JP7374389B2 - 問合せ受付装置、問合せ受付システム、および問合せ受付方法 - Google Patents

Description

本開示は、問合せ受付装置、問合せ受付システム、および問合せ受付方法に関する。

建物施設において、施設の管理会社や所有者といった施設の管理者に対して、施設の利用者が施設に関する問合せをすることがある。このような問合せは、たとえば、電話、メール、Ｗｅｂサイト、あるいはスマートフォンにインストールされたソフトウェアを用いる問合せ受付システムなどを利用して行われる。

建物の利用者からの問合せに関する情報を処理するものとしては、たとえば、特許第６８４４０７２号公報（特許文献１）に記載の建物管理システムが挙げられる。この建物管理システムでは、設備に対する利用者からの問合せに関する実績情報を生成して表示する。

特許第６８４４０７２号公報

電話やメールを用いて施設内で問合せをする際には、利用者の位置情報（どの階のどの部屋にいるか等）を伝えることが多い。その際、利用者は、施設の管理者に自分の居場所を正確に説明できる言葉を知らないことがある。たとえば、同一階にトイレが２箇所ある場合、管理者は「西側トイレ」、「東側トイレ」などと独自の呼び方をしていることがあるが、この呼び方を知らない利用者は、自分の居場所をうまく伝えることができない。

この場合、利用者と管理者との間で複数のやりとりを経て、管理者に位置情報が伝達されることになるが、位置情報の特定には手間がかかってしまう。さらに、問合せをする上で、問合せ対象となる設備名などが分からない場合や、問合せ内容をどのように表現してよいのか分からないことなどがある。このように、利用者からの施設に関する問合せを受け付ける際には、位置情報や問合せ内容の特定が難しい場合や、時間がかかる場合がある。

特許文献１に係る建物管理システムにおいては、上記のような問合せがあった際の位置情報や問合せ内容の特定については鑑みられていない。また、ＩＶＲ（Interactive Voice Response）やＡI（artificial intelligence）を活用して自動応答を行わせたとしても、利用者との対話のみでは位置情報や問合せ内容の特定は簡単ではない。

本開示は、上述の課題を解決するためになされたものであって、その目的は、利用者が施設に関する問合せを簡便に行うことができる問合せ受付装置、問合せ受付システム、および問合せ受付方法を提供する。

本開示に係る問合せ受付装置は、施設に関する利用者からの問合せを受け付ける。問合せ受付装置は、記憶部と、制御部とを備える。記憶部は、過去の複数の問合せデータが記録された問合せ履歴データベースを記憶する。制御部は、利用者からの問合せに関する処理を実行する。制御部は、利用者が使用する利用者端末から送信された情報に基づき、利用者の位置情報を生成する。制御部は、問合せ履歴データベースから生成された問合せ候補に関する情報および位置情報に基づき、少なくとも１つの問合せ候補を決定する。制御部は、決定された少なくとも１つの問合せ候補を利用者端末に送信する。制御部は、利用者端末から送信された選択結果により問合せを受け付ける。選択結果は、利用者端末において、利用者によって少なくとも１つの問合せ候補から選択された結果である。

本開示に問合せ受付システムは、利用者端末と、情報提供部と、受付装置とを備える。利用者端末は、施設の利用者が使用する。情報提供部は、施設に関する所定情報を提供する。問合せ受付装置は、施設に関する利用者からの問合せを利用者端末から受け付ける。問合せ受付装置は、記憶部と、制御部とを含む。記憶部は、過去の複数の問合せデータが記録された問合せ履歴データベースを記憶する。制御部は、利用者からの問合せに関する処理を実行する。利用者端末は、情報提供部から所定情報を取得する。利用者端末は、取得した所定情報を問合せ受付装置に送信する。制御部は、利用者端末から受信した所定情報に基づき、利用者の位置情報を生成する。制御部は、問合せ履歴データベースから生成された問合せ候補に関する情報および位置情報に基づき、少なくとも１つの問合せ候補を決定する。制御部は、決定された少なくとも１つの問合せ候補を利用者端末に送信する。利用者端末は、問合せ受付装置から受信した少なくとも１つの問合せ候補を表示する。利用者端末は、利用者によって少なくとも１つの問合せ候補から選択された選択結果を問合せ受付装置に送信する。制御部は、利用者端末から送信された選択結果により問合せを受け付ける。

本開示に係る問合せ受付方法は、施設に関する利用者からの問合せを受け付ける方法である。問合せ受付方法は、過去の複数の問合せデータが記録された問合せ履歴データベースを記憶するステップと、利用者が使用する利用者端末から送信された情報に基づき、利用者の位置情報を生成するステップと、問合せ履歴データベースから生成された問合せ候補に関する情報および位置情報に基づき、少なくとも１つの問合せ候補を決定するステップと、決定された少なくとも１つの問合せ候補を利用者端末に送信するステップと、利用者端末から送信された選択結果により問合せを受け付けるステップと備える。選択結果は、利用者端末において、利用者によって少なくとも１つの問合せ候補から選択された結果である。

本開示によれば、利用者が施設に関する問合せを簡便に行うことができる。

問合せ受付システムのハードウェア構成の一例を示す図である。 問合せの具体例を示す図である。 問合せの具体例を示す図である。 問合せの具体例を示す図である。 問合せの具体例を示す図である。 ＱＲコード（登録商標）番号テーブルを示す図である。 候補テーブルを示す図である。 問合せ履歴ＤＢを示す図である。 問合せ受付システムが実行する処理のフローチャートである。 決定処理のフローチャートである。 キーボード入力による問合せの具体例を示す図である。 キーボード入力時の分類および候補テーブルの生成を説明するための図である。 学習処理（ＡＩ分類）のフローチャートである。 候補テーブル生成処理のフローチャートである。 ビーコン設置時の問合せの具体例を示す図である。 ビーコン番号テーブルを示す図である。

以下、図面を参照しつつ、実施の形態について説明する。以下の説明では、同一の部品には同一の符号を付してある。それらの名称および機能も同じである。したがって、それらについての詳細な説明は繰り返さない。

図１は、問合せ受付システム１のハードウェア構成の一例を示す図である。図１に示すように、問合せ受付システム１は、問合せ受付装置１００と、利用者端末２００と、管理者端末３００と、ＱＲコード（登録商標）１０と、ビーコン２０とを備える。本実施の形態においては、ＱＲコード１０を含む案内１１（図２参照）あるいはビーコン２０を「情報提供部」と称する。

問合せ受付装置１００は、施設に関する利用者５１からの問合せを受け付ける装置である。利用者端末２００は、施設の利用者５１が使用する端末である。管理者端末３００は、施設の管理者５２が使用する端末である。

本実施の形態においては、施設（建物）として「ＡＢＣビル」において問合せが発生した場合の例について説明する。ここでは、利用者端末２００は、ＡＢＣビルの利用者５１が使用する端末である。管理者端末３００は、ＡＢＣビルを管理する管理者５２が使用する端末である。

問合せ受付装置１００は、サーバ装置である。利用者端末２００および管理者端末３００は、スマートフォンである。利用者端末２００および管理者端末３００は、デスクトップコンピュータ、ノートパソコン、タブレット端末等であってもよい。

たとえば、問合せ受付装置１００は、ＡＢＣビルを含む複数の施設を管理する管理会社内に設置される。問合せ受付装置１００は、これら複数の施設の各々の利用者からの問合せを、インターネット等のネットワークを介して一括して受け付ける。そして、受け付けられた問合せは各施設を管理する管理者に対して通知される。

問合せ受付装置１００は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１１１と、ＲＯＭ（Read Only Memory）１１２と、ＲＡＭ（Random Access Memory）１１３と、通信インターフェイス１１５と、記憶部１１４とを備える。

ＣＰＵ１１１は、問合せ受付装置１００全体を総括的に制御する。ＣＰＵ１１１は、ＲＯＭ１１２に格納されているプログラムをＲＡＭ１１３に展開して実行する。ＲＯＭ１１２は、問合せ受付装置１００の処理手順が記されたプログラムを格納する。ＲＡＭ１１３は、ＣＰＵ１１１がプログラムを実行する際の作業領域となるものであり、プログラムやプログラムを実行する際のデータ等を一時的に記憶する。

通信インターフェイス１１５は、利用者端末２００および管理者端末３００と通信するためのインターフェイスである。記憶部１１４は、不揮発性の記憶装置である。記憶部１１４は、たとえば、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）やＳＳＤ（Solid State Drive）等であってもよい。

記憶部１１４は、ビーコン番号テーブル１３１と、ＱＲコード番号テーブル１３２と、候補テーブル１３３と、問合せ履歴ＤＢ（「データベース」とも称する）１３４と、学習済モデル４１と、学習用データセット４２と、単語辞書４３とを記憶している。これらの詳細については、図６以降の図を用いて後述する。

