JP7037374B2

JP7037374B2 - コミュニケーション支援装置

Info

Publication number: JP7037374B2
Application number: JP2018007834A
Authority: JP
Inventors: 智宏石井; 健甲賀
Original assignee: モビルス株式会社
Priority date: 2018-01-22
Filing date: 2018-01-22
Publication date: 2022-03-16
Anticipated expiration: 2038-01-22
Also published as: JP2019128625A

Description

本発明はコミュニケーション支援装置に関し、特に、質問者と回答者との間のチャット機能のルーム内でのコミュニケーションにおけるＡＩエンジンの学習に用いるマスタデータの作成を行うためのコミュニケーション支援装置に関する。

現在、顧客とカスタマーサポートセンター等の間における電話等に代わるサポート支援ツールとして、チャット機能が注目されつつある。チャット機能は、顧客等の質問者と、カスタマーサポートセンターの回答者との間のルーム内でコミュニケーションを行うものである。チャット機能では、定型的な質問に対して自動応答により回答する試みも種々行われている。この際に利用するＡＩエンジンでは、定型的な質問を教師データとしてそのマスタデータの学習に用いている。ここで、教師データとは、あるデータとそのデータに対して識別結果として出力されるべきラベル（クラス）とを組み合わせたものである。ＡＩエンジンの良好な識別には、良好な大量の教師データを作成することが重要となる。大量の教師データを作成する際に、ユーザが各データに対するラベルを適切に設定することには多大な労力を伴う。このため、これまでも種々の教師データ作成手法が開発されてきた。

教師データの作成手法としては、例えば特許文献１等がある。これは、教師データとして入力された基礎データに対して推薦クラスをユーザに提示し、この推薦クラスに対する評価をユーザから得て適切に分類されるようにマスタデータが更新されるものである。

特開２０１３－０２５７４５号公報

しかしながら、従来のチャット機能における自動応答による回答は、十分な結果を得られるものではなかった。また、従来のＡＩエンジンの学習に用いるマスタデータの作成を行うものは、入力された教師データは予めＡＩエンジン使用者により任意に選ばれたものであり、例えばチャット機能のルーム内で行われる実際のコミュニケーションで用いられるメッセージとは異なる場合が多かった。したがって、より実際のコミュニケーションで用いられるメッセージに一致したＡＩエンジンの学習に用いるマスタデータの作成を行うことが可能なコミュニケーション支援ツールの開発が望まれていた。

本発明は、斯かる実情に鑑み、チャット機能のルーム内の実際のコミュニケーションで用いられるメッセージから教師データを抽出して、ＡＩエンジンの学習に用いるマスタデータをより適切に作成するためのコミュニケーション支援装置を提供しようとするものである。

上述した本発明の目的を達成するために、本発明によるコミュニケーション支援装置は、チャット機能のルーム内のメッセージのやり取りの中から、主質問メッセージを決定する主質問決定部と、主質問決定部により決定される主質問メッセージの内容に応じて主質問メッセージを所定のラベルに分類する主質問分類部と、主質問分類部により分類される主質問メッセージを所定のラベルにおける主質問用教師データとして登録するか否か決定する主質問用教師データ登録部と、を具備するものである。

ここで、主質問用教師データ登録部は、主質問分類部により分類される主質問メッセージを修正可能な修正機能を有し、修正された主質問メッセージを主質問用教師データとして登録するか否か決定するものであっても良い。

また、主質問用教師データ登録部は、主質問分類部により分類される主質問メッセージの修正案を提案可能なサジェスト機能を有し、提案された主質問メッセージを主質問用教師データとして登録するか否か決定するものであっても良い。

また、主質問用教師データ登録部は、主質問分類部により分類される主質問メッセージの所定の文字列の類義語を提案可能な類義語機能を有し、提案された類義語を用いた主質問メッセージを主質問用教師データとして登録するか否か決定するものであっても良い。

また、主質問決定部は、過去に主質問用教師データ登録部により登録された主質問用教師データを逆引きすることで、現在の主質問メッセージを決定するものであっても良い。

また、主質問分類部は、過去に主質問用教師データ登録部により登録される主質問用教師データが分類された所定のラベルを逆引きすることで、現在の主質問メッセージを所定のラベルに分類するものであっても良い。

