JP7381579B2 - セマンティック人工知能エージェント - Google Patents

Description

顧客関係管理（ＣＲＭ）とは、現在の顧客及び見込み客と企業との相互関係を管理する手法である。ＣＲＭは、特に顧客維持と売上成長とに焦点を当てて顧客とのビジネス関係を改善するために、顧客と企業との履歴のデータ分析を実装する。ＣＲＭシステムは、電話、電子メール、ライブチャット、テキストメッセージ、マーケティング資料、ウェブサイトやソーシャルメディアなどの広範なコミュニケーションチャネルからデータを集める。ＣＲＭ手法とそれを促進するために使用されるシステムとを通じて、企業は、ターゲットとなる顧客と、そのニーズに応えるための最善の方法とについてより知ることができる。

企業のＣＲＭシステムは巨大になり得る。このようなシステムはデータウェアハウス技術を含むことができ、データウェアハウス技術は、トランザクション情報を収集し、その情報をＣＲＭ製品サービスに関する情報と統合し、そして、主要パフォーマンス指標をもたらすために用いられる。ＣＲＭシステムは、変動する成長及び需要を管理することを支援し、また、販売履歴と販売予測とを統合した予測モデルを実装する。ＣＲＭシステムは、複数のネットワークにわたってマーケティングキャンペーンを追跡及び計測し、顧客のクリック数や売上による顧客分析を追跡する。ＣＲＭソフトウェアには、クラウドシステムを通じて利用でき、サービスとしてのソフトウェア（ＳａａＳ）であって、ローカルコンピュータにインストールされるのではなく、ネットワーク経由で提供されて、ブラウザを介してアクセスできるものがある。通常、クラウドベースのＣＲＭ ＳａａＳを使用している企業は、システムを完全に購入するのではなく、定期的に発生するサブスクリプション料金を支払って、そのようなＣＲＭシステムにサブスクライブする。

現在、多くのＣＲＭシステムは、大規模であるにも拘わらず、アクセスできる情報を十分に活用するためのインフラストラクチャを欠いている。例えば、顧客とのコンタクトだけでは追跡が難しい場合がある。テレエージェントは、今日、顧客とのコンタクトをコールセンターのデスクからのテレフォンコールだけに限定していない。このようなコンタクトは、大抵の場合、複数の場所にある複数のエージェント間で、電話、テキスト、電子メールなどの複数のコンタクトモードを管理できるコンタクトセンターを通じて管理される。特定のテレエージェントがマーケティングクライアントに代わってコンタクトセンターを代表し、顧客担当者からの電話を受け取る場合、その顧客担当者との間に複数のコンタクトが既にあって、それらのコンタクトは、現在のテレエージェントが知ることも分類することも非常に困難な、テキストメッセージや電子メール、更には人工知能エージェントからの自動メッセージなどを含んでいる可能性が十分にある。

図１は、本発明の実施形態に基づいた顧客関係管理（ＣＲＭ）のための例示的なシステムを示すネットワーク図である。 図２は、本発明の実施形態に基づいてＣＲＭにおいて使用可能なセマンティックトリプルの例示的なグラフの線図である。 図３は、本発明の実施形態に基づいてＣＲＭを実施する例示的なコンピュータシステムの機能ブロック図である。 図４は、本発明の実施形態に基づいてＣＲＭを実施する例示的なダッシュボードの線図である。 図５は、本発明の実施形態に基づいた、シンクライアント（thin-client）アーキテクチャにおけるＣＲＭのための例示的な装置の機能ブロック図である。 図６は、本発明の実施形態に基づいた、ＣＲＭ用のボイスサーバとして使用できる例示的なコンピュータシステムのブロック図である。 図７は、本発明の実施形態に基づいた、ＣＲＭ用のトリプルサーバとして使用できる例示的なコンピュータシステムの機能ブロック図である。 図８は、本発明の実施形態に基づいた、ＣＲＭに使用できる例示的なコンピュータメモリシステムのブロック図である。 図９は、本発明の実施形態に基づいた、シッククライアント（thick-client）アーキテクチャにおけるＣＲＭのための例示的な装置の機能ブロック図である。 図１０は、本発明の実施形態に基づくＣＲＭの例示的な方法を示すフローチャートである。 図１１は、顧客、顧客担当者、及び通信セッションに関するトリプルがサブグラフとして組み入れられているエンタープライズナレッジグラフである 図１２は、顧客、顧客担当者、及び通信セッションに関するトリプルが個別のグラフとして組み入れられている例示的なグラフの組である。 図１３は、本発明の実施形態に基づくＣＲＭの更なる例示的な方法を示すフローチャートである。 図１４は、本発明の実施形態に基づくＣＲＭの更なる例示的な方法を示すフローチャートである。

コンピュータシステムに実装される顧客関係管理（ＣＲＭ）の例示的な方法及び装置について、図１から始まる添付図面を参照して説明する。図１は、本発明の実施形態に基づいた、ＣＲＭに使用できる例示的なコンピュータシステムを示すネットワーク図である。図１の例におけるコンピュータシステムは、クライアントコンピュータ（１５２）と、複数のサーバ、即ち、トリプルサーバ（１５７）、ボイスサーバ（１５１）、リードエンジン（１３４）、及びスクリプトエンジン（１３２）とを含む。クライアントコンピュータと、リードエンジンやスクリプトエンジンを含むサーバとは纏めて、本発明の実施形態に基づいてＣＲＭを実装するコンピュータシステム全体を構成している。クライアントコンピュータ（１５２）は、ＣＲＭのために構成された自動計算機であって、ディスプレイ、グラフィカルユーザーインターフェース、又は音声対応インターフェースを介したＣＲＭ関連Ｉ／Ｏを有しており、音声対応インターフェースは、ユーザーからの音声を受け取って認識し、ユーザーに音声プロンプトと音声応答とを示す。このようなデバイスは、実施形態に基づいてＣＲＭを実行するコンピュータアーキテクチャのクライアント側を実装することから、クライアントデバイスと呼ばれる。図１の例のクライアントコンピュータには、デスクトップコンピュータ（１０７）、携帯電話（１１０）、及びラップトップコンピュータ（１２６）があり、これらのコンピュータの何れか又は全てが、例えばコンタクトセンター（３０５）でＣＲＭを行うテレエージェント用ワークステーションとして機能できる。クライアントコンピュータは、データ通信のためにネットワーク（１００）を介して、トリプルサーバ（１５７）、ボイスサーバ（１５１）、リードエンジン（１３４）、及びスクリプトエンジン（１３２）に無線接続（１１６，１１８，１２０）を用いて結合されている。

リードエンジン（１３４）は、様々なリソースからリード（lead）を収集して顧客及び見込み客について使用するために、それらをＧＵＩを介してテレエージェントに提供する自動計算機である。リードとは、顧客又は見込み客を表す構造化データのことであり、通常、リードＩＤ、リード名、会社、リードの役割、リード又は会社の住所、リードの電話番号、及び、当業者が思い付くであろうその他の関連情報を含む。このようなリードは、自動リード生成とＧＵＩを介したテレエージェントへの提示のために、レコード、メッセージ、オブジェクト、又は、自動計算機で使用できるその他のデータ構造として組み込まれてもよい。

スクリプトエンジン（２０６）は、テレエージェントが顧客とのコミュニケーションに使用するための動的スクリプトをリアルタイムで生成する自動計算機である。動的スクリプトとは、様々な要因に依存してリアルタイムに変化するスクリプトであって、当該要因には、現在における業界のトレンドデータ、テレエージェントがサポートしている特定の製品、顧客が持っている又は持っていない製品などが含まれる。つまり、動的スクリプトは、業界のトレンドに応じてリアルタイムに変化するという意味で動的である。スクリプトのセンテンスは、顧客の利益のためにリアルタイムで動的に並び替え、追加、又は削除される。このようなセンテンスは、リアルタイムで動的に並べ替えられる又は生成されることで、関連する業界及びソフトウェアの記載のリポジトリから取得されることで、他のテレエージェントによって提供されることで、或いは、当業者が思い付くような他の方法で、スクリプト内で動的に変更されてよい。

自動計算機とは、本明細書で使用されている用語として、コード又はその他の自動化計算ロジックのモジュール、セグメント、又は一部、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェアなどに加えて、これらのローカル又はリモートの任意の組合せを意味する。自動計算機は大抵の場合、特定の論理機能を実行するための実行可能な命令、物理ユニット、又はその他の計算ロジックとして実装される。

テレエージェント（１２８）は、コンタクトセンターのエージェントであって、商品及びサービスの販売又はサポートを担当する人である。顧客担当者（１２９）は、コンタクトセンターの商品又はサービスの現在又は将来の購入者である顧客、会社や企業を代理する人である。

ＣＲＭコンタクトセンター（３０５）は、本発明の実施形態に基づいてＣＲＭを提供する人的資源及びコンピュータ資源の機構である。図１の例では、破線がコンタクトセンター（３０５）の範囲を示している。その範囲は物理的な範囲ではなく、論理的な範囲である。コンタクトセンターを構成する全ての資源及び人々は同じ物理的場所にいてもよく、或いは、コンタクトセンターは高度に仮想化されて、テレエージェント、クライアントデバイス、サーバなどの物理的場所は別々にされてよい。テレエージェントの一部又は全員は、デスク、ワークステーション、電話機などをエージェントに提供するコールセンターで一緒に働くことができる。テレエージェントの全員又は一部は、ホームオフィスや移動先から仕事をすることができる。スクリプトエンジン及びリードエンジンは、同じ論理的コンタクトセンターを構成する様々な物理的場所にて、トリプルサーバやボイスサーバなどを収容するデータセンターとは別のデータセンターに配置されてよい。

セマンティックグラフデータベース（１５２）は、ノード、エッジ、及びプロパティを有するセマンティッククエリ用のグラフ構造を用いて、データを表現し、保存するデータベースである。このデータベースシステムの重要なコンセプトは、データストアのデータアイテムを直接関連付けるグラフ（即ち、エッジ又はリレーションシップ）である。リレーションシップによって、ストア内のデータは互いに直接リンクされて、大抵の場合、１回の操作で取り出される。このようなグラフデータベースは、従来のリレーショナルデータベースとは対照的であって、従来のリレーショナルデータベースでは、データ間のリンクは単なる間接的なメタデータであり、クエリは、関連するデータを収集するためにジョインを用いてストア内のデータを検索する。グラフデータベースは、設計上、データ間の明示的な関係を作って、リレーショナルシステムではモデル化することが困難である複雑な階層構造を簡単且つ迅速に検索できるようにする。

グラフデータベースの根底にあるストレージ機構は様々である。幾つかは、リレーショナルエンジンに依存しており、グラフデータをテーブルに格納する。他には、キーバリューストアデータベース又はドキュメント指向データベースをストレージに使用して、本質的にＮｏＳＱＬ構造にするものがある。グラフデータベースからデータを検索するためには、ＳＱＬではないクエリ言語が必要になることが多い。ＳＱＬは、リレーショナルデータベース用に設計されており、グラフのトラバースを簡潔に処理できない。幾つかのシステムがあるが、ほとんどは、１つのプロダクトと密接に結び付いており、また、Ｇｒｅｍｌｉｎ、ＳＰＡＲＱＬやＣｙｐｈｅｒのようなマルチベンダーのクエリ言語も存在している。クエリ言語インターフェースを有していることに加えて、大半ではないが、一部のグラフデータベースはアプリケーションプログラミングインターフェース（ＡＰＩ）を介してアクセスされる。

グラフデータベースは、グラフ理論に基づいており、ノード、エッジ、及びプロパティを採用している。ノードは、人、企業やアカウントのような、追跡されるアイテムのエンティティを表す。それらは、リレーショナルデータベースにおけるレコード、リレーション、又はロウと、或いはドキュメントデータベースのドキュメントとほぼ同等である。エッジは、グラフ又はリレーションシップとも呼ばれており、ノードと他のノードを結ぶ線であって、ノード間の関係を表す。ノード、プロパティ、及びエッジの接続と相互接続を調べると、意味のあるパターンが現れる。グラフデータベースの重要な概念であるエッジは、他のシステムでは直接組み込まれていないアブストラクションを表す。プロパティは、ノードに関連して密接に結び付いた情報である。例えば、Ｎ３がノードの１つであるならば、Ｎ３のどの側面が特定のデータベースに密接に結び付いているかに応じて、Ｗｅｂサービスのサポート、クラウドコンピューティング、又は文字Ｎで始まる単語のようなプロパティに関連付けられてよい。

図１のグラフデータベースはセマンティックグラフデータベースであり、その中にエンタープライズナレッジグラフ（１５４）が格納される。図１の例示的なエンタープライズナレッジグラフは、例えば、リソースディスクリプションフレームワーク（ＲＤＦ）に基づいて組み込むことができる。このような実装では、エンタープライズナレッジグラフは、各データアイテムをリソース識別子で表す。このようなリソース識別子には、ユニフォームリソース識別子（ＵＲＩ）と、国際化リソース識別子（ＩＲＩ）と、ユニフォームリソースロケータ（ＵＲＬ）と、リテラルと、非リテラルと、その他のリソース識別子とが含まれてよい。ＲＤＦは、データアイテム間のリソース識別子の関係を、データモデル全体の中心的な属性としている。ＵＲＩのようなリソース識別子は、データで作成され、リソース識別子を用いて命名された関係を用いてリンクされる。ＲＤＦデータストアの全ての識別子に識別子で名前が付いているということは、リレーションシップ、エッジ、又はプロパティを含む全てのデータアイテムが明示的に定義され、自己定義されていることを意味する。

図１のエンタープライズナレッジグラフ（１５４）は、点（別名、ノード）と有向エッジとで構成されている点で、数学的な有向グラフの特徴を有している。各エッジは２つの点を結んでおり、タイプを有しており、１又は複数のプロパティを持つことができる。この例の各プロパティは、キーと値のペアとして実装されてもよい。エッジを特徴付けてプロパティを付す機能により、このようなナレッジグラフの意味表現力（semantic expressiveness）が増加する。グラフデータベースとセマンティックグラフデータベースのこの記載は説明のためであって、限定のためではない。つまり、代替的な実施形態には、リレーショナルデータベースと、Ｎｏｎ－ＳＱＬデータストアと、ファイルと、テキスト文書と、スプレッドシートと、その他の実行可能なデータベース構造とが含まれ得る。

コンピュータメモリ（１６９）は、キャッシュ、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、ディスクストレージなど、コンピュータメモリのほとんどの形態を含み得る。このように構成されたコンピュータメモリは通常、音声対応デバイスに存在するか、或いは、（１６９）で示されているように１又は複数のトリプルサーバ（１５７）に存在する。

画像やデジタルテキストなどの中で、とりわけ話された又はタイプされたテキストの単語（５０９）は、通常、セッション及びコンタクトのコンテンツ（５０９）の少なくとも一部を構成する。そのような単語は、テキストボックスに入力された単語、電子メール又はテキストメッセージの単語、或いは、会話（３１３）の認識（３１５）のためにデジタル化されたスピーチの単語であり得る。認識されるスピーチは会話全体であってよく、例えば、会話している両者が同じ部屋にいて、会話全体が音声対応デバイスのマイクロフォンによって拾われる。認識されるスピーチの範囲は、ヘッドセット（１０５）のマイクロフォンを通した場合のみのように、会話の片側のみを音声対応デバイスに提供することで減らされてよい。クライアントコンピュータで実行されているＶｏｉｃｅＸＭＬダイアログからのプロンプトに応答する音声のみを認識できるようにすることで、認識されるスピーチの範囲が更に減らされてよい。認識されるスピーチの範囲が狭まることで、データ処理負荷がシステム全体にわたって低減されるが、少なくとも幾つかの実施形態では、会話全体を認識して、会話における全ての単語のフローをディスプレイ（１１０）に表示するという選択肢も残される。

会話（３１３）のスピーチは、自然言語処理音声認識（ＮＬＰ－ＳＲ）エンジン（１５３）が処理することで、デジタル化された単語へと認識される。ここで示されているエンジンは、ボイスサーバ（１５１）に配置されているが、音声対応クライアントコンピュータへのインストールにも適している。ボイスサーバ（１５１）の音声認識機能による単語（５０９）のデジタル化に加えて、更なる例として、グラフィカルユーザーインターフェース（１１０）のウィジェットの操作により、単語（５０９）をデジタル化してよい。或いは、更に別の例では、ユーザー（１２８）がグラフィカルユーザーインターフェース（１１０）のテキスト入力ボックス（３６６）に入力することで、単語（５０９）をデジタル化してよい。

ＡＩＡは、人工知能の、つまり、コミュニケーションと学習における人間の行動に似た行動を提供することを試みる自動化の実装である。ＡＩＡは、ボイスサーバと連携して、人間のような音声を提供する。ＡＩＡでは、自然言語処理装置を操作して、電子メールに人間のようなテキストを提供する。そして、ＡＩＡは、新たにパースされたトリプル（７５２）と新たに推論されたトリプル（７５４）とを用いてエンタープライズナレッジグラフ（１５４）を拡張することで、機械学習を実行する。ＡＩＡはＣＲＭアプリケーションの「もの」と言われるが、これは幾つかの実施形態ではＣＲＭアプリケーションの実際の構成要素であるため、又は、ＡＩＡがアプリケーションプログラミングインターフェースを通じてＣＲＭを効果的に操作するからであって、「エージェント」としてのＡＩＡは、少なくともある程度は、特にＣＲＭアプリケーションのエージェントであり、一般的にはコンタクトセンターのエージェントである。テレエージェントと顧客担当者の両方との通信の管理、達成、又は実行において、ＡＩＡは概ね、ＣＲＭアプリケーション及びコンピュータシステムの一種のラッパー又はコンテナとして機能する。即ち、実施形態では、テレエージェントと顧客担当者は、主にＡＩＡを通じてコンタクトセンター全体と出会うことが多い。

多くの実施形態では、ＡＩＡ（１９６）は、テレエージェント（１２８）と顧客担当者（１２９）の間の最初の通信コンタクト（１４２）の際に、コンピュータシステムのコンピュータメモリ（１６９）の構造として、通信セッション（１４０）を確立する。ＡＩＡはその後、通信プラットフォーム（１０１）を介した通信セッションを通じて、テレエージェントと顧客担当者との間で、最初のコンタクト（１４２）、更に後続の通信コンタクト（１４４）を含む一連の通信コンタクトを管理する。通信プラットフォームの例としては、電子メールプラットフォーム、チャットボット、電話、及びテキストメッセージングプラットフォームが挙げられる。実施形態に基づいたＣＲＭ通信プラットフォームとして適合可能なテキストメッセージングプラットフォームの例には、電話システムを介したＳＭＳメッセージング、Ｗｅｂアプリケーション内のインラインＷｅｂチャット、及びＷｅｂ指向のメッセージングアプリケーション、例えば、ＷｈａｔｓＡｐｐ、Ｆａｃｅｂｏｏｋ Ｍｅｓｓｅｎｇｅｒ、Ｓｌａｃｋ、Ｓｎａｐｃｈａｔ、Ｃｒｙｐｔｏｃａｔ、Ｋｉｋ、Ｇｏｏｇｌｅ Ｈａｎｇｏｕｔｓ、Ｌｉｎｅ、ＭｅｏｗＣｈａｔ、Ｅｔｈａｎ、中国のＷｅＣｈａｔ及びＱＱ Ｍｅｓｓｅｎｇｅｒ、Ｖｉｂｅｒ、韓国のＫａｋａｏＴａｌｋ、ベトナムのＺａｌｏに加えて、ＩｎｓｔａｇｒａｍやＴｗｉｔｔｅｒのダイレクトメッセージング機能も挙げられる。

