JP6664757B1 - 営業支援装置、営業支援方法、営業支援プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】より効果の高い営業支援装置、営業支援方法及び営業支援プログラムを提供すること。【解決手段】第１，第２話者の会話による営業を支援するための営業支援装置であって、前記第１話者の音声及び前記第２話者の音声から前記第１，第２話者各々の感情を解析する感情解析部と、営業が所定の成績を収めた場合の感情の推移パタンが格納された第１データベースを参照し、前記感情解析部で解析された前記感情の推移パタンを、前記第１データベースに格納された感情の推移パタンと比較する比較部と、前記比較部での比較結果に応じて、前記営業を支援するための情報を提示する提示部と、を備えることを特徴とする営業支援装置。【選択図】図１

Description

本発明は、営業支援装置、営業支援方法及び営業支援プログラムに関する。

今日、コールセンタでは、顧客からの電話を受けることを主体としたインバウンド業務と、コールセンタから積極的に電話をかけるアウトバウンド業務とを兼ね備えていることが多い。そのため、コールセンタは、単なる企業の問い合わせ窓口にとどまらず、企業の営業活動の一環ともなっている。

そして、コールセンタでの営業を支援するためのシステムが従来から提案されている。例えば、特許文献１には、顧客との会話後のフォローアップを処理するコールセンタフォローアップ処理システムが開示されている。このコールセンタフォローアップ処理システムでは、オペレータと顧客との会話を録音する音声キャプチャサーバと、音声キャプチャサーバにより録音された会話を音声／テキスト変換する音声認識サーバと、オペレータと顧客の会話終了後に、顧客から会話に関する音声によるフォローアップ要求を受け付ける自動音声応答装置とを備えている。そして、音声認識サーバは、自動音声応答装置がフォローアップ要求を受け付けた際に、フォローアップ要求をテキストに変換してバックエンドサーバに送信し、バックエンドサーバは、送信されたフォローアップ要求から処理内容に応じたキーワードを抽出して、フォローアップ要求に含まれる処理条件を特定する処理条件特定部と、処理内容と処理条件ごとの実行手段を有するフォローアップ実行部とを備える。

そして、上記構成を備えることにより、オペレータと顧客の会話終了後に、自動音声応答装置が今回の会話に関してフォローアップすべき点がないかを確認し、フォローアップ要求を音声入力で受け付け、バックエンドサーバが、そのフォローアップ要求のテキストから処理内容や処理条件を特定することができるので、オペレータの手を煩わすことなく、きめ細かなフォローアップを提供することができるとしている。

特開２０１５−０７０３２６号公報

しかしながら、従来の発明では、インバウンドで顧客がオペレータとの会話後に初めて発生するような事項を処理し、アウトバウンドに繋げていくことを目的しており、基本的にインバウンドでコンタクトのあった顧客に対して営業を行うこととなり、効果的な営業支援となっていない虞がある。また、顧客に対するフォローを事後的に行うこととなるため機会を逃す虞がある。このため、より効果的な営業支援が従来から求められている。

本発明は、上記課題を鑑みてなされたものであり、より効果の高い営業支援装置、営業支援方法及び営業支援プログラムを提供することを目的とする。

上記の課題を解決すべく、本発明の営業支援装置は、第１，第２話者の会話による営業を支援するための営業支援装置であって、前記第１話者の音声及び前記第２話者の音声から前記第１，第２話者各々の感情を解析する感情解析部と、営業が所定の成績を収めた場合の感情の推移パタンが格納された第１データベースを参照し、前記感情解析部で解析された前記感情の推移パタンを、前記第１データベースに格納された感情の推移パタンと比較する比較部と、前記比較部での比較結果に応じて、前記営業を支援するための情報を提示する提示部と、を備えることを特徴とする。

本発明によれば、より効果の高い営業支援装置、営業支援方法及び営業支援プログラムを提供することができる。

実施形態に係る営業支援システム１の概略構成の一例を示す図である。 実施形態に係るオペレータ端末３のハード構成の一例を示す図である。 実施形態に係るオペレータ端末３の機能構成の一例を示す図である。 実施形態に係る営業支援サーバ４（営業支援装置）のハード構成の一例を示す図である。 実施形態に係る営業支援サーバ４（営業支援装置）の記憶装置に格納されるデータベースの一例を示す図である。 実施形態に係る営業支援サーバ４（営業支援装置）の属性ＤＢに格納されるデータの一例を示す図である。 実施形態に係る営業支援サーバ４（営業支援装置）の機能構成の一例を示す図である。 実施形態に係るオペレータ端末３に表示（提示）される表示画面の一例である。 実施形態に係る営業支援サーバ４（営業支援装置）のメイン処理の一例を示すフローチャートである。 実施形態に係る営業支援サーバ４（営業支援装置）の感情解析処理の一例を示すフローチャートである。 実施形態に係る営業支援サーバ４（営業支援装置）の比較パタン特定処理の一例を示すフローチャートである。 実施形態に係る営業支援サーバ４（営業支援装置）の助言抽出処理の一例を示すフローチャートである。

以下、図面を参照して本発明の実施形態について説明する。なお、以下の実施形態では、本発明をコールセンタでのアウトバウンド営業に適用した例について説明しているが、本発明は、コールセンタでのインバウンド営業にも適用することもできる。また、コールセンタに限らず、対面での営業に適用することもできる。

[実施形態]
（営業支援システム１の構成）
図１に示すように、実施形態の営業支援システム１は、ユーザＵ（第２話者）の通話端末２Ａから公衆網６を介して接続されるＩＰ−ＰＢＸ（Internet Protocol−Private Branch eXchange、ＩＰ回線対応構内交換機）装置５（以下、ＰＢＸ装置５ともいう）がネットワーク７を介して、オペレータＯ（第1話者）の通話端末２Ｂと接続し通話をする構成を有する。また、ネットワーク７には、オペレータ用ＰＣ端末３（以下、オペレータ端末３ともいう）及び営業支援サーバ４（営業支援装置）が通信可能に接続されている。なお、営業支援システム１が具備する通話端末２Ａ，２Ｂ、オペレータ端末３、営業支援サーバ４及びＰＢＸ装置５の数は任意である。

（オペレータ端末３の構成）
図２に示すように、オペレータ端末３は、通信ＩＦ３００Ａ、記憶装置３００Ｂ、入力装置３００Ｃ、表示装置３００Ｄ及びＣＰＵ３００Ｅを備える。

通信ＩＦ３００Ａは、他の装置と通信するためのインターフェースである。

記憶装置３００Ｂは、例えば、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）や半導体記憶装置（ＳＳＤ(Solid State Drive)）であり、例えば、営業支援プログラムや端末ＩＤなどが記憶されている。なお、端末ＩＤは、オペレータ端末３を識別するための識別子である。オペレータ端末３から送信される情報に端末ＩＤを付与することで、営業支援サーバ４は、受信した情報がどのオペレータ端末３から送信されたものであるかを認識することができる。なお、端末ＩＤは、ＩＰ（Internet Protocol）アドレス、ＭＡＣ（Media Access Control）アドレスなどを利用してもよく、営業支援サーバ４がオペレータ端末３に対して付与するようにしてもよい。

