JP6890746B2 - Information processing device, information processing method - Google Patents
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Description
本発明は、無人チャット及び有人チャットについての制御を行う情報処理装置及び情報処理方法についての技術分野に関する。 The present invention relates to a technical field of an information processing device and an information processing method for controlling unmanned chat and manned chat.
機械によってユーザからの問い合わせ等に対応する無人チャットシステムと、オペレータによってユーザからの問い合わせ等に対応する有人チャットシステムが知られている。無人チャットシステムにおいては、オペレータが不要とされることから、人件費等のコスト削減を図ることができる利点が存在する。また、有人チャットシステムにおいては、オペレータによるきめ細やかな対応が可能となるため、ユーザの顧客満足度の向上を図ることができる。
ここで、有人チャットシステムにおいては、問い合わせを行ったユーザによってオペレータの負担が著しく増大する虞がある。そのような問題を解決する一つの手段が特許文献１に開示されている。
An unmanned chat system that responds to inquiries from users by a machine and a manned chat system that responds to inquiries from users by an operator are known. Since the unmanned chat system does not require an operator, there is an advantage that costs such as labor costs can be reduced. Further, in the manned chat system, since the operator can provide detailed support, it is possible to improve the customer satisfaction of the user.
Here, in the manned chat system, the burden on the operator may be significantly increased by the user who made the inquiry. One means for solving such a problem is disclosed in
ところで、特許文献１に記載された構成においては、ユーザからの問い合わせに対応するのはあくまでオペレータであるため、全体的な人員コストの削減に寄与することはできない。
本発明においては、このような状況を鑑み、それぞれのシステムの利点を享受するために、無人チャットシステムと有人チャットシステムを組み合わせつつ、業務効率の改善を図ることを目的とする。
By the way, in the configuration described in
In view of such a situation, it is an object of the present invention to improve work efficiency while combining an unmanned chat system and a manned chat system in order to enjoy the advantages of each system.
本発明に係る情報処理装置は、無人チャットシステムを利用するユーザが入力した会話内容を解析し、前記解析の結果に基づいてユーザ評価を行うことで判定要素ごとの判定を行う状況判定部と、判定要素ごとの対応力を数値化した対応力スコアをオペレータごとに管理するオペレータ情報管理部と、前記無人チャットシステムから有人チャットシステムへの切り替えについての判定を行う切替判定部と、前記判定要素ごとの判定の結果と前記対応力スコアに応じてオペレータを選択するオペレータ選択部と、を備え、前記状況判定部は、ユーザの論理性を表す判定要素についての判定を行うものである。
会話内容やユーザについての情報を取得した状態で有人チャットシステムへの切り替えを行うことにより、ユーザからの問い合わせ内容やユーザの性格に対応可能な適切なオペレータが選択される。
また、ユーザが入力した会話内容に基づいてユーザの論理性の有無を判定可能な判定要素を用いることで、ユーザが論理的な会話を好むユーザであるか否かが適切に判定される。これにより、論理的な会話が得意なオペレータや感情的な会話に適切に対応可能なオペレータが適切に判定される。
The information processing device according to the present invention has a situation determination unit that analyzes the conversation content input by a user who uses the unmanned chat system and evaluates the user based on the result of the analysis to make a determination for each determination element. An operator information management unit that manages the responsiveness score that quantifies the responsiveness of each determination element for each operator, a switching determination unit that determines the switching from the unmanned chat system to the manned chat system, and each determination element. The situation determination unit includes a determination result of the above and an operator selection unit that selects an operator according to the responsiveness score, and the situation determination unit determines a determination element representing the logic of the user .
By switching to the manned chat system while acquiring the conversation content and information about the user, an appropriate operator who can respond to the content of the inquiry from the user and the personality of the user is selected.
Further, by using a determination element capable of determining the presence or absence of the user's logic based on the conversation content input by the user, it is appropriately determined whether or not the user is a user who prefers a logical conversation. As a result, an operator who is good at logical conversation and an operator who can appropriately respond to emotional conversation are appropriately determined.
上述した情報処理装置における前記オペレータ情報管理部は、オペレータごとに前記有人チャットシステムを用いたユーザ対応に従事可能な対応可能時間に対する実際の対応時間の割合を表す従事割合を算出し、前記オペレータ選択部は、オペレータごとの前記従事割合を用いて前記選択を行ってもよい。
総合的に高い対応力を持つオペレータについては、選択される可能性が高くなりすぎるため、従事割合が相対的に高くなってしまうことが予想される。本構成によれば、他のオペレータでも対応可能な問い合わせについては総合的に高い対応力を持つオペレータ以外のオペレータを選択するなどを行う。
The operator information management unit in the information processing device described above calculates an engagement ratio representing the ratio of the actual response time to the available response time that can be engaged in the user response using the manned chat system for each operator, and selects the operator. The unit may make the selection using the engagement ratio for each operator.
It is expected that the engagement ratio will be relatively high for operators who have a high overall responsiveness because they are too likely to be selected. According to this configuration, for inquiries that can be handled by other operators, an operator other than the operator who has a high overall ability to respond is selected.
上述した情報処理装置における前記状況判定部は、さらに、ユーザの感情を表す判定要素についての判定を行ってもよい。
ユーザが入力した会話内容に基づいてユーザの感情を判定可能な判定要素を用いることで、ユーザが落ち着いているときの対応が得意なオペレータやユーザの感情が高ぶっているときの対応が得意なオペレータなどが適切に判定される。
The situation determination unit in the information processing device described above may further determine a determination element representing a user's emotion.
An operator who is good at responding when the user is calm or an operator who is good at responding when the user's emotions are high by using a judgment element that can determine the user's emotions based on the conversation content input by the user. Etc. are judged appropriately.
上述した情報処理装置における前記状況判定部は、さらに、ユーザの知識量を表す判定要素についての判定を行ってもよい。
ユーザが入力した会話内容に基づいて問い合わせ内容についてのユーザの知識量を判定可能な判定要素を用いることで、例えば、初心者向けの説明を丁寧に行うことが可能なオペレータや上級者向けの説明を間違えること無く確実に行うことが可能なオペレータなど、ユーザの知識量に応じた適切なオペレータが選択可能とされる。
The situation determination unit in the information processing apparatus described above may further determine a determination element representing the amount of knowledge of the user.
By using a judgment element that can judge the amount of knowledge of the user about the inquiry content based on the conversation content input by the user, for example, an explanation for operators and advanced users who can carefully explain for beginners can be provided. It is possible to select an appropriate operator according to the amount of knowledge of the user, such as an operator who can perform the operation reliably without making a mistake.
上述した情報処理装置における前記オペレータ情報管理部は、オペレータごとに前記有人チャットシステムを用いたユーザ対応に従事可能な対応可能時間を管理し、前記オペレータ選択部は、オペレータごとの前記対応可能時間を用いて前記選択を行ってもよい。
オペレータごとに対応可能時間を管理することにより、オペレータが対応可能時間外にユーザからの問い合わせの対応に従事しなくてはならない事態を避けることができる。
The operator information management unit in the above-mentioned information processing device manages the available response time for each operator to engage in user response using the manned chat system, and the operator selection unit manages the available response time for each operator. The selection may be made using.
By managing the available time for each operator, it is possible to avoid a situation in which the operator has to respond to inquiries from the user outside the available time.
上述した情報処理装置における前記オペレータ情報管理部は、前記対応力スコアの更新を行ってもよい。
オペレータはユーザからの問い合わせに対応していくうちに能力が向上し対応力が向上する可能性がある。本構成によれば、適宜オペレータの対応力が再評価される。
The operator information management unit in the information processing device described above may update the responsiveness score.
As the operator responds to inquiries from users, his / her ability may improve and his / her ability to respond may improve. According to this configuration, the operator's responsiveness is re-evaluated as appropriate.
上述した情報処理装置においては、前記無人チャットシステムの利用中にユーザが入力した会話内容を要約する会話内容要約部を備え、前記切替判定部が前記切り替えについての判定を行った場合に、前記会話内容要約部は会話内容の要約をオペレータに提供してもよい。
有人チャットシステムに切り替わった後に素早くユーザに対して応答しなければならないオペレータにとって、無人チャットシステムを用いて行ったユーザとの会話内容の大筋を把握するためには、長い時間を要する可能性があると共に、把握する必要の無い雑談のような部分も読まなければならない。本構成によれば、会話内容要約部によって要約されたものがオペレータに提供されるため、会話内容の大筋の理解に要する時間が短縮化され、迅速にユーザに対応することが可能となる。
The information processing device described above includes a conversation content summarizing unit that summarizes conversation content input by the user while using the unmanned chat system, and when the switching determination unit determines the switching, the conversation The content summarization unit may provide the operator with a summary of the conversation content.
For operators who need to respond quickly to users after switching to a manned chat system, it can take a long time to get a general idea of what the conversation was with the user using the unmanned chat system. At the same time, you have to read the chat-like parts that you don't need to grasp. According to this configuration, since what is summarized by the conversation content summarization unit is provided to the operator, the time required for understanding the outline of the conversation content is shortened, and it is possible to respond quickly to the user.
本発明に係る情報処理方法は、無人チャットシステムを利用するユーザが入力した会話内容を解析し、前記解析の結果に基づいてユーザ評価を行うことで判定要素ごとの判定を行う状況判定ステップと、判定要素ごとの対応力を数値化した対応力スコアをオペレータごとに管理するオペレータ情報管理ステップと、前記無人チャットシステムから有人チャットシステムへの切り替えについての判定を行う切替判定ステップと、前記判定要素ごとの判定の結果と前記対応力スコアに応じてオペレータを選択するオペレータ選択ステップと、を情報処理装置が実行し、前記状況判定ステップでは、ユーザの論理性を表す判定要素についての判定を行うものである。
会話内容やユーザについての情報を取得した状態で有人チャットシステムへの切り替えを行うことにより、ユーザからの問い合わせ内容やユーザの性格に対応可能な適切なオペレータが選択される環境を提供することができる。
また、ユーザが入力した会話内容に基づいてユーザの論理性の有無を判定可能な判定要素を用いることで、ユーザが論理的な会話を好むユーザであるか否かが適切に判定される。これにより、論理的な会話が得意なオペレータや感情的な会話に適切に対応可能なオペレータが適切に判定される。
The information processing method according to the present invention includes a situation determination step of analyzing the conversation content input by a user using an unmanned chat system and performing a user evaluation based on the result of the analysis to make a determination for each determination element. An operator information management step that manages the responsiveness score that quantifies the responsiveness of each determination element for each operator, a switching determination step that determines the switching from the unmanned chat system to the manned chat system, and each determination element. The information processing apparatus executes the determination result of the above and the operator selection step of selecting the operator according to the responsiveness score, and in the situation determination step, the determination element representing the logic of the user is determined. is there.
By switching to the manned chat system while acquiring information about the conversation content and the user, it is possible to provide an environment in which an appropriate operator who can respond to the content of the inquiry from the user and the personality of the user is selected. ..
Further, by using a determination element capable of determining the presence or absence of the user's logic based on the conversation content input by the user, it is appropriately determined whether or not the user is a user who prefers a logical conversation. As a result, an operator who is good at logical conversation and an operator who can appropriately respond to emotional conversation are appropriately determined.
本発明によれば、会話内容やユーザについての情報を取得した状態で有人チャットシステムへの切り替えが行われるため、ユーザからの問い合わせ内容やユーザの性格に対応可能な適切なオペレータが選択され、業務効率の改善を図ることができる。 According to the present invention, since the switch to the manned chat system is performed in the state where the conversation content and the information about the user are acquired, an appropriate operator who can respond to the content of the inquiry from the user and the personality of the user is selected and the business is performed. Efficiency can be improved.
実施の形態について、添付図を参照しながら説明する。
＜１．管理システムの構成＞
無人チャット及び有人チャットが可能なシステムを管理する管理システムＭＳの構成について、図１を参照して説明する。
管理システムＭＳは、後述する各種の処理を行う管理端末１を有しており、通信ネットワーク２を介して問い合わせを行うユーザ（問い合わせユーザ、或いは単にユーザと記載）が利用するユーザ端末３と相互に通信可能とされている。
管理システムＭＳは、管理端末１の他に、１または複数のオペレータ端末４を備えている。
The embodiment will be described with reference to the attached figure.
