JP6213476B2 - 不満会話判定装置及び不満会話判定方法 - Google Patents

Description

本発明は、会話の分析技術に関する。

会話を分析する技術の一例として、通話データを分析する技術がある。例えば、コールセンタ、コンタクトセンタなどと呼ばれる部署で行われる通話のデータが分析される。以降、このような、商品やサービスに関する問い合わせや苦情や注文といった顧客からの電話に応対する業務を専門的に行う部署をコンタクトセンタと表記する。

コンタクトセンタに寄せられる顧客の声には、顧客ニーズや満足度などが反映されている場合が多く、顧客との通話からそのような顧客の感情やニーズを抽出することは、リピータ顧客を増加させるために企業にとって大変重要である。そこで、音声を分析することで、ユーザの感情（怒り、苛立ち、不快感など）等を抽出する各種手法が提案されている。

下記特許文献１には、話者の音声を音声認識することで得られるテキスト、及び、単語ごとに親密度が設定されている辞書データベースに基づいて、発話の親密度を算出し、履歴として記憶されているその話者の親密度とその発話の親密度との差が一定の大きさ以上である場合には、その発話の親密度でその話者の親密度を更新する手法が提案されている。下記特許文献２には、入力されたテキストを形態素解析により単語列に分割し、単語単位の感情情報（ていねいさ、親しさ）を数量化して登録した単語辞書を用いて、単語列の単語ごとの感情情報を合成し、そのテキストの感情情報を抽出する手法が提案されている。下記特許文献３には、特定の人物や事物に対する好悪感情を学習し、ユーザ毎に異なる感情的応答を示し、この感情的応答をユーザの接し方で調整可能とする感情生成手法が提案されている。

特開２００１−１８８７７９号公報 特開昭６３−０１８４５７号公報 特開平１１−２６５２３９号公報

上記特許文献２における提案手法では、単語ごとの感情情報からテキストの感情情報が決定され、上記特許文献３における提案手法では、ユーザの音声の語気からユーザの感情が抽出される。このような手法では、平均的に語気が荒い話者や平均的に言葉遣いが粗略な話者の、不満でない通話が、不満通話として誤って抽出される可能性がある。また、上記特許文献１における提案手法では、話者の親密度の変化の差が一定の大きさ以上である場合に、話者の親密度の更新を決定しているに過ぎず、話者の不満に関する分析を行うことについて全く想定されていない。

本発明は、このような事情に鑑みてなされたものであり、不満会話（その一例が不満通話）を高精度に抽出する技術を提供する。ここで、不満会話とは、会話へ参加する者（以降、会話参加者と表記する）がその会話に対して不満を感じたであろうと推定される会話を意味する。

本発明の各態様では、上述した課題を解決するために、それぞれ以下の構成を採用する。

第１の態様は、不満会話判定装置に関する。第１態様に係る不満会話判定装置は、対象会話における対象会話参加者の音声から抽出される、複数の単語データ、及び、対象会話参加者による各単語の発声時間を示す複数の発声時間データを取得するデータ取得部と、データ取得部により取得される複数の単語データの中から、丁寧表現又は非丁寧表現を構成し得る複数の特定単語データを抽出する抽出部と、抽出部により抽出される複数の特定単語データ及び複数の特定単語データに関する複数の発声時間データに基づいて、対象会話における、対象会話参加者の丁寧表現から非丁寧表現への変化点を検出する変化検出部と、変化検出部による変化点の検出結果に基づいて、当該対象会話が、対象会話参加者の不満会話であるか否かを判定する不満判定部と、を有する。

第２の態様は、少なくとも１つのコンピュータにより実行される不満会話判定方法に関する。第２態様に係る不満会話判定方法は、対象会話における対象会話参加者の音声から抽出される、複数の単語データ、及び、対象会話参加者による各単語の発声時間を示す複数の発声時間データを取得し、取得される複数の単語データの中から、丁寧表現又は非丁寧表現を構成し得る複数の特定単語データを抽出し、抽出される複数の特定単語データ及び複数の特定単語データに関する複数の発声時間データに基づいて、対象会話における、対象会話参加者の丁寧表現から非丁寧表現への変化点を検出し、変化点の検出結果に基づいて、当該対象会話が、対象会話参加者の不満会話であるか否かを判定する、ことを含む。

なお、本発明の他の態様としては、上記第１の態様における各構成を少なくとも１つのコンピュータに実現させるプログラムであってもよいし、このようなプログラムを記録したコンピュータが読み取り可能な記録媒体であってもよい。この記録媒体は、非一時的な有形の媒体を含む。

上記各態様によれば、不満会話を高精度に抽出する技術を提供することができる。

上述した目的、およびその他の目的、特徴および利点は、以下に述べる好適な実施の形態、およびそれに付随する以下の図面によってさらに明らかになる。

第１実施形態におけるコンタクトセンタシステムの構成例を示す概念図である。 第１実施形態における通話分析サーバの処理構成例を概念的に示す図である。 指標値算出部による処理単位を概念的に示す図である。 第１実施形態における通話分析サーバの動作例を示すフローチャートである。 第２実施形態における通話分析サーバの処理構成例を概念的に示す図である。 第３実施形態における通話分析サーバの動作例を示すフローチャートである。

以下、本発明の実施の形態について説明する。なお、以下に挙げる各実施形態はそれぞれ例示であり、本発明は以下の各実施形態の構成に限定されない。

本実施形態に係る不満会話判定装置は、対象会話における対象会話参加者の音声から抽出される、複数の単語データ、及び、対象会話参加者による各単語の発声時間を示す複数の発声時間データを取得するデータ取得部と、データ取得部により取得される複数の単語データの中から、丁寧表現又は非丁寧表現を構成し得る複数の特定単語データを抽出する抽出部と、抽出部により抽出される複数の特定単語データ及び複数の特定単語データに関する複数の発声時間データに基づいて、対象会話における、対象会話参加者の丁寧表現から非丁寧表現への変化点を検出する変化検出部と、変化検出部による変化点の検出結果に基づいて、当該対象会話が、対象会話参加者の不満会話であるか否かを判定する不満判定部と、を有する。

本実施形態に係る不満会話判定方法は、少なくとも１つのコンピュータにより実行され、対象会話における対象会話参加者の音声から抽出される、複数の単語データ、及び、対象会話参加者による各単語の発声時間を示す複数の発声時間データを取得し、取得される複数の単語データの中から、丁寧表現又は非丁寧表現を構成し得る複数の特定単語データを抽出し、抽出される複数の特定単語データ及び複数の特定単語データに関する複数の発声時間データに基づいて、対象会話における、対象会話参加者の丁寧表現から非丁寧表現への変化点を検出し、変化点の検出結果に基づいて、当該対象会話が、対象会話参加者の不満会話であるか否かを判定する、ことを含む。

ここで、対象会話とは、分析対象となる会話を意味する。会話とは、２以上の話者が、言語の発声などによる意思表示によって、話をすることを意味する。会話には、銀行の窓口や店舗のレジ等のように、会話参加者が直接、話をする形態もあれば、通話機を用いた通話やテレビ会議等のように、離れた位置にいる会話参加者同士が話をする形態もあり得る。本実施形態では、対象会話の内容や形態は制限されないが、友達同士の会話など私的な会話よりは、公的な会話のほうが対象会話として望ましい。また、対象会話参加者の音声から抽出される単語データとは、例えば、対象会話参加者の音声に含まれる単語（名詞、動詞、助詞など）がテキスト化されたデータである。

