JP6865653B2 - 対話分析システムおよび対話分析プログラム - Google Patents

Description

本発明は、自然言語解析の技術に関し、特に、顧客との商談において営業担当者が説明すべき事項を説明し、述べてはいけない事項を述べていないことをチェックする対話分析システムおよび対話分析プログラムに適用して有効な技術に関するものである。

例えば、金融機関の営業担当者等が金融商品についての営業活動を行う際、コンプライアンス上、所定の事項を順守する必要がある。この所定の事項には、例えば、金融商品のリスク等、説明をしなければいけない事項（以下では「必要事項」と記載する場合がある）を説明しており、顧客が理解していることや、「絶対に儲かります」等、発言してはいけない事項・表現（以下では「禁止表現」と記載する場合がある）を発言していないこと、高齢者や認知症の方等、顧客の適格性（販売制限の有無）に問題がないこと等が含まれる。

これらの事項が順守されているかについて、例えば、営業部門の管理者や、本社機構のコンプライアンスチェック担当者等は、商談内容の録音データを聞き起こして確認（以下では「モニタリング」と記載する場合がある）を行っており、これに膨大な作業時間がかかっている。また、コンプライアンス順守の要請が年々高まっている中で、モニタリングの対象とすべき件数は増加している一方で、限られた人員で顧客との全ての対話をモニタリングすることは現実的ではなく、対話をサンプリングした上でのモニタリングが中心となっている。また、モニタリング業務に従事する担当者にはベテラン社員が多く、これらの人員が近い将来一斉に退職することによるモニタリングパワーの減少も課題となっている。

さらに、複数回の商談を通して金融商品の説明等の営業活動が行われた結果として商談が成立するような場合には、１回の商談の単位で必要事項が全て説明されるとは限らない。この場合、過去になされた一連の商談の内容についても併せて確認することが必要となる場合があり、これも作業時間の増加の要因となっている。

これに対し、商談内容の録音データを音声認識（ディクテーション）技術によりテキスト化することで閲覧性と検索性を付加し、モニタリング業務の効率化を図ることが検討されている。例えば、特開２０１６−８５６９７号公報（特許文献１）には、営業担当者の各発話の内容をテキスト化したテキストデータに対して自然言語解析処理を行った解析済テキスト情報と、必要事項情報に予め定義されたテキストデータとの類似度を算出し、類似度が所定の値を超えた場合に、対象の発話において対象の必要事項が説明されたものと判定し、また、禁止表現情報に予め定義されたテキストデータにマッチするものがある場合に、対象の発話において対象の禁止表現が述べられたものと判定することで、「禁止表現」の有無、および「必要事項」が含まれているか否かのいずれについてもチェック対象とする旨が記載されている。

特開２０１６−８５６９７号公報

特許文献１に記載されたような技術によれば、営業担当者が商談や営業活動の際に顧客に対して説明したり述べたりした内容がコンプライアンスを順守しているか否かをシステム的にある程度チェックすることが可能である。また、商談や営業活動の際の顧客への説明内容等のデータに基づいて、「必要事項」が含まれているか否か、および「禁止表現」の有無のいずれについてもチェック対象とすることができる。

しかし、例えば、多数の営業担当者が活動するような大規模な金融機関等では、商談や営業活動の数も膨大となり、その中から実際に対話内容のモニタリングを行う必要がある対話を探索・抽出する作業にも大きな作業時間を要する。また、実際にモニタリングを行う際に要する作業時間についても、より一層の効率化による短縮が求められる。すなわち、特許文献１に記載されたような技術には、さらなる改善の余地がある。

そこで本発明の目的は、商談や営業活動の際の顧客への説明内容等のデータから実際にモニタリングを行う必要がある対話を探索する作業、およびそのモニタリングの作業を効率化する対話分析システムおよび対話分析プログラムを提供することにある。

本発明の前記ならびにその他の目的と新規な特徴は、本明細書の記述および添付図面から明らかになるであろう。

本願において開示される発明のうち、代表的なものの概要を簡単に説明すれば、以下のとおりである。

本発明の代表的な実施の形態による対話分析システムは、説明者と相手方との間の対話中における所定の事項の説明の有無を判定する対話分析システムであって、対話の内容が録音された音声データの内容を音声認識技術によりテキスト化した音声認識テキストに対して、形態素解析を含む自然言語解析処理を行って解析結果を出力する対話解析部と、前記対話解析部から出力された解析結果に含まれる各対話に対して、前記相手方の属性データを含むデータに基づいて話題に係るタグを付与して、解析済対話データとして記録する対話属性抽出部と、を有する。

