JP7655691B1 - Information processing device, information processing method, and program - Google Patents
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Abstract
【課題】顧客の問い合わせへの対応において顧客の満足度の低下を抑制する情報処理装置等を提供する。【解決手段】情報処理装置100において、受付部110は、発信者端末から回答方法に関する方法選択信号を受け付ける。判定部120は、方法選択信号に基づいて、発信者が生成的人工知能による回答を要求しているか、人による回答を要求しているかを判定する。回答生成部130は、発信者が生成的人工知能による回答を要求していると判定した場合には、発信者からの問い合わせを受け付け、予め用意しておいた複数の生成的人工知能から一の生成的人工知能を選択し、選択した生成的人工知能に回答を生成させ、生成的人工知能が生成した回答を発信者端末へ送信する。接続処理部140は、発信者が人による回答を要求していると判定した場合には、発信者端末とスタッフ端末とを通話可能に接続する。【選択図】図1[Problem] To provide an information processing device etc. that suppresses a decrease in customer satisfaction in responding to customer inquiries. [Solution] In an information processing device 100, a reception unit 110 receives a method selection signal related to a response method from a caller terminal. A determination unit 120 determines whether the caller is requesting a response by a generative artificial intelligence or a response by a human based on the method selection signal. If a response generation unit 130 determines that the caller is requesting a response by a generative artificial intelligence, it receives the inquiry from the caller, selects one generative artificial intelligence from a plurality of generative artificial intelligences prepared in advance, causes the selected generative artificial intelligence to generate a response, and transmits the response generated by the generative artificial intelligence to the caller terminal. If a connection processing unit 140 determines that the caller is requesting a response by a human, it connects the caller terminal and the staff terminal so that they can communicate with each other. [Selected Figure] FIG.
Description
本開示は、情報処理装置、情報処理方法およびプログラムに関する。 This disclosure relates to an information processing device, an information processing method, and a program.
コールセンターなどの顧客対応業務において自動応答システムの利用が進んでいる。また自動応答システムにAI(Artificial Intelligence)を利用する提案が行われている。 The use of automated response systems is increasing in customer service operations at call centers and other facilities. There are also proposals to use AI (Artificial Intelligence) in automated response systems.
例えば、特許文献1によれば、顧客対応システムは、音声情報を取得し、音声認識処理でキーワードを抽出し、問合せ種別及び応答情報を特定してAIにより音声通話で応答する。
For example, according to
特許文献2に記載の方法は、顧客の発話内容に基づき応答文を決定し、要求に応じた業務内容を判定して業務実行装置に指示する。 The method described in Patent Document 2 determines a response sentence based on the content of the customer's speech, determines the content of the business operation requested, and issues instructions to the business operation execution device.
しかしながら、上述の技術は、顧客の意図した対応とならない可能性がある。そのため、顧客の満足度が低下するおそれがある。 However, the above-mentioned technologies may not provide the response that customers intended. As a result, there is a risk that customer satisfaction will decrease.
本開示は上記課題に鑑みて、顧客の問い合わせへの対応において顧客の満足度の低下を抑制する情報処理装置等を提供することを目的としている。 In view of the above problems, the present disclosure aims to provide an information processing device and the like that suppresses a decline in customer satisfaction when responding to customer inquiries.
本開示に係る情報処理装置は、受付部と、判定部と、回答生成部と、接続処理部と、を有している。受付部は、発信者端末から回答方法に関する方法選択信号を受け付ける。判定部は、方法選択信号に基づいて、発信者が生成的人工知能による回答を要求しているか、人による回答を要求しているかを判定する。回答生成部は、発信者が生成的人工知能による回答を要求していると判定した場合には、発信者からの問い合わせを受け付け、予め用意しておいた複数の生成的人工知能から一の生成的人工知能を選択する。回答生成部は、選択した生成的人工知能に回答を生成させ、生成的人工知能が生成した回答を発信者端末へ送信する。接続処理部は、発信者が人による回答を要求していると判定した場合には、発信者端末とスタッフ端末とを通話可能に接続する。 The information processing device according to the present disclosure has a reception unit, a determination unit, an answer generation unit, and a connection processing unit. The reception unit receives a method selection signal relating to the answer method from the caller terminal. The determination unit determines whether the caller is requesting an answer by a generative artificial intelligence or an answer by a human based on the method selection signal. If the answer generation unit determines that the caller is requesting an answer by a generative artificial intelligence, it receives an inquiry from the caller and selects one generative artificial intelligence from a plurality of generative artificial intelligences prepared in advance. The answer generation unit causes the selected generative artificial intelligence to generate an answer, and transmits the answer generated by the generative artificial intelligence to the caller terminal. If the connection processing unit determines that the caller is requesting an answer by a human, it connects the caller terminal and the staff terminal so that they can communicate with each other.
本開示に係る情報処理方法は、コンピュータが以下の処理を実行する。コンピュータは、発信者端末1から回答方法に関する方法選択信号を受け付ける。コンピュータは、方法選択信号に基づいて、発信者が生成的人工知能による回答を要求しているか、人による回答を要求しているかを判定する。コンピュータは、発信者が生成的人工知能による回答を要求していると判定した場合には、発信者からの問い合わせを受け付け、予め用意しておいた複数の生成的人工知能から一の生成的人工知能を選択する。コンピュータは、選択した生成的人工知能に回答を生成させ、生成的人工知能が生成した回答を発信者端末1へ送信する。コンピュータは、発信者が人による回答を要求していると判定した場合には、発信者端末1とスタッフ端末300とを通話可能に接続する。
In the information processing method according to the present disclosure, a computer executes the following processes. The computer receives a method selection signal relating to the answering method from the
本開示に係るプログラムは、コンピュータに以下の情報処理方法を実行させる。コンピュータは、発信者端末1から回答方法に関する方法選択信号を受け付ける。コンピュータは、方法選択信号に基づいて、発信者が生成的人工知能による回答を要求しているか、人による回答を要求しているかを判定する。コンピュータは、発信者が生成的人工知能による回答を要求していると判定した場合には、発信者からの問い合わせを受け付け、予め用意しておいた複数の生成的人工知能から一の生成的人工知能を選択する。コンピュータは、選択した生成的人工知能に回答を生成させ、生成的人工知能が生成した回答を発信者端末1へ送信する。コンピュータは、発信者が人による回答を要求していると判定した場合には、発信者端末1とスタッフ端末300とを通話可能に接続する。
The program according to the present disclosure causes a computer to execute the following information processing method. The computer receives a method selection signal relating to the answering method from the
本開示によれば、顧客の問い合わせへの対応において顧客の満足度の低下を抑制する情報処理装置、情報処理方法およびプログラムを提供できる。 The present disclosure provides an information processing device, an information processing method, and a program that suppress a decrease in customer satisfaction when responding to customer inquiries.
以下、発明の実施の形態を通じて本発明を説明するが、特許請求の範囲に係る発明を以下の実施形態に限定するものではない。また、実施形態で説明する構成の全てが課題を解決するための手段として必須であるとは限らない。説明の明確化のため、以下の記載および図面は、適宜、省略、および簡略化がなされている。なお、各図面において、同一の要素には同一の符号が付されており、必要に応じて重複説明は省略されている。 The present invention will be described below through embodiments of the invention, but the invention according to the claims is not limited to the following embodiments. Furthermore, not all of the configurations described in the embodiments are necessarily essential as means for solving the problems. For clarity of explanation, the following description and drawings have been omitted and simplified as appropriate. In addition, the same elements are given the same reference numerals in each drawing, and duplicate explanations have been omitted as necessary.
