JP7185093B1 - 情報処理装置、情報処理方法及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】ユーザから依頼を受けるオペレータの負担を軽減すること。【解決手段】ユーザが使用する端末に関するテレメトリデータ及び／又はユーザに関する個人データを含むユーザデータを取得する取得部と、手続き依頼を受けたユーザに対して質問をすることで得られる回答の内容を示す回答データの入力を、オペレータ端末から受け付ける受付部と、ユーザデータ及び回答データに基づいて、ユーザが行う手続き依頼の不正度合いを示すスコアを出力するように生成されたモデルを記憶する記憶部と、取得部により取得されたユーザデータをモデルに適用することで、第１スコアを推定し、取得部により取得されたユーザデータと受付部で受け付けた回答データとをモデルに適用することで、第２スコアを推定する推定部と、ユーザデータと、第１スコアと、第２スコアとをオペレータ端末に出力する出力部と、を有する情報処理装置。【選択図】図５

Description

本発明は、情報処理装置、情報処理方法及びプログラムに関する。

現在、端末の故障に対する様々なサービスが展開されている。一例として、携帯電話端末の所有者が毎月定額を支払うことにより、端末の故障及び破損時などに修理・交換を受けることができるサービスが知られている。なお、機器に問題が発生した場合に、スムーズに修理受付を可能にする技術として、例えば、特許文献１が知られている。

特開２００５－１３５２９９号公報

上記のサービスを提供する事業者のオペレータは、ユーザから修理・交換の依頼を受けた場合、当該依頼が不正を目的するものではなく正当な依頼であることを確認する必要がある。しかしながら、このような確認を行うことは、オペレータにとって負担になるおそれがある。

そこで、本発明は、ユーザから依頼を受けるオペレータの負担を軽減することが可能な技術を提供することを目的とする。

本発明の一態様に係る情報処理装置は、ユーザが使用する端末に関するテレメトリデータ及び／又はユーザに関する個人データを含むユーザデータを取得する取得部と、手続き依頼を受けたユーザに対して質問をすることで得られる回答の内容を示す回答データの入力を、オペレータ端末から受け付ける受付部と、ユーザデータ及び回答データに基づいて、ユーザが行う手続き依頼の不正度合いを示すスコアを出力するように生成されたモデルを記憶する記憶部と、取得部により取得されたユーザデータをモデルに適用することで、第１スコアを推定し、取得部により取得されたユーザデータと受付部で受け付けた回答データとをモデルに適用することで、第２スコアを推定する推定部と、ユーザデータと、第１スコアと、第２スコアとをオペレータ端末に出力する出力部と、を有する。

本発明によれば、ユーザから依頼を受けるオペレータの負担を軽減することが可能な技術を提供することができる。

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例を示す図である。 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。 オペレータ端末の機能ブロック構成例を示す図である。 コールセンタ装置が行う処理手順の一例を示すフローチャートである。 オペレータ端末に表示されるオペレータ画面の一例を示す図である。 スコアの更新例を示す図である。

添付図面を参照して、本発明の実施形態について説明する。なお、各図において、同一の符号を付したものは、同一又は同様の構成を有する。以下においては、コールセンタシステムを、モバイル機器等の修理・交換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、モバイル機器等の他、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など、顧客（ユーザとも言う）が利用する各種の機器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（以下、顧客端末１０と言う。）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（登録商標）、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、タブレット端末、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など、修理・交換サービスの対象となるあらゆる機器を含んでもよい。

