JP6200602B2 - 関連情報取得方法及び装置並びに記憶媒体 - Google Patents

Description

本発明は関連情報取得方法及び装置並びに記憶媒体に関し、例えばコールセンタなどにおいて顧客からの問合せに回答するために、蓄積した過去の事例の中から今回の問合せに関連する（問合せに対して回答する際に参考となり得る）事例を検索して取得する関連情報取得装置に適用して好適なものである。

コールセンタにおいては、顧客からの問合せに対して、原因究明や解決策の調査を迅速に行い、その顧客に短時間で回答することが要求されている。そこで、従来、過去の問合せ及びその回答を蓄積しておき、新たな問合せがあった場合に、蓄積した過去の事例の中から今回の問合せに対して問合せ内容が類似する事例を検索し、その検索結果に基づいて今回の事例に対する回答を作成することが行われている。

この場合、特許文献１には、検索元の文書（種文書）に含まれる単語を分析し、含まれる単語が類似する文書を検索する検索方法が開示されており、この方法を顧客からの問合せに対して問合せ内容が類似する事例を検索する際の検索方法として利用することができる。

特開平１１−１４３９０２号公報

ところで、顧客からの問合せに対して問合せ内容が類似する事例が多数存在する場合、これら多数の事例が検索結果として結果表示画面に整理されることなく一括表示されるために、今回の顧客からの問合せに対する回答を作成するに際してどの事例を参照すべきであるかの判断が付き難い。

また特許文献１に開示された検索方法によると、顧客からの問合せ内容を記載した文書で利用されている単語が類似する事例が上位に挙げられるため、検索結果として表示された多数の事例の中から今回の問合せに対して参考になる事例を見つけ難いという問題もある。

本発明は以上の点を考慮してなされたもので、顧客からの問合せに対して最適な事例を短時間で探しやすくすることができ、結果としてユーザの作業効率を向上させ得る関連情報取得方法及び装置並びに記憶媒体を提案しようとするものである。ここで最適な事例とは、顧客からの問合せに対して回答するにあたり、その原因及び対処方法を調べる際に参考となり得る事例を指す。

かかる課題を解決するため本発明においては、それぞれ顧客からの問合せと当該問合せに対する回答とを含む対応履歴文書が蓄積された過去の事例の中から、顧客からの新たな問合せの内容に応じた問合せ文に記述された事象の原因及び対処方法を調べる際に参考となり得る前記事例を取得する関連情報取得装置において実行される関連情報取得方法であって、対応する対応履歴文書から前記事例を特徴付ける特徴語をそれぞれ抽出すると共に、抽出した各前記事例の特徴語と、他の前記事例の前記対応履歴文書とに基づいて、前記事例間の関連性を検出する第１のステップと、検出した前記事例間の関連性に基づいて、各前記事例を関連性の高い前記事例同士を集めた複数のクラスタに分類し、前記クラスタごとに、当該クラスタを特徴付ける単語をラベルとして当該クラスタに付与すると共に当該クラスタを代表する前記事例でなる代表事例を決定する第２のステップと、前記問合せ文から当該問合せ文を特徴付ける特徴語を抽出し、抽出した前記問合せ文の前記特徴語と、各前記事例の前記対応履歴文書とに基づいて、前記問合せ文に記述された事象の原因及び対処方法を調べる際に参考となり得る前記事例を取得する第３のステップと、取得した各前記事例がそれぞれ属する１又は複数の前記クラスタを特定する第４のステップと、特定した前記クラスタごとの前記ラベルと、前記代表事例の前記対応履歴文書の一部又は全部とを、前記クラスタごとに区分して表示する第５のステップとを設け、前記第１のステップでは、所定の辞書を用いて各前記事例の前記対応履歴文書から当該事例の前記特徴語をそれぞれ抽出し、前記第３のステップでは、前記第１のステップで用いた前記辞書を用いて前記問合せ文から当該問合せ文の前記特徴語を抽出し、前記辞書は、対象とする製品のマニュアル及び又は当該製品に関連する分野の資料にキーワードとして現れる単語である専門語辞書と、過去に実行された、問合せ文に記述された事象の原因及び対処方法を調べる際に参考となり得る事例の取得処理時にキーワードとして利用された単語が登録された検索履歴辞書とから構成され、前記第１及び第３のステップでは、前記事例の前記対応履歴文書又は前記問合せ文から統計的手法により抽出した単語であり、かつ前記検索履歴辞書に登録されている第１の単語を抽出すると共に、前記事例の前記対応履歴文書又は前記問合せ文から前記専門語辞書に登録されている第２の単語を抽出し、前記第１及び第２の単語を足し合わせるようにして、前記事例又は前記問合せ文の前記特徴語を抽出するようにした。

また本発明においては、それぞれ顧客からの問合せと当該問合せに対する回答とを含む対応履歴文書が蓄積された過去の事例の中から、顧客からの新たな問合せの内容に応じた問合せ文に記述された事象の原因及び対処方法を調べる際に参考となり得る前記事例を取得する関連情報取得装置において、対応する対応履歴文書又は前記問合せ文から前記事例又は前記問合せ文を特徴付ける特徴語をそれぞれ抽出する特徴語抽出部と、前記特徴語抽出部により抽出された各前記事例の特徴語と、他の前記事例の前記対応履歴文書とに基づいて、前記事例間の関連性を検出する事例間関連検出部と、前記事例間関連検出部により検出された前記事例間の関連性に基づいて、各前記事例を関連性の高い前記事例同士を集めた複数のクラスタに分類し、前記クラスタごとに、当該クラスタを特徴付ける単語をラベルとして当該クラスタに付与すると共に当該クラスタを代表する前記事例でなる代表事例を決定するクラスタ作成部と、前記特徴語抽出部により前記問合せ文から抽出された前記問合せ文の前記特徴語と、各前記事例の前記対応履歴文書とに基づいて、前記問合せ文に記述された事象の原因及び対処方法を調べる際に参考となり得る前記事例を取得する事例取得部と、前記事例取得部により取得された各前記事例がそれぞれ属する１又は複数の前記クラスタを特定するクラスタ特定部と、特定した前記クラスタごとの前記ラベルと、前記代表事例の前記対応履歴文書の一部又は全部とを、前記クラスタごとに区分して表示する検索結果表示部とを設け、前記特徴語抽出部は、所定の辞書を用いて各前記事例の前記対応履歴文書から当該事例の前記特徴語をそれぞれ抽出し、前記特徴語抽出部は、当該辞書を用いて前記問合せ文から当該問合せ文の前記特徴語を抽出し、前記辞書は、対象とする製品のマニュアル及び又は当該製品に関連する分野の資料にキーワードとして現れる単語である専門語辞書と、過去に実行された、問合せ文に記述された事象の原因及び対処方法を調べる際に参考となり得る事例の取得処理時にキーワードとして利用された単語が登録された検索履歴辞書とから構成され、前記特徴語抽出部は、前記事例の前記対応履歴文書又は前記問合せ文から統計的手法により抽出した単語であり、かつ前記検索履歴辞書に登録されている第１の単語を抽出すると共に、前記事例の前記対応履歴文書又は前記問合せ文から前記専門語辞書に登録されている第２の単語を抽出し、前記第１及び第２の単語を足し合わせるようにして、前記事例又は前記問合せ文の前記特徴語を抽出するようにした。

さらに本発明においては、記憶媒体において、それぞれ顧客からの問合せと当該問合せに対する回答とを含む対応履歴文書が蓄積された過去の事例の中から、顧客からの新たな問合せの内容に応じた問合せ文に記述された事象の原因及び対処方法を調べる際に参考となり得る前記事例を取得する関連情報取得装置に、対応する対応履歴文書から前記事例を特徴付ける特徴語をそれぞれ抽出すると共に、抽出した各前記事例の特徴語と、他の前記事例の前記対応履歴文書とに基づいて、前記事例間の関連性を検出する第１のステップと、検出した前記事例間の関連性に基づいて、各前記事例を関連性の高い前記事例同士を集めた複数のクラスタに分類し、前記クラスタごとに、当該クラスタを特徴付ける単語をラベルとして当該クラスタに付与すると共に当該クラスタを代表する前記事例でなる代表事例を決定する第２のステップと、前記問合せ文から当該問合せ文を特徴付ける特徴語を抽出し、抽出した前記問合せ文の前記特徴語と、各前記事例の前記対応履歴文書とに基づいて、前記問合せ文に記述された事象の原因及び対処方法を調べる際に参考となり得る前記事例を取得する第３のステップと、取得した各前記事例がそれぞれ属する１又は複数の前記クラスタを特定する第４のステップと、特定した前記クラスタごとの前記ラベルと、前記代表事例の前記対応履歴文書の一部又は全部とを、前記クラスタごとに区分して表示する第５のステップとを備え、前記第１のステップでは、所定の辞書を用いて各前記事例の前記対応履歴文書から当該事例の前記特徴語をそれぞれ抽出し、前記第３のステップでは、前記第１のステップで用いた前記辞書を用いて前記問合せ文から当該問合せ文の前記特徴語を抽出し、前記辞書は、対象とする製品のマニュアル及び又は当該製品に関連する分野の資料にキーワードとして現れる単語である専門語辞書と、過去に実行された、問合せ文に記述された事象の原因及び対処方法を調べる際に参考となり得る事例の取得処理時にキーワードとして利用された単語が登録された検索履歴辞書とから構成され、前記第１及び第３のステップでは、前記事例の前記対応履歴文書又は前記問合せ文から統計的手法により抽出した単語であり、かつ前記検索履歴辞書に登録されている第１の単語を抽出すると共に、前記事例の前記対応履歴文書又は前記問合せ文から前記専門語辞書に登録されている第２の単語を抽出し、前記第１及び第２の単語を足し合わせるようにして、前記事例又は前記問合せ文の前記特徴語を抽出する処理を実行させるプログラムを格納するようにした。

