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(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】特許公報(B2)
(11)【特許番号】
(24)【登録日】2023-07-14
(45)【発行日】2023-07-25
(54)【発明の名称】決定装置、決定方法及び決定プログラム
(51)【国際特許分類】
G06Q 10/0639 20230101AFI20230718BHJP
【ＦＩ】
G06Q10/0639
【請求項の数】
3
(21)【出願番号】P 2019052358
(22)【出願日】2019-03-20
(65)【公開番号】P2020154691
(43)【公開日】2020-09-24
【審査請求日】2020-12-16
【前置審査】
(73)【特許権者】
【識別番号】319013263
【氏名又は名称】ヤフー株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】110002147
【氏名又は名称】弁理士法人酒井国際特許事務所
(72)【発明者】
【氏名】永田 美晴
(72)【発明者】
【氏名】金広 憲二
(72)【発明者】
【氏名】岩▲瀬▼張 太士
(72)【発明者】
【氏名】坪内 孝太
【審査官】梅岡 信幸
(56)【参考文献】
【文献】特開２０１１－０８２８３９（ＪＰ，Ａ）
【文献】舟橋 孝之，ＣＲＭ実践講座 第４３回，Ｉ．Ｍ．ｐｒｅｓｓ Ｖｏｌ．９２ ，株式会社アイ・エム・プレス，2003年12月25日，第92巻，p.48-51
(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】
音声が入力された場合に、当該音声の発話を行った利用者が有していた感情を出力するように学習が行われたモデルを用いて、処遇の決定対象となる利用者の音声と、当該利用者の同僚である複数の他の利用者の音声とから、当該利用者と、当該他の利用者との職務における感情であって、当該利用者と当該他の利用者との接触前の感情と接触後の感情とをそれぞれ推定する推定部と、前記推定部により推定された前記利用者の前記接触後の感情が、前記接触前の感情よりも否定的になったか否かと、前記他の利用者の前記接触後の感情が、前記接触前の感情よりも肯定的になったか否かとに基づいて、前記利用者の職務における負荷を推定し、前記利用者の負荷に基づいて、前記利用者に対する処遇を決定する決定部と
を有することを特徴とする決定装置。
【請求項2】
決定装置が実行する決定方法であって、音声が入力された場合に、当該音声の発話を行った利用者が有していた感情を出力するように学習が行われたモデルを用いて、処遇の決定対象となる利用者の音声と、当該利用者の同僚である複数の他の利用者の音声とから、当該利用者と、当該他の利用者との職務における感情であって、当該利用者と当該他の利用者との接触前の感情と接触後の感情とをそれぞれ推定する推定工程と、
前記推定工程により推定された前記利用者の前記接触後の感情が、前記接触前の感情よりも否定的になったか否かと、前記他の利用者の前記接触後の感情が、前記接触前の感情よりも肯定的になったか否かとに基づいて、前記利用者の職務における負荷を推定し、前記利用者の負荷に基づいて、前記利用者に対する処遇を決定する決定工程と
を含むことを特徴とする決定方法。
【請求項3】
音声が入力された場合に、当該音声の発話を行った利用者が有していた感情を出力するように学習が行われたモデルを用いて、処遇の決定対象となる利用者の音声と、当該利用者の同僚である複数の他の利用者の音声とから、当該利用者と、当該他の利用者との職務における感情であって、当該利用者と当該他の利用者との接触前の感情と接触後の感情とをそれぞれ推定する推定手順と、前記推定手順により推定された前記利用者の前記接触後の感情が、前記接触前の感情よりも否定的になったか否かと、前記他の利用者の前記接触後の感情が、前記接触前の感情よりも肯定的になったか否かとに基づいて、前記利用者の職務における負荷を推定し、前記利用者の負荷に基づいて、前記利用者に対する処遇を決定する決定手順と
をコンピュータに実行させることを特徴とする決定プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、決定装置、決定方法及び決定プログラムに関する。
【背景技術】
【0002】
近年、利用者の感情を推定する推定技術が知られている。このような技術の一例として、利用者の感情を推定し、推定した感情に応じて利用者に提供する音声の変換を行ったり、推定した感情に応じた情報を利用者と対話するオペレータに提供する技術が知られている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
【文献】特許第６０７３６４９号公報
【文献】特開２００４－２５２６６８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
しかしながら、上述したような従来技術においては、推定した感情に応じた情報提供を行っているに過ぎず、利用者に対する適切な処遇を決定する発明については提案がなされていなかった。
【0005】
本願は、上記に鑑みてなされたものであって、利用者に対する適切な処遇を決定することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【0006】
本願に係る決定装置は、処遇の決定対象となる利用者の感情を推定する推定部と、前記推定部により推定した感情に基づいて、前記利用者に対する処遇を決定する決定部とを有することを特徴とする。
【発明の効果】
【0007】
実施形態の一態様によれば、利用者に対する適切な処遇を決定することができるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【0008】
【発明を実施するための形態】
【0009】
以下に本願に係る決定装置、決定方法及び決定プログラムを実施するための形態（以下、「実施形態」と呼ぶ）について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、この実施形態により本願に係る決定装置、決定方法及び決定プログラムが限定されるものではない。また、以下の各実施形態において同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略される。
【0010】
〔１．実施形態〕
