HAI シンポジウム 2024
Human-Agent Interaction Symposium 2024

P-33

知ったかぶりしながら会話に途中参加するための極秘メッセージ
Ignoring what you don’t know and joining a conversation halfway
pretending to know it all secret message.
松室 拓秀 1∗
Takuho Matsumuro1

澁谷 陸 2
Riku Shibuya2

松崎 光 2
Hikaru Matsuzaki2

前川 知行 2
Tomoyuki Maekawa2

今井 倫太 1Michita Imai1

慶應義塾大学 理工学部
Faculty of Science and Technology, Keio University.
2
慶應義塾大学大学院 理工学研究科
2
The Graduate School of Science and Technology, Keio University
1

1

Abstract: This paper aims to reconcile the continuation of ongoing conversations and the comprehension of missed conversation content when joining a conversation in progress. Asking questions
about missed conversation content can necessitate re-explaining the conversation content, potentially impeding the ﬂow of the conversation. The proposed system, Know-it-all assistant, encourages mid-conversation participation by rephrasing the user’s utterances in a context-appropriatemanner. The rephrased expressions are generated using GPT-4 with access to the entire conversation history. In experiments comparing the presence and absence of the system, Know-it-all
assistant demonstrated some eﬀectiveness in both sustaining the conversation and improving conversation comprehension.

1

序論

今日，オンライン会議が会社や学校で浸透してきている．オンライン会議は場所を問わず会議に出席することを可能にした．しかし，複数の会議に同時に出席することは困難である．例えば，12 時から 14 時までの会議と 13 時から 15 時までの会議があったとする．1つ目の会議に最初から最後まで出席した場合，2 つ目の会議には 14 時から 15 時の間しか出席することができない．会議に途中参加する場合，参加以前の内容についての質問をすると会議の進行を妨げてしまう．会議の進行を妨げずに途中参加を可能にするには会話途中参加支援が有効である．会話途中参加支援を実現することで，会議参加の効率を上げられる可能性がある．
本稿の目的は，会話への途中参加を容易にする会話参加支援システムの実現である．
会話途中参加支援に応用可能な手法には大きく分けて 3 種類が考えられる．会話の書き起こし，会話内容の要約，次の発言の応答生成である．書き起こしには，音声データから自動的に会議記録を生成するシステムの研究がある [1]．この手法を利用することで，会話参加に必要な情報が得られる．一方で，書き起こされた∗ 連絡先：慶應義塾大学理工学部情報工学科今井研究室〒 223-8522 神奈川県横浜市港北区日吉 3-14-1
E-mail: matsumuro@ailab.ics.keio.ac.jp

文を読むのに時間がかかるので進行中の会話の継続と会話内容の理解の両立が難しい．要約には，非負行列因子分解（NMF）を使用した教師なし文書要約手法についての研究がある [2]．この手法はメインのトークテーマを効率よく知ることができる. しかし，トークテーマがそれた場合に途中参加が難しい．また，応答生成にはリアルな会話応答生成のための大規模な生成的事前学習モデル DIALOGPT についての研究がある [3]．
この手法では他者に違和感を感じさせることなく会話に参加可能である．しかし，ユーザの伝えたい内容を他者に伝えることが難しいという問題がある．
本稿では，ユーザの発言を会話の文脈に沿った表現に修正し提示することで，聞き逃した会話への途中参加を促すシステム「知ったかぶりアシスト」を提案する．知ったかぶりアシストは，GPT により知ったかぶりフレーズから会話全体における意味を考慮した表現への言い換え（情報文脈化）を行う．情報文脈化されたフレーズにより会話途中参加に必要な情報を得られる．

2

知ったかぶりアシスト

2.1

情報文脈化

情報文脈化とは，発言を会話の文脈に沿った表現に修正することである．会話途中参加者は，過去の会話内容を完全には理解していない状態であるため知ったかぶりをして発言をする．知ったかぶりフレーズは，曖昧な表現を含んでおり多様な解釈の仕方ができてしまう．知ったかぶりアシストでは，多様に解釈できる表現を GPT-4[4] を用いて情報文脈化する．情報文脈化されたフレーズは解釈を一意に絞ることができるだけでなく，過去の会話内容の理解を促す．