本関連情報取得方法及び装置並びに記憶媒体によれば、問合せ文に記述された事象の原因及び対処方法を調べる際に参考となり得る事例が関連性の高いもの同士を集めた複数のクラスタに区分されて、クラスタごとに当該クラスタを特徴付けるラベルと、その代表事例の対応履歴文書の一部又は全部とが表示されるため、ユーザが顧客からの問合に対して最適な事例を短時間で探し出すことができる。

本発明によれば、ユーザの作業効率を向上させ得る関連情報取得方法及び装置並びに記憶媒体を実現できる。

第１及び第３の実施の形態による関連情報取得装置の構成を示すブロック図である。 事例間関連情報の構成例を示す概念図である。 クラスタ情報の構成例を示す概念図である。 検索履歴情報の構成例を示す概念図である。 問合せ文入力画面の構成例を略線的に示す略線図である。 結果出力画面の構成例を略線的に示す略線図である。 事例間関連検出処理の処理手順を示すフローチャートである。 特徴語抽出処理の処理手順を示すフローチャートである。 特徴語抽出処理の概略を示す概略図である。 クラスタ作成処理の処理手順を示すフローチャートである。 グラフの構成例を示す概念図である。 クラスタの説明に供する概念図である。 最適事例取得処理の処理手順を示すフローチャートである。 第２の実施の形態による関連情報取得装置の構成を示すブロック図である。 第２の実施の形態による結果出力画面の構成例を略線的に示す略線図である。 検索履歴反映処理の処理手順を示すフローチャートである。 第３の実施の形態による特徴語抽出処理の概略を示す概略図である。 第４の実施の形態による関連情報取得装置の構成を示すブロック図である。 第４の実施の形態による特徴語抽出処理の概略を示す概略図である。 第４の実施の形態による特徴語抽出処理の処理手順を示すフローチャートである。

以下図面について、本発明の一実施の形態を詳述する。

（１）第１の実施の形態
（１−１）本実施の形態による関連情報取得装置の構成
図１において、１は全体として本実施の形態による関連情報取得装置を示す。この関連情報取得装置１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）２、メモリ３、記憶装置４、ネットワークインタフェース５、外部記憶媒体ドライブ６、入力装置７及び表示装置８を備え、これらが内部バス９を介して相互に接続されて構成されている。

ＣＰＵ２は、関連情報取得装置１全体の動作制御を司るプロセッサである。またメモリ３は、例えば揮発性の半導体メモリから構成され、オペレーティングシステム（ＯＳ：Operating System）１０を始めとする各種プログラムなどを保持するために利用される。後述の事例管理部１１、特徴語抽出部１２、入力文書受付け部１３、事例検索部１４及び検索結果表示部１５もこのメモリ３に格納されて保持される。またメモリ３は、ＣＰＵ２のワークメモリとしても用いられる。このためメモリ３には、ＣＰＵ２が各種処理の実行時に利用するワークエリア１６が設けられている。

記憶装置４は、例えばハードディスク装置やＳＳＤ（Solid State Drive）などの不揮発性の大容量の記憶デバイスから構成され、プログラムやデータを長期間保持するために利用される。本実施の形態の場合、記憶装置４には、過去の事例の対応履歴文書を格納するための事例格納部１７と、事例格納部１７に対応履歴文書が格納された事例間の関連を表す事例間関連情報１８と、後述するクラスタ情報１９及び辞書情報２０となどが格納される。

なお、本実施の形態における「対応履歴文書」とは、コールセンタのオペレータや問題解決担当者が顧客へ対応した事例の内容を表す文書（テキスト）を指す。対応履歴文書には、少なくとも顧客からの問合せの内容と、その問合せに対する回答とが含まれる。また対応履歴文書は、コールセンタのオペレータや問題解決担当者などのユーザから顧客への連絡内容を表す資料採取依頼や、顧客から担当者への連絡内容を表す資料、担当者から製品部署への連絡内容を表す調査依頼、及び又は、製品部署から担当者への連絡内容を表す調査回答を含む場合もある。

ネットワークインタフェース５は、例えばＮＩＣ（Network Interface Card）などから構成され、ネットワーク２１を介した他の通信機器との通信時におけるプロトコル制御を行う。また外部記憶媒体ドライブ６は、例えばＣＤ（Compact Disc）若しくはＤＶＤ（Digital Versatile Disc）などのディスク媒体、又は、ＳＤカードなどの半導体メモリカードといった、可搬性の外部記憶媒体２２に対するドライブであり、ＣＰＵ２の制御のもとに、装填された外部記憶媒体２２にデータを読み書きする。

入力装置７は、例えばキーボードやマウスなどから構成され、ユーザが各種情報や命令を入力するために利用される。また表示装置８は、例えば液晶ディスプレイ装置などから構成され、各種情報や各種ＧＵＩ（Graphical User Interface）を表示するために利用される。

（１−２）関連情報取得装置に搭載された各種機能
次に、本関連情報取得装置１に搭載された各種機能について説明する。本関連情報取得装置１には、定期的（例えば１週間又は１か月ごと）に、又は入力装置７を介して入力されたユーザからの指示に応じて非定期に、過去の事例間の関連性を検出し、検出した事例間の関連性に基づいて過去の事例を複数のクラスタに分類し、これらのクラスタごとに、そのクラスタを特徴付ける単語（当該クラスタに属する各事例の特徴を表す単語）をラベルとして付与する事例クラスタリング機能が搭載されている。

実際上、本関連情報取得装置１では、過去のすべての事例の対応履歴文書が記憶装置４の事例格納部１７に蓄積されている。そして関連情報取得装置１は、定期的又は非定期に、事例格納部１７に対応履歴文書が蓄積された各事例について、その事例の対応履歴文書から当該事例の特徴を表す単語を特徴語としてそれぞれ抽出し、抽出した特徴語を他の事例の対応履歴文書とそれぞれ比較することにより、事例ごと類似の度合を数値として算出する。以下においては、この数値を類似度と呼ぶものとする。

また関連情報取得装置１は、このようにして算出した事例同士の類似度が予め設定された閾値（以下、これを類似度閾値と呼ぶ）以上の事例同士を相互に関連性を有する事例として検出する。そして関連情報取得装置１は、このようにして検出した事例間の関連性に基づいて各事例を複数のクラスタに分類する。また関連情報取得装置１は、この後、各クラスタについて、そのクラスタを特徴付ける単語をラベルとしてそのクラスタに付与し、さらにクラスタごとに、そのクラスタをそれぞれ代表する事例（以下、これを代表事例と呼ぶ）をそれぞれ抽出する。

一方、関連情報取得装置１には、顧客から与えられた新規の問合せに類似する事例の検索指示が与えられた場合に、その問合せの内容に応じた問合せ文に記述された事象の原因及び対処方法を調べる際に参考となり得る事例（問合せ文に対して最適な事例のことであり、以下、これを問合せ又は問合せ文に対する最適事例と呼ぶ）が属するクラスタを検索により取得し、取得したクラスタのラベルとそのクラスタを代表する事例とをユーザに提示する最適事例取得機能が搭載されている。

実際上、関連情報取得装置１は、ユーザにより入力装置７が操作されて、顧客からの問合せ内容を表す文書（以下、これを問合せ文と呼ぶ）と、その問合せ文と類似する問合せ内容の事例の検索指示とが与えられると、その問合せ文を特徴付ける単語を当該問合せ文の特徴語として抽出する。

そして関連情報取得装置１は、抽出した問合せ文の特徴語を利用して、過去の事例の中から、問合せ文と問合せ内容が類似する事例を検索する。また関連情報取得装置１は、この検索により取得した各事例がそれぞれ属するクラスタを特定すると共に、これらのクラスタごとにそのクラスタのラベルと代表事例とをそれぞれ取得し、取得したラベル及び代表事例をクラスタごとに区分して表示装置８に表示する。

