JP7179215B1 - コールセンタ装置、プログラム、コールセンタシステム、及び処理方法 - Google Patents

Abstract

【課題】サービス低下を招くことなく、コールセンタのオペレータの業務効率を向上させる技術を提供すること。【解決手段】コールセンタ装置は、顧客端末からテレメトリデータを取得する取得データ取得装置及びオペレータ端末に通信ネットワークを介して接続可能に設けられ、顧客情報を顧客端末の識別情報と共に格納する顧客情報データベースと、オペレータ端末から受信した顧客情報に基づいてデータベースを検索することにより顧客端末の識別情報を抽出する顧客情報管理部と、該識別情報に基づいて顧客端末に関するテレメトリデータをデータ取得装置から取得するテレメトリデータ取得部と、該テレメトリデータに基づいて顧客の問合せ内容を予測する予測部とを備え、テレメトリデータ取得部により取得されたテレメトリデータに基づく情報及び予測部により予測された問合せ内容をオペレータ端末に送信して表示させる。【選択図】図１

Description

本発明は、コールセンタ装置、プログラム、コールセンタシステム、及び処理方法に関する。

スマートフォンや携帯電話等の端末装置に関する問合せを受け付けるコールセンタにおいては、オペレータが、顧客からトラブル等の問合せ内容や端末の状態をヒアリングし、トラブルの原因を推定して端末への操作を顧客に指示することにより解決に導いていく。

モバイルデバイスのサポートに関連する技術として、例えば特許文献１が挙げられる。

特許第６３９６８８７号公報

コールセンタのオペレータが、顧客との電話口での会話やチャットから、顧客の問合せ内容や端末の状態を正確に把握し、的確な対応策を提示することは容易ではない。オペレータが顧客への質問や端末への操作の指示を何度か繰り返すことにより、試行錯誤でトラブルの解決に至ることも多い。しかしながら、このような試行錯誤を繰り返していると、応対時間が長くなり、オペレータ及び顧客の双方が疲弊してサービス低下を招いてしまうおそれがある。また、顧客が端末を操作している間の待ち時間のため、オペレータの業務効率が低下するおそれもある。

本発明は、以上説明した事情に鑑みてなされたものであり、サービス低下を招くことなく、コールセンタのオペレータの業務効率を向上させることができるコールセンタ装置、プログラム、コールセンタシステム、及び処理方法を提供することを目的の一つとする。

本発明の一態様であるコールセンタ装置は、顧客が使用する端末装置である顧客端末からテレメトリデータを取得し、該顧客端末の識別情報と関連付けて記憶するデータ取得装置と、顧客からの問合せに応じるオペレータが使用する端末装置であるオペレータ端末と、に通信ネットワークを介して接続可能に設けられ、前記データ取得装置及び前記オペレータ端末との間で、前記通信ネットワークを介してデータの送受信を行う通信インタフェースと、顧客に関する情報を顧客端末の識別情報と共に格納する顧客情報データベースと、前記オペレータ端末から顧客に関する情報を受信し、該顧客に関する情報に基づいて前記顧客情報データベースを検索することにより、当該顧客の顧客端末の識別情報を抽出する顧客情報管理部と、当該顧客端末の識別情報に基づいて、当該顧客端末に関するテレメトリデータを前記データ取得装置から取得するテレメトリデータ取得部と、前記テレメトリデータ取得部により取得されたテレメトリデータに基づいて、当該顧客の問合せ内容を予測する予測部と、を備え、前記テレメトリデータ取得部により取得されたテレメトリデータに基づく情報、及び、前記予測部により予測された問合せ内容を前記オペレータ端末に送信して表示させるものである。

本発明によれば、サービス低下を招くことなく、コールセンタのオペレータの業務効率を向上させることができる。

本発明の実施形態に係るコールセンタシステムの構成例を示す図である。 データ取得装置及びコールセンタ装置のハードウェア構成を示す図である。 オペレータ端末のハードウェア構成例を示す図である。 データ取得装置の機能ブロック構成例を示す図である。 コールセンタ装置の機能ブロック構成例を示す図である。 コールセンタ装置の記憶部に記憶されるデータを例示する図である。 予測モデルにおける学習の例を説明するための模式図である。 オペレータ端末の機能ブロック構成例を示す図である。 オペレータ端末に表示される顧客管理画面の例を示す図である。 コールセンタシステムにおける処理を示すシーケンス図である。

以下、本発明の実施形態について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、同一の要素には同一の符号を付し、重複する説明を省略する。以下においては、コールセンタシステムを、スマートフォンの不具合や操作等に関する問合せを受け付けるコールセンタに適用する例を説明するが、本実施形態はこれに限定されるものではない。本実施形態に係るコールセンタシステムは、スマートフォンや携帯電話等の携帯端末の他、例えば、通信ネットワークに接続されて使用されるスピーカや掃除機など所謂ＩｏＴ家電又はスマート家電に関するサポートを提供するコールセンタ全般に適用することができる。

＜システム構成＞
図１は、本発明の実施形態に係るコールセンタシステムの構成例を示す図である。本実施形態に係るコールセンタシステム１は、顧客が使用する端末装置である顧客端末１０に関する問合せを受け付け、顧客へのサポートを提供するためのシステムである。顧客端末１０は通信ネットワークＮを介してデータ取得装置２０に接続されている。本実施形態に係るコールセンタシステム１は、通信ネットワークＮを介してデータ取得装置２０と接続可能に設けられたコールセンタ装置３０と、該コールセンタ装置３０と接続可能に設けられたオペレータ端末４０とを含む。