利用者端末２００は、ＣＰＵ２１１と、ＲＯＭ２１２と、ＲＡＭ２１３と、記憶部２１４と、通信インターフェイス２１５と、カメラ２１６と、表示部２２１とを備える。

ＣＰＵ２１１は、利用者端末２００全体を総括的に制御する。ＣＰＵ２１１は、ＲＯＭ２１２に格納されているプログラムをＲＡＭ２１３に展開して実行する。ＲＯＭ２１２は、利用者端末２００の処理手順が記されたプログラムを格納する。ＲＡＭ２１３は、ＣＰＵ２１１がプログラムを実行する際の作業領域となるものであり、プログラムやプログラムを実行する際のデータ等を一時的に記憶する。

通信インターフェイス２１５は、問合せ受付装置１００と通信するためのインターフェイスである。記憶部２１４は、不揮発性の記憶装置である。記憶部２１４は、たとえば、ＨＤＤやＳＳＤ等であってもよい。表示部２２１は、利用者端末２００が備える液晶表示部である。カメラ２１６は、利用者端末２００に内蔵されたカメラである。

管理者端末３００は、ＣＰＵ３１１と、ＲＯＭ３１２と、ＲＡＭ３１３と、記憶部３１４と、通信インターフェイス３１５と、表示部３２１とを備える。

ＣＰＵ３１１は、管理者端末３００全体を総括的に制御する。ＣＰＵ３１１は、ＲＯＭ３１２に格納されているプログラムをＲＡＭ３１３に展開して実行する。ＲＯＭ３１２は、管理者端末３００の処理手順が記されたプログラムを格納する。ＲＡＭ３１３は、ＣＰＵ３１１がプログラムを実行する際の作業領域となるものであり、プログラムやプログラムを実行する際のデータ等を一時的に記憶する。

通信インターフェイス３１５は、問合せ受付装置１００と通信するためのインターフェイスである。記憶部３１４は、不揮発性の記憶装置である。記憶部３１４は、たとえば、ＨＤＤやＳＳＤ等であってもよい。表示部３２１は、管理者端末３００が備える液晶表示部である。

問合せ受付装置１００は、Ｗｅｂサーバとして動作し、利用者端末２００および管理者端末３００で起動するブラウザにおいて所定のＵＲＬにアクセスすること、あるいは、専用のソフトウェアを起動することで、問合せ受付装置１００と通信を行うことができる。

なお、問合せ受付装置１００、利用者端末２００および管理者端末３００は、ユーザからの入力を受け付ける入力部や表示を行う表示部と接続するようにしてもよい。入力部は、たとえば、キーボード、マウス、タッチパネルである。表示部は、たとえば、液晶表示器、ディスプレイである。

なお、問合せ受付装置１００は、１つのサーバ装置によって構成されるものに限らず、複数のサーバ装置によって構成されるものであってもよい。たとえば、地域ごとにサーバ装置を設置して各地域の問合せ情報（記憶部１１４に記憶された問合せ履歴ＤＢ１３４等の各種情報）を各地域のサーバ装置で管理するものであってもよい。この場合、各地域のサーバ装置が互いに通信し、互いの問合せ情報を共有可能に構成するものであってもよい。あるいは、各地域のサーバを管理するメインサーバ装置を備え、メインサーバ装置が各地域の問合せ情報を管理するものであってもよい。

上記各地域は、日本国内の各地域に限らず、日本国外の地域を含むものであってもよい。たとえば、日本国内外の１以上の国または地域にサーバ装置を設置するようにしてもよい。この場合、日本国内にサーバ装置を置いて、日本国外に設置されたサーバ装置と問合せ情報を共有するように構成してもよい。また、いずれかの国にメインサーバ装置を設置し、各国に設置されたサーバ装置からメインサーバ装置に記憶された問合せ情報を参照させるようにしてもよい。

各国において設置されたサーバ装置は、管理する国または地域ごとに、言語コードを有する。たとえば、日本国内の施設を管理するサーバ装置には、言語コードとして「日本語」が設定される。中国国内の施設を管理するサーバ装置には、言語コードとして「中国語」が設定される。英語圏の国の施設を管理するサーバ装置には、言語コードとして「英語」が設定される。

サーバ装置は、各言語コードに対応した言語データを有する。たとえば、日本国内の利用者端末または管理者端末からアクセスがあった場合は、これらの端末上には日本語で情報が表示される。中国国内の利用者端末または管理者端末からアクセスがあった場合は、これらの端末上には中国語で情報が表示される。また、言語ごとに問合せ情報を管理するようにしてもよい。

以下、図２～図５を用いて、本実施の形態において利用者５１が行う問合せの具体例について説明する。図２～図５は、問合せの具体例を示す図である。本例においては、「ＡＢＣビル」の「６階の男子トイレ」において発生した問合せの例について説明する。

図２に示すように、利用者５１は、ＡＢＣビルの６階の男子トイレを利用しようとしている。男子トイレにおいて、便器６０が詰まっていたとする。利用者５１は、便器６０が詰まっていることに気付き、ＡＢＣビルの管理会社に伝えようと考えた。

図３に示すように、ＡＢＣビル６階の男子トイレの入口において、ドア３０の左側には、案内１１が設置されている。案内１１には、「ビルの窓口」というサービスに関する案内が記載されている。案内１１には、「ご質問・ご要望はこちらへ」、「モバイルカメラでＱＲコードを読み取ってください」、「ＴＥＬ０３－ｘｘｘｘ－ｘｘｘｘ」との説明書きとともに、ＱＲコード１０が提示されている。

利用者５１は、利用者の使用する利用者端末２００で、ＱＲコード１０を読み取る。これにより、問合せ受付装置１００のＷＥＢサイトにアクセスすることができる。ＱＲコード１０には、問合せ受付装置１００へのＵＲＬと、「ＡＢＣビル」の「６階」の「男子トイレ」を特定可能な情報（ＱＲコード番号「qr143455df45-153-332d」）が含まれている。

問合せ受付装置１００は、ＱＲコード番号を取得すると、利用者端末２００に対する表示情報を生成する。詳細については、図６以降で説明する。

利用者端末２００は、図４に示すように、問合せ受付装置１００が出力した表示情報をブラウザ上に表示する。利用者端末２００の表示部２２１は、「ビルの窓口へようこそ」と表示される。さらに、表示部２２１は、問合せの対象となる位置情報が「ＡＢＣビル６階男子トイレ」であることを表示している。

また、表示部２２１は、「ＡＢＣビル６階男子トイレ」において現在受付中である問合せが「個室＿扉＿閉まりにくい」という内容であることを表示している。さらに、表示部２２１は、利用者５１が「ＡＢＣビル６階男子トイレ」において問合せを行う可能性が高い問合せ候補を表示している。

表示部２２１は、利用者５１が問い合せる可能性が高いものから順に、「１：便器＿詰まり」、「２：個室＿扉＿閉まりにくい」、「３：洗面台＿石鹸水＿出ない」、「４：トイレットペーパー切れ」を表示している。

本実施の形態においては、問合せ時に選択可能な問合せ候補は、施設の管理において用いられる特徴的な単語を用いて簡潔に表現している。上述の１つめの「便器」＋「詰まり」の２つの単語によって「便器が詰まっていること」が示される。２つめの「個室」＋「扉」＋「閉まりにくい」によって「個室の扉が閉まりにくいこと」が示される。

３つめの「洗面台」＋「石鹸水」＋「出ない」によって「洗面台の石鹸水が出ないこと」が示される。４つめの「トイレットペーパー切れ」によって「トイレットペーパーが切れていること／切れそうであること」が示される。

利用者５１は、上記４つの問合せ候補のうち、該当するものがあればそれを選択する。仮に、４つの問合せ候補の中に問い合せたいものが無い場合は、「５：その他（キーボード入力）」を選択する。キーボード入力により任意の文章を入力して問合せを行うことができる。

問い合せようとしているものが、現在受付中である「個室＿扉＿閉まりにくい」である場合、利用者５１は「６：既に問合せ済みだった」を選択する。これにより、その旨が管理者５２に通知される。

本例では、便器６０が詰まっているため、利用者５１は、「１：便器＿詰まり」を選択する。これにより、問合せ受付装置１００は、問合せとして「１：便器＿詰まり」が受け付けられる。

問合せ受付装置１００は、問合せを受け付けた旨を利用者端末２００に通知する。図５に示すように、利用者端末２００の表示部２２１は、選択した「１：便器＿詰まり」が表示されるとともに、「問合せ受け付けました」を表示する。

さらに、問合せ受付装置１００は、問合せ内容を管理者５２が使用する管理者端末３００に通知する。本通知により、管理者端末３００の表示部３２１は、「問合せがありました」および「２０２１年２月２５日（木）０９：３２」、「ＡＢＣビル６Ｆ男子トイレ」、「便器＿詰まり」を表示する。

「２０２１年２月２５日（木）０９：３２」は、利用者５１が問合せ受付装置１００にアクセスした時刻（以下、「問合せ日時」とも称する）である。なお、問合せ日時は、選択した問合せ候補等を問合せ受付装置１００に対して送信した時刻であってもよい。

上記通知により、ＡＢＣビルを担当する管理者（施設担当者）５２は、ＡＢＣビル６Ｆ男子トイレにおいて便器が詰まるトラブルが発生していることを知る。そして、管理者５２は、ＡＢＣビル６Ｆ男子トイレに向かい、便器詰まりのトラブルに対処する。