以上のような事例クラスタリング機能及び最適事例取得機能を実現するための手段として、関連情報取得装置１のメモリ３には、上述のように事例管理部１１、特徴語抽出部１２、入力文書受付け部１３、事例検索部１４及び検索結果表示部１５が格納され、記憶装置４には、事例間関連情報１８、クラスタ情報１９及び辞書情報２０が格納されている。

事例管理部１１は、記憶装置４の事例格納部１７に対応履歴文書が格納された事例間の関連性を検出する機能を有するプログラムであり、事例間関連検出部３０及びクラスタ作成部３１から構成される。

事例間関連検出部３０は、事例同士の類似度を算出し、算出した類似度に基づいて関連性を有する事例同士を検出し、検出した関連性を有する事例同士を事例間関連情報１８に格納する機能を有するモジュールである。またクラスタ作成部３１は、事例間関連検出部３０により検出された事例間の関連性に基づいて、各事例を、関連性の高い事例同士を集めた複数のクラスタに分類する機能を有するモジュールである。クラスタ作成部３１は、クラスタごとに、そのクラスタの特徴を表す単語をラベルとして当該クラスタに付与すると共に代表事例を抽出し、抽出結果をクラスタ情報１９に格納する機能をも備える。

また特徴語抽出部１２は、記憶装置４の事例格納部１７に格納された各事例の対応履歴文書や、ユーザにより入力された顧客からの問合せ内容を表す問合せ文から特徴語を抽出する機能を有するプログラムである。特徴語抽出部１２は、各事例の対応履歴文書や、新規の問合せの問合せ文から同じ辞書を利用して特徴語をそれぞれ抽出する。

入力文書受付け部１３は、ユーザにより入力された問合せ文を受付ける機能を有するプログラムである。

事例検索部１４は、ユーザにより入力された問合せ文に対する最適事例を検索により取得等する事例取得部として機能を有するプログラムであり、検索実行部３２、クラスタ特定部３３及び代表事例取得部３４から構成される。

検索実行部３２は、入力文書受付け部１３が受付けた問合せ文に対する最適事例を事例格納部１７に格納された事例の中から検索して取得する機能を有するモジュールである。またクラスタ特定部３３は、検索実行部３２により取得された各事例がそれぞれ属するクラスタを特定すると共に、これらのクラスタに当該クラスタを特徴付ける単語をラベルとして付与する機能を有するモジュールであり、代表事例取得部３４は、クラスタ特定部３３により特定された各クラスタの代表事例をそれぞれ取得する機能を有するモジュールである。

さらに検索結果表示部１５は、上述のようにして取得されたクラスタのラベルや代表事例等の情報が掲載された図６について後述する結果出力画面５０を生成して表示装置８に表示する機能を有するプログラムである。

一方、事例間関連情報１８は、事例管理部１１の事例間関連検出部３０により検出された事例間の関連性と、事例管理部１１のクラスタ作成部３１により各事例が分類されたクラスタを管理するための情報であり、図２に示すように、関連元事例ＩＤ欄１８Ａ、関連先事例ＩＤ欄１８Ｂ及びクラスタ番号欄１８Ｃを備えるテーブル構造を有する。

そして関連元事例ＩＤ欄１８Ａには、記憶装置４の事例格納部１７に対応履歴文書が格納された各事例にそれぞれ付与された識別子（以下、これを事例ＩＤと呼ぶ）が格納され、関連先事例ＩＤ欄１８Ｂには、対応する関連元事例ＩＤ欄１８Ａに事例ＩＤが格納された事例と関連性を有すると事例間関連検出部３０により判定された事例の事例ＩＤが格納される。またクラスタ番号欄１８Ｃには、対応する関連元事例ＩＤ欄１８Ａに事例ＩＤが格納された事例と、対応する関連先事例ＩＤ欄１８Ｂに事例ＩＤが格納された事例とが属するクラスタに付与された識別番号（以下、これをクラスタ番号と呼ぶ）が格納される。

従って、図２の例の場合、事例ＩＤが「100」の事例は事例ＩＤが「120」、「180」及び「200」の各事例と関連性を有しており、これら事例ＩＤが「100」、「120」、「180」及び「200」の各事例は、それぞれ「１」というクラスタ番号が付与されたクラスタに属することが示されている。

またクラスタ情報１９は、クラスタ作成部３１により作成されたクラスタを管理するための情報であり、図３に示すように、クラスタ番号欄１９Ａ、ラベル欄１９Ｂ及び代表事例欄１９Ｃを備えるテーブル構造を有する。そしてクラスタ番号欄１９Ａには、クラスタ作成部３１により作成された各クラスタのクラスタ番号がそれぞれ格納され、ラベル欄１９Ｂには、対応するクラスタに付与されたラベルが格納される。また代表事例欄１９Ｃには、対応するクラスタの代表事例として抽出された各事例の事例ＩＤ及びその事例の後述するスコアが、当該スコアの大きい順に並べて格納される。

従って、図３の例の場合、現在、それぞれ「１」〜「５」というクラスタ番号が付与された５つのクラスタが存在しており、例えばクラスタ番号が「１」のクラスタには「電源」及び「故障」というラベルが付与され、クラスタ番号が」「２」のクラスタには「マザーボード」及び「故障」というラベルが付与され、その代表事例として事例ＩＤが「140」、「360」及び「480」で、スコアがそれぞれ「95」、「88」及び「86」の事例が抽出されていることが示されている。

辞書情報２０は、特徴語抽出部１２が過去の事例の対応履歴文書や、顧客からの新規の問合せの内容を表す問合せ文から特徴語を抽出する際に利用する辞書を表す情報である。この辞書情報２０は、専門語情報３５及び検索履歴情報３６から構成される。

専門語情報３５は、対象とする製品のマニュアル及び又は当該製品に関連する分野の資料にキーワードとして現れる単語である専門語が登録された辞書（以下、これを専門語辞書と呼ぶ）に関する情報であり、検索履歴情報３６は、例えば図４に示すような過去に実行された問合せ文に類似する問合せ内容の事例の検索処理時にキーワードとして利用された単語等が登録された辞書（以下、これを検索履歴辞書と呼ぶ）に関する情報である。専門語辞書には、例えば、対象とする製品のマニュアルの索引に掲載された単語が登録され、検索履歴辞書には、例えば既に運用されている他の関連情報取得装置１の検索履歴辞書に登録された単語が登録される。

（１−３）各種画面の構成
図５は、所定操作により関連情報取得装置１の表示装置８に表示され得る問合せ文入力画面４０の構成例を示す。この問合せ文入力画面４０は、コールセンタ等においてユーザが顧客からの問合せに応じた問合せ文を検索対象として入力するための画面であり、問合せ文用テキストボックス４１及び検索ボタン４２を備えて構成される。

そして問合せ文入力画面４０では、ユーザが入力装置７を操作して問合せ文用テキストボックス４１にかかる問合せ文を入力し、その後、検索ボタン４２をクリックすることにより、その問合せ文を検索対象とした検索指示を関連情報取得装置１に与えることができる。

また図６は、かかる問合せ文入力画面４０の検索ボタン４２をクリック後、暫くしてから表示装置８に表示される結果出力画面５０の結果出力画面の構成例を示す。この結果出力画面５０は、かかる検索指示に基づき関連情報取得装置１において実行された、問合せ文に対する最適事例の検索処理の処理結果を表示するための画面であり、問合せ文表示フィールド５１及び結果表示フィールド５２を備えて構成される。

そして問合せ文表示フィールド５１には、問合せ文表示欄５３が設けられ、当該問合せ文表示欄５３内に検索対象の問合せ文（問合せ文入力画面４０の問合せ文用テキストボックス４１にユーザが入力した問合せ文）が表示される。

また結果表示フィールド５２には、かかる検索処理の結果検出された、問合せ文に対する最適各事例がそれぞれ属するクラスタごとに区分されて、そのクラスタに付与されたラベルと、そのクラスタの代表事例の事例ＩＤと、その代表事例の対応履歴文書の一部又は全部とが一覧表示される。この際、代表事例の対応履歴文書は、対応する代表事例の図３について上述したスコアの大きい順に並べて表示される。

従って、図６の例の場合、「パソコン機種AA-1001で電源が入らない」という問合せ文に対して、「電源」及び「故障」というラベルが付与されたクラスタと、「マザーボード」及び「故障」というラベルが付与されたクラスタとが問合せ文に類似する問合せ内容の事例が属するクラスタとして検出されたことが示されている。

また図６では、例えば、「電源」及び「故障」というラベルが付与されたクラスタについては、「140」、「360」及び「480」という事例ＩＤがそれぞれ付与された事例が代表事例として決定されており、そのうち「140」という事例ＩＤが付与された事例の場合、その対応履歴文書の内容が「パソコンのスイッチが入らず・・・電源ユニット（DGN-10000）が・・・」という内容であることが示されている。

