JP6433614B1 - チャットボット検索システムおよびプログラム - Google Patents

チャットボット検索システムおよびプログラム Download PDF

Info

Publication number
JP6433614B1
JP6433614B1 JP2018078637A JP2018078637A JP6433614B1 JP 6433614 B1 JP6433614 B1 JP 6433614B1 JP 2018078637 A JP2018078637 A JP 2018078637A JP 2018078637 A JP2018078637 A JP 2018078637A JP 6433614 B1 JP6433614 B1 JP 6433614B1
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
information
chatbot
server device
search
chatbot server
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
JP2018078637A
Other languages
English (en)
Other versions
JP2019185614A (ja
Inventor
敏秀 金
敏秀 金
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
JE International Corp
Original Assignee
JE International Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by JE International Corp filed Critical JE International Corp
Priority to JP2018078637A priority Critical patent/JP6433614B1/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP6433614B1 publication Critical patent/JP6433614B1/ja
Priority to KR1020190022339A priority patent/KR101993771B1/ko
Priority to US16/592,896 priority patent/US20210279232A1/en
Priority to PCT/JP2019/015983 priority patent/WO2019203156A1/ja
Priority to TW108113065A priority patent/TW201944266A/zh
Publication of JP2019185614A publication Critical patent/JP2019185614A/ja
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/20Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
    • G06F16/24Querying
    • G06F16/245Query processing
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04LTRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L51/00User-to-user messaging in packet-switching networks, transmitted according to store-and-forward or real-time protocols, e.g. e-mail
    • H04L51/02User-to-user messaging in packet-switching networks, transmitted according to store-and-forward or real-time protocols, e.g. e-mail using automatic reactions or user delegation, e.g. automatic replies or chatbot-generated messages
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/90Details of database functions independent of the retrieved data types
    • G06F16/95Retrieval from the web
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F11/00Error detection; Error correction; Monitoring
    • G06F11/30Monitoring
    • G06F11/34Recording or statistical evaluation of computer activity, e.g. of down time, of input/output operation ; Recording or statistical evaluation of user activity, e.g. usability assessment
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F13/00Interconnection of, or transfer of information or other signals between, memories, input/output devices or central processing units
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/30Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of unstructured textual data
    • G06F16/33Querying
    • G06F16/332Query formulation
    • G06F16/3329Natural language query formulation or dialogue systems
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06NCOMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N20/00Machine learning
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04LTRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L51/00User-to-user messaging in packet-switching networks, transmitted according to store-and-forward or real-time protocols, e.g. e-mail
    • H04L51/21Monitoring or handling of messages
    • H04L51/216Handling conversation history, e.g. grouping of messages in sessions or threads

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Information Transfer Between Computers (AREA)
  • Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)

Abstract

【課題】ユーザーの目的に合い、且つユーザーが信頼して使用することのできるAIチャットボットサービスを検索するためのチャットボット検索システムを提供する。
【解決手段】検索システムは、自動的に応答テキストを生成し端末装置に送信することによりチャットサービスを提供するチャットボットサーバー装置から、端末装置との間でのテキストのやりとりを日時情報と関連付けて記録したログ情報を収集するチャットボット情報収集部と、チャットボットサーバー装置の評価情報を記憶するチャットボット評価情報記憶部と、ログ情報に基づいて、チャットボットサーバー装置の評価情報を生成してチャットボット評価情報記憶部に書き込む評価測定部と、検索条件にマッチするチャットボットサーバー装置の評価情報をチャットボット評価情報記憶部から読み出し、評価情報に基づく序列でチャットボットサーバー装置の情報を出力する検索部とを具備する。
【選択図】図1

