JP6848947B2 - システム、方法、プログラムおよび記録媒体 - Google Patents

Description

本発明は、システム、方法、プログラムおよび記録媒体に関する。

従来、ＣＴＩ（Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｔｅｌｅｐｈｏｎｙ Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）システムを用いて顧客との通話内容を分析してサービスを提供する技術が提案されている（例えば、特許文献１参照）。
特許文献１ 特開２０１６−１９２７１４号公報

しかしながら、近年、分析の精度をより高めて欲しいという要望がある。

上記課題を解決するために、本発明の第１の態様においては、システムが提供される。システムは、顧客とコンタクトセンターとの間の通話を記録した通話データを取得する取得部を備えてよい。システムは、通話データの音声認識を行い、辞書データに登録されたキーワードを用いて音声認識を行う音声認識部を備えてよい。システムは、音声認識の結果に含まれるキーワードを用いた分析を行う分析部を備えてよい。システムは、音声認識の結果に含まれる複数のキーワードのうち、複数の製品のそれぞれについての製品情報を格納する製品情報データベースに含まれるキーワードを辞書データに登録する登録部を備えてよい。

登録部は、複数の通話において基準以上の頻度または回数で出現したキーワードが製品情報データベースに含まれることを条件として、当該キーワードを辞書データに登録してよい。

分析部は、今回の通話について通話データから音声認識された第１の複数のキーワードの組み合わせと、過去の複数の通話について集計した第２の複数のキーワードの組み合わせとを比較した結果に基づいて、今回音声認識された第１の複数のキーワードの組み合わせの特異性を算出する特異性算出部を有してよい。

分析部は、今回の通話についての通話データから音声認識された第１の複数のキーワードの組み合わせと、過去の複数の通話について製品の異常の種別毎に集計した第２の複数のキーワードの組み合わせとを比較した結果を用いて、今回の通話における製品の異常の種別を推測する異常推測部を有してよい。

システムは、ユーザからの入力に応じて、辞書データに登録されたキーワードの重みを設定する重み設定部を更に備えてよい。分析部は、今回の通話について通話データから音声認識された第１の複数のキーワードのそれぞれに設定された重みを用いて、今回の通話の重要度を判定する重要度判定部を有してよい。

製品情報データベースは、製品に関する質問および回答の組を複数含んでよい。分析部は、複数組の質問および回答の中から、音声認識された複数のキーワードに応じた質問および回答を選択する選択部を有してよい。

登録部は、複数のキーワードのうち、各顧客との間のサービス契約の情報を格納する契約情報データベースに含まれるキーワードを辞書データに登録してよい。

本発明の第２の態様においては、方法が提供される。方法は、顧客とコンタクトセンターとの間の通話を記録した通話データを取得する取得段階を備えてよい。方法は、通話データの音声認識を行い、辞書データに登録されたキーワードを用いて音声認識を行う音声認識段階を備えてよい。方法は、音声認識の結果に含まれるキーワードを用いた分析を行う分析段階を備えてよい。方法は、音声認識の結果に含まれる複数のキーワードのうち、複数の製品のそれぞれについての製品情報を格納する製品情報データベースに含まれるキーワードを辞書データに登録する登録段階を備えてよい。

本発明の第３の態様においては、プログラムが提供される。プログラムは、コンピュータを、顧客とコンタクトセンターとの間の通話を記録した通話データを取得する取得部として機能させてよい。プログラムは、コンピュータを、通話データの音声認識を行い、辞書データに登録されたキーワードを用いて音声認識を行う音声認識部として機能させてよい。プログラムは、コンピュータを、音声認識の結果に含まれるキーワードを用いた分析を行う分析部として機能させてよい。プログラムは、コンピュータを、音声認識の結果に含まれる複数のキーワードのうち、複数の製品のそれぞれについての製品情報を格納する製品情報データベースに含まれるキーワードを辞書データに登録する登録部として機能させてよい。

本発明の第４の態様においては、プログラムを記録した記録媒体が提供される。プログラムは、コンピュータを、顧客とコンタクトセンターとの間の通話を記録した通話データを取得する取得部として機能させてよい。プログラムは、コンピュータを、通話データの音声認識を行い、辞書データに登録されたキーワードを用いて音声認識を行う音声認識部として機能させてよい。プログラムは、コンピュータを、音声認識の結果に含まれるキーワードを用いた分析を行う分析部として機能させてよい。プログラムは、コンピュータを、音声認識の結果に含まれる複数のキーワードのうち、複数の製品のそれぞれについての製品情報を格納する製品情報データベースに含まれるキーワードを辞書データに登録する登録部として機能させてよい。

なお、上記の発明の概要は、本発明の必要な特徴の全てを列挙したものではない。また、これらの特徴群のサブコンビネーションもまた、発明となりうる。

本実施形態に係るシステム１を、顧客１００およびコンタクトセンター１０１と共に示す。 システム１の動作を示す。 集計部１８０により出力された分析結果の一例を示す。 本発明の複数の態様が全体的または部分的に具現化されてよいコンピュータ２２００の例を示す。