本実施形態では、対象会話参加者の音声から抽出される、複数の単語データ及び複数の発声時間データが取得され、当該複数の単語データから複数の特定単語データが抽出される。ここで、特定単語とは、単語の中でも、丁寧表現又は非丁寧表現を構成し得る単語を意味し、例えば、「です」、「ます」、「よ」、「わよ」、「あなた」、「あんた」等である。また、ここでの非丁寧とは、粗略、乱暴といった、丁寧でないことを示す広い意味で用いられる。

本発明者らは、特に公的な場において、全体的に概ね丁寧な言葉遣いをする会話参加者（顧客など）が多く、会話の前半、即ち、会話参加者自身の要件などを伝える時点では、平常の発話が行われる傾向にある。会話参加者は、期待が裏切られた、会話相手の応対内容が悪いなどのように不満を感じた時点で不満を表出させる。結果として、全体的には丁寧な言葉遣いをする会話参加者も、不満を感じた時点で、言葉遣いの丁寧さ度合いが一時的に下がる（非丁寧になる）ことが見出された。例えば、コンタクトセンタの通話において、平常時に、「パソコンが立ち上がらなくなったんです。」と言っていた顧客が、不満を感じると、「何回やっても立ち上がらないよ。」と表現するようになる。また、銀行の窓口の会話において、平常時に、「この支払をしたいのですが。」と言っていた顧客が、不満を感じると、「なんでこの窓口ではできないの。」という表現に変わる。

本発明者らは、このような知見から、発言の丁寧さの変化に着目し、会話におけるこの変化点が会話参加者の不満の表出点であり、不満の表出点が存在する会話は、会話参加者により不満が感じられた不満会話である可能性が高いとの着想を得た。

そこで、本実施形態では、上述のように抽出された複数の特定単語データ及びこれらに関する複数の発声時間データが用いられることにより、対象会話における、対象会話参加者の丁寧表現から非丁寧表現への変化点が検出される。ここで検出される変化点は、対象会話における対象会話参加者の不満の表出点に相当する。この変化点は、例えば、対象会話の中の或る時点（箇所）を特定し得る情報であり、例えば、時間により表わされる。本実施形態では、上述のような、会話における会話参加者の特性（傾向）に関する知見に基づいて、丁寧表現から非丁寧表現への変化点が、対象会話参加者の不満の表出点として検出され、この変化点（不満表出点）の検出結果により、当該対象会話が、対象会話参加者の不満会話であるか否かが判定される。

本実施形態で検出される上記変化点は、対象会話参加者の不満に関する分析の対象区間を決めるための基準として用いることができる。丁寧表現から非丁寧表現への変化点、即ち、不満の表出点周辺の各会話参加者の音声には、その不満の原因や不満度などの対象会話参加者の不満に関する情報が含まれている可能性が高いからである。よって、本実施形態によれば、上記変化点を終端とする対象会話の所定幅の区間を対象会話参加者の不満に関する分析の対象に決定することもできる。そして、この決定された分析対象の区間が分析されることにより、対象会話参加者の不満を誘引する原因などの情報を抽出することができる。即ち、本実施形態によれば、会話における会話参加者の特性（傾向）に基づく処理により、会話参加者が不満を感じた会話を抽出することができるだけでなく、対象会話参加者の不満に関する会話内分析箇所も適切に特定することができる。

以下、上述の実施形態について更に詳細を説明する。以下には、詳細実施形態として、第１実施形態及び第２実施形態を例示する。以下の各実施形態は、上述の不満会話判定装置及び不満会話判定方法をコンタクトセンタシステムに適用した場合の例である。なお、上述の不満会話判定装置及び不満会話判定方法は、通話データを扱うコンタクトセンタシステムへの適用に限定されるものではなく、会話データを扱う様々な態様に適用可能である。例えば、それらは、コンタクトセンタ以外の社内の通話管理システムや、個人が所有する、ＰＣ（Personal Computer）、固定電話機、携帯電話機、タブレット端末、スマートフォン等の通話端末などに適用することも可能である。更に、会話データとしては、例えば、銀行の窓口や店舗のレジにおける、担当者と顧客の会話を示すデータなどが例示できる。以下、通話とは、或る通話者と或る通話者とがそれぞれ持つ通話機間が呼接続されてから呼切断されるまでの間の呼を意味する。

［第１実施形態］
〔システム構成〕
図１は、第１実施形態におけるコンタクトセンタシステム１の構成例を示す概念図である。第１実施形態におけるコンタクトセンタシステム１は、交換機（ＰＢＸ）５、複数のオペレータ電話機６、複数のオペレータ端末７、ファイルサーバ９、通話分析サーバ１０等を有する。通話分析サーバ１０は、上述の実施形態における不満会話判定装置に相当する構成を含む。第１実施形態では、顧客が上述の対象会話参加者に相当する。

交換機５は、通信網２を介して、顧客により利用される、ＰＣ、固定電話機、携帯電話機、タブレット端末、スマートフォン等の通話端末（顧客電話機）３と通信可能に接続されている。通信網２は、インターネットやＰＳＴＮ（Public Switched Telephone Network）等のような公衆網、無線通信ネットワーク等である。更に、交換機５は、コンタクトセンタの各オペレータが用いる各オペレータ電話機６とそれぞれ接続される。交換機５は、顧客からの呼を受け、その呼に応じたオペレータのオペレータ電話機６にその呼を接続する。

各オペレータは、オペレータ端末７をそれぞれ用いる。各オペレータ端末７は、コンタクトセンタシステム１内の通信網８（ＬＡＮ（Local Area Network）等）に接続される、ＰＣ等のような汎用コンピュータである。例えば、各オペレータ端末７は、各オペレータと顧客との間の通話における顧客の音声データ及びオペレータの音声データをそれぞれ録音する。各オペレータ端末７は、通話保留中の顧客の音声データも録音するようにしてもよい。顧客の音声データとオペレータの音声データとは、混合状態から所定の音声処理により分離されて生成されてもよい。なお、本実施形態は、このような音声データの録音手法及び録音主体を限定しない。各音声データの生成は、オペレータ端末７以外の他の装置（図示せず）により行われてもよい。

ファイルサーバ９は、一般的なサーバコンピュータにより実現される。ファイルサーバ９は、顧客とオペレータとの間の各通話の通話データを、各通話の識別情報と共にそれぞれ格納する。各通話データには、顧客の音声データとオペレータの音声データとのペアがそれぞれ含まれる。ファイルサーバ９は、顧客及びオペレータの各音声を録音する他の装置（各オペレータ端末７等）から、顧客の音声データとオペレータの音声データとを取得する。

通話分析サーバ１０は、ファイルサーバ９に格納される各通話データに関し、顧客の不満に関する分析を行う。
通話分析サーバ１０は、図１に示されるように、ハードウェア構成として、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１１、メモリ１２、入出力インタフェース（Ｉ／Ｆ）１３、通信装置１４等を有する。メモリ１２は、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ハードディスク、可搬型記憶媒体等である。入出力Ｉ／Ｆ１３は、キーボード、マウス等のようなユーザ操作の入力を受け付ける装置、ディスプレイ装置やプリンタ等のようなユーザに情報を提供する装置などと接続される。通信装置１４は、通信網８を介して、ファイルサーバ９などと通信を行う。なお、通話分析サーバ１０のハードウェア構成は制限されない。