<1. Management system configuration>
The configuration of the management system MS that manages a system capable of unmanned chat and manned chat will be described with reference to FIG.
The management system MS has a
The management system MS includes one or a plurality of
なお、図１に示した通信ネットワーク２の構成は特に限定されるものではなく、上記したインターネット以外にも、例えばイントラネット、エキストラネット、ＬＡＮ（Local Area Network）、ＣＡＴＶ（Community Antenna TeleVision）通信網、仮想専用網（Virtual Private Network）、電話回線網、移動体通信網、衛星通信網などが想定される。
また、通信ネットワーク２の全部又は一部を構成する伝送媒体についても多様な例が想定される。例えばＩＥＥＥ（Institute of Electrical and Electronics Engineers）１３９４、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）、電力線搬送、電話線などの有線でも、ＩｒＤＡ（Infrared Data Association）のような赤外線、ブルートゥース（登録商標）、８０２．１１無線、携帯電話網、衛星回線、地上波デジタル網などの無線でも利用可能である。
The configuration of the
Further, various examples are assumed for the transmission medium constituting all or a part of the
管理端末１は、ユーザからの問い合わせを受け付ける処理や、ユーザからの問い合わせに対して無人チャット（無人チャットシステム）による対応を行うための処理や、無人チャットを用いた対応によって得られたユーザとのやりとり（チャット内容）に応じて有人チャット（有人チャットシステム）による対応を行うための処理などを実行可能とされている。
管理端末１は、無人チャットによるユーザ対応を可能とするために各種の構成を備えている。具体的には、ユーザの問い合わせ内容に応じた応答を行うためのＤＢを生成する構成と、該ＤＢを用いてユーザからの問い合わせに実際に応答する構成である。
The
The
ＤＢを生成する構成としては、例えば、それまでのチャット内容からユーザの問い合わせ内容と無人チャットによる応答内容及びその正誤情報を用いた学習を行いインデックスデータを生成する構成などである。
また、実際の応答を行う構成としては、例えば、形態素解析などを用いて、ユーザによって入力された問い合わせ内容を解析する構成や、解析結果から生成したインデックス情報を用いて先のインデックスデータから応答情報を取得する構成などである。
即ち、管理端末１はユーザからの問い合わせに対応するチャットボットを実現可能な各種構成を備えている。
The configuration for generating the DB is, for example, a configuration in which index data is generated by learning using the user's inquiry content, the response content by unmanned chat, and the correct / incorrect information thereof from the chat content up to that point.
Further, as a configuration for actually performing a response, for example, a configuration for analyzing the inquiry content input by the user by using morphological analysis or the like, or response information from the previous index data using the index information generated from the analysis result. It is a configuration to acquire.
That is, the
また、管理端末１は、オペレータに関する各種情報を管理する処理を行う。
そのために、管理端末１は、問い合わせＤＢ５０やオペレータＤＢ５１やユーザＤＢ５２に情報を記憶する処理や、それらの各ＤＢから情報を取得する処理などを実行可能とされている。
更に、管理端末１は、チャット内容を形態素解析やＡＩ（Artificial Intelligence）技術を用いた解析が可能とされている。
In addition, the
Therefore, the
Further, the
ユーザ端末３は、問い合わせを行うユーザが利用する情報処理装置である。ユーザ端末３としては、例えば、通信機能を備えたＰＣ（Personal Computer）やフィーチャーフォンやＰＤＡ（Personal Digital Assistants）、或いは、スマートフォンやタブレット端末などのスマートデバイスなどである。
また、管理システムＭＳが音声による問い合わせに対応可能とされている場合には、通話機能を備えた情報処理装置や、電話機などであってもよい。
なお、ユーザ端末３は複数あってもよい。例えば、複数のユーザ端末３が同時に管理システムＭＳに接続可能とされることにより、複数のユーザが同時に問い合わせ可能とされていてもよい。
The
Further, when the management system MS is capable of responding to inquiries by voice, it may be an information processing device having a call function, a telephone, or the like.
There may be a plurality of
オペレータ端末４は、ユーザからの問い合わせに対する対応を行うオペレータが使用する情報処理端末である。オペレータ端末４は、ユーザに対してテキストチャットを用いた案内を行うためのソフトウェアがインストールされている。また、ユーザに対して音声チャットを用いた案内が可能とされていてもよく、その場合には、音声チャットを行うためのソフトウェアがインストールされており、且つ、オペレータの音声を通信データに変換可能な構成を備えている。
The
続いて図１に示した管理端末１、ユーザ端末３、オペレータ端末４、問い合わせＤＢ５０、オペレータＤＢ５１、ユーザＤＢ５２を構成する情報処理装置のハードウェア構成を図２に示す。管理端末１、ユーザ端末３、オペレータ端末４、問い合わせＤＢ５０、オペレータＤＢ５１、ユーザＤＢ５２として示した各装置は、情報処理および情報通信が可能な図２に示すようなコンピュータ装置として実現できる。
Subsequently, FIG. 2 shows the hardware configuration of the information processing apparatus constituting the
＜２．コンピュータ装置のハードウェア構成＞
図２において、コンピュータ装置のＣＰＵ（Central Processing Unit）１０１は、ＲＯＭ( Read Only Memory)１０２に記憶されているプログラム、または記憶部１０８からＲＡＭ( Random Access Memory )１０３にロードされたプログラムに従って各種の処理を実行する。ＲＡＭ１０３にはまた、ＣＰＵ１０１が各種の処理を実行する上において必要なデータなども適宜記憶される。
ＣＰＵ１０１、ＲＯＭ１０２、およびＲＡＭ１０３は、バス１０４を介して相互に接続されている。このバス１０４には、入出力インタフェース１０５も接続されている。
入出力インタフェース１０５には、入力部１０６、出力部１０７、記憶部１０８、通信部１０９が接続されている。
入力部１０６はキーボード、マウス、タッチパネルなどにより構成される。
出力部１０７はＬＣＤ（Liquid Crystal Display）、ＣＲＴ（Cathode Ray Tube）、有機ＥＬ（Electroluminescence）パネルなどよりなるディスプレイ、並びにスピーカなどにより構成される。
記憶部１０８はＨＤＤ（Hard Disk Drive）やフラッシュメモリ装置などにより構成される。
通信部１０９はネットワーク１を介しての通信処理や機器間通信を行う。
入出力インタフェース１０５にはまた、必要に応じてメディアドライブ１１０が接続され、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、或いは半導体メモリなどのリムーバブルメディア１１１が適宜装着され、リムーバブルメディア１１１に対する情報の書込や読出が行われる。
<2. Computer device hardware configuration>
In FIG. 2, the CPU (Central Processing Unit) 101 of the computer device has various types according to a program stored in the ROM (Read Only Memory) 102 or a program loaded from the
The
An
The
The
The
The
A media drive 110 is also connected to the input /
このようなコンピュータ装置では、通信部１０９による通信によりデータやプログラムのアップロード、ダウンロードが行われる。またリムーバブルメディア１１１を介したデータやプログラムの受け渡しが可能である。
ＣＰＵ１０１が各種のプログラムに基づいて処理動作を行うことで、管理端末１、ユーザ端末３、オペレータ端末４、問い合わせＤＢ５０、オペレータＤＢ５１、ユーザＤＢ５２としての必要な情報処理や通信が実行される。
なお、管理端末１、ユーザ端末３、オペレータ端末４、問い合わせＤＢ５０、オペレータＤＢ５１、ユーザＤＢ５２を構成する情報処理装置は、図２のようなコンピュータ装置が単一で構成されることに限らず、複数のコンピュータ装置がシステム化されて構成されてもよい。複数のコンピュータ装置は、ＬＡＮ等によりシステム化されていてもよいし、インターネット等を利用したＶＰＮ等により遠隔地に配置されたものでもよい。複数の情報処理装置には、クラウドコンピューティングサービスによって利用可能なサーバ群（クラウド）としての情報処理装置が含まれてもよい。
In such a computer device, data and programs are uploaded and downloaded by communication by the
When the
The information processing devices constituting the
＜３．管理端末の機能構成＞
管理端末１の機能構成について、図３を参照して説明する。
管理端末１としての各機能は、情報処理装置においてＣＰＵ１０１でプログラムに応じて実行される処理により実現される機能である。但し以下説明する全部又は一部の各構成の処理をハードウェアにより実現してもよい。
また各機能をソフトウェアで実現する場合に、各機能がそれぞれ独立したプログラムで実現される必要はない。１つのプログラムにより複数の機能の処理が実行されてもよいし、１つの機能が複数のプログラムモジュールの連携で実現されてもよい。
また各機能は複数の情報処理装置に分散されていてもよい。さらに機能の１つが、複数の情報処理装置によって実現されてもよい。
管理端末１は、受付部１ａ、状況判定部１ｂ、オペレータ情報管理部１ｃ、ユーザ情報管理部１ｄ、切替判定部１ｅ、オペレータ選択部１ｆ、会話内容要約部１ｇを備えている。なお、これらの各部は管理端末１の一部の機能であり、それ以外の機能についても必要に応じて設けられている。
<3. Management terminal function configuration>
The functional configuration of the
Each function as the
Further, when each function is realized by software, it is not necessary for each function to be realized by an independent program. The processing of a plurality of functions may be executed by one program, or one function may be realized by the cooperation of a plurality of program modules.
Further, each function may be distributed to a plurality of information processing devices. Further, one of the functions may be realized by a plurality of information processing devices.
The
受付部１ａは、ユーザからの問い合わせを受け付ける処理を行う。具体的には、ユーザからの問い合わせを受け付け、無人のチャット（テキストチャット或いは音声チャット）を開始させるためのウェブページ情報を取得しユーザ端末３に送信する処理などを行う。
また、受付部１ａは、無人チャットから有人チャットに切り替えられた場合には、無人チャットを終了させる処理を行うと共に、有人チャットを開始させるための処理を行う。
更に、チャットを開始させた後にチャット内容の記録を開始させる処理や、チャットが終了した後に記録を停止させる処理なども受付部１ａが行う。
また、受付部１ａは、テキストチャットや音声チャットが終了したか否かを判定する処理を行う。
The
Further, when the
Further, the
In addition, the
なお、ウェブブラウザを用いてウェブページ上でテキストチャットや音声チャットを行う例を示したが、それ以外の方法であってもよい。例えば、テキストチャットや音声チャットを行うための特定のソフトウェアがユーザ端末３にインストールされており、受付部１ａは各チャットを開始させるためのコネクションをユーザ端末３と管理端末１の間で確立させる処理等を行うことにより、該特定のソフトウェアを用いた問い合わせの受け付けを行ってもよい。
Although an example of performing text chat or voice chat on a web page using a web browser is shown, other methods may be used. For example, specific software for performing text chat or voice chat is installed in the
状況判定部１ｂは、無人チャットを用いて行われたユーザとのやりとり（チャット内容）から、判定要素ごとの判定を行う。これによって、チャット内容やユーザが定量的に評価される。
ここで、判定要素について説明する。判定要素とは、オペレータを選択する処理（詳しくは後述する）において選択基準として利用されるものである。それぞれの判定要素は、例えば、数値化されて扱われる。
例えば、ユーザが感情的となっているか否かを表す要素として「ユーザ感情」を例に挙げる。「ユーザ感情」は判定要素の一つである。判定要素としての「ユーザ感情」は、１〜１００の数値で表され、数値が高いほど感情が高ぶったユーザであることを示す。即ち、判定要素を利用して、チャット内容やユーザの評価が行われ、オペレータの選択処理で利用される。
The situation determination unit 1b makes a determination for each determination element from the interaction (chat content) with the user performed using the unmanned chat. As a result, the chat content and the user are quantitatively evaluated.
Here, the determination element will be described. The determination element is used as a selection criterion in a process of selecting an operator (details will be described later). Each determination element is treated as a numerical value, for example.
For example, "user emotion" is taken as an example as an element indicating whether or not the user is emotional. "User emotion" is one of the determination factors. The "user emotion" as a determination element is represented by a numerical value of 1 to 100, and the higher the numerical value, the higher the emotion of the user. That is, the chat content and the user are evaluated using the determination element, and are used in the operator selection process.
