本研究では、感情分析機能と感情適応型音声合成を統合したAIカウンセリングシステムの対話特性を評価した。提案システムは、最大3つの感情同時検出と、動的音響パラメータ変調を組み合わせ、ユーザーの複雑な感情状態に応じた音声表現を実現する。カウンセラーの回答をタメ口モードに設定することで、親近感を抱かせるようにした。同様の入力プロンプトを用いたChatGPTと比較実験を行った。実験の結果、提案システムが優位性を示し、特にタメ口モードによる応答が共感性と親密性において高い評価を得た。本研究は、LLMベースの複合感情認識と音響パラメータ変調を組み合わせた共感型対話システムの有効性を実証し、カウンセリング領域におけるマルチモーダルAIシステムの設計方針を提供する。

近年、精神健康支援の需要が世界的に増加する一方で、専門カウンセラーの不足が深刻な社会問題となっている。このような状況において、大規模言語モデル（LLM）を活用したAIカウンセリングシステムは、24時間アクセス可能な初期支援ツールとして注目されている。特に、ユーザーの感情状態を適切に認識し、共感的な応答を生成する技術は、効果的なカウンセリング対話の実現に不可欠である。従来のAIカウンセリングシステムは、ChatGPT等の汎用LLMを用いることで高度な応答生成を実現している。しかしながら、テキストのみの対話では、声のトーンや話し方といった非言語情報を通じた感情伝達が欠如しており、対面カウンセリングで重要とされる「共感の表現」が限定的である。そこで、本研究では、感情分析と感情適応型音声合成を統合したAIカウンセリングシステムを提案する。この論文では、このシステムの詳細とユーザー評価実験の結果について報告する。