コンタクトセンターにおける自然言語処理は顧客サービスの自動化と効率化において重要な役割を担っているが、個人情報や著作権等の観点から研究用として扱うことのできるデータは少ない。そこで本研究では研究用データの構築のため、仮想の家電メーカを設定し回答に必要なナレッジと対話データの作成に取り組んだ。特に、効率的なデータ作成と実用後の継続的なデータ収集を見据え、人と大規模言語モデルの協働によってデータを作成するアプローチを検討し、461件のナレッジと2,308件の対話データを作成した。

近年、大規模言語モデル（LLM）の登場により、チャットボットの性能が飛躍的に向上している。そのチャットボットの主要な応用先として、コンタクトセンターでの利用が期待されている[1,2,3]。チャットボットを導入することにより、24時間対応やオペレーションコスト軽減が期待できる[4]。しかし、チャットボットの実応用が進んでいる一方で、その研究開発のためのデータが限られているという現状がある。この要因は大きく二つあり、一つはコンタクトセンターのデータが個人情報等を含むため公開しにくいという点である[3]。またもう一つの点として、オペレータはカスタマーからの問い合わせを受け必要に応じてナレッジ等の資料を参照し回答を作成するが、既存の知識参照タスクのためのデータセットの多くがWikipedia等を参照しており[5]、実際のコンタクトセンターでのドメインとは大きくかけ離れているという点が挙げられる。そのため我々は、実応用を志向したコンタクトセ仮想家電メーカナレッジ仮想の家電メーカを作成参照して質問に回答エアコンの電源が点かない電源が点かないのですね。リモコンには何か表⽰されていますか？修正オペレータ役（LLM）カスタマー役（コンタクトセンター従業員）電源が点かないのですね。リモコンにはエラーメッセージなどは表⽰されていませんでしょうか？ンターのチャットボット開発のためのデータセットの構築を目指す。今回は、家電におけるテクニカルサポート業務を想定して、対話データセットを作成する。仮想の家電メーカーを作成し、新たなナレッジを作成した。作成したナレッジに基づき、実際のコンタクトセンターのオペレータとLLMの協働によって対話データを作成を目指す。LLMを用いることで、十分な訓練データがない場合でも、プロンプトの調整によって、一定レベルの性能を持つ対話モデルの構築が期待できる。そのため、本研究では、オペレータがカスタマーのふりをして問い合わせをし、LLMの回答をオペレータが確認・修正を行うことで対話データを収集した。図1に本データ作成手法の概略図を示す。本研究にて、我々は461件のナレッジと2,308件の対話データを作成した。将来的には、LLMをコンタクトセンターにて実運用を行いながら継続的なデータ作成を行うことを目指している。.タイトル給水ホース・排水ホースは自分で交換可能ですか？文章給水ホースはお客様ご自身での交換が可能です。排水ホースは外に出る蛇腹部分が外付となる外部排水ホース部分については交換可能です。製品を購入された販売店で在庫・価格などご確認の上でご注文をお願い致します。内部側の排水ホースについては補修部品となりお客様ご自身での交換は出来かねる部分です。弊社ご相談窓口へ点検・修理をご依頼ください。外部排水ホースがなく内部側の排水ホースと一体化しているタイプも同様となります。排水ホースの仕様は製品によって異なるため、お使いの製品の取扱説明書・据付説明書をご確認ください。