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の状態を示す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、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、ＧＰＳ等により検出された位置情報、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（例えば衝撃を検出した等のデータ）、各種ハードウェア（ボタン、センサ、カメラ等）の動作状態、及び、チップの情報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してもよい。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時間、数時間、１日間、数日間など）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、問い合わせを受けた顧客が利用する顧客端末１０に関するテレメトリデータをデータ取得装置２０から取得し、該テレメトリデータを、オペレータ端末４０に表示させる。また、コールセンタ装置３０は、問い合わせを受けた顧客個人に関する各種データ（以下、「個人データ」と言う。）をオペレータ端末４０に表示させる。個人データには、例えば、顧客の識別情報（以下、「顧客ＩＤ」と言う。）、顧客の氏名、年齢、生年月日、住所、通信サービスを契約している期間、購入した顧客端末１０の識別情報、顧客端末１０を購入した日付、顧客端末１０を購入した店舗、顧客端末１０の使用期間、過去に顧客端末１０の修理又は交換を受けた履歴などが含まれていてもよい。

また、コールセンタ装置３０は、顧客から、顧客端末１０の修理又は交換に関する手続き依頼（以下、「サービス利用申し込み」と言う。）を受けた場合に、顧客端末１０から取得したテレメトリデータ及び顧客の個人データに基づいて、サービス利用申し込みの不正度合いを示すスコアを推定し、推定したスコアをオペレータ端末４０に表示させる。また、コールセンタ装置３０は、テレメトリデータ及び顧客の個人データに加えて、オペレータが顧客に対して質問をすることで得られる回答内容を示すデータ（以下、「回答データ」と言う。）に基づいてスコアを更新し、更新したスコアをオペレータ端末４０に表示させる。オペレータが顧客に対して質問する内容としては、例えば、顧客端末１０が破損したため代替品を送付して欲しいとのサービス利用申し込みに対し、いつ（When）、どこで（Where）、どのように（How）顧客端末１０が破損したのかといった質問が挙げられる。

データ取得装置２０及びコールセンタ装置３０は、それぞれ、１又は複数のサーバ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。データ取得装置２０及びコールセンタ装置３０は、それぞれ情報処理装置と呼ばれてもよい。また、データ取得装置２０及びコールセンタ装置３０は、一体であってもよい。

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に送信する。

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、取得部３１２と、受付部３１３と、推定部３１４と、出力部３１５とを有する。また、コールセンタ装置３０は、推定モデル作成部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、取得部３１２と、受付部３１３と、推定部３１４と、出力部３１５と、推定モデル作成部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。当該プログラムは、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。

記憶部３００は、顧客情報ＤＢ３０１と、推定モデル３０２とを記憶する。

顧客情報ＤＢ３０１は、顧客の個人データを格納する。なお、顧客情報ＤＢ３０１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、顧客の個人データを取得するようにしてもよい。

推定モデル３０２は、サービス利用申し込みの不正度合いを示すスコアを推定するために構築された数理モデルである。推定モデル３０２は、テレメトリデータ及び個人データが入力されると、スコアを出力する。また、推定モデル３０２は、テレメトリデータ、個人データ及び回答データが入力されると、スコアを出力する。以下の説明では、テレメトリデータ及び個人データを総称してユーザデータと言う。すなわち、ユーザデータには、テレメトリデータ及び／又は個人データが含まれる。

このような推定モデル３０２は、過去のサービス利用申し込み履歴（サービス利用申し込み受付時の質問により得られた回答データ、及び、サービス利用申し込みが正当又は不正であったのかを示すデータを含む）と、ユーザデータとのパターンをモデルに学習させることで構築することができる。ユーザデータは、数理モデルとしては、テレメトリデータとサービス利用申し込みとの相関を関数等により定義す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推定モデル３０２を構築してもよい。

取得部３１２は、顧客が使用する顧客端末１０に関するテレメトリデータ及び／又は顧客に関する個人データを含むユーザデータを取得する。取得部３１２は、データ取得装置２０からテレメトリデータを取得し、取得したテレメトリデータを記憶部３００に格納してもよい。また、取得部３１２は、顧客情報ＤＢ３０１から個人データを取得するようにしてもよい。

また、取得部３１２は、データ取得装置２０から、所定期間内（例えば、直近の１時間、数時間、１日間、数日間など）に取得されたテレメトリデータを取得するようにしてもよい。