次に、問合せを行う際に用いる各種テーブルまたはデータベースについて説明する。図６は、ＱＲコード番号テーブル１３２を示す図である。図６に示すように、ＱＲコード番号テーブル１３２は、ＱＲコード番号と位置情報を対応付けるテーブルである。ＱＲコード番号テーブル１３２には、「ＱＲコード番号」に対して、位置情報（「場所情報」とも称する）として、「施設名」、「階数」、「部屋名」、「エリア（用途）名」が対応付けられている。

図２～図５の例では、ＱＲコード番号「qr143455df45-153-332d」に対応する位置情報として、施設名として「ＡＢＣビル」、階数として「６階」、および、部屋名として「男子トイレ」がＱＲコード番号テーブル１３２に記録されている。

また、別の例として、ＱＲコード番号「qr143455df45-043-332d」に対応する位置情報（場所情報）として、施設名として「ＡＢＣビル」、階数として「２階」、エリア（用途名）として「ＥＶ（エレベーター）ホール前」がＱＲコード番号テーブル１３２に記録されている。

図７は、候補テーブル１３３を示す図である。候補テーブル１３３は、特定情報（「場所日時情報」とも称する）に対応付けられた少なくとも１つの問合せ候補を定めたテーブルである。本実施形態では、少なくとも１つの問合せ候補は、問合せ候補（単に「候補」とも称する）１～４である。問合せ候補は、１つであってもよい。

図７に示すように、候補テーブル１３３には、「施設名」、「階数」、「部屋名」、「エリア（用途）名」、「住所」、「地域」、「平日／土日祝」、「時間帯」、「候補１」、「候補２」、「候補３」、「候補４」の項目がある。図示しないが、候補テーブル１３３には、項目として「施設の用途」、「季節」を含む。

「施設名」、「階数」、「部屋名」、「エリア（用途）名」、「施設の用途」、「住所」、「地域」、「平日／土日祝」、「時間帯」、「季節」が、「特定情報」に該当する。このうち、「施設名」、「階数」、「部屋名」、「エリア（用途）名」は、「位置情報」を示す。

「施設の用途」には、たとえば、「オフィスビル」、「商業ビル」、「病院」、「学校」等の施設の用途が設定される。「地域」は、施設が設置された地域を示す。

「平日／土日祝」は、問合せがあったのが平日および土日祝のいずれであるかが設定される。たとえば、問合せがあったのが日曜日であれば、「土日祝」が設定される。「時間帯」は、問合せがあった時間帯が設定され、問合せ時刻に応じて「朝」、「昼」、「夕」、「夜」のいずれかが設定される。「季節」は、問合せがあった季節が設定される。たとえば、問合せがあったのが１２月であれば、「冬」が設定される。

このように、特定情報は、位置情報または問合せ日時に関連する複数の情報である。特定情報は、位置情報と、利用者５１の位置の属性と、施設の住所と、施設の用途と、施設が設置された地域と、問合せ日時と、問合せがあった時間帯と、問合せがあった季節とのうちの少なくとも１つを含む情報である。

ここで、利用者５１の位置の属性は、位置情報に含まれる「部屋名」（「男子トイレ」等）、「エリア（用途）名」（「ＥＶホール前」等）を指す。利用者５１の位置は、位置を特定可能な情報（ＡＢＣビル６Ｆ男子トイレ）である。これに対して、利用者５１の位置の属性は、単に利用者５１の現在位置を示すものではなく、利用者５１が問合せ対象としているものがどのような性質や特徴を持っているかを示すものである。たとえば、「ＥＶ（エレベーター）ホール前」は、エレベータに乗るために利用者５１がエレベータを待機するための場所を示している。

問合せ受付装置１００は、位置情報または問合せ日時に基づき特定情報を生成する。上記例では、位置情報（場所情報）に基づき、施設の住所、用途、地域が生成される。問合せ日時に基づき、平日／土日祝、時間帯、季節が生成される。

図７の例においては、候補テーブル１３３には、施設名「ＡＢＣビル」、階数「６階」、部屋名「男子トイレ」に対応する情報が記録されている。「ＡＢＣビル」は、首都圏にあるため、地域として「首都圏」が設定されている。また、この例では、平日／土日祝の区分として「平日」が設定されており、時間帯として、「朝」、「昼」、「夕」、「夜」が設定されている。

候補テーブル１３３において、「ＡＢＣビル６階男子トイレ」の「平日の朝」において、問合せ候補１として「便器＿詰まり」、問合せ候補２として「個室＿扉＿閉まりにくい」、問合せ候補３として「洗面台＿石鹸水出ない」、問合せ候補４として「トイレットペーパー切れ」がそれぞれ設定されている。

候補テーブル１３３において、「ＡＢＣビル６階男子トイレ」の「平日の昼」および「平日の夕方」において、問合せ候補１として「トイレットペーパー切れ」、問合せ候補２として「洗面台＿石鹸水出ない」、問合せ候補３として「便器＿詰まり」、問合せ候補４として「個室＿扉＿閉まりにくい」がそれぞれ設定されている。

上記は、朝の時間帯においては、トイレットペーパーが補充されているため、トイレットペーパー切れが起こりにくいことを意味する（候補４）。これに対し、昼および夕方の時間帯においては、トイレットペーパーが使用されることによって、トイレットペーパー切れが起こりやすいことを意味している（候補４から候補１に上がっている）。

同様に、朝の時間帯においては、洗面台の石鹸水が補充されているため、石鹸水切れが起こりにくいことを意味する（候補３）。これに対し、昼および夕方の時間帯においては、石鹸水が使用されることによって、石鹸水切れが起こりやすいことを意味している（候補３から候補２に上がっている）。

また、候補テーブル１３３には、施設名「ＡＢＣビル」、階数「６階」、エリア（用途）名「ＥＶホール前」に対応する情報が記録されている。「ＡＢＣビル」は、首都圏にあるため、地域として「首都圏」が設定されている。また、この例では、平日／土日祝の区分として「平日」が設定されており、時間帯として、「朝」、「昼」、「夕」、「夜」が設定されている。

図８は、問合せ履歴ＤＢ１３４を示す図である。問合せ履歴ＤＢ１３４は、過去の複数の問合せデータが記録されたデータベースである。

図８に示すように、問合せ履歴ＤＢ１３４には、「問合せ日時」、「対応状況」、「施設名」、「階数」、「部屋名」、「エリア（用途）名」、「問合せ候補」、「入力文章」、「ＡＩ分類」、「ＡＩ担当者分類（教師データ）」の項目がある。他にも、図示しないが、「住所」、「地域」、「平日／土日祝」、「時間帯」、「施設の用途」、「季節」の項目を含んでいる。

このうち、問合せ履歴ＤＢ１３４の「施設名」、「階数」、「部屋名」、「エリア（用途）名」、「住所」、「地域」、「平日／土日祝」、「時間帯」、「施設の用途」、「季節」の項目は、候補テーブル１３３の項目と一致する。

この例では、施設名「ＡＢＣビル」、階数「６階」、部屋名「男子トイレ」に対応する情報が記録されている。問合せ履歴ＤＢ１３４には、「ＡＢＣビル６階男子トイレ」において、問合せの際に選択された「問合せ候補」あるいは入力された「入力文章」が、問合せ日時と共に記録されている。また、対応状況として、「完了」、「対応中」、「受付済み」のいずれかが記録されている。

「完了」は、問合せに対してその対応が完了したことを示す。「対応中」は、問合せに対して対応中であることを示す。「受付済み」は、問合せを受け付けたが、まだ対応中になっていない状態を示す。本実施の形態では、「受付済み」または「対応中」の状態を「受付中」と称する。つまり、受付中の問合せは、受け付けられたがその対応が完了していない問合せを示す。

「２０２１年２月８日（月）１０：２３」の問合せにおいて、問合せ候補「便器＿詰まり」が選択され、その対応は完了していることが記録されている。「２０２１年２月１０日（水）１２：０５」の問合せにおいて、問合せ候補「洗面台＿石鹸水出ない」が選択され、その対応は完了していることが記録されている。「２０２１年２月１１日（木）０８：４８」の問合せにおいて、問合せ候補「個室＿扉＿閉まりにくい」が選択され、対応中（受付中）であることが記録されている。「２０２１年２月１５日（月）１６：１２」に受け付けた問合せにおいて、問合せ候補「トイレットペーパー切れ」が選択され、その対応は完了していることが記録されている。

「２０２１年２月１８日（木）１３：１２」の問合せにおいて、「入力文章」として「洗面台に歯ブラシの忘れ物がある」が入力され、その対応は完了していることが記録されている。「入力文章」が入力された場合は、問合せ候補には「その他」が設定される。

「入力文章」として「洗面台に歯ブラシの忘れ物がある」が入力されたとき、「ＡＩ分類」として「その他」が設定され、「ＡＩ担当者分類」として「忘れ物あり」が設定されている。「ＡＩ分類」および「ＡＩ担当者分類」については、図１２～図１４を用いて後述する。

「２０２１年２月１９日（金）１５：３８」に受け付けた問合せにおいて、「入力文章」として「トイレットペーパーの予備が少ない」が入力され、受付済み（受付中）であることが記録されている。「入力文章」として「トイレットペーパーの予備が少ない」が入力されたとき、「ＡＩ分類」および「ＡＩ担当者分類」として「トイレットペーパー切れ」が設定されている。

