JP5956000B2 - 自然言語バンキング処理サーバ及び自然言語バンキング処理方法 - Google Patents

Description

本発明は、インターネットを介して入力された自然言語テキストを用いて、バンキング処理を行う自然言語バンキング処理サーバ及び自然言語バンキング処理方法に関する。

近年、銀行等の金融機関との取引を行う際に店舗窓口やＡＴＭを利用する代わりに、ネット・バンキングが広く利用されるようになってきた。しかし、既存のネット・バンキングのシステムは、銀行ごとに利用方法が異なり、ウェブフォームの入力の慣例が異なる、画面遷移が多く必要な機能が見つけにくい、ユーザＩＤやパスワード等のルールがまちまちである等、ある程度パソコンやウェブの知識がないと利用しにくいシステムとなっていることが多い。

このため、ウェブフォームヘの入力を特に必要とせず、送金や融資などの金融機関との取引をより簡単に行えるシステムが考えられている。例えば、特許文献１には、自動送金用サーバが、プッシュボタン電話機から送信されたトーンを解析し、出力されたデジタル情報とデータベース内の登録情報を基に利用者に対する融資の可否を判断し、利用者に入力を促したり、融資の可否等をアナウンスしたりするための音声生成手段とを備え、利用者は携帯電話等を利用してどこからでも送金の依頼をすることができるシステムが開示されている。

しかしながら、特許文献１のような方法においても、入力方法が携帯電話等のプッシュボタンになり、応答や操作ガイドが音声出力になっただけでは、金融機関ごとに操作がまちまちとなる可能性があり、また、口座を持つ金融機関ごとに入力操作が個々に必要である点においては変わりがない。

一方、Ｔｗｉｔｔｅｒ（登録商標）に代表されるミニブログは、ブログの一種であるが、自分が今、行っていることや雑感などを、簡単な文章でウェブ上に書き込むサービスのことである。ミニブログは、インスタント・メッセンジャ（ＩＭ）、ソーシャル・ネットワーキング・サービス（ＳＮＳ）、チャットなどの要素を重ね持ち、１００字程度の短いメッセージを、パソコンや携帯電話などからウェブ上に気軽に投稿し、リアルタイムに情報をやり取りしたり、共有したりすることができる。投稿内容が短いテキストであるため、更新が容易で、結果的にほぼリアルタイムなコミュニケーションが行われることが多いため、利用者はチャットをしているかのような体験が得られる。このような特徴によりミニブログは、パソコンの詳しい知識や、ウェブページの慣例等を知らなくとも、手軽に情報発信やコミュニケーションがとれることから、急速にユーザを増やしている。

特開２００４−１９９３５４号公報

このように、ミニブログ等（以下、「ミニブログ等」とは、ミニブログだけでなく、ＩＭ／チャット、ＳＮＳ、電子メールを含む総称とする）において、自然言語の文章をインターネット上で手軽に入力できることは、単に人間同士のコミュニケーション手段としてだけでなく、コンピュータとのコミュニケーション手段（入力手段及び応答手段）としても大きな可能性が考えられる。ユーザが毎日のように利用しているミニブログ等の画面から、インターネット上の様々なアプリケーションに対する操作や指示が直接できる可能性があるからである。そこで、本発明では、上記のようなネット・バンキングの課題及びミニブログ等の可能性に鑑み、ミニブログ等に入力した自然言語テキストをそのまま銀行等の金融機関のネット取引に利用することのできるシステムを提供することを目的とする。

上記課題を解決するため、本発明の自然言語バンキングシステムは、以下のような解決手段を提供する。
インターネットを介したバンキングシステムにおいて、自然言語で処理要求を受付ける自然言語バンキング処理サーバであって、前記インターネットに接続された自然言語入力手段から自然言語テキストを受信する自然言語受信手段と、前記受信した自然言語テキストを解析し、ユーザが登録したキーワードを格納したキーワードデータベースを用いて所定のキーワードを抽出する自然言語解析手段と、前記抽出したキーワードと、取引を行なおうとするユーザの登録情報に基づいて、銀行取引の要求データを生成し、ネットワークで接続された１又は複数の銀行のシステムに送信する処理要求生成手段と、を備え、前記自然言語解析手段は、前記受信した自然言語テキストを形態素解析し、単語に分解する形態素解析部と、キーワードを前記銀行取引に用いられる用語の種類ごとにカテゴリ分けして登録した前記キーワードデータベースに基づいて、前記所定のキーワードを抽出するキーワード抽出部とを有することを特徴とする。

本発明によれば、自然言語バンキング処理サーバがインターネットを介して受信した自然言語テキスト解析して、そのテキストに含まれた銀行に対する取引に関連するキーワードを抽出し、自然言語テキストを銀行のシステムに対する処理要求データに変換する。このような構成によって、ユーザは、各銀行のネットバンキング・システムにいちいちアクセスすることなく、インターネット上の様々な手段から自然言語テキストを入力するだけで銀行に対する取引を完了することができる。また、銀行の取引に用いられるキーワード群が予め登録されたキーワードデータベース（ＤＢ）を用いるので、それらのキーワードを自然言語テキストから抽出することで、自然言語テキストの解析及び銀行のシステムに対するコマンドに変換することが容易になる。

また、本発明の自然言語バンキング処理サーバは、前記取引の要求が完了した際に、前記ユーザへの返信のための自然言語テキストを生成する返信メッセージ生成手段を有するようにしてもよい。このような構成によれば、取引の要求が完了したときにも自然言語で返信することができる。

また、本発明の自然言語バンキング処理サーバの前記自然言語入力手段は、ミニブログ、インスタント・メッセンジャ、チャットシステム、電子メールのうちいずれか１つであるようにしてもよい。

このような構成によれば、インターネット上の自然言語入力手段として、Ｔｗｉｔｔｅｒ（登録商標）に代表されるミニブログ、インスタント・メッセンジャ（ＩＭ）、チャットシステム、ＳＮＳシステム、あるいは電子メールを利用することができる。そのため、ユーザは日ごろ利用するこれらのコミュニケーションツールを用い、あたかも人間にメッセージを送信する感覚で銀行のシステムに対する取引要求を発信することができる。