判定要素は、他にも各種考えられる。幾つかの例を説明する。
判定要素「論理性」はチャット内容が論理的であるか否か、或いはユーザが論理的な内容を好むか否かを表すものである。「論理性」は、例えば、１〜１００の数値で表され、数値が高いほど論理的な会話を好むユーザであることを示す。
Various other judgment factors can be considered. Some examples will be described.
The determination element "logicality" indicates whether or not the chat content is logical, or whether or not the user prefers the logical content. "Logic" is represented by a numerical value of 1 to 100, for example, and the higher the numerical value, the more the user prefers logical conversation.
判定要素「質問ジャンル」はチャット内容から判定した問い合わせ内容のジャンルを示すものである。「質問ジャンル」は、例えば、１，２，３，・・・のような整数で表され、それぞれの数値ごとに異なるジャンル情報が紐付けられている。
判定要素「質問の難易」はチャット内容から判定した問い合わせ内容の難易を示すものである。「質問の難易」は、例えば、１〜１００の数値で表され、数値が高いほど問い合わせ内容が難しいことを示す。或いは、数値が高いほど問い合わせユーザの知識量が豊富であることを示す。
なお、判定要素ごとの具体的な判定方法は、後述する。
The determination element "question genre" indicates the genre of the inquiry content determined from the chat content. The "question genre" is represented by an integer such as 1, 2, 3, ..., And different genre information is associated with each numerical value.
The determination element "difficulty of question" indicates the difficulty of the inquiry content determined from the chat content. "Difficulty of question" is represented by a numerical value of 1 to 100, for example, and the higher the numerical value, the more difficult the inquiry content. Alternatively, the higher the numerical value, the richer the knowledge amount of the inquiry user.
The specific determination method for each determination element will be described later.
オペレータ情報管理部１ｃは、オペレータの情報を管理するための各種処理を行う。例えば、判定要素ごとの対応力を算出し、オペレータＤＢ５１に記憶する処理や、オペレータ情報をオペレータＤＢ５１から取得する処理を行う。
判定要素ごとの対応力とは、オペレータの対応力を数値化したものである。例えば、判定要素「ユーザ感情」が高いユーザの対応が得意なオペレータは、判定要素「ユーザ感情」の対応力が高い数値で表される。
The operator
The responsiveness of each judgment element is a numerical value of the responsiveness of the operator. For example, an operator who is good at responding to a user having a high determination element "user emotion" is represented by a numerical value having a high responsiveness to the determination element "user emotion".
オペレータの対応力が判定要素ごとに数値化されることにより、オペレータの得意な問い合わせ内容やユーザが明確となり、ユーザや問い合わせごとに適切なオペレータを選択することが可能となる。
なお、オペレータの対応力は適宜更新されることが望ましい。例えば、１日ごとや１ヶ月ごとのように、定期的に更新されてもよいし、問い合わせに対応した回数が所定回数に達するたびに更新されてもよい。
By quantifying the responsiveness of the operator for each determination element, the content of the inquiry that the operator is good at and the user are clarified, and it becomes possible to select an appropriate operator for each user or inquiry.
It is desirable that the operator's responsiveness be updated as appropriate. For example, it may be updated periodically, such as every day or every month, or it may be updated every time the number of times the inquiry is responded reaches a predetermined number of times.
ユーザ情報管理部１ｄは、ユーザの情報を管理するための各処理を行う。例えば、ユーザ情報をユーザＤＢ５２に記憶する処理や、ユーザ情報をユーザＤＢ５２から取得する処理を行う。
The user
切替判定部１ｅは、ユーザからの問い合わせの対応を無人チャットから有人チャットへ切り替える際の判定を行う。該判定は、例えば、切り替えのタイミングを判定する処理であってもよいし、切り替えの是非を判定する処理であってもよい。或いはその双方を判定する処理であってもよい。
例えば、該切り替え判定がタイミングを判定するものである場合、無人チャットを用いたユーザとのやりとりが一定時間以上続いたことを検出することにより無人チャットでの対応が難しいと判定し、有人チャットへの切り替えタイミングが到来したと判定してもよい。これにより、切り替えの是非についての判定と、切り替えタイミングの判定の双方を行うことができる。
The switching determination unit 1e determines when the response to the inquiry from the user is switched from the unmanned chat to the manned chat. The determination may be, for example, a process of determining the timing of switching, or a process of determining the pros and cons of switching. Alternatively, it may be a process of determining both.
For example, when the switching determination determines the timing, it is determined that it is difficult to respond in the unmanned chat by detecting that the interaction with the user using the unmanned chat has continued for a certain period of time or more, and the chat is started. It may be determined that the switching timing of is reached. As a result, both the determination of the pros and cons of switching and the determination of the switching timing can be performed.
また、無人チャットとのやりとりが一定時間以上続いた場合において、有人チャットへの切り替え手段をユーザに提示してもよい。例えば、切り替えボタンをユーザへ提示することにより示唆を行い、ユーザが該切り替えボタンを押下したタイミングを有人チャットへの切り替えタイミングとして判定する。 Further, when the interaction with the unmanned chat continues for a certain period of time or more, the user may be presented with a means for switching to the manned chat. For example, a suggestion is made by presenting the switching button to the user, and the timing at which the user presses the switching button is determined as the switching timing to the manned chat.
また、有人チャットへの切り替えが可能な操作手段を用意しておき、ユーザの操作によって該操作手段が操作されたか否かに応じて有人チャットへの切替判定を行ってもよい。
また、上述した判定要素を用いて切替判定を行ってもよい。例えば、「ユーザ感情」の判定要素を利用し、ユーザが感情的になっていることを検出した場合に有人チャットへの切り替えを行うことを判定してもよい。また、「論理性」の判定要素を利用し、無人チャットでの会話内容が論理的でないと判定した場合に、有人チャットへの切り替えを行うことを判定してもよい。
Further, an operation means capable of switching to the manned chat may be prepared, and the switching to the manned chat may be determined depending on whether or not the operation means is operated by the user's operation.
Further, the switching determination may be performed using the determination element described above. For example, it may be determined to switch to the manned chat when it is detected that the user is emotional by using the determination element of "user emotion". Further, when it is determined that the conversation content in the unmanned chat is not logical by using the determination element of "logicality", it may be determined to switch to the manned chat.
オペレータ選択部１ｆは、無人チャットから有人チャットへ切り替えることが決定された場合に、状況判定部１ｂによって解析されたチャット内容やユーザの定量的評価に応じて、問い合わせに対応可能な最適なオペレータを選択する処理を行う。そのために、オペレータ選択部１ｆは、問い合わせＤＢ５０やオペレータＤＢ５１，或いはユーザＤＢ５２にアクセス可能とされている。
また、有人チャットを用いてユーザからの問い合わせに対応中のオペレータを別のオペレータに切り替えると判定した場合に、適切なオペレータを選択する処理を行ってもよい。
When it is decided to switch from unmanned chat to manned chat, the
Further, when it is determined that the operator who is responding to the inquiry from the user is switched to another operator by using the manned chat, a process of selecting an appropriate operator may be performed.
会話内容要約部１ｇは、無人チャットから有人チャットへの切り替えを行う場合に、対応するオペレータがそれまでのユーザと無人チャットのやりとりを把握し円滑に対応できるように、チャット内容の要約を行い、オペレータに提示する処理を行う。また、有人チャットから有人チャットへの切り替えを行う場合に、チャット内容の要約を提示してもよい。
When switching from unmanned chat to manned chat, the conversation
＜４．各ＤＢ＞
問い合わせＤＢ５０は、ユーザによる問い合わせ内容が記憶されるＤＢである。問い合わせＤＢ５０には、他にも、問い合わせを受け付けた時間情報や、ユーザとのやりとりが終了した時間情報が記憶される。また、有人チャットを用いた対応を行った場合には、対応したオペレータを特定するための情報や有人チャットに切り替えたタイミングを示す時間情報なども記憶される。
また、問い合わせ内容から判定したユーザの情報（後述する判定要素に関する情報）を記憶してもよい。
<4. Each DB>
The
Further, the user information (information about the determination element described later) determined from the inquiry contents may be stored.
オペレータＤＢ５１は、オペレータについての各種の情報が記憶されるＤＢである。例えば、オペレータの氏名、年齢などの個人情報に加えて、後述する判定要素ごとの対応力スコアが記憶される。例えば、判定要素は、「ユーザ感情」、「論理性」、「質問ジャンル」、「質問の難易」などであり、「ユーザ感情」を例に挙げると、ユーザ感情が高ぶっているユーザの対応が得意なオペレータには、「ユーザ感情（興奮）」についての対応力スコアが高くされる。逆に、ユーザ感情が穏やかなユーザの対応が得意なオペレータには、「ユーザ感情（冷静）」についての対応力スコアが高くされる。
オペレータＤＢ５１には、それ以外にも、ユーザからの問い合わせに対応可能な時間帯を示す「対応可能時間」が記憶されている。対応可能時間は、勤務時間であってもよいし、ユーザからの問い合わせに対応する時間帯として勤務時間の一部が割り当てられたものであってもよい。
The
In addition to that, the
ユーザＤＢ５２は、問い合わせを行うユーザの情報が記憶されたＤＢである。例えば、ユーザがそれまでに行った問い合わせの内容を特定可能な情報などが記憶される。また、それまでに行った問い合わせで判明したユーザの特性などが記憶されてもよい。判定要素の一つである「ユーザ感情」について一例を挙げると、ユーザ感情が高ぶった状態でなされた問い合わせが多いユーザについては、感情が高ぶりやすいユーザであることを示す情報が記憶される。
なお、例えば、管理システムＭＳが保険についての問い合わせに関するものなど、ユーザが登録を行った上で利用可能なサービスに関するものである場合には、登録されたユーザの情報が、過去の問い合わせ経験の有無によらず記憶されていてもよい。
The
In addition, for example, when the management system MS is related to a service that can be used after the user has registered, such as related to inquiries about insurance, the information of the registered user has no past inquiry experience. It may be memorized regardless.
これらの各ＤＢ（問い合わせＤＢ５０、オペレータＤＢ５１、ユーザＤＢ５２）は、管理端末１がアクセス可能とされていればどのような形態で実現されていてもよい。例えば管理端末１と同一システム内の記憶部に各ＤＢ（問い合わせＤＢ５０、オペレータＤＢ５１、ユーザＤＢ５２）のすべてが形成されていてもよいし、各ＤＢ（問い合わせＤＢ５０、オペレータＤＢ５１、ユーザＤＢ５２）の一部又は全部が別体、遠隔地等のコンピュータシステムに設けられていてもよい。もちろん各ＤＢ（問い合わせＤＢ５０、オペレータＤＢ５１、ユーザＤＢ５２）が一つの装置（例えば一つのＨＤＤ等）内に形成されている必要はない。また各ＤＢ（問い合わせＤＢ５０、オペレータＤＢ５１、ユーザＤＢ５２）のそれぞれが、それぞれ１つのＤＢとして構成される必要もない。例えばオペレータＤＢ５１として記憶される情報が、複数のオペレータＤＢ（例えばオペレータがログイン操作を行ったときに参照されるログイン用のオペレータＤＢと、オペレータの対応力スコアが記憶されたオペレータＤＢなど）により記憶管理されてもよい。以下説明する各ＤＢ（問い合わせＤＢ５０、オペレータＤＢ５１、ユーザＤＢ５２）は、実施の形態の処理に関連する情報の記憶部を、それぞれ１つのＤＢの形態で例示したものに過ぎない。
Each of these DBs (
＜５．各種処理＞
管理端末１が実行する各種の処理について、添付図を参照して説明する。
＜５−１．問い合わせ対応処理＞
先ず、ユーザからの問い合わせを受け付けた場合に行う「問い合わせ対応処理」について、図４を参照して説明する。
<5. Various processing>
Various processes executed by the
<5-1. Inquiry response processing>
First, the "inquiry response process" performed when an inquiry from a user is received will be described with reference to FIG.