図１を用いて、本実施形態の決定装置等により実現される決定処理を説明する。図１は、実施形態に係る決定処理の一例を示す図である。図１に示す例において、決定システム１は、決定装置１００、オペレータ端末１０、顧客端末２０及びオペレータ管理サーバ３０を有する。決定装置１００と、オペレータ端末１０と、顧客端末２０と、オペレータ管理サーバ３０とは、図示しない所定の通信網を介して、有線又は無線により通信可能に接続される。なお、図１に示す決定システム１は、複数台の決定装置１００や、複数台のオペレータ端末１０、複数台の顧客端末２０、複数台のオペレータ管理サーバ３０が含まれてもよい。
図１を用いて、本実施形態の決定装置等により実現される決定処理を説明する。図１は、実施形態に係る決定処理の一例を示す図である。図１に示す例において、決定システム１は、決定装置１００、オペレータ端末１０、顧客端末２０及びオペレータ管理サーバ３０を有する。決定装置１００と、オペレータ端末１０と、顧客端末２０と、オペレータ管理サーバ３０とは、図示しない所定の通信網を介して、有線又は無線により通信可能に接続される。なお、図１に示す決定システム１は、複数台の決定装置１００や、複数台のオペレータ端末１０、複数台の顧客端末２０、複数台のオペレータ管理サーバ３０が含まれてもよい。
【0011】
図１に示す決定装置１００は、利用者（オペレータ）の処遇を管理するサーバ装置である。また、決定装置１００は、オペレータ、並びに、オペレータが対応した顧客の音声や、生体情報を取得する。そして、決定装置１００は、取得した情報に基づいて推定したオペレータの感情や、顧客の感情に応じて決定される処遇をオペレータ管理サーバ３０に送信する。
【0012】
なお、図１に示すように決定装置１００は、顧客対応時におけるオペレータへの負荷の度合いを示す負荷スコア、並びに、職務に対するオペレータの貢献の度合いを示す処遇スコアを、オペレータの感情や顧客の感情に基づく条件と対応付け、処遇条件記憶部１２１において管理する。
【0013】
なお、本実施形態における「処遇」とは、給与、ボーナス、各種ポイントや物品若しくは役務の提供といったオペレータ（処遇の決定対象となる利用者）に対する利益の提供のみならず、オペレータとしてのランクの改善や昇進等といった直接的な利益の提供を伴わないものを含む概念である。
【0014】
図１に示すオペレータ端末１０は、自身の職務において顧客対応を行う利用者（オペレータ）によって利用される情報処理装置である。例えば、オペレータ端末１０は、デスクトップ型ＰＣ（Personal Computer）や、ノート型ＰＣや、タブレット端末や、携帯電話機や、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）等である。なお、図１に示す例において、オペレータ端末１０は、オペレータによって利用されるデスクトップ型ＰＣである場合を示す。
【0015】
また、オペレータ端末１０は、オペレータの音声（以下、「オペレータ音声」と記載する場合がある）や、生体情報等のオペレータに関する各種情報を決定装置１００に送信する。例えば、オペレータ端末１０は、オペレータ端末１０の集音部（例えば、マイク等）等が検知したオペレータ音声を決定装置１００に送信する。また、例えば、オペレータ端末１０は、オペレータ端末１０と通信可能なウェアラブルデバイスをオペレータが身に付けることで取得したオペレータ音声や、生体情報（例えば、オペレータの心拍（脈拍）や、脳波、発汗量等）を決定装置１００に送信する。
【0016】
図１に示す顧客端末２０は、顧客によって利用される情報処理装置である。例えば、顧客端末２０は、デスクトップ型ＰＣや、ノート型ＰＣや、タブレット端末や、携帯電話機や、ＰＤＡ等である。なお、図１に示す例において、顧客端末２０は、顧客によって利用されるスマートフォンやタブレット等のスマートデバイスである場合を示す。
【0017】
また、顧客端末２０は、顧客の音声（以下、「顧客音声」と記載する場合がある）や、生体情報等の顧客に関する各種情報を決定装置１００に送信する。例えば、顧客端末２０は、顧客端末２０の集音部等が検知した顧客音声を決定装置１００に送信する。また、例えば、顧客端末２０は、顧客端末２０と通信可能なウェアラブルデバイスを顧客が身に付けることで取得した顧客音声や、生体情報を決定装置１００に送信する。
【0018】
図１に示すオペレータ管理サーバ３０は、オペレータに関する情報を管理するサーバ装置である。オペレータ管理サーバ３０は、オペレータの処遇に関する情報を決定装置１００から受け付け、オペレータに提供する。
【0019】
以下、図１を用いて、決定装置１００が行う決定処理について説明する。なお、以下の説明では、オペレータ端末１０がオペレータＵ１の職務において利用される例を示す。また、以下の説明において、顧客端末２０が顧客Ｃ１により利用される例を示す。
【0020】
まず、オペレータＵ１及び顧客Ｃ１は、電話応答を行う（ステップＳ１１）。なお、図１の例において、オペレータＵ１は、電話にて顧客Ｃ１からの問い合せや、苦情等に対する対応（以下、「顧客対応」と記載する場合がある）を行ったものとする。
【0021】
続いて、決定装置１００は、オペレータ音声や、生体情報を取得する（ステップＳ１２）。例えば、図１の例において、決定装置１００は、ステップＳ１１の電話応答時におけるオペレータＵ１の音声や、生体情報をオペレータ端末１０から取得する。
【0022】
なお、決定装置１００は、電話応答時（顧客対応時）におけるオペレータＵ１のオペレータ端末１０に対する操作に関する操作情報（例えば、スクロール速度、選択操作（クリック）が行われた回数、など）、行動情報（例えば、検索ログ）を取得してもよい。また、決定装置１００は、さらにステップＳ１１の電話応答を行う前と、行った後におけるオペレータ音声、生体情報及び操作情報を取得してもよい。
【0023】
続いて、決定装置１００は、顧客音声を取得する（ステップＳ１３）。例えば、図１の例において、決定装置１００は、ステップＳ１１の電話応答時における顧客Ｃ１の音声を顧客端末２０から取得する。
【0024】
なお、決定装置１００は、顧客Ｃ１の生体情報や、行動情報をさらに取得してもよい。また、決定装置１００は、顧客Ｃ１の音声をオペレータ端末１０から取得してもよい。
【0025】