また、情報処理端末を介してユーザにより指定された条件に基づいて、前記解析済対話データから前記条件にマッチする対話を抽出して、前記情報処理端末に一覧表示させるユーザインタフェース部と、前記情報処理端末を介して前記一覧表示の中からユーザにより指定された対話について、対話中における前記説明者および前記相手方の各発話を時系列で表示する第１領域と、前記説明者により前記所定の事項の説明が行われていると判定された発話を抽出して表示する第２領域と、を前記ユーザインタフェース部を介して前記情報処理端末に表示させるモニタリング箇所抽出部と、を有する。

また、本発明は、コンピュータを上記のような対話分析システムとして動作させる対話分析プログラムにも適用することができる。

本願において開示される発明のうち、代表的なものによって得られる効果を簡単に説明すれば以下のとおりである。

すなわち、本発明の代表的な実施の形態によれば、商談や営業活動の際の顧客への説明内容等のデータから実際にモニタリングを行う必要がある対話を探索する作業、およびそのモニタリングの作業を効率化し、モニタリング業務に係る作業時間を短縮することが可能となる。

本発明の一実施の形態である対話分析システムの構成例について概要を示した図である。 本発明の一実施の形態におけるユーザ端末に表示される対話検索画面の例について概要を示した図である。 本発明の一実施の形態における各対話に対して属性情報を抽出して付与する処理の流れの例について概要を示したフローチャートである。 本発明の一実施の形態におけるユーザ端末に表示される対話内容のモニタリング画面の例について概要を示した図である。 本発明の一実施の形態における対象の対話からモニタリングを行うべき箇所を抽出する処理の流れの例について概要を示したフローチャートである。 本発明の一実施の形態におけるカテゴリ付与情報のマッチングルールの例について概要を示した図である。 本発明の一実施の形態における発話のカテゴリの優先度と出現順序の設定例について概要を示した図である。 本発明の一実施の形態における機械学習エンジンに取り込む学習データの例について概要を示した図である。

以下、本発明の実施の形態を図面に基づいて詳細に説明する。なお、実施の形態を説明するための全図において、同一部には原則として同一の符号を付し、その繰り返しの説明は省略する。一方で、ある図において符号を付して説明した部位について、他の図の説明の際に再度の図示はしないが同一の符号を付して言及する場合がある。

本発明の一実施の形態である対話分析システムは、例えば、金融機関等の営業担当者が商談や営業活動の際に顧客へ行った説明等に係る対話の内容を音声データとして録音し、これをテキスト化したデータに基づいて自然言語解析を行って、「必要事項」を説明しているか、および「禁止表現」を発していないかを自動的に判定し、結果を表示するものである。これにより、営業担当者自身やその管理者等が、営業活動におけるコンプライアンスの順守状況をモニタリングすることを可能とする。

その際、本実施の形態では、対話中における「必要事項」や「禁止表現」を発した発話の特定を容易に行えるユーザインタフェースとすることで、モニタリングの作業に要する時間の短縮を可能とする。さらに、本実施の形態では、解析された対話内容に基づいて、各対話に対して話題タグ（予め定義された対話の種類）を自動的に付与する。これにより、膨大な対話の中から実際にモニタリングを行う必要がある対話を探索する作業を効率化し、これに要する時間の短縮を可能とする。

なお、本実施の形態では、金融機関の営業担当者等が金融商品についての営業活動を行う際の商談についてのコンプライアンスチェックを対象として説明するが、これに限られるものではない。本発明の一実施の形態である対話分析システムは、説明者と相手方との間の対話の中で所定の事項が発言されたか否か（「必要事項」を発しているか、「禁止表現」を発していないか）をチェックする必要がある業務等に対して広く適用することができる。

＜システム構成＞
図１は、本発明の一実施の形態である対話分析システム１の構成例について概要を示した図である。対話分析システム１は、例えば、金融機関の営業担当者やその管理者等のユーザ（より具体的には当該ユーザが使用する情報処理端末であるユーザ端末５１）に対して、営業担当者等が行った商談についてのコンプライアンスチェックの作業を支援する情報処理システムである。

対話分析システム１は、例えば、サーバ機器やクラウドコンピューティングサービス上に構築された仮想サーバ等により構成される。そして、図示しないＣＰＵ（Central Processing Unit）により、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）等の記録装置からメモリ上に展開したＯＳ（Operating System）やＤＢＭＳ（DataBase Management System）、Ｗｅｂサーバプログラム等のミドルウェアや、その上で稼働するソフトウェアを実行することで、コンプライアンスチェック作業の支援に係る後述する各種機能を実現する。