以下、発明の実施の形態を通じて本発明を説明するが、以下の実施形態は特許請求の範囲にかかる発明を限定するものではない。また、実施形態の中で説明されている特徴の組み合わせの全てが発明の解決手段に必須であるとは限らない。

［１．システム１］
図１は、本実施形態に係るシステム１を、顧客１００およびコンタクトセンター１０１と共に示す。顧客１００およびコンタクトセンター１０１は、１または複数の製品やサービス（単に製品とも称する）に関して通話を行う。システム１は、顧客１００への対応を支援するものであり、取得部１０と、辞書データ１１と、音声認識部１２と、抽出部１３と、製品情報データベース１４と、契約情報データベース１５と、登録部１６と、重み設定部１７と、分析部１８とを備える。例えばシステム１はクラウドコンピューヒングシステムであってよく、１または複数のサーバコンピュータ等によって実現されるサーバコンピューティングシステムであってよい。

［１−１．取得部１０］
取得部１０は、顧客１００とコンタクトセンター１０１との間の通話を記録した通話データを取得する。例えば、取得部１０は、通話データをコンタクトセンター１０１から取得してよい。コンタクトセンター１０１はＣＴＩ（Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｔｅｌｅｐｈｏｎｙ Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）システムであってよい。取得部１０は、取得した通話データを音声認識部１２に供給する。

［１−２．辞書データ１１］
辞書データ１１は、製品に関する複数のキーワードを登録したものである。キーワードは、顧客１００とコンタクトセンター１０１との通話で出現し得る語句であり、例えば顧客１００およびコンタクトセンター１０１による通話の内容を把握する手掛かりとなる語句である。一例として、キーワードは、顧客１００の識別情報（一例として顧客１００の名前、電話番号、契約番号など）、製品の識別情報（一例として製品の名称、型番など）、製品の使用態様（一例として設定内容、使用環境、使用地域、使用場所、使用サイクルなど）、および、異常情報（一例として異常の内容、エラーコードなど）であってよい。

辞書データ１１の少なくとも一部のキーワードは、予め顧客１００およびシステム１のユーザ（一例として製品の提供メーカや、コンタクトセンター１０１の運営業者、システム１の運営業者など）の何れかによって登録されてよい。また、辞書データ１１の少なくとも一部のキーワードは、後述の登録部１６によって登録されてよい。

［１−３．音声認識部１２］
音声認識部１２は、通話データの音声認識を行い、辞書データ１１に登録されたキーワードを用いて音声認識を行う。例えば、音声認識部１２は、通話データを音声認識して、辞書データに登録されたキーワードが含まれるテキストデータを生成する。音声認識部１２は、テキストデータを抽出部１３に供給する。また、音声認識部１２は、音声認識された文字列を登録部１６に供給する。登録部１６に供給される文字列には、辞書データ１１に登録されたキーワードが用いられていなくてよい。

［１−４．抽出部１３］
抽出部１３は、音声認識の結果に含まれるテキストデータから、１または複数のキーワードを抽出する。例えば、抽出部１３は、音声認識部１２から供給されるテキストデータに自然言語処理を行ってテキストデータ内から複数のキーワードを検出し、検出した複数のキーワードのうち、出現頻度が高いキーワードや、互いに関連性の高い複数のキーワード（一例として共起関係にある複数のキーワード）を抽出する。抽出部１３は、テキストデータから一般的なキーワードを検出してもよいし、社内用語や専門用語などの特殊なキーワードを検出し、これに対応する一般的なキーワードを、検出されたキーワードとしてよい。特殊なキーワードに対応する一般的なキーワードは、特殊なキーワードを同義語や類義語、上位概念化した語句、下位概念化した語句に置換したキーワードであってよい。

抽出部１３は、テキストデータに含まれる語句から、通話時の顧客の感情を検知してもよい。抽出部１３は、抽出した各キーワードを分析部１８に供給する。また、抽出部１３は、抽出したキーワードを登録部１６に供給する。一例として、抽出部１３は、抽出したキーワードのうち、辞書データ１１に登録済みのキーワードを除いた各キーワードを登録部１６に供給する。

［１−５．製品情報データベース１４］
製品情報データベース１４は、複数の製品のそれぞれについての製品情報を格納する。製品情報は、上述した製品の識別情報の他、製品に関する質問および回答の組を複数含んでよい。質問および回答の各組には、その質問や回答に含まれ得る複数のキーワードの組み合わせが対応付けられてよい。

［１−６．契約情報データベース１５］
契約情報データベース１５は、各顧客１００との間のサービス契約の情報を格納する。サービス契約の情報は、上述した製品の識別情報、顧客１００の識別情報の他、顧客１００の契約情報、顧客１００への製品の納品情報、顧客１００の履歴情報を含んでよい。顧客１００の契約情報は、顧客１００と製品の提供メーカや、コンタクトセンター１０１の運営業者、システム１の運営業者などとの間で結ばれた、サポートやメンテナンスに関する契約の情報であってよい。顧客１００の履歴情報は、顧客１００とコンタクトセンター１０１との通話履歴や、顧客１００が購入した製品のメンテナンス履歴、実行されたサービスの履歴（一例として実行毎のサービスレポート）などを含んでよい。