また、本発明の自然言語バンキング処理サーバは、前記キーワードのカテゴリには、振込先の口座を特定する宛先キーワード、金融取引における振込要求又は照会要求を表す命令キーワード、金額を表す金額キーワードのカテゴリを少なくとも含むようにしてもよい。

このような構成によれば、銀行の取引に用いられるキーワードを、振込か照会かを区別する命令、振込の宛先、取引金額などを表すカテゴリに分けて格納しているので、入力されたテキスト中の単語がどのカテゴリに属しているかを判断することで、銀行のシステムに対するコマンドを構成するデータの作成がさらに容易になる。

また、本発明の自然言語バンキング処理サーバは、前記振込要求の際に、前記宛先キーワードに対応した振込先情報に金額が登録されている場合は、前記登録された金額を毎月定額の振込金額として含んだ要求データを前記銀行のシステムに送信するようにしてもよい。

このような構成によれば、家賃や駐車場代のように毎月一定の金額を振り込むような場合には、その金額を毎回テキストで入力することなく、宛先キーワードを入力するだけで毎月一定額の振込を行なうことができる。

また、本発明の自然言語バンキング処理サーバは、前記照会要求の際に、前記照会要求と過去に照会した履歴情報を比較し、両者の差分を新規の照会要求データとして作成し、前記銀行のシステムに送信するようにしてもよい。

このような構成によれば、利用明細等の照会時に、照会した履歴をデータベースに保存しているので、新たな照会要求に対し、過去に照会したデータで対応できる部分については再度照会要求を発行せず、照会履歴にない部分（差分）だけを新たに照会要求を発行して、履歴にある部分と新たに照会した結果を合成し、ユーザに返信する。このようにすることで、銀行のシステムに対する照会の負荷を減少させることができる。

また、本発明の自然言語バンキング処理サーバは、前記宛先キーワードに対応する振込先は、所定の募金口座の情報を含み、前記自然言語入力手段の他のユーザに、募金のための振込を前記所定の募金口座に行わせるようにしてもよい。

このような構成によれば、宛先キーワードに対応する銀行口座を所定の募金のための口座として登録し、他のユーザに公開することで募金を集める手段として本システムを利用することができる。募金をするユーザは、本システムに登録された宛先キーワードと金額を自然言語で入力するだけでよい。これは、インターネット上の自然言語入力手段が他の多数のユーザとのコミュニケーション手段を提供する場合には特に有効である。

また、本発明の自然言語バンキング処理サーバは、下記のようなインターネット上のネット・バンキングにおける自然言語バンキング処理方法としても捉えることができ、上述したのと同様な作用効果を奏することができる。
インターネット上に存在する自然言語入力手段と、自然言語を処理する自然言語バンキング処理サーバと、銀行のシステムとが接続されたシステムにおける自然言語バンキング処理方法であって、前記自然言語入力手段が、ユーザが銀行取引のために入力した自然言語テキストを送信する段階と、前記自然言語バンキング処理サーバが、前記送信された自然言語テキストを受信する段階と、前記受信した自然言語テキストを解析し、ユーザが登録したキーワードを格納したキーワードデータベースを用いて所定のキーワードを抽出する段階と、前記抽出したキーワードと、取引を行なおうとするユーザの登録情報に基づいて、銀行取引の要求データを生成し、ネットワークで接続された１又は複数の前記銀行のシステムに送信する段階と、を有し、前記抽出する段階は、前記受信した自然言語テキストを形態素解析して単語に分解し、キーワードを前記銀行取引に用いられる用語の種類ごとにカテゴリ分けして登録した前記キーワードデータベースに基づいて、前記所定のキーワードを抽出することを含むことを特徴とする。

本発明によれば、ミニブログ等に入力した自然言語テキストをそのまま銀行等の金融機関のネット取引に利用できるシステムを提供することができる。ユーザは金融機関のウェブページにおける操作の手順を覚える必要がなく、いつも利用しているミニブログ等から、画面遷移も少なく振込等の指示を出すことができる。

本発明の第１の実施形態に係る自然言語バンキング処理サーバ１０のシステム構成および機能ブロックを示す図である。 自然言語テキストを銀行システムへの要求（コマンド）に変換するイメージを示す図である。 別の自然言語テキストを銀行システムへの要求（コマンド）に変換するイメージを示す図である。 本発明の第１の実施形態に係るキーワードＤＢ１２ｄの概略を示す図である。 本発明の第１の実施形態に係る振込先登録テーブル１４の一例を示す図である。 本発明の第１の実施形態に係る振込履歴ＤＢ１６の一例を示す図である。 本発明の第１の実施形態に係る自然言語バンキング処理サーバ１０による振込処理フローを示す図である。 本発明の第１の実施形態に係る振込送信メッセージと返信メッセージの例を示す図である。 本発明の第２の実施形態に係る自然言語バンキング処理サーバ１０のシステム構成および機能ブロックを示す図である。 本発明の第２の実施形態に係るキーワードＤＢ１２ｄヘの照会キーワードの追加を示す図である。 本発明の第２の実施形態に係る照会履歴ＤＢ１７の一例を示す図である。 本発明の第２の実施形態に係る自然言語バンキング処理サーバ１０による照会処理フローを示す図である。 本発明の第２の実施形態に係る照会送信メッセージと返信メッセージの例を示す図である。

以下、添付図面を参照して、本発明を実施するための形態（以下、実施形態）について詳細に説明する。なお、実施形態の説明の全体を通して同じ要素には同じ番号を付している。

図１は、本発明の第１の実施形態に係る自然言語バンキング処理サーバ１０のシステム構成および機能ブロックを示す図である。本発明が扱う金融機関のシステムは、以下、銀行システムを代表例として取り上げる。本システムは、システムの中核となる自然言語バンキング処理サーバ１０、自然言語バンキング処理サーバ１０とインターネット１９ａを介して接続されるミニブログ等の自然言語入力手段２０、及び自然言語バンキング処理サーバ１０と専用ネットワーク１９ｂを介して接続される従来の１又は複数の銀行システム３０から構成される。自然言語バンキング処理サーバ１０は、典型的には、銀行又は銀行団体が設立したサービス会社が提供することが考えられるが、サーバに接続される銀行システム３０は、同じ系列の銀行のシステムのみならず、他系列のシステムであってもよい。各銀行システム３０とのインターフェースの違いは、自然言語バンキング処理サーバ１０が吸収する。