（１−４）事例クラスタリング機能及び最適事例取得機能に関連する各種処理
次に、上述した事例クラスタリング機能及び最適事例取得機能に関連して関連情報取得装置１において実行される各種処理の具体的な処理内容について説明する。なお、以下においては、各種処理の処理主体を「プログラム」や「モジュール」として説明するが、実際にはその「プログラム」や「モジュール」に基づいて関連情報取得装置１のＣＰＵ２（図１）がその処理を実行することは言うまでもない。

（１−４−１）事例間関連検出処理
図７は、上述の事例クラスタリング機能に関連して関連情報取得装置１の事例間関連検出部３０（図１）により実行される事例間関連検出処理の具体的な処理手順を示す。この事例間関連検出処理は、定期的に又はユーザからの処理実行指示を受けて非定期に実行される。

事例間関連検出部３０は、この事例間関連検出処理を開始すると、まず、記憶装置４の事例格納部１７に対応履歴文書が格納された事例の中から１つの事例の対応履歴文書をメモリ３のワークエリア１６に読み込む（ＳＰ１）。そして事例間関連検出部３０は、特徴語抽出部を呼び出し（ＳＰ２）、この後、ワークエリア１６に対応履歴文書を読み込んだ事例（以下、これを対象事例と呼ぶ）の特徴語が特徴語抽出部１２（図１）により抽出されるのを待ち受ける（ＳＰ３）。

そして事例間関連検出部３０は、やがて対象事例の特徴語が後述のように特徴語抽出部１２から通知されると、事例格納部１７に対応履歴文書が格納された事例の中から対象事例とは別の他の事例を１つ選択する（ＳＰ４）。また事例間関連検出部３０は、ステップＳＰ４で選択した他の事例（以下、これを選択他事例と呼ぶ）の対応履歴文書の文字成分と、ステップＳＰ３で特徴語抽出部１２から通知された特徴語との比較（概念検索）を行い、選択他事例と対象事例との類似度を算出する（ＳＰ５）。

続いて、事例間関連検出部３０は、ステップＳＰ５で算出した類似度が上述の類似度閾値以上であるか否かを判断する（ＳＰ６）。そして事例間関連検出部３０は、この判断で否定結果を得るとステップＳＰ８に進む。

これに対して、事例間関連検出部３０は、ステップＳＰ６の判断で肯定結果を得ると、対象事例と選択他事例との関連を事例間関連情報１８（図２）に登録する（ＳＰ７）。具体的に、事例間関連検出部３０は、対象事例の事例ＩＤを事例間関連情報１８の関連元事例ＩＤ欄１８Ａに格納し、選択他事例の事例ＩＤを当該関連元事例ＩＤ欄１８Ａと同じ行の関連先事例ＩＤ欄１８Ｂに格納する。

次いで、事例間関連検出部３０は、対象事例以外のすべての他の事例についてステップＳＰ５〜ステップＳＰ７の処理を実行し終えたか否かを判断する（ＳＰ８）。そして事例間関連検出部３０は、この判断で否定結果を得るとステップＳＰ４に戻り、この後、ステップＳＰ４で選択する事例を対象事例以外の未処理の他の事例に順次切り替えながらステップＳＰ４〜ステップＳＰ８の処理を繰り返す。

事例間関連検出部３０は、やがて対象事例以外のすべての他の事例についてステップＳＰ５〜ステップＳＰ７の処理を実行し終えることによりステップＳＰ８で肯定結果を得ると、事例格納部１７に対応履歴文書が格納されたすべての事例についてステップＳＰ２〜ステップＳＰ８の処理を実行し終えたか否かを判断する（ＳＰ９）。そして事例間関連検出部３０は、この判断で否定結果を得るとステップＳＰ１に戻り、この後、ステップＳＰ１でメモリ３のワークエリア１６に対応履歴文書を読み込む事例を未処理の他の事例に順次切り替えながらステップＳＰ１〜ステップＳＰ８の処理を繰り返す。

そして事例間関連検出部３０は、やがてすべての事例についてステップＳＰ２〜ステップＳＰ８の処理を実行し終えることによりステップＳＰ９で肯定結果を得ると、この事例間関連検出処理を終了し、この後、クラスタ作成部３１を呼び出す。

（１−４−２）特徴語抽出処理
図８は、上述した事例間関連検出処理のステップＳＰ２で事例間関連検出部３０により呼び出された特徴語抽出部１２により実行される特徴語抽出処理の具体的な処理手順を示し、図９は、特徴語抽出処理の概要を示す。

特徴語抽出部１２は、事例間関連検出部３０により呼び出されると、この図８に示す特徴語抽出処理を開始し、まず、ＴＦ−ＩＤＦ（Term Frequency - Inverse Document Frequency）等の統計的手法を用いて対象文書（ここでは対象事例の対応履歴文書）６２から当該対象文書６２を特徴付ける単語（例えば出現頻度の多い単語）をすべて抽出し、抽出したこれらの単語を登録した第１の単語リスト６０（図９）をメモリ３のワークエリア１６に作成する（ＳＰ１０）。

続いて、特徴語抽出部１２は、第１の単語リスト６０と、辞書情報の１つである検索履歴辞書（検索履歴情報３６）とを比較して、第１の単語リスト６０から検索履歴辞書（検索履歴情報３６）に存在しない単語を除去する（ＳＰ１１）。

この処理により、統計的手法により抽出した当該対象文書６２を特徴付ける単語の中から過去の検索で使われていない単語を除去することができる。例えばメールで多く出現する「お世話になっております」及び「よろしくお願いいたします」といった文に含まれる単語や、メールの署名に含まれる会社名及び個人名などの問合せに対する回答を得るのに関係のないノイズを除去することができる。なお、検索履歴情報３６に使用回数や日付（集計期間）などの情報を併せて含ませることにより、使用回数が上位数十％（例えば上位30％）の単語のみ残すという手法や、所定期間内の使用回数が100回以上の単語のみを残すという手法を適用することもできる。

次いで、特徴語抽出部１２は、対象文書６２と、辞書情報のもう１つである専門語辞書（専門語情報３５）とを比較して、対象文書６２と専門語辞書（専門語情報３５）との双方に含まれる単語をすべて抽出し、抽出したこれらの単語を登録した第２の単語リスト６１（図９）をメモリ３のワークエリア１６に作成する（ＳＰ１２）。

この処理により、出現回数が極端に少ないなどの理由により統計的手法によって抽出できなかった単語であるが、対象文書６２にとって意味のある単語を抽出することができる。また新製品の機能などに関する単語は検索履歴辞書（検索履歴情報３６）にほとんど含まれていないと考えられ、このためステップＳＰ１１の処理で多くの単語が排除されることが予想されるが、このステップＳＰ１２の処理により、対象文書６２を特徴付ける単語を抽出することが可能となる。

この後、特徴語抽出部１２は、ステップＳＰ１０で作成した第１の単語リスト６０と、ステップＳＰ１２で作成した第２の単語リスト６１とを足し合わせる（マージする）ことにより第１及び第２の単語リスト６０，６１にそれぞれ登録された単語を対象文書６２の特徴語６３として取得する（ＳＰ１３）。

なお第１及び第２の単語リスト６０，６１を単に足し合わせるだけでなく、第１及び第２の単語リスト６０，６１のどちらかを重要視できるように、重要視する第１又は第２の単語リスト６０，６１に重みを持たせて足し合わせる（例えば、第１の単語リスト６０に登録された単語と、第２の単語リスト６１に登録された単語とを、数の比が１０：８の割合となるように第１及び第２の単語リスト６０，６１にそれぞれ登録された単語を足し合わせる）ようにしても良い。

そして特徴語抽出部１２は、この後、この特徴語抽出処理を終了し、上述のようにして得られた対象文書６２の特徴語６３を事例間関連検出部３０に通知する。

以上のように辞書として検索履歴辞書だけでなく専門語辞書をも利用することにより、明らかにその製品や分野に関わる用語の抽出漏れを防ぐことができる。

（１−４−３）クラスタ作成処理
図１０は、図７について上述した事例間関連検出処理の終了後に事例間関連検出部３０により呼び出されたクラスタ作成部３１（図１）により実行されるクラスタ作成処理の具体的な処理手順を示す。

クラスタ作成部３１は、事例間関連検出部３０により呼び出されると、この図１０に示すクラスタ差作成処理を開始し、まず、直前の事例間関連検出処理で作成された事例間関連情報１８（図２）を利用して、関連性を有する事例同士を同じクラスタに分類するクラスタリング処理を実行する（ＳＰ２０）。

実際上、クラスタ作成部３１は、まず、事例間関連情報１８を参照して図１１に示すようなグラフＧを作成する。このグラフＧは、各事例とそれぞれ対応付けられたノードＮＤのうち、事例間関連情報１８に関連性を有する事例として登録されている事例同士をエッジＥＤと呼ばれる線で繋いだものである。

またクラスタ作成部３１は、このようにして作成したグラフＧに対して、各事例の特徴語に基づいて各事例をk-means法で分類するなどの一般的なクラスタリング手法を適用することにより、図１２のように各事例を複数のクラスタＣＬに分類し、これらクラスタＣＬにそれぞれクラスタ番号を付与する。

