複数の対話戦略を用いた物件検索のための対話システム

複数の対話戦略を用いた物件検索のための対話システム

A dialogue system working with multiple dialogue strategies for

realestate domain

高橋 哲朗

1∗

_{横野 光}

1

Tetsuro Takahashi

1

Hikaru Yokono

1

1

_{株式会社富士通研究所}

1

_{Fujitsu Laboratories Ltd.}

Abstract: This paper describes a dialogue system for the domain of realestate search. The system conducts conversations using multiple dialogue strategies, slot filling, question answering and chitchat based on investigation of strategies used by sales persons of realestate.

1

はじめに

本稿では，物件検索をサポートする対話システムを 紹介する．不動産の営業担当の業務の調査を通して，顧 客のリクエストに対する物件検索以外に，物件や物件 検索に関する質問への回答や，雑談，現住居に対する 不満の収集などが対話の中で行なわれていることが明 らかになったため，本システムにもそれらの機能を実 装した．次節以降でこれらの機能について説明する．

2

不動産検索対話システム

物件検索の対象データとして，不動産流通標準情報 システムである “REINS Market Information”1 _に登

録されてある物件データを利用した．このシステムに は 2017 年 9 月時点で約 11 万件強の物件が登録されて いるが，実験のためにこのうちの一部の物件情報 (約 3, 300 件) を利用した． この物件情報をデータベースに保存し，各項目に対 するクエリによって検索できるようにした．項目の一 覧を表 1 に示す．項目の中には最寄り駅 (e.g. 下新庄) のような質的項目と，単価 (e.g. 32 万円/m2_{) のような} 量的項目が含まれている．

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複数の対話戦略

システムの基本戦略はスロットフィリングによる物 件検索 (戦略 1) である．各検索項目についてユーザに 質問し，回答文から検索項目の値を抽出し検索に用い ∗_{連絡先：富士通研究所}        〒 211-8588 川崎市中原区上小田中 4-1-1        E-mail: [email protected] 1_{http://www.contract.reins.or.jp} 表 1: 物件の検索項目 項目 例 沿線 阪急電鉄千里線 最寄り駅 下新庄 駅からの距離 徒歩5分以内 所在 東淀川区下新庄 価格 32万円/m2 土地面積 NA 建物面積 60∼80m2 間取り 3LDK 築年 2004年から2005年 成約時期 2017年3月∼2017年5月 用途地域 一種住居 る．たとえば以下の対話例からは「間取り _{≥ 3LDK」} という検索条件を得る． S: ご希望の間取りを教えてください U: 3LDK以上がいい スロットフィリング戦略により検索に必要な条件を 聞き出すことができるが，不動産の業務調査の結果か ら，ユーザがシステムに対して行なう発話には質問へ の回答に加えて以下があることが分かった． a) ユーザからの質問(e.g. 店舗はいつ空いてるの？) b) 雑談的発話(e.g. かわいいね) そこで，a) の発話に対しては，QA ペアを用いた QA システムを用意し，既知の質問と類似した質問を受け た場合はあらかじめ登録されている回答を返すように した (戦略 2)．b) の発話に対しては，挨拶のような典 型的な対話パタンの登録と，ユーザの発話を流用した テンプレートを用いた発話生成器を作成し用いた (戦略 3)．例えば，「焼肉が食べたい」というユーザ発話に対 して，その発話中に現れた「焼肉」という語や「焼肉 が食べたい」という節を流用することにより「私も焼 肉が好きです」，「焼肉が食べたいのですね」などの発 話を生成する． システム発話に用いる戦略に関しては，各ユーザ発 － 41 － 人工知能学会研究会資料 SIG-SLUD-B508-09

図 1: システム動作例 話に対してすべての対話戦略が動き，確信度と共にシ ステム発話を生成する．そして確信度の最も高い対話 戦略のシステム発話が採用される．

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物件検索の効率化

本節では物件検索に関する対話において，ユーザの 負荷を削減することを目的とした機能について述べる．

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動的なスロット選択

ユーザに質問すべき検索項目は，それぞれの項目が 選択された際のエントロピーが最小になる項目を選択 する．これにより効率的な物件のしぼりこみを実現し ている．物件検索を開始するタイミングでは同じ項目 が質問されるが，ユーザから与えられた条件に基づい て残った検索対象が変化するため，それに基いてシス テムから次に質問される検索項目は変化する．

4.2

検索条件の緩和による妥協案の提示

ユーザから与えられた条件で検索した結果該当する 物件が見付からない場合，そのことをユーザに伝える だけではユーザに対して検索条件の試行錯誤の負荷を 課すことになる．これを回避するためにシステムによ る妥協案を提示する機能を実装した． 与えられた検索条件では物件が見付からなかった場 合に，検索項目のうち量的項目と質的項目の中の順序 尺度について，すでにユーザから与えられた条件を少 しずつ緩和し，検索結果が得られた時点で緩和案と共 に提示する．

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不満の収集と検索知識の再利用

現在の住まいに対する不満を聞き，その不満を解消 する検索項目を推薦するという方法を実際の販売員は 取っているため，本システムにもこの方法を実装した． ユーザとの対話が一定のターン数を超えた場合に，シ ステムは「現在のお住いに何かご不満はありますか？」 と質問する．この結果ユーザから入力された不満は外 部のファイルに記録され，後で担当者が見られるよう にされている．この不満を解消するような検索項目を 担当者が見付けられるのであれば，それを入力してお くことによりシステムはこれを新たな知識として以降 の対話で用いることができる． 例として「通勤時間が長い」という不満が表 2 の事 例 1 に記されていたとすると，これに対して担当者は， 事例 1 の応答文，スロット，値を入力する．事例 2 は不 満が記録されただけであり，応答文等はまだ未入力で ある状態を表している．新たな対話において，「現在の 表 2: 不満と検索条件知識 事例1 事例2 不満 通勤時間が長い 部屋が狭い 応答文 駅近はいかがですか -スロット 駅からの距離 -値 10分以内 -お住いに何かご不満はありますか？」というシステム 質問への回答として，ユーザが「通勤に時間がかかる」 という回答をした場合に，類似回答として事例 1 の知 識が使われ，システムは「駅近はいかがですか」とい うコメントと共に駅からの距離を 10 分以内として物件 検索をする．

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まとめ

本稿では不動産物件検索を対象としたタスク指向型 対話システムを紹介した．実システムとして運用する ためには，対象タスクである物件検索だけができれば よいだけでなく，ユーザからの質問への回答や雑談へ の対応も必要となることが事前調査から分かったため それらも実装している．対話研究は従来タスク指向型 と非タスク指向型に大別されてきたが，実際の応用に おいてはそれらの両方を行なうシステムが求められる 点を今回の調査は示唆している． 5 節では，ユーザの持つ不満と検索条件との対応の 知識を人から獲得し，再利用する機能を紹介した．実 運用においては，非開発者がシステムの振舞いを拡張 していくための枠組みが求められており，本機能がそ の一つのなり得る． － 42 －