［１−７．登録部１６］
登録部１６は、音声認識の結果に含まれる複数のキーワードのうち製品情報データベース１４に含まれるキーワードを辞書データ１１に登録する。また、登録部１６は、音声認識の結果に含まれる複数のキーワードのうち、契約情報データベース１５に含まれるキーワードを辞書データ１１に登録してよい。例えば、音声認識部１２により音声認識された通話データの文字列には、辞書データ１１に登録されたキーワード以外にも複数のキーワードが含まれ得る。登録部１６は、このような複数のキーワードのうち、製品情報データベース１４や契約情報データベース１５に含まれるキーワードを抽出して辞書データ１１に追加登録する。登録部１６は、音声認識された文字列中に、低い確度で音声認識された文字列や、頻出する文字列が含まれる場合に、これらの文字列や、当該文字列から推測されるキーワードを、音声認識の結果に含めてよい。登録部１６は、文字列からキーワードを推測する場合には、ＡＩ（人工知能）を用いてもよいし、当該文字列に類似する構成のキーワードを製品情報データベース１４や契約情報データベース１５内で検索してもよい。

登録部１６は、１または複数の顧客１００とコンタクトセンター１０１との間で行われた複数の通話において基準以上の頻度（一例として一日に２回）または回数（一例として３回）で出現したキーワードが製品情報データベース１４や契約情報データベース１５に含まれることを条件として、当該キーワードを辞書データ１１に登録してよい。これにより、キーワードが過剰に辞書データ１１に登録されてしまうのが防止される。これに代えて、登録部１６は通話において１回出現したキーワードが製品情報データベース１４や契約情報データベース１５に含まれることを条件として当該キーワードを辞書データ１１に登録してもよい。

［１−８．重み設定部１７］
重み設定部１７は、システム１のユーザからの入力に応じて、辞書データ１１に登録されたキーワードの重みを設定する。ここで、製品に関する否定的なキーワード（一例として動作音が大きいなど）の重みは、好意的なキーワード（一例として動作音が小さい）の重みよりも大きくされてよい。また、異常な状態に関するキーワードの重みは、正常な状態に関するキーワードよりも大きくされてよい。また、異常な状態に関するキーワードは危険性に応じて重み付けされてよく、例えば、重大な事故につながり得るキーワード（一例として焦げ臭い、異臭がする）の重みは、軽微な故障に関するキーワード（一例としてランプが点灯している）の重みよりも大きくされてよい。なお、抽出部１３によって顧客１００の感情が検知される場合には、重み設定部１７は、怒りや悲しみの感情が検知される場合の重みを、他の感情が検知される場合の重みよりも大きくしてよい。この場合には重み設定部１７はユーザからの入力によらずに重みを設定してもよい。

［１−９．分析部１８］
分析部１８は、音声認識の結果に含まれるキーワードを用いた分析を行う。本実施形態では一例として、分析部１８は、抽出部１３により抽出されたキーワードを用いた分析を行う。分析部１８は、集計部１８０、特異性算出部１８１、異常推測部１８２、重要度判定部１８３、および、選択部１８４を有する。なお、分析部１８は、これらの少なくとも１つを有しなくてもよい。

［１−９（１）．集計部１８０］
集計部１８０は、キーワードの組み合わせを集計する。例えば、集計部１８０は、過去の通話データから抽出された複数のキーワードの組み合わせを集計して記憶する。一例として、集計部１８０は、取得部１０により通話データが取得されるごとに、当該通話データから抽出された複数のキーワードの組み合わせを集計して記憶する。通話データから抽出されたキーワードの組み合わせは、当該通話データにおいて共起関係にある。通話データから抽出されたキーワードの組み合わせは、通話データから抽出された全てのキーワードを含んでもよいし、一部のキーワードのみを含んでもよい。

例えば、通話データから抽出されたキーワードの組み合わせは、予め定められた１または複数の個数で抽出し得る全ての組み合わせを含んでよい。一例として、抽出されたキーワードがＭ個（但しＭは２以上の整数）である場合のキーワードの組み合わせは、Ｍ個のキーワードのうちの２個を選択した全ての組み合わせを含んでもよいし、Ｍ個のキーワードのうちの２個，…Ｍ個をそれぞれ選択した全ての組み合わせを含んでもよい。

これに代えて、通話データから抽出されたキーワードの組み合わせは、予め定められた１または複数の個数で一文の通話データ（または基準時間幅のタイムウィンドウ内の通話データ）から抽出し得る全ての組み合わせを含んでもよい。一例として、一文の通話データから抽出されたキーワードがＮ個（但しＮは２以上の整数）である場合のキーワードの組み合わせは、Ｎ個のキーワードのうちの２個を選択した全ての組み合わせを含んでもよいし、Ｎ個のキーワードのうちの２個，…Ｎ個をそれぞれ選択した全ての組み合わせを含んでもよい。