続いて、決定装置１００は、顧客対応時におけるオペレータＵ１の感情（以下、「オペレータ感情」と記載する場合がある）を推定する（ステップＳ１４）。例えば、図１の例において、決定装置１００は、音声及び生体情報と、感情との間の関係性を学習したモデルを用いて、オペレータ音声及び生体情報から、顧客対応時におけるオペレータＵ１の感情を推定する。例えば、図１の例において、決定装置１００は、顧客対応を行う前と、顧客対応中と、顧客対応を行った後におけるオペレータＵ１の感情を推定する。
【0026】
なお、決定装置１００は、音声と感情との間の関係性を学習したモデルを用いて、オペレータ音声から、顧客対応時におけるオペレータＵ１の感情を推定してもよい。
【0027】
続いて、決定装置１００は、顧客対応時における顧客Ｃ１の感情（以下、「顧客感情」と記載する場合がある）を推定する（ステップＳ１５）。例えば、図１の例において、決定装置１００は、音声と感情との間の関係性を学習したモデルを用いて、顧客音声から、顧客対応時における顧客Ｃ１の感情を推定する。例えば、図１の例において、決定装置１００は、顧客対応を行う前と、顧客対応中と、顧客対応を行った後における顧客Ｃ１の感情を推定する。
【0028】
なお、決定装置１００は、利用者の感情と、当該感情と因果関係を有する利用者の音声との間の関係性を学習したモデル（例えば、ＭＩＬ（Multiple Instance Learning）の技術を用いて学習したモデル）を用いて、取得したオペレータ音声及び顧客音声に基づき、顧客対応時のオペレータＵ１及び顧客Ｃ１の感情を推定してもよい。例えば、決定装置１００は、電話応答等における、利用者の発話のトーン（音の調子）や、言葉遣い、発話の速さ、などといった情報を含む利用者の時系列順の発話と、その発話を行う前、発話中、若しくは発話後に利用者が有していたと推定される感情との間の関係性を学習したモデルを用いてもよい。なお、このようなモデルは、例えば、利用者の生体情報等から推定された感情と、利用者の一連の発話（例えば、電話応答等において利用者が発した一連の発話）との間の関係性をＭＩＬの技術を用いて学習することで実現され、利用者の一連の発話が入力された場合に、その発話を行う前、発話中、若しくは発話後等、一連の発話と何かしらの因果関係を有すると推定される感情を出力することとなる。すなわち、このようなモデルは、感情と一連の発話とを学習データとし、ＭＩＬの技術を用いた学習を行うことで、入力された一連の発話の全体若しくは一部と因果関係を有する（何かしらの関連性を有する）感情を示す情報を出力するように学習が行われることとなる。
【0029】
また、決定装置１００は、オペレータＵ１及び顧客Ｃ１の生体情報及び行動情報を取得した場合、生体情報や行動情報等と、感情との間の関係性を学習したモデルを用いて、行動情報や生体情報等からオペレータＵ１及び顧客Ｃ１の感情を推定してもよい。また、決定装置１００は、オペレータＵ１や顧客Ｃ１により入力された、オペレータＵ１や顧客Ｃ１の感情を示す情報を、オペレータ端末１０や顧客端末２０から取得してもよい。
【0030】
続いて、決定装置１００は、オペレータ感情や顧客感情から、オペレータＵ１の職務における負荷を推定し、推定した負荷に応じた処遇を決定する（ステップＳ１６）。例えば、図１の例において、決定装置１００は、処遇条件記憶部１２１を参照し、推定したオペレータ感情や顧客感情に基づいてオペレータＵ１に対して負荷スコア及び処遇スコアを付与する。
【0031】
例えば、図１の例において、顧客対応を行った後のオペレータＵ１の感情が、顧客対応を行う前よりも否定的な感情となった場合（「オペレータ感情悪化）や、顧客対応を行う前若しくは顧客対応中の顧客Ｃ１の感情が否定的である場合（「顧客感情が否定的」）、顧客対応を行う前に否定的であった顧客Ｃ１の感情が顧客対応を行った後に肯定的となった場合（「顧客感情が改善」）、決定装置１００は、顧客Ｃ１への顧客対応時に、オペレータＵ１への負荷、並びに、オペレータＵ１の職務への貢献があったとして、正の値の負荷スコア及び処遇スコアをオペレータＵ１に付与する。
【0032】
また、図１の例において、オペレータＵ１の感情が顧客対応を行った後に肯定的（オペレータＵ１が職務を楽しんでいる状況）であり、顧客Ｃ１の感情が顧客対応を行った後に肯定的となった場合（「オペレータ感情改善且つ顧客感情改善」）、決定装置１００は、顧客Ｃ１への顧客対応時に、オペレータＵ１への負荷が無くとも、オペレータＵ１の職務への貢献があったとして、負の値の負荷スコア及び正の値の処遇スコアをオペレータＵ１に付与する。一方で、オペレータＵ１が職務を楽しんでいる状況であっても、顧客Ｃ１の感情が顧客対応を行った後に否定的となった場合（「オペレータ感情改善且つ顧客感情悪化」）、決定装置１００は、顧客Ｃ１への顧客対応時に、オペレータＵ１への負荷が無く、オペレータＵ１の職務への貢献も無いとして、負の値の負荷スコア及び処遇スコアをオペレータＵ１に付与する。
【0033】
そして、図１の例において、決定装置１００は、オペレータＵ１へ付与した負荷スコア及び処遇スコアに基づいて、オペレータＵ１への処遇を決定する。例えば、負荷スコアが所定の閾値以上となった場合、決定装置１００は、所定のインセンティブの付与や、オペレータＵ１の管理者等への注意喚起などといった処遇を決定する。また、処遇スコアが所定の閾値以上となった場合、決定装置１００は、所定のインセンティブの付与や、役職の変更などといった処遇を決定する。
【0034】
続いて、決定装置１００は、決定したオペレータＵ１への処遇に関する情報をオペレータ管理サーバ３０に送信する（ステップＳ１７）。続いて、オペレータ管理サーバ３０は、オペレータＵ１への処遇に関する情報を提供する（ステップＳ１８）。例えば、図１の例において、決定装置１００は、オペレータ端末１０や、オペレータＵ１の管理者等が利用する端末装置等にオペレータＵ１への処遇に関する情報を送信する。
【0035】
以上のように、実施形態に係る決定装置１００は、顧客対応時におけるオペレータや顧客の感情を推定する。これにより、実施形態に係る決定装置１００は、例えば、オペレータの精神的な負担や、顧客の感情の変化に応じたオペレータの職務への貢献に基づいて、オペレータへの処遇を決定することができる。すなわち、実施形態に係る決定装置１００は、利用者（オペレータ）に対する適切な処遇を決定することができる。
【0036】
〔２．選択システムの構成〕