さらに、チャット機能のルーム内のメッセージのやり取りの中から、主回答メッセージを決定する主回答決定部と、主回答決定部により決定される主回答メッセージの内容に応じて、主回答メッセージを主質問分類部により分類される所定のラベルに紐付ける主回答分類部と、を具備するものであっても良い。

さらに、回答者を評価する評価者による所定の標準回答メッセージを主質問分類部により分類される所定のラベルに紐付ける標準回答分類部と、主質問分類部により分類される共通のラベルにおいて、主回答分類部により紐付けられた主回答メッセージと、標準回答分類部により紐付けられた標準回答メッセージとの近似率を求め、回答者を評価する回答者評価部と、を具備するものであっても良い。

また、主回答決定部は、過去に主回答決定部により決定された主回答メッセージを逆引きすることで、現在の主回答メッセージを決定するものであっても良い。

また、主回答分類部は、過去に主回答決定部により主回答メッセージが分類された所定のラベルを逆引きすることで、現在の主質問メッセージを所定のラベルに分類するものであっても良い。

さらに、訓練用にチャット機能のルーム内でのコミュニケーションを行うために、過去に主質問用教師データ登録部により登録された主質問用教師データを用いて訓練用に主質問メッセージをチャット機能のルーム内に生成する訓練用主質問メッセージ生成部を具備するものであっても良い。

本発明のコミュニケーション支援装置には、ＡＩエンジンの学習に用いるマスタデータをより適切に作成可能であるという利点がある。さらには、回答者のトレーニングにも利用可能であるという利点もある。

図１は、本発明のコミュニケーション支援装置の全体像を説明するための概略ブロック図である。図２は、本発明のコミュニケーション支援装置で用いられるオペレータ側の画面の一例である。図３は、本発明のコミュニケーション支援装置で用いられるラベルの具体例である。図４は、本発明のコミュニケーション支援装置の主質問用教師データ登録部におけるオペレータ側の画面の一例である。図５は、本発明のコミュニケーション支援装置の回答者評価部における評価者側の画面の一例である。

以下、本発明を実施するための形態を図示例と共に説明する。図１は、本発明のコミュニケーション支援装置の全体像を説明するための概略ブロック図である。本発明のコミュニケーション支援装置は、主に質問者と回答者との間のチャット機能のルーム１内でのコミュニケーションにおけるＡＩエンジンの学習に用いるマスタデータの作成を行うために用いられるものである。図示の通り、本発明のコミュニケーション支援装置は、主要部として、主質問決定部１０と、主質問分類部２０と、主質問用教師データ登録部３０とから主に構成されているものである。ここで、ルーム１は、例えば顧客とカスタマーサポートセンター等の間でチャット機能によりコミュニケーションを行う場である。これは、例えばコンピュータやスマートフォン等の画面上の表示により実現されるものである。図示例では、顧客である質問者とカスタマーサポートセンターのオペレータである回答者とのやり取りを一例として示した。なお、本発明はこれに限定されず、例えば社内における社員と人事間や、仲間内間等、質問とそれに対する回答のやり取りが生じるコミュニケーション支援にも適応可能である。また、一般的なチャット機能のルームを用いて、これに本発明のコミュニケーション支援装置を接続することも可能である。

主質問決定部１０は、チャット機能のルーム１内のメッセージのやり取りの中から、主質問メッセージを決定するものである。図２に、オペレータ側の画面の一例を示す。図示の通り、質問者と回答者の間での各メッセージに対して、例えば主質問チェックボックス１１が設けられている。主質問チェックボックス１１は、どのメッセージが主質問メッセージ（ＰＱ）なのかをオペレータが選択するためのものである。なお、この画面には、後述の主回答メッセージ（ＰＡ）を選択するための主回答チェックボックス１２も設けられている。

主質問決定部１０により決定される主質問メッセージは、次に主質問分類部２０に渡される。主質問分類部２０は、主質問決定部１０により決定される主質問メッセージの内容に応じて主質問メッセージを所定のラベルに分類するものである。ここで、ラベルとは、主質問メッセージに対して、それがどんな内容の質問なのかを分類するための例えば分類記号である。ラベルは、ラベルデータベース２に蓄積されていれば良く、主質問分類部２０では、ラベルデータベース２を適宜参照して主質問メッセージを所定のラベルに分類すれば良い。具体的には、例えば、図２のオペレータ側の画面において、主質問メッセージを選択した上で登録ボタンを押すと、ラベルデータベース２を参照可能となり、オペレータが主質問メッセージの内容を考慮して、ラベルデータベース２の中から該当する所定のラベルを選択し、主質問メッセージを特定のラベルに紐付けて分類すれば良い。

