JP7334467B2 - 対応支援装置および対応支援方法 - Google Patents

Description

本発明は、対応支援装置および対応支援方法に関する。

従来、コールセンタのオペレータ用の支援システムが知られている（例えば、特許文献１および２参照）。
特許文献１ 特開２０１０－１０９８９５号公報
特許文献２ 特開２０１２－１２０１２０号公報

しかしながら、従来の支援システムでは、一次受付のオペレータが能動的にエスカレーションしなければならない（例えば、特許文献１）。また、従来の支援システムでは、事前登録済みの顧客以外はエスカレーションできなかった（例えば、特許文献２）。

本発明の第１の態様においては、現在の質問応答記録の音声データを取得する音声取得部と、エスカレーション判定に用いる判定用データを記憶する記憶部と、予め定められた第１の判定基準と、第１の判定基準と異なる第２の判定基準とに従い、音声データおよび判定用データに基づいて、エスカレーションすべきか否かを判定する判定部と、判定部による判定結果を表示する表示部とを備える対応支援装置を提供する。

音声取得部は、音声データから現在の質問応答記録を音声認識したテキストデータを取得するテキスト取得部と、テキストデータから要点を抽出した要約文を生成する要約部とを備えてもよい。

記憶部は、判定用データとして登録文を記憶してもよい。判定部は、要約文と登録文との類似度を算出して、類似度が予め定められた判定閾値を超えた場合にエスカレーションすべきと判定してもよい。

記憶部は、判定用データとして登録単語を記憶してもよい。判定部は、登録単語の出現頻度が予め定められた判定閾値を超えた場合にエスカレーションすべきと判定してもよい。

音声取得部は、音声データを解析して、声量および音程を含む音声情報を取得する音声解析部を備えてもよい。判定部は、声量の変化量および音程の変化量の少なくとも１つを判定基準として、エスカレーションすべきか否かを判定してもよい。

音声取得部は、音声データを解析して、会話経過時間および沈黙時間を含む時間情報を取得する時間情報取得部を備えてもよい。判定部は、会話経過時間および沈黙時間の少なくとも１つを判定基準として、エスカレーションすべきか否かを判定してもよい。

本発明の第２の態様においては、現在の質問応答記録の音声データを取得するステップと、エスカレーション判定に用いる判定用データを記憶するステップと、予め定められた第１の判定基準および第１の判定基準と異なる第２の判定基準に従い、音声データおよび判定用データに基づいて、エスカレーションすべきか否かを判定するステップと、判定による判定結果を表示するステップとを備える対応支援方法を提供する。

なお、上記の発明の概要は、本発明の特徴の全てを列挙したものではない。また、これらの特徴群のサブコンビネーションもまた、発明となりうる。

対応システム２００の構成の概要を示す。 対応支援装置１００の構成の概要を示す。 対応支援装置１００の動作フローチャートの一例を示す。 対応支援装置１００の動作フローチャートの他の例を示す。 記憶部２０に記憶された登録文の一例を示す。 記憶部２０に記憶された登録単語の一例を示す。 記憶部２０に記憶されたエスカレーション先の一例を示す。 エスカレーションの判定閾値を設定する設定画面４２の一例を示す。 テキスト取得部１２が音声認識したテキストデータＴＤの一例を示す。 要約文を表示する場合の画面表示例を示す。 対応支援装置１００の動作フローチャートの一例を示す。 対応支援装置１００の動作フローチャートの一例を示す。 対応支援装置１００の動作フローチャートの一例を示す。 エスカレーション先候補の提示画面の一例を示す。 対応支援装置１００の動作フローチャートの一例を示す。 エスカレーションシステムで表示する表示領域４８の一例を示す。

以下、発明の実施の形態を通じて本発明を説明するが、以下の実施形態は特許請求の範囲にかかる発明を限定するものではない。また、実施形態の中で説明されている特徴の組み合わせの全てが発明の解決手段に必須であるとは限らない。

図１は、対応システム２００の構成の概要を示す。対応システム２００は、顧客２１０からコールセンタに問い合わせがあった場合に、オペレータの応答を補助するためのシステムである。本例では、対応システム２００が一次受付２３０および二次受付２４０を有する場合について説明するが、三次受付以上の受付を有してもよい。

顧客２１０は、ＰＳＴＮ（Ｐｕｂｌｉｃ Ｓｗｉｔｃｈｅｄ Ｔｅｌｅｐｈｏｎｅ Ｎｅｔｗｏｒｋ）等の公衆交換電話網２２０、およびＰＢＸ（Ｐｒｉｖａｔｅ Ｂｒａｎｃｈ ｅＸｃｈａｎｇｅ）等の構内交換機２２５を経由して一次受付２３０のオペレータにコンタクトする。

一次受付２３０は、オペレータが使用する電話機２３２および受付用端末２３４を有する。二次受付２４０は、オペレータが使用する電話機２４２および受付用端末２４４を有する。受付用端末２３４および受付用端末２４４は、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）２６０を介してサーバー機２７０に接続されている。

