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特許7185093情報処理装置、情報処理方法及びプログラム
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(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】特許公報(B1)
(11)【特許番号】
(24)【登録日】2022-11-28
(45)【発行日】2022-12-06
(54)【発明の名称】情報処理装置、情報処理方法及びプログラム
(51)【国際特許分類】
   G06Q 10/06 20120101AFI20221129BHJP
   G06Q 30/00 20120101ALI20221129BHJP
【FI】
G06Q10/06 328
G06Q30/00 330
【請求項の数】 9
(21)【出願番号】P 2022126523
(22)【出願日】2022-08-08
【審査請求日】2022-08-08
【早期審査対象出願】
(73)【特許権者】
【識別番号】517330830
【氏名又は名称】アシュリオンジャパン・ホールディングス合同会社
(74)【代理人】
【識別番号】100079108
【弁理士】
【氏名又は名称】稲葉 良幸
(74)【代理人】
【識別番号】100109346
【弁理士】
【氏名又は名称】大貫 敏史
(74)【代理人】
【識別番号】100117189
【弁理士】
【氏名又は名称】江口 昭彦
(74)【代理人】
【識別番号】100134120
【弁理士】
【氏名又は名称】内藤 和彦
(72)【発明者】
【氏名】本間 康将
【審査官】毛利 太郎
(56)【参考文献】
【文献】特開2020-57932(JP,A)
【文献】特開2018-151935(JP,A)
【文献】特開2003-36382(JP,A)
【文献】特開2015-210601(JP,A)
【文献】特開2013-254305(JP,A)
(58)【調査した分野】(Int.Cl.,DB名)
G06Q 10/00-99/00
(57)【特許請求の範囲】
【請求項1】
ユーザが使用する端末に関するテレメトリデータ及び/又は前記ユーザに関する個人データを含むユーザデータを取得する取得部と、
手続き依頼を受けた前記ユーザに対して質問をすることで得られる回答の内容を示す回答データの入力を、オペレータ端末から受け付ける受付部と、
前記ユーザデータ及び前記回答データに基づいて、前記ユーザが行う前記手続き依頼の不正度合いを示すスコアを出力するように生成されたモデルを記憶する記憶部と、
前記取得部により取得された前記ユーザデータを前記モデルに適用することで、第1スコアを推定し、前記取得部により取得された前記ユーザデータと前記受付部で受け付けた前記回答データとを前記モデルに適用することで、第2スコアを推定する推定部と、
前記ユーザデータと、前記第1スコアと、前記第2スコアとを前記オペレータ端末に出力する出力部と、
を有する情報処理装置。
【請求項2】
前記第1スコアは、前記ユーザから手続き依頼を受けた後、前記ユーザに対して質問をする前に取得される前記ユーザデータを用いて推定され、
前記第2スコアは、前記ユーザから手続き依頼を受けた後、前記ユーザに対して質問をする前に取得される前記ユーザデータと、前記ユーザに対して質問をすることで得られる前記回答データとを用いて推定される、
請求項1に記載の情報処理装置。
【請求項3】
前記受付部は、前記ユーザに対して追加の質問をすることで得られる回答内容に応じて前記回答データを更新し、
前記推定部は、前記取得部により取得された前記ユーザデータと更新された前記回答データとを前記モデルに適用することで、前記第2スコアを更新し、
前記出力部は、更新された前記第2スコアを出力する、
請求項1に記載の情報処理装置。
【請求項4】
前記推定部は、前記第1スコアに関する前記ユーザデータの各々の寄与度、及び、前記第2スコアに関する前記ユーザデータ及び前記回答データの各々の寄与度を推定し、
前記出力部は、前記第1スコアに関する前記ユーザデータの各々の寄与度と、前記第2スコアに関する前記ユーザデータ及び前記回答データの各々の寄与度とを、出力する、
請求項1に記載の情報処理装置。
【請求項5】
前記推定部は、前記第1スコアに関する前記ユーザデータの各々の寄与方向、及び、記第2スコアに関する前記ユーザデータ及び前記回答データの各々の寄与方向を推定し、
前記出力部は、前記第1スコアに関する前記ユーザデータの各々の寄与方向、及び、記第2スコアに関する前記ユーザデータ及び前記回答データの各々の寄与方向について、寄与方向が正の場合と負の場合とで識別可能に出力する、
請求項1に記載の情報処理装置。
【請求項6】
前記受付部は、前記ユーザに対して質問をすることで得られる音声データを音声認識することで前記回答データの入力を受け付ける、
請求項1に記載の情報処理装置。
【請求項7】
前記取得部は、データ取得装置から、所定期間内に取得されたテレメトリデータを取得する、請求項1に記載の情報処理装置。
【請求項8】
ユーザが使用する端末に関するテレメトリデータ及び/又は前記ユーザに関する個人データを含むユーザデータを取得するステップと、
手続き依頼を受けた前記ユーザに対して質問をすることで得られる回答の内容を示す回答データの入力を、オペレータ端末から受け付けるステップと、