図３に、ラベルの具体例を示す。図示の通り、ラベルは、例えば大・中・小項目に分かれている。具体的には、大項目としては、主質問メッセージが、問い合わせなのか苦情なのか、といった項目である。そして、中項目としては、主質問メッセージが、何に対する問い合わせなのか、具体的には、送料に関するものなのか、返品に関するものなのか、といった項目である。さらに、小項目としては、主質問メッセージが、送料に関するものであればどの地域に対するものなのか、返品に関するものであれば返品方法に関するもものなのか、といった項目である。そして、これらの各ラベルには、ラベル番号が付されており、ラベル番号により管理されれば良い。なお、図示例のラベル内容の項目には、ラベル番号に対応する具体的内容が記載されている。主質問メッセージは、これらの中の所定のラベル（ラベル番号）と紐付けられることになるが、同一ラベルが付されていても、質問者毎の質問の仕方によって種々の主質問メッセージが存在することになるため、より実際のコミュニケーションにおけるあらゆるパターンの主質問メッセージが所定の同一ラベルと紐付けられることになる。

主質問分類部２０により分類された主質問メッセージは、次に主質問用教師データ登録部３０に渡される。主質問用教師データ登録部３０は、主質問分類部２０により分類される主質問メッセージを所定のラベルにおける主質問用教師データとして登録するか否か決定するものである。ここで、主質問用教師データとは、ＡＩエンジン４に対して、入力に対する出力のペアデータとなるものである。即ち、ラベルと主質問メッセージのペアデータが主質問用教師データとなるものである。ＡＩエンジン４に対して良好な識別を行えるようにするためには、この主質問用教師データを、如何に良好なものとするか、如何に大量に作成するかが重要である。

本発明のコミュニケーション支援装置では、主質問用教師データ登録部３０において、主質問分類部２０から渡された主質問メッセージを、主質問用教師データとして主質問データベース３に登録するか否かを決定する。例えば、オペレータに対して、主質問用教師データとして登録するのか否かを選択させれば良い。１つの主質問メッセージに対して、主質問用教師データとして登録するか否かを都度決定させても良いし、複数の主質問メッセージをまとめておき、同一ラベルにおける主質問メッセージをまとめて表示した上で個々に登録するか否かを決定させても良い。

図４に、主質問用教師データ登録部におけるオペレータ側の画面の一例を示す。図示例は、同一ラベルの主質問メッセージをリストアップして表示した一例である。図示の通り、例えば、ラベル番号（具体的には「０１－００２」）又は分類項目で検索し、主質問メッセージをリストアップして表示する。なお、ここでは、新たに４つの主質問メッセージがこのラベルに分類された例を示している。そして、各メッセージに対して、例えば、採用、不採用、未定というラジオボタンが設けられている。オペレータは、このラジオボタンを選択して、主質問用教師データとして主質問データベース３に主質問メッセージを登録するか否か、決定すれば良い。

このようにして主質問用教師データ登録部３０により登録することが決定された主質問用教師データは、主質問データベース３に蓄積されていく。そして、ＡＩエンジン４には、このように蓄積された教師データをマスタデータとして渡せば良い。

本発明のコミュニケーション支援装置では、このように実際のコミュニケーションで用いられるメッセージから直接主質問メッセージを決定し、所定のラベルに分類した上で主質問用教師データとして蓄積することが可能となるため、ＡＩエンジンの学習に用いるマスタデータをより適切に作成することが可能となる。

ここで、図４を再度参照すると、主質問用教師データ登録部３０には、修正機能が設けられていても良い。ここで、修正機能とは、主質問メッセージを任意に変更することができるようにする機能である。修正機能は、主質問分類部２０により分類される主質問メッセージを、適宜修正可能なものであれば良い。具体的には、図示の通り、特定の主質問メッセージの明らかなタイプミス等の文字列（具体的には「いくいら」）を、オペレータが画面上でドラッグ等で選択し、正しく修正できるように構成されれば良い（具体的には「いくら」に修正）。そして、修正された主質問メッセージを、上述の通り主質問用教師データとして登録するか否か決定すれば良い。

