特許 7528697 情報処理プログラム、情報処理装置、及び情報処理方法

(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】2024-07-29

(45)【発行日】2024-08-06

(54)【発明の名称】情報処理プログラム、情報処理装置、及び情報処理方法

(51)【国際特許分類】

   G06Q 30/015 20230101AFI20240730BHJP

   G06Q 50/10 20120101ALI20240730BHJP

   G06F 16/90 20190101ALI20240730BHJP

   G16Y 20/40 20200101ALI20240730BHJP

   G16Y 40/20 20200101ALI20240730BHJP

   G16Y 40/30 20200101ALI20240730BHJP

【ＦＩ】

G06Q30/015

G06Q50/10

G06F16/90 100

G16Y20/40

G16Y40/20

G16Y40/30

【請求項の数】 12

(21)【出願番号】P 2020168293

(22)【出願日】2020-10-05

(65)【公開番号】P2022060688

(43)【公開日】2022-04-15

【審査請求日】2023-07-07

(73)【特許権者】

【識別番号】000005223

【氏名又は名称】富士通株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110004185

【氏名又は名称】インフォート弁理士法人

(74)【代理人】

【識別番号】100121083

【弁理士】

【氏名又は名称】青木 宏義

(74)【代理人】

【識別番号】100138391

【弁理士】

【氏名又は名称】天田 昌行

(74)【代理人】

【識別番号】100074099

【弁理士】

【氏名又は名称】大菅 義之

(72)【発明者】

【氏名】原田 将治

【審査官】庄司 琴美

(56)【参考文献】

【文献】国際公開第２０１４／０７３０３７（ＷＯ，Ａ１）

【文献】特開２０１０－２６２３８３（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０２０－０８７０２２（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１０－０６７１４７（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１９－１３９３６４（ＪＰ，Ａ）

【文献】特許第６７５８５８２（ＪＰ，Ｂ１）

【文献】特開２００９－１４０３６３（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｇ０６Ｑ １０／００ － ９９／００

Ｇ０６Ｆ １６／９０

Ｇ１６Ｙ ２０／４０

Ｇ１６Ｙ ４０／２０

Ｇ１６Ｙ ４０／３０

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

ウェブサイトを閲覧したユーザが入力した入力情報に基づいて、前記ウェブサイト内のコンテンツのうち、前記入力情報に含まれる単語に関連するコンテンツを特定し、
前記ユーザの前記ウェブサイト内のコンテンツの閲覧履歴に基づいて、前記単語に関連するコンテンツの閲覧状況を示す指標を計算する、
処理をコンピュータに実行させるための情報処理プログラム。

【請求項2】

前記単語に関連するコンテンツの閲覧状況を示す指標を計算する処理は、前記単語に関連するコンテンツに対する前記ユーザの閲覧数、閲覧時間、又は読了率を用いて、前記単語に関連するコンテンツの閲覧状況を示す指標を計算する処理を含むことを特徴とする請求項１記載の情報処理プログラム。

【請求項3】

前記情報処理プログラムは、前記閲覧履歴に基づいて、前記ウェブサイトの閲覧状況を示す指標を計算する処理を、前記コンピュータにさらに実行させることを特徴とする請求項１又は２記載の情報処理プログラム。

【請求項4】

前記ウェブサイトの閲覧状況を示す指標を計算する処理は、前記ウェブサイト内のコンテンツに対する前記ユーザの閲覧数又は閲覧時間を用いて、前記ウェブサイトの閲覧状況を示す指標を計算する処理を含むことを特徴とする請求項３記載の情報処理プログラム。

【請求項5】

前記単語に関連するコンテンツの閲覧状況を示す指標と前記ウェブサイトの閲覧状況を示す指標とを出力する処理を、前記コンピュータにさらに実行させることを特徴とする請求項３又は４記載の情報処理プログラム。

【請求項6】

前記単語に関連するコンテンツの閲覧状況を示す指標と前記ウェブサイトの閲覧状況を示す指標とに基づいて、前記入力情報に対する応答方法を決定する処理を、前記コンピュータにさらに実行させることを特徴とする請求項３又は４記載の情報処理プログラム。

【請求項7】

前記入力情報に対する応答方法を決定する処理は、前記単語に関連するコンテンツの閲覧状況を示す指標と、前記ウェブサイトの閲覧状況を示す指標と、応答を実行する担当者の状態とに基づいて、前記応答方法を決定する処理を含むことを特徴とする請求項６記載の情報処理プログラム。

【請求項8】

前記入力情報に対する応答方法を決定する処理は、前記単語に関連するコンテンツの閲覧状況を示す指標と、前記ウェブサイトの閲覧状況を示す指標と、前記ユーザの属性とに基づいて、前記応答方法を決定する処理を含むことを特徴とする請求項６記載の情報処理プログラム。

【請求項9】

前記単語に関連するコンテンツを特定する処理は、前記入力情報から前記単語を抽出する処理と、前記単語と前記ウェブサイト内のコンテンツに含まれるテキストとの間の類似度を計算する処理と、前記類似度に基づいて、前記ウェブサイト内のコンテンツのうち、前記単語に関連するコンテンツを特定する処理とを含むことを特徴とする請求項１乃至８の何れか１項に記載の情報処理プログラム。

【請求項10】

前記入力情報は、前記ユーザの質問を示す情報であり、
前記単語に関連するコンテンツを特定する処理は、前記質問に対する回答候補を特定する処理と、前記回答候補と前記ウェブサイト内のコンテンツに含まれるテキストとの間の類似度を計算する処理と、前記類似度に基づいて、前記ウェブサイト内のコンテンツのうち、前記単語に関連するコンテンツを特定する処理とを含むことを特徴とする請求項１乃至８の何れか１項に記載の情報処理プログラム。

【請求項11】

ウェブサイトを閲覧したユーザの前記ウェブサイト内のコンテンツの閲覧履歴を記憶する記憶部と、
前記ユーザが入力した入力情報に基づいて、前記ウェブサイト内のコンテンツのうち、前記入力情報に含まれる単語に関連するコンテンツを特定する特定部と、
前記閲覧履歴に基づいて、前記単語に関連するコンテンツの閲覧状況を示す指標を計算する計算部と、
を備えることを特徴とする情報処理装置。

【請求項12】

ウェブサイトを閲覧したユーザが入力した入力情報に基づいて、前記ウェブサイト内のコンテンツのうち、前記入力情報に含まれる単語に関連するコンテンツを特定し、
前記ユーザの前記ウェブサイト内のコンテンツの閲覧履歴に基づいて、前記単語に関連するコンテンツの閲覧状況を示す指標を計算する、
処理をコンピュータが実行することを特徴とする情報処理方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、情報処理に関する。

【背景技術】

【0002】

質問に対する応答のユーザの満足度を向上させるために、ユーザから入力された質問に対する回答である応答基本情報と、回答と関係性を有する応答付加情報とを、複数の知識情報から抽出する情報処理装置が知られている（例えば、特許文献１を参照）。

【0003】

サイトを利用しているユーザからの問答情報の表示要求に応じて、ユーザのサイト利用の実態に適合した問答情報を表示させる問答情報提供システムも知られている（例えば、特許文献２を参照）。対話相手のユーザの知識の推定精度を向上させる対話装置も知られている（例えば、特許文献３を参照）。文及び文書の分散表現も知られている（例えば、非特許文献１を参照）。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0004】

【文献】特開２０１５－１３３０４７号公報

【文献】特開２０１７－２７２０８号公報

【文献】特開２０１９－２８６０４号公報

【非特許文献】

【0005】

【文献】Q. Le et al., “Distributed Representations of Sentences and Documents”, Cornell University, arXiv:1405.4053v2, 2014.