入力装置３００Ｃは、例えば、キーボード、タッチパネル、マウスなどの入力デバイスである。

表示装置３００Ｄは、例えば、液晶ディスプレイ、プラズマディスプレイ、有機ＥＬディスプレイなどであるが、表示可能であれば他の装置や機器であってもよい。表示装置３００Ｄは、営業支援システム１に必要な画面（例えば、後述する図８に示す画面）を表示する。

ＣＰＵ３００Ｅは、オペレータ端末３を制御するものであり、図示しないＲＯＭ（Read Only Memory）及びＲＡＭ（Random Access Memory）を備えている。

本実施形態では、オペレータ端末３が記憶装置３００Ｂを備える構成となっているが、ネットワーク７を介して接続された他の装置（例えば、サーバ）が記憶装置３００Ｂの全部又はその一部を備える構成であってもよい。この場合、オペレータ端末３は、他のサーバが備える記憶装置３００Ｂを参照する。また、ネットワーク７を介して接続された他のサーバから営業支援プログラムをダウンロード可能に構成されていてもよい。

（オペレータ端末３の機能構成）
図３に示すように、オペレータ端末３は、受信部３０１、記憶装置制御部３０２、入力受付部３０３、表示装置制御部３０４及び送信部３０５などの機能を有する。

受信部３０１は、営業支援サーバ４から送信される情報を受信する。

記憶装置制御部３０２は、記憶装置３００Ｂを制御する。具体的には、記憶装置制御部３０２は、記憶装置３００Ｂを制御して情報の書き込みや読み出しを行う。

入力受付部３０３は、入力装置３００Ｃによる入力操作を受け付ける。

表示装置制御部３０４は、表示装置３００Ｄを制御する。具体的には、表示装置制御部３０４は、営業支援システム１の利用に必要な画面（例えば、後述する図８に示す画面）を表示装置３００Ｄに表示させる。

送信部３０５は、入力装置３００Ｃによる入力操作の情報を営業支援サーバ４へと送信する。

（営業支援サーバ４の構成）
図４に示すように、営業支援サーバ４は、通信ＩＦ４００Ａ、記憶装置４００Ｂ、ＣＰＵ４００Ｃ及びＲＴＣ４００Ｄを備える。

通信ＩＦ４００Ａは、他の装置と通信するためのインターフェースである。

記憶装置４００Ｂは、例えば、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）や半導体記憶装置（ＳＳＤ(Solid State Drive)）であり、各種データベース（以下、ＤＢともいう）や営業支援プログラムなどが記憶されている。なお、記憶装置４００Ｂは、情報（データ）の書き込み、読み出しが可能であれば、他の装置や機器であってもよい。

（データベース）
図５は、記憶装置４００Ｂに格納されている各種ＤＢの一例を示す図である。記憶装置４００Ｂには、例えば、属性ＤＢ１（第２データベース）、比較用パタンＤＢ２（第１データベース）、助言ＤＢ３、感情解析用ＤＢ４、音声ＤＢ５、辞書ＤＢ６などが格納されている。なお、本実施形態では、これらＤＢ１〜ＤＢ６は、記憶装置４００Ｂに格納されているが、コンピュータ読み取り可能な外部記憶媒体（例えば、ＵＳＢメモリや外付けＨＤＤ）に格納されていてもよいし、ネットワーク７を介して他のコンピュータやサーバなどから読出可能及び／又は書込可能に構成されていてもよい。

図６は、属性ＤＢ１に格納される情報（データ）の一例である。図６（ａ）に示すように、属性ＤＢ１には、ユーザＵごとに属性情報がユーザＩＤに関連付けて格納されている。属性情報は、例えば、性別、年齢、住所、職業、電話番号などであるが、これに限られず、ユーザＵの属性を表す情報であればユーザＩＤに関連付けて属性ＤＢ１に格納するようにしてもよい。また、図６（ｂ）に示すように、属性ＤＢ１には、オペレータＯごとに属性情報がオペレータＩＤに関連付けて格納されている。属性情報は、例えば、性別、年齢、勤続年数、役職などであるが、これに限られず、オペレータＯの属性を表す情報であればオペレータＩＤに関連付けて属性ＤＢ１に格納するようにしてもよい。

比較用パタンＤＢ２には、オペレータＯによる営業が所定の成績を収めた場合のオペレータＯ及びユーザＵの感情の共感度の推移パタン（以下、単に感情の推移パタンともいう）が格納されている。ここで、所定の成績とは、例えば、成約率が所定値（例えば、平均値）よりも高い、クロージングまでの時間が所定時間よりも短い、冒頭突破率が所定値（例えば、平均値）よりも高い、などである。また、感情の共感度とは、オペレータＯ及びユーザＵの感情がどれだけ一致しているか（一致率）を示す指標であり、オペレータＯ及びユーザＵの感情（例えば、喜怒哀楽など）が一致（シンクロ）しているかにより共感度が決定される。オペレータＯ及びユーザＵの感情（例えば、喜怒哀楽など）が一致している割合が高いほど感情の共感度が高く、オペレータＯ及びユーザＵの感情が一致している割合が低いほど感情の共感度が低い。

また、比較用パタンＤＢ２には、ユーザＵのカテゴリ（属性に応じて決定される）、オペレータＯのカテゴリ（属性に応じて決定される）、会話日（例えば、平日、休日など）、会話時間帯（例えば、朝（9:00-12:00）、昼（12:00-17:00）、夜（17:00-21:00）など）、電話回数（例えば、１回、２回、３回以上など）、進捗状況（例えば、冒頭突破、クロージング、リバトル、申し込み、など）の組み合わせごとに、対応するオペレータＯ及びユーザＵの感情の推移パタンが格納されている。これにより、オペレータＯの属性、ユーザＵの属性、会話日、会話時間帯、電話回数、進捗状況、など異なる種々の組み合わせについて、感情の推移パタンの対比を行うことができ、精度の高い適切な助言を提示することができる。

