会話においてユーザの負の感情を緩和するEmotionalSupport能力は，ソーシャルインタラクションやメンタルヘルス支援，顧客対応など様々な対話シナリオにおいて対話システムが今後具備すべき重要な機能である．本論文では，大規模言語モデルを用いた対話戦略の予測と，予測に基づいた対話生成を行うことでEmotionalSupportを実現する手法を提案する．実験では，応答文評価と実際に人とシステムを対話させる評価を行い，対話戦略による対話管理の効果や大規模言語モデルのEmotionalSupport能力を検証する．

ほとんどの人間は生活していく上で，精神障害や精神疾患を抱えていなくとも悩みを持ったり，ストレスを受けたりすることで精神的苦痛を経験する．多くの場合，人間は家族や友人などの社会的な相互作用からEmotionalSupportを受けることで苦痛に対処する[1][2]．そのため，EmotionalSupportは日常的にユーザと対話をするような対話システムに訓練するべき重要な能力[3][4]だといわれている．そこで，対話システムがEmotionalSupportを提供できるよう訓練するために，EmotionalSupportConversation(ESC)というタスクが設計された．ESCは，直面する課題を理解し，解決することで個人の精神的苦痛を軽減することを目的としたタスク[1][2]であり，そのためには共感を示すことや，慰めること，具体的な助言を提供することなどを行う必要がある．また，そのような行動を適切なタイミング，手順で行うことで良いサポートが行えることが知られている[5]．具体的な対話戦略やサポート手順を定義して，実際にESCを行っている対話を収集し，アノテーションを行ったデータセットとしてESConvdataset[6]がある．既存のESCシステム[7][8]はESConvdatasetを使用してFine-tuningを行っているものが多く，その多くはBlenderbotやDialoGPT，GPT-2などの中規模な言語モデルをベースとしている[9]．近年，大規模言語モデル(LargeLanguageModel:LLM)が顕著な生成能力を見せており[10]，In-Contextlearingで適切な指示を与えることで未知のタスクにも対応できることが知られている[11]．本論文では，EmotionalSupportを行う対話システムの実現を目的に，大規模言語モデルを利用した対話戦略予測部と対話生成部から構成されるESCシステムと，対話生成部のみで構成されるESCシステムの2つを構築する．実験では，プロンプトから与えられたESCの知識のみでの大規模言語モデルのEmotionalSupport能力や，対話戦略予測部による対話管理の効果を検証するために応答文評価とシステムとの対話による評価を行う．