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0006】

特許文献１の技術によれば、ユーザに関する知識情報を活用することで、ユーザからの質問に対して、質問の回答だけでなく付加情報も含めて応答することができる。また、特許文献２の技術によれば、ウェブサイトを利用するユーザの利用実態に適合した問答情報を表示させることができる。

【0007】

しかしながら、ユーザからの質問に対して、質問に関する情報の理解度又は質問の背景のような、ユーザの状況を考慮した回答を行うことは難しい。

【0008】

なお、かかる問題は、ユーザからの質問に対する回答に限らず、ユーザからの様々な入力情報に対する応答を行う場合において生ずるものである。

【0009】

１つの側面において、本発明は、ウェブサイトを利用するユーザが入力した情報に含まれる単語に対する、ユーザの理解度又は興味度を推定することを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0010】

１つの案では、情報処理プログラムは、以下の処理をコンピュータに実行させる。

【0011】

コンピュータは、ウェブサイトを閲覧したユーザが入力した入力情報に基づいて、ウェブサイト内のコンテンツのうち、入力情報に含まれる単語に関連するコンテンツを特定する。コンピュータは、ユーザのウェブサイト内のコンテンツの閲覧履歴に基づいて、単語に関連するコンテンツの閲覧状況を示す指標を計算する。

【発明の効果】

【0012】

１つの側面によれば、ウェブサイトを利用するユーザが入力した情報に含まれる単語に対する、ユーザの理解度又は興味度を推定することができる。

【図面の簡単な説明】

【0013】

【図1】情報処理装置の機能的構成図である。

【図2】情報処理のフローチャートである。

【図3】情報処理システムの構成図である。

【図4】サーバの第１の機能的構成図である。

【図5】ウェブサイトを示す図である。

【図6】指標計算処理のフローチャートである。

【図7】サーバの第２の機能的構成図である。

【図8】第１の応答方法決定処理のフローチャートである。

【図9】サーバの第３の機能的構成図である。

【図10】閾値ＴＨ１の変更方法を示す図である。

【図11】閾値ＴＨ２の変更方法を示す図である。

【図12】第２の応答方法決定処理のフローチャートである。

【図13】サーバの第４の機能的構成図である。

【図14】サーバの第５の機能的構成図である。

【図15】第３の応答方法決定処理のフローチャートである。

【図16】情報処理装置のハードウェア構成図である。

【発明を実施するための形態】

【0014】

以下、図面を参照しながら、実施形態を詳細に説明する。

【0015】

図１は、実施形態の情報処理装置（コンピュータ）の機能的構成例を示している。図１の情報処理装置１０１は、記憶部１１１、特定部１１２、及び計算部１１３を含む。記憶部１１１は、ウェブサイトを閲覧したユーザのウェブサイト内のコンテンツの閲覧履歴１２１を記憶する。

【0016】

図２は、図１の情報処理装置１０１が行う情報処理の例を示すフローチャートである。特定部１１２は、ユーザが入力した入力情報に基づいて、ウェブサイト内のコンテンツのうち、入力情報に含まれる単語に関連するコンテンツを特定する（ステップ２０１）。計算部１１３は、閲覧履歴１２１に基づいて、単語に関連するコンテンツの閲覧状況を示す指標を計算する（ステップ２０２）。

【0017】

図１の情報処理装置１０１によれば、ウェブサイトを利用するユーザが入力した情報に含まれる単語に対する、ユーザの理解度又は興味度を推定することができる。

【0018】

図３は、図１の情報処理装置１０１を含む情報処理システムの構成例を示している。図３の情報処理システムは、サーバ３０１、端末装置３０２、端末装置３０３、及び端末装置３０４－１～端末装置３０４－Ｍ（Ｍは１以上の整数）を含む。

【0019】

端末装置３０２は、ユーザＡの端末装置である。端末装置３０３は、ウェブサイトの所有者の組織に属するオペレータの端末装置であり、端末装置３０４－ｉ（ｉ＝１～Ｍ）は、同じ組織に属する担当者の端末装置である。担当者の中には熟練担当者が含まれている。熟練担当者は、専門的な知識を有する担当者又は経験豊富な担当者である。

【0020】

サーバ３０１は、通信ネットワーク３０５を介して端末装置３０２、端末装置３０３、及び端末装置３０４－ｉと通信し、端末装置３０４－ｉは、通信ネットワーク３０５を介してサーバ３０１及び端末装置３０２と通信する。サーバ３０１は、図１の情報処理装置１０１に対応する。

【0021】

図４は、図３のサーバ３０１の第１の機能的構成例を示している。図４のサーバ３０１は、記憶部４１１、通信部４１２、特定部４１３、及び計算部４１４を含む。記憶部４１１、特定部４１３、及び計算部４１４は、図１の記憶部１１１、特定部１１２、及び計算部１１３にそれぞれ対応する。通信部４１２は、通信ネットワーク３０５を介して端末装置３０２、端末装置３０３、及び端末装置３０４－ｉと通信する。

【0022】

記憶部４１１は、ウェブサイト内の複数のコンテンツ４２１と、そのウェブサイトを閲覧した複数のユーザの閲覧履歴４２２とを記憶する。ユーザＡは、端末装置３０２を用いてサーバ３０１にアクセスすることで、ウェブサイト内のコンテンツ４２１を閲覧する。

【0023】

閲覧履歴４２２は、図１の閲覧履歴１２１に対応し、複数のユーザそれぞれのユーザＩＤに対応付けられた閲覧履歴を含む。各ユーザの閲覧履歴は、ユーザによって閲覧されたコンテンツ４２１の識別情報及び閲覧日時を含む。コンテンツ４２１の識別情報としては、コンテンツ４２１のページに表示されるタイトル等が用いられる。

【0024】

各ユーザの閲覧履歴は、コンテンツ４２１に対する操作履歴を含んでいてもよい。操作履歴は、あるコンテンツ４２１のページから別のコンテンツ４２１のページへ移動する移動操作、コンテンツ４２１のページ内におけるスクロール操作等を表す。

【0025】

ウェブサイトには質問を受け付ける入力欄が設けられており、ユーザＡは、端末装置３０２を用いて入力欄に質問４２３を入力し、端末装置３０２は、ユーザＡのユーザＩＤ及び質問４２３を含む電子メールを、サーバ３０１へ送信する。通信部４１２は、端末装置３０２から電子メールを受信し、記憶部４１１は、受信した電子メールに含まれる質問４２３を記憶する。質問４２３は、ユーザが入力した入力情報の一例である。

【0026】

ユーザＡが質問４２３を入力する前に多数のコンテンツ４２１を閲覧していたとしても、質問４２３に含まれる単語に関連するコンテンツ４２１の閲覧が不十分である場合、ユーザがその単語を理解している可能性は低い。一方、ユーザＡによって閲覧されていたコンテンツ４２１の個数が多いほど、ユーザＡがウェブサイトに対して強い興味を持っている可能性が高い。この場合、ユーザＡは、ウェブサイトの所有者にとって重要なユーザであると言える。

【0027】

したがって、閲覧履歴４２２を用いて、質問４２３を入力したユーザＡの状況を把握することで、質問４２３に対する適切な応答方法を選択することが可能になる。

【0028】

特定部４１３は、質問４２３のテキストから１つ又は複数の単語を抽出し、複数のコンテンツ４２１それぞれに含まれるテキストから１つ又は複数の単語を抽出し、抽出された単語を用いて、質問４２３と各コンテンツ４２１との間の類似度を計算する。そして、特定部４１３は、類似度に基づいて、複数のコンテンツ４２１のうち、質問４２３に含まれる単語に関連するコンテンツ４２１を特定する。

【0029】

例えば、特定部４１３は、質問４２３のテキストを文書とみなして、質問４２３を文書ベクトルに変換する。また、特定部４１３は、各コンテンツ４２１のテキストを文書とみなして、各コンテンツ４２１を文書ベクトルに変換する。

【0030】

文書ベクトルとしては、例えば、非特許文献１に記載されたBag of Wordsに基づくパラグラフベクトルを用いることができる。Bag of Wordsに基づくパラグラフベクトルの代わりに、ＴＦ－ＩＤＦ（Term Frequency-Inverse Document Frequency）に基づく文書ベクトルを用いてもよい。

【0031】

次に、特定部４１３は、質問４２３の文書ベクトルと各コンテンツ４２１の文書ベクトルとの間のコサイン類似度を計算し、複数のコンテンツ４２１の中から、類似度の降順にＮ個（Ｎは１以上の整数）のコンテンツを選択する。これにより、質問４２３に含まれる単語に関連するＮ個のコンテンツ４２１が特定される。

【0032】

文書ベクトル間のコサイン類似度の代わりに、質問４２３と各コンテンツ４２１との間で一致する単語の個数又は割合を、質問４２３と各コンテンツ４２１との間の類似度として用いてもよい。質問４２３と各コンテンツ４２１との間の類似度を計算することで、質問４２３に含まれる単語に関連するコンテンツ４２１を精度良く特定することができる。

【0033】

計算部４１４は、閲覧履歴４２２から、ユーザＡのユーザＩＤに対応する閲覧履歴を抽出する。そして、計算部４１４は、抽出されたユーザＡの閲覧履歴を用いて、特定部４１３により特定されたＮ個のコンテンツ４２１の閲覧状況を示す理解度４２４を計算し、記憶部４１１に格納する。理解度４２４は、単語に関連するコンテンツの閲覧状況を示す指標の一例である。