管理端末１は、ステップＳ１０１で問い合わせ受付処理を行う。問い合わせ受付処理では、問い合わせを行ったユーザが使用するユーザ端末３の情報やユーザの情報を取得し、各ＤＢに記憶する処理などを行う。なお、ユーザ情報を登録していないユーザである場合には、ユーザ情報を取得しなくてもよい。
The
管理端末１はステップＳ１０２で、無人チャットを開始させる処理を実行する。この処理によって、問い合わせを行うユーザは無人チャットを用いて問い合わせ内容を入力することができる。問い合わせ内容は、音声によって入力されてもよいし、テキストによって入力されてもよい。
In step S102, the
管理端末１はステップＳ１０３で、記録開始処理を行う。記録開始処理は、ユーザが入力した問い合わせ内容や、それに対して無人チャットシステムがユーザに対して提示した提示内容の記録を開始させる処理である。問い合わせ内容や提示内容は、時間情報と共に問い合わせＤＢ５０へ記録される。
The
管理端末１はステップＳ１０４で、状況判定処理を実行する。状況判定処理では、無人チャットシステムのチャット内容について、判定要素ごとの判定を行うことにより、定量的な評価が行われる。なお、問い合わせを行ったユーザの評価もチャット内容の解析に応じて行われる。状況判定処理の詳細については後述する。
The
管理端末１はステップＳ１０５で、要約生成処理を行う。要約生成処理は、それまでの無人チャットのチャット内容を要約するテキストデータを生成する処理である。
管理端末１はステップＳ１０６で、無人チャットが終了したか否かを判定する。この処理は、ユーザによってチャットを終了するための操作子が操作されたことに応じてチャット終了と判定してもよいし、一定時間ユーザからの入力が無いことを検出してチャット終了と判定してもよい。
チャット終了と判定した場合、管理端末１はステップＳ１０７で記録停止処理を実行することにより、問い合わせ内容や提示内容の記録を停止させ、図４に示す問い合わせ対応処理を終了させる。
The
In step S106, the
When it is determined that the chat has ended, the
ステップＳ１０６でチャット終了でないと判定した場合、管理端末１はステップＳ１０８で、切り替え条件が成立したか否か（即ち切り替えタイミングが到来したか否か）を判定する。
切り替え条件とは、前述したように、無人チャット開始からの経過時間が所定時間に達したことや、有人チャットへの切り替え操作を検出したことなどである。
切り替え条件が成立していない場合、管理端末１はステップＳ１０４乃至Ｓ１０６の各処理を実行する。
If it is determined in step S106 that the chat has not ended, the
As described above, the switching conditions include the fact that the elapsed time from the start of the unmanned chat has reached a predetermined time, the detection of the switching operation to the manned chat, and the like.
If the switching condition is not satisfied, the
図４に示す構成においては、ステップＳ１０４の状況判定処理とステップＳ１０５の要約生成処理は、切り替え条件が成立するまで、或いは無人チャットが終了するまで繰り返し実行される。このとき、状況判定処理と要約生成処理の各処理は、所定時間経過ごとに行ってもよいし、チャット内容が所定文字数増加するごとに行ってもよい。
また、状況判定処理と要約生成処理の実行回数は同じ回数とされているが、異なっていてもよい。
In the configuration shown in FIG. 4, the status determination process in step S104 and the summary generation process in step S105 are repeatedly executed until the switching condition is satisfied or until the unmanned chat ends. At this time, each of the status determination process and the summary generation process may be performed every time a predetermined time elapses, or every time the chat content increases by a predetermined number of characters.
Further, although the number of executions of the status determination process and the summary generation process is the same, they may be different.
有人チャットへの切り替え条件が成立したと判定した場合、管理端末１はステップＳ１０９でオペレータ選択処理を実行する。この処理は、状況判定処理の結果に応じて適切なオペレータを選択する処理である。詳しくは後述する。
When it is determined that the condition for switching to the manned chat is satisfied, the
適切なオペレータを選択した後、管理端末１はステップＳ１１０で有人チャットを開始させる処理を実行する。
有人チャット開始処理では、ステップＳ１０９で選択されたオペレータに対して、対象の無人チャットの問い合わせ内容の要約を提示する処理や、有人チャットに切り替わった旨をユーザに提示する処理などが実行される。また、オペレータに対して問い合わせを行っているユーザの情報を提示してもよい。提示するユーザ情報は、例えば以前に該ユーザが行った問い合わせの内容や、ユーザの属性情報などでもよい。
After selecting an appropriate operator, the
In the manned chat start process, a process of presenting a summary of the inquiry contents of the target unmanned chat to the operator selected in step S109, a process of presenting to the user that the chat has been switched to the manned chat, and the like are executed. In addition, the information of the user making an inquiry to the operator may be presented. The user information to be presented may be, for example, the content of an inquiry previously made by the user, the attribute information of the user, or the like.
管理端末１はステップＳ１１１で、有人チャットの終了トリガを検出したか否かを判定する。終了トリガの検出とは、例えば、ユーザによって問い合わせを終了させる操作が行われたことを検出してもよいし、ユーザからの入力が無くなってから所定時間経過したことを検出してもよい。
In step S111, the
有人チャットの終了トリガを検出していない場合、管理端末１はステップＳ１１１の判定処理を再度実行する。
一方、有人チャットの終了トリガを検出した場合、管理端末１はステップＳ１１２で、記録停止処理を実行する。この処理は、ステップＳ１０７の処理と同様の処理である。
If the end trigger of the manned chat is not detected, the
On the other hand, when the end trigger of the manned chat is detected, the
管理端末１はステップＳ１１３で、対応力スコア更新処理を実行する。
対応力スコア更新処理は、今回の問い合わせに対応したオペレータの対応力スコアを再評価する処理である。具体的な処理例については、後述する。
なお、対応力スコア更新処理は図４に示すように問い合わせ対応処理を実行するたびに実行する必要はなく、前述のように１日に１回だけ行うように構成されていてもよい。
The
The responsiveness score update process is a process for re-evaluating the responsiveness score of the operator who responded to this inquiry. A specific processing example will be described later.
It should be noted that the responsiveness score update process does not have to be executed each time the inquiry response process is executed as shown in FIG. 4, and may be configured to be performed only once a day as described above.
＜５−２．状況判定処理＞
図４のステップＳ１０４で示した状況判定処理について、具体的な処理手順の一例を図５に示す。
管理端末１はステップＳ２０１で、未処理のチャットデータを取得する。状況判定処理（ステップＳ１０４）は、図４に示したように、一回の問い合わせにおいて複数回実行され得る。ステップＳ２０１では、前回実行した状況判定処理から今回実行する状況判定処理の間にユーザや無人チャットシステムにより追加されたチャットデータが取得される。
<5-2. Situation judgment processing>
FIG. 5 shows an example of a specific processing procedure for the situation determination process shown in step S104 of FIG.
The
管理端末１はステップＳ２０２で、未選択の判定要素の一つを選択する。管理端末１はステップＳ２０３以降の処理で、チャットデータの解析を行うが、その解析は判定要素ごとに行うものである。例えば、追加されたチャットデータからユーザ感情がどのように変化したかをスコア化したり、問い合わせ内容のジャンルがどのように変化したかをスコア化する処理を行う。ステップＳ２０２の選択処理では、解析の観点として一つの判定要素を選択するものである。換言すれば、ステップＳ２０２及び以降の各処理は、解析を行う判定要素の数だけ実行される。
The
管理端末１はステップＳ２０３で、チャットデータを解析し、チャット内容の評価及びユーザの評価を算出する処理を行う。なお、チャット内容の評価だけを行ってもよいし、ユーザの評価だけを行ってもよい。例えば、ステップＳ２０２で選択した判定要素が「ユーザ感情」である場合には、ユーザの評価だけを行ってもよい。
評価の算出は、１〜１００で表現され数値の多寡に応じて度合いの強弱が表されたスコアとして算出してもよいし、質問ジャンルのように、ジャンルを特定可能な整数値が導出されてもよい。ステップＳ２０３の処理の具体例は後述する。なお、ステップＳ２０３の「チャットデータを解析し、チャット内容の評価及びユーザの評価を算出する処理」は、以降の説明において「評価導出処理」と記載する。
In step S203, the
The evaluation may be calculated as a score expressed by 1 to 100 and showing the strength of the degree according to the amount of the numerical value, or an integer value that can specify the genre is derived like the question genre. May be good. A specific example of the process in step S203 will be described later. The "process of analyzing chat data, evaluating the chat content and calculating the user's evaluation" in step S203 will be described as "evaluation derivation process" in the following description.
管理端末１はステップＳ２０４で、算出された評価値を問い合わせＤＢ５０に記憶する記憶処理を行う。
管理端末１はステップＳ２０５で、未選択の判定要素があるか否かを判定する。未選択の判定要素がある場合、管理端末１はステップＳ２０２の処理を再度実行し、未選択の判定要素のうちの一つを選択し、判定要素についての評価をステップＳ２０３で実行する。
一方、未選択の判定要素は無いと判定した場合、管理端末１は図５に示す状況判定処理を終了し、図４のステップＳ１０５の処理に移る。
In step S204, the
In step S205, the
On the other hand, when it is determined that there is no unselected determination element, the
＜５−３．評価導出処理＞
ステップＳ２０３の評価導出処理について、いくつかの具体例を説明する。
一つ目の例は、判定要素として「ユーザ感情」が選択された場合の評価導出処理である。具体的に、図６を参照して説明する。
<5-3. Evaluation derivation process>
Some specific examples of the evaluation derivation process in step S203 will be described.
The first example is the evaluation derivation process when "user emotion" is selected as the determination element. Specifically, it will be described with reference to FIG.
管理端末１はステップＳ３０１で問い合わせユーザの感情を解析する。ユーザ感情を解析する手法は幾つか考えられる。例えば、ユーザの感情が高ぶったときに出やすいキーワードをリスト化してＤＢに記憶しておき、ステップＳ２０１で取得したチャットデータに含まれる該当のキーワードの数をカウントする。カウント数が一定数以上となった場合には、ユーザが感情的になっていることを示すフラグを設定する。
The
或いは、ステップＳ３０２の処理でカウント数からスコアを算出する。該スコアは、カウント数が多いほど高い数値となるようにされる。
或いは、ユーザが冷静なときに出やすいキーワードをリスト化しＤＢに記憶しておき、該キーワードのカウント数に応じてユーザの冷静さを示すフラグやスコアを算出してもよい。
Alternatively, the score is calculated from the count number in the process of step S302. The higher the number of counts, the higher the score.
Alternatively, keywords that are likely to appear when the user is calm may be listed and stored in the DB, and a flag or score indicating the user's calmness may be calculated according to the count number of the keywords.
また、ユーザのタイプミスの頻度が増加したことを検出して感情が高ぶっていることを推定しスコア算出してもよい。更に、ユーザが入力した文章の語尾の変化を検出し感情が高ぶったことを推定してもよい。 In addition, the score may be calculated by detecting that the frequency of typos by the user has increased and estimating that the emotions are high. Further, it may be possible to detect a change in the ending of a sentence input by the user and estimate that the emotion is high.
なお、算出するスコアは、今回新たに算出したスコアをそのまま新たなスコアとしてもよいし、何度か評価導出処理を行っている場合は直近のいくつかのスコアの平均値を算出して最新のスコアとしてもよい。また、その場合に重み付けをした複数のスコアから最新のスコアを算出してもよい。 As for the score to be calculated, the score newly calculated this time may be used as a new score as it is, or if the evaluation derivation process is performed several times, the average value of some of the latest scores is calculated and the latest score is calculated. It may be a score. Further, in that case, the latest score may be calculated from a plurality of weighted scores.
評価導出処理における二つ目の例は、判定要素として「論理性」が選択された場合の評価導出処理である。具体的に、図７を参照して説明する。
管理端末１はステップＳ３１１で問い合わせユーザの論理性、或いは、チャット内容の論理性を解析し、ステップＳ３１２でスコアの算出を行う。
論理性の解析については、いくつかの手法が考え得る。
The second example in the evaluation derivation process is the evaluation derivation process when "logic" is selected as the determination element. Specifically, it will be described with reference to FIG.
The
Several methods can be considered for the analysis of logic.
