JP7532322B2 - コミュニケーションデータログ処理装置、方法及びプログラム - Google Patents

Description

本実施形態は、コミュニケーションデータログ処理装置、方法及びプログラムに関する。

ホテルの清掃及び警備といったフィールド業務の場、会議の場等といった人と人が対話する場におけるＩｏＴ（Internet of Things)化が進んでいる。例えば、ＩｏＴ化により、フィールド業務における対話及び会議における会議議事録といった発話の履歴がコミュニケーションデータログとして蓄積できるようになってきている。コミュニケーションデータログは、１人以上の発話者が１つ以上の話題について音声及びテキストといった入力方式は問わずに発話したときの発話の履歴をログとして蓄積したものである。コミュニケーションデータログは、例えば、２人の発話者が同じ話題について議論している場面で蓄積されることもあり、４人の発話者が２人ずつのペアになって、それぞれの話題について発話しているような場面で蓄積されることもある。

構造化されたコミュニケーションデータログであれば分析が比較的に容易である。そして、コミュニケーションデータログの分析により、業務の改善及び効率化に役立つ情報を抽出することができれば、コミュニケーションデータログが有効に活用されていると言える。ここでのコミュニケーションデータログの構造化は、例えば同じ話題の１連のまとまりであるスレッドにコミュニケーションデータを分割することである。例えば、「業務Ａが完了しました。」という発話の後に「了解しました。」という発話がされた場合、この２つは同じ＜業務Ａの完了報告＞という話題なので、同じスレッドにまとめられ得る。また、例えば、「備品Ｂはどこに持っていきますか。」という発話の後に「備品Ｂは部屋Ｃにお願いします。」という発話がされた場合、この２つは同じ＜備品Ｂの運搬＞という話題であるので、同じスレッドにまとめられ得る。

特開２０２０－１０６６８７号公報

一般的な発話においては、話題が随時変化することもあり得るし、複数の話題が並行して進行することもあり得る。また、同じ発話者の連続した発話の中でも話題が異なることもあり得る。さらには、発話の中で話し言葉と書き言葉が混在することもあり得る。これらのような特性のため、コミュニケーションデータログの構造化は難しいとされている。

本実施形態は、コミュニケーションデータログの構造化を容易に行うことができるコミュニケーションデータログ処理装置、方法及びプログラムを提供する。

実施形態のコミュニケーションデータログ処理装置は、コミュニケーションデータ受取部と、スレッド判別部とを有する。コミュニケーションデータ受取部は、発話文とメタ情報とを含むコミュニケーションデータのログであるコミュニケーションデータログに含まれるコミュニケーションデータを受け取る。スレッド判別部は、コミュニケーションデータ受取部で受け取ったコミュニケーションデータが属するべき、同じ話題の文の一連のまとまりであるスレッドを発話文とメタ情報とに基づいて判別する。スレッド判別部は、コミュニケーションデータ受取部で受け取った第１のコミュニケーションデータに含まれる第１の発話文と第１のメタ情報とが連結された第１の文字列と、第１のスレッドにまとめられたコミュニケーションデータのうちの第２のコミュニケーションデータに含まれる第２の発話文と第２のメタ情報とが連結された第２の文字列との間の関連度に応じて、コミュニケーションデータ受取部で受け取ったコミュニケーションデータが属するべきスレッドを新規の第２のスレッドと判別する。

図１は、各実施形態に係わるコミュニケーションデータログ処理装置を含むシステムの一例の構成を示す図である。 図２は、コミュニケーションデータログの例を示す図である。 図３は、第１の実施形態に係わるコミュニケーションデータログ処理装置の一例の構成を示すブロック図である。 図４は、スレッドリストの例を示す図である。 図５は、コミュニケーションデータログ処理装置のハードウェア構成の一例を示す図である。 図６は、第１の実施形態に係わるコミュニケーションデータログ処理装置の動作を示すフローチャートである。 図７は、スレッド判別処理について示すフローチャートである。 図８は、第２の実施形態に係わるコミュニケーションデータログ処理装置の一例の構成を示すブロック図である。 図９は、第２の実施形態に係わるコミュニケーションデータログ処理装置の動作を示すフローチャートである。 図１０は、第２の実施形態の変形例に係わるコミュニケーションデータログ処理装置の一例の構成を示すブロック図である。 図１１は、第２の実施形態の変形例に係わるコミュニケーションデータログ処理装置の動作を示すフローチャートである。

以下、図面を参照して実施形態について説明する。
（第１の実施形態）
図１は、各実施形態に係わるコミュニケーションデータログ処理装置を含むシステムの一例の構成を示す図である。実施形態に係るシステムは、入力デバイス１１－１ｍと、コミュニケーションデータログ記憶装置２と、コミュニケーションデータログ処理装置３とを有する。

入力デバイス１１－１ｍは、発話文の入力のためのｍ（ｍは自然数）個の入力デバイスである。例えば、入力デバイス１１－１ｍは、ユーザＵ１－Ｕｍのうちの対応したユーザからの発話文の入力のための入力デバイスである。発話文の入力ができるデバイスであれば、入力デバイス１１－１ｍの入力方式は、限定されない。例えば、入力デバイス１１－１ｍは、ユーザからマイクロホン（マイク）を介して入力された発話文の音声を収集するデバイスであり得る。また、例えば、入力デバイス１１－１ｍは、ユーザからキーボードを介して入力された発話文のテキストを収集するデバイスであり得る。

入力デバイス１１－１ｍは、通信装置を備えている。そして、入力デバイス１１－１ｍは、対応するユーザからの発話文の入力があったときには、発話文データをコミュニケーションデータログ記憶装置２に送信する。発話文データは、入力された発話文の音声データ又はテキストデータ、発話文の音声又はテキストの入力が開始された日時、入力が終了された日時、及びデバイスＩＤを含む。デバイスＩＤは、入力デバイス１１－１ｍのそれぞれに割り当てられたＩＤである。

入力デバイス１１－１ｍは、対応するユーザの発話文データをコミュニケーションデータログ記憶装置２に送信するだけでなく、対応するユーザの発話文データを他の入力デバイスに送信したり、他の入力デバイスから受信された発話文データを再生したりするように構成されていてもよい。