次に、問合せ受付システム１が実行する処理についてフローチャートを用いて説明する。図９は、問合せ受付システム１が実行する処理のフローチャートである。

図９に示すように、問合せ受付システム１が実行する処理においては、利用者端末２００、問合せ受付装置１００および管理者端末３００のそれぞれが処理を実行する。各処理は、周期的（たとえば、１００ｍｓｅｃごと）に実行すればよい。以下、「ステップ」を単に「Ｓ」とも称する。

ＱＲコード１０を含む案内１１（情報提供部）は、施設に関する所定情報としてＱＲコード番号を提供する。利用者端末２００は、案内１１のＱＲコード１０をカメラ２１６で読みとることができる。たとえば、図２～図５を用いて説明した例では、ＡＢＣビルの６Ｆ男子トイレにおいてトイレが詰まっているため、利用者５１は、６Ｆ男子トイレの入口に設置されたＱＲコード１０をカメラ２１６で読みとっている。

利用者端末２００の処理が開始すると、利用者端末２００のＣＰＵ２１１は、Ｓ１１において、カメラ２１６で読み取ったＱＲコード１０からＱＲコード番号を含むＵＲＬを取得し、処理をＳ１２に進める（図３参照）。

ＣＰＵ２１１は、Ｓ１２において、ブラウザを用いて、取得したＵＲＬにアクセスし、取得したＱＲコード番号を問合せ受付装置１００に送信し、処理をＳ１３に進める（図３参照）。

その一方で、問合せ受付装置１００のＣＰＵ１１１は、利用者５１からの問合せに関する処理を実行する。問合せ受付装置１００の処理が開始すると、問合せ受付装置１００のＣＰＵ１１１は、Ｓ２１において、利用者端末２００からＱＲコード番号を受信し、処理をＳ２２に進める。

ＣＰＵ１１１は、Ｓ２２において、利用者端末２００から受信したＱＲコード番号に基づき、ＱＲコード番号テーブル１３２を用いて利用者５１の位置情報を生成し、処理をＳ２３に進める。上記例では、図６において、ＱＲコード番号テーブル１３２を用いて、ＱＲコード番号「qr143455df45-153-332d」（データＡ１参照）から、位置情報「ＡＢＣビル６階男子トイレ」（データＡ２参照）を生成している。

ＣＰＵ１１１は、Ｓ２３において、決定処理（図１０参照）を実行し、処理をＳ２４に進める。決定処理は、問合せ候補を含む決定情報を決定する処理である。

ＣＰＵ１１１は、Ｓ２４において、問合せ候補を含む決定情報を利用者端末２００に送信し、処理をＳ２５に進める。決定情報は、送信情報は、少なくとも１つの問合せ候補（候補１～４）、入力文章、対応中の問合せを含んだ情報である。

その一方で、利用者端末２００のＣＰＵ２１１は、Ｓ１３において、問合せ受付装置１００から受信した決定情報を表示し、処理をＳ１４に進める。利用者端末２００で表示される表示内容は、図４を用いて説明した通りであり、対応中の問合せ、問合せ候補１～４を含んだ情報が表示される。

利用者５１は、利用者端末２００上で、問合せ候補１～４のいずれかを選択するか、問合せの文章である入力文章を入力する。ＣＰＵ２１１は、Ｓ１４において、利用者５１によって選択された問合せ候補の選択結果または入力文章を送信情報として取得し、処理をＳ１５に進める。

ＣＰＵ２１１は、Ｓ１５において、送信情報を問合せ受付装置１００に送信し、利用者端末２００の処理を終了する。図５の例では、選択結果として「便器＿詰まり」が送信されている。

ＣＰＵ１１１は、Ｓ２５において、利用者端末２００から送信情報を受信し、処理をＳ２６に進める。つまり、問合せ受付装置１００は、建物に関する利用者５１からの問合せ（選択結果や入力文章）を、送信情報として利用者端末２００から受け付ける。

ＣＰＵ１１１は、Ｓ２６において、入力文章がある場合は分類処理を行い、処理をＳ２７に進める。図１２を用いて後述するが、分類処理は、「入力文章」から「ＡＩ分類」を生成する処理である。たとえば、入力文章「トイレットペーパーの予備が少ない」から、ＡＩ分類「トイレットペーパー切れ」が生成される。

ＣＰＵ１１１は、Ｓ２７において、位置情報および問合せ日時を含む今回の問合せデータを問合せ履歴ＤＢ１３４に追加し、処理をＳ２８に進める（図８参照）。ＣＰＵ１１１は、Ｓ２８において、管理者端末３００に対して問合せ内容を通知し、問合せ受付装置１００の処理を終了する。

その一方で、管理者端末３００の処理が開始すると、管理者端末３００のＣＰＵ３１１は、Ｓ３１において、問合せ受付装置１００から問合せ内容を受信し、処理をＳ３２に進める。ＣＰＵ３１１は、Ｓ３２において、問合せ内容を表示し、管理者端末３００の処理を終了する。図５の例では、管理者端末３００には、「ＡＢＣビル６Ｆ男子トイレ」で「便器＿詰まり」があった旨が表示されている。

図１０は、決定処理のフローチャートである。ＣＰＵ１１１は、問合せ履歴ＤＢ１３４から生成された問合せ候補に関する情報（候補テーブル１３３の候補１～４）、位置情報、問合せ日時に基づき、少なくとも１つの問合せ候補（候補１～４）を決定する。以下、具体的に説明する。

図１０に示すように、決定処理が開始すると、問合せ受付装置１００のＣＰＵ１１１は、Ｓ４１において、位置情報および問合せ日時から、特定情報（場所日時情報）を生成し、処理をＳ４２に進める。

上記例では、位置情報「ＡＢＣビル６Ｆ男子トイレ」から、「地域」＝「首都圏」、施設の用途」＝「オフィスビル」等が生成される。問合せ日時「２０２１年２月２５日（木）」から、「平日／土日祝」＝「平日」、「時間帯」＝「朝」、「季節」＝「冬」等が生成される。

ＣＰＵ１１１は、Ｓ４２において、生成した場所日時情報（特定情報）に対応したデータが候補テーブル１３３にあるか否かを判定する。ＣＰＵ１１１は、生成した場所日時情報に対応したデータが候補テーブルにあると判定した場合（Ｓ４２でＹＥＳ）、処理をＳ４３に進める。ＣＰＵ１１１は生成した場所日時情報に対応したデータが候補テーブル１３３にあると判定しなかった場合（Ｓ４２でＮＯ）、処理をＳ４４に進める。

上記例では、図７において、「ＡＢＣビル６Ｆ男子トイレ」（データＢ１参照）かつ「平日朝」（データＢ２参照）のデータが存在する。

ＣＰＵ１１１は、Ｓ４３において、生成した場所日時情報に対応したデータを候補テーブル１３３から選択し、処理をＳ４５に進める。

ＣＰＵ１１１は、Ｓ４４において、生成した場所日時情報との一致率が最も高いデータを候補テーブル１３３から選択し、処理をＳ４５に進める。具体的には、ＣＰＵ１１１は、位置情報および問合せ日時と、特定情報との一致率が最も高い少なくとも１つの問合せ候補を候補テーブル１３３から選択する。これにより、過去にデータの蓄積がなかった場合でも、状況が近い問合せデータを利用して、問合せ候補のリストを提示することができる。

たとえば、本例においては、「ＡＢＣビル６Ｆ男子トイレ」、「平日朝」に一致するデータが候補テーブル１３３に存在した。一致しない場合は、一致率の高いものを候補テーブル１３３から抽出する。たとえば、「ＸＸＸビル５Ｆ男子トイレ」、「平日朝」であれば、「男子トイレ」、「平日朝」が一致しているため一致率が高いと判断して「ＡＢＣビル６Ｆ男子トイレ」、「平日朝」のデータを選択してもよい。

また、たとえば、異なる施設であっても、「施設の用途」が同一であるデータを一致率が高いものとして抽出するようにしてもよい。商業ビルとオフィスビルとでは、トイレの不具合（問合せ）が発生する傾向が異なる。たとえば、ショッピングモールではトイレの扉の開け閉めがあまりないのに対して、オフィスビルではトイレの開け閉めの頻度が高いので、扉の不具合の発生率が高くなる。また、夜間に働く人間の多い外資系のビルでは、夜の問い合わせが多く、女性が多いビルではトイレの洗面台で指輪やイヤリングを落としてしまうトラブルも発生しやすい等、問合せ・トラブルの共通した傾向がある。

なお、施設の老朽化に伴い、施設内の各種設備も老朽化し、老朽化した設備に対する問合せ発生率が高くなる。候補テーブル１３３を生成することで、現在、施設内のどの設備が老朽化したのかを把握することができる。これにより、候補テーブル１３３を用いて設備のリニューアルのタイミングを検討することもできる。