例えば、ユーザの主張している内容が一貫性のあるものかを解析し、発言内容が不当に変化している場合には論理性が無いと判定してスコアを付与してもよいし、ユーザが入力したチャット内容を解析した結果、内容が把握できなかった場合に、論理性が無いとしてスコアを算出してもよい。
これらの解析等には、形態素解析の手法を用いてもよいし、自然言語理解の手法を適用してもよい。
或いは、上記のような解析を行った結果、論理性があると判定されたチャット内容を分析し、出現し易いキーワードを取得することが考えられる。取得したキーワードは論理的な思考回路を持つユーザが好んで使用するキーワードとしてＤＢに記憶しておき、それらのキーワードの出現数をカウントすることにより、チャット内容の論理性をスコア化してもよい。
For example, it may be analyzed whether the content claimed by the user is consistent, and if the content of the statement is changed unreasonably, it may be determined that there is no logic and a score may be given. If the content cannot be grasped as a result of analyzing the chat content input by, the score may be calculated assuming that there is no logic.
For these analyzes and the like, a method of morphological analysis may be used, or a method of natural language understanding may be applied.
Alternatively, as a result of performing the above analysis, it is conceivable to analyze the chat content determined to be logical and acquire keywords that are likely to appear. The acquired keywords may be stored in the DB as keywords that users with a logical thinking circuit prefer to use, and the logic of the chat content may be scored by counting the number of appearances of those keywords.
また、先の例で説明した感情の高ぶりを表すスコアと論理性の高さを表すスコアを相反するものとして算出してもよい。例えば、ユーザ感情のスコアがユーザの感情の高ぶりを表すものであった場合、相対的に論理性の高さを表すスコアを低くすることが考えられる。 Further, the score representing the high emotional level and the score representing the high logicality described in the previous example may be calculated as contradictory. For example, when the score of the user's emotion represents the high level of the user's emotion, it is conceivable to lower the score indicating the relatively high level of logic.
評価導出処理における三つ目の例は、判定要素として「質問ジャンル」が選択された場合の評価導出処理である。具体的に、図８を参照して説明する。
管理端末１はステップＳ３２１でチャット内容を解析することにより、問い合わせ内容のジャンルを特定する処理を行う。続いて、管理端末１はステップＳ３２２でスコアを算出する。このとき算出するスコアは、ステップＳ３２１で解析したジャンル情報を特定可能な数値とされ、数値の多寡に意味を持たせなくてよい。
The third example in the evaluation derivation process is the evaluation derivation process when the "question genre" is selected as the determination element. Specifically, it will be described with reference to FIG.
The
評価導出処理における四つ目の例は、判定要素として「質問の難易」が選択された場合の評価導出処理である。具体的に、図９を参照して説明する。
管理端末１はステップＳ３３１でチャット内容を解析することにより、問い合わせ内容の難易情報を取得する処理を行う。次に、管理端末１はステップＳ３３２で、問い合わせ内容の難易（或いはユーザの知識量）を表すスコアの算出を行う。
The fourth example in the evaluation derivation process is the evaluation derivation process when "difficulty of question" is selected as the judgment element. Specifically, it will be described with reference to FIG.
The
例えば、管理システムＭＳが保険に関する問い合わせを受け付けるシステムである場合に、保険についての基本的な質問などが含まれている場合には、問い合わせ内容が容易であることを示すようにスコア算出を行う。また、それまでに無いような質問（或いはそれまでに受け付けた回数が少ない質問）が含まれている場合には、問い合わせ内容が難しいことを示すようにスコア算出を行う。
また、難易情報の取得には、チャット内容に含まれるキーワードを解析することにより行ってもよい。その場合には、機械学習などを利用することによりチャット内容に含まれるキーワードと問い合わせ対応に要する時間長の関係性を明らかにし、該関係性を利用してチャット内容から難易情報を取得してもよい。
このように、チャット内容から取得した難易情報に基づいてユーザの知識量が推定される。
For example, when the management system MS is a system that accepts inquiries about insurance and includes basic questions about insurance, the score is calculated so as to indicate that the contents of the inquiries are easy. In addition, when a question that has never been received (or a question that has been received less frequently) is included, the score is calculated so as to indicate that the inquiry content is difficult.
Further, the difficulty information may be acquired by analyzing the keywords included in the chat content. In that case, even if the relationship between the keywords included in the chat content and the time required to respond to inquiries is clarified by using machine learning etc. and the difficulty information is obtained from the chat content using this relationship. Good.
In this way, the amount of knowledge of the user is estimated based on the difficulty information acquired from the chat content.
＜５−４．オペレータ選択処理＞
図４のステップＳ１０９で示したオペレータ選択処理について、具体的な処理手順の一例を図１０に示す。
オペレータ選択処理は、無人チャットから有人チャットに切り替える際に、適切なオペレータを選択する処理である。
<5-4. Operator selection process>
FIG. 10 shows an example of a specific processing procedure for the operator selection process shown in step S109 of FIG.
The operator selection process is a process of selecting an appropriate operator when switching from an unmanned chat to a manned chat.
管理端末１はステップＳ４０１で、対応不可オペレータを選択対象から除外する処理を行う。対応不可オペレータとは、勤務時間外にあるオペレータや、対応可能時間外にあるオペレータなどである。更に、他のユーザからの問い合わせに対応中のオペレータを対応不可オペレータとしてもよい。
In step S401, the
続いて、管理端末１はステップＳ４０２で、対応可能時間の残りが少ないオペレータを除外する処理を行う。例えば、あるオペレータＡが問い合わせ業務に従事可能な時間帯が１３時〜１７時であり、且つステップＳ４０２を実行した時間が１６時５５分である場合、有人チャットの開始後５分が経過した時点で他のオペレータＢに引き継ぎを行う可能性がある。その場合には、オペレータＢを選択するための選択処理（ステップＳ１０９）を再度行う必要性が生じ、更に、それまでの問い合わせ内容の要約などを再度選択されたオペレータＢに提示する処理などを行う必要性が生じる。これによって、管理端末１の処理負担の増加や、問い合わせユーザの満足度の低下を招来してしまう虞がある。
ステップＳ４０２の除外処理を行うことにより、このような事態を回避することができる。
Subsequently, in step S402, the
Such a situation can be avoided by performing the exclusion process in step S402.
管理端末１はステップＳ４０３で、除外されていないオペレータが一人以上残っているか否かを判定する。除外されていないオペレータが一人以上残っている場合、管理端末１はステップＳ４０４で、状況判定結果を取得し、ステップＳ４０５で判定要素ごとの判定結果に応じて最適なオペレータを選択する処理を実行する。
具体的には、判定要素ごとの判定結果（図６などで説明した評価導出処理によって得られたスコアやフラグ等）により、ユーザの特性やユーザによって入力されたチャット内容の特性が特定される。更に、特定された特性と、オペレータごとの得意分野（対応力スコア）に応じて、今回のユーザからの問い合わせの対応に適切なオペレータが選択される。
In step S403, the
Specifically, the characteristics of the user and the characteristics of the chat content input by the user are specified by the determination results for each determination element (scores, flags, etc. obtained by the evaluation derivation process described with reference to FIG. 6 and the like). Further, an operator suitable for responding to the inquiry from the user this time is selected according to the identified characteristics and the field of specialty (responsiveness score) of each operator.
例えば、ユーザの感情が高ぶっている場合には、そのようなユーザの対応が得意なオペレータが選択される。
また、単に現在ユーザの感情が高ぶっているか否かを判定し、それに適応可能なオペレータを選択するだけではなく、感情が高ぶった状態と高ぶっていない状態の変化を前述の評価導出処理によって検出することにより、感情の起伏の激しさを数値化し、そのようなユーザへの対応力スコア高いオペレータを選択するように構成してもよい。
For example, when the user's emotions are high, an operator who is good at dealing with such users is selected.
In addition to simply determining whether or not the user's emotions are currently high and selecting an operator who can adapt to them, the change between the high emotional state and the non-high emotional state is detected by the above-mentioned evaluation derivation process. Thereby, the intensity of emotional ups and downs may be quantified, and an operator having a high responsiveness score to such a user may be selected.
なお、ある判定要素についての対応力スコアが高いオペレータが複数いる場合は、対応力スコアが最も高いオペレータを選択してもよいし、問い合わせ対応が終了してから経過した時間が長いオペレータ、即ち、休息を十分取得したであろうオペレータを選択してもよい。また、ある判定要素についての対応力を低下させないためにも、対応力スコアが高いオペレータを順に選択していってもよい。 If there are a plurality of operators with a high responsiveness score for a certain judgment element, the operator with the highest responsiveness score may be selected, or an operator having a long time elapsed since the inquiry response was completed, that is, You may choose an operator who will have taken enough rest. Further, in order not to reduce the responsiveness to a certain determination element, the operators having the highest responsiveness scores may be selected in order.
また、ユーザからの問い合わせが少なく、オペレータの手が空きがちな場合には、一つの問い合わせ対応にあたるオペレータとして二人以上のオペレータを選択してもよい。例えば、対応力スコアが高いオペレータと対応力スコアが低いオペレータを一人ずつ選択し、対応力スコアが高いオペレータによる問い合わせ対応の様子を対応力スコアが低いオペレータに体験させることにより、オペレータの育成を行うように構成してもよい。 Further, when the number of inquiries from the user is small and the operator's hands tend to be free, two or more operators may be selected as the operator for responding to one inquiry. For example, an operator with a high responsiveness score and an operator with a low responsiveness score are selected one by one, and operators with a low responsiveness score are trained by having the operator with a low responsiveness score experience how an operator with a high responsiveness score responds to inquiries. It may be configured as follows.
図７で示した評価導出処理によって判定要素「論理性」についてのスコアが高いとされた問い合わせ（或いはユーザ）に対応するオペレータを選択する場合には、判定要素「論理性」についての対応力スコアが高いオペレータを選択する。なお、判定要素「論理性」についてのスコアが低い問い合わせやユーザも一つの特性を備えているとみなす事が可能である。そこで、判定要素「論理性」のスコアが低い問い合わせやユーザについての対応力スコアをオペレータごとに算出しておき、判定要素「論理性」のスコアが低い問い合わせやユーザについて対応する必要が生じた場合には、そのような問い合わせやユーザに対する対応力スコアが高いオペレータを選択する。 When selecting an operator corresponding to an inquiry (or user) whose score for the judgment element "logic" is high by the evaluation derivation process shown in FIG. 7, the responsiveness score for the judgment element "logic" Select an operator with a high value. Inquiries and users with a low score for the judgment element "logic" can also be regarded as having one characteristic. Therefore, when it becomes necessary to calculate the responsiveness score for inquiries and users with a low judgment element "logic" score for each operator and respond to inquiries and users with a low judgment element "logic" score. Select an operator with a high responsiveness score for such inquiries and users.
図８で示した評価導出処理によって判定要素「質問ジャンル」についてのスコアに応じて問い合わせ対応にあたるオペレータを選択する場合には、スコアの多寡を考慮せずにオペレータを選択する。例えば、判定要素「質問ジャンル」についてのスコアが例えば「保険商品」を示す値である場合には、保険商品について豊富な知識を備えたオペレータが選択される。即ち、オペレータごとに保険商品についての知識量や対応経験の豊富さなどから対応力スコアが算出され、オペレータＤＢ５１に記憶されている。ステップＳ４０５では、オペレータごとの対応力スコアに応じて適切なオペレータが選択される。
When selecting an operator who responds to inquiries according to the score of the judgment element "question genre" by the evaluation derivation process shown in FIG. 8, the operator is selected without considering the amount of the score. For example, when the score for the determination element "question genre" is, for example, a value indicating "insurance product", an operator having abundant knowledge about the insurance product is selected. That is, the responsiveness score is calculated for each operator from the amount of knowledge about insurance products and the abundance of response experience, and is stored in the
図９で示した評価導出処理によって判定要素「質問の難易」についてのスコアに応じて問い合わせ対応にあたるオペレータを選択する場合には、判定要素「質問の難易」のスコアの多寡に応じて適切なオペレータが選択される。
例えば、判定要素「質問の難易」のスコアが高い（即ち問い合わせ内容が難しい）場合には、質問の難易が「難」である場合の対応力スコアが高いオペレータが選択される。また、判定要素「質問の難易」のスコアが低い（即ち問い合わせ内容が易しく初歩的な）場合には、質問の難易が「易」である場合の対応力スコアが高いオペレータが選択される。
When selecting an operator to respond to inquiries according to the score of the judgment element "question difficulty" by the evaluation derivation process shown in FIG. 9, an appropriate operator is selected according to the score of the judgment element "question difficulty". Is selected.
