対話システムを介して二者の経験情報を共有することで，関係構築を促進する研究が行われている．これまでのシステムでは，情報の収集と伝達の機能の分離や，テンプレートを用いた発話生成など固定的な処理が多く，対話の流れの自然さや応答の柔軟性に課題がある．本研究では，雑談対話による関係性維持システムを目指し，LLMを用いた柔軟な経験情報収集および伝達を行うシステムを提案する．システム構成として，収集と伝達を順に行うカスケード型システムと，両タスクを一度に行う混合型システムを提案する．実際のシステムで評価を行い，LLMを用いたシステム性能の検証と提案する2種類のシステムの性能比較を行った結果を示す．

二者の間にエージェントが入って話を媒介することで関係構築の促進ができるという研究がある[1],[2],[3]．人間のウェルビーイングにとって，社会的な繋がりや他者との友好的な関係の構築は重要であり[4]，他者との関係構築を行うシステムは社会的に需要があると考えられる．これまでの二者の情報共有による関係構築促進の研究として，ロボットとの対話を通したグループメンバ間の経験共有[5]や，共通選好の共有[6]などが挙げられる．しかし，これらのシステムは，情報収集と情報伝達が別々に行われ，テンプレートに埋め込む形式で応答生成を行うなど，固定的な処理であったため，対話の流れの自然さや応答の柔軟性には課題がある．一方で，近年発展しているLLMを用いたシステムは，様々なタスクに適応し，幅広いドメインに対して柔軟な応答生成が可能である[7]．そのため，従来のシステムの課題に対して，LLMを用いることにより，対話の流れが自然で柔軟な応答を生成できると期待できる．そこで，本研究では，雑談のような自然な対話による情報共有を目指し，LLMを用いて情報収集タスクおよび情報伝達タスクを行う対話システムを提案する．実験では，対話の自然性とタスク遂行能力の両立の可能性について検証し，LLMを用いたシステムの性能を確認した上で，提案するシステム構成の異なる2種類のシステムの特性を検証する．