対話分析システム１は、例えば、ソフトウェアにより実装された対話解析部１１、対話属性抽出部１２、モニタリング箇所抽出部１３、およびユーザインタフェース部１４等の各部を有する。また、データベース等により実装された解析済対話データ１５や、図示しないその他のファイル、テーブル等を保持している。

対話解析部１１は、商談の音声データをテキスト化した音声認識テキスト３２に基づいて形態素解析を含む自然言語解析を行い、例えば、キーワードマッチングによる「禁止表現」の有無のチェック、および類似度の算出による「必要事項」を含むか否かのチェックを行うという基本機能を有する。この対話解析部１１の各基本機能は、例えば、上述した特許文献１に記載されたコンプライアンスチェックシステムの各部（例えば、「テキスト解析部２１０」や「類似度算出部２２０」、「キーワードマッチング部２３０」等）と同様の構成により実装することができるため、ここでの再度の詳細な説明は省略する。

なお、音声認識テキスト３２は、例えば、商談に係る営業担当者と顧客との対話内容を対話録音システム２により録音して対話録音データ２１として記録し、この対話録音データ２１の内容を、音声認識システム３の音声認識部３１によりテキスト化することで得られる。

対話録音システム２は、例えば、営業担当者と顧客との間の直接の対話を図示しないマイク等により録音するものであってもよいし、電話による通話内容を録音するものであってもよい。記録した対話録音データ２１は、対話分析システム１に送信する、もしくは対話分析システム１からアクセス可能とすることで、対話分析システム１において音声として再生可能とする。また、音声認識システム３の音声認識部３１において対話録音データ２１の内容をテキスト化する技術については特に限定されず、公知のシステムやソフトウェア、ライブラリなどを適宜用いることができる。

対話属性抽出部１２は、対話解析部１１による解析結果の対話データに対して、例えば、金融機関のＣＲＭシステム４が保持するＣＲＭデータ４１から取得した対象の顧客に係る顧客属性データ４２を含む情報に基づいて、対話毎に話題タグを付与するとともに、一連の対話として取り扱う複数の対話をグルーピングして分類し、処理結果の対話データを解析済対話データ１５として記録する機能を有する。これにより、膨大な対話の中から実際にモニタリングを行う必要がある対話を探索する作業を効率化する。対話属性抽出部１２での詳細な処理内容については後述する。

なお、音声認識システム３の音声認識部３１、対話分析システム１の対話解析部１１、および対話属性抽出部１２の各部における処理は、それぞれ、例えば日次等のタイミングでのバッチ処理として行うとともに、ユーザからの指示に基づいて随時行うようにしてもよい。

モニタリング箇所抽出部１３は、解析済対話データ１５の対話の内、後述するユーザインタフェース部１４を介してユーザから指定された対話について、対話内の各発話に対してカテゴリを付与するとともに、営業担当者が顧客に対して「必要事項」の説明を行っていると思われる発話を抽出する機能を有する。これにより、対象の対話の中で実際にモニタリングを行うべき優先度の高い箇所をユーザに提示することができる。モニタリング箇所抽出部１３での詳細な処理内容については後述する。

ユーザインタフェース部１４は、ユーザ端末５１に対して、商談の内容のモニタリングを行う際の画面による入出力のインタフェースを提供する機能を有する。例えば、図示しないＷｅｂサーバプログラムにより、ユーザ端末５１上のＷｅｂブラウザ上に後述するような対話の検索画面や対話のモニタリング画面等を表示する。

＜モニタリングの対象とする対話の特定＞
本実施の形態では、ユーザは、まず、ユーザ端末５１を使用して対話分析システム１のユーザインタフェース部１４にアクセスして、解析済対話データ１５中の対話を検索して、モニタリングの対象とする対話を特定する。

図２は、本実施の形態におけるユーザ端末５１に表示される対話検索画面の例について概要を示した図である。この画面では、営業担当者と顧客との間の電話による通話を対象に、解析済対話データ１５中の対話を検索した結果を一覧で表示している。画面上部には、「キーワード」や「営業社員名」、「期間」、「時間」、「確認ステータス」等についてのユーザからの指定を受け付ける入力フィールドやドロップダウンリスト等が表示されている。ここでの指定により、対話の内容のテキストに対するキーワード検索や、各種のインデックス情報を使用した絞り込みを行うことが可能である。