〔処理構成〕
図２は、第１実施形態における通話分析サーバ１０の処理構成例を概念的に示す図である。第１実施形態における通話分析サーバ１０は、通話データ取得部２０、処理データ取得部２１、特定単語テーブル２２、抽出部２３、変化検出部２４、対象決定部２７、分析部２８、不満判定部２９等を有する。これら各処理部は、例えば、ＣＰＵ１１によりメモリ１２に格納されるプログラムが実行されることにより実現される。また、当該プログラムは、例えば、ＣＤ（Compact Disc）、メモリカード等のような可搬型記録媒体やネットワーク上の他のコンピュータから入出力Ｉ／Ｆ１３を介してインストールされ、メモリ１２に格納されてもよい。

通話データ取得部２０は、ファイルサーバ９から、分析対象となる通話の通話データをその通話の識別情報と共に取得する。当該通話データは、通話分析サーバ１０とファイルサーバ９との間の通信により取得されてもよいし、可搬型記録媒体を介して取得されてもよい。

処理データ取得部２１は、通話データ取得部２０により取得される通話データから、その通話データに含まれる顧客の音声データから抽出される、複数の単語データ、及び、顧客による各単語の発声時間を示す複数の発声時間データを取得する。例えば、処理データ取得部２１は、顧客の音声データを音声認識処理によりテキスト化し、単語列および単語ごとの発話時間データを取得する。音声認識処理では、例えば、音声データのテキスト化と共に、そのテキストデータに含まれる文字の発声時間を示す発声時間データが生成される。なお、このような音声認識処理には周知の手法が利用されればよいため、ここでは説明は省略する。処理データ取得部２１は、そのように音声認識処理で生成される発声時間データに基づいて、各単語データについて発声時間データをそれぞれ取得する。

音声認識処理において、単語ごとの発話時間情報を取得できないような場合、処理データ取得部２１は、発声時間データを次のように取得してもよい。処理データ取得部２１は、顧客の音声データから顧客の発話区間を検出する。例えば、処理データ取得部２１は、顧客の音声データが示す音声波形において、所定値以上の音量が継続している区間を発話区間として検出する。発話区間の検出とは、音声データの中の顧客の１発話を示す区間を検出することを意味し、それにより、その区間の始端時間と終端時間とが取得される。処理データ取得部２１は、音声認識処理により音声データをテキスト化する際に、各発話区間とその発話区間で示される発話に対応するテキストデータとの関係を取得し、この関係に基づいて、形態素解析で得られる各単語データと各発話区間との関係を取得する。処理データ取得部２１は、発話区間の始端時間及び終端時間と、その発話区間中の単語データの並び順とに基づいて、各単語データに対応する各発声時間データをそれぞれ算出する。例えば、始端時間が５分３０秒で終端時間が５分３６秒となる発話区間に６個の単語が存在している場合、２番目の単語の発声時間データは、５分３１秒（＝５分３０秒＋（２−１）×６秒／６個）と算出され、６番目の単語の発声時間データは、５分３５秒（＝５分３０秒＋（６−１）×６秒／６個）と算出される。処理データ取得部２１は、各発声時間データを算出するために、各単語データの文字数を合せて加味するようにしてもよい。

特定単語テーブル２２は、丁寧表現又は非丁寧表現を構成し得る複数の特定単語データ、及び、当該複数の特定単語の各々に関する丁寧さ又は非丁寧さをそれぞれ示す複数の単語指標値を保持する。単語指標値は、例えば、その特定単語が示す丁寧さが上がる（非丁寧さが下がる）程、大きな値に設定され、その特定単語が示す丁寧さが下がる（非丁寧さが上がる）程、小さな値に設定される。単語指標値は、丁寧か、非丁寧か、どちらでもないかのいずれか１つを示すようにしてもよい。この場合、丁寧さを示す特定単語の単語指標値が「＋１」に設定され、非丁寧さを示す特待単語の単語指標値が「−１」に設定され、どちらでもない特定単語の単語指標値が「０」に設定される。本実施形態は、このような特定単語テーブル２２に格納される特定単語データ及び単語指標値を制限しない。また、特定単語テーブル２２に格納される特定単語データ及び単語指標値は、周知の単語情報（品詞情報）や丁寧さ情報が利用されればよいため、ここでは説明を簡略化する。この特定単語テーブルについては、上記特許文献２にも開示される。

抽出部２３は、処理データ取得部２１により取得された複数の単語データの中から、特定単語テーブル２２に登録されている複数の特定単語データを抽出する。

変化検出部２４は、抽出部２３により抽出される複数の特定単語データ及び当該複数の特定単語データに関する複数の発声時間データに基づいて、対象通話における、顧客の丁寧表現から非丁寧表現への変化点を検出する。変化検出部２４は、図２に示されるとおり、指標値算出部２５及び特定部２６を含む。変化検出部２４は、これら処理部を用いて、当該変化点を検出する。

指標値算出部２５は、複数の発声時間データに基づいて時系列に並べられた当該複数の特定単語データの中の所定範囲に含まれる特定単語データを処理単位とし、当該所定範囲をその時系列に沿って所定幅で順次スライドさせることで特定される各処理単位について、丁寧さ又は非丁寧さを示す指標値をそれぞれ算出する。処理単位を決めるための上記所定範囲は、例えば、特定単語データの数、時間、発話区間の数などで特定される。また、上記所定範囲のスライド幅に相当する上記所定幅についても、同様に、例えば、特定単語データの数、時間、発話区間の数などで特定される。上記所定範囲及び上記所定幅は、予め調整可能に指標値算出部２５により保持される。

上記所定幅及び上記所定範囲は、変化点の検出粒度と処理負荷との要求バランスから決定されることが望ましい。上記所定幅が小さく設定された場合、及び、上記所定範囲が狭く設定された場合、処理単位の数が増加する。処理単位の数が増加すると、変化点の検出粒度を上げることができるが、それに応じて、処理負荷は高まる。一方、上記所定幅が大きく設定された場合、及び、上記所定範囲が広く設定された場合、処理単位の数が減少する。処理単位の数が減少すると、変化点の検出粒度が下がるが、それに応じて、処理負荷は軽くなる。

図３は、指標値算出部２５による処理単位を概念的に示す図である。図３は、上記所定範囲及び上記所定幅が、特定単語データの数により特定される例を示す。図３の例では、上記所定範囲が、特定単語データ数（＝８）に設定され、上記所定幅が、特定単語データ数（＝２）に設定されている。

指標値算出部２５は、特定単語テーブル２２から、各処理単位に含まれる各特定単語データに関する単語指標値をそれぞれ抽出し、各処理単位について単語指標値の合計値を各処理単位の指標値としてそれぞれ算出する。図３の例によれば、指標値算出部２５は、処理単位＃１、処理単位＃２、処理単位＃３、処理単位＃ｎの各々について単語指標値の合計値をそれぞれ算出する。

特定部２６は、隣接する処理単位間の指標値の差異が所定閾値を超える隣接する処理単位を特定する。第１実施形態では、当該指標値の差異は、後ろ側の処理単位の指標値から前側の処理単位の指標値が減算され、その減算結果の絶対値により得られる。この特定部２６の処理により、丁寧表現から非丁寧表現への変化が検出される。具体的には、特定部２６は、後ろ側の処理単位の指標値から前側の処理単位の指標値が減算されることで得られる値が負の値でありかつその減算値の絶対値が所定閾値を超える、隣接する処理単位を特定する。この特定部２６の処理例は、単語指標値が、特定単語が示す丁寧さが上がる（非丁寧さが下がる）程、大きな値に設定され、その特定単語が示す丁寧さが下がる（非丁寧さが上がる）程、小さな値に設定される場合の例である。所定閾値は、例えば、コンタクトセンタでの顧客の音声データに基づいて検証することで決定され、予め調整可能に特定部２６により保持される。

