JP7057581B1 - 情報処理装置、システム、プログラム、及び方法 - Google Patents

Abstract

【課題】ＡＩチャットボットと、有人チャットとを効率的に連携させるプログラム、方法、情報処理装置及びシステムを提供する。【解決手段】サーバ装置と複数の端末がインターネット及び／又は通信事業者が提供する通信網等のネットワークを介して接続されているシステムにおいて、サーバ装置がユーザからの問い合わせをオペレーターに引き継ぐ際の動作は、ユーザからの質問に対し、チャットボットにより応答するステップＳ１１と、オペレーターを呼び出すための条件を満たすと、チャットボットと対話していたユーザと、オペレーターとを接続し、ユーザと接続させたオペレーターに、ユーザとチャットボットとの対話内容に応じた情報を提示するステップＳ１３と、含む。【選択図】図５

Description

本開示は、情報処理装置、システム、プログラム、及び方法に関する。

近年、ＡＩ（Artificial Intelligence）技術が注目を浴びている。例えば、カスタマーサポートの場面において、ＡＩ技術を用い、ユーザからの質問に回答する対話システムが開発されている。例えば、特許文献１では、質問パターンと回答パターンとを複数想定し、複数の質問パターンと回答パターンとを含む様々な会話カードを学習させた学習モデルを用いてユーザからの質問に回答するようにしている。

特許第６２１８０５７号公報

カスタマーサポートにおいて、ＡＩ技術を用いたボットが対応する、いわゆるＡＩチャットボットと、オペレーターが対応する有人チャットとが実用されている。しかしながら、従来では、ＡＩチャットボットと、有人チャットとの効率的な連携がなされていなかった。
本開示の目的は、ＡＩチャットボットと、有人チャットとを効率的に連携させることである。

プロセッサと、メモリとを備えるコンピュータに実行させるためのプログラムである。プログラムは、プロセッサに、ユーザからの質問に対し、チャットボットにより応答するステップと、オペレーターを呼び出すための条件を満たすと、チャットボットと対話していたユーザと、オペレーターとを接続するステップと、ユーザと接続させたオペレーターに、ユーザとチャットボットとの対話内容に応じた情報を提示するステップとを実行させる。

本開示の情報処理装置、システム、プログラム、及び方法によれば、ＡＩチャットボットと、有人チャットとを効率的に連携させることができる。

本実施形態に係るシステムの構成を表すブロック図である。 図１に示されるサーバ装置及び第２端末の機能構成を示すブロック図である。 ナレッジデータベースに含まれるテンプレートデータベース、マニュアルデータベース、及びＦＡＱデータベースのデータ構造を示す図である。 ログデータベースのデータ構造を示す図である。 サーバ装置がユーザからの問い合わせをオペレーターに引き継ぐ際の動作を説明するための図である。 第１端末のディスプレイの表示画面を表す図である。 第２端末のディスプレイの表示画面を表す図である。 オペレーターにより情報が選択された際のディスプレイの表示を表す図である。 チャットボットにより、ユーザの意図が十分に認識できない場合の第１端末のディスプレイの表示画面を表す図である。 チャットボットによる応答に対し、ユーザが低い評価をフィードバックした場合の第１端末のディスプレイの表示画面を表す図である。 第２端末が提示部の機能を有する場合のサーバ装置及び第２端末の機能構成を示すブロック図である。

以下、図面を参照しながら、実施の形態について説明する。なお、以下に説明する本実施形態は、特許請求の範囲に記載された本開示の内容を不当に限定するものではない。また本実施形態で説明される構成の全てが、本開示の必須構成要件であるとは限らない。

＜システム構成＞
まず、図１を用いて本開示に係るシステムの構成について説明する。図１は、本実施形態に係るシステム１の構成例を表すブロック図である。図１に示されるシステム１は、サーバ装置１０が提供するチャットボットとユーザとの対話と、オペレーターとユーザとの対話を提供するシステムである。システム１は、サーバ装置１０、第１端末２０、第２端末３０を備える。サーバ装置１０、第１端末２０、及び第２端末３０は、例えば、インターネット、及び／又は通信事業者が提供する通信網等のネットワークＮＷを介して接続されている。

サーバ装置１０は、例えば、第１端末２０を介してユーザから問い合わせられる質問に対し、チャットボットを用いて返答する。チャットボットは、例えば、検索クエリを分類する技術を用いて実現される。また、サーバ装置１０は、チャットボットとユーザとの対話を、効率的にオペレーターに引き継がせる。サーバ装置１０は、コンピュータ、及びメインフレーム等により実現される。なお、サーバ装置１０は、１台のコンピュータにより実現されてもよいし、複数台のコンピュータが組み合わされて実現されてもよい。

第１端末２０は、サーバ装置１０に対して質問を入力するユーザが使用する端末である。ユーザは、第１端末２０を介してサーバ装置１０へ質問を入力する。第１端末２０は、例えば、移動体通信システムに対応したスマートフォン、タブレット等の携帯端末等により実現される。この他に、第１端末２０は、例えば、据え置き型のＰＣ（Personal Computer）、ラップトップＰＣ、ゲーム専用機であるとしてもよい。また、第１端末２０は、ヘッドマウントディスプレイとして機能してもよく、例えば、透過型、非透過型、又はシースルー型ヘッドマウントディスプレイとして機能してもよい。ヘッドマウントディスプレイとして機能しない場合、第１端末２０は、携帯端末として機能し、ゴーグル型のデバイスに装着されることでヘッドマウントディスプレイとして機能することとしてもよい。この場合、第１端末２０は、携帯端末として機能するモードと、ヘッドマウントディスプレイとして機能するモードとを切り替えることができる。ヘッドマウントディスプレイとして機能するモードの場合、第１端末２０は、第１端末２０に内蔵されるモーションセンサによりユーザの頭部の動きを検出し、ユーザの頭部の動きに連動して、ディスプレイの表示画像を更新する。

第１端末２０は、例えば、サーバ装置１０、又は別途サーバ(不図示)が提供する動作環境（ＡＰＩ（Application Programing Interface）、プラットフォーム等）を利用してサーバ装置１０にアクセスする。また、第１端末２０は、インストールされた専用のアプリケーションソフトウェアによってサーバ装置１０にアクセスしてもよい。第１端末２０とサーバ装置１０との間の接続は、有線でもよいし無線でもよい。

第２端末３０は、ユーザから入力された質問に対する応答を入力するオペレーターが使用する端末である。オペレーターは、第２端末３０を介してサーバ装置１０へ応答を入力する。第２端末３０は、例えば、据え置き型のＰＣ（Personal Computer）、ラップトップＰＣ等により実現される。第２端末３０は、移動体通信システムに対応したスマートフォン、タブレット等の携帯端末等であるとしてもよい。また、第２端末３０は、ヘッドマウントディスプレイとして機能してもよく、例えば、透過型、非透過型、又はシースルー型ヘッドマウントディスプレイとして機能してもよい。

第２端末３０は、例えば、サーバ装置１０、又は別途サーバ(不図示)が提供する動作環境（ＡＰＩ（Application Programing Interface）、プラットフォーム等）を利用してサーバ装置１０にアクセスする。また、第２端末３０は、インストールされた専用のアプリケーションソフトウェアによってサーバ装置１０にアクセスしてもよい。第２端末３０とサーバ装置１０との間の接続は、有線でもよいし無線でもよい。

＜サーバ装置及び第２端末の構成＞
次に、サーバ装置１０及び第２端末３０の構成について説明する。

図２は、図１に示されるサーバ装置１０及び第２端末３０の機能構成の例を示すブロック図である。図２に示されるサーバ装置１０は、例えば、処理部１１、記憶部１２、及び通信インタフェース１３を備える。処理部１１、記憶部１２、及び通信インタフェース１３は、例えば、バスを介して互いに通信可能に接続されている。

処理部１１は、例えば、プロセッサであり、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＣＰＵが処理を実行する際に用いるメモリを備える。メモリは、いわゆる主記憶装置であり、例えば、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）等により構成される。ＣＰＵは、例えば、記憶部１２に記憶されているプログラムをメモリに読み込む。ＣＰＵは、メモリに読み込まれたプログラムを実行する。これにより、処理部１１は、プログラムに対応する種々の機能を実現する。なお、処理部１１は、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）を有していても構わない。

記憶部１２は、種々の情報を記憶するＨＤＤ（hard disk drive）、又はＳＳＤ（solid state drive）等の不揮発性の記憶回路を備える、いわゆる補助記憶装置である。なお、記憶部１２は、ＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤ、及びフラッシュメモリ等の可搬性記憶媒体との間で種々の情報を読み書きする駆動装置等であってもよい。また、記憶部１２は、必ずしも単独の回路により実現されなくてもよい。記憶部１２は、例えば、複数の記憶回路により実現されてもよい。