通信ネットワークＮは、データ取得装置２０とコールセンタ装置３０との間、及び、コールセンタ装置３０とオペレータ端末４０との間で相互に情報を送受信可能な通信網であり、インターネット、ＬＡＮ、専用線、電話回線、企業内ネットワーク、移動体通信網、ブルートゥース、Ｗｉ－Ｆｉ（Wireless Fidelity）、その他の通信回線、それらの組み合わせ等のいずれであってもよく、有線であるか無線であるかを問わない。

顧客端末１０は、通信ネットワークＮに接続されて使用される通信機能付きの機器である。具体的には、顧客端末１０は、スマートフォン、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）、ノートＰＣ等の情報処理装置や、携帯電話等の通信機器を含んでもよい。或いは、顧客端末１０は、通信ネットワークＮに接続して使用されるスピーカ、掃除機、調理機器等の所謂ＩｏＴ家電又はスマート家電を含んでもよい。

データ取得装置２０は、顧客端末１０からテレメトリデータを取得し、当該顧客端末１０の識別情報と関連付けて記憶するサーバ装置である。テレメトリデータとは、顧客端末１０の状態監視のために収集されるデータのことであり、具体的には、電源に関する情報(チャージ、ディスチャージなど）、通信状態に関する情報（電波状態シグナル：圏内、圏外、強弱など）、メモリの使用状況、各種設定値の設定若しくは変更イベント、顧客端末１０にインストールされたアプリケーションの起動イベント及び／又は終了イベント、アプリケーションの操作内容及び／又は操作履歴、アプリケーションのインストール日時、ウェブサイトへのアクセス情報、各種イベントの発生時刻及び／又は終了時刻、位置情報(ＧＰＳ)、顧客端末１０に設けられたセンサ（例えば加速度センサ）による検出データ等のデータが挙げられる。

ここで、顧客端末１０においては、テレメトリデータの収集の可否、及び、収集可能なテレメトリデータの設定が可能であり、データ取得装置２０は、顧客端末１０において収集可能と設定されたテレメトリデータのみを取得する。データ取得装置２０は、顧客端末１０からテレメトリデータを連続的に取得してもよいし、所定の周期でスナップショット的に取得してもよい。また、データ取得装置２０は、所定期間内（例えば、直近の１日間内）に取得されたテレメトリデータのみを保存し、新たなテレメトリデータを受信した際に古いテレメトリデータを順次削除することとしてもよい。

コールセンタ装置３０は、コールセンタシステム１において使用される装置である。コールセンタ装置３０は、オペレータ端末４０から受信した各種情報や要求に基づいて、データ取得装置２０からテレメトリデータを取得し、該テレメトリデータに基づいて、顧客端末１０の使用者（顧客）からの問合せ内容を予測するといった処理を実行する。

これらのデータ取得装置２０及びコールセンタ装置３０は、１又は複数の情報処理装置から構成されていてもよいし、ハイパーバイザー（hypervisor）上で動作する仮想的なサーバを用いて構成されていてもよいし、クラウドサーバを用いて構成されていてもよい。

オペレータ端末４０は、コールセンタ等において顧客からの問合せに応じるオペレータが使用する端末装置である。なお、オペレータ端末４０は、コールセンタシステム１に複数設けられていてもよい。

＜ハードウェア構成＞
図２は、データ取得装置２０及びコールセンタ装置３０のハードウェア構成例を示す図である。データ取得装置２０及びコールセンタ装置３０は、例えば、演算処理能力の高いコンピュータによって構成される。データ取得装置２０及びコールセンタ装置３０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphical processing unit）等のプロセッサ２１，３１、メモリ、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）及び／又はＳＳＤ（Solid State Drive）等の記憶装置２２，３２、有線又は無線通信を行う通信インタフェース（ＩＦ）２３，３３、入力操作を受け付ける入力デバイス２４，３４、及び情報の表示を行う表示デバイス２５，３５を有する。入力デバイス２４，３４は、例えば、キーボード、タッチパネル、マウス等である。表示デバイス２５，３５は、例えば、液晶ディスプレイ又は有機ＥＬディスプレイ等である。

図３は、オペレータ端末４０のハードウェア構成例を示す図である。オペレータ端末４０は、例えば、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）、ノートＰＣ、タブレット端末等のコンピュータによって構成される。オペレータ端末４０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphical processing unit）等のプロセッサ４１、メモリ、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）及び／又はＳＳＤ（Solid State Drive）等の記憶装置４２、有線又は無線通信を行う通信インタフェース（ＩＦ）４３、入力操作を受け付ける入力デバイス４４、及び情報の表示を行う表示デバイス４５を有する。入力デバイス４４は、キーボード、タッチパネル、マウス等である。表示デバイス４５は、液晶ディスプレイ又は有機ＥＬディスプレイ等である。また、オペレータ端末４０は、音声入力を受け付けるマイク４６、音声を出力するスピーカ４７、撮像を行うカメラ４８をさらに有してもよい。

＜機能ブロック構成＞
図４は、データ取得装置２０の機能ブロック構成例を示す図である。データ取得装置２０は、テレメトリデータ２０１を記憶する記憶部２００と、通信部２１１と、テレメトリデータ管理部２１２と、テレメトリデータ抽出部２１３とを有する。