後述する対応支援装置１００は、一次受付２３０および二次受付２４０の顧客２１０への対応を補助する。対応支援装置１００は、サーバー機２７０に実装されてもよい。サーバー機２７０は、例えば、パーソナルコンピューターである。サーバー機２７０で実行された結果が、ＬＡＮ２６０等のネットワークを経由して受付用端末２３４または受付用端末２４４に表示される。

管理者２５０は、一次受付２３０および二次受付２４０の業務を管理する。一例において、管理者２５０は、一次受付２３０によるエスカレーション業務を管理する。管理者２５０は、管理用端末２５２により、一次受付２３０および二次受付２４０の応答記録を管理してもよい。なお、二次受付２４０が管理者２５０を兼ねてもよい。

図２は、対応支援装置１００の構成の概要を示す。対応支援装置１００は、音声取得部１０と、記憶部２０と、判定部３０と表示部４０とを備える。

音声取得部１０は、現在の質問応答記録の音声データを取得する。音声取得部１０は、エスカレーションの判定に必要な情報を抽出して判定部３０に入力する。音声取得部１０は、テキスト取得部１２と、要約部１４と、音声解析部１６と、時間情報取得部１８とを備える。

質問応答記録とは、顧客２１０とオペレータとの間の質問や応答等の会話の記録である。質問応答記録は、一次受付２３０の質問応答記録であっても、二次受付２４０の質問応答記録であってもよい。現在の質問応答記録とは、オペレータが顧客対応しているリアルタイムの質問応答記録を指す。

テキスト取得部１２は、入力された音声データからテキストデータＴＤを取得する。本例のテキスト取得部１２は、現在の質問応答記録を音声認識したテキストデータＴＤを取得する。テキスト取得部１２は、取得した現在の質問応答記録のテキストデータＴＤを要約部１４に送信する。

要約部１４は、テキストデータＴＤから要点を抽出した要約文を生成する。要約文の具体例については後述する。要約部１４は、生成した要約文を判定部３０に入力する。

音声解析部１６は、音声データを解析して、声量および音程を含む音声情報を取得する。音声情報は、声量および音程に限られない。一例において、音声情報は、音声データのうち、顧客またはオペレータの感情に関連する情報を含む。音声解析部１６は、取得した音声情報を判定部３０に入力する。

時間情報取得部１８は、音声データを解析して、時間情報を取得する。例えば、時間情報は、会話経過時間および沈黙時間の少なくとも１つを含む。会話経過時間は、オペレータと顧客との会話の開始から現在までの経過時間である。会話経過時間には、顧客が電話をコールしてからオペレータに繋がるまでの時間が含まれてもよい。沈黙時間は、顧客またはオペレータの沈黙時間である。沈黙時間は、会話が開始されたときにリセットされてもよいし、会話中の沈黙時間を蓄積した総沈黙時間であってもよい。時間情報取得部１８は、取得した時間情報を判定部３０に入力する。

記憶部２０は、マスタＤＢとして、判定用データおよび過去の質問応答記録を記憶する。過去の質問応答記録は、一次受付２３０および二次受付２４０の両方の質問応答記録を含んでもよい。過去の質問応答記録は、判定部３０によるエスカレーション判定に用いられてもよい。記憶部２０は、マスタＤＢとして、顧客情報等の事前情報が保存されていてもよい。

判定用データは、エスカレーション判定に用いられる情報である。例えば、判定用データは、エスカレーション対象として登録された登録文および登録単語を含む。登録文とは、判定用データにエスカレーション対象として登録された文章である。登録文は、要約部１４の要約文を想定して登録されてもよい。例えば、登録単語は、「出来ません」、「絶対に」、「しょうがない」、「責任者」、「弁償」等のネガティブワードである。また、登録単語は、製品名等の特定の製品を指す単語であってもよい。判定用データは、登録文および登録単語に対応したエスカレーション先を含んでよい。

過去の質問応答記録とは、過去にオペレータが顧客対応したときの質問応答記録である。過去の質問応答記録は、一次受付２３０の質問応答記録であっても、二次受付２４０の質問応答記録であってもよい。

判定部３０は、複数の判定基準に従い、音声データおよび判定用データに基づいて、エスカレーションすべきか否かを判定する。例えば、判定部３０は、要約文と登録文との類似度を算出して、類似度が予め定められた判定閾値を超えた場合にエスカレーションすべきと判定する。また、判定部３０は、登録単語の出現頻度が予め定められた判定閾値を超えた場合にエスカレーションすべきと判定してもよい。この場合、第１の判定基準が要約文と登録文との類似度であり、第２の判定基準が登録単語の出現頻度である。判定部３０は、３つ以上の判定基準を用いて、エスカレーションすべきか否かを判定してもよい。

さらに、判定部３０は、声量の変化量および音程の変化量の少なくとも１つを判定基準として、エスカレーションすべきか否かを判定してもよい。判定部３０は、会話経過時間および沈黙時間の少なくとも１つを判定基準として、エスカレーションすべきか否かを判定してもよい。具体的な判定方法については後述する。判定部３０は、判定結果を表示部４０に送信する。また、判定部３０は、テキスト取得部１２からのテキストデータＴＤをそのままリアルタイムで表示部４０に送信してもよい。

