テキストマイニング技術を利用した お客様コールログ分析 北村 美穂子 村田 稔樹 佐々木 美樹 奥村 晃弘 近年、データの利活用技術が急速に進み、計算処理が容 語に分割し、単語間の係り受け関係を同定したり、意味的 だ文章や音声データもデータ分析に利用する試みが活発 マイニングと呼ばれる「統計処理技術」の 2 つの技術で構 易な数値や構造化データだけでなく、曖昧性を多く含ん になっている。 特に、お客様からのクレームや要望等が集まるコール センターのお客様の問合せ内容記録（以降、「インバウン ドのコールログ」と呼ぶ）の分析は、サービス向上や新製 品の開発に直接活かすことができるため顧客志向の経営 では欠かせない技術である。その一方で、分析の方法論は 確立されておらず、試行錯誤的な要素が多い。 我々は、インバウンドのコールログの一般的な特徴を 調査し、かつ、その分析結果を利用する現場の要望をヒア リングした。その結果から、インバウンドのコールログを 分析するための 4 つの分析観点を策定した。さらに、4 つの分析観点毎にコールログを自動分類し、観点別の時 系列変化や観点間の関係を見える化することで効果的な 分析を行っている。 本稿では、まず、基本的なテキストマイニング技術につ いて説明し、次に、我々が策定したインバウンドのコール ログの分析観点について説明する。次に、本手法の適用事 例として、OKI プリンターのお問合せコール分析の事例 について紹介し、最後に、今後の取り組みや方向性につい て述べる。 テキストマイニング技術 従来、お客様アンケートや電話の応対記録等の分析作 業は、人間が読んでその傾向を把握したり、分類する必要 な曖昧性を解消したりする「言語処理技術」1）と、データ 成されている。図 1 のように「統計処理技術」には様々な 手法があるが、目的によって利用すべき手法は異なる。例 えば、既存の分類項目に従って文書を自動分類したい場 合は「カテゴライジング」手法を利用する。また、類似した 文書を集めたい場合は「クラスタリング」手法を利用する。 このように、単語や句の出現の統計的な傾向をみるこ とによって、その文書には、どのような内容が書かれてい るかを知ることができたり、お客様のタイプや時期によ る特徴を掴んだりすることができる。 テキストマイニング技術は、既にツール化され、市販さ れている。しかし、市販のツールを使ったとしても、要素 技術の専門性が高く、かつ、分析目的に応じた手法の駆使 が求められるため、ビジネス上有益な結果を得るために は、長期的な分析ノウハウの蓄積と試行錯誤が必要であ る場合が多い。 インバウンドコールログを分析するための観点 我々は、インバウンドのコールログの特徴を捉えた分 析観点を 4 つ設定した。 ・分析観点 1. お客様の問合せの目的 ・分析観点 2. 問合せの真の理由 ・分析観点 3. 問合せの真の対象製品、機能、サービス ・分析観点 4. 対応結果 があった。そのため、コストがかかり、かつ分析者の主観 が入ることも多く、継続的な分析を行うことが難しかっ インバウンドのコールログは、お客様が電話するに る単位（単語や句）に機械的に分解することで、単語や句 できる。図 2 は、「お客様の問合せの目的」の基本分類で 「テキストマイニング技術」は、非定型の文章を意味あ を 1 つのデータとみなし、単語や句の出現頻度やそれら の関係性を統計的に分析する技術である。 