音声入力方式の入力デバイス１１－１ｍとしては、例えば、ユーザＵ１－Ｕｍの頭部に装着されるフィールドインカムが用いられ得る。また、テキスト入力方式の入力デバイス１１－１ｍとしては、例えば、テキストチャットアプリケーションを備えたパーソナルコンピュータ又はタブレット端末等が用いられ得る。入力デバイス１１－１ｍは、これらに限定されるものではない、また、図１では、入力デバイスは、ユーザと１対１で対応している。これに対し、入力デバイスは、必ずしもユーザと１対１で対応していなくてもよい。入力デバイスがユーザと１対１で対応していない場合、音声認識等の手法によって発話したユーザが特定できることが望ましい。

コミュニケーションデータログ記憶装置２は、入力デバイス１１－１ｍから送信されてきた発話文データに基づいて生成されるコミュニケーションデータログを記憶する。コミュニケーションデータログは、ユーザＵ１－Ｕｍのそれぞれの発話の履歴をログとして記録したものである。図２は、コミュニケーションデータログの例を示す図である。図２に示すように、コミュニケーションデータログは、ｎ（ｎは自然数）個のコミュニケーションデータ２１－２ｎを含む。

コミュニケーションデータ２１－２ｎは、それぞれ、データＩＤと、発話文と、メタ情報とを含む。

データＩＤは、コミュニケーションデータ２１－２ｎのそれぞれに対して割り当てられるＩＤである。

発話文は、発話文の内容を示すテキストデータである。発話文データが音声データを含むときには、コミュニケーションデータログ記憶装置２は、この音声データに対する音声認識によって発話文を抽出する。また、発話文データがテキストデータを含むときには、コミュニケーションデータログ記憶装置２は、そのテキストデータから発話文を抽出する。

メタ情報は、コミュニケーションデータに付随する情報であって、発話に関連する各種の情報を含む。メタ情報は、例えば日付、発話開始時刻、発話終了時刻、発話者ＩＤ、発話者役割、入力方式を含み得る。日付は、対応する発話文が発話された日付である。発話開始時刻は、対応する発話文の発話が開始された時刻である。発話終了時刻は、対応する発話文の発話が終了された時刻である。発話者ＩＤは、対応する発話文の発話をしたユーザを識別するためにユーザ毎に割り当てられたＩＤである。発話者役割は、対応する発話文の発話をしたユーザと他のユーザとの関係を表すための、役職、立場といった役割の情報である。入力方式は、対応する発話文の発話が収集された入力デバイスの入力方式である。日付、発話開始時刻及び発話終了時刻は、例えば発話文データに付随する発話文データの収集日時から特定され得る。発話者ＩＤ、発話者役割及び入力方式は、発話文データに付随するデバイスＩＤと、デバイスＩＤと関連付けて予め登録されている発話者ＩＤ、発話者役割及び入力方式とを照合することによって特定され得る。ここで、メタ情報は、図２で示した６種の内の少なくとも１つを含めばよい。または、メタ情報は、図２で示した６種以外の情報を含んでもよい。

コミュニケーションデータログ処理装置３は、コミュニケーションデータログ記憶装置２に記憶されているコミュニケーションデータログを分析に適するように構造化する処理を行う。実施形態におけるコミュニケーションデータログの構造化は、例えば同じ話題の１連のまとまりであるスレッドにコミュニケーションデータログを分割することである。

図３は、第１の実施形態に係わるコミュニケーションデータログ処理装置３の一例の構成を示すブロック図である。コミュニケーションデータログ処理装置３は、コミュニケーションデータ受取部３１と、スレッド判別部３２と、スレッド記憶部３３とを備えている。コミュニケーションデータログ処理装置３は、コミュニケーションデータログ記憶装置２と一体で構成されていてもよい。

コミュニケーションデータ受取部３１は、コミュニケーションデータログ記憶装置２から１つのコミュニケーションデータを受け取る。例えば、コミュニケーションデータ受取部３１は、コミュニケーションデータログ記憶装置２に新たなコミュニケーションデータが登録される毎に、その新たなコミュニケーションデータを受け取る。

スレッド判別部３２は、コミュニケーションデータ受取部３１が受け取ったコミュニケーションデータが属するべきスレッドを判別する。スレッド判別部３２は、スレッドを判別できたときには、コミュニケーションデータを該当するスレッドに記憶させる。一方、スレッド判別部３２は、スレッドを判別できなかったときには、新規スレッドを作成し、コミュニケーションデータをその新規スレッドに記憶させる。スレッド判別部３２は、コミュニケーションデータのメタ情報によって特定される発話の間隔、コミュニケーションデータの発話文によって特定される発話文の内容の関連度等に基づいて判別をする。スレッド判別部３２の詳細については後で説明される。

スレッド記憶部３３は、コミュニケーションデータをスレッドにまとめて記憶している。また、スレッド記憶部３３は、スレッドリストを記憶している。スレッドリストは、スレッドの内容を示す管理データである。図４は、スレッドリストの例を示す図である。図４に示すように、スレッドリストは、Ｎ（Ｎは自然数）個のスレッド３３１－３３Ｎを含む。スレッド３３１－３３Ｎは、それぞれ、スレッドＩＤと、コミュニケーションデータリストとを含む。なお、スレッド記憶部３３は、コミュニケーションデータログ処理装置３の外部に設けられた別の記憶媒体によって実現されてもよい。この場合、コミュニケーションデータログ処理装置３は、必要に応じて外部の記憶媒体にアクセスすることで、スレッド記憶部３３から情報を取得し、また、スレッド記憶部３３に情報を転送する。

スレッドＩＤは、スレッド３３１－３３Ｎのそれぞれに対して割り当てられるＩＤである。

コミュニケーションデータリストは、対応するスレッドに属しているコミュニケーションデータのデータＩＤのリストである。

図５は、コミュニケーションデータログ処理装置３のハードウェア構成の一例を示す図である。コミュニケーションデータログ処理装置３は、コンピュータであり、例えばプロセッサ１０１と、メモリ１０２と、入力装置１０３と、出力装置１０４と、通信装置１０５と、ストレージ１０６とをハードウェアとして有している。プロセッサ１０１と、メモリ１０２と、入力装置１０３と、出力装置１０４と、通信装置１０５と、ストレージ１０６とは、バス１０７に接続されている。