前記ユーザデータ及び前記回答データに基づいて、前記ユーザが行う前記手続き依頼の不正度合いを示すスコアを出力するように生成されたモデルを記憶部に記憶させるステップと、
取得された前記ユーザデータを前記モデルに適用することで、第1スコアを推定し、前取得された前記ユーザデータと受け付けた前記回答データとを前記モデルに適用することで、第2スコアを推定するステップと、
前記ユーザデータと、前記第1スコアと、前記第2スコアとを前記オペレータ端末に出力するステップと、
を含む、情報処理装置が行う情報処理方法。
【請求項9】
ユーザが使用する端末に関するテレメトリデータ及び/又は前記ユーザに関する個人データを含むユーザデータを取得するステップと、
手続き依頼を受けた前記ユーザに対して質問をすることで得られる回答の内容を示す回答データの入力を、オペレータ端末から受け付けるステップと、
前記ユーザデータ及び前記回答データに基づいて、前記ユーザが行う前記手続き依頼の不正度合いを示すスコアを出力するように生成されたモデルを記憶部に記憶させるステップと、
取得された前記ユーザデータを前記モデルに適用することで、第1スコアを推定し、取得された前記ユーザデータと受け付けた前記回答データとを前記モデルに適用することで、第2スコアを推定するステップと、
前記ユーザデータと、前記第1スコアと、前記第2スコアとを前記オペレータ端末に出力するステップと、
をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、情報処理装置、情報処理方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【0002】
現在、端末の故障に対する様々なサービスが展開されている。一例として、携帯電話端末の所有者が毎月定額を支払うことにより、端末の故障及び破損時などに修理・交換を受けることができるサービスが知られている。なお、機器に問題が発生した場合に、スムーズに修理受付を可能にする技術として、例えば、特許文献1が知られている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
【文献】特開2005-135299号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
上記のサービスを提供する事業者のオペレータは、ユーザから修理・交換の依頼を受けた場合、当該依頼が不正を目的するものではなく正当な依頼であることを確認する必要がある。しかしながら、このような確認を行うことは、オペレータにとって負担になるおそれがある。
【0005】
そこで、本発明は、ユーザから依頼を受けるオペレータの負担を軽減することが可能な技術を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【0006】
本発明の一態様に係る情報処理装置は、ユーザが使用する端末に関するテレメトリデータ及び/又はユーザに関する個人データを含むユーザデータを取得する取得部と、手続き依頼を受けたユーザに対して質問をすることで得られる回答の内容を示す回答データの入力を、オペレータ端末から受け付ける受付部と、ユーザデータ及び回答データに基づいて、ユーザが行う手続き依頼の不正度合いを示すスコアを出力するように生成されたモデルを記憶する記憶部と、取得部により取得されたユーザデータをモデルに適用することで、第1スコアを推定し、取得部により取得されたユーザデータと受付部で受け付けた回答データとをモデルに適用することで、第2スコアを推定する推定部と、ユーザデータと、第1スコアと、第2スコアとをオペレータ端末に出力する出力部と、を有する。
【発明の効果】
【0007】
本発明によれば、ユーザから依頼を受けるオペレータの負担を軽減することが可能な技術を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【0008】
図1】本発明の実施形態に係るコールセンタシステムの構成例を示す図である。
図2】データ取得装置及びコールセンタ装置のハードウェア構成例を示す図である。
図3】オペレータ端末のハードウェア構成例を示す図である。
図4】データ取得装置の機能ブロック構成例を示す図である。
図5】コールセンタ装置の機能ブロック構成例を示す図である。
図6】オペレータ端末の機能ブロック構成例を示す図である。
図7】コールセンタ装置が行う処理手順の一例を示すフローチャートである。
図8】オペレータ端末に表示されるオペレータ画面の一例を示す図である。
図9】スコアの更新例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【0009】
添付図面を参照して、本発明の実施形態について説明する。なお、各図において、同一の符号を付したものは、同一又は同様の構成を有する。以下においては、コールセンタシステムを、モバイル機器等の修理・交換等に関する問合せを受け付けるコールセンタに適用する例を説明するが、本実施形態はこれに限定されるものではない。本実施形態に係るコールセンタシステムは、モバイル機器等の他、例えば、通信ネットワークに接続されて使用されるスピーカや掃除機など所謂IoT家電又はスマート家電など、顧客(ユーザとも言う)が利用する各種の機器に関するサポートを提供するコールセンタ全般に適用することができる。