多くの実施形態では、ＡＩＡは、コンピュータシステムのコンピュータメモリ（１６９）の構造として、セッション（１４０）を自動計算機のオブジェクト指向モジュールとして確立し、当該セッションの構造及びコンテンツ（５０９）は、エンタープライズナレッジグラフ（１５４）のセマンティックトリプルとしても格納される。即ち、そのような実施形態におけるセッションは、最初は少なくともオブジェクト指向のセッションクラスのインスタンスとして確立される。そのようなセッションを確立することは、セッションのメンバーデータ要素として、サブジェクトコード、タイムスタンプ、テレエージェントの身分証明、顧客担当者の身分証明、及び任意選択的にセッションに関する他の情報をコンピュータメモリに格納することを含んでよい。

この例におけるＡＩＡはコンタクトのシーケンス（１４２，１４４）を管理し、これは、コンピュータシステムのコンピュータメモリ（１６９）を構造化し、自動計算機のオブジェクト指向モジュールとして各コンタクトを確立することで行われる。当該セッションの構造及びコンテンツはまた、エンタープライズナレッジグラフ（１５４）のセマンティックトリプルとして格納される。即ち、この例におけるコンタクトは、最初は少なくともオブジェクト指向のコンタクトクラスのインスタンスとして確立される。コンタクトのシーケンスを管理することは、各コンタクトのメンバーデータ要素として、コンタクトが開始するタイムスタンプと、コンタクトの継続時間と、コンタクトのセッション識別子と、プラットフォームタイプと、コンタクトのステータスと、コンタクトの通信コンテンツと、任意選択的にコンタクトに関するその他の情報とをコンピュータメモリに記録することを含む。

プラットフォーム間でのコンタクトの管理には、同じプラットフォーム間又は異なるプラットフォーム間でのコンタクトの非同期管理が含まれ、また、プラットフォーム間での管理には、プラットフォームタイプ間での管理が含まれる。セッションにおける最初のコンタクトは電話で行い、その後のコンタクトは同じ電話又は異なる電話で行うことができる。最初のコンタクトはメールで、その後のコンタクトは電話又はテキストメッセージで行うことができる。

プラットフォーム間でコンタクトを管理することは、プラットフォームの物理的場所間でコンタクトを管理することを含む。セッションの最初のコンタクトはコールセンターの固定電話を用いて、次のコンタクトはレストランの携帯電話を用いて行ってもよい。最初のコンタクトはコールセンターの机からの電子メールを用いて、その後のコンタクトは携帯電話又はスーパーマーケットからのテキストメッセージを用いて行ってよい。

図１の例示的なコンピュータシステムはパースエンジン（３８０）を含んでおり、パースエンジン（３８０）は、通信コンタクトの構造及びコンテンツを含む通信セッションの構造及びコンテンツ（５０９）を、記述論理のパースされたトリプル（７５２）にパースする。図１の例のコンピュータシステムは推論エンジン（２９８）も含んでおり、推論エンジン（２９８）は、エンタープライズナレッジグラフの推論ルールに従って、パースされたトリプル（７５２）から推論されたトリプル（７５４）を推論する。図１の例示的なコンピュータシステムの機能は、実施形態に基づいてＣＲＭで使用するために、パースされたトリプル（７５２）及び推論されたトリプル（７５４）をエンタープライズナレッジグラフ（１５４）に格納することを含む。

パースされたトリプル（７５２）は、例えば、主語、述語、及び目的語で構成されるセマンティックトリプルであり、認識されたスピーチ、ＧＵＩウィジェットからの選択やＧＵＩを介して入力されたテキストなどを含むセッション又はコンタクトから得られた要素から構成されるという意味で「パース」される。つまり、「パース」とは、様々なソースからセッション及びコンタクトの構成要素を取り出して、それらをセマンティックトリプルに形成することを意味する。パースには、データ入力からの生のテキストを、又は、ＮＬＰ－ＳＲエンジンによって品詞へと処理される会話スピーチをセマンティックトリプルへと形成することが含まれる。このような品詞は、各品詞を主語－述語－目的語として適切にトリプルに配置することで、トリプルへと形成される。

推論されたトリプル（７５４）は、ナレッジグラフ、ここではグラフエンタープライズナレッジグラフ（１５４）におけるデータ要素間の関係を支配する推論ルール（３７６）に従って、パースされたトリプル（７５２）から推論される。推論は、既存のトリプルのパターンに基づいて、新しいトリプルがグラフに系統的に追加されるプロセスである。情報の統合、つまり、新しい推論されたトリプルを含めることは、クエリプロセスの前又は途中で推論を呼び出すことで実現できる。クエリだけでなく推論用に設計されたエンジンにおいて推論ルールを用いて実行されたクエリは、アサートされたデータだけでなく推論された情報も返す。読者は、「データ」又は「情報」又は「知識」への全てのそのような言及が実際にはセマンティックトリプルへの言及であることを認識するであろう。

推論ルールの例を示す。

平たく言うと、この規則は、クラスＡがクラスＢのサブクラスである場合、タイプＡの全てのものもタイプＢであると述べている。このルールを「タイプ伝搬ルール（type propagation rule）」と呼び、ＡはＢのサブクラスであって、ｘはまたＢでもある。或いは、ＳＰＡＲＱＬ ＣＯＮＳＴＲＵＣＴのクエリでは、このタイプ伝搬ルールが表現されてよい。

更に説明するために、これらの例のトリプルが以前にアサートされていると仮定する。

タイプ伝搬ルールを適用すると、以下のような推論になる。

推論されたトリプルのうちの２つはまた、以前にアサートされていた。

そしてここで、推論されたトリプルをアサートされたグラフに単純に挿入する推論エンジンでは、新しいグラフに、太字の斜体で示された推論されたトリプルがある。

このような推論の基本的な目的は、より関連しており、より適切に統合されており、そして、データの整合性制約がデータ自体に表現されているデータを生成することである。データ自体が、データがどのように使用され得るかを記載している。データをより統合して一貫性のあるものにするためには、ここで説明したような単純な推論は、大抵の場合複雑な推論よりも有用であって、あまり刺激的ではないが、非常に有用である。実施形態に基づいて推論で行うことができるのは、ＣＲＭデータのこの種の平凡な一貫性の達成である。この種の推論は、一見するとほとんど意味がないように見えるかもしれないが、実際のところ、この種の推論はまさに、大規模なデータストアの一貫性に影響を与える種類の相関関係である。

この明細書では、「パースされたトリプル」とは、コンタクトの発生時又は発生後直ぐに、ほぼリアルタイムでコンタクト及びセッションの構造及びコンテンツからパースされたトリプルのことである。エンタープライズナレッジグラフのトリプルの多くは、ある時点でパースされていた可能性があるが、本明細書では説明を明確にするために、エンタープライズナレッジグラフに既にあるトリプルを「アサートされたトリプル」とし、セッション及びコンタクトの構造及びコンテンツからちょうど今パースされたトリプルを「パースされたトリプル」とする。「推論されたトリプル」は、コンタクトが発生したとき又はその直後に、パースされたトリプルからほぼリアルタイムで推論されたトリプルである。エンタープライズナレッジグラフにおけるトリプルの多くは、ある時点で推論された可能性があるが、本明細書では説明を明確にするために、エンタープライズナレッジグラフに既に存在するトリプルを「アサートされたトリプル」とし、セッション及びコンタクトからパースされたトリプルからちょうど今推論されたトリプルを「推論されたトリプル」とする。

これらのトリプルには、構造的、機能的、又は論理的な差異はない。アサートされたトリプル、パースされたトリプル、推論されたトリプル、これらは全て、完全に同じ種類のエンティティである。本明細書では、「アサートされた」、「パースされた」、及び「推論された」という表示は、種類の違いを特定するためではなく、説明を簡単にするためにのみ使用されている。これらのトリプルは全て、ナレッジグラフの定義されたロジックの幾つかの形式に準拠する、幾つかの実施形態では記述論理に、幾つかの実施形態では決定可能性をサポートしてロジックに準拠する情報の３部表現（three-part expression）である。

幾つかの実施形態では、エンタープライズナレッジグラフ（１５４）は、企業全体、財務、企業形態及び構造、従業員データ、法人データ、取引、契約、販売履歴、製品説明などを記述する、それらに関連する、又は、それらに役立つ全ての若しくはほとんどの情報を含んでよい。故に、ＣＲＭ情報は企業情報全体のサブセットであり、アサートされたトリプル、パースされたトリプル、そして推論されたトリプルはＣＲＭ情報の一種である。全体的なグラフエンタープライズナレッジグラフのサブグラフとしてのトリプルに関するこの説明は、限定ではなく説明のためである。少なくとも幾つかの実施形態では、様々な理由から、ＣＲＭデータ、通信セッションデータ、コンタクトデータ、顧客データ、顧客担当者に関連する情報、又はコールノートデータは、サブグラフではなく別のグラフで実装されてもよい。図１の例では、エンタープライズナレッジグラフ（１５４）は、例えば述語論理や記述論理のような少なくとも１つの形態の意味論理に従って構成及び接続されたセマンティックトリプルで実装される。図１の例では、エンタープライズナレッジグラフは、定義された論理のセマンティックトリプルで構成されており、コンピュータシステム全体を通じてテレエージェントが利用可能なＣＲＭ関連の知識を全て含んでいる。それらのトリプルは、そのようなトリプルが推論によって、「推論されたトリプル」と呼ばれる更なるトリプルに明示的に記載されている推論によって規定された意味を有しているという点でセマンティックトリプルである。

トリプル（７５２，７５４）とは、論理の形式で表現された３部構成のステートメントである。文脈に応じて、論理におけるステートメントの実質的に同じ３つの部分に言及するために、異なる用語が使用される。一階論理では、それらの部分は定項、単項述語、及び二項述語と呼ばれる。ウェブオントロジー言語（ＯＷＬ）では、それらの部分は、個体、クラス、及びプロパティである。幾つかの記述論理では、それらの部分は、個体、コンセプト、及びロール（ｒｏｌｅ）と呼ばれる。本明細書では、トリプルの要素を主語（subject）、述語（predicate）、及び目的語（subject）と呼び、＜ｓｕｂｊｅｃｔ＞ ＜ｐｒｅｄｉｃａｔｅ＞ ＜ｏｂｊｅｃｔ＞又は（ｓｕｂｊｅｃｔ ｐｒｅｄｉｃａｔｅ ｏｂｊｅｃｔ）と表現されるか、或いは人間が読むことを目的とした他の抽象的な形態で表現される。トリプルの表現には様々なモードがある。トリプルの要素は、ユニフォームリソースロケータ（ＵＲＬ）、ユニフォームリソース識別子（ＵＲＩ）、国際化リソース識別子（ＩＲＩ）の何れかで表現できる。トリプルは、Ｎ－Ｑｕａｄｓ、Ｔｕｒｔｌｅ構文、ＴｒｉＧ、Ｊａｖａｓｃｒｉｐｔ Ｏｂｊｅｃｔ Ｎｏｔａｔｉｏｎ、又は「ＪＳＯＮ」で表現でき、そのリストは益々増えていく。ここで使用されている表現、山括又は括弧内の主語（subject）－述語（predicate）－目的語（object）は、抽象構文の形式であって、機械処理ではなく人間の可読性に最適化されているが、その実質的な内容はトリプルの表現として正しい。この抽象的な構文を使って、以下にトリプルの例を示す。

同じアイテムが複数のトリプルで参照されてよい。この例では、Ｂｏｂは４つのトリプルの主語であって、Ｍｏｎａ Ｌｉｓａは１つのトリプルの主語であり、２つのトリプルの目的語である。同じアイテムを１つのトリプルの主語にし、別のトリプルの目的語にできる機能によって、トリプル間の接続を実行でき、接続されたトリプルがグラフを形成する。

トリプルとグラフの関係を更に説明するために、図２にグラフ（６００）の線図を示す。図２のグラフ例は、ＢｏｂとＭｏｎａ Ｌｉｓａに関する上述の例示的なトリプルグラフを線図の形態で実現している。図２の例では、グラフのエッジ（６０４，６０８，６１２，６１６，６２０，６２４）は夫々、ノード間の関係、即ち、＜ｉｓ ａ＞、＜ｉｓ ａ ｆｒｉｅｎｄ ｏｆ＞、＜ｉｓ ｂｏｒｎ ｏｎ＞、＜ｉｓ ｉｎｔｅｒｅｓｔｅｄ ｉｎ＞、＜ｗａｓ ｃｒｅａｔｅｄ ｂｙ＞、＜ｉｓ ａｂｏｕｔ＞という述語を表している。ノード自体は、＜Ｂｏｂ＞、＜ｐｅｒｓｏｎ＞、＜Ａｌｉｃｅ＞、＜ｔｈｅ ４^ｔｈ ｏｆ Ｊｕｌｙ １９９０＞、＜ｔｈｅ Ｍｏｎａ Ｌｉｓａ＞、＜Ｌｅｏｎａｒｄｏ ｄａ Ｖｉｎｃｉ＞、及び＜ｔｈｅ ｖｉｄｅｏ ‘Ｌａ Ｊｏｃｏｎｄｅ ａ Ｗａｓｈｉｎｇｔｏｎ’＞というトリプルの主語（６０２，６１８，６２６）と目的語（６０６，６１０，６１４，６１８，６２２）を表している。Ｍｏｎａ Ｌｉｓａを表すノード（６１８）は、主語であると同時に目的語でもある。Ｍｏｎａ Ｌｉｓａを表すノード（６１８）は、Ｂｏｂの関心の対象を記述するトリプル（６０２，６１６，６１８）の目的語である。Ｍｏｎａ Ｌｉｓａを表すノード（６１８）は、ＬｅｏｎａｒｄｏによるＭｏｎａ Ｌｉｓａの制作を記述するトリプル（６１８，６２０，６２２）の目的語である。

知識表現のシステムでは、知識はトリプルのグラフで表され、例えば、Ｇｒｅｍｌｉｎ、Ｃｙｐｈｅｒ、Ｐｒｏｌｏｇデータベース、Ｌｉｓｐデータ構造、或いは、ＲＤＦＳ、ＯＷＬやその他のオントロジー言語のＲＤＦ指向オントロジーで組み込まれた知識表現を含む。このようなグラフに対して、例えばＧｒｅｍｌｉｎ、Ｃｙｐｈｅｒ、Ｐｒｏｌｏｇ、Ｌｉｓｐ、又はＳＰＡＲＱＬでセマンティッククエリとセマンティック推論を実行するように構成された検索エンジンによって、検索や推論が行われる。

Ｇｒｅｍｌｉｎは、Ａｐａｃｈｅ ＦｏｕｎｄａｔｉｏｎのＴｉｎｋｅｒＰｏｐグラフコンピューティングフレームワークで提供されているクエリ言語である。Ｃｙｐｈｅｒは、自然言語の入力からＳＰＡＲＱＬクエリを生成するＡＩプログラムであって、ユーザーはデータベースの更新及び問合せを平易な言語で行うことができる。Ｃｙｐｈｅｒは、自然言語処理に独自のグラマ及びレキシコンをもたらす。ＳＰＡＲＱＬとは、「ＳＰＡＲＱＬ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ ａｎｄ ＲＤＦ Ｑｕｅｒｙ Ｌａｎｇｕａｇｅ」の再帰的略称である。Ｌｉｓｐは信頼性と柔軟性があるプログラミング言語であって、人工知能、知識表現、及びセマンティックアプリケーションで広く使用されている。Ｐｒｏｌｏｇは、汎用の論理型プログラミング言語である。Ｐｒｏｌｏｇは、Ｐｒｏｌｏｇデータベースのステートメント及びルールとして表現されている連結されたトリプルに対するクエリをサポートする。ＳＰＡＲＱＬは、ＲＤＦＳやＯＷＬ、その他のＲＤＦ指向のオントロジーで表現されたオントロジーに対するクエリをサポートする。Ｐｒｏｌｏｇ、ＳＰＡＲＱＬ、Ｃｙｐｈｅｒ、Ｇｒｅｍｌｉｎ、Ｌｉｓｐなどは、本発明の例示的な実施形態を説明する技術の例である。故に、それらは本発明の限定ではない。実施形態に基づいた使用可能な知識表現は、現在又は将来の技術において多くの形態を取ることができ、そのようなものは全て、現在及び今後も本発明の範囲に完全に含まれるであろう。

記述論理は、形式的知識表現言語のファミリーの一員である。幾つかの記述論理は、命題論理よりも表現力があるが、一階論理よりも表現力がない。一階論理とは対照的に、記述論理の推論問題は通常、決定可能である。それ故に、記述論理における探索及び推論の問題に対して、効率的な決定手順を組み込むことができる。一般的記述論理、空間的記述論理、時間的記述論理、時空間的記述論理、及びファジー記述論理があり、各記述論理は、数学的コンストラクター（mathematical constructor）の異なるセットをサポートしてことで、表現力と推論の複雑さの間のバランスが異なることを特徴としている。

検索クエリは、セマンティクスのスケールに沿って配置される。従来のＷｅｂ検索は、例えば、そのスケールのゼロ点に配置されて、セマンティクスも構造もない。キーワード「ｄｅｒｉｖａｔｉｖｅ」に対する従来のｗｅｂ検索は、二次的著作物（derivative work）の文字的概念と微積分手順とについて説明している何千ものＨＴＭＬドキュメントを返す。「ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌ」というキーワードに対する従来のＷｅｂ検索は、自動車部品を説明する多くのｗｅｂページと、微積分機能について説明する多くのｗｅｂページとを返す。

他のクエリは、スケールの中間点に沿って配置され、一部のセマンティクスと一部の構造とは、完全ではない。これは実際に、ｗｅｂ検索の現在の傾向である。このようなシステムは、決定可能ではなく実行可能と呼ばれることがある。幾つかの観点からすると、決定可能性は主要な関心事ではない。多くのＷｅｂアプリケーションでは、例えば、データセットは巨大であって、それ自体が不完全であるある種の発見的プログラムによってスパイダーされ、スクレイプされ、構造に変換された可能性のあるデータを分析するためには、１００％正しいモデルを単に必要としない。人々がＧｏｏｇｌｅを利用するのは、完璧な答えを常に見つけることはできなくても、大抵の場合には良い答えを見つけることができるからである。このような入り乱れた検索環境では、証明可能な正しさは重要な目標ではない。

