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JP7568359B2 - Server device, customer support service providing method and customer support service providing program - Google Patents
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JP7568359B2 - Server device, customer support service providing method and customer support service providing program - Google Patents

Server device, customer support service providing method and customer support service providing program Download PDF

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Description

本開示は、サーバ装置、顧客サポートサービス提供方法及び顧客サポートサービス提供プログラムに関する。 The present disclosure relates to a server device, a method for providing customer support services, and a program for providing customer support services.

従来より、顧客からの問い合わせに自動で応答する、チャットボットを用いた対話式の顧客サポートサービスが知られている。当該サービスによれば、多数の顧客からの問い合わせに対して、いつでも自動で応答することができる。このため、最近では、一般消費者向けの製品だけでなく、例えば、製造メーカの事業所や研究所等を納入先とする特定の装置(例えば、納入先ごとに仕様が異なる半導体製造装置、測定装置等)についても、導入が進められている。 Interactive customer support services using chatbots that automatically respond to customer inquiries have been known for some time. These services can automatically respond to inquiries from a large number of customers at any time. For this reason, chatbots have recently been introduced not only for products aimed at general consumers, but also for specific equipment (e.g., semiconductor manufacturing equipment, measuring equipment, etc., whose specifications vary depending on the delivery destination) that is delivered to the offices or research laboratories of manufacturers.

一方で、チャットボットの場合、トラブル事象の解決にあたり、顧客に提供できる情報量に制約がある。また、顧客ごとに提供できる情報が異なっており、汎用的な情報を提供するだけでは、トラブル事象を解決するのに十分ではない。このため、特定の装置の場合、チャットボットだけでは高い品質の顧客サポートサービスを提供することが難しい。 On the other hand, chatbots are limited in the amount of information they can provide to customers when solving trouble events. In addition, the information that can be provided varies from customer to customer, so simply providing generic information is not sufficient to solve trouble events. For this reason, in the case of specific devices, it is difficult to provide high-quality customer support services using chatbots alone.

特開2020-61087号公報JP 2020-61087 A

本開示は、顧客サポートサービスのサービス品質を向上させるサーバ装置、顧客サポートサービス提供方法及び顧客サポートサービス提供プログラムを提供する。 The present disclosure provides a server device, a method for providing customer support services, and a program for providing customer support services that improve the quality of customer support services.

一態様によれば、サーバ装置は、
チャットウィンドウに入力される入力情報に基づいて第1の情報を検索し、検索結果を、第1のモード中に情報ウィンドウに表示する第1の提供部と、
前記チャットウィンドウに入力される入力情報に基づいて第2の情報を検索し、検索結果の少なくとも一部を、第2のモード中に前記情報ウィンドウに表示する第2の提供部と、を有し、
前記第1の提供部及び前記第2の提供部のいずれか一方または両方は、前記入力情報に基づいて検索結果を複数のグループに分類し、前記情報ウィンドウ内の異なるタブに分けて表示する
According to one aspect, a server device includes:
a first providing unit that searches for first information based on input information input to the chat window and displays a search result in the information window during the first mode;
a second providing unit that searches for second information based on input information input to the chat window and displays at least a part of a search result in the information window during a second mode ;
Either one or both of the first providing unit and the second providing unit classify search results into a plurality of groups based on the input information, and display the groups in different tabs within the information window .

本開示によれば、顧客サポートサービスにおけるサービス品質を向上させるサーバ装置、顧客サポートサービス提供方法及び顧客サポートサービス提供プログラムを提供することができる。 According to the present disclosure, it is possible to provide a server device, a method for providing customer support services, and a program for providing customer support services that improve the service quality in customer support services.

顧客サポートサービス提供システムの全体構成の一例を示す図である。FIG. 1 illustrates an example of an overall configuration of a customer support service providing system. 各格納部に格納される情報の一例を示す図である。5A to 5C are diagrams illustrating an example of information stored in each storage unit. 顧客サポートサービス装置のハードウェア構成の一例を示す図である。FIG. 2 illustrates an example of a hardware configuration of a customer support service device. 解析フェーズにおける公開情報解析部の機能構成及び解析処理の具体例を示す図である。13 is a diagram illustrating a specific example of a functional configuration of a public information analysis unit and an analysis process in the analysis phase. FIG. 解析フェーズにおける非公開情報解析部の機能構成及び解析処理の具体例を示す図である。13 is a diagram illustrating a specific example of a functional configuration of a non-public information analysis unit and an analysis process in the analysis phase. FIG. 応答フェーズにおける顧客サポートサービス装置及びCRM用端末の機能構成の一例を示す図である。FIG. 13 is a diagram illustrating an example of a functional configuration of a customer support service device and a CRM terminal in a response phase. 自動応答モードにおいて提供される表示画面の一例を示す第1の図である。FIG. 11 is a first diagram showing an example of a display screen provided in an automatic response mode. 自動応答モードにおいて提供される表示画面の一例を示す第2の図である。FIG. 2 is a second diagram showing an example of a display screen provided in the automatic response mode. 自動応答モードにおいて提供される表示画面の一例を示す第3の図である。FIG. 3 is a third diagram showing an example of a display screen provided in the automatic response mode. 自動応答モードにおいて提供される表示画面の一例を示す第4の図である。FIG. 4 is a fourth diagram showing an example of a display screen provided in the automatic response mode. オペレータ応答モードにおいて提供される表示画面の一例を示す第1の図である。FIG. 11 is a first diagram showing an example of a display screen provided in an operator response mode. オペレータ応答モードにおいて提供される表示画面の一例を示す第2の図である。FIG. 2 is a second diagram showing an example of a display screen provided in an operator response mode. オペレータ応答モードにおいて提供される表示画面の一例を示す第3の図である。FIG. 3 is a third diagram showing an example of a display screen provided in an operator response mode. 自動応答モード中に表示されるCRM用端末の管理画面の一例を示す図である。FIG. 13 is a diagram showing an example of a management screen of a CRM terminal displayed in an automatic response mode. 顧客サポートサービス提供システムにおける顧客サポートサービス提供処理の流れを示すフローチャートである。10 is a flowchart showing a flow of a customer support service providing process in the customer support service providing system. 自動応答処理の流れを示すフローチャートである。13 is a flowchart showing the flow of an automatic response process. オペレータ応答処理の流れを示すフローチャートである。13 is a flowchart showing the flow of an operator response process.

以下、各実施形態について添付の図面を参照しながら説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複した説明を省略する。 Each embodiment will be described below with reference to the accompanying drawings. Note that in this specification and the drawings, components having substantially the same functional configuration are designated by the same reference numerals, and redundant description will be omitted.

[第1の実施形態]
<顧客サポートサービス提供システムの全体構成>
はじめに、顧客サポートサービス提供システムの全体構成について説明する。本実施形態における顧客サポートサービス提供システムは、半導体製造プロセスを有する各事業所に納入された半導体製造装置及び測定装置を特定の装置として、チャットボットを用いた対話式の顧客サポートサービスを提供するシステムである。
[First embodiment]
<Overall configuration of customer support service provision system>
First, the overall configuration of the customer support service providing system will be described. The customer support service providing system in this embodiment is a system that provides an interactive customer support service using a chatbot, with the semiconductor manufacturing equipment and measuring equipment delivered to each business establishment having a semiconductor manufacturing process as specific equipment.

図1は、顧客サポートサービス提供システムの全体構成の一例を示す図である。図1に示すように、顧客サポートサービス提供システム100は、サーバ装置の一例である顧客サポートサービス装置110と、CRM(Customer Relationship Management)用端末120とを有する。また、顧客サポートサービス提供システム100は、各事業所130、140、150(事業所名="事業所A"、"事業所B"、"事業所C")内の端末131、141、151を有する。 Figure 1 is a diagram showing an example of the overall configuration of a customer support service providing system. As shown in Figure 1, the customer support service providing system 100 has a customer support service device 110, which is an example of a server device, and a CRM (Customer Relationship Management) terminal 120. The customer support service providing system 100 also has terminals 131, 141, and 151 in each of the business offices 130, 140, and 150 (business office names = "Business Office A", "Business Office B", and "Business Office C").

顧客サポートサービス装置110と、各事業所130、140、150内の端末131、141、151とは、WAN(Wide Area Network)等のネットワーク160を介して、通信可能に接続される。また、顧客サポートサービス装置110とCRM用端末120とはLAN(Local Area Network)等のネットワークを介して、通信可能に接続される。 The customer support service device 110 and the terminals 131, 141, and 151 in each of the business locations 130, 140, and 150 are communicatively connected via a network 160 such as a WAN (Wide Area Network). The customer support service device 110 and the CRM terminal 120 are communicatively connected via a network such as a LAN (Local Area Network).

顧客サポートサービス装置110には、顧客サポートサービス提供プログラムがインストールされており、当該プログラムが実行されることで、顧客サポートサービス装置110は、
・公開情報解析部111、
・非公開情報解析部112、
・公開情報提供部113、
・非公開情報提供部114、
・チャット応答部115、
として機能する。なお、顧客サポートサービス装置110は、解析フェーズと応答フェーズとを有しており、上記各部のうち、公開情報解析部111と非公開情報解析部112とは、解析フェーズにおいて動作する。一方、公開情報提供部113、非公開情報提供部114、チャット応答部115は、応答フェーズにおいて動作する。
A customer support service providing program is installed in the customer support service device 110. By executing the program, the customer support service device 110:
Public information analysis unit 111,
・Private information analysis unit 112,
・Public information provision department 113,
・Private information provision department 114,
Chat response unit 115,
The customer support service device 110 has an analysis phase and a response phase, and among the above-mentioned units, the public information analysis unit 111 and the private information analysis unit 112 operate in the analysis phase. On the other hand, the public information providing unit 113, the private information providing unit 114, and the chat response unit 115 operate in the response phase.

公開情報解析部111は、公開情報に対して自然言語処理を行い、例えば、公開情報に含まれる複数の文言のうち、過去のトラブル事象と関連する複数の文言それぞれの出現頻度を解析することで、公開情報を数値化する。 The public information analysis unit 111 performs natural language processing on the public information, for example, by analyzing the frequency of occurrence of each of the multiple phrases contained in the public information that are related to past trouble events, thereby quantifying the public information.

公開情報とは第1の情報の一例であり、顧客固有のデータ及び開発データのいずれも含まない汎用的なデータを指す。本実施形態において、公開情報解析部111による解析処理に用いられる公開情報には、顧客情報格納部116(格納部の一例)に格納される顧客情報や、チャットボット履歴情報格納部117(格納部の一例)に格納されるチャットボット履歴情報等が含まれる。 Public information is an example of the first information, and refers to generic data that does not include either customer-specific data or development data. In this embodiment, the public information used in the analysis process by the public information analysis unit 111 includes customer information stored in the customer information storage unit 116 (an example of a storage unit) and chatbot history information stored in the chatbot history information storage unit 117 (an example of a storage unit).

非公開情報解析部112は、非公開情報に対して自然言語処理を行い、例えば、非公開情報に含まれる複数の文言のうち、過去のトラブル事象と関連する複数の文言それぞれの出現頻度を解析することで、非公開情報を数値化する。 The non-public information analysis unit 112 performs natural language processing on the non-public information, for example, by analyzing the frequency of occurrence of each of the multiple phrases contained in the non-public information that are related to past trouble events, thereby quantifying the non-public information.

非公開情報とは第2の情報の一例であり、顧客固有のデータまたは開発データのいずれか一方または両方を含むデータを指す。本実施形態において、非公開情報解析部112による解析処理に用いられる非公開情報には、内部情報格納部118(格納部の一例)に格納される内部情報が含まれる。 The non-public information is an example of the second information, and refers to data that includes either customer-specific data or development data, or both. In this embodiment, the non-public information used in the analysis process by the non-public information analysis unit 112 includes internal information stored in the internal information storage unit 118 (an example of a storage unit).

なお、各格納部に格納される公開情報及び非公開情報は、いずれも非定型の文書であり、公開情報については、具体的な顧客名等が特定できないように加工がなされているものとする。また、非公開情報については、具体的な顧客名等が特定できないように加工がなされているものと、加工がなされていないものとの両方が含まれる。 The public information and private information stored in each storage unit are both non-standard documents, and the public information has been processed so that specific customer names, etc. cannot be identified. The private information includes both information that has been processed so that specific customer names, etc. cannot be identified, and information that has not been processed.

チャット応答部115は制御部の一例であり、第1のモードの一例である自動応答モードと、第2のモードの一例であるオペレータ応答モードとを切り替える。チャット応答部115は、自動応答モードにおいて、各事業所130~150内の端末131~151より、チャットを介して、トラブル事象に関する顧客の問い合わせを受け付ける。また、チャット応答部115は、受け付けた問い合わせに対して、いつでもチャットボットを用いて自動で応答する。なお、チャットボットとは自然言語処理を行うAI(Artificial Intelligence)を活用した自動会話プログラムである。 The chat response unit 115 is an example of a control unit, and switches between an automatic response mode, which is an example of a first mode, and an operator response mode, which is an example of a second mode. In the automatic response mode, the chat response unit 115 accepts customer inquiries about trouble events via chat from terminals 131-151 in each of the business offices 130-150. The chat response unit 115 also automatically responds to accepted inquiries at any time using a chatbot. A chatbot is an automatic conversation program that utilizes AI (Artificial Intelligence) to perform natural language processing.

また、チャット応答部115は、受け付けた問い合わせに対応する公開情報を検索するために、受け付けた問い合わせ内容から、所定の入力情報(顧客入力情報と称す)を抽出し、公開情報提供部113に通知する。顧客入力情報は、トラブル事象に関する任意の情報であり、例えば、装置名称や装置型式、アラームID、トラブル事象の内容等を含む。これにより、顧客サポートサービス装置110では、トラブル事象を解決するために、顧客入力情報に対応する公開情報を、顧客からの問い合わせに応じて、直ちに顧客に提供することができる。 In addition, in order to search for public information corresponding to the received inquiry, the chat response unit 115 extracts specific input information (referred to as customer input information) from the received inquiry content and notifies the public information provision unit 113. The customer input information is any information related to the trouble event, and includes, for example, the device name, device model, alarm ID, details of the trouble event, etc. As a result, the customer support service device 110 can immediately provide the customer with public information corresponding to the customer input information in response to the customer's inquiry in order to resolve the trouble event.