ＣＰＵ１１１は、Ｓ４５において、選択したデータから問合せ候補を抽出し送信情報として設定し、処理をＳ４６に進める。上記例では、図７において、「ＡＢＣビル６Ｆ男子トイレ」（データＢ１参照）かつ「平日朝」（データＢ２参照）に対応する候補１～４（データＢ３参照）を送信情報として設定する。

ＣＰＵ１１１は、Ｓ４６において、問合せ履歴ＤＢ１３４および位置情報に基づき、受付中の問合せを検索し、処理をＳ４７に進める。

ＣＰＵ１１１は、Ｓ４７において、受付中の問合せがあるか否かを判定する。ＣＰＵ１１１は、受付中の問合せがあると判定した場合（Ｓ４７でＹＥＳ）、処理をＳ４８に進める。ＣＰＵ１１１は、受付中の問合せがあると判定しなかった場合（Ｓ４７でＮＯ）、決定処理を終了する。

たとえば、図８のＣ５のデータが「受付中」のデータであり、この場合、「個室＿扉＿閉まりにくい」（Ｃ６のデータ）が受付中の問合せに該当する。ＣＰＵ１１１は、Ｓ４８において、受付中の問合せを送信情報として設定し、決定処理を終了する。

以上説明したように構成した場合、問合せをする場合には、利用者端末２００を用いて情報提供部から情報を読み込めばよいため、管理人室に行くなどの手間がかからず、その場で対処することができる。また、情報提供部から取得した情報に基づき利用者５１の位置情報が自動的に生成されるため、利用者５１は問合せ時に位置情報を伝える必要がない上に、位置情報が正確であるため問合せの候補を的確に絞り込むことができる。

さらに、位置情報および過去の複数の問合せデータが記録された問合せ履歴ＤＢ１３４に基づき、利用者５１が問い合わせる可能性の高い少なくとも１つの問合せ候補が決定される。利用者５１は少なくとも１つの問合せ候補のうちのいずれかが選択可能になるため、問合せ内容を文章で入力する必要がない。一方、問合せ候補の中に利用者５１が選択したいものがない場合に、文章入力を行うことで、自由に内容で問合せをすることができる。また、受付中の問合せを利用者に知らせることで、問合せの重複を防ぐことができる。

以上のように、問合せ履歴ＤＢ１３４に蓄積された問合せデータを活用することで、利用者５１は、問合せ時に短時間かつ簡単な手順で問合せを完了させることができる。このように、利用者５１が施設に関する問合せを簡便に行うことができる。また、問合せ内容が通知されることで、管理者５２は即座に問合せに対して対応することができる。

図２～図５を用いた例では、利用者５１が「１：便器＿詰まり」を選択した例について説明した。以下では、「５：その他（キーボード入力）」を選択する例について説明する。

図１１は、キーボード入力による問合せの具体例を示す図である。図４の状態において、４つの問合せ候補のうち、該当するものがない場合は、「５：その他（キーボード入力）」を選択する。

これにより、図１１に示すように、利用者端末２００の表示部２２１は、「キーボード入力をお願います」を表示する。これに対して、利用者５１が利用者端末２００に対して、「トイレットペーパーの予備が少ない」と入力し、本内容を問合せ受付装置１００に対して送信したとする。ここでは、入力文章「トイレットペーパーの予備が少ない」（図８のデータＣ２参照）に対する、ＡＩ分類「トイレットペーパー切れ」（データＣ３参照）を送信する。

これにより、問合せ受付装置１００は、問合せとして入力文章「トイレットペーパーの予備が少ない」を受け付ける。問合せ受付装置１００は、問合せを受け付けた旨を利用者端末２００に通知する。表示部２２１は、「問合せ受け付けました」を表示する。

さらに、問合せ受付装置１００は、問合せ内容を管理者５２が使用する管理者端末３００に通知する。管理者端末３００の表示部３２１には、「問合せがありました」および「２０２１年２月２５日（木）０９：３２」、「ＡＢＣビル６Ｆ男子トイレ」、「トイレットペーパー切れ」を表示する。

これにより、管理者５２は、ＡＢＣビル６Ｆ男子トイレにおいてトイレットペーパーが切れているトラブルが発生していることを知ることができる。２０２１年２月２５日（木）０９：３２は、利用者５１が問合せ受付装置１００にアクセスした時刻である。

次に、キーボード入力時の入力文章の分類および候補テーブル１３３の生成について説明する。図１２は、キーボード入力時の分類および候補テーブル１３３の生成を説明するための図である。図１２には、図８の問合せ履歴ＤＢ１３４の一部および図７の候補テーブル１３３の一部が示されている。

問合せ履歴ＤＢ１３４には、問合せが行われるたびに問合せデータが追加される。その際、利用者端末２００において利用者５１が選択した問合せ候補は、「問合せ候補」として記録される（データＣ１参照）。たとえば、図５の例のように、利用者５１が「便器＿詰まり」を選択した場合は、「問合せ候補」に「便器＿詰まり」が記録される。

一方、問合せ候補が選択されることなく文章が入力された場合は、「入力文書」の項目に記録される（データＣ２参照）。図１１の例のように、「入力文章」として「トイレットペーパーの予備が少ない」が入力された場合は、「問合せ候補」として「その他」が記録され、「入力文書」には「トイレットペーパーの予備が少ない」が記録される。

このようにして問合せ履歴ＤＢ１３４が生成された後、図１３を用いて後述する学習処理（ＡＩ分類）が実行された場合、「入力文書」に記録されたデータ（データＣ２参照）が学習済モデル４１に入力されて推定結果が出力される。推定結果は、「ＡＩ分類」の項目に記録される（データＣ３参照）。

本実施の形態においては、「入力文書」に記録されたデータと「ＡＩ分類」に記録されたデータをＡＩ担当者が確認を行い、確認結果を「ＡＩ担当者分類（教師データ）」（データＣ４参照）として設定する。

たとえば、本例では、「入力文章」として「洗面台に歯ブラシの忘れ物がある」が入力されたとき、「ＡＩ分類」として「その他」が出力されている。ＡＩ担当者は、学習済モデル４１の出力結果である「その他」が誤りであると判断し、正解データとして「忘れ物あり」を「ＡＩ担当者分類」に設定している。

また、「入力文章」として「トイレットペーパーの予備が少ない」が入力されたとき、「ＡＩ分類」として「トイレットペーパー切れ」が出力されている。ＡＩ担当者は、学習済モデル４１の出力結果である「トイレットペーパー切れ」は正しいと判断し、「トイレットペーパー切れ」を「ＡＩ担当者分類（教師データ）」に設定している。

図１３を用いて後述するように、「入力文章」に設定されたデータから単語辞書４３を用いて抽出された単語および「ＡＩ担当者分類（教師データ）」に設定されたデータは、学習処理（ＡＩ分類）を行うための学習用データセットとして用いられる。

上記のように、ＡＩ担当者による分類が行われた後、問合せ履歴ＤＢ１３４から候補テーブル１３３が生成される。図１２に示されているデータは、記載を省略しているが、いずれも「ＡＢＣ６Ｆ男子トイレ」において行われた問合せに関するデータである（図７，図８参照）。

候補テーブル１３３の「候補１」～「候補４」のデータは、問合せ履歴ＤＢ１３４の「問合せ候補」のデータ（データＣ１参照）または「ＡＩ担当者分類」（データＣ４参照）から生成される。「ＡＩ担当者分類」にデータが設定されている場合は、「ＡＩ担当者分類」に設定されたデータを候補１～４（問合せ候補１～４）に使用し、「ＡＩ担当者分類」にデータが設定されていない（「問合せ候補」に「その他」が設定されている）場合は、「問合せ候補」に設定されたデータを候補１～４に使用する。

本例においては、問合せ履歴ＤＢ１３４に記録された「ＡＢＣビル６Ｆ男子トイレ」での問合せにおいて、「平日朝」、「平日昼」、「平日夕」のそれぞれに行われた問合せ（データＣ１またはデータＣ４）が集計されて候補テーブル１３３のデータがセットされている。

たとえば、問合せ履歴ＤＢ１３４においては、「ＡＢＣビル６Ｆ男子トイレ」の「平日朝」において行われた問合せは、「便器＿詰まり」、「個室＿扉＿閉まりにくい」、「洗面台＿石鹸水出ない」、「トイレットペーパー切れ」（データＣ１またはデータＣ４）の順に問合せ頻度が高い。

このため、候補テーブル１３３の「ＡＢＣビル６Ｆ男子トイレ」の「平日朝」（データＢ２参照）において、「便器＿詰まり」、「個室＿扉＿閉まりにくい」、「洗面台＿石鹸水出ない」、「トイレットペーパー切れ」が、「候補１」～「候補４」（データＢ３参照）として設定される。候補テーブル１３３を生成する処理については、図１４を用いて後述する。

以下、学習処理（ＡＩ分類）について説明する。図１３は、学習処理（ＡＩ分類）のフローチャートである。問合せ履歴ＤＢ１３４の複数の問合せデータの各々は、分類情報として「ＡＩ分類」と、分類情報を修正して登録された修正情報として「ＡＩ担当者分類」とを含む。