<第1実施形態>
(情報処理システム10)
図1を参照して情報処理システム10について説明する。図1は、第1実施形態に係る情報処理システム10のブロック図である。情報処理システム10は、発信者P1から問い合わせを受け付け、受け付けた問い合わせに対する回答をする。情報処理システム10は、例えば、顧客からの問合せ、注文またはクレーム等に対応するコールセンターのシステムである。情報処理システム10はあるいは、コンタクトセンターのシステムであってもよいが、これらに限られない。
First Embodiment
(Information Processing System 10)
An
情報処理システム10は第1ネットワークN1を介して発信者P1が使用する発信者端末1と通信可能に接続する。発信者端末1は例えば、発信者P1が使用する携帯電話またはスマートフォンである。発信者端末1は固定電話であってもよいし、通信機能を有するコンピュータでもよい。第1ネットワークN1は例えば、固定電話または携帯電話のための公衆通信ネットワークである。情報処理システム10は主な構成として、情報処理装置100、サーバ200およびスタッフ端末300を有している。
The
情報処理装置100は、第1ネットワークN1を介して発信者端末1と通信可能に接続する。情報処理装置100は例えば、通信機能を有するコンピュータまたはサーバである。情報処理装置100は、発信者端末1の発信呼を受け、自動音声により、所定の対応をすることができる。すなわち情報処理システム10は、IP-PBX(Internet protocol private branch exchange)の機能の少なくとも一部を有していてもよい。情報処理装置100は、IVR(Interactive Voice Response)の機能の少なくとも一部を有していてもよい。情報処理装置100は、発信者端末1からの着信に自動で応答し、予め設定した応答メッセージを再生する。また情報処理装置100は、発信者P1に電話の番号ボタンを押下させることによりトーン信号を発信させる。情報処理装置100は、状況に応じて、スタッフ端末300と発信者端末1とが通話可能に接続する。
The
情報処理装置100は、サーバ200と通信可能に接続し、サーバ200が有する言語モデルにアクセスできる。これにより情報処理装置100は、状況に応じて、情報処理装置100が生成したプロンプトに対する回答を、サーバ200から取得する。
The
情報処理装置100は、スタッフ端末300と通信可能に接続できる。情報処理装置100は、状況に応じて、発信者端末1とスタッフ端末300とを中継して、発信者P1とスタッフP2とを通話可能にする。なお、発信者端末1とスタッフ端末300とを中継することを、発信者端末1と接続している回線をスタッフ端末300に転送する、と言い換えることもできる。
The
サーバ200は、情報処理装置100と通信可能に接続している。サーバ200は、第1言語モデル210および第2言語モデル220を有している。第1言語モデル210および第2言語モデル220は、ユーザの様々なリクエストに応じた回答を生成する大規模言語モデル(LLM(Large Language Model))を用いた生成AI(Artificial Intelligence)である。生成AIは、生成的人工知能と言い換えることもできる。本開示における第1言語モデル210と第2言語モデル220とは、異なる言語モデルである。ここで、「異なる言語モデル」とは、言語モデルの種類そのものが異なる場合を含む。また「異なる言語モデル」とは、言語モデルの種類が同じであって、バージョンが異なる場合を含む。第1言語モデル210または第2言語モデル220は、情報処理装置100からプロンプトを受け取り、受け取ったプロンプトに対する回答を生成し、情報処理装置100に回答を供給する。
The
なお、情報処理装置100とサーバ200とは有線又は無線により直接通信可能に接続していてもよい。情報処理装置100とサーバ200とはインターネット回線を通じて接続していてもよい。サーバ200はクラウドに設けられた仮想的な存在であってもよい。また、図1には、1つのサーバに第1言語モデル210および第2言語モデル220を有しているが、複数のサーバに第1言語モデル210および第2言語モデル220を有していてもよい。また、図1において、サーバ200は、第1言語モデル210と第2言語モデル220の2つの生成AIを有しているが、3つ以上の言語モデルを有していてもよい。
The
スタッフ端末300は、スタッフP2が使用する端末であって、情報処理装置100と通信可能に接続する。スタッフ端末300は例えば通信機能を有するコンピュータである。スタッフ端末300は情報処理装置100を介して発信者端末1を使用する発信者P1と通話可能に設定されている。
The
(情報処理装置100)
次に、図2を参照して情報処理装置100について説明する。情報処理装置100は、第1ネットワークN1を介して発信者端末1の発信呼を受信する。情報処理装置100は、発信者端末1の発信呼を受信することにより、発信者P1からの問い合わせに対応する。情報処理装置100は主な構成として、受付部110、判定部120、回答生成部130、接続処理部140、通信部150および記憶部160を有している。
(Information processing device 100)
Next, the
受付部110は、発信者端末1の発信呼を受け付ける。受付部110は発信者端末1との接続が確立した後に、予め設定された受付メッセージを、発信者端末1に対して送信する。受付メッセージは、発信者P1の問い合わせに対する回答方法の指定を促すメッセージを含む。
The
受付部110は、発信者端末1から回答方法に関する方法選択信号を受け付ける。回答方法とは、発信者P1から受け付ける問い合わせに対して回答する方法である。回答方法は、生成AIによる回答と、人による回答と、を含む。回答方法に関する方法選択信号とは、生成AIによる回答と、人による回答と、から発信者P1がいずれの回答方法を希望するかを示す信号である。この方法選択信号は例えば、発信者端末1が発信可能なトーン信号である。なお、本開示におけるトーン信号は、一般的な電話機またはスマートフォンが発信するトーン信号である。トーン信号は、DTMF(Dual-Tone Multi-Frequency)とも称され得る。
The
方法選択信号は、トーン信号とは異なる信号であってもよい。方法選択信号は、発信者P1の発話である音声データであってもよい。方法選択信号は、発信者P1が入力したテキストデータを発信者端末1が発信した信号であってもよい。また方法選択信号は、これらの組み合わせであってもよい。
The method selection signal may be a signal other than a tone signal. The method selection signal may be voice data that is an utterance by the caller P1. The method selection signal may be a signal that is text data input by the caller P1 and transmitted by the
判定部120は、上述の方法選択信号に基づいて、発信者P1が生成AIによる回答を要求しているか、人による回答を要求しているかを判定する。具体的には例えば判定部120は、方法選択信号がトーン信号と設定されている場合において、発信者端末1から受け付けたトーン信号を検出し、検出したトーン信号の種類を判定する。
Based on the above-mentioned method selection signal, the
より具体的には例えば、人による回答を要求するトーン信号がプッシュ式電話回線の「1」に対応し、生成AIによる回答を要求するトーン信号がプッシュ式電話回線の「2」に対応すると設定されていたとする。この場合に、判定部120は方法選択信号が「1」、「2」、およびそれら以外かを判定する。
More specifically, for example, it is assumed that the tone signal requesting a human response corresponds to "1" on a push-button telephone line, and the tone signal requesting a response from the generation AI corresponds to "2" on a push-button telephone line. In this case, the
上述の判定において、判定部120は、記憶部160が記憶している選択情報161を参照する。ここで、選択情報161は、トーン信号の種類と回答方法とを紐づけた情報を含む。
In the above-mentioned determination, the
判定部120は、情報処理システム10が有する複数の生成AIのうちどの生成AIによる回答を要求するか選択可能に設定されていてもよい。この場合例えば、第1言語モデル210による回答が「2」であって、第2言語モデル220による回答が「3」と設定され得る。またこの場合、判定部120は、方法選択信号が「1」、「2」、「3」およびそれら以外かを判定する。この場合、記憶部160が記憶する選択情報161は、トーン信号の種類と、回答方法とを紐づけた情報において、回答する生成AIの種類に関する情報も含み得る。
The