表示部４０は、判定部３０が判定した判定結果を表示する。例えば、表示部４０は、色を付したり、点滅等のアニメーションを付したりすることにより、判定結果を強調表示する。また、表示部４０は、エスカレーションの促進レベルに応じて、徐々にエスカレーションの表示を強調してもよい。一例において、表示部４０は、判定閾値を超えたか否かを示すインジケータを表示して、判定閾値を超えたことおよび超えた量を視覚的にオペレータに伝達する。

また、表示部４０は、テキスト取得部１２が取得したテキストデータＴＤをそのまま表示してもよい。即ち、表示部４０は、顧客２１０とオペレータとの現在の質問応答記録をリアルタイムで表示してもよい。表示部４０は、現在の質問応答記録のテキストデータＴＤと判定結果との両方を表示してもよい。なお、表示部４０は、情報を表示するためのディスプレイを有してもよいし、受付用端末２３４および受付用端末２４４等の外部の端末に情報を表示させてもよい。

本例の対応支援装置１００は、現在の質問応答記録の内容に基づいて、エスカレーションすべきか否かを判定する。対応支援装置１００は、エスカレーションすべき場合、オペレータにエスカレーションを促す。よって、オペレータが自身の回答範囲を超えた内容にもかかわらず応対し過ぎることで生じる時間の損失を少なくできる。そして、能動的にエスカレーションの判断ができない経験の浅いオペレータであっても、エスカレーションの判断をしやすくなる。エスカレーションの判断が改善されれば、顧客の印象が悪化するリスクを軽減できる。このように、対応支援装置１００は、オペレータによるエスカレーションおよび引継ぎをスムーズにすることができる。

また、本例の対応支援装置１００は、リアルタイムの会話の情報によってエスカレーションすべきか否かを判定するので、予め顧客情報を登録しておく必要がない。そのため、対応支援装置１００は、新規の顧客に対しても既存の顧客と同様に対応できる。

図３Ａは、対応支援装置１００の動作フローチャートの一例を示す。対応支援装置１００は、ステップＳ１０～ステップＳ２２を実行することにより、オペレータのエスカレーションを促す。

ステップＳ１０において、記憶部２０は、判定用データおよび過去の質問応答記録をマスタＤＢとして記憶する。ステップＳ１２において、エスカレーションの判定閾値を設定する。判定閾値は、ユーザではなく管理者によって設定されてもよい。過去の質問応答記録は、一次受付２３０のオペレータによる対応であっても、二次受付２４０のオペレータによる対応であってもよい。

ステップＳ１４において、テキスト取得部１２は、音声データを取得して、当該音声データからテキストデータＴＤを取得する。例えば、テキスト取得部１２は、顧客２１０とオペレータとの応対記録をリアルタイムに音声認識して、テキストデータＴＤを作成する。本例のテキスト取得部１２は、一次受付２３０の応対記録のテキストデータＴＤを作成する。

ステップＳ１６において、テキストデータＴＤの要点を抽出した要約文を生成する。ステップＳ１８において、要約文と登録文とを比較して、エスカレーションすべきか否かを判定する。ステップＳ２０において、判定結果を表示する。これにより、システムで自動的に判定された結果によって、オペレータによるエスカレーションが促される。ステップＳ２２において、表示された判定結果に応じてエスカレーションする。オペレータは、エスカレーションが不要であると判断した場合はエスカレーションしなくともよい。

図３Ｂは、対応支援装置１００の動作フローチャートの他の例を示す。ステップＳ１４、ステップＳ１６およびステップＳ２０は、図３Ａの各ステップに対応する。ステップＳ１８０～ステップＳ１８６は、図３ＡのステップＳ１８の具体例である。なお、本例の動作フローチャートは、エスカレーション判定のフローチャートの一例であり、エスカレーション判定の方法は本例に限定されない。

ステップＳ１８０において、要約文と登録文との類似度が、判定閾値を超えたか否かを判定する。例えば、判定部３０は、Ｄｏｃ２Ｖｅｃを用いて、類似度を算出する。類似度が判定閾値を超えている場合にはステップＳ２０に進み、判定閾値を超えていない場合にはステップＳ１８２に進む。

ステップＳ１８２において、要約文におけるネガティブワードの出現頻度が判定閾値を超えたか否かを判定する。例えば、ネガティブワードの出現頻度は、ネガティブワードの出現率および出現回数を含む。出現頻度が判定閾値を超えている場合にはステップＳ２０に進み、判定閾値を超えていない場合にはステップＳ１８４に進む。

ステップＳ１８４において、音声の変化量が判定閾値を超えたか否かを判定する。例えば、音声の変化量は、声量の変化量、声の高低の変化量および感情の変化量である。音声の変化量が判定閾値を超えている場合にはステップＳ２０に進み、判定閾値を超えていない場合にはステップＳ１８６に進む。

ステップＳ１８６において、会話経過時間および沈黙時間が判定閾値を超えたか否かを判定する。会話経過時間および沈黙時間が判定閾値を超えた場合は、ステップＳ２０に進む。会話経過時間および沈黙時間が判定閾値を超えない場合は、ステップＳ１４に戻る。ステップＳ２０およびステップＳ２２は、図３ＡのステップＳ２０およびステップＳ２２に対応する。

