ユーザのパーソナリティ情報を用いて、興味に合わせた会話を提供することが求められている。本研究では、特にシステム発話を起点とした雑談会話を想定し、ユーザのパーソナリティ情報を利用してユーザの興味のありそうな話題かどうかを推定することができるかを検討した。追加学習したBERTがベースラインを上回る性能だった一方、GPT-4oはベースラインを下回った。パーソナリティ情報から興味の有無を一定の性能で判定できることを確認した。

ユーザとシステムが長く雑談会話をする上では、信頼や親近感を感じてもらうことが重要である[1]。人は嗜好が一致する対話相手に親近感を抱きやすいと言われている[2]。そのような背景からユーザのパーソナリティ情報を用いて、会話をパーソナライズする研究が進められている。高齢者への声かけによって社会的なつながりを促進できるという報告がある[3]。ユーザにとって興味のある話題であれば親近感を感じてもらいやすく、声かけの効果が高まると考えられる。ユーザに対して「最近どんなことがありましたか？」などのようにユーザに対して話題提供を促す場合もある[4]。システム側からユーザの興味のある話題を提供できると、嗜好の一致や親近感を抱かせやすいと考えられる。本研究では、システム発話を起点とした雑談会話を想定し、ユーザのパーソナリティ情報を利用してユーザの興味のありそうな話題かどうかを推定する。