画面下部の検索結果のリストには、解析済対話データ１５から抽出された各対話と、それぞれの対話の属性情報を示す項目が一覧表示されている。ここでは、右方の「話題タグ」列に示すように、対話内容を解析した結果として、例えば、当該対話が対象とする商品等、対話の話題やトピックを示すタグが付与される。解析結果が不適切である場合もあるため、自動的に付与された話題タグは、ユーザが手動で追加・削除・修正することができる。この話題タグの内容に基づいて、後述するモニタリング画面において使用する解析ルールが決定される。

また、「危険度」列では、対話の内容や、対象の顧客の属性情報等から、営業活動を行うことに対するコンプライアンス上のリスクの程度を判定して表示している。なお、ここでの「対話の内容」とは、例えば「同じことを何度も言っている」や「相槌が少ない」等、商談内容に依存しない一般的な内容や特徴を示す。このような対話内容や顧客属性情報に基づいて判定することで、例えば、説明の対象や内容に関わらず、相手方が認知症や高齢者の顧客であるような場合に危険度を高くすることができ、モニタリングする対話を特定する際の優先度を上げることができる。図中の例では、「危険度」列において、３つのマークのうち色が塗られたマークによって危険度を高・中・低の３段階で示しているが、他の表示方法であってもよい。

左方の「通話ＩＤ」の列では、各対話に一意に割り振られた通話ＩＤをハイパーリンクにより表示しており、ユーザがこのリンクを選択することで、選択された対話を対象として後述するモニタリング画面に遷移する。また、「グループＩＤ」列では、各対話について、例えば、相手先電話番号および上記の話題タグの解析結果等に基づいて、これらが同じであり、かつ対話の内容に連続性がある複数の対話を一連一体のものとしてグルーピングし、各グループに割り振られたグループＩＤをハイパーリンクにより表示している。ユーザがこのリンクを選択することで、グループ内の各対話を結合したものを対象として後述するモニタリング画面に遷移する。

図３は、本実施の形態における対話属性抽出部１２が各対話に対して属性情報を抽出して付与する処理の流れの例について概要を示したフローチャートである。日次等のタイミングでのバッチ処理において、対話属性抽出部１２は、まず、対話解析部１１による解析結果の対話データを取得する（Ｓ０１）。

そして、取得した対話データ中の各対話に対して話題タグを付与する（Ｓ０２）。ここでは、例えば、対話中のキーワードや、ＣＲＭシステム４から取得した顧客属性データ４２（例えば、過去に購入した商品の種類や購入時期、顧客の年齢等）に基づいて、対象の対話において話題となっている金融商品や顧客属性をルールベースで判定し、後に行うモニタリングの観点で話題タグを付与する。話題タグは複数付与してもよい。

付与することができる話題タグの種類は、例えば、話題タグ情報１２１のテーブルやファイルに予め登録しておく。話題タグ情報１２１には、例えば、話題タグと、これに関連付けられたキーワードや顧客属性等の情報とが登録されている。話題タグ情報１２１の内容の登録や更新等のメンテナンスは、例えば、ユーザにより別途不定期に行われる（Ｓ００）。

例えば、上述した図２の対話検索結果の画面例において、各対話に付与された話題タグをユーザが手動で修正等することができるが、この修正後の話題タグと、対象の対話のテキストデータとに基づいて、話題タグ情報１２１の内容を更新することができる。具体的には、例えば、話題タグ毎に、対象の話題タグが付与された対話のテキストデータ中の単語についてＴＦ−ＩＤＦ（Term Frequency - Inverse Document Frequency）値を算出して特徴スコアをつけ、スコアの高い単語を対象の話題タグに関連付けられたキーワードとして設定する等の手法をとることができる。

ステップＳ０２において各対話に対して話題タグが付与されると、付与された話題タグに基づいて、各対話においてそれぞれ営業担当者が「必要事項」を説明しているか否かを判定し、これに基づいてモニタリングすべき発話を抽出する処理を行う（Ｓ０３）。このモニタリング箇所抽出処理の内容については後述する。なお、当該処理の精度が高くない場合には、このタイミングで当該処理を行うことは必須ではないことから、当該処理をスキップしてもよい。

その後さらに、各対話についてのコンプライアンス上の危険度を判定する（Ｓ０４）。ここでは、例えば、対話のテキストデータ中のキーワードや、顧客の話し方や反応（例えば、「同じことを何度も言っている（認知症の可能性）」や、「相槌が少ない（話を聞いていない可能性）」等）、ＣＲＭシステム４から取得した顧客属性データ４２（例えば、「高齢者かどうか」や「取引歴が浅いかどうか」等）に基づいて、所定のルールや重み付けによって対話の危険度を判定する。