自然言語バンキング処理サーバ１０は、インターネット１９ａを介して、ミニブログ等に入力された自然言語のテキストを受信する自然言語受信手段１１，受信した自然言語テキストを解析する自然言語解析手段１２，解析された自然言語テキストから銀行システム３０ヘの要求（コマンド又は命令）を生成して送信する処理要求生成手段１３，ユーザが予め登録した振込先の情報を格納した振込先登録テーブル１４，銀行システム３０からの処理完了通知を受信して、ミニブログ等へユーザへの返信メッセージを自然言語のテキストで生成する返信メッセージ生成手段１５，完了した振込の履歴情報を格納する振込履歴ＤＢ１６，及び生成された返信メッセージをミニブログ等の自然言語入力手段２０に送信する返信メッセージ送信手段１８から構成される。

さらに、自然言語解析手段１２は、自然言語テキストを単語に分解して、かつそれぞれの品詞を判別する形態素解析(Morphological Analysis）を行う形態素解析部１２ａ，形態素解析のための単語を品詞情報と共に格納した単語辞書１２ｂ，振込・照会等の銀行取引のためのキーワードを抽出するキーワード抽出部１２ｃ，及びそのキーワード群を格納したキーワードＤＢ１２ｄから構成される。形態素解析部１２ａと単語辞書１２ｂには、ＫＡＫＡＳＩ（かかし）や、「和布蕪（めかぶ）」、「茶筌」等、公知の形態素解析技術を用いてよい。

キーワード抽出部１２ｃは、形態素解析部１２ａによって、解析された自然言語の文章から、銀行取引に用いられるキ−ワードを抽出する。抽出するキーワードは、詳しくは後述するが、銀行取引に用いられる可能性のある単語の集まりであり、キーワードＤＢ１２ｄに予め登録されている。例えば、自然言語テキストに、「振込」や「送金」というキーワードが含まれていれば、所定の振込先への振込を要求するメッセージであると推定できる。

処理要求生成手段１３は、抽出されたキーワードから、銀行システム３０への処理要求命令（コマンド）を生成する。コマンドには処理に必要なデータが含まれる。例えば、処理要求が「振込」であれば、振込先を一意に識別できる単語（以降、「宛先キーワード」と呼ぶことにする）を自然言語テキストの中でサーチし、その宛先キーワードが振込先登録テーブル１４にあるかどうかを調べる。宛先キーワードは、人称名詞の他、任意の文字列であってよく、その文字列が、振込先登録テーブル１４において、実際の振込先の銀行口座の情報に紐付けされている。宛先キーワードが振込先登録テーブル１４に存在すれば、それが紐付けた口座情報を振込先として、銀行システムに対する振込要求データに含める。

返信メッセージ生成手段１５は、銀行システム３０からの処理完了通知を受けると、自然言語で返信メッセージを生成する際に、振込要求を出したときのテキスト情報と共に、完了した振込の情報を振込履歴ＤＢ１６に格納する。このように完了した振込要求を履歴に残すことで、後の照会処理に役立てることができる。また、返信メッセージの生成は、予め用意しておいた自然言語の返信メッセージの雛形（文章パターン）に、宛先キーワードや振込金額等の情報を埋め込んで生成される。返信メッセージ送信手段１８は、返信メッセージ生成手段１５によって生成された返信メッセージを、インターネットを介して、ミニブログ等の自然言語入力手段２０に送信する。

上記の機能構成は、あくまで一例であり、一つの機能手段や機能部を更に分割したり、複数の機能部をまとめて一つの機能部として構成してもよい。各機能部は、サーバ装置に内蔵されたＣＰＵ（Central Processing Unit）が、ＲＯＭ（Read Only Memory）またはハードディスク等の記憶装置に格納されたコンピュータ・プログラムを読み出し、ＣＰＵにより実行されたコンピュータ・プログラムが、記憶装置に格納されたデータベース（ＤＢ;Data Base)やメモリ上の記憶領域からテーブル等の必要なデータを読み書きし、場合によっては、関連するハードウェア（例えば、入出力装置、表示装置、通信インターフェース装置）を制御することによって実現される。また、本発明の実施形態におけるデータベース（ＤＢ）は、商用データベースであってよいが、単なるテーブルやファイルの集合体をも意味し、データベースの内部構造自体は問わない。

図２は、自然言語テキストを銀行システムへの要求（コマンド）に変換するイメージを示す図である。図示するように、自然言語テキスト４０には、一例として、「お父さんに１万円送って！」という簡単な文章が示されている。この文章を形態素解析部１２ａは、「お父さん」（名詞）、「に」（格助詞）、「１万円」（数詞）、「送って」（動詞命令形）、「！」（記号）のように単語（形態素）に分解する。このうち、「お父さん」、「１万円」、「送って」は、キーワードＤＢ１２ｄに登録された振込キーワードであるとする。振込キーワードとは、自然言語の文中で振込の際によく用いられるキーワードを予め定義したものである。キーワード抽出部１２ｃは、この振込キーワードを形態素解析された単語の中から見つけると、その前後の関係を調べる。「送って」は、キーワードＤＢ１２ｄの中で、命令（振込）を表す用語と登録されているので、まず、これを検出することができる。ここで、「！」は、命令の終わりを表す識別子（命令終端識別子）として予め定義しておく。命令終端識別子があることで、容易にコマンドの種類を識別できる。このようにして、自然言語テキスト４０は振込要求を行うものである、と判別できる。特に、「送って」は、振込命令キーワードと呼ばれる。なお、命令キーワードとなる品詞は、動詞に限らず名詞であってもよい。

次に、「お父さん」は、キーワードＤＢ１２ｄの中で、「宛先キーワード」として登録されており、その後ろにある目的対象を表す「に」（格助詞）を伴っていることから、振込先の識別子であると判別することができる。「お父さん」の後ろが、別の格助詞である「へ」であっても同様である。また、「１万円」は、キーワードＤＢ１２ｄの中で金額（円）を表す数詞であることから、金額キーワードとも呼ばれ、これを振込金額であると判別する。