【0034】

計算部４１４は、Ｎ個のコンテンツ４２１に対するユーザＡの閲覧数、閲覧時間、又は読了率を用いて、理解度４２４を計算する。閲覧数は、ユーザＡによって閲覧されていたコンテンツ４２１の個数を表す。閲覧数は、ページビューであってもよい。閲覧時間は、コンテンツ４２１のページの閲覧が開始された時刻から、閲覧が終了した時刻までの時間を表す。読了率は、コンテンツ４２１のページの全領域のうち、ユーザＡによって閲覧された領域の割合を表す。ユーザＡによって閲覧された領域は、例えば、ページ内におけるスクロール操作の操作履歴から特定される。

【0035】

例えば、閲覧数を用いて理解度４２４を計算する場合、Ｎ個のコンテンツ４２１のうち、ユーザＡによって閲覧されていたコンテンツ４２１の割合を、理解度４２４として用いることができる。

【0036】

閲覧時間を用いて理解度４２４を計算する場合、Ｎ個のコンテンツ４２１のうち、ユーザＡの閲覧時間が所定時間以上であるコンテンツ４２１の割合を、理解度４２４として用いることができる。読了率を用いて理解度４２４を計算する場合、Ｎ個のコンテンツ４２１のうち、ユーザＡの読了率が所定値以上であるコンテンツ４２１の割合を、理解度４２４として用いることができる。

【0037】

ユーザＡの閲覧数、閲覧時間、又は読了率を用いて理解度４２４を計算することで、質問４２３に含まれる単語に関連するコンテンツ４２１の閲覧状況を、理解度４２４に反映させることができる。理解度４２４が大きいほど、質問４２３に含まれる単語をユーザＡが理解している可能性が高くなる。

【0038】

次に、計算部４１４は、ウェブサイト内の複数のコンテンツ４２１に対するユーザＡの閲覧数又は閲覧時間を用いて、ウェブサイトの閲覧状況を示す興味度４２５を計算し、記憶部４１１に格納する。興味度４２５は、ウェブサイトの閲覧状況を示す指標の一例である。

【0039】

例えば、閲覧数を用いて興味度４２５を計算する場合、ウェブサイト内の複数のコンテンツ４２１のうち、直近の所定期間内にユーザＡによって閲覧されていたコンテンツ４２１の個数を、興味度４２５として用いることができる。所定期間は、１日、１週間、又は１か月であってもよく、１つのセッション又は所定数のセッションであってもよい。ウェブサイト内の複数のコンテンツ４２１のうち、直近の所定期間内にユーザＡによって閲覧されていたコンテンツ４２１の割合を、興味度４２５として用いてもよい。

【0040】

閲覧時間を用いて興味度４２５を計算する場合、ウェブサイト内の複数のコンテンツ４２１のうち、直近の所定期間内にユーザＡによって閲覧されていたコンテンツ４２１の閲覧時間の総和を、興味度４２５として用いることができる。

【0041】

ユーザＡの閲覧数又は閲覧時間を用いて興味度４２５を計算することで、ウェブサイトの閲覧状況を、興味度４２５に反映させることができる。興味度４２５は、ユーザＡがウェブサイトにアクセスしてから質問４２３を入力するまでの作業量に対応し、興味度４２５が大きいほど、ユーザＡがウェブサイトに対して興味を持っている可能性が高くなる。

【0042】

通信部４１２は、ユーザＡのユーザＩＤとともに、質問４２３、理解度４２４、及び興味度４２５を端末装置３０３へ送信することで、理解度４２４及び興味度４２５を端末装置３０３へ出力する。端末装置３０３は、ユーザＡのユーザＩＤとともに、質問４２３、理解度４２４、及び興味度４２５を画面上に表示する。

【0043】

オペレータは、表示された理解度４２４及び興味度４２５から、質問４２３に含まれる単語に対するユーザＡの理解の度合いと、ウェブサイトに対するユーザＡの興味の度合いとを推定する。そして、オペレータは、推定結果に基づいて、質問４２３に適した応答方法を決定する。

【0044】

図５は、ウェブサイトの例を示している。図５のウェブサイト５０１は、コンテンツＣ１～コンテンツＣ１０を含む。各コンテンツのページのタイトルは、以下の通りである。

【0045】

Ｃ１ サービス－手続き
Ｃ２ サービス－料金
Ｃ３ サービス－停止
Ｃ４ デザイン－遂行手順
Ｃ５ デザイン－手続き
Ｃ６ デザイン－料金
Ｃ７ デザイン－設計
Ｃ８ 商品－購入手順
Ｃ９ 商品－性能
Ｃ１０ 商品－料金

【0046】

ユーザＡの閲覧履歴５０２は、コンテンツＣ２、コンテンツＣ６、コンテンツＣ１０、コンテンツＣ９、コンテンツＣ８、及びコンテンツＣ１それぞれのタイトル及び閲覧時刻を含む。例えば、コンテンツＣ２のタイトルは“サービス－料金”であり、閲覧時刻は“１３：１０”である。ユーザＡの質問５０３は、「デザインを依頼したいのですがどうすればよいですか。」というテキストを含む。

【0047】

特定部４１３は、例えば、質問５０３のテキストから「デザイン」という単語を抽出し、「デザイン」を用いて、質問５０３とウェブサイト５０１内の各コンテンツとの間の類似度を計算する。そして、特定部４１３は、類似度に基づいて、「デザイン」に関連するコンテンツＣ４～コンテンツＣ７を抽出し、抽出されたコンテンツを含むコンテンツ集合５０４を生成する。

【0048】

この場合、Ｎ＝４であり、コンテンツ集合５０４に含まれる４個のコンテンツのうち、閲覧履歴５０２に含まれるコンテンツの個数は１個である。したがって、閲覧数を用いて理解度４２４を計算する場合、理解度４２４は１／４＝２５％となり、「デザイン」に対するユーザＡの理解の度合いが小さいことが分かる。

【0049】

一方、閲覧履歴５０２に含まれるコンテンツの総数は６個であるため、コンテンツの閲覧数を興味度４２５として用いる場合、興味度４２５は６となる。ウェブサイト５０１内の１０個のコンテンツのうち、閲覧履歴５０２に含まれるコンテンツの割合を、興味度４２５として用いる場合、興味度４２５は６／１０＝６０％となる。したがって、ウェブサイトに対するユーザＡの興味の度合いが大きいことが分かる。

【0050】

ウェブサイトの所有者が、顧客の新規事業を支援する会社であり、新規事業を提案することはなく、その事業内容の説明がウェブサイトに掲載されている場合であっても、ユーザＡが新規事業の提案を依頼してくることがある。この場合、例えば、「○○という背景で、新規事業の提案をして頂けないでしょうか。」のような質問４２３が送信される。

【0051】

ここで、ユーザＡの状況を把握することなく、「弊社はご提案を支援する会社になります。ご提案はあくまでお客様の方でお願い致します。」という回答を送信した場合を想定する。ユーザＡが既にウェブサイトを精査して会社の事業内容を理解していた場合、この回答に含まれる冗長な説明がユーザＡを不快にする可能性がある。

【0052】

次に、「承知しました。それでは、具体的な要件について打合せをお願い致します。」という回答を送信した場合を想定する。ユーザＡがウェブサイトを精査しておらず、会社の事業内容を理解していない場合、この回答では打合せ自体が双方にとって無駄になる可能性がある。

【0053】

そこで、理解度４２４及び興味度４２５をオペレータに提示することで、オペレータは、ユーザＡの状況を推定して、適切な応答方法を決定することができる。オペレータは、例えば、以下のような判定条件を用いて、理解度４２４及び興味度４２５から応答方法を決定する。

【0054】

（Ａ１）理解度４２４が閾値ＴＨ１未満であり、かつ、興味度４２５が閾値ＴＨ２未満である場合

【0055】

質問４２３に含まれる単語に対するユーザＡの理解の度合いは小さく、ウェブサイトに対するユーザＡの興味の度合いも小さい。そこで、オペレータは、ユーザＡが顧客になる可能性は低く、ユーザＡは所望の情報を見つけていないだけかも知れないと判断し、初心者向けテンプレートによる回答を、応答方法として選択する。

【0056】

この場合、端末装置３０３は、初心者向けテンプレートに登録されている、「弊社はご提案を支援する会社になります。ご支援の方法は・・・」のような説明文を含む電子メールを、端末装置３０２へ自動的に送信する。端末装置３０３は、電子メールの代わりにチャットを用いて、自動的に回答を送信してもよい。

【0057】

（Ａ２）理解度４２４が閾値ＴＨ１以上であり、かつ、興味度４２５が閾値ＴＨ２未満である場合

【0058】

質問４２３に含まれる単語に対するユーザＡの理解の度合いは大きく、ウェブサイトに対するユーザＡの興味の度合いは小さい。そこで、オペレータは、ユーザＡが顧客になるかも知れないが、理解度４２４が大きいので電子メールの回答で十分と判断し、理解者向けテンプレートによる回答を、応答方法として選択する。