Description

本発明は、チャットボット検索システムおよびプログラムに関する。
いわゆるビッグデータを収集し、様々な分析等に活用する技術が普及しつつある。また、人工知能を用いてデータを分析する技術も普及しつつある。そういった中で、人工知能(AI,Artificial Intelligence)の手法を援用した自然言語処理により、チャットサービスを提供することが今後広がると予想される。人工知能を利用したチャットサービスは、AIチャットボットサービスなどとも呼ばれる。AIチャットボットサービスでは、機械学習の手法を用いて、予め知識の学習を行っておく。AIチャットボットサービスは、その知識に基づいて、ユーザー側から送信されるテキスト(チャット)に対して、適切な応答のテキストを出力し、ユーザー側に送信する。このように、ユーザー側の端末装置とサーバー側(AIチャットボットサーバー装置)との間で、交互にテキストをやり取りすることにより、チャットサービスが成立する。なお、AIを用いた上記のようなチャットサービス自体は、既存の技術を用いて実現可能である。
例えば、特許文献1には、ユーザーの趣向性を学習し、自然言語処理を用いて投稿文を自動的に生成するチャットシステムが記載されている。
特開2017−204157号公報
様々な事業者等が、顧客等のために多数のAIチャットボットサービスを提供するようになると、ユーザーにとっては、状況に応じて最適なサービスを選択することが困難となってくる。いわゆるウェブ検索エンジンは、予め収集したウェブ文書を蓄積し、その特徴に応じてユーザーが入力するキーワード等にマッチするウェブページを選択し、ユーザーによって求められると考えられる度合いが高い順に並べて出力する処理を行う。しかしながら、それらのウェブ検索エンジンは、静的な文書の内容がユーザーの要求にマッチするか否かを判定するにすぎないものであり、AIチャットボットサービスの特徴に特に合わせる形で検索を実現するものではない。ユーザーが望むAIチャットボットサービスを検索するためには、文書の特徴に基づいた処理だけでは不十分である。AIの活用のしかたがよくない場合には、信頼性の高いAIチャットボットサービスを提供することは難しいが、従来のウェブ検索エンジンは、そういったサービスごとの特徴を特に分析するものではなかった。
本発明は、上記の課題認識に基づいて行なわれたものであり、ユーザーの目的に合い、且つユーザーが信頼して使用することのできるAIチャットボットサービスを検索するためのチャットボット検索システムおよびそのプログラムを提供しようとするものである。
[1]上記の課題を解決するため、本発明の一態様によるチャットボット検索システムは、ユーザーの端末装置から送信されるテキストに応じて自動的に応答テキストを生成し前記端末装置に送信することによりチャットサービスを提供するチャットボットサーバー装置から、前記チャットボットサーバー装置における前記端末装置との間でのテキストのやりとりを日時情報と関連付けて記録したログ情報を収集するチャットボット情報収集部と、前記ログ情報を記憶するログ情報記憶部と、前記チャットボットサーバー装置の評価情報を記憶するチャットボット評価情報記憶部と、前記ログ情報に基づいて、前記チャットボットサーバー装置の評価情報を生成して前記チャットボット評価情報記憶部に書き込む評価測定部と、入力される検索条件に基づいて、前記検索条件にマッチする前記チャットボットサーバー装置の前記評価情報を前記チャットボット評価情報記憶部から読み出し、前記評価情報に基づく序列で前記チャットボットサーバー装置の情報を出力する検索部と、を具備するチャットボット検索システムである。
[2]また、本発明の一態様は、上記のチャットボット検索システムにおいて、前記評価測定部は、前記ログ情報に含まれるチャットのテキストを解析することにより、前記チャットボットサーバー装置の信頼度を評価して、前記信頼度を、前記チャットボットサーバー装置の評価情報として前記チャットボット評価情報記憶部に書き込む、ことを特徴とするものである。
[3]また、本発明の一態様は、上記のチャットボット検索システムにおいて、前記評価測定部は、前記テキストおよび前記応答テキストに基づきポジティブ評価ポイントおよびネガティブ評価ポイントをそれぞれ計上することにより前記信頼度を評価するものであり、前記評価測定部は、前記チャットボットサーバー装置での学習量が不十分な場合の応答文の例である学習不足応答例を予め蓄積しておき、前記チャットボットサーバー装置が出力する前記テキストが前記学習不足応答例に相当する場合には、当該チャットボットサーバー装置に関して前記ネガティブ評価ポイントを計上する、ことを特徴とするものである。
[4]また、本発明の一態様は、上記のチャットボット検索システムにおいて、前記評価測定部は、前記ログ情報に基づき、前記チャットボットサーバー装置の単位時間当たりのユーザー数を算出し、単位時間当たりのユーザー数を、前記チャットボットサーバー装置の評価情報として前記チャットボット評価情報記憶部に書き込む、ことを特徴とするものである。
[5]また、本発明の一態様は、上記のチャットボット検索システムにおいて、前記評価測定部は、前記ログ情報に基づき、前記チャットボットサーバー装置におけるユーザーの平均利用時間を算出し、ユーザーの平均利用時間を、前記チャットボットサーバー装置の評価情報として前記チャットボット評価情報記憶部に書き込む、ことを特徴とするものである。
[6]また、本発明の一態様は、上記のチャットボット検索システムにおいて、前記チャットボットサーバー装置は、コンテンツデータに基づいた機械学習を予め行い、前記機械学習の結果に基づいて、ユーザーの端末装置から送信される前記テキストに対応して自動的に前記応答テキストを生成する処理を行うものであり、前記チャットボット情報収集部は、前記コンテンツデータを前記チャットボットサーバー装置から収集するものであり、前記検索部は、前記チャットボット情報収集部が収集した前記コンテンツデータと、前記検索条件との間の適合度に基づいて前記チャットボットサーバー装置を選択して出力する、ことを特徴とするものである。
[7]また、本発明の一態様は、上記のチャットボット検索システムにおいて、前記チャットボットサーバー装置は、提供する前記チャットサービスの分野を表す分野情報を保持するものであり、前記チャットボット情報収集部は、前記分野情報を前記チャットボットサーバー装置から収集するものであり、前記検索部は、前記チャットボット情報収集部が収集した前記分野情報と、前記検索条件に含まれる分野情報との間の適合度に基づいて前記チャットボットサーバー装置を選択して出力する、ことを特徴とするものである。
なお、チャットボットサーバー装置が、上記の分野情報と並んで、当該チャットボットサーバー装置を管理する個人の情報や、店主の情報や、及び会社の情報を保持してもよい。またチャットボットサーバー装置が、それら個人、店、会社等が扱う製品等に関する関連製品情報などを保持していてもよい。
[8]また、本発明の一態様は、上記のチャットボット検索システムにおいて、第1の前記チャットボットサーバー装置が前記端末装置に対して前記チャットサービスを提供しているときに前記第1のチャットボットサーバー装置が前記テキスト内から抽出した検索条件を前記第1のチャットボットサーバー装置から受信し、受信した前記検索条件を前記検索部に渡し、前記検索条件に対応する第2のチャットボットサーバー装置の情報を前記検索部から受け取り、当該第2のチャットボットサーバー装置の情報を前記第1のチャットボットサーバー装置に返す検索インターフェース部、をさらに具備し、前記検索部は、前記検索インターフェース部から前記検索条件を渡された場合には、当該検索条件に基づく前記第2のチャットボットサーバー装置の情報を前記検索インターフェース部に対して出力する、ことを特徴とするものである。
[9]また、本発明の一態様は、上記のチャットボット検索システムにおいて、前記検索部は、前記端末装置が前記チャットボットサーバー装置と前記第2のチャットボットサーバー装置との両方に同時にアクセスするための、前記チャットボットサーバー装置の情報と前記第2のチャットボットサーバー装置の情報とを、前記検索インターフェース部に対して出力する、ことを特徴とするものである。
[10]また、本発明の一態様は、上記のチャットボット検索システムにおいて、前記チャットボット情報収集装置は、前記チャットボットサーバー装置における前記端末装置との間でのテキストのやりとりの中での販売実績に関する情報を日時情報と関連付けて販売レコードとして含んだ前記ログ情報を収集し、前記チャットボット評価情報記憶部は、前記販売レコードに基づく、販売実績を集計した情報を、前記評価情報として記憶するものであり、前記評価測定部は、前記ログ情報内の前記販売レコードに基づき、販売実績を集計する処理を行って、販売実績を集計した情報を前記評価情報として、前記評価情報記憶部に書き込むものであり、前記検索部は、前記販売実績を集計した情報に基づく序列で、前記チャットボットサーバー装置の情報を出力する、ことを特徴とするものである。
[11]また、本発明の一態様は、コンピューターを、上記[1]から[10]までのいずれか一項に記載のチャットボット検索システム、として機能させるためのプログラムである。
本発明によれば、ユーザーに対して信頼できるAIチャットボットサービスの情報を提供することが可能となる。これにより、ユーザーは、信頼性が高く使いやすいAIチャットボットサービスにアクセスしやすくなる。
本発明の第1実施形態によるチャットボット検索システムを含む、システム全体の機能構成を示す概略ブロック図である。 同実施形態が前提とするAIチャットボットサーバー装置の概略機能構成を示すブロック図である。 上記AIチャットボットサーバー装置の情報記憶部のさらに詳細な構成を示すブロック図である。 同実施形態によるログ情報記憶部が保持するログ情報(チャットサービスの記録を示すログ)の構成およびデータ例を示す概略図である。 同実施形態によるAIチャットボットサーバー装置の分野情報記憶部が保持する分野情報の構成およびデータ例を示す概略図である。 同実施形態によるチャットボット情報収集装置および記憶装置の機能構成を示すブロック図である。 同実施形態によるチャットボット検索システムにおけるコンテンツ記憶部が保持するデータの構成例を示す概略図である。 同実施形態によるチャットボット検索システムにおける分野情報記憶部が保持するデータの構成例を示す概略図である。 同実施形態によるチャットボット検索システムにおけるチャットボット評価情報記憶部が保持するデータの構成例を示す概略図である。 同実施形態による検索サーバー装置の概略機能構成を示すブロック図である。 同実施形態の検索サーバー装置における検索部による処理の内容を示す概略図である。 同実施形態による端末装置側におけるユーザーインターフェース(検索画面のレイアウト)の一例を示す概略図である。 同実施形態の変形例によるシステムの動作手順(AIチャットボットサーバー装置2の自動切り替え)を示すシーケンス図である。 本発明の第2実施形態による、ログ情報内に含まれる販売レコードの構成例を示す概略図である。
[第1実施形態]
次に、本発明の一実施形態について、図面を参照しながら説明する。
図1は、本実施形態によるチャットボット検索システムを含む、システム全体の機能構成を示す概略ブロック図である。
以下において、「AI」は「artificial intelligence」(人工知能)の略である。なお、AI自体としては、既存の技術を用いることができる。AIは、入力されるデータ(テキスト等)と出力するデータ(テキスト等)との関係が適切になるよう学習することができる。
チャットボット検索システム1は、多数のAIチャットボットサーバー装置2から、情報を収集する。そして、チャットボット検索システム1は、端末装置31や端末装置32などからの要求に応じたAIチャットボットサーバー装置2の情報を検索し、検索結果を端末装置31や端末装置32に提供する。
検索の対象とするAIチャットボットサーバー装置2は、複数台存在する。同図では、便宜的にそれぞれのAIチャットボットサーバー装置2に#1,#2,#3,・・・,#Nという番号を付与している。
各々のAIチャットボットサーバー装置2は、外部の端末装置等に対してチャットのサービスを提供する。AIチャットボットサーバー装置2にはAIが搭載されており、このAIが、端末装置等から受信するチャットテキストに応じて、適切なチャットテキストを応答する。そのため、AIチャットボットサーバー装置2に搭載されているAIは、適切なチャットテキストを応答できるように、学習データを用いて予め学習を行っている。あるいは、AIは、チャットのサービスを実行しながらそのサービスにおいて入出力されるテキストデータを用いて学習するようにしてもよい。学習処理として、例えば、ディープラーニングの手法を用いることができる。このようなAIの学習を行うことにより、AIチャットボットサーバー装置2は、個別に人手を介することなく、ユーザーの意図にあったテキスト(ユーザーへの回答等)を出力することができる。
AIチャットボットサーバー装置2は、チャットのサービスを実行しながらトラフィック情報を記録する。また、AIチャットボットサーバー装置2は、チャットの内容(AIチャットボットサーバー装置2が外部の端末装置等から受信したテキストのデータや、AIチャットボットサーバー装置2がその端末装置等に送信したテキストのデータ)を記録する。また、AIチャットボットサーバー装置2は、自装置が扱う分野の情報を保持している。ここでの分野とは、AIチャットボットサーバー装置2が実施するチャットの内容の分野である。また、AIチャットボットサーバー装置2は、コンテンツを記憶している。このコンテンツは、上記の分野に属する多数の文書のデータである。AIチャットボットサーバー装置2は、上記の学習処理を行う際にそれらの文書データを用いた学習を行うこともできる。AIチャットボットサーバー装置2は、例えばチャットボット検索システム1のチャットボット情報収集装置11の要求に応じて、上記のトラフィック情報や、チャットの内容のデータや、分野情報や、コンテンツを、チャットボット情報収集装置11に提供する。
図示するように、チャットボット検索システム1は、チャットボット情報収集装置11と、記憶装置12と、検索サーバー装置13と、ユーザーインターフェースサーバー装置14とを含んで構成される。チャットボット情報収集装置11は、「チャットボット情報収集部」とも呼ばれる。