助言ＤＢ３には、実際のオペレータＯ及びユーザＵの感情の推移パタンと、比較用パタンＤＢ２に格納されている感情の推移パタンとの比較結果に応じた種々の助言が格納されている。より具体的には、助言ＤＢ３には、実際のオペレータＯ及びユーザＵの感情の推移パタンと、比較用パタンＤＢ２に格納されている感情の推移パタンとの比較結果が異なる場合に、実際のオペレータＯ及びユーザＵの感情の推移パタンが比較用パタンＤＢ２に格納されている感情の推移パタンに近づけるための助言が格納されている。助言としては、例えば、話す速度（例えば、「ゆっくり話そう！」など）、声調（例えば、「もっと楽しそうに話そう！」など）、発話量（例えば、「発話量を多くしよう！」、「相手の話を聞こう！」など）、声量（「大きな声で話そう。」など）及び発話内容（例えば、「営業会話はいったんストップ。」「日常会話（天気、家族のことなど）をしよう。」など）などが格納されている。また、助言ＤＢ３には、実際のオペレータＯ及びユーザＵの感情の推移パタンと、比較用パタンＤＢ２に格納されている感情の推移パタンとの比較結果が近づいた場合には、「今の会話、ナイス！」といった誉め言葉などが助言として格納されていてもよい。更に助言としては、テキストに限らず、アイコン、スタンプといった画像や動画などが助言として格納されていてもよい。

感情解析用ＤＢ４には、オペレータＯと感情を解析するための情報が格納されている。具体的には、感情解析用ＤＢ４には、感情（例えば、「平常」「喜び」「怒り」）ごとの音響特性（声の高低、話す速さ、声の大小、抑揚などの特性）を学習したモデルが格納されている。なお、上記「平常」「喜び」「怒り」だけに限られず、「哀しみ」「楽しみ」などの感情を加えても良いし、さらに細分化して「信頼」「心配」「驚き」「嫌悪感」「関心」などの感情を加え、音響特性と対応づけて感情解析用ＤＢ４に格納するようにしてもよい。細かな感情の機微にも対応することができ、より精度の高い助言を提示することができる。感情ごとの音響特性を学習したモデルを感情解析用ＤＢ４に格納することにより、感情解析用ＤＢ４を参照することで、換言すると、オペレータＯ及びユーザＵから得られる音声の音響特性を解析することで、オペレータＯ及びユーザＵの両者がどのような感情であるかを解析することができる。

音声ＤＢ５には、音声信号の波形から音声を文字起こしするための情報が格納されている。具体的には、音声ＤＢ５には、音声信号の波形と周波数特性といった音響特徴量と言葉とが対応付けて格納されている。音声ＤＢ５を参照することにより、音声信号の波形と周波数特性といった音響特徴量から音声をテキスト化することができる。

辞書ＤＢ６には、営業の進捗状況（例えば、冒頭突破、クロージング、リバトル、申し込み、など）ごとに、よく使用されるキーワード（以下、ＫＷともいう）が対応付けて格納されている。以下の表１は、進捗状況と、その進捗状況において使用されるキーワードとの対応の一例を示す表である。なお、表１はあくまで一例であり、各進捗状況に対応付けられるＫＷは、表１に示す例に限られない。

ＣＰＵ４００Ｃは、営業支援サーバ４を制御するものであり、図示しないＲＯＭ（Read Only Memory）及びＲＡＭ（Random Access Memory）を備えている。

ＲＴＣ４００Ｄは、リアルタイムクロックであり、日時（年月日時分秒）の計測に利用される。

（営業支援サーバ４の機能構成）
図７に示すように、営業支援サーバ４は、受信部４０１、音声取得部４０２、音響特徴抽出部４０３、感情解析部４０４、話者分類部４０５、日時取得部４０６、通話回数カウント部４０７、テキスト生成部４０８、進捗状況判定部４０９、比較パタン特定部４１０、比較部４１１、助言抽出部４１２、記憶装置制御部４１３、提示部４１４及び送信部４１５などの機能を有する。

受信部４０１は、通話端末２Ｂから送信される情報（例えば、オペレータＯの音声信号など）及びＰＢＸ装置５を介して通話端末２Ａから送信される情報（例えば、ユーザＵの音声信号など）を受信する。

音声取得部４０２は、通話端末２Ａ及び通話端末２Ｂから送信されるユーザＵ及びオペレータＯの音声信号を取得する。

音響特徴抽出部４０３は、音声取得部４０２で取得された音声信号からオペレータＯ及びユーザＵの音響特徴を抽出する。ここで、音響特徴とは、例えば、音声の高さ（音声の周波数）、大きさ（音声の振幅）、波形などである。音響特徴抽出部４０３は、通話端末２Ａと通話端末２Ｂとの通話状態が継続する間、オペレータＯ及びユーザＵそれぞれの音声信号から音響特徴を抽出する。

感情解析部４０４は、音響特徴抽出部４０３により抽出されたオペレータＯの音響特徴からオペレータＯの感情を解析する。また、感情解析部４０４は、音響特徴抽出部４０３により抽出されたユーザＵの音響特徴からユーザＵの感情を解析する。具体的には、感情解析部４０４は、感情解析用ＤＢ４に格納されている音響特徴と感情との関係を参照することで、オペレータＯ及びユーザＵの感情を解析する。なお、本実施形態では、感情解析部４０４は、オペレータＯ及びユーザＵの感情を感情値（推定された感情の度合い（大きさ）を表す数値）として算出する。つまり、感情値の時系列のデータが感情の推移パタンとなる。換言すると、感情値は、感情の推移パタンの一部であり、感情の推移パタンからある一時点の値を抽出したものが感情値となる。また、感情解析部４０４は、解析したオペレータＯ及びユーザＵの感情から両者の感情の共感度を算出する。なお、感情解析部４０４による感情の解析の詳細は、図１０を参照して後述する。

話者分類部４０５は、属性ＤＢ１の格納された属性情報に応じて、オペレータＯ及びユーザＵを分類する。具体的には、話者分類部４０５は、オペレータＯであれば、性別（例えば、Male、Femaleなど）、年代（例えば、１０代、２０代、３０代など）、勤続年数（例えば、３年未満、３年以上５年未満、５年以上など）、役職（例えば、グループリーダ、課長など）に応じて異なるカテゴリに分類する。また、話者分類部４０５は、ユーザＵであれば、性別（例えば、Male、Femaleなど）、年代（例えば、１０代、２０代、３０代など）、職業（自営業、会社員、社長、取締役など）に応じて異なるカテゴリに分類する。なお、感情解析部４０４での解析結果に応じて、オペレータＯ及びユーザＵを異なるカテゴリ、例えば、切れやすい、我慢強い、合理的など、に分類するようにしてもよい。

日時取得部４０６は、ＲＴＣ４００Ｄで計測される日時（年月日時分秒）を取得する。

通話回数カウント部４０７は、ユーザＵごとに何度目の会話であるかをカウントする。具体的には、オペレータＯが電話を架けると、属性ＤＢ１を参照し、オペレータＯが架けた電話番号に関連付けられている電話回数をインクリメント（１を加算）する。

テキスト生成部４０８は、音声ＤＢ５を参照し、オペレータＯ及びユーザＵの音声信号からテキストデータを生成する。

進捗状況判定部４０９は、辞書ＤＢ６を参照し、テキスト生成部４０８で生成されたテキストデータに含まれるキーワードに基づいて、オペレータＯによる営業の進捗状況を判定する。例えば、進捗状況判定部４０９は、テキスト生成部４０８で生成されたテキストデータに対して形態素解析を行い、テキストデータに含まれるキーワードを抽出する。そして、辞書ＤＢ６を参照して抽出したキーワードがどの進捗状況に対応づけられているかに基づいて、オペレータＯによる営業の進捗状況を判定する。