次に、上述した情報処理を実現するための決定システム１について図２を用いて説明する。図２は、実施形態に係る決定システムの構成例を示す図である。図２に示すように、実施形態に係る決定システム１は、決定装置１００と、オペレータ端末１０と、顧客端末２０と、オペレータ管理サーバ３０とを含む。決定装置１００、オペレータ端末１０、顧客端末２０及びオペレータ管理サーバ３０は、ネットワークＮを介して有線または無線により相互に通信可能に接続される。なお、ネットワークＮは、ＬＡＮ（Local Area Network）、ＷＡＮ（Wide Area Network）、電話網（携帯電話網、固定電話網等）、地域ＩＰ（Internet Protocol）網、インターネット等の通信ネットワークである。ネットワークＮには、有線ネットワークが含まれていてもよいし、無線ネットワークが含まれていてもよい。また、図２に示す決定システム１には、複数台の決定装置１００や、複数台のオペレータ端末１０、複数台の顧客端末２０、複数台のオペレータ管理サーバ３０が含まれてもよい。
次に、上述した情報処理を実現するための決定システム１について図２を用いて説明する。図２は、実施形態に係る決定システムの構成例を示す図である。図２に示すように、実施形態に係る決定システム１は、決定装置１００と、オペレータ端末１０と、顧客端末２０と、オペレータ管理サーバ３０とを含む。決定装置１００、オペレータ端末１０、顧客端末２０及びオペレータ管理サーバ３０は、ネットワークＮを介して有線または無線により相互に通信可能に接続される。なお、ネットワークＮは、ＬＡＮ（Local Area Network）、ＷＡＮ（Wide Area Network）、電話網（携帯電話網、固定電話網等）、地域ＩＰ（Internet Protocol）網、インターネット等の通信ネットワークである。ネットワークＮには、有線ネットワークが含まれていてもよいし、無線ネットワークが含まれていてもよい。また、図２に示す決定システム１には、複数台の決定装置１００や、複数台のオペレータ端末１０、複数台の顧客端末２０、複数台のオペレータ管理サーバ３０が含まれてもよい。
【0037】
決定装置１００は、利用者（オペレータ）の処遇を管理するサーバ装置である。なお、決定装置１００は、アプリケーションのデータそのものを配信するサーバであってもよい。また、決定装置１００は、オペレータ端末１０、顧客端末２０及びオペレータ管理サーバ３０に制御情報を配信する配信装置として機能してもよい。ここで、制御情報は、例えば、ＪａｖａＳｃｒｉｐｔ（登録商標）等のスクリプト言語やＣＳＳ（Cascading Style Sheets）等のスタイルシート言語により記述される。なお、決定装置１００から配信されるコンテンツに関するアプリケーションそのものを制御情報とみなしてもよい。決定装置１００の構成は後述する。
【0038】
オペレータ端末１０は、自身の職務において顧客対応を行う利用者（オペレータ）によって利用される情報処理装置である。オペレータ端末１０は、決定装置１００によって提供されるコンテンツを、ウェブブラウザやアプリケーションにより表示する。また、オペレータ端末１０は、決定装置１００によって提供されるコンテンツの表示処理を実現する制御情報を決定装置１００から受け取った場合には、制御情報に従って表示処理を実現する。オペレータ端末１０は、オペレータ音声や、生体情報等のオペレータに関する各種情報を決定装置１００に送信する。例えば、オペレータ端末１０は、オペレータ端末１０の集音部（例えば、マイク等）等が検知したオペレータ音声を決定装置１００に送信する。また、例えば、オペレータ端末１０は、オペレータ端末１０と通信可能なウェアラブルデバイスをオペレータが身に付けることで取得したオペレータ音声や、生体情報を決定装置１００に送信する。
【0039】
顧客端末２０は、顧客によって利用される情報処理装置である。顧客端末２０は、決定装置１００によって提供されるコンテンツを、ウェブブラウザやアプリケーションにより表示する。また、顧客端末２０は、決定装置１００によって提供されるコンテンツの表示処理を実現する制御情報を決定装置１００から受け取った場合には、制御情報に従って表示処理を実現する。顧客端末２０は、顧客音声や、生体情報等の顧客に関する各種情報を決定装置１００に送信する。例えば、顧客端末２０は、顧客端末２０の集音部等が検知した顧客音声を決定装置１００に送信する。また、例えば、顧客端末２０は、顧客端末２０と通信可能なウェアラブルデバイスを顧客が身に付けることで取得した顧客音声や、生体情報を決定装置１００に送信する。
【0040】
オペレータ管理サーバ３０は、オペレータに関する情報を管理するサーバ装置である。オペレータ管理サーバ３０は、オペレータの処遇に関する情報を決定装置１００から受け付け、オペレータに提供する。
【0041】
〔３．提供装置の構成〕
次に、図３を用いて、決定装置１００の構成について説明する。図３は、実施形態に係る決定装置の構成例を示す図である。図３に示すように、決定装置１００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０とを有する。
次に、図３を用いて、決定装置１００の構成について説明する。図３は、実施形態に係る決定装置の構成例を示す図である。図３に示すように、決定装置１００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０とを有する。
【0042】
（通信部１１０について）
通信部１１０は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）等によって実現される。そして、通信部１１０は、ネットワークＮと有線または無線で接続され、オペレータ端末１０、顧客端末２０及びオペレータ管理サーバ３０等との間で情報の送受信を行う。
通信部１１０は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）等によって実現される。そして、通信部１１０は、ネットワークＮと有線または無線で接続され、オペレータ端末１０、顧客端末２０及びオペレータ管理サーバ３０等との間で情報の送受信を行う。
【0043】
（記憶部１２０について）
記憶部１２０は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）、フラッシュメモリ（Flash Memory）等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。図３に示すように、記憶部１２０は、処遇条件記憶部１２１と、モデル記憶部１２２を有する。
記憶部１２０は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）、フラッシュメモリ（Flash Memory）等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。図３に示すように、記憶部１２０は、処遇条件記憶部１２１と、モデル記憶部１２２を有する。