プロセッサ１０１は、コミュニケーションデータログ処理装置３の全体的な動作を制御するプロセッサである。プロセッサ１０１は、例えばストレージ１０６に記憶されているプログラムを実行することによって、コミュニケーションデータ受取部３１と、スレッド判別部３２として動作する。プロセッサ１０１は、例えばＣＰＵである。プロセッサ１０１は、ＭＰＵ、ＧＰＵ、ＡＳＩＣ、ＦＰＧＡ等であってもよい。プロセッサ１０１は、単一のＣＰＵ等であってもよいし、複数のＣＰＵ等であってもよい。

メモリ１０２は、ＲＯＭ及びＲＡＭを含む。ＲＯＭは、不揮発性のメモリである。ＲＯＭは、コミュニケーションデータログ処理装置３の起動プログラム等を記憶している。ＲＡＭは、揮発性のメモリである。ＲＡＭは、例えばプロセッサ１０１における処理の際の作業メモリとして用いられる。

入力装置１０３は、タッチパネル、キーボード、マウス等の入力装置である。入力装置１０３の操作がされた場合、操作内容に応じた信号がバス１０７を介してプロセッサ１０１に入力される。プロセッサ１０１は、この信号に応じて各種の処理を行う。

出力装置１０４は、液晶ディスプレイ、有機ＥＬディスプレイ等の表示装置及びプリンタといった各種の情報の出力装置である。

通信装置１０５は、コミュニケーションデータログ処理装置３が外部の機器、例えばコミュニケーションデータログ記憶装置２と通信するための通信装置である。通信装置１０５は、有線通信のための通信装置であってもよいし、無線通信のための通信装置であってもよい。

ストレージ１０６は、例えばハードディスクドライブ、ソリッドステートドライブといったストレージである。ストレージ１０６は、コミュニケーションデータログ処理プログラム１０６１等のプロセッサ１０１によって実行される各種のプログラムを記憶している。

また、ストレージ１０６は、関連度評価モデル１０６２を記憶している。関連度評価モデル１０６２は、発話文の間の関連度を評価するための機械学習モデルである。関連度評価モデル１０６２は、例えば、入力された２つの発話文から抽出される特徴量ベクトルの比較によって、２つの発話文の間の関連度を表すスコアを出力するように各層の重みが学習された深層学習モデルであり得る。特徴量ベクトルは、例えば形態素解析によって抽出される。関連度評価モデル１０６２には、例えば発話文として想定される単語の間の関連度に関わる情報が教師データとして与えられる。

関連度評価モデル１０６２は、発話文とすべて又は一部のメタ情報とが連結された文字列を入力として関連度を表すスコアを出力する深層学習モデルであってもよい。また、関連度評価モデル１０６２は、３つ以上の発話文を入力として関連度を表すスコアを出力する深層学習モデルであってもよい。メタ情報が文字列として発話文に連結されることで形式の異なるメタ情報が扱われ得る。また、３つ以上の発話文が入力されることによってより大域的な情報が扱われ得る。さらには、関連度評価モデル１０６２は、必ずしも深層学習モデルでなくてもよい。例えば、関連度評価モデル１０６２は、予め定められたルールベースで発話文の間の関連度を評価するように構成されたモデルであってもよい。

また、ストレージ１０６は、スレッド記憶部３３としても動作し、コミュニケーションデータ１０６３をスレッド毎にまとめて記憶している。さらに、ストレージ１０６は、スレッドリスト１０６４を記憶している。

ここで、関連度評価モデル１０６２、コミュニケーションデータ１０６３及びスレッドリスト１０６４は、コミュニケーションデータログ処理装置３とは別の装置に記憶されていてもよい。この場合、コミュニケーションデータログ処理装置３は、通信装置１０５を用いて別の装置にアクセスすることで必要な情報を取得する。

バス１０７は、プロセッサ１０１と、メモリ１０２と、入力装置１０３と、出力装置１０４と、通信装置１０５と、ストレージ１０６との間のデータのやり取りのためのデータ転送路である。

次に、第１の実施形態に係わるコミュニケーションデータログ処理装置の動作について説明する。図６は、第１の実施形態に係わるコミュニケーションデータログ処理装置の動作を示すフローチャートである。図６の処理は、例えばコミュニケーションデータ受取部３１がコミュニケーションデータを受け取る毎に行われる。

ステップＳ１０１において、スレッド判別部３２は、コミュニケーションデータ受取部３１が受け取ったコミュニケーションデータが、スレッド記憶部３３のどのスレッドＩＤのスレッドに属するべきかを判別するためのスレッド判別処理を行う。スレッド判別処理の詳細については後で説明する。ここでは、コミュニケーションデータが属するべきスレッドが判別されたものとして説明が続けられる。

ステップＳ１０２において、スレッド判別部３２は、コミュニケーションデータ受取部３１が受け取ったコミュニケーションデータをスレッド記憶部３３のスレッド判別処理で判別したスレッドＩＤのスレッドの例えば末尾に記憶させる。また、スレッド判別部３２は、スレッドリストの対応するスレッドＩＤにおけるコミュニケーションデータリストに、新規に記憶させたコミュニケーションデータのデータＩＤを記憶させる。その後、図６の処理は終了する。ここで、スレッド判別部３２は、後で説明するスレッド判別処理において分類しないと判別されたコミュニケーションデータについてはスレッドに記憶させない。この場合には、そのまま図６の処理は終了する。また、スレッド判別部３２は、後で説明するスレッド判別処理において新規スレッドに分類すると判別されたコミュニケーションデータについては新たなスレッドＩＤのスレッドを作成した上で、そのスレッドにコミュニケーションデータを記憶させる。その後、図６の処理は終了する。