チャットボット情報収集装置11は、AIチャットボットサーバー装置2から、チャットボットの検索で利用するための各種情報を収集して、記憶装置12に書き込む。具体的には、チャットボット情報収集装置11は、AIチャットボットサーバー装置2におけるトラフィック情報や、AIチャットボットサーバー装置2によるチャットの内容の情報を収集する。また、チャットボット情報収集装置11は、AIチャットボットサーバー装置2の分野(相談分野)の情報を収集する。チャットボット情報収集装置11は、定常的に稼働し、上記の各種情報をリアルタイムにAIチャットボットサーバー装置2から収集する。ただし、チャットボット情報収集装置11が、上記の各種情報を所定時間間隔毎に収集するようにしてもよい。また、チャットボット情報収集装置11は、AIチャットボットサーバー装置2から収集した情報に基づいてAIチャットボットサーバー装置2の評価を測定する。チャットボット情報収集装置11は、AIチャットボットサーバー装置2の評価結果の情報を、記憶装置12に書き込む。チャットボット情報収集装置11が行う評価の処理の詳細については後述するが、その処理は、チャットの内容の情報に基づいて、チャットサービスを利用する利用者の反応を評価する処理を含む。
なお、チャットボット情報収集装置11は、1時点でAIチャットボットサーバー装置2から情報を収集して評価するだけでなく、継続的に繰り返し、データの収集と評価とを行うようにしてもよい。また、チャットボット情報収集装置11が、リアルタイムで最新の情報をAIチャットボットサーバー装置2から収集し、評価するようにしてもよい。
つまり、チャットボット情報収集部11は、ユーザーの端末装置31または32から送信されるテキストに応じて自動的に応答テキストを生成し前記端末装置31または32に送信することによりチャットサービスを提供するAIチャットボットサーバー装置2から、前記AIチャットボットサーバー装置2における前記端末装置との間でのテキストのやりとりを日時情報と関連付けて記録したログ情報を収集する。
記憶装置12は、チャットボット情報収集装置11が収集した情報を記憶する。記憶装置12の詳細については、後述する。
検索サーバー装置13は、記憶装置12に記憶されているデータを参照しながら、端末装置31や32からの検索要求に応じて、検索処理を実行する。つまり、検索サーバー装置13は、入力される検索条件に基づいて、検索条件にマッチするAIチャットボットサーバー装置2の評価情報をチャットボット評価情報記憶部123から読み出し、評価情報に基づく序列でAIチャットボットサーバー装置2の情報を出力する。検索サーバー装置13の詳細については、後述する。
ユーザーインターフェースサーバー装置14は、端末装置31や32に対して、チャットボット検索システム1のユーザーインターフェースを提供する機能を有する。ユーザーインターフェースサーバー装置14は、提供するユーザーインターフェースを介して、端末装置31や32から検索条件を受け付け、その検索条件を検索サーバー装置13に転送する。また、ユーザーインターフェースサーバー装置14は、検索サーバー装置13から返される検索結果を、要求元の端末装置31や32に提示する。ユーザーインターフェースサーバー装置14は、ウェブ用およびアプリ用の両方のユーザーインターフェースに対応する機能を有する。つまり、ユーザーインターフェースサーバー装置14において、端末装置31からのウェブによる検索要求に対しては、ウェブ用のユーザーインターフェース機能が対応する処理を行う。また、端末装置32で稼働するアプリからの検索要求に対しては、アプリ用のユーザーインターフェース機能が対応する処理を行う。
上記のチャットボット情報収集装置11や、検索サーバー装置13や、ユーザーインターフェースサーバー装置14は、例えば、電子回路を用いて実現される。また、これらの装置を、コンピューターとプログラムとを用いて実現してもよい。
また、記憶装置12は、例えば、磁気ディスク装置や半導体メモリーなどといった記憶手段を用いて実現される。
端末装置31および端末装置32は、例えば、スマートフォン(スマホ)や、パーソナルコンピューター(PC)や、その他の情報機器を用いて実現されるものである。端末装置31や端末装置32は、チャットボット検索システム1に対して検索条件を送信し、その応答として検索結果をチャットボット検索システム1から受信する。この検索結果には、AIチャットボットサーバー装置2にアクセスするための情報(例えば、URL(ユニフォーム・リソース・ロケーター))が含まれる。端末装置31や端末装置32は、検索結果の情報が示すAIチャットボットサーバー装置2にアクセスし、チャットサービスを受けることができる。
端末装置31は、ウェブブラウザー実行部311を備えている。端末装置31からは、ウェブブラウザーの機能を用いて、チャットボット検索システム1を利用することができる。
端末装置32は、アプリ実行部321を備えている。アプリ実行部321では、チャットボット検索システム1にアクセスするためのアプリ(アプリケーションプログラム)を稼働させることができる。端末装置32からは、このアプリの機能を用いて、チャットボット検索システム1を利用することができる。
次に、AIチャットボットサーバー装置2の機能について説明する。
図2は、AIチャットボットサーバー装置の概略機能構成を示すブロック図である。図示するように、AIチャットボットサーバー装置2は、知識ベース21と、チャットエンジン部22と、チャットユーザーインターフェース部23と、情報記憶部24と、情報提供部25とを含んで構成される。
知識ベース21は、チャットエンジン部22がチャット処理を実行するために必要な知識データを記憶する。知識ベース21およびチャットエンジン部22は、人工知能を利用した処理を行う。人工知能自体は、既存の技術を用いて実現される。知識ベース21は、具体的には、チャットエンジン部22の学習処理を行った結果として得られる知識を保持する。ここでの学習処理は、端末装置31や32からのチャットのテキストを受信したときに、AIチャットボットサーバー装置2が最適な応答テキストを返せるようにするための学習である。
チャットエンジン部22は、上記の知識ベース21を参照しながら、端末装置側から受信したテキストに対して、最適な応答テキストを導出し、端末装置側に返す。なお、チャットエンジン部22は、チャットサービスの処理を実行する際に、その経過をログ情報として情報記憶部24に記録する。ログ情報の詳細については、後述する。
チャットユーザーインターフェース部23は、ユーザーの端末装置に対するインターフェースを実現する機能を有する。チャットユーザーインターフェース部23は、端末装置側からのテキストを一旦受けとり、チャットエンジン部22に渡す。また、チャットユーザーインターフェース部23は、チャットエンジン部22から出力されるテキストを、所定のユーザーインターフェースで端末装置側に送信する。
情報記憶部24は、上記のログ情報や、他の情報を記憶する。情報記憶部24は、例えば、磁気ディスク装置や半導体メモリー等を用いて実現される。情報記憶部24の詳細については、後述する。
情報提供部25は、情報記憶部24が記憶する情報を、外部に提供する。具体的には、情報提供部25は、情報記憶部24が記憶する情報を、チャットボット情報収集装置11に提供する。
図3は、上記の情報記憶部24のさらに詳細な構成を示すブロック図である。図示するように、情報記憶部24は、ログ情報記憶部241と、分野情報記憶部242と、コンテンツ記憶部243とを含んで構成される。
ログ情報記憶部241は、AIチャットボットサーバー装置2が実行したチャットのログを記録する。ログ情報の詳細については、後述する。ログ情報は、事象が発生したタイミング(日時)の情報と、その事象の内容と、その事象がチャットテキストの送受信である場合には、チャット内容(テキストそのもの)とを保持するものである。このログは、利用者数の情報や、チャットの内容の情報を含むものである。
分野情報記憶部242は、そのAIチャットボットサーバー装置2のチャットサービスが対象とする分野の情報を記憶するものである。
コンテンツ記憶部243は、そのAIチャットボットサーバー装置2が学習処理のために用いたコンテンツを記憶するものである。コンテンツは、例えば、当該チャットサービスが対象とする業種の知識を記述した大量の文書データである。機械学習の手法を用いることにより、上記のチャットエンジン部22は、これらのコンテンツに基づいた学習を予め行う。
情報記憶部24が記憶するこれらのデータは、後述するチャットボット情報収集装置11によって収集される。これらのデータは、チャットボット検索システム1が検索処理を実行するために活用される。
図4は、上記のログ情報記憶部241が保持するログ情報の構成およびデータ例を示す概略図である。図示するように、ログ情報は、表形式のデータであり、トラフィック情報とチャット内容情報とを対応付けて持っている。トラフィック情報は、日時と、チャットユーザーIDと、事象の各項目を含む。チャット内容情報は、チャットサービスにおいてやりとりされたテキストの情報を含むものである。AIチャットボットサーバー装置2のチャットエンジン部22は、チャットサービスを実行する際にログ情報を書き込む。このログ情報における1行のデータは、チャットサービスにおける1件の事象に対応する。以下、ログ情報の各項目について説明する。
日時は、事象が発生した日時である。チャットエンジン部22は、AIチャットボットサーバー装置2が保持するクロックから日時情報を取得し、ログ情報の一部として記録する。図示するデータ例では、年月日、時分秒、および百分の一秒の情報を日時情報として含んでいる。
チャットユーザーIDは、当該チャットサービスを受けるユーザーをユニークに識別する情報である。ユーザーは、端末装置等を用いて、AIチャットボットサーバー装置2によるチャットサービスを受ける者である。
事象は、ログ情報における当該行が記録する事象の種類を表す情報である。図示するデータ例では、事象の種類は、セッション接続、セッション切断、受信、および送信の4種類である。なお、受信は、AIチャットボットサーバー装置2がユーザーからのテキストを受信することを表す。また、送信は、AIチャットボットサーバー装置2がユーザーに対してテキストを送信することを表す。
チャット内容情報は、チャットサービスにおいて、AIチャットボットサーバー装置2が受信または送信するテキストの内容である。なお、事象の種類がセッション接続またはセッション切断の場合、チャット内容情報には「N/A」(not applicable,該当せず)が格納される。
図示する例では、チャット内容は、お酒(ワイン)の商品に関するものである。データの各行に便宜的に行番号を付与している。この行番号を参照しながら、図示するデータ例を以下に説明する。図示するログデータの第1行目から第8行目までは、すべて、チャットユーザーID「USER_A」で識別されるユーザーと、AIチャットボットサーバー装置2との間のテキストのやり取りである。AIチャットボットサーバー装置2は、端末装置から送信されるテキストに対応し、知識ベースを参照して、当該端末装置に対して応答のテキストを返す。
第1行目:日時「2018年04月01日18時03分32秒51」における事象「セッション接続」が記録されている。この行は、チャット内容情報を持たない(N/A)。
第2行目:日時「2018年04月01日18時03分40秒85」における事象「受信」が記録されている。これは、AIチャットボットサーバー装置2が端末装置(ユーザー側)からのテキストを受信したことを表す。この行のチャット内容情報は、「このワインについて教えてください」である。
第3行目:日時「2018年04月01日18時03分42秒28」における事象「送信」が記録されている。これは、AIチャットボットサーバー装置2が端末装置(ユーザー側)に対してテキストを送信したことを表す。この行のチャット内容情報は、「お問合せありがとうございます。このワインはフランスボルドー産ワインなのでお客様から大人気の製品です」である。
第4行目:日時「2018年04月01日18時03分59秒21」における事象「受信」が記録されている。この行のチャット内容情報は、「フランスボルドー産はなんで有名ですか?」である。
第5行目:日時「2018年04月01日18時04分03秒69」における事象「送信」が記録されている。この行のチャット内容情報は、「フランスボルドー地方にはぶどうに最適な気候ときれいな川が流れているので世界最高のワイン産地です」である。
第6行目:日時「2018年04月01日18時04分51秒42」における事象「受信」が記録されている。この行のチャット内容情報は、「ありがとう」である。
第7行目:日時「2018年04月01日18時04分52秒98」における事象「送信」が記録されている。この行のチャット内容情報は、「またのご利用をお待ちしています」である。
第8行目:日時「2018年04月01日18時05分04秒72」における事象「セッション切断」が記録されている。この行は、チャット内容情報を持たない(N/A)。
図5は、分野情報記憶部242が保持する分野情報の構成およびデータ例を示す概略図である。図示するように、分野情報記憶部242は、そのAIチャットボットサーバー装置2をユニークに識別するためのチャットボットサーバーIDと、当該サーバー装置が扱うチャットの分野を表す情報と、管理者と、作成日と、接続人数とを、対応付けて記憶する。図示するデータ例では、チャットボットサーバーIDは「CHAT_LIQU_01」であり、そのサーバー装置が扱うチャットの分野は「お酒」である。また、管理者は「○×商事」であり、作成日(サービスの開始日)は「2017年1月13日」であり、接続人数は「1350」である。なお、接続人数は、単位時間当たり(例えば、1時間当たり)の当該サービス利用のための接続ユーザー数である。
AIチャットボットサーバー装置2の情報記憶部24は、上記の分野情報等と並んで、AIチャットボットサーバー装置2を管理する個人の情報や、店主の情報や、会社の情報を保持してもよい。また情報記憶部24が、それら個人、店、会社等が扱う製品等に関する関連製品情報などを保持していてもよい。
次に、チャットボット検索システム1内のより詳細な機能構成について説明する。
図6は、チャットボット情報収集装置11および記憶装置12の、機能構成を示すブロック図である。
図示するように、チャットボット情報収集装置11は、トラフィック情報収集部111と、評価測定部112と、チャットボット分野管理部113とを含んで構成される。また、記憶装置12は、ログ情報記憶部121と、コンテンツ記憶部122と、チャットボット評価情報記憶部123と、分野情報記憶部124とを含んで構成される。
ログ情報記憶部121は、チャットボット情報収集装置11が複数のAIチャットボットサーバー装置2から収集したログ情報を、記憶する。ログ情報の構成は、図4で説明した通りである。
コンテンツ記憶部122は、チャットボット情報収集装置11が複数のAIチャットボットサーバー装置2から収集したコンテンツ情報を、記憶する。コンテンツ記憶部122の構成は、後の図7に示す。
チャットボット評価情報記憶部123は、上記のログ情報に基づいて評価測定部112が判定した、AIチャットボットサーバー装置2ごとの評価情報を記憶する。チャットボット評価情報記憶部123の構成は、後の図9に示す。 分野情報記憶部124は、チャットボット情報収集装置11が複数のAIチャットボットサーバー装置2から収集した分野情報を、記憶する。分野情報記憶部124の構成は、後の図8に示す。
