JP7786470B2

JP7786470B2 - 発話区間抽出装置、発話区間抽出方法、及び発話区間抽出プログラム

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Publication number: JP7786470B2
Application number: JP2023564724A
Authority: JP
Inventors: 知史三枝; 節夫山田; 孝文引地
Original assignee: Nippon Telegraph and Telephone Corp; NTT Inc USA
Current assignee: NTT Inc; NTT Inc USA
Priority date: 2021-12-03
Filing date: 2021-12-03
Publication date: 2025-12-16
Anticipated expiration: 2041-12-03
Also published as: JPWO2023100378A1; US20250029613A1; WO2023100378A1

Description

開示の技術は、発話区間抽出装置、発話区間抽出方法、及び発話区間抽出プログラムに関する。

企業、組織などのコンタクトセンタでは、オペレータは通話、テキストチャットなどを利用して顧客からの問い合わせへの対応、顧客への商品の提案、販売などの大量のやり取りが行われている。日々大量の通話を行う中で、顧客のニーズ、要望に応じて効果的に商品を販売すること、問い合わせに的確に回答することで利益の向上、顧客満足度の向上に結びつく。

顧客からの通話、顧客への通話の機会を効果的に活用するためには、優良な応対を通話データ中から実例として抽出し、企業内又はオペレータ内で共有したり分析したりすることが必要である。

優良な応対は、やり取りの積み重ねから構成され、複数の発話、発話区間の遷移、構成及び質問、回答の頻度、出現位置などを考慮して決定される。このような区間を重要な発話区間（以下、「重要発話区間」という。）とし、抽出を行う。

例えば、重要発話区間をキーワードなどにより判断することが考えられる。しかし、キーワードで検索された発話の前後を、手動で確認し判断することとなり、所望の発話区間を絞り込んで抽出することはできない。また、発話区間を定義しておき、その発話単位内における出現単語の類似度などで判断する方法がある（例えば、特許文献１を参照）。

ＷＯ２０２０／０３６１９０号

上記特許文献１に記載の技術によれば、区間単位で重要度、優劣を判定することは可能であるが、重要な発話区間の遷移を考慮して発話区間の判定を行うことができない。

また、通話中の発話をそれぞれ分析し、通話中に特定の発話の進め方、展開などが含まれるものを抽出することも考えられる。しかしながら、図２５に示すように、発話状況として、「ニーズヒアリング」、「ニーズ無し」、「質問」、「回答」等、特定の発話状況を把握することはできるが、相手からの回答、反応を受けて、次の発話区間での対応パタンを判別して抽出することはできない。

また、図２５に示すように、発話区間を定義して発話区間の種別（例えば、「オープン型営業区間」、「テーマ型営業区間」、「エンド型営業区間」等）を決定しておき、その発話区間の種別の組み合わせを基にルールで判断する方法も考えられる。しかしながら、重要発話区間の判定には、区間内の発話の構成、頻度などが重要であり、発話区間の情報だけでは判断することができない。

つまり、従来技術では、発話区間毎に区間情報を判断し、営業などの通話分析に有用となる重要な発話区間を判定し、抽出することができない。また、発話単位での分析情報のみを用いる場合には、発話区間単位での推移を考慮して重要発話区間を判定することができない。

開示の技術は、上記の点に鑑みてなされたものであり、発話区間及び発話の各々の組み合わせ及び遷移を考慮して重要な発話区間を抽出することができる発話区間抽出装置、発話区間抽出方法、及び発話区間抽出プログラムを提供することを目的とする。

本開示の第１態様は、発話区間抽出装置であって、２名以上の発話を含む発話テキストデータから少なくとも１つの発話を含む発話区間を特定する発話区間特定部と、前記発話区間特定部により特定された発話区間の各々についての発話区間種別を判定する発話区間種別判定部と、前記発話テキストデータから当該発話テキストデータに含まれる各発話についての発話種別を抽出する発話種別抽出部と、前記発話区間特定部により特定された発話区間のうち重要な発話区間を、前記発話区間種別判定部により判定された発話区間種別の組み合わせ及び遷移、並びに、前記発話種別抽出部により抽出された発話種別の組み合わせ及び遷移に基づいて抽出する発話区間抽出部と、を備える。

本開示の第２態様は、発話区間抽出方法であって、２名以上の発話を含む発話テキストデータから少なくとも１つの発話を含む発話区間を特定し、前記特定された発話区間の各々についての発話区間種別を判定し、前記発話テキストデータから当該発話テキストデータに含まれる各発話についての発話種別を抽出し、前記特定された発話区間のうち重要な発話区間を、前記判定された発話区間種別の組み合わせ及び遷移、並びに、前記抽出された発話種別の組み合わせ及び遷移に基づいて抽出する。

本開示の第３態様は、発話区間抽出プログラムであって、２名以上の発話を含む発話テキストデータから少なくとも１つの発話を含む発話区間を特定し、前記特定された発話区間の各々についての発話区間種別を判定し、前記発話テキストデータから当該発話テキストデータに含まれる各発話についての発話種別を抽出し、前記特定された発話区間のうち重要な発話区間を、前記判定された発話区間種別の組み合わせ及び遷移、並びに、前記抽出された発話種別の組み合わせ及び遷移に基づいて抽出することを、コンピュータに実行させる。

開示の技術によれば、発話区間及び発話の各々の組み合わせ及び遷移を考慮して重要な発話区間を抽出することができる、という効果を有する。

実施形態に係る発話区間抽出装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。実施形態で用いる用語の説明に供する図である。実施形態に係る発話区間抽出装置の機能構成の一例を示すブロック図である。図３に示す文入力部の構成例を示す図である。図３に示す発話区間特定部の構成例を示す図である。図３に示す発話区間種別判定部の構成例を示す図である。図３に示す発話種別抽出部の構成例を示す図である。図３に示す発話区間抽出部の構成例を示す図である。第１の実施形態に係る重要発話区間抽出処理の説明に供する図である。第１の実施形態に係る発話区間抽出プログラムによる処理の流れの一例を示すフローチャートである。第１の実施形態に係る重要発話区間抽出処理の流れの一例を示すフローチャートであり、発話区間抽出ルールのルールＡの例を示している。第１の実施形態に係る重要発話区間抽出処理の流れの別の例を示すフローチャートであり、発話区間抽出ルールのルールＢの例を示している。第２の実施形態に係る発話区間特定部の構成例を示す図である。第２の実施形態に係る発話区間種別判定部の構成例を示す図である。第２の実施形態に係る発話種別抽出部の構成例を示す図である。第２の実施形態に係る発話区間抽出部の構成例を示す図である。第２の実施形態に係る重要発話区間抽出処理の説明に供する図である。第２の実施形態に係る別の重要発話区間抽出処理の説明に供する図である。第２の実施形態に係る発話区間抽出処理の流れの一例を示すフローチャートであり、発話区間抽出ルールのルールＣの例を示している。第３の実施形態に係る発話区間種別判定部の構成例を示す図である。第３の実施形態に係る発話種別抽出部の構成例を示す図である。第３の実施形態に係る発話区間抽出部の構成例を示す図である。第３の実施形態に係る重要発話区間抽出処理の説明に供する図である。第３の実施形態に係る発話区間抽出処理の流れの一例を示すフローチャートであり、発話区間抽出ルールのルールＤの例を示している。従来技術の説明に供する図である。

以下、開示の技術の実施形態の一例を、図面を参照しつつ説明する。なお、各図面において、同一又は等価な構成要素及び部分には同一の参照符号を付与している。また、図面の寸法比率は、説明の都合上誇張されており、実際の比率とは異なる場合がある。

[第１の実施形態]
第１の実施形態に係る発話区間抽出装置は、発話区間及び発話の各々の組み合わせ及び遷移を考慮することなく重要な発話区間を抽出する従来の手法に対して特定の改善を提供するものであり、２名以上の発話を含む発話データから重要な発話区間を抽出する技術分野の向上を示すものである。