2.2

処理の流れ

対価として 165 円支払った．実験参加者の平均年齢は45.9 歳であった．

3.2

実験環境

本実験では，会話途中参加時における聞き逃しを再現するために作成したデータセットを用いてクラウド実験を行った．クラウド実験で用いたデータセットは以下の手順で作成された．まず，名大会話コーパス [4]から 2 人でなされる会話を 10 個選択し，それぞれの会話例から 25 ターンの会話を取り出した．名大会話コーパスとは，日本語話者同士の雑談を文字化したコーパスである．また，25 ターンの会話を，ユーザの途中参加前の 20 ターンと途中参加後の 5 ターンに分割した．
そして，1 人のフレーズ作成者に途中参加後の 5 ターンのみを見て知ったかぶりフレーズを考えるように依頼した．ここで，フレーズ作成者には以下の点に注意するように伝えた．

• 会話内容を聞かないこと．
• 会話の流れに沿う発言をすること．

図 1: 知ったかぶりアシストの処理フロー
図 1 に知ったかぶりアシストの処理フローを示す．
知ったかぶり発言を，会話履歴を元に GPT-4 により文脈に沿った表現に言い換える．図 1 の場合，あなたの発言「いいですね」が，今回の会話の文脈だと何がどういいのかという情報を加えて言い換えられる．また，情報文脈化フレーズにより，話者 A と話者 B の週末のお出かけ先として，水族館が候補として上がっていることがわかる．知ったかぶりアシストは，会話の途中参加に必要な情報を少ない文量で知ることができる．

また，会話履歴から GPT-4 によって会話の続きを 2ターン作成した．さらに，GPT-4 を用いて作成された2 ターンの会話を踏まえて，同じフレーズ作成者に知ったかぶりフレーズを作成するように依頼した．

3.3

教示と実験の流れ

実験参加者には，話者 A と話者 B の会話にあなたが途中参加する場面を想定するように伝えた．実験では，以下の 3 通りの会話例を見て同じアンケートに回答させた．

• 途中参加後の 5 ターン• 1 回目の情報文脈化フレーズまで• 2 回目の情報文脈化フレーズまで

3

実験

本実験の目的は，2 つある．1 つ目の目的は，知ったかぶりアシストによって会話に途中参加しやすくなるかを検証することである．2 つ目の目的は，知ったかぶりアシストがユーザのチャット入室前の会話内容の理解に役立つかを検証することである．

3.1

実験参加者

本実験では，ランサーズを用いて 51 人（男性 34 人，女性 17 人）の実験参加者を募集した．実験参加者にはアンケートでの質問内容は以下の 3 つである．以降，3 つの質問をそれぞれ質問 1，質問 2，質問 3 と表記する．
質問 1 あなたが発言をし，会話に途中参加しやすいか（7 段階でのリッカーと尺度）．
質問 2 質問 1 の理由．
質問 3 途中参加前の会話内容を理解できるか（7 段階でのリッカーと尺度）．
上記のアンケートを実験参加者 1 人につき 10 個の会話例で実施した．

3.4

評価方法

途中参加後の 5 ターンのみの会話に対して質問 1 の評価を E0 ，質問 3 の評価を C0 と定義した．1 回目の情報文脈化フレーズまでの会話に対して質問 1 の評価
を E1 ，質問 3 の評価を C1 と定義した．2 回目の情報文
脈化フレーズまでの会話に対して質問 1 の評価を E2 ，質問 3 の評価を C2 と定義した．

3.5

実験結果

10 個の会話例について E0 ，E1 ，E2 は図 2 に示すようになった．全ての会話例において E0 と E2 の間に有意な差が見られた（p < .01)．E0 と E1 の間について
は，会話例 2，会話例 5，会話例 6 を除いて有意な差が見られた（p < .01）．E1 と E2 の間については，会話例 2，会話例 6 では p < .05 で有意な差が，その他の会話例では p < .01 で有意な差が見られた．また，10 個の会話例について C0 ，C1 ，C2 は図 3 に示すようになった．全ての会話例において C0 と C2 の間，C0 と C1 の間，C1 と C2 の間に有意な差が見られた（p < .01）．

4

考察

4.1

途中参加が難しい会話例でのアシスト
メッセージの有効性E0 と C0 は，それぞれ途中参加後の対話のみを見たときの会話への途中参加のしやすさと途中参加前の会話内容の理解度を表すスコアである．E0 と C0 は 1〜7の値で表され，値が大きいほど会話に参加しやすいものとなる．つまり，3 以下の会話例は会話への参加が比較的難しいと言える．図 2,3 によると，会話例 4，会話例 9，会話例 10 では，E0 と C0 が共に 3.0 以下となっている．会話例 4，会話例 9，会話例 10 では，2 回のアシストを経て，E2 ，C2 が E0 ，C0 と比較して 2.0 程度高い．途中参加後の対話だけでは理解が難しい会話
でも，アシストと会話継続者の発言により会話内容を理解し，次の発言がしやすくなったことがわかる．