なお、本例の動作フローチャートでは、ステップＳ１８０～ステップＳ１８６の順に判定閾値を超えたか否かを判断したが、この順に限定されない。即ち、ステップＳ１８２で出現頻度を判定した後に、ステップＳ１８０で類似度を判定してもよい。ステップＳ１８０～ステップＳ１８６が任意の順で実行されてもよく、いずれかのステップが実行されなくてもよい。

図４Ａは、記憶部２０に記憶された登録文の一例を示す。各登録文には、登録番号とエスカレーション先が登録されている。本例では、登録番号としてＮｏ．１～Ｎｏ．６が設定されている。また、エスカレーション先として、受付Ａまたは受付Ｂがそれぞれ設定されている。登録文と類似する会話が検出されると、登録されたエスカレーション先がオペレータに表示される。

例えば、Ｎｏ．１～Ｎｏ．４が技術的な問い合わせを想定している。「インバータ回路」、「コンバータ回路」、「周波数変更の方法」および「制御方式」のような技術的な問い合わせについては、エスカレーション先が「受付Ａ」に設定されている。

一方、Ｎｏ．５～Ｎｏ．６が故障の問い合わせを想定している。「インバータが停止した」場合および「配線が焼損した」場合のような故障の問い合わせについては、エスカレーション先が「受付Ｂ」に設定されている。

図４Ｂは、記憶部２０に記憶された登録単語の一例を示す。本例の登録単語はネガティブワードであるが、これに限定されない。各登録単語の想定される発言者も登録されおり、想定された発言者が登録単語を発言した場合にネガティブワードであると判断される。本例では、Ｎｏ．１～Ｎｏ．２が受付用の発言を想定しており、Ｎｏ．４～Ｎｏ．５が顧客用の発言を想定しており、Ｎｏ．３が受付用と顧客用の双方の発言を想定している。受付用および顧客用の発言を区別しない場合は、全てのネガティブワードを受付用と顧客用の双方の発言として登録してもよい。

例えば、受付用のネガティブワードとして、「出来ません」および「絶対に」が登録されている。オペレータが「出来ません」または「絶対に」と発言した場合にネガティブワードとして判断される。

一方、顧客用のネガティブワードとして、「責任者」および「弁償」が登録されている。顧客が「責任者」または「弁償」と発言した場合にネガティブワードとして判断される。受付用および顧客用のネガティブワードとして、「しょうがない」が登録されている。オペレータおよび顧客のいずれかが「しょうがない」と発言した場合にネガティブワードとして判断される。

図４Ｃは、記憶部２０に記憶されたエスカレーション先の一例を示す。図４Ｃでは、エスカレーション先のオペレータ名、電話番号およびネガティブワードが判定閾値を超えた場合の優先度を登録している。本例では、「受付Ａ」、「受付Ｂ」および「受付Ｃ」の３つのエスカレーション先が設定されている。

「受付Ａ」、「受付Ｂ」および「受付Ｃ」のネガティブワード優先度は、それぞれ「３」、「２」および「１」となっている。そのため、ネガティブワードが判定閾値を超えた場合、「受付Ｃ」、「受付Ｂ」および「受付Ａ」の順で優先的にエスカレーションが提案される。例えば、ネガティブワードが判定閾値を超えたときに「受付Ｃ」が顧客対応中である場合、次に優先度の高い「受付Ｂ」がエスカレーション先として提案される。

図５は、エスカレーションの判定閾値を設定する設定画面４２の一例を示す。本画面は、管理者２５０がサーバー機にアクセスすることで提示される。二次受付２４０のオペレータが管理者権限を有していた場合、受付用端末２４４でサーバー機にアクセスすることにより設定画面が提示されてもよい。

「登録文」には、判定閾値として類似度が設定される。要約文と登録文との類似度が判定閾値を超えた場合に、エスカレーションすべきであると判定する。類似度の判定閾値は、０．０００～１．０００の間で設定される。類似度が設定された判定閾値を超えた場合に、オペレータのエスカレーションを促す。即ち、類似度の判定閾値として１．０００に近い値を設定するほどエスカレーションが促されにくくなる。類似度は、顧客および受付のそれぞれに対して個別に設定できる。

「ネガティブワード」には、出現率および出現回数が設定される。「出現率」は、全会話の文字数に占めるネガティブワードの文字数の割合である。出現率は、０．０％～１００．０％の間で設定される。出現率が小さいほどエスカレーションが促されやすくなり、出現率が大きいほどエスカレーションが促されるまでにより高い出現率が必要となる。

「出現回数」は、会話開始時点からのネガティブワードの出現回数を示す。判定閾値として設定された回数を超えた時点でエスカレーションするよう促される。出現回数が小さいほどエスカレーションが促されやすくなり、出現回数が大きいほどエスカレーションが促されるまでにより大きな出現回数が必要となる。出現率および出現回数は、顧客および受付のそれぞれに対して個別に設定できる。