本実施形態に係る発話区間抽出装置は、分析対象とする発話区間を特定し、特定した発話区間の種別を表す発話区間種別を判定すると共に、発話単位の発話種別を抽出し、特定した発話区間のうち重要な発話区間を、発話区間種別及び発話種別の各々の組み合わせ及び遷移に基づいて抽出する。

まず、図１を参照して、本実施形態に係る発話区間抽出装置１０のハードウェア構成について説明する。

図１は、本実施形態に係る発話区間抽出装置１０のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。

図１に示すように、発話区間抽出装置１０は、ＣＰＵ（ＣｅｎｔｒａｌＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇＵｎｉｔ）１１、ＲＯＭ（ＲｅａｄＯｎｌｙＭｅｍｏｒｙ）１２、ＲＡＭ（ＲａｎｄｏｍＡｃｃｅｓｓＭｅｍｏｒｙ）１３、ストレージ１４、入力部１５、表示部１６、及び通信インタフェース（Ｉ／Ｆ）１７を備えている。各構成は、バス１８を介して相互に通信可能に接続されている。

ＣＰＵ１１は、中央演算処理ユニットであり、各種プログラムを実行したり、各部を制御したりする。すなわち、ＣＰＵ１１は、ＲＯＭ１２又はストレージ１４からプログラムを読み出し、ＲＡＭ１３を作業領域としてプログラムを実行する。ＣＰＵ１１は、ＲＯＭ１２又はストレージ１４に記憶されているプログラムに従って、上記各構成の制御及び各種の演算処理を行う。本実施形態では、ＲＯＭ１２又はストレージ１４には、発話区間抽出処理を実行するための発話区間抽出プログラムが格納されている。

ＲＯＭ１２は、各種プログラム及び各種データを格納する。ＲＡＭ１３は、作業領域として一時的にプログラム又はデータを記憶する。ストレージ１４は、ＨＤＤ（ＨａｒｄＤｉｓｋＤｒｉｖｅ）又はＳＳＤ（ＳｏｌｉｄＳｔａｔｅＤｒｉｖｅ）により構成され、オペレーティングシステムを含む各種プログラム、及び各種データを格納する。

入力部１５は、マウス等のポインティングデバイス、及びキーボードを含み、自装置に対して各種の入力を行うために使用される。

表示部１６は、例えば、液晶ディスプレイであり、各種の情報を表示する。表示部１６は、タッチパネル方式を採用して、入力部１５として機能しても良い。

通信インタフェース１７は、自装置が他の外部機器と通信するためのインタフェースである。当該通信には、例えば、イーサネット（登録商標）若しくはＦＤＤＩ（ＦｉｂｅｒＤｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄＤａｔａＩｎｔｅｒｆａｃｅ）等の有線通信の規格、又は、４Ｇ、５Ｇ、若しくはＷｉ－Ｆｉ（登録商標）等の無線通信の規格が用いられる。

本実施形態に係る発話区間抽出装置１０には、例えば、サーバコンピュータ、パーソナルコンピュータ（ＰＣ：ＰｅｒｓｏｎａｌＣｏｍｐｕｔｅｒ）等の汎用的なコンピュータ装置が適用される。

ここで、図２を参照して、本実施形態で用いる用語について説明する。

図２は、本実施形態で用いる用語の説明に供する図である。図２に示すように、発話は、音声認識又はテキストチャットなどから１つの区切りとして入力される。発話テキストは、１つの応対中の全てのやり取りを含み、１つの通話中の全ての発話の集合を表す。発話種別は、各発話の種別を表す。発話種別は、前後の発話には影響されない。発話種別には、例えば、「ニーズヒアリング」等が含まれる。発話種別ＩＤ（Ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ）は、各発話に付与される、発話種別を特定するためのＩＤである。発話区間は、少なくとも１つの発話を含む区間を表す。発話区間は、複数の連続した発話の集合としてもよく、この場合、１つの発話区間は複数の発話によって構成される。発話区間は、例えば、挨拶などのシーン、発話の意味、内容などから１つのまとまりとして構成される。また、発話区間は、１つの発話としてもよく、この場合、１つの発話区間は１つの発話によって構成される。発話区間ＩＤは、各発話に付与される、発話区間を特定するためのＩＤである。発話区間種別は、各発話区間の種別を表す。発話区間種別には、例えば、「テーマ型営業区間」等が含まれる。発話区間種別ＩＤは、各発話に付与される、発話区間毎に発話区間種別を特定するためのＩＤである。

次に、図３を参照して、発話区間抽出装置１０の機能構成について説明する。

図３は、本実施形態に係る発話区間抽出装置１０の機能構成の一例を示すブロック図である。

図３に示すように、発話区間抽出装置１０は、機能構成として、文入力部１０１、発話区間特定部１０２、発話区間種別判定部１０３、発話種別抽出部１０４、発話区間抽出部１０５、及び出力部１０６を備えている。各機能構成は、ＣＰＵ１１がＲＯＭ１２又はストレージ１４に記憶された発話区間抽出プログラムを読み出し、ＲＡＭ１３に展開して実行することにより実現される。

なお、発話データを格納する発話ＤＢ（ＤａｔａＢａｓｅ：データベース）２０及び抽出結果データを格納する抽出結果ＤＢ２５の各々は、ストレージ１４に記憶されていてもよいし、外部のアクセス可能な記憶装置に記憶されていてもよい。同様に、発話テキストデータを格納する発話テキストＤＢ２１、発話区間データを格納する発話区間ＤＢ２２、発話区間種別データを格納する発話区間種別ＤＢ２３、及び、発話種別データを格納する発話種別ＤＢ２４の各々は、ストレージ１４に記憶されていてもよいし、外部のアクセス可能な記憶装置に記憶されていてもよい。なお、図３の例では、発話テキストデータ、発話区間データ、発話区間種別データ、及び発話種別データをそれぞれ異なるＤＢに格納しているが、１つのＤＢに格納するようにしてもよい。

図４～図８を参照して、図３に示す各機能部（文入力部１０１、発話区間特定部１０２、発話区間種別判定部１０３、発話種別抽出部１０４、発話区間抽出部１０５、及び出力部１０６）の構成について具体的に説明する。

図４に示す文入力部１０１は、発話ＤＢ２０から発話データを取得し、取得した発話データを変換して得られた発話テキストデータを発話テキストＤＢ２１に格納する。発話データは、２名以上の発話を含むデータであり、文字列でもよいし、音声でもよい。文入力部１０１は、発話データが音声の場合、音声認識を行うことにより発話をテキスト化して発話テキストＤＢ２１に格納し、発話データが文字列の場合、既にテキスト化されているため、そのまま発話テキストＤＢ２１に格納する。発話データとしては、例えば、上述の図２に示す対話例の発話が音声として発話ＤＢ２０に格納されており、文入力部１０１は、発話データが音声として入力されると、音声認識を利用して発話データをテキスト化し、得られた発話テキストデータを発話テキストＤＢ２１に格納する。

図５に示す発話区間特定部１０２は、発話テキストＤＢ２１から発話テキストデータを取得し、取得した発話テキストデータから発話区間を特定して得られた発話区間データを発話区間ＤＢ２２に格納する。具体的に、発話区間特定部１０２は、発話テキストデータが入力されると、発話区間特定モデル３０を用いて発話区間を特定し、得られた発話区間データを発話区間ＤＢ２２に格納する。発話区間特定モデル３０は、発話テキストデータを入力とし、発話区間データを出力する学習済みモデルである。発話区間特定モデル３０には、例えば、多層化されたニューラルネットワークであるＤＮＮ（ＤｅｅｐＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋ）が用いられる。発話区間特定モデル３０は、ストレージ１４に記憶されていてもよいし、外部の記憶装置に記憶されていてもよい。発話区間特定モデル３０としては、例えば、「それでは」、「ところで」など、話題の切り替わりを表す手掛かり語を含む発話に教師ラベルを付与し、教師ラベルが付与された発話テキストデータを学習用データとして用いて機械学習することによって、話題の切り替わりを判定するモデルを生成しておく。この発話区間特定モデル３０を利用して発話の切り替わりを判定し、ある切り替わりから次の切り替わりまでの発話を発話区間と特定する。つまり、発話区間特定モデル３０により、発話テキスト中の話題が変化した発話である、切り替わり発話を判定する。冒頭の発話から切り替わり発話の直前の発話、切り替わり発話から次の切り替わり発話の直前の発話、次の切り替わり発話から末尾の発話までをそれぞれ発話区間とし、各発話に対して、発話区間ＩＤを付与する。