更に、チャット応答部115は、チャットボットを用いた応答や、提供した公開情報により、トラブル事象が解決したか否かを確認する。そして、チャット応答部115は、トラブル事象が解決していないと判定した場合(公開情報が検索できなかった場合も含む)には、顧客からの了承を得ることで、自動応答モードからオペレータ応答モードに切り替える。これにより、CRM用端末120を介してオペレータ(例えば、半導体製造装置、測定装置の開発者)がチャットで応答することが可能になる。 Furthermore, the chat response unit 115 checks whether the trouble has been resolved based on the response using the chatbot or the publicly available information provided. If the chat response unit 115 determines that the trouble has not been resolved (including cases where publicly available information cannot be found), it switches from automatic response mode to operator response mode with the customer's approval. This makes it possible for an operator (e.g., a developer of semiconductor manufacturing equipment or measuring equipment) to respond by chat via the CRM terminal 120.

なお、チャット応答部115では、オペレータ応答モードに切り替えた後も、引き続き、受け付けた問い合わせ内容から、顧客入力情報を抽出する。ただし、オペレータ応答モードに切り替えた後は、抽出した顧客入力情報を、非公開情報提供部114に通知する。 The chat response unit 115 continues to extract customer-input information from the received inquiry even after switching to the operator response mode. However, after switching to the operator response mode, the extracted customer-input information is notified to the private information provision unit 114.

公開情報提供部113は第1の提供部の一例であり、チャット応答部115から通知された顧客入力情報に対応する公開情報を検索し、検索した公開情報を、顧客に提供する。なお、公開情報提供部113は、顧客情報格納部116、チャットボット履歴情報格納部117に格納された公開情報の中から、顧客入力情報に対応する公開情報を検索する。 The public information providing unit 113 is an example of a first providing unit, and searches for public information corresponding to the customer input information notified by the chat response unit 115, and provides the searched public information to the customer. The public information providing unit 113 searches for public information corresponding to the customer input information from among the public information stored in the customer information storage unit 116 and the chatbot history information storage unit 117.

非公開情報提供部114は第2の提供部の一例であり、チャット応答部115から通知された顧客入力情報に対応する非公開情報を検索し、検索した非公開情報を、CRM用端末120に送信する。これにより、オペレータは、オペレータ応答モードに切り替わった際、非公開情報提供部114から通知された非公開情報の中から、適切な非公開情報を選択して、直ちに顧客に提供することができる。また、オペレータは、選択した非公開情報を顧客に提供する際、当該非公開情報を確認し、隠すべき情報(顧客名や工場名、個人名、営業秘密に該当する情報等)が含まれる場合にあっては、当該非公開情報を加工し、情報の一部を隠したうえで顧客に提供する。一方、隠すべき情報が含まれない場合にあっては、オペレータは、当該非公開情報を加工することなく顧客に提供する。 The non-public information providing unit 114 is an example of a second providing unit, and searches for non-public information corresponding to the customer input information notified by the chat response unit 115, and transmits the searched non-public information to the CRM terminal 120. This allows the operator to select appropriate non-public information from the non-public information notified by the non-public information providing unit 114 and immediately provide it to the customer when switching to the operator response mode. Furthermore, when providing the selected non-public information to the customer, the operator checks the non-public information, and if it contains information that should be concealed (such as a customer name, factory name, individual name, or information that corresponds to a trade secret), processes the non-public information and provides it to the customer with part of the information concealed. On the other hand, if it does not contain information that should be concealed, the operator provides the non-public information to the customer without processing it.

このように、オペレータ応答モードでは、検索結果の少なくとも一部(検索結果のうち、オペレータにより選択された非公開情報、オペレータにより選択された非公開情報のうち、隠すべき情報以外の情報)が顧客に提供される。 In this way, in the operator response mode, at least a portion of the search results (non-public information selected by the operator from the search results, and non-public information selected by the operator other than information that should be concealed) are provided to the customer.

なお、非公開情報提供部114は、内部情報格納部118に格納された非公開情報の中から、顧客入力情報に対応する非公開情報を検索する。 The non-public information providing unit 114 searches for non-public information corresponding to the customer input information from among the non-public information stored in the internal information storage unit 118.

CRM用端末120は、自動応答モードにおいては、チャット応答部115によるチャットボットを用いた応答を管理する。また、CRM用端末120は、自動応答モードにてトラブル事象が解決せず、オペレータ応答モードに切り替わった場合には、オペレータによるチャット入力を受け付け、チャットボットに代わって応答する。 In the automatic response mode, the CRM terminal 120 manages responses using a chatbot by the chat response unit 115. In addition, if the trouble event is not resolved in the automatic response mode and the CRM terminal 120 switches to the operator response mode, it accepts chat input from the operator and responds on behalf of the chatbot.

また、CRM用端末120は、非公開情報提供部114から通知される非公開情報であって、オペレータにより選択された非公開情報を、顧客に提供する。なお、CRM用端末120は、各事業所130~150内の端末131~151より、半導体製造装置にて収集された装置ログ情報を取得し、装置ログ情報を分析した分析結果とともに装置ログ情報格納部121に格納する。装置ログ情報格納部121に格納された分析結果は、顧客に提供される。 The CRM terminal 120 also provides the customer with private information that is notified by the private information provision unit 114 and selected by the operator. The CRM terminal 120 acquires equipment log information collected by the semiconductor manufacturing equipment from the terminals 131-151 in each of the business locations 130-150, and stores the equipment log information together with the analysis results in the equipment log information storage unit 121. The analysis results stored in the equipment log information storage unit 121 are provided to the customer.

なお、CRM用端末120は、例えば、顧客との保守契約のもとで、装置ログ情報を取得してもよいし、顧客がチャット入力情報に添付した装置ログ情報を取得してもよい。 The CRM terminal 120 may acquire device log information, for example, under a maintenance contract with a customer, or may acquire device log information attached by the customer to chat input information.

事業所130(事業所名="事業所A")内には、半導体製造プロセスを実行する半導体製造装置が設置される。また、事業所130内には、半導体製造プロセスにおいて測定データを測定する測定装置が設置される。更に、事業所130内には、顧客サポートサービス提供システム100を構成する端末131と、各種情報(装置ログ情報を含む)を格納するデータベースとが設置される。 Semiconductor manufacturing equipment that executes the semiconductor manufacturing process is installed in business establishment 130 (business establishment name = "business establishment A"). Also installed in business establishment 130 is measuring equipment that measures measurement data in the semiconductor manufacturing process. Furthermore, also installed in business establishment 130 are terminals 131 that constitute customer support service providing system 100, and a database that stores various information (including equipment log information).

半導体製造装置は、半導体製造プロセスを実行する。また、半導体製造装置は、半導体製造プロセスを実行することで生成された各種情報(装置ログ情報を含む)をデータベースに格納する。 The semiconductor manufacturing equipment executes the semiconductor manufacturing process. The semiconductor manufacturing equipment also stores various information (including equipment log information) generated by executing the semiconductor manufacturing process in a database.

測定装置は、半導体製造装置による半導体製造プロセスの実行中または実行後に測定データを測定し、データベースに格納する。 The measurement device measures measurement data during or after the semiconductor manufacturing process is performed by the semiconductor manufacturing device, and stores the data in a database.

端末131は、半導体製造装置及び測定装置においてトラブル事象が発生した場合に、顧客サポートサービス装置110にアクセスし、チャットを用いてトラブル事象の内容(装置の種別、アラームID等を含む)を送信する。また、端末131は、トラブル事象の内容を送信したことに応じて、顧客サポートサービス装置110から送信される応答内容、公開情報、非公開情報を表示する。これにより、事業所Aの作業者は、トラブル事象を解決することができる。 When a trouble event occurs in the semiconductor manufacturing equipment or the measuring equipment, the terminal 131 accesses the customer support service device 110 and transmits the details of the trouble event (including the type of equipment, alarm ID, etc.) using chat. In addition, in response to transmitting the details of the trouble event, the terminal 131 displays the response content, public information, and private information transmitted from the customer support service device 110. This allows the worker at business establishment A to resolve the trouble event.

更に、端末131は、データベースより、半導体製造装置の装置ログ情報を読み出し、CRM用端末120に送信する。 Furthermore, the terminal 131 reads the equipment log information of the semiconductor manufacturing equipment from the database and transmits it to the CRM terminal 120.

事業所140(事業所名="事業所B")、事業所150(事業所名="事業所C")では、事業所130と同様の半導体製造プロセスが実行される。このため、事業所140、事業所150には、事業所130と同様の装置が設置される。なお、事業所140、150に設置される装置についての説明は省略する。 At business establishment 140 (business establishment name = "business establishment B") and business establishment 150 (business establishment name = "business establishment C"), the same semiconductor manufacturing process as at business establishment 130 is carried out. For this reason, business establishments 140 and 150 are equipped with the same equipment as at business establishment 130. Note that a description of the equipment installed at business establishments 140 and 150 will be omitted.

<各格納部に格納される情報の具体例>
次に、顧客サポートサービス装置110の各格納部(顧客情報格納部116、チャットボット履歴情報格納部117、内部情報格納部118)に格納される情報の具体例について説明する。図2は、各格納部に格納される情報の一例を示す図である。図2に示すように、顧客情報格納部116には、顧客情報として、納入済み装置情報、トラブル履歴情報、Call Logが格納される。納入済み装置情報とは、顧客に納入した装置(例えば、半導体製造装置、測定装置等)に関する情報である。また、トラブル履歴情報とは、顧客に納入した装置についての、過去のトラブル事象に関する情報である。Call Logとは、顧客に納入した装置について、過去にコールセンタ(不図示)が受け付けた情報である。なお、コールセンタとは、顧客からの電話による問い合わせに対して、オペレータが応答する顧客サポートサービスセンタである。
<Specific examples of information stored in each storage unit>
Next, a specific example of information stored in each storage unit (customer information storage unit 116, chatbot history information storage unit 117, internal information storage unit 118) of the customer support service device 110 will be described. FIG. 2 is a diagram showing an example of information stored in each storage unit. As shown in FIG. 2, the customer information storage unit 116 stores delivered device information, trouble history information, and Call Log as customer information. The delivered device information is information about devices (e.g., semiconductor manufacturing devices, measuring devices, etc.) delivered to customers. The trouble history information is information about past trouble events for devices delivered to customers. The Call Log is information that a call center (not shown) has received in the past about devices delivered to customers. The call center is a customer support service center where operators respond to inquiries from customers by phone.

顧客情報格納部116に顧客情報として格納されるこれらの情報は、いずれも公開情報であり、自動応答モードにおいて、チャット応答部115がチャットボットを用いて自動応答する際に顧客に提供される情報である。 All of this information stored as customer information in the customer information storage unit 116 is public information, and is provided to the customer when the chat response unit 115 automatically responds using a chatbot in the automatic response mode.

また、図2に示すように、チャットボット履歴情報格納部117には、チャットボット履歴情報として、問い合わせ履歴情報が格納される。問い合わせ履歴情報とは、チャット応答部115が過去にチャットボットを用いて自動応答した際の、顧客からの問い合わせ内容と、応答内容とが記録された情報である。 As shown in FIG. 2, the chatbot history information storage unit 117 stores inquiry history information as chatbot history information. The inquiry history information is information that records the contents of inquiries from customers and the contents of responses when the chat response unit 115 automatically responded in the past using a chatbot.

チャットボット履歴情報格納部117にチャットボット履歴情報として格納される情報も、顧客情報格納部116同様、公開情報であり、自動応答モードにおいて、チャット応答部115がチャットボットを用いて自動応答する際に顧客に提供される情報である。 The information stored as chatbot history information in the chatbot history information storage unit 117 is public information, like the customer information storage unit 116, and is information provided to the customer when the chat response unit 115 automatically responds using a chatbot in the automatic response mode.

更に、図2に示すように、内部情報格納部118には、内部情報として、仕様書、手順書、要求データ及び不具合管理データが格納される。仕様書とは、顧客に納入した装置(例えば、半導体製造装置、測定装置等)の仕様に関する情報である。また、手順書とは、顧客に納入した装置(例えば、半導体製造装置、測定装置等)についての、操作手順に関する情報である。要求データ及び不具合管理データとは、顧客に納入した装置(例えば、半導体製造装置、測定装置等)について要求仕様を記述したデータ及び不具合が発生した際の原因(アラームの詳細)を記述したデータである。 Furthermore, as shown in FIG. 2, the internal information storage unit 118 stores specifications, procedures, requirement data, and defect management data as internal information. Specifications are information about the specifications of equipment (e.g., semiconductor manufacturing equipment, measuring equipment, etc.) delivered to a customer. Procedures are information about the operating procedures for equipment (e.g., semiconductor manufacturing equipment, measuring equipment, etc.) delivered to a customer. Requirement data and defect management data are data describing the requirement specifications for equipment (e.g., semiconductor manufacturing equipment, measuring equipment, etc.) delivered to a customer and data describing the cause of a defect (alarm details) when a defect occurs.

内部情報格納部118に内部情報として格納されるこれらの情報は、いずれも非公開情報であり、オペレータ応答モードにおいて、CRM用端末120を介してオペレータが応答する際に顧客に提供される情報である。 All of this information stored as internal information in the internal information storage unit 118 is confidential information, and is provided to the customer when the operator responds via the CRM terminal 120 in the operator response mode.

なお、図2に示す各格納部に格納される情報は、定期的に更新され、最新の情報が逐次追加されるように構成されているものとする。また、図2に示す各格納部に格納される情報は、公開情報または非公開情報の具体例を例示的に挙げたものにすぎず、これらの具体例に限定されるものではない。 The information stored in each storage unit shown in FIG. 2 is configured to be updated periodically, with the latest information being added successively. Furthermore, the information stored in each storage unit shown in FIG. 2 is merely illustrative of specific examples of public or private information, and is not limited to these specific examples.

<顧客サポートサービス装置のハードウェア構成>
次に、顧客サポートサービス装置110のハードウェア構成について説明する。図3は、顧客サポートサービス装置のハードウェア構成の一例を示す図である。
<Hardware Configuration of Customer Support Service Device>
Next, a description will be given of the hardware configuration of the customer support service device 110. Fig. 3 is a diagram showing an example of the hardware configuration of the customer support service device.

図3に示すように、顧客サポートサービス装置110は、プロセッサ301、メモリ302、補助記憶装置303、I/F(Interface)装置304、通信装置305、ドライブ装置306を有する。なお、顧客サポートサービス装置110の各ハードウェアは、バス307を介して相互に接続される。 As shown in FIG. 3, the customer support service device 110 has a processor 301, a memory 302, an auxiliary storage device 303, an I/F (Interface) device 304, a communication device 305, and a drive device 306. Each piece of hardware in the customer support service device 110 is connected to each other via a bus 307.

プロセッサ301は、CPU(Central Processing Unit)、GPU(Graphics Processing Unit)等の各種演算デバイスを有する。プロセッサ301は、各種プログラム(例えば、顧客サポートサービス提供プログラム等)をメモリ302上に読み出して実行する。 The processor 301 has various computing devices such as a CPU (Central Processing Unit) and a GPU (Graphics Processing Unit). The processor 301 reads various programs (e.g., a customer support service provision program, etc.) onto the memory 302 and executes them.