生成AIによる回答を要求するか、人による回答を要求するか、の判定は、発信者P1の発話を認識することにより行うと設定されていてもよい。この場合に、判定部120は、発信者P1の発話を検出し、検出した発話の内容から、発信者P1が生成AIによる回答を要求するのか、人による回答を要求するのか、を判定する。あるいは、判定部120は、発信者P1の発話の内容から、情報処理システム10が有する複数の生成AIのうちどの生成AIによる回答を要求するかを判定するものであってもよい。この場合、記憶部160が記憶する選択情報161は、発信者P1の発話の内容と、回答方法とを紐づけた情報において、回答する生成AIの種類に関する情報も含み得る。
The determination of whether to request a response from the generated AI or a human response may be set by recognizing the speech of the caller P1. In this case, the
回答生成部130は、発信者P1が生成AIによる回答を要求していると判定部120が判定した場合には、発信者P1からの問い合わせを受け付ける。この場合、回答生成部130は、発信者P1に対して問い合わせの内容を発話することを促すための音声データを発信者端末1に送信する。また回答生成部130は、発信者P1の発話である音声データを検出した場合には、問い合わせの内容を認識するために、受け付けた音声データをテキストデータに変換する。ここで回答生成部130は、テキストデータに対してトークナイズ等を行い、問い合わせ内容からプロンプトの生成を行う。
When the
すなわち回答生成部130は、発信者P1の発話である問い合わせをテキストに変換し、変換したテキストに基づいて一の生成AIに回答を生成させるためのプロンプトを生成する。プロンプトは、生成AIに対して入力する指示文である。プロンプトは、発信者P1の問い合わせに対する回答を生成させるための具体的な内容を含む。
That is, the
また回答生成部130は、予め用意しておいた複数の生成AIから一の生成AIを選択する。すなわち回答生成部130は、サーバ200が有している第1言語モデル210および第2言語モデル220のうちいずれかを選択する。回答生成部130は、方法選択信号または発信者P1の発話のいずれかに応じて、この選択を行う。例えば、方法選択信号が生成AIのうち第1言語モデル210の選択を含むものである場合、回答生成部130は方法選択信号に従い第1言語モデル210を選択する。
The
あるいは、回答生成部130は、発信者P1の発話をテキストに変換したデータの内容から生成AIを選択する。この場合、回答生成部130は、記憶部160が記憶している選択情報161を参照する。この場合の選択情報161は、問い合わせの内容に関連するテキストと生成AIの種類とを紐づけた情報である。回答生成部130は、発信者P1の発話をテキストに変換したデータを、選択情報161に含まれるテキストと照合し、同じテキストまたは近い意味のテキストを抽出する。さらに回答生成部130は、抽出した結果から発信者P1の発話とのつながりが強い言語モデルを選択する。
Alternatively, the
回答生成部130は、選択した生成AIに回答を生成させ、生成AIが生成した回答を発信者端末1へ送信する。すなわち回答生成部130は、選択した言語モデルに対して回答を生成させるためにプロンプトを生成する。回答生成部130は生成したプロンプトを、第1言語モデル210または第2言語モデル220のうちいずれか1つに供給する。回答生成部130は、プロンプトに対して生成された回答を受け取る。
The
また回答生成部130は、生成AIが生成した回答を音声データに変換して発信者端末1へ送信する。すなわち回答生成部130は、言語モデルから受け取った回答を、発信者P1に伝えるために、回答の内容を音声データに変換する。そして回答生成部130は、変換した音声データを発信者端末1に送信する。このとき情報処理装置100は、通信部150を介して、発信者端末1に音声データを送信する。
The
回答生成部130は、上述の機能を実現するために、主な構成として、信号変換部131、プロンプト生成部132および言語モデル選択部133を有している。
To realize the above-mentioned functions, the
信号変換部131は、テキストデータを音声データに変換する。また信号変換部131は、音声データをテキストデータに変換する。例えば信号変換部131は、発信者P1の発話である音声データを、テキストデータに変換する。また信号変換部131は、言語モデルから受け取ったテキストデータである回答を、音声データに変換する。
The
プロンプト生成部132は、発信者P1の発話である問い合わせ内容を含むテキストに基づいて、一の生成AIに回答を生成させるためのプロンプトを生成する。
The
言語モデル選択部133は、発信者端末1の電話機能におけるトーン信号または発信者の発話による音声データである方法選択信号に基づいて、一の生成AIを選択する。あるいは言語モデル選択部133は、発信者P1の発話である問い合わせに含まれる言葉の内容に基づいて、一の生成AIを選択する。言語モデル選択部133は、記憶部160が記憶している選択情報161を参照する。
The language
接続処理部140は、発信者P1が人による回答を要求していると判定部120が判定した場合には、発信者端末1とスタッフ端末300とを通話可能に接続する。すなわち、接続処理部140は、方法選択信号が人による回答を要求するものである場合に、発信者端末1から着信した回線をスタッフ端末300に接続する。接続処理部140が発信者端末1とスタッフ端末300とを中継することにより、発信者P1とスタッフP2とは通話が可能となる。
When the
通信部150は、第1ネットワークN1との通信、サーバ200との通信およびスタッフ端末300との通信に関する機能を担う。すなわち通信部150はこれらの通信機能における信号の送信、受信に関する信号処理を実行する。
The
記憶部160は、情報処理装置100の機能を実現するための種々の情報を記憶する。記憶部160は例えば、受付部110が発信者端末1に送信する受付メッセージを記憶する。また記憶部160は、選択情報161を記憶する。選択情報161は、回答生成部130が生成AIを選択する場合に利用する情報である。
The
以上、情報処理装置100について説明した。上述の構成により、情報処理装置100は、顧客の要求に合わせて、人による対応と生成AIによる回答とを提供可能である。また情報処理装置100は、複数の生成AIから問い合わせ内容に応じた生成AIを選択し、問い合わせ内容に応じた回答を発信者に提供する。よって、情報処理装置100は、顧客の問い合わせへの対応において顧客の満足度の低下を抑制できる。
The above describes the
(選択情報)
次に、図3を参照して選択情報161について説明する。図3は、選択情報161の内容を示す図である。図3に示す選択情報161は、言語モデルの種類と問い合わせ内容に含まれることが予想される複数のワードとを紐づけた情報である。
(Selection information)
Next, the
具体的には、「第1言語モデル」に紐づく問い合わせのワードは、「スペック」、「仕様」、「ラインナップ」、「使い方」、「何色」、などを含む。この場合、第1言語モデル210は、商品についての問い合わせおよび回答について学習した言語モデルである。「第2言語モデル」に紐づく問い合わせのワードは、「故障」、「壊れ」、「おかしい」、「動かない」、「異常」、などを含む。この場合、第2言語モデル220は、アフターサービスについての問い合わせおよび回答について学習した言語モデルである。
Specifically, inquiry words linked to the "first language model" include "specs," "specifications," "lineup," "how to use," "what color," etc. In this case, the
回答生成部130は、発信者P1の発話である問い合わせに含まれる言葉に含まれるワードと選択情報161に含まれるワードとを照合する。そして回答生成部130は発信者P1の問い合わせの内容に近いワードを多く含む方を選択する。
The
なお、選択情報161は、上述の内容に限られない。情報処理システム10において、方法選択信号に、生成AIを選択させる内容を含む場合には、選択情報161は例えば、トーン信号の種類と生成AIの種類とを紐づけた情報を含んでもよい。また、選択情報161は、適宜、追加、削除、更新などができるようにしてもよい。
The
(ハードウェア構成例)
図4は、コンピュータのハードウェア構成を例示するブロック図である。上述した情報処理装置100は、図4に示す構成を有し得る。コンピュータ1000は、バス1010、プロセッサ1020、メモリ1030、ストレージデバイス1040、入出力インタフェース1050、及びネットワークインタフェース1060を有する。
(Hardware configuration example)
Fig. 4 is a block diagram illustrating an example of a hardware configuration of a computer. The above-mentioned
バス1010は、プロセッサ1020、メモリ1030、ストレージデバイス1040、入出力インタフェース1050、及びネットワークインタフェース1060が、相互にデータを送受信するためのデータ伝送路である。ただし、プロセッサ1020などを互いに接続する方法は、バス接続に限定されない。