【0010】
<システム構成>
図1は、本発明の実施形態に係るコールセンタシステムの構成例を示す図である。本実施形態に係るコールセンタシステム1は、顧客が使用する端末(以下、顧客端末10と言う。)に関する問合せを受け付け、顧客へのサポートを提供するためのシステムである。顧客端末10は通信ネットワークNを介してデータ取得装置20に接続されている。本実施形態に係るコールセンタシステム1は、通信ネットワークNを介してデータ取得装置20と接続可能に設けられたコールセンタ装置30と、該コールセンタ装置30と接続可能に設けられたオペレータ端末40とを含む。
【0011】
通信ネットワークNは、データ取得装置20とコールセンタ装置30との間、及び、コールセンタ装置30とオペレータ端末40との間で相互に情報を送受信可能な通信網であり、インターネット、LAN、専用線、電話回線、企業内ネットワーク、移動体通信網、ブルートゥース(登録商標)、Wi-Fi(Wireless Fidelity)、その他の通信回線、それらの組み合わせ等のいずれであってもよく、有線であるか無線であるかを問わない。
【0012】
顧客端末10は、通信ネットワークNに接続されて使用される通信機能付きの機器である。具体的には、顧客端末10は、スマートフォン、タブレット端末、パーソナルコンピュータ(PC)、ノートPC等の情報処理装置や、携帯電話等の通信機器を含んでもよい。或いは、顧客端末10は、通信ネットワークNに接続して使用されるスピーカ、掃除機、調理機器等の所謂IoT家電又はスマート家電など、修理・交換サービスの対象となるあらゆる機器を含んでもよい。
【0013】
データ取得装置20は、顧客端末10からテレメトリデータを取得し、当該顧客端末10の識別情報と関連付けて記憶するサーバ装置である。テレメトリデータとは、顧客端末10の状態を示すデータのことであり、具体的には、電源に関する情報(チャージ、ディスチャージなど)、通信状態に関する情報(電波状態シグナル:圏内、圏外、強弱など)、メモリの使用状況、各種設定値の設定若しくは変更イベント、インストールされたアプリケーションの起動イベント及び/又は終了イベント、アプリケーションの操作内容及び/又は操作履歴、アプリケーションのインストール日時、ウェブサイトへのアクセス情報、各種イベントの発生時刻及び/又は終了時刻、GPS等により検出された位置情報、顧客端末10に設けられたセンサ(例えば加速度センサ)による検出データ(例えば衝撃を検出した等のデータ)、各種ハードウェア(ボタン、センサ、カメラ等)の動作状態、及び、チップの情報等のデータが挙げられる。
【0014】
ここで、顧客端末10においては、テレメトリデータの収集の可否、及び、収集可能なテレメトリデータの設定が可能であり、データ取得装置20は、顧客端末10において収集可能と設定されたテレメトリデータのみを取得してもよい。データ取得装置20は、顧客端末10からテレメトリデータを連続的に取得してもよいし、所定の周期でスナップショット的に取得してもよい。また、データ取得装置20は、所定期間内(例えば、直近の1時間、数時間、1日間、数日間など)に取得されたテレメトリデータのみを保存し、新たなテレメトリデータを受信した際に古いテレメトリデータを順次削除することとしてもよい。
【0015】
コールセンタ装置30は、コールセンタシステム1において使用される装置である。コールセンタ装置30は、問い合わせを受けた顧客が利用する顧客端末10に関するテレメトリデータをデータ取得装置20から取得し、該テレメトリデータを、オペレータ端末40に表示させる。また、コールセンタ装置30は、問い合わせを受けた顧客個人に関する各種データ(以下、「個人データ」と言う。)をオペレータ端末40に表示させる。個人データには、例えば、顧客の識別情報(以下、「顧客ID」と言う。)、顧客の氏名、年齢、生年月日、住所、通信サービスを契約している期間、購入した顧客端末10の識別情報、顧客端末10を購入した日付、顧客端末10を購入した店舗、顧客端末10の使用期間、過去に顧客端末10の修理又は交換を受けた履歴などが含まれていてもよい。
【0016】
また、コールセンタ装置30は、顧客から、顧客端末10の修理又は交換に関する手続き依頼(以下、「サービス利用申し込み」と言う。)を受けた場合に、顧客端末10から取得したテレメトリデータ及び顧客の個人データに基づいて、サービス利用申し込みの不正度合いを示すスコアを推定し、推定したスコアをオペレータ端末40に表示させる。また、コールセンタ装置30は、テレメトリデータ及び顧客の個人データに加えて、オペレータが顧客に対して質問をすることで得られる回答内容を示すデータ(以下、「回答データ」と言う。)に基づいてスコアを更新し、更新したスコアをオペレータ端末40に表示させる。オペレータが顧客に対して質問する内容としては、例えば、顧客端末10が破損したため代替品を送付して欲しいとのサービス利用申し込みに対し、いつ(When)、どこで(Where)、どのように(How)顧客端末10が破損したのかといった質問が挙げられる。
【0017】