トラフィック情報収集部111は、AIチャットボットサーバー装置2から、トラフィック情報と、チャットの内容情報とを取得する。これらトラフィック情報とチャットの内容情報とは、AIチャットボットサーバー装置2が提供するログ情報に含まれている。ログ情報については、図4で説明した通りである。そして、トラフィック情報収集部111は、取得したログ情報を、記憶装置12のログ情報記憶部121に書き込む。また、トラフィック情報収集部111は、AIチャットボットサーバー装置2からコンテンツを取得し、取得したコンテンツをコンテンツ記憶部122に書き込む。
トラフィック情報は、AIチャットボットサーバー装置2が送受信する通信がどの程度活性化されているかを表す情報である。活性化されているチャットサービス(つまり、トラフィックの量が多いチャットサービス)は、より多くのユーザーによって使用されており、信頼度が高い。また、チャット内容情報は、チャットサービスの質を表す情報である。チャット内容情報のうち、主にユーザー側の端末装置等からAIチャットボットサーバー装置2側に送信されるテキストは、ユーザーの満足度および信頼度を測定するためのデータとして使用される。
評価測定部112は、ログ情報記憶部121から読み出したログ情報に基づき、AIチャットボットサーバー装置2を評価する処理を行う。具体的には、評価測定部112は、チャット内容のテキスト(会話内容)を分析して、ユーザーの信頼度(満足度)等を測定する。そして、評価測定部112は、AIチャットボットサーバー装置2の評価結果の情報を、チャットボット評価情報記憶部123に書き込む。
つまり、評価測定部112は、AIチャットボットサーバー装置2の評価情報を生成してチャットボット評価情報記憶部123に書き込む。より具体的には、評価測定部112は、ログ情報に含まれるチャットのテキストを解析することにより、AIチャットボットサーバー装置2の信頼度を評価して、前記信頼度を、AIチャットボットサーバー装置2の評価情報としてチャットボット評価情報記憶部123に書き込む。評価測定部112による処理の詳細については、後述する。
チャットボット分野管理部113は、AIチャットボットサーバー装置2から、当該装置が実行するAIチャットボットのサービスの分野の情報を収集する。そして、チャットボット分野管理部113は、取得した分野情報を、分野情報記憶部124に書き込む。分野情報は、ユーザーの要望(検索条件等)にマッチしたAIチャットボットサーバー装置2を検索結果として提示するために用いられ得る情報である。
評価測定部112による処理の詳細は、次の通りである。
評価測定部112は、一例として、AIチャットボットサーバー装置2ごとのユーザー数や、ユーザーの平均利用時間や、チャット内容情報(テキスト)に基づいて、AIチャットボットサーバー装置2を評価する。
ここで、ユーザー数とは、単位時間当たりのAIチャットボットサーバー装置2のユニークユーザーの数である。評価測定部112は、ログ情報に含まれるユーザーIDを解析することにより、時間帯毎のユニークユーザー数を求める。例えば、評価測定部112は、ユーザー数を[人/時](人数、毎時)の単位で求める。
ユーザー数が多いほど、そのAIチャットボットサーバー装置2の評価は高い。
また、ここで、ユーザーの利用時間とは、1人のユーザーがAIチャットボットサービスを利用する時間の長さである。評価測定部112は、ログ情報記憶部121を参照することによってユーザーの利用時間を解析することが可能である。具体的には、評価測定部112は、特定のユーザーの利用開始時刻から利用終了時刻までの長さの情報をログ情報記憶部121から取得することによって、ユーザーの利用時間を求める。ただし、ユーザーのセッションがつながっていても、実質的にチャットテキストがやりとりされていない時間帯については、利用時間から除外するようにしてもよい。
評価測定部112は、多数のユーザーの利用時間を求め、AIチャットボットサーバー装置2ごとの平均利用時間を求める。例えば、評価測定部112は、平均利用時間を「時:分:秒」の値として求める。
ユーザーの平均利用時間が長いほど、そのAIチャットボットサーバー装置2の評価は高い。
また、評価測定部112は、ログ情報に含まれるチャット内容を解析して、そのAIチャットボットサーバー装置2の信頼度を求める。
具体的には、評価測定部112は、テキストのやり取りにおけるポジティブ評価ポイントとネガティブ評価ポイントとをそれぞれ数え上げ、ユーザーがチャット内容に満足しているか否か(信頼しているか否か)を求める。
なお、評価測定部112がチャット内容のテキストを解析する際に、そのテキストに含まれる顔文字や絵文字の種類に基づき、上記のポジティブ評価ポイントおよびネガティブ評価ポイントを数え上げてもよい。
ここで、ポジティブ評価ポイントは、例えば次のような場合に計上される。
1)ユーザー(端末装置)側からポジティブな表現(ボットに対する謝意、好感等)が送信される場合。ポジティブな表現とは、一例として、「賢いね」、「ちゃんとわかってるね」、「すごいね」などといった文言を含む。また、ポジティブな表現とは、例えば、笑う、誉めるなどといった表情の顔文字あるいは絵文字を含む。何がポジティブ表現であるかを表す情報は、予め、表現辞書等に登録しておき、参照するようにする。
2)ユーザー(端末装置)側からの質問等に対して、AIチャットボットサーバー装置2からの適切な回答がタイムリーに返された場合。
3)ユーザー(端末装置)側から、当該チャット内容に関する製品を購入したりサービスを利用したりすることを表す表現が送信される場合。その表現は、例えば、「(製品を)買います」、「(サービスを)利用します」、「注文します」、「発注します」、「申し込みます」、「入会します」などといったものである。また、ユーザー(端末装置)側が、当該チャット内容と連携して(例えば、注文ページ等に誘導するリンクなどをたどって)、製品を購入したりサービスを利用したりする行動につながった場合。
逆に、ネガティブ評価ポイントは、例えば次のような場合に計上される。
1)ユーザー(端末装置)側からネガティブな表現(ボットに対する悪口等)が送信される場合。ネガティブな表現とは、一例として、「その意味ではなくて」、「違う、その意味じゃないよ」、「バカ」、「あまり分かってくれないな」といった文言を含む。また、ネガティブな表現とは、例えば、怒る、悲しむ、泣くなどといった表情の顔文字あるいは絵文字を含む。何がネガティブ表現であるかを表す情報は、予め、表現辞書等に登録しておき、参照するようにする。
2)ユーザー(端末装置)側からの質問等に対して、AIチャットボットサーバー装置2からの適切な回答がない場合。例えば、ユーザーの質問に対して、AIチャットボットサーバー装置2が「お客様、ご質問に関してはまだ十分な勉強ができておりません。」などといった回答を返す場合がある。これは、AIチャットボットサーバー装置2が、その質問内容の分野に関して充分な学習をできていない場合などである。評価測定部112は、評価対象とするAIチャットボットサーバー装置2に関して、こういった、学習量が不十分な場合の応答文(「学習不足応答例」と呼ぶ)を予め収集して蓄積しておく。そして、評価測定部112は、AIチャットボットサーバー装置2を評価する際、テキストのやり取りの中に、AIチャットボットサーバー装置2側からの応答テキストとして、上記の学習不足応答例に似た表現が含まれているか否かを判定する。評価測定部112は、学習不足応答例を検出した場合に、そのAIチャットボットサーバー装置2にネガティブ評価ポイントを計上する。
なお、評価測定部112は、チャットテキストが属する分野に関連付けて、AIチャットボットサーバー装置2ごとに、学習不足応答例に基づくネガティブポイントを計上するようにしてもよい。つまり、AIチャットボットサーバー装置2に関して、Aという分野での学習不足応答例の発生頻度が低く、Bという分野での学習不足応答例の発生頻度が高い場合、評価測定部112は、Bという分野のみに関連付けて、学習不足応答例に基づくネガティブ評価ポイントを計上するようにしてもよい。
ここに記載したように、評価測定部112は、端末装置側からのテキストおよびAIチャットボットサーバー装置2側からの応答テキストに基づきポジティブ評価ポイントおよびネガティブ評価ポイントをそれぞれ計上することにより前記信頼度を評価するものである。また、評価測定部112は、
AIチャットボットサーバー装置2での学習量が不十分な場合の応答文の例である学習不足応答例を予め蓄積しておき、AIチャットボットサーバー装置2が出力するテキストが学習不足応答例に相当する場合には、当該AIチャットボットサーバー装置2に関して前記ネガティブ評価ポイントを計上する。
評価測定部112は、上記のようなポジティブなポイントやネガティブなポイントを、AIチャットボットサーバー装置2ごとにすべて加算し、その結果の値を、0以上且つ100以下の数値に正規化して、信頼度として評価情報に残す。
評価測定部112は、上記の利用時間と利用者数と信頼度とを総合的に評価し、総合評価値を出力する。一例として、評価測定部112は、利用時間による評価と利用者数による評価と信頼度とを重み付け加算し、その結果を0以上且つ100以下の数値に正規化して、総合評価値として評価情報に残す。
評価測定部112は、上に列挙したそれぞれの評価結果を、チャットボット評価情報記憶部123に書き込む。チャットボット評価情報記憶部123の構成例については、後述する。
つまり、評価測定部112は、次の特徴を持つ。
評価測定部112は、ログ情報に基づき、AIチャットボットサーバー装置2の単位時間当たりのユーザー数を算出し、単位時間当たりのユーザー数を、AIチャットボットサーバー装置2の評価情報としてチャットボット評価情報記憶部123に書き込む。
評価測定部123は、ログ情報に基づき、AIチャットボットサーバー装置2におけるユーザーの平均利用時間を算出し、ユーザーの平均利用時間を、AIチャットボットサーバー装置2の評価情報としてチャットボット評価情報記憶部123に書き込む。
次に、記憶装置12に含まれる各部のより詳細なデータ構成について説明する。
図7は、コンテンツ記憶部122が保持するデータの構成例を示す概略図である。図示するように、コンテンツ記憶部122は、チャットボットサーバーIDに関連付けて、該当するAIチャットボットサーバー装置2に関連するコンテンツのデータを記憶する。ここで、コンテンツのデータとは、複数の文書データである。文書データは、例えば、HTML(ハイパーテキストマークアップ言語,Hyper-text Markup Language)形式の文書や、PDF(ポータブルドキュメントフォーマット,Portable Document Format)形式の文書等のデータである。図示する例では、コンテンツ記憶部122は、チャットボットサーバーID「CHAT_SECU_01」に関連付けて、文書1,文書2,文書3,文書4,文書5,文書6,・・・といったコンテンツデータを記憶している。AIチャットボットサーバー装置2が学習した内容を表す。
なお、同図では、1種類のチャットボットサーバーIDに関するデータのみを示しているが、コンテンツ記憶部122が2種類以上のチャットボットサーバーIDに関するコンテンツデータを保持していてもよい。
図8は、分野情報記憶部124が保持するデータの構成例を示す概略図である。図示するように、分野情報記憶部124は、表形式のデータであり、チャットボットサーバーIDと、分野と、管理者と、接続人数のデータ項目を含んでいる。分野情報記憶部124が記憶する表の各行が、1つのAIチャットボットサーバー装置2に対応している。図示するデータ例では、チャットボットサーバーID「CHAT_LIQU_01」,「CHAT_TOUR_3」,「CHAT_EATOUT_22」・・・に、それぞれ、「お酒」,「観光」,「グルメ」・・・という分野が対応している。また、管理者は、それぞれ、「お酒」,「観光」,「グルメ」・・・である。また、作成日は、それぞれ、「2017年1月13日」,「2018年2月1日」,「2017年10月21日」・・・である。また、接続人数は、それぞれ、「1350」,「6780」,「1048」・・・である。
つまり、分野情報記憶部124は、チャットボット情報収集装置11が複数のAIチャットボットサーバー装置2から収取した分野情報を、集約して保持する。
図9は、チャットボット評価情報記憶部123が保持するデータの構成例を示す概略図である。図示するように、チャットボット評価情報記憶部123は、表形式のデータを記憶するものである。チャットボット評価情報記憶部123が記憶する表は、チャットボットサーバーIDと、管理者と、作成日と、URLと、評価値の各データ項目を有する。評価値の項目は、さらに、ユーザー数(接続人数)、平均利用時間、信頼度、総合評価値といった項目を含む。評価値が、さらの他のデータ項目を含んでいてもよい。この表の各行が、1台のAIチャットボットサーバー装置2に対応する。各データ項目の意味は次の通りである。
チャットボットサーバーIDは、AIチャットボットサーバー装置2をユニークに識別するための識別情報である。
管理者は、そのAIチャットボットサーバー装置2を管理し運営する主体(法人等)である。
作成日は、そのAIチャットボットサーバー装置2がサービスを開始した日である。
URLは、そのAIチャットボットサーバー装置2のチャットサービスにアクセスするためのロケーション情報である。
ユーザー数(接続人数)は、単位時間あたりにそのAIチャットボットサーバー装置2のチャットサービスを利用するユーザーの数である。このユーザー数は、1時間あたりの人数(人/時)の単位で表される。
平均利用時間は、1人のユーザーが、チャットサービスの利用を開始してから終了するまでの時間の長さの平均値である。平均利用時間は、「時:分:秒」の形式の値として表される。
信頼度は、そのAIチャットボットサーバー装置2が提供するサービスへの信頼度である。信頼度の求め方等については既に説明した通りである。ここでは、信頼度は、0以上且つ100以下の数値として表され、数値が高いほど信頼されている度合いが高いことを表す。
総合評価値は、上記のユーザー数や、平均利用時間や、信頼度などに基づいて、総合的な評価の値である。ここでは、総合評価値は、0以上且つ100以下の数値として表され、数値が高いほど評価が高いことを表す。
次に、検索サーバー装置13のより詳細な構成と処理について説明する。
図10は、検索サーバー装置の概略機能構成を示すブロック図である。図示するように、検索サーバー装置13は、条件入力部131と、検索部132と、検索結果出力部133とを含んで構成される。
条件入力部131は、ユーザーインターフェースサーバー装置14側からAIチャットボットサーバー装置を検索するための検索条件を取得する。検索条件は、端末装置から送られたものである。条件入力部131は、この検索条件を検索部132に渡す。