【0059】

この場合、端末装置３０３は、理解者向けテンプレートに登録されている、「承知しました。その前に要件について何点か確認させて下さい。」のような質問文を含む電子メールを、端末装置３０２へ自動的に送信する。端末装置３０３は、電子メールの代わりにチャットを用いて、自動的に回答を送信してもよい。

【0060】

（Ａ３）理解度４２４が閾値ＴＨ１未満であり、かつ、興味度４２５が閾値ＴＨ２以上である場合

【0061】

質問４２３に含まれる単語に対するユーザＡの理解の度合いは小さく、ウェブサイトに対するユーザＡの興味の度合いは大きい。そこで、オペレータは、ユーザＡが顧客になる可能性があり、担当者による丁寧な対応により好感度が上がると判断し、担当者が質問４２３を確認して回答する応答方法を選択する。

【0062】

この場合、オペレータは、何れかの担当者に応答方法を通知する。担当者は、端末装置３０４－ｉを用いて、「ご提案はあくまでお客様の方でお願いしております。弊社はお客様のご提案を支援する会社ですが、よろしいでしょうか。」のような回答を、端末装置３０２へ送信する。

【0063】

（Ａ４）理解度４２４が閾値ＴＨ１以上であり、かつ、興味度４２５が閾値ＴＨ２以上である場合

【0064】

質問４２３に含まれる単語に対するユーザＡの理解の度合いは大きく、ウェブサイトに対するユーザＡの興味の度合いも大きい。そこで、オペレータは、ユーザＡが顧客になる可能性が高く、理解度４２４が大きいので、ウェブサイトに含まれていないような知識を持つ担当者による適切な回答が望ましいと判断する。そして、オペレータは、より詳しい知識を持つ熟練担当者による回答を応答方法として選択する。

【0065】

この場合、オペレータは、何れかの熟練担当者に応答方法を通知し、熟練担当者は、端末装置３０４－ｉを用いて、「承知しました。それでは、具体的な要件について打合せをお願い致します。」のような回答を、端末装置３０２へ送信する。

【0066】

例えば、図５のウェブサイト５０１の場合、理解度４２４の閾値ＴＨ１は、５０％～９０％の範囲の数値であってもよい。ウェブサイト５０１内のコンテンツの閲覧数を興味度４２５として用いる場合、興味度４２５の閾値ＴＨ２は、６～９の範囲の数値であってもよい。閲覧履歴５０２に含まれるコンテンツの割合を興味度４２５として用いる場合、閾値ＴＨ２は、５０％～９０％の範囲の数値であってもよい。

【0067】

オペレータは、（Ａ１）～（Ａ４）と同様の判定条件を用いて、以下のような応答方法を選択することもできる。

【0068】

（Ｂ１）理解度４２４が閾値ＴＨ１未満であり、かつ、興味度４２５が閾値ＴＨ２未満である場合

【0069】

質問４２３に含まれる単語に対するユーザＡの理解の度合いは小さく、ウェブサイトに対するユーザＡの興味の度合いも小さい。そこで、オペレータは、ユーザＡが基本的な事項を認識しておらず、簡単な説明から開始することが望ましいと判断し、担当者による簡単な説明を、応答方法として選択する。

【0070】

この場合、オペレータは、何れかの担当者に応答方法を通知し、担当者は、端末装置３０４－ｉを用いて、「弊社はご提案を支援する会社になります。ご支援の方法は・・・」のような回答を、端末装置３０２へ送信する。

【0071】

（Ｂ２）理解度４２４が閾値ＴＨ１以上であり、かつ、興味度４２５が閾値ＴＨ２未満である場合

【0072】

質問４２３に含まれる単語に対するユーザＡの理解の度合いは大きく、ウェブサイトに対するユーザＡの興味の度合いは小さい。そこで、オペレータは、ユーザＡに契約の意思があるか否かは分からないが、理解力があるので詳細確認から開始することが望ましいと判断し、担当者による詳細確認を、応答方法として選択する。

【0073】

この場合、オペレータは、何れかの担当者に応答方法を通知し、担当者は、端末装置３０４－ｉを用いて、「承知しました。その前に要件について何点か確認させて下さい。」のような回答を、端末装置３０２へ送信する。

【0074】

（Ｂ３）理解度４２４が閾値ＴＨ１未満であり、かつ、興味度４２５が閾値ＴＨ２以上である場合

【0075】

質問４２３に含まれる単語に対するユーザＡの理解の度合いは小さく、ウェブサイトに対するユーザＡの興味の度合いは大きい。そこで、オペレータは、ユーザＡは顧客になる可能性があるものの、理解していない可能性も踏まえ、誤解がないように慎重に応対することが望ましいと判断し、担当者による慎重な回答を、応答方法として選択する。

【0076】

この場合、オペレータは、何れかの担当者に応答方法を通知する。担当者は、端末装置３０４－ｉを用いて、「ご提案はあくまでお客様の方でお願いしております。弊社はお客様のご提案を支援する会社ですが、よろしいでしょうか。」のような回答を、端末装置３０２へ送信する。

【0077】

（Ｂ４）理解度４２４が閾値ＴＨ１以上であり、かつ、興味度４２５が閾値ＴＨ２以上である場合

【0078】

質問４２３に含まれる単語に対するユーザＡの理解の度合いは大きく、ウェブサイトに対するユーザＡの興味の度合いも大きい。そこで、オペレータは、ユーザＡは良い顧客になる可能性が高いので、契約又は購入を前提とした前向きな回答が望ましいと判断し、担当者による前向きな回答を、応答方法として選択する。

【0079】

この場合、オペレータは、何れかの担当者に応答方法を通知し、担当者は、端末装置３０４－ｉを用いて、「承知しました。それでは、具体的な要件について打合せをお願い致します。」のような回答を、端末装置３０２へ送信する。

【0080】

図３の情報処理システムによれば、理解度４２４及び興味度４２５をオペレータに提示することで、オペレータは、質問４２３に含まれる単語に対するユーザＡの理解の度合いと、ウェブサイトに対するユーザＡの興味の度合いとを推定することが可能になる。これにより、オペレータは、適切な応答方法を決定することができ、質問４２３に対する回答不足の応答又は回答過剰な応答を回避して、回答に対するユーザの満足度を向上させることができる。

【0081】

図６は、図４のサーバ３０１が行う指標計算処理の例を示すフローチャートである。まず、通信部４１２は、端末装置３０２から電子メールを受信する（ステップ６０１）。そして、特定部４１３は、電子メールに含まれる質問４２３と各コンテンツ４２１との間の類似度を計算し（ステップ６０２）、類似度に基づいて、質問４２３に含まれる単語に関連するコンテンツ４２１を特定する（ステップ６０３）。

【0082】

次に、計算部４１４は、閲覧履歴４２２から、電子メールに含まれるユーザＩＤに対応する、ユーザＡの閲覧履歴を抽出し（ステップ６０４）、ユーザＡの閲覧履歴を用いて、理解度４２４及び興味度４２５を計算する（ステップ６０５）。そして、通信部４１２は、ユーザＡのユーザＩＤとともに、質問４２３、理解度４２４、及び興味度４２５を端末装置３０３へ送信する（ステップ６０６）。

【0083】

なお、オペレータは、理解度４２４のみに基づいて応答方法を決定することも可能である。この場合、オペレータは、理解度４２４と閾値ＴＨ１との大小関係のみに応じて、（Ａ１）又は（Ａ２）の何れかの応答方法を選択してもよく、（Ａ３）又は（Ａ４）の何れかの応答方法を選択してもよい。オペレータは、理解度４２４と閾値ＴＨ１との大小関係のみに応じて、（Ｂ１）又は（Ｂ２）の何れかの応答方法を選択してもよく、（Ｂ３）又は（Ｂ４）の何れかの応答方法を選択してもよい。

【0084】

しかし、理解度４２４だけでなく興味度４２５も用いて応答方法を決定することで、理解度４２４のみを用いて決定される応答方法よりも、応答方法のバリエーションを増加させることができる。

【0085】

図７は、図３のサーバ３０１の第２の機能的構成例を示している。図７のサーバ３０１は、図４のサーバ３０１において、決定部４１５を追加した構成を有する。決定部４１５は、理解度４２４及び興味度４２５を用いて応答方法を決定する。決定部４１５は、例えば、（Ａ１）～（Ａ４）と同様の判定条件を用いて、以下のような処理を行う。

【0086】

（Ｄ１）理解度４２４が閾値ＴＨ１未満であり、かつ、興味度４２５が閾値ＴＨ２未満である場合

【0087】

質問４２３に含まれる単語に対するユーザＡの理解の度合いは小さく、ウェブサイトに対するユーザＡの興味の度合いも小さい。そこで、決定部４１５は、初心者向けテンプレートによる回答を、応答方法として選択する。