図 1 に、テキストマイニング技術を模式化した図を示 す。この図のようにテキストマイニング技術は、文章を単 38 （1）分析観点 1. お客様の問合せの目的 た。 OKI テクニカルレビュー 2016 年 5 月／第 227 号 Vol.83 No.1 至った目的が必ず存在し、その目的は一般化することが ある。購入後のお客様は、お客様自身が困っているのか？ （図 2 ②） 、それとも情報が欲しいのか？（図 2 ③） 、何ら かの手続きをして欲しいのか？（図 2 ④⑤）に大まかに 分類することができる。 䝔䜻䝇䝖䝬䜲䝙䞁䜾ᢏ⾡ 㔞 䛾 ᩥ ᭩ 䠖▷⦰䝎䜲䝲䝹䛜㏦ಙ䛷䛝䜎 㻌㻌㻌㻌㻌䛫䜣 ᙧែ⣲ゎᯒ䠖༢ㄒ༢䛻ศ䛧䚸 ᶆ‽ᙧ䛻⤫୍䛩䜛䚹༢ㄒ䛾ရモ䜢 ᥎ᐃ䛩䜛䚹 䠖 ▷⦰(ྡモ)/䝎䜲䝲䝹(ྡモ) 䛜(ຓモ)/㏦ಙ䛩䜛(ືモ)/䛷䛝䛺䛔 (ຓືモ) 䜹䝔䝂䝷䜲䝆䞁䜾䠖᪤Ꮡ䛾 ศ㢮㡯┠䛻ᚑ䛳䛶ᩥ᭩䜢 ศ㢮䛩䜛 䜽䝷䝇䝍䝸䞁䜾䠖㢮ఝ䛩䜛 䜒䛾ྠኈ䜢㞟䜑䛶ᩥ᭩䜢 ༢㻔䜽䝷䝇䝍㻕ẖ䛻ศ䛡䜛 㻲㻭㼄 ᑓ㛛⏝ㄒᢳฟ䠖䛭䛾ᩥ᭩䛻≉ᚩⓗ 䛻ฟ⌧䛩䜛⏝ㄒ䜢ᢳฟ䛩䜛 䠖 ▷⦰䝎䜲䝲䝹 ≉ᚩㄒᢳฟ䠖ᩥ᭩䛻≉ᚩ ⓗ䛺༢ㄒ䜔ྃ䜢ᢳฟ䛩䜛 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ビスがある。製品名やサービス名はコールの受付の際、自 動応答でお客様自身が選択したり、コールを受けるオペ レーターが後処理で記録している場合が多いが、これは O KI テクニカルレビュー 2016 年 5 月／第 227 号 Vol.83 No.1 39 お客様やオペレーターの主観に基づいて入力されており 上記の 4 つの観点には、「購入前相談」では「修理」は有 る値ではなく、対象となる製品やサービス名をテキスト 性のある対応結果を見つけたいため分類項目の依存関係 基準が一定でない。このため、既にコールに付与されてい マイニング技術により決定する。 なお製品やサービス名は、商品化の際、機能や目的別に 体系化されていることが多く、その体系を直接テキスト マイニングで使用する。 り得ないというように項目間に依存関係があるが、意外 は考慮せず独立に自動分類する。 次に、自動分類の結果から、観点別に各項目における増 減の変化を時系列で確認したり、分析観点間で掛け合わ せて分析する事により、どのようなお客様の困り事がど のような根本原因（真の原因）に紐づいているか、さらに （4）分析観点 4. 対応結果 お客様の問合せに対して、コールセンターのオペレー ターが最終的に、どのように対処したかを分析する。イン バウンドのコールセンターでは、 A ） オペレーターの説明で解決するもの B ） お客様になんらかの作業をお願いするもの C ） サービス（製品）提供者側の作業が伴うもの に大別される。さらに A ）～ C ）は、個々の製品やサービ スに応じて細分化される。 䝣䜱䞊䝗䝞䝑䜽㻌 はどのようなお客様の困り事に対してどのような対処を 行なっているかを確認する（図 3 の Step2） 。さらに、注目 すべきお客様の困り事に対しては、その困り事に対応す るコールログを抽出し、出現する単語の係り受け関係を ネットワークとして可視化したり、その困り事だけに特 徴的に出現する単語や表現を確認したり、コールログを 直 接 確 認 し た り し て 問 題 の 深 堀 り を 行 な う（ 図 3 の Step3） 。 