メモリ302は、ROM(Read Only Memory)、RAM(Random Access Memory)等の主記憶デバイスを有する。プロセッサ301及びメモリ302は、いわゆるコンピュータを形成し、プロセッサ301が、メモリ302上に読み出した各種プログラムを実行することで、当該コンピュータは各種機能(例えば、公開情報解析部111からチャット応答部115)を実現する。 The memory 302 has a primary storage device such as a ROM (Read Only Memory) or a RAM (Random Access Memory). The processor 301 and the memory 302 form a so-called computer, and the processor 301 executes various programs read onto the memory 302, causing the computer to realize various functions (for example, from the public information analysis unit 111 to the chat response unit 115).

補助記憶装置303は、各種プログラムや、各種プログラムがプロセッサ301によって実行される際に用いられる各種データを格納する。例えば、顧客情報格納部116、チャットボット履歴情報格納部117、内部情報格納部118は、補助記憶装置303において実現される。 The auxiliary storage device 303 stores various programs and various data used when the various programs are executed by the processor 301. For example, the customer information storage unit 116, the chatbot history information storage unit 117, and the internal information storage unit 118 are realized in the auxiliary storage device 303.

I/F装置304は、外部装置の一例であるCRM用端末120と接続する接続デバイスである。 The I/F device 304 is a connection device that connects to the CRM terminal 120, which is an example of an external device.

通信装置305は、ネットワーク160を介して、各事業所130~150内の端末131~151と通信するための通信デバイスである。 The communication device 305 is a communication device for communicating with the terminals 131-151 in each of the business locations 130-150 via the network 160.

ドライブ装置306は記録媒体310をセットするためのデバイスである。ここでいう記録媒体310には、CD-ROM、フレキシブルディスク、光磁気ディスク等のように情報を光学的、電気的あるいは磁気的に記録する媒体が含まれる。また、記録媒体310には、ROM、フラッシュメモリ等のように情報を電気的に記録する半導体メモリ等が含まれていてもよい。 The drive device 306 is a device for setting the recording medium 310. The recording medium 310 here includes media that record information optically, electrically, or magnetically, such as CD-ROMs, flexible disks, and magneto-optical disks. The recording medium 310 may also include semiconductor memory that records information electrically, such as ROMs and flash memories.

なお、補助記憶装置303にインストールされる各種プログラムは、例えば、配布された記録媒体310がドライブ装置306にセットされ、該記録媒体310に記録された各種プログラムがドライブ装置306により読み出されることでインストールされる。あるいは、補助記憶装置303にインストールされる各種プログラムは、通信装置305を介してネットワーク160からダウンロードされることで、インストールされてもよい。 The various programs to be installed in the auxiliary storage device 303 are installed, for example, by setting the distributed recording medium 310 in the drive device 306 and reading the various programs recorded on the recording medium 310 by the drive device 306. Alternatively, the various programs to be installed in the auxiliary storage device 303 may be installed by downloading them from the network 160 via the communication device 305.

<解析フェーズにおける顧客サポートサービス装置の機能構成>
次に、顧客サポートサービス装置110の各部のうち、解析フェーズにおいて動作する公開情報解析部111及び非公開情報解析部112の機能構成及び解析処理の具体例について説明する。
<Functional configuration of the customer support service device in the analysis phase>
Next, a specific example of the functional configuration and analysis process of the public information analysis unit 111 and the private information analysis unit 112 that operate in the analysis phase among the units of the customer support service device 110 will be described.

(1)公開情報解析部
はじめに、公開情報解析部111の機能構成及び解析処理の具体例について説明する。図4は、解析フェーズにおける公開情報解析部の機能構成及び解析処理の具体例を示す図である。図4に示すように、公開情報解析部111は、情報取得部410、学習済み解析モデル420、出現頻度数値化部430、解析結果出力部440を有する。
(1) Public Information Analysis Unit First, a specific example of the functional configuration and analysis process of the public information analysis unit 111 will be described. Fig. 4 is a diagram showing a specific example of the functional configuration and analysis process of the public information analysis unit in the analysis phase. As shown in Fig. 4, the public information analysis unit 111 has an information acquisition unit 410, a trained analysis model 420, an occurrence frequency digitization unit 430, and an analysis result output unit 440.

情報取得部410は、公開情報を取得し、学習済み解析モデル420に入力する。具体的には、情報取得部410は、顧客情報格納部116より、納入済み装置情報、トラブル履歴情報、Call Logを読み出し、順次、学習済み解析モデル420に入力する。また、情報取得部410は、チャットボット履歴情報格納部117より、問い合わせ履歴情報を読み出し、順次、学習済み解析モデル420に入力する。 The information acquisition unit 410 acquires public information and inputs it to the trained analysis model 420. Specifically, the information acquisition unit 410 reads delivered device information, trouble history information, and call logs from the customer information storage unit 116, and inputs them sequentially to the trained analysis model 420. The information acquisition unit 410 also reads inquiry history information from the chatbot history information storage unit 117, and inputs them sequentially to the trained analysis model 420.

学習済み解析モデル420は、予め学習処理が行われているモデルであり、情報取得部410により入力された公開情報に対して、自然言語処理を行う。なお、学習済み解析モデル420は、公開情報に対して自然言語処理を行うことで、例えば、公開情報に含まれる複数の文言のうち、過去のトラブル事象と関連する文言それぞれの出現頻度を解析する。 The trained analysis model 420 is a model that has been trained in advance, and performs natural language processing on the public information input by the information acquisition unit 410. By performing natural language processing on the public information, the trained analysis model 420 analyzes, for example, the frequency of occurrence of each of the multiple phrases included in the public information that are related to past trouble events.

出現頻度数値化部430は、学習済み解析モデル420により解析された、過去のトラブル事象と関連する文言それぞれの出現頻度を数値化する(例えば、正規化する)。 The occurrence frequency quantification unit 430 quantifies (e.g., normalizes) the occurrence frequency of each word related to past trouble events analyzed by the trained analysis model 420.

解析結果出力部440は、出現頻度数値化部430により数値化された、過去のトラブル事象と関連する文言それぞれの出現頻度を、解析結果として、公開情報と対応付けて格納する。 The analysis result output unit 440 stores the occurrence frequency of each word related to past trouble events, quantified by the occurrence frequency quantification unit 430, as the analysis result, in association with the public information.

図4の例は、解析結果出力部440が、複数の納入済み装置情報それぞれに、解析結果S11、S12、・・・を対応付けて、顧客情報格納部116に格納した様子を示している。また、図4の例は、解析結果出力部440が、複数のトラブル履歴情報それぞれに、解析結果S21、S22、・・・を対応付けて、顧客情報格納部116に格納した様子を示している。また、図4の例は、解析結果出力部440が、複数のCall Logそれぞれに、解析結果S31、S32、・・・を対応付けて、顧客情報格納部116に格納した様子を示している。更に、図4の例は、解析結果出力部440が、複数の問い合わせ履歴情報それぞれに、解析結果S41、S42、・・・を対応付けて、チャットボット履歴情報格納部117に格納した様子を示している。 The example of Fig. 4 shows how the analysis result output unit 440 associates the analysis results S11 , S12 , ... with each of a plurality of pieces of delivered device information and stores them in the customer information storage unit 116. The example of Fig. 4 also shows how the analysis result output unit 440 associates the analysis results S21 , S22 , ... with each of a plurality of pieces of trouble history information and stores them in the customer information storage unit 116. The example of Fig. 4 also shows how the analysis result output unit 440 associates the analysis results S31 , S32 , ... with each of a plurality of Call Logs and stores them in the customer information storage unit 116. Furthermore, the example of Fig. 4 shows how the analysis result output unit 440 associates the analysis results S41 , S42 , ... with each of a plurality of pieces of inquiry history information and stores them in the chatbot history information storage unit 117.

なお、公開情報解析部111による解析処理は、定期的に行われるものとし、顧客情報格納部116、チャットボット履歴情報格納部117に新たに追加された公開情報については、定期的に解析結果が対応付けられるものとする。 The analysis process by the public information analysis unit 111 is performed periodically, and the analysis results are periodically associated with newly added public information to the customer information storage unit 116 and the chatbot history information storage unit 117.

(2)非公開情報解析部
次に、非公開情報解析部112の機能構成及び解析処理の具体例について説明する。図5は、非公開情報解析部の機能構成及び解析処理の具体例を示す図である。図5に示すように、非公開情報解析部112は、情報取得部510、学習済み解析モデル520、出現頻度数値化部530、解析結果出力部540を有する。
(2) Non-public information analysis unit Next, a specific example of the functional configuration and analysis process of the non-public information analysis unit 112 will be described. Fig. 5 is a diagram showing a specific example of the functional configuration and analysis process of the non-public information analysis unit. As shown in Fig. 5, the non-public information analysis unit 112 has an information acquisition unit 510, a trained analysis model 520, an occurrence frequency quantification unit 530, and an analysis result output unit 540.

情報取得部510は、非公開情報を取得し、学習済み解析モデル520に入力する。具体的には、情報取得部510は、内部情報格納部118より、仕様書、手順書、要求データ及び不具合管理データを読み出し、順次、学習済み解析モデル520に入力する。 The information acquisition unit 510 acquires non-public information and inputs it to the trained analysis model 520. Specifically, the information acquisition unit 510 reads specifications, procedures, requirements data, and defect management data from the internal information storage unit 118, and inputs them sequentially to the trained analysis model 520.

学習済み解析モデル520は、予め学習処理が行われているモデルであり、情報取得部510により入力された非公開情報に対して、自然言語処理を行う。なお、学習済み解析モデル520は、非公開情報に対して自然言語処理を行うことで、例えば、非公開情報に含まれる複数の文言のうち、過去のトラブル事象と関連する文言それぞれの出現頻度を解析する。 The trained analysis model 520 is a model that has been trained in advance, and performs natural language processing on the private information input by the information acquisition unit 510. By performing natural language processing on the private information, the trained analysis model 520 analyzes, for example, the frequency of occurrence of each of the multiple phrases included in the private information that are related to past trouble events.

出現頻度数値化部530は、学習済み解析モデル520により解析された、過去のトラブル事象と関連する文言それぞれの出現頻度を数値化する(例えば、正規化する)。 The occurrence frequency quantification unit 530 quantifies (e.g., normalizes) the occurrence frequency of each word related to past trouble events analyzed by the trained analysis model 520.

解析結果出力部540は、出現頻度数値化部530により数値化された、過去のトラブル事象と関連する文言それぞれの出現頻度を、解析結果として、非公開情報と対応付けて格納する。 The analysis result output unit 540 stores the occurrence frequency of each word related to past trouble events, quantified by the occurrence frequency quantification unit 530, as the analysis result, in association with the non-public information.

図5の例は、解析結果出力部540が、複数の仕様書それぞれに、解析結果S51、S52、・・・を対応付けて、内部情報格納部118に格納した様子を示している。また、図5の例は、解析結果出力部540が、複数の手順書それぞれに、解析結果S61、S62、・・・を対応付けて、内部情報格納部118に格納した様子を示している。更に、図5の例は、解析結果出力部540が、複数の要求データ及び不具合管理データそれぞれに、解析結果S71、S72、・・・を対応付けて、内部情報格納部118に格納した様子を示している。 The example of Fig. 5 shows how the analysis result output unit 540 associates analysis results S51 , S52 , ... with each of a plurality of specifications and stores them in the internal information storage unit 118. The example of Fig. 5 also shows how the analysis result output unit 540 associates analysis results S61 , S62 , ... with each of a plurality of procedure manuals and stores them in the internal information storage unit 118. Furthermore, the example of Fig. 5 shows how the analysis result output unit 540 associates analysis results S71 , S72 , ... with each of a plurality of requirement data and defect management data and stores them in the internal information storage unit 118.

なお、非公開情報解析部112による解析処理は、定期的に行われるものとし、内部情報格納部118に新たに追加された非公開情報については、定期的に解析結果が対応付けられるものとする。 The analysis process by the non-public information analysis unit 112 is performed periodically, and the analysis results are periodically associated with newly added non-public information to the internal information storage unit 118.

<応答フェーズにおける顧客サポートサービス装置及びCRM用端末の機能構成>
次に、顧客サポートサービス装置110の各部のうち、応答フェーズにおいて動作する公開情報提供部113、非公開情報提供部114、チャット応答部115の機能構成と、CRM用端末120の応答フェーズにおける機能構成について説明する。
<Functional configuration of the customer support service device and CRM terminal in the response phase>
Next, the functional configurations of the public information providing unit 113, the private information providing unit 114, and the chat response unit 115, which operate in the response phase among the units of the customer support service device 110, and the functional configuration of the CRM terminal 120 in the response phase will be described.

図6は、応答フェーズにおける顧客サポートサービス装置及びCRM用端末の機能構成の一例を示す図である。図6に示すように、応答フェーズにおいて、チャット応答部115は、チャットウィンドウ制御部601と顧客入力情報取得部602として機能する。 Figure 6 is a diagram showing an example of the functional configuration of a customer support service device and a CRM terminal in the response phase. As shown in Figure 6, in the response phase, the chat response unit 115 functions as a chat window control unit 601 and a customer input information acquisition unit 602.

チャットウィンドウ制御部601は、各事業所130~150内の端末131~151からのアクセスに応じて、端末131~151にチャットウィンドウを提供する。 The chat window control unit 601 provides chat windows to terminals 131-151 in response to access from terminals 131-151 in each of the business locations 130-150.

また、チャットウィンドウ制御部601は、自動応答モードの場合、チャットウィンドウにおいて顧客により入力されたチャット入力情報に対して、チャットボットを用いてチャット応答情報を生成し、顧客に提供する。 In addition, in the automatic response mode, the chat window control unit 601 uses a chatbot to generate chat response information in response to chat input information entered by a customer in the chat window, and provides the chat response information to the customer.

また、チャットウィンドウ制御部601は、オペレータ応答モードの場合、チャットウィンドウにおいて顧客により入力されたチャット入力情報に対して、CRM用端末120を介してオペレータに入力されたチャット応答情報を、顧客に提供する。 In addition, in the operator response mode, the chat window control unit 601 provides the customer with chat response information input by the operator via the CRM terminal 120 in response to chat input information input by the customer in the chat window.

更に、チャットウィンドウ制御部601は、自動応答モードであるかオペレータ応答モードであるかに関わらず、チャット入力情報から、顧客入力情報を抽出し、顧客入力情報取得部602に通知する。 Furthermore, the chat window control unit 601 extracts customer input information from the chat input information regardless of whether the mode is the automatic response mode or the operator response mode, and notifies the customer input information acquisition unit 602.

