JP2010186283A - Information processor, information processing method, and information processing program - Google Patents
Information processor, information processing method, and information processing program Download PDFInfo
- Publication number
- JP2010186283A JP2010186283A JP2009029297A JP2009029297A JP2010186283A JP 2010186283 A JP2010186283 A JP 2010186283A JP 2009029297 A JP2009029297 A JP 2009029297A JP 2009029297 A JP2009029297 A JP 2009029297A JP 2010186283 A JP2010186283 A JP 2010186283A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- scenario
- user
- information
- persona
- question
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 230000010365 information processing Effects 0.000 title claims abstract description 30
- 238000003672 processing method Methods 0.000 title abstract description 6
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 58
- 230000008569 process Effects 0.000 claims abstract description 44
- 230000009471 action Effects 0.000 claims description 16
- 230000006870 function Effects 0.000 description 59
- 230000006399 behavior Effects 0.000 description 26
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 17
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 16
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 12
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 7
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 7
- 230000000717 retained effect Effects 0.000 description 6
- 238000004088 simulation Methods 0.000 description 6
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 5
- 238000012905 input function Methods 0.000 description 4
- 230000003542 behavioural effect Effects 0.000 description 3
- 125000002066 L-histidyl group Chemical group [H]N1C([H])=NC(C([H])([H])[C@](C(=O)[*])([H])N([H])[H])=C1[H] 0.000 description 2
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 2
- 230000008859 change Effects 0.000 description 2
- 238000007796 conventional method Methods 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 238000012356 Product development Methods 0.000 description 1
- 208000003443 Unconsciousness Diseases 0.000 description 1
- 239000000470 constituent Substances 0.000 description 1
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 1
- 230000006855 networking Effects 0.000 description 1
Images
Landscapes
- Financial Or Insurance-Related Operations Such As Payment And Settlement (AREA)
Abstract
Description
本発明は、利用者の行動タイプや行動プロセスに応じて利用者の潜在ニーズを予測する情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラムに関し、特に営業店窓口での相談業務において担当者が利用者との相談の中で利用者の潜在ニーズを予測して解決手段を提案することができる窓口端末に用いて好適な情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラムに関する。 The present invention relates to an information processing apparatus, an information processing method, and an information processing program for predicting a user's latent needs according to a user's action type and action process, and in particular, used by a person in charge at a consultation service at a sales office. The present invention relates to an information processing apparatus, an information processing method, and an information processing program that are suitable for use in a window terminal capable of predicting a user's latent needs in consultation with a user and proposing a solution.
利用者の過去の購買履歴を基にして利用者の購買希望商品を予測し、利用者に提示する「レコメンデーション」という技術が存在する。例えば、インターネット上でのある電子ショッピングサイトでは、利用者が閲覧した商品ページに応じて、「この商品を買った人はこんな商品も買っています」という形式で複数の商品情報を提示したり、「この商品を見た後に買っているのは?」という形式でどの程度の割合の人が他にどのような商品を購入しているかという情報を提示する。さらに、利用者が電子ショッピングサイトにログインし、利用者の過去の購買履歴が分かっている場合は、「おすすめ商品」という形式で利用者の過去の購買商品と関連性の高い商品を提示する。このようなレコメンデーション機能により、利用者の商品購買を支援するとともに、利用者の購買ニーズの予測によって商品販売の拡大につなげることが可能である。 There is a technique called “recommendation” that predicts a user's desired purchase item based on the user's past purchase history and presents the product to the user. For example, in an electronic shopping site on the Internet, depending on the product page viewed by the user, multiple product information can be presented in the form of "the person who bought this product also bought this product" It presents information on what percentage of other people are buying what in the form of "What do you buy after seeing this product?" Further, when the user logs in to the electronic shopping site and the user's past purchase history is known, a product highly relevant to the user's past purchased product is presented in the form of “recommended product”. With such a recommendation function, it is possible to support the user's product purchase and to expand the product sales by predicting the purchase needs of the user.
特にこのレコメンデーション機能に関する従来技術として、特許文献1がある。特許文献1では、ユーザの負担を減らしつつユーザに適合したレコメンデーションを実現することを目的としている。このために、特許文献1では、コンピュータにより、ユーザに適した情報の選択に利用される嗜好情報をレコメンデーション手段に提供する方法に関するものである。この特許文献1では、ユーザに対して、嗜好情報の設定を促すとともに、ユーザの活動履歴情報に基づく分析によって嗜好分析情報が生成された場合にこの嗜好分析情報を提示し、嗜好情報の設定を促されたユーザによって設定された嗜好情報をレコメンデーション手段に提供する。
In particular, there is
言い換えると、特許文献1では、ユーザは、自己の活動履歴情報を分析して嗜好分析情報が得られた場合に、この嗜好分析情報を参考にして自己の嗜好情報を設定するものである。このため、特許文献1では、ユーザによる嗜好情報の設定作業の負担を軽減できる。また、ユーザは、現在の嗜好を反映した嗜好情報を設定できる。そして、レコメンデーションの精度を向上させることができる。
In other words, in
かかる従来の方法においては、利用者の過去の購買履歴と類似する他の利用者の購買履歴を参照して、利用者が求めている商品を予測しているが、具体的に表面化した利用者の商品閲覧や商品購買などの行動および類似する他の利用者の行動を分析するだけでは、利用者がそのような行動を起こそうとしている本質的な背景を突き止め、潜在的なニーズを捉えることは困難である。特に、特許文献1では、「過去に多くのユーザがWebサイト(ECサイト)で購入したアイテムや、過去に多くのユーザがアクセスしたアイテムのパターンを統計的に分析」しており、やはり本質的な背景を突き止めることはできない。その上、ユーザ(利用者)の能動的な動作が必要になってくる。
In such a conventional method, a product that a user seeks is predicted with reference to another user's purchase history similar to the user's past purchase history. By analyzing behaviors such as product browsing and product purchases and the behavior of other similar users, it is possible to identify the essential background of the user's intention to take such behavior and capture potential needs. It is difficult. In particular,
本発明の目的は、利用者の行動プロセスの活用に加えて、利用者の行動タイプをモデル化し、利用者の行動シナリオを明確化することにより、利用者の表面的な行動から導出される利用ニーズではなく、利用者の行動の本質的な背景を考慮した潜在的な利用ニーズを捉えることが可能な情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラムを提供することである。 The object of the present invention is to use the user's behavioral process, model the user's behavior type, and clarify the user's behavior scenario, thereby deriving from the user's superficial behavior It is to provide an information processing apparatus, an information processing method, and an information processing program capable of capturing potential usage needs in consideration of the essential background of user behavior instead of needs.
この目的を達成するために、本発明では、利用者の行動タイプおよび行動プロセスを「ペルソナ」として、利用者のある局面での利用シーンを示す「シナリオ」の構成要素を定義するシナリオ構成定義情報、シナリオの構成要素の発生順序などの関連性を定義するシナリオ順序定義情報、およびシナリオに関する制約条件や推論条件を形式論理(ロジック)として定義するシナリオ条件定義情報を用いて、新たなお勧め商品の提示を含む処理を実行する。本発明では、利用者の行動プロセスをシナリオ構成定義情報、シナリオ順序定義情報、シナリオ条件定義情報を用いてモデル化してシナリオを生成し、本シナリオから利用者の行為(質問への回答を含む)に基づいた新たなシナリオを生成するものとも表現することが可能である。より詳細には、このシナリオに基づく質問に対する利用者の回答と上述した各情報に基づいて、本シナリオに基づく新たなシナリオを動的に生成するものである。本発明には、この新たなシナリオの生成を、質問に対するシナリオの変更、例えば、そのシナリオの構成要素の変更により実現することや既に存在する(生成した)他のシナリオを抽出することも含む。なお、新たなシナリオ以前のシナリオの生成についても、予め生成(定義)したシナリオ(候補)に対する変更、既に存在する(生成した)シナリオ(候補)からの抽出が含まれる。また、シナリオ構成要素の変更には、置換、追加それらの組み合わせが含まれる。 In order to achieve this object, in the present invention, scenario configuration definition information that defines components of a “scenario” that indicates a usage scene in a certain aspect of the user, with the behavior type and behavior process of the user as “persona”. , Scenario order definition information that defines relationships such as the occurrence order of scenario components, and scenario condition definition information that defines constraints and inference conditions related to scenarios as formal logic (logic). Perform processing including presentation. In the present invention, a scenario is generated by modeling a user's action process using scenario configuration definition information, scenario order definition information, and scenario condition definition information, and the user's action (including answer to a question) is generated from this scenario. It can also be expressed as generating a new scenario based on. More specifically, a new scenario based on this scenario is dynamically generated based on the user's answer to the question based on this scenario and each information described above. The present invention includes the creation of this new scenario by changing the scenario for the question, for example, by changing the components of the scenario, or extracting other scenarios that already exist (created). Note that the generation of a scenario before a new scenario also includes a change to a scenario (candidate) generated (defined) in advance and extraction from a scenario (candidate) that already exists (generated). In addition, the change of the scenario component includes replacement, addition, and a combination thereof.