変化検出部２４は、特定部２６により特定された隣接する処理単位に基づいて、上述の変化点を決定する。例えば、変化検出部２４は、特定部２６により特定された隣接する処理単位のうち、後ろ側の処理単位に含まれかつ前側の処理単位に含まれない特定単語の発声時間を当該変化点に決定する。これは、処理単位の上記所定幅のスライドにより、後ろ側の処理単位に含まれることになった特定単語が、当該所定閾値を超える処理単位間の指標値の差を引き起こした可能性が高いからである。後ろ側の処理単位に含まれかつ前側の処理単位に含まれない特定単語が複数存在する場合には、変化検出部２４は、前側の処理単位の末尾の特定単語の次の特定単語の発声時間を当該変化点に決定してもよい。

不満判定部２９は、変化検出部２４による変化点の検出結果に基づいて、対象会話が、対象会話参加者の不満会話であるか否かを判定する。具体的には、不満判定部２９は、顧客の丁寧表現から非丁寧表現への変化点が対象通話データから検出された場合、その対象通話を不満通話と判定し、当該変化点が検出されなかった場合、その対象通話を不満通話でないと判定する。不満判定部２９は、不満通話と判定された対象通話の識別情報を、入出力Ｉ／Ｆ１３を介して表示部や他の出力装置に出力するようにしてもよい。本実施形態は、この出力の具体的形態を制限しない。

対象決定部２７は、変化検出部２４で検出された変化点を終端とする、対象通話の所定幅の区間を、顧客の不満に関する分析の対象区間に決定する。この所定幅は、顧客の不満表出の原因等を分析するために必要となる、音声データ又はその音声データに対応するテキストデータの、当該対象通話中の範囲を示す。その所定幅は、例えば、発話区間の数、時間などで特定される。当該所定幅は、例えば、コンタクトセンタでの顧客の音声データに基づいて検証することで決定され、予め調整可能に対象決定部２７により保持される。

対象決定部２７は、決定された分析対象区間を示すデータ（例えば、区間の始端時間及び終端時間を示すデータ）を生成し、入出力Ｉ／Ｆ１３を介して表示部や他の出力装置にその判定結果を出力するようにしてもよい。本実施形態は、このデータ出力の具体的形態を制限しない。

分析部２８は、対象決定部２７により決定された分析対象区間に対応する、顧客及びオペレータの音声データ又はその音声データから抽出されたテキストデータ等に基づいて、対象通話における顧客の不満に関する分析を行う。不満に関する分析として、例えば、不満表出の原因や不満の度合いなどが分析される。なお、分析部２８による具体的分析手法には、音声認識技術や感情認識技術などの周知の手法が利用されればよいため、ここでは説明を省略する。本実施形態では、分析部２８による具体的分析手法は制限されない。

分析部２８は、分析結果を示すデータを生成し、入出力Ｉ／Ｆ１３を介して表示部や他の出力装置にその判定結果を出力するようにしてもよい。本実施形態は、このデータ出力の具体的形態を制限しない。

〔動作例〕
以下、第１実施形態における不満会話判定方法について図４を用いて説明する。図４は、第１実施形態における通話分析サーバ１０の動作例を示すフローチャートである。

通話分析サーバ１０は、通話データを取得する（Ｓ４０）。第１実施形態では、通話分析サーバ１０は、ファイルサーバ９に格納される複数の通話データの中から、分析対象となる通話データを取得する。

通話分析サーバ１０は、（Ｓ４０）で取得された通話データから、その通話データに含まれる顧客の音声データから抽出される、複数の単語データ、及び、顧客による各単語の発声時間を示す複数の発声時間データを取得する（Ｓ４１）。

通話分析サーバ１０は、顧客の音声に関する複数の単語データの中から、特定単語テーブル２２に登録されている複数の特定単語データを抽出する（Ｓ４２）。特定単語テーブル２２には、上述したとおり、丁寧表現又は非丁寧表現を構成し得る複数の特定単語データ、及び、当該複数の特定単語の各々に関する丁寧さ又は非丁寧さをそれぞれ示す複数の単語指標値が保持される。工程（Ｓ４２）により、顧客の音声に関する、丁寧表現又は非丁寧表現を構成し得る複数の特定単語データ、及び、各特定単語データの発声時間データが取得される。

次に、通話分析サーバ１０は、（Ｓ４２）で抽出された複数の特定単語データに基づく各処理単位について、単語指標値の合計値をそれぞれ各処理単位の指標値としてそれぞれ算出する（Ｓ４３）。通話分析サーバ１０は、特定単語テーブル２２から、各特定単語データの単語指標値を抽出する。

続いて、通話分析サーバ１０は、隣接する処理単位ごとに、指標値の差を算出する（Ｓ４４）。具体的には、通話分析サーバ１０は、後ろ側の処理単位の指標値から前側の処理単位の指標値を減算することで、当該指標値の差を算出する。

通話分析サーバ１０は、当該指標値の差が負の値であり、かつ、上記差の絶対値が所定閾値（正の値）を超える、隣接する処理単位の特定を試みる（Ｓ４５）。通話分析サーバ１０は、隣接する処理単位の特定に失敗した場合（Ｓ４５；ＮＯ）、当該対象通話を、顧客の不満に関する分析対象から除外する（Ｓ４６）。

一方、隣接する処理単位の特定に成功した場合（Ｓ４５；ＹＥＳ）、通話分析サーバ１０は、その特定された隣接する処理単位に基づいて、対象通話における変化点を決定する（Ｓ４７）。更に、通話分析サーバ１０は、対象通話データから変化点が検出された場合、その対象通話を不満通話と判定する（Ｓ４７）。

通話分析サーバ１０は、決定された変化点を終端とする、対象通話の所定幅の区間を顧客の不満に関する分析の対象区間に決定する（Ｓ４８）。ここで、通話分析サーバ１０は、この決定された対象区間を示すデータを生成し、このデータを出力するようにしてもよい。

通話分析サーバ１０は、決定された分析対象区間の音声データ又はそのテキストデータを用いて、対象通話の顧客の不満に関する分析を行う（Ｓ４９）。通話分析サーバ１０は、この分析結果を示すデータを生成し、このデータを出力するようにしてもよい。

〔第１実施形態の作用及び効果〕
上述したように第１実施形態では、対象通話の顧客の音声データから、丁寧表現又は非丁寧表現を構成し得る複数の特定単語データが抽出され、更に、抽出された特定単語データの単語指標値が特定単語テーブル２２から抽出され、当該複数の特定単語データに基づく各処理単位について単語指標値の合計値が各処理単位の指標値としてそれぞれ算出される。そして、隣接する処理単位の指標値の差が算出され、この差が負の値を示しかつその差の絶対値が所定閾値を超える隣接する処理単位が特定され、この特定された隣接する処理単位に基づいて当該対象通話の変化点が検出される。

このように、特定単語データに関する所定範囲ごとの指標値から変化点が検出されるため、第１実施形態によれば、時折誤って発声された非丁寧語に左右されることなく、丁寧表現から非丁寧表現への統計的変化を高精度に検出することができる。更に、第１実施形態によれば、丁寧表現から非丁寧表現への変化点が検出された通話を不満通話と判定するため、平均的に言葉遣いが粗略な顧客の通話を不満通話と誤判定することを防ぐことができる。これにより、平均的に言葉遣いが粗略な顧客の通話の全体が、顧客の不満分析対象に決定されることも防ぐことができ、通話者の不満に関する通話内分析箇所を適切に特定することができる。

