対話システムが人間社会で活用されるためには，高い信頼と長期的な関係を構築するための記憶と学習の能力が必要である．具体的には，過去の対話を記憶し，記憶をもとに様々な経験から知識を更新し，将来の対話で応用する能力が必要である．特に2回目以降の対話では，過去の対話履歴を想起するだけでなく，対話履歴から想起して利用する外部知識が持つ情報量が重要であることがわかっている[1]．そこで，システムが対話履歴に基づいて想起を行う際，外部知識が持つ情報量を考慮した話題および知識選択のモデルを構築し，大規模言語モデル（GPT-4）のプロンプトとして活用する対話システムを開発した．対話実験から，情報量を考慮した話題選択が，有益な知識の抽出に有効であることを明らかにした．また，情報量を考慮した知識選択が情報提供の側面だけでなく，対話の継続性やエンゲージメント向上といった側面でも有効であることを確認した．

自然言語を用いて人間と対話をする対話システムは，医療や教育，生活支援をはじめとした様々な分野で注目され[2,3,4]，研究開発が活発に行われている．一方で，実際に活用されるために改善すべき課題は依然として存在する．例えば，現在の対話システムの多くは，単一セッションで毎回異なる話者と初対面の対話を行うことを想定している[5]．しかし人間社会でより活用されるためには，長期間に渡って特定のユーザと以前の対話内容を踏まえて対話を行う能力が必要となる[6]．我々人間は，複数回行われる対話の内容を記憶し，またその内容に関する知識を自身の様々な経験から深めて次回以降の対話に活用することで長期間に渡る対話を可能としている．対話システムもこのように，対話履歴から知識を想起し，様々な経験から深化して次回以降の対話で活用することが望まれる．本研究では，対話における知識の想起と深化をモデル化することで，特定のユーザーと長期に渡って対話し，成長していく対話システムの開発を目指す.具体的には，我々の過去の研究[1]から得られた，過去の情報を適切に想起し深化するためには対話履歴のみでなく想起対象である知識が含む情報量を考慮することが必要である，という知見を活用し，情報量に基づいた話題及び知識選択モデルを構築した．そして，大規模言語モデル（GPT-4）を発話生成に用いた対話システムに組み込んだ．評価では，同じ被験者に期間を空けて複数回システムと対話をしてもらう被験者実験を行った．