受付部３１３は、オペレータ端末４０から各種の入力を受け付ける。例えば、受付部３１３は、顧客からサービス利用申し込みを受け付けたことの入力、及び、顧客名などの入力を受け付ける。また、受付部３１３は、サービス利用申し込みを受けた顧客に対して質問をすることで得られる回答内容を示す回答データの入力を、オペレータ端末４０から受け付ける。また、受付部３１３は、顧客に対して追加の質問をすることで得られる回答内容に応じて回答データを更新するようにしてもよい。回答データには、顧客から得られた一連の回答内容が含まれていてもよい。また、受付部３１３は、顧客に対して質問をすることで得られる回答の音声データを音声認識することで、回答データの入力を受け付ける（すなわち入力を自動で行う）こととしてもよい。オペレータが、オペレータ端末４０に回答データを入力する手間を省くことが可能になる。

推定部３１４は、ユーザデータ、若しくは、ユーザデータ及び回答データを推定モデル３０２に適用することで、サービス利用申し込みの不正度合いを示すスコアを推定する。詳細には、推定部３１４は、ユーザデータ（若しくはユーザデータ及び回答データ）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、スコアの推定結果を得る。

推定モデル３０２に入力される特徴量としては、テレメトリデータそのもの、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）、イベント列（イベントの発生頻度や発生状態を複数データ）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、テレメトリデータ及び回答データに含まれる文字列を所定の定義情報に基づいて変換した数値（例えば場所を示す数値など）などを利用することができる。

また、取得部３１２により取得されたユーザデータを推定モデル３０２に適用することで、サービス利用申し込みの不正度合いを示すスコア（第１スコア）を推定する。また、推定部３１４は、ユーザデータ及び受付部３１３で受け付けた回答データを推定モデル３０２に適用することで、サービス利用申し込みの不正度合いを示すスコア（第２スコア）を推定する。

ユーザデータを推定モデル３０２に適用することで推定されるスコア（第１スコア）は、顧客からサービス利用申し込みを受けた後、顧客に対して質問をする前に取得されるユーザデータを用いて推定されるスコアであってもよい。また、ユーザデータ及び回答データを推定モデル３０２に適用することで推定されるスコア（第２スコア）は、顧客からサービス利用申し込みを受けた後、顧客に対して質問をする前に取得されるユーザデータと、顧客に対して質問をすることで得られる回答データとを用いて推定されるスコアであってもよい。

また、推定部３１４は、取得部３１２により取得されたユーザデータと、更新された回答データとを推定モデル３０２に適用することで、スコア（第２スコア）を更新するようにしてもよい。

また、推定部３１４は、推定したスコア（第１スコア）に関して、推定に用いられたユーザデータの各々の寄与度を推定（出力）するようにしてもよい。また、推定部３１４は、推定したスコア（第２スコア）に関して、推定に用いられたユーザデータ及び回答データの各々の寄与度を推定するようにしてもよい。

寄与度とは、推定モデル３０２に入力される各特徴量（すなわち各ユーザデータ及び各回答データ）が、推定モデル３０２からの出力値（つまりスコア）に対してどの程度影響を与えているのかを意味する指標であり、値が大きいほど寄与する程度が大きいことを示す。例えば、特徴量１～１０を推定モデル３０２に入力した場合に、特徴量１を変化させても推定モデル３０２の予測精度は殆ど変化しないが、特徴量２を変化させると推定モデル３０２の予測精度が大きく変化するといった場合、特徴量２は特徴量１よりも寄与度が大きいということができる。特徴量ごとの寄与度は、例えば、推定モデル３０２に対応する既存のライブラリを利用することで得ることが可能である。寄与度は、重要度と呼ばれてもよい。

また、推定部３１４は、推定したスコア（第１スコア）に関して、推定に用いられたユーザデータの各々の寄与方向を推定（出力）するようにしてもよい。また推定部３１４は、推定したスコア（第２スコア）に関して、推定に用いられたユーザデータ及び回答データの各々の寄与方向を推定するようにしてもよい。