比較パタン特定部４１０は、比較用パタンＤＢ２に格納されている１以上の感情の推移パタンのうち、どの感情の推移パタンと比較するかを特定する。具体的には、比較パタン特定部４１０は、比較用パタンＤＢ２に格納されている１以上の感情の推移パタンから、感情解析部４０４で感情を解析しているオペレータＯの分類結果（カテゴリ）、ユーザＵの分類結果（カテゴリ）、会話日、会話時間帯、電話回数、進捗状況、などが一致又は類似する感情の推移パタンを特定する。

より具体的には、比較パタン特定部４１０は、比較用パタンＤＢ２に格納されている１以上の感情の推移パタンから、感情解析部４０４で感情を解析しているオペレータＯの分類結果（カテゴリ）、ユーザＵの分類結果（カテゴリ）、会話日、会話時間帯、電話回数、進捗状況、などの各項目が一致する感情の推移パタンを特定し、比較用の感情の推移パタンとする。また、一致する推移パタンが存在しない場合、最も類似する感情の推移パタンを特定し、比較用の感情の推移パタンとする。

なお、最も類似する感情の推移パタンを特定する場合、どのようにして最も類似する感情の推移パタンを特定するかは任意である。例えば、オペレータＯ、とユーザＵそれぞれに対して、カテゴリ、会話日、会話時間帯、電話回数、進捗状況などの各項目をデータとしたクラスタ分析を行い、各クラスタ間の距離として類似度を算出し、最も類似度の値の高い感情の推移パタンを比較用の感情の推移パタンとしてもよい。

ここで、ある項目が特定のクラスタ内に含まれることを「属性一致」と呼ぶ。属性一致しない場合は、クラスタの中心からの距離を類似度（ここでは「属性類似度」と呼ぶ）として算出する。それぞれのデータ（オペレータＯ、ユーザＵのカテゴリ、会話日、会話時間帯、電話回数、進捗状況など）がそれぞれのクラスタすべてで一致した場合を「一致」するとし、一つでも一致しないクラスタがあった場合は、属性一致していないクラスタの属性類似度が最大となるクラスタを「最も類似する」とする。なお、それぞれのクラスタの距離の判定の際に重み付けを設定し、属性類似度を調整しても良い。また、属性クラスクラスタ分析は、種々の既知の手法、短距離法、群平均法などを利用し、クラスタとの距離は種々の既知の手法を利用して算出することができる。例えば、ユークリッド距離、コサイン距離、ハミング距離などを利用することができる。

また、他の例として、オペレータＯの分類結果（カテゴリ）、ユーザＵの分類結果（カテゴリ）、会話日、会話時間帯、電話回数、進捗状況、などの各項目のうち最も重視する項目が一致するものを比較用の感情の推移パタンとしてもよい。

比較部４１１は、比較パタン特定部４１０により特定された感情の推移パタンと、感情解析部４０４で解析されたオペレータＯ及びユーザＵの感情の推移パタンとを比較する。

助言抽出部４１２は、助言ＤＢ３を参照し、比較部４１１での比較結果に応じて助言を抽出する。例えば、助言抽出部４１２は、オペレータＯ及びユーザＵの共感度が低い場合（所定の閾値以下である場合）、助言ＤＢ３から、話す速度（例えば、「ゆっくり話そう！」など）、声調（例えば、「もっと楽しそうに話そう！」など）、発話量（例えば、「発話量を多くしよう！」、「相手の話を聞こう！」など）、声量（「大きな声で話そう。」など）及び発話内容（例えば、「営業会話はいったんストップ。」「日常会話（天気、家族のことなど）をしよう。」など）などの助言を抽出する。また、オペレータＯ及びユーザＵの共感度が高い場合（所定の閾値を超える場合）、助言ＤＢ３から、「今の会話、ナイス！」といった誉め言葉などの助言を抽出する。

記憶装置制御部４１３は、記憶装置４００Ｂを制御する。具体的には、記憶装置制御部４１３は、記憶装置４００Ｂを制御して記憶装置４００Ｂに格納されているＤＢ１〜ＤＢ６の情報の書き込みや読み出しを行う。

提示部４１４は、感情解析部４０４で解析されたオペレータＯ及びユーザＵの感情（共感度）の推移、比較パタン特定部４１０で特定された感情（共感度）の推移パタン、助言抽出部４１２で抽出された助言の情報などを提示する。具体的には、提示部４１４は、感情解析部４０４で解析されたオペレータＯ及びユーザＵの感情（共感度）の推移、比較パタン特定部４１０で特定された感情（共感度）の推移パタン、助言抽出部４１２で抽出された助言の情報などをオペレータ端末３へ送信するように送信部４１５へ指示する。

送信部４１５は、提示部４１４の指示に基づいて、感情解析部４０４で解析されたオペレータＯ及びユーザＵの感情（共感度）の推移、比較パタン特定部４１０で特定された感情（共感度）の推移パタン、助言抽出部４１２で抽出された助言の情報などをオペレータ端末３へと送信する。

（オペレータ端末３の表示装置３００Ｄに提示される画面）
図８は、オペレータ端末３の表示装置３００Ｄに提示（表示）される表示画面の一例である。図８に示すように、オペレータ端末３の表示装置３００Ｄには、感情解析部４０４により解析されたオペレータＯの感情を表す顔アイコン６０１、感情解析部４０４により解析されたユーザＵの感情を表す顔アイコン６０２が提示される。また、顔アイコン６０１，６０２の左側には、顔アイコン６０３Ａと、該顔アイコンが表す感情６０３Ｂとの関係が提示される。なお、本実施形態では、顔アイコンの表示により提示される感情が３種類（通常、喜び、怒り）となっているが、感情の種類は、任意であり、図８に示す例だけに限られない。

また、オペレータ端末３の表示装置３００Ｄには、助言抽出部４１２により抽出された助言が助言提示枠６０４Ａ〜６０４Ｃ内に提示される。また、オペレータ端末３の表示装置３００Ｄには、感情推移提示枠６０５内に、感情解析部４０４により解析されたオペレータＯ及びユーザＵの感情の共感度の推移６０５Ａ（実線）、比較パタン特定部４１０により特定された感情の共感度の推移６０５Ｂ（破線）が提示される。

なお、図８に示す表示画面は、オペレータ端末３の表示装置３００Ｄに表示される画面の一例であり、上述した各項目（顔アイコン６０１，６０２、顔アイコン６０３Ａ、感情６０３Ｂ、助言提示枠６０４Ａ〜６０４Ｃ、感情推移提示枠６０５）を表示装置３００Ｄの画面のどの位置に提示するかは任意である。