なお、判定部３０は、ネガティブワードの出現頻度の変化量に基づいてエスカレーション判定を行ってもよい。判定部３０は、ネガティブワードの出現頻度の変化量が判定閾値を超えた場合に、エスカレーションすべきと判定する。例えば、判定部３０は、予め定められた期間のネガティブワードの出現率と、次の期間のネガティブワードの出現率とを比較することにより、ネガティブワードの出現率の変化量を算出する。また、判定部３０は、予め定められた期間のネガティブワードの出現回数と、次の期間のネガティブワードの出現回数とを比較することにより、ネガティブワードの出現回数の変化量を算出する。これにより、ネガティブワードが急激に増加した場合にエスカレーションを促しやすくなる。一例において、判定部３０は、１分単位でネガティブワードの出現頻度を算出して出現頻度の変化量を１分毎に取得する。

「変化量」は、音声取得部１０により取得された音声の変化量を示す。例えば、変化量は、声の大きさおよび高さの変化量である。声の大きさの変化量は、ｄＢで設定される。声の高さの変化量は、Ｈｚで設定される。声の変化量は、移動平均で設定されてもよい。変化量が小さいほどエスカレーションが促されやすくなり、変化量が大きいほどエスカレーションが促されるまでにより大きな変化量が必要となる。

また、変化量は、顧客および受付のそれぞれに対して個別に設定できる。顧客の変化量は、声が大きくなったり、声が高くなったりした場合に、異常事態であると判断して、エスカレーションするように促す。一方、受付の変化量は、声が小さくなったり、声が低くなったりした場合に、異常事態であると判断して、エスカレーションするように促す。

「時間情報」は、会話経過時間および沈黙時間を含む。沈黙時間は、顧客および受付のそれぞれについて計測されてもよい。時間情報の判定閾値は、秒単位で設定されてもよい。本例の判定閾値は、会話経過時間について６００秒、沈黙時間（顧客）について１０秒、沈黙時間（受付）について１０秒がそれぞれ設定されている。なお、判定部３０は、登録文および登録単語によってエスカレーション判定せずに、時間情報のみに応じてエスカレーション判定してもよい。

なお、エスカレーションの判定閾値は、オペレータ毎に設定されてもよい。例えば、エスカレーションの判断が遅いオペレータには、他のオペレータよりも判定閾値を低くして、早めにエスカレーションを促す。オペレータ毎の判定閾値は、オペレータの過去の応対記録およびプロフィール等に基づいて設定されてもよい。

また、エスカレーションの判定閾値は、音声データを用いて顧客ごとに変更されてもよい。例えば、顧客の性別によって、判定閾値の設定値を自動的に変更してもよい。顧客の性別の判断は、音声データに基づいて行われる。また、顧客の事前登録情報に応じて、判定閾値の設定値を自動的に変更してもよい。

図６は、テキスト取得部１２が音声認識したテキストデータＴＤの一例を示す。本例では、エスカレーションシステムの表示領域４４が表示されている。

表示領域４４は、テキストデータＴＤを表示している。本例のテキストデータＴＤは、図３ＡのステップＳ１４においてテキスト取得部１２によりテキストデータ化された音声の一例である。同図は、一次受付２３０用の受付用端末２３４に提示される画面例である。顧客とオペレータの応対は全て音声認識され、時系列でテキスト化される。本例では、一次受付２３０の現在の質問応答記録が表示されているが、二次受付２４０の現在の質問応答記録が表示されてもよい。

本例では、顧客からの「急にインバータが止まったのですが。」、「故障だと思うのですけど。」との問い合わせに対して、一次受付２３０が「弊社の度重なるテストによって、耐久性は証明されていますから、絶対に壊れることはございません。」と回答している。なお、現在の質問応答記録は、担当のオペレータに表示しなくてもよいし、管理者２５０に表示してもよい。

図７は、要約文を表示する場合の画面表示例を示す。本例では、エスカレーションシステムの表示領域４４および表示領域４６が表示されている。表示領域４４は、図６の表示領域４４と同一の内容が表示されている。同図は、一次受付２３０用の受付用端末２３４に提示される画面例である。

表示領域４６は、テキストデータＴＤから要点を抽出した要約文を表示している。要約の手法は、特に限定されない。例えば、登録したキーワードが出現した場合に抽出するルールベースの手法であってもよい。また、要約の正解例を学習させたモデルを利用することによって、要約文を抽出してもよい。なお、表示部４０は、表示領域４４を表示せずに表示領域４６のみを表示してもよい。

図８は、対応支援装置１００の動作フローチャートの一例を示す。本例では、要約文と登録文との類似度が判定閾値を超えたか否かを判定する場合の一例を示す。文章の類似度を算出する方式は、本例の方法に限定されない。本フローチャートの動作は、会話が終了するまで継続されてもよい。

ステップＳ２００において、マスタＤＢに登録された登録文を形態素解析する。ステップＳ２０２において、形態素解析した単語をベクトルデータ化する。ステップＳ２０４において、マスタＤＢに登録した全文章の文章毎のベクトルデータを算出する。例えば、マスタＤＢにＮ個の文章が存在する場合、Ｎ個のベクトルデータが算出される。なお、マスタＤＢに登録された文章の一部の文章のみをベクトルデータ化してもよい。ステップＳ２０６において、現在の質問応答記録の要約文のベクトルデータを算出する。要約文のベクトルデータは文章毎に算出される。