他のクラスのクエリは、結果の正確さが重要である場所に配置され、決定可能性が入り込む。データセンターのテレエージェントであって、自動車の顧客と電話でフロントディファレンシャル（front differential）について話し合っているユーザーは、正しい用語を見つけるためには微積分の結果を並べ替える必要がないことを憂慮する。このようなユーザーは、自動車用語の正しい定義を必要としており、ユーザーは、会話のリアルタイムで、例えば数秒以内にクエリ結果を必要とする。

形式論理学では、システムに関して表現できるどのアサーションについても、そのアサーションがシステム内で有効であるかどうかを決定できるような方法が存在する場合、システムは決定可能である。実際には、決定可能な記述論理に対するクエリは、無限ループすること、クラッシュすること、回答を返さないこと、又は、間違った回答を返すことはない。決定可能な記述論理は、明確で、曖昧さがなく、機械処理が可能なデータモデル及びオントロジーをサポートする。決定不能なシステムはそうではない。決定可能な記述論理は、コンピュータシステムが論理で定義されたクラスの同等性を決定できるアルゴリズムをサポートする。決定不能なシステムはそうではない。決定可能な記述論理は、Ｃ、Ｃ＋＋、ＳＱＬ、Ｌｉｓｐ、ＲＤＦ／ＲＤＦＳ／ＯＷＬなどで実装できる。ＲＤＦ空間では、ＯＷＬのサブディビジョンは、解読可能性で異なる。完全なＯＷＬは決定可能性をサポートしない。ＯＷＬ ＤＬはサポートする。

更に説明すると、図３は、本発明の実施形態に基づいたＣＲＭを実施する例示的なコンピュータシステム（１７８）の機能ブロック図を示している。図３の例示的なコンピュータシステムは、プロセッサ即ち「ＣＰＵ」（１５６）と、ランダムアクセスメモリ即ち「ＲＡＭ」（１６８）と、サウンドカード（１７４）と、ディスプレイ（１８０）とを含む。このシステムは、典型的にはＲＡＭに格納されてＣＰＵで実行されるＣＲＭアプリケーションプログラム（１９５）を含む。ＣＲＭアプリケーションは、ディスプレイを介してグラフィカルユーザーインターフェース、即ち「ＧＵＩ」を見せる。これは、ダッシュボード（１１０）の形態であり、ディスプレイ（１８０）に加えて、サウンドカード、オーディオ機器、キーボード及びマウス（１８１）を使用することで、ユーザＩ／Ｏを受け入れ、提供する。

図１に示された例示的なコンピュータシステム全体は、コンピュータシステムのＣＲＭアプリケーション（１９５）の人工知能エージェント（ＡＩＡ）（１９６）を用いて、コンピュータシステムのコンピュータメモリ（１６９）の構造として、顧客担当者（１２９）との１又は複数の通信コンタクト（１４２，１４４）で構成される通信セッション（１４０）を、テレエージェント（１２８）に代わって顧客担当者（１２９）と管理することによって、本発明の実施形態に基づいてＣＲＭを実施するように概ね動作する。そのＡＩＡ（１９６）はまた、通信セッション（１４０）をサポートしてために、テレエージェント（１２８）との通信を実行する。この例では、ＡＩＡ（１９６）がアプリケーションプログラミングインターフェース（１９８）を通じてＣＲＭアプリケーションを操作することから、ＡＩＡ（１９６）は、ＣＲＭアプリケーション（１９５）の「エージェント」であると言える。

図３に示されている例示的なコンピュータシステムは概ねＡＩＡによって操作されて、テレエージェント（１２８）と顧客担当者（１２９）との間の最初の通信コンタクト（１４２）の際に、コンピュータシステムのコンピュータメモリ（１６９）の構造として、通信セッション（１４０）を確立することによって、本発明の実施形態に基づいてＣＲＭを実施する。セッションを確立する場合、ＡＩＡは、コンピュータシステムのコンピュータメモリの構造として、自動計算機のオブジェクト指向モジュールとしてのセッション（１４０）を確立し、当該セッションの構造及びコンテンツ（５０９）もまたエンタープライズナレッジグラフ（１５４）のセマンティックトリプル（７５２，７５４）としても格納される。即ち、そのような実施形態におけるセッションは、最初は少なくともオブジェクト指向のセッションクラスのインスタンスとして確立される。そのようなセッションを確立することは、セッションのメンバーデータ要素として、サブジェクトコード、タイムスタンプ、テレエージェントの身分証明、顧客担当者の身分証明、及び任意選択的にセッションに関する他の情報をコンピュータメモリに格納することを含む。

また、ＡＩＡは、概ね、通信プラットフォーム間の通信セッション（１４０）を介して、テレエージェントと顧客担当者の間の最初のコンタクト（１４２）とそれに続く通信コンタクト（１４４）とを含む通信コンタクトのシーケンス（３７４）を管理することによって、図３のシステムを操作する。コンピュータシステムのコンピュータメモリを構造化し、自動計算機のオブジェクト指向モジュールとして各コンタクトを確立することで、ＡＩＡはコンタクトのシーケンスを管理し、モジュール構造及びコンテンツも、エンタープライズナレッジグラフのセマンティックトリプルとして格納される。即ち、この例におけるコンタクトは、最初は少なくともオブジェクト指向のコンタクトクラスのインスタンスとして確立される。コンタクトのシーケンスを管理することは、各コンタクトのメンバーデータ要素として、コンタクトが開始するタイムスタンプと、コンタクトの継続時間と、コンタクトのセッション識別子と、プラットフォームタイプと、コンタクトのステータスと、コンタクトの通信コンテンツと、任意選択的にコンタクトに関するその他の情報とをコンピュータメモリに記録することを含む。

図３の例示的なシステムはパースエンジン（３８０）を含んでおり、パースエンジン（３８０）は、通信コンタクトの構造及びコンテンツを含む通信セッションの構造及びコンテンツ（５０９）を、記述論理のパースされたトリプル（７５２）にパースする。図３の例示的なコンピュータシステムはまた推論エンジン（２９８）を含んでおり、推論エンジン（２９８）は、エンタープライズナレッジグラフの推論ルール（３７６）に従って、パースされたトリプル（７５２）から推論されたトリプル（７５４）を推論する。図３の例示的なコンピュータシステムの機能は、実施形態に基づいてＣＲＭで使用するために、パースされたトリプル（７５２）及び推論されたトリプル（７５４）をエンタープライズナレッジグラフ（１５４）に格納すること（３９８）を含む。

図３の例では、ＣＲＭアプリケーション（１９５）は、ＡＩＡの指令を受けて、コンタクト（１４２，１４４）のシーケンス（３７４）を生成する。ＣＲＭコンタクトは、デジタル化された単語をパース（３８０）し、推論（２９８）して、エンタープライズナレッジグラフ（１５４）に有用なトリプル（７５２，７５４）を作成するコンテンツを生成するアクティビティである。例えば、オブジェクト指向のコンタクトクラスのインスタンスとして取り上げると、間違いなく、ＣＲＭのコンタクトには、単語に加えて、メンバメソッドや他のメンバーデータ要素なども含まれるであろう。とはいえ、ＣＲＭのコンタクトは基本的に、パース及び推論のためのコンテンツ及び構造（５０９）のコンテナ又はラッパーである。ＣＲＭのコンテンツの例には、新しい顧客、新しい顧客担当者、新しいコールノートを表す単語や、ユーザーがＧＵＩウィジェットを使って新たに構築したトリプルなどが挙げられる。ＣＲＭのコンタクトは、例えば、ダッシュボードのボタンウィジェットを起動してコンタクトを指定するなどのユーザーの入力によってスコープされる。

この例では、推論エンジン（２９８）は、セマンティックリーズナ（semantic reasoner）（３７８）のコンテキストで動作する。セマンティックリーズナは、推論エンジンを拡張して機能を強化した自動化モジュールである。本明細書では、クエリの実行と推論とは、同じエンジンで、つまりクエリ推論エンジン（単に推論エンジンと呼ばれることが多い）によって実行されると概ね仮定する。クエリエンジンと推論エンジンを分けて構成することも可能であるが、本明細書では説明を容易にするために、クエリ機能と推論機能とを合わせて「推論エンジン」とする。リーズナを用いる場合、推論エンジンの機能をクエリの実行と推論とに限定することができる。クエリ及び推論に関連する追加機能は、セマンティックリーズナによってもたらされる。このような追加機能の例には、パースされたトリプルと推論されたトリプルとをエンタープライズナレッジベースに挿入すること、パース又は推論されたトリプルを更なる処理のために別のグラフとして保存すること、パースされたトリプル及び推論されたトリプルを、例えば公開のために、新しい別のデータセットに格納すること、ファイルに保存するためにパースされたトリプル及び推論されたトリプルをシリアル化すること、ユーザーの管理のためにパースされたトリプル及び推論されたトリプルを表示することなどがある。

更に説明すると、図４は、本発明の実施形態に基づいてＣＲＭを実施する例示的なダッシュボード（１１０）の線図を示している。ダッシュボードは、コンピュータシステム（１５２）のグラフィカルユーザーインターフェース（ＧＵＩ）である。ダッシュボード自体は、音声対応ＣＲＭアプリケーションによって提示されるＧＵＩであり、少なくとも任意選択的にＡＩＡによって操作されて、コンタクトセンターの全ての関連機能、リード、スクリプト、エンタープライズナレッジベース、セマンティックＣＲＭストアを備えたトリプルサーバ、顧客情報、顧客担当者に関する情報、コールノートストア、音声サービス、コミュニケーションセッション、通信コンタクトやＡＩＡの機能などをテレエージェント、フロントエンド、インターフェースに提供する。

ダッシュボードには、ウィジェットと呼ばれるデジタルコントロールが組み込まれている。ウィジェットは、ボタンやスクロールバーのような、ＧＵＩのインタラクション要素である。ウィジェットは、ユーザーが直接操作して情報を読み出し又は編集し、或いは制御を管理するための自動化された要素である。各ウィジェットは、ＧＵＩのデジタル部品として表示され、ユーザーとコンピュータの間の特定のタイプのインタラクションを容易にする。ウィジェットには、ラベル、ボタン、チェックボックスなどのようなユーザーとのインタラクションをサポートしてものがある。その他には、追加されたウィジェットをグループ化するコンテナとして機能するもの、例えば、ウィンドウ、パネル、タブがある。実施形態によるＣＲＭコントロールにて任意選択的に使できるウィジェットの例には、ボタン、ラジオボタン、チェックボックス、スライダ、リストボックス、スピナー、ドロップダウンリスト、メニュー、メニューバー、スクロールバー、テキストボックス、ダイアログボックスなどがある。

図４の例では、検索ウィジェット（１１５）が使用されて、ダッシュボードは、Ｓｕｒｆａｃｅ Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ， Ｉｎｃ．という名称の顧客の顧客情報を指すようにナビゲートされている。顧客情報のスクロールボックスウィジェット（３５２）には、住所、Ｗｅｂページのリンク、電子メール、電話番号などの顧客情報が表示される。同様に、顧客担当者スクロールボックスウィジェット（３５４）には、テレエージェントと接触したことのあるＳｕｒｆａｃｅ Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ， Ｉｎｃ．の各顧客担当者の身元、連絡先やその他の情報が表示される。

図４の例では、ダッシュボードは、ＡＩＡの指令を受けて、通信セッション（１４０）及びコンタクト（１４４）を生成し、それらをパースエンジン（３８０）と推論エンジン（２９８）に渡して、ユーザーであるテレエージェントによるＣＲＭ操作を支援するために、処理の結果（７５２，７５４）を表示することを含めて更なる処理を行う。ダッシュボードは、コールノートテキストエントリのスクロールテキストボックスウィジェット（３６６）を介して、テレエージェント（１２８）と顧客担当者（１２９）の間の通話を説明するテキストの単語のユーザー入力をコンテンツ（５０９）として受け取り、イベントウィジェットボタン（３９４）が呼び出されると、ダッシュボードは、通話を説明する入力単語をＣＲＭコンタクト（３７４）に集めて、そのコンタクトをパースエンジン（３８０）に渡す。ダッシュボードは、電子メール、テキストメッセージや、通話から認識されて記録されたスピーチのコンテンツ（５０９）として、テキストの単語のユーザーの入力を受け入れる。故に、ＧＵＩに対する一連のユーザー操作によって、パースエンジンと推論エンジンとを用いてパースされたトリプルと推論されたトリプルへと処理するために、コンタクトのシーケンスが生成される。コンピュータシステム（１５２）のパースエンジン（３８０）及び推論エンジン（２９８）は、セッション（１４０）及びコンタクト（１４４）の構造及びコンテンツ（５０９）を処理し、結果として得られたパースされたトリプル（７５２）及び推論されたトリプル（７５４）を、ダッシュボード（１１０）のスクロールテキストボックスウィジェットに表示する。

図４の例のダッシュボードは、パース及び推論のために通信セッション及びコンタクトへと集められるコンテンツを取得するために、幾つかの方法で機能している。デジタル化されたコンテンツ（５０９）をパースエンジン（２９８）に提供する第１の代替的な方法では、ダッシュボードは音声エンジン（１５３）を介して、テレエージェント（１２８）と顧客担当者（１２９）の間の会話から、単語をデジタル化されたスピーチへと認識する。この例の方法では、このような会話からスピーチを認識することは次のように実行される。会話（３１３）のスピーチの単語は、マイクロフォン（１７６）とコンピュータ（１５２）の増幅器とを通過し、シンクライアントアーキテクチャでは、ボイスサーバ（１５１）へのＶＯＩＰ接続を通る。ボイスサーバ（１５１）では、音声認識エンジンは、自然言語処理（ＮＬＰ）エンジンに渡されるデジタル化された音声のストリームへと単語を認識する。当該エンジンは、デジタル化されたスピーチを文と品詞とに処理し、そのように処理された単語（５０９）はパースエンジン（２９８）に渡されて、そこでトリプル（７５２）へとパースされる。これが、ダッシュボードがコンタクトに含めるコンテンツを提供する第１の代替的な方法である。

デジタル化されたコンテンツをパースエンジンに提供する第２の方法では、ダッシュボードは、テキストボックスウィジェット（３６６）からのコールノートのコンテンツをコンタクトへと集める。テレエージェントは、コンタクトのコンテンツとして言葉を話すのではなく、テキストボックスウィジェット（３６６）にコールノートをタイプして、タイプされたテキストは、コンタクトのデジタル化されたコンテンツとしてダッシュボードから自然言語処理エンジン（１５５）に提供される。自然言語処理エンジンは、テキストボックス（３６６）にタイプされた単語と、会話からのデジタル化された音声のストリームの単語との間に違いを認識しない。故に、この第２の代替例は、音声認識の必要性がないということを除いて、第１の代替例と同様である。なぜならば、デジタル化されたテキストのストリームが音声エンジン（１５３）に到着する際に、ストリームの単語は、テキストボックス（３６６）を通してタイプすることで既にデジタル化されているからである。自然言語処理エンジン（１５５）は、第１の代替例と同じように動作し、テキストボックス（３６６）からのデジタル化されたテキストを文及び品詞に処理し、そのように処理された単語（５０９）はパースエンジン（２９８）に渡されて、そこでトリプル（７５２）へとパースされる。これが、ダッシュボードがＣＲＭのコンタクトに含めるコンテンツを提供する第２の代替的方法である。

デジタル化された単語をパースエンジンに提供する第３の代替的な方法では、ダッシュボードは、ダッシュボードのウィジェット（３６０，３６２，３６４）を介して、トリプルの要素として指定された単語をパースエンジンに渡す。これらのウィジェットは、トリプルの主語（Subjects）（３６０）、トリプルの述語（Predicates）（３６２）、トリプルの目的語（Objects）（３６４）のプルダウンメニューリストである。主語（３６２）及び述語（３６４）は通常、エンタープライズナレッジグラフのセマンティックＣＲＭトリプルストア部分をサポートしてオントロジーで既に定義されているトリプル要素である。主語（３６０）は、トリプルに含まれるテキスト単語候補のストリームである。主語のプルダウンメニュー（３６０）のテキストは、コールノートのテキスト（３６６）から、又は会話（３１３）などから認識された単語から、音声エンジン（１５３）によって提供される。テレエージェント（１２８）は、主語のプルダウンメニュー（３６０）からテキストを選択することで、例えば、キーボード又はマウス（１８１）で選択することで、コンタクトに含めるコンテンツ（５０９）を指定する。テレエージェントは、ダブルクリックするかアセンブリボックス（３６８）にドラッグアンドドロップすることで、トリプルについてプルダウン（３６０）からテキストを選択できる。テレエージェントは任意選択的に、ダブルクリック又はドラッグアンドドロップによって、選択した主語と共に同じトリプルに含める述語（３６２）又は目的語（３６４）を選択することもできる。テレエージェントの述語及び目的語の選択は、幾つかの実施形態では、パースエンジンを拘束してよい。他の実施形態では、テレエージェントの選択は、パースエンジンによって単なる推奨として扱われる。パースエンジン（２９８）は任意選択的にテレエージェントの述語及びオブジェクトの選択を受け入れ、又は、パースプロセスは、少なくとも１つのパースされたトリプル（７５２）の中の単語と一緒に含める述語及びトリプルについて独自の選択を行う。これが、ダッシュボードがＣＲＭのコンタクトに含めるコンテンツを提供する第３の代替的方法である。

更に説明すると、図５は、本発明の実施形態に基づいた、シンクライアントアーキテクチャにおけるＣＲＭのための例示的な装置の機能ブロック図である。シンクライアントアーキテクチャは、クライアントサーバアーキテクチャであって、音声処理及びトリプル処理の少なくとも一部、幾つかの実施形態では大部分、幾つかの実施形態では全てが、クライアントからサーバにオフロードされる。シンクライアントの薄さは様々である。図５の例のコンピュータ（１５２）は、大半の音声処理がボイスサーバ（１５１）にオフロードされるシンクライアントである。コンピュータ（１５２）は音声入力（３１５，１７４）を受け入れるが、ＶＯＩＰ接続（２１６）を介して音声入力をボイスサーバ（１５１）に転送し、そこで全ての音声処理が行われる。この例における音声対応デバイスは、自然言語処理エンジン（１５５）、パースエンジン（３８０）、推論エンジン（２９８）というトリプル処理の能力をある程度実装しているが、その大半はシンクライアントにおけるオプションのアーキテクチャである。例えば、スマートウォッチや携帯電話のような記憶容量の少ないデバイスでは、自然言語処理エンジン（１５５）、パースエンジン（３８０）、及び推論エンジン（２９８）を使用することなく、ＣＲＭセッション及びコンタクトの構造及びコンテンツ（５０９）を全てのパース及び推論を行うトリプルサーバ（１５７）に単に渡すことが行われてよい。

図５の特定の例では、コンピュータ（１５２）は、シンクライアントアーキテクチャの中立点を占める。それは、音声処理をほとんどサポートしないが、一部のトリプル処理をサポートする。この例のシンクライアントコンピュータは、ＲＡＭ（１６８）のトリプルストア（７５２，７５４）のみへとパース及び推論を行い、大規模なストレージはトリプルサーバ（１５７）に任せる。セマンティックリーズナ（３７８）は、推論をサポートしてために必要な場合には、トリプルサーバ（１５７）のストレージから、以前に格納されたアサートされたトリプルをロードする。これは、トリプルストレージを全く使用しない極めてシンなクライアントと、図９を参照して後述するシッククライアントの間の妥協点である。