ＰＢＸ装置５は、ネットワーク７と公衆網６のプロトコル変換、発着信の呼制御など実行する。

（営業支援システムによる処理）
図９から図１２は、営業支援システム１の営業支援サーバ４による処理の一例を示すフローチャートである。以下、図９から図１２を参照して、営業支援システム１の営業支援サーバ４による処理について説明する。

（メイン処理）
図９は、営業支援システム１の営業支援サーバ４によるメイン処理を示す図である。以下、図９を参照して営業支援システム１の営業支援サーバ４によるメイン処理について説明する。

（ステップＳ１０１）
音声取得部４０２は、通話端末２Ａ及び通話端末２Ｂから送信されるユーザＵ及びオペレータＯの音声信号を取得する。

（ステップＳ１０２）
音響特徴抽出部４０３は、音声取得部４０２で取得された音声信号からオペレータＯ及びユーザＵの音響特徴を抽出する。音響特徴抽出部４０３は、通話端末２Ａ及び通話端末２Ｂ間の通話が継続する間、オペレータＯ及びユーザＵそれぞれの音声信号から音響特徴を抽出する。

（ステップＳ１０３）
感情解析部４０４は、感情解析用ＤＢ４を参照し、音響特徴抽出部４０３により抽出されたオペレータＯ及びユーザＵの音響特徴からオペレータＯ及びユーザＵの感情を解析し、両者の感情の共感度を算出する。感情解析部４０４による感情の解析処理については、図１０を参照して詳述する。

（ステップＳ１０４）
比較パタン特定部４１０は、比較用パタンＤＢ２に格納されている１以上の感情の推移パタンのうち、どの感情の推移パタンと比較するかを特定する。比較パタン特定部４１０による感情の推移パタンの特定処理については、図１１を参照して詳述する。

（ステップＳ１０５）
比較部４１１は、比較パタン特定部４１０により特定された感情の推移パタンと、感情解析部４０４で解析されたオペレータＯ及びユーザＵの感情の推移パタンとを比較する。

（ステップＳ１０６）
助言抽出部４１２は、助言ＤＢ３を参照し、比較部４１１での比較結果に応じて助言を抽出する。助言抽出部４１２による助言の抽出処理については、図１２を参照して詳述する。

（ステップＳ１０７）
提示部４１４は、助言抽出部４１２で抽出された助言を提示する。具体的には、提示部４１４は、助言抽出部４１２で抽出された助言をオペレータ端末３へと送信するよう送信部４１５へ指示する。送信部４１５は、提示部４１４の指示に基づいて、助言抽出部４１２で抽出された助言をオペレータ端末３へと送信する。送信部４１５から送信された助言は、オペレータ端末３の受信部３０１で受信されたのち、オペレータ端末３の表示装置制御部３０４により表示装置３００Ｄに提示される。

（ステップＳ１０８）
記憶装置制御部４１３は、営業支援サーバ４で取得・抽出される各種情報、例えば、音声取得部４０２で取得されたオペレータＯ及びユーザＵの音声信号、感情解析部４０４で解析されたオペレータＯ及びユーザＵの感情の解析結果、テキスト生成部４０８で生成されたオペレータＯ及びユーザＵの会話のテキストデータなど、をオペレータＯ及びユーザＵの識別子（ＩＤ）に関連付けて記憶装置４００Ｂへ格納する。

（ステップＳ１０９）
営業支援サーバ４は、具体的には、通話端末２Ａ及び通話端末２Ｂ間の通話が継続しているか否かを判定する。オペレータＯ及びユーザＵの会話が継続している場合（ステップＳ１０９のＹＥＳ）、営業支援サーバ４は、ステップＳ１０１からＳ１０８の処理を継続する。換言すると、営業支援サーバ４は、通話端末２Ａ及び通話端末２Ｂ間の通話が継続する間、ステップＳ１０１からＳ１０８の処理を継続する。また、オペレータＯ及びユーザＵの会話が継続していない場合（ステップＳ１０９のＮＯ）、営業支援サーバ４は、メイン処理を終了する。なお、メイン処理の終了の判定は、通話端末２Ａ及び通話端末２Ｂとの通話が遮断されたか否かに基づいて判定すればよい。

（感情解析処理）
図１０は、営業支援システム１の営業支援サーバ４による感情解析処理を示す図である。以下、図１０を参照して営業支援システム１の営業支援サーバ４による感情解析処理について説明する。

（ステップＳ２０１）
感情解析部４０４は、感情解析用ＤＢ４に格納されている学習済みのモデルのうち、第1モデル（例えば、「平常」の学習モデル）の音響特性を読み込む。

（ステップＳ２０２）
感情解析部４０４は、音響特徴抽出部４０３で抽出されたオペレータＯ及びユーザＵの音響特徴を、それぞれ、読み込んだ第1モデルの音響特性と比較して類似度を算出する。なお、類似度は、種々の既知の手法を利用して算出することができる。例えば、ユークリッド距離、ピアソンの積率相関係数、Jaccard係数などを利用して、音響特徴抽出部４０３で抽出されたオペレータＯ及びユーザＵの音響特徴と、第1モデルの音響特性との類似度を算出することができる。

（ステップＳ２０３）
感情解析部４０４は、感情解析用ＤＢ４に格納されている学習済みのモデルのうち、第２モデル（例えば、「喜び」の学習モデル）の音響特性を読み込む。

（ステップＳ２０４）
感情解析部４０４は、音響特徴抽出部４０３で抽出されたオペレータＯ及びユーザＵの音響特徴を、それぞれ、読み込んだ第２モデルの音響特性と比較して類似度を算出する。なお、類似度の算出については、ステップＳ２０２と同じ手法を利用することができる。

（ステップＳ２０５）
感情解析部４０４は、感情解析用ＤＢ４に格納されている学習済みのモデルのうち、第３モデル（例えば、「怒り」の学習モデル）の音響特性を読み込む。

（ステップＳ２０６）
感情解析部４０４は、音響特徴抽出部４０３で抽出されたオペレータＯ及びユーザＵの音響特徴を、それぞれ、読み込んだ第３モデルの音響特性と比較して類似度を算出する。なお、類似度の算出については、ステップＳ２０２と同じ手法を利用することができる。

（ステップＳ２０７）
感情解析部４０４は、第１〜第３モデルと比較した類似度にそれぞれ重みづけなどを行い、類似度を調整する。

（ステップＳ２０８）
感情解析部４０４は、調整された各第１〜第３モデルとの類似度に基づいて、オペレータＯ及びユーザＵの感情を推定する。より具体的には、感情解析部４０４は、オペレータＯ及びユーザＵの音響特徴が、第１から第３のどのモデルにどれだけ近いかにより、オペレータＯ及びユーザＵの感情をそれぞれ推定する。なお、オペレータＯ及びユーザＵの音響特徴が、第１から第３のどのモデルにどれだけ近いかの算出は、ステップＳ２０２と同じ手法を利用することができる。