ステップＳ２０８において、登録文のベクトルデータと、要約文のベクトルデータとの類似度を算出する。例えば、類似度は、要約文のベクトルデータと、登録文の各ベクトルデータとを比較することにより算出される。ステップＳ２１０において、算出された類似度と設定された判定閾値とを比較する。類似度が判定閾値を超えた場合は、ステップＳ２０に進む。類似度が判定閾値を超えない場合は、ステップＳ２０６に戻る。ステップＳ２０において、判定結果を表示する。ステップＳ２２において、表示された判定結果に応じてエスカレーションする。エスカレーションするか否かは、オペレータによって最終的に判断されてもよい。

図９は、対応支援装置１００の動作フローチャートの一例を示す。本例では、登録単語の出現頻度が判定閾値を超えたか否かを判定する場合の一例を示す。本フローチャートの動作は、会話が終了するまで継続されてもよい。

ステップＳ３００において、マスタＤＢに登録した単語をベクトルデータ化する。ステップＳ３０２において、現在の質問応答記録のテキストデータＴＤを形態素解析する。ステップＳ３０４において、形態素解析した単語をベクトルデータ化する。ステップＳ３０６において、登録単語のベクトルデータと、テキストデータＴＤの単語のベクトルデータとで、類似度の高い単語を抽出する。完全一致の単語が存在する場合は、類似度が１のもののみを抽出してもよい。

ステップＳ３０８において、登録単語の出現頻度（例えば、出現率および出現回数）を算出する。出現頻度を算出する登録単語は、ステップＳ３０６で類似度の高いものとして抽出された単語である。ステップＳ３１０において、登録単語の出現率を設定された判定閾値と比較する。登録単語の出現率が判定閾値を超えた場合、ステップＳ２０に進む。登録単語の出現率が判定閾値を超えない場合は、ステップＳ３１２に進む。

ステップＳ３１２において、登録単語の出現回数を設定された判定閾値と比較する。登録単語の出現回数を設定された判定閾値と比較する。登録単語の出現回数が判定閾値を超えた場合、ステップＳ２０に進む。このように、本例では、出現率および出現回数のいずれかが判定閾値を超えた場合にステップＳ２０に進む。登録単語の出現回数が判定閾値を超えない場合は、ステップＳ３０４に戻る。ステップＳ２０およびステップＳ２２は、図３ＡのステップＳ２０およびステップＳ２２に対応する。

図１０は、対応支援装置１００の動作フローチャートの一例を示す。本例では、音声の変化量に基づいてエスカレーションの要否を判定する場合の一例を示す。音声には、声量および音程等の会話に基づく情報が含まれる。音声の変化量の数値化方法は、本例の方法に限定されない。本フローチャートの動作は、会話が終了するまで継続されてもよい。

ステップＳ４００において、予め定められた測定期間毎に音声の瞬時値を測定する。例えば、音声解析部１６は、１分毎に音声の瞬時値を測定する。音声の瞬時値は、各時刻における声量および音程等の瞬時値を含む。ステップＳ４０２において、測定期間が経過した段階で音声の瞬時値の移動平均を算出する。移動平均を算出することにより、音声の変化の推移が分かりやすくなる。なお、測定期間毎の音声の瞬時値は、移動平均法に限らず、算術平均等の他の計算方法により算出されてもよい。

ステップＳ４０４において、前回と今回の移動平均の値の差分を算出する。前回の移動平均とは、今回の測定期間の１つ前の測定期間の移動平均である。ステップＳ４０６において、前回と今回の移動平均の値の差分から、音声の変化量を算出する。ステップＳ４０８において、音声の変化量を設定された判定閾値と比較する。音声の変化量が判定閾値を超えた場合、ステップＳ２０に進む。音声の変化量が判定閾値を超えない場合は、ステップＳ４０２に戻る。ステップＳ２０およびステップＳ２２は、図３ＡのステップＳ２０およびステップＳ２２に対応する。

図１１は、エスカレーション先候補の提示画面の一例を示す。本例では、一次受付２３０のオペレータにエスカレーションを促す場合の画面例を示している。

本例の要約文は、「急にインバータが止まった」という文章を含む。当該文章は、マスタＤＢのＮｏ．５に登録されている「インバータが停止した。」という文章と類似している。類似度が設定した判定閾値を超えると、登録されたオペレータである「受付Ｂ」が提示される。一次受付２３０のオペレータは、提示された内容を確認してエスカレーションする。

一方、マスタＤＢに「インバータが停止した。」という文章が登録されていなかった場合であっても、マスタＤＢに「絶対に」という登録単語が存在し、ネガティブワード出現回数１回と判定閾値が設定されていた場合は、エスカレーションが促される。表示部４０は、図４Ｃで最も優先度の高いオペレータである「受付Ｃ」をエスカレーション先として画面に表示する。表示部４０は、エスカレーション先の電話番号を表示領域４６に表示してもよい。これにより、オペレータによるエスカレーションが促される。