検索部132は、渡された検索条件に基づき、記憶装置12に記憶されているデータを参照し、検索条件に合うAIチャットボットサービスの情報を選択する。このサービスの情報は、該当するAIチャットボットサーバー装置2へのアクセス情報(URL等)を含む。検索部132の詳細な処理の内容については、後述する。
検索結果出力部133は、検索部132から渡される検索結果を出力する。具体的には、検索結果出力部133は、検索結果をユーザーインターフェースサーバー装置14に渡す。これにより、ユーザーインターフェースサーバー装置14は、所定のユーザーインターフェースで検索結果を端末装置側に返すことが可能となる。なお、検索結果出力部133は、1個または複数個のAIチャットボットサーバー装置2に関する情報を、検索結果として出力する。検索結果の情報は、該当するAIチャットボットサーバー装置2へのアクセス情報を含むため、検索結果を受信した端末装置は、そのAIチャットボットサーバー装置2にアクセスしてチャットサービスの提供を受けることができる。
ここで、検索部132による処理の詳細について説明する。
図11は、検索部132による処理の内容を示す概略図である。
検索部132が受け取る検索条件は、分野情報と、任意のキーワードとを含む。分野情報は、AIチャットボットサーバー装置2が提供するチャットサービスの分野を表す情報である。キーワードは、任意の文字列等である。検索条件として渡されるキーワードは、1つの単語であってもよいし、複数の単語の羅列であってもよいし、文であってもよいし、あるいは文の断片であってもよい。また、特殊なキーワードとして、製品名によるキーワードが含まれていてもよい。
検索部132は、分野情報とキーワードとで表される検索条件に基づいて、検索処理を行う。具体的には、検索部132は、受け取った検索条件(製品名、他のキーワード、分野情報、管理主(個人、店主、会社など)の情報、地域名など)と、記憶装置12に記憶されているコンテンツ記憶部122および分野情報記憶部124との適合度を算出する。このとき、検索部132は、例えば、検索条件に含まれる製品名およびその他のキーワードと、コンテンツ記憶部122に含まれるコンテンツ(のテキスト)との適合度を算出する。また、検索部132は、検索条件に含まれる分野情報と、分野情報記憶部124が記憶する分野情報との適合度を算出する。ここでの適合度の算出自体は、既存技術を用いて行うことができる。例えば、キーワードとコンテンツ(のテキスト)との適合度に関しては、検索部132は、出現単語ベクトルのコサイン類似度を用いて算出することができる。また、分野情報の適合度に関しては、検索部132は、予め定義された分野ツリー(分野に対応する多数のノードをツリー上に接続したグラフ)におけるノード間距離等を用いて算出することができる。図7に示したように、コンテンツ記憶部122において、テキストを含むコンテンツ(文書1,文書2,・・・等)はチャットボットサーバーIDに関連付けられている。また、図8に示したように、分野情報記憶部124において、分野の情報は、チャットボットサーバーIDに関連付けられている。つまり、検索部132は、検索条件に含まれるキーワードに関して、チャットボットサーバーIDごとの適合度を算出することができる。また、検索部132は、検索条件に含まれる分野情報に関して、チャットボットサーバーIDごとの適合度を算出することができる。なお、検索部132は、ここに挙げた2種類の適合度(キーワードにおける適合度と、分野情報における適合度)を重み付け加算することによって、統合した適合度を算出するようにしてもよい。このようにして、検索部132は、チャットボットサーバーIDごとに、渡された検索条件に対応する適合度を求めることができる。言い換えれば、検索部132は、渡された検索条件に対応して、チャットボットサーバーIDの序列を決定することができる。
また、検索部132は、図9に示したチャットボット評価情報記憶部123を参照する。つまり、検索部132は、チャットボットサーバーIDごとの信頼度または総合評価値、あるいはそれら両方を、チャットボット評価情報記憶部123から読み出すことができる。
つまり、検索部132は、検索条件を与えられたときに、チャットボットサーバーIDごとに、コンテンツ記憶部122や分野情報記憶部124を参照することによって得られる適合度の情報と、チャットボット評価情報記憶部123を参照することによって得られる信頼度または総合評価値を取得する。これら両者を加味する(例えば、得点の重み付け和を算出する)ことにより、検索部132は、検索条件に対応するチャットボットサーバーIDの序列を出力することができる。このとき、各チャットボットサーバーIDに、算出された得点の情報を付加してもよい。
あるいは、検索部132は、コンテンツ記憶部122や分野情報記憶部124を参照することによって得られる適合度によってチャットボットサーバーIDを絞り込んだうえで、それらのチャットボットサーバーIDの序列を定めてもよい。この序列は、チャットボット評価情報記憶部123が記憶する総合評価値等によって得られる。
検索部132は、検索条件に適合するチャットボットサーバーIDとその序列の情報を検索結果として出力する。なお、図9に示したように、チャットボット評価情報記憶部123は、チャットボットサーバーIDに関連付けて、当該サーバー装置でのチャットサービスにアクセスするためのアクセス情報(URL)を保持している。したがって、検索部132は、検索条件に適合するAIチャットボットサーバー装置2へのアクセス情報も、出力することができる。検索部132は、例えば、評価値が高い順に、複数のAIチャットボットサーバー装置2の情報を並べて出力する。
図12は、端末装置側におけるユーザーインターフェース(画面レイアウト)の一例を示す概略図である。図示するように、画面は、検索条件入力領域と、検索結果表示領域とを有している。検索条件入力領域には、検索条件(例えば、製品名、その他のキーワード、分野等)を自由に入力することができる欄が設けられている。また、検索条件入力領域には、検索ボタンが設けられており、このボタンをユーザーがクリック(あるいはタップ等の操作)することにより、各欄に入力されたデータが、ユーザーインターフェースサーバー装置14側に送信されるようになっている。また、検索結果表示領域には、検索結果を表示できるようになっている。この例では、検索結果は、序列の情報(1,2,・・・等といった順位を表す数値)と、チャットサービスの名称(例えば、「証券チャットボット」等)と、そのURL(例えば、「http://chatbot.xxxxx.jp」等)とが表示される。なお、その他の情報をさらに表示するようにしてもよい。検索結果表示領域に表示される情報(チャットサービスの名称や、URL)は、ユーザーの操作(クリック、タップ等)によって選択可能である。検索結果として表示されている情報(AIチャットボットサーバー装置2の情報)がユーザーによって選択された場合には、端末装置は、通信により、そのAIチャットボットサーバー装置2にアクセスする。このようにして、端末装置は、検索結果の中のいずれかのチャットサービスにアクセスすることができる。
本実施形態において、AIチャットボットサーバー装置2は、コンテンツデータに基づいた機械学習を予め行い、前記機械学習の結果に基づいて、ユーザーの端末装置から送信される前記テキストに対応して自動的に前記応答テキストを生成する処理を行うものである。チャットボット情報収集装置11は、前記コンテンツデータをAIチャットボットサーバー装置2から収集するものである。検索サーバー装置13は、チャットボット情報収集装置11が収集した前記コンテンツデータと、前記検索条件との間の適合度に基づいてAIチャットボットサーバー装置2を選択して出力する。
AIチャットボットサーバー装置2は、提供する前記チャットサービスの分野を表す分野情報を保持するものである。チャットボット情報収集装置11は、前記分野情報をAIチャットボットサーバー装置2から収集するものであり、
検索サーバー装置13は、チャットボット情報収集装置11が収集した前記分野情報と、前記検索条件に含まれる分野情報との間の適合度に基づいてAIチャットボットサーバー装置2を選択して出力する。
なお、上述した実施形態におけるAIチャットボットサーバー装置、チャットボット情報収集装置、検索サーバー装置、ユーザーインターフェースサーバー装置、端末装置といった各装置の、少なくとも一部の機能をコンピューターで実現するようにしても良い。その場合、それらの機能を実現するためのプログラムをコンピューター読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピューターシステムに読み込ませ、実行することによって実現しても良い。なお、ここでいう「コンピューターシステム」とは、OSや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。また、「コンピューター読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ROM、CD−ROM、DVD−ROM、USBメモリー等の可搬媒体、コンピューターシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピューター読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムを送信する場合の通信線のように、一時的に、動的にプログラムを保持するもの、その場合のサーバーやクライアントとなるコンピューターシステム内部の揮発性メモリーのように、一定時間プログラムを保持しているものも含んでも良い。また上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良く、さらに前述した機能をコンピューターシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであっても良い。
以下に、実施形態の変形例を説明する。
[第1変形例]
図13は、図1に示したシステムの変形例の動作手順を示すシーケンス図である。この変形例では、検索結果に基づき、端末装置31(端末装置32でもよい。以下同様。)とAIチャットボットサーバー装置2との間でチャットを実行している途中に、他のAIチャットボットサーバー装置2へのサービスの切り替えを実現する。これにより、単一のAIチャットボットサーバー装置2がサービスを行うだけでなく、チャット内容に応じて、より適切なAIチャットボットサーバー装置2に自動的に切り替えることが可能となる。しかも、その切り替えは、ユーザーの手間を要することなくシームレスに行われる。
以下、図13に示すシーケンスに沿って手順を説明する。
まずステップS1において、端末装置31は、ユーザーインターフェースサーバー装置14に対して検索条件を渡し、AIチャットボットサーバー装置2の検索を要求する。
次にステップS2において、ユーザーインターフェースサーバー装置14は、端末装置31から渡された検索条件を、検索サーバー装置13に渡し、AIチャットボットサーバー装置2の検索を要求する。
次にステップS3において、検索サーバー装置13は、渡された検索条件にしたがって検索処理を行い、得られた検索結果をユーザーインターフェースサーバー装置14に渡す。
次にステップS4において、ユーザーインターフェースサーバー装置14は、検索サーバー装置13から渡された検索結果を、端末装置31に返送する。既に説明した通り、検索結果には、AIチャットボットサーバー装置2へのアクセス情報(URL等)が含まれている。これにより、端末装置31側では、検索結果の中から適切なAIチャットボットサーバー装置2を選択し、そのAIチャットボットサーバー装置2にアクセスすることが可能となる。
次にステップS5において、端末装置31は、得られた検索結果に基づき、所望のAIチャットボットサーバー装置2(#1)にアクセスする。そして、端末装置31とAIチャットボットサーバー装置2(#1)との間でチャットが実行される。
このチャットにおいて、端末装置31からAIチャットボットサーバー装置2(#1)に送られるテキスト内容に基づき、他のAIチャットボットサーバー装置2がサービスを提供することが適切であると判断する場合がある。この場合、AIチャットボットサーバー装置2(#1)は、適切なAIチャットボットサーバー装置2を探すために、以下で、チャットボット情報収集装置11を介して、検索サーバー装置13に検索を依頼する。即ち、次の通りである。
ステップS6において、AIチャットボットサーバー装置2(#1)は、チャットボット情報収集装置11に、検索条件(キーワード等)を渡す。ここで、チャットボット情報収集装置11は、検索インターフェース装置(検索インターフェース部)として機能する。即ち、チャットボット情報収集装置11は、AIチャットボットサーバー装置2(#1)に対して、検索サーバー装置13による検索処理へのインターフェースの機能を提供している。
次にステップS7において、チャットボット情報収集装置11は、AIチャットボットサーバー装置2(#1)から渡された検索条件を、検索サーバー装置13に渡すことにより、検索を要求する。
次にステップS8において、検索サーバー装置13は、渡された検索条件により検索処理を行い、得られた検索結果をチャットボット情報収集装置11に渡す。
次にステップS9において、チャットボット情報収集装置11は、検索サーバー装置13から渡された検索結果を、AIチャットボットサーバー装置2(#1)に返送する。
次にステップS10において、AIチャットボットサーバー装置2(#1)は、検索結果を端末装置31に返送する。ここでも、検索結果には、AIチャットボットサーバー装置2へのアクセス情報が含まれている。例えば、検索結果は、AIチャットボットサーバー装置2(#1)とは異なる他のAIチャットボットサーバー装置2(#2)へのアクセス情報を含む。また、このとき、端末装置31が当該アクセス情報を用いて自動的にAIチャットボットサーバー装置2(#2)するように指示した制御情報が含まれていてもよい。
次にステップS11において、端末装置31は、得られた検索結果に基づいてAIチャットボットサーバー装置2(#2)にアクセスする。これにより、端末装置31とAIチャットボットサーバー装置2(#2)との間でチャットが実行される。
以上の処理手順により、AIチャットボットサーバー装置2(#1)からチャットのサービスを受けていた端末装置31は、そのアクセス先を(自動的に)切り替えた。即ち、端末装置31は、AIチャットボットサーバー装置2(#2)からチャットのサービスを受ける状態にスムースに移行した。
この変形例が適用されるユースケースの例は、次の通りである。