このうち、記憶部２００は、データ取得装置２０が備える記憶装置２２を用いて実現することができる。通信部２１１は、データ取得装置２０が備える通信インタフェース２３を用いて実現することができる。また、テレメトリデータ管理部２１２及びテレメトリデータ抽出部２１３は、データ取得装置２０のプロセッサ２１が、記憶装置に記憶されたプログラムを実行することにより実現することができる。なお、プログラムは、記憶媒体に記憶させることができる。当該プログラムを記憶した記憶媒体は、コンピュータ読み取り可能な非一時的な記憶媒体（Non-transitory computer readable medium）であってもよい。非一時的な記憶媒体は特に限定されないが、例えば、ＵＳＢメモリ又はＣＤ－ＲＯＭ等の記憶媒体であってもよい。

テレメトリデータ管理部２１２は、顧客端末１０からテレメトリデータを受信するタイミング及び期間を管理すると共に、受信したテレメトリデータを顧客端末１０の識別情報（以下、端末ＩＤ）と関連付けて記憶部２００に記憶させる。端末ＩＤとしては、例えばＩＭＥＩ（International Mobile Equipment Identifier）又はＩＰアドレス等を用いることができる。また、テレメトリデータ管理部２１２は、記憶部２００におけるテレメトリデータの保存期間を管理する。

テレメトリデータ抽出部２１３は、コールセンタ装置３０からの要求に応じて、特定の顧客端末１０に関するテレメトリデータを抽出し、通信部２１１からコールセンタ装置３０に送信させる。

図５は、コールセンタ装置３０の機能ブロック構成例を示す図である。コールセンタ装置３０は、記憶部３００と、通信部３１１と、顧客情報管理部３１２と、テレメトリデータ取得部３１３と、予測部３１４とを有する。また、コールセンタ装置３０は、問合せ履歴管理部３１５及び予測モデル作成部３１６をさらに有してもよい。

記憶部３００は、コールセンタ装置３０が備える記憶装置３２を用いて実現することができる。通信部３１１は、コールセンタ装置３０が備える通信インタフェース３３を用いて実現することができる。また、顧客情報管理部３１２と、テレメトリデータ取得部３１３と、予測部３１４と、問合せ履歴管理部３１５と、予測モデル作成部３１６とは、コールセンタ装置３０のプロセッサ３１が、記憶装置３２に記憶されたプログラムを実行することにより実現することができる。なお、コールセンタ装置３０においても、プログラムは、記憶媒体に記憶させることができる。

記憶部３００は、顧客情報データベース（ＤＢ）３０１と、問合せ履歴データベース（ＤＢ）３０２と、テレメトリデータ３０３と、予測モデル３０４とを記憶する。図６は、記憶部３００に記憶されるデータを例示する図である。

顧客情報データベース３０１は、顧客端末１０を使用する顧客に関する情報（以下、顧客情報）を、顧客端末１０の端末ＩＤと共に格納する。顧客情報は、顧客（契約者）の識別情報（以下、顧客ＩＤ）及び氏名、電話番号や生年月日等の本人確認情報、使用中の顧客端末１０の機種名及び使用期間等の情報を含む。なお、顧客情報データベース３０１に記憶される情報の全部又は一部は、コールセンタ装置３０と通信可能な他の情報処理装置に記憶されていてもよい。コールセンタ装置３０は、必要に応じて、当該他の情報処理装置にアクセスすることで、顧客に関する情報を取得するようにしてもよい。

問合せ履歴データベース３０２は、顧客からの問合せに関する履歴情報（以下、問合せ履歴情報）を格納する。問合せ履歴情報は、問合せをしている顧客の顧客ＩＤ及び端末ＩＤ、問合せの日時、問合せ内容、問合せに対する応対内容、応対したオペレータのＩＤ等の情報を含む。

問合せの内容は特に限定されず、顧客端末１０の物理的障害又は通信障害に関すること、顧客端末１０に対する操作又は設定に関すること、顧客端末１０にインストールされた特定のアプリケーションの操作又は設定に関することなど、幅広い内容が含まれる。問合せ内容の具体例として、電話の受け方・かけ方、留守電の設定、キャリアメールの開き方、受信メールの迷惑フォルダへの仕分け方、メール削除方法、連絡先の追加・編集・削除の方法、メッセージの送受信方法、受信拒否設定、写真の添付、宛先追加、写真や動画の保存方法、Ｗｉ－Ｆｉの設定、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）の設定等の他、トークアプリにおける友達追加方法やトークの保存方法など、特定のアプリケーションの使用方法や設定方法等が挙げられる。

テレメトリデータ３０３は、コールセンタ装置３０がデータ取得装置２０から取得した特定の顧客端末１０に関する所定期間分のテレメトリデータである。テレメトリデータは、端末ＩＤと関連付けて記憶される。

予測モデル３０４は、顧客端末１０を使用する顧客の問合せ内容を予測するために構築された数理モデルである。予測モデル３０４は、顧客端末１０のテレメトリデータから抽出又は算出された特徴量が入力されると、問合せ内容を予測して出力する。予測する問合せ内容としては、上述したような問合せ内容を一定の粒度のカテゴリごとにまとめたものであってもよいし、オペレータによる実際の応対でヒアリングされた細かい内容であってもよい。

このような予測モデル３０４は、実際の問合せ内容（問合せ履歴情報）と、当該問合せのあった時刻以前の所定期間に取得されたテレメトリデータとを照合し、テレメトリデータにより示される顧客端末１０の状態と問合せ内容のパターンを学習することにより構築できる。