顧客入力情報取得部602は、チャットウィンドウ制御部601から顧客入力情報が通知されると、自動応答モードにあっては、通知された顧客入力情報を
・公開情報提供部113の公開情報解析部611及び類似検索部612、
・非公開情報提供部114の非公開情報解析部621及び類似検索部622、
の両方に通知する。また、顧客入力情報取得部602は、オペレータ応答モードにあっては、通知された顧客入力情報を、
・非公開情報提供部114の非公開情報解析部621及び類似検索部622、
に通知する。
When the customer input information acquisition unit 602 is notified of the customer input information from the chat window control unit 601, in the automatic response mode, the notified customer input information is processed by the public information analysis unit 611 and the similarity search unit 612 of the public information providing unit 113.
A private information analysis unit 621 and a similarity search unit 622 of the private information providing unit 114;
In the operator response mode, the customer input information acquisition unit 602 notifies both of the customer input information,
A private information analysis unit 621 and a similarity search unit 622 of the private information providing unit 114;
Notify.

また、図6に示すように、応答フェーズにおいて、公開情報提供部113は、公開情報解析部611、類似検索部612、情報ウィンドウ制御部613として機能する。 Also, as shown in FIG. 6, in the response phase, the public information providing unit 113 functions as a public information analysis unit 611, a similarity search unit 612, and an information window control unit 613.

公開情報解析部611は、解析フェーズにおいて解析処理に用いられた公開情報解析部111と同様の機能を有する。ただし、公開情報解析部611の場合、顧客入力情報取得部602より通知された顧客入力情報が入力されると、解析結果を、類似検索部612に通知する。 The public information analysis unit 611 has the same functions as the public information analysis unit 111 used in the analysis process in the analysis phase. However, in the case of the public information analysis unit 611, when customer input information notified by the customer input information acquisition unit 602 is input, the analysis result is notified to the similarity search unit 612.

類似検索部612は、顧客入力情報に基づいて、顧客情報格納部116及びチャットボット履歴情報格納部117に格納された公開情報をフィルタリングする(絞り込む)。類似検索部612は、例えば、装置名称や装置型式、アラームID等の顧客入力情報に基づいて、フィルタリングする。 The similarity search unit 612 filters (narrows) the public information stored in the customer information storage unit 116 and the chatbot history information storage unit 117 based on the customer input information. The similarity search unit 612 filters based on customer input information such as device name, device model, alarm ID, etc.

また、類似検索部612は、フィルタリングした公開情報の中から、公開情報解析部611より通知された解析結果(例えば、トラブル事象の内容等の顧客入力情報についての解析結果)に類似する解析結果が対応付けられた公開情報を検索する。なお、公開情報を検索する際に用いる解析結果は、トラブル事象の内容等に加えて、装置名称や装置型式、アラームID等を含む顧客入力情報について解析した解析結果であってもよい。 The similarity search unit 612 searches the filtered public information for public information associated with an analysis result similar to the analysis result notified by the public information analysis unit 611 (for example, the analysis result of customer input information such as the content of the trouble event). The analysis result used when searching for public information may be an analysis result of customer input information including the device name, device model, alarm ID, etc. in addition to the content of the trouble event, etc.

類似検索部612は、例えば、解析結果に含まれるそれぞれの文言の出現頻度(数値化したもの)同士を比較してそれぞれの類似度を算出し、算出したそれぞれの類似度を重み付け加算することで、公開情報との類似度を算出する。 The similarity search unit 612, for example, compares the frequency of occurrence (quantified) of each word contained in the analysis results to calculate the degree of similarity between them, and then calculates the degree of similarity with the public information by weighting and adding up the calculated degrees of similarity.

更に、類似検索部612は、類似度が上位N番目までの公開情報を、情報ウィンドウ制御部613に通知する。なお、類似検索部612は、フィルタリングした公開情報全体から、類似度が所定の条件を満たす(所定の閾値以上の類似度を有する)上位N番目までの公開情報を情報ウィンドウ制御部613に通知してもよい。あるいは、類似検索部612は、フィルタリングした公開情報を、複数のグループに分類し、各グループについて類似度が所定の条件を満たす(所定の閾値以上の類似度を有する)上位N番目までの公開情報を、情報ウィンドウ制御部613に通知してもよい。なお、各グループに属する公開情報は、各格納部において予め異なるデータベースに格納されていてもよいし、同じデータベースに格納され、情報ウィンドウ制御部613に通知する際に分けて通知してもよい。 Furthermore, the similarity search unit 612 notifies the information window control unit 613 of the top N pieces of public information in terms of similarity. The similarity search unit 612 may notify the information window control unit 613 of the top N pieces of public information whose similarity meets a predetermined condition (has a similarity equal to or greater than a predetermined threshold) from the entire filtered public information. Alternatively, the similarity search unit 612 may classify the filtered public information into a plurality of groups, and notify the information window control unit 613 of the top N pieces of public information whose similarity meets a predetermined condition (has a similarity equal to or greater than a predetermined threshold) for each group. The public information belonging to each group may be stored in a different database in advance in each storage unit, or may be stored in the same database and notified separately when notifying the information window control unit 613.

情報ウィンドウ制御部613は、チャットウィンドウに隣接するウィンドウであって、自動応答モードにおいて公開情報を表示する情報ウィンドウを提供する。また、情報ウィンドウ制御部613は、類似検索部612より通知された公開情報を情報ウィンドウに表示する。 The information window control unit 613 provides an information window adjacent to the chat window that displays public information in the automatic response mode. The information window control unit 613 also displays the public information notified by the similarity search unit 612 in the information window.

また、図6に示すように、応答フェーズにおいて、非公開情報提供部114は、非公開情報解析部621、類似検索部622、情報ウィンドウ制御部623として機能する。 Also, as shown in FIG. 6, in the response phase, the private information providing unit 114 functions as a private information analysis unit 621, a similarity search unit 622, and an information window control unit 623.

非公開情報解析部621は、解析フェーズにおいて解析処理に用いられた非公開情報解析部112と同様の機能を有する。ただし、非公開情報解析部621の場合、顧客入力情報取得部602より通知された顧客入力情報が入力されると、解析結果を、類似検索部622に通知する。 The private information analysis unit 621 has the same functions as the private information analysis unit 112 used in the analysis process in the analysis phase. However, in the case of the private information analysis unit 621, when customer input information notified by the customer input information acquisition unit 602 is input, the analysis result is notified to the similarity search unit 622.

類似検索部622は、顧客入力情報に基づいて、内部情報格納部118に格納された非公開情報をフィルタリングする(絞り込む)。類似検索部622は、例えば、装置名称や装置型式、アラームID等の顧客入力情報に基づいて、フィルタリングする。 The similarity search unit 622 filters (narrows) the non-public information stored in the internal information storage unit 118 based on customer-input information. The similarity search unit 622 filters based on customer-input information such as device name, device model, and alarm ID.

また、類似検索部622は、フィルタリングした非公開情報の中から、非公開情報解析部621より通知された解析結果(例えば、トラブル事象の内容等の顧客入力情報についての解析結果)に類似する解析結果が対応付けられた非公開情報を検索する。なお、非公開情報を検索する際に用いる解析結果は、トラブル事象の内容等に加えて、装置名称や装置型式、アラームID等を含む顧客入力情報について解析した解析結果であってもよい。 The similarity search unit 622 searches the filtered private information for private information associated with an analysis result similar to the analysis result notified by the private information analysis unit 621 (for example, the analysis result of customer input information such as the content of the trouble event). The analysis result used when searching for private information may be the analysis result of analysis of customer input information including the device name, device model, alarm ID, etc. in addition to the content of the trouble event, etc.

類似検索部622は、例えば、解析結果に含まれるそれぞれの文言の出現頻度(数値化したもの)同士を比較してそれぞれの類似度を算出し、算出したそれぞれの類似度を重み付け加算することで、非公開情報との類似度を算出する。 The similarity search unit 622, for example, compares the frequency of occurrence (quantified) of each word contained in the analysis results to calculate the degree of similarity between them, and then calculates the degree of similarity with non-public information by weighting and adding up the calculated degrees of similarity.

更に、類似検索部622は、類似度が上位N番目までの非公開情報を、CRM用端末120に通知する。なお、類似検索部622は、フィルタリングした非公開情報全体から、類似度が上位N番目までの非公開情報をCRM用端末120に通知してもよい。あるいは、類似検索部622は、フィルタリングした非公開情報を、複数のグループに分類し、各グループについて類似度が上位N番目までの非公開情報を、CRM用端末120に通知してもよい。なお、各グループに属する非公開情報は、内部情報格納部118において異なるデータベースに格納されていてもよいし、同じデータベースに格納され、情報ウィンドウ制御部623に通知する際に分けて通知してもよい。 Furthermore, the similarity search unit 622 notifies the CRM terminal 120 of the private information with the top N similarities. The similarity search unit 622 may notify the CRM terminal 120 of the private information with the top N similarities from the entire filtered private information. Alternatively, the similarity search unit 622 may classify the filtered private information into multiple groups and notify the CRM terminal 120 of the private information with the top N similarities for each group. The private information belonging to each group may be stored in different databases in the internal information storage unit 118, or may be stored in the same database and notified separately when notifying the information window control unit 623.

情報ウィンドウ制御部623は、チャットウィンドウに隣接するウィンドウであって、オペレータ応答モードにおいて検索され、選択された非公開情報を表示する情報ウィンドウを提供する。また、情報ウィンドウ制御部623は、CRM用端末120より通知された非公開情報を情報ウィンドウに表示する。 The information window control unit 623 provides an information window adjacent to the chat window that displays private information that is searched and selected in the operator response mode. The information window control unit 623 also displays private information notified by the CRM terminal 120 in the information window.

また、図6に示すように、応答フェーズにおいて、CRM用端末120は、チャット管理部631、チャット入力部632、非公開情報管理部633として機能する。 Also, as shown in FIG. 6, in the response phase, the CRM terminal 120 functions as a chat management unit 631, a chat input unit 632, and a private information management unit 633.

チャット管理部631は、自動応答モードにあっては、顧客サポートサービス装置110のチャット応答部115の状態を管理し、管理画面をオペレータに表示する。また、チャット管理部631は、顧客サポートサービス装置110が自動応答モードからオペレータ応答モードに切り替わった場合にあっては、チャット入力部632及び非公開情報管理部633を起動する。 In the automatic response mode, the chat management unit 631 manages the state of the chat response unit 115 of the customer support service device 110 and displays a management screen to the operator. In addition, when the customer support service device 110 switches from the automatic response mode to the operator response mode, the chat management unit 631 activates the chat input unit 632 and the private information management unit 633.

チャット入力部632は、オペレータ応答モードに切り替わったことで起動する。チャット入力部632は、チャットウィンドウに入力されたチャット入力情報に対して、オペレータが入力したチャット応答情報を受け付け、チャットウィンドウ制御部601を介して端末(例えば、端末131~151のいずれか)に送信する。 The chat input unit 632 is activated when the mode is switched to the operator response mode. The chat input unit 632 accepts chat response information entered by the operator in response to chat input information entered in the chat window, and transmits it to a terminal (for example, one of terminals 131 to 151) via the chat window control unit 601.

非公開情報管理部633は、オペレータ応答モードに切り替わったことで起動する。非公開情報管理部633は、類似検索部622から通知された非公開情報のうち、オペレータにより選択された非公開情報を情報ウィンドウ制御部623に通知する。これにより、オペレータにより選択された非公開情報が、顧客に提供されることになる。なお、オペレータは、選択した非公開情報を顧客に提供する際、当該非公開情報を確認し、隠すべき情報(顧客名や工場名、個人名、営業秘密に該当する情報等)が含まれる場合にあっては、当該非公開情報を加工し、情報の一部を隠したうえで顧客に提供する。一方、隠すべき情報が含まれない場合にあっては、オペレータは、当該非公開情報を加工することなく顧客に提供する。 The non-public information management unit 633 is activated when the mode is switched to the operator response mode. The non-public information management unit 633 notifies the information window control unit 623 of the non-public information selected by the operator from among the non-public information notified by the similarity search unit 622. As a result, the non-public information selected by the operator is provided to the customer. When providing the selected non-public information to the customer, the operator checks the non-public information, and if it contains information that should be concealed (such as a customer name, factory name, individual name, or information that corresponds to a trade secret), the operator processes the non-public information and provides it to the customer with part of the information concealed. On the other hand, if it does not contain information that should be concealed, the operator provides the non-public information to the customer without processing it.

<自動応答モードにおいて提供される表示画面の具体例>
次に、顧客サポートサービス装置110にアクセスした端末(例えば、端末131~151のいずれか)に提供される、自動応答モードにおける表示画面について、図7~図9を用いて説明する。図7~図9は、自動応答モードにおいて提供される表示画面の一例を示す第1乃至第3の図である。
<Specific examples of display screens provided in the automatic response mode>
Next, the display screen in the automatic response mode provided to a terminal (e.g., any one of terminals 131 to 151) that has accessed customer support service device 110 will be described with reference to Figures 7 to 9. Figures 7 to 9 are first to third diagrams showing an example of a display screen provided in the automatic response mode.

図7に示すように、表示画面700は、チャットウィンドウ710と情報ウィンドウ(公開情報)720とを有する。チャットウィンドウ710には、顧客により入力されたチャット入力情報と、チャット応答部115がチャットボットを用いて生成したチャット応答情報とが表示される。 As shown in FIG. 7, the display screen 700 has a chat window 710 and an information window (public information) 720. The chat window 710 displays chat input information entered by the customer and chat response information generated by the chat response unit 115 using a chatbot.

チャットウィンドウ710において、左側に配置された吹き出しに記載された情報は、チャット応答部115のチャットウィンドウ制御部601が生成したチャット応答情報である。また、チャットウィンドウ710において、右側に配置された吹き出しに記載された情報は、顧客が入力したチャット入力情報である。 In the chat window 710, the information written in the speech bubble located on the left side is chat response information generated by the chat window control unit 601 of the chat response unit 115. Also, in the chat window 710, the information written in the speech bubble located on the right side is chat input information entered by the customer.

図7(a)の例は、チャット応答部115のチャットウィンドウ制御部601が顧客に対して、アラームIDの有無を問い合わせたことで、アラームIDがあると顧客が答えた様子を示している。また、図7(b)の例は、チャット応答部115のチャットウィンドウ制御部601がアラームIDの入力を顧客に促した様子を示している。更に、図7(b)の例は、顧客がアラームIDを入力したことに応じて、チャット応答部115が復唱し、復唱した内容が正しいことを、顧客がチャットウィンドウ710に入力した様子を示している。 The example in FIG. 7(a) shows the chat window control unit 601 of the chat response unit 115 asking the customer if they have an alarm ID, and the customer responds that they have an alarm ID. The example in FIG. 7(b) shows the chat window control unit 601 of the chat response unit 115 prompting the customer to input an alarm ID. Furthermore, the example in FIG. 7(b) shows the chat response unit 115 repeating the alarm ID input by the customer, and the customer inputting into the chat window 710 that the repeated content is correct.