【0088】

この場合、決定部４１５は、通信部４１２を介して、初心者向けテンプレートに登録されている、「弊社はご提案を支援する会社になります。ご支援の方法は・・・」のような説明文を含む電子メールを、端末装置３０２へ自動的に送信する。決定部４１５は、電子メールの代わりにチャットを用いて、自動的に回答を送信してもよい。

【0089】

（Ｄ２）理解度４２４が閾値ＴＨ１以上であり、かつ、興味度４２５が閾値ＴＨ２未満である場合

【0090】

質問４２３に含まれる単語に対するユーザＡの理解の度合いは大きく、ウェブサイトに対するユーザＡの興味の度合いは小さい。そこで、決定部４１５は、理解者向けテンプレートによる回答を、応答方法として選択する。

【0091】

この場合、決定部４１５は、通信部４１２を介して、理解者向けテンプレートに登録されている、「承知しました。その前に要件について何点か確認させて下さい。」のような質問文を含む電子メールを、端末装置３０２へ自動的に送信する。決定部４１５は、電子メールの代わりにチャットを用いて、自動的に回答を送信してもよい。

【0092】

（Ｄ３）理解度４２４が閾値ＴＨ１未満であり、かつ、興味度４２５が閾値ＴＨ２以上である場合

【0093】

質問４２３に含まれる単語に対するユーザＡの理解の度合いは小さく、ウェブサイトに対するユーザＡの興味の度合いは大きい。そこで、決定部４１５は、担当者が質問４２３を確認して回答する応答方法を選択する。

【0094】

この場合、決定部４１５は、通信部４１２を介して、何れかの担当者の端末装置３０４－ｉに応答方法を通知する。担当者は、端末装置３０４－ｉを用いて、「ご提案はあくまでお客様の方でお願いしております。弊社はお客様のご提案を支援する会社ですが、よろしいでしょうか。」のような回答を、端末装置３０２へ送信する。

【0095】

（Ｄ４）理解度４２４が閾値ＴＨ１以上であり、かつ、興味度４２５が閾値ＴＨ２以上である場合

【0096】

質問４２３に含まれる単語に対するユーザＡの理解の度合いは大きく、ウェブサイトに対するユーザＡの興味の度合いも大きい。そこで、決定部４１５は、ウェブサイトに含まれていないような知識を持つ担当者による適切な回答が望ましいと判断し、より詳しい知識を持つ熟練担当者による回答を応答方法として選択する。

【0097】

この場合、決定部４１５は、通信部４１２を介して、何れかの熟練担当者の端末装置３０４－ｉに応答方法を通知する。熟練担当者は、端末装置３０４－ｉを用いて、「承知しました。それでは、具体的な要件について打合せをお願い致します。」のような回答を、端末装置３０２へ送信する。

【0098】

決定部４１５は、（Ａ１）～（Ａ４）と同様の判定条件を用いて、以下のような応答方法を選択することもできる。

【0099】

（Ｅ１）理解度４２４が閾値ＴＨ１未満であり、かつ、興味度４２５が閾値ＴＨ２未満である場合

【0100】

質問４２３に含まれる単語に対するユーザＡの理解の度合いは小さく、ウェブサイトに対するユーザＡの興味の度合いも小さい。そこで、決定部４１５は、担当者による簡単な説明を、応答方法として選択する。

【0101】

この場合、決定部４１５は、通信部４１２を介して、何れかの担当者の端末装置３０４－ｉに応答方法を通知する。担当者は、端末装置３０４－ｉを用いて、「弊社はご提案を支援する会社になります。ご支援の方法は・・・」のような回答を、端末装置３０２へ送信する。

【0102】

（Ｅ２）理解度４２４が閾値ＴＨ１以上であり、かつ、興味度４２５が閾値ＴＨ２未満である場合

【0103】

質問４２３に含まれる単語に対するユーザＡの理解の度合いは大きく、ウェブサイトに対するユーザＡの興味の度合いは小さい。そこで、決定部４１５は、担当者による詳細確認を、応答方法として選択する。

【0104】

この場合、決定部４１５は、通信部４１２を介して、何れかの担当者の端末装置３０４－ｉに応答方法を通知する。担当者は、端末装置３０４－ｉを用いて、「承知しました。その前に要件について何点か確認させて下さい。」のような回答を、端末装置３０２へ送信する。

【0105】

（Ｅ３）理解度４２４が閾値ＴＨ１未満であり、かつ、興味度４２５が閾値ＴＨ２以上である場合

【0106】

質問４２３に含まれる単語に対するユーザＡの理解の度合いは小さく、ウェブサイトに対するユーザＡの興味の度合いは大きい。そこで、決定部４１５は、担当者による慎重な回答を、応答方法として選択する。

【0107】

この場合、決定部４１５は、何れかの担当者の端末装置３０４－ｉに応答方法を通知する。担当者は、端末装置３０４－ｉを用いて、「ご提案はあくまでお客様の方でお願いしております。弊社はお客様のご提案を支援する会社ですが、よろしいでしょうか。」のような回答を、端末装置３０２へ送信する。

【0108】

（Ｅ４）理解度４２４が閾値ＴＨ１以上であり、かつ、興味度４２５が閾値ＴＨ２以上である場合

【0109】

質問４２３に含まれる単語に対するユーザＡの理解の度合いは大きく、ウェブサイトに対するユーザＡの興味の度合いも大きい。そこで、決定部４１５は、担当者による前向きな回答を、応答方法として選択する。

【0110】

この場合、決定部４１５は、通信部４１２を介して、何れかの担当者の端末装置３０４－ｉに応答方法を通知する。担当者は、端末装置３０４－ｉを用いて、「承知しました。それでは、具体的な要件について打合せをお願い致します。」のような回答を、端末装置３０２へ送信する。

【0111】

図７のサーバ３０１によれば、理解度４２４及び興味度４２５を用いて応答方法が自動的に決定されるため、オペレータが応答方法を決定する必要がなくなり、オペレータの作業負荷が軽減される。この場合、図３の端末装置３０３を省略することができる。

【0112】

図８は、図７のサーバ３０１が行う第１の応答方法決定処理の例を示すフローチャートである。ステップ８０１～ステップ８０５の処理は、図６のステップ６０１～ステップ６０５の処理と同様である。

【0113】

理解度４２４及び興味度４２５の計算が終了すると、決定部４１５は、理解度４２４及び興味度４２５を用いて応答方法を決定し（ステップ８０６）、応答制御処理を行う（ステップ８０７）。応答制御処理は、端末装置３０２へ自動的に回答を送信する処理、又は担当者の端末装置３０４－ｉに応答方法を通知する処理である。

【0114】

なお、決定部４１５は、理解度４２４のみに基づいて応答方法を決定することも可能である。この場合、決定部４１５は、理解度４２４と閾値ＴＨ１との大小関係のみに応じて、（Ｄ１）又は（Ｄ２）の何れかの応答方法を選択してもよく、（Ｄ３）又は（Ｄ４）の何れかの応答方法を選択してもよい。決定部４１５は、理解度４２４と閾値ＴＨ１との大小関係のみに応じて、（Ｅ１）又は（Ｅ２）の何れかの応答方法を選択してもよく、（Ｅ３）又は（Ｅ４）の何れかの応答方法を選択してもよい。

【0115】

しかし、理解度４２４だけでなく興味度４２５も用いて応答方法を決定することで、理解度４２４のみを用いて決定される応答方法よりも、応答方法のバリエーションを増加させることができる。

【0116】

図９は、図３のサーバ３０１の第３の機能的構成例を示している。図９のサーバ３０１は、図７のサーバ３０１と同様の構成を有する。記憶部４１１は、担当者情報９１１をさらに記憶する。担当者情報９１１は、質問４２３に対する応答を実行する担当者の状態を示す。担当者の状態は、商談中の顧客数、応対可能な顧客数、応対可能な担当者数、応対可能な熟練担当者数等を表す。決定部４１５は、理解度４２４、興味度４２５、及び担当者情報９１１を用いて応答方法を決定する。

【0117】

例えば、断りに近い文面の回答又は丁寧な説明の文面の回答の何れかを応答方法として選択する場合、決定部４１５は、担当者情報９１１が示す担当者の状態に応じて、理解度４２４の閾値ＴＨ１を変更する。担当者の状態が顧客を増やしたい状態であれば、丁寧な説明の文面の回答が選択される可能性が高くなる方向に、閾値ＴＨ１が変更される。一方、担当者の状態が顧客を増やしたくない状態であれば、断りに近い文面の回答が選択される可能性が高くなる方向に、閾値ＴＨ１が変更される。