また、ステップＳ０３においてモニタリング箇所の抽出処理を行っている場合は、その結果情報、すなわち、対象の対話において「必要事項」をどの程度説明しているかの情報に基づいて、危険度に補正を加えるようにしてもよい。

危険度の算出は、具体的には、例えば、
・顧客の年齢が７０歳以上の場合 → 危険度を＋０．５
・顧客の取引歴が３年未満の場合 → 危険度を＋０．５
・対話において営業担当者が３０秒以上話し続けており、
その間に顧客が一度も発話していない場合 → 危険度を＋１．０
・（モニタリング箇所の抽出処理を行っている場合）
「必要事項」の説明が１つでも漏れている場合 → 危険度を＋１．５
等のルールに該当する場合に危険度の値を積算（もしくは減算）していくことで、最終的な危険度を算出する。

その後、対話のテキストデータ中のキーワードや、ＣＲＭシステム４から取得した顧客属性データ４２（例えば、過去に購入した商品の種類や購入時期等）の情報等に基づいて、対象の顧客についての過去の対話との連続性を判定し、連続性がある一連の対話についてグルーピングして（Ｓ０５）、処理を終了する。

例えば、対話のテキストデータ中に「以前ご検討いただいていた…」というようなキーワードが含まれていた場合、以前の商談で対象の商品について既に説明していることが伺われ、以前の商談と連続性があると判定することができる。また、「この度新しい商品が募集されたので…」というようなキーワードが含まれていた場合、今回の商談で初めて新しい商品を提案することが伺われ、過去の商談と連続性がないと判定することができる。また、同一の営業担当者による過去の対話との連続性があるとされた対話であっても、例えば、直近の１ヶ月以上応対の履歴がない対話である場合は、新たにグループを作成して、このグループに当該対話を関連付ける。一方、直近の１ヶ月以内に応対の履歴がある対話である場合は、１つ前の対話が属するグループに当該対話を関連付ける。

＜指定された対話に対するモニタリング＞
本実施の形態では、ユーザは、図２の例に示すような対話の検索結果の画面から、例えば、危険度が高いと判定された対話（もしくは対話のグループ）を選択して、当該対話中での営業担当者の具体的な発話内容において「必要事項」が説明されており、かつ「危険表現」が発されていないかをモニタリングする。

図４は、本実施の形態におけるユーザ端末５１に表示される対話内容のモニタリング画面の例について概要を示した図である。この画面では、図２の例に示すような対話の検索結果の画面からユーザにより選択された対話（同じグループ内の対話を結合したものを含む）について、左側の領域にはその内容、すなわち、営業担当者と顧客との対話の内容が発話毎に時系列で表示される。また、右側の領域には、応対記録として、選択された対話に係る要約（すなわち、営業担当者が顧客に対して説明した説明事項）が発話のカテゴリ毎に表示される。

左側の領域に表示される対話内容は、対話解析部１１での自然言語解析により設定された各発話の種別に基づいて、例えば、「相槌」や「挨拶」等の不必要な会話を非表示とした「簡約」として表示される。また、各発話には再生アイコンが付されており、ユーザは、このアイコンを選択することで、発話の単位で部分的に対話の内容を音声として再生し、音声によるモニタリングを行うことができる。また、対話全体に対しても再生アイコンおよび停止アイコンが付されており、対話全体を再生・停止することができる。この他にも、一時停止や早送り、巻き戻し等の音声再生に係る各種操作が可能である。再生に際して、例えば、「１倍速」、「１．５倍速」、「倍速」のように再生速度を選択できるようにしてもよい。また、再生中の発話の該当箇所について点滅やハイライト等の強調表示を行うようにてしてもよい。

また、各発話には、後述するカテゴリが付与されている。図中の例では、「書類の到着確認」や「劣後特約」、「債券の格付け」等のカテゴリが付与されている。これにより、各発話において説明等の対象としている「必要事項」を容易に把握することができる。

右側の領域に表示される応対記録では、カテゴリ毎に、「必要事項」の内容を説明していると判定された箇所、すなわち、ユーザがモニタリングを行うべき発話を対話から抽出して表示している。ここで、例えば、詳細に確認したい発話をユーザが選択して指示すると、ユーザインタフェース部１４は、左側の領域に表示される対話内容を当該発話が表示される位置まで自動的にスクロールさせ、当該発話から音声の再生を開始するようにしてもよい。