図６に示す発話区間種別判定部１０３は、発話区間ＤＢ２２から発話区間データを取得し、取得した発話区間データについての発話区間種別を判定して得られた発話区間種別データを発話区間種別ＤＢ２３に格納する。具体的に、発話区間種別判定部１０３は、発話区間データが入力されると、発話区間種別判定モデル３１を用いて発話区間の発話区間種別を判定し、得られた発話区間種別データを発話区間種別ＤＢ２３に格納する。発話区間種別判定モデル３１は、発話区間データを入力とし、発話区間種別データを出力する学習済みモデルである。発話区間種別判定モデル３１には、例えば、ＤＮＮが用いられる。発話区間種別判定モデル３１は、ストレージ１４に記憶されていてもよいし、外部の記憶装置に記憶されていてもよい。発話区間種別としては、例えば、以下のラベル（種別１～種別４）を定義する。これらのラベルの付いた学習用データを用いて機械学習することによって、これらの発話区間種別を判定するモデルを予め生成しておく。この発話区間種別判定モデル３１を利用して、入力された発話区間に対して発話区間種別を判定し、発話区間毎に発話区間種別の判定結果を発話区間種別ＩＤとして付与する。

（種別１）特定の話題、テーマに絞らないで応対する区間（以下、「オープン型営業区間」という。）
（種別２）顧客側に他の話題、テーマの有無を確認する区間（以下、「エンド型営業区間」という。）具体的には、特定の話題又はテーマに関する対話を終了させる発話区間や、他のニーズの有無を確認する発話区間である。
（種別３）事前に準備した話題など、特定の話題、テーマに関して応対する区間（以下、「テーマ型営業区間」という。）
（種別４）種別なし

図７に示す発話種別抽出部１０４は、発話テキストＤＢ２１から発話テキストデータを取得し、取得した発話テキストデータに含まれる各発話の発話種別を抽出して得られた発話種別データを発話種別ＤＢ２４に格納する。具体的に、発話種別抽出部１０４は、発話区間データが入力されると、発話種別抽出モデル３２を用いて各発話の発話種別を抽出し、得られた発話種別データを発話種別ＤＢ２４に格納する。発話種別抽出モデル３２は、発話テキストデータを入力とし、発話種別データを出力する学習済みモデルである。発話種別抽出モデル３２には、例えば、ＤＮＮが用いられる。発話種別抽出モデル３２は、ストレージ１４に記憶されていてもよいし、外部の記憶装置に記憶されていてもよい。発話種別としては、例えば、各発話の応対シーン、対話行為に関する発話、営業行為に関する発話のそれぞれについて種別が付与される。応対シーンの場合、例えば、用件を把握するシーンの発話、用件に対する発話等のラベルを定義する。対話行為に関する発話の場合、例えば、「質問」、「回答」、「説明」等のラベルを定義する。営業行為に関する発話の場合、例えば、「ニーズヒアリング」、「ニーズ有り」、「ニーズ無し」、「提案」、「質問」等のラベルを定義する。これらのラベルが各発話に付いた発話テキストデータを学習用データとして用いて機械学習することによって、これらの発話種別を抽出するモデルを予め生成しておく。この発話種別抽出モデル３２を利用して、入力された発話テキストに対して各発話の発話種別を判定し、発話毎に発話種別の判定結果を発話種別ＩＤとして付与する。

図８に示す発話区間抽出部１０５は、発話区間種別ＤＢ２３から発話区間種別データを取得すると共に、発話種別ＤＢ２４から発話種別データを取得する。そして、発話区間抽出部１０５は、発話区間特定部１０２により特定された発話区間のうち重要な発話区間を、発話区間種別判定部１０３により判定された発話区間種別の組み合わせ及び遷移、並びに、発話種別抽出部１０４により抽出された発話種別の組み合わせ及び遷移に基づいて抽出する。具体的に、発話区間抽出部１０５は、発話区間抽出ルール３３を用いて抽出する。発話区間抽出ルール３３では、重要な発話区間に対応付けて、発話区間種別の組み合わせ及び遷移、並びに、発話種別の組み合わせ及び遷移が予め定められている。発話区間抽出ルール３３は、例えば、オペレータが顧客に対して行う営業に関する発話を示す発話種別を含み、かつ、非重要区間として予め指定された複数の連続した発話区間を示す発話区間種別の組み合わせを含まない場合に、複数の発話区間を重要な発話区間として抽出する。これにより、１つの発話区間に複数の発話を含む場合に、重要な発話区間を精度良く抽出することができる。

発話区間抽出ルール３３は、例えば、下記のルールＡを含む。ルールＡを満たす場合に、重要区間とする。

（ルールＡ）
ａ１．連続した発話区間が３区間以上であること。
ａ２．以下の非重要区間として指定された発話区間種別の組み合わせ（Ｃ１～Ｃ４）を含まないこと。
（Ｃ１）「オープン型営業区間」→「オープン型営業区間」→ 「その他」
（Ｃ２）「オープン型営業区間」→「オープン型営業区間」→ 「オープン型営業区間」
（Ｃ３）「オープン型営業区間」→「オープン型営業区間」→ 「エンド型営業区間」
（Ｃ４）「エンド型営業区間」→「エンド型営業区間」→ 「その他」

また、発話区間抽出ルール３３は、例えば、下記のルールＢを含む。ルールＢを満たす場合に、重要区間とする。

（ルールＢ）
ｂ１．発話区間に含まれる発話の応対シーンにおいて、発話種別に「対応」が含まれていること。
ｂ２．発話区間に含まれる発話について、発話種別に「ニーズヒアリング」など営業に関する発話が含まれていること。
ｂ３．オペレータの「ニーズヒアリング」の発話に対して、カスタマによる返答の発話があり、反応が否定（「ニーズ無し」）である場合、その後、オペレータが「提案」、「質問」を実施していること。
ｂ４．「質問」の発話が一定数以上あること。
ｂ５．「質問」が発話区間の前半に多いこと。
ｂ６．「質問」を複数回してから提案をしていること。

図８に示す出力部１０６は、発話区間抽出部１０５により抽出された抽出結果データを取得し、取得した抽出結果データを抽出結果ＤＢ２５に格納する。

次に、図９を参照して、第１の実施形態に係る重要発話区間抽出処理について具体的に説明する。

図９は、第１の実施形態に係る重要発話区間抽出処理の説明に供する図である。図９に示す発話テキストは、オペレータの発話と顧客（カスタマ）の発話とを含む。発話テキストは、複数の発話区間Ｗ１～Ｗ４を含み、発話区間Ｗ１～Ｗ４の各々は、複数の発話を含む。

図９に示すように、発話区間Ｗ１の発話区間種別は「オープン型営業区間」であり、発話区間Ｗ２の発話区間種別は「テーマ型営業区間」であり、発話区間Ｗ３の発話区間種別は「テーマ型営業区間」であり、発話区間Ｗ４の発話区間種別は「エンド型営業区間」である。また、発話区間Ｗ１には、「対応」、「ニーズヒアリング」、及び「ニーズ無し」の発話が含まれ、発話区間Ｗ２には、「提案」及び「ニーズ有り」の発話が含まれている。発話区間Ｗ３には、「ニーズヒアリング」及び「ニーズ無し」の発話が含まれ、発話区間Ｗ４には、「ニーズヒアリング」及び「ニーズ無し」の発話が含まれている。