For example, when the score of the judgment element "difficulty of question" is high (that is, the content of the inquiry is difficult), the operator having a high responsiveness score when the difficulty of the question is "difficult" is selected. Further, when the score of the judgment element "difficulty of question" is low (that is, the inquiry content is easy and rudimentary), an operator having a high responsiveness score when the difficulty of the question is "easy" is selected.
なお、問い合わせ内容によっては複数の特性が検出される場合がある。例えば、ユーザによって入力された問い合わせ内容が論理的であって、且つ「質問の難易」が「難」である場合などである。そのような場合は、判定要素「論理性」についての対応力スコアが高いオペレータであって、且つ判定要素「質問の難易」についての評価が「難」である場合の対応力スコアが高いオペレータが優先的に選択される。 Depending on the content of the inquiry, multiple characteristics may be detected. For example, the content of the inquiry input by the user is logical, and the "difficulty of the question" is "difficult". In such a case, an operator who has a high responsiveness score for the judgment element "logic" and an operator who has a high responsiveness score when the evaluation for the judgment element "difficulty of question" is "difficult" It is selected preferentially.
他にも、ユーザの特性と問い合わせ内容によって複数の特性が検出される場合もある。例えば、問い合わせユーザの感情が高ぶっており（即ち、判定要素「ユーザ感情」についてのスコアが高い）、且つ、問い合わせ内容が難しい場合（即ち、判定要素「質問の難易」についての評価が「難」である場合）などである。そのような場合についても、該複数の特性についてのそれぞれの対応スコアが共に良好なオペレータが選択されやすくなる。 In addition, a plurality of characteristics may be detected depending on the characteristics of the user and the content of the inquiry. For example, when the emotion of the inquiry user is high (that is, the score for the judgment element "user emotion" is high) and the inquiry content is difficult (that is, the evaluation of the judgment element "difficulty of question" is "difficult"". If) and so on. Even in such a case, it becomes easy to select an operator having a good corresponding score for each of the plurality of characteristics.
一方、ステップＳ４０３で除外されていないオペレータが一人も残っていない場合、ステップＳ４０２で除外したオペレータを除外対象から外す処理を管理端末１がステップＳ４０６で行う。換言すれば、ステップＳ４０６の処理は、ステップＳ４０２で除外したオペレータを再度選択対象に含める処理である。
On the other hand, when there is no operator remaining not excluded in step S403, the
なお、ステップＳ４０５で選択可能なオペレータが残っていない場合、オペレータの手が空くまで時間を要することをユーザに対して通知すると共に、一定時間ごとにステップＳ４０５の処理を実行してもよい。該通知は、例えば、無人チャットを介してユーザに通知してもよいし、ユーザ端末３の画面上に通知をポップアップさせることにより通知してもよい。
If there are no operators that can be selected in step S405, the user may be notified that it will take time for the operator to become free, and the process of step S405 may be executed at regular intervals. The notification may be notified to the user via, for example, an unmanned chat, or may be notified by popping up the notification on the screen of the
＜５−５．オペレータ選択処理の別例＞
オペレータ選択処理について、上述した例とは別の例を説明する（図１１）。
オペレータ選択処理の別例では、一人のオペレータに問い合わせ対応業務が偏ってしまうことを防止するものである。
<5-5. Another example of operator selection processing>
An example different from the above-described example will be described for the operator selection process (FIG. 11).
Another example of the operator selection process is to prevent the inquiry response work from being biased to one operator.
管理端末１はステップＳ４０１乃至Ｓ４０４の各処理を実行することにより、対応不可能なオペレータや対応可能時間の残りが少ないオペレータを除外した後、状況判定結果を取得する。これにより、問い合わせ内容やユーザの状況等が把握される。
By executing each of the processes of steps S401 to S404, the
次に管理端末１はステップＳ４０７で、オペレータごとの従事割合を算出する。従事割合とは、ユーザ対応に従事可能な対応可能時間に対して実際にどの程度の時間をユーザ対応に費やしたかを表す割合であり、ユーザ対応に費やした時間を対応可能時間で除算したものに１００を乗算して算出する。
Next, the
次に管理端末１はステップＳ４０８で、判定要素ごとの判定結果と従事割合に応じて最適なオペレータを選択する。
例えば、判定結果に応じて今回の問い合わせ対応に適したオペレータを候補とし、その中から従事割合が最も小さいオペレータ、即ち、ユーザ対応をまだ余りしていないオペレータを選択する。
これによって、一部のオペレータに問い合わせ対応業務が集中してしまうことが防止され、オペレータのパフォーマンスを最大限引き出すことが可能となる。
Next, in step S408, the
For example, an operator suitable for responding to this inquiry is selected as a candidate according to the determination result, and an operator having the lowest engagement ratio, that is, an operator who has not yet responded to users is selected.
As a result, it is possible to prevent the work of responding to inquiries from being concentrated on some operators, and to maximize the performance of the operators.
なお、従事割合は、その日の対応可能時間に対して実際にどの程度の時間をユーザ対応に費やしたかを表す割合としてもよいし、数日間の対応可能時間の総時間に対して実際にどの程度の時間をユーザ対応に費やしたかを表す割合としてもよい。 In addition, the engagement ratio may be a ratio indicating how much time is actually spent on user response with respect to the available time of the day, or how much is actually with respect to the total available time for several days. It may be a ratio indicating whether or not the time spent responding to the user.
＜５−６．対応力スコア更新処理＞
図４のステップＳ１１３で説明した対応力スコア更新処理について、図１２を参照して説明する。
<5-6. Responsiveness score update process>
The responsiveness score update process described in step S113 of FIG. 4 will be described with reference to FIG.
対応力スコア更新処理は、ユーザからの問い合わせに対する対応が終わった後に、対応にあたったオペレータの対応力スコアを更新する処理である。
管理端末１はステップＳ５０１で、判定要素を一つ選択し、ステップＳ５０２で該判定要素についてのスコアを更新する処理を行う。この処理にはいくつかの例が考えられる。詳しくは後述する。
管理端末１はステップＳ５０３で、未選択の判定要素の有無を判定する。未選択の判定要素が無くなるまで、管理端末１はステップＳ５０１及びステップＳ５０２の各処理を行う。これにより、各判定要素についての対応力スコアが更新される。
未選択の判定要素が無くなった場合、管理端末１は図１２に示す対応力スコア更新処理を終了する。
The responsiveness score update process is a process of updating the responsiveness score of the operator who responded after the response to the inquiry from the user is completed.
The
The
When there are no unselected determination elements, the
ここで、ステップＳ５０２のスコア更新処理について、いくつかの例を具体的に説明する。
一つ目の例を図１３に示す。本例は、ステップＳ５０１で選択された判定要素が「ユーザ感情」とされている。管理端末１はステップＳ６０１で、問い合わせユーザの感情を解析する処理を行う。この処理は、例えば、ユーザの図６のステップＳ３０１の処理と同様の処理である。即ち、無人チャットから有人チャットへ切り替えられた際のユーザ感情をキーワードの数などから判定する。或いは、有人チャットに切り替えられた後にユーザの感情が高ぶった場合は、そのタイミングを検出する。
Here, some examples of the score update process in step S502 will be specifically described.
The first example is shown in FIG. In this example, the determination element selected in step S501 is "user emotion". In step S601, the
続いて、管理端末１はステップＳ６０２で、対応結果を抽出する処理を実行する。この処理では、最終的にユーザからの問い合わせ内容を解決できたか否かの情報を抽出してもよいし、ユーザ感情が高ぶった後にオペレータが提示した情報によって高ぶった感情が収まったか否かの情報を抽出してもよい。更には、高ぶった感情が収まるまでの時間を抽出してもよい。
他にも、問い合わせを行ったユーザに対して、チャット終了後に満足度に関するアンケートを実施し、該アンケートから得られた満足度から対応結果を抽出してもよい。即ち、ユーザに高い満足度を与える良質な対応ができた場合には、この後に算出する対応力スコアが高くなるようにしてもよい。
Subsequently, the
In addition, a questionnaire regarding satisfaction may be conducted for the user who made an inquiry after the chat is completed, and the response result may be extracted from the satisfaction obtained from the questionnaire. That is, if a high-quality response that gives a high degree of satisfaction to the user is achieved, the responsiveness score calculated after that may be increased.
また、有人チャットが終了する間際のユーザの入力（お礼の文章や挨拶の文章など）から良い対応ができたか否かを判定し対応結果として抽出してもよい。
また、ユーザからの問い合わせを解決できたか否かを対応結果としてもよいし、オペレータに問い合わせ対応についての自己採点を入力させることにより対応結果としてもよい。
In addition, it may be determined from the user's input (thank-you text, greeting text, etc.) just before the end of the manned chat whether or not a good response has been made, and extracted as a response result.
In addition, whether or not the inquiry from the user can be resolved may be the response result, or the response result may be obtained by having the operator input a self-scoring for the inquiry response.
管理端末１はステップＳ６０３で、判定要素「ユーザ感情」についての対応力スコアを算出する。対応力スコアは、例えば、問い合わせに対するオペレータの対応がユーザにとって満足のいくものであったか否かを数値化したものであってもよいし、問い合わせ内容を解決できたか否かに応じて算出されるものであってもよい。
In step S603, the
二つ目の例を図１４に示す。本例は、ステップＳ５０１で選択された判定要素が「論理性」とされている。
管理端末１はステップＳ６１１でチャット内容の論理性や問い合わせユーザの論理性を解析する処理を行う。この処理は、例えば図７のステップＳ３１１と同様の処理で実現可能である。
The second example is shown in FIG. In this example, the determination element selected in step S501 is "logical".
The
管理端末１はステップＳ６１２で対応結果を取得し、ステップＳ６１３で判定要素「論理性」についての対応力スコアの算出を行う。
対応結果の取得は、図１３のステップＳ６０２と同様の処理であり、対応力スコアの算出は図１３のステップＳ６０３と同様の処理で実現可能である。
The
The acquisition of the correspondence result is the same process as in step S602 of FIG. 13, and the calculation of the correspondence score can be realized by the same process as step S603 of FIG.
三つ目の例を図１５に示す。本例は、ステップＳ５０１で選択された判定要素が「質問ジャンル」とされている。
管理端末１はステップＳ６２１でチャット内容から質問ジャンルを取得する処理を行う。この処理は、例えば図８のステップＳ３２１と同様の処理で実現可能である。
A third example is shown in FIG. In this example, the determination element selected in step S501 is the "question genre".
The
管理端末１はステップＳ６２２で対応結果を取得し、ステップＳ６２３で判定要素「質問ジャンル」についての対応力スコアの算出を行う。
対応結果の取得は、図１３のステップＳ６０２と同様の処理であり、対応力スコアの算出は図１３のステップＳ６０３と同様の処理で実現可能である。
The
The acquisition of the correspondence result is the same process as in step S602 of FIG. 13, and the calculation of the correspondence score can be realized by the same process as step S603 of FIG.
四つ目の例を図１６に示す。本例は、ステップＳ５０１で選択された判定要素が「質問の難易」とされている。
管理端末１はステップＳ６３１のチャット内容を解析することにより問い合わせ内容の難易を判定する。この処理は、例えば、図９のステップＳ３３１と同様の処理で実現可能である。
A fourth example is shown in FIG. In this example, the determination element selected in step S501 is "difficulty of question".
The
管理端末１はステップＳ６３２で対応結果を取得し、ステップＳ６３３で判定要素「質問の難易」についての対応力スコアの算出を行う。
対応結果の取得は、図１３のステップＳ６０２と同様の処理であり、対応力スコアの算出は図１３のステップＳ６０３と同様の処理で実現可能である。
The
The acquisition of the correspondence result is the same process as in step S602 of FIG. 13, and the calculation of the correspondence score can be realized by the same process as step S603 of FIG.
なお、ステップＳ６０１、ステップＳ６１１、ステップＳ６２１、ステップＳ６３１の各取得処理は、オペレータによって入力された情報を取得することにより実現してもよい。 The acquisition processes of step S601, step S611, step S621, and step S631 may be realized by acquiring the information input by the operator.