また、モニタリング箇所抽出部１３における「必要事項」の説明箇所の特定の精度に応じて、抽出される箇所（発話）の粒度（抽出量）を、ユーザが画面上部のスライダーバーを操作することで動的に変更できるようにしてもよい。例えば、粒度を大きくすると「必要事項」を含むと考えられる広い範囲をカバーして多くの発話を抽出し、粒度を小さくすると狭い範囲に絞り込んで発話（もしくはその一部）を抽出する。これらの仕組みにより、ユーザは、「必要事項」を説明していると思われる、モニタリングすべき発話を効率的に特定し、無用なモニタリングを排除することができる。

図５は、本実施の形態におけるモニタリング箇所抽出部１３が対象の対話からモニタリングを行うべき箇所を抽出する処理の流れの例について概要を示したフローチャートである。図２の例に示すような対話の検索結果の画面を介してユーザにより対話が選択されると、モニタリング箇所抽出部１３は、まず、解析済対話データ１５から対象の対話に係る対話データを取得する（Ｓ１１）。

そして、取得した対話データ中の各発話に対してカテゴリを付与する（Ｓ１２）。ここでは、例えば、対話解析部１１での自然言語解析によって抽出されている各発話の話者や単語（もしくはその活用）、固有表現、発話意図等の情報に基づいてルールベースでのマッチングにより発話のカテゴリを付与する。カテゴリを付与するルールの情報は、例えば、カテゴリ付与情報１３１のテーブルやファイルに予め登録しておく。図６は、本実施の形態におけるカテゴリ付与情報１３１のマッチングルールの例について概要を示した図である。各発話の内容が図６に示されたような各ルール（図中の例では「ルールａ」、「ルールｂ」、「ルールｃ」、…）にマッチするか否かを判定する。

対象の発話がいずれのカテゴリのルールにもマッチしなかった場合は、例えば、直前の発話に対して付与されたカテゴリをそのまま付与するようにしてもよい。一方、対象の発話が複数のカテゴリにマッチした場合は、例えば、各カテゴリに対して予め設定された優先度と順位に基づいていずれかのカテゴリを付与する。図７は、本実施の形態における発話のカテゴリの優先度と出現順序の設定例について概要を示した図である。ある発話について複数のカテゴリにマッチした場合、まず、優先度の高いカテゴリを付与する（ルール１）。したがって、例えば、対話中の１番目の発話が「劣後特約」のカテゴリと「元利金免除リスク」のカテゴリにマッチした場合、ルール１によって、優先度が高い「劣後特約」のカテゴリが付与される。

一方、マッチした複数のカテゴリの優先度が同じである場合は、当該発話の直前の発話に対して付与されているカテゴリの情報を取得し、当該カテゴリより後順位で直近の順位のカテゴリを付与する（ルール２）。したがって、例えば、２番目の発話が「書面の到着確認（順位１）」のカテゴリと「実質破綻時免除特約（順位３）」のカテゴリにマッチした場合、ルール２によって、直前の１番目の発話に付与された「劣後特約（順位２）」のカテゴリより後順位（かつ直近の順位）の「実質破綻時免除特約」のカテゴリが付与される。

後順位のカテゴリが存在しない場合は、直前の発話に対して付与されているカテゴリの順位に最も近い順位のカテゴリを付与する（ルール３）。したがって、例えば、３番目の発話に「信用リスク（順位５）」のカテゴリが付与されている状態で、４番目の発話が「書面の到着確認（順位１）」のカテゴリと「実質破綻時免除特約（順位３）」のカテゴリにマッチした場合、ルール３によって、直前の３番目の発話に付与された「信用リスク」のカテゴリの順位（順位５）に最も近い順位（順位３）の「実質破綻時免除特約」のカテゴリが付与される。以上のようなルールに基づいてカテゴリを付与することで、対話中の発話の流れも考慮した自然な形でカテゴリを自動的に付与することができる。

図５に戻り、各発話に対してカテゴリが付与されると、次に、対話中において「必要事項」を説明していると考えられる発話（１つ以上の発話、もしくは発話の一部）を抽出して（Ｓ１３）、処理を終了する。ここでは、例えば、解析済対話データ１５に記録された対象の対話中の各発話について、発話毎にその特徴を抽出し、抽出結果を学習モデル（説明箇所抽出情報１３２）により評価する。評価結果は、例えば、−1〜１の値の範囲に正規化されたスコアにより示され、このスコアが所定の閾値より大きい発話を「必要事項」の説明箇所と判断して抽出する。