The
プロセッサ1020は、CPU(Central Processing Unit)やGPU(Graphics Processing Unit)などの演算装置を含む回路である。
The
メモリ1030は、RAM(Random Access Memory)などを用いて実現される主記憶装置である。
ストレージデバイス1040は、HDD(Hard Disk Drive)、SSD(Solid State Drive)、フラッシュメモリ、又はROM(Read Only Memory)などの補助記憶装置である。ストレージデバイス1040は、本開示の機能を実現するためのプログラムを格納する。
プロセッサ1020は、このプログラムをメモリ1030に読み出して実行する。これによりプロセッサ1020は、このプログラムに対応する機能を実行する。換言すると、メモリ1030に格納されたプログラムは、コンピュータ1000に本開示の機能を実行させる。
The
入出力インタフェース1050は、コンピュータ1000と所定の入出力デバイスとを接続する。入出力デバイスは例えば、キーボードなどの入力装置、ディスプレイなどの出力装置、又はディスプレイにタッチパネルが重畳された入出力装置である。
The input/
ネットワークインタフェース1060は、コンピュータ1000を所定の通信ネットワークに接続するためのインタフェースである。
The
以上、コンピュータ1000について説明したが、コンピュータ1000は、上述の構成に加えて、ユーザが操作をすることにより種々の情報をコンピュータ1000に入力するための情報入力装置を有し得る。情報入力装置は例えばキーボード、マウスまたはタッチパネル等である。またコンピュータ1000は、ユーザに種々の情報を示すためのディスプレイ、スピーカ、振動モータまたはLED(light-emitting diode)などを有していてもよい。
The
(情報処理方法)
次に、図5を参照して情報処理装置100が実行する処理について説明する。図5は、第1実施形態に係る情報処理方法のフローチャートである。図5において情報処理装置100が実行する処理は例えば、情報処理システム10が発信者端末1からの発信呼を受け付けることにより開始する。
(Information Processing Method)
Next, a process executed by the
ステップS11において、情報処理装置100は、通信が確立した発信者端末1に対して受付メッセージを送信する。受付メッセージには、回答方法について選択するための方法選択信号の送信を促すメッセージを含む。受付メッセージは例えば「お電話ありがとうございます。スタッフによる回答をご希望の場合は「1」と「#」を、生成AIによる回答をご希望の場合は「2」と「#」を、押してください。」という内容である。
In step S11, the
ステップS12において、受付部110は、発信者端末1から回答方法に関する方法選択信号を受け付ける。受付部110は、受け付けた回答方法に関する情報を、判定部120に供給する。
In step S12, the
ステップS13において、判定部120は、方法選択信号に基づいて、発信者P1が生成AIによる回答を要求しているか、人による回答を要求しているかを判定する。より具体的には例えば、判定部120は、発信者P1が生成AIによる回答を要求しているか否かを判定する。発信者P1が生成AIによる回答を要求していると判定部120が判定した場合(ステップS13:YES)、情報処理装置100はステップS14に進む。一方、発信者P1が生成AIによる回答を要求していると判定部120が判定しない場合(ステップS13:NO)、情報処理装置100はステップS20に進む。
In step S13, the
ステップS14において、発信者P1が生成AIによる回答を要求していると判定部120が判定した場合に、回答生成部130は、発信者P1からの問い合わせ内容を要求する。すなわち回答生成部130は、音声データとして例えば「お問い合わせ内容をお話しください」というメッセージを発信者端末1に送信する。
In step S14, if the
ステップS15において、回答生成部130は発信者P1からの問い合わせを受け付ける。問い合わせを受け付けると、回答生成部130の信号変換部131は、受け付けた問い合わせをテキストデータに変換する。言語モデル選択部133は、テキストデータから、問い合わせを第1言語モデル210に回答させるか、第2言語モデル220に回答させるかを選択する。すなわち言語モデル選択部133は、予め用意しておいた複数の生成AIから一の生成AIを選択する。
In step S15, the
ステップS16において、プロンプト生成部132は、言語モデル選択部133による選択の結果から回答生成部130は、問い合わせを第1言語モデル210に回答させるか否かを判定する。第1言語モデル210に回答させると回答生成部130が判定した場合(ステップS16:YES)、回答生成部130はステップS17に進む。一方、第1言語モデル210に回答させると回答生成部130が判定しない場合(ステップS16:NO)、回答生成部130はステップS22に進む。
In step S16, the
ステップS17において、回答生成部130は、選択した生成AIに回答を生成させる。すなわち、回答生成部130のプロンプト生成部132は、第1言語モデル210にプロンプトを送信して問い合わせに対する回答を生成させる。
In step S17, the
ステップS18において、回答生成部130は、生成AIが生成した回答を発信者端末1へ送信する。回答生成部130は、第1言語モデル210または第2言語モデル220が生成した回答を音声データに変換し、変換した音声データを発信者端末1に送信する。なお、この処理において、情報処理装置100は発信者端末1に対して、「ご回答した内容でよろしければ電話をお切りください。さらにお問い合わせがある場合は、追加のお問い合わせをお話しください。」という音声データを送信し得る。このような音声データを送信することにより、情報処理装置100は発信者P1が問い合わせの継続を希望する場合に生成AIによる回答を続けることができる。
In step S18, the
ステップS19において、情報処理装置100は、一連の処理を終了するか否かを判定する。一連の処理を終了する場合とは例えば、発信者端末1との通信が終了した場合である。一方、一連の処理が終了しない場合とは、発信者端末1との通信が終了しない場合である。一連の処理を終了すると情報処理装置100が判定した場合(ステップS19:YES)、情報処理装置100は一連の処理を終了する。一方、一連の処理を終了すると情報処理装置100が判定しない場合(ステップS19:NO)、情報処理装置100はステップS14に戻り、問い合わせ内容を再び要求する。なお、情報処理装置100は、発信者P1が問い合わせを繰り返す場合に、問い合わせおよび回答の履歴を記録してもよい。またこの場合において、情報処理装置100は、記録した履歴の情報からプロンプトの内容を生成する機能を有していてもよい。これにより、情報処理装置100は、発信者P1が繰り返して問い合わせをする手間を低減させることができる。
In step S19, the
ステップS13において、発信者P1が生成AIによる回答を要求していると判定部120が判定しなかった場合(ステップS13:NO)、発信者P1が人による回答を要求していると言える。そのため、ステップS20において、接続処理部140は、発信者端末1とスタッフ端末300とを通話可能に接続する。
In step S13, if the
ステップS21において、接続処理部140は、発信者端末1とスタッフ端末300との通話が終了したか否かを判定する。発信者端末1とスタッフ端末300との通話が終了したと判定しない場合(ステップS21:NO)、接続処理部140はステップS21を繰り返す。一方、発信者端末1とスタッフ端末300との通話が終了したと判定した場合(ステップS21:YES)、情報処理装置100は一連の処理を終了する。
In step S21, the
ステップS16において、第1言語モデル210に回答させると回答生成部130が判定しない場合(ステップS16:NO)、回答生成部130はステップS22に進む。ステップS22において、回答生成部130は、選択した生成AIに回答を生成させる。すなわち、プロンプト生成部132は、第2言語モデル220にプロンプトを送信して問い合わせに対する回答を生成させる。回答生成部130は、第2言語モデル220に回答を生成させると、ステップS18に進む。
In step S16, if the
以上、情報処理装置100が実行する処理について説明した。上述の処理により、情報処理装置100は、発信者P1の問い合わせ内容を聞き出し、複数の生成AIから問い合わせ内容に応じた生成AIを選択して回答を生成する。よって、情報処理装置100は、顧客の問い合わせへの対応において顧客の満足度の低下を抑制できる。
The above describes the processing executed by the
なお、情報処理装置100が実行する処理は上述の構成に限られない。例えばステップS11において、受付部110が送信する受付メッセージは例えば、「スタッフによる回答」、「商品について生成AIによる回答」および「アフターサービスについて生成AIによる回答」の3つの選択を受け付ける内容であってもよい。この場合、情報処理装置100は例えば、商品についての問い合わせを第1言語モデル210に回答させる。第1言語モデル210は、商品についての問い合わせおよび回答について学習した言語モデルである。情報処理装置100は、アフターサービスについての問い合わせを第2言語モデル220に回答させる。第2言語モデル220は、アフターサービスについての問い合わせおよび回答について学習した言語モデルである。