【0118】

決定部４１５は、例えば、（Ａ１）～（Ａ４）と同様の判定条件を用いて、以下のような処理を行う。

【0119】

（Ｆ１）理解度４２４が閾値ＴＨ１未満であり、かつ、興味度４２５が閾値ＴＨ２未満である場合

【0120】

決定部４１５は、断りに近い文面の自動送信を応答方法として選択し、通信部４１２を介して、断りに近い文面の定型文を含む電子メールを、端末装置３０２へ自動的に送信する。

【0121】

（Ｆ２）理解度４２４が閾値ＴＨ１以上であり、かつ、興味度４２５が閾値ＴＨ２未満である場合

【0122】

決定部４１５は、丁寧な説明の文面の自動送信を応答方法として選択し、通信部４１２を介して、丁寧な説明の文面の定型文を含む電子メールを、端末装置３０２へ自動的に送信する。

【0123】

（Ｆ３）理解度４２４が閾値ＴＨ１未満であり、かつ、興味度４２５が閾値ＴＨ２以上である場合

【0124】

決定部４１５は、担当者による断りに近い文面の回答を応答方法として選択し、通信部４１２を介して、何れかの担当者の端末装置３０４－ｉに応答方法を通知する。担当者は、端末装置３０４－ｉを用いて、断りに近い文面の回答を端末装置３０２へ送信する。

【0125】

（Ｆ４）理解度４２４が閾値ＴＨ１以上であり、かつ、興味度４２５が閾値ＴＨ２以上である場合

【0126】

決定部４１５は、ウェブサイトに含まれていないような知識を持つ担当者による適切な回答が望ましいと判断し、より詳しい知識を持つ熟練担当者による丁寧な説明の文面の回答を応答方法として選択する。そして、決定部４１５は、通信部４１２を介して、何れかの熟練担当者の端末装置３０４－ｉに応答方法を通知する。熟練担当者は、端末装置３０４－ｉを用いて、丁寧な説明の文面の回答を端末装置３０２へ送信する。

【0127】

図１０は、閾値ＴＨ１の変更方法の例を示している。図１０（ａ）は、商談中の顧客数に基づく変更方法の例を示している。商談中の顧客数が２０人以下である状態は、閑散期に対応し、商談中の顧客数が２１人以上１００人以下である状態は、通常期に対応し、商談中の顧客数が１０１人以上である状態は、繁忙期に対応する。

【0128】

決定部４１５は、商談中の顧客数が２０人以下である場合、閾値ＴＨ１を４０％に設定し、商談中の顧客数が２１人以上１００人以下である場合、閾値ＴＨ１を６０％に設定し、商談中の顧客数が１０１人以上である場合、閾値ＴＨ１を８０％に設定する。これにより、商談中の顧客数が増加するほど、断りに近い文面の回答が選択される可能性が高くなる。

【0129】

図１０（ｂ）は、応対可能な顧客数に基づく変更方法の例を示している。応対可能な顧客数が１０人以下である状態は、負荷が大きい状態に対応し、応対可能な顧客数が１１人以上５０人以下である状態は、通常状態に対応し、応対可能な顧客数が５１人以上である状態は、負荷が小さい状態に対応する。

【0130】

決定部４１５は、応対可能な顧客数が１０人以下である場合、閾値ＴＨ１を９０％に設定し、応対可能な顧客数が１１人以上５０人以下である場合、閾値ＴＨ１を６０％に設定し、応対可能な顧客数が５１人以上である場合、閾値ＴＨ１を３０％に設定する。これにより、応対可能な顧客数が増加するほど、丁寧な説明の文面の回答が選択される可能性が高くなる。

【0131】

普通の担当者による回答又は熟練担当者による回答の何れかを応答方法として選択する場合、決定部４１５は、担当者情報９１１が示す応対可能な熟練担当者数に応じて、閾値ＴＨ１を変更する。応対可能な熟練担当者数が少なければ、普通の担当者による回答が選択される可能性が高くなる方向に、閾値ＴＨ１が変更される。一方、応対可能な熟練担当者数が多ければ、熟練担当者による回答が選択される可能性が高くなる方向に、閾値ＴＨ１が変更される。

【0132】

決定部４１５は、応答方法の選択結果に基づいて、担当者情報９１１を変更することもできる。例えば、決定部４１５は、直近の所定期間内に応答方法が決定された複数のユーザの質問４２３のうち、理解度４２４が閾値ＴＨ１以上である質問４２３の個数Ｋを求め、所定数Ｐと比較する。

【0133】

ＫがＰ以上である場合、決定部４１５は、Ｐに受注率Ｒを乗算して、更新量Δを計算する。一方、ＫがＰ未満である場合、決定部４１５は、更新量Δに０を設定する。更新量Δは、これから商談を開始すると推定される顧客の人数を表し、毎日変更される。

【0134】

決定部４１５は、担当者情報９１１が商談中の顧客数を表す場合、商談中の顧客数に更新量Δを加算し、担当者情報９１１が応対可能な顧客数を表す場合、応対可能な顧客数から更新量Δを減算する。例えば、Ｐ＝１０、Ｒ＝０．５、ＫがＰ以上である場合、Δ＝５となる。

【0135】

そして、決定部４１５は、変更された担当者情報９１１を用いて、閾値ＴＨ１を決定する。これにより、応答方法の選択結果に基づいて、閾値ＴＨ１を動的に変更することが可能になる。

【0136】

回答の自動送信又は担当者による回答の何れかを応答方法として選択する場合、決定部４１５は、担当者情報９１１が示す応対可能な担当者数に応じて、興味度４２５の閾値ＴＨ２を変更する。応対可能な担当者数が少なければ、回答の自動送信が選択される可能性が高くなる方向に、閾値ＴＨ２が変更される。一方、応対可能な担当者数が多ければ、担当者による回答が選択される可能性が高くなる方向に、閾値ＴＨ２が変更される。

【0137】

決定部４１５は、例えば、（Ａ１）～（Ａ４）と同様の判定条件を用いて、以下のような処理を行う。

【0138】

（Ｇ１）理解度４２４が閾値ＴＨ１未満であり、かつ、興味度４２５が閾値ＴＨ２未満である場合

【0139】

決定部４１５は、簡単な回答の自動送信を応答方法として選択し、通信部４１２を介して、簡単な回答の定型文を含む電子メールを、端末装置３０２へ自動的に送信する。

【0140】

（Ｇ２）理解度４２４が閾値ＴＨ１以上であり、かつ、興味度４２５が閾値ＴＨ２未満である場合

【0141】

決定部４１５は、詳細な回答の自動送信を応答方法として選択し、通信部４１２を介して、詳細な回答の定型文を含む電子メールを、端末装置３０２へ自動的に送信する。

【0142】

（Ｇ３）理解度４２４が閾値ＴＨ１未満であり、かつ、興味度４２５が閾値ＴＨ２以上である場合

【0143】

決定部４１５は、担当者による回答を応答方法として選択し、通信部４１２を介して、何れかの担当者の端末装置３０４－ｉに応答方法を通知する。担当者は、端末装置３０４－ｉを用いて、回答を端末装置３０２へ送信する。

【0144】

（Ｇ４）理解度４２４が閾値ＴＨ１以上であり、かつ、興味度４２５が閾値ＴＨ２以上である場合

【0145】

決定部４１５は、ウェブサイトに含まれていないような知識を持つ担当者による適切な回答が望ましいと判断し、より詳しい知識を持つ熟練担当者による回答を応答方法として選択する。そして、決定部４１５は、通信部４１２を介して、何れかの熟練担当者の端末装置３０４－ｉに応答方法を通知する。熟練担当者は、端末装置３０４－ｉを用いて、回答を端末装置３０２へ送信する。

【0146】

図１１は、閾値ＴＨ２の変更方法の例を示している。応対可能な担当者数が５人以下である状態は、担当者が少ない状態に対応し、応対可能な担当者数が６人以上１０人以下である状態は、通常状態に対応し、応対可能な担当者数が１１人以上である状態は、担当者が多い状態に対応する。

【0147】

決定部４１５は、応対可能な担当者数が５人以下である場合、閾値ＴＨ２を１０に設定し、応対可能な担当者数が６人以上１０人以下である場合、閾値ＴＨ２を３に設定し、応対可能な担当者数が１１人以上である場合、閾値ＴＨ２を０に設定する。これにより、応対可能な担当者数が増加するほど、担当者による回答が選択される可能性が高くなる。

【0148】

決定部４１５は、応答方法の選択結果に基づいて、担当者情報９１１が示す応対可能な担当者数を変更することもできる。例えば、決定部４１５は、担当者による回答が応答方法として選択された場合、応対可能な担当者数を１だけデクリメントし、担当者による回答が終了した場合、応対可能な担当者数を１だけインクリメントする。