学習モデルである説明箇所抽出情報１３２の更新等のメンテナンスは、例えば、ユーザの指示により別途不定期に行われる（Ｓ１０）。月次等の所定のタイミングで定期的に行うようにしてもよい。ここでは、例えば、機械学習を行う際の学習データとして、過去の対話に対して図４に示したような画面を介してユーザがモニタリングによる確認を行った箇所（もしくは行うべきとして指定された箇所）の情報を抽出する。抽出を可能とするために、ユーザがモニタリングを行った発話（もしくは行うべきとして指定された発話）に対して、解析済対話データ１５においてフラグを立てておくようにしてもよい。

メンテナンス処理では、さらに、各発話について、発話を構成する要素とその特徴の情報を抽出する。特徴には、例えば、使われている単語やその品詞の情報、発話意図、対話における発話の位置等の情報が含まれ得る。

そして、モニタリングを行った発話（行うべき発話）の情報、および発話の特徴の情報を、それぞれ、図示しない機械学習エンジンにより学習することができる形式にフォーマット変換した上で当該機械学習エンジンにより学習し、学習モデルである説明箇所抽出情報１３２を出力する。なお、使用する機械学習エンジンについては特に限定されず、例えば、ＬＩＢＬＩＮＥＡＲ等のオープンソースの機械学習ライブラリ等を適宜使用することができる。

図８は、本実施の形態における機械学習エンジンに取り込む学習データの例について概要を示した図である。上段のデータは、例えば、解析済対話データ１５から抽出された、対話（「Ｄｌｇ」）中の各発話（「Ｓｔｍｔ」）について、モニタリングすべきか否かの情報（必要な場合は「ＯＫ」、不要な場合は「ＮＧ」）が設定されたデータである。これに対し、下段のデータは、上段のデータを、例えば、ＬＩＢＬＩＮＥＡＲが解釈できるフォーマットである、
［クラス番号］ ［素性番号１］：［その頻度］ ［素性番号２］：［その頻度］…
の形式に変換したものである。ここでは、［クラス番号］として、モニタリングすべきか否かのスコア（「ＯＫ」の場合は１、「ＮＧ」の場合は−１）を設定している。このファイルをＬＩＢＬＩＮＥＡＲに取り込んで学習することで、説明箇所抽出情報１３２（学習モデル）を作成・更新する。

なお、上述した例では、「必要事項」を説明している箇所を抽出して、図４に示したようなモニタリング画面において応対記録として表示するようにしているが、「禁止表現」を発している箇所を抽出して同様に表示するようにしてもよい。

以上に説明したように、本発明の一実施の形態である対話分析システム１によれば、顧客へ行った説明等に係る対話の内容を音声データとして録音し、これをテキスト化したデータに基づいて自然言語解析を行って、「必要事項」を説明しているか、および「禁止表現」を発していないかを自動的に判定し、結果を表示することができる。これにより、営業担当者自身やその管理者等が、営業活動におけるコンプライアンスの順守状況をモニタリングすることが可能となる。

その際、対話中における「必要事項」や「禁止表現」を発した発話の特定を容易に行えるユーザインタフェースとすることで、モニタリングの作業に要する時間の短縮が可能となる。さらに、解析された対話内容に基づいて、各対話に対して話題タグを自動的に付与することで、膨大な対話の中から実際にモニタリングを行う必要がある対話を探索する作業に要する時間の短縮が可能となる。

以上、本発明者によってなされた発明を実施の形態に基づき具体的に説明したが、本発明は上記の実施の形態に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々変更可能であることはいうまでもない。例えば、上記の実施の形態は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、上記の実施の形態の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。

また、上記の各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部または全部を、例えば、集積回路で設計する等によりハードウェアで実現してもよい。また、上記の各構成、機能等は、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行することによりソフトウェアで実現してもよい。各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリやハードディスク、ＳＳＤ（Solid State Drive）等の記録装置、またはＩＣカード、ＳＤカード、ＤＶＤ等の記録媒体に置くことができる。

また、上記の各図において、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、必ずしも実装上の全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際にはほとんど全ての構成が相互に接続されていると考えてもよい。

本発明は、顧客との商談において営業担当者が説明すべき事項を説明し、述べてはいけない事項を述べていないことをチェックする対話分析システムおよび対話分析プログラムに利用可能である。

１…対話分析システム、２…対話録音システム、３…音声認識システム、４…ＣＲＭシステム、
１１…対話解析部、１２…対話属性抽出部、１３…モニタリング箇所抽出部、１４…ユーザインタフェース部、１５…解析済対話データ、
２１…対話録音データ、
３１…音声認識部、３２…音声認識テキスト、
４１…ＣＲＭデータ、４２…顧客属性データ
５１…ユーザ端末、
１２１…話題タグ情報、１３１…カテゴリ付与情報、１３２…説明箇所抽出情報

Claims (9)