記憶部１２は、種々の会話を想定した会話カード１２１を記憶している。各会話カード１２１には、会話の種類に応じた複数の質問パターン１２１１と、回答パターン１２１２とが記憶されている。

記憶部１２は、機械学習により生成された学習済みモデル１２５を記憶している。学習済みモデル１２５は、例えば、検索クエリを分類するチャットボットを実現するためのモデルである。学習済みモデル１２５は、例えば、サーバ装置１０がサービスを提供するにあたり、予め記憶部１２に記憶されている。学習済みモデル１２５は、第１端末２０から入力される質問についてのログに基づき、随時、生成（再学習）されてもよい。

学習済みモデル１２５は、学習用データに基づき、モデル学習プログラムに従って機械学習モデルに機械学習を行わせることにより得られる。本実施形態において、学習済みモデル１２５は、例えば、入力される質問に対し、所定の回答を出力するように学習されている。このとき、学習用データは、例えば、会話の種類に応じた複数の質問パターンを入力データとし、この質問パターンに対する回答パターンを正解出力データとする。

本実施形態に係る機械学習モデルは、例えば、複数の関数が合成されたパラメータ付き合成関数である。パラメータ付き合成関数は、複数の調整可能な関数、及びパラメータの組合せにより定義される。本実施形態に係る機械学習モデルは、上記の要請を満たす如何なるパラメータ付き合成関数であってもよいが、多層のネットワークモデル（以下、多層化ネットワークと呼ぶ）であるとする。多層化ネットワークを用いる学習済みモデル１２５は、質問を入力する入力層と、質問に対する回答を出力する出力層と、入力層と出力層との間に設けられる少なくとも１層の中間層あるいは隠れ層とを有する。学習済みモデル１２５は、人工知能ソフトウェアの一部であるプログラムモジュールとしての利用が想定される。

本実施形態に係る多層化ネットワークとしては、例えば、深層学習（Deep Learning）の対象となる多層ニューラルネットワークである深層ニューラルネットワーク（Deep Neural Network：ＤＮＮ）が用いられ得る。ＤＮＮとしては、例えば、時系列情報等を対象とする再帰型ニューラルネットワーク（Recurrent Neural Network：ＲＮＮ）を用いてもよい。また、自然言語を対象とする自己注意機構付きネットワークを用いてもよい。

記憶部１２は、学習済みモデル１２５を用いてユーザと対話するための対話プログラム１２４を記憶している。対話プログラム１２４は、例えば、記憶部１２に予め記憶されていてもよい。また、例えば、非一過性の記憶媒体に記憶されて配布され、非一過性の記憶媒体から読み出されて記憶部１２にインストールされてもよい。

記憶部１２は、データベース１２２を記憶している。本実施形態において、データベース１２２には、ユーザからの問い合わせに対し、効率的かつ適切に回答できるように情報が蓄積されている。データベース１２２は、例えば、参照し易いように予め設定された情報が蓄積されるナレッジデータベース１２２１と、ログデータが蓄積されているログデータベース１２２２とを含む。ナレッジデータベース１２２１は、例えば、数か所への書き込み又は変更で質問文として利用可能な文章であるテンプレートデータ、手続の手順及び手続の全体像がまとめられているマニュアルデータ、ユーザからよくある質問が回答と共にまとめられているＦＡＱ（Frequently Asked Questions）データ等を含む。テンプレートデータでは、タイトルと本文とがあらかじめ入力されている。また、ＦＡＱデータは、例えば、ＯＧＰ（Open Graph Protocol）を利用して情報をシェアするように、テンプレートデータ上に組み込まれてもよい。つまり、ＦＡＱデータは、例えば、当該データの所在、タイトル、簡単な内容、サムネイル画像がボックスにまとめられてテンプレートデータ上に表示されてもよい。ログデータベース１２２２は、ユーザから第１端末２０を介して入力された質問文等の会話ログ、第１端末２０で検出された行動ログ等を含む。行動ログは、ブラウジング、ページ遷移、クリック等の行動のログを含む。

通信インタフェース１３は、例えば、ネットワークと接続する回路により実現される。通信インタフェース１３は、ネットワークを介し、第１端末２０、第２端末３０と通信する。

図２に示される処理部１１は、例えば、対話プログラム１２４を実行することで、プログラムに対応する機能を実現する。例えば、処理部１１は、対話プログラム１２４を実行することで、対話処理部１１１、接続制御部１１２、提示部１１３、記憶制御部１１４、手続処理部１１５の機能を実現する。

対話処理部１１１は、学習済みモデル１２５を用い、ユーザからの質問に対し対話形式で回答する。また、対話処理部１１１は、対話の内容に応じ、オペレーターへの引継ぎを提案する。オペレーターへの引継ぎを提案する条件には、例えば、以下がある。
・チャットボットにより、ユーザの意図が認識され、認識された意図に応じた手続きを、人間のオペレーターが実施する必要がある場合
・チャットボットにより、ユーザの意図が認識できない場合
・チャットボットにより、ユーザの意図が認識できても、認識できた意図が適切ではない場合

例えば、ＥＣサイト等で、「壊れていたので返金して欲しい」のような質問がユーザから入力された場合、人間のオペレーターにより、商品が本当に壊れているかをチェック（ヒアリング）された後に、返金の可否が判断される。このような、オペレーターによる確認が必要な手続きに関しては、会話カードにオペレーターへの接続を促す内容が予め登録されている。

チャットボットが、ユーザの意図を認識できているか否かは、例えば、学習済みモデル１２５から出力される回答パターンの確信度に基づいて判断される。本実施形態では、学習済みモデル１２５は、入力された質問パターンと対応する回答パターンを出力すると共に、この出力の確信度を出力するように作成されている。対話処理部１１１は、学習済みモデル１２５から出力される回答パターンの確信度が、予め設定された値未満である場合、チャットボットがユーザの意図を認識できていないと判断する。対話処理部１１１は、チャットボットがユーザの意図を認識できていない場合、オペレーターへの引継ぎを提案する。

チャットボットにより、ユーザの意図が認識できても、認識できた意図が適切ではない場合とは、例えば、チャットボットによる応答に対し、ユーザが低い評価をフィードバックすることを表す。具体的には、例えば、チャットボットからの応答に対し、ユーザが、「役に立たなかった」との応答文を入力することを含む。また、チャットボットからの応答に対し、応答の内容が役に立たなかったことを表す、「よくなかったボタン」を押下することを含む。

接続制御部１１２は、ユーザからの問い合わせを、オペレーターに引き継がせる処理を制御する。具体例には、接続制御部１１２は、例えば、チャットボットによりユーザの意図が認識されている場合、ユーザからの問い合わせに応答するのに適したオペレーターをアサインする。ユーザからの問い合わせに応答するのに適したオペレーターとは、チャットボットにより認識された意図と関連する手続きを処理することが可能な人材であり、例えば、以下である。
・問い合わせ内容に精通している（評価が高い、件数をこなしている、専門知識を有している等）オペレーター
・問い合わせ内容に対応可能なオペレーター

多くのコールセンターではオペレーターによって対応できる内容が予め設定されている。例えば、ある人は返金手続きに対応可能であるが、新人オペレーターは返金手続きに対応することができない。接続制御部１１２は、チャットボットによりユーザの意図が認識されている場合には、認識した意図に合わせ、問い合わせのルーティング（どのオペレーターをその問い合わせにアサインするか）を自動的に実施する。

チャットボットにより、ユーザの意図が認識できていない場合、又は、チャットボットにより、ユーザの意図が認識できても、認識できた意図が適切ではない場合には、接続制御部１１２は、例えば、以下のオペレーターをアサインする。
・ユーザからの評価が高いオペレーター
・現在セッションに参加していないオペレーター
・開催中のセッションが間もなく終了すると予想されるオペレーター

接続制御部１１２は、アサインしたオペレーターに、ユーザを接続させる。なお、接続制御部１１２は、オペレーターをアサインせずに、ユーザとオペレーターとを接続するようにしてもよい。例えば、ユーザからオペレーターの接続を要求されると、接続制御部１１２は、全オペレーターに対して通知を発する。接続制御部１１２は、応答のあったオペレーターへ接続を繋げる。

提示部１１３は、ユーザと接続されたオペレーターに、ユーザとチャットボットとの対話内容に応じた、ユーザとの対話に役立つ情報を提示する。具体的には、例えば、提示部１１３は、ユーザとの対話を参照し、回答に役立つ情報をデータベース１２２から読み出す。提示部１１３は、読み出した情報を、接続したオペレーターに提示する。

より具体的には、例えば、チャットボットによりユーザの意図が認識されている場合、提示部１１３は、チャットボットにより認識された意図と対応する情報をデータベース１２２から読み出す。例えば、提示部１１３は、認識された意図と関連付けられているテンプレートデータ、マニュアルデータ、ＦＡＱデータ等をナレッジデータベース１２２１から読み出す。また、提示部１１３は、認識された意図と対応する内容を含むログデータをログデータベース１２２２から読み出す。

