたり、文字の大きさを変えて表示させたり、あるいは、その手順番号の回答文のみを表示させるような支援データを生成する。

こうすることによって、顧客の問い合わせに対する回答に際して有効な回答文が、例えば、目立って表示されるような支援データが生成されるので、オペレータにおいて顧客レベルに応じたより的確な回答を簡易に実現することが可能となる。

（５）顧客レベルの取得
上記の実施例３では、顧客レベルの取得において、オペレータが実際に顧客から顧客ＩＤを聞いてキーボードで入力し、顧客レベル取得部１１１がその顧客ＩＤに基づいて顧客データ記憶部１０１から顧客レベルを取得するように説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、例えば、顧客のオペレータとの対話をリアルタイムに音声認識技術などを用いて解析し、顧客の発言から専門用語が多く抽出された場合には、顧客レベルを上級と設定するようにしてもよい。

こうすることによって、顧客属性情報を保持して顧客レベルを取得する手法に比較して、登録されていない顧客でも顧客レベルを取得することが可能となる。

（６）スキル判定
上記の実施例４では、オペレータのスキル判定において、説明に用いた手順の数や支援キーワードの数の多さを基準に判定を行ったが、本発明はこれに限定されるものではなく、少なくとも支援キーワードを用いた基準によって判定を行うものであればよい。

（７）システム構成等
また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、例えば、事例データ検索部４２と回答キーワード抽出部４３を統合するなど、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。さらに、各装置にて行なわれる各処理機能は、その全部または任意の一部が、ＣＰＵおよび当該ＣＰＵにて解析実行されるプログラムにて実現され、あるいは、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現され得る。

また、上記文書中や図面中で示した処理手順、制御手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。例えば、オペレータ支援処理において、顧客レベルの取得と、事例データの取得との順序はどちらが先であってもよい。

（８）オペレータ支援プログラム
ところで、上記の実施例１〜４では、ハードウェアロジックによって各種の処理を実現する場合を説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、あらかじめ用意されたプログラムをコンピュータで実行することによって実現するようにしてもよい。そこで、以下では、図２５を用いて、上記の実施例１〜４に示した補助データ生成装置１０、補助データ生成装置５０、オペレータ支援装置６０およびスキル判定装置１２０と同様の機能を有するオペレータ支援プログラムを実行するコンピュータの一例を説明する。図２５は、オペレータ支援プログラムを実行するコンピュータを示す図である。

同図に示すように、コンピュータ１６０は、キーボード１６１、マイク１６２、ディスプレイ１６３、ＣＰＵ１６４、ＲＯＭ１６５、ＨＤＤ１６６、ＲＡＭ１６７およびバス１６８などで接続して構成される。

ＲＯＭ１６５には、上記の実施例１〜４に示した補助データ生成装置１０、補助データ生成装置５０、オペレータ支援装置６０およびスキル判定装置１２０と同様の機能を発揮するオペレータ支援プログラム、つまり、図２５に示すように、発話キーワード抽出プログラム１６５ａと、事例データ検索プログラム１６５ｂと、回答キーワード抽出プログラム１６５ｃと、支援キーワード抽出プログラム１６５ｄと、補助データ生成プログラム１６５ｅと、最良補助データ登録プログラム１６５ｆと、スキル判定プログラム１６５ｇと、顧客レベル取得プログラム１６５ｈと、最良補助データ取得プログラム１６５ｉと、事例データ取得プログラム１６５ｊと、支援データ生成プログラム１６５ｋと、表示制御プログラム１６５ｌとが予め記憶されている。なお、これらのプログラム１６５ａ〜１６５ｌについては、図２、図１５、図１７および図２２に示した補助データ生成装置１０、補助データ生成装置５０、オペレータ支援装置６０およびスキル判定装置１２０の各構成要素と同様、適宜統合または分散してもよい。