The process executed by the
またステップS11において、受付部110は、スタッフの稼働状態を受付メッセージに含んでもよい。スタッフの稼働状態は、通話可能なスタッフが存在するか否かを示す情報を含み得る。これにより、情報処理装置100は、スタッフP2との通話がすぐに可能か否かの情報を発信者P1に提供できる。よってこの場合、情報処理装置100は、発信者P1が回答方法を選択する際のスムーズな判断を促すことができる。
In addition, in step S11, the
またステップS19において、一連の処理を終了すると情報処理装置100が判定しない場合(ステップS19:NO)、情報処理装置100はステップS14に代えて、ステップS12に戻り、回答方法を再び受け付ける処理をしてもよい。これにより、情報処理装置100は、発信者P1が生成AIの回答に満足しない場合に、人による回答をする設定に変更できる。
In addition, in step S19, if the
次に、図6を参照して発信者端末1と情報処理システム10とのやり取りの例を説明する。図6は、第1実施形態に係る情報処理方法の第1のシーケンス図である。図6に示すシーケンス図は、発信者P1が生成AIによる回答を要求した場合における発信者端末1と情報処理システム10とのやりとりを示している。
Next, an example of the interaction between the
ステップS101において、発信者端末1は情報処理システム10に発信する。すなわち発信者端末1は情報処理システム10に発呼信号を送信する。情報処理システム10の情報処理装置100は、この信号を受け付けて着信となる。
In step S101, the
ステップS102において、情報処理装置100は着信呼を受け付け、受付メッセージを発信者端末1に送信する。受付メッセージは、回答方法の選択を促す内容を含む。
In step S102, the
ステップS103において、発信者P1は回答方法を選択する。これにより、発信者端末1は方法選択信号を情報処理装置100に送信する。なお、図6に示すシーケンス図は、発信者P1が生成AIによる回答を選択する。
In step S103, the sender P1 selects a reply method. This causes the
ステップS104において、生成AIによる回答を選択する方法選択信号を受け付けた情報処理装置100は、問い合わせ内容を要求するための応答メッセージを発信者端末1に送信する。
In step S104, the
ステップS105において、発信者P1は問い合わせ内容を発話する。発信者端末1は、発信者P1が発話した問い合わせ内容を含む音声データを情報処理装置100に送信する。
In step S105, the caller P1 speaks the inquiry. The
ステップS106において、情報処理装置100は、言語モデルを選択する。ここでは一例として、情報処理装置100が第1言語モデル210を選択するものとする。情報処理装置100は第1言語モデル210に回答を生成させるためのプロンプトを生成する。
In step S106, the
ステップS107において、情報処理装置100は、第1言語モデル210に回答を生成することをプロンプトにより指示する。回答を生成する指示には発信者P1が発話した問い合わせ内容を含む。
In step S107, the
ステップS108において、第1言語モデル210はプロンプトに対する回答を生成して情報処理装置100に供給する。
In step S108, the
ステップS109において、情報処理装置100は、第1言語モデル210から受け取った回答から音声データを生成する。あるいは情報処理装置100は、第1言語モデル210が生成した回答を含む回答の文章を生成したうえで、回答の文章を音声データに変換してもよい。
In step S109, the
ステップS110において、情報処理装置100は、発信者端末1に対して回答を含む音声データを送信する。
In step S110, the
次に、図7を参照して発信者端末1と情報処理システム10とのやり取りのもう一つの例を説明する。図7は、第1実施形態に係る情報処理方法の第2のシーケンス図である。図7に示すシーケンス図は、発信者P1が人による回答を要求した場合における発信者端末1と情報処理システム10とのやりとりを示している。なお、ステップS101およびステップS102のやり取りは、図6に示したシーケンス図と同様である。そのため、ここでは説明を省略する。
Next, another example of the interaction between the
ステップS103において、発信者P1は回答方法を選択する。これにより、発信者端末1は方法選択信号を情報処理装置100に送信する。図7に示すシーケンス図は、発信者P1が人による回答を選択する。
In step S103, the sender P1 selects a reply method. This causes the
ステップS201において、人による回答を選択する方法選択信号を受け付けた情報処理装置100は、発信者端末1とスタッフ端末300とを接続する。
In step S201, the
ステップS202において、情報処理装置100は、発呼信号をスタッフ端末300に送信する。スタッフ端末300を使用するスタッフP2は、情報処理装置100が送信する発呼信号を受けて、スタッフ端末300を通信可能な状態にセットする。以降は、発信者端末1とスタッフ端末300とが通話可能状態となる。
In step S202, the
以上、発信者端末1と情報処理システム10とのやりとりについて説明した。上述の通り、情報処理システム10は、発信者端末1から送られる方法選択信号に応じて、言語モデルによる回答または人による回答を適宜設定する。また情報処理システム10は、生成AIによる回答を選択された場合には、複数の生成AIから一の生成AIを選択して回答を生成させる。
The above describes the interaction between the
以上、第1実施形態について説明した。なお、情報処理システム10は上述の構成に限られない。情報処理装置100は、複数の発信者端末1と接続し得る。なお接続可能な回線数は予め設定されていてもよい。また情報処理システム10は、複数のスタッフ端末300を含み得る。この場合、通信部150は、複数のスタッフ端末300のそれぞれの接続状況を認識し、接続状況に応じて発信者端末1との接続を行う。上述の構成により、情報処理装置100は、問い合わせの件数に対してスタッフの数が少ない場合であっても、生成AIによる対応が可能となる。
The first embodiment has been described above. Note that the
サーバ200が有する生成AIはマルチモーダル対応であってもよい。この場合、回答生成部130は、発信者P1の問い合わせを含む音声データを、テキストデータに変換せずにサーバ200に供給してもよい。また生成AIが音声データにより回答を出力する場合には、回答生成部130は、生成AIが出力した音声データを、発信者端末1に送信してもよい。
The generation AI of the
以上、情報処理システム10および情報処理装置100について説明した。情報処理装置100が有する各構成は、それぞれが専用のハードウェアで実現されていてもよい。また、各構成要素の一部又は全部は、汎用または専用の回路(circuitry)、プロセッサ等やこれらの組合せによって実現されてもよい。これらは、単一のチップによって構成されてもよいし、バスを介して接続される複数のチップによって構成されてもよい。各構成要素の一部又は全部は、上述した回路等とプログラムとの組合せによって実現されてもよい。また、プロセッサとして、CPU(Central Processing Unit)、GPU(Graphics Processing Unit)、FPGA(field-programmable gate array)等を用いることができる。また、本実施形態の機能の少なくとも一部が、IaaS(Infrastructure as a Service)、PaaS(Platform as a Service)またはSaaS(Software as a Service)等の形式で提供されてもよい。
The
以上のとおり、本実施形態は、顧客の問い合わせへの対応において顧客の満足度の低下を抑制できる情報処理装置100、情報処理方法およびプログラムを提供できる。
As described above, this embodiment can provide an
<第2実施形態>
続いて第2実施形態について説明する。図8は、第2実施形態に係る情報処理システム10のブロック図である。本実施形態に係る情報処理システム10は、参照情報格納部400を有している点が、第1実施形態の情報処理システム10と異なる。また本実施形態に係る情報処理システム10は、第1ネットワークN1に加えて第2ネットワークN2にも通話可能に接続する点が、第1実施形態の情報処理システム10と異なる。
Second Embodiment