この場合、チャット応答部115の顧客入力情報取得部602は、顧客入力情報として、例えば、"アラームααです。"を抽出し、公開情報解析部611及び非公開情報解析部621に通知する。この結果、類似検索部612は、"アラームααです。"を含む顧客入力情報が公開情報解析部611に入力されることで出力される解析結果に類似する解析結果が対応付けられた公開情報(フィルタリングした公開情報)を検索する。また、類似検索部612は、検索結果を情報ウィンドウ制御部613に通知する。 In this case, the customer input information acquisition unit 602 of the chat response unit 115 extracts, for example, "It's alarm αα" as customer input information and notifies the public information analysis unit 611 and the private information analysis unit 621. As a result, the similarity search unit 612 searches for public information (filtered public information) associated with analysis results similar to the analysis results output by inputting customer input information including "It's alarm αα" into the public information analysis unit 611. The similarity search unit 612 also notifies the information window control unit 613 of the search results.

図8(a)は、情報ウィンドウ制御部613が情報ウィンドウ720に公開情報を表示した様子を示している。図8(a)の例は、類似検索部612が複数のグループそれぞれに分類された公開情報から、所定の条件を満たす(所定の閾値以上の類似度を有する)上位N個の公開情報を検索した様子を示している。図8(a)の情報ウィンドウ720に示すように、各グループの検索結果は、タブごとに分けて表示される。 Figure 8(a) shows how the information window control unit 613 displays public information in the information window 720. The example in Figure 8(a) shows how the similarity search unit 612 searches for the top N pieces of public information that satisfy a specified condition (have a similarity level equal to or greater than a specified threshold) from the public information classified into multiple groups. As shown in the information window 720 in Figure 8(a), the search results for each group are displayed in separate tabs.

これは、トラブル事象に関して顧客が要求する情報は様々であり、トラブル事象に対する顧客の経験値によって、顧客が要求する情報のレベルも大きく異なるからである。このため、情報ウィンドウ制御部613では、顧客が要求する情報のレベルに応じて各情報を複数のグループに分類し、各グループの検索結果を、タブごとに分けて表示する。これにより、顧客は、要求する情報のレベルに応じたタブを選択するだけで、直ちに、要求する情報にアクセスすることができる。 This is because the information that customers require regarding trouble events varies widely, and the level of information that customers require varies greatly depending on the customer's level of experience with trouble events. For this reason, the information window control unit 613 classifies each piece of information into multiple groups according to the level of information that the customer requires, and displays the search results for each group in separate tabs. This allows the customer to immediately access the requested information simply by selecting the tab that corresponds to the level of information required.

図8(a)の例は、第1のグループ(種類1)に分類される公開情報から、3個の公開情報が検索され、第2のグループ(種類2)に分類される公開情報から、1個の公開情報が検索されたことを示している。また、図8(a)の例は、第3のグループ(種類3)に分類される公開情報から、0個の公開情報を検索されたことを示している。 The example in FIG. 8(a) shows that three pieces of public information were searched from the public information classified in the first group (type 1), and one piece of public information was searched from the public information classified in the second group (type 2). The example in FIG. 8(a) also shows that zero pieces of public information were searched from the public information classified in the third group (type 3).

また、図8(a)の例は、第1のグループ(種類1)に分類される公開情報から検索された3個の公開情報が、納入済み装置情報13、納入済み装置情報11、納入済み装置情報18であり、それぞれ、類似度が45%、20%、15%であったことを示している。 The example in Figure 8(a) shows that the three pieces of public information searched from the public information classified into the first group (type 1) were Delivered Device Information 13, Delivered Device Information 11, and Delivered Device Information 18, and that the similarities were 45%, 20%, and 15%, respectively.

図8(b)は、情報ウィンドウ720に表示された第1のグループ(種類1)に分類される3個の公開情報のうち、納入済み装置情報13が、顧客により選択された様子を示している。図8(b)に示すように、納入済み装置情報13を選択することで、顧客は、納入済み装置情報13の詳細を閲覧し、閲覧した納入済み装置情報13の詳細に基づいて、トラブル事象を解決することができる。 Figure 8 (b) shows how the delivered equipment information 13 has been selected by the customer from the three pieces of public information classified into the first group (type 1) displayed in the information window 720. As shown in Figure 8 (b), by selecting the delivered equipment information 13, the customer can view the details of the delivered equipment information 13 and resolve the trouble event based on the details of the delivered equipment information 13 that they have viewed.

このように、所定の類似度以上の解析結果が対応付けられた情報を複数表示することで、顧客は、トラブル事象を早期に解決することができる。これは、チャットボットを用いた対話だけで、トラブル事象を解決するための情報を一意に特定するのは容易ではないからである(複数の情報を提供し、顧客が選択する方が、トラブル事象を解決するのに有効だからである)。 In this way, by displaying multiple pieces of information that are associated with analysis results that have a certain degree of similarity or higher, the customer can quickly resolve the problem. This is because it is not easy to uniquely identify the information needed to resolve the problem through dialogue using a chatbot alone (providing multiple pieces of information and allowing the customer to select is more effective in resolving the problem).

図9(a)は、情報ウィンドウ720に表示された公開情報(納入済み装置情報13)の詳細に基づいて、トラブル事象が解決したか否かを、顧客に問い合わせ、トラブル事象が解決した旨の回答が顧客により入力された様子を示している。 Figure 9 (a) shows the situation in which the customer is asked whether the trouble has been resolved based on the details of the public information (delivered device information 13) displayed in the information window 720, and the customer inputs a response indicating that the trouble has been resolved.

チャット応答部115は、トラブル事象が解決したことを認識すると、図9(b)に示す表示画面700に遷移する。具体的には、チャット応答部115は、チャットウィンドウ710において、顧客に対して、解決に役立った有効な情報を問い合わせる。また、顧客により、解決に役立った有効な情報が入力されると、チャット応答部115は、解決に役立った有効な情報と、解決に役立った有効な情報が検索された際に、顧客により入力された顧客入力情報とを対応付けて記録する。 When the chat response unit 115 recognizes that the trouble event has been resolved, it transitions to the display screen 700 shown in FIG. 9(b). Specifically, the chat response unit 115 queries the customer in the chat window 710 about useful information that helped resolve the issue. Furthermore, when the customer inputs useful information that helped resolve the issue, the chat response unit 115 records the useful information that helped resolve the issue in association with the customer input information that was input by the customer when the useful information that helped resolve the issue was searched for.

また、チャット応答部115は、公開情報提供部113に対して、情報ウィンドウ720への公開情報の表示を終了するよう指示する。更に、チャット応答部115は、チャットウィンドウ710に、顧客サポートサービスを終了する旨のメッセージを出力し、顧客サポートサービス提供処理を終了する。 The chat response unit 115 also instructs the public information providing unit 113 to end the display of public information in the information window 720. Furthermore, the chat response unit 115 outputs a message to the chat window 710 indicating that the customer support service is to be terminated, and ends the customer support service provision process.

<オペレータ応答モードにおいて提供される表示画面の具体例>
次に、顧客サポートサービス装置110にアクセスした端末(例えば、端末131~151のいずれか)に提供される、オペレータ応答モードにおける表示画面について、図10~図13を用いて説明する。このうち、図10は、自動応答モードにおいて提供される表示画面の一例を示す第4の図であり、図11~図13は、オペレータ応答モードにおいて提供される表示画面の一例を示す第1乃至第3の図である。
<Specific examples of display screens provided in the operator response mode>
Next, the display screens in the operator response mode provided to a terminal (e.g., any one of terminals 131 to 151) that has accessed customer support service device 110 will be described with reference to Figures 10 to 13. Of these, Figure 10 is the fourth diagram showing an example of a display screen provided in the automatic response mode, and Figures 11 to 13 are the first to third diagrams showing an example of a display screen provided in the operator response mode.

上述したように、チャット応答部115では、
・チャットボットにより生成されたチャット応答情報、及び、顧客により入力されたチャット入力情報に基づいて検索した公開情報によって、トラブル事象が解決しなかった場合、または、
・顧客により入力されたチャット入力情報に基づいて、所定の条件を満たす(所定の閾値以上の類似度を有する)公開情報が検索できなかった場合、
にオペレータ応答モードに切り替える。これにより、情報ウィンドウ制御部623では、非公開情報を表示する。
As described above, the chat response unit 115
If the problem is not resolved by the chat response information generated by the chatbot and the public information searched based on the chat input information entered by the customer, or
When public information that satisfies a predetermined condition (has a similarity degree equal to or greater than a predetermined threshold) cannot be found based on the chat input information entered by the customer,
Then, the mode is switched to the operator response mode, and the information window control section 623 displays non-public information.

図10は、オペレータ応答モードに切り替える前の自動応答モードにおける表示画面を示している。このうち、図10(a)の表示画面700は、図7(a)の表示画面700と同様である。ただし、図10(a)の場合、チャット応答部115のチャットウィンドウ制御部601が、顧客に対して、アラームIDの有無を問い合わせた結果、アラームIDがないことを顧客がチャットウィンドウ710に入力した様子を示している。 Figure 10 shows the display screen in the automatic response mode before switching to the operator response mode. Of these, the display screen 700 in Figure 10 (a) is the same as the display screen 700 in Figure 7 (a). However, in the case of Figure 10 (a), the chat window control unit 601 of the chat response unit 115 asks the customer whether or not there is an alarm ID, and the customer inputs in the chat window 710 that there is no alarm ID.

アラームIDがない場合、チャット応答部115のチャットウィンドウ制御部601では、図10(b)に示すように、顧客に対して、トラブル事象の内容を入力するよう促す。図10(b)の例は、顧客が、トラブル事象の内容として、"ウェハに傷がつき、ローダから異音がする"を入力した様子を示している。また、図10(b)の例は、顧客が入力したトラブル事象の内容について、チャット応答部115のチャットウィンドウ制御部601が復唱した様子を示している。更に、図10(b)の例は、チャット応答部115のチャットウィンドウ制御部601により復唱された内容に誤りがないことを、顧客がチャットウィンドウ710に入力した様子を示している。 If there is no alarm ID, the chat window control unit 601 of the chat response unit 115 prompts the customer to input the details of the trouble event, as shown in FIG. 10(b). The example of FIG. 10(b) shows the customer inputting "The wafer is scratched and there is an abnormal noise coming from the loader" as the details of the trouble event. The example of FIG. 10(b) also shows the chat window control unit 601 of the chat response unit 115 repeating the details of the trouble event input by the customer. Furthermore, the example of FIG. 10(b) shows the customer inputting in the chat window 710 that there are no errors in the details repeated by the chat window control unit 601 of the chat response unit 115.

ここで、公開情報提供部113の類似検索部612が、顧客により入力されたトラブル事象の内容に対応する公開情報として、所定の閾値以上の類似度を有する公開情報を検索できなかったとする。この場合、チャット応答部115のチャットウィンドウ制御部601は、オペレータ応答モードに切り替えると判断し、図11(a)の表示画面に遷移する。 Here, assume that the similarity search unit 612 of the public information providing unit 113 is unable to search for public information that has a similarity equal to or exceeds a predetermined threshold value as public information that corresponds to the content of the trouble event entered by the customer. In this case, the chat window control unit 601 of the chat response unit 115 determines to switch to the operator response mode, and transitions to the display screen of FIG. 11(a).

図11(a)は、オペレータ応答モードにおいて提供される表示画面1100の一例である。図11(a)に示すように、表示画面1100は、チャットウィンドウ710と情報ウィンドウ(非公開情報)1120とを有する。 Figure 11 (a) is an example of a display screen 1100 provided in the operator response mode. As shown in Figure 11 (a), the display screen 1100 has a chat window 710 and an information window (private information) 1120.

図11(a)の例は、チャット応答部115のチャットウィンドウ制御部601が、チャットウィンドウ710において、オペレータ応答モードに切り替わる旨のメッセージを顧客に出力した様子を示している。なお、チャット応答部115のチャットウィンドウ制御部601は、オペレータ応答モードに切り替わる旨のメッセージを出力する前に、顧客に対して、オペレータ応答モードに切り替わってもよいか否かを問い合わせるように構成してもよい。また、チャット応答部115のチャットウィンドウ制御部601は、オペレータ応答モードに切り替わってもよい旨を、顧客が入力した場合に、オペレータ応答モードに切り替わる旨のメッセージを出力し、オペレータ応答モードに切り替えてもよい。 The example in FIG. 11(a) shows how the chat window control unit 601 of the chat response unit 115 outputs a message to the customer in the chat window 710 to indicate that the mode will be switched to the operator response mode. Note that the chat window control unit 601 of the chat response unit 115 may be configured to inquire of the customer whether or not it is OK to switch to the operator response mode before outputting the message to indicate that the mode will be switched to the operator response mode. Also, when the customer inputs that it is OK to switch to the operator response mode, the chat window control unit 601 of the chat response unit 115 may output a message to the effect that the mode will be switched to the operator response mode and switch to the operator response mode.

オペレータ応答モードに切り替えられると、CRM用端末120を介してオペレータが入力したチャット応答情報が、チャットウィンドウ710に表示される。また、顧客により入力されたチャット入力情報から抽出された顧客入力情報に基づいて検索された非公開情報(フィルタリングした非公開情報)であって、オペレータにより選択された非公開情報が表示される。 When switched to the operator response mode, chat response information input by the operator via the CRM terminal 120 is displayed in the chat window 710. In addition, private information (filtered private information) searched based on customer input information extracted from chat input information input by the customer and selected by the operator is displayed.

図11(b)は、顧客入力情報に基づいて検索された非公開情報であって、オペレータにより選択され、隠すべき情報が含まれる場合にあっては一部が加工された非公開情報が、情報ウィンドウ(非公開情報)1120に表示された様子を示している。 Figure 11 (b) shows how non-public information retrieved based on customer-entered information, selected by the operator and partially edited if it contains information that should be hidden, is displayed in the information window (non-public information) 1120.

図11(b)の例は、類似検索部622が複数のグループそれぞれの非公開情報から、所定の条件を満たす(所定の閾値以上の類似度を有する)上位N個の非公開情報を検索した様子を示している。図11(b)の情報ウィンドウ1120に示すように、各グループの検索結果は、タブごとに分けて表示される。 The example in FIG. 11(b) shows how the similarity search unit 622 searches for the top N pieces of private information that satisfy a specified condition (have a similarity level equal to or greater than a specified threshold) from the private information in each of multiple groups. As shown in the information window 1120 in FIG. 11(b), the search results for each group are displayed in separate tabs.