数理モデルとしては、テレメトリデータにおいて抽出された各種イベントと問合せ内容との時系列相関を見る方法が挙げられる。或いは、決定木ベースの勾配ブースティング（Gradient Boosting）、Factorization-Machine、深層学習など、一般的に用いられる機械学習を利用して予測モデル３０４を構築してもよい。

顧客情報管理部３１２は、オペレータ端末４０から受信した顧客情報に基づき、顧客情報データベース３０１への顧客情報の新規登録や更新等の管理を行う。また、顧客情報管理部３１２は、オペレータ端末４０から受信した顧客情報に基づいて顧客情報データベース３０１を検索することにより、問合せしている顧客が使用している顧客端末１０の端末ＩＤを抽出する。

テレメトリデータ取得部３１３は、顧客情報管理部３１２により抽出された端末ＩＤに基づいて、当該顧客端末１０に関するテレメトリデータをデータ取得装置２０から取得する。テレメトリデータを取得する範囲は、直近の３０分間分、１時間分、数時間分、前日分など、適宜設定することができる。

予測部３１４は、テレメトリデータ取得部３１３により取得されたテレメトリデータに基づいて、顧客の問合せ内容を予測する。詳細には、予測部３１４は、テレメトリデータから所定の特徴量を抽出又は算出し、これらの特徴量を予測モデル３０４に入力することにより、問合せ内容の予測結果を得る。

予測モデル３０４に入力される特徴量としては、テレメトリデータにおける各種イベントの発生頻度や発生状態（通信状態やメモリの状態など）、或いは、イベント列からＴＦ－ＩＤＦ等の自然言語処理において用いられる手法により計算された量などを利用することができる。また、顧客端末１０にインストールされた複数のアプリケーション間の遷移パターンを表す量を特徴量として用いてもよい。この場合、予測モデル３０４は、特徴的な遷移パターンに関わる特定のアプリケーションに関する内容を、問合せ内容として予測することができる。

予測部３１４は、問合せ内容の予測と共に、予測した問合せ内容の確度を算出してもよい。また、予測部３１４は、複数の問合せ内容を予測してもよい。この場合、コールセンタ装置３０は、複数の問合せ内容及び各問合せ内容の確度をオペレータ端末４０に送信し、確度の高い順に複数の問合せ内容を表示させてもよい。

問合せ履歴管理部３１５は、問合せ履歴データベース３０２への情報の記録や更新等の管理を行う。詳細には、問合せ履歴管理部３１５は、顧客からの問合せ内容及びオペレータの応対等が記録された報告書をオペレータ端末４０から受信し、報告書に記録された問合せ内容等の情報を顧客ＩＤ及び端末ＩＤと共に問合せ履歴データベース３０２に格納する。これにより、顧客からの問合せ内容が、端末ＩＤを介して、テレメトリデータ取得部３１３により取得されたテレメトリデータと関連付けられる。

予測モデル作成部３１６は、問合せ履歴データベース３０２に格納された問合せ履歴情報及びテレメトリデータを用いて予測モデル３０４を構築又は再構築する。詳細には、予測モデル作成部３１６は、問合せ履歴データベース３０２とテレメトリデータ３０３とを照合し、問合せ内容に対応するテレメトリデータ、即ち、当該問合せのあった時刻以前の所定期間に取得されたテレメトリデータを抽出する。そして、問合せ内容に対応する顧客端末１０の状態や各種イベントのパターンを予測モデル３０４に学習させる。

図７は、予測モデル３０４における学習の例を説明するための模式図であり、４人の顧客（Ａさん～Ｄさん）が各自の顧客端末１０において利用しているアプリケーションの遷移履歴を示している。この例においては、Ａさん～Ｄさんが、トークアプリ（アプリ名「Ｌトーク」）における友達追加の操作を問い合わせてきたものとする。図７に示すように、Ａさん～Ｄさんのテレメトリデータにおいては、「Ｌトーク」のチャットから「Ｌトーク」のアカウントに移行し、その後、再び「Ｌトーク」のチャットに戻るという共通の遷移パターンが見られる。そのため、テレメトリデータにおいて同様の遷移パターンが見られる場合に、顧客は「Ｌトーク」における友達追加の操作に関して困っていると推定することができる。

図７に示す例のように、同一のアプリケーション内における遷移パターン（操作の遷移パターン）を学習することに限定されず、複数のアプリケーション間における操作の遷移パターンを学習することにより、特定のアプリケーションに関する問合せ内容を予測可能なモデルを構築するようにしてもよい。また、アプリケーションにはＯＳ（Operating System）が含まれいてもよく、操作の遷移パターンにはＯＳ上の操作が含まれていてもよい。例えば、電話アプリケーションＡで操作１を行い、ＯＳのホーム画面に戻る操作２を行い、ＷｅｂアプリケーションＢで操作３を行い、ＯＳのホーム画面に戻る操作４を行い、電話アプリケーションＡに戻って操作５を行うという遷移パターンが見られる場合、顧客は電話のかけ方に関する操作について困っていると推測するようにしてもよい。更に、複数のアプリケーション間における遷移パターンに対し、さらに、各種設定値の変更、バッテリの状況、スクリーンのオン／オフの設定、Ｗｉ－Ｆｉのオン／オフの設定といったイベントを組み合わせて学習することとしてもよい。