更に、第１実施形態では、上述のように決定された変化点を終端とする対象通話の所定幅の区間が顧客の不満に関する分析の対象に決定され、この分析対象区間におけるオペレータ及び顧客の音声データ又はそのテキストデータ等を対象に顧客の不満に関する分析が行われる。このように高精度に検出された顧客の不満の表出点以前の所定幅の区間の通話データが不満分析に利用されるため、第１実施形態によれば、分析対象を制限することができると共に、その不満表出に関わる箇所を集中的に分析できることから、不満分析の精度も向上させることができる。

［第２実施形態］
通話において丁寧表現から非丁寧表現への変化が存在する場合、「〜なんです。」と「〜なんだよ。」との組み合わせ、「どうして〜ですか？」と「なんで〜なの？」との組み合わせ、「あなた」、「あんた」及び「お前」の組み合わせなどのように、同意であり、かつ、丁寧表現と非丁寧表現との組み合わせが混在し得る。逆に言えば、通話においてこのような同意の両表現の組み合わせが存在する場合には、その通話において丁寧表現から非丁寧表現への変化が生じている可能性が高く、ひいては、その通話において顧客が不満を表出させている可能性が高い。

そこで、第２実施形態では、このような、同意の、丁寧表現の特定単語と非丁寧表現の特定単語との各組み合わせを示す組み合わせ情報を利用して、各処理単位の指標値がそれぞれ算出される。以下、第２実施形態におけるコンタクトセンタシステム１について、第１実施形態と異なる内容を中心説明する。以下の説明では、第１実施形態と同様の内容については適宜省略する。

〔処理構成〕
図５は、第２実施形態における通話分析サーバ１０の処理構成例を概念的に示す図である。第２実施形態における通話分析サーバ１０は、第１実施形態の構成に加えて、組み合わせテーブル５１を更に有する。

組み合わせテーブル５１は、丁寧表現又は非丁寧表現を構成し得る複数の特定単語の中で、同意の、丁寧表現の特定単語と非丁寧表現の特定単語との各組み合わせを示す組み合わせ情報を保持する。組み合わせ情報には、各組み合わせに関し、丁寧表現の特定単語と非丁寧表現の特定単語との両方が抽出部２３により抽出される複数の特定単語データに含まれる場合に適用される単語指標値（以降、特別単語指標値と表記する）と、それらのいずれか一方のみが当該複数の特定単語データに含まれる場合に適用される単語指標値（以降、通常単語指標値）とがそれぞれ含まれる。

上記特別単語指標値は、その絶対値が上記通常単語指標値の絶対値よりも大きくなるように設定される。これは、丁寧表現から非丁寧表現への変化を顕著に表わす、同意の、丁寧表現の特定単語と非丁寧表現の特定単語との組み合わせにより、支配的に各処理単位の指標値を決めるためである。また、特別単語指標値には、丁寧表現の特定単語のための特別単語指標値（例えば、正の値）と、非丁寧表現の特定単語のための特別単語指標値（例えば、負の値）とが存在する。一方、通常単語指標値についても、同様に、丁寧表現の特定単語のための通常単語指標値（例えば、正の値）と、非丁寧表現の特定単語のための通常単語指標値（例えば、負の値）とが存在する。なお、通常単語指標値は、特定単語テーブル２２に格納される特定単語データの単語指標値と同値であることが望ましい。

但し、上記組み合わせ情報には、各組み合わせに関し、上記通常単語指標値と重み値とがそれぞれ含まれるようにしてもよい。この場合、上記特別単語指標値は、通常単語指標値と重み値とが掛け合わされることで算出される。

指標値算出部２５は、組み合わせテーブル５１から上記組み合わせ情報を取得し、その組み合わせ情報により示される複数の組み合わせの中の、丁寧表現の特定単語と非丁寧表現の特定単語との両方が、抽出部２３により抽出された複数の特定単語データに含まれる組み合わせを、他の特定単語データと区別して扱うことにより、各処理単位についての指標値をそれぞれ算出する。具体的には、指標値算出部２５は、組み合わせ情報により示される各組み合わせについて、丁寧表現の特定単語と非丁寧表現の特定単語との両方が当該複数の特定単語データに含まれるか否かをそれぞれ確認する。指標値算出部２５は、組み合わせに係る両方が含まれる場合には、その組み合わせに係る各特定単語データの単語指標値に上記特別単語指標値（丁寧表現用及び非丁寧表現用）をそれぞれ設定する。一方、指標値算出部２５は、組み合わせに係る一方が含まれる場合には、その特定単語データの単語指標値に上記通常単語指標値（丁寧表現用又は非丁寧表現用）を設定する。

指標値算出部２５は、抽出部２３により抽出された複数の特定単語データの中で、上記組み合わせ情報に含まれない特定単語データについては、第１実施形態と同様に、特定単語テーブル２２から抽出される単語指標値を設定する。指標値算出部２５は、このように各特定単語データに設定された単語指標値を用いて、各処理単位の指標値をそれぞれ算出する。

〔動作例〕
以下、第２実施形態における不満会話判定方法について図４を用いて説明する。第２実施形態では、工程（Ｓ４３）内の処理が第１実施形態と異なる。第２実施形態では、各処理単位についての単語指標値の合計値を算出する前に、特定単語テーブル２２に格納される単語指標値と、組み合わせテーブル５１に格納される特別単語指標値及び通常単語指標値とにより、各処理単位に含まれる各特定単語データの単語指標値がそれぞれ決定される。各特定単語データの単語指標値の決定手法については、上述の指標値算出部２５における説明のとおりである。

〔第２実施形態の作用及び効果〕
上述のように第２実施形態では、同意の、丁寧表現の特定単語と非丁寧表現の特定単語との各組み合わせを示す組み合わせ情報が利用されることにより、各処理単位の指標値がそれぞれ算出される。同意の、丁寧表現の特定単語と非丁寧表現の特定単語との組み合わせには、他の特定単語データよりも絶対値が大きくなるような単語指標値が設定される。

このように、同意の、丁寧表現の特定単語と非丁寧表現の特定単語との各組み合わせが支配的になるように各処理単位の指標値が算出されるため、第２実施形態によれば、顧客が不満とは無関係に不意に使ってしまったような非丁寧表現に左右されることなく、その通話において丁寧表現から非丁寧表現への変化をより正確に検出することができる。

［第３実施形態］
上述の各実施形態では、検出された変化点を終端とする対象通話の所定幅の区間が、顧客の不満に関する分析の対象区間に決定された。この対象区間は、顧客の不満の表出点以前の区間であるため、顧客の不満を誘引する原因が含まれる可能性が高い。しかしながら、顧客の不満に関する分析としては、原因分析に加えて、顧客の不満の程度（不満度）の分析もある。このような顧客の不満度は、顧客が不満を表出させている通話区間で表わされる可能性が高い。

そこで、第３実施形態では、対象通話における非丁寧表現から丁寧表現への復帰点が更に検出され、当該変化点を始端としその復帰点を終端とする対象通話の区間を当該分析対象区間に更に加える。第３実施形態では、この追加された分析対象区間が顧客が不満を表出させている区間であると設定する。これは、復帰点は、非丁寧表現から丁寧表現への変化点であるため、顧客の不満の程度が低下してきたと考えられ、不満の表出点（変化点）からその復帰点までの間は、少なくとも、顧客が不満を感じている状態であると推定できるからである。

以下、第３実施形態におけるコンタクトセンタシステム１について、第１実施形態及び第２実施形態と異なる内容を中心に説明する。以下の説明では、第１実施形態及び第２実施形態と同様の内容については適宜省略する。