これは、トラブル事象に関して顧客が要求する情報は様々であり、トラブル事象に対する顧客の経験値によって、顧客が要求する情報のレベルも大きく異なるからである。このため、情報ウィンドウ制御部623では、顧客が要求する情報のレベルに応じて各情報を複数のグループに分類し、各グループの検索結果の少なくとも一部を、タブごとに分けて表示する。これにより、顧客は、要求する情報のレベルに応じたタブを選択するだけで、直ちに、要求する情報にアクセスすることができる。 This is because the information that customers require regarding trouble events varies widely, and the level of information that customers require varies greatly depending on the customer's level of experience with trouble events. For this reason, the information window control unit 623 classifies each piece of information into multiple groups according to the level of information that the customer requires, and displays at least a portion of the search results for each group in separate tabs. This allows the customer to immediately access the requested information simply by selecting the tab that corresponds to the level of information required.

図11(b)の例は、第1のグループ(種類5)に分類される非公開情報から、3個の非公開情報が検索され、第2のグループ(種類6)に分類される非公開情報から、3個の非公開情報が検索されたことを示している。また、図11(b)の例は、第3のグループ(種類7)に分類される非公開情報から、2個の非公開情報が検索されたことを示している。 The example in FIG. 11(b) shows that three pieces of private information were retrieved from the private information classified into the first group (type 5), and three pieces of private information were retrieved from the private information classified into the second group (type 6). The example in FIG. 11(b) also shows that two pieces of private information were retrieved from the private information classified into the third group (type 7).

また、図11(b)の例は、第1のグループ(種類5)に分類される非公開情報から検索された3個の非公開情報が、仕様書52、仕様書51、仕様書57であり、それぞれ、類似度が62%、23%、13%であったことを示している。 The example in Figure 11(b) shows that the three pieces of non-public information searched from the non-public information classified in the first group (type 5) were specification 52, specification 51, and specification 57, and that the similarities were 62%, 23%, and 13%, respectively.

なお、図11(b)の例は、チャットウィンドウ710に、オペレータのチャット入力として、定型メッセージ("お客様からの・・・表示します。※このメッセージは、・・・表示されています")が表示された様子を示している。 The example in Figure 11(b) shows a standard message ("Displaying ... from the customer. *This message is being displayed ...") being displayed in the chat window 710 as chat input from the operator.

図12(a)は、情報ウィンドウ1120に表示された第1のグループ(種類5)に分類される3個の非公開情報のうち、仕様書52が、顧客により選択された様子を示している。図12(a)に示すように、仕様書52を選択することで、顧客は、仕様書52の詳細を閲覧し、閲覧した仕様書52の詳細に基づいて、トラブル事象を解決することができる。 Figure 12(a) shows how specifications 52 has been selected by the customer from the three pieces of non-public information classified into the first group (type 5) displayed in the information window 1120. As shown in Figure 12(a), by selecting specifications 52, the customer can view the details of specifications 52 and solve the trouble based on the details of specifications 52 that he or she has viewed.

このように、所定の類似度以上の解析結果が対応付けられた情報を複数表示することで、顧客は、トラブル事象を早期に解決することができる。これは、チャットボットを用いた対話だけで、トラブル事象を解決するための情報を一意に特定するのは容易ではないからである(複数の情報を提供し、顧客が選択する方が、トラブル事象を解決するのに有効だからである)。 In this way, by displaying multiple pieces of information that are associated with analysis results that have a certain degree of similarity or higher, the customer can quickly resolve the problem. This is because it is not easy to uniquely identify the information needed to resolve the problem through dialogue using a chatbot alone (providing multiple pieces of information and allowing the customer to select is more effective in resolving the problem).

図12(b)は、情報ウィンドウ1120に表示された非公開情報(仕様書52)の詳細に基づいて、トラブル事象が解決したか否かを、顧客に問い合わせ、トラブル事象が解決した旨の回答が顧客により入力された様子を示している。 Figure 12 (b) shows the situation in which the customer is asked whether the trouble has been resolved based on the details of the non-public information (specification 52) displayed in the information window 1120, and the customer inputs a response indicating that the trouble has been resolved.

オペレータは、トラブル事象が解決したことを認識すると、図13に示す表示画面1100に遷移する。具体的には、オペレータは、チャットウィンドウ710において、顧客に対して、解決に役立った有効な情報を問い合わせる。また、顧客により、解決に役立った有効な情報が入力されると、オペレータは、解決に役立った有効な情報と、解決に役立った有効な情報が検索された際に、顧客により入力された顧客入力情報とを対応付けて記録する。 When the operator recognizes that the trouble event has been resolved, the display screen transitions to the display screen 1100 shown in FIG. 13. Specifically, the operator uses the chat window 710 to inquire of the customer about useful information that helped resolve the issue. In addition, when the customer inputs useful information that helped resolve the issue, the operator records the useful information that helped resolve the issue in association with the customer input information that was input by the customer when the useful information that helped resolve the issue was searched for.

また、オペレータは、非公開情報提供部114に対して、情報ウィンドウ1120への非公開情報の表示を終了するよう指示する。更に、オペレータは、チャットウィンドウ710に、顧客サポートサービスを終了する旨のメッセージを出力し、顧客サポートサービス提供処理を終了する。 The operator also instructs the private information providing unit 114 to end the display of private information in the information window 1120. Furthermore, the operator outputs a message to the chat window 710 indicating that the customer support service is to be terminated, and ends the customer support service provision process.

<CRM用端末の管理画面>
次に、自動応答モード中に表示されるCRM用端末120の管理画面について説明する。図14は、自動応答モード中に表示されるCRM用端末の表示画面の一例を示す図である。自動応答モードにおいて、CRM用端末120には、顧客サポートサービスの利用状況の一覧を示す管理画面1400が表示される。
<CRM device management screen>
Next, the management screen of the CRM terminal 120 displayed during the automatic response mode will be described. Fig. 14 is a diagram showing an example of a display screen of the CRM terminal displayed during the automatic response mode. In the automatic response mode, a management screen 1400 showing a list of the usage status of customer support services is displayed on the CRM terminal 120.

図14に示すように、管理画面1400には、情報の項目として、"開始時間"、"経過時間"、"装置種別"、"顧客"、"担当者"、"最終会話"、"操作"が含まれる。 As shown in FIG. 14, the management screen 1400 includes the following information items: "Start time," "Elapsed time," "Device type," "Customer," "Person in charge," "Last conversation," and "Operation."

"開始時間"には、顧客が、顧客サポートサービスの利用を開始した日時が記録される。"経過時間"には、顧客が、顧客サポートサービスの利用を開始してからの経過時間が記録される。"装置種別"には、トラブル事象が発生した装置の種別が記録される。 "Start time" records the date and time when the customer started using the customer support service. "Elapsed time" records the time that has elapsed since the customer started using the customer support service. "Device type" records the type of device on which the trouble occurred.

"顧客"には、顧客サポートサービスを利用する顧客名等が記録される。"担当者"には、オペレータ応答モードにより最後に回答したオペレータの名前が記録される。 "Customer" records the name of the customer who uses the customer support service. "Person in Charge" records the name of the operator who last responded using the operator response mode.

"最終会話"には、チャットウィンドウ710に入力された一連の会話内容のうち、最後の会話内容が記録される。 "Last Conversation" records the last conversation among the series of conversations entered in the chat window 710.

"操作"には、自動応答モードからオペレータ応答モードに切り替える際にオペレータにより操作される操作内容が選択可能に表示される。管理画面1400の例は、操作内容として、"参加"が含まれることを示している。 In "Operation", the operation contents to be performed by the operator when switching from the automatic response mode to the operator response mode are displayed in a selectable manner. The example of the management screen 1400 shows that the operation contents include "Participate".

自動応答モードからオペレータ応答モードに切り替える際に、オペレータが、"参加"を操作することで、CRM用端末120は、管理画面1400から表示画面1100(図11(a))に切り替わる。この結果、オペレータによるチャット応答が可能になる。 When switching from automatic response mode to operator response mode, the operator operates "Join" and the CRM terminal 120 switches from the management screen 1400 to the display screen 1100 (Figure 11 (a)). As a result, the operator can respond to chat messages.

<顧客サポートサービス提供処理の流れ>
次に、顧客サポートサービス提供システム100における顧客サポートサービス提供処理の流れについて説明する。図15は、顧客サポートサービス提供システムにおける顧客サポートサービス提供処理の流れを示すフローチャートである。顧客からチャット応答部115へのアクセスを受け付けると、図14に示す顧客サポートサービス提供処理が開始される。
<Customer support service provision process flow>
Next, a description will be given of the flow of a customer support service providing process in the customer support service providing system 100. Fig. 15 is a flowchart showing the flow of a customer support service providing process in the customer support service providing system. When an access to the chat response unit 115 is accepted from a customer, the customer support service providing process shown in Fig. 14 is started.

ステップS1501において、顧客サポートサービス装置110は、自動応答処理を実行する。なお、自動応答処理の詳細フローは、図16を用いて後述する。 In step S1501, the customer support service device 110 executes an automatic response process. The detailed flow of the automatic response process will be described later with reference to FIG. 16.

ステップS1502において、顧客サポートサービス装置110は、公開情報が検索されたか否か、及び、自動応答処理により顧客のトラブル事象が解決したか否かを判定する。ステップS1502において、公開情報が検索されなかったと判定した場合には(ステップS1502においてNOの場合には)、ステップS1503に進む。また、公開情報は検索されたが、トラブル事象が解決していないと判定した場合には(ステップS1502においてNOの場合には)、ステップS1503に進む。 In step S1502, the customer support service device 110 determines whether public information has been searched for and whether the customer's trouble has been resolved by the automatic response process. If it is determined in step S1502 that public information has not been searched for (NO in step S1502), the process proceeds to step S1503. If it is determined that public information has been searched for but the trouble has not been resolved (NO in step S1502), the process proceeds to step S1503.

ステップS1503において、顧客サポートサービス装置110及びCRM用端末120は、オペレータ応答処理を実行し、オペレータ応答処理を実行した後に、顧客サポートサービス提供処理を終了する。なお、オペレータ応答処理の詳細フローは、図17を用いて後述する。 In step S1503, the customer support service device 110 and the CRM terminal 120 execute an operator response process, and after executing the operator response process, the customer support service provision process ends. Note that the detailed flow of the operator response process will be described later with reference to FIG. 17.

一方、ステップS1502において、公開情報が検索され、かつ、トラブル事象が解決したと判定した場合には(ステップS1502においてYESの場合には)、顧客サポートサービス提供処理を終了する。 On the other hand, if public information is searched for and it is determined in step S1502 that the trouble event has been resolved (YES in step S1502), the customer support service provision process is terminated.

<自動応答処理の詳細フロー>
次に、自動応答処理(ステップS1501)の詳細フローについて説明する。図16は、自動応答処理の流れを示すフローチャートである。
<Detailed flow of automatic response processing>
Next, the detailed flow of the automatic response process (step S1501) will be described with reference to Fig. 16, which is a flow chart showing the flow of the automatic response process.

ステップS1601において、チャット応答部115のチャットウィンドウ制御部601は、顧客からのチャット入力情報を受け付ける。 In step S1601, the chat window control unit 601 of the chat response unit 115 accepts chat input information from the customer.

ステップS1602において、チャット応答部115のチャットウィンドウ制御部601は、顧客からのチャット入力情報に対して、チャットボットを用いてチャット応答情報を生成し、出力する。 In step S1602, the chat window control unit 601 of the chat response unit 115 generates and outputs chat response information using a chatbot in response to chat input information from the customer.

ステップS1603において、チャット応答部115のチャットウィンドウ制御部601は、顧客からのチャット入力情報から、顧客入力情報を抽出し、顧客入力情報取得部602に通知する。 In step S1603, the chat window control unit 601 of the chat response unit 115 extracts customer input information from the chat input information from the customer and notifies the customer input information acquisition unit 602.

ステップS1604において、公開情報提供部113の類似検索部612は、顧客入力情報に基づいて、公開情報をフィルタリングする。 In step S1604, the similarity search unit 612 of the public information providing unit 113 filters the public information based on the customer input information.

ステップS1605において、公開情報提供部113の類似検索部612は、フィルタリングの結果、対象となる公開情報が存在するか否かを判定する。ステップS1605において、対象となる公開情報が存在しないと判定した場合には(ステップS1605においてNOの場合には)、ステップS1610に進む。 In step S1605, the similarity search unit 612 of the public information providing unit 113 determines whether or not the target public information exists as a result of filtering. If it is determined in step S1605 that the target public information does not exist (NO in step S1605), the process proceeds to step S1610.

一方、ステップS1605において、対象となる公開情報が存在すると判定した場合には(ステップS1605においてYESの場合には)、ステップS1606に進む。 On the other hand, if it is determined in step S1605 that the relevant public information exists (YES in step S1605), the process proceeds to step S1606.

ステップS1606において、公開情報提供部113の公開情報解析部611は、顧客入力情報を入力として、解析結果を出力する。また、公開情報提供部113の類似検索部612は、出力された解析結果と、ステップS1604においてフィルタリングした公開情報に対応付けられた解析結果との類似度を算出する。 In step S1606, the public information analysis unit 611 of the public information provision unit 113 receives the customer input information and outputs the analysis result. In addition, the similarity search unit 612 of the public information provision unit 113 calculates the similarity between the output analysis result and the analysis result associated with the public information filtered in step S1604.

ステップS1607において、公開情報提供部113の類似検索部612は、所定の閾値以上の類似度を有する解析結果が対応付けられた公開情報が存在するか否かを判定する。ステップS1607において、所定の閾値以上の類似度を有する解析結果が対応付けられた公開情報が存在すると判定した場合には(ステップS1607においてYESの場合には)、ステップS1608に進む。 In step S1607, the similarity search unit 612 of the public information providing unit 113 determines whether public information exists that is associated with an analysis result having a similarity equal to or greater than a predetermined threshold. If it is determined in step S1607 that public information exists that is associated with an analysis result having a similarity equal to or greater than a predetermined threshold (YES in step S1607), the process proceeds to step S1608.

ステップS1608において、公開情報提供部113の情報ウィンドウ制御部613は、所定の閾値以上の類似度を有する解析結果が対応付けられた公開情報のうち、上位N件の公開情報を取得する。 In step S1608, the information window control unit 613 of the public information providing unit 113 acquires the top N pieces of public information among the pieces of public information associated with analysis results having a similarity equal to or greater than a predetermined threshold.

ステップS1609において、公開情報提供部113の情報ウィンドウ制御部613は、取得した公開情報を、情報ウィンドウ720に出力し、図15のステップS1502に戻る。 In step S1609, the information window control unit 613 of the public information providing unit 113 outputs the acquired public information to the information window 720, and the process returns to step S1502 in FIG. 15.