続いて、クラスタ作成部３１は、ステップＳＰ２０で作成した各クラスタＣＬに対して、そのクラスタＣＬを特徴付けるラベルをそれぞれ付与する（ＳＰ２１）。具体的に、クラスタ作成部３１は、クラスタＣＬごとに、そのクラスタＣＬに属する各事例の特徴語を集計し、より多くの事例に共通する特徴語のうちの上位数語（例えば上位１０語）をそのクラスタＣＬのラベルとして当該クラスタＣＬに付与する。そしてクラスタ作成部３１は、各クラスタＣＬに付与したラベルを対応するクラスタＣＬのクラスタ番号と対応付けてクラスタ情報１９（図３）に格納する。

次いで、クラスタ作成部３１は、クラスタＣＬごとに、そのクラスタＣＬの代表事例をそれぞれ決定し、決定したクラスタごとの代表事例をクラスタ情報１９に登録する（ＳＰ２２）。具体的に、クラスタ作成部３１は、図１２のように分類したクラスタＣＬごとに、そのクラスタＣＬ内で当該クラスタＣＬに属する事例間の相互関連数が高い（グラフ理論における次数中心性が高い）事例のうちの上位数個（例えば上位３個）の事例をそのクラスタＣＬの代表事例として決定すると共に、その事例の対応するクラスタ内における他の事例との間の相互関連数をその事例のスコアとして決定する。そしてクラスタ作成部３１は、決定したクラスタごとの代表事例の事例ＩＤ及びスコアをそれぞれクラスタ情報１９の対応する代表事例欄１９Ｃ（図３）にスコアの大きい順に並べて格納し、この後、このクラスタ作成処理を終了する。

（１−４−４）最適事例取得処理
一方、図１３は、上述の最適事例取得機能に関連して関連情報取得装置１において実行される最適事例取得処理の具体的な処理手順を示す。この最適事例取得処理は、ユーザからの検索指示を受けて実行される。

実際上、関連情報取得装置１では、図５について上述した問合せ文入力画面４０の問合せ文用テキストボックス４１に顧客からの問合せに応じた問合せ文が入力された後に検索ボタン４２がクリックされるとこの最適事例取得処理が開始され、まず、入力文書受付け部１３（図１）が問合せ文入力画面４０に入力された問合せ文を取り込み、これをメモリ３のワークエリア１６に格納する（ＳＰ３０）。そして入力文書受付け部１３は、この後、特徴語抽出部１２（図１）を呼び出す。

特徴語抽出部１２は、入力文書受付け部１３により呼び出されると、図８について上述した特徴語抽出処理を実行することにより、問合せ文からその問合せ文を特徴付ける特徴語を抽出する（ＳＰ３１）。具体的には、特徴語抽出部１２は、このステップＳＰ３１において、「対象文書」を「問合せ文」とした図８の特徴語抽出処理を実行する。この際、特徴語抽出部１２は、記憶装置４の事例格納部１７に格納された各事例の特徴語を抽出するときと同じ辞書情報２０を利用して問合せ文の特徴語を抽出する。そして特徴語抽出部１２は、この後、事例検索部１４の検索実行部３２（図１）を呼び出し、このとき得られた問合せ文の特徴語を検索実行部３２に通知する。

検索実行部３２は、特徴語抽出部１２から呼び出されると当該特徴語抽出部１２から通知された問合せ文の特徴語と、各事例の対応履歴文書とに基づいて、当該問合せ文に対する最適事例を概念検索する（ＳＰ３２）。そして検索実行部３２は、この後、クラスタ特定部３３（図１）を呼び出し、このとき検出したすべての事例の事例ＩＤをクラスタ特定部３３に通知する。

クラスタ特定部３３は、検索実行部３２により呼び出されると、事例間関連情報１８（図２）を参照して、検索実行部３２から事例ＩＤが通知された各事例がそれぞれ属するクラスタを特定する（ＳＰ３３）。またクラスタ特定部３３は、ステップＳＰ３３で特定した各クラスタの順位を決定する（ＳＰ３４）。例えば、クラスタ特定部３３は、ステップＳＰ３２の検索で検出した事例の上位数十件（例えば20件）がより多く属するクラスタをより上位のクラスタに決定する。そしてクラスタ特定部３３は、この後、代表事例取得部３４（図１）を呼び出し、このとき特定したクラスタのクラスタＩＤとその順位とを代表事例取得部３４に通知する。

代表事例取得部３４は、クラスタ特定部３３により呼び出されると、クラスタ特定部３３により特定された各クラスタについて、その代表事例の事例ＩＤをクラスタ情報１９（図３）からそれぞれ取得する（ＳＰ３５）。そして代表事例取得部３４は、この後、検索結果表示部１５（図１）を呼び出し、クラスタ特定部３３により通知された各クラスタのクラスタＩＤと、これら各クラスタの代表事例の事例ＩＤと、各クラスタの順位とを検索結果表示部１５に通知する。

検索結果表示部１５は、代表事例取得部３４から呼び出されると、当該代表事例取得部３４から通知された各クラスタのクラスタＩＤと、これらクラスタの代表事例の事例ＩＤとに基づいて、図６について上述した結果出力画面５０を生成する（ＳＰ３６）。

具体的に、検索結果表示部１５は、代表事例取得部３４から通知された各クラスタのクラスタＩＤに基づいて、これらクラスタのラベルをクラスタ情報１９から取得すると共に、代表事例取得部３４から通知されたこれらクラスタの代表事例の事例ＩＤに基づいて、これらの事例ＩＤが付与された各事例の対応履歴文書を事例格納部１７から読み出す。そして代表事例取得部３４は、このようにして得られた情報に基づいて結果出力画面５０を生成する。この際、検索結果表示部１５は、順位が高いクラスタの情報ほど他のクラスタの情報よりも早い順位で表示されるよう結果出力画面５０を生成する。そして検索結果表示部１５は、このようにして生成した結果出力画面５０を表示装置８に表示させる。

そして関連情報取得装置１は、この後、この最適事例取得処理を終了する。

（１−５）本実施の形態の効果
以上のように本実施の形態の関連情報取得装置１では、問合せ文に対する最適事例が関連性の高いもの同士を集めた複数のクラスタに区分され、クラスタごとに当該クラスタを特徴付けるラベルと、その代表事例の対応履歴文書の一部又は全部とが表示される。

従って、本関連情報取得装置１によれば、ユーザが顧客からの問合に対して最適な事例を短時間で探し出すことができ、かくしてユーザの作業効率を各段的に向上させることができる。

（２）第２の実施の形態
図１との対応部分に同一符号を付して示す図１４は、第２の実施の形態による関連情報取得装置７０を示す。この関連情報取得装置７０は、問合せ文に対する最適事例の検索処理の実行後に、ユーザが入力したキーワードを新たなキーワードとして利用してかかる検索処理を再実行させ得るようになされた点を除いて第１の実施の形態の関連情報取得装置と同様に構成されている。

図１５は、図６について上述した結果出力画面５０に代えて、本実施の形態による関連情報取得装置７０の検索結果表示部７１（図１４）により表示装置８に表示される結果出力画面８０の構成例を示す。この結果出力画面８０は、問合せ文表示フィールド８１及び結果表示フィールド８２から構成され、結果表示フィールド８２が第１の実施の形態の結果出力画面５０（図６）の結果表示フィールド５２（図６）と同様に構成されている。

一方、問合せ文表示フィールド８１には、第１の実施の形態の結果出力画面５０の問合せ文表示フィールド５１（図６）に設けられた問合せ文表示欄５３（図６）と同様の構成及び機能を有する問合せ文表示欄８３に加えて、自動抽出キーワードフィールド８４、追加キーワード用テキストボックス８５及び再検索ボタン８６が設けられている。

そして自動抽出キーワードフィールド８４には、図１３について上述した最適事例取得処理のステップＳＰ３２の検索処理において使用された各キーワード（ステップＳＰ３１で特徴語抽出部１２により問合せ文から抽出された当該問合せ文の特徴語に相当）をそれぞれ表す文字列８４Ａがそれぞれ表示され、これらの文字列８４Ａにそれぞれ対応させてチェックボックス８４Ｂが表示される。そしてチェックボックス８４Ｂ内には、そのチェックボックス８４Ｂをクリックすることによってチェックマーク（図示せず）を表示させることができる。

さらに追加キーワード用テキストボックス８５には、自動抽出キーワードフィールド８４に表示された前回の検索で利用したキーワード以外の新たなキーワードを追加して再検索を実行させる際の当該新たなキーワードを入力装置７（図１）を介して入力することができる。