上記の処理については、以下のようにも表現可能である。利用者の行動タイプに応じて複数のペルソナを事前に定義し、各ペルソナの行動プロセスを定義し、
利用者に対して事前に該当するペルソナを割り当てておく。そして、利用者がこれまでに行動したシナリオの履歴を記録した利用者シナリオ履歴情報、利用者が属するペルソナに関する前記三つの定義情報、およびペルソナやシナリオに応じて質問内容や質問に関する条件を定義した質問定義情報を用いて、利用者に対して実施可能な質問の集合を計算する。前記質問の集合から、次に実施する最適な質問を一つ計算して当該利用者に質問を実施する。利用者による前記質問の回答により、シナリオの構成要素を定義したシナリオ要素定義情報を参照して、利用者の行動タイプや行動プロセスに対して利用者のニーズを示すようなシナリオの構成要素を新たに計算することが可能である場合は、前記計算により導出されたシナリオの構成要素を保持しておく。前記利用者シナリオ履歴情報および前記保持したシナリオの構成要素に対して、前記のシナリオ条件定義情報に定義している条件・推論ロジックを適用することにより、新しく別のシナリオを計算できるか否かを計算する。新しく別のシナリオを計算できる場合は、利用者の潜在的なニーズを示すシナリオの可能性があると判断し、シナリオ候補として追加する。
The above processing can also be expressed as follows. Predefine multiple personas according to user behavior types, define the behavior process for each persona,
Assign appropriate personas to users in advance. And, the user scenario history information that records the history of the scenario that the user has acted so far, the above three definition information about the persona to which the user belongs, and the question contents and the conditions regarding the question are defined according to the persona and scenario A set of questions that can be performed on the user is calculated using the question definition information. One optimal question to be executed next is calculated from the set of questions and the user is asked a question. By referring to the scenario element definition information that defines the scenario components, the scenario components that indicate the user's needs with respect to the user's behavior types and behavior processes are newly added by answering the above question by the user. If it is possible to calculate, the constituent elements of the scenario derived by the calculation are retained. Whether or not another scenario can be calculated by applying the condition / inference logic defined in the scenario condition definition information to the user scenario history information and the retained scenario component calculate. If another new scenario can be calculated, it is determined that there is a possibility of a scenario indicating the potential needs of the user, and is added as a scenario candidate.
なお、利用者にペルソナが紐付けられていない場合、任意のペルソナのシナリオに関する情報、他の利用者のシナリオに関する情報、または利用者を識別できない匿名のシナリオに関する情報を代替情報として活用し、当該利用者のシナリオ候補を計算する。 If no persona is associated with the user, use information about any persona scenario, information about another user's scenario, or information about an anonymous scenario where the user cannot be identified as alternative information. Calculate user scenario candidates.
なお、本発明では、いわゆるサーバで上述の処理を実現する態様、端末で実現する態様のいずれもが含まれる。また、これら情報処理装置で処理を実行させるためのプログラムも含まれる。 In addition, in this invention, both the aspect which implement | achieves the above-mentioned process with what is called a server, and the aspect implement | achieved with a terminal are contained. Further, a program for causing these information processing apparatuses to execute processing is also included.
本発明によれば、より潜在的なニーズを捉えることを可能になる。 According to the present invention, it is possible to capture more potential needs.
以下、図面を用いて本発明の一実施形態について説明する。
本実施形態では、銀行営業店の相談窓口において、行員(相談窓口担当者)が利用者視点に立って、利用者とのコミュニケーションの中で利用者のニーズの本質的な背景を突き止め、利用者の潜在的なニーズを捉えた提案を行うための情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラムの例を用いる。ただし、本発明の技術的思想は、この例に限定されるものではない。なお、潜在的なニーズとは、利用者自身が意識しているものでも、無意識のものでも構わない。
Hereinafter, an embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings.
In this embodiment, at a bank sales office consultation desk, a bank employee (person in charge of the consultation desk) finds the essential background of the user's needs in communication with the user from the viewpoint of the user, and the user. An example of an information processing apparatus, an information processing method, and an information processing program for making a proposal that captures potential needs is used. However, the technical idea of the present invention is not limited to this example. The potential needs may be those that the user is conscious or unconscious.
図1は、本実施形態における情報処理システムの機能構成例を示す図である。複数の利用者端末2、複数の窓口端末3、およびサーバ1は通信網4を介して接続している。
FIG. 1 is a diagram illustrating a functional configuration example of an information processing system according to the present embodiment. The plurality of
図1に示すように、利用者端末2は4個の機能、窓口端末3は4個の機能、サーバ1は4個の機能を備えており、各機器のハードウェア及びハードウェアを制御するプログラムによってこれらの機能が動作する。
As shown in FIG. 1, the
利用者端末2の第一の機能は、マウス、キーボード、タッチパネルなどの入力機器を利用して、利用者端末2で動作しているアプリケーション、例えば、インターネット上のWWW(World Wide Web)ページを参照したりするWWWブラウザに対して、入力、選択などの操作を行うための入力機能21である。
The first function of the
利用者端末2の第二の機能は、利用者が入力機能21を用いて行ったマウス操作、キーボード操作、タッチパネル操作などの操作情報、WWWブラウザなどのアプリケーションにおける参照、入力、選択などの操作情報を利用履歴として取得する利用履歴取得機能22である。
The second function of the
なお、アプリケーションにおける一部の操作情報、例えば、WWWブラウザが参照したページ情報やWWWブラウザ上で実行した取引情報などは、サーバ1の利用履歴管理機能12において利用履歴として取得することも可能である。
Note that some operation information in the application, for example, page information referred to by the WWW browser, transaction information executed on the WWW browser, and the like can be acquired as a usage history by the usage
利用者端末2の第三の機能は、利用履歴取得機能22において取得した利用履歴をサーバ1に送信し、かつサーバ1からWWWページのようなアプリケーション画面などの画面表示に関する情報を受信する送受信機能23である。
The third function of the
利用者端末2の第四の機能は、WWWブラウザのようなアプリケーションによる画面情報に基づいて画面表示を行うための画面表示機能24である。
A fourth function of the
窓口端末3の第一の機能は、マウス、キーボード、タッチパネルなどの入力機器を利用して、窓口端末3で動作しているアプリケーションに対して、入力、選択などの操作を行うための入力機能31である。
The first function of the
窓口端末3の第二の機能は、利用者と相談窓口担当者とのコミュニケーションにおいて、相談窓口担当者の相談業務を支援するためのナビゲーション機能32である。例えば、相談窓口担当者が利用者に対して実施する質問を担当者に提示し、利用者の回答に応じてその回答に適した次の質問を担当者に提示し、いくつかの質問の実施後に利用者の潜在的なニーズを予測して担当者に提示する。
The second function of the
なお、利用者の回答に応じて提示する質問を計算する処理、および利用者の潜在的なニーズを予測して提示する処理は、サーバ1のシナリオ計算機能13において行い、窓口端末3のナビゲーション機能32は、クライアント側プログラムとして動作するものである。ただし、サーバ側プログラムとして動作するシナリオ計算機能13の全部または一部をクライアント側プログラムとして分散処理してもよい。
Note that the process of calculating the question to be presented according to the user's answer and the process of predicting and presenting the potential needs of the user are performed by the
窓口端末3の第三の機能は、ナビゲーション機能32として動作しているクライアント側プログラムにおいて発生した操作情報をサーバ1に送信し、かつサーバ1からナビゲーション機能32として動作しているクライアント側プログラムへの命令情報や画面情報などを受信する送受信機能33である。
The third function of the
窓口端末3の第四の機能は、ナビゲーション機能32として動作しているクライアント側プログラムによる画面情報に基づいて画面表示を行うための画面表示機能34である。
A fourth function of the
サーバ1の第一の機能は、利用者端末2から利用履歴取得機能22において取得した利用履歴を受信し、利用者端末2にWWWページまたはアプリケーション画面などの画面表示に関する情報を送信し、窓口端末3からナビゲーション機能32として動作しているクライアント側プログラムにおいて発生した操作情報を受信し、窓口端末3のナビゲーション機能32として動作しているクライアント側プログラムに命令情報や画面情報などを送信するための送受信機能11である。