一方、ステップS1607において、所定の閾値以上の類似度を有する解析結果が対応付けられた公開情報が存在しないと判定した場合には(ステップS1607においてNOの場合には)、ステップS1610に進む。 On the other hand, if it is determined in step S1607 that there is no public information associated with an analysis result having a similarity equal to or greater than the predetermined threshold (NO in step S1607), the process proceeds to step S1610.

ステップS1610において、公開情報提供部113は、チャット応答部115に対して、検索結果がないことを通知し、図15のステップS1502に戻る。 In step S1610, the public information providing unit 113 notifies the chat response unit 115 that there are no search results, and the process returns to step S1502 in FIG. 15.

<オペレータ応答処理の詳細フロー>
次に、オペレータ応答処理(ステップS1503)の詳細フローについて説明する。図17は、オペレータ応答処理の流れを示すフローチャートである。
<Detailed flow of operator response processing>
Next, the detailed flow of the operator response process (step S1503) will be described with reference to Fig. 17. The flow of the operator response process is shown in Fig. 17.

ステップS1701において、チャット応答部115のチャットウィンドウ制御部601は、顧客からのチャット入力情報を受け付ける。 In step S1701, the chat window control unit 601 of the chat response unit 115 accepts chat input information from the customer.

ステップS1702において、CRM用端末120のチャット入力部632は、顧客からのチャット入力情報に対して、オペレータにより入力されたチャット応答情報を出力する。 In step S1702, the chat input unit 632 of the CRM terminal 120 outputs chat response information entered by the operator in response to the chat input information from the customer.

ステップS1703において、チャット応答部115のチャットウィンドウ制御部601は、顧客からのチャット入力情報から、顧客入力情報を抽出し、顧客入力情報取得部602に通知する。 In step S1703, the chat window control unit 601 of the chat response unit 115 extracts customer input information from the chat input information from the customer and notifies the customer input information acquisition unit 602.

ステップS1704において、非公開情報提供部114の類似検索部622は、顧客入力情報に基づいて、非公開情報をフィルタリングする。 In step S1704, the similarity search unit 622 of the non-public information provision unit 114 filters the non-public information based on the customer input information.

ステップS1705において、非公開情報提供部114の類似検索部622は、フィルタリングの結果、対象となる非公開情報が存在するか否かを判定する。ステップS1705において、対象となる非公開情報が存在しないと判定した場合には(ステップS1705においてNOの場合には)、ステップS1709に進む。 In step S1705, the similarity search unit 622 of the non-public information providing unit 114 determines whether or not the target non-public information exists as a result of filtering. If it is determined in step S1705 that the target non-public information does not exist (NO in step S1705), the process proceeds to step S1709.

一方、ステップS1705において、対象となる非公開情報が存在すると判定した場合には(ステップS1705においてYESの場合には)、ステップS1706に進む。 On the other hand, if it is determined in step S1705 that the relevant non-public information exists (YES in step S1705), the process proceeds to step S1706.

ステップS1706において、非公開情報提供部114の非公開情報解析部621は、顧客入力情報を入力として、解析結果を出力する。また、非公開情報提供部114の類似検索部622は、出力された解析結果と、ステップS1704においてフィルタリングした非公開情報に対応付けられた解析結果との類似度を算出する。 In step S1706, the private information analysis unit 621 of the private information provision unit 114 receives the customer input information and outputs the analysis result. In addition, the similarity search unit 622 of the private information provision unit 114 calculates the similarity between the output analysis result and the analysis result associated with the private information filtered in step S1704.

ステップS1707において、非公開情報提供部114の類似検索部622は、所定の閾値以上の類似度を有する解析結果が対応付けられた非公開情報が存在するか否かを判定する。ステップS1707において、所定の閾値以上の類似度を有する解析結果が対応付けられた非公開情報が存在すると判定した場合には(ステップS1707においてYESの場合には)、ステップS1708に進む。 In step S1707, the similarity search unit 622 of the non-public information providing unit 114 determines whether non-public information exists that is associated with an analysis result having a similarity equal to or greater than a predetermined threshold. If it is determined in step S1707 that non-public information exists that is associated with an analysis result having a similarity equal to or greater than a predetermined threshold (YES in step S1707), the process proceeds to step S1708.

ステップS1708において、非公開情報提供部114の情報ウィンドウ制御部623は、所定の閾値以上の類似度を有する解析結果が対応付けられた非公開情報のうち、上位N件の非公開情報を取得する。 In step S1708, the information window control unit 623 of the non-public information providing unit 114 acquires the top N pieces of non-public information from among the pieces of non-public information associated with analysis results having a similarity equal to or greater than a predetermined threshold.

一方、ステップS1707において、所定の閾値以上の類似度を有する解析結果が対応付けられた非公開情報が存在しないと判定した場合には(ステップS1707においてNOの場合には)、ステップS1709に進む。 On the other hand, if it is determined in step S1707 that there is no non-public information associated with an analysis result having a similarity equal to or greater than the predetermined threshold (NO in step S1707), the process proceeds to step S1709.

ステップS1709において、非公開情報提供部114は、CRM用端末120に対して、検索結果がないことを通知する。 In step S1709, the private information provision unit 114 notifies the CRM terminal 120 that there are no search results.

ステップS1710において、CRM用端末120のチャット入力部632は、検索結果に基づいてオペレータが入力したチャット応答情報を受け付け、顧客に出力する。また、CRM用端末120の非公開情報管理部633は、検索結果に基づいてオペレータが選択した非公開情報を、顧客に出力する。 In step S1710, the chat input unit 632 of the CRM terminal 120 accepts the chat response information entered by the operator based on the search results and outputs it to the customer. In addition, the private information management unit 633 of the CRM terminal 120 outputs the private information selected by the operator based on the search results to the customer.

<まとめ>
以上の説明から明らかなように、第1の実施形態に係る顧客サポートサービス装置110は、
・チャットウィンドウに入力された半導体製造装置等に関するチャット入力情報に対して、自動で応答する自動応答モードと、オペレータが応答するオペレータ応答モードとを切り替えるチャット応答部を有する。
・チャットウィンドウに入力されるチャット入力情報に基づいて公開情報を検索し、検索結果を、自動応答モード中に情報ウィンドウに表示する公開情報提供部を有する。
・チャットウィンドウに入力されるチャット入力情報に基づいて非公開情報を検索し、検索結果の少なくとも一部を、オペレータ応答モード中に情報ウィンドウに表示する非公開情報提供部114を有する。
<Summary>
As is clear from the above description, the customer support service device 110 according to the first embodiment has the following features:
A chat response unit is provided that switches between an automatic response mode in which a response is automatically made to chat input information about semiconductor manufacturing equipment or the like that is input into the chat window, and an operator response mode in which an operator responds.
The system has a public information providing section that searches for public information based on chat input information entered in the chat window and displays the search results in the information window during the automatic response mode.
The system has a private information providing unit 114 that searches for private information based on chat input information entered in the chat window and displays at least a part of the search results in the information window during the operator response mode.

このように、チャットウィンドウに加えて情報ウィンドウを配し、公開情報または非公開情報を表示する構成とすることで、チャットウィンドウのみの場合と比較して、トラブル事象の解決に際して顧客に提供できる情報量を増大させることができる。 In this way, by providing an information window in addition to a chat window and configuring it to display public or private information, it is possible to increase the amount of information that can be provided to customers when resolving trouble events, compared to when there is only a chat window.

また、公開情報に加えて非公開情報を表示することで、トラブル事象の解決に十分な情報を提供できるようにするとともに、非公開情報の表示をオペレータ応答モード中に限定することで、顧客に提供できる情報を適切に管理することができる。 In addition, by displaying private information in addition to public information, it is possible to provide sufficient information to resolve trouble events, and by limiting the display of private information to operator response mode, it is possible to appropriately manage the information that can be provided to customers.

この結果、第1の実施形態に係る顧客サポートサービス装置によれば、顧客サポートサービスのサービス品質を向上させることができる。 As a result, the customer support service device according to the first embodiment can improve the quality of customer support services.

[第2の実施形態]
上記第1の実施形態において、チャット応答部115のチャットウィンドウ制御部601は、アラームIDの有無を問い合わせ、アラームIDがないと顧客がチャットウィンドウに入力した場合に、トラブル事象を問い合わせるものとして説明した。しかしながら、チャット応答部115のチャットウィンドウ制御部601が顧客に問い合わせる問い合わせ内容や、問い合わせ順序はこれに限定されない。例えば、トラブル事象が発生した装置の種別を問い合わせてもよい。また、問い合わせに対して顧客がチャットウィンドウに入力した内容に関わらず、予め定められた問い合わせを行うように構成してもよい。
Second Embodiment
In the above first embodiment, the chat window control unit 601 of the chat response unit 115 has been described as inquiring about the presence or absence of an alarm ID, and inquiring about the trouble event if the customer inputs in the chat window that there is no alarm ID. However, the content of the inquiry that the chat window control unit 601 of the chat response unit 115 makes to the customer and the order of the inquiries are not limited to this. For example, the chat window control unit 601 may inquire about the type of device in which the trouble event has occurred. Also, a configuration may be made in which a predetermined inquiry is made regardless of the content that the customer inputs in the chat window in response to the inquiry.

また、予め定められた問い合わせを行うように構成した場合にあっては、トラブル事象が解決しなかった場合に、予め定められた問い合わせを再度行うように構成してもよい。あるいは、特定の問い合わせ(例えば、トラブル事象についての問い合わせ)のみを行うように構成してもよい。 In addition, when a predetermined inquiry is made, the system may be configured to make the predetermined inquiry again if the trouble event is not resolved. Alternatively, the system may be configured to make only specific inquiries (e.g., inquiries about the trouble event).

また、上記第1の実施形態において、チャット応答部115は、解決に役立った有効な情報と、解決に役立った有効な情報が検索された際に顧客により入力された顧客入力情報とを対応付けて記録するものとして説明した。 In the above first embodiment, the chat response unit 115 was described as recording the useful information that helped to resolve the issue in association with the customer input information that was input by the customer when the useful information that helped to resolve the issue was searched for.

しかしながら、チャット応答部115により記録されたこれらの情報は、単に記録するだけでなく、公開情報解析部111の学習済み解析モデル420についての追加の学習処理に用いてもよい。具体的には、公開情報解析部111は、
・解決に役立った有効な情報を、学習済み解析モデル420に入力した際の出力と、
・解決に役立った有効な情報が検索された際に顧客により入力されたチャット入力情報を、学習済み解析モデル420に入力した際の出力と、
が一致するように、学習済み解析モデル420について追加の学習処理を行ってもよい。なお、学習済み解析モデル420についての追加の学習処理は、定期的に行われてもよい。
However, the information recorded by the chat response unit 115 may not only be recorded, but may also be used for additional learning processing of the trained analysis model 420 of the public information analysis unit 111. Specifically, the public information analysis unit 111
The output when the useful information that was useful for the solution is input to the trained analysis model 420,
The output when the chat input information entered by the customer when useful information that was useful for the solution was searched for is input to the trained analysis model 420;
In order to make the trained analytical model 420 match the trained analytical model 420, an additional learning process may be performed on the trained analytical model 420. Note that the additional learning process on the trained analytical model 420 may be performed periodically.

同様に、チャット応答部115により記録された情報は、単に記録するだけでなく、非公開情報解析部112の学習済み解析モデル520についての追加の学習処理に用いてもよい。具体的には、非公開情報解析部112は、
・解決に役立った有効な情報を、学習済み解析モデル520に入力した際の出力と、
・解決に役立った有効な情報が検索された際に顧客により入力されたチャット入力情報を、学習済み解析モデル520に入力した際の出力と、
が一致するように、学習済み解析モデル520について追加の学習処理を行ってもよい。なお、学習済み解析モデル520についての追加の学習処理は、定期的に行われてもよい。
Similarly, the information recorded by the chat response unit 115 may not only be recorded, but may also be used for additional learning processing of the trained analysis model 520 of the private information analysis unit 112. Specifically, the private information analysis unit 112:
The output when the useful information that was useful for the solution is input to the trained analysis model 520,
The output when the chat input information entered by the customer when useful information that was useful for the solution was searched for is input to the trained analysis model 520; and
In order to make the trained analysis model 520 match the trained analysis model 520, an additional learning process may be performed on the trained analysis model 520. Note that the additional learning process on the trained analysis model 520 may be performed periodically.

また、上記第1の実施形態では、情報ウィンドウ制御部613が公開情報を情報ウィンドウ720に表示する際の表示順序について特に言及しなかった。しかしながら、情報ウィンドウ制御部613は、例えば、類似度に応じた順序で公開情報を情報ウィンドウ720に表示するように構成してもよい。同様に、上記第1の実施形態では、情報ウィンドウ制御部623が非公開情報を情報ウィンドウ1120に表示する際の表示順序について特に言及しなかった。しかしながら、情報ウィンドウ制御部623は、例えば、類似度に応じた順序で非公開情報を情報ウィンドウ1120に表示するように構成してもよい。 In addition, in the above first embodiment, no particular mention was made about the display order when the information window control unit 613 displays public information in the information window 720. However, the information window control unit 613 may be configured to display public information in the information window 720 in an order according to similarity, for example. Similarly, in the above first embodiment, no particular mention was made about the display order when the information window control unit 623 displays private information in the information window 1120. However, the information window control unit 623 may be configured to display private information in the information window 1120 in an order according to similarity, for example.

また、上記第1の実施形態では、装置ログ情報または装置ログ情報の分析結果の表示方法について言及しなかった。しかしながら、装置ログ情報または分析結果は、例えば、オペレータ応答モードにおいて、情報ウィンドウ制御部623が、情報ウィンドウ(非公開情報)1120において、新たなタブを設け、当該タブが顧客により選択された場合に表示するように構成してもよい。あるいは、オペレータが、チャット応答情報を入力する際に、当該タブを選択して表示するように構成してもよい。また、分析結果の表示はオペレータ応答モードに限定されず、例えば、自動応答モードにおいて、顧客がチャット入力情報に装置ログ情報を添付した場合にあっては、当該装置ログ情報を分析した分析結果を、情報ウィンドウ(公開情報)720に表示してもよい。 In addition, in the above first embodiment, no mention was made of a method for displaying the device log information or the analysis results of the device log information. However, for example, in the operator response mode, the information window control unit 623 may be configured to provide a new tab in the information window (private information) 1120 and display the device log information or the analysis results when the tab is selected by the customer. Alternatively, the operator may select and display the tab when inputting chat response information. In addition, the display of the analysis results is not limited to the operator response mode. For example, in the automatic response mode, when a customer attaches device log information to chat input information, the analysis results of the device log information may be displayed in the information window (public information) 720.