図９の例では、上述したように、オペレータが顧客に対して行う営業に関する発話を示す発話種別を含み、かつ、非重要区間として予め指定された複数の連続した発話区間を示す発話区間種別の組み合わせ（上述の組み合わせＣ１～Ｃ４）を含まない。非重要区間とされる複数の連続した発話区間の組み合わせは、「オープン型営業区間」、「テーマ型営業区間」、及び「エンド型営業区間」のうち、「オープン型営業区間」及び「エンド型営業区間」の少なくとも一方を含み、「テーマ型営業区間」を含まない組み合わせである。つまり、発話区間Ｗ１～Ｗ３は、発話種別が「対応」で、「ニーズヒアリング」等の営業に関する発話を含み、発話区間種別の組み合わせが「オープン型営業区間」→「テーマ型営業区間」→「テーマ型営業区間」の遷移であるため、重要（優良）な発話区間として抽出される。また、発話区間Ｗ２～Ｗ４は、発話種別が「対応」で、「ニーズヒアリング」等の営業に関する発話を含み、発話区間種別の組み合わせが「テーマ型営業区間」→「テーマ型営業区間」→「エンド型営業区間」の遷移であるため、重要（優良）な発話区間として抽出される。

次に、図１０を参照して、第１の実施形態に係る発話区間抽出装置１０の作用について説明する。

図１０は、第１の実施形態に係る発話区間抽出プログラムによる処理の流れの一例を示すフローチャートである。発話区間抽出プログラムによる処理は、発話区間抽出装置１０のＣＰＵ１１が、ＲＯＭ１２又はストレージ１４に記憶されている発話区間抽出プログラムをＲＡＭ１３に書き込んで実行することにより、実現される。

図１０のステップＳ１０１では、ＣＰＵ１１が、発話ＤＢ２０から発話データの入力を受け付け、受け付けた発話データを変換して得られた発話テキストデータを発話テキストＤＢ２１に格納する。

ステップＳ１０２では、ＣＰＵ１１が、発話テキストＤＢ２１から発話テキストデータを取得し、取得した発話テキストデータに対応する発話区間を、発話区間特定モデル３０を用いて特定し、得られた発話区間データを発話区間ＤＢ２２に格納する。

ステップＳ１０３では、ＣＰＵ１１が、発話区間ＤＢ２２から発話区間データを取得し、取得した発話区間データについての発話区間種別を、発話区間種別判定モデル３１を用いて判定し、得られた発話区間種別データを発話区間種別ＤＢ２３に格納する。

ステップＳ１０４では、ＣＰＵ１１が、発話テキストＤＢ２１から発話テキストデータを取得し、取得した発話テキストデータに含まれる各発話の発話種別を、発話種別抽出モデル３２を用いて抽出し、得られた発話種別データを発話種別ＤＢ２４に格納する。

ステップＳ１０５では、ＣＰＵ１１が、発話区間種別ＤＢ２３から発話区間種別データを取得すると共に、発話種別ＤＢ２４から発話種別データを取得し、ステップＳ１０２で特定した発話区間のうち重要な発話区間を、ステップＳ１０３で判定した発話区間種別の組み合わせ及び遷移、並びに、ステップＳ１０４で抽出した発話種別の組み合わせ及び遷移に基づいて抽出する。具体的には、発話区間抽出ルール３３を用いて抽出する。この重要発話区間抽出処理の具体例について図１１、図１２を参照して説明する。

図１１は、第１の実施形態に係る重要発話区間抽出処理の流れの一例を示すフローチャートであり、発話区間抽出ルール３３のルールＡの例を示している。

ステップＳ１１１では、ＣＰＵ１１が、発話区間種別ＤＢ２３から発話区間種別データを取得すると共に、発話種別ＤＢ２４から発話種別データを取得する。

ステップＳ１１２では、ＣＰＵ１１が、ステップＳ１１１で取得した発話区間種別データ及び発話種別データから発話区間が３区間以上連続しているか否かを判定する。３区間以上連続していると判定した場合（肯定判定の場合）、ステップＳ１１３に移行し、３区間以上連続していないと判定した場合（否定判定の場合）、ステップＳ１１５に移行する。

ステップＳ１１３では、ＣＰＵ１１が、連続した発話区間種別の組み合わせが予め指定された非重要区間の組み合わせ（例えば、上述の非重要区間の組み合わせＣ１～Ｃ４）であるか否かを判定する。予め指定された非重要区間の組み合わせではないと判定した場合（否定判定の場合）、ステップＳ１１４に移行し、予め指定された非重要区間の組み合わせであると判定した場合（肯定判定の場合）、ステップＳ１１５に移行する。

ステップＳ１１４では、ＣＰＵ１１が、連続した発話区間を重要発話区間と判定し、図１０のステップＳ１０６にリターンする。

ステップＳ１１５では、ＣＰＵ１１が、発話区間を重要発話区間ではないと判定し、図１０のステップＳ１０６にリターンする。

図１２は、第１の実施形態に係る重要発話区間抽出処理の流れの別の例を示すフローチャートであり、発話区間抽出ルール３３のルールＢの例を示している。なお、図１２の処理は、図１１の処理と独立した処理として実行してもよいし、図１１の処理で重要発話区間と判定された発話区間に対して、図１１の処理に続けて実行してもよい。

ステップＳ１２１では、ＣＰＵ１１が、発話区間種別ＤＢ２３から発話区間種別データを取得すると共に、発話種別ＤＢ２４から発話種別データを取得する。

ステップＳ１２２では、ＣＰＵ１１が、ステップＳ１２１で取得した発話区間種別データ及び発話種別データから発話区間の応対シーンが「対応」であるか否かを判定する。「対応」であると判定した場合（肯定判定の場合）、ステップＳ１２３に移行し、「対応」ではないと判定した場合（否定判定の場合）、ステップＳ１３０に移行する。

ステップＳ１２３では、ＣＰＵ１１が、発話種別に、営業に関する発話（つまり、営業情報）が有るか否かを判定する。営業に関する発話とは、例えば、「ニーズヒアリング」、「ニーズ有り」、「ニーズ無し」、「提案」等の種別が付与された発話である。営業に関する発話（営業情報）が有ると判定した場合（肯定判定の場合）、ステップＳ１２４に移行し、営業に関する発話（営業情報）がないと判定した場合（否定判定の場合）、ステップＳ１３０に移行する。

ステップＳ１２４では、ＣＰＵ１１が、営業に関する発話（営業情報）が「ニーズヒアリング」であるか否かを判定する。「ニーズヒアリング」であると判定した場合（肯定判定の場合）、ステップＳ１２５に移行し、「ニーズヒアリング」ではないと判定した場合（否定判定の場合）、ステップＳ１２７に移行する。

ステップＳ１２５では、ＣＰＵ１１が、「ニーズヒアリング」の後にカスタマが否定的反応（「ニーズ無し」）を示しているか否かを判定する。カスタマが否定的反応（「ニーズ無し」）を示していないと判定した場合（否定判定の場合）、ステップＳ１２６に移行し、カスタマが否定的反応（「ニーズ無し」）を示していると判定した場合（肯定判定の場合）、ステップＳ１２７に移行する。

ステップＳ１２６では、ＣＰＵ１１が、発話区間を重要発話区間として判定し、図１０のステップＳ１０６にリターンする。

一方、ステップＳ１２７では、ＣＰＵ１１が、営業に関する発話（営業情報）が「提案」であるか否かを判定する。「提案」であると判定した場合（肯定判定の場合）、ステップＳ１２８に移行し、「提案」ではないと判定した場合（否定判定の場合）、ステップＳ１２９に移行する。

ステップＳ１２８では、ＣＰＵ１１が、「提案」の前に「質問」又は「説明」が有るか否かを判定する。「質問」又は「説明」が有ると判定した場合（肯定判定の場合）、ステップＳ１２６に移行し、「質問」又は「説明」がないと判定した場合（否定判定の場合）、ステップＳ１２９に移行する。