ＣＰＵ１１１は、入力文章に基づき抽出された特徴量（単語）を学習済モデル４１に入力することで、学習済モデル４１からＡＩ分類を推定結果として出力する。学習済モデル４１は、特徴量（単語）が入力された際に、ＡＩ担当者分類を正解データとしたＡＩ分類を推定結果として出力するように、教師データを用いた機械学習処理が施されたモデルである。

学習処理において、学習用データセットとして、「単語」を入力として、「ＡＩ分類」を出力とするデータの組み合わせを用意する。学習用データセット４２には、単語０１とＡＩ分類０１とで構成される学習用データセット、単語０２とＡＩ分類０２とで構成される学習用データセット、単語０３とＡＩ分類０３とで構成される学習用データセットが含まれる。

「単語」は、「入力文章」に含まれる単語に関連する意味を持つ１つまたは複数の単語である。ここで、入力文章に含まれる単語に関連する意味を持つ単語とは、後述する単語辞書４３を用いて入力文章に含まれる単語から抽出した単語であり、問合せの際に特徴的に用いられる単語（単語代表語）である。

たとえば、単語０１は、「トイレットペーパー」、「少ない」で構成される複数の単語である。これに対応するＡＩ分類は「トイレットペーパー切れ」である。入力文章「トイレットペーパーの予備が少ない」から「トイレットペーパー」、「少ない」が特徴量として抽出された場合、問合せ候補として「トイレットペーパー切れ」に分類されるように、学習が行われる。

また、たとえば、単語０２は、「便器」、「水」、「あふれ」で構成される複数の単語である。これに対応するＡＩ分類は「便器＿詰まり」である。入力文章「トイレで水があふれている」から「便器」、「水」、「あふれ」が特徴量として抽出された場合、問合せ候補として「トイレットペーパー切れ」に分類されるように、学習が行われる。

図１３に示すように、学習処理（ＡＩ分類）が開始すると、問合せ受付装置１００のＣＰＵ１１１は、Ｓ５１において、学習用データセット（分類用）４２の中から学習用データを選択し、処理をＳ５２に進める。

ＣＰＵ１１１は、Ｓ５２において、選択した学習用データの単語データを推定モデルに入力し、処理をＳ５３に進める。ＣＰＵ１１１は、Ｓ５３において、推定処理を実行し推定結果を出力し、処理をＳ５４に進める。ＣＰＵ１１１は、Ｓ５４において、推定結果と学習用データに対応する正解データとの誤差に基づき推定モデルのパラメータを更新し、処理をＳ５５に進める。

ＣＰＵ１１１は、Ｓ５５において、全ての学習用データに基づき学習したか否かを判定する。ＣＰＵ１１１は、全ての学習用データに基づき学習したと判定した場合（Ｓ５５でＹＥＳ）、処理をＳ５６に進める。ＣＰＵ１１１は、全ての学習用データに基づき学習したと判定しなかった場合（Ｓ５５でＮＯ）、処理をＳ５１に戻す。

ＣＰＵ１１１は、Ｓ５６において、学習済みの推定モデルを学習済モデル４１として記憶し、学習処理（ＡＩ分類）を終了する。

次に、候補テーブル１３３を生成する処理について説明する。図１４は、候補テーブル生成処理のフローチャートである。ＣＰＵ１１１は、問合せ履歴ＤＢ１３４を用いて、選択結果（問合せ候補）および修正情報（ＡＩ担当者分類）に基づいて候補テーブル１３３を生成する。

図１３に示すように、候補テーブル生成処理が開始すると、問合せ受付装置１００のＣＰＵ１１１は、Ｓ６１において、単語辞書４３を用いて、入力文章から単語代表語を抽出し、処理をＳ６２に進める。

単語辞書４３は、施設に関する利用者からの問合せに使用される単語を代表する単語代表語（以下、単に「単語」とも称する）と、単語代表語に関連する意味を持つ単語関連語とが対応付けられた辞書である。

たとえば、単語辞書４３には、単語辞書４３は、「便器」という単語（単語代表語）に関連する単語として、「トイレ」（単語関連語）を定義付けている。「トイレットペーパー」という単語（単語代表語）に関連する単語として、「紙」（単語関連語）を定義付けている。「蛍光灯」（単語代表語）という単語に関連する単語として、「照明」、「ライト」、「灯」、「あかり」（単語関連語）を定義付けている。

たとえば、入力文章「トイレで水があふれている」から、「トイレ」、「水」、「あふれ」という単語が抽出されたとする。単語辞書４３から、単語関連語「トイレ」から単語代表語「便器」が取得されたとする。その結果、入力文章から単語代表語として「便器」、「水」、「あふれ」が抽出される。

ＣＰＵ１１１は、Ｓ６２において、学習済モデル４１に単語代表語（特徴量）を入力し、ＡＩ分類を推定結果として出力し、処理をＳ６３に進める。上記例では、ＣＰＵ１１１は、学習済モデル４１に単語代表語として「便器」、「水」、「あふれ」を入力し、ＡＩ分類「便器＿詰まり」を推定結果として出力する。

ＣＰＵ１１１は、Ｓ６３において、修正情報としてＡＩ担当者分類が入力されているか否かを判定する。ＣＰＵ１１１は、修正情報としてＡＩ担当者分類が入力されていると判定した場合（Ｓ６３でＹＥＳ）、処理をＳ６４に進める。ＣＰＵ１１１は、修正情報としてＡＩ担当者分類が入力されていると判定しなかった場合（Ｓ６３でＮＯ）、処理をＳ６３に戻す。

ＣＰＵ１１１は、Ｓ６４において、単語代表語（特徴量）およびＡＩ担当者分類を学習用データ（教師データ）としてセットし、処理をＳ６５に進める。Ｓ６１～Ｓ６４の処理は、問合せ履歴ＤＢ１３４の全ての問合せデータについて行う。

ＣＰＵ１１１は、Ｓ６５において、問合せ履歴ＤＢ１３４への問合せ候補の選択結果および修正情報の出現頻度に応じて、問合せ候補１～４の優先順位を決定して候補テーブル１３３を生成し、候補テーブル生成処理を終了する。具体的には、図１２を用いて説明した通りである。

また、上述のように、特定情報には、「地域」、「季節」が含まれている。たとえば、「地域」＝「北海道」、「季節」＝「冬」であるような場合は、雪に関する問合せが増加すると想定される。このような場合には、雪に関する問合せの優先順位を上げて候補テーブルを生成するようにしてもよい。一方で、「地域」＝「首都圏」、「季節」＝「夏」であるような場合は、雪に関する問合せが発生しないと想定される。このような場合には、雪に関する問合せを除外して候補テーブルを生成するようにしてもよい。

なお、本実施の形態においては、候補テーブル生成処理のＳ６５において、問合せ履歴ＤＢ１３４から候補テーブル１３３を生成している。候補テーブル１３３の生成は、問合せ履歴ＤＢ１３４の特定情報（場所日時情報）および問合せ候補またはＡＩ担当者分類を入力とし、候補テーブル１３３の特定情報（場所日時情報）および候補１～４を出力として機械学習処理が施された学習済モデルを用いて、候補テーブル１３３を生成するようにしてもよい。あるいは、その他の手法により生成されたモデルを用いて候補テーブル１３３を生成してもよいし、人の手によって候補テーブル１３３を作成するようにしてもよい。

以上説明したように構成することで、問合せ履歴ＤＢ１３４に蓄積された過去の問合せデータを活用し、入力文章から、問合せ候補を生成するためのＡＩ分類を出力することができる。これを用いて、出現頻度が高いと想定される順に問合せ候補のリストを生成することができる。また、ＡＩ担当者が分類した教師データ（正解データ）を用いて再学習を行うことで、利用者５１が選択可能な問合せ候補のリストを最新のものに更新し、問合せ候補リストの精度を向上させることができる。

図２～図５を用いた例では、情報提供部として、ＱＲコード１０を含む案内１１を利用する例について説明した。これに対して、情報提供部として、ビーコン２０を利用した場合は、次のようになる。

図１５は、ビーコン２０設置時の問合せの具体例を示す図である。本例では、ＱＲコード１０を含む案内１１の代わりに、ＡＢＣビル６階男子トイレには、ビーコン２０が設置されているものとする。

図１５に示すように、利用者５１は、利用者端末２００を用いて、所定情報としてビーコン番号「bc143434yr45-153-332d」をビーコン２０から取得することができる。たとえば、ビーコン２０は、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）を用いて所定情報を送信するように構成される。利用者５１は、利用者端末２００に専用ソフトウェアを事前にインストールし、問合せ受付装置１００にアクセスする。

また、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ以外の、Ｗｉ-Ｆｉ（登録商標）（Wireless Fidelity）等の通信規格を用いて位置情報などの所定情報を取得するようにしてもよい。あるいは、情報提供部を用いることなく、利用者端末２００自体が位置情報を取得して、問合せ受付装置１００に対して位置情報を送信するものであってもよい。

利用者５１は、利用者端末２００の専用ソフトウェアを起動し、ビーコン２０からビーコン番号を読み込む。専用ソフトウェアは、問合せ受付装置１００に接続し、問合せ受付装置１００にビーコン番号を送信する。