さらに、主質問用教師データ登録部３０には、サジェスト機能が設けられていても良い。ここで、サジェスト機能とは、主質問メッセージの修正案を提案する機能である。サジェスト機能は、主質問分類部２０により分類される主質問メッセージの修正案を、適宜提案可能なものであれば良い。具体的には、図４に示される通り、特定の主質問メッセージの明らかなタイプミス等の文字列（具体的には「なｎ」）に対して、修正案（具体的には「なの」）を表示し、オペレータが画面上で修正案をクリック等により選択できるように構成されれば良い。そして、サジェスト機能により提案された修正案を採用することにより修正された主質問メッセージを、上述の通り主質問用教師データとして登録するか否か決定すれば良い。

さらにまた、主質問用教師データ登録部３０には、類義語機能が設けられていても良い。ここで、類義語機能とは、主質問メッセージの所定の文字列と同様の意味となる類義語を提案する機能である。類義語機能は、例えば類義語辞書データベースを用いることで、適宜提案可能なものであれば良い。具体的には、図４に示される通り、特定の主質問メッセージの文字列（具体的には「送料」）に対して、類義語（具体的には「配送料」）を表示し、オペレータが画面上で類義語をクリック等により選択できるように構成されれば良い。そして、類義語機能により提案された類義語を採用することにより新たに作成された主質問メッセージを、上述の通り主質問用教師データとして登録するか否か決定すれば良い。

このように、本発明のコミュニケーション支援装置では、種々の修正機能やサジェスト機能、類義語機能を付加することにより、明らかな誤りによるノイズを減らしたり、主質問用教師データのバリエーションを増やすことが可能となる。これにより、さらにＡＩエンジンの学習に用いるマスタデータの品質を向上させることが可能となる。なお、これらの修正については、高頻出なものについてはそのまま主質問用教師データとして登録したほうがＡＩエンジンに対しては適切なマスタデータとなり得るため、適宜更新されたマスタデータを用いてＡＩエンジンでシミュレーションすることで、主質問用教師データとして採用するか否か決定しても良い。

ここで、本発明のコミュニケーション支援装置では、主質問用教師データがある程度蓄積されるまでは、上述の通り、主質問決定部１０では、オペレータによりチャット機能のルーム１内のメッセージのやり取りの中から主質問メッセージを決定すれば良いが、主質問用教師データの登録数が所望数となった以降は、オペレータを介さずに自動で主質問メッセージを決定することも可能である。即ち、主質問決定部１０は、過去に主質問用教師データ登録部３０により登録された主質問用教師データを逆引きすることで、現在の主質問メッセージを決定することも可能である。例えば、主質問決定部１０は、チャット機能のルーム１内の各メッセージと、主質問データベース３に蓄積されている主質問用教師データとを類否判定し、過去に登録された主質問用教師データと最も近いルーム１内のメッセージを主質問メッセージとして決定する。類否判定には、例えば、メッセージを多次元ベクトルである特徴ベクトルに変換して近似度を判定する手法や、メッセージがどの程度異なっているかを示すレーベンシュタイン距離を用いる手法等、従来の又は今後開発されるべきあらゆる手法が適用可能である。また、図２のオペレータ側の画面に、予め推定した主質問メッセージと思われるメッセージがチェックされた状態のチェックボックスを表示しても良い。そして、最終的に主質問メッセージとして決定するか否かはオペレータに一任することも可能である。

また、主質問分類部２０についても、主質問用教師データがある程度蓄積されるまでは、上述の通り、オペレータにより主質問メッセージの内容に応じて主質問メッセージを所定のラベルに分類すれば良いが、主質問用教師データの登録数が所望数となった以降は、オペレータを介さずに自動で主質問メッセージを所定のラベルに分類することも可能である。即ち、主質問分類部２０は、過去に主質問用教師データ登録部３０により登録される主質問用教師データが分類された所定のラベルを逆引きすることで、現在の主質問メッセージを所定のラベルに分類することも可能である。例えば、主質問分類部２０は、主質問決定部１０により決定された主質問メッセージと、主質問データベース３に蓄積されている主質問用教師データの主質問メッセージとを類否判断し、過去に登録された主質問用教師データと最も近い主質問メッセージが分類された所定のラベルを、現在の主質問メッセージのラベルとして分類すれば良い。