以上のような解析結果を処理要求生成手段１３に伝えることで、処理要求生成手段１３は、振込要求データ６０を生成することができる。すなわち、図示するように、ユーザ登録情報５０から、振込元の銀行口座データ（銀行コード，店番，口座の種類，口座番号）を生成する。同様に、振込先登録テーブル１４から、振込先の銀行口座データ（銀行コード，店番，口座の種類，口座番号）を生成する。そして、先に解析した自然言語テキスト４０の中にキーワードＤＢ１２ｄに登録された金額キーワード（数詞）を検出すると、その中の数字を振込金額であると識別する。

ここで、例えば、「１万円を３月３日に送って！」等のように、数詞が複数含まれている場合であても、「円」又は「￥」記号などを伴っているものを金額と判断する。また、「口座残高が２万円以上あった場合には、１万円送って！」のように複雑な構文で金額が複数含まれている場合であっても、登録された動詞の命令形を直後に伴っているかどうかで振込金額であるかどうかを区別することができる。この例文の場合には、「送って！」の後ろに伴っている「１万円」を振込金額であると判断する。もっとも、このような条件付の複雑な構文をどこまでサポートするかは、キーワード抽出部１２ｃ、処理要求生成手段１３の設計に依存する。

図３は、別の自然言語テキストを銀行システムへの要求（コマンド）に変換するイメージを示す図である。この例では、自然言語テキスト４０として「３月分の駐車代振込み＃！」が示されている。ただし、この場合は、「＃！」が命令終端識別子として定義されているものとする。この例文では、「振込み＃！」が銀行システム３０に対する振込要求である旨の振込命令キーワードである。しかし、「駐車場代」が振込先の宛先キーワードであるが、振込金額を示す金額キーワードとしての数詞がない。「３月」は、数詞であるが、「円」又は「￥」を伴っていないので、金額キーワードであるとは認識されず、「その他キーワード」として認識される。「その他キーワード」は、振込命令生成の際の条件判断に用いられることが多いが、振込履歴ＤＢ１６の備考欄にも保存される。

この例文のように金額キーワードが文中に見つからない場合は、キーワード抽出部１２ｃ又は処理要求生成手段１３は、振込先登録テーブル１４の宛先キーワードのレコード中に定額情報が含まれているかどうかをチェックする。この例では、「駐車場代」は毎月決まった定額であるので、宛先キーワードのレコード中に１万５０００円のように定額情報として含ませることができる。もっとも、「３月分の駐車場代、２万円振込み＃！」と入力された場合には、入力テキストに記載された「２万円」のほうが定額情報１万５０００円よりも振込金額として優先されるとしてもよい。

図４は、本発明の第１の実施形態に係るキーワードＤＢ１２ｄの概略を示す図である。キーワードＤＢ１２ｄは、自然言語テキストから、銀行等の取引処理に用いられる可能性のあるキーワード群を格納したデータベースである。ここでは、振込に関するキーワードのみを示している。図示するように、キーワードはいくつかのカテゴリに分類される。カテゴリとしては、振込先を定義するキーワードである宛先キーワード１００ａ，振込の種類を表す種別キーワード１００ｂ，金融機関や店舗のリストである金融機関キーワード１００ｃ，振込金額等を表す金額キーワード１００ｄ，銀行システムに対する命令を定義する命令キーワード（１００ｅ），日時や期間を表す年月日キーワード１００ｆ等に分けられる。その他、条件判断でよく用いられるキーワードを条件キーワードとして定義してもよい。

これらのうち、命令キーワード１００ｅは、銀行システムに対する処理要求（コマンド）を定義するためのキーワードの集まりであり、特に重要である。そのため、他のキーワードと区別するため、先に説明した命令終端識別子と共に定義することが望ましい。命令終端識別子は、既に例にあげた「！」や「＃！」の他、任意に記号又はその組み合わせであってよい。図の例では、振込命令を示すキーワード（振込命令キーワード）として、「送金」、「振込」、「送って」等の振込動作に関連する名詞、あるいは動詞の命令形又は連用形が示されている。振込以外の命令キーワードについては、第２の実施形態で説明する。

宛先キーワード１００ａは、振込先のような取引先を一義的に示すことができるキーワードの集まりである。この例では、「お父さん」（実父）、「おばあちゃん」（実母）、「太郎」（長男）、「花子」（長女）等の人称名詞の他、「家賃」、「駐車場代」、「電気代」、「ガス代」等も振込先を一義的に定義できるので、宛先キーワードのカテゴリに含めている。後者の場合、複数の「家賃」などが存在する場合は、「家賃１」、「家賃２」のように定義してもよい。

種別キーワード１００ｂは、銀行システムに対する命令ではないが、振込の種類を分類するために使用される。また、金融機関キーワード１００ｃは、金融機関から提供されたすべての銀行名、支店名のキーワードの集まりである。金額キーワード１００ｄは、取引に用いられる金額を表すキーワード（主に数詞）の集まりである。年月日キーワード１００ｆは、振込みに関係する年月日に関するキーワードの集まりである。例えば、図３で説明した「３月分の駐車場代、振込み＃！」の「３月」や「今月の家賃を支払って＃！」の「今月」のように用いられ、命令の条件を定義したり（条件キーワード）、後の照会のため振込情報の備考欄に記載されたりするような情報である。なお、図４に示したキーワードは、ほんの一部であり、他に様々なキーワードを追加できることは言うまでもない。

図５は、本発明の第１の実施形態に係る振込先登録テーブル１４の一例を示す図である。図示するように、振込先登録テーブル１４は、宛先キーワード２００ａから振込先の口座情報を得るためのテーブルである。この例では、「おばあちゃん」、「太郎」、「花子」等に、それぞれの口座情報２００ｂが紐つけられている。既に述べたように、宛先キーワードは人称名詞の他、「家賃」等の一般名詞であってもよい。もちろん、振込先登録テーブル１４にない宛先に振り込むことも可能である。その場合は、振込先の口座情報を入力テキストに記述する。ただし、この場合は、宛先キーワードを特定の文字列で構成し、暗号のように使用することも可能である。例えば、入力する特定の文字列を所定のルールで変換したときに真の宛先キーワードとなるように定義する。簡単な例では、振込先を「Ａ銀行Ｂ支店 普通口座番号１２３４５６７」としたい場合は、銀行名と支店名を入れ替え、口座番号を反転させ、「Ｂ銀行Ａ支店 普通口座番号７６５４３２１」と入力する等である。このようにすることで、万一、ミニブログ等のユーザＩＤ，パスワードが漏洩しても、この暗号化ルールを知られない限り、不正に振込が行われることはない。このように、文字列で振込指示を出せることで、意外にも暗号化等のセキュリティの工夫をできる可能性が広がる。