The first function of the
サーバ1の第二の機能は、利用端末2の利用履歴取得機能22により取得された利用履歴、サーバ1において取得された利用履歴(取引内容、取引結果など)を収集、管理する利用履歴管理機能12である。
サーバ1の第三の機能は、窓口端末3のナビゲーション機能32を利用した担当者と利用者とのコミュニケーションの中で、利用者の潜在的なニーズをシナリオ候補として計算するためのシナリオ計算機能13である。なお、シナリオ計算機能13の詳細については、以降で別途説明する。
The second function of the
A third function of the
サーバ1の第四の機能は、サーバ1において取扱う情報を管理する記憶機能14である。記憶機能14は、利用履歴情報141、シナリオ要素定義情報142、シナリオ構成定義情報143、シナリオ順序定義情報144、シナリオ条件定義情報145、ペルソナ別利用者対応情報146、利用者シナリオ履歴情報147、質問定義情報148を格納している。
A fourth function of the
なお、サーバ1、利用者端末2、開発者端末3のいずれか二つまたはすべてが、通信網3を介さず物理的に1台の装置であって、上記で説明した機能を1台の装置の中に有するものであってもよい。
Note that any two or all of the
以下では、サーバ1の記憶機能14において管理される利用履歴情報141、シナリオ要素定義情報142、シナリオ構成定義情報143、シナリオ順序定義情報144、シナリオ条件定義情報145、ペルソナ別利用者対応情報146、利用者シナリオ履歴情報147、質問定義情報148について説明する。
Hereinafter,
図2は、実施形態の利用履歴情報141の一例を示す図である。
図2において、操作時刻1411は利用者端末2の利用履歴取得機能22またはサーバ1の利用履歴管理機能12において利用履歴を取得した時刻、利用者ID1412は操作を行った利用者を識別するID、操作種類1413は利用者による操作の種類、操作内容1414は利用者による操作の内容である。
FIG. 2 is a diagram illustrating an example of the
In FIG. 2, the
操作種類1413は、利用者がWWWページを参照した場合は「参照」、アプリケーションの取引画面や検索画面などにおいて契約や検索などの実行操作を行った場合は「操作」として区別する。「参照」、「操作」以外の操作種類があってもよい。
The
操作内容1414は、操作種類1413が「参照」である場合は参照したWWWページのURL(Uniform Resource Locator)、「操作」である場合はアプリケーションにおいて実行した操作をサーバ側で特定できる識別子、または実行したプログラム名称などである。
The
操作種類1413および操作内容1414は、WWWサーバのログ作成機能、サーバ側プログラムのログ作成機能により取得することが可能である。また、既存のAjax(Asynchronous JavaScript+XML)技術やAdobe社のFlash(R)技術などを利用することにより、利用者のマウス操作やキーボード操作の詳細な操作情報を取得することが可能である(これらの各名称は商標である)。
The
例えば、レコード1415は、「2008年12月1日15時5分10秒に、利用者IDが1001である利用者が投信売却ページ(fund−sell.html)を参照した」ことを示す。また、レコード1416は「2008年12月1日15時8分15秒に、利用者IDが1001である利用者が投信売却のシミュレーション(sell−simulation)を実行した」ことを示す。
For example, the
なお、利用履歴情報141は、WWWサーバで取得した利用履歴、複数の各アプリケーションで取得した利用履歴を一つの情報としてまとめて示したが、複数の情報として別々に管理(格納)してもよい。
The
また、利用者端末2やサーバ1において取得可能な利用履歴以外にも、提携する外部システムや外部端末、例えば、SNS(Social Networking Service)サイトやコミュニティサイトなどから利用履歴を取得してもよい。
In addition to the usage history that can be acquired by the
以下では、「シナリオ要素」を、利用者の個々の最小の行動単位と定義する。例えば、利用者の「投信売却のチェック」、「投信価額のチェック」、「投信解約シミュレーションの実施」、「住宅ローンの契約」などである。シナリオ要素の定義の詳細については、以降の図3において説明する。 In the following, the “scenario element” is defined as the individual minimum action unit of the user. For example, the user's “Investment Trust Sale Check”, “Investment Trust Price Check”, “Investment Trust Cancellation Simulation”, “Home Loan Contract”, and the like. Details of the definition of the scenario element will be described later with reference to FIG.
以下では、「シナリオ」を、複数のシナリオ要素から構成される意味のある一かたまりの行動と定義する。例えば、利用者の「投信売却による住宅ローン契約」、「債券担保ローン利用による資産運用」などである。 In the following, a “scenario” is defined as a meaningful group of actions composed of a plurality of scenario elements. For example, a user's “mortgage contract by sale of investment trust”, “asset management using bond-backed loan”, and the like.
以下では、利用者の行動タイプを分類する手法としてペルソナ手法を活用する。
ペルソナ手法とは、利用者のプロファイルを詳細に設定して架空の利用者モデル(人格をもった仮想の人物像)を作り上げ、その「人(ペルソナ)」に向けて商品開発、宣伝・販促、ニーズ追求を行う手法である。なお、「ペルソナ」とは、「人格を持った仮想の人物像」を示す情報である。なお、仮想とはいえ、現実の利用者の人物像を示す情報であっても構わない。
Below, the persona method is used as a method for classifying the user's action type.
The persona method is to create a fictitious user model (virtual human figure with personality) by setting the user's profile in detail, product development, promotion / promotion for that "person (persona)", This is a method for pursuing needs. The “persona” is information indicating a “virtual person image having a personality”. Although it is virtual, it may be information indicating a real image of the user.
本実施形態では、前記で定義したシナリオを活用して、複数のペルソナの行動プロセスを事前に定義する。シナリオ、およびペルソナ手法を活用した利用者のモデル化の詳細については、以降の図4〜図6で説明する。 In the present embodiment, a plurality of persona behavior processes are defined in advance by utilizing the scenario defined above. Details of the scenario and the modeling of the user using the persona method will be described with reference to FIGS.
以下では、各利用者に対して事前にペルソナを割り当てておく。ただし、利用者に関する情報(行動プロセス情報、つまりシナリオ情報)が不十分で、ペルソナに割り当てることができない利用者が存在してもよい。ペルソナに属する利用者の管理の詳細については、以降の図7において説明する。 Below, a persona is assigned in advance to each user. However, there may be a user who cannot be assigned to a persona because information about the user (behavioral process information, that is, scenario information) is insufficient. Details of management of users belonging to the persona will be described later with reference to FIG.
以下では、利用者の「シナリオ情報」を、利用者の実際の行動プロセスに従ってシナリオ要素を時系列に並べたものと定義する。ペルソナのシナリオ情報についても利用者の場合と同様に定義する。各利用者のシナリオ情報はサーバ1の記憶機能14において管理する。各利用者のシナリオ情報の詳細については、以降の図8において説明する。
Hereinafter, the “scenario information” of the user is defined as a scenario element arranged in time series according to the actual behavior process of the user. Persona scenario information is defined in the same way as for users. The scenario information of each user is managed in the
図3は、シナリオ要素定義情報142の一例を示す図である。
図3において、シナリオ要素ID1421は各シナリオ要素を一意に識別するID、シナリオ要素名1422はシナリオ要素の名称、操作種類1423は利用者による操作の種類、操作内容1424は利用者による操作の内容、成立条件1425はシナリオ要素として成立するための当該操作内容に対する条件である。
一つのシナリオ要素は複数の(操作種類、操作内容、成立条件)の組から構成される。
FIG. 3 is a diagram illustrating an example of the scenario
In FIG. 3, a
One scenario element is composed of a plurality of sets (operation type, operation content, fulfillment condition).
成立条件1425は、シナリオ要素が成立するために、該当する操作内容の発生順序、発生回数、発生期間などの満たすべき条件を示す。なお、この条件は、複数の操作内容にまたがって成立条件を記述してもよい。ただし、必ずしも発生順序、発生回数、発生期間などのすべての制約を記述する必要はない(少なくとも1つを含むようにすればよい)。また、シナリオ要素定義情報142は事前に定義しておき、記憶装置に格納しておく。例えば、レコード1426は、「ある利用者の利用履歴において、1番目に口座残高ページ(account.html)を参照し、2番目に投信価額ページ(fund−price.html)を参照し、3番目に投信売却のシミュレーション(sell−simulation)を実行したなどの履歴が存在する場合、投信売却チェックというシナリオ要素が成立する」ことを示す。なお、前記の図3のシナリオ要素定義情報142はペルソナ別に定義してもよい。
The
次に、ペルソナを活用して行動プロセスをモデル化するために、シナリオ構成定義情報143、シナリオ順序定義情報144、シナリオ条件定義情報145を定義し、これらの定義情報を組み合わせて利用する。
Next, in order to model a behavior process using a persona, scenario
図4は、シナリオ構成定義情報143の一例を示す図である。
図4において、ペルソナID1431は各ペルソナを一意に識別するID、シナリオID1432はペルソナの行動プロセスとして定義するシナリオを一意に識別するID、シナリオ名1433は当該シナリオの名称、シナリオ要素ID1434は当該シナリオを構成する個々のシナリオ要素のID、重み1435は当該シナリオにおける当該シナリオ要素の重要度を示す値である。シナリオ構成定義情報143の欄には、前記以外の属性を追加して用いてもよい。シナリオ構成定義情報143は、事前に定義しておき、記憶装置に格納しておく。
FIG. 4 is a diagram illustrating an example of the scenario
In FIG. 4, a
例えば、図4では、あるペルソナのペルソナIDがP1であり、このペルソナは複数のシナリオ(S0、S1、S2、・・・)から構成されている。さらに、前記シナリオS1は複数のシナリオ要素(a1、a2、a3、a6、・・・)から構成されている。 For example, in FIG. 4, the persona ID of a certain persona is P1, and this persona is composed of a plurality of scenarios (S0, S1, S2,...). Further, the scenario S1 is composed of a plurality of scenario elements (a1, a2, a3, a6,...).