かくしてユーザは、自動抽出キーワードフィールド８４に表示された前回の検索処理で利用したキーワードの中から所望するキーワードに対応するチェックボックス８４Ｂ内にチェックマークを表示させ、さらに追加キーワード用テキストボックス８５内に所望する新たなキーワードを入力した後に再検索ボタン８６をクリックすることによって、自動抽出キーワードフィールド８４の対応するチェックボックス８４Ｂ内にチェックマークが表示されたキーワードと、そのとき追加キーワード用テキストボックス８５内に入力した新たなキーワードとを用いて、問合せ文に類似する問合せ内容の事例の再検索を実行させることができる。キーワード用テキストボックス８５内に入力されたキーワードは該当問合せ文の特徴語に追加されて再検索が実行される。

一方、図１４に示すように、本関連情報取得装置７０のメモリ３には、検索結果表示部７１、入力文書受付け部１３、事例検索部１４、事例管理部１１及び特徴語抽出部１２に加えて検索履歴反映部７２が格納されている。この検索履歴反映部７２は、図１５について上述した本実施の形態の結果出力画面８０の追加キーワード用テキストボックス８５に入力されたキーワードを検索履歴辞書（検索履歴情報３６）に追加登録する機能を有するプログラムである。

実際上、検索履歴反映部７２は、かかる結果出力画面８０において、追加キーワード用テキストボックス８５に新たなキーワードが入力された後に再検索ボタン８６がクリックされると、図１６に示す処理手順に従って、まず、結果出力画面８０の追加キーワード用テキストボックス８５に入力された新たなキーワードを取得し（ＳＰ４０）、取得したキーワードを検索履歴辞書（検索履歴情報３６）に追加登録する（ＳＰ４１）。

なお、関連情報取得装置７０では、この後、再検索処理として、図１３について上述した最適事例取得処理のステップＳＰ３２以降の処理が実行されるが、この際、ステップＳＰ３２において事例検索部１４（図１４）の検索実行部３２（図１４）は、そのとき結果出力画面８０においてユーザが指定した新たなキーワード（自動抽出キーワードフィールド８４内の対応するチェックボックス８４Ｂにチェックマークが表示されたキーワード及び追加キーワード用テキストボックス８５に入力されたキーワード）を利用した検索処理を実行することになる。

以上の構成を有する本実施の形態の関連情報取得装置７０によれば、ユーザが入力したキーワードが順次検索履歴辞書（検索履歴情報３６）に蓄積されるため、問合せ文に対する最適事例を検索する検索処理において、ユーザの検索方針を反映した精度の高い検索を行うことができる。かくするにつき、本関連情報取得装置７０によれば、ユーザが顧客からの問合に対して最適な事例をより短時間で探し出すことができ、かくしてユーザの作業効率を各段的に向上させることができる。

（３）第３の実施の形態
図１において、９０は全体として第３の実施の形態による関連情報取得装置を示す。この関連情報取得装置９０は、特徴語抽出部９１の構成が異なる点を除いて第１の実施の形態による関連情報取得装置１と同様に構成されている。

図１７は、本関連情報取得装置９０の特徴語抽出部９１により実行される図８及び図９について上述した特徴語抽出処理の概要を示す。第１の実施の形態の特徴語抽出処理と異なる点は、特徴語抽出部９１が、特徴語抽出処理（図８）のステップＳＰ１０において第１の単語リスト９２を作成する際と、当該特徴語抽出処理のステップＳＰ１３において最終的な特徴語９３を決定する際に、第１の単語リスト９２に登録する単語や、最終的に取得した特徴語９３にそれぞれスコア（図１７において単語の後ろに付与された数値）を付与する点である。このスコアは、図８の特徴語抽出処理のステップＳＰ１０で第１の単語リスト９２を作成する際に利用したＴＦ−ＩＤＦなどの統計的手法を利用した処理において得られたその単語の頻出度などが適用される。

また第２の単語リスト６１に登録された単語は、専門語辞書（専門語情報）から抽出したより重要と考えられる単語であるため固定値が付与される。本実施の形態においては、第２の単語リスト６１に登録された単語に対しては、スコアの最大値である「100」が付与されるものとする（図１７の「特徴語９４」を参照）。ただし、第２の単語リスト６１に登録された単語のスコアを、その単語の出現頻度に応じてそれぞれ可変値とするようにしても良い。

また特徴語抽出部９１は、特徴語抽出処理（図８）のステップＳＰ１３において、第１及び第２の単語リスト９２，６１をマージする際、これら第１及び第２の単語リスト９２，６１に登録された各単語のスコアを考慮して、これら第１及び第２の単語リストに登録された単語を足し合わせる。例えば、特徴語抽出部９１は、第１及び第２の単語リスト９２，６１に登録された単語を足し合わせる際に、スコアが所定値（例えば50）以下の単語を削除した上で最終的な問合せ文の特徴語を抽出する。

以上の構成を有する本実施の形態の関連情報取得装置９０によれば、過去の事例や問合せ文の特徴語を抽出する際、より厳選された単語を特徴語として抽出することができるため、問合せ文問合せ文に対する最適事例として、より厳選された事例を検出することができる。かくするにつき、本関連情報取得装置９０によれば、ユーザが顧客からの問合に対して最適な事例をより短時間で探し出すことができ、かくしてユーザの作業効率を各段的に向上させることができる。

（４）第４の実施の形態
図１との対応部分に同一符号を付して示す図１８は、第４の実施の形態による関連情報取得装置１００を示す。この関連情報取得装置１００は、対象文書（ここでは問合せ文。以下、同様。）にエラーコードが含まれている場合に、そのエラーコードを特徴語の１つとして対象文書から抽出し得るようになされた点を除いて第１の実施の形態の関連情報取得装置１と同様に構成されている。

実際上、本実施の形態の関連情報取得装置１００の場合、記憶装置４には、辞書情報１０１として、専門語辞書の情報である専門語情報３５と、検索履歴に基づき作成した検索履歴辞書の情報である検索履歴情報３６とに加えて、該当機種のエラーコードのルール（例えば「ERR-の後に数字５桁」など）が記述されたエラーコード情報１０２が格納されている。

そして特徴語抽出部１０３は、図１３について上述した最適事例取得処理のステップＳＰ３１において、図１９に示すように、図８及び図９について上述した第１の実施の形態の特徴語抽出処理と同様の処理に加えて、対象文書１０５にエラーコードが含まれている場合に、そのエラーコードをエラーコード情報１０２を用いて対象文書１０５から抽出する。また特徴語抽出部１０３は、抽出したエラーコードを登録した第３の単語リスト１０４を作成し、第１〜第３の単語リスト６０，６１，１０４を足し合わせる（マージ）することにより、その対象文書１０５の特徴語１０６を抽出する。

図２０は、図１３について上述した最適事例取得処理のステップＳＰ３１において本実施の形態の特徴語抽出部１０３により実行される特徴語抽出処理の具体的な処理手順を示す。特徴語抽出部１０３は、かかる最適事例取得処理のステップＳＰ３０において入力文書受付け部１３により呼び出されると、この図２０に示す特徴語抽出処理を開始し、ステップＳＰ５０〜ステップＳＰ５２を図８について上述した特徴語抽出処理のステップＳＰ１０〜ステップＳＰ１２と同様に処理することにより、第１及び第２の単語リスト６０，６１を作成する。

続いて、特徴語抽出部１０３は、対象文書１０５にエラーコードが含まれている場合に、エラーコード情報１０２を参照して、そのエラーコードを対象文書１０５から抽出し、抽出したエラーコードを登録した第３の単語リスト１０４を作成する（ＳＰ５３）。

次いで、特徴語抽出部１０３は、上述のようにして作成した第１〜第３の単語リスト６０，６１，１０４にそれぞれ登録された単語を足し合わせる（マージ）ことにより、対象文書１０５の最終的な特徴語１０６を取得する（ＳＰ５４）。

そして特徴語抽出部１０３は、この後、この特徴語抽出処理を終了し、このとき得られた問合せ文の特徴語を検索実行部３２に通知する。

以上の構成を有する本実施の形態の関連情報取得装置１００によれば、例えば問合せ文にエラーコードが含まれている場合に、当該エラーコードをも特徴語として抽出することができるため、ユーザが顧客からの問合に対する原因究明や回答の作成をより短時間で行うことができる。かくするにつき本関連情報取得装置１００によれば、ユーザの作業効率を各段的に向上させることができる。

（５）他の実施の形態
なお上述の第１〜第４の実施の形態においては、本発明を図１、図１４又は図１８のように構成された関連情報取得装置１，７０，９０，１００に適用するようにした場合について述べたが、本発明はこれに限らず、それぞれ顧客からの問合せと当該問合せに対する回答とを含む対応履歴文書が蓄積された過去の事例の中から、顧客からの新たな問合せの内容に応じた問合せ文問合せ文に対する最適事例を取得する、この他種々の構成を有する装置に広く適用することができる。

また上述の第１〜第４の実施の形態においては、過去の事例の対応履歴文書を関連情報取得装置１，７０，９０，１００内に保持しておくようにした場合について述べたが、本発明はこれに限らず、過去の事例の対応履歴文書を関連情報取得装置１，７０，９０，１００の外部の記憶装置に蓄積しておくようにしても良い。

