性がある。一方、ユーザが問題焦点型のガイダンス感情調整対話は、否定的感情のエスカレーションを受け入れる準備ができているにもかかわらず情緒を最小化する上で重要な役割を果たす。しかし、効的傾聴を続けると、進展が妨げられる可能性がある果的な調整のためには、対話システムがユーザの調[6,7]。この種の問題は、人間同士の相互作用におい整段階に応じて対話戦略を適応させる必要がある。ても見られる[7]。本研究では、大規模言語モデル（LLM）を感情調整こうした問題に対する既存の研究では、ユーザの対話システムとして用いたときの性能を、次の3つ情動状態、感情極性、話者の注意を用いて介入タイの応答選択条件の下で評価する：(1)ガイダンスなミングの識別に取り組んだ[8]。しかしこの研究はしの応答選択、(2)推定した基本感情に基づく感情共感のみに焦点を当てており、励まし、助言、注意認識型応答選択、(3)Grossの感情調整理論に基づくの切り替えといった他の重要な介入を見落としてい理論誘導型応答選択。我々はインドネシア語の対話る。より広く言えば、既存のアプローチは表出されデータセットを構築し、専門家の判断によって評価た感情に依存した対話戦略を取っており、それは情を行った。実験結果は、LLMに対する明示的な理動状態を反映するものの、ユーザの意図や準備状況論ガイダンスが、調整段階にまたがって適切な応答を反映しない。実際には、ユーザの中に同じ感情がを選択する際のLLMの正確性を有意に改善するこ問題への関与の異なる段階を通じて現れることがあとを示した。り、ユーザが状況を変えようとしているのか、注意をそらそうとしているのか、あるいは状態の再評価

を行おうとしているのかによって、適切な介入が異日常生活の中でユーザが困難に直面すると、否定なる。的感情がしばしば喚起される[1]。このような状況我々はこの限界を、Grossの感情調整理論[9]を導において、対話システムは、励まし、助言、共感、入することで解決する。この理論は、否定的感情の受容など、さまざまな対話戦略によりユーザを励まエスカレーションを防ぐことを目的とする。Grossすことが検討されている[1,2,3]。これにより、ユーのプロセスモデルでは、感情調整は、状況修正や注ザの情緒的ウェルビーイングを支え、パフォーマン意配分といった初期段階から、感情が完全に発達すスを向上させることができる[4,5]。否定的感情にる前の認知的変化といった後期段階まで、複数段階対するエスカレーションを最小化するため、対話をにわたって展開すると特徴づけられる。ユーザの現通じてユーザの感情の収めどころを探るような対話在の感情調整段階を同定し、適切な対話戦略を展開システムは感情調整対話システムと呼ばれる。することで、感情調整の初期段階では励ましや助感情調整対話システムは感情エスカレーションの言、注意の切り替えを提供し、後期段階では認知的段階に応じて適切な戦略を取る必要があり、介入のリフレーミングを提供することが良いとされていタイミングを誤ると逆効果になり得る。たとえば、る。このプロセスモデルは日常生活で生じる否定的ユーザが情緒的支援を求めているときに助言志向の感情の調整に利用可能である。org/licenses/by/4.0/).本研究では、現在の大規模言語モデル（LLM）が、日常シナリオにおいて感情調整対話システムとして機能できるかを検証する。我々は、対話コンテキスト、ユーザ発話、そして異なる調整方略を表す複数の応答候補からなる、インドネシア語の予備データセットを構築した。LLMは次の3条件で評価される：(1)ガイダンスなしのゼロショット応答選択、(2)推定した基本感情に基づく感情認識型選択、(3)Grossのプロセスモデルを用いてユーザの感情調整段階を同定するGross段階認識型選択である。この結果、Gross段階認識型条件が感情調整対話において最も高い性能を示した。