寄与方向とは、推定モデル３０２に入力される各特徴量（すなわち各ユーザデータ及び各回答データ）が、推定モデル３０２の出力値（つまりスコア）に対して負の方向（出力値を減らす方向）に寄与しているのか、正の方向（出力値を増加させる方向）に寄与しているのかを示す指標である。例えば、特徴量１～３を推定モデル３０２に入力した場合の出力値が６０である場合において、特徴量１の寄与度が５０であり、特徴量２の寄与度が３０であり、特徴量３の寄与度が－２０であったとする。この場合、特徴量１及び２は正の方向に寄与しており、特徴量３は負の方向に寄与していることが分かる。寄与方向は、例えば、推定モデル３０２に対応する既存のライブラリを利用することで得ることが可能である。

出力部３１５は、ユーザデータと、推定部３１４で推定されたスコア（第１スコア及び／又は第２スコア）とを、オペレータ端末４０に出力する。また、出力部３１５は、推定部３１４により更新されたスコア（更新された第２スコア）を出力してもよい。また、出力部３１５は、推定部３１４より出力された、スコア（第１スコア）に関するユーザデータの各々の寄与度と、スコア（第２スコア、更新された第２スコア）に関するユーザデータ及び回答データの各々の寄与度とを、出力するようにしてもよい。

また、出力部３１５は、スコア（第１スコア）に関するユーザデータの各々の寄与方向、及び、スコア（第２スコア、更新された第２スコア）に関するユーザデータ及び回答データの各々の寄与方向について、寄与方向が正の場合と負の場合とで識別可能に出力するようにしてもよい。例えば、出力部３１５は、各ユーザデータについて、若しくは、各ユーザデータ及び回答データについて、寄与方向が正の場合と負の場合とで異なる色で表示されるように表示用データを出力してもよい。

推定モデル作成部３１６は、ユーザデータ及び回答データを用いて推定モデル３０２を構築又は再構築する。詳細には、推定モデル作成部３１６はユーザデータ及び回答データと、顧客のサービス利用申し込みが正規の依頼であったのか不正な依頼であったのかの最終的な判断結果とに基づいて、ユーザデータ及び回答データとスコアのパターンを学習データとして作成し、推定モデル３０２に学習させる。推定モデル作成部３１６は、学習により構築又は再構築された推定モデル３０２を記憶部３００に格納する。

図６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。当該プログラムは、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。

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、サービス利用申し込みをする顧客に関する情報をオペレータに入力させたり、推定されたスコアやユーザデータ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良いし、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良い。

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。

＜処理手順＞
図７は、コールセンタ装置３０が行う処理手順の一例を示すフローチャートである。

ステップＳ１０で、コールセンタのオペレータは、顧客からサービス利用申し込みを受けたこと、及びサービス利用申し込みの内容（例えば、故障、破損、紛失、水没、盗難等）をオペレータ端末４０に入力する。コールセンタ装置３０の受付部３１３は、オペレータ端末４０を介して、顧客からサービス利用申し込みがあったこと及びサービス利用申し込みの内容を受け付ける。

ステップＳ２０で、コールセンタ装置３０の取得部３１２は、データ取得装置２０にアクセスし、サービス利用申し込みをした顧客が利用している顧客端末１０における所定期間のテレメトリデータを取得する。所定期間は特に限定されないが、例えば、過去１日、過去１週間などであってもよい。また、テレメトリデータの項目に応じて所定期間は異なっていてもよい。例えば、取得部３１２は、位置情報については過去１ヵ月取得し、機種名や記憶容量など変化しないデータについては直近１時間や最新のデータを取得するなどとしてもよい。また、取得部３１２は、顧客情報ＤＢ３０１にアクセスし、当該顧客の顧客ＩＤに対応する個人データを取得する。