まず、端末装置31は、「お弁当」に関する情報を得るためにAIチャットボットサーバー装置2の検索を要求する(図13のステップS1に相当)。これにより、端末装置31は、AIチャットボットサーバー装置2(#1)との間のチャットを実行する。これにより、端末装置31は、お弁当に関する情報を得る。このお弁当に関するチャットの中で、その内容に関連して、別の商品等に関する情報を得たい場合は生じ得る。例えば、お弁当に関連してお吸い物の情報をユーザーが得たい場合、その要望を反映したテキストが、端末装置31側から送信される。例えば、「そしてお吸い物はなにかある?」といったテキストが、端末装置31からAIチャットボットサーバー装置2(#1)に送られる。このとき、AIチャットボットサーバー装置2(#1)は、自装置が持つお吸い物の知識が乏しい(学習量が相対的に小さい)ことを認識し、他のAIチャットボットサーバー装置2にチャットサービスを引き継いだ方が良いと判断する。その結果、AIチャットボットサーバー装置2(#1)は、「お吸い物」についての検索要求を、チャットボット情報収集装置11に送る(図13のステップS6に相当)。その結果、既に説明した手順を経て、端末装置31は、AIチャットボットサーバー装置2(#2)とのチャットに、シームレスに移行することとなる。
つまり、本変形例は次の通りである。
チャットボット情報収集装置11(検索インターフェース部として機能する)は、第1のAIチャットボットサーバー装置2が端末装置31または32に対して前記チャットサービスを提供しているときに第1のAIチャットボットサーバー装置2が前記テキスト内から抽出した検索条件を前記第1のAIチャットボットサーバー装置から受信し、受信した前記検索条件を検索サーバー装置13に渡し、検索条件に対応する第2のAIチャットボットサーバー装置2の情報を検索サーバー装置13から受け取り、当該第2のAIチャットボットサーバー装置の情報を前記第1のAIチャットボットサーバー装置に返す。
検索サーバー装置13は、チャットボット情報収集装置11(検索インターフェース部)から検索条件を渡された場合には、当該検索条件に基づく第2のAIチャットボットサーバー装置2の情報をチャットボット情報収集装置11(検索インターフェース部)に対して出力する。
この変形例によれば、ユーザーが入力した検索条件等に基づいて検索サーバー装置13が検索処理を行うだけでなく、AIチャットボットサーバー装置2がチャットテキスト内から拾い上げた検索条件にも基づいて、検索サーバー装置13に検索処理を行わせることが可能となる。これにより、複数のAIチャットボットサーバー装置2が動的に連携して、多様な、且つ各AIチャットボットサーバー装置2の特性を生かした、チャットサービスを端末装置に対して提供することが可能となる。
さらに、図13に示した第1変形例の、さらなる変形例を実施してもよい。
[第2変形例]
第2変形例において、例えば、図13のステップS9においてAIチャットボットサーバー装置2(#1)が検索結果を受け取った後も、AIチャットボットサーバー装置2(#1)が、端末装置31との間でチャットの処理を継続的に行ってもよい。また、ステップS9においてAIチャットボットサーバー装置2(#1)が検索結果を受け取った後、複数のAIチャットボットサーバー装置2(#1と#2)が並行して端末装置31との間でチャットの処理を行うようにしてもよい。これにより、複数のAIチャットボットサーバー装置2(#1と#2)のそれぞれは、自己の得意な話題(知識、学習結果)に関するチャットサービスを端末装置31に提供することができる。
さらに、上記の第2変形例を、次のような第3変形例に代えて実施してもよい。
[第3変形例]
第3変形例においては、図13のステップS9でAIチャットボットサーバー装置2(#1)が検索結果を受け取った後、AIチャットボットサーバー装置2(#1)は、新たなチャットサービスへの接続の諾否を端末装置31に対して問い合わせる。つまり、例えば、このときAIチャットボットサーバー装置2(#1)は、AIチャットボットサーバー装置2(#2)によるチャットサービスに接続して良いか否かを、端末装置31に対して問い合わせる。これに対して、端末装置31は、諾否情報をAIチャットボットサーバー装置2(#1)に返す。諾否情報は、「はい(yes)」または「いいえ(no)」のいずれかを表す情報である。
そして、AIチャットボットサーバー装置2(#1)は、端末装置31から「はい」に相当する諾否情報が返された場合に限り、端末装置31に対して、ステップS10のアクセス情報(URL)を渡す。これにより、端末装置31は、AIチャットボットサーバー装置2(#1)とともに、AIチャットボットサーバー装置2(#2)にも接続して、双方との間でチャットを実施できる。
また、AIチャットボットサーバー装置2(#1)は、端末装置31から「いいえ」に相当する諾否情報が返された場合には、端末装置31に対して、ステップS10のアクセス情報(URL)を渡さない。この場合には、端末装置31は、AIチャットボットサーバー装置2(#2)には接続されず、AIチャットボットサーバー装置2(#1)のみとチャットの処理を継続して行う。
第3変形例の具体的な適用例は、次の通りである。本例では、AIチャットボットサーバー装置2(#1)は、鮨に関するチャットサービスを提供する。また、AIチャットボットサーバー装置2(#2)は、味噌汁に関するチャットサービスを提供する。
端末装置31のユーザーは、鮨屋で鮨を食べながら端末装置31を操作し、AIチャットボットサーバー装置2(#1)から鮨に関するチャットのサービスを受けている(図13のステップS5に相当)。
ここで、チャットの内容として、味噌汁への言及がなされる(ステップS5の中)。例えば、端末装置31から、味噌汁に関する質問のテキストが、AIチャットボットサーバー装置2(#1)に送られる。
AIチャットボットサーバー装置2(#1)は、自装置が、味噌汁に関する知識を豊富に持ってないことを認識し、検索サーバー装置13にアクセスし、別の装置であるAIチャットボットサーバー装置2(#2)の情報を検索結果として得る(ステップS6,S7,S8,S9の一連の処理)。なお、AIチャットボットサーバー装置2(#2)は、味噌汁に関するチャットサービスを提供する装置である。
AIチャットボットサーバー装置2(#1)は、端末装置31に対して、例えば、「味噌汁チャットボットを紹介しましょうか?」という質問を送信し、端末装置31からの諾否情報を待つ(ステップS9とS10の間における処理)。
端末装置31が「はい」に相当する返答を送る場合には、AIチャットボットサーバー装置2(#1)は、AIチャットボットサーバー装置2(#2)へのアクセス情報を送る(ステップS10)。これにより、端末装置31は、AIチャットボットサーバー装置2(#2)からチャットサービスを受けることができる。
端末装置31が「いいえ」に相当する返答を送る場合には、AIチャットボットサーバー装置2(#1)は、AIチャットボットサーバー装置2(#2)へのアクセス情報を送らない(不図示)。この場合には、端末装置31は、AIチャットボットサーバー装置2(#2)へは接続できない。
[第4変形例]
第4変形例は、上記の第1変形例、第2変形例、第3変形例のさらなるバリエーションである。
第4変形例では、検索部132は、端末装置がAIチャットボットサーバー装置2(#1)とAIチャットボットサーバー装置2(#2)との両方に同時にアクセスするための、AIチャットボットサーバー装置2(#1)の情報とAIチャットボットサーバー装置2(#2)の情報とを、検索インターフェース部に対して出力する。
これにより、端末装置は、2個のAIチャットボットサーバー装置2から、同時並行的にチャットサービスを受けることが可能となる。
[第2実施形態]
次に、第2実施形態について説明する。なお、本実施形態が前提とする構成および処理手順は、第1実施形態において図1から図13までに示した通りである。前実施形態で既に説明した事項については、説明を省略する場合がある。ここでは、本実施形態に特有の事項を中心に説明する。
本実施形態の特徴は、AIチャットボットサーバー装置2が提供するチャットサービスにおいて、AIチャットボットサーバー装置2の運営者側が商品やサービス等(以下において、包括的に「商品等」と呼ぶ場合がある。)をエンドユーザー側(端末装置31や32のユーザー)に販売する場合があることである。ここで、上記の「運営者側」には、その運営者にコンピューターシステムの運用を委託する事業者や、その運営者が提供するサービスをフランチャイジー等の立場で利用する事業者も含む。つまり、AIチャットボットサーバー装置のチャットエンジン部22は、知識ベース21に基づいてチャットを実施する際に、端末装置側から送信されているテキスト内に商品等の販売の機会を探す。また、チャットエンジン部22は、商品等の魅力をアピールするためのテキストを端末装置に対して送信する。また、チャットエンジン部22は、チャットのテキストのやり取りの中から機会を発見し、商品等を注文するようにエンドユーザーに対して促すためのテキストを端末装置に対して送信する。そして、チャットエンジン部22は、端末装置側から商品等を注文するためのテキストを受信する。これにより、チャットエンジン部22は、端末装置側のユーザーによる商品等の発注を完結させる。チャットにおけるこれらの一連のやりとりは、予め学習済みの知識ベース21によって実現される。
商品等の販売が行われた際、チャットエンジン部21は、商品等の受注の内容をログ情報内の販売レコードとして、情報記憶部24のログ情報記憶部241に書き込む。
図14は、ログ情報内に含まれる販売レコードの構成例を示す概略図である。図示するように、ログ情報の項目名自体は、第1実施形態の図4に示したものと同様である。そして、販売レコードにおいて、トラフィック情報内の事象の項目に「販売」と記録される。また、チャット内容情報の項目に、販売された商品の種類や数量や金額の情報が記録される。図示する例では、タグ情報を用いて、販売レコード内に、商品グループIDと、商品グループ名と、商品IDと、商品名と、単価と、販売数量と、販売金額との各項目の情報を記録している。図示するデータ例では、商品グループIDが「C123456」であり、商品IDが「T87654321」であるワインが販売された記録を表している。また、このデータは、その商品の単価が「JPY5000」(5000円)であり、販売数量が「3」であり、販売金額が「JPY15000」(15000円)である。
既に説明したように、チャットボット情報収集装置11は、ログ情報を含んだ情報をAIチャットボットサーバー装置2から収集する。つまり、上記の販売レコードを含んだログ情報は、記憶装置12のログ情報記憶部121にも書き込まれる。
本実施形態において、評価測定部112は、ログ情報記憶部121に含まれる販売レコードの集計分析を行う。これにより、評価測定部112は、多次元の商品販売集計データを生成する。多次元の商品販売集計データは、商品グループIDごと、商品IDごと、チャットボットサーバーIDごと、期間(例えば、年−月−日−時間帯の階層、あるいは年−週−日−時間帯の階層)ごとの各軸で、販売数量および販売金額の数値のデータを保持する。多次元の商品販売集計データは、例えば、既存技術である多次元データベースやリレーショナルデータベースやマルチメディアデータベースに格納することによって実現できる。
検索サーバー装置13は、商品等に関する検索条件を端末装置側から受け取ったとき、検索条件内に含まれる商品IDや商品名や商品グループIDや商品グループ名などといった情報に基づき、上記の多次元の商品販売集計データを検索する。これにより、検索サーバー装置13は、特定の、単数または複数の、商品グループIDまたは商品IDについて、チャットボットサーバーIDの順位付けを行うことができる。チャットボットサーバーIDの順位付けは、事業者(お店)の順位付けと等価である。なお、ここでの順位付けは、販売数量または販売金額の多い順の順序付けである。なお、この順位付けを行う際に、販売レコードが属する期間の絞り込みを行えるようにしてもよい。
また、検索サーバー装置13が、前記のログ情報に基づき、特定の、単数または複数の、商品グループIDまたは商品IDについて、販売日時の早い順に、チャットボットサーバーIDの順位付けを行うようにしてもよい。
上記のように、検索サーバー装置13は、ログ情報内の販売レコードに基づき、あるいは販売レコードの集計結果に基づき、所定の商品等について、チャットボットサーバーIDの順位付けを行い、その順位にしたがった検索結果を、検索要求元の端末装置に返すことが可能となる。よって、端末装置側では、所定の商品等について検索した結果として、よく販売数量あるいは販売金額の多い順に、AIチャットボットサーバー装置2へのアクセス情報を得て、表示することができる。即ち、販売実績の高いAIチャットボットサーバー装置2ほど、検索結果の上位に位置づけられ、その順位にしたがって端末装置側で表示される。
以上をまとめると、本実施形態によるチャットボット検索システムは、次の通りである。
チャットボット情報収集装置11は、AIチャットボットサーバー装置2における端末装置との間でのテキストのやりとりの中での販売実績に関する情報を日時情報と関連付けて販売レコードとして含んだログ情報を収集する。
チャットボット評価情報記憶部123は、販売レコードに基づく、販売実績を集計した情報をも、評価情報として記憶するものである。
評価測定部112は、ログ情報内の販売レコードに基づき、販売実績を集計する処理を行って、販売実績を集計した情報をも評価情報として、評価情報記憶部123に書き込むものである。
よって、検索部132は、販売実績を集計した情報に基づく序列で、AIチャットボットサーバー装置2の情報を出力することもできる。
以上の構成により、本実施形態では、チャットボット検索システム1は、商業的に販売実績の高いAIチャットボットサーバー装置2を、優先的に検索結果として出力することが可能となる。
以上、この発明の実施形態および変形例について図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計等も含まれる。
本発明は、例えば、インターネット上の検索サービスに利用することができる。但し、本発明の利用範囲はここに例示したものには限られない。
1 チャットボット検索システム
2 AIチャットボットサーバー装置
11 チャットボット情報収集装置(チャットボット情報収集部、検索インターフェース装置、検索インターフェース部)
12 記憶装置
13 検索サーバー装置
14 ユーザーインターフェースサーバー装置
21 知識ベース
22 チャットエンジン部
23 チャットユーザーインターフェース部
24 情報記憶部
25 情報提供部
31,32 端末装置
111 トラフィック情報収集部
112 評価測定部
113 チャットボット分野管理部
121 ログ情報記憶部
122 コンテンツ記憶部
123 チャットボット評価情報記憶部
124 分野情報記憶部
131 条件入力部
132 検索部
133 検索結果出力部
241 ログ情報記憶部
242 分野情報記憶部
243 コンテンツ記憶部
311 ウェブブラウザー実行部
321 アプリ実行部