ビーコン番号「bc143434yr45-153-332d」は、「ＡＢＣビル」の「６階」の「男子トイレ」を特定可能な情報である。問合せ受付装置１００は、ビーコン番号を取得すると、利用者端末２００に対する表示情報を生成する。これ以降は、図２～図５の例と同様である。

図１６は、ビーコン番号テーブル１３１を示す図である。図１６に示すように、ビーコン番号テーブル１３１は、ビーコン番号と位置情報を対応付けるテーブルである。ビーコン番号テーブル１３１には、「ビーコン番号」に対して、「施設名」、「階数」、「部屋名」、「エリア（用途）名」が対応付けられている。

図１６の例では、ビーコン番号「bc143434yr45-153-332d」に対応して、施設名として「ＡＢＣビル」、階数として「６階」、部屋名として「男子トイレ」がビーコン番号テーブル１３１に記録されている。

また、別の例として、ビーコン番号「bc5334550kj5-043-2434」に対応して、施設名として「ＡＢＣビル」、階数として「２階」、エリア（用途名）として「ＥＶ（エレベーター）ホール前」がビーコン番号テーブル１３１に記録されている。

［主な構成および効果］
以下、前述した実施の形態の主な構成および効果を説明する。

（１） 問合せ受付装置１００は、施設に関する利用者５１からの問合せを受け付ける。問合せ受付装置１００は、記憶部１１４と、ＣＰＵ１１１とを備える。記憶部１１４は、過去の複数の問合せデータが記録された問合せ履歴ＤＢ１３４を記憶する。ＣＰＵ１１１は、利用者５１からの問合せに関する処理を実行する。ＣＰＵ１１１は、利用者５１が使用する利用者端末２００から送信された情報に基づき、利用者５１の位置情報を生成する。ＣＰＵ１１１は、問合せ履歴ＤＢ１３４から生成された問合せ候補に関する情報および位置情報に基づき、少なくとも１つの問合せ候補を決定する。ＣＰＵ１１１は、決定された少なくとも１つの問合せ候補を利用者端末２００に送信する。ＣＰＵ１１１は、利用者端末２００から送信された選択結果により問合せを受け付ける。選択結果は、利用者端末２００において、利用者５１によって少なくとも１つの問合せ候補から選択された結果である。このように、利用者５１の位置情報が自動的に生成されるとともに、位置情報および過去の複数の問合せデータが記録された問合せ履歴ＤＢ１３４に基づき、利用者が選択可能な少なくとも１つの問合せ候補が決定される。これにより、利用者５１が施設に関する問合せを簡便に行うことができる。

（２） ＣＰＵ１１１は、利用者端末２００から送信された入力文章によっても問合せを受け付ける。入力文章は、利用者端末２００において、利用者５１によって入力された問合せの文章である。ＣＰＵ１１１は、受け付けた問合せを位置情報および問合せ日時とともに問合せ履歴ＤＢ１３４に追加するとともに、施設の管理者５２が使用する管理者端末３００に問合せ内容を通知する。これにより、少なくとも１つの問合せ候補の中に利用者５１が選択したいものがない場合には、自由に内容で問合せをすることができる。また、問合せ内容が通知されることで、管理者５２は即座に問合せに対して対応することができる。

（３） ＣＰＵ１１１は、問合せ履歴ＤＢ１３４および位置情報に基づき、受付中の問合せを検索する。受付中の問合せは、受け付けられたがその対応が完了していない問合せである。ＣＰＵ１１１は、受付中の問合せを利用者端末２００に通知する。これにより、問合せの重複を防ぐことができる。

（４） 記憶部１１４は、学習済モデル４１をさらに記憶する。
複数の問合せデータの各々は、分類情報（ＡＩ分類）と、分類情報を修正して登録された修正情報（ＡＩ担当者分類）とを含む。ＣＰＵ１１１は、入力文章に基づき抽出された特徴量（単語）を学習済モデル４１に入力することで、学習済モデル４１から分類情報（ＡＩ分類）を推定結果として出力する。学習済モデル４１は、特徴量（単語）が入力された際に、修正情報（ＡＩ担当者分類）を正解データとした分類情報（ＡＩ分類）を推定結果として出力するように、教師データを用いた機械学習処理が施されたモデルである。このように、問合せ履歴ＤＢ１３４に蓄積された過去の問合せデータを活用し、入力文章から、問合せ候補を生成するためのＡＩ分類を出力することができる。再学習を行うことで、利用者５１が選択可能な問合せ候補のリストの精度を向上させることができる。

（５） 記憶部１１４は、特定情報に対応付けられた少なくとも１つの問合せ候補を定めた候補テーブル１３３をさらに記憶する。特定情報は、位置情報または問合せ日時に関連する複数の情報である。ＣＰＵ１１１は、位置情報または問合せ日時に基づき特定情報を生成する。ＣＰＵ１１１は、問合せ履歴ＤＢ１３４における、選択結果および修正情報の出現頻度に応じて、少なくとも１つの問合せ候補の優先順位を決定する。ＣＰＵ１１１は、問合せ履歴ＤＢ１３４を用いて、選択結果および修正情報に基づいて候補テーブル１３３を生成する。ＣＰＵ１１１は、候補テーブル１３３を用いて位置情報および問合せ日時に基づき少なくとも１つの問合せ候補を決定する。このように、問合せ履歴ＤＢ１３４に蓄積された過去の問合せデータを活用し、出現頻度が高いと想定される順に問合せ候補のリストを生成することができる。

（６） 特定情報は、位置情報と、利用者５１の位置の属性と、施設の用途と、施設が設置された地域と、問合せ日時と、問合せがあった時間帯と、問合せがあった季節とのうちの少なくとも１つを含む。ＣＰＵ１１１は、位置情報および問合せ日時と、特定情報との一致率が最も高い少なくとも１つの問合せ候補を候補テーブル１３３から選択する。これにより、過去にデータの蓄積がなかった場合でも、状況が近い問合せデータを利用して、問合せ候補のリストを提示することができる。

（７） 問合せ受付システム１は、利用者端末２００と、情報提供部（ＱＲコードを含む案内１１，ビーコン２０）と、問合せ受付装置１００とを備える。利用者端末２００は、施設の利用者５１が使用する。情報提供部（ＱＲコードを含む案内１１，ビーコン２０）は、施設に関する所定情報を提供する。問合せ受付装置１００は、施設に関する利用者５１からの問合せを利用者端末２００から受け付ける。問合せ受付装置１００は、記憶部１１４と、ＣＰＵ１１１とを含む。記憶部１１４は、過去の複数の問合せデータが記録された問合せ履歴ＤＢ１３４を記憶する。ＣＰＵ１１１は、利用者５１からの問合せに関する処理を実行する。利用者端末２００は、情報提供部から所定情報を取得する。利用者端末２００は、取得した所定情報を問合せ受付装置１００に送信する。ＣＰＵ１１１は、利用者端末２００から受信した所定情報に基づき、利用者５１の位置情報を生成する。ＣＰＵ１１１は、問合せ履歴ＤＢ１３４から生成された問合せ候補に関する情報および位置情報に基づき、少なくとも１つの問合せ候補を決定する。ＣＰＵ１１１は、決定された少なくとも１つの問合せ候補を利用者端末２００に送信する。利用者端末２００は、問合せ受付装置１００から受信した少なくとも１つの問合せ候補を表示する。利用者端末２００は、利用者５１によって少なくとも１つの問合せ候補から選択された選択結果を問合せ受付装置１００に送信する。ＣＰＵ１１１は、利用者端末２００から送信された選択結果により問合せを受け付ける。このように、情報提供部から取得した情報に基づき利用者５１の位置情報が自動的に生成されるとともに、位置情報および過去の複数の問合せデータが記録された問合せ履歴ＤＢ１３４に基づき、利用者が選択可能な少なくとも１つの問合せ候補が決定される。これにより、利用者５１が施設に関する問合せを簡便に行うことができる。

（８） 問合せ受付方法は、施設に関する利用者５１からの問合せを受け付ける方法である。問合せ受付方法は、過去の複数の問合せデータが記録された問合せ履歴ＤＢ１３４を記憶するステップと、利用者５１が使用する利用者端末２００から送信された情報に基づき、利用者５１の位置情報を生成するステップと、問合せ履歴ＤＢ１３４から生成された問合せ候補に関する情報および位置情報に基づき、少なくとも１つの問合せ候補を決定するステップと、決定された少なくとも１つの問合せ候補を利用者端末２００に送信するステップと、利用者端末２００から送信された選択結果により問合せを受け付けるステップと備える。選択結果は、利用者端末２００において、利用者５１によって少なくとも１つの問合せ候補から選択された結果である。このように、利用者５１の位置情報が自動的に生成されるとともに、位置情報および過去の複数の問合せデータが記録された問合せ履歴ＤＢ１３４に基づき、利用者が選択可能な少なくとも１つの問合せ候補が決定される。これにより、利用者５１が施設に関する問合せを簡便に行うことができる。

今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本開示の範囲は上記した説明ではなくて請求の範囲によって示され、請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。