データ取得装置20及びコールセンタ装置30は、それぞれ、1又は複数のサーバから構成されていてもよいし、ハイパーバイザー(hypervisor)上で動作する仮想的なサーバを用いて構成されていてもよいし、クラウドサーバを用いて構成されていてもよい。データ取得装置20及びコールセンタ装置30は、それぞれ情報処理装置と呼ばれてもよい。また、データ取得装置20及びコールセンタ装置30は、一体であってもよい。
【0018】
オペレータ端末40は、コールセンタ等において顧客からの問合せに応じるオペレータが使用する端末装置である。なお、オペレータ端末40は、コールセンタシステム1に複数設けられていてもよい。
【0019】
<ハードウェア構成>
図2は、データ取得装置20及びコールセンタ装置30のハードウェア構成例を示す図である。データ取得装置20及びコールセンタ装置30は、例えば、演算処理能力の高いコンピュータによって構成される。データ取得装置20及びコールセンタ装置30は、CPU(Central Processing Unit)、GPU(Graphical processing unit)等のプロセッサ21,31、メモリ、HDD(Hard Disk Drive)及び/又はSSD(Solid State Drive)等の記憶装置22,32、有線又は無線通信を行う通信インタフェース(IF)23,33、入力操作を受け付ける入力デバイス24,34、及び情報の表示を行う表示デバイス25,35を有する。入力デバイス24,34は、例えば、キーボード、タッチパネル、マウス等である。表示デバイス25,35は、例えば、液晶ディスプレイ又は有機ELディスプレイ等である。
【0020】
図3は、オペレータ端末40のハードウェア構成例を示す図である。オペレータ端末40は、例えば、パーソナルコンピュータ(PC)、ノートPC、タブレット端末等のコンピュータによって構成される。オペレータ端末40は、CPU(Central Processing Unit)、GPU(Graphical processing unit)等のプロセッサ41、メモリ、HDD(Hard Disk Drive)及び/又はSSD(Solid State Drive)等の記憶装置42、有線又は無線通信を行う通信インタフェース(IF)43、入力操作を受け付ける入力デバイス44、及び情報の表示を行う表示デバイス45を有する。入力デバイス44は、キーボード、タッチパネル、マウス等である。表示デバイス45は、液晶ディスプレイ又は有機ELディスプレイ等である。また、オペレータ端末40は、音声入力を受け付けるマイク46、音声を出力するスピーカ47、撮像を行うカメラ48をさらに有してもよい。
【0021】
<機能ブロック構成>
図4は、データ取得装置20の機能ブロック構成例を示す図である。データ取得装置20は、テレメトリデータ201を記憶する記憶部200と、通信部211と、テレメトリデータ管理部212と、テレメトリデータ抽出部213とを有する。
【0022】
このうち、記憶部200は、データ取得装置20が備える記憶装置22を用いて実現することができる。通信部211は、データ取得装置20が備える通信インタフェース23を用いて実現することができる。また、テレメトリデータ管理部212及びテレメトリデータ抽出部213は、データ取得装置20のプロセッサ21が、記憶装置に記憶されたプログラムを実行することにより実現することができる。なお、プログラムは、記憶媒体に記憶させることができる。当該プログラムを記憶した記憶媒体は、コンピュータ読み取り可能な非一時的な記憶媒体(Non-transitory computer readable medium)であってもよい。非一時的な記憶媒体は特に限定されないが、例えば、USBメモリ又はCD-ROM等の記憶媒体であってもよい。
【0023】
テレメトリデータ管理部212は、顧客端末10からテレメトリデータを受信するタイミング及び期間を管理すると共に、受信したテレメトリデータを顧客端末10の識別情報(以下、端末ID)と関連付けて記憶部200に記憶させる。端末IDとしては、例えばIMEI(International Mobile Equipment Identifier)又はIPアドレス等を用いることができる。また、テレメトリデータ管理部212は、記憶部200におけるテレメトリデータの保存期間を管理する。
【0024】
テレメトリデータ抽出部213は、コールセンタ装置30からの要求に応じて、特定の顧客端末10に関するテレメトリデータを抽出し、通信部211からコールセンタ装置30に送信する。
【0025】
図5は、コールセンタ装置30の機能ブロック構成例を示す図である。コールセンタ装置30は、記憶部300と、通信部311と、取得部312と、受付部313と、推定部314と、出力部315とを有する。また、コールセンタ装置30は、推定モデル作成部316をさらに有してもよい。
【0026】
記憶部300は、コールセンタ装置30が備える記憶装置32を用いて実現することができる。通信部311は、コールセンタ装置30が備える通信インタフェース33を用いて実現することができる。また、取得部312と、受付部313と、推定部314と、出力部315と、推定モデル作成部316とは、コールセンタ装置30のプロセッサ31が、記憶装置32に記憶されたプログラムを実行することにより実現することができる。当該プログラムは、記憶媒体に記憶させることができる。当該プログラムを記憶した記憶媒体は、コンピュータ読み取り可能な非一時的な記憶媒体であってもよい。非一時的な記憶媒体は特に限定されないが、例えば、USBメモリ又はCD-ROM等の記憶媒体であってもよい。