例えば、提示部１１３は、ルールベース、統計、機械学習技術を用い、認識された意図と関連付けられているテンプレートデータ、マニュアルデータ、ＦＡＱデータ等をナレッジデータベース１２２１から読み出す。また、提示部１１３は、ルールベース、統計、機械学習技術を用い、認識された意図と対応する内容を含むログデータをログデータベース１２２２から読み出す。

また、例えば、提示部１１３は、会話カードから変換されるテンプレートデータを取得してもよい。例えば、会話カードとテンプレートデータとの間で相互変換の仕様が予め設定されている。提示部１１３は、学習済みモデル１２５から出力される回答パターン（会話カード）に基づき、テンプレートデータを作成する。

また、例えば、チャットボットにより、ユーザの意図が認識できていない場合、又は、チャットボットにより、ユーザの意図が認識できても、認識できた意図が適切ではない場合には、提示部１１３は、問い合わせに関連しそうな情報をデータベース１２２から読み出す。

例えば、ナレッジデータベース１２２１から情報を読み出す場合、提示部１１３は、チャットボットへの質問文に対し、テンプレートデータに含まれる質問パターン、マニュアルデータに含まれるキーワード、ＦＡＱデータに含まれる質問との類似度を、例えば、ルールベース、統計、機械学習技術によって測る。提示部１１３は、類似度が所定値以上のテンプレートデータ、マニュアルデータ、ＦＡＱデータ等をナレッジデータベース１２２１から読み出す。

また、例えば、提示部１１３は、チャットボットへの質問文に対し、自然言語処理技術を用い、テンプレート、マニュアル、ＦＡＱ等の記載の中から、入力された質問文の回答と思われるものを抽出してもよい。提示部１１３は、回答の抽出元のテンプレート、マニュアル、ＦＡＱ等をナレッジデータベース１２２１から読み出す。

また、例えば、ログデータベース１２２２から情報を読み出す場合、提示部１１３は、チャットボットへの質問文と、過去ログに含まれるエンドユーザからの質問文との類似度を、例えば、ルールベース、統計、機械学習技術によって測る。提示部１１３は、例えば、類似度の高い順にログデータをログデータベース１２２２から読み出す。提示部１１３は、読み出した情報を第２端末３０へ送信する。

また、例えば、提示部１１３は、チャットボットへの質問文に対し、自然言語処理技術を用い、ログデータの記載の中から、入力された質問文の回答と思われるものを抽出してもよい。提示部１１３は、回答の抽出元のログデータをログデータベース１２２２から読み出す。

また、例えば、提示部１１３は、オペレーターからキーワードの入力を受け付け、受け付けたキーワードに基づいて、テンプレートデータ、マニュアルデータ、ＦＡＱデータ、又はログデータを検索してもよい。提示部１１３は、例えば、キーワードを含むテンプレートデータ、マニュアルデータ、ＦＡＱデータをナレッジデータベース１２２１から読み出す。また、提示部１１３は、例えば、キーワードを含むログデータをログデータベース１２２２から読み出す。

また、提示部１１３は、テンプレートデータ、マニュアルデータ、ＦＡＱデータ等の形態素解析等によりキーワード一覧を取得し、オペレーターへ提示してもよい。

機械学習技術、自然言語処理技術で用いられる学習済みモデルは、例えば、ユーザとのやり取りの際に発生したログ、そのときに使用されたテンプレートデータ、オペレーターから入力されたキーワード等を学習データとして学習される。

提示部１１３は、ナレッジデータベース１２２１から読み出した情報と、ログデータベース１２２２から読み出した情報とを同時にオペレーターに提示してもよい。このとき提示部１１３は、例えば、読み出した情報に重みを付けて、重みの大きい情報から順に表示させるようにする。重みは、例えば、オペレーターのクリックのログ等から学習され、適切な重みに調整可能である。なお、情報に付される重みは、優先度と換言可能である。

また、提示部１１３は、ユーザからチャットボットに入力された質問の内容から、スロットフィリングを実施してもよい。つまり、提示部１１３は、ユーザとの会話でチャットボットに入力された質問に基づき、続く手続きで必要とされる情報を事前に入力してもよい。例えば、返金手続きに関しては、オペレーターがユーザの「購入ＩＤ」、「名前」、「電話番号」を必ず聞かなければいけないとする。そして、オペレーターへの引き継ぎがなされる前、チャットボットに対し、ユーザから、
「ＡＡＡＡと申します。購入ＩＤ：ｘｘｘｘで購入したものを返品したいです。」
との質問が入力されていたとする。対話処理部１１１は、「名前：ＡＡＡＡ」と「購入ＩＤ：ｘｘｘｘ」とを形態素解析と事前に定義したスロット情報のルールとに基づいて抽出して記憶しておく。提示部１１３は、オペレーターへ通信が引き継がれた際、オペレーターが手続きする画面に、「名前：ＡＡＡＡ」と「購入ＩＤ：ｘｘｘｘ」とを自動的に入力しておき、未確認の「電話番号」をユーザに確認するのみでよいようにしておく。

また、意図が認識できている場合には、提示部１１３は、オペレーターに通信が引き継がれた際、所定の手続きを行うための入力フォームをオペレーターに提示してもよい。このとき、入力フォームのスロットには、チャットボットとユーザとの間で交わされた情報に基づき、事前に必要な情報が入力されていてもよい。

提示部１１３は、提示した情報のうち、オペレーターがどの情報を選択したかに基づき、オペレーターに提示する情報を調整するようにしてもよい。具体的には、例えば、提示部１１３は、オペレーターがクリックした回数が多い情報程、優先的に他のオペレーターへ提示する。また、例えば、類似度を出力する際に用いられる学習済みモデルが、オペレーターにより選択された情報を用いて再学習されてもよい。

記憶制御部１１４は、ユーザからの問い合わせの内容と、問い合わせに対するチャットボット又はオペレーターの応答の内容とを記憶部１２に記憶する。

手続処理部１１５は、第２端末３０から送信された指示に基づき所定の手続きを実行する。具体的には、例えば、手続処理部１１５は、第２端末３０から、ユーザの回答に関する情報と、手続きを実行する旨の指示とを受信すると、受信した情報を手続きに応じたフォームに入力し、指示された手続きを実行する。なお、ユーザの回答に関する情報は、記憶部１２に記憶されていてもよい。この場合、手続処理部１１５は、手続きを実行する旨の指示を受信すると、記憶部１２から関連する情報を読み出し、読み出した情報を手続きに応じたフォームに入力し、指示された手続きを実行する。

図２に示される第２端末３０は、例えば、処理部３１、記憶部３２、入力インタフェース３３、出力インタフェース３４、及び通信インタフェース３５を備える。

処理部３１は、第２端末３０の中枢として機能するプロセッサである。処理部３１は、例えば、ＣＰＵ、ＣＰＵが処理を実行する際に用いるメモリを備える。ＣＰＵは、例えば、記憶部３２に記憶されているプログラムをメモリに読み込む。ＣＰＵは、メモリに読み込まれたプログラムを実行する。これにより、処理部３１は、プログラムに対応する種々の機能を実現する。

記憶部３２は、種々の情報を記憶するＨＤＤ、又はＳＳＤ等の不揮発性の記憶回路を備える、いわゆる補助記憶装置である。なお、記憶部３２は、ＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤ、及びフラッシュメモリ等の可搬性記憶媒体との間で種々の情報を読み書きする駆動装置等であってもよい。

記憶部３２は、本実施形態に係るプログラムを記憶している。当該プログラムは、例えば、不図示の所定のサーバからダウンロードされ、記憶部３２にインストールされる。

入力インタフェース３３は、例えば、マウス、キーボード、操作面へ触れることで指示が入力されるタッチパネル、又は音声を入力するマイク等により実現される。入力インタフェース３３は、ユーザからの入力指示を電気信号へ変換し、電気信号を処理部３１へ出力する。

出力インタフェース３４は、例えば、表示機器、印刷機器、又はスピーカにより実現される。表示機器としては、例えば、液晶ディスプレイ、及び有機ＥＬディスプレイ等である。表示機器は、例えば、サーバ装置１０を介してユーザとの間で行われるチャット（対話）の画像を表示する。スピーカは、例えば、サーバ装置１０との間で行われるチャット（対話）についての音声を再生する。

通信インタフェース３５は、例えば、ネットワークと接続する回路により実現される。通信インタフェース３５は、ネットワークを介し、サーバ装置１０と通信する。

図２に示される処理部３１は、記憶部３２に記憶されているプログラムを実行することで、当該プログラムに対応する機能を実現する。例えば、処理部３１は、通信制御部３１１、表示制御部３１２、及び応答処理部３１３の機能を実現する。