Ａ１，Ａ２，Ｂ１～Ｂ３，Ｃ１～Ｃ５ データ、１ 問合せ受付システム、１０ ＱＲコード、１１ 案内、２０ ビーコン、３０ ドア、５１ 利用者、５２ 管理者、６０ 便器、４１ 学習済モデル、４２ 学習用データセット、４３ 単語辞書、１００ 問合せ受付装置、１１１，２１１，３１１ ＣＰＵ、１１２，２１２，３１２ ＲＯＭ、１１３，２１３，３１３ ＲＡＭ、１１４，２１４，３１４ 記憶部、１１５，２１５，３１５ 通信インターフェイス、１３１ ビーコン番号テーブル、１３２ ＱＲコード番号テーブル、１３３ 候補テーブル、１３４ 問合せ履歴ＤＢ、２００ 利用者端末、２１６ カメラ、２２１，３２１ 表示部、３００ 管理者端末。

Claims (5)

1. 施設に関する利用者からの問合せを受け付ける問合せ受付装置であって、
   過去の複数の問合せデータが記録された問合せ履歴データベースと、学習済モデルと、候補テーブルとを記憶する記憶部と、
   前記利用者からの問合せに関する処理を実行する制御部とを備え、
   前記制御部は、
   前記利用者が使用する利用者端末から送信された情報に基づき、前記利用者の位置情報を生成し、
   前記問合せ履歴データベースから生成された問合せ候補に関する情報および前記位置情報に基づき、少なくとも１つの問合せ候補を決定し、
   決定された前記少なくとも１つの問合せ候補を前記利用者端末に送信し、
   前記利用者端末から送信された選択結果または入力文章により問合せを受け付け、
   前記選択結果は、前記利用者端末において、前記利用者によって前記少なくとも１つの問合せ候補から選択された結果であり、
   前記入力文章は、前記利用者端末において、前記利用者によって入力された問合せの文章であり、
   前記制御部は、受け付けた問合せを前記位置情報および問合せ日時とともに前記問合せ履歴データベースに追加するとともに、前記施設の管理者が使用する管理者端末に問合せ内容を通知し、
   前記複数の問合せデータの各々は、分類情報と、前記分類情報を修正して登録された修正情報とを含み、
   前記制御部は、前記入力文章に基づき抽出された特徴量を前記学習済モデルに入力することで、前記学習済モデルから前記分類情報を推定結果として出力し、
   前記学習済モデルは、前記特徴量が入力された際に、前記修正情報を正解データとした前記分類情報を前記推定結果として出力するように、教師データを用いた機械学習処理が施されたモデルであり、
   前記候補テーブルは、特定情報に対応付けられた前記少なくとも１つの問合せ候補を定めたテーブルであり、
   前記特定情報は、前記位置情報または前記問合せ日時に関連する複数の情報であり、
   前記制御部は、
   前記位置情報または前記問合せ日時に基づき前記特定情報を生成し、
   前記問合せ履歴データベースにおける、前記選択結果および前記修正情報の出現頻度に応じて、前記少なくとも１つの問合せ候補の優先順位を決定し、
   前記問合せ履歴データベースを用いて、前記選択結果および前記修正情報に基づいて前記候補テーブルを生成し、
   前記候補テーブルを用いて前記位置情報および前記問合せ日時に基づき前記少なくとも１つの問合せ候補を決定する、問合せ受付装置。
2. 前記制御部は、前記問合せ履歴データベースおよび前記位置情報に基づき、受付中の問合せを検索し、
   前記受付中の問合せは、受け付けられたがその対応が完了していない問合せであり、
   前記制御部は、前記受付中の問合せを前記利用者端末に通知する、請求項１に記載の問合せ受付装置。
3. 前記特定情報は、前記位置情報と、前記利用者の位置の属性と、前記施設の用途と、前記施設が設置された地域と、前記問合せ日時と、問合せがあった時間帯と、問合せがあった季節とのうちの少なくとも１つを含み、
   前記制御部は、前記位置情報および前記問合せ日時と、前記特定情報との一致率が最も高い前記少なくとも１つの問合せ候補を前記候補テーブルから選択する、請求項１に記載の問合せ受付装置。
4. 施設の利用者が使用する利用者端末と、
   前記施設に関する所定情報を提供する情報提供部と、
   前記施設に関する前記利用者からの問合せを前記利用者端末から受け付ける問合せ受付装置とを備え、
   前記問合せ受付装置は、
   過去の複数の問合せデータが記録された問合せ履歴データベースと、学習済モデルと、候補テーブルとを記憶する記憶部と、
   前記利用者からの問合せに関する処理を実行する制御部とを含み、
   前記利用者端末は、
   前記情報提供部から前記所定情報を取得し、
   取得した前記所定情報を前記問合せ受付装置に送信し、
   前記制御部は、
   前記利用者端末から受信した前記所定情報に基づき、前記利用者の位置情報を生成し、
   前記問合せ履歴データベースから生成された問合せ候補に関する情報および前記位置情報に基づき、少なくとも１つの問合せ候補を決定し、
   決定された前記少なくとも１つの問合せ候補を前記利用者端末に送信し、
   前記利用者端末は、
   前記問合せ受付装置から受信した前記少なくとも１つの問合せ候補を表示し、
   前記利用者によって前記少なくとも１つの問合せ候補から選択された選択結果または前記利用者によって入力された問合せの入力文章を前記問合せ受付装置に送信し、
   前記制御部は、前記利用者端末から送信された前記選択結果または前記入力文章により問合せを受け付け、
   前記制御部は、受け付けた問合せを前記位置情報および問合せ日時とともに前記問合せ履歴データベースに追加するとともに、前記施設の管理者が使用する管理者端末に問合せ内容を通知し、
   前記複数の問合せデータの各々は、分類情報と、前記分類情報を修正して登録された修正情報とを含み、
   前記制御部は、前記入力文章に基づき抽出された特徴量を前記学習済モデルに入力することで、前記学習済モデルから前記分類情報を推定結果として出力し、
   前記学習済モデルは、前記特徴量が入力された際に、前記修正情報を正解データとした前記分類情報を前記推定結果として出力するように、教師データを用いた機械学習処理が施されたモデルであり、
   前記候補テーブルは、特定情報に対応付けられた前記少なくとも１つの問合せ候補を定めたテーブルであり、
   前記特定情報は、前記位置情報または前記問合せ日時に関連する複数の情報であり、
   前記制御部は、
   前記位置情報または前記問合せ日時に基づき前記特定情報を生成し、
   前記問合せ履歴データベースにおける、前記選択結果および前記修正情報の出現頻度に応じて、前記少なくとも１つの問合せ候補の優先順位を決定し、
   前記問合せ履歴データベースを用いて、前記選択結果および前記修正情報に基づいて前記候補テーブルを生成し、
   前記候補テーブルを用いて前記位置情報および前記問合せ日時に基づき前記少なくとも１つの問合せ候補を決定する、問合せ受付システム。
5. 施設に関する利用者からの問合せを受け付ける問合せ受付方法であって、
   過去の複数の問合せデータが記録された問合せ履歴データベースと、学習済モデルと、候補テーブルとを記憶するステップと、
   前記利用者が使用する利用者端末から送信された情報に基づき、前記利用者の位置情報を生成するステップと、
   前記問合せ履歴データベースから生成された問合せ候補に関する情報および前記位置情報に基づき、少なくとも１つの問合せ候補を決定するステップと、
   決定された前記少なくとも１つの問合せ候補を前記利用者端末に送信するステップと、
   前記利用者端末から送信された選択結果または入力文章により問合せを受け付けるステップとを備え、
   前記選択結果は、前記利用者端末において、前記利用者によって前記少なくとも１つの問合せ候補から選択された結果であり、
   前記入力文章は、前記利用者端末において、前記利用者によって入力された問合せの文章であり、
   前記問合せ受付方法は、受け付けた問合せを前記位置情報および問合せ日時とともに前記問合せ履歴データベースに追加するとともに、前記施設の管理者が使用する管理者端末に問合せ内容を通知するステップをさらに備え、
   前記複数の問合せデータの各々は、分類情報と、前記分類情報を修正して登録された修正情報とを含み、
   前記問合せ受付方法は、前記入力文章に基づき抽出された特徴量を前記学習済モデルに入力することで、前記学習済モデルから前記分類情報を推定結果として出力するステップをさらに備え、
   前記学習済モデルは、前記特徴量が入力された際に、前記修正情報を正解データとした前記分類情報を前記推定結果として出力するように、教師データを用いた機械学習処理が施されたモデルであり、
   前記候補テーブルは、特定情報に対応付けられた前記少なくとも１つの問合せ候補を定めたテーブルであり、
   前記特定情報は、前記位置情報または前記問合せ日時に関連する複数の情報であり、
   前記問合せ受付方法は、
   前記位置情報または前記問合せ日時に基づき前記特定情報を生成するステップと、
   前記問合せ履歴データベースにおける、前記選択結果および前記修正情報の出現頻度に応じて、前記少なくとも１つの問合せ候補の優先順位を決定するステップと、
   前記問合せ履歴データベースを用いて、前記選択結果および前記修正情報に基づいて前記候補テーブルを生成するステップと、
   前記候補テーブルを用いて前記位置情報および前記問合せ日時に基づき前記少なくとも１つの問合せ候補を決定するステップとをさらに備える、問合せ受付方法。

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