＜５−７．問い合わせ対応処理の別例＞
図４に示した問い合わせ対応処理の別例について、図１７を参照して説明する。
問い合わせ対応処理の別例では、適切なオペレータを選択して有人チャットを開始した後に、状況の変化によって最適なオペレータに変化がないか確認する処理を実行する。
<5-7. Another example of inquiry response processing>
Another example of the inquiry response processing shown in FIG. 4 will be described with reference to FIG.
In another example of the inquiry response process, after selecting an appropriate operator and starting a manned chat, a process of confirming whether or not the optimum operator changes due to a change in the situation is executed.
ステップＳ１０１の問い合わせ受付処理からステップＳ１１０の有人チャットを開始する処理を実行するまでは、図４に示した問い合わせ対応処理と同様の処理であるため、説明を省略する。
有人チャットを開始させた後、状況の変化を検出するために、管理端末１はステップＳ１０４の状況判定処理を再度行う。次に、管理端末１はステップＳ１０５で要約生成処理を行う。ステップＳ１０４及びステップＳ１０５の各処理は、チャットが終了するまで定期的に実行される。
From the inquiry reception process in step S101 to the execution of the process for starting the manned chat in step S110, the process is the same as the inquiry response process shown in FIG. 4, and thus the description thereof will be omitted.
After starting the manned chat, the
管理端末１はステップＳ１２１で状況の変化が起きたか否かを判定する。状況の変化が起きていないと判定した場合、管理端末１はステップＳ１１１でチャット終了条件が成立したか否かを判定する。ステップＳ１１１の処理は、図４に示す処理と同様の処理である。
また、ステップＳ１１１以降の各処理も図４と同様の処理であるため、記載及び説明を省く。
The
Further, since each process after step S111 is the same process as in FIG. 4, description and description are omitted.
ステップＳ１２１で状況の変化があったと判定した場合、管理端末１はステップＳ１０９の処理を再度行い、最適なオペレータを選択する処理を行う。ステップＳ１０９の具体的な処理例は、例えば、図１０や図１１に示した処理で実現可能である。
管理端末１は、最適なオペレータを選択した後、ステップＳ１２２で有人チャットを再開させる処理を実行する。ステップＳ１２１、ステップＳ１０９、ステップＳ１２２を実行する間は、問い合わせユーザに対してオペレータを変更する旨を提示することにより待機してもらってもよい。
When it is determined in step S121 that the situation has changed, the
After selecting the optimum operator, the
有人チャットの実行中は、問い合わせユーザの疑問点等が移り変わり、それに対処する適切なオペレータが変化することが予想される。そのような事態が起きたとしても、図１７に示す問い合わせ対応処理の別例を適用することにより、ユーザの変化する要望に適切に応え得る問い合わせ対応を行うことができ、ユーザが高い満足度を得ることが可能となる。 During the execution of manned chat, it is expected that the question of the inquiring user will change and the appropriate operator to deal with it will change. Even if such a situation occurs, by applying another example of the inquiry response processing shown in FIG. 17, it is possible to respond to inquiries that can appropriately respond to the changing demands of the user, and the user can be highly satisfied. It becomes possible to obtain.
また、図１７に示すステップＳ１０４、ステップＳ１０５、ステップＳ１０９の各処理が図４に示す処理と同様とされることにより、同様のプログラムを複数箇所で利用可能となり、プログラムが簡易化及びサイズダウンされ、システム構築に要する工数を削減することができる。 Further, since each process of step S104, step S105, and step S109 shown in FIG. 17 is the same as the process shown in FIG. 4, the same program can be used at a plurality of places, and the program is simplified and downsized. , The man-hours required for system construction can be reduced.
＜６．まとめ＞
上述した各例で説明したように、管理システムＭＳの管理端末１は、無人チャットシステムを利用するユーザが入力した会話内容から判定要素ごとの判定を行う状況判定部１ｂと、判定要素ごとの対応力を数値化した対応力スコアをオペレータごとに管理するオペレータ情報管理部１ｃと、無人チャットシステムから有人チャットシステムへの切り替えについての判定を行う切替判定部１ｅと、判定要素ごとの判定の結果と対応力スコアに応じてオペレータを選択するオペレータ選択部１ｆと、を備えている。
ユーザからの問い合わせに用いられるチャットシステムにおいて、無人チャットシステムで解決できるような問い合わせもあれば、オペレータによる有人チャットシステムでないと解決できないような問い合わせもある。本構成によれば、ユーザが入力したテキスト情報や音声情報から会話内容を抽出し、判定要素ごとの判定を行う。判定要素は、該問い合わせをオペレータに繋ぐ場合に適切なオペレータを選択可能とするための指標である。
会話内容を判定要素ごとに判定することにより、ユーザからの問い合わせの内容や分野、或いはユーザの性格などを把握することができる。
また、会話内容やユーザについての情報を取得した状態で有人チャットシステムへの切り替えを行うことにより、ユーザからの問い合わせ内容やユーザの性格に対応可能な適切なオペレータが選択され、業務効率の向上が図られる。
更に、無人チャットシステムから有人チャットシステムへ切り替えを行うか否かを判定することにより、或いは、切り替えタイミングの到来を判定することにより、無人チャットシステムで対応可能な問い合わせについては対応するオペレータの業務量が削減され業務効率の改善が図られると共に、無人チャットシステムで対応できない問い合わせについては有人チャットシステムへの切り替えが行われることで適切な対応がなされ、問い合わせに対する顧客満足度を向上させることができる。
加えて、本構成によれば、ユーザからの問い合わせの対応の一部について無人チャットシステムが用いられることにより、オペレータの稼働率を低下させることができるため、人員コストの削減に寄与することができる。
また、本構成によれば、最適なオペレータが選択されることにより、ユーザの問い合わせ内容がスムーズにオペレータに理解されるため、無駄なチャットのやりとりが省かれ、通信量の削減やそれによる通信トラフィックの有効利用を促進することができる。
なお、図１７の問い合わせ対応処理の別例のように、一度最適なオペレータを選択した後であっても、定期的に最適なオペレータを選択し直すことにより、ユーザの問い合わせ内容が変化したとしても常に最適なオペレータが対応可能とされるため、通信量を更に削減することやそれによる通信トラフィックの有効利用を更に促進することができる。
<6. Summary>
As described in each of the above examples, the
In the chat system used for inquiries from users, some inquiries can be solved by an unmanned chat system, and some inquiries can only be solved by a manned chat system by an operator. According to this configuration, the conversation content is extracted from the text information and voice information input by the user, and the judgment is performed for each judgment element. The determination element is an index for making it possible to select an appropriate operator when connecting the inquiry to the operator.
By determining the conversation content for each determination element, it is possible to grasp the content and field of the inquiry from the user, the personality of the user, and the like.
In addition, by switching to a manned chat system while acquiring information about conversation content and users, an appropriate operator who can respond to the content of inquiries from users and the personality of users is selected, improving work efficiency. It is planned.
Furthermore, by determining whether or not to switch from the unmanned chat system to the manned chat system, or by determining the arrival of the switching timing, the workload of the operator who responds to inquiries that can be handled by the unmanned chat system. Inquiries that cannot be handled by the unmanned chat system can be appropriately handled by switching to the manned chat system, and customer satisfaction with inquiries can be improved.
In addition, according to this configuration, since the unmanned chat system is used for a part of the response to inquiries from users, the operating rate of the operator can be reduced, which can contribute to the reduction of personnel cost. ..
In addition, according to this configuration, by selecting the most suitable operator, the user's inquiry content is smoothly understood by the operator, so that unnecessary chat exchanges are eliminated, the amount of communication is reduced, and the communication traffic resulting from it is reduced. Can promote the effective use of.
Even after the optimum operator has been selected once, as in another example of the inquiry response process of FIG. 17, even if the content of the user's inquiry changes by periodically reselecting the optimum operator. Since the optimum operator can always be handled, it is possible to further reduce the amount of communication and further promote the effective use of communication traffic.
また、オペレータ選択処理の別例で説明したように、管理端末１におけるオペレータ情報管理部１ｃは、オペレータごとに有人チャットシステムを用いたユーザ対応に従事可能な対応可能時間に対する実際の対応時間の割合を表す従事割合を算出し、オペレータ選択部１ｆは、オペレータごとの従事割合を用いて選択を行ってもよい。
判定要素ごとの対応力スコアをオペレータごとに算出することにより、オペレータの得意な問い合わせが明確となり、問い合わせごとに最適なオペレータが選択される。しかし、総合的に高い対応力を持つオペレータについては、選択される可能性が高くなりすぎるため、従事割合が相対的に高くなってしまうことが予想される。本構成によれば、他のオペレータでも対応可能な問い合わせについては総合的に高い対応力を持つオペレータ以外のオペレータを選択するなどを行うことにより、オペレータごとの対応案件数の均一化や従事割合の平坦化が図られる。これによって、問い合わせが特定のオペレータに集中しすぎることによる該オペレータの能率低下などを防止することができ、より全体的な効率化が図られる。
Further, as described in another example of the operator selection process, the operator
By calculating the responsiveness score for each judgment element for each operator, the inquiries that the operators are good at are clarified, and the optimum operator is selected for each inquiry. However, it is expected that the engagement ratio will be relatively high for operators who have a high overall responsiveness because the possibility of being selected is too high. According to this configuration, for inquiries that can be handled by other operators, by selecting an operator other than the operator who has a high overall ability to respond, the number of cases handled by each operator can be made uniform and the engagement ratio can be increased. Flattening is achieved. As a result, it is possible to prevent a decrease in efficiency of the operator due to the inquiries being concentrated too much on a specific operator, and the overall efficiency can be improved.
更に、評価導出処理の一例（図６）などで説明したように、管理端末１における状況判定部１ｂは、ユーザの感情を表す判定要素についての判定を行ってもよい。上述した判定要素「ユーザ感情」が一つの例である。
ユーザが入力した会話内容に基づいてユーザの感情を判定可能な判定要素を用いることで、ユーザが落ち着いているときの対応が得意なオペレータやユーザがいら立っているときの対応が得意なオペレータなどが適切に判定され、ユーザの感情に応じた適切なオペレータを選択することが可能となる。これにより、ユーザからの問い合わせの対応に要する時間が長時間化することが防止され、業務効率の改善が図られる。
Further, as described in an example of the evaluation derivation process (FIG. 6), the situation determination unit 1b in the
By using a judgment element that can judge the user's emotions based on the conversation content entered by the user, an operator who is good at responding when the user is calm, an operator who is good at responding when the user is irritated, etc. Is appropriately determined, and it becomes possible to select an appropriate operator according to the user's emotions. This prevents the time required for responding to inquiries from users from becoming long, and improves work efficiency.
更にまた、評価導出処理の一例（図７）などで説明したように、管理端末１における状況判定部１ｂは、ユーザの論理性を表す判定要素についての判定を行ってもよい。上述した判定要素「論理性」が一つの例である。
ユーザが入力した会話内容に基づいてユーザの論理性の有無を判定可能な判定要素を用いることで、ユーザが論理的な会話を好むユーザであるか否かが適切に判定される。これにより、論理的な会話が得意なオペレータや感情的な会話に適切に対応可能なオペレータが適切に判定され、ユーザの論理性に応じた適切なオペレータを選択することが可能となる。これにより、ユーザからの問い合わせの対応に要する時間が長時間化することが防止され、業務効率の改善が図られる。
Furthermore, as described in an example of the evaluation derivation process (FIG. 7), the situation determination unit 1b in the
By using a determination element that can determine the presence or absence of the user's logic based on the conversation content input by the user, it is appropriately determined whether or not the user is a user who prefers a logical conversation. As a result, an operator who is good at logical conversation and an operator who can appropriately respond to emotional conversation are appropriately determined, and an appropriate operator can be selected according to the logic of the user. This prevents the time required for responding to inquiries from users from becoming long, and improves work efficiency.
そして、評価導出処理の一例（図８）などで説明したように、管理端末１における状況判定部１ｂは、会話内容のジャンルを表す判定要素についての判定を行ってもよい。上述した判定要素「質問ジャンル」が一つの例である。
ユーザが入力した会話内容に基づいて問い合わせ内容のジャンルや分野を判定可能な判定要素を用いることで、得意分野に応じた適切なオペレータが選択可能とされる。
これによって、ユーザからの問い合わせの対応に要する時間が長時間化することが防止され、業務効率の改善が図られる。
Then, as described in an example of the evaluation derivation process (FIG. 8), the situation determination unit 1b in the
By using a determination element that can determine the genre and field of the inquiry content based on the conversation content input by the user, an appropriate operator can be selected according to the field of specialty.