ステップＳ３０で、コールセンタ装置３０の推定部３１４は、ステップＳ２０で取得されたユーザデータ（テレメトリデータ及び／又は個人データ）を、推定モデル３０２に適用することで、スコアを推定する。当該スコアは、サービス利用申し込みをした顧客に質問をする前のスコアであることから、初期スコア又は一次スコアなどと呼ばれてもよい。以下の説明では、「一次スコア」と言う。また、推定部３１４は、推定した一次スコアに関して、推定に用いられたユーザデータの各々の寄与度と、寄与方向とを出力する。推定に用いられたユーザデータにおける寄与度及び寄与方向は、例えば、ＳＨＡＰ（SHapley Additive exPlanations）と呼ばれるライブラリを利用することで出力することが可能であるが、これに限定されるものではない。

また、出力部３１５は、ユーザデータと推定部３１４で推定された一次スコアとをオペレータ端末４０に表示させるための表示用データを出力する。当該表示用データは通信部３１１によりオペレータ端末４０に送信される。

ステップＳ４０で、コールセンタのオペレータは、顧客に対し、事故状況等に関する質問を行い、質問に対する回答をオペレータ端末４０に入力する。コールセンタ装置３０の受付部３１３は、オペレータ端末４０を介して、質問に対する顧客からの回答内容を示す回答データを受け付ける。オペレータが顧客に質問すべき内容は、オペレータ端末４０に表示されていてもよい。また、オペレータ端末４０には、サービス利用申し込みの内容に応じて異なる質問内容が表示されるようにしてもよい。出力部３１５は、ステップＳ１０の処理手順で受け付けたサービス利用申し込みの内容に応じて、オペレータが顧客に質問すべき内容を示す表示用データを出力するようにしてもよい。

ステップＳ５０で、コールセンタ装置３０の推定部３１４は、ステップＳ２０で取得されたユーザデータと、ステップＳ４０で受け付けた回答データとを、推定モデル３０２に適用することで、スコアを推定する。当該スコアは、サービス利用申し込みをした顧客に質問をした後のスコアであることから、更新後スコア又は二次スコアなどと呼ばれてもよい。以下の説明では、「二次スコア」と言う。また、推定部３１４は、推定した二次スコアに関して、推定に用いられたユーザデータの各々の寄与度と、寄与方向とを出力する。

また、出力部３１５は、ユーザデータと推定部３１４で推定された二次スコアとをオペレータ端末４０に表示させるための表示用データを出力する。当該表示用データは通信部３１１によりオペレータ端末４０に送信される。

ステップＳ６０で、コールセンタ装置３０は、処理を終了しない場合はステップＳ４０に戻ることで、ステップＳ４０及びステップＳ５０の処理手順を繰り返し行う。オペレータは、顧客に対して追加の質問を行い、コールセンタ装置３０は、追加の質問により得られた回答データを用いて二次スコアを更新していく。また、コールセンタ装置３０は、顧客対応が完了したとの指示を、オペレータ端末４０を介して受けた場合、処理を終了する。

＜オペレータ端末の表示例＞
図８は、オペレータ端末４０に表示されるオペレータ画面の一例を示す図である。表示エリア１００には、取得されたユーザデータ（顧客の個人データ及び顧客端末１０から取得されたテレメトリデータ）が項目ごとに並べて表示される。表示エリア１０１には、推定されたスコア、当該スコアに関するユーザデータ毎の寄与度及び寄与方向が表示される。表示エリア１０２には、顧客に質問をすることで得られる回答内容を入力する入力欄が表示される。入力欄は、プルダウンメニューで入力可能であってもよい。

図９は、スコアの更新例を示す図である。スコアは、値が大きいほど不正の可能性が高いことを意味すると仮定する。まず、コールセンタ装置３０の推定部３１４は、サービス利用申し込みを受け付けた際に取得したユーザデータに基づいて、一次スコアを推定するとともに、推定した一次スコアに関するユーザデータ毎の寄与度及び寄与方向を推定する。