（ステップＳ２０９）
感情解析部４０４は、解析したオペレータＯ及びユーザＵの感情から両者の感情の共感度、換言すると、オペレータＯ及びユーザＵの感情の一致率（共感度）を算出する。ここで、共感度は、時系列データであり、感情解析部４０４は、オペレータＯ及びユーザＵの発話毎の感情値の特徴的なパタンを元に感情の一致率（共感度）を計算する。感情の一致率（共感度）は、主にユーザＵの「平常」以外の感情値の生起するタイミング、感情値の変化量などを特徴量とし、その特徴量の変化に対するオペレータＯの発話タイミング、感情値、および感情値の変化量をパラメータとして算出する。なお、感情の一致率（共感度）は、種々の既知の手法を組み合わせて算出することができる。例えば、感情の一致率（共感度）の時系列データの特徴を抽出するために機械学習を用いてもよい。

なお、上記感情解析処理（図１０）では、第１〜第３モデルの３つモデルとの類似度に基づいて、オペレータＯ及びユーザＵの感情を推定しているが、学習済みのモデルは、３つ（例えば、「平常」「喜び」「怒り」）だけに限られず任意であり、「哀しみ」「楽しみ」などの学習済みのモデルとの類似度を加えても良いし、さらに細分化して「信頼」「心配」「驚き」「嫌悪感」「関心」などの学習済みのモデルとの類似度を加えてもよい。

（比較パタン特定処理）
図１１は、営業支援システム１の営業支援サーバ４による比較パタン特定処理を示す図である。以下、図１１を参照して営業支援システム１の営業支援サーバ４による比較パタン特定処理について説明する。

（ステップＳ３０１）
比較パタン特定部４１０は、話者分類部４０５によるオペレータＯ及びユーザＵの分類結果、換言するとオペレータＯ及びユーザＵのカテゴリを取得する。なお、話者分類部４０５による分類方法については既に述べたので重複する説明は省略する。

（ステップＳ３０２）
比較パタン特定部４１０は、日時取得部４０６で取得されたオペレータＯとユーザＵとの会話の日時（年月日時分秒）を取得する。なお、日時取得部４０６による日時の取得方法については既に述べたので重複する説明は省略する。

（ステップＳ３０３）
比較パタン特定部４１０は、属性ＤＢ１を参照し、通話回数カウント部４０７によりカウントされた通話回数を取得する。

（ステップＳ３０４）
比較パタン特定部４１０は、進捗状況判定部４０９により判定されたオペレータＯによる営業の進捗状況を取得する。なお、進捗状況判定部４０９による営業の進捗状況の判定方法については既に述べたので重複する説明は省略する。

（ステップＳ３０５）
比較パタン特定部４１０は、比較用パタンＤＢ２を参照する。

（ステップＳ３０６）
比較パタン特定部４１０は、比較用パタンＤＢ２に格納されている１以上の感情の推移パタン内から、ステップＳ３０１からＳ３０４で取得した情報（オペレータＯのカテゴリ、ユーザＵのカテゴリ、会話日、会話時間帯、電話回数、進捗状況）などが一致する感情の推移パタンを特定し、比較用の感情の推移パタンとする。また、比較パタン特定部４１０は、一致する推移パタンが存在しない場合、最も類似する感情の推移パタンを特定し、比較用の感情の推移パタンとする。

（助言抽出処理）
図１２は、営業支援システム１の営業支援サーバ４による助言抽出処理を示す図である。以下、図１２を参照して営業支援システム１の営業支援サーバ４による助言抽出処理について説明する。

（ステップＳ４０１）
助言抽出部４１２は、助言ＤＢ３を参照する。

（ステップＳ４０２）
助言抽出部４１２は、比較部４１１における比較パタン特定部４１０により特定された感情の推移パタンと、感情解析部４０４で解析されたオペレータＯ及びユーザＵの感情の推移パタンとの比較結果に対応する助言を助言ＤＢ３から抽出する。なお、助言抽出部４１２による助言の抽出の詳細については、既に述べたため重複する説明を省略する。

以上のように、営業支援サーバ４は、オペレータＯ及びユーザＵ（第１，第２話者）の会話による営業を支援するための営業支援装置であって、オペレータＯ（第１話者）の音声及びユーザＵ（第２話者）の音声から両話者各々の感情を解析する感情解析部４０４と、営業が所定の成績を収めた場合の感情の推移パタンが格納された比較用パタンＤＢ２（第１データベース）を参照し、感情解析部４０４で解析された感情の推移パタンを、比較用パタンＤＢ２（第１データベース）に格納された感情の推移パタンと比較する比較部４１１と、比較部４１１での比較結果に応じて、営業を支援するための情報を提示する提示部４１４と、を備える。このように、営業支援サーバ４は、話者であるオペレータＯ及びユーザＵの感情を解析し、両者の感情の推移パタンを、過去に所定の営業成績を収めた場合の感情の推移パタンと比較し、比較結果に応じて助言を提示するので、より効果の高い営業支援を行うことができる。

また、営業支援サーバ４は、オペレータＯ及びユーザＵ（話者）を複数（２以上）のカテゴリのいずれか１以上に分類する話者分類部４０５を備え、比較用パタンＤＢ２（第１データベース）には、感情の推移パタンがカテゴリごとに格納されている。そして、比較部４１１は、感情解析部４０４で解析された感情の推移パタンを、話者分類部４０５により分類された話者のカテゴリに対応する感情の推移パタンと比較する。このように、オペレータＯ及びユーザＵを複数のカテゴリのいずれか１以上に分類したうえで、推移パタンを比較するので、オペレータＯ及びユーザＵの分類結果に応じて、より効果的な営業支援を行うことができる。

また、営業支援サーバ４の話者分類部４０５は、オペレータＯ及びユーザＵ（話者）ごとにカテゴリが予め登録された属性ＤＢ１（第２データベース）を参照して、オペレータＯ及びユーザＵ（話者）を複数のカテゴリのいずれか１以上に分類する。このため、予め取得している情報を利用して容易にオペレータＯ及びユーザＵ（話者）を分類することができる。

また、営業支援サーバ４の話者分類部４０５は、感情解析部４０４での解析結果に応じて、オペレータＯ及びユーザＵ（話者）を複数のカテゴリ、例えば、切れやすい、我慢強い、合理的など、のいずれか１以上に分類するようにしてもよい。このようにすれば、オペレータＯ及びユーザＵ（話者）の感情特性に応じて、より効果的な営業支援を行うことができる。

また、営業支援サーバ４は、通話が行われている日時を取得する日時取得部４０６を備える。そして、比較用パタンＤＢ２（第１データベース）には、感情の推移パタンが日時に関連付けて格納されており、比較部４１１は、感情解析部４０４で解析された感情の推移パタンを、日時取得部４０６で取得される通話の日時に対応する感情の推移パタンと比較する。このように、オペレータＯ及びユーザＵの会話の日時まで考慮することで、より効果的な営業支援を行うことができる。