【0149】

そして、決定部４１５は、変更された担当者情報９１１を用いて、閾値ＴＨ２を決定する。これにより、応答方法の選択結果に基づいて、閾値ＴＨ２を動的に変更することが可能になる。

【0150】

図９のサーバ３０１によれば、応答を実行する担当者の状態に応じて応答方法を変更することができるため、担当者の作業負荷を適切に調整することが可能になる。

【0151】

図１２は、図９のサーバ３０１が行う第２の応答方法決定処理の例を示すフローチャートである。ステップ１２０１～ステップ１２０５の処理は、図６のステップ６０１～ステップ６０５の処理と同様である。

【0152】

理解度４２４及び興味度４２５の計算が終了すると、決定部４１５は、理解度４２４、興味度４２５、及び担当者情報９１１を用いて応答方法を決定し（ステップ１２０６）、応答制御処理を行う（ステップ１２０７）。応答制御処理は、端末装置３０２へ自動的に回答を送信する処理、又は担当者の端末装置３０４－ｉに応答方法を通知する処理である。そして、決定部４１５は、応答方法の選択結果に基づいて、担当者情報９１１を変更する（ステップ１２０８）。

【0153】

図１３は、図３のサーバ３０１の第４の機能的構成例を示している。図１３のサーバ３０１は、図７のサーバ３０１と同様の構成を有する。記憶部４１１は、ユーザ情報１３１１をさらに記憶する。ユーザ情報１３１１は、ユーザの属性を示す。ユーザの属性は、例えば、各ユーザが重要顧客であるか否かを示す情報である。決定部４１５は、理解度４２４、興味度４２５、及びユーザ情報１３１１を用いて応答方法を決定する。

【0154】

決定部４１５は、例えば、質問４２３を入力したユーザＡが、ウェブサイトの所有者の顧客データベース又は購買データベースに登録されているか否かに基づいて、ユーザＡが重要顧客であるか否かを決定し、ユーザ情報１３１１に登録する。重要顧客ではないユーザは、一般顧客として登録される。

【0155】

ユーザＡが顧客データベース又は購買データベースに登録されている既知のユーザである場合、ユーザＡは重要顧客であると判定される。一方、ユーザＡが顧客データベース又は購買データベースに登録されていない未知のユーザである場合、ユーザＡは一般顧客であると判定される。

【0156】

決定部４１５は、閲覧履歴４２２に含まれるユーザＡの閲覧履歴に基づいて、ユーザＡが重要顧客であるか否かを決定してもよい。例えば、ユーザＡが直近の所定期間内にウェブサイトを閲覧している場合、ユーザＡは重要顧客であると判定され、ユーザＡが直近の所定期間内にウェブサイトを閲覧していない場合、ユーザＡは一般顧客であると判定される。所定期間は、１つ又は数個の四半期であってもよく、１年又は数年であってもよい。

【0157】

決定部４１５は、ユーザＡが企業内における決裁者であるか否かに基づいて、ユーザＡが重要顧客であるか否かを決定してもよい。ユーザＡが決裁者である場合、ユーザＡは重要顧客であると判定され、ユーザＡが決裁者ではない場合、ユーザＡは一般顧客であると判定される。

【0158】

決定部４１５は、ユーザＡが既存顧客企業の社員であるか否かに基づいて、ユーザＡが重要顧客であるか否かを決定してもよい。ユーザＡが既存顧客企業の社員である場合、ユーザＡは重要顧客であると判定され、ユーザＡが既存顧客企業の社員ではない場合、ユーザＡは一般顧客であると判定される。

【0159】

ユーザＡが一般顧客である場合、決定部４１５は、例えば、（Ｄ１）～（Ｄ４）と同様にして、応答方法を決定する。ユーザＡが重要顧客である場合、決定部４１５は、例えば、（Ａ１）～（Ａ４）と同様の判定条件を用いて、以下のような処理を行う。

【0160】

（Ｈ１）理解度４２４が閾値ＴＨ１未満であり、かつ、興味度４２５が閾値ＴＨ２未満である場合

【0161】

質問４２３に含まれる単語に対するユーザＡの理解の度合いは小さく、ウェブサイトに対するユーザＡの興味の度合いも小さい。この場合、ユーザＡは見込み客であるが、質問４２３に含まれる単語について勘違いしているかも知れない。ユーザＡは顧客になる可能性があるため、質問４２３を丁寧に確認して回答することが望ましい。

【0162】

そこで、決定部４１５は、担当者が質問４２３の背景を確認して回答する応答方法を選択し、通信部４１２を介して、何れかの担当者の端末装置３０４－ｉに応答方法を通知する。担当者は、端末装置３０４－ｉを用いて、質問４２３の背景を確認する回答を、端末装置３０２へ送信する。

【0163】

（Ｈ２）理解度４２４が閾値ＴＨ１以上であり、かつ、興味度４２５が閾値ＴＨ２未満である場合

【0164】

質問４２３に含まれる単語に対するユーザＡの理解の度合いは大きく、ウェブサイトに対するユーザＡの興味の度合いは小さい。この場合、ユーザＡは理解度の高い見込み客であり、普段通りの振る舞いをしている。ユーザＡは理解度の高い重要顧客であるため、速やかに商談を進めることが望ましい。

【0165】

そこで、決定部４１５は、担当者が商談段階に進める応答方法を選択し、通信部４１２を介して、何れかの担当者の端末装置３０４－ｉに応答方法を通知する。担当者は、端末装置３０４－ｉを用いて、商談段階に進めるような回答を、端末装置３０２へ送信する。

【0166】

（Ｈ３）理解度４２４が閾値ＴＨ１未満であり、かつ、興味度４２５が閾値ＴＨ２以上である場合

【0167】

質問４２３に含まれる単語に対するユーザＡの理解の度合いは小さく、ウェブサイトに対するユーザＡの興味の度合いは大きい。この場合、ユーザＡは相当の見込み客であるが、質問４２３に含まれる単語について勘違いしているかも知れない。ユーザＡは顧客になる可能性が非常に高いため、質問４２３に含まれる疑問点を解消することが望ましい。

【0168】

そこで、決定部４１５は、担当者が速やかに回答し、質問４２３の背景を傾聴する応答方法を選択し、通信部４１２を介して、何れかの担当者の端末装置３０４－ｉに応答方法を通知する。担当者は、端末装置３０４－ｉを用いて、質問４２３の背景を傾聴する回答を、端末装置３０２へ送信する。

【0169】

（Ｈ４）理解度４２４が閾値ＴＨ１以上であり、かつ、興味度４２５が閾値ＴＨ２以上である場合

【0170】

質問４２３に含まれる単語に対するユーザＡの理解の度合いは大きく、ウェブサイトに対するユーザＡの興味の度合いも大きい。この場合、ユーザＡは相当の見込み客であるが、普段とは異なる振る舞いをしている。ユーザＡは重要顧客であるが、やや慎重にユーザＡの理解を優先して回答することが望ましい。

【0171】

そこで、決定部４１５は、ウェブサイトに含まれていないような知識を持つ担当者による適切な回答が望ましいと判断し、より詳しい知識を持つ熟練担当者が質問４２３の背景を丁寧に傾聴して回答する応答方法を選択する。そして、決定部４１５は、通信部４１２を介して、何れかの熟練担当者の端末装置３０４－ｉに応答方法を通知する。熟練担当者は、端末装置３０４－ｉを用いて、質問４２３の背景を丁寧に傾聴する回答を、端末装置３０２へ送信する。

【0172】

図１３のサーバ３０１によれば、ユーザの属性に応じて応答方法を変更することができるため、一般顧客よりも重要顧客への応答を優先させて、応答業務を効率化することが可能になる。

【0173】

図１３のサーバ３０１が行う応答方法決定処理は、図８の応答方法決定処理と同様である。この場合、ステップ８０６において、決定部４１５は、理解度４２４、興味度４２５、及びユーザ情報１３１１を用いて応答方法を決定する。

【0174】

図１４は、図３のサーバ３０１の第５の機能的構成例を示している。図１４のサーバ３０１は、図７のサーバ３０１と同様の構成を有する。記憶部４１１は、質疑応答情報１４１１をさらに記憶する。質疑応答情報１４１１は、ウェブサイト内のコンテンツ４２１に関するＱ＆Ａデータベース又はＦＡＱ（Frequently Asked Questions）の情報であり、質問と回答の組み合わせを複数個含む。

【0175】

特定部４１３は、質疑応答情報１４１１を用いて、質問４２３に対する回答候補を特定する。例えば、特定部４１３は、テキストマッチングにより、質問４２３と類似する質問を質疑応答情報１４１１から抽出し、抽出された質問に対応付けられた回答を、回答候補として選択する。