さらに上述の第１〜第４の実施の形態においては、辞書として、専門語辞書及び検索履歴辞書の２つの辞書を用いて事例や問合せ文から特徴語を抽出するようにした場合について述べたが、本発明はこれに限らず、これらの辞書に加えて他の辞書を適用し、又は、専門語辞書及び検索履歴辞書のうちのいずれか一方のみ（第２の実施の形態の場合には検索履歴辞書のみ）を用いてかかる特徴語を抽出するようにしても良い。

さらに上述の第１〜第４の実施の形態においては、クラスタ情報１９（図３）の代表事例欄１９Ｃに、対応するクラスタの代表事例の事例ＩＤと併せてこれら代表事例のそのクラスタ内における他の事例との間の相互関連数をその代表事例のスコアとして格納するようにした場合について述べたが、本発明はこれに限らず、例えば、各代表事例に対して対応するクラスタ内における他の事例との間の相互関連数の大きい順に順位を付与し、その順位をその代表事例のスコアとしてクラスタ情報１９（図３）の代表事例欄１９Ｃに格納するようにしても良い。

さらに上述の第２の実施の形態においては、追加キーワードとして入力されたキーワードを無条件で検索履歴辞書（検索履歴情報３６）に追加するようにした場合について述べたが、本発明はこれに限らず、例えば、追加キーワードとして入力されたキーワードの一覧を所定のタイミングでユーザに提示し、ユーザの判断で検索履歴辞書（検索履歴情報３６）に追加するか否かを決定できるようにしても良い。

さらに上述の第４の実施の形態においては、辞書情報１０１を専門語情報３５、検索履歴情報３６及びエラーコード情報１０２から構成するようにした場合について述べたが、本発明はこれに限らず、エラーコードをすべて専門語情報３５に登録することによりエラーコード情報１０２を省略するようにしても良い。

さらに上述の第４の実施の形態においては、問合せ文にエラーコードが含まれている場合に、そのエラーコードを特徴語の１つとして問合せ文から抽出するようにした場合について述べたが、本発明はこれに限らず、エラーコード以外の各種メッセージやエラーコードを含む各種メッセージに付与されたコードをメッセージコード情報として予め保持し、問合せ文にメッセージコードが含まれている場合に、メッセージコード情報を参照して、そのメッセージコードを問合せ文から抽出し、抽出したメッセージコードを登録した第４の単語リストを作成し、作成した第４の単語リストと、第１及び第２の単語リスト６０，６１とにそれぞれ登録された単語を足し合わせる（マージ）ことにより、問合せ文の最終的な特徴語を取得するようにしても良い。

さらに上述の第２〜第４の実施の形態においては、本発明を第１の実施の形態に適用するようにした場合について述べた、本発明はこれに限らず、第２〜第４の実施の形態の発明を組み合わせて関連情報取得装置を構築するようにしても良い。

本発明は、それぞれ顧客からの問合せと当該問合せに対する回答とを含む対応履歴文書が蓄積された過去の事例の中から、顧客からの新たな問合せの内容に応じた問合せ文と問合せの内容が類似する事例を検索する種々の構成の装置に広く適用することができる。

１，７０，９０，１００……関連情報取得装置、２……ＣＰＵ、３……メモリ、４……記憶装置、７……入力装置、８……表示装置、１１……事例管理部、１２，７２，９１，１０３……特徴語抽出部、１４……事例検索部、１５……検索結果表示部、１７……事例格納部、１８……事例間関連情報、１９……クラスタ情報、２０，１０１……辞書情報、３０……事例間関連検出部、３１……クラスタ作成部、３２……検索実行部、３３……クラスタ特定部、３４……代表事例取得部、３５……専門語情報、３６……検索履歴情報、４０……問合せ文入力画面、５０，８０……結果出力画面、６０，９２……第１の単語リスト、６１……第２の単語リスト、７２……検索履歴反映部、１０２……エラーコード情報、１０４……第３の単語リスト。

Claims (11)