また、通話データから抽出されたキーワードの組み合わせは、予め定められた１または複数の個数で通話データから連続して抽出し得る組み合わせであってもよい。

集計部１８０は、キーワードの組み合わせを、通話データの識別情報（一例として通話日時の情報）と対応付けて記憶してよい。集計部１８０は、キーワードの組み合わせを、製品の異常の種別ごとに集計してもよいし、組み合わせに含まれるキーワードごとに集計してもよい。製品の異常の種別は、ユーザ等により通話データごとに設定されてよい。一例として、製品の異常の種別は、顧客１００とコンタクトセンター１０１との通話を介して特定されてよく、通話中または通話後に設定されてよい。通話データから抽出されたキーワードに製品の異常情報（一例として異常の内容、エラーコードなど）が含まれる場合には、当該異常情報が製品の異常の種別として用いられてもよい。

集計部１８０は、今回の通話データから抽出されたキーワードの組み合わせと、集計結果とを通話の分析結果として出力してよい。例えば、集計部１８０は、今回のキーワードの組み合わせを過去の集計結果に加え、分析結果として出力してよい。

［１−９（２）．特異性算出部１８１］
特異性算出部１８１は、今回の通話について通話データから抽出された複数のキーワードの組み合わせと、集計部１８０に記憶された複数のキーワードの組み合わせとを比較した結果に基づいて、今回のキーワードの組み合わせの特異性を算出する。例えば、特異性算出部１８１は、今回の通話データから抽出されたキーワードの組み合わせを、集計部１８０に記憶された組み合わせ内で検索し、ヒット数が多いほど特異性を低く算出してよい。特異性算出部１８１は、算出した特異性を通話の分析結果として出力してよい。

［１−９（３）．異常推測部１８２］
異常推測部１８２は、今回の通話についての通話データから抽出された複数のキーワードの組み合わせと、集計部１８０により製品の異常種別毎に集計した複数のキーワードの組み合わせとを比較した結果を用いて、今回の通話における製品の異常の種別を推測する。例えば、異常推測部１８２は、集計部１８０において集計された製品の異常種別ごとのキーワードの組み合わせのうち、今回の通話データから抽出されたキーワードの組み合わせに対する一致度合いが大きい１または複数の組み合わせを検出し、検出した組み合わせのなかで最も集計数の大きい組み合わせに対応する製品の異常種別を、今回の通話における異常種別として推測する。異常推測部１８２は、推測した異常種別を通話の分析結果として出力してよい。

［１−９（４）．重要度判定部１８３］
重要度判定部１８３は、今回の通話について通話データから抽出された複数のキーワードのそれぞれに設定された重みを用いて、今回の通話の重要度を判定する。例えば、重要度判定部１８３は、抽出された各キーワードの重みの総和を今回の通話の重要度としてよい。また、重要度判定部１８３は、抽出された各キーワードの重みのうち、基準値より大きい重みの総和を通話の重要度としてもよい。この場合には、通話が長引いて重みの小さいキーワードが何度も出現することで通話の重要度が高くなってしまうのが防止される。キーワードの重みは、通話前に予め重み設定部１７により設定されてよい。重要度判定部１８３は判定した重要度を通話の分析結果として出力してよい。

［１−９（５）．選択部１８４］
選択部１８４は、製品情報データベース１４に記憶された複数組の質問および回答の中から、今回の通話で抽出された複数のキーワードに応じた質問および回答を選択する。例えば、選択部１８４は、製品情報データベース１４において質問および回答の各組に対応付けられたキーワードの組み合わせのうち、今回の通話データから抽出されたキーワードの組み合わせに対する一致度合が大きい１または複数の組み合わせを検出し、検出した組み合わせに対応する質問および回答の組を選択する。選択部１８４は選択した質問および回答の組を通話の分析結果として出力してよい。

以上のシステム１によれば、顧客１００およびコンタクトセンター１０１の通話データを音声認識した結果に含まれるキーワードを用いて分析が行われるので、通話から分析までをいっぺんに行うことができる。また、音声認識の結果に含まれる複数のキーワード（一例として低い確度で音声認識された文字列や、当該文字列から推測されるキーワード）のうち製品情報データベース１４に含まれるキーワードが辞書データ１１に未登録の場合に追加登録されるので、製品情報データベース１４に含まれて辞書データ１１に未登録のキーワードを辞書データ１１に追加登録し、分析の精度を高めることができる。また、音声認識の結果に含まれる複数のキーワードのうち契約情報データベース１５に含まれるキーワードが辞書データ１１に未登録の場合に追加登録されるので、契約情報データベース１５に含まれて辞書データ１１に未登録のキーワードを辞書データ１１に追加登録し、分析の精度をさらに高めることができる。

また、今回の通話で抽出されたキーワードの組み合わせと、過去の複数の通話について集計されたキーワードの組み合わせとの比較によって、今回のキーワードの組み合わせの特異性が算出されるので、キーワードの特異な組み合わせが通話で出現したことを検出することができる。従って、新たな製品の異常を早期に検出して対策を検討することができる。