【0044】
（処遇条件記憶部１２１について）
処遇条件記憶部１２１は、顧客対応時におけるオペレータへの負荷の度合いを示す負荷スコア、並びに、職務に対するオペレータの貢献の度合いを示す処遇スコアを、オペレータの感情や顧客の感情に基づく条件と対応付けて管理する。ここで、図４を用いて、処遇条件記憶部１２１が記憶する情報の一例を説明する。図４は、実施形態に係る処遇条件記憶部の一例を示す図である。図４の例では、処遇条件記憶部１２１は、「処遇条件」、「負荷スコア」、「処遇スコア」といった項目を有する。
処遇条件記憶部１２１は、顧客対応時におけるオペレータへの負荷の度合いを示す負荷スコア、並びに、職務に対するオペレータの貢献の度合いを示す処遇スコアを、オペレータの感情や顧客の感情に基づく条件と対応付けて管理する。ここで、図４を用いて、処遇条件記憶部１２１が記憶する情報の一例を説明する。図４は、実施形態に係る処遇条件記憶部の一例を示す図である。図４の例では、処遇条件記憶部１２１は、「処遇条件」、「負荷スコア」、「処遇スコア」といった項目を有する。
【0045】
「処遇条件」は、「負荷スコア」及び「処遇スコア」を付与する際の、オペレータ感情や顧客感情に基づく条件を示す。「負荷スコア」は、顧客対応時におけるオペレータへの負荷の度合いを示す。例えば、「負荷スコア」が正の値である場合、値に応じたオペレータへの負荷があったことを示す。また、「負荷スコア」が負の値である場合、値に応じてオペレータの感情が改善されたことを示す。
【0046】
「処遇スコア」は、職務に対するオペレータの貢献の度合いを示す。例えば、「処遇スコア」が正の値である場合、値に応じて、オペレータの職務に対する貢献があったことを示す。また、「処遇スコア」が負の値である場合、値に応じて、オペレータの職務に対する損失があったことを示す。
【0047】
すなわち、図４では、処遇条件「オペレータ感情悪化」が満たされた場合、オペレータに対し負荷スコア「＋５」及び処遇スコア「＋１０」が付与される例を示す。
【0048】
（モデル記憶部１２２について）
モデル記憶部１２２は、オペレータの音声や生体情報、操作情報等から、顧客対応時におけるオペレータの感情を推定するためのモデルを記憶する。また、モデル記憶部１２２は、顧客の音声や生体情報等から、顧客対応時における顧客の感情を推定するためのモデルを記憶する。
モデル記憶部１２２は、オペレータの音声や生体情報、操作情報等から、顧客対応時におけるオペレータの感情を推定するためのモデルを記憶する。また、モデル記憶部１２２は、顧客の音声や生体情報等から、顧客対応時における顧客の感情を推定するためのモデルを記憶する。
【0049】
（制御部１３０について）
制御部１３０は、コントローラ（controller）であり、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）等によって、決定装置１００内部の記憶装置に記憶されている各種プログラムがＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部１３０は、コントローラであり、例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の集積回路により実現される。実施形態に係る制御部１３０は、図３に示すように、取得部１３１と、推定部１３２と、決定部１３３とを有し、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。
制御部１３０は、コントローラ（controller）であり、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）等によって、決定装置１００内部の記憶装置に記憶されている各種プログラムがＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部１３０は、コントローラであり、例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の集積回路により実現される。実施形態に係る制御部１３０は、図３に示すように、取得部１３１と、推定部１３２と、決定部１３３とを有し、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。
【0050】
（取得部１３１について）
取得部１３１は、利用者に関する情報を取得する。例えば、取得部１３１は、利用者の音声や生体情報等の利用者に関する各種情報を取得する。例えば、図１の例において、取得部１３１は、顧客Ｃ１との電話応答時におけるオペレータＵ１の音声や、生体情報をオペレータ端末１０から取得する。
取得部１３１は、利用者に関する情報を取得する。例えば、取得部１３１は、利用者の音声や生体情報等の利用者に関する各種情報を取得する。例えば、図１の例において、取得部１３１は、顧客Ｃ１との電話応答時におけるオペレータＵ１の音声や、生体情報をオペレータ端末１０から取得する。
【0051】
なお、取得部１３１は、利用者の操作情報を取得してもよい。例えば、取得部１３１は、顧客Ｃ１との電話応答時におけるオペレータＵ１のオペレータ端末１０に対する操作に関する操作情報（例えば、スクロール速度、選択操作（クリック）が行われた回数、など）を取得する。また、図１の例において、取得部１３１は、顧客との電話応答を行う前と、行った後におけるオペレータ音声、生体情報及び操作情報を取得してもよい。
【0052】
また、取得部１３１は、他の利用者に関する情報を取得してもよい。例えば、取得部１３１は、利用者が職務において対応した他の利用者の音声や生体情報等の各種情報を取得する。例えば、図１の例において、取得部１３１は、オペレータＵ１との電話応答時における顧客Ｃ１の音声を顧客端末２０から取得する。なお、取得部１３１は、顧客Ｃ１の音声をオペレータ端末１０から取得してもよい。
【0053】
また、取得部１３１は、利用者と所定の関連性を有する複数の他の利用者に関する情報を取得してもよい。例えば、取得部１３１は、利用者と同じ職場で働く同僚の音声や、生体情報、操作情報等の各種情報を取得する。
【0054】
（推定部１３２について）