ステップＳ１２９では、ＣＰＵ１１が、発話区間に「質問」が一定数有るか否かを判定する。「質問」が一定数有ると判定した場合（肯定判定の場合）、ステップＳ１２６に移行し、「質問」が一定数ないと判定した場合（否定判定の場合）、ステップＳ１３０に移行する。

ステップＳ１３０では、ＣＰＵ１１が、発話区間を重要発話区間ではないと判定し、図１０のステップＳ１０６にリターンする。

図１０のステップＳ１０６に戻り、ＣＰＵ１１が、ステップＳ１０５で重要発話区間として抽出して得られた抽出結果データを抽出結果ＤＢ２５に出力し、本発話区間抽出プログラムによる一連の処理を終了する。

このように本実施形態によれば、１つの発話区間に複数の発話を含む場合に、発話区間種別及び発話種別の各々の組み合わせ及び遷移を考慮することにより、重要な発話区間を精度良く抽出することができる。

また、発話区間の抽出及び判定、並びに、発話単位の分析情報を用いて、発話区間同士の組み合わせ及び遷移を判定することで、発話区間の組み合わせ及び遷移、並びに、発話の組み合わせ及び遷移に基づいた、複数の発話区間から構成される重要区間を判定して抽出することができる。

また、重要、優良な発話区間の判定に対して、個別の発話から得られる情報を考慮した重要発話区間を判定することができる。

また、発話区間の発話区間種別を分析対象、利用対象に依存しない構成とし、発話ごとの発話種別を分析対象、利用対象に依存する構成とする、または、その逆の構成とすることにより、適用する対象に合わせてモデルを差し替えることができる。

また、営業通話における優良な営業の展開方法を判断することができる。

[第２の実施形態]
第２の実施形態に係る発話区間抽出装置は、上記第１の実施形態と同様に、発話区間及び発話の各々の組み合わせ及び遷移を考慮することなく重要な発話区間を抽出する従来の手法に対して特定の改善を提供するものであり、２名以上の発話を含む発話データから重要な発話区間を抽出する技術分野の向上を示すものである。

上記第１の実施形態では、１つの発話区間に複数の発話が含まれる形態について説明したが、第２の実施形態では、１つの発話区間に１つの発話が含まれる形態について説明する。

第２の実施形態に係る発話区間抽出装置（以下、発話区間抽出装置１０Ａという。）は、機能構成として、文入力部１０１、発話区間特定部１０２Ａ、発話区間種別判定部１０３Ａ、発話種別抽出部１０４Ａ、発話区間抽出部１０５Ａ、及び出力部１０６を備えている。なお、文入力部１０１及び出力部１０６についての繰り返しの説明は省略する。

図１３～図１６を参照して、第２の実施形態に係る各機能部（発話区間特定部１０２Ａ、発話区間種別判定部１０３Ａ、発話種別抽出部１０４Ａ、及び発話区間抽出部１０５Ａ）の構成について具体的に説明する。

図１３に示す発話区間特定部１０２Ａは、発話テキストＤＢ２１から発話テキストデータを取得し、取得した発話テキストデータから発話区間を特定して得られた発話区間データを発話区間ＤＢ２２に格納する。具体的に、発話区間特定部１０２は、発話テキストデータが入力されると、単一の発話を発話区間として特定し、得られた発話区間データを発話区間ＤＢ２２に格納する。

図１４に示す発話区間種別判定部１０３Ａは、発話区間ＤＢ２２から発話区間データを取得し、取得した発話区間データについての発話区間種別を判定して得られた発話区間種別データを発話区間種別ＤＢ２３に格納する。具体的に、発話区間種別判定部１０３Ａは、発話区間データが入力されると、発話区間種別判定モデル３１を用いて発話区間の発話区間種別を判定し、得られた発話区間種別データを発話区間種別ＤＢ２３に格納する。発話区間種別としては、例えば、応対における基本的な対話行為を表すラベル（例えば、「質問」、「説明」、「回答」、「その他」等）を定義する。これらのラベルの付いた学習用データを用いて機械学習することによって、これらの発話区間種別を判定するモデルを予め生成しておく。この発話区間種別判定モデル３１を利用して、入力された発話区間に対して発話区間種別を判定し、発話区間毎に発話区間種別の判定結果を発話区間種別ＩＤとして付与する。

図１５に示す発話種別抽出部１０４Ａは、発話テキストＤＢ２１から発話テキストデータを取得し、取得した発話テキストデータに含まれる各発話の発話種別を抽出して得られた発話種別データを発話種別ＤＢ２４に格納する。具体的に、発話種別抽出部１０４Ａは、発話区間データが入力されると、発話種別抽出モデル３２を用いて各発話の発話種別を抽出し、得られた発話種別データを発話種別ＤＢ２４に格納する。発話種別としては、例えば、各発話の応対シーン、対話行為に関する発話、営業行為に関する発話のそれぞれについて種別が付与される。応対シーンの場合、例えば、用件を把握するシーンの発話、用件に対する発話等のラベルを定義する。対話行為に関する発話の場合、例えば、「質問」、「回答」、「説明」等のラベルを定義する。営業行為に関する発話の場合、例えば、「ニーズヒアリング」、「ニーズ有り」、「ニーズ無し」、「提案」等のラベルを定義する。これらのラベルが各発話に付いた発話テキストデータを学習用データとして用いて機械学習することによって、これらの発話種別を抽出するモデルを予め生成しておく。この発話種別抽出モデル３２を利用して、入力された発話テキストに対して各発話の発話種別を判定し、発話毎に発話種別の判定結果を発話種別ＩＤとして付与する。

図１６に示す発話区間抽出部１０５Ａは、発話区間種別ＤＢ２３から発話区間種別データを取得すると共に、発話種別ＤＢ２４から発話種別データを取得する。そして、発話区間抽出部１０５Ａは、発話区間特定部１０２Ａにより特定された発話区間のうち重要な発話区間を、発話区間種別判定部１０３Ａにより判定された発話区間種別の組み合わせ及び遷移、並びに、発話種別抽出部１０４Ａにより抽出された発話種別の組み合わせ及び遷移に基づいて抽出する。具体的に、発話区間抽出部１０５Ａは、発話区間抽出ルール３３を用いて抽出する。発話区間抽出ルール３３では、重要な発話区間に対応付けて、発話区間種別の組み合わせ及び遷移、並びに、発話種別の組み合わせ及び遷移が予め定められている。発話区間抽出ルール３３は、例えば、オペレータが顧客に対して行う営業に際して顧客のニーズがないことを表現する発話を示す発話種別（「ニーズ無し」）を含まず、かつ、オペレータが顧客に提案する発話を示す発話種別（「提案」）の前に、オペレータが顧客に質問する発話区間を示す発話区間種別（「質問」）を含む場合に、複数の発話区間を含む１つのまとまりを重要な発話区間として抽出する。これにより、１つの発話区間に単一の発話を含む場合であっても、重要な発話区間を精度良く抽出することができる。

発話区間抽出ルール３３は、例えば、下記のルールＣを含む。ルールＣを満たす場合に、重要区間とする。

（ルールＣ）
・切り替わり後の「提案」の前に、１回以上の「質問」を含み、かつ、「ニーズ無し」を含まないこと。

次に、図１７及び図１８を参照して、第２の実施形態に係る重要発話区間抽出処理について具体的に説明する。

図１７は、第２の実施形態に係る重要発話区間抽出処理の説明に供する図である。図１７に示す発話テキストは、オペレータの発話と顧客（カスタマ）の発話とを含む。発話テキストは、複数の発話区間Ｗ１１～Ｗ１４を含み、発話区間Ｗ１１～Ｗ１４の各々は、単一の発話を含む。