Next, a second embodiment will be described. Fig. 8 is a block diagram of an
第2実施形態に係る情報処理装置100は、第1ネットワークN1に加えて第2ネットワークN2に接続する。第1ネットワークN1は、固定電話または携帯電話のための公衆通信ネットワークである。一方、第2ネットワークN2は例えば、インターネット回線である。すなわち情報処理装置100は、発信者端末1と通話可能に接続することができ、さらに、通話以外の情報通信手段により、発信者端末1との通信が可能である。より具体的には例えば情報処理装置100は、テキストデータ、画像データなど、任意のデータによる情報伝達が可能である。
The
第2実施形態に係る情報処理装置100は、参照情報格納部400と通信可能に接続する。参照情報格納部400は、発信者P1からの問い合わせに関する情報を格納する。例えば、発信者P1から所定の商品に関する問い合わせを受けることが想定される場合において、参照情報格納部400は、問い合わせを受ける商品に関する情報を格納する。参照情報格納部400は、格納する情報を情報処理装置100に提供可能である。情報処理装置100は、発信者P1から受け付けた問い合わせを第1言語モデル210または第2言語モデル220に回答させる際に、参照情報格納部400の情報を参照してプロンプトを生成できる。すなわち、情報処理装置100は、RAG機能(Retrieval-Augmented Generation)を有している。なお、情報処理装置100と参照情報格納部400とは一体となった構成であってもよい。すなわち、情報処理装置100は、参照情報格納部400を含む構成であってもよい。
The
図9は、第2実施形態に係る情報処理装置のブロック図である。本実施形態に係る情報処理装置100は主には、受付部110、回答生成部130、接続処理部140および記憶部160の構成が、第1実施形態に係る情報処理装置100と異なる。
Figure 9 is a block diagram of an information processing device according to the second embodiment. The
本実施形態に係る受付部110は、発信者P1に対して顧客を特定するための確認を行う。顧客を特定する目的は、発信者P1の問い合わせに対する回答を、テキストデータとして発信者端末1に送信するためである。情報処理システム10は、第1ネットワークN1および第2ネットワークN2を介して、発信者端末1または発信者P1の認証を行ってもよい。すなわち受付部110は発信者P1を認証する機能を有していてもよい。
The
本実施形態に係る回答生成部130は検索機能部134を有している。検索機能部134は、RAG機能を実現するための構成である。検索機能部134は、発信者P1の問い合わせの内容を参照し、問い合わせの内容に関連する情報を参照情報格納部400から抽出し、抽出した情報をプロンプト生成部132に供給する。プロンプト生成部132は、発信者P1の問い合わせの内容に加えて検索機能部134から受け取った参照情報を含むプロンプトを生成する。すなわち回答生成部130は、問い合わせに関連する情報について所定のデータベースを検索し、検索した結果を用いてプロンプトを生成する。これによりサーバ200が有する第1言語モデル210または第2言語モデル220は、参照情報を参照したうえで問い合わせに対する回答を生成する。
The
本実施形態に係る回答生成部130は、第2ネットワークN2を介して発信者端末1にテキストデータを送信する。このとき回答生成部130は、記憶部160が格納する顧客情報162を参照し、発信者P1の個人情報から発信者P1にテキストデータを送信する手段を特定する。発信者P1にテキストデータを送信する手段は例えば電子メールアドレスである。発信者P1の電子メールアドレスは、発信者P1が発話することによって情報処理装置100が取得する音声データに含まれるものであってもよい。発信者P1にテキストデータを送信する手段は、所定のSNSにおける発信者P1のアカウント情報であってもよい。回答生成部130が発信者端末1にテキストデータを送信することにより、情報処理システム10は、音声データでメッセージを伝えるとともに、テキストデータでも発信者P1にメッセージを伝えることができる。回答生成部130が送信するテキストデータは、回答を生成した言語モデルの種類に関する情報を含んでいてもよい。そのため、情報処理システム10は顧客満足度の高い対応が可能となる。
The
本実施形態に係る記憶部160は、顧客情報162を有している。顧客情報162は、顧客の固有識別子および顧客への連絡手段に関する情報を含む。
The
次に、図10を参照して、発信者端末1と情報処理システム10とのやりとりについて説明する。図10は、第2実施形態に係る情報処理方法のシーケンス図である。図10に示すシーケンス図は、ステップS108より後の処理が、図6のシーケンス図と異なる。
Next, with reference to FIG. 10, the exchange between the
ステップS108において第1言語モデル210から回答を受け取った後、ステップS301において、情報処理装置100は、回答の音声データおよびテキストデータを生成する。音声データは、第1ネットワークN1を介して発信者端末1に送信するためのデータである。テキストデータは、第2ネットワークN2を介して発信者端末1に送信するためのデータである。なお、音声データの内容とテキストデータの内容は同じであってもよいし、異なる部分があってもよい。例えばテキストデータは、音声データよりも詳細な情報を含むものであってもよい。テキストデータは、回答に関連する所定のURL(Uniform Resource Locator)を含むものであってもよい。また音声データは、テキストデータとの違いを説明する内容を含んでもよい。これにより、情報処理装置100は、顧客へより丁寧な回答を提供できる。
After receiving the answer from the
ステップS302において、情報処理システム10は第1ネットワークN1を介して、回答に関する音声データを発信者端末1に送信する。
In step S302, the
ステップS303において、情報処理システム10は第2ネットワークN2を介して、回答に関するテキストデータを発信者端末1に送信する。すなわち、情報処理装置100の回答生成部130は、生成AIが生成した回答をテキストデータとして発信者端末1へ送信する。
In step S303, the
以上、第2実施形態について説明した。本実施形態は、顧客の問い合わせへの対応において、RAG機能を用いることにより、詳細な回答を迅速に提供できる。また本実施形態は、音声データに加えてテキストデータによる回答が可能である。これにより、本実施形態は、顧客満足度が高い情報処理装置100、情報処理方法およびプログラムを提供できる。
The second embodiment has been described above. In this embodiment, by using the RAG function in responding to customer inquiries, detailed responses can be provided quickly. This embodiment also allows responses to be provided using text data in addition to voice data. As a result, this embodiment can provide an
上述のプログラムは、コンピュータに読み込まれた場合に、実施形態で説明された1又はそれ以上の機能をコンピュータに行わせるための命令群(又はソフトウェアコード)を含む。プログラムは、非一時的なコンピュータ可読媒体又は実体のある記憶媒体に格納されてもよい。限定ではなく例として、コンピュータ可読媒体又は実体のある記憶媒体は、RAM(random-access memory)、ROM(read-only memory)、フラッシュメモリ、SSD(solid-state drive)又はその他のメモリ技術を含む。コンピュータ可読媒体又は実体のある記憶媒体は、CD-ROM、DVD(digital versatile disc)、ブルーレイディスク又はその他の光ディスクストレージを含む。コンピュータ可読媒体又は実体のある記憶媒体は、磁気テープ、磁気ディスクストレージ又はその他の磁気ストレージデバイスを含む。プログラムは、一時的なコンピュータ可読媒体又は通信媒体上で送信されてもよい。限定ではなく例として、一時的なコンピュータ可読媒体又は通信媒体は、電気的、光学的、音響的、またはその他の形式の伝搬信号を含む。 