大規模言語モデル(LLM)を用いた音声対話システムの普及において，高齢者の加齢性難聴は大きな利用障壁となっている．本研究では，音声対応可能なLLM間に音声劣化フィルタを挿入して難聴者を模したシミュレーションを行い，難聴話者向けの対話プロンプトを最適化する手法を提案する．検証の結果，タスク完遂率が33.2ポイント向上し，修復ターン数は約72％削減された．得られた対話戦略は，高齢者配慮の言語態であるElderspeakと高い一致性を示した．

近年，大規模言語モデル（LLM）の発展に伴い，音声インターフェースを備えた対話システムの自然言語処理能力は飛躍的に向上している．音声対話システムが高齢者の生活支援や見守りにおいて重要な役割を果たすことが期待されている一方で，利用者層として想定される高齢者特有の身体的特性，特に加齢性難聴は，システムとの円滑な相互作用を阻害する大きな要因となっている．加齢性難聴は単なる音量の低下だけでなく，高音域の減衰や時間分解能の低下を伴うため，サ行とハ行などの特定の音節の誤認や，語音の歪みが生じやすい[1]．これにより，ユーザー側の認知負荷が増大し，対話の破綻や頻繁な聞き返しが発生することが報告されている[2]．これに対し心理言語学の分野では，高齢者に配慮して発話速度や語彙，文法を調整するElderspeakと呼ばれる手法が提唱されている[3]．システム側でElderspeakのような配慮表現を生成する試みはあるものの，個々の難聴の程度や複雑な対話文脈に応じて，工学的に最適な発話戦略を自動獲得する手法は十分に確立されていない．また，難聴者の知覚を模倣する音響学的な劣化シミュレーションを用いた研究[4]は存在するが，それらをLLMの対話生成の最適化ループに組み込んだ例は極めて限定的である．本研究ではこの課題を解決するため，LLMを用いた難聴ユーザシミュレータ環境下での対話を通じて，情報伝達効率の高い対話戦略を自動的に獲得する．本提案手法の貢献は以下の通りである．•難聴シミュレーションによる対話最適化:音声劣化フィルタを介したLLM間シミュレーションにより，難聴者の知覚特性に応じた対話戦略の自動獲得を実現•対話効率の定量的向上:提案手法により，情報伝達率が33.2ポイント向上し，対話の修復ターン数が約72％削減されることを実証•言語学的妥当性の提示:LLMが自律的に獲得した戦略が，既存の高齢者配慮の言語態Elderspeakの特徴と高い整合性を示すことを確認