〔処理構成〕
第３実施形態における通話分析サーバ１０の処理構成は、第１実施形態又は第２実施形態と同様であり、図２又は図５に示されるとおりである。但し、以下に示す処理部の処理内容が第１実施形態及び第２実施形態とは異なる。

変化検出部２４は、抽出部２３により抽出される複数の特定単語データ及びそれら複数の特定単語データに関する複数の発声時間データに基づいて、顧客の、対象通話における非丁寧表現から丁寧表現への復帰点を更に検出する。変化検出部２４は、特定部２６により特定される隣接する処理単位に基づいて、復帰点を決定する。特定された隣接する処理単位から復帰点を決定する方法は、変化点の決定方法と同様であるため、ここでは説明を省略する。

特定部２６は、上述の各実施形態での処理に加えて、次のような隣接する処理単位を特定する。特定部２６は、後ろ側の処理単位の指標値から前側の処理単位の指標値が減算されることで得られる値が正の値でありかつその減算値が所定閾値を超える、隣接する処理単位を特定する。この特定部２６の処理例についても、単語指標値が、特定単語が示す丁寧さが上がる（非丁寧さが下がる）程、大きな値に設定され、その特定単語が示す丁寧さが下がる（非丁寧さが上がる）程、小さな値に設定される場合の例である。この復帰点を決定するために特定部２６で用いられる所定閾値には、変化点を決定するために用いられる所定閾値が用いられてもよいし、別の所定閾値が用いられてもよい。顧客が不満を表出させてから完全な平常心に戻るのは難しいと考えられるため、例えば、変化点のための所定閾値の絶対値よりも復帰点のための所定閾値の絶対値のほうが小さく設定されてもよい。

対象決定部２７は、上述の各実施形態のように決定された分析対象区間に加えて、当該変化点を始端とし当該復帰点を終端とする対象通話の区間を分析対象区間に更に決定する。対象決定部２７は、変化点を終端として決定される分析対象区間と、変化点を始端とし復帰点を終端として決定される分析対象区間とを区別可能に決定するようにしてもよい。以降、前者の区間を原因分析対象区間と表記し、後者の区間を不満度分析対象区間と表記する場合もある。但し、この表記は、前者の区間を原因分析のためだけに用い、後者の区間を不満度の分析のためだけに用いることを限定するものではない。原因分析対象区間から不満度が抽出され、不満度分析区間から不満原因が抽出されてもよいし、両区間から他の分析結果が得られてもよい。

分析部２８は、対象決定部２７により決定された原因分析対象区間及び不満度分析対象区間に対応する、顧客及びオペレータの音声データ又はその音声データから抽出されたテキストデータ等に基づいて、対象通話における顧客の不満に関する分析を行う。分析部２８は、原因分析対象区間と不満度分析対象区間とに異なる分析処理を適用するようにしてもよい。

〔動作例〕
以下、第３実施形態における不満会話判定方法について図６を用いて説明する。図６は、第３実施形態における通話分析サーバ１０の動作例を示すフローチャートである。第３実施形態では、第１実施形態に加えて、工程（Ｓ６１）から工程（Ｓ６３）が追加される。図６では、図４と同じ工程については、図４と同じ符号が付されている。

通話分析サーバ１０は、当該変化点を終端とする対象通話の所定幅の区間を原因分析対象区間に決定すると（Ｓ４８）、当該指標値の差が正の値であり、かつ、当該差が所定閾値（正の値）を超える、隣接する処理単位の特定を更に試みる（Ｓ６１）。通話分析サーバ１０は、隣接する処理単位の特定に失敗した場合（Ｓ６１；ＮＯ）、（Ｓ４８）で決定された原因分析対象区間のみを対象に、対象通話の顧客の不満に関する分析を行う（Ｓ４９）。

一方、隣接する処理単位の特定に成功した場合（Ｓ６１；ＹＥＳ）、通話分析サーバ１０は、その特定された隣接する処理単位に基づいて、対象通話における復帰点を決定する（Ｓ６２）。

通話分析サーバ１０は、工程（Ｓ４７）で決定された変化点を始端とし、工程（Ｓ６２）で決定された復帰点を終端とする、対象通話の所定幅の区間を不満度分析対象区間に決定する（Ｓ６３）。ここで、通話分析サーバ１０は、この決定された不満度分析対象区間を示すデータを生成し、このデータを出力するようにしてもよい。

この場合、通話分析サーバ１０は、原因分析対象区間及び不満度分析対象区間の音声データ又はそのテキストデータを用いて、対象通話の顧客の不満に関する分析を行う（Ｓ４９）。

〔第３実施形態における作用及び効果〕
上述のように第３実施形態では、丁寧表現から非丁寧表現への変化点に加えて、非丁寧表現から丁寧表現への復帰点が検出され、変化点を終端とする対象通話の所定幅の通話区間（上記原因分析対象区間）に加えて、当該変化点を始端としその復帰点を終端とする通話区間（上記不満度分析対象区間）が、顧客の不満に関する分析の対象区間に決定される。

第３実施形態により追加的に決定される分析対象区間は、上述したように、顧客が不満を表出させている状態にある可能性が高いため、第３実施形態によれば、顧客の不満度の分析等に適した通話区間を特定することができる。即ち、第３実施形態によれば、顧客の不満に関するあらゆる分析のための対象区間を適切に特定することができ、ひいては、その特定された通話区間により顧客の不満に関するあらゆる分析を高精度に行うことが可能となる。

［変形例］
上述の各実施形態では、通話分析サーバ１０が通話データ取得部２０、処理データ取得部２１及び分析部２８を有する例が示されたが、それら各処理部は他の装置により実現されてもよい。この場合、通話分析サーバ１０は、不満会話判定装置として動作し、当該他の装置から、顧客の音声データから抽出される、複数の単語データ、及び、顧客による各単語の発声時間を示す複数の発声時間データを取得するようにすればよい（本発明のデータ取得部に相当）。また、通話分析サーバ１０は、特定単語テーブル２２を持たず、他の装置上で実現される特定単語テーブル２２から所望のデータを取得するようにしてもよい。

また、上述の各実施形態では、各処理単位の指標値が、各処理単位に含まれる特定単語データの単語指標値の合計により得られたが、単語指標値を用いることなく決定されるようにしてもよい。この場合、特定単語テーブル２２は、各特定単語の単語指標値を保持せず、各特定単語について丁寧表現か非丁寧表現かを示す情報をそれぞれ保持するようにすればよい。これにより、指標値算出部２５は、各処理単位に含まれる特定単語データの数を丁寧表現毎及び非丁寧表現毎にカウントし、各処理単位における丁寧表現のカウント数及び非丁寧表現のカウント数に基づいて、各処理単位についての指標値がそれぞれ算出されるようにしてもよい。例えば、丁寧表現のカウント数と非丁寧表現のカウント数との割合を各処理単位の指標値とするようにしてもよい。

また、上述の第２実施形態では、通話分析サーバ１０は、特定単語テーブル２２と組み合わせテーブル５１とを有したが、特定単語テーブル２２は除かれてもよい。この場合、抽出部２３は、処理データ取得部２１により取得された複数の単語データの中から、組み合わせテーブル５１に保持されている複数の特定単語データを抽出する。また、指標値算出部２５は、組み合わせテーブル５１に保持される特別単語指標値及び通常単語指標値のいずれか一方を各特定単語データの単語指標値に決定する。この形態では、同意の、丁寧表現の特定単語と非丁寧表現の特定単語との各組み合わせに係る少なくとも一方の特定単語のみを対象に、各処理単位の指標値が算出され、結果として、変化点が検出される。この形態によれば、処理対象となる特定単語データを少なくすることができるため、処理負荷を軽減することができる。