1. 説明者と相手方との間の対話中における所定の事項の説明の有無を判定する対話分析システムであって、
   対話の内容が録音された音声データの内容を音声認識技術によりテキスト化した音声認識テキストに対して、形態素解析を含む自然言語解析処理を行って解析結果を出力する対話解析部と、
   前記対話解析部から出力された解析結果に含まれる各対話に対して、前記相手方の属性データを含むデータに基づいて話題に係るタグを付与して、解析済対話データとして記録する対話属性抽出部と、
   情報処理端末を介してユーザにより指定された条件に基づいて、前記解析済対話データから前記条件にマッチする対話を抽出して、前記情報処理端末に一覧表示させるユーザインタフェース部と、
   前記情報処理端末を介して前記一覧表示の中からユーザにより指定された対話について、対話中における前記説明者および前記相手方の各発話を時系列で表示する第１領域と、前記説明者により前記所定の事項の説明が行われていると判定された発話を抽出して表示する第２領域と、を前記ユーザインタフェース部を介して前記情報処理端末に表示させるモニタリング箇所抽出部と、を有する、対話分析システム。
2. 請求項１に記載の対話分析システムにおいて、
   前記対話属性抽出部は、前記解析結果に含まれる各対話に対して、前記相手方の属性データ、および説明対象に依存しない対話の内容に基づいて、各対話のコンプライアンス上の危険度を判定する、対話分析システム。
3. 請求項１に記載の対話分析システムにおいて、
   前記対話属性抽出部は、前記解析結果に含まれる前記説明者に係る各対話について、対話中のキーワード、付与された前記タグ、および前記相手方を含む情報に基づいて、一連のものとして取り扱う複数の対話をグルーピングする、対話分析システム。
4. 請求項１に記載の対話分析システムにおいて、
   前記ユーザインタフェース部は、前記情報処理端末に表示された前記第２領域においてユーザにより指定された発話が、前記第１領域において表示されるよう前記第１領域をスクロールさせる、対話分析システム。
5. 請求項４に記載の対話分析システムにおいて、
   前記ユーザインタフェース部は、前記第２領域においてユーザにより指定された発話に係る音声データを前記情報処理端末上で再生させる、対話分析システム。
6. 請求項１に記載の対話分析システムにおいて、
   前記モニタリング箇所抽出部は、前記情報処理端末に表示された前記第２領域でのユーザの所定の操作量に応じて、前記説明者により前記所定の事項の説明が行われていると判定された発話を抽出する際の粒度を変更する、対話分析システム。
7. 請求項１に記載の対話分析システムにおいて、
   前記モニタリング箇所抽出部は、前記一覧表示の中からユーザにより指定された対話中の各発話に対して、所定のルールとのマッチングにより前記所定の事項と対応するカテゴリを付与し、マッチするカテゴリがない場合は直前の発話に付与されたカテゴリを付与する、対話分析システム。
8. 請求項１に記載の対話分析システムにおいて、
   前記モニタリング箇所抽出部は、前記一覧表示の中からユーザにより指定された対話中の各発話に対して、所定のルールとのマッチングにより前記所定の事項と対応するカテゴリを付与し、マッチするカテゴリが複数ある場合は優先度が最も高いカテゴリを選択して付与し、優先度が最も高いカテゴリが複数ある場合は直前の発話に付与されたカテゴリに基づいていずれか１つのカテゴリを選択して付与する、対話分析システム。
9. 説明者と相手方との間の対話中における所定の事項の説明の有無を判定する対話分析システムとして機能するよう、コンピュータに処理を実行させる対話分析プログラムであって、
   対話の内容が録音された音声データの内容を音声認識技術によりテキスト化した音声認識テキストに対して、形態素解析を含む自然言語解析処理を行って解析結果を出力する対話解析処理と、
   前記対話解析処理により出力された解析結果に含まれる各対話に対して、前記相手方の属性データを含むデータに基づいて話題に係るタグを付与して、解析済対話データとして記録する対話属性抽出処理と、
   情報処理端末を介してユーザにより指定された条件に基づいて、前記解析済対話データから前記条件にマッチする対話を抽出して、前記情報処理端末に一覧表示させる表示処理と、
   前記情報処理端末を介して前記一覧表示の中からユーザにより指定された対話について、対話中における前記説明者および前記相手方の各発話を時系列で表示する第１領域と、前記説明者により前記所定の事項の説明が行われていると判定された発話を抽出して表示する第２領域と、を前記情報処理端末に表示させるモニタリング箇所抽出処理と、を前記コンピュータに実行させる、対話分析プログラム。

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