図７は、スレッド判別処理について示すフローチャートである。ステップＳ２０１において、スレッド判別部３２は、コミュニケーションデータ受取部３１が受け取ったコミュニケーションデータの発話文が不要な発話文であるか否かを判定する。不要な発話文は、例えば、ユーザの意図しないタイミングで入力されてしまった意味をなさない発話文、「テスト」等の不要な発話文であることを明示する単語が含まれている発話文である。スレッド判別部３２は、不要な発話文であることを明示する単語のリストを予め保持している。スレッド判別部３２は、発話文を形態素解析等することによって単語の単位に分解することによって意味をなさない発話文であるか又は不要な発話文であることを明示する単語が含まれているか否かを判定してもよい。また、スレッド判別部３２は、深層学習モデルによって不要な発話文であるか否かの判定をしてもよい。ステップＳ２０１において、発話文が不要な発話文であると判定された場合には、処理はステップＳ２０２に移行する。ステップＳ２０１において、発話文が不要な発話文でないと判定された場合には、処理はステップＳ２０３に移行する。

ステップＳ２０２において、スレッド判別部３２は、コミュニケーションデータ受取部３１が受け取ったコミュニケーションデータをスレッドに分類しないと判別する。その後、図７の処理は終了する。つまり、実施形態では、不要な発話文についてはスレッドに分類されない。

ステップＳ２０３において、スレッド判別部３２は、スレッド記憶部３３に最後に追加されたコミュニケーションデータの発話終了時刻からコミュニケーションデータ受取部３１が受け取ったコミュニケーションデータの発話開始時刻までの発話間隔が閾値以上の長さであるか否かを判定する。この閾値は、例えば５分といった適当な値に決められていてよい。ステップＳ２０３において、コミュニケーションデータの発話間隔が長いと判定された場合には、処理はステップＳ２０４に移行する。また、スレッド記憶部３３にスレッドが作成されていない、すなわちコミュニケーションデータが記憶されていない場合にも、処理はステップＳ２０４に移行する。ステップＳ２０３において、コミュニケーションデータの発話間隔が長くないと判定された場合には、処理はステップＳ２０５に移行する。

ステップＳ２０４において、スレッド判別部３２は、コミュニケーションデータ受取部３１が受け取ったコミュニケーションデータを新規スレッドに分類すると判別する。その後、図７の処理は終了する。つまり、実施形態では、直前の発話に対して十分に長い発話間隔の後で発話された発話文については他の発話文との関連が低いとして新規スレッドに分類される。

ステップＳ２０５において、スレッド判別部３２は、コミュニケーションデータ受取部３１が受け取ったコミュニケーションデータが新規スレッドに分類するべき特定の単語を含むコミュニケーションデータであるか否かを判定する。特定の単語は、例えば「さて」、「ところで」といった話題転換を図るための単語である。特定の単語は、予めユーザの間で決められた単語であってもよい。ステップＳ２０５において、コミュニケーションデータが特定の単語を含むコミュニケーションデータであると判定された場合には、処理はステップＳ２０４に移行する。この場合、コミュニケーションデータ受取部３１が受け取ったコミュニケーションデータは、新規スレッドに分類される。ステップＳ２０５において、コミュニケーションデータが特定の単語を含むコミュニケーションデータでないと判定された場合には、処理はステップＳ２０６に移行する。

ステップＳ２０６において、スレッド判別部３２は、スレッド記憶部３３から１つ以上のコミュニケーションデータを選択する。例えば、スレッド記憶部３３に最後に追加されたコミュニケーションデータを選択する。関連度評価モデル１０６２が３つ以上の発話文からスコアを出力するように構成されているときには、スレッド判別部３２は、スレッド記憶部３３から２つ以上のコミュニケーションデータを選択してもよい。

ステップＳ２０７において、スレッド判別部３２は、コミュニケーションデータ受取部３１が受け取ったコミュニケーションデータの発話文とスレッド記憶部３３から選択したコミュニケーションデータの発話文との間の関連度を評価する。前述したように、関連度は、２つ又は３つ以上のコミュニケーションデータの発話文を関連度評価モデルに入力することで得られるスコアに基づいて評価され得る。前述したように、関連度評価モデルには、発話文とメタ情報とが連結された文字列が入力されてもよい。

ステップＳ２０８において、スレッド判別部３２は、コミュニケーションデータ受取部３１が受け取ったコミュニケーションデータの発話文とスレッド記憶部３３から選択したコミュニケーションデータの発話文との間の関連度が高いか否かを判定する。例えば、スコアが閾値以上であるときには関連度が高いと判定される。ステップＳ２０８において、関連度が高くないと判定されたときには、処理はステップＳ２０９に移行する。ステップＳ２０８において、関連度が高いと判定されたときには、処理はステップＳ２１０に移行する。

ステップＳ２０９において、スレッド判別部３２は、関連度の評価を終了するか否かを判定する。例えば、スレッド記憶部３３から関連度の評価対象のすべてのコミュニケーションデータを選択したときには、関連度の評価を終了すると判定される。関連度の評価対象のコミュニケーションデータは、例えばスレッド記憶部３３に最後に追加されたコミュニケーションデータである。また、関連度の評価対象のコミュニケーションデータは、例えばスレッド記憶部３３に記憶されているコミュニケーションデータのうちでコミュニケーションデータ受取部３１が受け取ったコミュニケーションデータの発話開始時刻から過去の所定時間、例えば２時間までの発話終了時刻を有するコミュニケーションデータであってもよい。さらに、関連度の評価対象のコミュニケーションデータは、スレッド記憶部３３に記憶されているすべてのコミュニケーションデータであってもよい。ステップＳ２０９において、関連度の評価を終了しないと判定されたときには、処理はステップＳ２０６に戻る。この場合、スレッド判別部３２は、スレッド記憶部３３から別のコミュニケーションデータを選択する。ステップＳ２０９において、関連度の評価を終了すると判定されたときには、処理はステップＳ２０４に移行する。この場合、コミュニケーションデータ受取部３１が受け取ったコミュニケーションデータは、新規スレッドに分類される。

ステップＳ２１０において、スレッド判別部は、コミュニケーションデータ受取部３１が受け取ったコミュニケーションデータを、関連度が高いと評価されたコミュニケーションデータが属するスレッドに分類する。その後、図７の処理は終了する。