或いは、予測モデル作成部３１６は、問合せ内容と該問合せ内容に対応するテレメトリデータとを教師データとして機械学習のアルゴリズムに学習させることにより、問合せ内容の予測モデルを構築してもよい。

図８は、オペレータ端末４０の機能ブロック構成例を示す図である。オペレータ端末４０は、記憶部４００と、通信部４１１と、表示制御部４１２と、入力受付部４１３と、報告書作成部４１４とを有する。

記憶部４００は、オペレータ端末４０が備える記憶装置４２を用いて実現することができる。通信部４１１は、オペレータ端末４０が備える通信インタフェース４３を用いて実現することができる。また、表示制御部４１２と、入力受付部４１３と、報告書作成部４１４とは、オペレータ端末４０のプロセッサ４１が、記憶装置４２に記憶されたプログラムを実行することにより実現することができる。

表示制御部４１２は、表示デバイス４５における画面の表示を制御する。詳細には、表示制御部４１２は、問合せをしている顧客に関する情報をオペレータに入力させたり、予測された問合せ内容をオペレータに提示したりするための顧客管理画面を表示デバイス４５に表示させる。顧客管理画面は、記憶装置４２に記憶されたプログラムに基づき、オペレータ端末４０側で構成されるものであってもよいし、コールセンタ装置３０から送信されるデータに基づき、ＷＥＢブラウザを利用して表示されるものであってもよい。

入力受付部４１３は、入力デバイス４４に対する操作に応じた信号の入力を受け付け、該信号に応じて顧客管理画面に対する操作や該画面への情報の表示を実行する。

報告書作成部４１４は、顧客管理画面に入力された情報に基づいて、顧客の問合せに関する報告書を自動で作成する。

図９は、オペレータ端末４０に表示される顧客管理画面の例を示す図である。図９に示すように、顧客管理画面Ｍ１には、契約者情報表示欄ｍ１１と、テレメトリ情報表示欄ｍ１２と、問合せ予測表示欄ｍ１３と、問合せ内容入力欄ｍ１４とが設けられている。

契約者情報表示欄ｍ１１は、問合せをしている顧客（契約者）に関する情報（例えば氏名）が表示される領域である。

テレメトリ情報表示欄ｍ１２は、顧客端末１０の状態を表す情報であるテレメトリ情報が表示される領域である。テレメトリ情報は、コールセンタ装置３０がデータ取得装置２０から取得したテレメトリデータに基づいて生成される。テレメトリ情報表示欄ｍ１２に表示されるテレメトリ情報として、例えば、顧客端末１０の機種及び特有の症状、ＯＳのバージョン、顧客端末１０の利用期間、インストールされているアプリケーションの起動回数、新規にインストールしたアプリケーション及びその時期等が挙げられる。

問合せ予測表示欄ｍ１３は、コールセンタ装置３０において予測された問合せ内容が表示される領域である。図９においては、問合せ予測表示欄ｍ１３に３つのアイコンｍ１５～ｍ１７が表示されている。各アイコンｍ１５～ｍ１７には、予測された問合せ内容のカテゴリ及び予測の確度がテキスト表示されると共に、予測の確度が図示されている。また、これらのアイコンｍ１５～ｍ１７は、確度が高い順に配置されている。予測された問合せ内容の具体例として、図９には、メールアプリ（アプリ名「Ｂメール」）における迷惑メールの設定（確度７４％）、Ｗｉ－Ｆｉの接続／切断（確度４５％）、及び、同メールアプリにおけるフォルダの振り分け（確度３８％）が表示されている。

なお、問合せ予測表示欄ｍ１３において同時に表示される問合せ内容は１つ以上であればよい。また、問合せ予測表示欄ｍ１３に対する操作により、予測の確度がより下位の問合せ内容が新たに表示されるようにしてもよい。或いは、各アイコンｍ１５～ｍ１７に対する操作（例えばクリック又はタップ操作）に応じて、より詳細な問合せ内容の予測が当該アイコンｍ１５～ｍ１７に表示されるように構成してもよい。

顧客管理画面Ｍ１には、問合せ内容が表示されたアイコンｍ１５～ｍ１７のいずれかにカーソルｍ１９を合わせることによりポップアップ表示される確認事項表示欄ｍ１８を設けてもよい。図９に例示する確認事項表示欄ｍ１８は、カーソルｍ１９をアイコンｍ１５に合わせたことにより表示されたものであり、メールアプリ（アプリ名「Ｂメール」）の関連事項として顧客に確認すべき事項が記載されている。オペレータは、確認事項表示欄ｍ１８に表示された事項を電話口やチャットで顧客に確認することにより、顧客の問合せ内容をより正確に把握することができる。

問合せ内容入力欄ｍ１４は、顧客からの実際の問合せ内容をオペレータが入力するための領域である。図９においては、問合せ内容入力欄ｍ１４に、問合せ内容の項目を入力するための１つ以上（図９においては３つ）の項目入力欄ｍ２０～ｍ２２が設けられている。各項目入力欄ｍ２０～ｍ２２は、展開ボタンｍ２３に対する操作（例えばクリック又はタップ操作）に応じて、予測された複数の問合せ内容が選択肢として表示されるように構成されている。各項目入力欄ｍ２０～ｍ２２においては、表示された問合せ内容のいずれかを選択する操作（例えば、カーソルを合わせる操作）に応じて、選択された問合せ内容が自動入力される。なお、項目入力欄ｍ２０～ｍ２２のいずれかにおいて１つの問合せ内容が選択されると、別の項目入力欄ｍ２０～ｍ２２には別の選択肢が表示されるようにしてもよい。また、各項目入力欄ｍ２０～ｍ２２に問合せ内容が自動入力された後、オペレータが手動で問合せ内容を修正することも可能である。また、顧客管理画面Ｍ１に、手動によるテキスト入力が可能な詳細入力欄ｍ２４を設けてもよい。