Claims (11)

  1. ユーザーの端末装置から送信されるテキストに応じて自動的に応答テキストを生成し前記端末装置に送信することによりチャットサービスを提供するチャットボットサーバー装置から、前記チャットボットサーバー装置における前記端末装置との間でのテキストのやりとりを日時情報と関連付けて記録したログ情報を収集するチャットボット情報収集部と、
    前記ログ情報を記憶するログ情報記憶部と、
    前記チャットボットサーバー装置の評価情報を記憶するチャットボット評価情報記憶部と、
    前記ログ情報に基づいて、前記チャットボットサーバー装置の評価情報を生成して前記チャットボット評価情報記憶部に書き込む評価測定部と、
    入力される検索条件に基づいて、前記検索条件にマッチする前記チャットボットサーバー装置の前記評価情報を前記チャットボット評価情報記憶部から読み出し、前記評価情報に基づく序列で前記チャットボットサーバー装置の情報を出力する検索部と、
    を具備するチャットボット検索システム。
  2. 前記評価測定部は、前記ログ情報に含まれるチャットのテキストを解析することにより、前記チャットボットサーバー装置の信頼度を評価して、前記信頼度を、前記チャットボットサーバー装置の評価情報として前記チャットボット評価情報記憶部に書き込む、
    請求項1に記載のチャットボット検索システム。
  3. 前記評価測定部は、前記テキストおよび前記応答テキストに基づきポジティブ評価ポイントおよびネガティブ評価ポイントをそれぞれ計上することにより前記信頼度を評価するものであり、
    前記評価測定部は、前記チャットボットサーバー装置での学習量が不十分な場合の応答文の例である学習不足応答例を予め蓄積しておき、前記チャットボットサーバー装置が出力する前記テキストが前記学習不足応答例に相当する場合には、当該チャットボットサーバー装置に関して前記ネガティブ評価ポイントを計上する、
    請求項2に記載のチャットボット検索システム。
  4. 前記評価測定部は、前記ログ情報に基づき、前記チャットボットサーバー装置の単位時間当たりのユーザー数を算出し、単位時間当たりのユーザー数を、前記チャットボットサーバー装置の評価情報として前記チャットボット評価情報記憶部に書き込む、
    請求項1から3までのいずれか一項に記載のチャットボット検索システム。
  5. 前記評価測定部は、前記ログ情報に基づき、前記チャットボットサーバー装置におけるユーザーの平均利用時間を算出し、ユーザーの平均利用時間を、前記チャットボットサーバー装置の評価情報として前記チャットボット評価情報記憶部に書き込む、
    請求項1から4までのいずれか一項に記載のチャットボット検索システム。
  6. 前記チャットボットサーバー装置は、コンテンツデータに基づいた機械学習を予め行い、前記機械学習の結果に基づいて、ユーザーの端末装置から送信される前記テキストに対応して自動的に前記応答テキストを生成する処理を行うものであり、
    前記チャットボット情報収集部は、前記コンテンツデータを前記チャットボットサーバー装置から収集するものであり、
    前記検索部は、前記チャットボット情報収集部が収集した前記コンテンツデータと、前記検索条件との間の適合度に基づいて前記チャットボットサーバー装置を選択して出力する、
    請求項1から5までのいずれか一項に記載のチャットボット検索システム。
  7. 前記チャットボットサーバー装置は、提供する前記チャットサービスの分野を表す分野情報を保持するものであり、
    前記チャットボット情報収集部は、前記分野情報を前記チャットボットサーバー装置から収集するものであり、
    前記検索部は、前記チャットボット情報収集部が収集した前記分野情報と、前記検索条件に含まれる分野情報との間の適合度に基づいて前記チャットボットサーバー装置を選択して出力する、
    請求項1から6までのいずれか一項に記載のチャットボット検索システム。
  8. 第1の前記チャットボットサーバー装置が前記端末装置に対して前記チャットサービスを提供しているときに前記第1のチャットボットサーバー装置が前記テキスト内から抽出した検索条件を前記第1のチャットボットサーバー装置から受信し、受信した前記検索条件を前記検索部に渡し、前記検索条件に対応する第2のチャットボットサーバー装置の情報を前記検索部から受け取り、当該第2のチャットボットサーバー装置の情報を前記第1のチャットボットサーバー装置に返す検索インターフェース部、
    をさらに具備し、
    前記検索部は、前記検索インターフェース部から前記検索条件を渡された場合には、当該検索条件に基づく前記第2のチャットボットサーバー装置の情報を前記検索インターフェース部に対して出力する、
    請求項1から7までのいずれか一項に記載のチャットボット検索システム。
  9. 前記検索部は、前記端末装置が前記チャットボットサーバー装置と前記第2のチャットボットサーバー装置との両方に同時にアクセスするための、前記チャットボットサーバー装置の情報と前記第2のチャットボットサーバー装置の情報とを、前記検索インターフェース部に対して出力する、
    請求項8に記載のチャットボット検索システム。
  10. 前記チャットボット情報収集は、前記チャットボットサーバー装置における前記端末装置との間でのテキストのやりとりの中での販売実績に関する情報を日時情報と関連付けて販売レコードとして含んだ前記ログ情報を収集し、
    前記チャットボット評価情報記憶部は、前記販売レコードに基づく、販売実績を集計した情報を、前記評価情報として記憶するものであり、
    前記評価測定部は、前記ログ情報内の前記販売レコードに基づき、販売実績を集計する処理を行って、販売実績を集計した情報を前記評価情報として、前記評価情報記憶部に書き込むものであり、
    前記検索部は、前記販売実績を集計した情報に基づく序列で、前記チャットボットサーバー装置の情報を出力する、
    ことを特徴とする請求項1から9までのいずれか一項に記載のチャットボット検索システム。
  11. コンピューターを、
    請求項1から10までのいずれか一項に記載のチャットボット検索システム、
    として機能させるためのプログラム。
JP2018078637A 2018-04-16 2018-04-16 チャットボット検索システムおよびプログラム Active JP6433614B1 (ja)