この場合、シナリオS1においてシナリオ要素a1の重みは20、シナリオ要素a2とa3の重みは10、シナリオ要素a6の重みは30であり、シナリオS1の中ではシナリオ要素a6の重みが一番大きいので、シナリオS1の中でキーとなるシナリオ(重要な行動)であることを示す。シナリオ構成定義情報143は、ペルソナを構成するシナリオ、シナリオを構成するシナリオ要素、およびシナリオ要素の重みなどを定義したものである。シナリオ内におけるシナリオ要素の順序関係などの関連性、シナリオ間やシナリオ要素間の制約条件や成立条件などの行動プロセスを特徴付けるためのロジック(プログラム)は、それぞれシナリオ順序定義情報144およびシナリオ条件定義情報145を用いて定義する。
In this case, in scenario S1, the weight of scenario element a1 is 20, the weight of scenario elements a2 and a3 is 10, the weight of scenario element a6 is 30, and the weight of scenario element a6 is the largest in scenario S1, This indicates that this is a key scenario (important action) in scenario S1. The scenario
図5は、シナリオ順序定義情報144の一例を示す図である。
図5において、ペルソナID1441は各ペルソナを一意に識別するID、シナリオID1442はペルソナの行動プロセスとして定義するシナリオを一意に識別するID、順序1443はシナリオ間の順序関係またはシナリオ要素間の順序関係を複数定義したものである。シナリオ順序定義情報144の欄には、前記以外の属性を追加して用いてもよい。なお、シナリオ順序定義情報144は事前に定義しておき、記憶装置に格納しておく。
FIG. 5 is a diagram illustrating an example of the scenario
In FIG. 5,
ペルソナ内のシナリオ間の順序関係を定義する場合は、当該ペルソナのシナリオID1442の欄に「―」と記述し、順序1443の欄にシナリオ間の順序関係を指定する。ここで、「−」とは、シナリオ同士の順序を示す情報であることを示しており、他の形態で定義してもよい。図5の例で説明すれば、図5における三つ目のレコードは、ペルソナP1の中で定義されているシナリオに対して「シナリオS0の次にシナリオS1が発生し(S0→S1)、シナリオS0の次にシナリオS2が発生する(S0→S2)」ことを示す。この例は、シナリオS0からシナリオS1またはS2に分岐する可能性があることの事例(を示す情報)である。
When defining the order relationship between scenarios in a persona, “-” is described in the
シナリオ内のシナリオ要素間の順序関係を定義する場合は、当該ペルソナのシナリオID1442の欄に当該シナリオIDを指定し、順序1443の欄にシナリオ要素間の順序関係を指定する。
When defining an order relationship between scenario elements in a scenario, the scenario ID is designated in the
例えば、図5における一つ目のレコードは、シナリオS1の中で定義されているシナリオ要素に対して「シナリオ要素a1の次にシナリオ要素a2が発生し(a1→a2)、シナリオ要素a2の次にシナリオ要素a3が発生する(a2→a3)」ことを示す。なお、シナリオ構成定義情報143で定義したシナリオまたはシナリオ要素がすべて順序関係として定義される必要はない。少なくとも、シナリオ要素を1以上含むシナリオを定義できればよい。
For example, the first record in FIG. 5 indicates that “the scenario element a2 occurs after the scenario element a1 (a1 → a2) and the scenario element a2 follows the scenario element defined in the scenario S1. Indicates that scenario element a3 occurs (a2 → a3) ”. Note that it is not necessary that all scenarios or scenario elements defined in the scenario
図6は、シナリオ条件定義情報145の一例を示す図である。
図6において、ペルソナID1451は各ペルソナを一意に識別するID、条件ID1452は当該ペルソナに対して後述の条件・推論1453を一意に識別するID、条件・推論1453は当該ペルソナに対して満たすべき条件あるいは推論により得られる結果を記述したものである。
FIG. 6 is a diagram illustrating an example of the scenario
In FIG. 6, a
シナリオ条件定義情報145の欄には、前記以外の属性を追加して用いてもよい。なお、シナリオ条件定義情報145は事前に定義しておき、記憶装置に格納しておく。
Attributes other than those described above may be added to the scenario
例えば、図6における一つ目のレコード(条件IDがC1であるレコード)は「シナリオがS1であることを満たすためには、S1におけるシナリオ要素のカバー率が60%以上必要である」という制約条件を示す。また、図6における二つ目のレコード(条件IDがC2であるレコード)は「シナリオS1においてシナリオ要素a6が存在する場合は、シナリオS2においてシナリオ要素b2も存在する(と推測する)」という推論結果を示す。 For example, the first record in FIG. 6 (the record whose condition ID is C1) is “the scenario element coverage in S1 needs to be 60% or more to satisfy that the scenario is S1”. Indicates conditions. In addition, the second record in FIG. 6 (the record whose condition ID is C2) is inferred that “when scenario element a6 exists in scenario S1, scenario element b2 also exists (infers that scenario element b2 exists in scenario S2)”. Results are shown.
図6の例では、前記の条件1453の記述は自然言語を用いているが、実装上ではプログラミング言語を用いて形式的に条件文、繰り返し文、比較、代入などの論理式を記述する。シナリオ条件定義情報145に記述する条件・推論1453は、利用者のこれまでの利用履歴や現在の行動プロセスからボトムアップ的にペルソナに反映可能なシナリオに加えて、定量調査や定性調査によりトップダウン的にペルソナとして描きたいシナリオ、さらに相談窓口担当者や銀行企画部門のノウハウをロジックとして記述する。
In the example of FIG. 6, the description of the
従って、シナリオ構成定義情報143とシナリオ順序定義情報144に加えて、シナリオ条件定義情報145を用いて行動プロセスをロジックとして記述することにより、利用者の潜在ニーズを導出することが可能である。
Therefore, by describing the behavior process as logic using the scenario
図7は、ペルソナ別利用者対応情報146の一例を示す図である。
図7において、ペルソナID1461は各ペルソナを一意に識別するID、利用者ID1462は当該ペルソナに属する複数の利用者IDを記述したものである。例えば、図7における一つ目のレコード(ペルソナIDがP1であるレコード)は「ペルソナP1に属する利用者IDは1001、1002、・・・である」ことを示す。なお、利用者がどのペルソナに属するかを事前に決定しておき、登録しておくこの決定は、人間(システム運用者等)が行ってもよいし、システム的に自動で決定してもよい。ただし、利用者に紐付け可能なペルソナが存在しない、または利用者に関する情報が不十分でペルソナを決定できないなどの理由により、どのペルソナに属するかが決定できない利用者が存在してもよい。この場合、対応付けるペルソナを登録しなくともよいし(空白)、標準ペルソナと呼ばれる標準的なデータを登録しておいてもよい。
FIG. 7 is a diagram illustrating an example of person-by-persona
In FIG. 7, a
図8は、利用者シナリオ履歴情報147の一例を示す図である。
図8において、利用者ID1471は利用者を識別するID、時刻1472は当該利用者のシナリオ要素が発生した時刻、シナリオ要素ID1473は当該利用者の発生したシナリオ要素のIDである。利用者シナリオ履歴情報147の欄には、前記以外の属性を追加して用いてもよい。時刻1472は、例えば、当該シナリオ要素が最初に発生した時刻である。図2の利用履歴情報141と図3のシナリオ要素定義情報を参照すると、シナリオ要素a1の発生時刻は1番目の操作内容(account.htmlの参照)が最初に記録された時刻「2008/12/01 15:00:00:01」である。
FIG. 8 is a diagram illustrating an example of the user
In FIG. 8, a
利用者シナリオ履歴情報147は、利用者者端末2の利用履歴取得機能22などにより得られた利用履歴情報141を基にして、図3のシナリオ要素定義情報142を参照して、随時、シナリオ要素を抽出して利用者シナリオ履歴情報147に追加していく。
The user
なお、シナリオ要素定情報142を参照して、利用者の利用履歴情報141からシナリオ要素を抽出する際、必ずしも操作内容1424が利用履歴情報141において上下隣り合った連続したレコードの系列となって出現する必要はない。つまり、利用履歴情報141において他の操作内容が入り込んでいてもよい。
When scenario elements are extracted from the
図9は、質問定義情報148の一例を示す図である。
図9において、ペルソナID1481は各ペルソナを一意に識別するID、シナリオID1482は当該ペルソナにおけるシナリオを一意に識別するID、質問ID1483は当該シナリオにおける質問を一意に識別するID、質問1484は当該シナリオにおける質問内容と回答の選択肢、条件1485は当該質問を行うための制約条件である。なお、質問定義情報148は事前に定義しておき、登録しておく。なお、この情報を含め「事前に定義しておく」ものは、管理者など人手で入力されたものを格納すればよい。条件1485は、質問を行う順序に関する条件や、ある条件を満たしたときに有効となるような条件が記述される。
FIG. 9 is a diagram illustrating an example of the
In FIG. 9,
質問定義情報148は、サーバ1のシナリオ計算機能13において利用者のシナリオ候補を計算するために、窓口端末3のナビゲーション機能32において、相談窓口担当者が利用者に質問を行う際に活用するものである。質問は利用者が属するペルソナや利用者の推定されるシナリオ候補、また利用者の回答の内容や質問に関する条件1485に応じて、次に行う質問(または質問の集合)が動的に計算される。
The
ある場面で同様の(特に同じ)シナリオである異なる二人の人が存在しても、二人の属するペルソナが異なれば、各ペルソナのその場面のシナリオに適した異なる質問を行うように定義することができる。 Define two people who have similar (especially the same) scenarios in a scene, but ask different questions appropriate to the scenario of each persona if the personas they belong to are different be able to.