図１７に示すように、発話区間Ｗ１１、Ｗ１２、Ｗ１３の各々の発話区間種別は「質問」であり、発話区間Ｗ１４の発話区間種別は「説明回答」である。また、これら複数の発話区間Ｗ１１～Ｗ１４は、切り替わり発話、シーン情報等から１つのまとまりとして、このまとまりには、「提案」及び「ニーズ有り」の発話が含まれている。

図１７の例では、上述したように、オペレータが顧客に対して行う営業に際して顧客のニーズがないことを表現する発話を示す発話種別（「ニーズ無し」）を含まず、かつ、オペレータが顧客に提案する発話を示す発話種別（「提案」）の前に、オペレータが顧客に質問する発話区間を示す発話区間種別（「質問」）を含む。つまり、発話の切り替わり後の「提案」の前に、最低１回の「質問」があり、かつ、「ニーズ無し」がないため、重要（優良）な発話区間のまとまりとして抽出される。

図１８は、第２の実施形態に係る別の重要発話区間抽出処理の説明に供する図である。図１８に示す発話テキストは、図１７の例と同様に、オペレータの発話と顧客（カスタマ）の発話とを含む。発話テキストは、複数の発話区間Ｗ２１、Ｗ２２を含み、発話区間Ｗ２１、Ｗ２２の各々は、単一の発話を含む。

図１８に示すように、発話区間Ｗ２１の発話区間種別は「質問」であり、発話区間Ｗ２２の発話区間種別は「説明回答」である。また、これら複数の発話区間Ｗ２１、Ｗ２２は、切り替わり発話、シーン情報等から１つのまとまりとして、このまとまりには、「ニーズヒアリング」、「ニーズ無し」、「提案」、及び「ニーズ無し」の発話が含まれている。

図１８の例では、発話の切り替わり後の「提案」の前に、最低１回の「質問」があるが、「ニーズ無し」の後に、「提案」があるため、重要（優良）ではない発話区間のまとまりとして抽出される。

次に、図１９を参照して、第２の実施形態に係る発話区間抽出処理について説明する。

図１９は、第２の実施形態に係る発話区間抽出処理の流れの一例を示すフローチャートであり、発話区間抽出ルール３３のルールＣの例を示している。

ステップＳ１３１では、ＣＰＵ１１が、発話区間種別ＤＢ２３から発話区間種別データを取得すると共に、発話種別ＤＢ２４から発話種別データを取得する。

ステップＳ１３２では、ＣＰＵ１１が、ステップＳ１３１で取得した発話区間種別データ及び発話種別データから発話区間の応対シーンが「対応」であるか否かを判定する。「対応」であると判定した場合（肯定判定の場合）、ステップＳ１３３に移行し、「対応」ではないと判定した場合（否定判定の場合）、ステップＳ１３７に移行する。

ステップＳ１３３では、ＣＰＵ１１が、発話種別に、営業に関する発話（つまり、営業情報）が有るか否かを判定する。営業に関する発話とは、例えば、「ニーズヒアリング」、「ニーズ有り」、「ニーズ無し」、「提案」等の種別が付与された発話である。営業に関する発話（営業情報）が有ると判定した場合（肯定判定の場合）、ステップＳ１３４に移行し、営業に関する発話（営業情報）がないと判定した場合（否定判定の場合）、ステップＳ１３７に移行する。

ステップＳ１３４では、ＣＰＵ１１が、切り替わり区間内か否かを判定する。切り替わり区間内であると判定した場合（肯定判定の場合）、ステップＳ１３５に移行し、切り替わり区間内ではないと判定した場合（否定判定の場合）、ステップＳ１３７に移行する。

ステップＳ１３５では、ＣＰＵ１１が、切り替わり区間内にルールに合致した発話（例えば、「提案」の後に「ニーズ有り」等。）が有るか否かを判定する。切り替わり区間内にルールに合致した発話が有ると判定した場合（肯定判定の場合）、ステップＳ１３６に移行し、切り替わり区間内にルールに合致した発話がないと判定した場合（肯定判定の場合）、ステップＳ１３７に移行する。

ステップＳ１３６では、ＣＰＵ１１が、切り替わり区間を重要発話区間として判定し、上述の図１０のステップＳ１０６にリターンする。

ステップＳ１３７では、ＣＰＵ１１が、切り替わり区間を重要発話区間ではないと判定し、上述の図１０のステップＳ１０６にリターンする。

このように本実施形態によれば、１つの発話区間に単一の発話を含む場合に、発話区間種別及び発話種別の各々の組み合わせ及び遷移を考慮することにより、重要な発話区間を精度良く抽出することができる。

[第３の実施形態]
第３の実施形態に係る発話区間抽出装置は、上記第１の実施形態と同様に、発話区間及び発話の各々の組み合わせ及び遷移を考慮することなく重要な発話区間を抽出する従来の手法に対して特定の改善を提供するものであり、２名以上の発話を含む発話データから重要な発話区間を抽出する技術分野の向上を示すものである。

第３の実施形態では、トークスクリプトの準拠のチェックに適用した形態について説明する。なお、トークスクリプトとは、電話営業、コンタクトセンタ等においてオペレータが顧客との間で受け答えする際に使われる、対話のための台本である。

第３の実施形態に係る発話区間抽出装置（以下、発話区間抽出装置１０Ｂという。）は、機能構成として、文入力部１０１、発話区間特定部１０２、発話区間種別判定部１０３Ｂ、発話種別抽出部１０４Ｂ、発話区間抽出部１０５Ｂ、及び出力部１０６を備えている。なお、文入力部１０１、発話区間特定部１０２、及び出力部１０６についての繰り返しの説明は省略する。

図２０～図２２を参照して、第３の実施形態に係る各機能部（発話区間種別判定部１０３Ｂ、発話種別抽出部１０４Ｂ、及び発話区間抽出部１０５Ｂ）の構成について具体的に説明する。

図２０に示す発話区間種別判定部１０３Ｂは、発話区間ＤＢ２２から発話区間データを取得し、取得した発話区間データについての発話区間種別を判定して得られた発話区間種別データを発話区間種別ＤＢ２３に格納する。具体的に、発話区間種別判定部１０３Ｂは、発話区間データが入力されると、発話区間種別判定モデル３１を用いて発話区間の発話区間種別を判定し、得られた発話区間種別データを発話区間種別ＤＢ２３に格納する。発話区間種別としては、例えば、以下のラベル（種別１１～種別１３）を定義する。これらのラベルの付いた学習用データを用いて機械学習することによって、これらの発話区間種別を判定するモデルを予め生成しておく。この発話区間種別判定モデル３１を利用して、入力された発話区間に対して発話区間種別を判定し、発話区間毎に発話区間種別の判定結果を発話区間種別ＩＤとして付与する。

（種別１１）顧客の依頼内容を確認する区間（以下、「依頼内容確認区間」という。）
（種別１２）顧客の環境状況を確認する区間（以下、「顧客環境確認区間」という。）
（種別１３）顧客からの依頼内容に対応する区間（以下、「依頼内容対応区間」という。）

図２１に示す発話種別抽出部１０４Ｂは、発話テキストＤＢ２１から発話テキストデータを取得し、取得した発話テキストデータに含まれる各発話の発話種別を抽出して得られた発話種別データを発話種別ＤＢ２４に格納する。具体的に、発話種別抽出部１０４Ｂは、発話区間データが入力されると、発話種別抽出モデル３２を用いて各発話の発話種別を抽出し、得られた発話種別データを発話種別ＤＢ２４に格納する。発話種別としては、例えば、各発話の応対シーン、対話行為に関する発話、営業行為に関する発話のそれぞれについて種別が付与される。応対シーンの場合、例えば、用件を把握するシーンの発話、用件に対する発話等のラベルを定義する。対話行為に関する発話の場合、例えば、「質問」、「回答」、「説明」等のラベルを定義する。営業行為に関する発話の場合、例えば、「ニーズヒアリング」、「ニーズ有り」、「ニーズ無し」、「提案」等のラベルを定義する。これらのラベルが各発話に付いた発話テキストデータを学習用データとして用いて機械学習することによって、これらの発話種別を抽出するモデルを予め生成しておく。この発話種別抽出モデル３２を利用して、入力された発話テキストに対して各発話の発話種別を判定し、発話毎に発話種別の判定結果を発話種別ＩＤとして付与する。