以下、図７の処理を具体的に説明する。例えば、コミュニケーションデータ受取部３１が図２のコミュニケーションデータログからコミュニケーションデータ２１を受け取ったとする。このとき、スレッド判別部３２は、スレッド記憶部３３に記憶されているスレッドリストを参照する。例えば、スレッドリストが空欄であるときコミュニケーションデータ２１は新規スレッドに属することになる。この場合、スレッド判別部３２は新しいスレッドＩＤ１のスレッドをスレッド記憶部３３に作成し、作成したスレッドの先頭にコミュニケーションデータ２１を記憶させる。さらに、スレッド判別部３２は、スレッドリストのスレッドＩＤ１のスレッド３３１のコミュニケーションデータリストにコミュニケーションデータ２１のデータＩＤ１を追加する。

次に、コミュニケーションデータ受取部３１が図２のコミュニケーションデータログからコミュニケーションデータ２２を受け取ったとする。コミュニケーションデータ２１の発話終了時刻からコミュニケーションデータ２２の発話開始時刻までの発話間隔は閾値よりも短いため、スレッド判別部３２は、コミュニケーションデータ２２とコミュニケーションデータ２１の発話文の関連度を評価する。ここで、図２に示す、コミュニケーションデータ２１に含まれる［ユーザ４］の「Ａさん、八一一の作業・・・」という発話文とコミュニケーションデータ２２に含まれる［ユーザ２］の「了解です。」という発話文は［ユーザ４］から［ユーザ２］である［Ａさん］への連絡に対する［ユーザ２］の応答であるという関係を有するから、コミュニケーションデータ２２の発話文とコミュニケーションデータ２１の発話文との間の関連度は高いと判定される。また、発話文にメタ情報の文字列が連結されている場合には、発話者役割から［ユーザ２］は［ユーザ４］の上司に当たり、かつ、発話の入力方式も同一であることからもコミュニケーションデータ２１の発話文とコミュニケーションデータ２２の発話文との間の関連度は高いと判定され得る。したがって、スレッド判別部３２は、スレッドＩＤ１のスレッドの末尾にコミュニケーションデータ２２を追加する。さらに、スレッド判別部３２は、スレッドリストのスレッドＩＤ１のスレッド３３１のコミュニケーションデータリストにコミュニケーションデータ２２のデータＩＤ２を追加する。

さらに、コミュニケーションデータ受取部３１が図２のコミュニケーションデータログからコミュニケーションデータ２３を受け取ったとする。コミュニケーションデータ２２の発話終了時刻からコミュニケーションデータ２３の発話開始時刻までの発話間隔は閾値よりも短いため、スレッド判別部３２は、コミュニケーションデータ２３とコミュニケーションデータ２２の発話文の関連度を評価する。ここで、図２に示す、コミュニケーションデータ２２に含まれる［ユーザ２］の「了解です。」という発話文と、コミュニケーションデータ２３に含まれる［ユーザ５］の「Ａさん、Ｂです。一二二〇は・・・」と発話文は別の話題についての発話文であるから、コミュニケーションデータ２３の発話文とコミュニケーションデータ２２の発話文との間の関連度は低いと判定される。このため、コミュニケーションデータ２３は新規スレッドに属することになる。この場合、スレッド判別部３２は新しいスレッドＩＤ２のスレッドをスレッド記憶部３３に作成し、作成したスレッドの先頭にコミュニケーションデータ２３を記憶させる。さらに、スレッド判別部３２は、スレッドリストのスレッドＩＤ２のスレッド３３２のコミュニケーションデータリストにコミュニケーションデータ２１のデータＩＤ３を追加する。

これ以降、スレッド判別部３２は、コミュニケーションデータ受取部３１が受け取ったコミュニケーションデータを同様にして処理し、スレッド記憶部３３に記憶させる。

以上説明したように第１の実施形態によれば、コミュニケーションデータログに蓄積されるコミュニケーションデータの発話文の内容だけでなく、コミュニケーションデータに付随するメタ情報を用いることによってコミュニケーションデータログの構造化が容易に実施される。例えば、発話間隔が長いコミュニケーションデータについては発話文の関連度の評価に先立って新規のスレッドに分類されることにより、発話文の関連度の評価をする必要のあるコミュニケーションデータは削減され得る。これにより、スレッド判別部の処理は、高速化され得る。また、発話文に加えてメタ情報が考慮されることにより、話題が随時変化した場合、複数の話題が並行して進行した場合等であってもコミュニケーションデータが適切なスレッドにまとめられ得る。

また、不要な発話文を含むコミュニケーションデータはスレッドに分類されず、また、新規のスレッドに分類すべき特定の単語を含む発話文を含むコミュニケーションデータは発話文の関連度の評価に先立って新規スレッドに分類されることでも、発話文の関連度の評価をする必要のあるコミュニケーションデータは削減され得る。これによっても、スレッド判別部の処理は、高速化され得る。

ここで、第１の実施形態において、スレッド判別部３２は、スレッドリストを出力装置１０４としての表示装置に表示させたり、プリンタによって印刷したりしてもよい。また、スレッド判別部３２は、スレッドリストが表示装置に表示されている状態において、コミュニケーションデータリストの何れかのデータＩＤが選択されたときに、そのデータＩＤのコミュニケーションデータの内容をさらに表示させてもよい。

（第２の実施形態）
次に、第２の実施形態を説明する。ここで、第２の実施形態において第１の実施形態と同様の構成及び動作については説明が省略又は簡略化される。図８は、第２の実施形態に係わるコミュニケーションデータログ処理装置３の一例の構成を示すブロック図である。コミュニケーションデータログ処理装置３は、コミュニケーションデータ受取部３１と、スレッド判別部３２と、スレッド記憶部３３とに加えて、スレッド分析部３４と、分析結果記憶部３５と、出力制御部３６とを備えている。コミュニケーションデータ受取部３１と、スレッド判別部３２と、スレッド記憶部３３とは、第１の実施形態で説明したものと同一である。したがって、説明は省略される。プロセッサ１０１は、例えばストレージ１０６に記憶されているプログラムを実行することによって、コミュニケーションデータ受取部３１と、スレッド判別部３２に加えて、スレッド分析部３４と、出力制御部３６としても動作する。また、ストレージ１０６は、スレッド記憶部３３に加えて、分析結果記憶部３５としても動作する。