図５のテーブル中、送金額２００ｃには、宛先によって振込金額が一定に定めることができる場合には、その金額を記載する。送金額２００ｃがブランクであることは、振込金額を宛先キーワードからは定められないので、自然言語入力テキスト中に金額キーワードが含まれていなければならないことを示す。なお、送金額２００ｃには必ずしも一つの金額でなく、種別キーワードごとに複数の金額を定義することができる。例えば、図示するように、「おばあちゃん」に振り込む金額は、種別キーワードが、「お祝い」の場合は５万円、種別キーワードが「誕生日」の場合は１万円が定額として定められている。また、振込指定日２００ｄで示すように、振込を毎月決まった日に実行するようにもできる。このようにすることで、家賃や駐車上代の振込要求を、ごく短いテキストで指示することができる（最も短い例では、「今月、家賃！」だけで振込を完了することもできる）。

図６は、本発明の第１の実施形態に係る振込履歴ＤＢ１６の一例を示す図である。振込履歴ＤＢ１６は、図示するように、宛先キーワード３００ｂで示す振込先へ振り込んだ金額と振込実行日を時系列に記録したテーブルである。その他、振込み時の詳細情報を記録してもよい。このように詳細な履歴を残すことで、後の照会や、障害があったときの原因究明に役立つ。図６のテーブルには、振込日３００ａ，宛先キーワード３００ｂ，振込先口座３００ｃ，振込金額３００ｄの他、振込要求の際の自然言語入力テキストに含まれたその他の関連する情報を、備考欄３００ｅに加えることを示している。また、後に照会を行った際に、その情報が参照されたかどうかを示す照会済フラグ３００ｆを加えてもよい。なお、照会要求がされた場合のシステムの動作については、第２の実施形態において詳しく説明する。

図７は、本発明の第１の実施形態に係る自然言語バンキング処理サーバ１０による振込処理フローを示す図である。まず、ミニブログ等の自然言語入力手段２０は、ステップＳ１０において、自然言語で入力されたメッセージを自然言語バンキング処理サーバ１０（以下、この図では単にサーバ１０と呼ぶことにする）に送信する。ここで例えば、自然言語入力手段２０がＴｗｉｔｔｅｒ（登録商標）の場合は、ダイレクトメッセージ（ＤＭ）を用いて、サーバ１０固有に定義された所定のアカウントに送信する。自然言語入力手段２０が電子メールである場合は、サーバ１０固有の所定のメールアドレスに送信する。また、自然言語入力手段２０がチャットシステムである場合は、サーバ１０固有の所定のチャットＩＤに送信する。その他の自然言語入力手段２０でも同様である。

サーバ１０は、ステップＳ１１において、この自然言語メッセージを受信すると、ステップＳ１２において、送信者のＩＤが本サービスのユーザ登録にあるかどうかをチェックし、ユーザ登録があれば、ステップＳ１３に処理を進める。ユーザ登録がなければ、所定のエラーメッセージを自然言語入力手段２０に返信して、処理を終了する。次にステップＳ１３において、サーバ１０は、受信したメッセージに対して自然言語解析を行う。自然言語解析とは、具体的には、先に説明したとおり、自然言語解析手段１２が、形態素解析部１２ａによって文を構成する単語に分解し、その単語の品詞及び単語間の係り受け関係を分析する。さらに、キーワード抽出部１２ｃによって、以降の振込命令の発行に必要なキーワードを抽出する（ステップＳ１４）。

キーワードの抽出の結果、振込命令キーワードが存在する場合は（ステップＳ１５；Ｙｅｓ）、ステップＳ１６に移り、振込先登録テーブル１４を読み出す。そして、抽出したキーワードや振込先登録テーブル１４を用いて、振込要求データを生成し（ステップＳ１７）、銀行システム３０に送信する（ステップＳ１８）。なお、ステップＳ１５において、振込命令キーワードが検知できない場合は（ステップＳ１５；Ｎｏ）、後述の図１２のステップＳ１４ａに飛び、振込以外の処理に移る。

銀行システム３０では、ステップＳ１９において、サーバ１０から振込要求データを受信すると、その要求データに誤りがないかどうか、及び要求元の登録データを認証する。認証がＯＫの場合は、その振込要求を実行する（ステップＳ２０）。そして、ステップＳ２１において、銀行システム３０が振込処理を正常に完了すると、完了通知をサーバ１０に送信する。残高不足等の場合は所定のエラー通知をサーバ１０に送信する。

サーバ１０は、ステップＳ２２において、完了通知を受信すると、返信メッセージを生成し（ステップＳ２３）、自然言語入力手段２０に返信メッセージを送信する（ステップＳ２４）。ここで、返信メッセージの生成は、銀行システム３０から受信した完了通知に含まれるデータ、及び振込要求データを作成した際のキーワードの情報を、予め登録した返信メッセージの雛形と合成することによって、自然言語で作成される。このとき振込履歴ＤＢ１６にも振込情報を記録するようにする（図示せず）。最後に、自然言語入力手段２０が、ステップＳ２５において、返信メッセージを受信することにより、振込が正常に完了したことを認識する。

図８は、本発明の第１の実施形態に係る振込送信メッセージと返信メッセージの例を示す図である。この図では、自然言語入力手段２０として、Ｔｗｉｔｔｅｒ（登録商標）のダイレクトメッセージ（ＤＭ）機能を利用した場合を示している。ただし、ユーザは、本システムを利用するための登録を既に済ませているとする。図示するように、＠ａｕｔｏＦｕｒｉｋｏｍｉが、自然言語バンキング処理サーバ１０にメッセージを送るためのアカウントであり、＠ｈａｓｅｇａｗａがこのユーザのアカウントである。ダイレクトメッセージ（ＤＭ）とは、フォロー（他のユーザの投稿を自分のタイムラインで表示できるように、ユーザを登録すること）されている特定のユーザに、第三者から見ることができないメッセージを直接送る機能である。通常、ＤＭは、メッセージを送る相手が自分をフォローしていれば、自分がその相手を必ずしもフォローしている必要はないが、本システムを利用するには相互にフォローしていることを必要条件とする。もっとも、ダイレクトメッセージ（ＤＭ）を使用せずとも、ツイート（ユーザから投稿される１４０字以内の文章のことで、それぞれに固有のＵＲＬが割り当てられる）を非公開で使用しても同じことができる。