また、上記第1の実施形態では、公開情報解析部111及び非公開情報解析部112が、過去のトラブル事象と関連する文言それぞれの出現頻度を数値化したものを解析結果として出力する場合について説明したが、解析結果の算出方法はこれに限定されない。また、上記第1の実施形態では、類似検索部612及び類似検索部622が、解析結果に含まれるそれぞれの文言の出現頻度同士を比較してそれぞれの類似度を算出し、算出した類似度を重み付け加算することで、公開情報及び非公開情報との類似度を算出した。しかしながら、公開情報及び非公開情報との類似度の算出方法はこれに限定されない。 In addition, in the above first embodiment, the public information analysis unit 111 and the private information analysis unit 112 output the analysis results obtained by converting the frequency of occurrence of each word related to a past trouble event into a numerical value, but the method of calculating the analysis results is not limited to this. In addition, in the above first embodiment, the similarity search unit 612 and the similarity search unit 622 compare the frequency of occurrence of each word included in the analysis results to calculate the respective similarities, and calculate the similarities between the public information and the private information by weighting and adding the calculated similarities. However, the method of calculating the similarities between the public information and the private information is not limited to this.

例えば、公開情報解析部111及び非公開情報解析部112は、公開情報または非公開情報に対して自然言語処理を行うことで算出した任意のベクトル表現(それぞれの文言の出現頻度を数値化したもの以外の表現)を、解析結果として出力してもよい。この場合、類似検索部612では、例えば、顧客入力情報に対して自然言語処理を行うことで算出したベクトル表現と、公開情報に対して自然言語処理を行うことで算出したベクトル表現とを比較することで類似度を算出する。同様に、類似検索部622では、顧客入力情報に対して自然言語処理を行うことで算出したベクトル表現と、非公開情報に対して自然言語処理を行うことで算出したベクトル表現とを比較することで類似度を算出する。 For example, the public information analysis unit 111 and the private information analysis unit 112 may output any vector expression (other than an expression obtained by quantifying the frequency of occurrence of each word) calculated by performing natural language processing on the public information or private information as the analysis result. In this case, the similarity search unit 612 calculates the similarity by, for example, comparing the vector expression calculated by performing natural language processing on the customer input information with the vector expression calculated by performing natural language processing on the public information. Similarly, the similarity search unit 622 calculates the similarity by comparing the vector expression calculated by performing natural language processing on the customer input information with the vector expression calculated by performing natural language processing on the private information.

また、上記第1の実施形態では、各事業所130、140、150が日本国内にあり、チャット応答部115が、日本語で応答するものとして説明した。しかしながら、各事業所130、140、150は海外にあってもよい。この場合、チャット応答部115は、それぞれの国の言語で応答するように構成されるものとする。また、各格納部に格納される公開情報及び非公開情報も、それぞれの国の言語で格納され、学習済み解析モデルもそれぞれの国の言語で学習処理が行われているものとする。 In the above first embodiment, it has been described that each of the business offices 130, 140, 150 is located in Japan, and the chat response unit 115 responds in Japanese. However, each of the business offices 130, 140, 150 may be located overseas. In this case, the chat response unit 115 is configured to respond in the language of each country. It is also assumed that the public information and private information stored in each storage unit is stored in the language of each country, and that the trained analysis model is also trained in the language of each country.

また、上記第1の実施形態では、チャット入力情報及びチャット応答情報がテキストデータであるものとして説明したが、チャット入力情報及びチャット応答情報は、音声データであってもよい。 In addition, in the first embodiment, the chat input information and chat response information are described as being text data, but the chat input information and chat response information may be audio data.

また、上記第1の実施形態では、応答フェーズにおいて、顧客入力情報取得部602が、チャット入力情報が入力されるごとに顧客入力情報を取得し、公開情報解析部611及び非公開情報解析部621に通知するものとして説明した。しかしながら、顧客入力情報取得部602が顧客入力情報を公開情報解析部611及び非公開情報解析部621に通知するタイミングはこれに限定されない。例えば、所定量の顧客入力情報を取得したタイミングで、公開情報解析部611及び非公開情報解析部621に通知するように構成してもよい。 In the above first embodiment, it has been described that in the response phase, the customer input information acquisition unit 602 acquires customer input information each time chat input information is input, and notifies the public information analysis unit 611 and the private information analysis unit 621. However, the timing at which the customer input information acquisition unit 602 notifies the public information analysis unit 611 and the private information analysis unit 621 of the customer input information is not limited to this. For example, it may be configured to notify the public information analysis unit 611 and the private information analysis unit 621 at the timing at which a predetermined amount of customer input information is acquired.

また、上記第1の実施形態において、チャット応答部115は、トラブル事象に関する顧客からの問い合わせを受け付けるものとして説明したが、顧客からの問い合わせに限定されず、フィールドエンジニアからの問い合わせを受け付けてもよい。 In the first embodiment, the chat response unit 115 was described as accepting inquiries from customers regarding trouble events, but it is not limited to accepting inquiries from customers, and may also accept inquiries from field engineers.

また、上記第1の実施形態では、特定の装置が半導体製造装置及び測定装置である場合について説明したが、特定の装置は、これに限定されず、他の任意の装置であってもよい。 In addition, in the first embodiment, the specific device is a semiconductor manufacturing device and a measurement device, but the specific device is not limited to this and may be any other device.

なお、上記実施形態に挙げた構成等に、その他の要素との組み合わせ等、ここで示した構成に本開示が限定されるものではない。これらの点に関しては、本開示の趣旨を逸脱しない範囲で変更することが可能であり、その応用形態に応じて適切に定めることができる。 Note that the present disclosure is not limited to the configurations described in the above embodiments, and may be combined with other elements. These points may be changed without departing from the spirit of the present disclosure, and may be appropriately determined according to the application form.

100 :顧客サポートサービス提供システム
110 :顧客サポートサービス装置
111 :公開情報解析部
112 :非公開情報解析部
113 :公開情報提供部
114 :非公開情報提供部
115 :チャット応答部
116 :顧客情報格納部
117 :チャットボット履歴情報格納部
118 :内部情報格納部
120 :CRM用端末
410 :情報取得部
420 :学習済み解析モデル
430 :出現頻度数値化部
440 :解析結果出力部
510 :情報取得部
520 :学習済み解析モデル
530 :出現頻度数値化部
540 :解析結果出力部
601 :チャットウィンドウ制御部
602 :顧客入力情報取得部
611 :公開情報解析部
612 :類似検索部
613 :情報ウィンドウ制御部
621 :非公開情報解析部
622 :類似検索部
623 :情報ウィンドウ制御部
700 :表示画面
710 :チャットウィンドウ
720 :情報ウィンドウ
1100 :表示画面
1120 :情報ウィンドウ
1400 :管理画面
100: Customer support service providing system 110: Customer support service device 111: Public information analysis unit 112: Private information analysis unit 113: Public information provision unit 114: Private information provision unit 115: Chat response unit 116: Customer information storage unit 117: Chatbot history information storage unit 118: Internal information storage unit 120: CRM terminal 410: Information acquisition unit 420: Learned analysis model 430: Occurrence frequency quantification unit 440: Analysis result output unit 510: Information acquisition unit 520: Learned analysis model 530: Occurrence frequency quantification unit 540: Analysis result output unit 601: Chat window control unit 602: Customer input information acquisition unit 611: Public information analysis unit 612: Similarity search unit 613: Information window control unit 621: Private information analysis section 622: Similarity search section 623: Information window control section 700: Display screen 710: Chat window 720: Information window 1100: Display screen 1120: Information window 1400: Management screen

Claims (13)

チャットウィンドウに入力される入力情報に基づいて第1の情報を検索し、検索結果を、第1のモード中に情報ウィンドウに表示する第1の提供部と、
前記チャットウィンドウに入力される入力情報に基づいて第2の情報を検索し、検索結果の少なくとも一部を、第2のモード中に前記情報ウィンドウに表示する第2の提供部と、を有し、
前記第1の提供部及び前記第2の提供部のいずれか一方または両方は、前記入力情報に基づいて検索結果を複数のグループに分類し、前記情報ウィンドウ内の異なるタブに分けて表示する、サーバ装置。
a first providing unit that searches for first information based on input information input to the chat window and displays a search result in the information window during the first mode;
a second providing unit that searches for second information based on input information input to the chat window and displays at least a part of a search result in the information window during a second mode;
A server device in which either one or both of the first providing unit and the second providing unit classify search results into a plurality of groups based on the input information and display them in different tabs in the information window.
前記チャットウィンドウに入力される入力情報に対して、自動で応答する前記第1のモードと、オペレータが応答する前記第2のモードとを切り替える制御部を有し、
前記制御部は、
前記第1の提供部が、前記第1のモード中に前記チャットウィンドウに入力される入力情報に基づいて前記第1の情報を検索した結果、所定の条件を満たす情報が検索できなかった場合に、前記第2のモードに切り替える、請求項1に記載のサーバ装置。
a control unit that switches between the first mode in which an automatic response is made to input information input to the chat window and the second mode in which an operator responds,
The control unit is
2. The server device according to claim 1, wherein the first providing unit switches to the second mode when, as a result of searching for the first information based on input information entered into the chat window during the first mode, information satisfying a predetermined condition is not found.
前記制御部は、
前記第1のモード中に前記チャットウィンドウに入力された入力情報に基づいて、前記第1の提供部が前記第1の情報を検索して前記第1のモード中に前記情報ウィンドウに表示した検索結果が、有効でないと判定した場合に、前記第2のモードに切り替える、請求項2に記載のサーバ装置。
The control unit is
3. The server device according to claim 2, wherein the server device switches to the second mode when the first providing unit determines that the search results displayed in the information window during the first mode by searching for the first information based on input information entered in the chat window during the first mode are invalid.
前記第1の提供部は、前記第1の情報を検索する際に算出した類似度に応じた順序で、前記検索結果を表示する、請求項1に記載のサーバ装置。 The server device according to claim 1, wherein the first providing unit displays the search results in an order according to the degree of similarity calculated when searching for the first information. 前記第1の提供部は、前記入力情報に対して自然言語処理が行われることで算出されたベクトル表現と、前記第1の情報に対して自然言語処理が行われることで算出されたベクトル表現とを比較することで、前記類似度を算出する、請求項4に記載のサーバ装置。 The server device according to claim 4, wherein the first providing unit calculates the similarity by comparing a vector representation calculated by performing natural language processing on the input information with a vector representation calculated by performing natural language processing on the first information. 前記第2の提供部は、前記第2の情報を検索する際に算出した類似度に応じた順序で、前記検索結果を表示する、請求項1に記載のサーバ装置。 The server device according to claim 1, wherein the second providing unit displays the search results in an order according to the degree of similarity calculated when searching for the second information. 前記第2の提供部は、前記入力情報に対して自然言語処理が行われることで算出されたベクトル表現と、前記第2の情報に対して自然言語処理が行われることで算出されたベクトル表現とを比較することで、前記類似度を算出する、請求項6に記載のサーバ装置。 The server device according to claim 6, wherein the second providing unit calculates the similarity by comparing a vector representation calculated by performing natural language processing on the input information with a vector representation calculated by performing natural language processing on the second information. 前記第2の提供部は、特定の装置により収集されたログ情報を分析した分析結果を、前記情報ウィンドウに表示する、請求項1に記載のサーバ装置。 The server device according to claim 1, wherein the second providing unit displays the analysis results of the analysis of the log information collected by a specific device in the information window. 前記第1のモード中、前記チャットウィンドウに入力された特定の装置に関する入力情報に対して、チャットボットにより自動で応答する、請求項1に記載のサーバ装置。 The server device according to claim 1, wherein during the first mode, a chatbot automatically responds to input information about a specific device entered in the chat window. 前記第1の提供部が情報を検索する際に用いるモデルに対して、
前記第1のモード中に前記情報ウィンドウに表示された検索結果のうち、有効であると判定された検索結果と、
該検索結果が表示された際に前記チャットウィンドウに入力された入力情報と、
を用いて追加の学習処理を行う、請求項1に記載のサーバ装置。
With respect to a model used when the first providing unit searches for information,
search results displayed in the information window during the first mode that are determined to be valid; and
input information input into the chat window when the search results are displayed;
The server device according to claim 1 , wherein the additional learning process is performed using
前記第2の提供部が情報を検索する際に用いるモデルに対して、
前記第2のモード中に前記情報ウィンドウに表示された検索結果のうち、有効であると判定された検索結果と、
該検索結果が表示された際に前記チャットウィンドウに入力された入力情報と、
を用いて追加の学習処理を行う、請求項1に記載のサーバ装置。
With respect to a model used when the second providing unit searches for information,
search results displayed in the information window during the second mode that are determined to be valid; and
input information input into the chat window when the search results are displayed;
The server device according to claim 1 , wherein the additional learning process is performed using
チャットウィンドウに入力される入力情報に基づいて第1の情報を検索し、検索結果を、第1のモード中に情報ウィンドウに表示する第1の提供工程と、
前記チャットウィンドウに入力される入力情報に基づいて第2の情報を検索し、検索結果の少なくとも一部を、第2のモード中に前記情報ウィンドウに表示する第2の提供工程と、をコンピュータが実行し、
前記第1の提供工程及び前記第2の提供工程のいずれか一方または両方は、前記入力情報に基づいて検索結果を複数のグループに分類し、前記情報ウィンドウ内の異なるタブに分けて表示する、顧客サポートサービス提供方法。
a first providing step of searching for first information based on input information entered into the chat window and displaying the search results in the information window during the first mode;
a second providing step of searching for second information based on input information input to the chat window and displaying at least a portion of the search results in the information window during the second mode, the second providing step being executed by the computer ;
A customer support service providing method, wherein either or both of the first providing step and the second providing step classify search results into a plurality of groups based on the input information and display them in different tabs within the information window.
チャットウィンドウに入力される入力情報に基づいて第1の情報を検索し、検索結果を、第1のモード中に情報ウィンドウに表示する第1の提供工程と、
前記チャットウィンドウに入力される入力情報に基づいて第2の情報を検索し、検索結果の少なくとも一部を、第2のモード中に前記情報ウィンドウに表示する第2の提供工程と、をコンピュータに実行させ、
前記第1の提供工程及び前記第2の提供工程のいずれか一方または両方は、前記入力情報に基づいて検索結果を複数のグループに分類し、前記情報ウィンドウ内の異なるタブに分けて表示する、顧客サポートサービス提供プログラム。
a first providing step of searching for first information based on input information entered into the chat window and displaying the search results in the information window during the first mode;
a second providing step of searching for second information based on input information input to the chat window and displaying at least a part of the search results in the information window during a second mode;
A customer support service providing program in which either or both of the first providing step and the second providing step classify search results into a plurality of groups based on the input information and display them in different tabs in the information window.
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