また、営業支援サーバ４は、ユーザＵ（第２話者）との通話回数をカウントする通話回数カウント部４０７を備える。そして、比較用パタンＤＢ２（第１データベース）には、感情の推移パタンが通話の回数に関連付けて格納されており、比較部４１１は、感情解析部４０４で解析された感情の推移パタンを、通話回数カウント部４０７でカウントされた通話の回数に対応する感情の推移パタンと比較する。このように、ユーザＵとの会話の回数まで考慮することで、より効果的な営業支援を行うことができる。

また、営業支援サーバ４は、営業の進捗状況を判定する進捗状況判定部４０９を備える。そして、そして、比較用パタンＤＢ２（第１データベース）には、感情の推移パタンが進捗状況に関連付けて格納されており、比較部４１１は、感情解析部４０４で解析された感情の推移パタンを、進捗状況判定部４０９で判定された進捗状況に対応する感情の推移パタンと比較する。このように、オペレータＯによる営業の進捗状況まで考慮することで、より効果的な営業支援を行うことができる。

また、営業支援サーバ４の感情解析部４０４は、オペレータＯ及びユーザＵ（両話者）の発話量から両話者各々の感情を解析する。このように、発話量を考慮して感情を解析することで、精度よくオペレータＯ及びユーザＵ（両話者）の感情を解析することができる。結果、より効果的な営業支援を行うことができる。

営業支援サーバ４により送信される営業を支援するための情報には、オペレータＯ（第１話）の話す速度及び声調、発話量及び発話内容のすくなくとも一つに関する情報が含まれる。このため、オペレータＯに対してより適切な助言を行うことができる。

[実施形態の変形例１]
なお、上記実施形態では、比較用パタンＤＢ２に、オペレータＯによる営業が所定の成績を収めた場合のオペレータＯ及びユーザＵの感情の共感度の推移パタンが格納されていたが、オペレータＯによる営業が所定の成績を収めた場合のオペレータＯ及びユーザＵの感情の推移パタンを、ユーザＵのカテゴリ、オペレータＯのカテゴリ、会話日、会話時間帯、電話回数、進捗状況の組み合わせごとに、比較用パタンＤＢ２に格納するようにしてもよい。この場合、感情解析部４０４で解析されるオペレータＯ及びユーザＵのそれぞれの感情の推移パタンを、比較パタン特定部４１０により特定された比較用パタンＤＢ２に格納されているオペレータＯ及びユーザＵのそれぞれの感情の推移パタンと比較して助言抽出部４１２が助言を抽出し、提示部４１４が提示するようにしてもよい。

[実施形態の変形例２]
また、上記実施形態では、オペレータＯによる営業が所定の成績を収めた場合のオペレータＯ及びユーザＵの感情の推移パタンが予め比較用パタンＤＢ２に格納されていたが、営業支援サーバ４に、感情解析部４０４で解析されたオペレータＯ及びユーザＵの感情の推移のうち、オペレータＯによる営業が所定の成績を収めた場合のオペレータＯ及びユーザＵの感情の推移パタンをオペレータＯごとに学習する学習部を備え、比較用パタンＤＢ２に格納されているオペレータＯ及びユーザＵの感情の推移パタンを学習部で学習結果に応じて更新するようにしてもよい。このようにすることで、感情解析部４０４で解析されたオペレータＯ及びユーザＵの感情の推移を、比較用パタンＤＢ２に格納されたオペレータＯ及びユーザＵの感情の推移パタンと画一的に比較して助言を提示するだけでなく、各オペレータＯの個性や特徴（例えば、営業スタイルなど）に合わせて、助言を提示することができ、より効果的に営業を支援することができる。

[実施形態の変形例３]
また、上記実施形態では、オペレータＯが通話端末２ＢからユーザＵの通話端末２Ａへ架電する形態となっているが、営業支援サーバ４及び／又はオペレータ端末３からユーザＵの通話端末２Ａへ架電する構成を除外するものではなく、営業支援サーバ４及び／又はオペレータ端末３からユーザＵの通話端末２Ａへ架電可能な構成としてもよい。

[実施形態の変形例４]
また、上記実施形態では、図１に示すように、営業支援システム１は、ＰＢＸ装置５がネットワーク７を介して、オペレータＯ（第1話者）の通話端末２Ｂと接続し通話をする構成を有し、ネットワーク７には、オペレータ端末３及び営業支援サーバ４（営業支援装置）が通信可能に接続されているが、以下のように構成されていてもよい。
（１）ＰＢＸ装置５が公衆網６に接続され、ネットワーク７がＰＢＸ装置５を介さずに公衆網６に接続されており、ネットワーク７に通話端末２Ｂ、営業支援サーバ４（営業支援装置）及びオペレータ端末３が通信可能に接続された構成。
（２）ＰＢＸ装置５及び営業支援サーバ４（営業支援装置）が公衆網６に接続され、ネットワーク７がＰＢＸ装置５を介さずに公衆網６に接続されており、ネットワーク７に通話端末２Ｂ及びオペレータ端末３が通信可能に接続された構成。

[実施形態の変形例５]
また、上記実施形態では、営業支援サーバ４の提示部４１４は、オペレータ端末３へ営業を支援するための情報を提示しているが、オペレータＯの上司などの管理者が操作する管理者端末を備え、営業支援サーバ４の提示部４１４は、管理者端末へ営業を支援するための情報を提示する構成としてもよい。この場合、営業支援サーバ４の提示部４１４は、管理者端末に営業を支援するための情報を提示した後、管理者がオペレータＯに対して営業を支援するための情報を通知するようにしてもよい。

[実施形態の変形例６]
また、上記実施形態では、比較パタン特定部４１０は、比較用パタンＤＢ２に格納されている１以上の感情の推移パタンから、感情解析部４０４で感情を解析しているオペレータＯの分類結果（カテゴリ）、ユーザＵの分類結果（カテゴリ）、会話日、会話時間帯、電話回数、進捗状況、などが一致又は類似する感情の推移パタンを比較用の感情の推移パタンとして特定するが、この比較用の感情の推移パタンを特定する際に、所定の成績は加味するようにしてもよい。例えば、オペレータＯの分類結果（カテゴリ）、ユーザＵの分類結果（カテゴリ）、会話日、会話時間帯、電話回数、進捗状況、などの各項目が一致する感情の推移パタンが複数比較用パタンＤＢ２に格納されている場合、所定の成績が最もよい感情の推移パタンを比較用の感情の推移パタンとしてもよい。また、感情解析部４０４で感情を解析しているオペレータＯ及びユーザＵの感情の推移パタン（現状の推移パタン）に最も近い感情の推移パタンを比較用の感情の推移パタンとしてもよい。この場合、例えば、ユークリッド距離、ピアソンの積率相関係数、Jaccard係数などを利用して、感情の推移パタンの類似度を算出して、現状の推移パタンに最も近い感情の推移パタンを特定すればよい。