図９の例では、推定された一次スコアは０．６であり、スコアに対し正の方向に寄与するユーザデータは、正の方向の寄与度が大きい順に、顧客端末１０の記憶容量及びサービス契約期間であることが示されている。また、スコアに対し負の方向に寄与するユーザデータは、負の方向の寄与度が大きい順に、過去のサービス利用申し込み履歴及び顧客の年齢であることが示されている。

続いて、オペレータは、顧客に対して質問をし、顧客からの回答をオペレータ端末４０に入力する。コールセンタ装置３０の推定部３１４は、ユーザデータと回答データとを推定モデル３０２に適用することで、二次スコアを推定する。また、推定部３１４は、推定した二次スコアに関するユーザデータ毎の寄与度及び寄与方向を推定する。

図９の例では、推定された二次スコアは０．７であり、スコアに対し正の方向に寄与するユーザデータは、正の方向の寄与度が大きい順に、破損日時、顧客端末１０の記憶容量及びサービス契約期間であることが示されている。また、スコアに対し負の方向に寄与するユーザデータは、負の方向の寄与度が大きい順に、過去のサービス利用申し込み履歴及び顧客の年齢であることが示されている。図９に示すように、質問に対する顧客の回答により、スコアが０．６から０．７に変化している。

続いて、オペレータは、顧客に対して更なる質問をし、顧客からの回答をオペレータ端末４０に入力する。コールセンタ装置３０の推定部３１４は、ユーザデータと回答データとを推定モデル３０２に適用することで、二次スコアを更新する。また、推定部３１４は、更新した二次スコアに関するユーザデータ毎の寄与度及び寄与方向を推定する。

図９に示すように、ヒアリングステップ１に対する回答により、スコアが０．６から０．７に変化している。これは、テレメトリデータに含まれる、ヒアリングステップ１に関する情報が、顧客の回答と異なっていたためである。同様に、ヒアリングステップ２に対する回答により、スコアが０．７から０．８に変化している。これは、テレメトリデータに含まれる、ヒアリングステップ２に関する情報が、顧客の回答と異なっていたためである。このように、顧客が事実を話しているのか疑義があると考えられる場合、スコアが正の方向に変化することになる。

＜まとめ＞
以上説明した実施形態によれば、オペレータ端末４０には、顧客からサービス利用申し込みを受けた場合に、サービス利用申し込みの不正度合いを示すスコアがオペレータ端末４０に表示されることになる。これにより、オペレータは、サービス利用申し込みが正当なものであるのか不正の可能性が高いのかを、画面を見ながら客観的に判断することができる。これにより、顧客から依頼を受けるオペレータの負担を軽減することが可能になる。また、本実施形態では、オペレータが、顧客からの回答内容をオペレータ端末４０に入力することで、スコアが更新されるようにした。これにより、オペレータは、顧客のサービス利用申し込みが正当なものであるのか不正の可能性が高いのかをより正確に認識することが可能になる。

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。また、異なる実施形態で示した構成同士を部分的に置換し又は組み合わせることが可能である。

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…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…推定モデル、３１２…取得部、３１３…受付部、３１４…推定部、３１５…出力部、３１６…推定モデル作成部、４１２…表示制御部、４１３…入力受付部

Claims (9)