通信制御部３１１は、通信インタフェース３５を制御し、外部の装置、例えば、サーバ装置１０と通信接続する。

表示制御部３１２は、ディスプレイの表示を制御する。具体的には、例えば、表示制御部３１２は、チャットボットとユーザとの対話の引き継ぎに伴ってサーバ装置１０から送信される情報を、ディスプレイの所定の領域に表示させる。

応答処理部３１３は、ユーザからの回答に対し、所定の応答処理を実施する。具体的には、応答処理部３１３は、例えば、オペレーターから入力された回答文、又は質問文をユーザへ送信する。また、応答処理部３１３は、例えば、ユーザに対して送信した質問文に対する回答を受信すると、受信した回答の少なくとも一部を抽出し、抽出した情報を質問文と対応する入力スロットに入力する。応答処理部３１３は、手続に必要な情報が入力スロットへ入力され、オペレーターから手続きを実行する旨の指示を受けると、入力された情報と、手続を実行する旨の指示をサーバ装置１０へ送信する。

＜データ構造＞
図３、図４は、データベース１２２のデータ構造を示す図である。なお、図３、図４は一例であり、記載されていない情報を除外するものではない。

図３は、ナレッジデータベース１２２１に含まれるテンプレートデータベース、マニュアルデータベース、及びＦＡＱデータベースのデータ構造の例を示す図である。

図３に示すように、テンプレートデータベースのレコードは、項目「テンプレートＩＤ」と、項目「タイトル」と、項目「分類」と、項目「質問パターン」と、項目「クリック回数」等とを含む。

項目「テンプレートＩＤ」は、テンプレートデータを識別する情報を表す。

項目「タイトル」は、テンプレートデータについて付された名称を表す。

項目「分類」は、テンプレートデータによって作成される質問の種類、性質等に従って分けられる分類の名称を表す。項目「分類」には、例えば、返金、会員登録等が含まれる。

項目「質問パターン」は、テンプレートデータに含まれる質問パターンを表す。

項目「クリック回数」は、オペレーターによりテンプレートデータが選択された回数を表す。

図３に示すように、マニュアルデータベースのレコードは、項目「マニュアルＩＤ」と、項目「ファイル名」と、項目「分類」と、項目「キーワード」と、項目「クリック回数」等とを含む。

項目「マニュアルＩＤ」は、マニュアルデータを識別する情報を表す。

項目「ファイル名」は、マニュアルデータについてのファイルの名称を表す。

項目「分類」は、マニュアルデータとしてまとめられている業務内容の種類、性質等に従って分けられる分類の名称を表す。項目「分類」には、例えば、返金、会員登録等が含まれる。

項目「キーワード」は、マニュアルデータに含まれるキーワードを表す。

項目「クリック回数」は、オペレーターによりマニュアルデータが選択された回数を表す。

図３に示すように、ＦＡＱデータベースのレコードは、項目「ＦＡＱ ＩＤ」と、項目「タイトル」と、項目「分類」と、項目「質問」と、項目「クリック回数」等とを含む。

項目「ＦＡＱ ＩＤ」は、ＦＡＱデータを識別する情報を表す。

項目「タイトル」は、ＦＡＱデータについて付された名称を表す。

項目「分類」は、ＦＡＱデータに含まれる質問の種類、性質等に従って分けられる分類の名称を表す。項目「分類」には、例えば、返金、会員登録等が含まれる。

項目「キーワード」は、ＦＡＱデータに含まれるキーワードを表す。

項目「クリック回数」は、オペレーターによりＦＡＱデータが選択された回数を表す。

図４は、ログデータベース１２２２のデータ構造の例を示す図である。図４に示すように、ログデータベース１２２２のレコードは、項目「日時」と、項目「ユーザＩＤ」と、項目「内容」と、項目「クリック回数」等とを含む。

項目「日時」は、質問がユーザから入力された日時を表す。

項目「ユーザＩＤ」は、質問を入力したユーザの識別情報を表す。

項目「内容」は、ユーザから入力された質問の内容を表す。

項目「クリック回数」は、オペレーターによりログデータが選択された回数を表す。

＜動作＞
次に、サーバ装置１０がユーザからの問い合わせをオペレーターに引き継ぐ際の動作について詳細に説明する。

図５は、サーバ装置１０がユーザからの問い合わせをオペレーターに引き継ぐ際の動作を説明するための図である。

まず、ユーザは、第１端末２０を操作し、問い合わせたい内容を質問文として第１端末２０に入力する。第１端末２０は、入力された質問文をサーバ装置１０へ送信する。質問文は、自然文の形式で入力可能である。自然文の形式で質問を可能とすることにより、ユーザは人に問合せているのと同じような感覚で簡単に問合せを行うことが可能となる。なお、キーワード等を示す単語を入力してもよい。

サーバ装置１０は、第１端末２０から送信される質問文を受信する。サーバ装置１０の処理部１１は、質問文を受信すると、対話処理部１１１により、対話処理を実行する（ステップＳ１１）。具体的には、例えば、対話処理部１１１は、取得した質問文を学習済みモデル１２５に入力する。学習済みモデル１２５では、入力された質問文と類似する質問パターンの群が抽出される。類似する質問パターンの群は、例えば、類似度に基づいて抽出される。例えば、取得した質問文と記憶部１２に記憶されている質問パターンとが比較され、質問文と質問パターンとの類似度が算出される。

質問文と質問パターンとの類似度には、質問文と、同じ回答パターンに対応する質問の集合である質問パターンの群との類似度が含まれてもよい。また、質問文と質問パターンとの類似度には、質問文と、質問パターンを元にした関数との類似度が含まれてもよい。また、質問文と質問パターンとの類似度には、質問文と、質問パターンを元にしたカテゴリとの類似度が含まれてもよい。

類似度は、例えば、自然言語処理を用いて算出される。具体的には、質問文と質問パターンとのキーワードをそれぞれ抽出しておき、キーワードの一致度をキーワード毎の重み等も用いて類似度としてもよい。他にも、質問文と質問パターンとをそれぞれベクトル化し、コサイン類似度を用いて類似度を算出してもよい。

学習済みモデル１２５からは、抽出した質問パターンの群に基づき、回答パターンと紐づけられた会話カードの識別番号と、この出力の確信度とが出力される。対話処理部１１１は、出力された回答を第１端末２０へ送信する。記憶制御部１１４は、入力された質問文をログデータベース１２２２に記憶する。

なお、質問文と質問パターンとの類似度を算出するに際して、ユーザが入力した質問パターンを学習用データの候補として機械学習をさせることにより、類似度算出のためのパラメータを更新してもよい。このような機械学習を行うことにより、ユーザの意図にあった回答パターンを提示する精度を向上させることが可能となる。

第１端末２０は、サーバ装置１０から送信された回答文を受信すると、受信した回答文をディスプレイに表示させる（ステップＳ１２）。

図６は、第１端末２０のディスプレイの表示画面の例を表す図である。図６において、ユーザからの質問文と、チャットボットからの回答文とが識別可能に表示されている。具体的には、例えば、ユーザからの質問文は、ユーザを表すアイコンと共に右寄りの表示オブジェクト２４１に表示され、チャットボットからの回答文は、チャットボットを表すアイコンと共に左寄りの表示オブジェクト２４２に表示されている。

図６に示す例において、ユーザは、オペレーターによる確認が必要な手続きについての問い合わせをしている。すなわち、ユーザは、「商品Ａの代金を返してもらえますか？」との質問文を入力している。

対話処理部１１１は、入力された質問文に対して学習済みモデル１２５から出力された確信度が所定値よりも高い場合、確信度の出力と共に指定された会話カードに登録されている回答パターンを第１端末２０へ送信する。図６に示す例では、指定された会話カードは、オペレーターによる確認が必要な手続きについての会話カードであるため、オペレーターへの接続を促す内容を含んでいる。図６に示す例では、表示オブジェクト２４２に表示される回答文に、オペレーターへの接続を促す内容、「商品Ａの返金についてですね。承知しました。オペレーターに接続します。」が表示されている。また、表示オブジェクト２４２内には、オペレーターへの接続を指示するための操作オブジェクト２４３が表示されている。

第１端末２０のユーザは、オペレーターへの接続を希望する場合、ディスプレイに表示される操作オブジェクト２４３を押下する。

第１端末２０は、ユーザから操作オブジェクト２４３が押下されると、サーバ装置１０へオペレーターへの接続の引き継ぎを指示する。

サーバ装置１０は、第１端末２０から引き継ぎの指示を受けると、接続制御部１１２により、接続対象となるオペレーターを割り当てると共に、提示部１１３により、割り当てたオペレーターへ提示する情報を記憶部１２から読み出す（ステップＳ１３）。