このような質問をいくつか繰返すことにより、シナリオ要素を新たに獲得することができ、その結果、シナリオ候補の計算に役立てることができる。 By repeating such a question several times, a scenario element can be newly acquired, and as a result, it can be used for calculation of a scenario candidate.
以下では、サーバ1のシナリオ計算機能13の処理フローについて説明する。
相談窓口担当者が利用者との相談業務の中で、窓口端末3のナビゲーション機能32により、利用者に質問を行いながら、利用者のシナリオを明らかにしていくことにより、利用者の潜在的なニーズを掘り起こす。
Below, the process flow of the
In the consultation service with the user, the person in charge of the consultation window asks the user the question by using the
シナリオ計算機能13は、そのシナリオを明らかにしていく過程においてサーバ1で利用される。
The
図10は、実施形態のサーバ1において利用者のシナリオ候補を計算する全体処理フローを示す図である。
ステップ131では、ペルソナ別利用者対応情報146を参照して当該利用者にペルソナが紐付けられているか否かを調べ、ペルソナに紐付けられている場合はステップ132に遷移し、ペルソナに紐付けられていない場合はステップ136に遷移する。
FIG. 10 is a diagram illustrating an overall processing flow for calculating user scenario candidates in the
In
ペルソナ別利用者対応情報146から当該利用者を識別する利用者IDを検索し、該当するペルソナIDが存在すればペルソナに紐付けられているとし、以降の処理フローではこのペルソナIDに対応する情報を参照する。
A user ID for identifying the user is searched from the persona-specific
ステップ132では、当該利用者に質問を実施しながら、当該利用者に該当するシナリオ候補を計算する。
本ステップの詳細については、以降で説明する。
In
Details of this step will be described later.
図11は、実施形態の窓口端末3における利用者情報画面の一例を示す図である。当該利用者にペルソナが紐付けられている場合、窓口端末3に図11のような当該利用者に関する情報を相談窓口担当者に表示する。
FIG. 11 is a diagram illustrating an example of a user information screen in the
画面領域601は、当該利用者に紐付けられているペルソナに関する情報(例えば、ペルソナの概要)を表示する。例えば、図11のように、ペルソナのタイプが「積極運用派」であり、このタイプに属する人は「ITを使いこなしている」、「資産運用へは積極的である」という特徴を持つことを表示する。また、このタイプの人物像を想像させるような写真を掲載する。
The
画面領域602は、当該利用者に関する顧客基本情報を表示する。例えば、図11のように、利用者名、年収、取引情報(口座開設状況、取引資産残高など)を表示する。画面領域603は、図11のように、相談窓口への来店予約など、利用者の現在の状態に関する情報を表示する。
A
画面領域604は、図11のように、利用者のこれまでの取引や詳細操作(例えば、インターネットバンキングで投信解約シミュレーションを実施など)に関する履歴情報を表示する。画面領域605は、相談窓口担当者向けにお客様への接客を支援するガイダンス(アドバイス)を表示する。
As shown in FIG. 11, the
図12は、実施形態のペルソナのシナリオ情報の概略イメージの一例を示す図である。
シナリオ構成定義情報143とシナリオ順序定義情報144より、ペルソナIDがP1であるペルソナには、シナリオS0、S1、S2などが存在し、S0→S1、S0→S2などの順序関係が存在する。
FIG. 12 is a diagram illustrating an example of a schematic image of persona scenario information according to the embodiment.
From the scenario
また、シナリオ構成定義情報143とシナリオ順序定義情報144より、ペルソナP1のシナリオS1内にはシナリオ要素a1、a2、a3、a6などが存在し、a1→a2、a2→a3、a3→a6などの順序関係が存在する。
Further, from scenario
図12は、ペルソナIDがP1であるペルソナのシナリオ間の順序関係と、シナリオ内のシナリオ要素間の順序関係を示したものであり、領域501はシナリオS0内のシナリオ要素間の順序関係、領域502はシナリオS1内のシナリオ要素間の順序関係、領域503はシナリオS2内のシナリオ要素間の順序関係を概略イメージとして示したものである。
FIG. 12 shows an order relationship between scenarios of a persona whose persona ID is P1 and an order relationship between scenario elements in the scenario. An
ただし、図12では、シナリオ条件定義情報145に定義されたシナリオまたはシナリオ要素に関する条件・推論のロジックの記述は省略している。なお、シナリオ間でシナリオ要素が重複したり、シナリオ間で包含関係があったり、シナリオ条件定義情報145で定義されたロジックや利用者のシナリオまたはシナリオ要素に応じて動的にシナリオを変化させてもよい。
However, in FIG. 12, the description of the logic of the condition / inference regarding the scenario or scenario element defined in the scenario
図13は、実施形態の利用者のシナリオ情報の概略イメージの一例を示す図である。利用者シナリオ履歴情報147より、利用者IDが1001である当該利用者のこれまでの行動プロセスとして、a1→a2→・・・のように時系列で並んだシナリオ要素が存在する。
FIG. 13 is a diagram illustrating an example of a schematic image of user scenario information according to the embodiment. From the user
図13は、利用者IDが1001である当該利用者のシナリオ情報、つまりシナリオ要素の順序関係を示したものであり、領域511は当該利用者の全体の利用者シナリオ情報、領域512はこれまでの利用履歴(行動プロセス)の中でシナリオ候補として計算可能な部分を概略イメージとして示したものである。
FIG. 13 shows the scenario information of the user whose user ID is 1001, that is, the order relationship of the scenario elements. The
ただし、図13では、利用者シナリオ履歴情報147に記録された時刻1472に関する情報の記述は省略している。なお、領域512に示したシナリオ候補の計算に関しては、以降の図14の処理フローで説明するが、利用者が相談窓口を利用するたびに、つまり図10のステップ132を行うたびにシナリオ構成定義情報143、シナリオ順序定義情報144、シナリオ条件定義情報145を利用して動的に計算する。
However, in FIG. 13, description of information related to
利用者は相談窓口で担当者に相談を行う段階で、利用者のこれまでの行動履歴(図13のような利用者のシナリオ情報)、および利用者にペルソナが紐付けられている場合は当該ペルソナに関するシナリオ情報(図12のようなペルソナのシナリオ情報)を持ち、サーバ1の記憶機能14において管理されている。
At the stage of consultation with the person in charge at the consultation desk, the user's past action history (user scenario information as shown in Fig. 13), and if the persona is linked to the user It has scenario information related to a persona (persona scenario information as shown in FIG. 12) and is managed in the
図14は、実施形態のサーバ1において利用者のシナリオ候補を計算するサブ処理フローを示す図である。
図14は、図13のステップ132において、当該利用者に質問を実施しながら、当該利用者に該当するシナリオ候補を計算するための処理フローである。
FIG. 14 is a diagram illustrating a sub-processing flow for calculating user scenario candidates in the
FIG. 14 is a processing flow for calculating a scenario candidate corresponding to the user while performing a question to the user in
ステップ1321では、当該利用者の利用者シナリオ履歴情報147に対して、シナリオ構成定義情報143、シナリオ順序定義情報144、シナリオ条件定義情報145を参照して、当該利用者のシナリオ情報の中からシナリオ候補を抽出できるか否かを計算する。
In
本ステップにおいて、シナリオ候補を抽出できた場合は、以降の処理においてもシナリオ候補の情報を保持しておく。なお、シナリオ候補は複数存在し、これらを保持してもよいし、候補のうち一部を選択的に保持するようにしてもよい。この場合、上記の計算で計算値を算出する場合に、その値の大きさ(例えば、予め定めた閾値以上、一定数以上の数分)で選択するようにしてもよい。なお、図13の領域512は、当該利用者のシナリオ情報の中からシナリオ候補としてシナリオS0を抽出できることを示す一例である。