なお、Ｔｗｉｔｔｅｒ（登録商標）の特徴を生かして、ツイートで特定の銀行口座番号を公開して、募金の窓口や集金に利用することもできる。この場合は、フォロワーが本システムを用いて振込要求を出すことになるが、振込の送信メッセージをできるだけ簡略化できるように、宛先キーワードを、募金を集めるユーザ側で登録しておいてもよい。例えば、「ＸＸ募金」という用語を宛先キーワードに登録しておけば、募金を行う者が、＠ａｕｔｏＦｕｒｉｋｏｍｉに、「ＸＸ募金に１０００円！」とツイートするだけでＸＸ募金に登録された口座に簡単に振込むことができる。

図８では、振込要求のためのいくつかの送信メッセージ（４００〜４０４）の例と、それぞれの送信メッセージに対して自然言語バンキング処理サーバ１０が生成した返信メッセージの例が示されている。例えば、送信メッセージ４００は、「太郎に仕送り！」と入力するだけで振込を完了できることを示している。既に説明したように、自然言語バンキング処理サーバ１０は、「太郎」という単語が宛先キーワードであること、及び金額キーワードを表す数詞がこの文に含まれていないことを検知すると、振込先登録テーブル１４から、「太郎」の銀行口座情報と定額振込金額（例えば１０万円とする）を読み出し、銀行システム３０に対する振込要求データを作成して、銀行システム３０に送信する。

そして、自然言語バンキング処理サーバ１０は、銀行システム３０からこの振込要求の完了を受信すると、返信メッセージ５００を生成する。ここで、返信メッセージの文章にはいくつかの文例パターンを用意しておき、ユーザのプロフィール情報、振込相手先の情報、振込内容の情報等が自然言語入力テキスト等から入手できる場合は、それらの情報に応じて、返信メッセージのパターンを変化させるようにしてもよい。このようにすることで、無味乾燥な返信メッセージでなく、ユーザは、本システムに対してフォロワーの一員のような親しみを感じることができる。例えば、図中の他の例で、送信メッセージ４０１には、「おばあちゃん」、「古希のお祝い」という情報を含んでいるので、返信メッセージ５０１では、それにふさわしい文面が選択されている。このような「温かみ」のある返信メッセージを作成することは、返信メッセージ生成手段１５が簡単な人工知能の機能を持つことで実現できる。

なお、このことは、図中の他の返信メッセージの例（５０２〜５０４）でも同様であるが、送信メッセージの内容を繰り返すだけでなく、確認のためにより分かりやすい情報に変換するなどの工夫を盛り込むことも可能である。例えば、返信メッセージ５０２では、送信メッセージ中の「今月分」をオウム返しにせず、振込要求のあった日を判断して、「３月分」と置き換えて返信している。また、送信メッセージの「家賃」を「家賃８万円」と置き換えて返信している。また、送信メッセージ４０３のように、振込日を指定することも可能である（この例では「３月末日」と指定されている）。もちろん、返信メッセージ５０４のように必要な項目だけを列挙するような返信メッセージのパターンがあってもよい。なお、図示していないが、ユーザの振込元の登録口座が複数ある場合には、どの口座から振込むかを指定することもできる。その場合は、「口座１から〜に〜円振込！」のような送信メッセージを入力すればよい。

図９は、本発明の第２の実施形態に係る自然言語バンキング処理サーバ１０のシステム構成および機能ブロックを示す図である。第２の実施形態では、銀行システムに対する振込要求でなく、口座残高や利用明細の照会要求の場面について説明することにする。ただし、照会処理についての機能ブロックも、基本的には、図１で説明した振込処理の場合の機能ブロックと大きな差はないので、以下では図１と異なる部分についてのみ説明する。

図９と図１の違いは、処理要求生成手段１３が照会要求データを生成する際に参照する（読み出す）データベース（テーブル）は、振込先登録テーブル１４でなく、振込履歴ＤＢ１６であり、返信メッセージ生成手段１５が読み書きする（更新または参照）データベースは、照会履歴ＤＢ１７である点である。返信メッセージ生成手段１５は、振込履歴ＤＢ１６も参照することがある。振込履歴ＤＢ１６は、本システムで振り込んだ際のテキスト情報がすべて記録されている。照会時に処理要求生成手段１３または返信メッセージ生成手段１５が振込履歴ＤＢ１６を参照するのは、過去に振込んだ詳細なテキスト情報を参照できるようにするためである。また、処理要求生成手段１３が照会履歴ＤＢ１７も参照するのは、過去に照会した情報を再利用できることがあるためである。

通常のネット・バンキングでは、過去の利用明細等を参照する照会条件は、システムが用意したメニューの中からしか選択できない。例えば、「今月分」，「先月分」，「○月○日から○月○日まで」，「未照会の案件」，「最新の１０件」等である。しかし、本システムでは、振込要求や照会要求がすべてテキストで行なわれることを生かして、任意の照会条件（検索条件）を作成することができる。例えば、「１万円以上の支払いだけすべて照会！」とか、「先月払った電気、ガス、水道の合計は集計して！」とか、「過去１年間のクレジットカードの利用総額はいくら？」といった自由な照会が可能である。

他の具体例については後述の図１３にも示すが、このようにすることが可能なのは、振込履歴ＤＢ１６に振込み時の詳細なテキスト情報を格納しているからである。また、照会要求時にも過去の照会履歴を参照するのは、未照会のもののみを照会といった要求に対応する以外にも、今回の照会要求の中に過去に照会済みの情報が一部でも含まれていれば、それを利用することで照会の負荷を軽減できるからである。例えば、今回の照会が「過去１年間の利用明細」であったとし、すでに先月分までの照会履歴が照会履歴ＤＢ１７に残っていれば、今月分の照会のみを銀行システム３０に照会して先月分までのデータと合成すればよい。もちろん、このような詳細な個人情報は不正流出防止のため十分なセキュリティ管理が施されるのはいうまでもない。

