本論文では，半構造化インタビューを対象として，状態遷移モデルと大規模言語モデルを組み合わせた対話制御の枠組みのモデル化を提案する．具体的には，状態遷移モデルの各状態におけるインタビュアの発話生成，および，インタビュー対象者の発話理解に基づく条件分岐判断において大規模言語モデルを適用する．そして，インタビュー対象者の回答に応じて質問項目のスロットを生成・更新しながら，インタビュー対話における柔軟な対話制御を実現する．また，提案手法により，複数のインタビュー対象者との間のインタビュー対話を通じて，インタビューテーマの話題構造を構築し，半構造化インタビューを効率よくモデル化する仕組みを実現する．

本論文では，半構造化インタビュー[18]を対象として，状態遷移モデルと大規模言語モデル(LargeLanguageModels:LLM)[1]を組み合わせた対話制御の枠組みのモデル化を提案する．半構造化インタビューとは，インタビュー対象者全員との対話を開始する前の準備段階において，一部の質問項目のみが用意された状態からインタビューを開始して，インタビュー対象者全員との対話を通じて，インタビュアが漸進的にインタビューテーマの話題構造を構築していく点に特徴がある．本論文では特に，半構造化インタビューの一例としてキャリア面談[7,8,9]をとりあげる．そして，状態遷移モデルの各状態におけるインタビュアの発話生成，および，インタビュー対象者の発話理解に基づく条件分岐判断においてLLMを適用する．そして，インタビュー対象者の回答に応じて質問項目のスロットを生成・更新しながら，インタビュー対話における柔軟な対話制御を実現する．本枠組みにおいては，LLMをインタビュア役エージェントとして位置付け，発話生成および質問項目のスロット生成，スロットフィリングの役割を担わせる．一方，インタビュー対話の対話制御については，状態遷移モデルによってモデル化する．また，提案手法により，複数のインタビュー対象者との間のインタビュー対話を通じて，インタビューテーマの話題構造を構築し，半構造化インタビューを効率よく実現する仕組みを実現する．本論文の貢献は以下の二点である．1.対話制御の難易度の高い半構造化インタビュー対話を対象として，状態遷移モデルおよびLLMを統合した対話制御の枠組みを適用する．