さらに、表示部４０は、エスカレーション先を提示した後に、オペレータがエスカレーションしない場合に、エスカレーションすべき旨を強調表示してもよい。例えば、表示部４０は、エスカレーションの提示後、予め定められた時間経過しても顧客とオペレータとの会話が続く場合にエスカレーション先を強調表示する。また、表示部４０は、判定閾値以上の値が続く場合に、エスカレーションすべき旨を強調表示してもよい。強調表示は、色の変更および点滅等のアラートであってもよい。表示部４０は、エスカレーションすべき旨の警告文を表示してもよい。また、エスカレーションすべき旨が管理者２５０にメールで連絡されてもよい。

図１２は、対応支援装置１００の動作フローチャートの一例を示す。対応支援装置１００は、事前に図３ＡのステップＳ１０およびステップＳ１２に従い、判定用データを記憶して、判定閾値を設定してもよい。本例では、複数の判定基準に基づいてエスカレーションすべきか否かを判定する場合の動作フローチャートの一例を示す。エスカレーションの判定基準は、文章類似度、ネガティブワード出現頻度、音声の変化量、および会話時間の４種類を含む。複数の判定基準を同時に満たす場合に、エスカレーションを促す。本例の対応支援装置１００は、２つ以上の判定基準を満たす場合にエスカレーションを促すが、３つ以上または４つ以上の判定基準を満たす場合にエスカレーションを促してもよい。

ステップＳ５００において、現在の質問応答記録を音声認識したテキストデータＴＤを取得する。ステップＳ５０２において、テキストデータＴＤの要点を抽出した要約文を生成する。ステップＳ５０４において、判定基準１として、要約文と登録文の類似度が判定閾値を超えたか否かを判定する。ステップＳ５０６において、判定基準２として、応対内容におけるネガティブワードの出現回数が判定閾値を超えたか否かを判定する。ステップＳ５０８において、判定基準３として、音声の変化量が判定閾値を超えたか否かを判定する。ステップＳ５１０において、判定基準４として、会話経過時間および沈黙時間が判定閾値を超えたか否かを判定する。

ステップＳ５１２において、判定基準１～４のうち２種類以上で判定閾値を超えたか否かを判断する。２種類以上で判定閾値を超えた場合、ステップＳ２０に進む。ステップＳ２２において、表示された判定結果に応じてエスカレーションする。２種類以上で判定閾値を超えない場合は、ステップＳ５００に戻る。なお、判定基準の内容および個数は本例に限定されない。また、判定閾値を超えたか否かを判定する順番も本例に限定されない。これらのステップは、適用される状況に応じて適宜変更されてもよい。

図１３は、エスカレーションシステムで表示する表示領域４８の一例を示す。表示領域４８は、エスカレーション理由を示している。本例の表示領域４８は、図１１で示した表示領域４４および表示領域４６と同時に表示されてもよい。

表示領域４８は、時系列でエスカレーションすべきと判定された理由を表示している。表示領域４８は、リアルタイムでエスカレーション理由を表示してもよい。判定理由を表示することにより、オペレータによるエスカレーションの判断材料とすることができる。「対象」は、「受付」および「顧客」のいずれかを示している。「判定基準」は、エスカレーション判定を行った基準の具体的な内容を示す。例えば、「判定基準」には、「ネガティブワードの出現率」および「ネガティブワードの出現回数」が含まれる。「判定閾値」は、エスカレーションすべきと判定されたときの判定閾値を示している。「詳細リンク」は、エスカレーションすべきと判定されたより具体的な理由へのリンクである。詳細リンクボタンを押すことにより、表示領域５０を表示させることができる。

表示領域５０は、ワード毎の出現率を示している。本例では、ネガティブワードである「出来ません」、「絶対に」、「しょうがない」のそれぞれの出現率を２０％、１０％、０％と表示している。このように、オペレータは、エスカレーション理由の詳細を知りたい場合に、詳細リンクをクリックすれば、より具体的な内容を知ることができる。対応支援装置１００は、オペレータが使用したネガティブワードをオペレータにフィードバックすることにより、オペレータの業務を改善することができる。

以上、本発明を実施の形態を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施の形態に記載の範囲には限定されない。上記実施の形態に、多様な変更または改良を加えることが可能であることが当業者に明らかである。その様な変更または改良を加えた形態も本発明の技術的範囲に含まれ得ることが、特許請求の範囲の記載から明らかである。

特許請求の範囲、明細書、および図面中において示した装置、システム、プログラム、および方法における動作、手順、ステップ、および段階等の各処理の実行順序は、特段「より前に」、「先立って」等と明示しておらず、また、前の処理の出力を後の処理で用いるのでない限り、任意の順序で実現しうることに留意すべきである。特許請求の範囲、明細書、および図面中の動作フローに関して、便宜上「まず、」、「次に、」等を用いて説明したとしても、この順で実施することが必須であることを意味するものではない。

１０・・・音声取得部、１２・・・テキスト取得部、１４・・・要約部、１６・・・音声解析部、１８・・・時間情報取得部、２０・・・記憶部、３０・・・判定部、４０・・・表示部、４２・・・設定画面、４４・・・表示領域、４６・・・表示領域、４８・・・表示領域、５０・・・表示領域、１００・・・対応支援装置、２００・・・対応システム、２１０・・・顧客、２２０・・・公衆交換電話網、２２５・・・構内交換機、・・・２３０・・・一次受付、２３２・・・電話機、２３４・・・受付用端末、２４０・・・二次受付、２４２・・・電話機、２４４・・・受付用端末、２５０・・・管理者、２５２・・・管理用端末、２６０・・・ＬＡＮ、２７０・・・サーバー機