そして、ＣＰＵ１６４が、これらのプログラム１６５ａ〜１６５ｌをＲＯＭ１６５から読み出して実行することで、図２５に示すように、各プログラム１６５ａ〜１６５ｌは、発話キーワード抽出プロセス１６４ａ、事例データ検索プロセス１６４ｂ、回答キーワード抽出プロセス１６４ｃ、支援キーワード抽出プロセス１６４ｄ、補助データ生成プロセス１６４ｅ、最良補助データ登録プロセス１６４ｆ、スキル判定プロセス１６４ｇ、顧客レベル取得プロセス１６４ｈ、最良補助データ取得プロセス１６４ｉ、事例データ取得プロセス１６４ｊ、支援データ生成プロセス１６４ｋ、表示制御プロセス１６４ｌとして機能するようになる。なお、各プロセス１６４ａ〜１６４ｌは、図２、図１５、図１７および図２２に示した発話キーワード抽出部４１と、事例データ検索部４２と、回答キーワード抽出部４３と、支援キーワード抽出部４４と、補助データ生成部４５と、最良補助データ登録部４６と、スキル判定部４７と、顧客レベル取得部１１１と、最良補助データ取得部１１２と、事例データ取得部１１３と、支援データ生成部１１４と、表示制御部１１５にそれぞれ対応する。

また、ＨＤＤ１６６には、図２５に示すように、応対データテーブル１６６ａと、事例データテーブル１６６ｂと、補助データテーブル１６６ｃと、最良補助データテーブル１６６ｄと、判定メッセージテーブル１６６ｅと、顧客データテーブル１６６ｆとが設けられる。なお、応対データテーブル１６６ａと、事例データテーブル１６６ｂと、補助データテーブル１６６ｃと、最良補助データテーブル１６６ｄと、判定メッセージテーブル１６６ｅと、顧客データテーブル１６６ｆとは、図２、図１５、図１７および図２２に示した応対データ記憶部３１と、事例データ記憶部３２と、補助データ記憶部３７と、最良補助データ記憶部３８と、判定メッセージ記憶部３９と、顧客データ記憶部１０１にそれぞれ対応する。

そして、ＣＰＵ１６４は、応対データテーブル１６６ａと、事例データテーブル１６６ｂと、補助データテーブル１６６ｃと、最良補助データテーブル１６６ｄと、判定メッセージテーブル１６６ｅと、顧客データテーブル１６６ｆから応対データ１６７ａと、事例データ１６７ｂと、補助データ１６７ｃと、最良補助データ１６７ｄと、判定メッセージデータ１６７ｅと、顧客データ１６７ｆを読み出してＲＡＭ１６７に格納し、ＲＡＭ１６７に格納された応対データ１６７ａと、事例データ１６７ｂと、補助データ１６７ｃと、最良補助データ１６７ｄと、判定メッセージデータ１６７ｅと、顧客データ１６７ｆ、発話キーワードデータ１６７ｇと、回答キーワードデータ１６７ｈと、支援キーワードデータ１６７ｉと、支援データ１６７ｊとに基づいて補助データの生成、支援データの生成、あるいは、スキル判定などを実行する。

なお、上記した各プログラム１６５ａ〜１６５ｌについては、必ずしも最初からＲＯＭ１６５に記憶させておく必要はなく、例えば、コンピュータ１６０に挿入されるフレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯディスク、ＤＶＤディスク、光磁気ディスク、ＩＣカードなどの「可搬用の物理媒体」、または、コンピュータ１６０の内外に備えられるＨＤＤなどの「固定用の物理媒体」、さらには、公衆回線、インターネット、ＬＡＮ、ＷＡＮなどを介してコンピュータ１６０に接続される「他のコンピュータ（またはサーバ）」などに各プログラムを記憶させておき、コンピュータ１６０がこれらから各プログラムを読み出して実行するようにしてもよい。

（付記１）コールセンタにおいて顧客から受け付けた問い合わせに対して事例データを参照しながら応対するオペレータを支援する方法をコンピュータに実行させるオペレータ支援プログラムであって、
所定の顧客から受け付けた問い合わせに対して所定の事例データを参照しながら前記オペレータが実際に応対した際の応対内容を記録した応対データから、当該オペレータが発話したキーワードである発話キーワードを抽出する発話キーワード抽出手順と、
前記所定の事例データから、オペレータが顧客に対する回答として発話すべきキーワードである回答キーワードを抽出する回答キーワード抽出手順と、
前記発話キーワード抽出手順によって抽出された発話キーワードのなかから、前記回答キーワード抽出手順によって抽出された回答キーワードと共通するキーワードである共通キーワードを検出した後、当該共通キーワードが発話された時刻の近傍で発話され、かつ、前記回答キーワードと共通していない発話キーワードを支援キーワードとして抽出する支援キーワード抽出手順と、
前記所定の事例データを一意に識別するための事例識別情報、前記所定の顧客が問い合わせ内容に関して有する知識のレベルを示す顧客レベル、および、前記支援キーワード抽出手順によって抽出された支援キーワードを含んだ補助データを生成する補助データ生成手順と、
をコンピュータに実行させることを特徴とするオペレータ支援プログラム。