If a scenario candidate can be extracted in this step, the scenario candidate information is retained in the subsequent processing. Note that there are a plurality of scenario candidates, and these may be retained, or some of the candidates may be selectively retained. In this case, when the calculated value is calculated by the above calculation, the value may be selected based on the magnitude of the value (for example, a predetermined threshold value or more and a certain number or more). An
ステップ1322では、上記ステプ1321で抽出したシナリオ候補の中からシナリオを一つ選択し、当該利用者の利用者シナリオ履歴情報147、質問定義情報148を参照して、当該利用者に対して実施可能な質問の集合を抽出する。シナリオ候補の中からシナリオを一つ選択する方法としては、例えば、シナリオ構成定義情報143の重み1435を参考にして、当該利用者のシナリオ情報の中に存在するシナリオ要素の重みの総和が最大であるようなシナリオを選択する方法が考えられる。
In
選択されたシナリオに対して、質問定義情報148を参照して、まだ利用者に行っていない質問の集合を抽出する。すでに利用者のシナリオ情報から質問を実施しなくても回答が分かっている場合は、このような質問を質問の集合から除外する。例えば、当該利用者のシナリオ情報の中にすでに「投信売却チェック」というシナリオ要素が存在する場合は、質問定義情報148に「投信の売却を検討していますか?」という質問があっても質問の集合から除外する。
For the selected scenario, the
一方、前記ステップ1321においてシナリオ候補が存在しない場合は、質問定義情報148を参照して、当該ペルソナに関係するすべての質問の集合から、まだ利用者に行っていない質問、およびすでに利用者のシナリオ情報から質問を実施しなくても回答が分かっている質問を除外して、質問の集合とする。ただし、質問定義情報148の条件1485に指定されている質問条件を満たす必要があるので、前記条件を満たさない質問は質問の集合から除外する。例えば、すでに「投信売却による住宅ローン契約」というシナリオにいる利用者に対して質問を進めている場合、別のシナリオに関係する質問や、同じシナリオでも初期段階(質問の順序関係の中で早い段階)にさかのぼった質問などは除外の対象となる。
On the other hand, if there is no scenario candidate in
ステップ1323では、前記ステップ1322において抽出した質問の集合が存在する場合はステップ1324に遷移し、質問の集合が存在しない場合(空の場合)は利用者に実施可能なすべての質問を終了したと判断して図14における処理を終了して、図10のステップ133に遷移する。
In
ステップ1324では、前記ステップ1322において抽出した質問の集合の中から、次に実施する最適な質問を一つ抽出して当該利用者に質問を実施する。
質問を一つ抽出する方法としては、例えば、質問定義情報148の条件1485を参照して、質問の順序関係として現在の質問の集合の中で一番最初に行うべき質問を抽出する方法が考えられる。これは、質問定義情報148の条件1485に含まれる優先度合いを示す情報に従って定めるようにする。
In
As a method for extracting one question, for example, a method of referring to the
前記ステップ1321においてシナリオ候補が存在しない場合は、質問定義情報148を参照して、各シナリオに共通する質問が存在すれば、その質問を優先的に抽出する方法も考えられる。
In the case where there is no scenario candidate in the
図15は、実施形態の窓口端末3における利用者へのヒアリング支援画面の一例を示す図である。
図15は、前記ステップ132において抽出された質問情報を相談窓口担当者に表示し、利用者へのヒアリングを支援するための画面である。
画面領域611は、当該利用者にペルソナが紐付けられている場合、当該利用者に紐付けられているペルソナに関する情報(例えば、ペルソナの概要)を表示する。
FIG. 15 is a diagram illustrating an example of a hearing support screen for a user in the
FIG. 15 is a screen for displaying the question information extracted in
When a persona is associated with the user, the
画面領域612は、利用者に実施する質問に関する情報として、質問ID、質問内容、回答の選択肢などを表示する。利用者の回答内容に応じて、相談窓口担当者が窓口端末3の入力機能31を利用して回答を入力する。あるいは、利用者自身が入力可能な端末が別に設置されており、その端末への入力(質問への回答の選択)に連動して、図15の回答欄が入力されるような方式であってもよい。
画面領域613は、相談窓口担当者向けにお客様への接客を支援するガイダンス(アドバイス)を表示する。
The
The
利用者と相談窓口担当者との質問のやりとりの中で、利用者の回答に応じて次の質問が抽出されるたびに図15のような画面を相談窓口担当者に表示する。 In the exchange of questions between the user and the consultation service representative, a screen as shown in FIG. 15 is displayed to the consultation service representative whenever the next question is extracted according to the user's answer.
ステップ1325では、前記ステップ1324における質問の回答により、シナリオ要素定義情報142に記載されたシナリオ要素の意味的な内容を参照して、利用者の行動やニーズを示すシナリオ要素を新たに追加することが可能である場合は、当該シナリオ要素を利用者のシナリオ候補の計算に活用可能なシナリオ要素として保持しておく。
In
ステップ1326では、前記ステップ1321と同様に、当該利用者の利用者シナリオ履歴情報147に対して、シナリオ構成定義情報143、シナリオ順序定義情報144、シナリオ条件定義情報145を参照して、当該利用者のシナリオ情報の中からシナリオ候補を抽出できるか否かを計算する(計算結果が所定の範囲内など所定条件にマッチすれば抽出できると判断する)。この計算において、前記ステップ1325において新たに活用可能なシナリオ要素が存在する場合、当該利用者の利用者シナリオ履歴情報147に加えてこのシナリオ要素を合わせて、シナリオ候補を抽出できるか否かを計算する。
In
図16は、実施形態の利用者のシナリオ候補の概略イメージの一例を示す図である。
前記ステップ1325において利用者のシナリオ情報に対して新たにシナリオ要素a6(図16の522)が追加可能である場合、利用者のシナリオ候補であるシナリオS1は図16の521のようになる。あるいは、別のケースとして、シナリオ要素a6を追加することにより、シナリオ条件定義情報145の条件・推論1453によってシナリオS1が新たにシナリオ候補として抽出できる場合も考えられる。
FIG. 16 is a diagram illustrating an example of a schematic image of a user scenario candidate according to the embodiment.
When a scenario element a6 (522 in FIG. 16) can be newly added to the scenario information of the user in the
図16のようにシナリオ要素a6を追加することにより、シナリオ条件定義情報145の条件・推論1453を参照すると新たなシナリオ要素b2(図16の524)も追加可能であるとする。さらに、このシナリオ要素b2を追加することにより、シナリオ条件定義情報145の条件・推論1453を参照するとシナリオS2(図16の523)がシナリオ候補として抽出可能であるとする。この推論ロジックにおいて、シナリオ構成定義情報143の重み1435を参照して、各シナリオの中に存在するシナリオ要素の重みの総和を計算することにより、どのシナリオが優先されるかを計算することができる。例えば、シナリオS1のみがシナリオ候補として抽出されていたが、前記の例により新たにシナリオS2もシナリオ候補として抽出され、シナリオS1の重みの総和が70であり、シナリオS2の重みの総和が110である場合、新たに抽出されたシナリオS2の方が優先度が高い、つまり、利用者の潜在的なニーズにより近いシナリオであると予測することができる。
It is assumed that a new scenario element b2 (524 in FIG. 16) can be added by adding the scenario element a6 as shown in FIG. 16 and referring to the condition /
以上のような推論ロジックにより、当該利用者のシナリオとしてS1だけではなく新たにS2もシナリオ候補として抽出することが可能であり、利用者の潜在的なニーズの掘り起こしにつなげることが可能になる。 With the inference logic as described above, not only S1 but also S2 can be newly extracted as a scenario candidate for the user, and it is possible to find out the potential needs of the user.
本ステップにおける処理が終わると、ステップ1322に戻り、処理を繰返す。なお、本ステップにおける処理により利用者のシナリオ候補が一つに絞れる場合は、図14における処理フローを中断して、図10のステップ133に遷移してもよい。図14における利用者のシナリオ候補を計算するサブ処理フローが終わると、図10におけるステップ133に遷移する。 When the process in this step is completed, the process returns to step 1322 and the process is repeated. In addition, when the user's scenario candidate can be narrowed down to one by the process in this step, the process flow in FIG. 14 may be interrupted and the process may proceed to step 133 in FIG. When the sub-processing flow for calculating the user scenario candidate in FIG. 14 is completed, the process proceeds to step 133 in FIG.