具体的には、例えば、接続制御部１１２は、学習済みモデル１２５により識別された会話カードと関連付けられているオペレーター、つまり、ユーザから入力された質問文に回答するのに適したオペレーターを検索する。接続制御部１１２は、検索したオペレーターのうちのいずれか一人をアサインする。接続制御部１１２は、アサインしたオペレーターが操作する第２端末３０へ、接続指示を送信する。

提示部１１３は、例えば、学習済みモデル１２５により識別された会話カードと関連付けられているテンプレートデータ、マニュアルデータ、ＦＡＱデータ等をナレッジデータベース１２２１から読み出す。また、提示部１１３は、識別された会話カードと対応する内容を含むログデータをログデータベース１２２２から読み出す。提示部１１３は、読み出した情報を、接続された第２端末３０へ送信する。

なお、サーバ装置１０は、第１端末２０から引き継ぎの指示を受けると、対応可能なオペレーターが操作する第２端末３０へ、接続指示を送信するようにしてもよい。このとき、サーバ装置１０は、接続指示を送信したオペレーターが操作する第２端末３０へ、ナレッジデータベース１２２１、ログデータベース１２２２から読み出した情報を送信する。

第２端末３０は、サーバ装置１０から送信された接続指示を受信すると、通信制御部３１１により、ユーザとの通信を開始する。また、第２端末３０は、サーバ装置１０から送信された提示情報を受信すると、表示制御部３１２により、受信した提示情報をディスプレイに表示させる（ステップＳ１４）。

図７は、第２端末３０のディスプレイの表示画面の例を表す図である。図７に示す例において、第２端末３０の表示制御部３１２は、ディスプレイに、第１領域３４１、第２領域３４２、第３領域３４３を表示している。第１領域３４１は、ユーザと、チャットボット又はオペレーターとの対話が表示される領域である。第２領域３４２は、オペレーターがユーザからの質問文に対する応答文を入力する領域である。第２領域３４２への入力は、オペレーターによる手入力でもいいし、所定のテキストの複写であってもいい。第３領域３４３は、チャットボットからの通信の引き継ぎに伴って提示される情報が表示される領域である。

図７に示す例では、ユーザから入力された、「商品Ａの代金を返してもらえますか？」との質問文から把握された意図に基づき、提示部１１３は、ナレッジデータベース１２２１、及びログデータベース１２２２から情報を読み出す。提示部１１３は、読み出した情報をオペレーターに提示する。

表示制御部３１２は、サーバ装置１０から送信された提示情報をディスプレイに表示する。図７に示す例において、第３領域３４３には、ナレッジデータベース１２２１から読み出されたテンプレートデータに基づく情報３４３１，３４３２、ＦＡＱデータに基づく情報３４３３～３４３５が表示され、ログデータベース１２２２から読み出されたログデータに基づく情報３４３６～３４３８が表示されている。

このとき、表示制御部３１２は、例えば、情報３４３１～３４３８を所定の重みに応じた順序で表示する。重みは、それぞれの情報に設定されているクリック回数、つまり、オペレーターから選択された回数に応じて高く設定されてもよい。また、重みは、情報の種類毎に高さが設定されてもよい。例えば、テンプレートデータに基づく情報から、マニュアルデータに基づく情報、ＦＡＱデータに基づく情報、ログデータに基づく情報の順に、重みが低くなっていってもよい。なお、重みの高さはこの順序に限定されない。

オペレーターは、ユーザからの問い合わせに回答する場合、第２領域３４２に、回答文を入力する。その際、第３領域３４３に表示されている情報を参照する。具体的には、オペレーターは、第３領域３４３に表示されている情報に基づき、情報３４３１～３４３８から、役に立ちそうな情報を選択する。表示制御部３１２は、情報３４３１～３４３８に対してオペレーターからの選択を受けると、各情報について隠していた情報を展開する。

図８は、オペレーターにより情報３４３１が選択された際のディスプレイの表示例を表す図である。図８に示す例では、情報３４３１がオペレーターにより選択された場合において、表示制御部３１２が、テンプレート：「返金までの流れ」に含まれる質問文を表示している。

図８に示す例では、質問文の近傍に操作アイコン３４３１２が表示されている。オペレーターにより操作アイコン３４３１２が選択されると、応答処理部３１３は、対応する質問文を第２領域３４２に複写する。応答処理部３１３は、オペレーターにより操作オブジェクト３４２１が押下されると、第２領域３４２に複写された質問文をユーザへ送信する。表示制御部３１２は、ユーザへ送信された質問文を、第１領域３４１に、オペレーターからの質問文として表示する。送信された質問文は、第１端末２０のディスプレイに表示される（ステップＳ１５）。

第３領域３４３で表示される情報によっては、入力スロットを含む情報が存在する。例えば、ナレッジデータベース１２２１から読み出される、テンプレートデータに基づく情報、マニュアルデータに基づく情報、ＦＡＱデータに基づく情報には、入力スロットが含まれる。応答処理部３１３は、オペレーターが入力した質問文に対してユーザから回答があると、回答文に含まれる情報の少なくとも一部を抽出し、抽出した情報を入力スロットに入力する（ステップＳ１６）。

図８に示す例では、テンプレートデータに基づく情報３４３１に入力スロット３４３１１が含まれている。応答処理部３１３は、例えば、「お世話になっております。まず、購入ＩＤを教えて下さい。」との質問に対して、ユーザから、「購入ＩＤは、ｘｘｘｘｘｘｘです。」との回答が入力されると、「購入ＩＤ：ｘｘｘｘｘｘｘ」を、入力スロット３４３１１に入力する。

なお、ユーザとチャットボットとの対話で、入力スロットに入力され得る情報がユーザから入力されている場合、応答処理部３１３は、チャットボットとの対話でユーザから入力された情報の少なくとも一部を入力スロットに入力してもよい。入力スロットに入力され得る情報は、例えば、ユーザ固有の情報を含む。

具体的には、サーバ装置１０は、ユーザとチャットボットとの対話で、入力スロットに入力され得る情報がユーザから入力される場合、その情報を記憶部１２に記憶する。サーバ装置１０は、オペレーターに対話を引き継ぐ際、記憶した情報を第２端末３０に送信する。応答処理部３１３は、受信した情報を所定の情報の入力スロットに入力する。

第３領域３４３で表示される情報によっては、入力スロットに入力される情報に基づいて手続きが実行されてもよい。例えば、第３領域３４３で表示される情報によっては、入力スロットに加え、確定ボタンが存在する。例えば、ナレッジデータベース１２２１から読み出される、テンプレートデータに基づく情報、マニュアルデータに基づく情報、ＦＡＱデータに基づく情報には、手続きを実行する旨の指示を受け付けるためのオブジェクトが含まれる。応答処理部３１３は、入力スロットに必要な情報が入力されて、当該オブジェクトがオペレーターにより選択されると、手続きを実行する旨の指示をサーバ装置１０へ送信する。

サーバ装置１０は、手続処理部１１５により、第２端末３０から手続きを実行する旨の指示を受信すると、例えば、入力スロットに入力されている情報を手続きに応じたフォームに入力し、指示された手続きを実行する（ステップＳ１７）。

図８に示す例では、テンプレートデータに基づく情報３４３１に手続きを実行する旨の指示を受け付けるためのオブジェクトである確定ボタン３４３１３が含まれている。応答処理部３１３は、例えば、入力スロット３４３１１に「購入ＩＤ：ｘｘｘｘｘｘｘ」が入力され、その他の入力スロットに必要な情報が入力された後、確定ボタン３４３１３が押下されると、返金手続きを実行する旨の指示をサーバ装置１０へ送信する。

なお、図６では、チャットボットがユーザから入力された意図を認識した際にオペレーターへの接続を提案する例を記載した。しかしながら、チャットボットがオペレーターへの接続を提案する場合は、「チャットボットにより、ユーザの意図が認識できない場合」、「チャットボットにより、ユーザの意図が認識できても、認識できた意図が適切ではない場合」もあり得る。

図９は、チャットボットにより、ユーザの意図が十分に認識できない場合の第１端末２０のディスプレイの表示画面の例を表す図である。図９に示す例において、例えば、ユーザから入力される質問に対し、確信度が所定値より低い回答パターンが学習済みモデル１２５から出力される。対話処理部１１１は、学習済みモデル１２５から出力される回答パターンの確信度が予め設定された値未満である場合、チャットボットとの応答では不十分であるため、オペレーターへの接続を提案する内容、「オペレーターと話をした方が良いと思います。オペレーターに接続しますか？」を表示オブジェクト２４５に表示する。また、対話処理部１１１は、オペレーターへの接続を指示するための操作オブジェクト２４６を表示オブジェクト２４５内に表示する。