1. ユーザが使用する端末に関するテレメトリデータ及び／又は前記ユーザに関する個人データを含むユーザデータを取得する取得部と、
   手続き依頼を受けた前記ユーザに対して質問をすることで得られる回答の内容を示す回答データの入力を、オペレータ端末から受け付ける受付部と、
   前記ユーザデータ及び前記回答データに基づいて、前記ユーザが行う前記手続き依頼の不正度合いを示すスコアを出力するように生成されたモデルを記憶する記憶部と、
   前記取得部により取得された前記ユーザデータを前記モデルに適用することで、第１スコアを推定し、前記取得部により取得された前記ユーザデータと前記受付部で受け付けた前記回答データとを前記モデルに適用することで、第２スコアを推定する推定部と、
   前記ユーザデータと、前記第１スコアと、前記第２スコアとを前記オペレータ端末に出力する出力部と、
   を有する情報処理装置。
2. 前記第１スコアは、前記ユーザから手続き依頼を受けた後、前記ユーザに対して質問をする前に取得される前記ユーザデータを用いて推定され、
   前記第２スコアは、前記ユーザから手続き依頼を受けた後、前記ユーザに対して質問をする前に取得される前記ユーザデータと、前記ユーザに対して質問をすることで得られる前記回答データとを用いて推定される、
   請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記受付部は、前記ユーザに対して追加の質問をすることで得られる回答内容に応じて前記回答データを更新し、
   前記推定部は、前記取得部により取得された前記ユーザデータと更新された前記回答データとを前記モデルに適用することで、前記第２スコアを更新し、
   前記出力部は、更新された前記第２スコアを出力する、
   請求項１に記載の情報処理装置。
4. 前記推定部は、前記第１スコアに関する前記ユーザデータの各々の寄与度、及び、前記第２スコアに関する前記ユーザデータ及び前記回答データの各々の寄与度を推定し、
   前記出力部は、前記第１スコアに関する前記ユーザデータの各々の寄与度と、前記第２スコアに関する前記ユーザデータ及び前記回答データの各々の寄与度とを、出力する、
   請求項１に記載の情報処理装置。
5. 前記推定部は、前記第１スコアに関する前記ユーザデータの各々の寄与方向、及び、記第２スコアに関する前記ユーザデータ及び前記回答データの各々の寄与方向を推定し、
   前記出力部は、前記第１スコアに関する前記ユーザデータの各々の寄与方向、及び、記第２スコアに関する前記ユーザデータ及び前記回答データの各々の寄与方向について、寄与方向が正の場合と負の場合とで識別可能に出力する、
   請求項１に記載の情報処理装置。
6. 前記受付部は、前記ユーザに対して質問をすることで得られる音声データを音声認識することで前記回答データの入力を受け付ける、
   請求項１に記載の情報処理装置。
7. 前記取得部は、データ取得装置から、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に記載の情報処理装置。
8. ユーザが使用する端末に関するテレメトリデータ及び／又は前記ユーザに関する個人データを含むユーザデータを取得するステップと、
   手続き依頼を受けた前記ユーザに対して質問をすることで得られる回答の内容を示す回答データの入力を、オペレータ端末から受け付けるステップと、
   前記ユーザデータ及び前記回答データに基づいて、前記ユーザが行う前記手続き依頼の不正度合いを示すスコアを出力するように生成されたモデルを記憶部に記憶させるステップと、
   取得された前記ユーザデータを前記モデルに適用することで、第１スコアを推定し、前取得された前記ユーザデータと受け付けた前記回答データとを前記モデルに適用することで、第２スコアを推定するステップと、
   前記ユーザデータと、前記第１スコアと、前記第２スコアとを前記オペレータ端末に出力するステップと、
   を含む、情報処理装置が行う情報処理方法。
9. ユーザが使用する端末に関するテレメトリデータ及び／又は前記ユーザに関する個人データを含むユーザデータを取得するステップと、
   手続き依頼を受けた前記ユーザに対して質問をすることで得られる回答の内容を示す回答データの入力を、オペレータ端末から受け付けるステップと、
   前記ユーザデータ及び前記回答データに基づいて、前記ユーザが行う前記手続き依頼の不正度合いを示すスコアを出力するように生成されたモデルを記憶部に記憶させるステップと、
   取得された前記ユーザデータを前記モデルに適用することで、第１スコアを推定し、取得された前記ユーザデータと受け付けた前記回答データとを前記モデルに適用することで、第２スコアを推定するステップと、
   前記ユーザデータと、前記第１スコアと、前記第２スコアとを前記オペレータ端末に出力するステップと、
   をコンピュータに実行させるためのプログラム。

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