推定部１３２は、処遇の決定対象となる利用者の感情を推定する。例えば、推定部１３２は、取得部１３１により取得した情報に基づいて、利用者の感情を推定する。例えば、図１の例において、推定部１３２は、取得部１３１が取得したオペレータＵ１の情報と、モデル記憶部１２２に記憶されたモデルとに基づいて、処遇の決定対象となるオペレータＵ１の感情を推定する。
推定部１３２は、処遇の決定対象となる利用者の感情を推定する。例えば、推定部１３２は、取得部１３１により取得した情報に基づいて、利用者の感情を推定する。例えば、図１の例において、推定部１３２は、取得部１３１が取得したオペレータＵ１の情報と、モデル記憶部１２２に記憶されたモデルとに基づいて、処遇の決定対象となるオペレータＵ１の感情を推定する。
【0055】
また、推定部１３２は、利用者が職務において有した感情を推定してもよい。例えば、図１の例において、推定部１３２は、顧客対応においてオペレータＵ１が有した感情を推定する。
【0056】
また、推定部１３２は、利用者が職務において他の利用者の対応を行った際に有した感情を推定してもよい。例えば、図１の例において、推定部１３２は、顧客Ｃ１との顧客対応時においてオペレータＵ１が有した感情を推定する。
【0057】
また、推定部１３２は、さらに、利用者が職務において対応した他の利用者の感情を推定してもよい。例えば、取得部１３１は、取得部により取得した情報に基づいて、他の利用者の感情を推定する。例えば、図１の例において、推定部１３２は、取得部１３１が取得した顧客Ｃ１の情報と、モデル記憶部１２２に記憶されたモデルとに基づいて、オペレータＵ１が顧客対応を行った顧客Ｃ１の感情を推定する。
【0058】
また、推定部１３２は、さらに、利用者と所定の関連性を有する複数の他の利用者の感情をそれぞれ推定してもよい。例えば、図１の例において、推定部１３２は、オペレータＵ１と同じ職場で働く同僚の感情を推定する。
【0059】
（決定部１３３について）
決定部１３３は、推定部１３２により推定した感情に基づいて、利用者に対する処遇を決定する。例えば、図１の例において、決定部１３３は、処遇条件記憶部１２１を参照し、推定したオペレータ感情や顧客感情に基づいてオペレータＵ１に対して負荷スコア及び処遇スコアを付与する。そして、決定部１３３は、オペレータＵ１へ付与した負荷スコア及び処遇スコアに基づいてオペレータＵ１への処遇を決定し、処遇に関する情報をオペレータ管理サーバ３０に送信する。
決定部１３３は、推定部１３２により推定した感情に基づいて、利用者に対する処遇を決定する。例えば、図１の例において、決定部１３３は、処遇条件記憶部１２１を参照し、推定したオペレータ感情や顧客感情に基づいてオペレータＵ１に対して負荷スコア及び処遇スコアを付与する。そして、決定部１３３は、オペレータＵ１へ付与した負荷スコア及び処遇スコアに基づいてオペレータＵ１への処遇を決定し、処遇に関する情報をオペレータ管理サーバ３０に送信する。
【0060】
また、決定部１３３は、処遇として、利用者に対して提供される利益の額を決定してもよい。例えば、図１の例において、決定部１３３は、オペレータＵ１へ付与した負荷スコア及び処遇スコアに基づいて、オペレータＵ１に提供される給与や、ボーナス、各種ポイント等の額を決定する。
【0061】
また、決定部１３３は、処遇として、利用者の役職を決定してもよい。例えば、図１の例において、決定部１３３は、オペレータＵ１へ付与した負荷スコア及び処遇スコアに基づいて、オペレータＵ１のランクの改善や昇進等を決定する。
【0062】
また、決定部１３３は、職務における利用者の処遇を決定してもよい。例えば、図１の例において、決定部１３３は、オペレータ業務におけるオペレータＵ１の処遇を決定する。
【0063】
また、決定部１３３は、利用者が他の利用者の対応を行う前の感情と、当該他の利用者の対応を行った後の感情とが所定の条件を満たすか否かに基づいて、利用者に対する処遇を決定してもよい。例えば、図１の例において、決定部１３３は、処遇条件記憶部１２１を参照し、顧客対応を行う前のオペレータＵ１の感情、並びに、顧客対応を行った後のオペレータＵ１の感情に対応する負荷スコア及び処遇スコアをオペレータＵ１に付与する。
【0064】
また、決定部１３３は、利用者が他の利用者の対応を行う前の感情より、当該他の利用者の対応を行った後の感情が否定的な感情である場合は、利用者に対する処遇として、当該利用者に対して所定のインセンティブを付与することを決定してもよい。例えば、図１の例において、顧客対応を行った後のオペレータＵ１の感情が、顧客対応を行う前よりも否定的な感情となった場合、オペレータＵ１への負荷、並びに、オペレータＵ１の職務への貢献があったとして、オペレータＵ１に対して所定のインセンティブを付与することを決定する。
【0065】
また、決定部１３３は、利用者が他の利用者の対応を行った際の感情と、他の利用者の感情とに基づいて、利用者に対する処遇を決定してもよい。例えば、図１の例において、決定部１３３は、顧客対応時のオペレータ感情及び顧客感情に基づいて、オペレータＵ１に対する処遇を決定する。
【0066】
また、決定部１３３は、利用者が対応を行った後の他の利用者の感情が、利用者が対応を行う前の他の利用者の感情よりも肯定的である場合は、利用者に対して所定のインセンティブを付与することを決定してもよい。例えば、図１の例において、決定部１３３は、顧客対応を行う前に否定的であった顧客Ｃ１の感情が顧客対応を行った後に肯定的となった場合、顧客Ｃ１への顧客対応時に、オペレータＵ１への負荷、並びに、オペレータＵ１の職務への貢献があったとして、オペレータＵ１に対して所定のインセンティブを付与することを決定する。
【0067】
また、決定部１３３は、利用者の感情と、複数の他の利用者の感情とに基づいて、利用者に対する処遇を決定してもよい。例えば、図１の例において、決定部１３３は、オペレータＵ１との各種接触行為（例えば、挨拶、会話など）が行われた際のオペレータＵ１の感情やオペレータＵ１の同僚の感情に基づいて、オペレータＵ１に対する処遇を決定する。
【0068】
例えば、オペレータＵ１との接触行為が行われた後のオペレータＵ１の同僚の感情が、接触行為が行われる前よりも肯定的となった場合、決定部１３３は、オペレータＵ１の職務への貢献があったとして、オペレータＵ１に対して所定のインセンティブを付与することを決定する。また、例えば、オペレータＵ１との接触行為が行われた後のオペレータＵ１の同僚の感情が、種接触行為が行われる前よりも肯定的となり、且つ、接触行為が行われた際のオペレータＵ１の感情が否定的である場合、決定部１３３は、オペレータＵ１への負荷、並びに、オペレータＵ１の職務への貢献があったとして、オペレータＵ１に対して所定のインセンティブを付与することを決定する。