Claims (9)

1. 現在の質問応答記録の音声データを取得する音声取得部と、
   エスカレーション判定に用いる判定用データを記憶する記憶部と、
   予め定められた第１の判定基準と、前記第１の判定基準と異なる第２の判定基準とに従い、前記音声データおよび前記判定用データに基づいて、エスカレーションすべきか否かを判定する判定部と、
   前記判定部による判定結果を表示する表示部と
   を備え、
   前記音声取得部は、
   前記音声データから前記現在の質問応答記録を音声認識したテキストデータを取得するテキスト取得部と、
   前記テキストデータから要点を抽出した要約文を生成する要約部と
   を有し、
   前記表示部は、前記要約文に応じたエスカレーション先候補を表示する
   対応支援装置。
2. 現在の質問応答記録の音声データを取得する音声取得部と、
   エスカレーション判定に用いる判定用データを記憶する記憶部と、
   予め定められた第１の判定基準と、前記第１の判定基準と異なる第２の判定基準とに従い、前記音声データおよび前記判定用データに基づいて、エスカレーションすべきか否かを判定する判定部と、
   前記判定部による判定結果を表示する表示部と
   を備え、
   前記音声取得部は、
   前記音声データから前記現在の質問応答記録を音声認識したテキストデータを取得するテキスト取得部と、
   前記テキストデータから要点を抽出した要約文を生成する要約部と
   を有し、
   前記記憶部は、前記判定用データとして登録文を記憶し、
   前記判定部は、前記要約文と前記登録文との類似度を算出して、前記類似度が予め定められた判定閾値を超えた場合にエスカレーションすべきと判定する
   対応支援装置。
3. 前記記憶部は、前記判定用データとして登録文を記憶し、
   前記判定部は、前記要約文と前記登録文との類似度を算出して、前記類似度が予め定められた判定閾値を超えた場合にエスカレーションすべきと判定する
   請求項１に記載の対応支援装置。
4. 前記記憶部は、前記判定用データとして登録単語を記憶し、
   前記判定部は、前記登録単語の出現頻度が予め定められた判定閾値を超えた場合にエスカレーションすべきと判定する
   請求項１から３のいずれか一項に記載の対応支援装置。
5. 前記音声取得部は、前記音声データを解析して、声量および音程を含む音声情報を取得する音声解析部を備え、
   前記判定部は、前記声量の変化量および前記音程の変化量の少なくとも１つを判定基準として、エスカレーションすべきか否かを判定する
   請求項１から４のいずれか一項に記載の対応支援装置。
6. 前記音声取得部は、前記音声データを解析して、会話経過時間および沈黙時間を含む時間情報を取得する時間情報取得部を備え、
   前記判定部は、前記会話経過時間および前記沈黙時間の少なくとも１つを判定基準として、エスカレーションすべきか否かを判定する
   請求項１から５のいずれか一項に記載の対応支援装置。
7. 前記要約文は、受付側および顧客側の双方の発言を含む
   請求項１から６のいずれか一項に記載の対応支援装置。
8. コンピュータが、現在の質問応答記録の音声データを取得するステップと、
   コンピュータが、エスカレーション判定に用いる判定用データを記憶するステップと、
   コンピュータが、予め定められた第１の判定基準および前記第１の判定基準と異なる第２の判定基準に従い、前記音声データおよび前記判定用データに基づいて、エスカレーションすべきか否かを判定するステップと、
   コンピュータが、前記判定による判定結果を表示するステップと
   を備え、
   前記音声データを取得するステップは、
   コンピュータが、前記音声データから前記現在の質問応答記録を音声認識したテキストデータを取得するステップと、
   コンピュータが、前記テキストデータから要点を抽出した要約文を生成するステップと
   を有し、
   コンピュータが、前記要約文に応じたエスカレーション先候補を表示するステップをさらに備える
   対応支援方法。
9. コンピュータが、現在の質問応答記録の音声データを取得するステップと、
   コンピュータが、エスカレーション判定に用いる判定用データを記憶するステップと、
   コンピュータが、予め定められた第１の判定基準および前記第１の判定基準と異なる第２の判定基準に従い、前記音声データおよび前記判定用データに基づいて、エスカレーションすべきか否かを判定するステップと、
   コンピュータが、前記判定による判定結果を表示するステップと、
   前記判定用データとして登録文を記憶するステップと
   を備え、
   前記音声データを取得するステップは、
   コンピュータが、前記音声データから前記現在の質問応答記録を音声認識したテキストデータを取得するステップと、
   コンピュータが、前記テキストデータから要点を抽出した要約文を生成するステップと
   を有し、
   コンピュータが、前記要約文と前記登録文との類似度を算出して、前記類似度が予め定められた判定閾値を超えた場合にエスカレーションすべきと判定するステップを更に備える
   対応支援方法。

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