図１０は、本発明の第２の実施形態に係るキーワードＤＢ１２ｄヘの照会キーワードの追加を示す図である。既に説明した図４では、振込処理に関するキーワードをカテゴリ別にあげたが、図１０では、これらのキーワードに、「照会」に関するキーワード（以降これらを「照会キーワード」と呼ぶことがある）群を追加している。図では下線で示した単語が照会処理のために追加されたものである。例えば、種別キーワード１００ｂには、「利用明細」，「口座残高」が追加されている。金額キーワード１００ｄには、「円」を含んだ語だけでなく「以上」，「以下」といった条件を表す単語が追加されている。命令終端識別子には、「？」が追加されている。

また、命令キーワード１００ｅには、当然のことながら、照会や検索を暗示するような用語（照会命令キーワード）が追加される。さらに、年月日キーワード１００ｆには、「先月」，「先々月」，「昨年」，「先週」，「先々週」など過去を表す単語が追加されている。いずれも、振込時ではなく、照会（検索）条件に用いられる用語である。キーワードＤＢ１２ｄ、このようなキーワードを追加するだけで、他の処理にも対応できる。例えば、振込、照会以外にも、「登録」，「変更」，「停止」等のキーワードを追加すれば、本サービスへの登録情報を一部変更、停止できるような機能も追加できる。もちろん、キーワード自身を追加できるようにしてもよい。このようにすれば、ユーザが普段用いている言葉で本システムに対して要求を出すことができるようになる。追加するキーワードは、方言やギャル語等、ある地域やコミュニティ独特な言葉であってもよい。

図１１は、本発明の第２の実施形態に係る照会履歴ＤＢ１７の一例を示す図である。照会履歴ＤＢ１７は、既に説明したが、ユーザが過去に照会した履歴を記録したものである。この履歴情報には、図示するように、取引日６００ａ，取引種６００ｂ，取引先６００ｃ，取引金額６００ｄ，振込履歴６００ｅ，照会履歴６００ｆ等が含まれる。照会履歴６００ｆが「あり」となっているものは、過去に照会されたことのあるデータであることを示し、再度の照会要求があった場合には、銀行システム３０に照会要求を出さずともこの履歴情報から返信することができる。また、振込履歴６００ｅを設けているのは、振込履歴６００ｅに「あり」となっている取引には、その振込時に使用したテキスト情報を含めるようにするためである。あるいは、振込時のテキスト情報にリンクを張るようにしてもよい。このようにすることで、照会や検索に、振込時のテキスト情報を利用することができる。

図１２は、本発明の第２の実施形態に係る自然言語バンキング処理サーバによる照会処理フローを示す図である。この図は、照会処理要求を受けたときに自然言語バンキング処理サーバ１０が行う処理を示したものである。ステップＳ１０からステップＳ１３までは、図７と同じである。ステップＳ１４ａ以降が照会処理で異なる部分であるが、図７で自然言語メッセージが振込命令キーワードを含んでいない場合（ステップＳ１５；Ｎｏ）から、本図のステップＳ１４ａに繋がっていると考えてもよい。

自然言語バンキング処理サーバ１０は、受信した自然言語メッセージを解析し、ステップＳ１４ａにおいて、照会キーワードがない場合は、サポートする命令キーワードがないとして、自然言語入力手段２０にエラーメッセージを返信する。照会キーワードがあると、ステップＳ１５ａに処理を進み、照会履歴があるかどうかをチェックする。具体的には、照会履歴ＤＢ１７を読み出し、同じキーワードをもつ過去の照会履歴があるかどうかを調べる。過去の履歴があれば、ステップＳ１６ａにおいて、過去の照会履歴の情報と今回の照会要求の差分を抽出する。例えば、今回の照会が「過去１年間の利用明細」であったとし、すでに先月分までの照会履歴が照会履歴ＤＢ１７にあれば、今月分の照会のみを銀行システム３０に照会して先月分までのデータと合成する。

次に、ステップＳ１７ａにおいて、過去に履歴データがあればその一部または全部のデータを利用し、過去に履歴データがなければ新しく照会要求データを生成する。そして、このように生成した照会要求データを銀行システム３０に送信する（ステップＳ１８ａ）。銀行システム３０では、照会要求データを受信すると、これを実行し、完了通知を送信する（ステップＳ１９ａ，Ｓ２０ａ，Ｓ２１）。以降の処理（ステップＳ２２〜Ｓ２５）は、図７の場合と同様なので説明は省略する。

図１３は、本発明の第２の実施形態に係る照会送信メッセージと返信メッセージの例を示す図である。この図では、照会要求に対する典型的な送信メッセージと返信メッセージの例を示す。送信メッセージ４０５は、口座残高の照会要求である。それ対する返信メッセージ５０５は、ユーザの銀行口座の照会完了時の日時と共に図のように返信する。ユーザの銀行口座が複数の場合は、送信メッセージの中にその銀行口座を特定できるキーワードを含ませる。すべての銀行口座の残高を調べたい場合は、「すべて」と指定する。

送信メッセージ４０６は、利用明細の照会要求である。利用明細照会時には、通常、その期間を指定するが、この例では、「１月１日から本日まで」と指定されている。期間を指定しない場合は、所定のデフォルトの期間を用いる。

送信メッセージ４０７は、過去の電気代を集計するための照会要求である。自然言語バンキング処理サーバ１０は、この「電気代」というキーワードを頼りに、過去１年間の振込履歴ＤＢ１６を検索し、該当するデータを抽出して集計する。この場合、集計できるのは、本システムを利用した振込だけであるが、口座振替のような自動引き落しの場合には、別のキーワードを用いて集計することも可能である。例えば、「トウキョウデンリョク」や「デンキダイ」等は、自動振替の口座引き落し情報にも含まれるのでこれをキ−ワードにして集計することもできる。