【0027】
記憶部300は、顧客情報DB301と、推定モデル302とを記憶する。
【0028】
顧客情報DB301は、顧客の個人データを格納する。なお、顧客情報DB301に記憶される情報の全部又は一部は、コールセンタ装置30と通信可能な他の情報処理装置に記憶されていてもよい。コールセンタ装置30は、必要に応じて、当該他の情報処理装置にアクセスすることで、顧客の個人データを取得するようにしてもよい。
【0029】
推定モデル302は、サービス利用申し込みの不正度合いを示すスコアを推定するために構築された数理モデルである。推定モデル302は、テレメトリデータ及び個人データが入力されると、スコアを出力する。また、推定モデル302は、テレメトリデータ、個人データ及び回答データが入力されると、スコアを出力する。以下の説明では、テレメトリデータ及び個人データを総称してユーザデータと言う。すなわち、ユーザデータには、テレメトリデータ及び/又は個人データが含まれる。
【0030】
このような推定モデル302は、過去のサービス利用申し込み履歴(サービス利用申し込み受付時の質問により得られた回答データ、及び、サービス利用申し込みが正当又は不正であったのかを示すデータを含む)と、ユーザデータとのパターンをモデルに学習させることで構築することができる。ユーザデータは、数理モデルとしては、テレメトリデータとサービス利用申し込みとの相関を関数等により定義する方法が挙げられる。或いは、決定木ベースの勾配ブースティング(Gradient Boosting)、Factorization-Machine、深層学習など、一般的に用いられる機械学習を利用して推定モデル302を構築してもよい。
【0031】
取得部312は、顧客が使用する顧客端末10に関するテレメトリデータ及び/又は顧客に関する個人データを含むユーザデータを取得する。取得部312は、データ取得装置20からテレメトリデータを取得し、取得したテレメトリデータを記憶部300に格納してもよい。また、取得部312は、顧客情報DB301から個人データを取得するようにしてもよい。
【0032】
また、取得部312は、データ取得装置20から、所定期間内(例えば、直近の1時間、数時間、1日間、数日間など)に取得されたテレメトリデータを取得するようにしてもよい。
【0033】
受付部313は、オペレータ端末40から各種の入力を受け付ける。例えば、受付部313は、顧客からサービス利用申し込みを受け付けたことの入力、及び、顧客名などの入力を受け付ける。また、受付部313は、サービス利用申し込みを受けた顧客に対して質問をすることで得られる回答内容を示す回答データの入力を、オペレータ端末40から受け付ける。また、受付部313は、顧客に対して追加の質問をすることで得られる回答内容に応じて回答データを更新するようにしてもよい。回答データには、顧客から得られた一連の回答内容が含まれていてもよい。また、受付部313は、顧客に対して質問をすることで得られる回答の音声データを音声認識することで、回答データの入力を受け付ける(すなわち入力を自動で行う)こととしてもよい。オペレータが、オペレータ端末40に回答データを入力する手間を省くことが可能になる。
【0034】
推定部314は、ユーザデータ、若しくは、ユーザデータ及び回答データを推定モデル302に適用することで、サービス利用申し込みの不正度合いを示すスコアを推定する。詳細には、推定部314は、ユーザデータ(若しくはユーザデータ及び回答データ)から所定の特徴量を抽出又は算出し、これらの特徴量を予測モデル304に入力することにより、スコアの推定結果を得る。
【0035】
推定モデル302に入力される特徴量としては、テレメトリデータそのもの、テレメトリデータにおける各種イベントの発生頻度や発生状態(通信状態やメモリの状態など)、イベント列(イベントの発生頻度や発生状態を複数データ)からTF-IDF等の自然言語処理において用いられる手法により計算された量、テレメトリデータ及び回答データに含まれる文字列を所定の定義情報に基づいて変換した数値(例えば場所を示す数値など)などを利用することができる。
【0036】
また、取得部312により取得されたユーザデータを推定モデル302に適用することで、サービス利用申し込みの不正度合いを示すスコア(第1スコア)を推定する。また、推定部314は、ユーザデータ及び受付部313で受け付けた回答データを推定モデル302に適用することで、サービス利用申し込みの不正度合いを示すスコア(第2スコア)を推定する。
【0037】
ユーザデータを推定モデル302に適用することで推定されるスコア(第1スコア)は、顧客からサービス利用申し込みを受けた後、顧客に対して質問をする前に取得されるユーザデータを用いて推定されるスコアであってもよい。また、ユーザデータ及び回答データを推定モデル302に適用することで推定されるスコア(第2スコア)は、顧客からサービス利用申し込みを受けた後、顧客に対して質問をする前に取得されるユーザデータと、顧客に対して質問をすることで得られる回答データとを用いて推定されるスコアであってもよい。
【0038】
また、推定部314は、取得部312により取得されたユーザデータと、更新された回答データとを推定モデル302に適用することで、スコア(第2スコア)を更新するようにしてもよい。