The above-mentioned program includes a set of instructions (or software code) that, when loaded into a computer, causes the computer to perform one or more functions described in the embodiments. The program may be stored on a non-transitory computer-readable medium or a tangible storage medium. By way of example and not limitation, the computer-readable medium or tangible storage medium includes random-access memory (RAM), read-only memory (ROM), flash memory, solid-state drive (SSD) or other memory technology. The computer-readable medium or tangible storage medium includes CD-ROM, digital versatile disc (DVD), Blu-ray disc or other optical disk storage. The computer-readable medium or tangible storage medium includes magnetic tape, magnetic disk storage or other magnetic storage devices. The program may be transmitted on a transitory computer-readable medium or communication medium. By way of example and not limitation, the transitory computer-readable medium or communication medium includes electrical, optical, acoustic or other forms of propagating signals.
以上、実施形態について述べたが、上述した実施形態の構成は、互いに組み合わせたり、一部の構成を他の構成に入れ替えたりしてもよい。また、上述した実施形態の構成は、趣旨を逸脱しない範囲内において種々の変更を加えてもよい。 Although the embodiments have been described above, the configurations of the above-mentioned embodiments may be combined with each other, or some of the configurations may be replaced with other configurations. Furthermore, the configurations of the above-mentioned embodiments may be modified in various ways without departing from the spirit of the invention.
各図面は、1又はそれ以上の実施形態を説明するための単なる例示である。各図面は、1つの特定の実施形態のみに関連付けられるのではなく、1又はそれ以上の他の実施形態に関連付けられてもよい。当業者であれば理解できるように、いずれか1つの図面を参照して説明される様々な特徴又はステップは、例えば明示的に図示または説明されていない実施形態を作り出すために、1又はそれ以上の他の図に示された特徴又はステップと組み合わせることができる。例示的な実施形態を説明するためにいずれか1つの図に示された特徴またはステップのすべてが必ずしも必須ではなく、一部の特徴またはステップが省略されてもよい。いずれかの図に記載されたステップの順序は、適宜変更されてもよい。 Each drawing is merely an example for describing one or more embodiments. Each drawing may relate not only to one particular embodiment, but also to one or more other embodiments. As will be appreciated by those skilled in the art, various features or steps described with reference to any one drawing may be combined with features or steps shown in one or more other figures to create, for example, an embodiment not explicitly shown or described. Not all features or steps shown in any one drawing are necessary to describe an exemplary embodiment, and some features or steps may be omitted. The order of steps described in any drawing may be changed as appropriate.
1 発信者端末
10 情報処理システム
100 情報処理装置
110 受付部
120 判定部
130 回答生成部
131 信号変換部
132 プロンプト生成部
133 言語モデル選択部
134 検索機能部
140 接続処理部
150 通信部
160 記憶部
161 選択情報
162 顧客情報
200 サーバ
210 第1言語モデル
220 第2言語モデル
300 スタッフ端末
400 参照情報格納部
1000 コンピュータ
1010 バス
1020 プロセッサ
1030 メモリ
1040 ストレージデバイス
1050 入出力インタフェース
1060 ネットワークインタフェース
N1 第1ネットワーク
N2 第2ネットワーク
P1 発信者
P2 スタッフ
REFERENCE SIGNS
Claims (9)
前記方法選択信号に基づいて、発信者が生成的人工知能による回答を要求しているか、人による前記回答を要求しているかを判定する判定部と、
前記発信者が前記生成的人工知能による前記回答を要求していると判定した場合には、前記発信者からの問い合わせを受け付け、予め用意しておいた複数の生成的人工知能から一の生成的人工知能を選択し、選択した前記生成的人工知能に前記回答を生成させ、前記生成的人工知能が生成した前記回答を前記発信者端末へ送信する回答生成部と、
前記発信者が人による前記回答を要求していると判定した場合には、前記発信者端末とスタッフ端末とを通話可能に接続する接続処理部と、を備え、
前記回答生成部は、前記発信者の発話である前記問い合わせに含まれる言葉の内容と、複数の前記生成的人工知能の種類と前記問い合わせ内容に含まれることが予想される複数のワードとを紐づけた選択情報と、に基づいて、一の前記生成的人工知能を選択する、
情報処理装置。 a reception unit for receiving a method selection signal regarding a reply method from a caller terminal;
A determination unit that determines whether the sender is requesting a response by a generative artificial intelligence or a human based on the method selection signal;
an answer generation unit that, when it is determined that the caller requests the answer from the generative artificial intelligence, accepts an inquiry from the caller, selects one generative artificial intelligence from a plurality of generative artificial intelligences prepared in advance, causes the selected generative artificial intelligence to generate the answer, and transmits the answer generated by the generative artificial intelligence to the caller terminal;
a connection processing unit that connects the caller terminal and a staff terminal so that they can communicate with each other when it is determined that the caller has requested a human response ;
The answer generation unit selects one of the generative artificial intelligences based on the content of words included in the inquiry uttered by the sender and selection information linking the types of the generative artificial intelligences with a plurality of words expected to be included in the inquiry content.