報告書作成部４１４は、顧客管理画面Ｍ１に設けられた登録ボタンｍ２５に対する操作（例えばクリック又はタップ操作）に応じて、問合せ内容入力欄ｍ１４及び詳細入力欄ｍ２４に入力された内容が転記された報告書を自動作成し、コールセンタ装置３０に送信する。

＜システムの動作＞
図１０は、コールセンタシステム１における処理を示すシーケンス図である。
顧客端末１０は、データ取得装置２０にテレメトリデータを随時又は所定の周期で送信する（ステップＳ１０１）。データ取得装置２０は、受信したテレメトリデータを、送信元の顧客端末１０の端末ＩＤと関連付けて記憶する（ステップＳ１０２）。

オペレータは、顧客から電話等による問合せを受けると、顧客から氏名、電話番号、生年月日等の本人確認情報を聞き取り、オペレータ端末４０に入力する。オペレータ端末４０は、本人確認情報の入力を受け付けると（ステップＳ１１１）、本人確認情報をコールセンタ装置３０に送信する（ステップＳ１１２）。

コールセンタ装置３０は、受信した本人確認情報に基づいて顧客情報データベース３０１を検索する（ステップＳ１１３）。続いて、コールセンタ装置３０は、当該顧客の顧客情報を抽出すると共に、この顧客情報に関連付けられた問合せ履歴情報を抽出し（ステップＳ１１４）、顧客情報及び問合せ履歴情報をオペレータ端末４０に送信する（ステップＳ１１５）。オペレータ端末４０は、受信した顧客情報及び問合せ履歴情報に基づいて顧客管理画面Ｍ１（図９参照）を表示する（ステップＳ１１６）。

また、コールセンタ装置３０は、データ取得装置２０に対し、顧客情報に含まれる端末ＩＤを送信し、所定期間に顧客端末１０から取得されたテレメトリデータを要求する（ステップＳ１１７）。データ取得装置２０は、受信した端末ＩＤに基づいて該当するテレメトリデータを抽出し（ステップＳ１１８）、抽出したテレメトリデータをコールセンタ装置３０に送信する（ステップＳ１１９）。コールセンタ装置３０は、受信したテレメトリデータを記憶部３００に記憶させる（ステップＳ１２０）。

続いて、コールセンタ装置３０は、受信したテレメトリデータに基づいて問合せ内容を予測する（ステップＳ１２１）。即ち、コールセンタ装置３０は、テレメトリデータから所定の特徴量を抽出又は算出し、該特徴量を予測モデル３０４に入力することにより、問合せ内容の出力を得る。

コールセンタ装置３０は、受信したテレメトリデータに基づいてテレメトリ情報を生成し、テレメトリ情報及び予測した問合せ内容をオペレータ端末４０に送信する（ステップＳ１２２）。オペレータ端末４０は、受信したテレメトリ情報及び予測された問合せ内容を顧客管理画面Ｍ１に表示する（ステップＳ１２３）。

これにより、オペレータは、テレメトリ情報及び予測された問合せ内容を参照しながら、顧客に応対することができる。一例として、オペレータは、顧客からの「アプリケーションをインストールできない」という問合せに対し、表示されたテレメトリ情報からストレージの空き容量が少ないことを確認できれば、通信環境やＯＳのバージョンの確認に先んじて、ストレージの空き容量を増やすよう顧客に案内することができる。また、別の例として、オペレータは、顧客からの「友人からのメッセージが届かない」という問合せに対し、予測された問合せ内容を参照することで、ショートメッセージサービス（ＳＭＳ）やトークアプリではなく、メールアプリ（アプリ名「Ｂメール」）でのメッセージが届かないという問合せであると推定し、顧客に確認することができる。

オペレータ端末４０は、顧客管理画面Ｍ１に対する操作に応じて、項目入力欄ｍ２０～ｍ２２及び詳細入力欄ｍ２４への問合せ内容の入力を受け付ける（ステップＳ１２４）。

続いて、オペレータ端末４０は、顧客管理画面Ｍ１に設けられた登録ボタンｍ２５に対する操作に応じて報告書を自動作成し（ステップＳ１２５）、報告書をコールセンタ装置３０に送信する（ステップＳ１２６）。

コールセンタ装置３０は、受信した報告書の内容を問合せ履歴情報として記憶する（ステップＳ１２７）。さらに、コールセンタ装置３０は、問合せ履歴情報を対応するテレメトリデータと関連付け（ステップＳ１２８）、予測モデル３０４に学習させる（ステップＳ１２９）。なお、予測モデル３０４の学習は、問合せ履歴情報がある程度蓄積された段階で行ってもよいし、所定の周期で行うこととしてもよい。