図５の例示的な装置は、データ通信ネットワーク（１００）を介してＶＯＩＰ接続（２１６）によってデータ通信のために接続されたコンピュータ（１５２）及びボイスサーバ（１５１）を含む。ダッシュボード（１１０）は、音声対応デバイス（１５２）上で動作し、この例では、ダッシュボード（１１０）は、音声（３１５）、ディスプレイ（１８０）のＧＵＩ、キーボード及びマウス（１８１）などを用いてユーザーＩ／Ｏを操作する音声対応アプリケーションである。ＣＲＭアプリケーション（１９５）は、ユーザインタフェースとしてダッシュボードを操作し、また、ＣＲＭアプリケーションは、音声対応ブラウザで実行されるＸ＋Ｖ又はＳＡＬＴドキュメントのセット又はシーケンス、Ｊａｖａ仮想マシンで実行されるＪａｖａ Ｖｏｉｃｅアプリケーション、或いは、他の技術で実装される音声対応アプリケーションとして実装されてよい。この例のＣＲＭアプリケーション（１９５）は、ＡＩＡ（１９６）を用いてＡＰＩ（１９８）を介して操作される。図５のコンピュータの例には、サウンドカード（１７４）が含まれている。サウンドカード（１７４）は、マイクロホン（１７６）からアナログオーディオ信号を受け入れ、オーディオアナログ信号をデジタル形式に変換してコーデック（１８３）で更に処理するために特別に設計されたＩ／Ｏアダプタの一例である。

ＶＯＩＰは「Ｖｏｉｃｅ Ｏｖｅｒ Ｉｎｔｅｒｎｅｔ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ」の略であって、ＩＰベースのデータ通信ネットワーク上で音声をルーティングすることの総称である。音声データは、従来の専用の回線交換音声伝送ラインではなく、汎用のパケット交換データ通信ネットワークを流れる。音声信号をＩＰデータ通信ネットワーク上で伝送するためのプロトコルは一般的、「Ｖｏｉｃｅ ｏｖｅｒ ＩＰ」又は「ＶＯＩＰ」プロトコルと呼ばれている。ＶＯＩＰトラフィックは、インターネットの他の部分への接続がないデータ通信ネットワーク、例えば、建物全体のプライベートローカルエリアデータ通信ネットワーク、即ち「ＬＡＮ」を含む、任意のＩＰデータ通信ネットワーク上に展開されてよい。

例えば、多くのプロトコルを使用して、ＩＥＴＦのセッションイニシエーションプロトコル（ＳＩＰ）や「Ｈ．３２３」として知られるＩＴＵのプロトコルを用いて実現されるタイプのＶＯＩＰを含むＶＯＩＰを実現することができる。ＳＩＰクライアントは、ＴＣＰ及びＵＤＰポート５０６０を使用してＳＩＰサーバに接続する。ＳＩＰ自体は、スピーチ伝送のための通話を設定し、また、切断するために使用される。ＳＩＰを用いたＶＯＩＰは、つまり、実際にエンコードされたスピーチの送信にＲＴＰを使用する。同様に、Ｈ．３２３は、国際電気通信連合の標準化部門からの包括的推奨であって、パケットデータ通信ネットワーク上でオーディオビジュアル通信セッションを提供するためのプロトコルを規定する。

この例のＡＩＡ（１９６）及びＣＲＭアプリケーション（１９５）は、ユーザーレベルの音声対応のクライアント側コンピュータプログラムであって、ユーザー（１２８）に音声インターフェースを提供し、認識用の入力スピーチ（３１５）を受け入れてオーディオプロンプト及び応答（３１４）をもたらす。ＡＩＡ及びＣＲＭアプリケーション（１９５）は、認識される口頭スピーチをユーザーがマイクロフォン（１７６）を介して提供することができるスピーチインターフェースを提供し、音声は、オーディオアンプ（１８５）及びサウンドカード（１７４）のコーダー／デコーダー（コーデック）（１８３）を介してデジタル化され、認識のためにボイスサーバ（１５１）に提供される。音声対応アプリケーション（１９５）は、デジタル化されたスピーチをＶＯＩＰプロトコルに従って認識要求メッセージにパッケージ化し、ネットワーク（１００）のＶＯＩＰ接続（２１６）を介してボイスサーバ（１５１）にスピーチを送信する。

ボイスサーバ（１５１）は、音声対応デバイスに音声認識サービスを提供するもので、これは、ダイアログ命令やＶｏｉｃｅＸＭＬセグメントなどを受け入れて、そして、音声認識されたスピーチを表すテキスト、ダイアログの変数値として使用するテキスト、意味解釈スクリプトの実行による出力、音声プロンプトなどの音声認識結果を返すことで行われる。ボイスサーバ（１５１）は、例えば、Ｘ＋Ｖアプリケーション、ＳＡＬＴアプリケーション、Ｊａｖａ Ｓｐｅｅｃｈアプリケーションなどの音声対応アプリケーションにおいて、音声プロンプトとユーザー入力に対する音声応答とのためにテキストトゥスピーチ（ＴＴＳ）変換を提供するコンピュータプログラムを含む。

図５の例のコンピュータ（１５２）は、セマンティッククエリ推論エンジン（２９８）、つまり、自動計算機のモジュールを含んでおり、当該モジュールは、ＣＲＭアプリケーション（１９５）及びダッシュボード（１１０）から受け取り、パースされたトリプル（７５２）に対して、推論のセマンティックルール（３７６）に従ってセマンティッククエリ及び推論を実行する。本明細書では、参照を容易にするために、大抵の場合、クエリ推論エンジンを単に推論エンジンと称する。しかしながら、長い名前が適切である。これは、多くの実施形態における、特にトリプルについてＲＤＦ／ＲＤＧＳ／ＯＷＬオントロジーとクエリについてＳＰＡＲＱＬとを実装する実施形態における推論の命令は、ＳＰＡＲＱＬクエリのコンポーネントとして表現され、そのような実施形態では、推論規則（３７６）は、セマンティッククエリの要素として表現することができ、しばしば表現されるからである。そのような実施形態では、ＣＲＭアプリケーション（１９５）は、スピーチ（３１５）、ＧＵＩ（１１０）、キーボード及びマウス（１８１）などからのダッシュボードを介したユーザー入力により、セマンティッククエリを構築する。このようなセマンティッククエリは、構造化されたデータに対して設計されて組み込まれたクエリである。セマンティッククエリは、論理演算子、名前空間、パターンマッチング、サブクラス化、推移関係、セマンティックルール、文脈に沿ったフルテキスト検索を利用する。セマンティッククエリは、名前付きグラフ、リンクトデータ、又はトリプルで機能する。本発明の実施形態では、リンクされたトリプルは通常、グラフを形成する。そのように構造化されたデータによって、セマンティッククエリは、情報の項目間の事実関係を処理して、構造化されたデータネットワークから回答を推測することが可能となる。セマンティッククエリはセマンティック検索とは対照的であり、セマンティック検索は、様々なレベルの結果を用いて、非構造化テキストでセマンティックを使用して検索結果の意味を改善する試みをする。

セマンティッククエリの定式化の例は、Ｃ、Ｃ＋＋、Ｊａｖａ、Ｐｒｏｌｏｇ、Ｌｉｓｐなどにある。Ｗ３Ｃのセマンティックウェブテクノロジースタックは、ＳＱＬと同様の構文でセマンティッククエリを実行するためのＳＰＡＲＱＬを提供する定式化の一例である。セマンティッククエリは、トリプルストア、グラフデータベース、セマンティックＷｉｋｉ、自然言語、及び人工知能システムで構造化されたデータに対して使用される。前述したように、セマンティッククエリは構造化データで機能する。この場合における特定の例では、構造化データは、ＵＲＩで特定されるリテラルフレーズ及び名前を含み、形式論理、時には述語論理、しばしば記述論理に準拠する方法で接続されたセマンティックトリプルで記述及び定義される単語である。本発明の大半の実施形態では、セマンティッククエリは、決定可能性を組み込む記述論理に従って構造化されたデータに対してアサートされる。

図５の例示的な装置では、コンピュータ（１５２）は、通信アダプタ（１６７）、無線接続（１１８）、データ通信ネットワーク（１００）、及び有線接続（１２１）を介してトリプルサーバ（１５７）にデータ通信のために結合されている。トリプルサーバ（１５７）は、トリプルストアに大量のバックアップを提供する。トリプルサーバは、トリプルをシリアル化し、シリアル化されたトリプルをリレーショナルデータベース、テーブル、ファイルなどに格納する自動計算機構成である。トリプルサーバは、必要に応じて、そのシリアル化されたトリプルを不揮発性ストレージから取得し、シリアル化されたトリプルをトリプルサブグラフにパースし、そして、本発明の実施形態に基づいてＣＲＭのトリプルを利用するシステムで使用するシンクライアントコンピュータ及びその他のデバイスに、要求に応じてそのトリプルサブグラフを提供する。

図５に示された例示的コンピュータシステム全体は、コンピュータシステムのＣＲＭアプリケーション（１９５）の人工知能エージェント（ＡＩＡ）（１９６）を用いて、コンピュータシステムのコンピュータメモリ（１６９）の構造として、顧客担当者（１２９）との１又は複数の通信コンタクト（１４２，１４４）で構成される通信セッション（１４０）を、テレエージェント（１２８）に代わって顧客担当者（１２９）との間で管理することによって、本発明の実施形態に基づいてＣＲＭを実施するように概ね動作する。そのＡＩＡ（１９６）はまた、通信セッション（１４０）をサポートしてために、テレエージェント（１２８）との通信を実行する。例示的なコンピュータシステム（１５２）は、テレエージェント（１２８）と顧客担当者との間の最初の通信コンタクト時に、コンピュータシステムのコンピュータメモリ（１６８）の構造として、通信セッション（１４０）を確立する。セッションを確立する場合、コンピュータシステムは、コンピュータシステムのコンピュータメモリの構造として、自動計算機のオブジェクト指向モジュールとしてのセッション（１４０）を確立し、当該セッションの構造及びコンテンツ（５０９）はまたエンタープライズナレッジグラフ（１５４）のセマンティックトリプル（７５２，７５４）として格納される。即ち、そのような実施形態におけるセッションは、最初は少なくともオブジェクト指向のセッションクラスのインスタンスとして確立される。そのようなセッションを確立することは、セッションのメンバーデータ要素として、サブジェクトコード、タイムスタンプ、テレエージェントの身分証明、顧客担当者の身分証明、及び任意選択的にセッションに関する他の情報をコンピュータメモリに格納することを含む。

また、コンピュータシステム（１５２）は、一般的に、通信プラットフォーム間の通信セッション（１４０）を介して、テレエージェントと顧客担当者との間の、最初のコンタクト及びそれに続く通信コンタクトを含む通信コンタクト（１４４）のシーケンスを管理することによって機能する。コンピュータシステムのコンピュータメモリ（１６８）を構造化し、構造及びコンテンツ（５０９）がエンタープライズナレッジグラフ（１５４）のセマンティックトリプルとして格納される自動計算機のオブジェクト指向モジュールとして各コンタクトを確立することで、コンピュータシステムはコンタクトのシーケンスを管理する。即ち、この例におけるコンタクト（１４４）は、最初は少なくともオブジェクト指向のコンタクトクラスのインスタンスとして確立される。コンタクトのシーケンスを管理することは、各コンタクトのメンバーデータ要素として、コンタクトが開始するタイムスタンプと、コンタクトの継続時間と、コンタクトのセッション識別子と、プラットフォームタイプと、コンタクトのステータスと、コンタクトの通信コンテンツと、任意選択的にコンタクトに関するその他の情報とをコンピュータメモリに記録することを含む。

特にシンクライアントアーキテクチャにおいて、本発明の実施形態に基づいてセマンティックトリプルを用いてＣＲＭを達成することは、１又は複数のボイスサーバを用いて実装されてよい。ボイスサーバは、音声認識と音声合成を提供するコンピュータ、つまり自動計算機である。更に説明すると、図６は、本発明の実施形態に基づいてクライアントコンピュータを用いたＣＲＭをサポートして例示的なボイスサーバ（１５１）を表す自動計算機のブロック図を示す。図６のボイスサーバ（１５１）は、少なくとも１つのコンピュータプロセッサ（１５６）、即ち「ＣＰＵ」とランダムアクセスメモリ（１６８）（ＲＡＭ）とを含んでおり、当該メモリは、高速メモリバス（１６６）及びバスアダプタ（１５８）を介してＣＰＵ（１５６）と、ボイスサーバの他の構成要素とに接続される。

ＲＡＭ（１６８）に格納されるのは、ボイスサーバアプリケーション（１８８）であり、本発明の実施形態に基づいてＣＲＭで使用するように構成されたシステムにおいてボイスサーバを操作できる自動化モジュールである。ボイスサーバアプリケーション（１８８）は、音声認識の要求を受け入れ、音声認識の結果を返すことにより、音声対応クライアントデバイスに音声認識サービスを提供する。結果には、認識されたスピーチを表すテキストと、ダイアログで変数値として使用するテキストと、意味解釈のためのスクリプトの文字列表現としてのテキストとが含まれる。ボイスサーバアプリケーション（１８８）は、音声対応ブラウザ、Ｘ＋Ｖアプリケーション、ＳＡＬＴアプリケーション、Ｊａｖａ音声アプリケーションなどの音声対応クライアント側アプリケーションでの音声プロンプト及び音声応答のテキストトゥスピーチ（ＴＴＳ）変換を提供する機能も含む。

ボイスサーバアプリケーション（１８８）は、Ｘ＋Ｖクライアント、ＳＡＬＴクライアント、Ｊａｖａ音声クライアント、又はその他の音声対応クライアントデバイスからのＨＴＴＰ要求に応答を提供することで、Ｊａｖａ、Ｃ＋＋、Ｐｙｔｈｏｎ、Ｐｅｒｌ、又はＸ＋Ｖ、ＳＡＬＴ、ＶｏｉｃｅＸＭＬ、又はその他の音声対応言語をサポートして任意の言語で実装されたＷｅｂサーバとして実施されてよい。ボイスサーバアプリケーション（１８８）は、更なる例として、Ｊａｖａサーバとして実施されてよい。Ｊａｖａサーバは、Ｊａｖａ仮想マシン（１０２）で実行され、音声対応デバイスで実行されているＪａｖａクライアントアプリケーションからのＨＴＴＰ要求に応答を提供することでＪａｖａボイスフレームワークをサポートする。そして、本発明の実施形態をサポートしてボイスサーバアプリケーションは、他の様々な方法で実施することができ、そのような方法は全て本発明の範囲内である。

この例のボイスサーバ（１５１）は、自然言語処理音声認識（「ＮＬＰ－ＳＲ」）エンジン（１５３）を含む。ＮＬＰ－ＳＲエンジンは、本明細書では単に「音声エンジン」と呼ばれることがある。音声エンジンとは、人のスピーチを認識及び生成する働きを行う機能モジュールであり、通常はソフトウェアモジュールであるが、専用のハードウェアが含まれることもある。この例では、音声エンジン（１５３）は、自然言語処理（「ＮＬＰ」）エンジン（１５５）を含む自然言語処理音声エンジンである。ＮＬＰエンジンは、自動音声認識（ＡＳＲ）エンジンから認識されたスピーチを受け取り、その認識されたスピーチを主語、述語や目的語などの品詞に処理し、更なる推論のためにセマンティックトリプルに変換し、トリプルストアに入れるために、それら品詞をパースエンジンで使用可能にする。

音声エンジン（１５３）には、スピート認識を行う自動音声認識（ＡＳＲ）エンジンと、スピーチを生成するテキストトゥスピーチ（ＴＴＳ）エンジンとが含まれる。音声エンジンはまた、グラマ（１０４）、レキシコン（１０６）、及び言語固有音響モデル（１０８）を含む。言語固有音響モデル（１０８）は、スピーチ特徴ベクトル（ＳＦＶ）を人間の言語での単語の発音を表す音素に関連付けるデータ構造、例えばテーブル又はデータベースである。レキシコン（１０６）は、テキスト形式の単語と各単語の発音を表す音素との関連付けであり、レキシコンは、ＡＳＲエンジンによる認識が可能な単語を効果的に識別する。また、ＲＡＭ（１６８）には、テキストトゥスピーチ（「ＴＴＳ」）エンジン（１９４）が格納される。これは、テキストを入力として受け入れて、デジタル的にエンコードされたスピーチの形で同じテキストを返すコンピュータプログラム命令のモジュールであり、音声対応システムのユーザーに対してプロンプトや応答としてスピーチを提供するために使用される。

グラマ（１０４）は、現在認識され得る単語と単語のシーケンスとをＡＳＲエンジン（１５０）に伝達する。更なる説明では、グラマの目的とレキシコンの目的を区別する。レキシコンは、ＡＳＲエンジンが認識できる全ての単語を音素に関連付ける。グラマは、現在認識の対象となっている単語を伝える。特定の時点における２つのセットは通常、同じではない。

グラマは、ＡＳＲエンジンでサポートされている様々な形式で表現でき、例えば、Ｊａｖａスピーチグラマ形式（ＪＳＧＦ）、Ｗ３Ｃ音声認識グラマ仕様（ＳＲＧＳ）の形式、ＩＥＴＦのＲＦＣ２２３４の拡張バッカスナウア記法（「ＡＢＮＦ」）、Ｗ３Ｃの確率的言語モデル（Ｎ－Ｇｒａｍ）仕様で説明されている確率的グラマの形式で、当技術分野の技術者が思い付く他のグラマ形式で表現されてよい。グラマは通常、ＶｏｉｃｅＸＭＬの＜ｍｅｎｕ＞やＸ＋Ｖの＜ｆｏｒｍ＞のようなダイアログの要素として動作する。グラマの定義は、ダイアログ中にてインラインで表現することができる。或いは、グラマは、別個のグラマドキュメントで外部に実装されて、ＵＲＩを使用したダイアログで参照されてよい。以下は、ＪＳＦＧで表現されたグラマの例である。