Information processing device.
前記回答生成部は、前記発信者端末の電話機能におけるトーン信号または前記発信者の発話による音声データである前記方法選択信号に基づいて、一の前記生成的人工知能を選択する、
情報処理装置。 2. The information processing device according to claim 1,
The answer generation unit selects one of the generative artificial intelligences based on the method selection signal, which is a tone signal in a telephone function of the caller terminal or voice data uttered by the caller.
Information processing device.
前記回答生成部は、第1ネットワークを介して前記発信者端末に送信するためのデータである音声データと、前記第1ネットワークとは異なる第2ネットワークを介して前記発信者端末1に送信するためのデータであるテキストデータと、を前記発信者端末へ送信する、
情報処理装置。 2. The information processing device according to claim 1,
the answer generation unit transmits to the caller terminal voice data, which is data to be transmitted to the caller terminal via a first network, and text data, which is data to be transmitted to the caller terminal 1 via a second network different from the first network;
Information processing device.
前記回答生成部は、前記生成的人工知能が生成した前記回答をテキストデータとして前記発信者端末へ送信する、
情報処理装置。 2. The information processing device according to claim 1,
The answer generation unit transmits the answer generated by the generative artificial intelligence to the caller terminal as text data.
Information processing device.
前記回答生成部は、前記生成的人工知能が生成した前記回答を音声データに変換して前記発信者端末へ送信した後に、前記発信者の応答に応じて、再び前記発信者からの問い合わせを受け付ける、
情報処理装置。 2. The information processing device according to claim 1,
The answer generation unit converts the answer generated by the generative artificial intelligence into voice data and transmits it to the caller terminal, and then accepts an inquiry from the caller again in response to the caller's response.
Information processing device.
前記回答生成部は、前記発信者の発話である前記問い合わせをテキストに変換し、変換したテキストに基づいて一の前記生成的人工知能に前記回答を生成させるためのプロンプトを生成する、
情報処理装置。 In the information processing device according to any one of claims 1 to 5,
The answer generation unit converts the inquiry, which is an utterance of the caller, into text, and generates a prompt for causing one of the generative artificial intelligences to generate the answer based on the converted text.
Information processing device.
前記回答生成部は、前記問い合わせに関連する情報について所定のデータベースを検索し、検索した結果を用いて前記プロンプトを生成する、
情報処理装置。 The information processing device according to claim 6 further comprises:
the answer generation unit searches a predetermined database for information related to the inquiry, and generates the prompt using the search results.
Information processing device.
発信者端末から回答方法に関する方法選択信号を受け付け、
前記方法選択信号に基づいて、発信者が生成的人工知能による回答を要求しているか、人による前記回答を要求しているかを判定し、
前記発信者が前記生成的人工知能による前記回答を要求していると判定した場合には、前記発信者からの問い合わせを受け付け、予め用意しておいた複数の生成的人工知能から一の生成的人工知能を選択し、選択した前記生成的人工知能に前記回答を生成させ、前記生成的人工知能が生成した前記回答を前記発信者端末へ送信し、
前記発信者が人による前記回答を要求していると判定した場合には、前記発信者端末とスタッフ端末とを通話可能に接続する、
情報処理方法であって、
前記発信者の発話である前記問い合わせに含まれる言葉の内容と、複数の前記生成的人工知能の種類と前記問い合わせ内容に含まれることが予想される複数のワードとを紐づけた選択情報と、に基づいて、一の前記生成的人工知能を選択する、
情報処理方法。 The computer
receiving a method selection signal regarding the answering method from the caller terminal;
determining whether the caller is requesting a generative artificial intelligence response or a human response based on the method selection signal;
When it is determined that the caller has requested the answer from the generative artificial intelligence, the method accepts an inquiry from the caller, selects one generative artificial intelligence from a plurality of generative artificial intelligences prepared in advance, causes the selected generative artificial intelligence to generate the answer, and transmits the answer generated by the generative artificial intelligence to the caller terminal;
when it is determined that the caller has requested the answer by a person, the caller terminal and the staff terminal are connected so as to be able to communicate with each other;
1. An information processing method , comprising:
Selecting one of the generative artificial intelligences based on the content of words included in the inquiry, which is the utterance of the sender, and selection information linking a plurality of types of the generative artificial intelligences with a plurality of words expected to be included in the content of the inquiry.
Information processing methods.
前記方法選択信号に基づいて、発信者が生成的人工知能による回答を要求しているか、人による前記回答を要求しているかを判定し、
前記発信者が前記生成的人工知能による前記回答を要求していると判定した場合には、前記発信者からの問い合わせを受け付け、予め用意しておいた複数の生成的人工知能から一の生成的人工知能を選択し、選択した前記生成的人工知能に前記回答を生成させ、前記生成的人工知能が生成した前記回答を前記発信者端末へ送信し、
前記発信者が人による前記回答を要求していると判定した場合には、前記発信者端末とスタッフ端末とを通話可能に接続する、
情報処理方法であって、
前記発信者の発話である前記問い合わせに含まれる言葉の内容と、複数の前記生成的人工知能の種類と前記問い合わせ内容に含まれることが予想される複数のワードとを紐づけた選択情報と、に基づいて、一の前記生成的人工知能を選択する、
情報処理方法をコンピュータに実行させる、
プログラム。 receiving a method selection signal regarding the answering method from the caller terminal;
determining whether the caller is requesting a generative artificial intelligence response or a human response based on the method selection signal;
When it is determined that the caller has requested the answer from the generative artificial intelligence, the method accepts an inquiry from the caller, selects one generative artificial intelligence from a plurality of generative artificial intelligences prepared in advance, causes the selected generative artificial intelligence to generate the answer, and transmits the answer generated by the generative artificial intelligence to the caller terminal;
when it is determined that the caller has requested the answer by a person, the caller terminal and the staff terminal are connected so as to be able to communicate with each other;
1. An information processing method, comprising:
Selecting one of the generative artificial intelligences based on the content of words included in the inquiry, which is the utterance of the sender, and selection information linking a plurality of types of the generative artificial intelligences with a plurality of words expected to be included in the content of the inquiry.
Making a computer execute an information processing method;
program.
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