（付記２）前記補助データ生成手順によって生成された補助データのなかから、前記事例識別情報および顧客レベルが同一である補助データのうちで最良なものである最良補助データを保持する最良補助データ保持手順と、
前記最良補助データ保持手順によって保持された最良補助データのなかから、前記補助データ生成手順によって新規に生成された補助データである新規補助データと前記事例識別情報および顧客レベルが同一である最良補助データを取得した後に、当該新規補助データが最良補助データよりも優れたものであるか否か判定する最良判定手順と、
前記最良判定手順によって新規補助データが最良補助データよりも優れたものであると判定された場合に、前記最良補助データ保持手順によって保持された最良補助データに代えて、前記新規補助データを新たな最良補助データとして保持するように指示する最良補助データ更新手順と、
をさらにコンピュータに実行させることを特徴とする付記１に記載のオペレータ支援プログラム。

（付記３）オペレータが現に応対している顧客について、当該顧客が問い合わせ内容に関して有する知識のレベルを示す顧客レベルを取得する顧客レベル取得手順と、
前記顧客から受け付けた問い合わせに対して参照される事例データについて、当該事例データを一意に識別するための事例識別情報を取得する事例識別情報取得手順と、
前記最良補助データ保持手順によって保持された最良補助データのなかから、前記顧客レベル取得手順によって取得された顧客レベルおよび前記事例識別情報取得手順によって取得された事例識別情報が同一である最良補助データを取得した後に、当該最良補助データおよび前記事例データを用いて、オペレータを支援するための支援データを生成する支援データ生成手順と、
をさらにコンピュータに実行させることを特徴とする付記２に記載のオペレータ支援プログラム。

（付記４）前記事例データは、複数の手順ごとに、前記回答キーワードを含んだ回答文が配列されるものであって、
前記支援キーワード抽出手順は、前記複数の手順ごとに、前記共通キーワードを検出した後に、前記共通キーワードと同じ手順内で発話され、かつ、前記回答キーワードと共通していない発話キーワードを支援キーワードとして抽出し、
前記補助データ生成手順は、前記事例識別情報、顧客レベルおよび支援キーワードに加えて、前記支援キーワードがどの手順で発話されたかを一意に識別する支援手順識別情報をさらに含んだ補助データを生成し、
前記支援データ生成手順は、前記最良補助データに含まれる支援手順識別情報に該当する手順の回答文と前記支援キーワードとが対応付けて所定の表示部に表示されるように、前記支援データを生成することを特徴とする付記３に記載のオペレータ支援プログラム。

（付記５）前記補助データ生成手順は、前記事例識別情報、顧客レベル、支援キーワードおよび支援手順識別情報に加えて、前記支援キーワード抽出手順によって共通キーワードが検出された手順を一意に識別するとともに当該手順が前記事例データ内で有効な手順であることを示す有効手順識別情報をさらに含んだ補助データを生成し、
前記支援データ生成手順は、前記最良補助データに含まれる有効手順識別情報に該当する手順の回答文が、他の手順の回答文とは異なる態様で所定の表示部に表示されるように、前記支援データを生成することを特徴とする付記４に記載のオペレータ支援プログラム。

（付記６）前記顧客レベル取得手順は、前記オペレータが現に応対している際の応対内容を記録した応対データから、前記顧客の顧客レベルを算出して取得することを特徴とする付記３、４または５に記載のオペレータ支援プログラム。

（付記７）顧客の属性を示す顧客属性情報を保持する顧客属性情報保持手順をさらにコンピュータに実行させ、
前記顧客レベル取得手順は、前記オペレータが現に応対している顧客について前記顧客属性情報保持手順によって保持されている顧客属性情報から、前記顧客の顧客レベルを算出して取得することを特徴とする付記５に記載のオペレータ支援プログラム。

（付記８）前記補助データ生成手順によって生成された補助データのなかから、前記事例識別情報および顧客レベルが同一である補助データのうちで最良なものである最良補助データを保持する最良補助データ保持手順と、
前記最良補助データ保持手順によって保持された最良補助データのなかから、前記補助データ生成手順によって新規に生成された補助データである新規補助データと前記事例識別情報および顧客レベルが同一である最良補助データを取得した後に、当該新規補助データと最良補助データとを比較して、当該新規補助データに係るオペレータのスキルを算出するスキル算出手順と、
をさらにコンピュータに実行させることを特徴とする付記１に記載のオペレータ支援プログラム。