スレッド分析部３４は、スレッド記憶部３３に記憶されたスレッドリストを参照してスレッド毎にコミュニケーションデータを分析する。例えば、スレッド分析部３４は、それぞれのスレッドのコミュニケーションデータを分析し、スレッド内での対話内容を表すような属性をスレッドに付与する。なお、属性付与のための分析は、コミュニケーションデータと属性との関係が学習された深層学習モデルによって行われ得る。ここで、スレッド分析部３４によって付与される属性は、例えば、「指示」、「完了報告」、「トラブル報告」といった予め決められた属性である。また、スレッド分析部３４は、コミュニケーションデータにおける発話文を時間帯毎に集計することで、時間帯による忙しさ、トラブル発生頻度等を分析してもよい。また、スレッド分析部３４は、例えば、スレッド毎のコミュニケーションデータを分析することでタスクを抽出し、抽出したタスクと発話者ＩＤとを紐づけることでタスクを可視化してもよいし、関連するスレッドを紐付けて、関連するスレッド毎にメタ情報を集計する等といったその他の分析をさらにしてもよい。

分析結果記憶部３５は、スレッド分析部３４から入力されたスレッドの分析結果を記憶する。

出力制御部３６は、分析結果記憶部３５に記憶された分析結果を出力装置１０４としての表示装置の画面上に表示させたり、又はプリンタによって紙面に印刷したりする。分析結果は、ブラウザ上に表示されてもよい。また、出力制御部３６は、分析結果とともに分析結果の決定に大きく寄与した情報を表示又は印刷してもよい。

次に、第２の実施形態に係わるコミュニケーションデータログ処理装置の動作について説明する。図９は、第２の実施形態に係わるコミュニケーションデータログ処理装置の動作を示すフローチャートである。図９の処理は、例えばコミュニケーションデータ受取部３１がコミュニケーションデータを受け取る毎に行われる。ここで、図９のステップＳ３０１－Ｓ３０２の処理は、図６のステップＳ１０１－Ｓ１０２の処理と同様に行われる。したがって、説明は省略される。

コミュニケーションデータがスレッドに記憶された後のステップＳ３０３において、スレッド分析部３４は、スレッド記憶部３３に記憶されたスレッドリストを参照してコミュニケーションデータの分析を行う。例えば、スレッドの属性付与のための分析は、スレッドに含まれるコミュニケーションデータが持つメタ情報と発話文とをそれぞれすべて連結して深層学習モデルに入力することで行われる。この他、スレッドの属性付与のための分析は、コミュニケーションデータを１つずつ深層学習モデルに入力し、それぞれのコミュニケーションデータに付与された属性の多数決を取ることでも行われ得る。

また、スレッドに付与された属性を幾つかのクラスに分割し、それぞれのクラスに含まれる属性を持つスレッドの出現頻度が時間帯毎に集計されてもよい。これにより、各クラスの時間帯毎の分析結果が得られる。例えば、付与される属性が「指示」、「完了報告」、「トラブル報告」の３種で、定常業務クラスに「指示」と「完了報告」が含まれ、非定常業務クラスに「トラブル報告」が含まれた場合、定常業務クラスから得られる分析結果はタスクの忙しさを表し、非定常業務クラスから得られる分析結果はトラブル発生の有無等を表す。クラスは、事前に手作業で設定されてもよいし、統計的な手法で設定されてもよい。

ステップＳ３０５において、スレッド分析部３４は、分析結果を分析結果記憶部３５に記憶させる。

ステップＳ３０６において、出力制御部３６は、分析結果記憶部３５に記憶された分析結果を出力装置１０４としての表示装置に表示する。分析結果の表示の際に、出力制御部３６は、分析結果の決定に大きく寄与した情報も併せて表示してよい。分析結果の決定に大きく寄与した情報は、例えば、スレッドの属性の決定に大きく寄与した単語又はメタ情報である。また、出力制御部３６は、決定に大きく寄与した情報のほかに、特定の単語又はメタ情報を併せて表示してもよい。また、出力制御部３６は、情報を単に表示するだけでなく強調して表示してもよい。強調表示が利用されることで、分析結果の利用者にとって分析結果が直感的に解釈されやすくなり、また、視覚的にも理解されやすくなる。

以上説明したように第２の実施形態によれば、コミュニケーションデータログの構造化に加えて、構造化されたコミュニケーションデータログが分析される。これにより、より直接的に業務の改善や効率化に役立つ情報が利用者に提供され得る。また、コミュニケーションデータが受け付けられる毎に逐次的にコミュニケーションデータログの構造化としてのスレッドへの分類が実施されることで、リアルタイムのコミュニケーションデータログの分析も可能である。リアルタイムのコミュニケーションデータログの分析が行われることにより、一時的な負荷の集中の検知や負荷の分散を行うことも可能になる。

（第２の実施形態の変形例）
次に、第２の実施形態の変形例を説明する。ここで、第２の実施形態の変形例において第２の実施形態と同様の構成及び動作については説明が省略又は簡略化される。図１０は、第２の実施形態の変形例に係わるコミュニケーションデータログ処理装置３の一例の構成を示すブロック図である。コミュニケーションデータログ処理装置３は、コミュニケーションデータ受取部３１と、スレッド判別部３２と、スレッド記憶部３３と、スレッド分析部３４と、分析結果記憶部３５と、出力制御部３６とに加えて、コミュニケーションデータログ受取部３７を備えている。

コミュニケーションデータログ受取部３７は、コミュニケーションデータログ記憶装置２から２つ以上のコミュニケーションデータを含むコミュニケーションデータログを受け取る。そして、コミュニケーションデータログ受取部３７は、受け取ったコミュニケーションデータログに含まれるコミュニケーションデータを１つずつコミュニケーションデータ受取部３１に入力する。

次に、第２の実施形態の変形例に係わるコミュニケーションデータログ処理装置の動作について説明する。図１１は、第２の実施形態の変形例に係わるコミュニケーションデータログ処理装置の動作を示すフローチャートである。図１１の処理は、例えばコミュニケーションデータログ受取部３７がコミュニケーションデータログを受け取る毎に行われる。

ステップＳ４０１において、コミュニケーションデータログ受取部３７は、コミュニケーションデータログから１つのコミュニケーションデータを選択する。コミュニケーションデータログ受取部３７は、例えばデータＩＤの順にコミュニケーションデータを選択する。そして、コミュニケーションデータログ受取部３７は、選択したコミュニケーションデータをコミュニケーションデータ受取部３１に入力する。