【0039】
また、推定部314は、推定したスコア(第1スコア)に関して、推定に用いられたユーザデータの各々の寄与度を推定(出力)するようにしてもよい。また、推定部314は、推定したスコア(第2スコア)に関して、推定に用いられたユーザデータ及び回答データの各々の寄与度を推定するようにしてもよい。
【0040】
寄与度とは、推定モデル302に入力される各特徴量(すなわち各ユーザデータ及び各回答データ)が、推定モデル302からの出力値(つまりスコア)に対してどの程度影響を与えているのかを意味する指標であり、値が大きいほど寄与する程度が大きいことを示す。例えば、特徴量1~10を推定モデル302に入力した場合に、特徴量1を変化させても推定モデル302の予測精度は殆ど変化しないが、特徴量2を変化させると推定モデル302の予測精度が大きく変化するといった場合、特徴量2は特徴量1よりも寄与度が大きいということができる。特徴量ごとの寄与度は、例えば、推定モデル302に対応する既存のライブラリを利用することで得ることが可能である。寄与度は、重要度と呼ばれてもよい。
【0041】
また、推定部314は、推定したスコア(第1スコア)に関して、推定に用いられたユーザデータの各々の寄与方向を推定(出力)するようにしてもよい。また推定部314は、推定したスコア(第2スコア)に関して、推定に用いられたユーザデータ及び回答データの各々の寄与方向を推定するようにしてもよい。
【0042】
寄与方向とは、推定モデル302に入力される各特徴量(すなわち各ユーザデータ及び各回答データ)が、推定モデル302の出力値(つまりスコア)に対して負の方向(出力値を減らす方向)に寄与しているのか、正の方向(出力値を増加させる方向)に寄与しているのかを示す指標である。例えば、特徴量1~3を推定モデル302に入力した場合の出力値が60である場合において、特徴量1の寄与度が50であり、特徴量2の寄与度が30であり、特徴量3の寄与度が-20であったとする。この場合、特徴量1及び2は正の方向に寄与しており、特徴量3は負の方向に寄与していることが分かる。寄与方向は、例えば、推定モデル302に対応する既存のライブラリを利用することで得ることが可能である。
【0043】
出力部315は、ユーザデータと、推定部314で推定されたスコア(第1スコア及び/又は第2スコア)とを、オペレータ端末40に出力する。また、出力部315は、推定部314により更新されたスコア(更新された第2スコア)を出力してもよい。また、出力部315は、推定部314より出力された、スコア(第1スコア)に関するユーザデータの各々の寄与度と、スコア(第2スコア、更新された第2スコア)に関するユーザデータ及び回答データの各々の寄与度とを、出力するようにしてもよい。
【0044】
また、出力部315は、スコア(第1スコア)に関するユーザデータの各々の寄与方向、及び、スコア(第2スコア、更新された第2スコア)に関するユーザデータ及び回答データの各々の寄与方向について、寄与方向が正の場合と負の場合とで識別可能に出力するようにしてもよい。例えば、出力部315は、各ユーザデータについて、若しくは、各ユーザデータ及び回答データについて、寄与方向が正の場合と負の場合とで異なる色で表示されるように表示用データを出力してもよい。
【0045】
推定モデル作成部316は、ユーザデータ及び回答データを用いて推定モデル302を構築又は再構築する。詳細には、推定モデル作成部316はユーザデータ及び回答データと、顧客のサービス利用申し込みが正規の依頼であったのか不正な依頼であったのかの最終的な判断結果とに基づいて、ユーザデータ及び回答データとスコアのパターンを学習データとして作成し、推定モデル302に学習させる。推定モデル作成部316は、学習により構築又は再構築された推定モデル302を記憶部300に格納する。
【0046】
図6は、オペレータ端末40の機能ブロック構成例を示す図である。オペレータ端末40は、記憶部400と、通信部411と、表示制御部412と、入力受付部413とを有する。
【0047】
記憶部400は、オペレータ端末40が備える記憶装置42を用いて実現することができる。通信部411は、オペレータ端末40が備える通信インタフェース43を用いて実現することができる。また、表示制御部412と、入力受付部413と、報告書作成部414とは、オペレータ端末40のプロセッサ41が、記憶装置42に記憶されたプログラムを実行することにより実現することができる。当該プログラムは、記憶媒体に記憶させることができる。当該プログラムを記憶した記憶媒体は、コンピュータ読み取り可能な非一時的な記憶媒体であってもよい。非一時的な記憶媒体は特に限定されないが、例えば、USBメモリ又はCD-ROM等の記憶媒体であってもよい。
【0048】
表示制御部412は、表示デバイス45における画面の表示を制御する。詳細には、表示制御部412は、サービス利用申し込みをする顧客に関する情報をオペレータに入力させたり、推定されたスコアやユーザデータをオペレータに提示したりするための顧客管理画面を表示デバイス45に表示させる。顧客管理画面は、記憶装置42に記憶されたプログラムに基づき、オペレータ端末40側で構成されるものであっても良いし、コールセンタ装置30から送信されるデータに基づき、WEBブラウザを利用して表示されるものであっても良い。
【0049】
