本研究では，状態遷移モデルと大規模言語モデル（LLM）を用いたテキストベースの接客訓練および半構造化インタビューシステムを拡張し，より現実的かつ実践的な訓練環境の提供を目的とする。従来のシステムは，構造化された段階的指導と，AIによる柔軟な応答生成を可能にし，効率的なスキル習得を支援してきた。一方で，対話がテキストに限定されているため，実際の接客場面で生じる心理的緊張感やストレスを十分に再現できないという課題があった。この課題を解決するため，本研究では自動音声認識（ASR）および音声合成（TTS）を訓練フレームワークに統合し，ユーザとシステムの間で音声ベースの対話を行う構成とした。これにより，実環境に近いストレス下での訓練を可能とし，接客スキル習得におけるリアリティおよび訓練効果の向上を実現する。

カスタマーサービス業務では，顧客対応スキルの効率的な習得が求められている．従来はOJTやロールプレイによる研修が行われてきたが，時間的・人的コストが高く，訓練内容の標準化が難しいという課題があった．近年では，シミュレーション型訓練，特に対話型AIを用いた模擬練習が注目されており，従来手法より効率的なスキル習得が可能であることが報告されている[3]．教育・医療・サービス分野においても，AIを用いた模擬コミュニケーション訓練は，判断力や応答力，心理的耐性の向上に有効であるとされている．一方，多くの既存システムはテキストチャットによる対話を中心としており，実際の顧客対応で生じる心理的緊張やストレスを十分に再現できないという指摘がある[8]．実環境では，音声による即時応答や語調，感情的ニュアンス，沈黙などの非言語的要素を適切に処理する能力が求められるが，テキストベースの訓練ではこうした要素を体験することが難しい．特に音声対話には言い淀みや間投詞，感情的発話などテキストに現れにくい情報が含まれており，これに慣れることが実践的訓練の重要な要素である[7]．一方，職務面接の分野では，半構造化インタビューが柔軟かつ効果的な評価手法として広く用いられている[8]．半構造化インタビューは，事前に定めた質問項目を基盤としつつ，応募者の回答に応じて質問内容や順序を動的に調整することで，公平性と柔軟性を両立する手法である．面接官は対話を通じて応募者の能力や人柄を深く把握でき，心理的負荷を軽減しながら自然な応答を引き出すことができる[7]．近年では，こうした半構造化面接をAIで模倣し，回答内容に基づいてフォローアップ質問を自動生成する研究も進んでおり[8]，客観性と一貫性を高める新たなアプローチとして注目されている．以上を踏まえ，本研究では，大規模言語モデルを用いた従来のテキストベース顧客対応訓練と半構造化インタビューシステムに音声入出力インターフェースを統合し，実環境に近いストレス条件下での訓練を可能とすることを目的とする