なお、営業支援サーバ４の感情解析部４０４は、オペレータＯ及びユーザＵ（両話者）の発話内容を考慮して両話者各々の感情を解析するようにしてもよい。このように、発話内容を考慮して感情を解析することで、精度よくオペレータＯ及びユーザＵ（両話者）の感情を解析することができる。結果、より効果的な営業支援を行うことができる。

会話から感情を推測して助言を提示することで、種々の営業支援に適用することができる。

１ 営業支援システム
２Ａ 通話端末（ユーザ）
２Ｂ 通話端末（オペレータ）
３ オペレータ端末
３００Ａ 通信ＩＦ
３００Ｂ 記憶装置
３００Ｃ 入力装置
３００Ｄ 表示装置
３００Ｅ ＣＰＵ
３０１ 受信部
３０２ 記憶装置制御部
３０３ 入力受付部
３０４ 表示装置制御部
３０５ 送信部
４ 営業支援サーバ（営業支援装置）
４００Ａ 通信ＩＦ
４００Ｂ 記憶装置
４００Ｃ ＣＰＵ
４００Ｄ ＲＴＣ
４０１ 受信部
４０２ 音声取得部
４０３ 音響特徴抽出部
４０４ 感情解析部
４０５ 話者分類部
４０６ 日時取得部
４０７ 通話回数カウント部
４０８ テキスト生成部
４０９ 進捗状況判定部
４１０ 比較パタン特定部
４１１ 比較部
４１２ 助言抽出部
４１３ 記憶装置制御部
４１４ 提示部
４１５ 送信部
５ ＰＢＸ装置
６ 公衆網
７ ネットワーク
ＤＢ１ 属性データベース（第２データベース）
ＤＢ２ 比較用パタンデータベース（第１データベース）
ＤＢ３ 助言データベース
ＤＢ４ 感情解析用データベース
ＤＢ５ 音声データベース
ＤＢ６ 辞書データベース
Ｏ オペレータ
Ｕ ユーザ

Claims (11)

1. 第１，第２話者の会話による営業を支援するための営業支援装置であって、
   前記第１話者の音声及び前記第２話者の音声から前記第１，第２話者各々の感情を解析する感情解析部と、
   営業が所定の成績を収めた場合の第１，第２話者の感情の一致度の推移パタンが格納された第１データベースを参照し、前記感情解析部で解析された前記第１，第２話者の感情の一致度の推移パタンを、前記第１データベースに格納された感情の一致度の推移パタンと比較する比較部と、
   前記比較部での比較結果に応じて、前記営業を支援するための情報を提示する提示部と、
   を備えることを特徴とする営業支援装置。
2. 前記第１，第２話者を複数のカテゴリのいずれか１以上に分類する話者分類部を備え、
   前記第１データベースには、
   前記感情の一致度の推移パタンが前記カテゴリごとに格納され、
   前記比較部は、
   前記感情解析部で解析された前記感情の一致度の推移パタンを、前記話者分類部により分類された前記第１，第２話者のカテゴリに対応する感情の一致度の推移パタンと比較することを特徴とする請求項１に記載の営業支援装置。
3. 前記話者分類部は、
   前記第１，第２話者ごとに前記カテゴリが予め登録された第２データベースを参照して、前記第１，第２話者を複数のカテゴリのいずれか１以上に分類することを特徴とする請求項２に記載の営業支援装置。
4. 前記話者分類部は、
   前記感情解析部での解析結果に応じて、前記第１，第２話者を複数のカテゴリのいずれか１以上に分類することを特徴する請求項２又は請求項３に記載の営業支援装置。
5. 前記会話が行われている日時を取得する日時取得部を備え、
   前記第１データベースには、
   前記感情の一致度の推移パタンが前記日時に関連付けて格納され、
   前記比較部は、
   前記感情解析部で解析された前記感情の一致度の推移パタンを、前記日時取得部で取得される前記会話の日時に対応する感情の一致度の推移パタンと比較することを特徴とする請求項１乃至請求項４のいずれかに記載の営業支援装置。
6. 前記第２話者との会話の回数をカウントする会話回数カウント部を備え、
   前記第１データベースには、
   前記感情の一致度の推移パタンが前記会話の回数に関連付けて格納され、
   前記比較部は、
   前記感情解析部で解析された前記感情の一致度の推移パタンを、前記会話回数カウント部でカウントされた前記会話の回数に対応する感情の一致度の推移パタンと比較することを特徴とする請求項１乃至請求項５のいずれかに記載の営業支援装置。
7. 前記営業の進捗状況を判定する進捗状況判定部を備え、
   前記第１データベースには、
   前記感情の一致度の推移パタンが前記進捗状況に関連付けて格納され、
   前記比較部は、
   前記感情解析部で解析された前記感情の一致度の推移パタンを、前記進捗状況判定部で判定された前記進捗状況に対応する感情の一致度の推移パタンと比較することを特徴とする請求項１乃至請求項６のいずれかに記載の営業支援装置。
8. 前記感情解析部は、
   前記第１，第２話者の発話量から前記第１，第２話者各々の感情を解析することを特徴とする請求項１乃至請求項７のいずれかに記載の営業支援装置。
9. 前記営業を支援するための情報には、
   前記第１話者の話す速度及び声調、発話量及び発話内容のすくなくとも一つに関する情報が含まれることを特徴とする請求項１乃至請求項８のいずれかに記載の営業支援装置。
10. 第１，第２話者の会話による営業を支援するための営業支援方法であって、
    感情解析部が、前記第１話者の音声及び前記第２話者の音声から前記第１，第２話者各々の感情を解析する工程と、
    比較部が、営業が所定の成績を収めた場合の第１，第２話者の感情の一致度の推移パタンが格納された第１データベースを参照し、前記感情解析部で解析された前記第１，第２話者の感情の一致度の推移パタンを、前記第１データベースに格納された感情の一致度の推移パタンと比較する工程と、
    提示部が、前記比較部での比較結果に応じて、前記営業を支援するための情報を提示する工程と、
    を有することを特徴とする営業支援方法。
11. 第１，第２話者の会話による営業を支援するための営業支援プログラムであって、
    コンピュータを、
    前記第１話者の音声及び前記第２話者の音声から前記第１，第２話者各々の感情を解析する感情解析部、
    営業が所定の成績を収めた場合の第１，第２の感情の一致度の推移パタンが格納された第１データベースを参照し、前記感情解析部で解析された前記第１，第２話者の感情の一致度の推移パタンを、前記第１データベースに格納された感情の一致度の推移パタンと比較する比較部、
    前記比較部での比較結果に応じて、前記営業を支援するための情報を提示する提示部、
    として機能させることを特徴とする営業支援プログラム。

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