この例では、＜ｃｏｍｍａｎｄ＞、＜ｎａｍｅ＞、及び＜ｗｈｅｎ＞なる要素がグラマのルールである。ルールは、現在どの単語が認識できるかをＡＳＲエンジン又はボイスインタープリターにアドバイスするルールのルール名と拡張子の組合せである。この例では、拡張子は論理積と論理和を含んでおり、縦棒「｜」は、「ｏｒ」を意味する。ＡＳＲエンジン又はボイスインタープリターは、最初に＜ｃｏｍｍａｎｄ＞、次に＜ｎａｍｅ＞、次に＜ｗｈｅｎ＞の順にルールを処理する。＜ｃｏｍｍａｎｄ＞ルールは、認識のために、＜ｎａｍｅ＞ルール及び＜ｗｈｅｎ＞ルールから返されるもの全てに加えて、「ｃａｌｌ」、「ｐｈｏｎｅ」、又は「ｔｅｌｅｐｈｏｎｅ」を受け入れる。＜ｎａｍｅ＞ルールは、「ｂｏｂ」、「ｍａｒｔｈａ」、「ｊｏｅ」、「ｐｅｅｔ」、「ｃｈｒｉｓ」、「ｊｏｈｎ」、又は「ａｒｔｏｕｓｈ」を受け入れ、＜ｗｈｅｎ＞ルールは、「ｔｏｄａｙ」、「ｔｈｉｓ ａｆｔｅｒｎｏｏｎ」、「ｔｏｍｏｒｒｏｗ」、又は「ｎｅｘｔ ｗｅｅｋ」を受け入れる。コマンドグラマは全体としては、以下のような発話に合致する。

この例のボイスサーバアプリケーション（１８８）は、ボイスサーバからネットワークを介して遠隔に配置されている音声対応クライアントデバイスから、認識されるデジタル化されたスピーチをユーザーから受け取り、認識のためにそのスピーチをＡＳＲエンジン（１５０）に渡すように構成される。ＡＳＲエンジン（１５０）は、コンピュータプログラム命令のモジュールであり、また、この例ではＲＡＭに格納される。自動音声認識を実行する場合、ＡＳＲエンジンは、少なくとも１つのデジタル化された単語の形式で認識されるスピーチを受け取り、デジタル化された単語の周波数成分を使用してスピーチ特徴ベクトル又はＳＦＶを導出する。ＳＦＶは、例えば、デジタル化された音声のサンプルの最初の１２又は１３個のフーリエ又は周波数領域成分によって定義されてよい。ＡＳＲエンジンは、ＳＦＶを使用して、言語固有音響モデル（１０８）から単語の音素を推測することができる。その後、ＡＳＲエンジンはその音素を使って、レキシコン（１０６）にある単語を探す。

また、ＲＡＭには、ＶｏｉｃｅＸＭＬインタープリタ（１９２）、即ち、ＶｏｉｃｅＸＭＬグラマを処理するコンピュータプログラム命令のモジュールが格納される。ＶｏｉｃｅＸＭＬインタープリタ（１９２）へのＶｏｉｃｅＸＭＬ入力は、例えば、音声対応デバイスにてリモートで実行されているＶｏｉｃｅＸＭＬクライアントから、音声対応デバイスにてリモートで実行されているＸ＋Ｖクライアントから、音声対応デバイスで実行されているＳＡＬＴクライアントから、マルチメディアデバイスにてリモートで実行されているＪａｖａクライアントアプリケーションなどから発信されてよい。この例では、ＶｏｉｃｅＸＭＬインタープリタ（１９２）は、リモート音声対応デバイスから受信してボイスサーバアプリケーション（１８８）を介してＶｏｉｃｅＸＭＬインタープリター（１９２）に提供された音声ダイアログ命令を表すＶｏｉｃｅＸＭＬセグメントを解釈して実行する。

シンクライアントアーキテクチャにおけるクライアント側ＣＲＭアプリケーション（図５の（１９５））やダッシュボード（図５の（１１０））のような音声対応アプリケーションは、このような音声対応アプリケーションを使用して、音声ダイアログ命令、ＶｏｉｃｅＸＭＬセグメント、ＶｏｉｃｅＸＭＬの＜ｆｏｒｍ＞要素などを、ネットワークを介したデータ通信を介してＶｏｉｃｅＸＭＬインタープリタ（１４９）に送信する。音声ダイアログ命令には、グラマ、データ入力要素、イベントハンドラなどが含まれており、ユーザーからの音声入力をどのように管理するかと、ユーザーに提示される音声プロンプト及び音声応答とをＶｏｉｃｅＸＭＬインタープリタに指示する。ＶｏｉｃｅＸＭＬインタープリタは、ＶｏｉｃｅＸＭＬフォーム解釈アルゴリズム（以下、ＦＩＡ）（１９３）に従ってダイアログ命令を順次処理することで、このようなダイアログを管理する。ＶｏｉｃｅＸＭＬインタープリタは、音声対応アプリケーションからＶｏｉｃｅＸＭＬインタープリタに提供されたＶｏｉｃｅＸＭＬダイアログを解釈する。

前述したように、フォーム解釈アルゴリズム（ＦＩＡ）は、ユーザーと音声対応アプリケーションの間のインタラクションを動作させる。ＦＩＡは通常、１又は複数の音声プロンプトを選択して再生し、１又は複数の入力項目を入力する応答、或いは何らかのイベントのスロー（throwing）などのユーザー入力を収集し、新しく入力された入力項目に関連するアクションを解釈することを担当する。ＦＩＡはまた、音声対応アプリケーションの初期化、グラマのアクティブ化及び非アクティブ化、一致する発話によるフォームの入力と終了、その他の多くのタスクも処理する。ＦＩＡはまた、ユーザーからの応答を誘引しようとする度に増加する内部プロンプトカウンターを管理する。つまり、ユーザーの一致する音声応答を促す試みが失敗する度に、内部プロンプトカウンターは増加する。

また、ＲＡＭ（１６８）には、オペレーティングシステム（１５４）が格納される。本発明の実施形態に基づいてボイスサーバで使用できるオペレーティングシステムには、ＵＮＩＸ（登録商標）、Ｌｉｎｕｘ（登録商標）、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ ＮＴ（登録商標）、ＡＩＸ（登録商標）、ＩＢＭのｉ５／ＯＳ（登録商標）に加えて、当業者が思い付くものが含まれる。図６の例では、オペレーティングシステム（１５４）、ボイスサーバアプリケーション（１８８）、ＶｏｉｃｅＸＭＬインタープリタ（１９２）、ＡＳＲエンジン（１５０）、ＪＶＭ（１０２）、及びＴＴＳエンジン（１９４）は、ＲＡＭ（１６８）内に示されているが、そのようなソフトウェアの多くの構成要素は通常、不揮発性メモリ、例えばディスクドライブ（１７０）にも保存される。

図６の例示的なボイスサーバ（１５１）には、バスアダプタ（１５８）と、高速バス、フロントサイドバス（１６２）、ビデオバス（１６４）、及びメモリバス（１６６）用の駆動電子回路と、拡張バス（１６０）用の駆動電子回路とを含むコンピュータハードウェアコンポーネントとが含まれる。本発明の実施形態に基づいてボイスサーバに使用できるバスアダプタの例には、インテルノースブリッジ、インテルメモリーコントローラーハブ、インテルサウスブリッジ、インテルＩ／Ｏコントローラーハブがある。本発明の実施形態に基づいてボイスサーバで使用できる拡張バスの例には、インダストリアーキテクチャ（ＩＳＡ）バス及び周辺コンポーネント相互接続（ＰＣＩ）バスが含まれる。

図６のボイスサーバ（１５１）は、拡張バス（１６０）及びバスアダプタ（１５８）を介してプロセッサ（１５６）とボイスサーバ（１５１）の他の構成要素とに結合されたディスクドライブアダプタ（１７２）を含む。ディスクドライブアダプタ（１７２）は、ディスクドライブ（１７０）の形態の不揮発性データストレージをボイスサーバ（１５１）に接続する。ボイスサーバに使用できるディスクドライブアダプタには、インテグレーティドドライブエレクトロニクス（ＩＤＥ）アダプタ、スモールコンピュータシステムインタフェース（ＳＣＳＩ）アダプタ、及び当業者が思い付くその他のアダプタが含まれる。加えて、不揮発性コンピュータメモリは、光ディスクドライブ、電気的に消去可能でプログラム可能な読み取り専用メモリ（所謂、「ＥＥＰＲＯＭ」又は「フラッシュ」メモリ）、ＲＡＭドライブ、ＲＡＭドライブなどの当業者が思い付くであろうものとしてボイスサーバに実装されてよい。

図６の例示的なボイスサーバは、１又は複数の入力／出力（Ｉ／Ｏ）アダプタ（１７８）を含む。ボイスサーバのＩ／Ｏアダプタは、例えば、コンピュータディスプレイなどの表示装置への出力やキーボード及びマウスなどのユーザー入力装置（１８１）からのユーザー入力を制御するソフトウェアドライバ及びコンピュータハードウェアを通じて、ユーザー本位の入出力を実現する。図６の例示的ボイスサーバは、ビデオアダプタ（２０９）を含んでおり、これは、ディスプレイスクリーン又はコンピュータモニタなどのディスプレイデバイス（１８０）へのグラフィック出力のために特別に設計されたＩ／Ｏアダプタの一例である。ビデオアダプタ（２０９）は、高速ビデオバス（１６４）、バスアダプタ（１５８）、同じく高速バスであるフロントサイドバス（１６２）を介して、プロセッサ（１５６）に接続されている。

図６の例示的ボイスサーバ（１５１）は、他のコンピュータ（１８２）とデータ通信し、データ通信ネットワーク（１００）とデータ通信するための通信アダプタ（１６７）を含む。このようなデータ通信は、ＲＳ－２３２接続、ユニバーサルシリアルバス（ＵＳＢ）などの外部バス、ＩＰデータ通信ネットワークなどのデータ通信ネットワークを介して、また、当業者が思い付くようなその他の方法で、シリアルに行われてよい。通信アダプタは、あるコンピュータが直接又はデータ通信ネットワークを介して別のコンピュータにデータ通信を送信するハードウェアレベルのデータ通信を実現する。本発明の実施形態に使用できる通信アダプタの例としては、有線ダイアルアップ通信用のモデム、有線データ通信ネットワーク通信用のイーサネット（ＩＥＥＥ ８０２．３）アダプタ、無線データ通信ネットワーク通信用の８０２．１１アダプタなどがある。

更に説明すると、図７は、本発明の実施形態によるＣＲＭ用トリプルサーバ（１５７）として有用なコンピュータの一例を構成する自動計算機のブロック図である。図７のトリプルサーバ（１５７）は、少なくとも１つのコンピュータプロセッサ（１５６）、即ち「ＣＰＵ」とランダムアクセスメモリ（１６８）（ＲＡＭ）とを含んでおり、当該メモリは、高速メモリバス（１６６）及びバスアダプタ（１５８）を介してプロセッサ（１５６）と、トリプルサーバの他の構成要素とに接続される。プロセッサは、ビデオバス（１６４）を介して、ビデオアダプタ（２０９）及びコンピュータディスプレイ（１８０）に接続される。このプロセッサは、拡張バス（１６０）を介して、通信アダプタ（１６７）、Ｉ／Ｏアダプタ（１７８）、及びディスクドライブアダプタ（１７２）に接続される。プロセッサは、データ通信ネットワーク（１００）及び無線接続（１１８）を通じて音声対応ラップトップ（１２６）に接続される。ＲＡＭに配置されているのは、オペレーティングシステム（１５４）である。

更にＲＡＭには、トリプルサーバアプリケーションプログラム（２９７）、データ通信セッション（１４０）、データ通信コンタクト（１４４）、セッション及びコンタクトの構造及びコンテンツ（５０９）、推論ルール（３７６）、自然言語処理（ＮＬＰ）エンジン（１５５）、パースエンジン（３８０）、推論エンジン（２９８）、及びセマンティックリーズナ（３７８）が配置される。更にＲＡＭには、トリプルシリアライザ（２９４）、トリプルコンバータ（２９２）、及び１又は複数のトリプルファイル（２９０）が配置される。

トリプルサーバのアプリケーションプログラム（２９７）は、ラップトップ（１２６）などのクライアント側のデバイスからネットワーク（１００）を通じて、セッション（１４０）及びコンタクト（１４）のインスタンスを受け取り、そこから、パースするために構造及びコンテンツ（５０９）を抽出する。ＮＬＰエンジンは任意選択的に、パースプロセスを容易にし、これは、処理されたコンテンツをパースエンジンに与える前に、最初に少なくとも一部のコンテンツを文及び品詞へと処理することによって行われる。パースエンジンは、構造及びコンテンツをパースして、パースされたトリプル（７５２）にする。推論エンジン（２９８）は、パースされたトリプル（７５２）と推論ルール（３７６）とを入力として得て、推論されたトリプル（７５４）を推論する。トリプルサーバアプリケーション（２９７）はその後、パースされたトリプルと推論されたトリプルのコピーを更なる処理のためにクライアント側に返し、パースされたトリプルと推論されたトリプルとをエンタープライズナレッジグラフ（１５４）に格納する。このようにして、トリプルサーバは、トリプル関連の処理及びストレージデータ処理のワークロードの大半をクライアントデバイス（１２６）からオフロードする。

シリアライザ（２９４）は、ＲＡＭのトリプルストア（７５０，７５２，７５４）と様々な形態のディスクストレージ又は他の不揮発性ストレージとの間でトリプルの転送を管理する。シリアライザ（２９４）は、トリプルストアのコンテンツを入力として受け入れ、それらを、トリプルファイル（２９０）、テーブル、リレーショナルデータベースレコード、スプレッドシート、テキスト文書などとして出力して、ハードディスク（１７０）などの不揮発性メモリに長期間格納するためにシリアル化する。シリアライザ（２９４）は、トリプルファイル（２９０）を入力として受け入れ、パースされたトリプルをＲＡＭのトリプルストアに出力する。多くの実施形態では、シリアライザ（２９４）がトリプルファイル（２９０）を入力として受け入れ、パースされたトリプルをＲＡＭのトリプルストアに出力する際に、シリアライザは出力されたトリプルストアをメモリにおける連続するセグメントへと格納する。連続ストレージは、ｍａｌｌｏｃ（）関数を呼び出すことにより、Ｃプログラミング言語で実行できる。連続ストレージは、Ｐｙｔｈｏｎのバッファプロトコルによって実現できる。連続ストレージは、当業者が思い付く他の方法で実施することができ、そのような全ての方法は、本発明の範囲内である。多くの実施形態では、トリプルストア（７５０，７５２，７５４）は、連続メモリのセグメントに格納されるであろう。

連続メモリについて、図８を参照して詳しく説明する。図８は、実施形態に基づいてＣＲＭをサポートしてように構成されたコンピュータメモリシステムのブロック図であり、当該コンピュータメモリシステムは、ＣＲＭアプリケーション（１９５）、ＡＰＩ（１９８）、及びＡＩＡ（１９６）を実行し、種々のレジスタ（１９０）を備えるコンピュータプロセッサ（１５６）を含む。ＣＲＭアプリケーション（１９５）、ＡＰＩ（１９８）、ＡＩＡ（１９６）、プロセッサのレジスタ（１９０）に加えて、メモリの全ての付随構造、データ通信セッション（１４０）、通信コンタクト（１４４）、セッション及びコンタクトの構造及びコンテンツの表現（５０９）、パースされたトリプル（７５２）、推論されたトリプル（７５４）などは全て、仮想メモリ（７０８）に配置されたメモリアドレス（７００）を用いて作動する。仮想メモリのコンテンツは、オンプロセッサキャッシュ（１８６）、ＲＡＭ（１６８）、及びディスク（１７０）の物理的なストレージでバックアップされる。キャッシュのコンテンツは、キャッシュライン（７０２）に整理される。ＲＡＭのメモリは、ページ（７１２）で構成される。ディスクのメモリはフレーム（７０６）で構成される。メモリ管理ユニット（ＭＭＵ）（１８４）は、仮想メモリアドレスを物理メモリ位置に変換し、メモリのコンテンツを物理ストレージとプロセッサレジスタとの間で移動させる。物理的なメモリにアクセスする場合、ＭＭＵは常に最初にキャッシュを参照する。キャッシュにコンテンツを見つけられなかったことは「キャッシュミス」（７１４）と称される。キャッシュミスが発生すると、ＭＭＵは、ＲＡＭ（１６８）内のメモリコンテンツを探して、それをキャッシュへと移動させる。ディスクンテンツがＲＡＭに見つからない場合、つまり、「ページフォールト」（７１６）と呼ばれる障害では、ＭＭＵはディスクのページフレーム（７０６）まで調べて、コンテンツをＲＡＭ（１６８）に、そしてキャッシュ（１８６）に移動させる。

連続メモリの使用は、ＣＲＭのメモリ管理における特定の課題に対処する。典型的な実施形態では、キャッシュのアクセスには１０ナノ秒を要する。ＲＡＭのアクセスには１００ナノ秒を要する。ディスクのアクセスには１０，０００，０００ナノ秒を要する。これらの数字は直感的ではない。人間は、ナノ秒単位で時間を感じない。従って、この課題をより身近な言葉で捉えてみることにする。キャッシュアクセスを１分とすると、ＲＡＭアクセスは１０分、同じデータのディスクアクセスには２年を要する。仮想メモリのアドレスにわたって散らばったトリプルは、複数のページフレームに格納されるおそれがある。連続するメモリセグメントにおいて互いに近づいて格納されているトリプルは、少数のページフレームに格納される可能性が非常に高くなる。

関連するトリプルのセット、例えば、パースされ、推論され、又は以前にアサートされて格納されているトリプルのサブグラフが、１０キロバイトのストレージで構成されているとする。今日のコンピュータシステムには、メガバイト以上のメモリページサイズをサポートしているものがある。このようなトリプルのセット（７０４）は、１つのメモリページ（７１０）に格納することができ、そのページがＲＡＭ（１６８）にあると、ＣＲＭ用のトリプルセットの操作は、ページフォールトのリスクが全くない状態で進められる。このようなセットについての連続ストレージがページ境界を超えた場合でもなお、トリプルのセット全体は２回のページフォールトのみでロードでき、ＲＡＭにロードされた後は、ページフォールトなく操作できる。コンテンツをキャッシュにロードするには、引き続きキャッシュミスを要するであろうが、最初の１回又は２回のミスを除いて、他の何れもページフォールトのリスクを冒すことはないであろう。本発明の発明者は、短時間の動作の後、キャッシュミス率は、ＣＲＭのコンテキストでこのようなトリプルのセットを操作において１％未満になるであろうと推定する。つまり、本発明の実施形態によるＣＲＭをサポートしてために、一連のトリプルが連続したメモリに配置されている場合、メモリアクセスの９９％超において、メモリアクセス時間は、わずか数ナノ秒のキャッシュアクセス時間に近似するであろう。

更に説明すると、図９は、本発明の実施形態に基づいた、シッククライアントアーキテクチャにおけるＣＲＭのため音声対応デバイスである例示的な装置の機能ブロック図である。シッククライアントアーキテクチャは、クライアントサーバアーキテクチャのことであって、当該アーキテクチャでは、本実施形態に基づいてＣＲＭを管理するために必要な機能の全て又は大部分は、サーバではなくクライアント側のデバイスで直接サポートされる。サーバは、セッション管理、コンタクト管理、音声認識、セマンティッククエリ、又は推論ではなく、バックアップ及び同期のために使用される。シッククライアントは、リソース、プロセッサパワー、及びメモリストレージを必要とするが、それらは、スマートウォッチや携帯電話などの小型デバイスでは常に利用できるとは限らない。しかしながら、十分なデータ処理リソースを有するシッククライアントでは、ネットワークの可用性に関係なく、関連する全ての機能、つまり、通信セッション、通信コンタクト、パース、推論ルール、推論、トリプルストア、音声処理など直ちに且つ完全に使用できる。図９の例のシッククライアント音声対応コンピュータ（１５２）は、ＣＰＵ（１５６）、ＲＡＭ（１６８）、データバス（１６２，１６４，１６６，１６０）、ビデオ（１８０，２０９）、データ通信（１６７）、Ｉ／Ｏ（１７８）、及びディスクストレージ（１７０）を含む自動計算機である。