第１端末２０は、ユーザから操作オブジェクト２４６が押下されると、サーバ装置１０へオペレーターへの接続の引き継ぎを指示する。

サーバ装置１０は、第１端末２０から引き継ぎの指示を受けると、図５のステップＳ１３で示すように、接続制御部１１２により、接続対象となるオペレーターを決定すると共に、提示部１１３により、決定されたオペレーターへ提示する情報を記憶部１２から読み出す。

具体的には、例えば、接続制御部１１２は、現在対応可能であり、かつ、ユーザからの評価が高いオペレーターを検索する。接続制御部１１２は、検索したオペレーターのうちのいずれか一人をアサインする。接続制御部１１２は、アサインしたオペレーターが操作する第２端末３０へ、接続指示を送信する。

また、提示部１１３は、チャットボットへの質問文に対し、テンプレートデータに含まれる質問パターン、マニュアルに含まれるキーワード、ＦＡＱの質問との類似度を、ルールベース、統計、機械学習技術によって測る。提示部１１３は、類似度が所定値以上のテンプレートデータ、マニュアルデータ、ＦＡＱデータ等をナレッジデータベース１２２１から読み出す。また、例えば、提示部１１３は、チャットボットへの質問文に対し、自然言語処理技術を用い、テンプレートデータ、マニュアルデータ、ＦＡＱデータ等の記載の中から、入力された質問文の回答と思われるものを抽出してもよい。提示部１１３は、回答の抽出元のテンプレートデータ、マニュアルデータ、ＦＡＱデータ等をナレッジデータベース１２２１から読み出す。

また、例えば、提示部１１３は、チャットボットへの質問文と、過去ログに含まれるエンドユーザからの質問文との類似度を、例えば、ルールベース、統計、機械学習技術によって測る。提示部１１３は、類似度の高い順にログデータをログデータベース１２２２から読み出す。提示部１１３は、読み出した情報を第２端末３０へ送信する。

また、図１０は、チャットボットによる応答に対し、ユーザが低い評価をフィードバックした場合の第１端末２０のディスプレイの表示画面の例を表す図である。図１０に示す例において、例えば、ユーザからの質問に対して出力したチャットボットの回答が、表示オブジェクト２４７で示すように、ユーザから「役に立たなかった」と評価されたとする。対話処理部１１１は、ユーザから低評価を受けた場合、オペレーターへの接続を提案する内容、「お役に立てず申し訳ありません。オペレーターに接続しますか？」を表示オブジェクト２４８に表示する。また、対話処理部１１１は、オペレーターへの接続を指示するための操作オブジェクト２４９を表示オブジェクト２４８内に表示する。

第１端末２０は、ユーザから操作オブジェクト２４９が押下されると、サーバ装置１０へオペレーターへの接続の引き継ぎを指示する。

サーバ装置１０は、第１端末２０から引き継ぎの指示を受けると、図５のステップＳ１３で示すように、接続制御部１１２により、接続対象となるオペレーターを決定すると共に、提示部１１３により、決定されたオペレーターへ提示する情報を記憶部１２から読み出す。

以上のように、本実施形態では、サーバ装置１０は、対話処理部１１１により、ユーザからの質問に対し、チャットボットにより応答する。サーバ装置１０は、オペレーターを呼び出すための条件が満たされると、接続制御部１１２により、チャットボットと対話していたユーザと、オペレーターとを接続する。そして、サーバ装置１０は、提示部１１３により、ユーザと接続させたオペレーターに、ユーザとチャットボットとの対話内容に応じた情報を提示するようにしている。これにより、サーバ装置１０は、ユーザとチャットボットとの対話を引き継いだオペレーターに対し、対話内容を反映させた応答案を提示することが可能となる。このため、オペレーターは、応答内容を一から考えずに、ユーザからの質問に応答することが可能となり、オペレーターの負担が軽減されることになる。

したがって、本実施形態によれば、ＡＩチャットボットと、有人チャットとを効率的に連携させることができる。

また、上記実施形態では、サーバ装置１０は、提示部１１３により、ナレッジデータベース１２２１、ログデータベース１２２２からなる群から選択される少なくとも１つのデータベースから、対話内容に応じた情報を提示する。このとき、ナレッジデータベース１２２１には、テンプレートデータ、マニュアルデータ、及びＦＡＱデータからなる群から選択される少なくとも１つのデータが含まれている。このため、サーバ装置１０は、選択対象となる情報を広く持つことができ、ユーザからの質問に対する応答案を広く検索することが可能となる。

また、上記実施形態では、サーバ装置１０は、接続制御部１１２により、チャットボットがユーザの意図を認識でき、認識できた意図に対応するための手続きにオペレーターの判断が必要である場合、オペレーターと接続する。そして、サーバ装置１０は、提示部１１３により、ユーザと接続させたオペレーターに、チャットボットにより認識された意図と対応する情報を提示するようにしている。これにより、サーバ装置１０は、チャットボットがユーザの意図を認識して接続をオペレーターに引き継いだ際には、より精度の高い応答案をオペレーターへ提示することが可能となる。

また、上記実施形態では、サーバ装置１０は、接続制御部１１２により、チャットボットにより認識された意図と関連する手続きを処理することが可能なオペレーターを割り当てるようにしている。これにより、サーバ装置１０は、ユーザとの応答に適したオペレーターをユーザにアサインすることが可能となる。

また、上記実施形態では、サーバ装置１０は、接続制御部１１２により、チャットボットがユーザの意図を認識できない場合、又は認識できても、認識できた意図が適切ではない場合、オペレーターと接続する。そして、サーバ装置１０は、提示部１１３により、ユーザと接続させたオペレーターに、対話内容に関連しそうな情報を提示するようにしている。このとき、サーバ装置１０は、ナレッジデータベース１２２１、ログデータベース１２２２からなる群から選択される少なくとも１つのデータベースから、対話内容と類似する情報を、対話内容に関連しそうな情報として提示する。これにより、サーバ装置１０は、チャットボットによりユーザの意図が認識できない場合、及び認識できても、認識できた意図が適切ではない場合であっても、オペレーターの役に立つ情報を、オペレーターに提示することが可能となる。

また、上記実施形態では、サーバ装置１０は、手続処理部１１５により、ユーザの回答から抽出された情報を所定のフォームに入力して手続きを実行するようにしている。これにより、サーバ装置１０は、ユーザから入力された情報が、手続用のフォームに入力されていなくても、手続きを進めることが可能となる。このため、オペレーターが、手続き用のフォームに情報を入力する負担を軽減することが可能となる。

また、上記実施形態では、サーバ装置１０は、提示部１１３により、オペレーターに提示される情報にユーザから入力された情報の一部を入力するためのスロットを含めるようにしている。これにより、ユーザは、応答した情報に対してユーザから入力された情報をスロットに入力することが可能となる。このため、サーバ装置１０は、オペレーターの負担を軽減することが可能となる。

また、上記実施形態では、第２端末３０は、応答処理部３１３により、オペレーターからの質問に対するユーザの回答から所望の情報を抽出する。そして、第２端末３０は、応答処理部３１３により、抽出した情報を用い、サーバ装置１０に手続きを実行させるようにしている。これにより、ユーザから入力された情報に基づき、手続用のフォームを介さずに手続きを進めることが可能となる。このため、オペレーターの負担をより軽減することが可能となる。

＜変形例＞
上記実施形態では、サーバ装置１０の処理部１１が提示部１１３の機能を有する場合を例に説明した。しかしながら、提示部１１３の機能は、第２端末３０が有していてもよい。

図１１は、第２端末３０Ａが提示部３１４の機能を有する場合のサーバ装置１０Ａ及び第２端末３０Ａの機能構成の例を示すブロック図である。

第２端末３０Ａが提示部３１４の機能を有する場合、整理済ナレッジ３２１１、及び未整理ナレッジ３２１２がサーバ装置１０Ａから第２端末３０Ａへ送信され、記憶部３２Ａに記憶される。

接続制御部１１２Ａは、ユーザからの問い合わせを、オペレーターに引き継がせる処理を制御する。具体例には、接続制御部１１２Ａは、例えば、チャットボットによりユーザの意図が認識されている場合には、認識した意図に合わせ、問い合わせのルーティング（どのオペレーターをその問い合わせにアサインするか）を自動的に実施する。接続制御部１１２Ａは、アサインしたオペレーターが操作する第２端末３０Ａへ、接続指示を送信する。また、接続制御部１１２Ａは、認識した意図を第２端末３０Ａへ送信する。

チャットボットにより、ユーザの意図が認識できていない場合、又は、チャットボットにより、ユーザの意図が認識できても、認識できた意図が適切ではない場合には、接続制御部１１２Ａは、例えば、対応可能なオペレーターのうち、ユーザからの評価が高いオペレーターをアサインする。アサインしたオペレーターが操作する第２端末３０Ａへ、接続指示を送信する。なお、接続制御部１１２Ａは、ルーティングせずにオペレーターと接続してもよい。