入力受付部413は、入力デバイス44に対する操作に応じた信号の入力を受け付け、該信号に応じて顧客管理画面に対する操作や該画面への情報の表示を実行する。
【0050】
<処理手順>
図7は、コールセンタ装置30が行う処理手順の一例を示すフローチャートである。
【0051】
ステップS10で、コールセンタのオペレータは、顧客からサービス利用申し込みを受けたこと、及びサービス利用申し込みの内容(例えば、故障、破損、紛失、水没、盗難等)をオペレータ端末40に入力する。コールセンタ装置30の受付部313は、オペレータ端末40を介して、顧客からサービス利用申し込みがあったこと及びサービス利用申し込みの内容を受け付ける。
【0052】
ステップS20で、コールセンタ装置30の取得部312は、データ取得装置20にアクセスし、サービス利用申し込みをした顧客が利用している顧客端末10における所定期間のテレメトリデータを取得する。所定期間は特に限定されないが、例えば、過去1日、過去1週間などであってもよい。また、テレメトリデータの項目に応じて所定期間は異なっていてもよい。例えば、取得部312は、位置情報については過去1ヵ月取得し、機種名や記憶容量など変化しないデータについては直近1時間や最新のデータを取得するなどとしてもよい。また、取得部312は、顧客情報DB301にアクセスし、当該顧客の顧客IDに対応する個人データを取得する。
【0053】
ステップS30で、コールセンタ装置30の推定部314は、ステップS20で取得されたユーザデータ(テレメトリデータ及び/又は個人データ)を、推定モデル302に適用することで、スコアを推定する。当該スコアは、サービス利用申し込みをした顧客に質問をする前のスコアであることから、初期スコア又は一次スコアなどと呼ばれてもよい。以下の説明では、「一次スコア」と言う。また、推定部314は、推定した一次スコアに関して、推定に用いられたユーザデータの各々の寄与度と、寄与方向とを出力する。推定に用いられたユーザデータにおける寄与度及び寄与方向は、例えば、SHAP(SHapley Additive exPlanations)と呼ばれるライブラリを利用することで出力することが可能であるが、これに限定されるものではない。
【0054】
また、出力部315は、ユーザデータと推定部314で推定された一次スコアとをオペレータ端末40に表示させるための表示用データを出力する。当該表示用データは通信部311によりオペレータ端末40に送信される。
【0055】
ステップS40で、コールセンタのオペレータは、顧客に対し、事故状況等に関する質問を行い、質問に対する回答をオペレータ端末40に入力する。コールセンタ装置30の受付部313は、オペレータ端末40を介して、質問に対する顧客からの回答内容を示す回答データを受け付ける。オペレータが顧客に質問すべき内容は、オペレータ端末40に表示されていてもよい。また、オペレータ端末40には、サービス利用申し込みの内容に応じて異なる質問内容が表示されるようにしてもよい。出力部315は、ステップS10の処理手順で受け付けたサービス利用申し込みの内容に応じて、オペレータが顧客に質問すべき内容を示す表示用データを出力するようにしてもよい。
【0056】
ステップS50で、コールセンタ装置30の推定部314は、ステップS20で取得されたユーザデータと、ステップS40で受け付けた回答データとを、推定モデル302に適用することで、スコアを推定する。当該スコアは、サービス利用申し込みをした顧客に質問をした後のスコアであることから、更新後スコア又は二次スコアなどと呼ばれてもよい。以下の説明では、「二次スコア」と言う。また、推定部314は、推定した二次スコアに関して、推定に用いられたユーザデータの各々の寄与度と、寄与方向とを出力する。
【0057】
また、出力部315は、ユーザデータと推定部314で推定された二次スコアとをオペレータ端末40に表示させるための表示用データを出力する。当該表示用データは通信部311によりオペレータ端末40に送信される。
【0058】
ステップS60で、コールセンタ装置30は、処理を終了しない場合はステップS40に戻ることで、ステップS40及びステップS50の処理手順を繰り返し行う。オペレータは、顧客に対して追加の質問を行い、コールセンタ装置30は、追加の質問により得られた回答データを用いて二次スコアを更新していく。また、コールセンタ装置30は、顧客対応が完了したとの指示を、オペレータ端末40を介して受けた場合、処理を終了する。
【0059】
<オペレータ端末の表示例>
図8は、オペレータ端末40に表示されるオペレータ画面の一例を示す図である。表示エリア100には、取得されたユーザデータ(顧客の個人データ及び顧客端末10から取得されたテレメトリデータ)が項目ごとに並べて表示される。表示エリア101には、推定されたスコア、当該スコアに関するユーザデータ毎の寄与度及び寄与方向が表示される。表示エリア102には、顧客に質問をすることで得られる回答内容を入力する入力欄が表示される。入力欄は、プルダウンメニューで入力可能であってもよい。
【0060】
図9は、スコアの更新例を示す図である。スコアは、値が大きいほど不正の可能性が高いことを意味すると仮定する。まず、コールセンタ装置30の推定部314は、サービス利用申し込みを受け付けた際に取得したユーザデータに基づいて、一次スコアを推定するとともに、推定した一次スコアに関するユーザデータ毎の寄与度及び寄与方向を推定する。