ＲＡＭに配置されているのは、ＧＵＩダッシュボード（１１０）を公開して操作するＣＲＭアプリケーションプログラム（１９５）をＡＰＩ（１９８）を介して操作するＡＩＡ（１９６）と、ＣＲＭアプリケーションとコンピュータ上で実行されているＡＩＡ（１５２）とによって確立及び管理される通信セッション（１４０）及び通信コンタクト（１４４）と、トリプル（７５２）にパースされるセッション及びコンタクトの構造及びコンテンツ（５０９）と、推論ルール（３７６）と、自然言語処理（ＮＬＰ）エンジン（１５５）と、パースエンジン（３８０）と、推論エンジン（２９８）と、セマンティックリーズナ（３７８）である。更にＲＡＭには、トリプルシリアライザ（２９４）、トリプルコンバータ（２９２）、及び１又は複数のトリプルファイル（２９０）が配置される。ＮＬＰエンジンは任意選択的にパースプロセスを容易にしてよく、これは、まず構造及びコンテンツ（５０９）を文と品詞に処理してから、そのように処理された単語をパースエンジンに提供することで行われる。パースエンジンは、構造及びコンテンツをパースして、パースされたトリプル（７５２）にする。推論エンジン（２９８）は、パースされたトリプル（７５２）と推論ルール（３７６）とを入力として得て、推論されたトリプル（７５４）を推論する。

シリアライザ（２９４）は、ＲＡＭのトリプルストア（７５２，７５４）とディスクストレージ又は他の不揮発性ストレージとの間でトリプルの転送を管理する。シリアライザ（２９４）は、トリプルストアのコンテンツを入力として受け入れ、それらを、トリプルファイル（２９０）、テーブル、リレーショナルデータベースレコード、スプレッドシート、テキスト文書などとして出力してハードディスク（１７０）などの不揮発性メモリに長期間格納するためにシリアル化する。シリアライザ（２９４）は、トリプルファイル（２９０）を入力として受け入れ、パースされたトリプルをＲＡＭのトリプルストアに出力する。多くの実施形態では、シリアライザ（２９４）がトリプルファイル（２９０）を入力として受け入れ、パースされたトリプルをＲＡＭのトリプルストアに出力する際に、シリアライザは出力されたトリプルストアをメモリにおける連続するセグメントへと格納する。連続ストレージは、ｍａｌｌｏｃ（）関数を呼び出すことにより、Ｃプログラミング言語で実行できる。連続ストレージは、Ｐｙｔｈｏｎのバッファプロトコルによって実現できる。連続ストレージは、当業者が思い付く他の方法で実施することができ、そのような全ての方法は、本発明の範囲内である。多くの実施形態では、トリプルストア（７５２，７５４）は、連続メモリのセグメントに格納されるであろう。

音声エンジン（１５３）は、フルサービスのＮＬＰ－ＳＲエンジンであって、自然言語処理（１５５）、音声認識（１５０）、グラマ（１０４）、レキシコン（１０６）、モデル（１０８）、及びテキストトゥスピーチ処理（１９４）を含んでおり、これらは全て、図６に関連して先に詳細に説明した通りである。シッククライアントの音声対応デバイス（１５２）は、音声関連処理のためにネットワークにくまなく及ぶ必要はない。完全な音声対応は、シッククライアントコンピュータ自体で直接利用できる。

図９に示された例示的コンピュータシステム全体は、コンピュータシステムのＣＲＭアプリケーション（１９５）の人工知能エージェント（ＡＩＡ）（１９６）を用いて、コンピュータシステムのコンピュータメモリ（１６９）の構造として、顧客担当者との１又は複数の通信コンタクト（１４４）で構成される通信セッション（１４０）を、テレエージェントに代わって顧客担当者との間で管理することによって、本発明の実施形態に基づいてＣＲＭを実施するように概ね動作する。ＡＩＡ（１９６）はまた、通信セッション（１４０）をサポートしてために、テレエージェントとの通信を実行する。ＡＩＡ及びＣＲＭアプリケーションは、テレエージェントと顧客担当者との間の最初の通信コンタクト時に、コンピュータシステムのコンピュータメモリ（１６８）の構造として、通信セッション（１４０）を確立する。セッションを確立する場合、ＡＩＡ及びＣＲＭアプリケーションは、コンピュータシステムのコンピュータメモリの構造として、自動計算機のオブジェクト指向モジュールとしてのセッション（１４０）を確立し、セッションの構造及びコンテンツ（５０９）はまた、エンタープライズナレッジグラフ（１５４）のセマンティックトリプル（７５２，７５４）として格納される。即ち、そのような実施形態におけるセッションは、最初は少なくともオブジェクト指向のセッションクラスのインスタンスとして確立される。そのようなセッションを確立することは、セッションのメンバーデータ要素として、サブジェクトコード、タイムスタンプ、テレエージェントの身分証明、顧客担当者の身分証明、及び任意選択的にセッションに関する他の情報をコンピュータメモリに格納することを含む。

ＡＩＡ及びＣＲＭアプリケーションはまた、通信プラットフォーム間の通信セッション（１４０）を介して、テレエージェントと顧客担当者の間で、最初のコンタクト及びそれに続く通信コンタクトを含む通信コンタクト（１４４）のシーケンスを管理する。コンピュータシステムのコンピュータメモリ（１６８）を構造化し、構造及びコンテンツ（５０９）がエンタープライズナレッジグラフ（１５４）のセマンティックトリプルとして格納される自動計算機のオブジェクト指向モジュールとして各コンタクトを確立することで、コンピュータシステムはコンタクトのシーケンスを管理する。即ち、この例におけるコンタクト（１４４）は、最初は少なくともオブジェクト指向のコンタクトクラスのインスタンスとして確立される。コンタクトのシーケンスを管理することは、各コンタクトのメンバーデータ要素として、コンタクトが開始するタイムスタンプと、コンタクトの継続時間と、コンタクトのセッション識別子と、プラットフォームタイプと、コンタクトのステータスと、コンタクトの通信コンテンツと、任意選択的にコンタクトに関するその他の情報とをコンピュータメモリに記録することを含む。

更に説明すると、図１０は、本発明の実施形態によるＣＲＭの例示的な方法を示すフローチャートである。図１０の方法における機能は、クライアントコンピュータ（１５２）、ボイスサーバ（１５１）、及びトリプルサーバ（１５７）の何らかの組合せで実装又は配置される。即ち、例えば、音声エンジンは、シンクライアントアーキテクチャではボイスサーバ（１５１）に配置され、また、シッククライアントアーキテクチャではクライアント（１５２）に配置される。そして、パース及び推論は、トリプルサーバ（１５７）とクライアントコンピュータ（１５２）のどちらでも実行できる。パースエンジン及び推論エンジンに夫々実装されるパース（３０４）及び推論（７５４）を除いて、この例の方法プロセスは、アプリケーションプログラミングインターフェース、即ちＡＰＩ（１９８）を介してＡＩＡ（１９６）によって操作されるＣＲＭアプリケーションプログラム（１９５）によって概ね実装される。特定の機能が正確にはどこで発生するかはアーキテクチャによって異なるが、全ての構造要素はコンピュータ又はコンピュータの構成要素であって、実施形態に基づいてＣＲＭを実行するために、あるアーキテクチャ又は別のアーキテクチャで全て一緒に構成される。

図１０の方法は、コンピュータシステムによって、テレエージェント（１２８）と顧客担当者（１２９）の間の最初の通信コンタクト時に、コンピュータシステムのコンピュータメモリの構造として、通信セッション（１４０）を確立すること（３８１）を含む。ＡＩＡ（１９６）は、利用可能な通信プラットフォームの１つでＡＰＩ（１９８）を介してコンタクトを開始し、ＡＰＩ（１９８）を介してＣＲＭアプリケーション（１９５）の確立機能（３８１）を呼び出す。本明細書での「最初の」コンタクトの概念は、特定のサブジェクトマターと特定の顧客、つまり顧客担当者によって代理される顧客とに関して、複数のコンタクトと予想されるものの中で最初のコンタクトを指す。図１０の例では、セッションの確立（３８１）は、コンピュータシステムのコンピュータメモリの構造として、自動計算機のオブジェクト指向モジュールとしてのセッションを確立することによって実行される。即ち、この例のセッション（１４０）は、オブジェクト指向セッションクラスをインスタンス化するオブジェクトである。この例では、そのようにインスタンス化されたセッション（１４０）はメンバーデータ要素を含んでおり、メンバーデータ要素は、セッション識別コード（３９３）と、コンタクトセンターのエージェントと顧客担当者との間のコンタクトのサブジェクトを識別するサブジェクトコード（３８５）と、セッションのコンタクトで代理される顧客を識別するコード（３８７）、即ち、顧客担当者とエージェントの間のコンタクトで顧客担当者によって代理される顧客を識別するコードとを含む。

ＡＩＡ（１０６）は、新しいコンタクトの顧客及びサブジェクトのセッションについてセッションメモリを検索することにより、新しいコンタクトがセッションの最初のコンタクトである否かを判定できる（２１５）。マッチしない場合（２１７）、ＡＩＡは新しいセッション（１４０）の確立機能（３８１）を呼び出し、新しいセッション（１４０）と最初のコンタクト（１４２）の両方に新しいセッションＩＤ（３９３）を記録し、また、新しいセッションと新しいコンタクトを管理機能（３８２）に渡す。マッチする場合（２１９）、ＡＩＡは見つかったセッションＩＤを新しいコンタクトに記録し、見つかったセッションＩＤと新しいコンタクトを管理機能に引き渡す（３８２）。セッションＩＤ（３９３）は、セッションをそのセッションに関連する全てのコンタクトに結び付ける外部キーとして機能する。故に、セッションは、セッションＩＤによってリンクされる全てコンタクトのラッパー又はコンテナとして機能する。この例では、コンタクト（１４２）に記録されたテレエージェントと顧客担当者（２０５、２０７）の識別コードは、セッションには記録されない。従って、この例示的なセッション（１４０）は、顧客に関連しており、特定のサブジェクトマターを有するコンタクトについて、複数のエージェントと複数の顧客担当者の間の複数のコンタクトのラッパーとして機能できる。

セッションのメンバーデータ要素には、セッション（１４０）が生成されたときのタイムスタンプ（３８６）が含まれる。セッションは、本明細書で生存期間又は「ＴＴＬ」として表されるタイムリミット（２２１）を含んでよく、その後、セッションは終了されるか、ユーザーにタイムアウトが通知され、セッションを終了するか否かを促される。セッションはまた、セッションがアクティブであるか終了しているかを示すステータスコード（２１９）を含んでよい。ストレージに保持されている終了したセッションは任意選択的に、再アクティブ化されるように構成されてよい。

この例のセッションメンバーデータ要素はまた、コンテンツ要素（３８９）を含む。コンテンツ要素（３８９）の典型的使用は、セッションのコンタクトのサブジェクトマター（３８５）を詳述することである。この例におけるコンタクトの通信のコンテンツ（２１３）は、セッションオブジェクトではなく、コンタクト自体（１４２，１４４）に関連付けられて格納される。多くの実施形態では、セッション（１４０）の構造及びコンテンツは、典型的には全てのセッションデータ要素と、任意選択的に他のものをも含んでおり、セマンティックトリプルへとパース（３０４）した後、エンタープライズナレッジグラフ（１５４）にセマンティックトリプルとして格納される。

図１０の方法はまた、コンピュータシステム（１５２，１５１，１５７）のＣＲＭアプリケーション（１９６）のＡＩＡ（１９６）によって、テレエージェント（１２８）に代わって顧客担当者（１２９）が、コンピュータシステムのコンピュータメモリ（１６９）の構造として、顧客代表者（１２９）との１又は複数の通信コンタクト（１４２，１４４）を含む通信セッション（１４０）を管理すること（３８２）を含む。セッション及びコンタクトは、データ処理におけるその様相が、メモリ構造、オブジェクト指向のクラスやオブジェクトなどとして実装されているという点で、コンピュータメモリの構造である。それらの構造及びコンテンツはまた、トリプセマンティックトリプルにパースされて、それ自体もコンピュータメモリに格納されるエンタープライズナレッジグラフ（１５４）に格納されるという点で、コンピュータメモリの構造である。更に、少なくとも幾つかの実施形態では、そのように構造化されたメモリは、そのコンテンツを連続したストレージに配置することによって構造化されることが更に求められる。

図１０の方法はまた、通信セッション（１４０）をサポートしてテレエージェント（１２８）とのＡＩＡ通信（５１０）を実行すること（３９０）を含む。ＡＩＡは顧客担当者とのコンタクトを処理し、また、ＡＩＡは、ＣＲＭアプリケーションとコンピュータシステムとテレエージェントとの間の通信も処理することが分かる。それ故に、この例では、ＡＩＡは、アプリケーションと、システムと、関連する人物と、テレエージェントと、顧客担当者との間の全ての通信に関して、コンピュータシステムとＣＲＭアプリケーションのための完全なラッパー又はコンテナを形成する。

図１０の方法では、通信セッション及びコンタクトの管理（３８２）は、テレエージェントと顧客担当者との間の最初のコンタクト（１４２）及び更にその後のコンタクト（１４４）を含む通信コンタクトのシーケンス（３７４）について、通信プラットフォームを介して実施される。図１０の方法では、通信プラットフォームは、電話（１３５）、テキストメッセージングプラットフォーム（１３７）、電子メールプラットフォーム（１３１）、及びチャットボット（１３３）を含む。テキストメッセージングプラットフォームは、コンタクトセンターによって公開されたＷｅｂページを介したＷｅｂチャット、電話を介したスモールメッセージサービス（ＳＭＳ）メッセージ、又は、一般的にＷｈａｔｓＡｐｐ、Ｆａｃｅｂｏｏｋ ＭｅｓｓｅｎｇｅｒやＳｎａｐｃｈａｔなどを介したＷｅｂベースのテキストメッセージングを含んでよい。この例のＡＩＡは、そのような全てのプラットフォームを管理する。ＡＩＡは、テレエージェントに応答して電話のＧＵＩウィジェットを呼び出して電話コンタクトを開くことができる。ＡＩＡは、タイプされたテキスト入力やボイスメッセージをメールやテキストメッセージに受け入れることができる。この例のＡＩＡは、コンピュータ管理通信における人の行動をエミュレートする人工知能プラットフォームを実装する自動計算機のモジュールである。ＡＩＡは、人のスピーチをエミュレートするＶＸＭＬダイアログなどで構成されたスピーチ及びテキストメッセージを使用して、顧客担当者との通信とテレエージェントの通信をサポートする。ＡＩＡは、通信コンタクトの構造及びコンテンツを新しいセマンティックトリプルにパースして、パースされたトリプルから新しく推論されたトリプルを推論することで、機械学習を実行する。

図１０の方法では、通信コンタクトの管理は、各通信コンタクト（１４２，１４４）の通信プラットフォームタイプ（２０１，３７２）を決定すること（３８３）を含む。通信コンタクトはＡＩＡを介して実装されてよく、プラットフォームタイプの決定は、ユーザーＧＵＩ操作によってなされてよい。即ち、例えば、プラットフォームは、プラットフォーム、つまり電話やテキストメッセージなどのテレエージェントの呼び出しＧＵＩウィジェットによって明示的に選択されてよい。テレエージェントは、コンタクトダイアルの又はコンタクトリストからターゲットを選択することができ、その後、ＡＩＡは、意図した担当識別情報（２０７）をそのコンタクトに書き込み、ダイアル又はコンタクトの選択から、プラットフォームのタイプが電話であることを推測することができる。

通信コンタクトは、プラットフォームタイプの決定を含めて、ＧＵＩ操作なしでスピーチのみを介して組み込まれてよい。「Ｃｏｍｐｕｔｅｒ，ｅｍａｉｌ Ｂｏｂ ａｎｄ ａｓｋ ｔｏ ｓｃｈｅｄｕｌｅ ａ ｃａｌｌ．」 「Ｃｏｍｐｕｔｅｒ，ｔｅｘｔ Ｂｏｂ ａｎｄ ａｓｋ ｈｉｍ ｔｏ ｒｅｓｃｈｅｄｕｌｅ ｏｕｒ ｃａｌｌ．」 「Ｃｏｍｐｕｔｅｒ，ｒｉｎｇ Ｂｏｂ ｆｏｒ ｍｅ ａｎｄ ｉｆ ｈｅ ｄｏｅｓｎ’ｔ ａｎｓｗｅｒ， ｌｅａｖｅ ａ ｍｅｓｓａｇｅ ａｓｋｉｎｇ ｆｏｒ ａ ｃａｌｌ ｂａｃｋ．」というように、テレエージェントは、ＡＩＡに口頭で指示を出すことができる。これらの例の各々は夫々、電子メール、テキストメッセージ、電話というプラットフォームの種類を明示している。

図１０の方法では、プラットフォーム間の管理（３８２）は、プラットフォームタイプ間で管理することによって実行されてよい。テレエージェントは、コンタクトのシーケンスを顧客担当者と行うことができ、各コンタクトは、同じプラットフォーム又はプラットフォームタイプによって、例えば、全て電話で行われてよく、或いは、各コンタクトは、異なるプラットフォーム、例えば、電話、電子メール、テキストなどによって行われてよい。ＡＩＡ及び管理機能は、同じ顧客担当者と同じテレエージェントがコンタクトのシーケンスを行った場合でさえも、全てのプラットフォームタイプを等しく処理する。

図１０の方法では、プラットフォームにわたるコンタクトの管理は、プラットフォームにわたってコンタクトを非同期的に管理することで実施されてよい。即ち、タイミングは、実施形態に基づいたＣＲＭの機能を制限するものではない。テレエージェントは、今日、同じ顧客担当者に電話をしてよく、通話が管理され、コンタクトが確立され、コンテンツが記録され、要素がパースされ、トリプルが格納される。テレエージェントは、明日、同じ顧客担当者に電子メールをしてよく、電子メールが管理され、コンタクトが確立され、コンテンツが記録され、要素がパースされ、トリプルが格納される。テレエージェントは、次の日、同じ顧客担当者にテキストを送ってよく、テキストメッセージが管理され、コンタクトが確立され、コンテンツが記録され、要素がパースされ、トリプルが格納される。ＡＩＡ（１９６）及び管理機能（３８２）は、プラットフォームにわたって非同期に動作する。