また、今回の通話について抽出されたキーワードの組み合わせと、製品の異常種別毎に集計したキーワードの組み合わせとの比較結果を用いて今回の通話における製品の異常種別が推測されるので、今回の通話における製品の異常種別を正確に推測することができる。また、今回の通話で新たなキーワードの組み合わせが抽出された場合に、新たな製品の異常種別を検出することができるため、早期に対策を検討することができる。

また、今回の通話について抽出されたキーワードのそれぞれに対し設定された重みを用いて今回の通話の重要度が判定されるので、重大な事故や故障に繋がる重要なキーワードや、否定的なキーワードを含む通話の重要度を高く判定させ、重大な事故や故障、リコールなどを防ぐことができる。また、ユーザからの入力に応じて重みが設定されるので、重要度が適切に判定されるよう分析内容をチューニングすることができる。

また、製品情報データベース１４には、製品に関する質問および回答の組が複数含まれ、通話から抽出された複数のキーワードに応じた質問および回答が選択されるので、選択された内容を顧客１００に提示することで、通話内での顧客１００の質問に的確に回答することができる。なお、回答はコンタクトセンター１０１のオペレータが行ってもよいし、コンタクトセンター１０１の音声案内装置（図示せず）が顧客１００との通話において自動で行ってもよい。

［２．動作］
図２は、システム１の動作を示す。システム１は、ステップＳ１〜Ｓ９の処理を行うことにより、顧客１００への対応を支援する。ステップＳ１〜Ｓ９の処理は通話が行われるごとに繰り返し実行されてよい。

ステップＳ１において取得部１０は、顧客１００とコンタクトセンター１０１との間の通話を記録した通話データを取得する。取得部１０は、取得した通話データをストレージサーバ（図示せず）に格納してよい。

ステップＳ３において音声認識部１２は、通話データの音声認識を行い、辞書データ１１に登録されたキーワードを用いて音声認識を行う。また、ステップＳ５において抽出部１３は、音声認識の結果に含まれるテキストデータから１または複数のキーワードを抽出する。

ステップＳ７において分析部１８は、抽出されたキーワードを用いた分析を行う。分析部１８は、分析結果を顧客１００およびユーザ（一例として製品の提供メーカやコンタクトセンター１０１の運営業者、システム１の運営業者など）の何れかに供給してよい。分析結果がユーザに供給される場合には、当該分析結果は、顧客サービスの状況を統合表示する管理画面（ダッシュボード）に表示されてもよいし、顧客関係管理（ＣＲＭ：Ｃｕｓｔｏｍｅｒ Ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ）のデータベース（図示せず）に格納されてもよい。

ステップＳ９において登録部１６は、音声認識の結果に含まれる複数のキーワードのうち、製品情報データベース１４や契約情報データベース１５に含まれるキーワードを辞書データ１１に登録する。例えば、登録部１６は、音声認識の結果に含まれる複数のキーワードから、製品情報データベース１４や契約情報データベース１５に含まれるキーワードを登録候補として検出し、登録候補のキーワードのうち辞書データ１１に未登録のキーワードを当該辞書データ１１に追加登録してよい。これにより、ステップＳ７が次回行われる場合の分析精度を高めることができる。

［３．分析結果の一例］
図３は、集計部１８０により出力された分析結果の一例を示す。本図では、今回および過去の通話データのそれぞれにおいて連続して抽出された２個のキーワードの組み合わせの集計結果をグラフ（ネットワーク構造）として示す。図中の各ノードはキーワード（例えば「Ｐｒｏｄｕｃｔ（１）」、「シンガポール」）を示し、出現頻度が高いキーワードほど大きく図示されている。また、図中のエッジは共起関係を示す。共起関係の強さ、つまり共起の頻度に応じてエッジは太く図示されてもよい。

この図によれば、通話で出現したキーワードの関連を一目で把握することができる。例えば製品（１）について、異常時に異音を生じること、使い難いこと、タイやシンガポール、マレーシアで使用されること等が分かる。そして、このような分析結果を用いることにより、製品（１）の事故や故障を防止するよう製品（１）を改良することができる。また、東南アジア地域で使用される場合を考慮して、製品（１）を改良することができる。また、例えば製品（２）について、異音が生じていないことがわかるため、このような分析結果を用いることにより、異音が生じることが新たな分析結果として出力される場合に、早期に対策を検討することができる。

［４．変形例］
なお、上記の実施形態では、システム１が辞書データ１１、抽出部１３、製品情報データベース１４、契約情報データベース１５および重み設定部１７を備えることとして説明したが、これらの少なくとも１つを備えないこととしてもよい。例えば、辞書データ１１、製品情報データベース１４および契約情報データベース１５の少なくとも１つはシステム１の外部に接続されてもよい。システム１が抽出部１３を備えない場合には、分析部１８は、音声認識部１２による音声認識の結果に含まれるキーワードを用いて分析を行ってよい。