【0069】
また、決定部１３３は、推定部１３２により推定された感情に基づいて、利用者の職務における負荷を推定し、推定した負荷に応じて利用者に対する処遇を決定してもよい。例えば、図１の例において、顧客対応を行った後のオペレータＵ１の感情が、顧客対応を行う前よりも否定的な感情となった場合、決定部１３３は、オペレータＵ１への負荷を推定し、負荷に応じたオペレータＵ１に対する処遇（例えば、オペレータＵ１の管理者等への注意喚起や、役職変更など）を決定する。
【0070】
【0071】
図５に示すように、決定装置１００は、オペレータの音声や生体情報、並びに、
顧客の音声を取得する（ステップＳ１０１）。続いて、決定装置１００は、取得した情報に基づいて、オペレータ感情及び顧客感情を推定する（ステップＳ１０２）。例えば、図１の例において、決定装置１００は、利用者の感情と、当該感情と因果関係を有する利用者の音声との間の関係性を学習したモデルを用いて、取得したオペレータ音声及び顧客音声に基づき、顧客対応時のオペレータＵ１及び顧客Ｃ１の感情を推定する。
顧客の音声を取得する（ステップＳ１０１）。続いて、決定装置１００は、取得した情報に基づいて、オペレータ感情及び顧客感情を推定する（ステップＳ１０２）。例えば、図１の例において、決定装置１００は、利用者の感情と、当該感情と因果関係を有する利用者の音声との間の関係性を学習したモデルを用いて、取得したオペレータ音声及び顧客音声に基づき、顧客対応時のオペレータＵ１及び顧客Ｃ１の感情を推定する。
【0072】
続いて、決定装置１００は、推定したオペレータ感情や顧客感情に基づき、オペレータの処遇を決定する（ステップＳ１０３）。例えば、図１の例において、決定装置１００は、推定したオペレータ感情や顧客感情に応じて、オペレータＵ１に所定のインセンティブを付与することを決定する。続いて、決定装置１００は、オペレータの処遇を送信し（ステップＳ１０４）、処理を終了する．例えば、図１の例において、決定装置１００は、決定したオペレータＵ１への処遇に関する情報をオペレータ管理サーバ３０に送信する。
【0073】
〔５．変形例〕
上述の実施形態は一例を示したものであり、種々の変更及び応用が可能である。
上述の実施形態は一例を示したものであり、種々の変更及び応用が可能である。
【0074】
〔５－１．利用者の職務について〕
上述の実施形態において、利用者の職務がオペレータである例を示したが、決定装置１００の機能はこのような例に限定されない。決定装置１００は、各種の職務において利用者が有した感情や、各種の職務において利用者が対応した他の利用者の感情に基づいて、利用者の処遇を決定してもよい。
上述の実施形態において、利用者の職務がオペレータである例を示したが、決定装置１００の機能はこのような例に限定されない。決定装置１００は、各種の職務において利用者が有した感情や、各種の職務において利用者が対応した他の利用者の感情に基づいて、利用者の処遇を決定してもよい。
【0075】
〔６．効果〕
上述してきたように、実施形態に係る決定装置１００は、取得部１３１と、推定部１３２と、決定部１３３とを有する。取得部１３１は、利用者に関する情報を取得する。推定部１３２は、処遇の決定対象となる利用者の感情を推定する。決定部１３３は、推定部１３２により推定した感情に基づいて、利用者に対する処遇を決定する。
上述してきたように、実施形態に係る決定装置１００は、取得部１３１と、推定部１３２と、決定部１３３とを有する。取得部１３１は、利用者に関する情報を取得する。推定部１３２は、処遇の決定対象となる利用者の感情を推定する。決定部１３３は、推定部１３２により推定した感情に基づいて、利用者に対する処遇を決定する。
【0076】
これにより、実施形態に係る決定装置１００は、利用者の感情に基づいて利用者の負荷や職務への貢献を評価するため、利用者に対する適切な処遇を決定することができる。
【0077】
また、実施形態に係る決定装置１００において、例えば、決定部１３３は、処遇として、利用者に対して提供される利益の額を決定する。また、決定部１３３は、処遇として、利用者の役職を決定する。
【0078】
これにより、実施形態に係る決定装置１００は、利用者の負荷や職務への貢献を利用者に提供される利益の額や役職に反映するため、利用者に対する適切な処遇を決定することができる。
【0079】
また、実施形態に係る決定装置１００において、例えば、推定部１３２は、利用者が職務において有した感情を推定する。そして、決定部１３３は、職務における利用者の処遇を決定する。また、推定部１３２は、利用者が職務において他の利用者の対応を行った際に有した感情を推定する。また、決定部１３３は、利用者が他の利用者の対応を行う前の感情と、当該他の利用者の対応を行った後の感情とが所定の条件を満たすか否かに基づいて、利用者に対する処遇を決定する。また、決定部１３３は、利用者が他の利用者の対応を行う前の感情より、当該他の利用者の対応を行った後の感情が否定的な感情である場合は、利用者に対する処遇として、当該利用者に対して所定のインセンティブを付与することを決定する。また、決定部１３３は、推定部１３２により推定された感情に基づいて、利用者の職務における負荷を推定し、推定した負荷に応じて利用者に対する処遇を決定する。
【0080】
これにより、実施形態に係る決定装置１００は、他の利用者の対応を行った際の感情に応じて利用者の処遇を決定するため、利用者に対する適切な処遇を決定することができる。
【0081】
また、実施形態に係る決定装置１００において、例えば、推定部１３２は、さらに、利用者が職務において対応した他の利用者の感情を推定する。そして、決定部１３３は、利用者が他の利用者の対応を行った際の感情と、他の利用者の感情とに基づいて、利用者に対する処遇を決定する。また、取得部１３１は、他の利用者に関する情報を取得する。そして、推定部１３２は、取得部１３１により取得した情報に基づいて、他の利用者の感情を推定する。また、決定部１３３は、利用者が対応を行った後の他の利用者の感情が、利用者が対応を行う前の他の利用者の感情よりも肯定的である場合は、利用者に対して所定のインセンティブを付与することを決定する。
【0082】
これにより、実施形態に係る決定装置１００は、利用者が対応を行った他の利用者の感情に基づいて利用者の処遇を決定するため、利用者に対する適切な処遇を決定することができる。
【0083】