図２２に示す発話区間抽出部１０５Ｂは、発話区間種別ＤＢ２３から発話区間種別データを取得すると共に、発話種別ＤＢ２４から発話種別データを取得する。そして、発話区間抽出部１０５Ｂは、発話区間特定部１０２により特定された発話区間のうち重要な発話区間を、発話区間種別判定部１０３Ｂにより判定された発話区間種別の組み合わせ及び遷移、並びに、発話種別抽出部１０４Ｂにより抽出された発話種別の組み合わせ及び遷移に基づいて抽出する。具体的に、発話区間抽出部１０５Ｂは、発話区間抽出ルール３３を用いて抽出する。発話区間抽出ルール３３では、重要な発話区間に対応付けて、発話区間種別の組み合わせ及び遷移、並びに、発話種別の組み合わせ及び遷移が予め定められている。発話区間抽出ルール３３は、例えば、重要区間として予め指定された複数の連続した発話区間を示す発話区間種別の組み合わせを含み、かつ、複数の連続した発話区間の各々に、予め指定された発話を示す発話種別の組み合わせを含む場合に、複数の発話区間を重要な発話区間として抽出する。これにより、１つの発話区間に複数の発話を含み、トークスクリプトの準拠のチェックに適用した場合であっても、重要な発話区間を精度良く抽出することができる。

発話区間抽出ルール３３は、例えば、下記のルールＤを含む。ルールＤを満たす場合に、重要区間とする。

（ルールＤ）
・各発話区間に、順不同で必要な発話が含まれており、かつ、発話区間が指定された順序で遷移していること。例えば、通話用件（依頼内容）を確認する発話区間（種別１１）において、その中に日程、依頼内容を聞く発話が含まれていること。また、顧客環境確認の発話区間（種別１２）において、ネットワーク状況、利用する端末情報などの発話、要望を聞く発話がオペレータの発話として含まれていること。また、依頼内容対応の発話区間（種別１３）において、依頼された内容の再確認、実施場所、日程、連絡先の発話が含まれていること。

次に、図２３を参照して、第３の実施形態に係る重要発話区間抽出処理について具体的に説明する。

図２３は、第３の実施形態に係る重要発話区間抽出処理の説明に供する図である。図２３に示す発話テキスト（図示省略）は、例えば、オペレータの発話と顧客（カスタマ）の発話とを含む。発話テキストは、複数の発話区間Ｗ３１～Ｗ３３を含み、発話区間Ｗ３１～Ｗ３３の各々は、複数の発話を含む。

図２３に示すように、発話区間Ｗ３１の発話区間種別は「依頼内容確認区間」であり、発話区間Ｗ３２の発話区間種別は「顧客環境確認区間」であり、発話区間Ｗ３３の発話区間種別は「依頼内容対応区間」である。また、発話区間Ｗ３１には「日程」及び「依頼内容」の発話が含まれ、発話区間Ｗ３２には「ネットワーク」、「機器台数」、及び「ニーズヒアリング」の発話が含まれ、発話区間Ｗ３３には「依頼内容」、「場所」、「日程」、及び「連絡先」の発話が含まれている。

図２３の例では、上述したように、重要区間として予め指定された複数の連続した発話区間を示す発話区間種別の組み合わせを含み、かつ、複数の連続した発話区間の各々に、予め指定された発話を示す発話種別の組み合わせを含む。つまり、発話区間Ｗ３１～Ｗ３３は、発話区間種別の組み合わせが「依頼内容確認区間」→「顧客環境確認区間」→「依頼内容対応区間」の遷移である。また、「依頼内容確認区間」には「日程」及び「依頼内容」の発話の組み合わせ（順不同）を含み、「顧客環境確認区間」には「ネットワーク」、「機器台数」、及び「ニーズヒアリング」の発話の組み合わせ（順不同）を含み、「依頼内容対応区間」には「依頼内容」、「場所」、「日程」、及び「連絡先」の発話の組み合わせ（順不同）を含む。このため、重要（優良）な発話区間として抽出される。

次に、図２４を参照して、第３の実施形態に係る発話区間抽出処理について説明する。

図２４は、第３の実施形態に係る発話区間抽出処理の流れの一例を示すフローチャートであり、発話区間抽出ルール３３のルールＤの例を示している。

ステップＳ１４１では、ＣＰＵ１１が、発話区間種別ＤＢ２３から発話区間種別データを取得すると共に、発話種別ＤＢ２４から発話種別データを取得する。

ステップＳ１４２では、ＣＰＵ１１が、ステップＳ１４１で取得した発話区間種別データ及び発話種別データから発話区間内に指定の発話を含むか否かを判定する。指定の発話を含むと判定した場合（肯定判定の場合）、ステップＳ１４３に移行し、指定の発話を含まないと判定した場合（否定判定の場合）、ステップＳ１４７に移行する。

ステップＳ１４３では、ＣＰＵ１１が、発話区間種別が「依頼内容確認区間」であり、かつ、発話種別に「日程」及び「依頼内容」を含むか否かを判定する。発話区間種別が「依頼内容確認区間」であり、かつ、発話種別に「日程」及び「依頼内容」を含むと判定した場合（肯定判定の場合）、ステップＳ１４６に移行し、発話区間種別が「依頼内容確認区間」であり、かつ、発話種別に「日程」及び「依頼内容」を含まないと判定した場合（否定判定の場合）、ステップＳ１４４に移行する。

ステップＳ１４４では、ＣＰＵ１１が、発話区間種別が「顧客環境確認区間」であり、かつ、発話に「ネットワーク」、「機器台数」等の指定のキーワードを含むか否かを判定する。発話区間種別が「顧客環境確認区間」であり、かつ、発話に指定のキーワードを含むと判定した場合（肯定判定の場合）、ステップＳ１４６に移行し、発話区間種別が「顧客環境確認区間」であり、かつ、発話種別に指定のキーワードを含まないと判定した場合（否定判定の場合）、ステップＳ１４５に移行する。

ステップＳ１４５は、ＣＰＵ１１が、発話区間種別が「依頼内容対応区間」であり、かつ、発話に「繰り返し確認」、「場所」、「日程」等の指定のキーワードを含むか否かを判定する。発話区間種別が「依頼内容対応区間」であり、かつ、発話に指定のキーワードを含むと判定した場合（肯定判定の場合）、ステップＳ１４６に移行し、発話区間種別が「依頼内容対応区間」であり、かつ、発話種別に指定のキーワードを含まないと判定した場合（否定判定の場合）、ステップＳ１４７に移行する。

ステップＳ１４６では、ＣＰＵ１１が、発話区間を重要発話区間として判定し、上述の図１０のステップＳ１０６にリターンする。

ステップＳ１４７では、ＣＰＵ１１が、発話区間を重要発話区間ではないと判定し、上述の図１０のステップＳ１０６にリターンする。

このように本実施形態によれば、１つの発話区間に複数の発話を含み、トークスクリプトの準拠のチェックに適用した場合であっても、発話区間種別及び発話種別の各々の組み合わせ及び遷移を考慮することにより、重要な発話区間を精度良く抽出することができる。

上記実施形態でＣＰＵ１１が発話区間抽出プログラムを読み込んで実行した発話区間抽出処理を、ＣＰＵ１１以外の各種のプロセッサが実行してもよい。この場合のプロセッサとしては、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ－ＰｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅＧａｔｅＡｒｒａｙ）等の製造後に回路構成を変更可能なＰＬＤ（ＰｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅＬｏｇｉｃＤｅｖｉｃｅ）、及びＡＳＩＣ（ＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎＳｐｅｃｉｆｉｃＩｎｔｅｇｒａｔｅｄＣｉｒｃｕｉｔ）等の特定の処理を実行させるために専用に設計された回路構成を有するプロセッサである専用電気回路等が例示される。また、発話区間抽出処理を、これらの各種のプロセッサのうちの１つで実行してもよいし、同種又は異種の２つ以上のプロセッサの組み合わせ（例えば、複数のＦＰＧＡ、及びＣＰＵとＦＰＧＡとの組み合わせ等）で実行してもよい。また、これらの各種のプロセッサのハードウェア的な構造は、より具体的には、半導体素子等の回路素子を組み合わせた電気回路である。