（付記９）コールセンタにおいて顧客から受け付けた問い合わせに対して事例データを参照しながら応対するオペレータを支援するオペレータ支援装置であって、
所定の顧客から受け付けた問い合わせに対して所定の事例データを参照しながら前記オペレータが実際に応対した際の応対内容を記録した応対データから、当該オペレータが発話したキーワードである発話キーワードを抽出する発話キーワード抽出手段と、
前記所定の事例データから、オペレータが顧客に対する回答として発話すべきキーワードである回答キーワードを抽出する回答キーワード抽出手段と、
前記発話キーワード抽出手段によって抽出された発話キーワードのなかから、前記回答キーワード抽出手段によって抽出された回答キーワードと共通するキーワードである共通キーワードを検出した後、当該共通キーワードが発話された時刻の近傍で発話され、かつ、前記回答キーワードと共通していない発話キーワードを支援キーワードとして抽出する支援キーワード抽出手段と、
前記所定の事例データを一意に識別するための事例識別情報、前記所定の顧客が問い合わせ内容に関して有する知識のレベルを示す顧客レベル、および、前記支援キーワード抽出手段によって抽出された支援キーワードを含んだ補助データを生成する補助データ生成手段と、
を備えたことを特徴とするオペレータ支援装置。

（付記１０）前記補助データ生成手段によって生成された補助データのなかから、前記事例識別情報および顧客レベルが同一である補助データのうちで最良なものである最良補助データを保持する最良補助データ保持手段と、
前記最良補助データ保持手段によって保持された最良補助データのなかから、前記補助データ生成手段によって新規に生成された補助データである新規補助データと前記事例識別情報および顧客レベルが同一である最良補助データを取得した後に、当該新規補助データが最良補助データよりも優れたものであるか否か判定する最良判定手段と、
前記最良判定手段によって新規補助データが最良補助データよりも優れたものであると判定された場合に、前記最良補助データ保持手段によって保持された最良補助データに代えて、前記新規補助データを新たな最良補助データとして保持するように指示する最良補助データ更新手段と、
をさらに備えたことを特徴とする付記９に記載のオペレータ支援装置。

（付記１１）オペレータが現に応対している顧客について、当該顧客が問い合わせ内容に関して有する知識のレベルを示す顧客レベルを取得する顧客レベル取得手段と、
前記顧客から受け付けた問い合わせに対して参照される事例データについて、当該事例データを一意に識別するための事例識別情報を取得する事例識別情報取得手段と、
前記最良補助データ保持手段によって保持された最良補助データのなかから、前記顧客レベル取得手段によって取得された顧客レベルおよび前記事例識別情報取得手段によって取得された事例識別情報が同一である最良補助データを取得した後に、当該最良補助データおよび前記事例データを用いて、オペレータを支援するための支援データを生成する支援データ生成手段と、
をさらに備えたことを特徴とする付記１０に記載のオペレータ支援装置。

（付記１２）前記事例データは、複数の手順ごとに、前記回答キーワードを含んだ回答文が配列されるものであって、
前記支援キーワード抽出手段は、前記複数の手順ごとに、前記共通キーワードを検出した後に、前記共通キーワードと同じ手順内で発話され、かつ、前記回答キーワードと共通していない発話キーワードを支援キーワードとして抽出し、
前記補助データ生成手段は、前記事例識別情報、顧客レベルおよび支援キーワードに加えて、前記支援キーワードがどの手順で発話されたかを一意に識別する支援手順識別情報をさらに含んだ補助データを生成し、
前記支援データ生成手段は、前記最良補助データに含まれる支援手順識別情報に該当する手順の回答文と前記支援キーワードとが対応付けて所定の表示部に表示されるように、前記支援データを生成することを特徴とする付記１１に記載のオペレータ支援装置。