ステップ133では、図14で抽出したシナリオ候補の計算結果を参照して、当該利用者のシナリオ候補が一つ以上存在するか否かを調べ、シナリオ候補が一つ以上存在する場合はステップ134に遷移し、シナリオ候補が存在しない場合はステップ135に遷移する。
In
ステップ134では、複数存在するシナリオ候補を当該利用者に示し、シナリオの選択を要求し、シナリオを一つに決定する。あるいは、図14のステップ1326において説明したように、各シナリオ候補の重みの総和を計算して、当該利用者の潜在的なニーズにより近いと予測されるシナリオを当該利用者に提示し、予測したシナリオが正しいか否かを確認してもらう方法でもよい。つまり、利用者の入力機器を介した入力に応じた選択を行う。
In
図17は、実施形態の窓口端末3における利用者への提案支援画面の一例を示す図である。図17は、本ステップにおいて決定されたシナリオに基づいて、利用者に対する具体的な提案を相談窓口担当者に表示するための画面である。
画面領域621は、当該利用者にペルソナが紐付けられている場合、当該利用者に紐付けられているペルソナに関する情報(例えば、ペルソナの概要)を表示する。
FIG. 17 is a diagram illustrating an example of a proposal support screen for a user in the
When a persona is associated with the user, the
画面領域622は、利用者に対する提案に関する情報を表示する。具体的な提案内容は、各ペルソナの各シナリオごとに事前に作成しておくものとする。画面領域623は、相談窓口担当者向けにお客様への接客を支援するガイダンス(アドバイス)を表示する。
The
ステップ135では、シナリオ候補が存在しない場合は、シナリオ候補を計算するために、当該利用者に個別にヒアリングを実施し、シナリオ情報を充実させる必要がある。
In
ステップ136では、当該利用者にペルソナが紐付けられていない場合、任意のペルソナのシナリオ情報、他の利用者に関するシナリオ情報、利用者を識別できない匿名のシナリオ情報を代替シナリオ情報として活用し、当該利用者のシナリオ候補を計算する。
In
次に、利用者を識別できない匿名のシナリオ情報について説明する。利用者IDにより具体的な利用者を特定できる場合は、利用履歴情報141のように利用履歴を取得することが可能である。一方、利用者が本人認証を通さずにWWWページを参照する場合は、利用履歴情報141の利用者ID1412の代わりに、利用者が利用している利用者端末2のIPアドレスなどの情報を取得することができる。このようなIPアドレスなどの情報は一般的なWWWサーバの機能により取得可能である。同じIPアドレスによるアクセスがある場合は、具体的な利用者を特定することはできないが、同じ利用者がアクセスしている可能性が高いと判断し、このような利用者から得られるシナリオ情報を匿名のシナリオ情報と呼ぶ(このような匿名のシナリオ情報については、それを示す情報(フラグ等)を関連付けておく)。
Next, anonymous scenario information in which a user cannot be identified will be described. When a specific user can be specified by the user ID, the usage history can be acquired like the
本ステップでは、ステップ132の処理(図14の処理)と同様に考え、任意のペルソナのシナリオ情報、他の利用者に関するシナリオ情報、匿名のシナリオ情報を活用して、当該利用者により近い行動プロセスをもつ人のシナリオ情報を参考にしてシナリオ候補を計算することができる。 In this step, the behavior process closer to the user is considered by using the scenario information of any persona, scenario information about other users, and anonymous scenario information in the same manner as the process of step 132 (process of FIG. 14). Candidate scenarios can be calculated with reference to scenario information of people with
以上のとおり、本実施形態では、利用者の行動タイプを複数のシナリオを用いてモデル化し、具体的には、シナリオ間の関連性およびシナリオ内部の個々の具体的な行動の関連性をロジック(プログラム)として定義し、モデル化された利用者が属する行動タイプ、利用者のこれまでの行動履歴(行動プロセス)、さらに利用者への質問によって、利用者の具体的なシナリオ候補を計算するので、利用者の表面的な行動から導出される利用ニーズではなく、利用者の行動の本質的な背景を考慮した潜在的な利用ニーズを捉えることが可能である。 As described above, in this embodiment, a user's action type is modeled using a plurality of scenarios. Specifically, the relationship between scenarios and the relation between specific actions within a scenario are expressed by logic ( Program), and the user's specific scenario candidates are calculated based on the behavior type to which the modeled user belongs, the user's past behavior history (behavior process), and questions to the user. It is possible to capture potential usage needs that take into account the essential background of user behavior, not usage needs derived from superficial behavior of users.
金融、公共、流通などの分野において、利用者と店員や担当者との間でコミュニケーションが発生する場、例えば、銀行営業店の相談窓口における相談業務を支援する装置、方法、及びプログラムとして利用可能である。 It can be used as a device, method, and program that supports consulting services at the consultation counter of a bank sales office, for example, where communication occurs between users and salesclerks or representatives in the fields of finance, public, distribution, etc. It is.
1 サーバ
2 利用者端末
3 窓口端末
4 通信網
1
Claims (12)
前記利用者の行動タイプおよび行動プロセスを示す情報であるペルソナ、前記利用者のある局面での利用シーンを示すシナリオの構成要素を定義するシナリオ構成定義情報および前記シナリオの構成要素の発生順序を含む関連性を定義するシナリオ順序定義情報を記憶する手段と、
前記利用者に対する質問への応答を入力する手段と、
入力された応答および前記記憶する手段への記憶内容を用いて、前記利用者に対するシナリオを生成する手段とを有し、
前記生成する手段は、前記入力する手段で更に入力される応答に基づいて、生成された前記シナリオを変更して、新たなシナリオを更に作成することを特徴とする情報処理装置。 In an information processing device that can provide information according to the user's latent needs corresponding to the user's behavior type and behavior process,
A persona that is information indicating the user's behavior type and behavior process, scenario configuration definition information that defines a scenario component indicating a usage scene in a certain aspect of the user, and an occurrence order of the scenario components Means for storing scenario order definition information for defining relevance;
Means for inputting a response to the question to the user;
Means for generating a scenario for the user using the input response and the stored content in the means for storing;
The information processing apparatus characterized in that the generating means changes the generated scenario based on a response further input by the inputting means and further creates a new scenario.
前記生成する手段にて、前記新たなシナリオを生成した場合、さらに前記利用者に対して質問を実行する手段を更に有することを特徴とする情報処理装置。 The information processing apparatus according to claim 1,
An information processing apparatus further comprising means for executing a question to the user when the generating means generates the new scenario.
前記生成する手段にて、前記新たなシナリオを生成できなかった場合、生成された前記シナリオを前記利用者に提示する手段と、
提示された前記シナリオに対する前記利用者からの指示により、当該シナリオを最終的なシナリオとして特定する手段とを更に有することを特徴とする情報処理装置。 The information processing apparatus according to claim 1,
Means for presenting the generated scenario to the user if the generating means fails to generate the new scenario;
An information processing apparatus further comprising means for specifying the scenario as a final scenario based on an instruction from the user with respect to the presented scenario.
前記生成する手段は、
前記記憶する手段に応じて、複数のシナリオ候補を算出可能か判断し、
前記シナリオ候補が算出可能な場合、各シナリオ候補を算出して、算出されたシナリオ候補それぞれについての前記利用者への質問を特定し、
特定された質問に対する応答に対応するシナリオの構成要素を特定し、
特定された前記シナリオの構成要素を用いて、前記新たなシナリオを生成することを特徴とする情報処理装置。 The information processing apparatus according to claim 1,
The means for generating is
It is determined whether a plurality of scenario candidates can be calculated according to the means for storing,
If the scenario candidate can be calculated, calculate each scenario candidate, identify a question to the user for each calculated scenario candidate,
Identify the scenario components that correspond to the responses to the identified questions,
An information processing apparatus that generates the new scenario using the identified component of the scenario.
前記生成する手段は、前記ペルソナが記憶されていない場合には、前記利用者が特定できない匿名情報を利用して前記シナリオを生成することを特徴とする情報処理装置。 The information processing apparatus according to claim 1,
The information generating apparatus, wherein the generating unit generates the scenario using anonymous information that cannot be specified by the user when the persona is not stored.
前記記憶する手段は、前記ペルソナに対して満たすべき条件あるいは推論により得られる結果を記述した推論条件と前記シナリオに関する制約条件を形式論理として定義するシナリオ条件定義情報をさらに記憶し、
前記生成する手段は、前記シナリオ条件定義情報を用いて、前記利用者のニーズもしくは行動を予測することで、前記シナリオを生成することを特徴とする情報処理装置。 The information processing apparatus according to any one of claims 1 to 5,
The means for storing further stores scenario condition definition information that defines a condition to be satisfied for the persona or an inference condition describing a result obtained by inference and a constraint condition related to the scenario as formal logic,
The information generating apparatus is characterized in that the generating means generates the scenario by predicting the needs or actions of the user using the scenario condition definition information.