［他の実施形態］
上述の各実施形態では、通話データが扱われたが、上述の不満会話判定装置及び不満会話判定方法は、通話以外の会話データを扱う装置やシステムに適用されてもよい。この場合、例えば、分析対象となる会話を録音する録音装置がその会話が行われる場所（会議室、銀行の窓口、店舗のレジなど）に設置される。また、会話データが複数の会話参加者の声が混合された状態で録音される場合には、その混合状態から所定の音声処理により会話参加者毎の音声データに分離される。

なお、上述の説明で用いた複数のフローチャートでは、複数の工程（処理）が順番に記載されているが、本実施形態で実行される工程の実行順序は、その記載の順番に制限されない。本実施形態では、図示される工程の順番を内容的に支障のない範囲で変更することができる。また、上述の各実施形態及び各変形例は、内容が相反しない範囲で組み合わせることができる。

上記の各実地形態及び各変形例の一部又は全部は、以下の付記のようにも特定され得る。但し、各実地形態及び各変形例が以下の記載に限定されるものではない。

（付記１）
対象会話における対象会話参加者の音声から抽出される、複数の単語データ、及び、該対象会話参加者による各単語の発声時間を示す複数の発声時間データを取得するデータ取得部と、
前記データ取得部により取得される前記複数の単語データの中から、丁寧表現又は非丁寧表現を構成し得る複数の特定単語データを抽出する抽出部と、
前記抽出部により抽出される前記複数の特定単語データ及び該複数の特定単語データに関する複数の発声時間データに基づいて、前記対象会話における、前記対象会話参加者の丁寧表現から非丁寧表現への変化点を検出する変化検出部と、
前記変化検出部による前記変化点の検出結果に基づいて、前記対象会話が、前記対象会話参加者の不満会話であるか否かを判定する不満判定部と、
を備える不満会話判定装置。

（付記２）
前記変化検出部で検出される前記変化点を終端とする前記対象会話の所定幅の区間を前記対象会話参加者の不満に関する分析の対象区間に決定する対象決定部、
を更に備える付記１に記載の不満会話判定装置。

（付記３）
前記変化検出部は、前記抽出部により抽出される前記複数の特定単語データ及び該複数の特定単語データに関する複数の発声時間データに基づいて、前記対象会話参加者の、前記対象会話における非丁寧表現から丁寧表現への復帰点を更に検出し、
前記対象決定部は、前記対象会話における前記変化検出部により検出される前記変化点を始端とし前記復帰点を終端とする前記対象会話の区間を前記分析対象区間に更に決定する、
付記２に記載の不満会話判定装置。

（付記４）
前記変化検出部は、
前記複数の発声時間データに基づいて時系列に並べられた前記複数の特定単語データの中の所定範囲に含まれる特定単語データを処理単位とし、該所定範囲を該時系列に沿って所定幅で順次スライドさせることで特定される各処理単位について、丁寧さ又は非丁寧さを示す指標値をそれぞれ算出する指標値算出部と、
隣接する処理単位間の指標値の差異が所定閾値を超える隣接する処理単位を特定する特定部と、
を含み、
前記特定部により特定される前記隣接する処理単位に基づいて、前記変化点及び前記復帰点の少なくとも一方を検出する、
付記２又は３に記載の不満会話判定装置。

（付記５）
前記指標値算出部は、丁寧表現又は非丁寧表現を構成し得る複数の特定単語の中で、同意の、丁寧表現の特定単語と非丁寧表現の特定単語との各組み合わせを示す組み合わせ情報を取得し、該組み合わせ情報により示される複数の組み合わせの中の、丁寧表現の特定単語と非丁寧表現の特定単語との両方が前記複数の特定単語データに含まれる組み合わせを、他の特定単語データと区別して扱うことにより、前記各処理単位についての前記指標値をそれぞれ算出する、
付記４に記載の不満会話判定装置。

（付記６）
前記指標値算出部は、前記各処理単位に含まれる前記各特定単語データに関する丁寧さ又は非丁寧さを示す単語指標値をそれぞれ取得し、前記各処理単位について該単語指標値の合計値を前記指標値としてそれぞれ算出する、
付記４又は５に記載の不満会話判定装置。

（付記７）
前記指標値算出部は、前記各処理単位に含まれる前記特定単語データの数を丁寧表現毎及び非丁寧表現毎にカウントし、前記各処理単位における丁寧表現のカウント数及び非丁寧表現のカウント数に基づいて、前記各処理単位についての前記指標値をそれぞれ算出する、
付記４又は５に記載の不満会話判定装置。

（付記８）
前記所定範囲及び前記所定幅は、前記特定単語データの数、時間、又は、発話区間の数で特定される付記４から７のいずれか１つに記載の不満会話判定装置。

（付記９）
少なくとも１つのコンピュータにより実行される不満会話判定方法において、
対象会話における対象会話参加者の音声から抽出される、複数の単語データ、及び、該対象会話参加者による各単語の発声時間を示す複数の発声時間データを取得し、
前記取得された複数の単語データの中から、丁寧表現又は非丁寧表現を構成し得る複数の特定単語データを抽出し、
前記抽出された複数の特定単語データ及び該複数の特定単語データに関する複数の発声時間データに基づいて、前記対象会話における、前記対象会話参加者の丁寧表現から非丁寧表現への変化点を検出し、
前記変化点の検出結果に基づいて、前記対象会話が、前記対象会話参加者の不満会話であるか否かを判定する、
ことを含む不満会話判定方法。

（付記１０）
前記検出された変化点を終端とする前記対象会話の所定幅の区間を前記対象会話参加者の不満に関する分析の対象区間に決定する、
ことを更に含む付記９に記載の不満会話判定方法。

（付記１１）
前記抽出される複数の特定単語データ及び該複数の特定単語データに関する複数の発声時間データに基づいて、前記対象会話参加者の、前記対象会話における非丁寧表現から丁寧表現への復帰点を検出し、
前記対象会話における前記変化点を始端とし前記復帰点を終端とする前記対象会話の区間を前記分析対象区間に決定する、
ことを更に含む付記１０に記載の不満会話判定方法。

（付記１２）
前記複数の発声時間データに基づいて時系列に並べられた前記複数の特定単語データの中の所定範囲に含まれる特定単語データを処理単位とし、該所定範囲を該時系列に沿って所定幅で順次スライドさせることで特定される各処理単位について、丁寧さ又は非丁寧さを示す指標値をそれぞれ算出し、
隣接する処理単位間の指標値の差異が所定閾値を超える隣接する処理単位を特定する、
ことを更に含み、
前記変化点の検出又は前記復帰点の検出は、前記特定される隣接する処理単位に基づいて、前記変化点又は前記復帰点を検出する、
付記１０又は１１に記載の不満会話判定方法。

（付記１３）
前記指標値の算出は、丁寧表現又は非丁寧表現を構成し得る複数の特定単語の中で、同意の、丁寧表現の特定単語と非丁寧表現の特定単語との各組み合わせを示す組み合わせ情報を取得し、該組み合わせ情報により示される複数の組み合わせの中の、丁寧表現の特定単語と非丁寧表現の特定単語との両方が前記複数の特定単語データに含まれる組み合わせを、他の特定単語データと区別して扱うことにより、前記各処理単位についての前記指標値をそれぞれ算出する、
付記１２に記載の不満会話判定方法。