また、実施形態に係る決定装置１００において、例えば、推定部１３２は、さらに、利用者と所定の関連性を有する複数の他の利用者の感情をそれぞれ推定する。そして、決定部１３３は、利用者の感情と、複数の他の利用者の感情とに基づいて、利用者に対する処遇を決定する。
【0084】
これにより、実施形態に係る決定装置１００は、利用者と所定の関連性を有する同僚等に対する利用者の貢献を評価できるため、利用者に対する適切な処遇を決定することができる。
【0085】
〔７．ハードウェア構成〕
また、上述してきた各実施形態に係る決定装置は、例えば図６に示すような構成のコンピュータ１０００によって実現される。以下、決定装置１００を例に挙げて説明する。図６は、決定装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ１０００は、ＣＰＵ１１００、ＲＯＭ１２００、ＲＡＭ１３００、ＨＤＤ１４００、通信インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１５００、入出力インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１６００、及びメディアインターフェイス（Ｉ／Ｆ）１７００を有する。
また、上述してきた各実施形態に係る決定装置は、例えば図６に示すような構成のコンピュータ１０００によって実現される。以下、決定装置１００を例に挙げて説明する。図６は、決定装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ１０００は、ＣＰＵ１１００、ＲＯＭ１２００、ＲＡＭ１３００、ＨＤＤ１４００、通信インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１５００、入出力インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１６００、及びメディアインターフェイス（Ｉ／Ｆ）１７００を有する。
【0086】
ＣＰＵ１１００は、ＲＯＭ１２００又はＨＤＤ１４００に格納されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。ＲＯＭ１２００は、コンピュータ１０００の起動時にＣＰＵ１１００によって実行されるブートプログラムや、コンピュータ１０００のハードウェアに依存するプログラム等を格納する。
【0087】
ＨＤＤ１４００は、ＣＰＵ１１００によって実行されるプログラム、及び、かかるプログラムによって使用されるデータ等を記憶する。通信インターフェイス１５００は、通信網５００（実施形態のネットワークＮに対応する）を介して他の機器からデータを受信してＣＰＵ１１００へ送り、また、通信網５００を介してＣＰＵ１１００が生成したデータを他の機器へ送信する。
【0088】
ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、ディスプレイやプリンタ等の出力装置、及び、キーボードやマウス等の入力装置を制御する。ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、入力装置からデータを取得する。また、ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して生成したデータを出力装置へ出力する。
【0089】
メディアインターフェイス１７００は、記録媒体１８００に格納されたプログラム又はデータを読み取り、ＲＡＭ１３００を介してＣＰＵ１１００に提供する。ＣＰＵ１１００は、かかるプログラムを、メディアインターフェイス１７００を介して記録媒体１８００からＲＡＭ１３００上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。記録媒体１８００は、例えばＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＰＤ（Phase change rewritable Disk）等の光学記録媒体、ＭＯ（Magneto-Optical disk）等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリ等である。
【0090】
例えば、コンピュータ１０００が決定装置１００として機能する場合、コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、ＲＡＭ１３００上にロードされたプログラムを実行することにより、制御部１３０の機能を実現する。また、ＨＤＤ１４００には、決定装置１００の記憶装置内の各データが格納される。コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、これらのプログラムを記録媒体１８００から読み取って実行するが、他の例として、他の装置から所定の通信網を介してこれらのプログラムを取得してもよい。
【0091】
〔８．その他〕
以上、本願の実施形態のいくつかを図面に基づいて詳細に説明したが、これらは例示であり、発明の開示の欄に記載の態様を始めとして、当業者の知識に基づいて種々の変形、改良を施した他の形態で本発明を実施することが可能である。
以上、本願の実施形態のいくつかを図面に基づいて詳細に説明したが、これらは例示であり、発明の開示の欄に記載の態様を始めとして、当業者の知識に基づいて種々の変形、改良を施した他の形態で本発明を実施することが可能である。
【0092】
また、上述した決定装置１００は、機能によっては外部のプラットフォーム等をＡＰＩ（Application Programming Interface）やネットワークコンピューティングなどで呼び出して実現するなど、構成は柔軟に変更できる。
【0093】
また、特許請求の範囲に記載した「部」は、「手段」や「回路」などに読み替えることができる。例えば、取得部は、取得手段や取得回路に読み替えることができる。
【符号の説明】
【0094】
１０ オペレータ端末
２０ 顧客端末
３０ オペレータ管理サーバ
１００ 決定装置
１１０ 通信部
１２０ 記憶部
１２１ 処遇条件記憶部
１２２ モデル記憶部
１３０ 制御部
１３１ 取得部
１３２ 推定部
１３３ 決定部
２０ 顧客端末
３０ オペレータ管理サーバ
１００ 決定装置
１１０ 通信部
１２０ 記憶部
１２１ 処遇条件記憶部
１２２ モデル記憶部
１３０ 制御部
１３１ 取得部
１３２ 推定部
１３３ 決定部
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】