これまでの説明では、本発明のコミュニケーション支援装置を主質問メッセージを決定し分類し、主質問用教師データとして登録する主に教師データ生成部分について説明した。しかしながら、本発明のコミュニケーション支援装置はこれに限定されない。図１を再度参照すると、本発明のコミュニケーション支援装置には、さらに、主回答決定部５０と、主回答分類部６０とが含まれている。

主回答決定部５０は、チャット機能のルーム１内のメッセージのやり取りの中から、主回答メッセージを決定するものである。図２に示したオペレータ側の画面の例に示されるように、質問者と回答者の間での各メッセージに対して、主回答メッセージ（ＰＡ）を選択するための主回答チェックボックス１２が設けられている。主回答チェックボックス１２は、どのメッセージが主回答メッセージ（ＰＡ）なのかをオペレータが選択するためのものである。

主回答決定部５０により決定される主回答メッセージは、次に主回答分類部６０に渡される。主回答分類部６０は、主回答決定部５０により決定される主回答メッセージの内容に応じて、主回答メッセージを主質問分類部２０により分類される所定のラベルに紐付けるものである。このラベルは、上述の通り、ラベルデータベース２に蓄積されているものである。例えば大・中・小項目に分かれているもので、具体的には、大項目としては、主質問メッセージが、問い合わせなのか苦情なのか、といった項目である。主回答分類部６０では、この主質問分類部２０により分類された所定のラベルに、主回答メッセージを例えばオペレータが紐付ければ良い。即ち、主質問分類部２０で用いられるラベルを主回答分類部６０でも用いることで、所定のラベルに対して、主質問メッセージと主回答メッセージがそれぞれ紐付けられることになる。

このようにして主回答分類部６０により分類された主回答メッセージは、主回答データベース５に蓄積されていく。

また、主回答決定部５０は、過去に主回答決定部５０により決定された主回答メッセージを逆引きすることで、オペレータを介さずに自動で現在の主回答メッセージを決定することも可能である。例えば、主回答決定部５０は、チャット機能のルーム１内の各メッセージと、主回答データベース５に蓄積されている主回答メッセージとを類否判定し、過去に登録された主回答メッセージと最も近いルーム１内のメッセージを主回答メッセージとして決定する。類否判定には、例えば、メッセージを多次元ベクトルである特徴ベクトルに変換して近似度を判定する手法や、メッセージがどの程度異なっているかを示すレーベンシュタイン距離を用いる手法等、従来の又は今後開発されるべきあらゆる手法が適用可能である。また、図２のオペレータ側の画面に、予め推定した主回答メッセージと思われるメッセージがチェックされた状態のチェックボックスを表示しても良い。そして、最終的に主回答メッセージとして決定するか否かはオペレータに一任することも可能である。

さらに、主回答分類部６０についても、オペレータを介さずに自動で主回答メッセージを所定のラベルに分類することも可能である。即ち、主回答分類部６０は、過去に主回答分類部６０により主回答メッセージが分類された所定のラベルを逆引きすることで、現在の主回答メッセージを所定のラベルに分類すれば良い。例えば、主回答分類部６０は、主回答決定部５０により決定された主回答メッセージと、主回答データベース５に蓄積されている主回答メッセージとを類否判断し、過去に登録された主回答メッセージと最も近い主回答メッセージが分類された所定のラベルを、現在の主回答メッセージのラベルとして分類すれば良い。

本発明のコミュニケーション支援装置では、このように主回答メッセージについても所定のラベルと紐付けて主回答データベース５に蓄積されれば良い。ＡＩエンジン４に主質問メッセージを入力すると、ＡＩエンジン４は主質問用教師データに基づいて、入力された主質問メッセージに対する最適なラベルを出力する。この出力されたラベルを主回答データベース５に入力すれば、そのラベルに紐付けられた主回答メッセージを抽出することが可能となる。

さらに、本発明のコミュニケーション支援装置には、標準回答分類部７０と、回答者評価部８０とが含まれても良い。これは、回答者であるオペレータのトレーニングに用いるものである。即ち、オペレータの回答を評価者が評価可能なシステムとしても良い。