（付記１４）
前記指標値の算出は、前記各処理単位に含まれる前記各特定単語データに関する丁寧さ又は非丁寧さを示す単語指標値をそれぞれ取得し、前記各処理単位について該単語指標値の合計値を前記指標値としてそれぞれ算出する、
付記１２又は１３に記載の不満会話判定方法。

（付記１５）
前記指標値の算出は、前記各処理単位に含まれる前記特定単語データの数を丁寧表現毎及び非丁寧表現毎にカウントし、前記各処理単位における丁寧表現のカウント数及び非丁寧表現のカウント数に基づいて、前記各処理単位についての前記指標値をそれぞれ算出する、
付記１２又は１３に記載の不満会話判定方法。

（付記１６）
前記所定範囲及び前記所定幅は、前記特定単語データの数、時間、又は、発話区間の数で特定される付記１２から１５のいずれか１つに記載の不満会話判定方法。

（付記１７）
少なくとも１つのコンピュータに、付記９から１６のいずれか１つに記載の不満会話判定方法を実行させるプログラム。

（付記１８）
付記１７に記載のプログラムをコンピュータが読み取り可能に記録する記録媒体。

この出願は、２０１２年１０月３１日に出願された日本出願特願２０１２−２４０７５５号を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。

Claims (14)

1. 対象会話における対象会話参加者の音声から抽出される、複数の単語データ、及び、該対象会話参加者による各単語の発声時間を示す複数の発声時間データを取得するデータ取得部と、
   前記データ取得部により取得される前記複数の単語データの中から、丁寧表現又は非丁寧表現を構成し得る複数の特定単語データを抽出する抽出部と、
   前記抽出部により抽出される前記複数の特定単語データ及び該複数の特定単語データに関する複数の発声時間データに基づいて、前記対象会話における、前記対象会話参加者の丁寧表現から非丁寧表現への変化点を検出する変化検出部と、
   前記変化検出部による前記変化点の検出結果に基づいて、前記対象会話が、前記対象会話参加者の不満会話であるか否かを判定する不満判定部と、
   を備える不満会話判定装置。
2. 前記変化検出部で検出される前記変化点を終端とする前記対象会話の所定幅の区間を前記対象会話参加者の不満に関する分析の対象区間に決定する対象決定部、
   を更に備える請求項１に記載の不満会話判定装置。
3. 前記変化検出部は、前記抽出部により抽出される前記複数の特定単語データ及び該複数の特定単語データに関する複数の発声時間データに基づいて、前記対象会話参加者の、前記対象会話における非丁寧表現から丁寧表現への復帰点を更に検出し、
   前記対象決定部は、前記対象会話における前記変化検出部により検出される前記変化点を始端とし前記復帰点を終端とする前記対象会話の区間を前記分析対象区間に更に決定する、
   請求項２に記載の不満会話判定装置。
4. 前記変化検出部は、
   前記複数の発声時間データに基づいて時系列に並べられた前記複数の特定単語データの中の所定範囲に含まれる特定単語データを処理単位とし、該所定範囲を該時系列に沿って所定幅で順次スライドさせることで特定される各処理単位について、丁寧さ又は非丁寧さを示す指標値をそれぞれ算出する指標値算出部と、
   隣接する処理単位間の指標値の差異が所定閾値を超える隣接する処理単位を特定する特定部と、
   を含み、
   前記特定部により特定される前記隣接する処理単位に基づいて、前記変化点及び前記復帰点の少なくとも一方を検出する、
   請求項２又は３に記載の不満会話判定装置。
5. 前記指標値算出部は、丁寧表現又は非丁寧表現を構成し得る複数の特定単語の中で、同意の、丁寧表現の特定単語と非丁寧表現の特定単語との各組み合わせを示す組み合わせ情報を取得し、該組み合わせ情報により示される複数の組み合わせの中の、丁寧表現の特定単語と非丁寧表現の特定単語との両方が前記複数の特定単語データに含まれる組み合わせを、他の特定単語データと区別して扱うことにより、前記各処理単位についての前記指標値をそれぞれ算出する、
   請求項４に記載の不満会話判定装置。
6. 前記指標値算出部は、前記各処理単位に含まれる前記各特定単語データに関する丁寧さ又は非丁寧さを示す単語指標値をそれぞれ取得し、前記各処理単位について該単語指標値の合計値を前記指標値としてそれぞれ算出する、
   請求項４又は５に記載の不満会話判定装置。
7. 前記指標値算出部は、前記各処理単位に含まれる前記特定単語データの数を丁寧表現毎及び非丁寧表現毎にカウントし、前記各処理単位における丁寧表現のカウント数及び非丁寧表現のカウント数に基づいて、前記各処理単位についての前記指標値をそれぞれ算出する、
   請求項４又は５に記載の不満会話判定装置。
8. 前記所定範囲及び前記所定幅は、前記特定単語データの数、時間、又は、発話区間の数で特定される請求項４から７のいずれか１項に記載の不満会話判定装置。
9. 少なくとも１つのコンピュータにより実行される不満会話判定方法において、
   対象会話における対象会話参加者の音声から抽出される、複数の単語データ、及び、該対象会話参加者による各単語の発声時間を示す複数の発声時間データを取得し、
   前記取得された複数の単語データの中から、丁寧表現又は非丁寧表現を構成し得る複数の特定単語データを抽出し、
   前記抽出された複数の特定単語データ及び該複数の特定単語データに関する複数の発声時間データに基づいて、前記対象会話における、前記対象会話参加者の丁寧表現から非丁寧表現への変化点を検出し、
   前記変化点の検出結果に基づいて、前記対象会話が、前記対象会話参加者の不満会話であるか否かを判定する、
   ことを含む不満会話判定方法。
10. 前記検出された変化点を終端とする前記対象会話の所定幅の区間を前記対象会話参加者の不満に関する分析の対象区間に決定する、
    ことを更に含む請求項９に記載の不満会話判定方法。
11. 前記抽出される複数の特定単語データ及び該複数の特定単語データに関する複数の発声時間データに基づいて、前記対象会話参加者の、前記対象会話における非丁寧表現から丁寧表現への復帰点を検出し、
    前記対象会話における前記変化点を始端とし前記復帰点を終端とする前記対象会話の区間を前記分析対象区間に決定する、
    ことを更に含む請求項１０に記載の不満会話判定方法。
12. 前記複数の発声時間データに基づいて時系列に並べられた前記複数の特定単語データの中の所定範囲に含まれる特定単語データを処理単位とし、該所定範囲を該時系列に沿って所定幅で順次スライドさせることで特定される各処理単位について、丁寧さ又は非丁寧さを示す指標値をそれぞれ算出し、
    隣接する処理単位間の指標値の差異が所定閾値を超える隣接する処理単位を特定する、
    ことを更に含み、
    前記変化点の検出又は前記復帰点の検出は、前記特定される隣接する処理単位に基づいて、前記変化点又は前記復帰点を検出する、
    請求項１０又は１１に記載の不満会話判定方法。
13. 前記指標値の算出は、丁寧表現又は非丁寧表現を構成し得る複数の特定単語の中で、同意の、丁寧表現の特定単語と非丁寧表現の特定単語との各組み合わせを示す組み合わせ情報を取得し、該組み合わせ情報により示される複数の組み合わせの中の、丁寧表現の特定単語と非丁寧表現の特定単語との両方が前記複数の特定単語データに含まれる組み合わせを、他の特定単語データと区別して扱うことにより、前記各処理単位についての前記指標値をそれぞれ算出する、
    請求項１２に記載の不満会話判定方法。
14. 少なくとも１つのコンピュータに、請求項９から１３のいずれか１項に記載の不満会話判定方法を実行させるプログラム。

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