（付記１３）コールセンタにおいて顧客から受け付けた問い合わせに対して事例データを参照しながら応対するオペレータを支援するオペレータ支援方法であって、
所定の顧客から受け付けた問い合わせに対して所定の事例データを参照しながら前記オペレータが実際に応対した際の応対内容を記録した応対データから、当該オペレータが発話したキーワードである発話キーワードを抽出する発話キーワード抽出工程と、
前記所定の事例データから、オペレータが顧客に対する回答として発話すべきキーワードである回答キーワードを抽出する回答キーワード抽出工程と、
前記発話キーワード抽出工程によって抽出された発話キーワードのなかから、前記回答キーワード抽出工程によって抽出された回答キーワードと共通するキーワードである共通キーワードを検出した後、当該共通キーワードが発話された時刻の近傍で発話され、かつ、前記回答キーワードと共通していない発話キーワードを支援キーワードとして抽出する支援キーワード抽出工程と、
前記所定の事例データを一意に識別するための事例識別情報、前記所定の顧客が問い合わせ内容に関して有する知識のレベルを示す顧客レベル、および、前記支援キーワード抽出工程によって抽出された支援キーワードを含んだ補助データを生成する補助データ生成工程と、
を含んだことを特徴とするオペレータ支援方法。

（付記１４）前記補助データ生成工程によって生成された補助データのなかから、前記事例識別情報および顧客レベルが同一である補助データのうちで最良なものである最良補助データを保持する最良補助データ保持工程と、
前記最良補助データ保持工程によって保持された最良補助データのなかから、前記補助データ生成工程によって新規に生成された補助データである新規補助データと前記事例識別情報および顧客レベルが同一である最良補助データを取得した後に、当該新規補助データが最良補助データよりも優れたものであるか否か判定する最良判定工程と、
前記最良判定工程によって新規補助データが最良補助データよりも優れたものであると判定された場合に、前記最良補助データ保持工程によって保持された最良補助データに代えて、前記新規補助データを新たな最良補助データとして保持するように指示する最良補助データ更新工程と、
をさらに含んだことを特徴とする付記１３に記載のオペレータ支援方法。

（付記１５）オペレータが現に応対している顧客について、当該顧客が問い合わせ内容に関して有する知識のレベルを示す顧客レベルを取得する顧客レベル取得工程と、
前記顧客から受け付けた問い合わせに対して参照される事例データについて、当該事例データを一意に識別するための事例識別情報を取得する事例識別情報取得工程と、
前記最良補助データ保持工程によって保持された最良補助データのなかから、前記顧客レベル取得工程によって取得された顧客レベルおよび前記事例識別情報取得工程によって取得された事例識別情報が同一である最良補助データを取得した後に、当該最良補助データおよび前記事例データを用いて、オペレータを支援するための支援データを生成する支援データ生成工程と、
をさらに含んだことを特徴とする付記１４に記載のオペレータ支援方法。

（付記１６）前記事例データは、複数の手順ごとに、前記回答キーワードを含んだ回答文が配列されるものであって、
前記支援キーワード抽出工程は、前記複数の手順ごとに、前記共通キーワードを検出した後に、前記共通キーワードと同じ手順内で発話され、かつ、前記回答キーワードと共通していない発話キーワードを支援キーワードとして抽出し、
前記補助データ生成工程は、前記事例識別情報、顧客レベルおよび支援キーワードに加えて、前記支援キーワードがどの手順で発話されたかを一意に識別する支援手順識別情報をさらに含んだ補助データを生成し、
前記支援データ生成工程は、前記最良補助データに含まれる支援手順識別情報に該当する手順の回答文と前記支援キーワードとが対応付けて所定の表示部に表示されるように、前記支援データを生成することを特徴とする付記１５に記載のオペレータ支援方法。

以上のように、本発明に係るオペレータ支援プログラム、オペレータ支援装置およびオペレータ支援方法は、コールセンタにおいて顧客から受け付けた問い合わせに対して事例データを参照しながら応対するオペレータを支援することに有用であり、特に、オペレータにおいて顧客レベルに応じた的確な回答を簡易に実現することに適する。

補助データ生成装置の概要と特徴を説明する図である。 補助データ生成装置の構成を示すブロック図である。 応対データ記憶部が記憶する情報の例を示す図である。 事例データ記憶部が記憶する情報の例を示す図である。 発話キーワード記憶部が記憶する情報の例を示す図である。 検索結果記憶部が記憶する情報の例を示す図である。 回答キーワード記憶部が記憶する情報の例を示す図である。 支援キーワード記憶部が記憶する情報の例を示す図である。 補助データ記憶部が記憶する情報の例を示す図である。 発話キーワード抽出部が発話キーワードを抽出する例を示す図である。 回答キーワード抽出部が回答キーワードを抽出する例を示す図である。 支援キーワード抽出部が支援キーワードを抽出する例を示す図である。 補助データ生成部が補助データを生成する例を示す図である。 補助データ生成処理の流れを示すフローチャートである。 補助データ生成装置の構成を示すブロック図である。 最良補助データ登録処理の流れを示すフローチャートである。 オペレータ支援装置の構成を示すブロック図である。 顧客データ記憶部が記憶する情報の例を示す図である。 支援データ生成部が生成する支援データの例を示す図である。 ディスプレイに出力される支援データの例を示す図である。 オペレータ支援処理の流れを示すフローチャートである。 スキル判定装置の構成を示すブロック図である。 判定メッセージ記憶部が記憶する情報の例を示す図である。 スキル判定処理の流れを示すフローチャートである。 オペレータ支援プログラムを実行するコンピュータを示す図である。