【0176】

特定部４１３は、質問から回答を予測する予測モデルを用いて、回答候補を特定してもよい。この場合、特定部４１３は、質疑応答情報１４１１に含まれる質問と回答の組み合わせを学習モデルに学習させることで、予測モデルを生成し、生成された予測モデルを用いて、質問４２３に対応する回答候補を特定する。

【0177】

次に、特定部４１３は、回答候補のテキストから１つ又は複数の単語を抽出し、複数のコンテンツ４２１それぞれに含まれるテキストから１つ又は複数の単語を抽出し、抽出された単語を用いて、回答候補と各コンテンツ４２１との間の類似度を計算する。そして、特定部４１３は、計算された類似度を、質問４２３と各コンテンツ４２１との間の類似度として用いて、複数のコンテンツ４２１のうち、質問４２３に含まれる単語に関連するコンテンツ４２１を特定する。

【0178】

図１４のサーバ３０１によれば、Ｑ＆Ａデータベース又はＦＡＱに登録された回答と類似するコンテンツ４２１を用いて、理解度４２４が計算されるため、質問４２３に対して想定される回答に関する理解の度合いが、理解度４２４に反映される。これにより、理解度４２４の精度が向上し、より適切な応答方法を選択することが可能になる。

【0179】

図１５は、図１４のサーバ３０１が行う第３の応答方法決定処理の例を示すフローチャートである。まず、通信部４１２は、端末装置３０２から電子メールを受信する（ステップ１５０１）。次に、特定部４１３は、電子メールに含まれる質問４２３に対する回答候補を特定し（ステップ１５０２）、特定された回答候補を用いて、質問４２３と各コンテンツ４２１との間の類似度を計算する（ステップ１５０３）。ステップ１５０４～ステップ１５０８の処理は、図８のステップ８０３～ステップ８０７の処理と同様である。

【0180】

なお、図４、図９、又は図１３のサーバ３０１においても、図１４のサーバ３０１と同様に、特定部４１３は、質疑応答情報１４１１を用いて回答候補を特定することができる。この場合、特定部４１３は、回答候補と各コンテンツ４２１との間の類似度を用いて、質問４２３に含まれる単語に関連するコンテンツ４２１を特定する。

【0181】

図１の情報処理装置１０１の構成は一例に過ぎず、情報処理装置１０１の用途又は条件に応じて一部の構成要素を省略又は変更してもよい。図３の情報処理システムと図４、図７、図９、図１３、及び図１４のサーバ３０１の構成は一例に過ぎず、情報処理システムの用途又は条件に応じて一部の構成要素を省略又は変更してもよい。サーバ３０１は、質問４２３の代わりに、ユーザＡが入力した別の入力情報を用いて、理解度４２４及び興味度４２５を計算してもよい。

【0182】

図２、図６、図８、図１２、及び図１５のフローチャートは一例に過ぎず、情報処理装置１０１又は情報処理システムの構成又は条件に応じて、一部の処理を省略又は変更してもよい。

【0183】

図５に示したウェブサイトは一例に過ぎず、ウェブサイト内のコンテンツは、ウェブサイトに応じて変化する。図１０に示した閾値ＴＨ１の変更方法と図１１に示した閾値ＴＨ２の変更方法は一例に過ぎず、別の基準に基づいて閾値ＴＨ１又は閾値ＴＨ２を変更してもよい。

【0184】

（Ａ１）～（Ｈ４）に示した応答方法の決定方法は一例にすぎず、オペレータ又は決定部４１５は、別の決定方法に基づいて応答方法を決定してもよい。

【0185】

図１６は、図１の情報処理装置１０１及び図４、図７、図９、図１３、及び図１４のサーバ３０１として用いられる情報処理装置のハードウェア構成例を示している。図１６の情報処理装置は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１６０１、メモリ１６０２、入力装置１６０３、出力装置１６０４、補助記憶装置１６０５、媒体駆動装置１６０６、及びネットワーク接続装置１６０７を含む。これらの構成要素はハードウェアであり、バス１６０８により互いに接続されている。

【0186】

メモリ１６０２は、例えば、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、フラッシュメモリ等の半導体メモリであり、処理に用いられるプログラム及びデータを格納する。メモリ１６０２は、図１の記憶部１１１又は図４、図７、図９、図１３、及び図１４の記憶部４１１として動作してもよい。

【0187】

ＣＰＵ１６０１（プロセッサ）は、例えば、メモリ１６０２を利用してプログラムを実行することにより、図１の特定部１１２及び計算部１１３として動作する。ＣＰＵ１６０１は、メモリ１６０２を利用してプログラムを実行することにより、図４、図７、図９、図１３、及び図１４の特定部４１３及び計算部４１４としても動作する。ＣＰＵ１６０１は、メモリ１６０２を利用してプログラムを実行することにより、図７、図９、図１３、及び図１４の決定部４１５としても動作する。

【0188】

入力装置１６０３は、例えば、キーボード、ポインティングデバイス等であり、情報処理装置のユーザからの指示又は情報の入力に用いられる。出力装置１６０４は、例えば、表示装置、プリンタ等であり、情報処理装置のユーザへの問い合わせ又は指示、及び処理結果の出力に用いられる。処理結果は、理解度４２４及び興味度４２５であってもよい。

【0189】

補助記憶装置１６０５は、例えば、磁気ディスク装置、光ディスク装置、光磁気ディスク装置、テープ装置等である。補助記憶装置１６０５は、ハードディスクドライブ又はフラッシュメモリであってもよい。情報処理装置は、補助記憶装置１６０５にプログラム及びデータを格納しておき、それらをメモリ１６０２にロードして使用することができる。補助記憶装置１６０５は、図１の記憶部１１１又は図４、図７、図９、図１３、及び図１４の記憶部４１１として動作してもよい。

【0190】

媒体駆動装置１６０６は、可搬型記録媒体１６０９を駆動し、その記録内容にアクセスする。可搬型記録媒体１６０９は、メモリデバイス、フレキシブルディスク、光ディスク、光磁気ディスク等である。可搬型記録媒体１６０９は、ＣＤ－ＲＯＭ（Compact Disk Read Only Memory）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリ等であってもよい。情報処理装置のユーザは、この可搬型記録媒体１６０９にプログラム及びデータを格納しておき、それらをメモリ１６０２にロードして使用することができる。

【0191】

このように、処理に用いられるプログラム及びデータを格納するコンピュータ読み取り可能な記録媒体は、メモリ１６０２、補助記憶装置１６０５、又は可搬型記録媒体１６０９のような、物理的な（非一時的な）記録媒体である。

【0192】

ネットワーク接続装置１６０７は、通信ネットワーク３０５に接続され、通信に伴うデータ変換を行う通信インタフェース回路である。情報処理装置は、プログラム及びデータを外部の装置からネットワーク接続装置１６０７を介して受信し、それらをメモリ１６０２にロードして使用することができる。ネットワーク接続装置１６０７は、図４、図７、図９、図１３、及び図１４の通信部４１２として動作してもよい。

【0193】

なお、情報処理装置が図１６のすべての構成要素を含む必要はなく、情報処理装置の用途又は条件に応じて一部の構成要素を省略することも可能である。例えば、ユーザとのインタフェースが不要な場合は、入力装置１６０３及び出力装置１６０４を省略してもよい。可搬型記録媒体１６０９を使用しない場合は、媒体駆動装置１６０６を省略してもよい。

【0194】

図３の端末装置３０２、端末装置３０３、及び端末装置３０４－１～端末装置３０４－Ｍとしては、図１６と同様の情報処理装置を用いることができる。

【0195】

開示の実施形態とその利点について詳しく説明したが、当業者は、特許請求の範囲に明確に記載した本発明の範囲から逸脱することなく、様々な変更、追加、省略をすることができるであろう。

【符号の説明】

【0196】

１０１ 情報処理装置
１１１、４１１ 記憶部
１１２、４１３ 特定部
１１３、４１４ 計算部
１２１、４２２、５０２ 閲覧履歴
３０１ サーバ
３０２、３０３、３０４－１～３０４－Ｍ 端末装置
３０５ 通信ネットワーク
４１２ 通信部
４１５ 決定部
４２１ コンテンツ
４２３、５０３ 質問
４２４ 理解度
４２５ 興味度
５０１ ウェブサイト
５０４ コンテンツ集合
９１１ 担当者情報
１３１１ ユーザ情報
１４１１ 質疑応答情報
１６０１ ＣＰＵ
１６０２ メモリ
１６０３ 入力装置
１６０４ 出力装置
１６０５ 補助記憶装置
１６０６ 媒体駆動装置
１６０７ ネットワーク接続装置
１６０８ バス
１６０９ 可搬型記録媒体

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】

【図13】

【図14】

【図15】

【図16】