＜まとめ＞
以上説明した実施形態によれば、コールセンタ装置３０は、顧客端末１０のテレメトリデータに基づいて顧客の問合せ内容を予測し、予測された問合せ内容をオペレータ端末４０に表示させる。これにより、オペレータは、予測された問合せ内容を参照することで、顧客が困っていることを想定しながら顧客に応対できるようになるため、顧客からの問合せ内容をスムースに把握し、顧客に対して的確な指示やアドバイスをできるようになる。従って、サービス低下を招くことなく、応対時間を削減し、オペレータの業務効率を向上させることが可能となる。

また、コールセンタ装置３０は、テレメトリデータのうち、顧客端末１０の電源状態や通信状態といった物理的状態だけでなく、コマンドや操作履歴、複数のアプリケーション間の遷移パターンといった情報に基づいて問合せ内容を予測するので、顧客端末１０にインストールされた特定のアプリケーションにおける操作や設定、使用方法等に関する問題についても予測可能となる。従って、オペレータは、オペレータの経験やスキルによらず、顧客に対してより的確なサポートサービスを提供することが可能となる。

＜変形例＞
上記実施形態においては、テレメトリ情報及び予測された問合せ内容を顧客管理画面に表示することとしたが、これらの情報をもとに、トラブル予防や機能改善のための提案をまとめた一覧を、オペレータ端末４０にさらに表示してもよい。提案の具体例として、テレメトリ情報から顧客端末の駆動時間が長いことが把握される場合には、定期的な再起動を勧める、バッテリ消費に関する問合せ内容が予測された場合には、画面の輝度を自動に設定しておくことを勧めるといった内容が挙げられる。オペレータは、このような一覧を参照することにより、顧客からの問合せに応対した後で、顧客に追加のアドバイスをすることができる。

以上説明した実施形態は、本発明の理解を容易にするためのものであり、本発明を限定して解釈するためのものではない。実施形態で説明したフローチャート、シーケンス、実施形態が備える各要素並びにその配置、材料、条件、形状及びサイズ等は、例示したものに限定されるわけではなく適宜変更することができる。

１…コールセンタシステム、１０…顧客端末、２０…データ取得装置、２１・３１・４１…プロセッサ、２２・３２・４２…記憶装置、２３・３３・４３…通信インタフェース（ＩＦ）、２４・３４・４４…入力デバイス、２５・３５・４５…表示デバイス、３０…コールセンタ装置、４０…オペレータ端末、４６…マイク、４７…スピーカ、４８…カメラ、２００・３００・４００…記憶部、２０１・３０３…テレメトリデータ、２１１・３１１・４１１…通信部、２１２…テレメトリデータ管理部、２１３…テレメトリデータ抽出部、３０１…顧客情報データベース（ＤＢ）、３０２…問合せ履歴データベース（ＤＢ）、３０４…予測モデル、３１２…顧客情報管理部、３１３…テレメトリデータ取得部、３１４…予測部、３１５…履歴管理部、３１６…予測モデル作成部、４１２…表示制御部、４１３…入力受付部、４１４…報告書作成部

Claims (12)