また、本発明の様々な実施形態は、フローチャートおよびブロック図を参照して記載されてよく、ここにおいてブロックは、（１）操作が実行されるプロセスの段階または（２）操作を実行する役割を持つ装置のセクションを表わしてよい。特定の段階およびセクションが、専用回路、コンピュータ可読媒体上に格納されるコンピュータ可読命令と共に供給されるプログラマブル回路、およびコンピュータ可読媒体上に格納されるコンピュータ可読命令と共に供給されるプロセッサの少なくとも１つによって実装されてよい。専用回路は、デジタルおよびアナログの少なくとも一方のハードウェア回路を含んでよく、集積回路（ＩＣ）およびディスクリート回路の少なくとも一方を含んでよい。プログラマブル回路は、論理ＡＮＤ、論理ＯＲ、論理ＸＯＲ、論理ＮＡＮＤ、論理ＮＯＲ、および他の論理操作、フリップフロップ、レジスタ、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、プログラマブルロジックアレイ（ＰＬＡ）等のようなメモリ要素等を含む、再構成可能なハードウェア回路を含んでよい。

コンピュータ可読媒体は、適切なデバイスによって実行される命令を格納可能な任意の有形なデバイスを含んでよく、その結果、そこに格納される命令を有するコンピュータ可読媒体は、フローチャートまたはブロック図で指定された操作を実行するための手段を作成すべく実行され得る命令を含む、製品を備えることになる。コンピュータ可読媒体の例としては、電子記憶媒体、磁気記憶媒体、光記憶媒体、電磁記憶媒体、半導体記憶媒体等が含まれてよい。コンピュータ可読媒体のより具体的な例としては、フロッピー（登録商標）ディスク、ディスケット、ハードディスク、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、リードオンリメモリ（ＲＯＭ）、消去可能プログラマブルリードオンリメモリ（ＥＰＲＯＭまたはフラッシュメモリ）、電気的消去可能プログラマブルリードオンリメモリ（ＥＥＰＲＯＭ）、静的ランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ）、コンパクトディスクリードオンリメモリ（ＣＤ-ＲＯＭ）、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）、ブルーレイ（ＲＴＭ）ディスク、メモリスティック、集積回路カード等が含まれてよい。

コンピュータ可読命令は、アセンブラ命令、命令セットアーキテクチャ（ＩＳＡ）命令、マシン命令、マシン依存命令、マイクロコード、ファームウェア命令、状態設定データ、またはＳｍａｌｌｔａｌｋ、ＪＡＶＡ（登録商標）、Ｃ＋＋等のようなオブジェクト指向プログラミング言語、および「Ｃ」プログラミング言語または同様のプログラミング言語のような従来の手続型プログラミング言語を含む、１または複数のプログラミング言語の任意の組み合わせで記述されたコードまたはオブジェクトコードのいずれかを含んでよい。

コンピュータ可読命令は、汎用コンピュータ、特殊目的のコンピュータ、若しくは他のプログラム可能なデータ処理装置のプロセッサまたはプログラマブル回路に対し、ローカルにまたはローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、インターネット等のようなワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）を介して提供され、フローチャートまたはブロック図で指定された操作を実行するための手段を作成すべく、コンピュータ可読命令を実行してよい。プロセッサの例としては、コンピュータプロセッサ、処理ユニット、マイクロプロセッサ、デジタル信号プロセッサ、コントローラ、マイクロコントローラ等を含む。

図４は、本発明の複数の態様が全体的または部分的に具現化されてよいコンピュータ２２００の例を示す。コンピュータ２２００にインストールされたプログラムは、コンピュータ２２００に、本発明の実施形態に係る装置に関連付けられる操作または当該装置の１または複数のセクションとして機能させることができ、または当該操作または当該１または複数のセクションを実行させることができ、これに加えて、またはこれに代えて、コンピュータ２２００に、本発明の実施形態に係るプロセスまたは当該プロセスの段階を実行させることができる。そのようなプログラムは、コンピュータ２２００に、本明細書に記載のフローチャートおよびブロック図のブロックのうちのいくつかまたはすべてに関連付けられた特定の操作を実行させるべく、ＣＰＵ２２１２によって実行されてよい。

本実施形態によるコンピュータ２２００は、ＣＰＵ２２１２、ＲＡＭ２２１４、グラフィックコントローラ２２１６、およびディスプレイデバイス２２１８を含み、それらはホストコントローラ２２１０によって相互に接続されている。コンピュータ２２００はまた、通信インターフェイス２２２２、ハードディスクドライブ２２２４、ＤＶＤ−ＲＯＭドライブ２２２６、およびＩＣカードドライブのような入出力ユニットを含み、それらは入出力コントローラ２２２０を介してホストコントローラ２２１０に接続されている。コンピュータはまた、ＲＯＭ２２３０およびキーボード２２４２のようなレガシの入出力ユニットを含み、それらは入出力チップ２２４０を介して入出力コントローラ２２２０に接続されている。

ＣＰＵ２２１２は、ＲＯＭ２２３０およびＲＡＭ２２１４内に格納されたプログラムに従い動作し、それにより各ユニットを制御する。グラフィックコントローラ２２１６は、ＲＡＭ２２１４内に提供されるフレームバッファ等またはそれ自体の中にＣＰＵ２２１２によって生成されたイメージデータを取得し、イメージデータがディスプレイデバイス２２１８上に表示されるようにする。