提示部３１４は、接続制御部１１２Ａから接続指示を受信すると、オペレーターに、ユーザとの対話に役立つ情報を提示する。具体的には、例えば、提示部３１４は、ユーザとの対話を参照し、回答に役立つ情報をナレッジ３２１から読み出す。提示部３１４は、読み出した情報を、オペレーターに提示する。

このように、第２端末３０Ａが提示部３１４を有することにより、サーバ装置１０Ａの負担を第２端末３０Ａに分散させることが可能となる。このため、サーバ装置１０Ａの装置規模を抑えることが可能となる。また、サーバ装置１０Ａの処理速度が低下することを抑えることが可能となる。

上記実施形態では、提示部１１３が、チャットボットとユーザとの対話内容に基づき、テンプレートデータ、マニュアルデータ、ＦＡＱデータ、ログデータをオペレーターへ提示する場合を例に説明した。しかしながら、提示部１１３は、十分なテンプレートサジェストのナレッジが貯まるまで、テンプレートサジェスト機能を実施しないようにしてもよい。提示部１１３は、ログデータとそのログに対して選択されたテンプレート、マニュアル、ＦＡＱの情報が溜まったタイミングで推薦機能の実施を開始する。これにより、ＡＩに対するユーザの期待値が損ねられることを防ぐことが可能となる。なお、提示部１１３は、ＡＩによる推薦機能の実施を開始する前であっても、テンプレートデータ、マニュアルデータ、ＦＡＱデータ等の形態素解析等によるキーワード一覧の取得、そのキーワード一覧を利用したテンプレートデータ、マニュアルデータ、ＦＡＱデータ等の検索機能を提供してもよい。

以上、本開示のいくつかの実施形態を説明したが、これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものとする。

＜付記＞
実施形態で説明した事項を、以下に付記する。

（付記１）
プロセッサと、メモリとを備えるコンピュータ１１に実行させるためのプログラムであって、プログラムは、プロセッサに、ユーザからの質問に対し、チャットボットにより応答するステップ（ステップＳ１１）と、オペレーターを呼び出すための条件を満たすと、チャットボットと対話していたユーザと、オペレーターとを接続するステップ（ステップＳ１３）と、ユーザと接続させたオペレーターに、ユーザとチャットボットとの対話内容に応じた情報を提示するステップ（ステップＳ１３）とを実行させるプログラム。

（付記２）
提示するステップにおいて、予め設定された情報が蓄積されるナレッジデータベース１２２１、及びログデータが蓄積されるログデータベース１２２２からなる群から選択される少なくとも１つのデータベースから、対話内容に応じた情報を提示する（付記１）に記載のプログラム。

（付記３）
ナレッジデータベースには、テンプレートデータ、マニュアルデータ、及びＦＡＱデータからなる群から選択される少なくとも１つのデータが含まれる（付記２）に記載のプログラム。

（付記４）
オペレーターと接続するステップにおいて、チャットボットがユーザの意図を認識でき、認識できた意図に対応するための手続きにオペレーターの判断が必要である場合、オペレーターと接続し、提示するステップにおいて、ユーザと接続させたオペレーターに、チャットボットにより認識された意図と対応する情報を提示する（付記１）乃至（付記３）のいずれかに記載のプログラム。

（付記５）
オペレーターと接続するステップにおいて、チャットボットにより認識された意図と関連する手続きを処理することが可能なを割り当てて接続する（付記４）に記載のプログラム。

（付記６）
オペレーターと接続するステップにおいて、チャットボットがユーザの意図を認識できない場合、又は認識できても、認識できた意図が適切ではない場合、オペレーターと接続し、提示するステップにおいて、ユーザと接続させたオペレーターに、対話内容に関連しそうな情報を提示する（付記１）乃至（付記５）のいずれかに記載のプログラム。

（付記７）
予め設定された情報が蓄積されるナレッジデータベース、及びログデータが蓄積されるログデータベースからなる群から選択される少なくとも１つのデータベースから、対話内容と類似する情報を、対話内容に関連しそうな情報として提示する（付記６）に記載のプログラム。

（付記８）
プロセッサに、ユーザの回答から抽出された情報を所定のフォームに入力して手続きを実行するステップを実行させる（付記１）乃至（付記７）のいずれかに記載のプログラム。

（付記９）
プロセッサに、オペレーターからの質問に対するユーザの回答から所望の情報を抽出するステップと、抽出した情報を用いて手続きを実行するステップとを実行させる（付記１）乃至（付記７）のいずれかに記載のプログラム。

（付記１０）
提示するステップにおいて、オペレーターに提示される情報には抽出した情報を入力するためのスロットが含まれ、抽出するステップにおいて、抽出した情報を、スロットに入力する（付記９）に記載のプログラム。

（付記１１）
プロセッサと、メモリとを備えるコンピュータにより実行される方法であって、ユーザからの質問に対し、チャットボットにより応答するステップと、オペレーターを呼び出すための条件を満たすと、チャットボットと対話していたユーザと、オペレーターとを接続するステップと、ユーザと接続させたオペレーターに、ユーザとチャットボットとの対話内容に応じた情報を提示するステップとを実行する方法。

（付記１２）
プロセッサと、メモリとを備える情報処理装置であって、プロセッサが、ユーザからの質問に対し、チャットボットにより応答するステップと、オペレーターを呼び出すための条件を満たすと、チャットボットと対話していたユーザと、オペレーターとを接続するステップと、ユーザと接続させたオペレーターに、ユーザとチャットボットとの対話内容に応じた情報を提示するステップとを実行する情報処理装置。

（付記１３）
ユーザからの質問に対し、チャットボットにより応答するステップと、オペレーターを呼び出すための条件を満たすと、チャットボットと対話していたユーザと、オペレーターとを接続するステップと、ユーザと接続させたオペレーターに、ユーザとチャットボットとの対話内容に応じた情報を提示するステップとを実行するシステム。

１…システム
１０，１０Ａ…サーバ装置
１１…処理部
１１１…対話処理部
１１２，１１２Ａ…接続制御部
１１３…提示部
１１４…記憶制御部
１１５…手続処理部
１２…記憶部
１２１…会話カード
１２１１…質問パターン
１２１２…回答パターン
１２２…データベース
１２２１…ナレッジデータベース
１２２２…ログデータベース
１２４…対話プログラム
１２５…学習済みモデル
１３…通信インタフェース
２０…第１端末
３０，３０Ａ…第２端末
３１…処理部
３１１…通信制御部
３１２…表示制御部
３１３…応答処理部
３１４…提示部
３２…記憶部
３２１…データベース
３２１１…ナレッジデータベース
３２１２…ログデータベース
３２Ａ…記憶部
３３…入力インタフェース
３４…出力インタフェース
３４１…第１領域
３４２…第２領域
３４３…第３領域

Claims (16)

