高齢者の増加とともに認知症患者も増加している．認知症患者の感情に寄り添い，意思を汲み取るためのコミュニケーション技法として「バリデーション」がある．しかし，介護業界は慢性的な人手不足であり，介護士がすべての患者に対して十分なコミュニケーション時間を確保することが難しい．本稿では，バリデーションのうち「オープンクエスチョン」に着目し，強化学習を用いて傾聴の多い応答を生成する対話モデルの構築法について検討する．評価実験では，ファインチューニングのepoch数と強化学習のstep数の関係に着目し，応答文の多様性や傾聴性などに関して評価・考察する．

近年，日本の総人口に占める高齢者人口の割合は29.1%と過去最高を更新し続けている[1]．これに伴い，認知症患者の数も今後増加することが予想されている[2]．認知症患者は，意思をうまく伝えられないため，不安やストレスを抱えやすいと考えられている．そこで，認知症患者の感情に寄り添うためのコミュニケーション法として「バリデーション」が注目されている．この方法は，6つの基本態度（「傾聴する」や「共感する」など）と，14の基本テクニック（「はい／いいえ」で答える質問ではなく，「いつ」，「どこで」といった自由な回答が期待できる質問を心がけることなど）を用いて認知症患者と丁寧にコミュニケーションすることで，患者が抱える悩みを軽減することを目的としている[3,4,5]．しかし，介護士がすべての患者に対して十分なコミュニケーション時間を確保することは，近年の介護士の人材不足[6]などの観点から困難である．そこで，本研究では，介護環境の改善を目指して，バリデーションを活用した対話システムの構築を目的とする．本稿では，バリデーションの基本テクニックにおける「オープンクエスチョン」に着目し，強化学習を用いて傾聴の多い応答を生成する対話モデルの構築法を検討する．特に，ファインチューニングのepoch数と，強化学習のstep数が傾聴性のある応答生成に与える影響についても確認する．