図１０の方法では、プラットフォームにわたるセッション及びコンタクトの管理（３８２）は、プラットフォームの物理的場所にわたってコンタクトを管理することで実行されてよい。即ち、場所は、実施形態に基づいたＣＲＭの機能を制限するものではない。テレエージェントは、今日、フリーウェイの自動車から同じ顧客担当者に電話をしてよく、通話が管理され、コンタクトが確立され、コンテンツが記録され、要素がパースされ、トリプルが格納される。テレエージェントは、明日、コールセンターのエージェントのデスクから同じ顧客担当者に電子メールをしてよく、電子メールが管理され、コンタクトが確立され、コンテンツが記録され、要素がパースされ、トリプルが格納される。テレエージェントは、次の日、エージェントのホームオフィスにあるエージェントのスマートフォンを使って同じ顧客担当者にテキストを送ってよく、テキストメッセージが管理され、コンタクトが確立され、コンテンツが記録され、要素がパースされ、トリプルが格納される。ＡＩＡ（１９６）及び管理機能（３８２）は、プラットフォームの物理的場所に関係なく動作する。

図１０の方法では、セッションとコンタクトのシーケンス（３７４）とを管理することは、コンピュータシステムのコンピュータメモリを構造化し、構造及びコンテンツがエンタープライズナレッジグラフのセマンティックトリプルとして格納される自動計算機のオブジェクト指向モジュールとして各コンタクトを確立することで、ＡＩＡコンタクトのシーケンスを管理することを含む。つまり、この例におけるコンタクトは、オブジェクト指向コンタクトクラスのインスタンスである。クラスのオブジェクトの構造は、最初のコンタクト（１４２）のコンテンツによって示されるが、そのような全てのコンタクトオブジェクト（１４４，３７４）の構造は類似するであろう。

図１０の例では、セッション及びコンタクトのシーケンスの管理（３８２）は、各コンタクトについて、コンピュータメモリに、コンタクトのセッション識別子（３９３）、タイムスタンプ（２０３）、プラットフォームタイプ（２０１）、コンタクトステータス（２１１）、及び、コンタクトの通信コンテンツ（２１３）を記録することを含む。セッション識別子（３９３）は、セッションの各コンタクトを、適切なセッションに関連付ける。タイムスタンプ（２０３）は、コンタクトが開始した日時を記録する。この例では、コンタクトはコンタクトに失敗した試みを含む。即ち、図１０の方法では、通信コンタクト（１４２，１４４）には、テレエージェントと顧客担当者との間で実際に通信が行われたインスタンスと、そのような通信の試みに失敗したインスタンスの両方が含まれる。

ステータスコード（２１１）は、コンタクトの成功又は失敗を示すために使用されてよい。音声対応のＡＩＡは、テレエージェントからのステータス問合せに対して、「Ｙｏｕ ｔｒｉｅｄ ｈｉｍ ｌａｓｔ Ｗｅｄｎｅｓｄａｙ ａｎｄ ｌｅｆｔ ａ ｍｅｓｓａｇｅ，ｂｕｔ ｗｅ ｈａｖｅ ｈａｄ ｎｏ ｆｕｒｔｈｅｒ ｃｏｎｔａｃｔ．」と述べてよい。この例におけるコンタクト構造は、コンタクトを開始したエージェント（２０５）とコンタクトを求められた顧客担当者（２０７）の識別コードを含んでいる。エージェントＩＤと顧客担当者ＩＤは、セッションではなくコンタクトに記録されることから、この例示的セッション構造（１４０）は、顧客に関連し、特定のサブジェクトマターを有するコンタクトについて、複数のエージェントと複数の顧客担当者の間の複数のコンタクトのラッパーとして機能することができる。

通信コンタクトのコンテンツ（２１３）がスピーチである限り、スピーチは任意選択的に、生で記録されて、格納されたトリプルにＵＲＬで配置されるか、或いは、テキストに認識されてからセッションのコンタクトの要素として格納される。トランスクリプトの場合、話者認識を自動化するために、実施形態に基づく例示的コンピュータシステム、ＣＲＭアプリケーション、及びＡＩＡは、現在の声紋抽出と以前に保存された既知の話者の声紋との比較とを伴うループで実行される音声認識機能を実装する。記録に声紋がない新しい話者の場合、実施形態に基づくコンピュータは、例えば、テレエージェントが住所リストから選択された特定の顧客担当者に電話をかけましたというような文脈から、話者の身分証明を取得することができる。或いは、声紋が記録されていない新しい話者に対して、実施形態に基づくＡＩＡは、「Ｅｘｃｕｓｅ ｍｅ， Ｉ ｄｉｄｎ’ｔ ｃａｔｃｈ ｙｏｕｒ ｎａｍｅ．」と身分証明を促してよい。新しい話者と声紋を関連付ける他の方法を実施者が思い付くであろうが、そのような方法は全て本発明の範囲内である。

図１０の方法では、セッション（１４０）及びそのコンタクトのシーケンスの管理（３８２）は、セッション（１４０）下での通信のステータス（２１９）の要求に応じてテレエージェント（１２８）にアドバイスすること（３８４）を含んでよい。ＡＩＡ（１９６）は管理プロセス（３８２）によって、ＣＲＭアプリケーションのＧＵＩのウィジェットに、開いている全てのセッション、閉じられたセッション、各セッションのコンタクト、各コンタクトのコンテンツなどをリストしてよい。管理プロセス（３８２）によるＡＩＡ（１９６）は、音声リクエストを受け入れて、ステータスをスピーチで、例えば、「Ｃｏｍｐｕｔｅｒ，Ｗｈａｔ ｉｓ ｏｕｒ ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ ｓｔａｔｕｓ ｗｉｔｈ Ｂｏｂ？」と返してよい。回答：「Ｙｏｕ ｈａｖｅ ｎｏ ｏｐｅｎ ｓｅｓｓｉｏｎ ｗｉｔｈ Ｂｏｂ．」又は、「Ｙｏｕ ｈａｖｅ ａｎ ｏｐｅｎ ｓｅｓｓｉｏｎ， ｔｈｅ ｌａｓｔ ｃｏｎｔａｃｔ ｗａｓ ａｎ ｅｍａｉｌ ｆｒｏｍ ｙｏｕ ｔｏ ｈｉｍ ｏｎ Ｍａｒｃｈ ２５，ｎｏ ｒｅｓｐｏｎｓｅ． Ｓｈａｌｌ Ｉ ｒｅａｄ ｙｏｕ ｔｈｅ ｅｍａｉｌ？」

図１０の方法では、セッション及びコンタクトのシーケンスの管理（３８２）は、セッションの終了（３７９）を含んでよい。それを行うためのテレエージェントの指示に従って、ＡＩＡ（１９６）は管理プロセスを通じて、セッションステータス（２１９）を「終了」又は「非アクティブ」などとしてマークしてよい。ＡＩＡは管理プロセスを介して、タイムアウト、つまり、セッションの所定の継続期間に従ってセッションを終了してよく、これは、例えば、セッションが開始されたときのタイムスタンプ（３８６）を、生存期間（２２１）要素と現在の日時と比較することによって、任意選択的にテレエージェントにタイムアウトを通知し、終了するか否かを尋ねることで行われてよい。セッション及びコンタクトの管理はまた、終了したセッションの再アクティブ化することを含んでよく、これは、例えば、ナレッジグラフの関連するステータストリプルを「非アクティブ」ではなく「アクティブ」としてマークすることによって、或いは、ナレッジグラフから関連するトリプルを取得し、それらに基づいて、オブジェクト指向セッションオブジェクトとその全てのコンタクトオブジェクトとを再構築することによってなされてよい。

また、図１０の方法は、コンピュータシステムのパースエンジン（３８０）によって、記述論理のパースされたトリプル（７５２）に、通信コンタクト（１４２，１４４）の構造及びコンテンツ（２１３）を含めて、通信セッション（１４０）の構造及びコンテンツ（５０９）を、パースすること（３０４）を含む。少なくともいくつかの実施形態では、記述論理は、論理のクエリが決定可能であるような形式的知識表現言語のファミリーのメンバーである。構造及びコンテンツ（５０９）は、ＣＲＭアプリケーション（１９５）からの通信コンタクトの単語を含む。ＣＲＭのコンタクト（１４２，１４４）は、次々と時間的に連続して存在することから、シーケンス（３７４）で存在すると言われる。各ＣＲＭコンタクトは、プラットフォームタイプ（３７２、２０１）、即ち、「電子メール」、「チャットボット」、「電話」、「テキストメッセージ」などのタイプコードによって特徴付けられる。

パースプロセス（３０４）は、構造及びコンテンツ（５０９）からの単語をセマンティックトリプル（７５２）に形成することで機能する。パースプロセス（３０４）は、主語、述語、及び目的語というトリプルの要素としてＧＵＩウィジェット（３６８）を介して指定された単語をセマンティックトリプル（７５２）に形成することで機能してよい。パースプロセス（３０４）は、主語、述語、及び目的語というトリプルの要素としてＶｏｉｃｅＸＭＬダイアログ（５２２）の音声コマンドを介して指定された単語をセマンティックトリプル（７５２）に形成することで機能してよい。パースプロセス（３０４）は、主語、述語、及び目的語という品詞として自然言語処理エンジン（１５５）によって指定された単語をセマンティックトリプル（７５２）に形成することで機能してよい。パースプロセスは、処理のために、推論エンジン（２９８）とストレージ機能（３２２）にパースされたトリプル（７５２）を引き渡す。多くの実施形態では、パースプロセスは、パースされたトリプルを連続メモリのセグメントに配置して、セグメントのメモリアドレスを推論エンジン（２９８）及びストレージ機能（３２２）に提供することによって、推論エンジン（２９８）及びストレージ機能（３２２）にパースされたトリプル（７５２）を引き渡す。

図１０の方法はまた、コンピュータシステムのエンタープライズナレッジグラフ（１５４）の推論ルール（３７６）に従って、推論エンジン（２９８）によって、パースされたトリプルから推論されたトリプル（７５４）を推論すること（３０７）を含む。セッション及びコンタクトからパースされたトリプルのより小さなセットに対して推論を実行することの１つの効果は、エンタープライズナレッジグラフ全体に対して推論ルールを実行する負担を軽減することにある。セッション及びコンタクトによって表されるデータの小さなチャンクでトリプルを推論することは、エンタープライズナレッジグラフ全体に対して推論ルールを実行するよりも遥かに小さなデータ処理タスクであるが、それでも、セッション及びコンタクトによって代表されるデータの小さなチャンクでトリプルを推論すると、エンタープライズナレッジグラフ全体に対して推論ルールを実行することによって推論されたトリプルと同じ推論トリプルが生成される。

図１０の方法はまた、パースされたトリプル（７５２）と推論されたトリプル（７５４）とをエンタープライズナレッジグラフ（１５４）に格納すること（３２２）を含む。幾つかの実施形態では、エンタープライズナレッジグラフは、ＣＲＭシステムを通じてテレエージェントが利用可能な全てのＣＲＭ関連知識を含む記述論理のトリプルで構成される。幾つかの実施形態では、エンタープライズナレッジグラフ全体内のセッション及び通信コンタクトの構造及びコンテンツの少なくとも幾つかのサブグラフは、連続コンピュータメモリのセグメントに配置される。

更に説明すると、図１１は、例示的なエンタープライズナレッジグラフ（１５４）を示しており、タイプコード化された（type-coded）サブグラフが、ナレッジグラフ全体の論理的に接続されたセグメントとして組み込まれている。図１１の例示的なグラフ（１５４）の全てのノード及びエッジは、セマンティックトリプルの要素である。例示的なグラフ（１５４）は、顧客情報（２３８）及び顧客担当者情報（１３６）としてタイプコード化されたサブグラフと、セッション（１４０）の例とを含んでおり、セッション（１４０）の構造、コンテンツ、及びコンタクトは、トリプルにパースされて、エンタープライズナレッジグラフ（１５４）に格納されている。これらの３つのサブグラフは単なる例であって、エンタープライズナレッジグラフを限定するものではない。また、エンタープライズナレッジグラフは通常、財務情報、ベンダー情報、企業形態及び構造、プロジェクト情報、企業のガイドライン及びマニュアル、従業員データ、会社設立データ、取引、契約、販売履歴、研究内容などを含む。

グラフのルート（１５４）は、エンタープライズナレッジ（１９９）という名のクラスオブジェクトである。ノードである顧客データ（２００）及び顧客担当者データ（２２６）は、エンタープライズナレッジのサブクラスであり、セッションノード（１４０）は、パースされて格納された特定のセッションの例示的なインスタンスである。セッションのコンタクトオブジェクト（１４２，１４４）の各々は、セッションＩＤオブジェクト（３９３）を介してセッション（１４０）にリンクされている。また、図１１の例は、パースプロセスでは、セマンティックトリプルにパース又は推論された各アイテムについて複数のトリプルが生じることがあり、また、そのようになることが多いという事実を示している。例えば、セッション（１４０）は、この例では７つのトリプル、セッション識別コード（３９３）、サブジェクトコード（３８５）、タイムスタンプ（３８６）、顧客識別コード（３８７）、コンテンツフィールド、（３８９）、ステータスコード（２１９）、及び生存期間コード（２２１）の主語である。また、コンタクトノード（１４２）は、更なる例として、７つのトリプル、つまり、コンタクト（１４２）をセッション（１４０）にリンクするセッション識別コード（３９３）、コンタクトのプラットフォームタイプの身分証明（２０１）、タイムスタンプ（２０３）、コンタクトを行うテレエージェントを特定するコード（２０５）、コンタクトの対象となる顧客担当者を特定するコード（２０７）、ステータスコード（２１１）、及びコンタクトのコンテンツ（２１３）の主語である。

例えば、現在のコンタクトで使用するために以前のコンテンツを抽出するためにセマンティックリーズナによって使用されるクエリのような、グラフ（１５４）のようなグラフのトリプルストアに対するクエリは、サブグラフを指定するクローズ（clause）を含んでよい。

更に説明すると、図１２は、トリプルストアの例示的なセットを示しており、顧客データ（２３８）、顧客担当者データ（１３６）、セッション（１４０）が夫々、別々のグラフ（２３８，２４０，２４２）として組み込まれている。エンタープライズナレッジベースはこれら３種類を超える情報を含むであろうことは理解できるであろう。それらの３つの独立したグラフと追加のグラフとは、全エンタープライズナレッジベースの要素を組み込んでよいが、そのようなナレッジベースの管理プロセスは、少なくとも一部のセマンティックデータが別々のグラフに格納されることから異なり得る。例えば、クエリの構造は異なってよい。グラフ（２４２）のようなグラフのコールノートトリプルストアに対するクエリは、特定のサブグラフを指定するクローズを要しなくてよい。

更に説明すると、図１３は、本発明の実施形態に基づくＣＲＭの更なる例示的な方法を示すフローチャートである。図１３の方法は、図１０の例示的な方法と同様であって、コンピュータシステム（１５１，１５２，１５７）によって、テレエージェント（１２８）と顧客担当者（１２９）との間の最初の通信コンタクト（１４２）の際に、コンピュータシステムのコンピュータメモリの構造として、通信セッション（１４０）を確立すること（３８１）を含む。この例示的な実施形態では、セッション（１４０）は、オブジェクト指向セッションクラスのインスタンスとして実装できるという点で、コンピュータメモリの構造である。また、図１０の方法と同様に、図１３の方法は、通信セッション及びコンタクトの管理（３８２）と、通信セッション（１４０）をサポートしてテレエージェント（１２８）との通信（５１０）を実行すること（３９０）とを含む。また、図１０の方法と同様に、図１３の方法は、通信コンタクト（１４２，１４４）の構造及びコンテンツを含む通信セッション（１４０）の構造及びコンテンツ（５０９）をセマンティックトリプルにパースすること（３０４）と、パースされたトリプルから推論されたトリプル推論すること（３０７）と、パースされたトリプルと推論されたトリプルをエンタープライズナレッジグラフ（１５４）に格納すること（３２２）とを含む。

図１０の方法とのそれらの類似点に加えて、図１３の方法は、セマンティックトリプルに含めるためのコンテンツを取得する３つの代替的方法を含む。この例のコンテンツは、コンピュータシステムに話された、又は入力された単語（５０９）で主として構成される。そのため、トリプルに含めるコンテンツを取得する方法は通常、ＣＲＭでのデータ処理用にデジタル化された単語を取得することを目的とする。デジタル化された単語をパースのために提供する第１の代替的方法では、図１３の方法にて、パース（３０４）は、テレエージェント（１２８）と顧客担当者（１２９）の間の会話（３１３）から自然言語処理音声認識（ＮＬＰ－ＳＲ）エンジン（１５３）によって認識されたデジタル化スピーチの単語（５０９）をパースすることによって行うことができる。即ち、図１３の方法は、自然言語処理音声認識（ＮＬＰ－ＳＲ）エンジンによって、そのような会話からの単語（５０９）をデジタル化スピーチ（５０８）へと認識すること（２２８）を含む。この例示的な方法では、その会話のスピーチを認識することは、音声対応デバイス（１５２）のマイクロフォン及びアンプ、並びにボイスサーバ（１５１）へのＶＯＩＰ接続（２１６）を介して、会話（３１３）からスピーチの単語を伝えることによって行われ、ボイスサーバ（１５１）では、音声認識エンジン（１５０）は、自然言語処理エンジン（１５５）に渡されたデジタル化スピーチのストリームへと単語を認識し、自然言語処理エンジン（１５５）は、デジタル化されたスピーチを文と品詞に処理し、そのように処理された単語（５０９）はパースプロセス（３０４）に渡されて、そこでトリプル（７５２）にパースされる。管理プロセス（３８２）は、デジタル化された単語（５０９）を、パースすべき構造及びコンテンツ（５０９）の要素としてパースプロセスに渡す。これが、デジタル化された単語（５０９）をパースプロセス（３０４）に提供する第１の代替的方法である。

デジタル化された単語をパースプロセスに提供する第２の代替的方法では、図１３の方法はまた、ＣＲＭダッシュボード（１１０）のテキストボックスウィジェット（３６６）からのコールノートの単語（２２０）を自然言語処理エンジンで受け取ること（３０７）を含む。テレエージェントは、発話コンテンツを提供することに加えて又はそれに代わるものとして、ＧＵＩのテキストボックス（３６６）にコールノートをタイプし、そして、タイプされた全てのテキストは、デジタル化された単語（２２０）として、ダッシュボード（１１０）によって自然言語処理エンジン（１５５）に直接提供される。自然言語処理エンジンは、タイプされた単語（２２０）とデジタル化されたスピーチのストリームにある単語（５０８）との間に違いを認めない。故に、この第２の代替例は、音声認識（１５０）の必要性がないということを除いて、第１の代替例と同じである。何故ならば、デジタル化されたテキストのストリームが音声エンジン（１５３）に到達する際に、ストリームの単語は、ＧＵＩウィジェットテキストボックス（３６６）を介してタイプすることで既にデジタル化されているからである。自然言語処理エンジン（１５５）は、第１の代替例と同じように動作し、テキストボックス（３６６）からのデジタル化されたテキストを文及び品詞に処理し、そのように処理された単語（５０９）は管理プロセス（３８２）を介してパースプロセス（３０４）に渡されて、セマンティックトリプルへとパースされる。これが、デジタル化された単語（５０９）をパースプロセス（３０４）に提供する第２の代替的方法である。

