ニュースを話題とした人と対話システムの対話では，ユーザが求める支援の形と返答の方針が合わないと，受け取りにくさや違和感が生じ，満足度の低下や早期終了の一因となり得る．本研究は，ニュース提示対話における返答方針を三つのスタイルに整理し，文脈に応じてユーザがどのスタイルを選ぶかを予測することを目標とする．この目的のために，Slack上でニュース候補の提示と三つの返答候補の提示を行い，ユーザの選択を正解ラベルとして記録するボットを開発してデータを収集した．また、収集したデータからユーザに提示するニュースの提示スタイルを予測するモデルを構築した。本提案システムでは日常的な対話環境で低負担に選好ラベル付きデータを収集し，スタイル採択予測の学習と評価に利用できる．

ニュース提供は，新聞や放送による一方向の提示から，WebやSNSを通じた双方向のやり取りへと広がってきた．近年は音声やチャットによる対話形式も一般化し，ニュースについて質問しながら理解を深める利用形態が報告されている[1,2,3]．一方で，ニュースは内容が多様であり，受け手の関心や感情も状況により変化する．同じニュースであっても，事実関係を整理したい場合もあれば，不安や怒りを受け止めてほしい場合もある．また，関連する背景を知りたい，別の視点を知りたいという場合もある．このような違いに対して，システムの返答方針を一つに固定すると，対話の流れに合わない返答が増え，対話が途切れやすくなる．本研究は，ニュース提示対話における返答方針をスタイルとして明示化し，ユーザの発話や直前のやり取りに応じて，どのスタイルが選ばれやすいかを予測する枠組みを構築する．具体的には，Slackボットにより選好ラベル付きの対話ログを収集し，そのデータを用いて複数の予測モデルを構築して比較評価する．あわせて，教師ありデータを継続的に収集するための実装とログ設計を示す．具体的には，1回のターンごとに三つの返答候補を提示し，ユーザが最も適切と感じる候補を選ぶ仕組みを用いる．選好に基づく学習は，人の判断を学習信号として用いる方法として提案されている[4]．本研究は，この考え方をニュース対話のスタイル選択に適用し，収集の実装とログ設計を具体化する．本稿の貢献は次の三点である．第一に，Slack上でユーザの選択を正解ラベルとして記録できる収集基盤を設計し，実運用に近い操作で教師ありデータを得る手順を示す．第二に，ニュース提示対話に必要となる返答方針を三つのスタイルとして整理し，候補提示とラベル付けの単位を明確にする．第三に，収集ログを用いたスタイル採択予測の初期評価を行い，収集データが学習に利用可能であることを示す．