標準回答分類部７０は、回答者を評価する評価者による所定の標準回答メッセージを主質問分類部２０により分類される所定のラベルに紐付けるものである。即ち、標準回答分類部７０は、評価者が模範的な回答メッセージと考える標準回答メッセージを、所定のラベルに紐付けるものである。このラベルは、上述の通り、ラベルデータベース２に蓄積されているものであり、例えば大・中・小項目に分かれているものである。具体的には、大項目としては、主質問メッセージが、問い合わせなのか苦情なのか、といった項目である。即ち、ラベルデータベース２に蓄積されたラベルは、主質問メッセージ、主回答メッセージ、標準回答メッセージにそれぞれ紐付いていることになる。

回答者評価部８０は、主質問分類部２０により分類される共通のラベルにおいて、主回答分類部６０により紐付けられた主回答メッセージと、標準回答分類部７０により紐付けられた標準回答メッセージとの近似率を求め、回答者を評価するものである。即ち、回答者評価部８０は、共通のラベルにおいて、回答者が回答した主回答メッセージを、評価者の標準回答メッセージと比較して評価するものである。主回答メッセージと標準回答メッセージとの近似率が高いほど、評価者が模範的と考える標準回答に近いと判断すれば良い。近似率は、例えばメッセージを多次元ベクトルである特徴ベクトルに変換して近似度を判定する手法や、メッセージがどの程度異なっているかを示すレーベンシュタイン距離を用いる手法等、従来の又は今後開発されるべきあらゆる手法が適用可能である。

図５に、回答者評価部８０における評価者側の画面の一例を示す。図示例は、同一ラベルにおける特定の回答者の回答メッセージをリストアップして表示した一例である。図示の通り、例えばこの画面には標準回答メッセージとの近似率に基づくスコアが回答メッセージ毎に表示されている。回答者評価部８０は、評価者により、特定の回答者や特定のラベル、特定のキーワード等で検索してリストアップすることが可能であれば良い。これにより、評価者が回答者を適切に評価することが可能となる。また、評価者により、リストアップされた回答メッセージのスコアを適宜更新登録しても良い。

このように、本発明のコミュニケーション支援装置は、評価者の支援システムとしても利用可能である。

さらに、本発明のコミュニケーション支援装置は、オペレータである回答者の訓練用にチャット機能のルーム内でのコミュニケーションを行う訓練システムとしても利用可能である。即ち、本発明のコミュニケーション支援装置は、さらに訓練用主質問メッセージ生成部９０を具備しても良い。訓練用主質問メッセージ生成部９０は、訓練用に主質問メッセージをチャット機能のルーム１内に生成するものである。訓練用の主質問メッセージは、過去に主質問用教師データ登録部３０により登録された主質問用教師データを用いて生成されれば良い。具体的には、例えば所定のラベルを指定して、主質問用教師データを主質問データベース３から任意に抽出し、抽出された主質問用教師データを用いて主質問メッセージをチャット機能のルーム１内に生成する。そして、訓練を受ける回答者が、この主質問メッセージに回答することで、チャット機能のルーム１内でのコミュニケーションを行う。

本発明のコミュニケーション支援装置は、このような訓練システムとしても利用でき、回答者が回答したメッセージは、回答者評価部８０にて、標準回答分類部７０により紐付けられた標準回答メッセージとの近似率が求められ、適宜回答者を評価するように構成することも可能である。

なお、本発明のコミュニケーション支援装置は、上述の図示例にのみ限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々変更を加え得ることは勿論である。また、図示例の具体的なメッセージや分類当はあくまでも説明上記載したものであり、これらの例に本願発明が限定されるべきではない。

１ルーム
２ラベルデータベース
３主質問データベース
４ＡＩエンジン
５主回答データベース
１０主質問決定部
１１主質問チェックボックス
１２主回答チェックボックス
２０主質問分類部
３０主質問用教師データ登録部
５０主回答決定部
６０主回答分類部
７０標準回答分類部
８０回答者評価部
９０訓練用主質問メッセージ生成部