This prevents the time required for responding to inquiries from users from becoming long, and improves work efficiency.
加えて、評価導出処理の一例（図９）などで説明したように、管理端末１における状況判定部１ｂは、ユーザの知識量を表す判定要素についての判定を行ってもよい。例えば上述した判定要素「質問の難易」が一つの例である。
ユーザが入力した会話内容に基づいて問い合わせ内容についてのユーザの知識量を判定可能な判定要素を用いることで、例えば、初心者向けの説明を丁寧に行うことが可能なオペレータや上級者向けの説明を間違えること無く確実に行うことが可能なオペレータなど、ユーザの知識量に応じた適切なオペレータが選択可能とされる。
これによって、ユーザからの問い合わせの対応に要する時間が長時間化することが防止され、業務効率の改善が図られる。
In addition, as described in an example of the evaluation derivation process (FIG. 9), the situation determination unit 1b in the
By using a judgment element that can judge the amount of knowledge of the user about the inquiry content based on the conversation content input by the user, for example, an explanation for operators and advanced users who can carefully explain for beginners can be provided. It is possible to select an appropriate operator according to the amount of knowledge of the user, such as an operator who can perform the operation reliably without making a mistake.
This prevents the time required for responding to inquiries from users from becoming long, and improves work efficiency.
また、オペレータ選択処理（図１０）やオペレータ選択処理の別例（図１１）などで説明したように、管理端末１におけるオペレータ情報管理部１ｃは、オペレータごとに有人チャットシステムを用いたユーザ対応に従事可能な対応可能時間を管理し、オペレータ選択部１ｆは、オペレータごとの対応可能時間を用いて選択を行ってもよい。
オペレータごとに対応可能時間を管理することにより、オペレータが対応可能時間外にユーザからの問い合わせの対応に従事しなくてはならない事態を避けることができ、
オペレータの労務軽減及び労務管理の適正化が図られる。
Further, as described in the operator selection process (FIG. 10) and another example of the operator selection process (FIG. 11), the operator
By managing the available time for each operator, it is possible to avoid the situation where the operator has to respond to inquiries from users outside the available time.
The labor of operators will be reduced and labor management will be optimized.
更に、対応力スコア更新処理（図４、図１２、図１３、図１４、図１５、図１６等）で説明したように、管理端末１におけるオペレータ情報管理部１ｃは、対応力スコアの更新を行ってもよい。
オペレータはユーザからの問い合わせに対応していくうちに能力が向上し対応力が向上する可能性がある。本構成によれば、適宜オペレータの対応力が再評価されることにより、ユーザからの問い合わせに適切なオペレータを選択することができ、問い合わせの対応に要する時間が長時間化することが防止され、業務効率の改善が図られる。
また、１回の問い合わせについての対応業務を行うごとに対応力スコアを更新してもよく、これにより、対応力が少し向上した分野などに関する問い合わせが該オペレータに集中することにより、短期間で当該分野についての該オペレータの対応力を著しく向上させることが可能となる。
Further, as described in the responsiveness score update process (FIG. 4, FIG. 12, FIG. 13, FIG. 14, FIG. 15, FIG. 16, etc.), the operator
As the operator responds to inquiries from users, his / her ability may improve and his / her ability to respond may improve. According to this configuration, by appropriately re-evaluating the responsiveness of the operator, it is possible to select an appropriate operator for the inquiry from the user, and it is possible to prevent the time required for responding to the inquiry from becoming long. Business efficiency can be improved.
In addition, the responsiveness score may be updated each time the response work for one inquiry is performed, and as a result, inquiries regarding fields where the responsiveness is slightly improved are concentrated on the operator, so that the response can be made in a short period of time. It is possible to significantly improve the operator's responsiveness to the field.
更にまた、問い合わせ対応処理（図４）や、問い合わせ対応処理の別例（図１７等）で説明したように、管理端末１は、無人チャットシステムの利用中にユーザが入力した会話内容を要約する会話内容要約部１ｇを備え、切替判定部１ｅが切り替えについての判定を行った場合に、会話内容要約部１ｇは会話内容の要約をオペレータに提供可能とされていてもよい。
有人チャットシステムに切り替わった後に素早くユーザに対して応答しなければならないオペレータにとって、無人チャットシステムを用いて行ったユーザとの会話内容の大筋を把握するためには、長い時間を要する可能性があると共に、把握する必要の無い雑談のような部分も読まなければならない。本構成によれば、会話内容要約部によって要約されたものがオペレータに提供されるため、会話内容の大筋の理解に要する時間が短縮化され、迅速にユーザに対応することが可能となる。
即ち、業務効率の改善が図られると共に、ユーザの顧客満足度を向上させることが可能となる。
Furthermore, as described in the inquiry response process (FIG. 4) and another example of the inquiry response process (FIG. 17 and the like), the
For operators who need to respond quickly to users after switching to a manned chat system, it can take a long time to get a general idea of what the conversation was with the user using the unmanned chat system. At the same time, you have to read the chat-like parts that you don't need to grasp. According to this configuration, since what is summarized by the conversation content summarization unit is provided to the operator, the time required for understanding the outline of the conversation content is shortened, and it is possible to respond quickly to the user.
That is, it is possible to improve the business efficiency and the customer satisfaction of the user.
＜７．プログラム及び記憶媒体＞
以上、本発明の情報処理装置の実施の形態としての管理端末１を説明してきたが、実施の形態のプログラムは、管理システムＭＳにおける管理端末１の処理を情報処理装置（ＣＰＵ等）に実行させるプログラムである。
<7. Programs and storage media>
Although the
実施の形態のプログラムは、無人チャットシステムを利用するユーザが入力した会話内容から判定要素ごとの判定を行う処理を情報処理装置に実行させる。
また、判定要素ごとの対応力を数値化した対応力スコアをオペレータごとに管理する処理を情報処理装置に実行させる。
更に、無人チャットシステムから有人チャットシステムへの切り替えについての判定を行う処理を情報処理装置に実行させる。
更にまた、判定要素ごとの判定の結果と対応力スコアに応じてオペレータを選択する処理を情報処理装置に実行させる。
即ちこのプログラムは、管理端末１に対して図４から図１７の各図で説明した処理を実行させるプログラムである。
The program of the embodiment causes the information processing device to execute a process of determining each determination element from the conversation content input by the user who uses the unmanned chat system.
In addition, the information processing device is made to execute a process of managing the responsiveness score for each operator, which is a numerical value of the responsiveness for each determination element.
Further, the information processing device is made to execute a process of determining the switching from the unmanned chat system to the manned chat system.
Furthermore, the information processing apparatus is made to execute a process of selecting an operator according to the result of the determination for each determination element and the responsiveness score.
That is, this program is a program that causes the
このようなプログラムにより、上述した管理端末１としての１又は複数の情報処理装置を実現できる。
そしてこのようなプログラムはコンピュータ装置等の機器に内蔵されている記憶媒体としてのＨＤＤや、ＣＰＵを有するマイクロコンピュータ内のＲＯＭ等に予め記憶しておくことができる。あるいはまた、半導体メモリ、メモリカード、光ディスク、光磁気ディスク、磁気ディスクなどのリムーバブル記憶媒体に、一時的あるいは永続的に格納（記憶）しておくことができる。またこのようなリムーバブル記憶媒体は、いわゆるパッケージソフトウェアとして提供することができる。
また、このようなプログラムは、リムーバブル記憶媒体からパーソナルコンピュータ等にインストールする他、ダウンロードサイトから、ＬＡＮ、インターネットなどのネットワークを介してダウンロードすることもできる。
With such a program, one or a plurality of information processing devices as the
Such a program can be stored in advance in an HDD as a storage medium built in a device such as a computer device, a ROM in a microcomputer having a CPU, or the like. Alternatively, it can be temporarily or permanently stored (stored) in a removable storage medium such as a semiconductor memory, a memory card, an optical disk, a magneto-optical disk, or a magnetic disk. Further, such a removable storage medium can be provided as so-called package software.
In addition to installing such a program from a removable storage medium on a personal computer or the like, it can also be downloaded from a download site via a network such as a LAN or the Internet.
１ 管理端末、１ｂ 状況判定部、１ｃ オペレータ情報管理部、１ｅ 切替判定部、１ｆ オペレータ選択部、１ｇ 会話内容要約部 1 Management terminal, 1b Situation judgment unit, 1c Operator information management unit, 1e Switching judgment unit, 1f Operator selection unit, 1g Conversation content summary unit
Claims (8)
判定要素ごとの対応力を数値化した対応力スコアをオペレータごとに管理するオペレータ情報管理部と、
前記無人チャットシステムから有人チャットシステムへの切り替えについての判定を行う切替判定部と、
前記判定要素ごとの判定の結果と前記対応力スコアに応じてオペレータを選択するオペレータ選択部と、
を備え、
前記状況判定部は、ユーザの論理性を表す判定要素についての判定を行う
情報処理装置。 A situation judgment unit that analyzes the conversation content input by the user who uses the unmanned chat system and evaluates the user based on the result of the analysis to make a judgment for each judgment element.
The operator information management unit that manages the responsiveness score that quantifies the responsiveness of each judgment element for each operator,
A switching determination unit that determines the switching from the unmanned chat system to the manned chat system,
An operator selection unit that selects an operator according to the judgment result for each judgment element and the responsiveness score, and
With
The situation determination unit is an information processing device that determines a determination element that represents the logic of the user.
前記オペレータ選択部は、オペレータごとの前記従事割合を用いて前記選択を行う
請求項１に記載の情報処理装置。 The operator information management unit calculates an engagement ratio representing the ratio of the actual response time to the available response time that can be engaged in the user response using the manned chat system for each operator.
The information processing device according to claim 1, wherein the operator selection unit makes the selection using the engagement ratio for each operator.
請求項１から請求項２の何れかに記載の情報処理装置。 The information processing device according to any one of claims 1 to 2, wherein the situation determination unit further determines a determination element representing a user's emotion.
請求項１から請求項３の何れかに記載の情報処理装置。 The information processing device according to any one of claims 1 to 3, wherein the situation determination unit further determines a determination element representing a user's knowledge amount.
前記オペレータ選択部は、オペレータごとの前記対応可能時間を用いて前記選択を行う
請求項１から請求項４の何れかに記載の情報処理装置。 The operator information management unit manages the available time for each operator to engage in user support using the manned chat system.
The information processing device according to any one of claims 1 to 4, wherein the operator selection unit makes the selection using the available time for each operator.
請求項１から請求項５の何れかに記載の情報処理装置。 The information processing device according to any one of claims 1 to 5, wherein the operator information management unit updates the responsiveness score.
前記切替判定部が前記切り替えについての判定を行った場合に、前記会話内容要約部は会話内容の要約をオペレータに提供する
請求項１から請求項６の何れかに記載の情報処理装置。 It is provided with a conversation content summarization unit that summarizes the conversation content entered by the user while using the unmanned chat system.
The information processing device according to any one of claims 1 to 6, wherein when the switching determination unit determines the switching, the conversation content summarization unit provides the operator with a summary of the conversation content.
判定要素ごとの対応力を数値化した対応力スコアをオペレータごとに管理するオペレータ情報管理ステップと、
前記無人チャットシステムから有人チャットシステムへの切り替えについての判定を行う切替判定ステップと、
前記判定要素ごとの判定の結果と前記対応力スコアに応じてオペレータを選択するオペレータ選択ステップと、
を情報処理装置が実行し、
前記状況判定ステップでは、ユーザの論理性を表す判定要素についての判定を行う
情報処理方法。 A situation judgment step in which a judgment is made for each judgment element by analyzing the conversation content input by a user using the unmanned chat system and performing user evaluation based on the result of the analysis.
An operator information management step that manages the responsiveness score that quantifies the responsiveness of each judgment element for each operator,
The switching determination step for determining the switching from the unmanned chat system to the manned chat system, and
An operator selection step for selecting an operator according to the judgment result for each judgment element and the responsiveness score, and
Is executed by the information processing device,
In the situation determination step, an information processing method for determining a determination element representing the logic of the user.
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