符号の説明

１ 音声データ
２ 事例データ
１０ 補助データ生成装置
２０ 入力部
３０ 記憶部
３１ 応対データ記憶部
３２ 事例データ記憶部
３３ 発話キーワード記憶部
３４ 検索結果記憶部
３５ 回答キーワード記憶部
３６ 支援キーワード記憶部
３７ 補助データ記憶部
４０ 制御部
４１ 発話キーワード抽出部
４２ 事例データ検索部
４３ 回答キーワード抽出部
４４ 支援キーワード抽出部
４５ 補助データ生成部

Claims (13)

1. コールセンタにおいて顧客から受け付けた問い合わせに対して事例データを参照しながら応対するオペレータを支援する方法をコンピュータに実行させるオペレータ支援プログラムであって、
   所定の顧客から受け付けた問い合わせに対して所定の事例データを参照しながら前記オペレータが実際に応対した際の応対内容を記録した応対データから、当該オペレータが発話したキーワードである発話キーワードを抽出する発話キーワード抽出手順と、
   前記所定の事例データから、オペレータが顧客に対する回答として発話すべきキーワードである回答キーワードを抽出する回答キーワード抽出手順と、
   前記発話キーワード抽出手順によって抽出された発話キーワードのなかから、前記回答キーワード抽出手順によって抽出された回答キーワードと共通するキーワードである共通キーワードを検出した後、当該共通キーワードが発話された時刻の近傍で発話され、かつ、前記回答キーワードと共通していない発話キーワードを支援キーワードとして抽出する支援キーワード抽出手順と、
   前記所定の事例データを一意に識別するための事例識別情報、前記所定の顧客が問い合わせ内容に関して有する知識のレベルを示す顧客レベル、および、前記支援キーワード抽出手順によって抽出された支援キーワードを含んだ補助データを生成する補助データ生成手順と、
   をコンピュータに実行させることを特徴とするオペレータ支援プログラム。
2. 前記補助データ生成手順によって生成された補助データのなかから、前記事例識別情報および顧客レベルが同一である補助データのうちで最良なものである最良補助データを保持する最良補助データ保持手順と、
   前記最良補助データ保持手順によって保持された最良補助データのなかから、前記補助データ生成手順によって新規に生成された補助データである新規補助データと前記事例識別情報および顧客レベルが同一である最良補助データを取得した後に、当該新規補助データが最良補助データよりも優れたものであるか否か判定する最良判定手順と、
   前記最良判定手順によって新規補助データが最良補助データよりも優れたものであると判定された場合に、前記最良補助データ保持手順によって保持された最良補助データに代えて、前記新規補助データを新たな最良補助データとして保持するように指示する最良補助データ更新手順と、
   をさらにコンピュータに実行させることを特徴とする請求項１に記載のオペレータ支援プログラム。
3. オペレータが現に応対している顧客について、当該顧客が問い合わせ内容に関して有する知識のレベルを示す顧客レベルを取得する顧客レベル取得手順と、
   前記顧客から受け付けた問い合わせに対して参照される事例データについて、当該事例データを一意に識別するための事例識別情報を取得する事例識別情報取得手順と、
   前記最良補助データ保持手順によって保持された最良補助データのなかから、前記顧客レベル取得手順によって取得された顧客レベルおよび前記事例識別情報取得手順によって取得された事例識別情報が同一である最良補助データを取得した後に、当該最良補助データおよび前記事例データを用いて、オペレータを支援するための支援データを生成する支援データ生成手順と、
   をさらにコンピュータに実行させることを特徴とする請求項２に記載のオペレータ支援プログラム。
4. 前記事例データは、複数の手順ごとに、前記回答キーワードを含んだ回答文が配列されるものであって、
   前記支援キーワード抽出手順は、前記複数の手順ごとに、前記共通キーワードを検出した後に、前記共通キーワードと同じ手順内で発話され、かつ、前記回答キーワードと共通していない発話キーワードを支援キーワードとして抽出し、
   前記補助データ生成手順は、前記事例識別情報、顧客レベルおよび支援キーワードに加えて、前記支援キーワードがどの手順で発話されたかを一意に識別する支援手順識別情報をさらに含んだ補助データを生成し、
   前記支援データ生成手順は、前記最良補助データに含まれる支援手順識別情報に該当する手順の回答文と前記支援キーワードとが対応付けて所定の表示部に表示されるように、前記支援データを生成することを特徴とする請求項３に記載のオペレータ支援プログラム。
