本論文では，営業員と顧客の会話の文字起こしテキストから得られた質問のタグを推定するタスクに取り組む．質問には冗長性や言い間違えを含まれるため，その内容を理解することが難しい．私たちは大規模言語モデルによって質問のトピックを推定することで，質問を簡潔な文書に変換した．さらに，質問の内容を理解することに適した単語のみをタグとして獲得した．評価では，実際の営業員と顧客の会話から得た約1万件の質問とオープンなモデルであるLlama2を用いた．

音声認識技術と自然言語処理技術の発展により，それらの技術を応用して電話対応をサポートすることが期待される．重要な応用の一つは，顧客と営業員のやり取りを分析し，質問における傾向を認識することである．これは営業員に既存の問題に対する知見を提供し，販売戦略の更新につながる．本論文では，営業員と顧客の会話の文字起こしテキストから得られた質問のタグを推定するタスクに取り組む．タグとはその質問の内容を識別できる目印を指す．本論文の手法の概要を図1に示す．質問に含まれている「InsideSales」と「案件」は，KeyBERT[1]によってキーワードとしては認識されたが，これらは質問の内容を示すには十分ではないと本論文では考えた．そして2段階の方法でタグを抽出することを試みた．本論文が対象とする，営業員と顧客の会話の文字起こしテキストには2つの特徴がある．1つ目は，テキストが冗長性や言い間違えを含み，Web記事などの人手で整理されたテキストよりもより複雑であることである．2つ目は，多様な話題を含むことである．これは一般的に知られており，発話の意図を特定する意図検出タスクのデータセットであるBanking77[2]とClinic150[3]は，発話に対して70種類以上の分類を持つ．また，私たちがChatGPT1）によって，営業員と顧客の会話から得た質問群に対してトピック推定を行ったところ，10,334の質問から7,235のトピックが生成された．1つ目の特徴に対処するために，私たちは大規模言語モデル（LLM）によって質問のトピックを推定することで，簡潔で言い間違えがないテキストを生成する．近年の研究は，LLMが誤りを含む文書を正しい文書に変換できること[4]と，LLMによるアノテーションは人手のアノテーションと同等であることを報告している[5][6][7]．これらは，LLMが複雑なテキストを理解する能力があることを示唆する．