【0061】
図9の例では、推定された一次スコアは0.6であり、スコアに対し正の方向に寄与するユーザデータは、正の方向の寄与度が大きい順に、顧客端末10の記憶容量及びサービス契約期間であることが示されている。また、スコアに対し負の方向に寄与するユーザデータは、負の方向の寄与度が大きい順に、過去のサービス利用申し込み履歴及び顧客の年齢であることが示されている。
【0062】
続いて、オペレータは、顧客に対して質問をし、顧客からの回答をオペレータ端末40に入力する。コールセンタ装置30の推定部314は、ユーザデータと回答データとを推定モデル302に適用することで、二次スコアを推定する。また、推定部314は、推定した二次スコアに関するユーザデータ毎の寄与度及び寄与方向を推定する。
【0063】
図9の例では、推定された二次スコアは0.7であり、スコアに対し正の方向に寄与するユーザデータは、正の方向の寄与度が大きい順に、破損日時、顧客端末10の記憶容量及びサービス契約期間であることが示されている。また、スコアに対し負の方向に寄与するユーザデータは、負の方向の寄与度が大きい順に、過去のサービス利用申し込み履歴及び顧客の年齢であることが示されている。図9に示すように、質問に対する顧客の回答により、スコアが0.6から0.7に変化している。
【0064】
続いて、オペレータは、顧客に対して更なる質問をし、顧客からの回答をオペレータ端末40に入力する。コールセンタ装置30の推定部314は、ユーザデータと回答データとを推定モデル302に適用することで、二次スコアを更新する。また、推定部314は、更新した二次スコアに関するユーザデータ毎の寄与度及び寄与方向を推定する。
【0065】
図9に示すように、ヒアリングステップ1に対する回答により、スコアが0.6から0.7に変化している。これは、テレメトリデータに含まれる、ヒアリングステップ1に関する情報が、顧客の回答と異なっていたためである。同様に、ヒアリングステップ2に対する回答により、スコアが0.7から0.8に変化している。これは、テレメトリデータに含まれる、ヒアリングステップ2に関する情報が、顧客の回答と異なっていたためである。このように、顧客が事実を話しているのか疑義があると考えられる場合、スコアが正の方向に変化することになる。
【0066】
<まとめ>
以上説明した実施形態によれば、オペレータ端末40には、顧客からサービス利用申し込みを受けた場合に、サービス利用申し込みの不正度合いを示すスコアがオペレータ端末40に表示されることになる。これにより、オペレータは、サービス利用申し込みが正当なものであるのか不正の可能性が高いのかを、画面を見ながら客観的に判断することができる。これにより、顧客から依頼を受けるオペレータの負担を軽減することが可能になる。また、本実施形態では、オペレータが、顧客からの回答内容をオペレータ端末40に入力することで、スコアが更新されるようにした。これにより、オペレータは、顧客のサービス利用申し込みが正当なものであるのか不正の可能性が高いのかをより正確に認識することが可能になる。
【0067】
以上説明した実施形態は、本発明の理解を容易にするためのものであり、本発明を限定して解釈するためのものではない。実施形態で説明したフローチャート、シーケンス、実施形態が備える各要素並びにその配置、材料、条件、形状及びサイズ等は、例示したものに限定されるわけではなく適宜変更することができる。また、異なる実施形態で示した構成同士を部分的に置換し又は組み合わせることが可能である。
【符号の説明】
【0068】
1…コールセンタシステム、10…顧客端末、20…データ取得装置、21・31・41…プロセッサ、22・32・42…記憶装置、23・33・43…通信インタフェース(IF)、24・34・44…入力デバイス、25・35・45…表示デバイス、30…コールセンタ装置、40…オペレータ端末、46…マイク、47…スピーカ、48…カメラ、200・300・400…記憶部、201…テレメトリデータ、211・311・411…通信部、212…テレメトリデータ管理部、213…テレメトリデータ抽出部、301…顧客情報データベース(DB)、302…推定モデル、312…取得部、313…受付部、314…推定部、315…出力部、316…推定モデル作成部、412…表示制御部、413…入力受付部
【要約】
【課題】ユーザから依頼を受けるオペレータの負担を軽減すること。
【解決手段】ユーザが使用する端末に関するテレメトリデータ及び/又はユーザに関する個人データを含むユーザデータを取得する取得部と、手続き依頼を受けたユーザに対して質問をすることで得られる回答の内容を示す回答データの入力を、オペレータ端末から受け付ける受付部と、ユーザデータ及び回答データに基づいて、ユーザが行う手続き依頼の不正度合いを示すスコアを出力するように生成されたモデルを記憶する記憶部と、取得部により取得されたユーザデータをモデルに適用することで、第1スコアを推定し、取得部により取得されたユーザデータと受付部で受け付けた回答データとをモデルに適用することで、第2スコアを推定する推定部と、ユーザデータと、第1スコアと、第2スコアとをオペレータ端末に出力する出力部と、を有する情報処理装置。
【選択図】図5
図1
図2
図3
図4
図5
図6
図7
図8
図9