5. 前記補助データ生成手順によって生成された補助データのなかから、前記事例識別情報および顧客レベルが同一である補助データのうちで最良なものである最良補助データを保持する最良補助データ保持手順と、
   前記最良補助データ保持手順によって保持された最良補助データのなかから、前記補助データ生成手順によって新規に生成された補助データである新規補助データと前記事例識別情報および顧客レベルが同一である最良補助データを取得した後に、当該新規補助データと最良補助データとを比較して、当該新規補助データに係るオペレータのスキルを算出するスキル算出手順と、
   をさらにコンピュータに実行させることを特徴とする請求項１に記載のオペレータ支援プログラム。
6. コールセンタにおいて顧客から受け付けた問い合わせに対して事例データを参照しながら応対するオペレータを支援するオペレータ支援装置であって、
   所定の顧客から受け付けた問い合わせに対して所定の事例データを参照しながら前記オペレータが実際に応対した際の応対内容を記録した応対データから、当該オペレータが発話したキーワードである発話キーワードを抽出する発話キーワード抽出手段と、
   前記所定の事例データから、オペレータが顧客に対する回答として発話すべきキーワードである回答キーワードを抽出する回答キーワード抽出手段と、
   前記発話キーワード抽出手段によって抽出された発話キーワードのなかから、前記回答キーワード抽出手段によって抽出された回答キーワードと共通するキーワードである共通キーワードを検出した後、当該共通キーワードが発話された時刻の近傍で発話され、かつ、前記回答キーワードと共通していない発話キーワードを支援キーワードとして抽出する支援キーワード抽出手段と、
   前記所定の事例データを一意に識別するための事例識別情報、前記所定の顧客が問い合わせ内容に関して有する知識のレベルを示す顧客レベル、および、前記支援キーワード抽出手段によって抽出された支援キーワードを含んだ補助データを生成する補助データ生成手段と、
   を備えたことを特徴とするオペレータ支援装置。
7. 前記補助データ生成手段によって生成された補助データのなかから、前記事例識別情報および顧客レベルが同一である補助データのうちで最良なものである最良補助データを保持する最良補助データ保持手段と、
   前記最良補助データ保持手段によって保持された最良補助データのなかから、前記補助データ生成手段によって新規に生成された補助データである新規補助データと前記事例識別情報および顧客レベルが同一である最良補助データを取得した後に、当該新規補助データが最良補助データよりも優れたものであるか否か判定する最良判定手段と、
   前記最良判定手段によって新規補助データが最良補助データよりも優れたものであると判定された場合に、前記最良補助データ保持手段によって保持された最良補助データに代えて、前記新規補助データを新たな最良補助データとして保持するように指示する最良補助データ更新手段と、
   をさらに備えたことを特徴とする請求項６に記載のオペレータ支援装置。
8. オペレータが現に応対している顧客について、当該顧客が問い合わせ内容に関して有する知識のレベルを示す顧客レベルを取得する顧客レベル取得手段と、
   前記顧客から受け付けた問い合わせに対して参照される事例データについて、当該事例データを一意に識別するための事例識別情報を取得する事例識別情報取得手段と、
   前記最良補助データ保持手段によって保持された最良補助データのなかから、前記顧客レベル取得手段によって取得された顧客レベルおよび前記事例識別情報取得手段によって取得された事例識別情報が同一である最良補助データを取得した後に、当該最良補助データおよび前記事例データを用いて、オペレータを支援するための支援データを生成する支援データ生成手段と、
   をさらに備えたことを特徴とする請求項７に記載のオペレータ支援装置。
9. 前記事例データは、複数の手順ごとに、前記回答キーワードを含んだ回答文が配列されるものであって、
   前記支援キーワード抽出手段は、前記複数の手順ごとに、前記共通キーワードを検出した後に、前記共通キーワードと同じ手順内で発話され、かつ、前記回答キーワードと共通していない発話キーワードを支援キーワードとして抽出し、
   前記補助データ生成手段は、前記事例識別情報、顧客レベルおよび支援キーワードに加えて、前記支援キーワードがどの手順で発話されたかを一意に識別する支援手順識別情報をさらに含んだ補助データを生成し、