1. プロセッサと、メモリとを備えるコンピュータに実行させるためのプログラムであって、前記プログラムは、前記プロセッサに、
   ユーザからの質問に対し、チャットボットにより応答するステップと、
   オペレーターを呼び出すための条件を満たすと、前記チャットボットと対話していた前記ユーザと、前記オペレーターとを接続するステップと、
   前記ユーザと接続させた前記オペレーターに、前記ユーザと前記チャットボットとの対話内容に応じた情報を提示するステップと、を実行させ、
   前記提示するステップにおいて、予め設定された情報が蓄積されるナレッジデータベースから、前記対話内容に応じた情報を提示し、
   前記ナレッジデータベースには、テンプレートデータ、マニュアルデータ、及びＦＡＱデータからなる群から選択される少なくとも１つのデータが含まれるプログラム。
2. プロセッサと、メモリとを備えるコンピュータに実行させるためのプログラムであって、前記プログラムは、前記プロセッサに、
   ユーザからの質問に対し、チャットボットにより応答するステップと、
   オペレーターを呼び出すための条件を満たすと、前記チャットボットと対話していた前記ユーザと、前記オペレーターとを接続するステップと、
   前記ユーザと接続させた前記オペレーターに、前記ユーザと前記チャットボットとの対話内容に応じた情報を提示するステップと、を実行させ、
   前記オペレーターと接続するステップにおいて、前記チャットボットが前記ユーザの意図を認識でき、認識できた意図に対応するための手続きにオペレーターの判断が必要である場合、前記オペレーターと接続し、
   前記提示するステップにおいて、前記ユーザと接続させた前記オペレーターに、前記チャットボットにより認識された意図と対応する情報を提示するプログラム。
3. 前記オペレーターと接続するステップにおいて、前記チャットボットにより認識された意図と関連する手続きを処理することが可能なオペレーターを割り当てて接続する請求項２に記載のプログラム。
4. プロセッサと、メモリとを備えるコンピュータに実行させるためのプログラムであって、前記プログラムは、前記プロセッサに、
   ユーザからの質問に対し、チャットボットにより応答するステップと、
   オペレーターを呼び出すための条件を満たすと、前記チャットボットと対話していた前記ユーザと、前記オペレーターとを接続するステップと、
   前記ユーザと接続させた前記オペレーターに、前記ユーザと前記チャットボットとの対話内容に応じた情報を提示するステップと
   を実行させ、
   前記オペレーターと接続するステップにおいて、前記チャットボットが前記ユーザの意図を認識できない場合、又は認識できても、認識できた意図が適切ではない場合、前記オペレーターと接続し、
   前記提示するステップにおいて、前記ユーザと接続させた前記オペレーターに、前記対話内容に関連しそうな情報を提示するプログラム。
5. 予め設定された情報が蓄積されるナレッジデータベース、及びログデータが蓄積されるログデータベースからなる群から選択される少なくとも１つのデータベースから、前記対話内容と類似する情報を、前記対話内容に関連しそうな情報として提示する請求項４に記載のプログラム。
6. プロセッサと、メモリとを備えるコンピュータに実行させるためのプログラムであって、前記プログラムは、前記プロセッサに、
   ユーザからの質問に対し、チャットボットにより応答するステップと、
   オペレーターを呼び出すための条件を満たすと、前記チャットボットと対話していた前記ユーザと、前記オペレーターとを接続するステップと、
   前記ユーザと接続させた前記オペレーターに、前記ユーザと前記チャットボットとの対話内容に応じた情報を提示するステップと、
   前記オペレーターからの質問に対する前記ユーザの回答から所望の情報を抽出するステップと、
   前記抽出した情報を、所定のフォームに入力して手続きを実行するステップと、を実行させるプログラム。
7. 前記提示するステップにおいて、前記オペレーターに提示される情報には抽出した情報を入力するためのスロットが含まれ、
   前記抽出するステップにおいて、前記抽出した情報を、前記スロットに入力する請求項６に記載のプログラム。
8. 前記提示するステップにおいて、予め設定された情報が蓄積されるナレッジデータベース、及びログデータが蓄積されるログデータベースからなる群から選択される少なくとも１つのデータベースから、前記対話内容に応じた情報を提示する請求項１から７のいずれか１項に記載のプログラム。
9. プロセッサと、メモリとを備えるコンピュータに実行される方法であって、前記方法は、前記プロセッサが、
   ユーザからの質問に対し、チャットボットにより応答するステップと、
   オペレーターを呼び出すための条件を満たすと、前記チャットボットと対話していた前記ユーザと、前記オペレーターとを接続するステップと、
   前記ユーザと接続させた前記オペレーターに、前記ユーザと前記チャットボットとの対話内容に応じた情報を提示するステップと、を実行し、
   前記提示するステップにおいて、予め設定された情報が蓄積されるナレッジデータベースから、前記対話内容に応じた情報を提示し、
   前記ナレッジデータベースには、テンプレートデータ、マニュアルデータ、及びＦＡＱデータからなる群から選択される少なくとも１つのデータが含まれる方法。
10. プロセッサと、メモリとを備える情報処理システムであって、前記情報処理システムは、前記プロセッサが、
    ユーザからの質問に対し、チャットボットにより応答するモジュールと、
    オペレーターを呼び出すための条件を満たすと、前記チャットボットと対話していた前記ユーザと、前記オペレーターとを接続するモジュールと、
    前記ユーザと接続させた前記オペレーターに、前記ユーザと前記チャットボットとの対話内容に応じた情報を提示するモジュールと、を備え、
    前記提示するモジュールは、予め設定された情報が蓄積されるナレッジデータベースから、前記対話内容に応じた情報を提示し、
    前記ナレッジデータベースには、テンプレートデータ、マニュアルデータ、及びＦＡＱデータからなる群から選択される少なくとも１つのデータが含まれる情報処理システム。
11. プロセッサと、メモリとを備えるコンピュータに実行される方法であって、前記方法は、前記プロセッサが、
    ユーザからの質問に対し、チャットボットにより応答するステップと、
    オペレーターを呼び出すための条件を満たすと、前記チャットボットと対話していた前記ユーザと、前記オペレーターとを接続するステップと、
    前記ユーザと接続させた前記オペレーターに、前記ユーザと前記チャットボットとの対話内容に応じた情報を提示するステップと、を実行し、
    前記オペレーターと接続するステップにおいて、前記チャットボットが前記ユーザの意図を認識でき、認識できた意図に対応するための手続きにオペレーターの判断が必要である場合、前記オペレーターと接続し、
    前記提示するステップにおいて、前記ユーザと接続させた前記オペレーターに、前記チャットボットにより認識された意図と対応する情報を提示する方法。
12. プロセッサと、メモリとを備える情報処理システムであって、前記情報処理システムは、前記プロセッサが、
    ユーザからの質問に対し、チャットボットにより応答するモジュールと、
    オペレーターを呼び出すための条件を満たすと、前記チャットボットと対話していた前記ユーザを、前記オペレーターと接続するモジュールと、
    前記ユーザと接続させた前記オペレーターに、前記ユーザと前記チャットボットとの対話内容に応じた情報を提示するモジュールと、を備え、
    前記オペレーターと接続するモジュールは、前記チャットボットが前記ユーザの意図を認識でき、認識できた意図に対応するための手続きにオペレーターの判断が必要である場合、前記オペレーターと接続し、
    前記提示するモジュールは、前記ユーザと接続させた前記オペレーターに、前記チャットボットにより認識された意図と対応する情報を提示する情報処理システム。
13. プロセッサと、メモリとを備えるコンピュータに実行される方法であって、前記方法は、前記プロセッサが、
    ユーザからの質問に対し、チャットボットにより応答するステップと、
    オペレーターを呼び出すための条件を満たすと、前記チャットボットと対話していた前記ユーザと、前記オペレーターとを接続するステップと、
    前記ユーザと接続させた前記オペレーターに、前記ユーザと前記チャットボットとの対話内容に応じた情報を提示するステップと
    を実行し、
    前記オペレーターと接続するステップにおいて、前記チャットボットが前記ユーザの意図を認識できない場合、又は認識できても、認識できた意図が適切ではない場合、前記オペレーターと接続し、
    前記提示するステップにおいて、前記ユーザと接続させた前記オペレーターに、前記対話内容に関連しそうな情報を提示する方法。
14. プロセッサと、メモリとを備える情報処理システムであって、前記情報処理システムは、前記プロセッサが、
    ユーザからの質問に対し、チャットボットにより応答するモジュールと、
    オペレーターを呼び出すための条件を満たすと、前記チャットボットと対話していた前記ユーザを、前記オペレーターと接続するモジュールと、
    前記ユーザと接続させた前記オペレーターに、前記ユーザと前記チャットボットとの対話内容に応じた情報を提示するモジュールと、
    を備え、
    前記オペレーターと接続するモジュールは、前記チャットボットが前記ユーザの意図を認識できない場合、又は認識できても、認識できた意図が適切ではない場合、前記オペレーターと接続し、
    前記提示するモジュールは、前記ユーザと接続させた前記オペレーターに、前記対話内容に関連しそうな情報を提示する情報処理システム。
15. プロセッサと、メモリとを備えるコンピュータに実行される方法であって、前記方法は、前記プロセッサが、
    ユーザからの質問に対し、チャットボットにより応答するステップと、
    オペレーターを呼び出すための条件を満たすと、前記チャットボットと対話していた前記ユーザと、前記オペレーターとを接続するステップと、
    前記ユーザと接続させた前記オペレーターに、前記ユーザと前記チャットボットとの対話内容に応じた情報を提示するステップと
    を実行し、
    前記オペレーターと接続するステップにおいて、前記チャットボットが前記ユーザの意図を認識できない場合、又は認識できても、認識できた意図が適切ではない場合、前記オペレーターと接続し、
    前記提示するステップにおいて、前記ユーザと接続させた前記オペレーターに、前記対話内容に関連しそうな情報を提示する方法。
16. プロセッサと、メモリとを備える情報処理システムであって、前記情報処理システムは、前記プロセッサが、
    ユーザからの質問に対し、チャットボットにより応答するモジュールと、
    オペレーターを呼び出すための条件を満たすと、前記チャットボットと対話していた前記ユーザを、前記オペレーターと接続するモジュールと、
    前記ユーザと接続させた前記オペレーターに、前記ユーザと前記チャットボットとの対話内容に応じた情報を提示するモジュールと
    を備え、
    前記オペレーターと接続するモジュールは、前記チャットボットが前記ユーザの意図を認識できない場合、又は認識できても、認識できた意図が適切ではない場合、前記オペレーターと接続し、
    前記提示するモジュールは、前記ユーザと接続させた前記オペレーターに、前記対話内容に関連しそうな情報を提示する情報処理システム。

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