また、上記実施形態では、発話区間抽出プログラムがＲＯＭ１２又はストレージ１４に予め記憶（「インストール」ともいう）されている態様を説明したが、これに限定されない。発話区間抽出プログラムは、ＣＤ－ＲＯＭ（ＣｏｍｐａｃｔＤｉｓｋＲｅａｄＯｎｌｙＭｅｍｏｒｙ）、ＤＶＤ－ＲＯＭ（ＤｉｇｉｔａｌＶｅｒｓａｔｉｌｅＤｉｓｋＲｅａｄＯｎｌｙＭｅｍｏｒｙ）、及びＵＳＢ（ＵｎｉｖｅｒｓａｌＳｅｒｉａｌＢｕｓ）メモリ等の非一時的（ｎｏｎ－ｔｒａｎｓｉｔｏｒｙ）記憶媒体に記憶された形態で提供されてもよい。また、発話区間抽出プログラムは、ネットワークを介して外部装置からダウンロードされる形態としてもよい。

本明細書に記載された全ての文献、特許出願、及び技術規格は、個々の文献、特許出願、及び技術規格が参照により取り込まれることが具体的かつ個々に記された場合と同程度に、本明細書中に参照により取り込まれる。

以上の実施形態に関し、更に以下の付記を開示する。

（付記項１）
メモリと、
前記メモリに接続された少なくとも１つのプロセッサと、
を含み、
前記プロセッサは、
２名以上の発話を含む発話テキストデータから少なくとも１つの発話を含む発話区間を特定し、
前記特定された発話区間の各々についての発話区間種別を判定し、
前記発話テキストデータから当該発話テキストデータに含まれる各発話についての発話種別を抽出し、
前記特定された発話区間のうち重要な発話区間を、前記判定された発話区間種別の組み合わせ及び遷移、並びに、前記抽出された発話種別の組み合わせ及び遷移に基づいて抽出する
ように構成されている発話区間抽出装置。

（付記項２）
発話区間抽出処理を実行するようにコンピュータによって実行可能なプログラムを記憶した非一時的記憶媒体であって、
前記発話区間抽出処理は、
２名以上の発話を含む発話テキストデータから少なくとも１つの発話を含む発話区間を特定し、
前記特定された発話区間の各々についての発話区間種別を判定し、
前記発話テキストデータから当該発話テキストデータに含まれる各発話についての発話種別を抽出し、
前記特定された発話区間のうち重要な発話区間を、前記判定された発話区間種別の組み合わせ及び遷移、並びに、前記抽出された発話種別の組み合わせ及び遷移に基づいて抽出する
非一時的記憶媒体。

１０発話区間抽出装置
１１ＣＰＵ
１２ＲＯＭ
１３ＲＡＭ
１４ストレージ
１５入力部
１６表示部
１７通信Ｉ／Ｆ
１８バス
２０発話ＤＢ
２１発話テキストＤＢ
２２発話区間ＤＢ
２３発話区間種別ＤＢ
２４発話種別ＤＢ
２５抽出結果ＤＢ
３０発話区間特定モデル
３１発話区間種別判定モデル
３２発話種別抽出モデル
３３発話区間抽出ルール
１０１文入力部
１０２、１０２Ａ発話区間特定部
１０３、１０３Ａ、１０３Ｂ発話区間種別判定部
１０４、１０４Ａ、１０４Ｂ発話種別抽出部
１０５、１０５Ａ、１０５Ｂ発話区間抽出部
１０６出力部

Claims

２名以上の発話を含む発話テキストデータから少なくとも１つの発話を含む発話区間を特定する発話区間特定部と、
前記発話区間特定部により特定された発話区間の各々についての発話区間種別を判定する発話区間種別判定部と、
前記発話テキストデータから当該発話テキストデータに含まれる各発話についての発話種別を抽出する発話種別抽出部と、
前記発話区間特定部により特定された発話区間のうち重要な発話区間を、前記発話区間種別判定部により判定された発話区間種別の組み合わせ及び遷移、並びに、前記発話種別抽出部により抽出された発話種別の組み合わせ及び遷移が、予め定められた重要な発話区間か否かを判定するためのルールである発話区間抽出ルールに合致するか否かを判定することによって抽出する発話区間抽出部と、
を備えた発話区間抽出装置。
前記発話テキストデータは、オペレータの発話と顧客の発話とを含み、
前記発話区間は、各々が複数の発話を含む複数の発話区間であり、
前記発話区間抽出ルールは、前記オペレータが前記顧客に対して行う営業に関する発話を示す発話種別を含み、かつ、非重要区間として予め指定された複数の連続した発話区間を示す発話区間種別の組み合わせを含まない場合に、前記複数の発話区間を前記重要な発話区間として抽出する
請求項１に記載の発話区間抽出装置。
前記非重要区間として予め指定された複数の連続した発話区間の組み合わせは、オープン型営業区間、テーマ型営業区間、及びエンド型営業区間のうち、前記オープン型営業区間及び前記エンド型営業区間の少なくとも一方を含み、前記テーマ型営業区間を含まない組み合わせである
請求項２に記載の発話区間抽出装置。
前記発話テキストデータは、オペレータの発話と顧客の発話とを含み、
前記発話区間は、各々が１つの発話を含む複数の発話区間であり、
前記発話区間抽出ルールは、前記オペレータが前記顧客に対して行う営業に際して前記顧客のニーズが無いことを表現する発話を示す発話種別を含まず、かつ、前記オペレータが前記顧客に提案する発話を示す発話種別の前に、前記オペレータが前記顧客に質問する発話区間を示す発話区間種別を含む場合に、前記複数の発話区間を含む１つのまとまりを前記重要な発話区間として抽出する
請求項１に記載の発話区間抽出装置。
前記発話区間は、各々が複数の発話を含む複数の発話区間であり、
前記発話区間抽出ルールは、重要区間として予め指定された複数の連続した発話区間を示す発話区間種別の組み合わせを含み、かつ、前記複数の連続した発話区間の各々に、予め指定された発話を示す発話種別の組み合わせを含む場合に、前記複数の発話区間を前記重要な発話区間として抽出する
請求項１に記載の発話区間抽出装置。
２名以上の発話を含む発話テキストデータから少なくとも１つの発話を含む発話区間を特定し、
前記特定された発話区間の各々についての発話区間種別を判定し、
前記発話テキストデータから当該発話テキストデータに含まれる各発話についての発話種別を抽出し、
前記特定された発話区間のうち重要な発話区間を、前記判定された発話区間種別の組み合わせ及び遷移、並びに、前記抽出された発話種別の組み合わせ及び遷移が、予め定められた重要な発話区間か否かを判定するためのルールである発話区間抽出ルールに合致するか否かを判定することによって抽出することを、
コンピュータが実行する発話区間抽出方法。
２名以上の発話を含む発話テキストデータから少なくとも１つの発話を含む発話区間を特定し、
前記特定された発話区間の各々についての発話区間種別を判定し、
前記発話テキストデータから当該発話テキストデータに含まれる各発話についての発話種別を抽出し、
前記特定された発話区間のうち重要な発話区間を、前記判定された発話区間種別の組み合わせ及び遷移、並びに、前記抽出された発話種別の組み合わせ及び遷移が、予め定められた重要な発話区間か否かを判定するためのルールである発話区間抽出ルールに合致するか否かを判定することによって抽出することを、
コンピュータに実行させるための発話区間抽出プログラム。