Claims

質問者と回答者との間のチャット機能のルーム内でのコミュニケーションにおけるＡＩエンジンの学習に用いるマスタデータの作成を行うためのコミュニケーション支援装置であって、該コミュニケーション支援装置は、
チャット機能のルーム内の質問者と回答者との間のメッセージのやり取りの中から、質問者からのどのメッセージが主質問メッセージなのかをオペレータが選択可能に構成される、主質問メッセージを決定する主質問決定部と、
前記主質問決定部により決定される主質問メッセージの内容に応じて主質問メッセージを所定のラベルにオペレータが分類可能に構成される主質問分類部と、
前記主質問分類部により分類される主質問メッセージを所定のラベルにおける主質問用教師データとして登録するか否かオペレータが決定可能に構成される主質問用教師データ登録部と、
を具備することを特徴とするコミュニケーション支援装置。
請求項１に記載のコミュニケーション支援装置において、前記主質問用教師データ登録部は、主質問分類部により分類される主質問メッセージをオペレータが修正可能に構成される修正機能を有し、修正された主質問メッセージを主質問用教師データとして登録するか否かオペレータが決定可能に構成されることを特徴とするコミュニケーション支援装置。
請求項１又は請求項２に記載のコミュニケーション支援装置において、前記主質問用教師データ登録部は、主質問分類部により分類される主質問メッセージの修正案をオペレータに提案可能なサジェスト機能を有し、提案された主質問メッセージを主質問用教師データとして登録するか否かオペレータが決定可能に構成されることを特徴とするコミュニケーション支援装置。
請求項１乃至請求項３の何れかに記載のコミュニケーション支援装置において、前記主質問用教師データ登録部は、主質問分類部により分類される主質問メッセージの所定の文字列の類義語をオペレータに提案可能な類義語機能を有し、提案された類義語を用いた主質問メッセージを主質問用教師データとして登録するか否かオペレータが決定可能に構成されることを特徴とするコミュニケーション支援装置。
請求項１乃至請求項４の何れかに記載のコミュニケーション支援装置において、前記主質問決定部は、過去に主質問用教師データ登録部により登録された主質問用教師データを逆引きすることで、現在の主質問メッセージをオペレータが決定可能に構成されることを特徴とするコミュニケーション支援装置。
請求項１乃至請求項５の何れかに記載のコミュニケーション支援装置において、前記主質問分類部は、過去に主質問用教師データ登録部により登録される主質問用教師データが分類された所定のラベルを逆引きすることで、現在の主質問メッセージを所定のラベルにオペレータが分類可能に構成されることを特徴とするコミュニケーション支援装置。
請求項１乃至請求項６の何れかに記載のコミュニケーション支援装置であって、さらに、チャット機能のルーム内の質問者と回答者との間のメッセージのやり取りの中から、オペレータが主回答メッセージを決定可能に構成される主回答決定部と、
前記主回答決定部により決定される主回答メッセージの内容に応じて、主回答メッセージを主質問分類部により分類される所定のラベルにオペレータが紐付け可能に構成される主回答分類部と、
を具備することを特徴とするコミュニケーション支援装置。
請求項７に記載のコミュニケーション支援装置であって、さらに、
回答者を評価する評価者による所定の標準回答メッセージを主質問分類部により分類される所定のラベルに評価者が紐付け可能に構成される標準回答分類部と、
前記主質問分類部により分類される共通のラベルにおいて、主回答分類部により紐付けられた主回答メッセージと、標準回答分類部により紐付けられた標準回答メッセージとの近似率を求め、回答者を評価する回答者評価部と、
を具備することを特徴とするコミュニケーション支援装置。
請求項７又は請求項８の何れかに記載のコミュニケーション支援装置において、前記主回答決定部は、過去に主回答決定部により決定された主回答メッセージを逆引きすることで、現在の主回答メッセージをオペレータが決定可能に構成されることを特徴とするコミュニケーション支援装置。
請求項７乃至請求項８の何れかに記載のコミュニケーション支援装置において、前記主回答分類部は、過去に主回答決定部により主回答メッセージが分類された所定のラベルを逆引きすることで、現在の主質問メッセージを所定のラベルにオペレータが分類可能に構成されることを特徴とするコミュニケーション支援装置。
請求項７乃至請求項１０の何れかに記載のコミュニケーション支援装置であって、さらに、訓練用にチャット機能のルーム内でのコミュニケーションを行うために、過去に主質問用教師データ登録部により登録された主質問用教師データを用いて訓練用に主質問メッセージをチャット機能のルーム内に生成する訓練用主質問メッセージ生成部を具備することを特徴とするコミュニケーション支援装置。