送信メッセージ４０８は、「１年」，「１０万円以上」，「支払い」という照会条件を付加した例である。「１年」，「以上」，「支払い」というキーワードは、図１０で説明したキーワードＤＢ１２ｄに含まれているので、このような検索も可能となる。具体的には、過去の１年間の利用明細から、取引種が、支払（振込）の部分を抽出し、さらに取引金額が１００，０００円以上のものを集めるだけである。支払いがすべて本システムからの振込である場合には、銀行システム３０に照会要求を行わずとも、振込履歴ＤＢ１６を検索するだけでよい。このように本発明の自然言語を利用したバンキングシステムは、従来のネット・バンキングにはない柔軟な照会を可能とする。

なお、上述した本発明の第１、第２の実施形態では、自然言語で指示を出す先を銀行システムとし、振込要求や照会要求を具体例として取り上げたが、本発明は、振込や照会以外にも銀行の他のサービスにも適用できることは明らかである（例えば、資料要求、口座情報の変更、問い合わせ等）。また、銀行のみならず、他の金融機関のシステムにも容易に応用することができる。例えば、クレジットカード会社のシステムに応用する場合、カードの利用可能残高の照会やカードの利用明細の照会は、銀行システムの場合とほぼ同様である。また、個人ローンの申し込み、キャッシングの返済振込、さらに、リボ払いへの変更等の要求にも容易に対応することができる。

以上、実施形態を用いて本発明を説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施形態に記載の範囲には限定されないことは言うまでもない。上記実施形態に、多様な変更または改良を加えることが可能であることが当業者に明らかである。またその様な変更または改良を加えた形態も本発明の技術的範囲に含まれ得ることが、特許請求の範囲の記載から明らかである。

１０ 自然言語バンキング処理サーバ
１１ 自然言語受信手段
１２ 自然言語解析手段
１２ａ 形態素解析部
１２ｂ 単語辞書
１２ｃ キーワード抽出部
１２ｄ キーワードＤＢ
１３ 処理要求生成手段
１４ 振込先登録テーブル
１４ａ 口座登録テーブル
１５ 返信メッセージ生成手段
１６ 振込履歴ＤＢ
１７ 照会履歴ＤＢ
１８ 返信メッセージ送信手段
１９ａ インターネット
１９ｂ 専用ネットワーク
２０ 自然言語入力手段
３０ 銀行システム
４０ 自然言語テキスト
５０ ユーザ登録情報
６０ 振込要求データ
１００ａ〜１００ｆ キーワードＤＢにおけるカテゴリ分類
２００ａ〜２００ｄ 振込登録テーブル項目
３００ａ〜３００ｆ 振込履歴ＤＢ項目
４００〜４０８ 送信メッセージ
５００〜５０８ 返信メッセージ
６００〜６００ｆ 照会履歴ＤＢ項目

Claims (8)

1. インターネットを介したバンキングシステムにおいて、自然言語で処理要求を受付ける自然言語バンキング処理サーバであって、
   前記インターネットに接続された自然言語入力手段から自然言語テキストを受信する自然言語受信手段と、
   前記受信した自然言語テキストを解析し、ユーザが登録したキーワードを格納したキーワードデータベースを用いて所定のキーワードを抽出する自然言語解析手段と、
   前記抽出したキーワードと、取引を行なおうとするユーザの登録情報に基づいて、銀行取引の要求データを生成し、ネットワークで接続された１又は複数の銀行のシステムに送信する処理要求生成手段と、
   を備え、
   前記自然言語解析手段は、前記受信した自然言語テキストを形態素解析し、単語に分解する形態素解析部と、キーワードを前記銀行取引に用いられる用語の種類ごとにカテゴリ分けして登録した前記キーワードデータベースに基づいて、前記所定のキーワードを抽出するキーワード抽出部とを有することを特徴とする、自然言語バンキング処理サーバ。
2. 前記取引の要求が完了した際に、前記ユーザへの返信のための自然言語テキストを生成する返信メッセージ生成手段をさらに備えることを特徴とする、請求項１に記載の自然言語バンキング処理サーバ。
3. 前記自然言語入力手段は、ミニブログ、インスタント・メッセンジャ、チャットシステム、電子メールのうちいずれか１つであることを特徴とする、請求項１に記載の自然言語バンキング処理サーバ。
4. 前記キーワードのカテゴリには、振込先の口座を特定する宛先キーワード、金融取引における振込要求又は照会要求を表す命令キーワード、金額を表す金額キーワードのカテゴリを少なくとも含むことを特徴とする、請求項１から３のいずれか一項に記載の自然言語バンキング処理サーバ。
5. 前記振込要求の際に、前記宛先キーワードに対応した振込先情報に金額が登録されている場合は、前記登録された金額を毎月定額の振込金額として含んだ要求データを前記銀行のシステムに送信することを特徴とする、請求項４に記載の自然言語バンキング処理サーバ。
6. 前記照会要求の際に、前記照会要求と過去に照会した履歴情報を比較し、両者の差分を新規の照会要求データとして作成し、前記銀行のシステムに送信することを特徴とする、請求項４に記載の自然言語バンキング処理サーバ。
7. 前記宛先キーワードに対応する振込先は、所定の募金口座の情報を含み、前記自然言語入力手段の他のユーザに、募金のための振込を前記所定の募金口座に行わせることを特徴とする、請求項５又は６に記載の自然言語バンキング処理サーバ。
8. インターネット上に存在する自然言語入力手段と、自然言語を処理する自然言語バンキング処理サーバと、銀行のシステムとが接続されたシステムにおける自然言語バンキング処理方法であって、
   前記自然言語入力手段が、ユーザが銀行取引のために入力した自然言語テキストを送信する段階と、
   前記自然言語バンキング処理サーバが、
   前記送信された自然言語テキストを受信する段階と、
   前記受信した自然言語テキストを解析し、ユーザが登録したキーワードを格納したキーワードデータベースを用いて所定のキーワードを抽出する段階と、
   前記抽出したキーワードと、取引を行なおうとするユーザの登録情報に基づいて、銀行取引の要求データを生成し、ネットワークで接続された１又は複数の前記銀行のシステムに送信する段階と、
   を有し、
   前記抽出する段階は、前記受信した自然言語テキストを形態素解析して単語に分解し、キーワードを前記銀行取引に用いられる用語の種類ごとにカテゴリ分けして登録した前記キーワードデータベースに基づいて、前記所定のキーワードを抽出することを含むことを特徴とする自然言語バンキング方法。

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