通信インターフェイス２２２２は、ネットワークを介して他の電子デバイスと通信する。ハードディスクドライブ２２２４は、コンピュータ２２００内のＣＰＵ２２１２によって使用されるプログラムおよびデータを格納する。ＤＶＤ−ＲＯＭドライブ２２２６は、プログラムまたはデータをＤＶＤ−ＲＯＭ２２０１から読み取り、ハードディスクドライブ２２２４にＲＡＭ２２１４を介してプログラムまたはデータを提供する。ＩＣカードドライブは、プログラムおよびデータをＩＣカードから読み取り、これに加えて、またはこれに代えてプログラムおよびデータをＩＣカードに書き込む。

ＲＯＭ２２３０はその中に、アクティブ化時にコンピュータ２２００によって実行されるブートプログラム等、およびコンピュータ２２００のハードウェアに依存するプログラムの少なくとも１つを格納する。入出力チップ２２４０はまた、様々な入出力ユニットをパラレルポート、シリアルポート、キーボードポート、マウスポート等を介して、入出力コントローラ２２２０に接続してよい。

プログラムが、ＤＶＤ−ＲＯＭ２２０１またはＩＣカードのようなコンピュータ可読媒体によって提供される。プログラムは、コンピュータ可読媒体から読み取られ、コンピュータ可読媒体の例でもあるハードディスクドライブ２２２４、ＲＡＭ２２１４、またはＲＯＭ２２３０にインストールされ、ＣＰＵ２２１２によって実行される。これらのプログラム内に記述される情報処理は、コンピュータ２２００に読み取られ、プログラムと、上記様々なタイプのハードウェアリソースとの間の連携をもたらす。装置または方法が、コンピュータ２２００の使用に従い情報の操作または処理を実現することによって構成されてよい。

例えば、通信がコンピュータ２２００および外部デバイス間で実行される場合、ＣＰＵ２２１２は、ＲＡＭ２２１４にロードされた通信プログラムを実行し、通信プログラムに記述された処理に基づいて、通信インターフェイス２２２２に対し、通信処理を命令してよい。通信インターフェイス２２２２は、ＣＰＵ２２１２の制御下、ＲＡＭ２２１４、ハードディスクドライブ２２２４、ＤＶＤ−ＲＯＭ２２０１、またはＩＣカードのような記録媒体内に提供される送信バッファ処理領域に格納された送信データを読み取り、読み取られた送信データをネットワークに送信し、またはネットワークから受信された受信データを記録媒体上に提供される受信バッファ処理領域等に書き込む。

また、ＣＰＵ２２１２は、ハードディスクドライブ２２２４、ＤＶＤ−ＲＯＭドライブ２２２６（ＤＶＤ−ＲＯＭ２２０１）、ＩＣカード等のような外部記録媒体に格納されたファイルまたはデータベースの全部または必要な部分がＲＡＭ２２１４に読み取られるようにし、ＲＡＭ２２１４上のデータに対し様々なタイプの処理を実行してよい。ＣＰＵ２２１２は次に、処理されたデータを外部記録媒体にライトバックする。

様々なタイプのプログラム、データ、テーブル、およびデータベースのような様々なタイプの情報が記録媒体に格納され、情報処理を受けてよい。ＣＰＵ２２１２は、ＲＡＭ２２１４から読み取られたデータに対し、本開示の随所に記載され、プログラムの命令シーケンスによって指定される様々なタイプの操作、情報処理、条件判断、条件分岐、無条件分岐、情報の検索，置換等を含む、様々なタイプの処理を実行してよく、結果をＲＡＭ２２１４に対しライトバックする。また、ＣＰＵ２２１２は、記録媒体内のファイル、データベース等における情報を検索してよい。例えば、各々が第２の属性の属性値に関連付けられた第１の属性の属性値を有する複数のエントリが記録媒体内に格納される場合、ＣＰＵ２２１２は、第１の属性の属性値が指定される、条件に一致するエントリを当該複数のエントリの中から検索し、当該エントリ内に格納された第２の属性の属性値を読み取り、それにより予め定められた条件を満たす第１の属性に関連付けられた第２の属性の属性値を取得してよい。

上で説明したプログラムまたはソフトウェアモジュールは、コンピュータ２２００上またはコンピュータ２２００近傍のコンピュータ可読媒体に格納されてよい。また、専用通信ネットワークまたはインターネットに接続されたサーバーシステム内に提供されるハードディスクまたはＲＡＭのような記録媒体が、コンピュータ可読媒体として使用可能であり、それによりプログラムを、ネットワークを介してコンピュータ２２００に提供する。

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

特許請求の範囲、明細書、および図面中において示した装置、システム、プログラム、および方法における動作、手順、ステップ、および段階等の各処理の実行順序は、特段「より前に」、「先立って」等と明示しておらず、また、前の処理の出力を後の処理で用いるのでない限り、任意の順序で実現しうることに留意すべきである。特許請求の範囲、明細書、および図面中の動作フローに関して、便宜上「まず、」、「次に、」等を用いて説明したとしても、この順で実施することが必須であることを意味するものではない。