Priority Applications (5)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2018078637A JP6433614B1 (ja) 2018-04-16 2018-04-16 チャットボット検索システムおよびプログラム
KR1020190022339A KR101993771B1 (ko) 2018-04-16 2019-02-26 챗봇 검색 시스템 및 프로그램
US16/592,896 US20210279232A1 (en) 2018-04-16 2019-04-12 Chatbot Search System, Chatbot Search Method, and Program
PCT/JP2019/015983 WO2019203156A1 (ja) 2018-04-16 2019-04-12 チャットボット検索システム、チャットボット検索方法、およびプログラム
TW108113065A TW201944266A (zh) 2018-04-16 2019-04-15 對話機器人檢索系統、對話機器人檢索方法、及程式

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2018078637A JP6433614B1 (ja) 2018-04-16 2018-04-16 チャットボット検索システムおよびプログラム

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP6433614B1 true JP6433614B1 (ja) 2018-12-05
JP2019185614A JP2019185614A (ja) 2019-10-24

Family

ID=64560706

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2018078637A Active JP6433614B1 (ja) 2018-04-16 2018-04-16 チャットボット検索システムおよびプログラム

Country Status (5)

Country Link
US (1) US20210279232A1 (ja)
JP (1) JP6433614B1 (ja)
KR (1) KR101993771B1 (ja)
TW (1) TW201944266A (ja)
WO (1) WO2019203156A1 (ja)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP6489670B1 (ja) * 2018-10-30 2019-03-27 Jeインターナショナル株式会社 チャットシステム、チャットボットサーバー装置、チャットボットid管理装置、チャット仲介サーバー装置、プログラム、チャット方法、およびチャット仲介方法
JP2020098308A (ja) * 2018-12-19 2020-06-25 Jeインターナショナル株式会社 音声問合せシステム、音声問合せ処理方法、スマートスピーカー運用サーバー装置、チャットボットポータルサーバー装置、およびプログラム。

Families Citing this family (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9880818B2 (en) * 2014-11-05 2018-01-30 Ab Initio Technology Llc Application testing
KR102324215B1 (ko) * 2019-11-21 2021-11-09 주식회사 카카오 대화형 서비스를 제공하는 챗봇 검색 서버, 사용자 단말 및 방법
JP7456344B2 (ja) 2019-11-29 2024-03-27 株式会社リコー 情報処理装置、情報処理システム、情報処理方法及びプログラム
US11461417B2 (en) 2020-03-05 2022-10-04 Kore.Ai, Inc. Methods for managing automated discovery and knowledge sharing in one or more networks and devices thereof
KR102461155B1 (ko) * 2020-03-25 2022-10-28 한전케이디엔주식회사 머신러닝 기반 맞춤형 챗봇 추천 시스템 및 그 방법
KR102439271B1 (ko) * 2020-06-05 2022-08-31 한전케이디엔주식회사 정확도 평점 기반 챗봇 관리 시스템
US11270063B1 (en) * 2020-07-17 2022-03-08 Citibank, N.A. Methods and systems for interactive data input
US12093319B2 (en) 2021-03-04 2024-09-17 International Business Machines Corporation Measuring quality of a chatbot response
CN115412834A (zh) * 2021-05-26 2022-11-29 中国移动通信集团浙江有限公司 消息交互方法、装置、设备及计算机程序产品
US11875121B2 (en) 2021-05-28 2024-01-16 International Business Machines Corporation Generating responses for live-streamed questions
KR20230004150A (ko) * 2021-06-30 2023-01-06 주식회사 카카오 상담 서비스 제공 방법 및 장치
KR102683567B1 (ko) * 2022-02-17 2024-07-10 주식회사 마인드웨어웍스 챗봇 서비스 연계 제공 시스템
US12072920B2 (en) 2022-12-12 2024-08-27 Motorola Solutions, Inc. System and method for summarization of search results
US11978049B1 (en) 2023-11-28 2024-05-07 Citibank, N.A. Systems and methods for blockchain network traffic management using automatic coin selection

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002123478A (ja) * 2000-10-17 2002-04-26 Isao:Kk チャットシステム、チャット情報処理装置、チャット情報処理方法、および、記録媒体
JP2005038348A (ja) * 2003-07-18 2005-02-10 Fuji Xerox Co Ltd 情報端末装置、人材評価情報提供方法、人材検索装置、人材検索方法
JP2009230725A (ja) * 2008-03-25 2009-10-08 Fujitsu Ltd 連携システム、チャットサーバ、プログラム及び連携方法
JP2016212541A (ja) * 2015-05-01 2016-12-15 株式会社ATR−Trek 対話装置、対話方法、及びそのコンピュータプログラム
US20170140289A1 (en) * 2015-11-17 2017-05-18 International Business Machines Corporation Automatically Assessing Question Answering System Performance Across Possible Confidence Values
US20170324867A1 (en) * 2016-05-06 2017-11-09 Genesys Telecommunications Laboratories, Inc. System and method for managing and transitioning automated chat conversations
US20180025085A1 (en) * 2016-07-19 2018-01-25 Microsoft Technology Licensing, Llc Systems and methods for responding to an online user query
JP2018041124A (ja) * 2016-09-05 2018-03-15 株式会社Nextremer 対話制御装置、対話エンジン、管理端末、対話装置、対話制御方法、対話方法、およびプログラム

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103379228B (zh) * 2012-04-25 2016-05-11 中兴通讯股份有限公司 呼叫中心Chat评价方法及系统
JP2017204157A (ja) 2016-05-11 2017-11-16 株式会社Zeals チャットシステム、管理サーバ及びプログラム
JP6737732B2 (ja) * 2017-04-05 2020-08-12 ヤフー株式会社 情報提供装置、情報提供方法および情報提供プログラム

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002123478A (ja) * 2000-10-17 2002-04-26 Isao:Kk チャットシステム、チャット情報処理装置、チャット情報処理方法、および、記録媒体
JP2005038348A (ja) * 2003-07-18 2005-02-10 Fuji Xerox Co Ltd 情報端末装置、人材評価情報提供方法、人材検索装置、人材検索方法
JP2009230725A (ja) * 2008-03-25 2009-10-08 Fujitsu Ltd 連携システム、チャットサーバ、プログラム及び連携方法
JP2016212541A (ja) * 2015-05-01 2016-12-15 株式会社ATR−Trek 対話装置、対話方法、及びそのコンピュータプログラム
US20170140289A1 (en) * 2015-11-17 2017-05-18 International Business Machines Corporation Automatically Assessing Question Answering System Performance Across Possible Confidence Values
US20170324867A1 (en) * 2016-05-06 2017-11-09 Genesys Telecommunications Laboratories, Inc. System and method for managing and transitioning automated chat conversations
US20180025085A1 (en) * 2016-07-19 2018-01-25 Microsoft Technology Licensing, Llc Systems and methods for responding to an online user query
JP2018041124A (ja) * 2016-09-05 2018-03-15 株式会社Nextremer 対話制御装置、対話エンジン、管理端末、対話装置、対話制御方法、対話方法、およびプログラム

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
神田 直之: "マルチドメイン音声対話システムにおける対話履歴を利用したドメイン選択", 情報処理学会論文誌, vol. 第48巻,第5号, JPN6018039536, 15 May 2007 (2007-05-15), pages p.1980−1989 *
酒井 桂一: "複数の対話エージェントを導入した情報検索の対話モデル", 自然言語処理, vol. 第9巻,第3号, JPN6018039538, 10 July 2002 (2002-07-10), pages p.109−128 *

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP6489670B1 (ja) * 2018-10-30 2019-03-27 Jeインターナショナル株式会社 チャットシステム、チャットボットサーバー装置、チャットボットid管理装置、チャット仲介サーバー装置、プログラム、チャット方法、およびチャット仲介方法
JP2020071610A (ja) * 2018-10-30 2020-05-07 Jeインターナショナル株式会社 チャットシステム、チャットボットサーバー装置、チャットボットid管理装置、チャット仲介サーバー装置、プログラム、チャット方法、およびチャット仲介方法
JP2020098308A (ja) * 2018-12-19 2020-06-25 Jeインターナショナル株式会社 音声問合せシステム、音声問合せ処理方法、スマートスピーカー運用サーバー装置、チャットボットポータルサーバー装置、およびプログラム。

Also Published As

Publication number Publication date
US20210279232A1 (en) 2021-09-09
TW201944266A (zh) 2019-11-16
KR101993771B1 (ko) 2019-09-30
WO2019203156A1 (ja) 2019-10-24
JP2019185614A (ja) 2019-10-24

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP6433614B1 (ja) チャットボット検索システムおよびプログラム
US9460458B1 (en) Methods and system of associating reviewable attributes with items
Nah et al. HCI research issues in e-commerce
TWI479439B (zh) Information processing apparatus, information processing method, information processing program product and recording medium with information processing program
JP4418135B2 (ja) グループ形成システム、グループ形成方法、およびグループ形成装置
US20130238601A1 (en) Client system and server
US20090048859A1 (en) Systems and methods for sales lead ranking based on assessment of internet behavior
JP2006202253A (ja) 情報評価装置、コンテンツ検索装置、情報評価方法、コンテンツ検索方法、それらのプログラム及び記録媒体
JP2011039853A (ja) 銘柄推奨システム及び銘柄推奨プログラム
TW201207649A (en) Search engine optimization at scale
KR101088710B1 (ko) 온라인 커뮤니티 사용자 간 상호작용 기반 온라인 커뮤니티 포스트 검색 방법, 장치 및 그 방법을 실행하는 프로그램이 기록된 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체
KR101425054B1 (ko) 전문가 검색 시스템 및 방법
Palanisamy Evaluation of search engines: a conceptual model and research issues
Gurjar et al. Trustworthiness Of User-Generated Content In Travel Planning Decisions Of Tourists
KR100503779B1 (ko) 질문자 답변자 매칭 방법 및 시스템
Feroz et al. Internet Presence, Website Analytics, and E-Retailor Financial Performance.
JP2003233704A (ja) データ通信ネットワークを介したマーケティング情報の収集提供システム
KR100906618B1 (ko) 사용자 정의 링크 검색 방법 및 그 시스템
JP2007102635A (ja) Blogコミュニティ推薦方法及びシステム及びプログラム
Maitra et al. Comparison of Websites Employing Search Engine Optimization and Live Data
JP4385087B2 (ja) 生活情報支援システム
Nam Marketing applications of social tagging networks
JP2010224978A (ja) 質問応答装置、質問応答方法及びプログラム
WO2011105604A1 (ja) 情報処理装置、情報処理方法、情報処理装置用のプログラム、および、記録媒体
Tolksdorf et al. Trustable B2C markets on the semantic web

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20180416

A871 Explanation of circumstances concerning accelerated examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A871

Effective date: 20180419

A975 Report on accelerated examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971005

Effective date: 20180516

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20180827

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20180904

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20180921

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20181009

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20181106

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 6433614

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

S531 Written request for registration of change of domicile

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313531

R350 Written notification of registration of transfer

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R350

S111 Request for change of ownership or part of ownership

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313113

R350 Written notification of registration of transfer

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R350