前記利用者の行動タイプおよび行動プロセスを示す情報であるペルソナ、前記利用者のある局面での利用シーンを示すシナリオの構成要素を定義するシナリオ構成定義情報および前記シナリオの構成要素の発生順序を含む関連性を定義するシナリオ順序定義情報を記憶する手段と、
前記利用者に対する質問への応答を入力する手段と、
入力された応答および前記記憶する手段への記憶内容を用いて、前記利用者に対するシナリオを生成する手段として機能させ、
前記生成する手段を、前記入力する手段で更に入力される応答に基づいて、生成された前記シナリオを変更して、新たなシナリオを更に作成する機能を実現させるプログラム。 An information processing device that can provide information according to the user's potential needs corresponding to the user's behavior type and behavior process,
A persona that is information indicating the user's behavior type and behavior process, scenario configuration definition information that defines a scenario component indicating a usage scene in a certain aspect of the user, and an occurrence order of the scenario components Means for storing scenario order definition information for defining relevance;
Means for inputting a response to the question to the user;
Using the input response and the content stored in the storage means, function as means for generating a scenario for the user,
A program that realizes a function of generating a new scenario by changing the generated scenario based on a response further input by the input unit.
前記生成する手段にて、前記新たなシナリオを生成した場合、さらに前記利用者に対して質問を実行する手段を更に機能させることを特徴とするプログラム。 The program according to claim 7,
A program for further causing a function to execute a question to the user when the generating unit generates the new scenario.
前記生成する手段にて、前記新たなシナリオを生成できなかった場合、生成された前記シナリオを前記利用者に提示する手段と、
提示された前記シナリオに対する前記利用者からの指示により、当該シナリオを最終的なシナリオとして特定する手段とを更に機能させることを特徴とするプログラム。 In the program according to claim 7 or 8,
Means for presenting the generated scenario to the user if the generating means fails to generate the new scenario;
A program for further causing a means for specifying the scenario as a final scenario according to an instruction from the user with respect to the presented scenario.
前記生成する手段に、
前記記憶する手段に応じて、複数のシナリオ候補を算出可能か判断し、
前記シナリオ候補が算出可能な場合、各シナリオ候補を算出して、算出されたシナリオ候補それぞれについての前記利用者への質問を特定し、
特定された質問に対する応答に対応するシナリオの構成要素を特定し、
特定された前記シナリオの構成要素を用いて、前記新たなシナリオを生成する機能を実行させることを特徴とするプログラム。 The program according to any one of claims 7 to 9,
In the means for generating,
It is determined whether a plurality of scenario candidates can be calculated according to the means for storing,
If the scenario candidate can be calculated, calculate each scenario candidate, identify a question to the user for each calculated scenario candidate,
Identify the scenario components that correspond to the responses to the identified questions,
A program for causing a function to generate the new scenario to be executed using the identified component of the scenario.
前記生成する手段に、前記ペルソナが記憶されていない場合には、前記利用者が特定できない匿名情報を利用して前記シナリオを生成する機能を実行させることを特徴とするプログラム。 The program according to any one of claims 7 to 10,
A program for causing the generating means to execute a function of generating the scenario using anonymous information that cannot be specified by the user when the persona is not stored.
前記記憶する手段に、前記ペルソナに対して満たすべき条件あるいは推論により得られる結果を記述した推論条件と前記シナリオに関する制約条件を形式論理として定義するシナリオ条件定義情報をさらに記憶させ、
前記生成する手段に、前記シナリオ条件定義情報を用いて、前記利用者のニーズもしくは行動を予測することで、前記シナリオを生成させることを特徴とするプログラム。 The program according to any one of claims 7 to 11,
The storage means further stores scenario condition definition information that defines a condition to be satisfied for the persona or an inference condition describing a result obtained by inference and a constraint condition related to the scenario as formal logic,
A program that causes the generating means to generate the scenario by predicting the needs or actions of the user using the scenario condition definition information.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2009029297A JP2010186283A (en) | 2009-02-12 | 2009-02-12 | Information processor, information processing method, and information processing program |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2009029297A JP2010186283A (en) | 2009-02-12 | 2009-02-12 | Information processor, information processing method, and information processing program |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2010186283A true JP2010186283A (en) | 2010-08-26 |
Family
ID=42766912
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2009029297A Pending JP2010186283A (en) | 2009-02-12 | 2009-02-12 | Information processor, information processing method, and information processing program |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP2010186283A (en) |
Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2014182407A (en) * | 2013-03-15 | 2014-09-29 | Ricoh Co Ltd | Product development system, information processor, program, and storage medium |
JP2017049673A (en) * | 2015-08-31 | 2017-03-09 | 株式会社三菱総合研究所 | Information processing apparatus and information processing method |
JP2017126351A (en) * | 2017-02-21 | 2017-07-20 | 株式会社三菱総合研究所 | Information processing apparatus and information processing method |
JP2017151527A (en) * | 2016-02-22 | 2017-08-31 | 株式会社三菱総合研究所 | Information processing device and information processing method |
CN111797867A (en) * | 2019-04-09 | 2020-10-20 | Oppo广东移动通信有限公司 | System resource optimization method and device, storage medium and electronic equipment |
-
2009
- 2009-02-12 JP JP2009029297A patent/JP2010186283A/en active Pending
Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2014182407A (en) * | 2013-03-15 | 2014-09-29 | Ricoh Co Ltd | Product development system, information processor, program, and storage medium |
JP2017049673A (en) * | 2015-08-31 | 2017-03-09 | 株式会社三菱総合研究所 | Information processing apparatus and information processing method |
JP2017151527A (en) * | 2016-02-22 | 2017-08-31 | 株式会社三菱総合研究所 | Information processing device and information processing method |
JP2017126351A (en) * | 2017-02-21 | 2017-07-20 | 株式会社三菱総合研究所 | Information processing apparatus and information processing method |
CN111797867A (en) * | 2019-04-09 | 2020-10-20 | Oppo广东移动通信有限公司 | System resource optimization method and device, storage medium and electronic equipment |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Luz et al. | A survey of task-oriented crowdsourcing | |
JP7455252B2 (en) | Method and system for segmentation as a service | |
Rijsdijk et al. | Understanding a two‐sided coin: Antecedents and consequences of a decomposed product advantage | |
US20060015390A1 (en) | System and method for identifying and approaching browsers most likely to transact business based upon real-time data mining | |
Fu et al. | Understanding social media discontinuance from social cognitive perspective: Evidence from Facebook users | |
Niu et al. | Exploring product design quality control and assurance under both traditional and crowdsourcing-based design environments | |
WO2018148442A1 (en) | Decision support system and methods associated with same | |
Angelopoulou et al. | UTASiMo: a simulation-based tool for task analysis | |
Lecaros et al. | Selection and modeling of a formal heuristic evaluation process through comparative analysis | |
JP2010186283A (en) | Information processor, information processing method, and information processing program | |
Zhang et al. | Investigating participants’ attributes for participant estimation in knowledge-intensive crowdsourcing: a fuzzy DEMATEL based approach | |
Manzur et al. | xArchiMate: Enterprise Architecture simulation, experimentation and analysis | |
Wang et al. | Systemic thinking on services science, management and engineering: Applications and challenges in services systems research | |
Fernández-Pérez et al. | Fuzzy multi-criteria decision making methods applied to usability software assessment: An annotated bibliography | |
JP2021060883A (en) | Computer program, transmission method, and transmission device | |
Gupta et al. | AI-augmented usability evaluation framework for software requirements specification in cyber physical human systems | |
US10976901B1 (en) | Method and system to share information | |
Żytniewski et al. | The outcomes of the research in areas of application and impact of software agents societies to organizations so far. Examples of implementation in Polish companies | |
Wiratama et al. | Analysis and Design of an Web-Based Ticketing Service Helpdesk at Food and Packaging Machinery Company | |
JP6924309B2 (en) | Computer program, output method and output device | |
Español et al. | Shop Buddy enhanced automated chatbot for any e-commerce website with data analytics functionalities | |
Kern | Dynamic quality management for cloud labor services | |
Muley et al. | A STUDY OF UNDERSTANDING USERS'INTENTION TO USE ONLINE SURVEY PLATFORMS: A STUDY WITH SPECIAL REFERENCE TO GOOGLE FORM AND SURVEY MONKEY | |
Kaur et al. | An Empirical Study of Usability Metric for Websites | |
Gupta et al. | Analyzing shopping cart abandonment enablers: an ISM and MICMAC approach |