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公開番号2025131277
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-09-09
出願番号2024028920
出願日2024-02-28
発明の名称装置、生成装置および方法
出願人株式会社NTTドコモ
代理人個人,個人,個人,個人
主分類G06Q 50/10 20120101AFI20250902BHJP(計算;計数)
要約【課題】ユーザの完了確率を向上できる装置および方法を提供する。
【解決手段】本開示の対話装置100は、手続内容(最終行動)および当該手続内容に関連する推薦項目(付加行動)を含む回答情報(行動情報)を記憶する回答テーブル103(記憶部)を備える。そして、対話部101は、ユーザの問合わせを取得する取得部および回答部として機能し、ユーザ端末200から問合わせを受けると、回答テーブル103を参照して、問合せに対応する手続内容(最終行動)および当該手続内容に対応する推薦項目(付加行動)を回答する。
【選択図】図2
特許請求の範囲【請求項１】
最終行動および当該最終行動に関連する付加行動を含む回答情報を記憶する記憶部と、
ユーザの問合わせを取得する取得部と、
前記問合わせを受けると、前記記憶部を参照して、前記問合わせに対応する最終行動および当該最終行動に対応する付加行動を回答する回答部と、
を備える装置。
続きを表示（約 1,300 文字）【請求項２】
前記記憶部は、前記付加行動の効果をさらに記憶し、
前記回答部は、前記効果に基づいて、前記付加行動を回答する、
請求項１に記載の装置。
【請求項３】
前記記憶部が前記最終行動に対して複数の付加行動および効果を記憶している場合、
前記回答部は、前記効果が高いほうの付加行動を回答する、
請求項２に記載の装置。
【請求項４】
前記付加行動は、前記ユーザの行動履歴に基づいて算出された、当該問合わせに対応する最終行動の完了確率に基づいて定められる、
請求項１に記載の装置。
【請求項５】
前記付加行動は、予め設定された最終行動に対して関連度が強い重要行動である、
請求項４に記載の装置。
【請求項６】
複数のユーザのユーザ行動を説明変数とし、前記複数のユーザが最終行動に達したか否かを目的変数として学習された推定モデルに基づいて、前記完了確率が求められる、
請求項４に記載の装置。
【請求項７】
前記付加行動の効果は、予め設定された最終行動に対して当該付加行動を含んだ場合の完了確率と、当該最終行動に対して当該付加行動を含まない場合の完了確率とに基づいて定められる、
請求項２に記載の装置。
【請求項８】
請求項１に記載の装置が備える前記記憶部に記憶される回答情報の生成を行う生成装置であって、
ユーザの複数の行動、および前記ユーザの最終行動を含む、ユーザ行動を取得する学習用データ取得部と、
前記複数の行動のそれぞれと前記最終行動との関連度合いを出力する出力モデルと、
前記関連度に基づいて、前記複数の行動から重要行動を取得する重要行動取得部と、
前記重要行動を、前記回答情報における前記最終行動の付加行動として対応付ける生成部と、
を備える、生成装置。
【請求項９】
前記ユーザの行動を説明変数、前記最終行動に達したことを目的変数として、機械学習により完了確率推定モデルを生成するモデル生成部と、
前記完了確率推定モデルを用いて、前記ユーザ毎に、前記重要行動を含んだ前記ユーザ行動および前記重要行動を含まない前記ユーザ行動のそれぞれの前記最終行動に達する完了確率を取得する完了確率取得部と、
前記重要行動を含んだ前記ユーザ行動の前記完了確率と前記重要行動を含まない前記ユーザ行動の前記完了確率との差分を算出する算出部と、
前記差分に基づいて、前記重要行動の効果の有無を判断する判断部と、
をさらに備える請求項８に記載の生成装置。
【請求項１０】
ユーザの問合わせを取得する取得ステップと、
前記問合わせを受けると、最終行動および当該最終行動に関連する付加行動を含む行動情報を記憶する記憶部を参照して、前記問合わせに対応する最終行動および当該最終行動に対応する付加行動を回答する回答ステップと、
を含む方法。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本開示は、ユーザ行動を支援する装置、生成装置および方法に関する。
続きを表示（約 1,400 文字）【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、対話形式のＵＩを提供する質問回答システムについての記載がある。この質問回答システムは、ユーザの問合わせに対する感情を推定し、それに応じた感情表現を加えた学習データを生成する機能を持つ。学習データ生成システムは、感情表現部で感情情報を付加し、学習データ提供部で回答生成エンジンにデータを送信する。ＵＩサーバは、ユーザの問合わせを受け取り、回答生成エンジンに送り、感情表現を含む回答を受信してユーザに送信する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特開２０１９-１１７５１７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
企業は顧客一人ひとりに合わせたきめ細かなカスタマーサポートを実現するため、属性または行動などの顧客情報からニーズまたは課題をとらえて、最適な方法で支援する必要がある。
【０００５】
特許文献１に記載の技術では、要望があいまいな顧客への対応ができず、ユーザの要望を完了させることができない場合がある。
【０００６】
上記課題を解決するために、本開示は、ユーザの完了確率を向上できる装置、生成装置および方法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】
【０００７】
本開示の装置は、最終行動および当該最終行動に関連する付加行動を含む回答情報を記憶する記憶部と、ユーザの問合わせを取得する取得部と、前記問合わせを受けると、前記記憶部を参照して、前記問い合せに対応する最終行動および当該最終行動に対応する付加行動を回答する回答部と、を備える。
【発明の効果】
【０００８】
本開示によると、ユーザの最終行動の完了確率を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
図１は、本開示のチャットボットとして機能する対話装置１００を含むシステム構成を示す図である。
図２は、本開示の対話装置１００の機能構成を示すブロック図である。
図３は、回答テーブル１０３の具体例およびその処理概要を示す図である。
図４は、本開示の対話装置１００の動作を示すフローチャートである。
図５は、ユーザ端末２００の表示画面における対話装置１００との対話を示す表示画面である。
図６は、本開示の回答テーブル１０３を生成するための回答テーブル生成装置３００の機能構成を示すブロック図である。
図７は、この回答テーブル生成装置３００の動作を示すフローチャートである。
図８は、回答テーブルの生成処理を模式的に示した図である。
図９は、小行動と最終行動との関連度合いを算出する過程の一例を示す図である。
図１０は、大規模行動モデルの学習処理を示す図である。
図１１は、完了確率の差分を算出する過程の一例を示す図である。
本実施形態に係る対話装置１００および回答テーブル生成装置３００のハードウェア構成の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
添付図面を参照しながら本開示の実施形態を説明する。可能な場合には、同一の部分には同一の符号を付して、重複する説明を省略する。
（【００１１】以降は省略されています）

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