デジタル化された単語をパースプロセスに提供する第３の代替方法では、図１３の方法はまた、ＣＲＭダッシュボード（１１０）のウィジェット（３６０，３６２，３６４）を介して、パースされたトリプルの要素として指定された単語（２２２）を受け取ること（３０３）を含む。これらのウィジェットは、トリプルの主語（３６０）、トリプルの述語（３６２）、トリプルの目的語（３６４）のプルダウンメニューリストである。少なくともこの例示的な実施形態における述語（３６２）及び目的語（３６４）は、エンタープライズナレッジグラフ（１５４）をサポートしてオントロジーで既に定義されているトリプル要素である。主語（３６０）は、トリプルに含まれる単語候補のストリームである。主語プルダウンメニュー（３６０）の単語は、例えば、コールノートテキスト（３６６）から又は会話（３１３）から認識された単語から、ＮＬＰ－ＳＲエンジン（１５３）によって提供される。テレエージェント（１２８）は、例えばキーボード又はマウスで選択して、主語プルダウンメニュー（３６０）から単語を選択することで、単語（２２２）をパースプロセス（３０４）に渡す。テレエージェントは任意選択的に、選択した主語と共に同じトリプルに含める述語（３６２）又は目的語（３６４）を選択することもできる。テレエージェントの述語及び目的語の選択は、幾つかの実施形態では、パースプロセス（３０４）を拘束してよい。他の実施形態では、テレエージェントの選択は、パースプロセスによって単なる推奨として扱われる。パースプロセスは任意選択的にテレエージェントの述語及び目的語の選択を受け入れ、或いは、パースプロセスは、少なくとも１つのパースされたトリプルの単語（２２０）と一緒に含める述語及びトリプルについて独自の選択を行う。これが、デジタル化された単語（５０９）をパースプロセス（３０４）に提供する第３の代替的方法である。

更に説明すると、図１４は、本発明の実施形態に基づくＣＲＭの更なる例示的な方法を示すフローチャートである。図１４の方法は、図１０の例示的な方法と似ており、通信セッション（１４０）を確立すること（３８１）、通信セッション及びコンタクトを管理すること（３８２）、通信セッション（１４０）をサポートしてテレエージェント（１２８）との通信（５１０）を実行すること（３９０）、通信セッション及びコンタクトの構造及びコンテンツをセマンティックトリプルにパースすること（３０４）、パースされたトリプルから推論されたトリプルを推論すること（３０７）、パースされたトリプルと推論されたトリプルをエンタープライズナレッジグラフ（１５４）に格納すること（３２２）を含む。

図１０の方法との上記の類似点に加えて、図１４の方法は、通信セッション及びコンタクトを管理する（３８２）ための幾つかの代替的手法を含む。図１４の方法では、顧客担当者とのコンタクトの管理（３８２）は、例えば、テレエージェントの可用性を記録すること（４０２）と、テレエージェントの可用性を顧客担当者にアドバイスすること（４０４）とを含んでよい。テレエージェントは、音声、テキスト入力、又はウィジェット操作によって、ＡＩＡ（１９６）に、例えば、「Ｉ’ｍ ｉｎ ｍｅｅｔｉｎｇ ｗｉｔｈ Ｍｉｋｅ ｕｎｔｉｌ １１：００．」とアドバイスしてよい。ＡＩＡは、テキスト、電子メール、又は電話で、「Ｙｏｕｒ ｔｅｌｅ－ａｇｅｎｔ ｉｓ ｉｎ ａ ｍｅｅｔｉｎｇ ｕｎｔｉｌ １１：００． Ｈｅ’ｌｌ ｃｏｎｔａｃｔ ｙｏｕ ｔｈｅｎ．」と顧客担当者に伝えてよい。

図１４の方法では、テレエージェントとの通信を行うこと（３９０）は、顧客担当者とＡＩＡとの間の通信コンタクトのコンテンツをテレエージェントにアドバイスすること（４１８）を含む。ＡＩＡは、例えば、テキスト、メール又は電話で、「Ｂｏｂ ｉｓ ｈｏｌｄｉｎｇ． Ｉ ｔｏｌｄ ｈｉｍ ｙｏｕ’ｒｅ ｉｎ ｗｉｔｈ ｙｏｕｒ ｂｏｓｓ ａｎｄ ｙｏｕ’ｄ ｃａｌｌ ｂａｃｋ． Ｈｅ ｓａｙｓ ｉｔ’ｓ ｕｒｇｅｎｔ． Ｓｈｏｕｌｄ Ｉ ｔａｋｅ ａ ｍｅｓｓａｇｅ ｏｒ ｗｉｌｌ ｙｏｕ ｓｐｅａｋ ｎｏｗ？」とアドバイスしてよい。

図１４の方法では、顧客担当者とのコンタクトの管理（３８２）は、例えば、ＡＩＡによるＡＩＡと顧客担当者の間のコンタクトを終了すること（４０６）と、テレエージェントと顧客担当者の間の直接の接触によりセッションのコンタクトを継続すること（４０８）とを含む。これらの方法のステップ（４０６，４０８）は、ＡＩＡが全てを処理することはできず、エンタープライズナレッジグラフやＡＩＡ自身のプログラミングに限界があることを認識しており、限界を過ぎると、それ以外の点では顧客担当者とうまくいっていても、ＡＩＡは、コンタクト及び次のコンタクトをテレエージェントに引き渡す。限界は、権限の制限と知識の制限の両方を含んでよく、多くの実施形態では、限界は、エンタープライズナレッジグラフのセマンティックトリプルで定義されるであろう。

図１４の方法では、顧客担当者とのコンタクトの管理（３８２）は、例えば、メッセージが受信されたときに顧客担当者からのテキストメッセージ及び電子メールメッセージにＡＩＡによって応答すること（４１０）と、電話が受信されたときに、ＡＩＡによって顧客担当者からの電話に応答すること（４１２）とを含んでよい。この効果は、顧客担当者が始めた全てのコンタクトが直ちに応答を受け取ることである。顧客担当者からメール、テキスト又は電話が来ると、顧客担当者は、テレエージェントの可用性に関係なく、即座に応答を受け取る。

図１４の方法では、顧客担当者とのコンタクトの管理（３８２）は、例えば、顧客担当者からのＡＩＡの口頭指示を受け入れることと（４１４）、担当者の指示、音声プロンプト、及び発話応答に応じて、ＡＩＡが顧客担当者に応答すること（４１６）とを含んでよい。ＡＩＡがテレエージェントと会話するように、ＡＩＡはまた、顧客担当者とＶＸＭＬベースのダイアログを行ってよい。「Ｔｈｉｓ ｉｓ Ｂｏｂ’ｓ ＡＩ． Ｂｏｂ’ｓ ｉｎ ｗｉｔｈ ｈｉｓ ｂｏｓｓ． Ｃａｎ ｈｅ ｃａｌｌ ｙｏｕ ｉｎ ａ ｂｉｔ？」 「Ｙｅｓ，ａｓｋ ｈｉｍ ｔｏ ｐｈｏｎｅ ｍｅ ｌａｔｅｒ ｔｈｉｓ ｍｏｒｎｉｎｇ．」 「Ｙｅｓ， Ｉ’ｌｌ ｄｏ ｔｈａｔ．」その後、ＡＩＡは顧客担当者の要求を指示として処理して、テレエージェントのボブへの電話を予定に入れる。

図１４の方法は、コンピュータシステムのセマンティッククエリ推論エンジン（２９８）によって、ナレッジグラフに記録されたセマンティックデータに対するセマンティッククエリ（３４１）を、エンタープライズナレッジグラフ（１５４）に対して実行すること（３３８）を含む。図１４の方法はまた、セマンティッククエリ（３４１）の結果（３４２）を表示すること（３４８，３５０）を含む。求められるデータは、以前にパースされた（３０４）又は推論された（３０７）、エンタープライズナレッジグラフ（１５４）に格納された（３２２）、１又は複数のセマンティックトリプル又はセマンティックサブグラフにある。

図１４の方法は、単にトリプルがトリプルストアにあるか否かを判定するだけでなく、トリプルストア（１５４）のコンテンツを検索するタイプのクエリ（３４１）の実行を含む点で、図１０の方法とは異なる。図１４の方法は、クエリエンジン（２９８）が、エンタープライズナレッジグラフ（１５４）に対して、エンタープライズナレッジグラフ（１５４）に記録されたトリプルからの情報のセマンティッククエリ（３４１）を実行すること（３３８）を含む。セマンティッククエリは、ダッシュボード（１１０）のようなＧＵＩの要素を介して、或いは、更なる例として、マイク（１７６）やＶｏｉｃｅＸＭＬダイアログ（５２２）などの音声対応ユーザインターフェースを介して、クエリ推論エンジンで受信（３４４）される。クエリ推論エンジン（２９８）は、セマンティッククエリの結果（３４２）を検索して（３４３）、ＧＵＩ（１１０）を通じて、又は音声対応ユーザインタフェース（５２２，１７７）を通じて表示する（３４８，３５０）。

クエリ（３４１）は、データがストアにあるか否かを単に尋ねるのではなく、データ自体を返すように要求する。故に、ＢｏｂとＭｏｎａ Ｌｉｓａに関するグラフを再度参照すると、このクエリは、Ｂｏｂが主語である全てのトリプルから述語及び目的語を要求する更なる説明例である。

は、以下を返す。

以下のクエリは、

以下を返す。

以下のクエリは、

以下を返す。

上記の説明から、本発明の真の精神から逸脱することなく、本発明の様々な実施形態において修正及び変更を行うことができることは理解されるであろう。本明細書の記載は説明を目的としており、限定的意味で解釈されるものではない。本発明の範囲は、添付の特許請求の範囲の文言によってのみ限定される。

Claims (20)

1. コンピュータシステムに実装される顧客関係管理（ＣＲＭ）の方法であって、
   前記コンピュータシステムのＣＲＭアプリケーションの人工知能エージェント（ＡＩＡ）が、テレエージェントに代わって顧客担当者と、前記顧客担当者との１又は複数の通信コンタクトを含む通信セッションを管理することと、
   前記コンピュータシステムのコンピュータメモリの構造として、前記セッション及び各コンタクトを自動計算機のオブジェクト指向モジュールとして確立することであって、それらの構造及びコンテンツはまた、エンタープライズナレッジグラフにセマンティックトリプルとして格納されることを特徴とする、前記確立することと、
   前記ＡＩＡの指令を受けて、前記コンピュータシステムのパースエンジンが、前記通信コンタクトの構造及びコンテンツを含む前記通信セッションの構造及びコンテンツを記述論理のパースされたトリプルにパースすることと、
   前記ＡＩＡの指令を受けて、推論エンジンが、前記コンピュータシステムのエンタープライズナレッジグラフの推論ルールに従って、前記パースされたトリプルから推論されたトリプルを推論することと、
   前記ＡＩＡが、前記エンタープライズナレッジグラフにおける前記パースされたトリプルと前記推論されたトリプルとを、前記コンピュータメモリの連続構造内に格納することと、
   前記ＡＩＡの指令を受けて、前記パースされたトリプルと前記推論されたトリプルとを、前記テレエージェントがアクセス可能なダッシュボードに表示することと、
   前記ＡＩＡの指令を受けて、それらがまとめられてテレエージェントによりアサートされたトリプルを形成する、トリプル主語、トリプル述語、及びトリプル目的語を、前記ダッシュボードを介して受け入れることと、
   前記ＡＩＡが、前記通信セッションをサポートして前記テレエージェントとの通信を行うことと、
   を含む方法。
2. 前記顧客担当者とコンタクトを管理することは、
   前記テレエージェントの可用性を記録することと、
   前記テレエージェントの可用性について前記顧客担当者にアドバイスすることと、
   を含む、請求項１に記載の方法。
3. 前記テレエージェントとの通信を行うことは、前記顧客担当者と前記ＡＩＡの間の通信コンタクトのコンテンツを前記テレエージェントにアドバイスすることを含む、請求項１に記載の方法。
4. 前記顧客担当者とのコンタクトを管理することは、
   前記ＡＩＡが、前記ＡＩＡと前記顧客担当者との間のコンタクトを終了することと、
   前記テレエージェントと前記顧客担当者の間での直接のコンタクトにより、前記セッションのコンタクトを継続させることと、
   を含む、請求項１に記載の方法。
5. 前記顧客担当者とのコンタクトを管理することは、前記顧客担当者からのテキストメッセージ及び電子メールメッセージを受信すると、前記ＡＩＡが前記テキストメッセージ及び電子メールメッセージに応答することを含む、請求項１に記載の方法。
6. 前記顧客担当者とのコンタクトを管理することは、前記顧客担当者からの電話が受信されると、前記顧客担当者からの電話に前記ＡＩＡが応答することを含む、請求項１に記載の方法。
7. 前記顧客担当者とのコンタクトを管理することは、
   前記ＡＩＡが、前記顧客担当者からの口頭指示を受け入れることと、
   前記ＡＩＡが、前記顧客担当者の指示、音声プロンプト及び発話応答に基づいて前記顧客担当者に答えることと、
   を含む、請求項１に記載の方法。
8. 前記ＡＩＡが、要求に応じて前記テレエージェントに、前記セッションにおける通信ステータスをアドバイスすることを更に含む、請求項１に記載の方法。
9. 前記通信セッションを管理することは、
   前記セッションについて、サブジェクトコード、タイムスタンプ、テレエージェントの身分証明、及び顧客担当者の身分証明を、コンピュータメモリに格納することと、
   各コンタクトについて、コンタクト開始のタイムスタンプ、コンタクト期間、そのコンタクトのセッション識別子、プラットフォームタイプ、コンタクトステータス、及びそのコンタクトの通信コンテンツをコンピュータメモリに格納することと、
   を更に含む、請求項１に記載の方法。
10. テレエージェントのコールノートを、前記ダッシュボードを介して受け入れることと、
    前記ＡＩＡの指令を受けて、前記コンピュータシステムの前記パースエンジンが、前記テレエージェントのコールノートを、コールノートのパースされたトリプルにパースすることと、
    を更に含む、請求項１に記載の方法。
11. 前記ＡＩＡの指令を受けて、前記コンピュータシステムの前記パースエンジンが、前記テレエージェントによりアサートされたトリプルをパースすること、
    を更に含む、請求項１に記載の方法。
12. 顧客関係管理（ＣＲＭ）を実施するコンピュータシステムであって、コンピュータメモリに動作可能に結合されたコンピュータプロセッサを備えており、前記コンピュータプロセッサは、
    前記コンピュータシステムのＣＲＭアプリケーションの人工知能エージェント（ＡＩＡ）が、テレエージェントに代わって顧客担当者と、前記顧客担当者との１又は複数の通信コンタクトを含む通信セッションを管理することと、
    前記コンピュータシステムのコンピュータメモリの構造として、前記セッション及び各コンタクトを自動計算機のオブジェクト指向モジュールとして確立することであって、それらの構造及びコンテンツはまた、エンタープライズナレッジグラフにセマンティックトリプルとして格納されることを特徴とする、前記確立することと、
    前記ＡＩＡの指令を受けて、前記コンピュータシステムのパースエンジンが、前記通信コンタクトの構造及びコンテンツを含む前記通信セッションの構造及びコンテンツを記述論理のパースされたトリプルにパースすることと、
    前記ＡＩＡの指令を受けて、推論エンジンが、前記コンピュータシステムのエンタープライズナレッジグラフの推論ルールに従って、前記パースされたトリプルから推論されたトリプルを推論することと、
    前記ＡＩＡが、前記エンタープライズナレッジグラフにおける前記パースされたトリプルと前記推論されたトリプルとを、前記コンピュータメモリの連続構造内に格納することと、
    前記ＡＩＡの指令を受けて、前記パースされたトリプルと前記推論されたトリプルとを、前記テレエージェントがアクセス可能なダッシュボードに表示することと、
    前記ＡＩＡの指令を受けて、それらがまとめられてテレエージェントによりアサートされたトリプルを形成する、トリプル主語、トリプル述語、及びトリプル目的語を、前記ダッシュボードを介して受け入れることと、
    前記ＡＩＡが、前記通信セッションをサポートして前記テレエージェントとの通信を行うことと、
    により機能するように構成されている、コンピュータシステム。
13. 前記コンピュータプロセッサは、前記テレエージェントの可用性を記録することによって機能するように更に構成されており、
    前記顧客担当者とのコンタクトを管理することは、前記顧客担当者に前記テレエージェントの可用性をアドバイスすることを含む、請求項１２に記載のコンピュータシステム。
14. 前記テレエージェントとの通信を行うことは、前記顧客担当者と前記ＡＩＡの間の通信コンタクトのコンテンツを前記テレエージェントにアドバイスすることを含む、請求項１２に記載のコンピュータシステム。
15. 前記顧客担当者とのコンタクトを管理することは、
    前記ＡＩＡが、前記ＡＩＡと前記顧客担当者との間のコンタクトを終了することと、
    前記テレエージェントと前記顧客担当者の間での直接のコンタクトにより、前記セッションのコンタクトを継続させることと、
    を含む、請求項１２に記載のコンピュータシステム。
16. 前記顧客担当者とのコンタクトを管理することは、
    前記ＡＩＡが、前記顧客担当者からの口頭指示を受け入れることと、
    前記ＡＩＡが、前記顧客担当者の指示、音声プロンプト、及び発話応答に基づいて前記顧客担当者に答えることと、
    を含む、請求項１２に記載のコンピュータシステム。
17. 前記コンピュータプロセッサは、前記ＡＩＡが、要求に応じて前記テレエージェントに、前記セッションにおける通信のステータスをアドバイスすることで機能するように更に構成されている、請求項１２に記載のコンピュータシステム。
18. 前記通信セッションを管理することは、
    前記セッションについて、サブジェクトコード、タイムスタンプ、テレエージェントのＩＤ、及び顧客担当者のＩＤを、コンピュータメモリに格納することと、
    各コンタクトについて、コンタクト開始のタイムスタンプ、コンタクト期間、そのコンタクトのセッション識別子、プラットフォームタイプ、コンタクトステータス、及びそのコンタクトの通信コンテンツをコンピュータメモリに格納することと、
    を含む、請求項１２に記載のコンピュータシステム。
19. 前記顧客担当者とのコンタクトを管理することは、
    テレエージェントのコールノートを、前記ダッシュボードを介して受け入れることと、
    前記ＡＩＡの指令を受けて、前記コンピュータシステムの前記パースエンジンが、前記テレエージェントのコールノートを、コールノートのパースされたトリプルにパースすることと、
    を更に含む、請求項１２に記載のコンピュータシステム。
20. 前記顧客担当者とのコンタクトを管理することは、
    前記ＡＩＡの指令を受けて、前記コンピュータシステムの前記パースエンジンが、前記テレエージェントによりアサートされたトリプルをパースすること、
    を更に含む、請求項１２に記載のコンピュータシステム。