コミュニケーションデータ受取部３１がコミュニケーションデータを受け取った後のステップＳ４０２－４０３の処理は、図６のステップＳ１０１－Ｓ１０２の処理と同様に行われる。したがって、説明は省略される。

ステップＳ４０４において、スレッド判別部３２は、コミュニケーションデータログ受取部３７が受け取ったコミュニケーションデータログに含まれるすべてのコミュニケーションデータについてのスレッドへの記憶の処理が完了したか否かを判定する。ステップＳ４０４において、すべてのコミュニケーションデータについての処理が完了していないと判定されたときには、処理はステップＳ４０１に戻る。この場合、コミュニケーションデータログ受取部３７は、別のコミュニケーションデータを選択する。ステップＳ４０４において、すべてのコミュニケーションデータについての処理が完了したと判定されたときには、処理はステップＳ４０５に移行する。

図１１のステップＳ４０５－４０７の処理は、図９のステップＳ３０３－Ｓ３０５の処理と同様に行われる。したがって、説明は省略される。

以上説明したように第２の実施形態の変形例では、コミュニケーションデータログ処理装置３がコミュニケーションデータログを入力として受け取ることができ、複数のコミュニケーションデータをまとめて構造化し得る。これにより、分析もまとめて行われ得る。例えば、１日の分析がまとめて行われることで、１日のユーザ毎のタスクの量及びタスクの分散度合い等が分析される。このような分析結果が翌日の人の配置及びタスクの割り振りに活用され得る。

上述の実施形態の中で示した処理手順に示された指示は、ソフトウェアであるプログラムに基づいて実行されることが可能である。汎用の計算機システムが、このプログラムを予め記憶しておき、このプログラムを読み込むことにより、上述したデータログ処理装置による効果と同様な効果を得ることも可能である。上述の実施形態で記述された指示は、コンピュータに実行させることのできるプログラムとして、磁気ディスク（フレキシブルディスク、ハードディスク等）、光ディスク（ＣＤ－ＲＯＭ、ＣＤ－Ｒ、ＣＤ－ＲＷ、ＤＶＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤ±Ｒ、ＤＶＤ±ＲＷ、Ｂｌｕ－ｒａｙ（登録商標）Ｄｉｓｃ等）、半導体メモリ、又はこれに類する記録媒体に記録される。コンピュータ又は組み込みシステムが読み取り可能な記録媒体であれば、その記憶形式は何れの形態であってもよい。コンピュータは、この記録媒体からプログラムを読み込み、このプログラムに基づいてプログラムに記述されている指示をＣＰＵで実行させれば、上述した実施形態のデータログ処理装置と同様な動作を実現することができる。もちろん、コンピュータがプログラムを取得する場合又は読み込む場合はネットワークを通じて取得又は読み込んでもよい。
また、記録媒体からコンピュータや組み込みシステムにインストールされたプログラムの指示に基づきコンピュータ上で稼働しているＯＳ（オペレーティングシステム）や、データベース管理ソフト、ネットワーク等のＭＷ（ミドルウェア）等が本実施形態を実現するための各処理の一部を実行してもよい。
さらに、本実施形態における記録媒体は、コンピュータ或いは組み込みシステムと独立した媒体に限らず、ＬＡＮやインターネット等により伝達されたプログラムをダウンロードして記憶又は一時記憶した記録媒体も含まれる。
また、記録媒体は１つに限られず、複数の媒体から本実施形態における処理が実行される場合も、本実施形態における記録媒体に含まれ、媒体の構成は何れの構成であってもよい。

なお、本実施形態におけるコンピュータ又は組み込みシステムは、記録媒体に記憶されたプログラムに基づき、本実施形態における各処理を実行するためのものであって、パソコン、マイコン等の１つからなる装置、複数の装置がネットワーク接続されたシステム等の何れの構成であってもよい。
また、本実施形態におけるコンピュータとは、パソコンに限らず、情報処理機器に含まれる演算処理装置、マイコン等も含み、プログラムによって本実施形態における機能を実現することが可能な機器、装置を総称している。

本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行なうことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。

１１－１ｍ 入力デバイス、２ コミュニケーションデータログ記憶装置、３ コミュニケーションデータログ処理装置、３１ コミュニケーションデータ受取部、３２ スレッド判別部、３３ スレッド記憶部、３４ スレッド分析部、３５ 分析結果記憶部、３６ 出力制御部、３７ コミュニケーションデータログ受取部、１０１ プロセッサ、１０２ メモリ、１０３ 入力装置、１０４ 出力装置、１０５ 通信装置、１０６ ストレージ、１０７ バス、１０６１ コミュニケーションデータログ処理プログラム、１０６２ 関連度評価モデル、１０６３ コミュニケーションデータ、１０６４ スレッドリスト。

Claims (15)