   前記支援データ生成手段は、前記最良補助データに含まれる支援手順識別情報に該当する手順の回答文と前記支援キーワードとが対応付けて所定の表示部に表示されるように、前記支援データを生成することを特徴とする請求項８に記載のオペレータ支援装置。
10. コールセンタにおいて顧客から受け付けた問い合わせに対して事例データを参照しながら応対するオペレータを支援するオペレータ支援装置によるオペレータ支援方法であって、
    前記オペレータ支援装置が、
    所定の顧客から受け付けた問い合わせに対して所定の事例データを参照しながら前記オペレータが実際に応対した際の応対内容を記録した応対データから、当該オペレータが発話したキーワードである発話キーワードを抽出する発話キーワード抽出工程と、
    前記所定の事例データから、オペレータが顧客に対する回答として発話すべきキーワードである回答キーワードを抽出する回答キーワード抽出工程と、
    前記発話キーワード抽出工程によって抽出された発話キーワードのなかから、前記回答キーワード抽出工程によって抽出された回答キーワードと共通するキーワードである共通キーワードを検出した後、当該共通キーワードが発話された時刻の近傍で発話され、かつ、前記回答キーワードと共通していない発話キーワードを支援キーワードとして抽出する支援キーワード抽出工程と、
    前記所定の事例データを一意に識別するための事例識別情報、前記所定の顧客が問い合わせ内容に関して有する知識のレベルを示す顧客レベル、および、前記支援キーワード抽出工程によって抽出された支援キーワードを含んだ補助データを生成する補助データ生成工程と、
    を含んだことを特徴とするオペレータ支援方法。
11. 前記オペレータ支援装置が、
    前記補助データ生成工程によって生成された補助データのなかから、前記事例識別情報および顧客レベルが同一である補助データのうちで最良なものである最良補助データを保持する最良補助データ保持工程と、
    前記最良補助データ保持工程によって保持された最良補助データのなかから、前記補助データ生成工程によって新規に生成された補助データである新規補助データと前記事例識別情報および顧客レベルが同一である最良補助データを取得した後に、当該新規補助データが最良補助データよりも優れたものであるか否か判定する最良判定工程と、
    前記最良判定工程によって新規補助データが最良補助データよりも優れたものであると判定された場合に、前記最良補助データ保持工程によって保持された最良補助データに代えて、前記新規補助データを新たな最良補助データとして保持するように指示する最良補助データ更新工程と、
    をさらに含んだことを特徴とする請求項１０に記載のオペレータ支援方法。
12. 前記オペレータ支援装置が、
    オペレータが現に応対している顧客について、当該顧客が問い合わせ内容に関して有する知識のレベルを示す顧客レベルを取得する顧客レベル取得工程と、
    前記顧客から受け付けた問い合わせに対して参照される事例データについて、当該事例データを一意に識別するための事例識別情報を取得する事例識別情報取得工程と、
    前記最良補助データ保持工程によって保持された最良補助データのなかから、前記顧客レベル取得工程によって取得された顧客レベルおよび前記事例識別情報取得工程によって取得された事例識別情報が同一である最良補助データを取得した後に、当該最良補助データおよび前記事例データを用いて、オペレータを支援するための支援データを生成する支援データ生成工程と、
    をさらに含んだことを特徴とする請求項１１に記載のオペレータ支援方法。
13. 前記事例データは、複数の手順ごとに、前記回答キーワードを含んだ回答文が配列されるものであって、
    前記支援キーワード抽出工程は、前記複数の手順ごとに、前記共通キーワードを検出した後に、前記共通キーワードと同じ手順内で発話され、かつ、前記回答キーワードと共通していない発話キーワードを支援キーワードとして抽出し、
    前記補助データ生成工程は、前記事例識別情報、顧客レベルおよび支援キーワードに加えて、前記支援キーワードがどの手順で発話されたかを一意に識別する支援手順識別情報をさらに含んだ補助データを生成し、
    前記支援データ生成工程は、前記最良補助データに含まれる支援手順識別情報に該当する手順の回答文と前記支援キーワードとが対応付けて所定の表示部に表示されるように、前記支援データを生成することを特徴とする請求項１２に記載のオペレータ支援方法。

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