大規模言語モデル(LLM)を利用することにより，従来のルールベースによる音声対話システムでは困難であった自然な対話が可能である．しかし，LLMは明示的な出力制御が困難であり，音声対話システム設計者の意図と異なる発話が生起する危険性がある．本稿では，より安定で且つ柔軟な音声対話システムを実現するためのLLMを利用したメタ制御手法を提案する．提案手法は，対話シナリオに沿った対話を実現するための対話フロー制御と，自然な対話を実現するためのターンテイキング制御とからなる．それら制御の最適化にもLLMを利用するというメタ制御を音声対話システム上に実装し，その効果を検証した．

対話システムの構築において，その目的にあわせたシステム主導型の対話を実現するには，ルールベースのシステム設計をすることが一般的である．しかし，このルールベースによる対話システムは，雑談対話のような柔軟な対話において，破綻せずに継続することが困難であった．そこで近年，柔軟で且つ多様な発話生成を可能にする大規模言語モデル（LLM）の利用が進みつつある．しかしLLMは，その出力を明示的に制御することが難しく，安定した対話システムを実現することは必ずしも容易ではない．対話ロボットコンペティション2023（DRC2023）[1]において課題とされたのは，旅行代理店のカウンターパーソン役としてのアンドロイドロボットのためのマルチモーダル対話システムを構築することであった．この対話の目的は，ユーザであるお客様の希望を聞きながら，ユーザの満足する旅行プランを策定して提示することである．明確に既定されたゴールに向かうような対話の安定性が求められるとともに，ユーザの様々な発話に対して適切に対応する柔軟な発話生成と対話制御が必要となる．以前，我々の研究グループ[2],[3]ではルールベースを基本とする対話システムを構築し，一部のロボット発話に言語モデルの出力を利用していた．昨年のDRCで優勝したチームLINE[4]は言語モデルであるHyperCLOVAを用いた対話システムを構築したが，対話の流れはルールベースで記述していた．当時の技術水準では，言語モデルによる安定した対話制御までは難しかったと言える．DRC2023はOpenAIが開発したGPT-4をはじめとしたLLMが登場して以来，初のアンドロイドロボットを用いたコンペティションである．本稿では我々がDRC2023において構築したシステムDSML-TDU[5]における実装例を取り上げて本技術の詳細を紹介する．