1. 発話文とメタ情報とを含むコミュニケーションデータのログであるコミュニケーションデータログに含まれる前記コミュニケーションデータを受け取るコミュニケーションデータ受取部と、
   前記コミュニケーションデータ受取部で受け取ったコミュニケーションデータが属するべき、同じ話題の文の一連のまとまりであるスレッドを前記発話文と前記メタ情報とに基づいて判別するスレッド判別部と、
   を具備し、
   前記スレッド判別部は、
   前記コミュニケーションデータ受取部で受け取った第１のコミュニケーションデータに含まれる第１の発話文と第１のメタ情報とが連結された第１の文字列と、第１のスレッドにまとめられたコミュニケーションデータのうちの第２のコミュニケーションデータに含まれる第２の発話文と第２のメタ情報とが連結された第２の文字列との間の関連度に応じて、前記コミュニケーションデータ受取部で受け取ったコミュニケーションデータが属するべきスレッドを判別する、
   コミュニケーションデータログ処理装置。
2. 前記コミュニケーションデータ受取部で受け取った前記コミュニケーションデータを前記スレッド判別部で判別されたスレッド毎にまとめて記憶するスレッド記憶部をさらに具備する請求項１に記載のコミュニケーションデータログ処理装置。
3. 前記メタ情報は、
   前記発話文が発話された日付と、
   前記発話文の発話が開始された発話開始時刻と、
   前記発話文の発話が終了された発話終了時刻と、
   前記発話文を発話した発話者を識別する発話者ＩＤと、
   前記発話文を発話した発話者の役割を表す発話者役割と、
   前記発話文の入力方式と、
   のうち少なくとも１つを含む請求項１又は２に記載のコミュニケーションデータログ処理装置。
4. スレッド毎にまとめられた前記コミュニケーションデータを分析するスレッド分析部をさらに具備する請求項１乃至３の何れか１項に記載のコミュニケーションデータログ処理装置。
5. 前記分析の結果を出力装置に出力する出力制御部をさらに具備する請求項４に記載のコミュニケーションデータログ処理装置。
6. 前記スレッド判別部は、前記コミュニケーションデータ受取部が受け取った前記コミュニケーションデータが属するべきスレッドを逐次的に判別する請求項１乃至５の何れか１項に記載のコミュニケーションデータログ処理装置。
7. 前記コミュニケーションデータログを受け取るコミュニケーションデータログ受取部をさらに具備する請求項１乃至６の何れか１項に記載のコミュニケーションデータログ処理装置。
8. 前記コミュニケーションデータログ受取部は、前記コミュニケーションデータログから前記コミュニケーションデータを１つずつ選択して前記コミュニケーションデータ受取部に入力する請求項７に記載のコミュニケーションデータログ処理装置。
9. 前記スレッド判別部は、
   前記コミュニケーションデータ受取部で受け取った第１のコミュニケーションデータに含まれる第１の発話文と、第１のスレッドにまとめられたコミュニケーションデータのうちの第２のコミュニケーションデータに含まれる第２の発話文との間の関連度が高いときには、前記第１のコミュニケーションデータが属するべきスレッドを前記第１のスレッドと判別し、
   前記第１の発話文と前記第２の発話文との間の関連度が低いときには、前記第１のコミュニケーションデータが属するべきスレッドを新規の第２のスレッドと判別する、
   請求項１乃至８の何れか１項に記載のコミュニケーションデータログ処理装置。
10. 前記スレッド判別部は、
    前記コミュニケーションデータ受取部で受け取った第１のコミュニケーションデータに含まれる第１の発話文と第１のメタ情報とが連結された第１の文字列と、第１のスレッドにまとめられたコミュニケーションデータのうちの第２のコミュニケーションデータに含まれる第２の発話文と第２のメタ情報とが連結された第２の文字列との間の関連度が高いときには、前記コミュニケーションデータ受取部で受け取ったコミュニケーションデータが属するべきスレッドを前記第１のスレッドと判別し、
    前記第１の文字列と前記第２の文字列との間の関連度が低いときには、前記コミュニケーションデータ受取部で受け取ったコミュニケーションデータが属するべきスレッドを新規の第２のスレッドと判別する、
    請求項１乃至８の何れか１項に記載のコミュニケーションデータログ処理装置。
11. 前記スレッド判別部は、前記コミュニケーションデータ受取部で受け取ったコミュニケーションデータに含まれる発話文に特定の単語が含まれていた場合に、前記発話文と前記メタ情報とに基づく判別に優先して、前記コミュニケーションデータ受取部で受け取ったコミュニケーションデータが属するべきスレッドを新規のスレッドと判別する請求項１乃至１０の何れか１項に記載のコミュニケーションデータログ処理装置。
12. 前記スレッド判別部は、前記コミュニケーションデータ受取部で受け取ったコミュニケーションデータが不要な発話文を含むときには、前記コミュニケーションデータ受取部で受け取ったコミュニケーションデータが属するべきスレッドを判別しない請求項１乃至１１の何れか１項に記載のコミュニケーションデータログ処理装置。
13. 前記メタ情報は、前記発話文の発話が開始された発話開始時刻と、前記発話文の発話が終了された発話終了時刻とを含み、
    前記スレッド判別部は、前記コミュニケーションデータ受取部で受け取ったコミュニケーションデータの発話開始時刻から最後にスレッドにまとめられたコミュニケーションデータの発話終了時刻までの時間間隔である発話間隔が閾値以上であるときには、前記発話文と前記メタ情報とに基づく判別に優先して、前記コミュニケーションデータ受取部で受け取ったコミュニケーションデータが属するべきスレッドを新規のスレッドと判別する請求項１乃至１２の何れか１項に記載のコミュニケーションデータログ処理装置。
14. 発話文とメタ情報とを含むコミュニケーションデータのログであるコミュニケーションデータログに含まれる前記コミュニケーションデータを受け取ることと、
    前記受け取ったコミュニケーションデータが属するべき、同じ話題の文の一連のまとまりであるスレッドを前記発話文と前記メタ情報とに基づいて判別することと、
    を具備し、
    前記受け取ったコミュニケーションデータが属するべきスレッドを判別することにおいて、
    前記受け取った第１のコミュニケーションデータに含まれる第１の発話文と第１のメタ情報とが連結された第１の文字列と、第１のスレッドにまとめられたコミュニケーションデータのうちの第２のコミュニケーションデータに含まれる第２の発話文と第２のメタ情報とが連結された第２の文字列との間の関連度に応じて、前記受け取ったコミュニケーションデータが属するべきスレッドを判別する、
    コミュニケーションデータログ処理方法。
15. 発話文とメタ情報とを含むコミュニケーションデータのログであるコミュニケーションデータログに含まれる前記コミュニケーションデータを受け取ることと、
    前記受け取ったコミュニケーションデータが属するべき、同じ話題の文の一連のまとまりであるスレッドを前記発話文と前記メタ情報とに基づいて判別することと、
    をコンピュータに実行させるためのコミュニケーションデータログ処理プログラムであって、
    前記受け取ったコミュニケーションデータが属するべきスレッドを判別することにおいて、
    前記受け取った第１のコミュニケーションデータに含まれる第１の発話文と第１のメタ情報とが連結された第１の文字列と、第１のスレッドにまとめられたコミュニケーションデータのうちの第２のコミュニケーションデータに含まれる第２の発話文と第２のメタ情報とが連結された第２の文字列との間の関連度に応じて、前記受け取ったコミュニケーションデータが属するべきスレッドを判別する、
    ことを前記コンピュータに実行させるためのコミュニケーションデータログ処理プログラム。