OKI プリンターにおけるコールログ分析 OKI の 複 合 機・プ リ ン タ ー 向 け 新 サ ー ビ ス で あ る 㛵ಀ⪅䜈䛾䝠䜰䝸䞁䜾 ศᯒほⅬ䛾ᨵⰋ Step 1 ⮬ືศ㢮䠄䜹䝔䝂䝷䜲䝆䞁䜾䠅 Step 2 䐟 ศ㢮㡯┠㛫䛾䜽䝻䝇ศᯒ 䐠 ⣔ิศᯒ Step 3 ヲ⣽ศᯒ䚷䠄㼑㼤㻚㻌≉ᚩㄒᢳฟ䚸 ༢ㄒ㛫㛵㐃ᗘศᯒ䠅 「COREFIDO3」＊1）は、「メンテナンスバリアフリー設計」 と「クラウドメンテナンスプラットフォーム」を採用する ことによって、オフィスにおけるプリンターメンテナン スのコスト削減を実現した製品である 2）。 プリンターのメンテナンス性を向上させるためには、 お客様が利用する現場で、どのような問題が生じている のかを知り、その対策を講じることが重要である 3）。我々 は、その目的のために、上述のテキストマイニング技術を 用いたコールログ分析を行っている。分析の進め方は図 3 に従う。 Step1 の自動分類（カテゴライジング） は、SVM（サポー トベクターマシン）という教師有り機械学習の手法を用 いた。「教師有り機械学習」とは、既に人間によって分類 済みのコールログから、分類の決め手となるワードの出 現状況を自動的に学習し、未知のコールログに対しても 自動的に分類する手法である。教師となる分類済みの 図 3 コールログの分析ステップ コールログの分析の流れを図 3 に示す。インバウンド のコールログは、まず上記の 1. ～ 4. の分析観点毎に分類 項目を作成する。分析観点 1. は、①～⑧を基に、分析観点 4. は A ）～ C ）を基に分類する。また、分析観点 2. と 3. は 製品やサービスに依存した分類項目となる。予め設定し た分類項目別に、図 1 の統計処理技術の「カテゴライジン ク」の技術を用いて自動分類する（図 3 の Step1） 。 ＊1） 「COREFIDO」は株式会社沖データの登録商標です。 40 OKI テクニカルレビュー 2016 年 5 月／第 227 号 Vol.83 No.1 コールログの作成は、最初はランダムに収集したコール ログ 200 件を用いたが、実用に耐えうるとされる分類精 度を得るために、現在では、1,000 件まで増強したものを 用いて自動分類を行っている。 さらに分析の精度を向上させる試みとして、以下の 3 点を行っている。 （1）既存テキストからの専門用語辞書の半自動作成 テキストマイニングの基本となる単位は単語である。 分析対象のコールに出現する単語を適切な単位で分割、 い。特に、購入前のお客様は複数の製品やサービスに関す 門用語抽出ツール を応用して、プリンターマニュアル 主となる内容の 1 つの分類項目を付与するだけでなく、 認識することは自動分類の精度向上に役立つ。我々は、専 4） やコールログから、コールログに出現しやすい用語を抽 出し、これらの用語は 1 単語として認識する。 図 4 に、プリンターマニュアルから専門用語抽出ツー る質問を同時にすることが多い。1 件の問合せに対して、 複数の話題があった場合は複数の分類項目を付与する手 法も用意し、分析の目的に応じて使い分けている。 ルを用いて抽出した 6 文字以上の専門用語上位 20 語を 示す。抽出結果には、図 4 下線の「症状確認項目対処方法 参照ページ」のような抽出ミスも含まれるため、目視確認 し、抽出ミスは除いて辞書に登録している。 ⤥⣬䝻䞊䝷䞊 ᐃ╔ჾ䝴䝙䝑䝖 䝖䝘䞊䜹䞊䝖䝸䝑䝆 ᧯స䝟䝛䝹 䝧䝹䝖䝴䝙䝑䝖 ཎ✏䜺䝷䝇 ⮬ືཎ✏㏦䜚⨨ 䝛䝑䝖䝽䞊䜽タᐃ 䝯䝙䝳䞊㡯┠୍ぴ 䝯䞁䝔䝘䞁䝇䝴䝙䝑䝖 䜲䝯䞊䝆䝗䝷䝮䝴䝙䝑䝖 ཎ✏ᦙ㏦䝻䞊䝷䞊 䝥䝸䞁䝍䞊䝗䝷䜲䝞䞊 䝖䝑䝥䜹䝞䞊 ⏝⣬䝖䝺䜲 䝯䝑䝉䞊䝆 䛚ᐈᵝ┦ㄯ䝉䞁䝍䞊 ≧☜ㄆ㡯┠ᑐฎ᪉ἲཧ↷䝨䞊䝆 ཎ✏䝖䝺䜲 䝇䜻䝱䝘䞊㒊 図 4 プリンターマニュアルからの専門用語抽出結果の例 おわりに インバウンドのコールログを分析するための方法論と して、4 つの分析観点（1. 問合せの目的、2. 真の理由、3. 真 の対象、4. 対応結果）を策定し、この観点に基づく自動分 類をベースとした分析ステップを提案した。半自動的に 作成した専門用語辞書や同義辞書を利用したり、複数の 自動分類手法を使い分けたりすることにより、分析精度 や効果を高めている。 提案手法を用いた OKI プリンターのお客様コールログ 分析は、現在継続的に行っており、その結果は、新製品の 仕様策定やサービスの改善に活かされている。 本稿で紹介した「COREFIDO3」はクラウドメンテナン スプラットフォームを有している。今後は、クラウド内に あるプリンターのエラー情報とコールログ情報を組み合 わせたマイニングに取組む予定である。 ◆◆ 1）特集「自然言語処理技術の現状と展望」、情報処理学会 誌 , Vol.57 No.1 (2016) 2）前川 , 古原 , 植田 , 大山 , 鈴木：A3 LED カラー複合機 新 MC8 シ リ ー ズ , OKI テ ク ニ カ ル レ ビ ュ ー , No.226 （2）同義表現の吸収 通常、コールログ、つまり、お客様の問合せ内容記録は コールセンターの後処理工程でオペレーターが入力する ことが多いが、同じ内容でもユーザーやオペレーターに よって表現方法は千差万別である。例えば、図 4 の「自動 原稿送り装置」は、ADF と表記されることが多い。また、 オペレーターにより入力されたコールログの場合は、入 力ミスや送り仮名の揺れも多い。この様な表現の揺れを （2015） 3）高橋 , 石崎 , 岩瀬 , 開 , 細井：OKI のプリンター / 複合 機の操作性向上への取組み , OKI テクニカルレビュー , No.222 (2013） 4）下畑 , 山本：隣接文字のエントロピーに基づく定型表 現の自動抽出 , 沖電気研究開発 No.177 (1998） 統一するために、プリンターマニュアルやコールログを 北村美穂子：Mihoko Kitamura. 情報・技術本部 研究開発 これらの用語集は、 （1）の専門用語辞書と同様、コール 村田稔樹：Toshiki Murata. 情報・技術本部 研究開発セン 用いて、同義語辞書を作成し、分析に用いている。 ログ分析用辞書として管理、増強している。 （3）自動分類手法の拡張 お客様の 1 件の問合せにおいて、お客様の問合せ目的 や、話題の対象となる製品やサービスは 1 つとは限らな センター センシング技術研究開発部 ター センシング技術研究開発部 佐々木美樹：Miki Sasaki. 情報・技術本部 研究開発セン ター センシング技術研究開発部 奥村晃弘：Akihiro Okumura. 情報・技術本部 研究開発セ ンター センシング技術研究開発部 O KI テクニカルレビュー 2016 年 5 月／第 227 号 Vol.83 No.1 41
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