4.2

実際の会話例についての考察

図 2: 10 個の会話例における会話への途中参加のしやすさを表すスコア
図 4: 会話例 1

図 3: 10 個の会話例における途中参加前の会話内容の理解のしやすさを表すスコア

図 4 に，会話例 1 を示す．会話例 1 は，話者 A と話者 B が就職について悩んでいるという話題から会話が始まり，B が将来なりたいという日本語教師についての話題に変わっていく．会話例 1 において，A と B による 5 ターンの会話からは母国語が難しいという内容が読み取れる．しかし，B のやりがいが何なのかや母国語が何語なのかを読み取ることができない．ここで，知ったかぶりフレーズ作成者は，2 人の会話内容に「難しいかもだね」と同意している．すると，アシストメッ
セージから，「日本語」と「教える側」というフレーズが出てきたので，2 人が話していた母国語は日本語であり，日本語を教えることにやりがいを感じるが，難しいという内容であったのではないかと推測できる．また，2 回目のアシストメッセージにも「日本語の文法や構造」というフレーズが入っていることから，実験参加者は話題の内容を「日本語を教えることについて」であると確信し，途中参加前の会話内容の理解につながったと回答した人が多かったのではないかと考えられる．

槌を打つと，ユーザの発言が文脈上でどのような意味を持つのかが分かるため，会話に必要な情報を効率よく入手できる．実験では，アシストの有無で，会話への途中参加のしやすさと途中参加目の会話内容の理解度を比較し，有意な差が確認された．

謝辞
本研究は，JST，CREST，JPMJCR19A1 の支援を受けたものである．

参考文献

図 5: 会話例 4

図 5 に，会話例 4 を示す．会話例 4 は，図 2，3 から分かるように，E0 と C0 が他の会話例と比較して低かった．会話例 4 は，話者 A に対して話者 B がフランスのお土産としてチーズを持って帰ってきたという話
題で会話が始まり，イギリスで流行っている口蹄疫という病気についての話題に移っていく．図 5 では，途中参加後の 5 ターンの会話からは，「足へん」というフレーズから漢字についての話だと推測できる．しかし，1 回目のアシストが途中参加前の内容について一切分からないものであることから，会話例 4 の E1 が低くなったのではないかと考えられる．そして，A が話題を戻し「口蹄疫」についての話を始める．
「足へん」というフレーズは「口蹄疫」の「蹄」という漢字についての話であったと推測できる．B の発言から「チーズ」という単語が，2 回目のアシストメッセージからも「口蹄疫」と「チーズ」という 2 つの単語が出てきて話題が特定されたことが，会話への参加のしやすさの向上につながったのではないかと考えられる．このように，他者の発言とアシストメッセージから話題の特定に繋がるケースもあることがわかった．

5

結論

本稿の目的は，会話への途中参加を容易にする会話参加支援システムを実現することである．そこで，ユーザの発言を文脈に沿った表現に言い換えるシステム知ったかぶりアシストを提案した．アシストメッセージは，過去の会話履歴とユーザの発言を元に GPT-4 を用いて生成される．ユーザは会話内容がわからず抽象的な相[1] Hui Liu, Xin Wang, Yuheng Wei, Wei Shao,
Jonathan Liono, Flora D Salim, Bo Deng, andJunzhao Du. Prometheus: An intelligent mobilevoice meeting minutes system., In Proceedings ofthe 15th EAI International Conference on Mobileand Ubiquitous Systems: Computing, Networking and Services, pp.392-401 (2018)[2] Ju-Hong Lee, Sun Park, Chan-Min Ahn, andDaeho Kim.: Automatic generic document summarization based on non-negative matrix factorization., Information Processing & Management,
pp.45(1):20–34 (2009)[3] Yizhe Zhang, Siqi Sun, Michel Galley, Yen-ChunChen, Chris Brockett, Xiang Gao, Jianfeng Gao,Jingjing Liu, and William B Dolan.: Dialogpt:
Large-scale generative pre-training for conversational response generation., In Proceedings of the58th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics: System Demonstrations,pp.270-278 (2020)[4] OpenAI:
GPT-4
technical
arXiv:2303.08774, (2023)

report.,[5] Fujimura,Itsuko, Shoju Chiba, Mieko Ohso: Lexical and Grammatical Features of Spoken andWritten Japanese in Contrast: Exploring a lexical proﬁling approach to comparing spoken andWritten corpora, Proceedings of the VIIth GSCP
International Conference. Speech and Corpora,
pp.393-398(2012)