1. それぞれ顧客からの問合せと当該問合せに対する回答とを含む対応履歴文書が蓄積された過去の事例の中から、顧客からの新たな問合せの内容に応じた問合せ文に記述された事象の原因及び対処方法を調べる際に参考となり得る前記事例を取得する関連情報取得装置において実行される関連情報取得方法であって、
   対応する対応履歴文書から前記事例を特徴付ける特徴語をそれぞれ抽出すると共に、抽出した各前記事例の特徴語と、他の前記事例の前記対応履歴文書とに基づいて、前記事例間の関連性を検出する第１のステップと、
   検出した前記事例間の関連性に基づいて、各前記事例を関連性の高い前記事例同士を集めた複数のクラスタに分類し、前記クラスタごとに、当該クラスタを特徴付ける単語をラベルとして当該クラスタに付与すると共に当該クラスタを代表する前記事例でなる代表事例を決定する第２のステップと、
   前記問合せ文から当該問合せ文を特徴付ける特徴語を抽出し、抽出した前記問合せ文の前記特徴語と、各前記事例の前記対応履歴文書とに基づいて、前記問合せ文に記述された事象の原因及び対処方法を調べる際に参考となり得る前記事例を取得する第３のステップと、
   取得した各前記事例がそれぞれ属する１又は複数の前記クラスタを特定する第４のステップと、
   特定した前記クラスタごとの前記ラベルと、前記代表事例の前記対応履歴文書の一部又は全部とを、前記クラスタごとに区分して表示する第５のステップと
   を備え、
   前記第１のステップでは、
   所定の辞書を用いて各前記事例の前記対応履歴文書から当該事例の前記特徴語をそれぞれ抽出し、
   前記第３のステップでは、
   前記第１のステップで用いた前記辞書を用いて前記問合せ文から当該問合せ文の前記特徴語を抽出し、
   前記辞書は、
   対象とする製品のマニュアル及び又は当該製品に関連する分野の資料にキーワードとして現れる単語である専門語辞書と、
   過去に実行された、問合せ文に記述された事象の原因及び対処方法を調べる際に参考となり得る事例の取得処理時にキーワードとして利用された単語が登録された検索履歴辞書とから構成され、
   前記第１及び第３のステップでは、
   前記事例の前記対応履歴文書又は前記問合せ文から統計的手法により抽出した単語であり、かつ前記検索履歴辞書に登録されている第１の単語を抽出すると共に、前記事例の前記対応履歴文書又は前記問合せ文から前記専門語辞書に登録されている第２の単語を抽出し、
   前記第１及び第２の単語を足し合わせるようにして、前記事例又は前記問合せ文の前記特徴語を抽出する
   ことを特徴とする関連情報取得方法。
2. 前記第２のステップでは、
   前記クラスタごとに、当該クラスタに含まれる各前記事例の前記特徴語を集計し、より多くの前記事例に共通する前記特徴語のうちの上位数語を当該クラスタの前記ラベルとして当該クラスタに付与する
   ことを特徴とする請求項１に記載の関連情報取得方法。
3. 前記第２のステップでは、
   前記クラスタごとに、当該クラスタ内の前記事例間の相互関連性が高い前記事例を当該クラスタの前記代表事例として決定する
   ことを特徴とする請求項１に記載の関連情報取得方法。
4. それぞれ顧客からの問合せと当該問合せに対する回答とを含む対応履歴文書が蓄積された過去の事例の中から、顧客からの新たな問合せの内容に応じた問合せ文に記述された事象の原因及び対処方法を調べる際に参考となり得る前記事例を取得する関連情報取得装置において実行される関連情報取得方法であって、
   対応する対応履歴文書から前記事例を特徴付ける特徴語をそれぞれ抽出すると共に、抽出した各前記事例の特徴語と、他の前記事例の前記対応履歴文書とに基づいて、前記事例間の関連性を検出する第１のステップと、
   検出した前記事例間の関連性に基づいて、各前記事例を関連性の高い前記事例同士を集めた複数のクラスタに分類し、前記クラスタごとに、当該クラスタを特徴付ける単語をラベルとして当該クラスタに付与すると共に当該クラスタを代表する前記事例でなる代表事例を決定する第２のステップと、
   前記問合せ文から当該問合せ文を特徴付ける特徴語を抽出し、抽出した前記問合せ文の前記特徴語と、各前記事例の前記対応履歴文書とに基づいて、前記問合せ文に記述された事象の原因及び対処方法を調べる際に参考となり得る前記事例を取得する第３のステップと、
   取得した各前記事例がそれぞれ属する１又は複数の前記クラスタを特定する第４のステップと、
   特定した前記クラスタごとの前記ラベルと、前記代表事例の前記対応履歴文書の一部又は全部とを、前記クラスタごとに区分して表示する第５のステップと
   を備え、
   前記第４のステップでは、
   特定した前記クラスタを順位付けし、
   前記第５のステップでは、
   順位付けされた前記クラスタの順位の順番で、前記クラスタごとの前記ラベルと、前記代表事例の前記対応履歴文書の一部又は全部とを表示する
   ことを特徴とする関連情報取得方法。
5. 前記第４のステップでは、
   前記問合せ文に記述された事象の原因及び対処方法を調べる際に参考となり得る前記事例が属する数に応じて前記クラスタの順位を決定する
   ことを特徴とする請求項４に記載の関連情報取得方法。
6. それぞれ顧客からの問合せと当該問合せに対する回答とを含む対応履歴文書が蓄積された過去の事例の中から、顧客からの新たな問合せの内容に応じた問合せ文に記述された事象の原因及び対処方法を調べる際に参考となり得る前記事例を取得する関連情報取得装置において実行される関連情報取得方法であって、
   対応する対応履歴文書から前記事例を特徴付ける特徴語をそれぞれ抽出すると共に、抽出した各前記事例の特徴語と、他の前記事例の前記対応履歴文書とに基づいて、前記事例間の関連性を検出する第１のステップと、
   検出した前記事例間の関連性に基づいて、各前記事例を関連性の高い前記事例同士を集めた複数のクラスタに分類し、前記クラスタごとに、当該クラスタを特徴付ける単語をラベルとして当該クラスタに付与すると共に当該クラスタを代表する前記事例でなる代表事例を決定する第２のステップと、
   前記問合せ文から当該問合せ文を特徴付ける特徴語を抽出し、抽出した前記問合せ文の前記特徴語と、各前記事例の前記対応履歴文書とに基づいて、前記問合せ文に記述された事象の原因及び対処方法を調べる際に参考となり得る前記事例を取得する第３のステップと、
   取得した各前記事例がそれぞれ属する１又は複数の前記クラスタを特定する第４のステップと、
   特定した前記クラスタごとの前記ラベルと、前記代表事例の前記対応履歴文書の一部又は全部とを、前記クラスタごとに区分して表示する第５のステップと
   を備え、
   前記第１のステップでは、
   所定の辞書を用いて各前記事例の前記対応履歴文書から当該事例の前記特徴語をそれぞれ抽出し、
   前記第３のステップでは、
   前記第１のステップで用いた前記辞書を用いて前記問合せ文から当該問合せ文の前記特徴語を抽出し、
   ユーザにより入力された新たなキーワードを利用して前記問合せ文に記述された事象の原因及び対処方法を調べる際に参考となり得る前記事例を取得した場合に、当該キーワードを前記辞書に登録する
   ことを特徴とする関連情報取得方法。
7. 前記第１及び第３のステップでは、
   前記第１及び第２の単語にそれぞれスコアを付与し、当該第１及び第２の単語の前記スコアに基づいて前記事例又は前記問合せ文の前記特徴語を抽出する
   ことを特徴とする請求項１に記載の関連情報取得方法。
8. 前記第１及び第３のステップでは、
   前記第１又は前記第２の単語の頻出度に基づいて当該第１及び第２の単語に前記スコアを付与する
   ことを特徴とする請求項７に記載の関連情報取得方法。
9. 前記辞書は、
   前記専門語辞書及び前記検索履歴辞書に加えて、メッセージに付与されたコードのルールが記述されたメッセージコード情報から構成され、
   前記第１及び第３のステップでは、
   前記第１及び第２の単語に加えて、前記メッセージコード情報に基づいて、前記問合せ文に含まれる前記メッセージコードを抽出し、
   前記第１及び第２の単語と、前記問合せ文から抽出した前記メッセージコードとを足し合わせるようにして、前記事例又は前記問合せ文の前記特徴語を抽出する
   ことを特徴とする請求項１に記載の関連情報取得方法。
10. それぞれ顧客からの問合せと当該問合せに対する回答とを含む対応履歴文書が蓄積された過去の事例の中から、顧客からの新たな問合せの内容に応じた問合せ文に記述された事象の原因及び対処方法を調べる際に参考となり得る前記事例を取得する関連情報取得装置において、
    対応する対応履歴文書又は前記問合せ文から前記事例又は前記問合せ文を特徴付ける特徴語をそれぞれ抽出する特徴語抽出部と、
    前記特徴語抽出部により抽出された各前記事例の特徴語と、他の前記事例の前記対応履歴文書とに基づいて、前記事例間の関連性を検出する事例間関連検出部と、
    前記事例間関連検出部により検出された前記事例間の関連性に基づいて、各前記事例を関連性の高い前記事例同士を集めた複数のクラスタに分類し、前記クラスタごとに、当該クラスタを特徴付ける単語をラベルとして当該クラスタに付与すると共に当該クラスタを代表する前記事例でなる代表事例を決定するクラスタ作成部と、
    前記特徴語抽出部により前記問合せ文から抽出された前記問合せ文の前記特徴語と、各前記事例の前記対応履歴文書とに基づいて、前記問合せ文に記述された事象の原因及び対処方法を調べる際に参考となり得る前記事例を取得する事例取得部と、
    前記事例取得部により取得された各前記事例がそれぞれ属する１又は複数の前記クラスタを特定するクラスタ特定部と、
    特定した前記クラスタごとの前記ラベルと、前記代表事例の前記対応履歴文書の一部又は全部とを、前記クラスタごとに区分して表示する結果表示部と
    を備え、
    前記特徴語抽出部は、
    所定の辞書を用いて各前記事例の前記対応履歴文書から当該事例の前記特徴語をそれぞれ抽出し、
    前記特徴語抽出部は、
    当該辞書を用いて前記問合せ文から当該問合せ文の前記特徴語を抽出し、
    前記辞書は、
    対象とする製品のマニュアル及び又は当該製品に関連する分野の資料にキーワードとして現れる単語である専門語辞書と、
    過去に実行された、問合せ文に記述された事象の原因及び対処方法を調べる際に参考となり得る事例の取得処理時にキーワードとして利用された単語が登録された検索履歴辞書とから構成され、
    前記特徴語抽出部は、
    前記事例の前記対応履歴文書又は前記問合せ文から統計的手法により抽出した単語であり、かつ前記検索履歴辞書に登録されている第１の単語を抽出すると共に、前記事例の前記対応履歴文書又は前記問合せ文から前記専門語辞書に登録されている第２の単語を抽出し、
    前記第１及び第２の単語を足し合わせるようにして、前記事例又は前記問合せ文の前記特徴語を抽出する
    ことを特徴とする関連情報取得装置。
11. それぞれ顧客からの問合せと当該問合せに対する回答とを含む対応履歴文書が蓄積された過去の事例の中から、顧客からの新たな問合せの内容に応じた問合せ文に記述された事象の原因及び対処方法を調べる際に参考となり得る前記事例を取得する関連情報取得装置に、
    対応する対応履歴文書から前記事例を特徴付ける特徴語をそれぞれ抽出すると共に、抽出した各前記事例の特徴語と、他の前記事例の前記対応履歴文書とに基づいて、前記事例間の関連性を検出する第１のステップと、
    検出した前記事例間の関連性に基づいて、各前記事例を関連性の高い前記事例同士を集めた複数のクラスタに分類し、前記クラスタごとに、当該クラスタを特徴付ける単語をラベルとして当該クラスタに付与すると共に当該クラスタを代表する前記事例でなる代表事例を決定する第２のステップと、
    前記問合せ文から当該問合せ文を特徴付ける特徴語を抽出し、抽出した前記問合せ文の前記特徴語と、各前記事例の前記対応履歴文書とに基づいて、前記問合せ文に記述された事象の原因及び対処方法を調べる際に参考となり得る前記事例を取得する第３のステップと、
    取得した各前記事例がそれぞれ属する１又は複数の前記クラスタを特定する第４のステップと、
    特定した前記クラスタごとの前記ラベルと、前記代表事例の前記対応履歴文書の一部又は全部とを、前記クラスタごとに区分して表示する第５のステップと
    を備え、
    前記第１のステップでは、
    所定の辞書を用いて各前記事例の前記対応履歴文書から当該事例の前記特徴語をそれぞれ抽出し、
    前記第３のステップでは、
    前記第１のステップで用いた前記辞書を用いて前記問合せ文から当該問合せ文の前記特徴語を抽出し、
    前記辞書は、
    対象とする製品のマニュアル及び又は当該製品に関連する分野の資料にキーワードとして現れる単語である専門語辞書と、
    過去に実行された、問合せ文に記述された事象の原因及び対処方法を調べる際に参考となり得る事例の取得処理時にキーワードとして利用された単語が登録された検索履歴辞書とから構成され、
    前記第１及び第３のステップでは、
    前記事例の前記対応履歴文書又は前記問合せ文から統計的手法により抽出した単語であり、かつ前記検索履歴辞書に登録されている第１の単語を抽出すると共に、前記事例の前記対応履歴文書又は前記問合せ文から前記専門語辞書に登録されている第２の単語を抽出し、
    前記第１及び第２の単語を足し合わせるようにして、前記事例又は前記問合せ文の前記特徴語を抽出する
    処理を実行させるプログラムが格納されたことを特徴とする記憶媒体。

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