１ システム、１０ 取得部、１１ 辞書データ、１２ 音声認識部、１３ 抽出部、１４ 製品情報データベース、１５ 契約情報データベース、１６ 登録部、１７ 重み設定部、１８ 分析部、１００ 顧客、１０１ コンタクトセンター、１８０ 集計部、１８１ 特異性算出部、１８２ 異常推測部、１８３ 重要度判定部、１８４ 選択部、２２００ コンピュータ、２２０１ ＤＶＤ−ＲＯＭ、２２１０ ホストコントローラ、２２１２ ＣＰＵ、２２１４ ＲＡＭ、２２１６ グラフィックコントローラ、２２１８ ディスプレイデバイス、２２２０ 入出力コントローラ、２２２２ 通信インターフェイス、２２２４ ハードディスクドライブ、２２２６ ＤＶＤ−ＲＯＭドライブ、２２３０ ＲＯＭ、２２４０ 入出力チップ、２２４２ キーボード

Claims (10)

1. 顧客とコンタクトセンターとの間の通話を記録した通話データを取得する取得部と、
   辞書データに登録されたキーワードを用いて前記通話データの音声認識を行う音声認識部と、
   前記音声認識の結果に含まれるキーワードを用いた分析を行う分析部と、
   前記音声認識の結果に含まれる複数のキーワードのうち、前記辞書データに未登録で、かつ、複数の製品のそれぞれについての製品情報を格納する製品情報データベースに含まれるキーワードを前記辞書データに登録する登録部と
   を備えるシステム。
2. 前記登録部は、複数の前記通話において基準以上の頻度または回数で出現したキーワードが前記製品情報データベースに含まれることを条件として、当該キーワードを前記辞書データに登録する請求項１に記載のシステム。
3. 前記分析部は、今回の前記通話について前記通話データから音声認識された第１の複数の前記キーワードの組み合わせと、過去の複数の前記通話について集計した第２の複数の前記キーワードの組み合わせとを比較した結果に基づいて、今回音声認識された前記第１の複数のキーワードの組み合わせの特異性を算出する特異性算出部を有する請求項１または２に記載のシステム。
4. 前記分析部は、今回の前記通話についての前記通話データから音声認識された第１の複数の前記キーワードの組み合わせと、過去の複数の前記通話について製品の異常の種別毎に集計した第２の複数の前記キーワードの組み合わせとを比較した結果を用いて、今回の前記通話における製品の異常の種別を推測する異常推測部を有する請求項１から３のいずれか一項に記載のシステム。
5. ユーザからの入力に応じて、前記辞書データに登録されたキーワードの重みを設定する重み設定部を更に備え、
   前記分析部は、今回の前記通話について前記通話データから音声認識された第１の複数の前記キーワードのそれぞれに設定された重みを用いて、今回の前記通話の重要度を判定する重要度判定部を有する請求項１から４のいずれか一項に記載のシステム。
6. 前記製品情報データベースは、製品に関する質問および回答の組を複数含み、
   前記分析部は、複数組の質問および回答の中から、音声認識された複数の前記キーワードに応じた質問および回答を選択する選択部を有する
   請求項１から５のいずれか一項に記載のシステム。
7. 前記登録部は、前記複数のキーワードのうち、各顧客との間のサービス契約の情報を格納する契約情報データベースに含まれるキーワードを前記辞書データに登録する請求項１から６のいずれか一項に記載のシステム。
8. 顧客とコンタクトセンターとの間の通話を記録した通話データを取得する取得段階と、
   辞書データに登録されたキーワードを用いて前記通話データの音声認識を行う音声認識段階と、
   前記音声認識の結果に含まれるキーワードを用いた分析を行う分析段階と、
   前記音声認識の結果に含まれる複数のキーワードのうち、前記辞書データに未登録で、かつ、複数の製品のそれぞれについての製品情報を格納する製品情報データベースに含まれるキーワードを前記辞書データに登録する登録段階と
   を備える方法。
9. コンピュータを、
   顧客とコンタクトセンターとの間の通話を記録した通話データを取得する取得部と、
   辞書データに登録されたキーワードを用いて前記通話データの音声認識を行う音声認識部と、
   前記音声認識の結果に含まれるキーワードを用いた分析を行う分析部と、
   前記音声認識の結果に含まれる複数のキーワードのうち、前記辞書データに未登録で、かつ、複数の製品のそれぞれについての製品情報を格納する製品情報データベースに含まれるキーワードを前記辞書データに登録する登録部
   として機能させるプログラム。
10. コンピュータを、
    顧客とコンタクトセンターとの間の通話を記録した通話データを取得する取得部と、
    辞書データに登録されたキーワードを用いて前記通話データの音声認識を行う音声認識部と、
    前記音声認識の結果に含まれるキーワードを用いた分析を行う分析部と、
    前記音声認識の結果に含まれる複数のキーワードのうち、前記辞書データに未登録で、かつ、複数の製品のそれぞれについての製品情報を格納する製品情報データベースに含まれるキーワードを前記辞書データに登録する登録部
    として機能させるプログラムを記録した記録媒体。

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