我々は看護師キャリア面談の事前ヒアリングを支援するスロット生成型対話を開発してきた．しかし，LLMによる動的スロット生成は話題が拡散し，質問意図が伝わりにくい課題があった．そこで，本研究ではユーザ応答から次に深掘りすべき論点（将来判断・感情・問題原因）を予測し，その論点を条件としてアブダクションによる仮説スロット生成と質問生成を制御するフレームワークを提案する．ESCの対話戦略ラベル予測モデルを論点予測の代替として用い，GPT-4oで仮説と質問を生成した．予備実験では同一履歴に対し論点条件を切り替えると生成質問の観点が系統的に変化することを確認し，対話の一貫性向上の可能性を示した．

医療現場では，看護師の離職や配置のミスマッチが継続的な課題であり，個々の看護師の状況や志向を早期に把握し，適切な支援につなげるために，キャリア面談が行われている．我々はこれまでに，面談前に対話システムが看護師からキャリアに関する情報を収集し，看護管理者向けに要点を整理したレポートを生成することで，面談準備を支援するシステムを開発してきた[1]．この事前収集により，面談当日に初めて不満や離職意向が顕在化して看護管理者が対応に苦慮する事態を減らし，面談をより効率的に進めることが期待できる．システムがユーザの個別状況に適応するため，我々の既存研究ではLLMによる動的スロット生成を導入し，仮説形成（アブダクション）に基づいて新規スロットを生成する枠組みを検討してきた[2]．しかし，実運用を想定した予備的実験では，キャリア支援に直結しにくい細部へスロットが集中することや，質問意図が共有されないまま話題が遷移して対話の自然さおよびレポート有用性が低下することが確認された．すなわち，仮説生成プロセスだけでは，深掘りの大まかな方向性を担保できないことが分かった．そこで本研究では，スロット生成型対話システムに次に深掘りすべき論点を予測するモジュールを組み込み，仮説の方向性を状況に即して制御するフレームワークを提案する．これにより，より重要度の高い論点への集中と，質問遷移の自然さを両立し，面談準備に資する情報を効率的に収集することを目指す．