1. 顧客が使用する端末装置である顧客端末からテレメトリデータを取得し、該顧客端末の識別情報と関連付けて記憶するデータ取得装置と、顧客からの問合せに応じるオペレータが使用する端末装置であるオペレータ端末と、に通信ネットワークを介して接続可能に設けられ、
   前記データ取得装置及び前記オペレータ端末との間で、前記通信ネットワークを介してデータの送受信を行う通信インタフェースと、
   顧客に関する情報を顧客端末の識別情報と共に格納する顧客情報データベースと、
   前記オペレータ端末から顧客に関する情報を受信し、該顧客に関する情報に基づいて前記顧客情報データベースを検索することにより、当該顧客の顧客端末の識別情報を抽出する顧客情報管理部と、
   当該顧客端末の識別情報に基づいて、当該顧客端末に関するテレメトリデータを前記データ取得装置から取得するテレメトリデータ取得部と、
   前記テレメトリデータ取得部により取得されたテレメトリデータに基づいて、当該顧客の問合せ内容を予測する予測部と、
   を備え、
   前記予測部は、当該顧客端末にインストールされた複数のアプリケーション間における遷移パターンに基づいて、特定のアプリケーションに関する内容を問合せ内容として予測し、
   前記テレメトリデータ取得部により取得されたテレメトリデータに基づく情報、及び、前記予測部により予測された問合せ内容を前記オペレータ端末に送信して表示させる、コールセンタ装置。
2. 前記テレメトリデータ取得部は、前記データ取得装置において所定期間内に取得されたテレメトリデータを取得する、請求項１に記載のコールセンタ装置。
3. 前記予測部は、顧客の問合せ内容をカテゴリ別に予測する、請求項１に記載のコールセンタ装置。
4. 問合せ内容のカテゴリは、端末装置の物理的障害と、端末装置の通信障害と、端末装置に対する操作又は設定と、端末装置にインストールされた特定のアプリケーションの操作又は設定と、のうちの少なくともいずれかを含む、請求項３に記載のコールセンタ装置。
5. 前記予測部は、複数の問合せ内容を予測すると共に、予測した各問合せ内容の確度を算出し、前記複数の問合せ内容及び確度を前記オペレータ端末に送信し、確度の高い順に前記複数の問合せ内容を表示させる、請求項１に記載のコールセンタ装置。
6. 前記予測部は、前記テレメトリデータ取得部により取得されたテレメトリデータから所定の特徴量を抽出又は算出し、該特徴量を、過去の問合せ内容及び該過去の問合せ内容に対応するテレメトリデータにより学習した予測モデルに入力することにより、問合せ内容を予測する、請求項１に記載のコールセンタ装置。
7. 記憶部と、
   顧客からの問合せ内容を前記オペレータ端末から受信し、該問合せ内容を、前記テレメトリデータ取得部により取得されたテレメトリデータと関連付けて前記記憶部に記憶させる問合せ履歴管理部と、
   前記記憶部に記憶された問合せ内容と、該問合せ内容と関連付けられたテレメトリデータとに基づいて前記予測モデルを構築する予測モデル作成部と、
   をさらに備える、請求項６に記載のコールセンタ装置。
8. 顧客が使用する端末装置である顧客端末からテレメトリデータを取得し、該顧客端末の識別情報と関連付けて記憶するデータ取得装置と、顧客からの問合せに応じるオペレータが使用する端末装置であるオペレータ端末と、に通信ネットワークを介して接続可能に設けられたコンピュータに実行させるプログラムであって、
   前記コンピュータは、
   前記データ取得装置及び前記オペレータ端末との間で、前記通信ネットワークを介してデータの送受信を行う通信インタフェースと、
   顧客に関する情報を顧客端末の識別情報と共に格納する顧客情報データベースと、
   を備え、
   前記オペレータ端末から顧客に関する情報を受信し、該顧客に関する情報に基づいて前記顧客情報データベースを検索することにより、当該顧客の顧客端末の識別情報を抽出する抽出ステップと、
   当該顧客端末の識別情報に基づいて、当該顧客端末に関するテレメトリデータを前記データ取得装置から取得する取得ステップと、
   前記取得ステップにおいて取得されたテレメトリデータに基づいて、当該顧客の問合せ内容を予測する予測ステップと、
   当該顧客端末にインストールされた複数のアプリケーション間における遷移パターンに基づいて、特定のアプリケーションに関する内容を問合せ内容として予測するステップと、
   前記取得ステップにおいて取得されたテレメトリデータに基づく情報、及び、前記予測ステップにおいて予測された問合せ内容を前記オペレータ端末に送信して表示させる表示ステップと、
   を実行させるプログラム。
9. 顧客が使用する端末装置である顧客端末に関する問合せを受け付けるコールセンタシステムであって、
   顧客が使用する端末装置である顧客端末からテレメトリデータを取得し、該顧客端末の識別情報と関連付けて記憶するデータ取得装置に、通信ネットワークを介して接続可能に設けられたコールセンタ装置と、
   前記コールセンタ装置に前記通信ネットワークを介して接続可能に設けられ、顧客からの問合せに応じるオペレータが使用する端末装置であるオペレータ端末と、
   を備え、
   前記コールセンタ装置は、
   顧客に関する情報を顧客端末の識別情報と共に格納する顧客情報データベースと、
   前記オペレータ端末から顧客に関する情報を受信し、該顧客に関する情報に基づいて前記顧客情報データベースを検索することにより、当該顧客の顧客端末の識別情報を抽出する顧客情報管理部と、
   当該顧客端末の識別情報に基づいて、当該顧客端末に関するテレメトリデータを前記データ取得装置から取得するテレメトリデータ取得部と、
   前記テレメトリデータ取得部により取得されたテレメトリデータに基づいて、当該顧客の問合せ内容を予測する予測部と、
   を備え、
   前記予測部は、当該顧客端末にインストールされた複数のアプリケーション間における遷移パターンに基づいて、特定のアプリケーションに関する内容を問合せ内容として予測し、
   前記テレメトリデータ取得部により取得されたテレメトリデータに基づく情報、及び、前記予測部により予測された問合せ内容を前記オペレータ端末に送信して表示させる、コールセンタシステム。
10. 前記オペレータ端末は、当該顧客の問合せ内容を入力するための入力欄であって、前記予測部により予測された問合せ内容が選択肢として表示される入力欄を画面に表示する、請求項９に記載のコールセンタシステム。
11. 前記オペレータ端末は、前記入力欄に入力された情報に基づいて、当該顧客の問合せに関する報告書を自動作成し、前記コールセンタ装置に送信する、請求項１０に記載のコールセンタシステム。
12. 顧客が使用する端末装置である顧客端末に関する問合せを受け付けるコールセンタにおいて実行される処理方法であって、
    顧客端末からテレメトリデータを取得し、該顧客端末の識別情報と関連付けて記憶するデータ収集ステップと、
    顧客からの問合せに応じるオペレータが使用する端末装置であるオペレータ端末において、顧客に関する情報を入力する入力ステップと、
    前記入力ステップにおいて入力された顧客に関する情報に基づいて、顧客に関する情報を顧客端末の識別情報と共に格納する顧客情報データベースを検索することにより、当該顧客端末の識別情報を抽出する抽出ステップと、
    当該顧客端末の識別情報に基づいて、前記データ収集ステップにおいて取得されたテレメトリデータの中から、当該顧客端末に関するテレメトリデータを取得する取得ステップと、
    前記取得ステップにおいて取得されたテレメトリデータに基づいて、当該顧客の問合せ内容を予測する予測ステップと、
    当該顧客端末にインストールされた複数のアプリケーション間における遷移パターンに基づいて、特定のアプリケーションに関する内容を問合せ内容として予測するステップと、
    前記取得ステップにおいて取得されたテレメトリデータに基づく情報、及び、前記予測ステップにおいて予測された問合せ内容を表示する表示ステップと、
    を含む処理方法。

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