多くのサービスではユーザーが困った際に質問フォームから問い合わせをすることができる。問い合わせに対して関連するヘルプガイドを自動で検索・推薦できれば、問題解決までの時間削減に寄与できる。また、ChatGPTを始めとするLLMを用いた文章生成において、関連ガイドをコンテキストとして渡すことで正確な返答文章の生成が可能になる。そこで本研究ではユーザーからの新規クエリに対して、過去のクエリとその返信文を経由することで関連ガイドを高精度に検索する手法を提案する。提案手法と新規クエリから直接ガイド文章との類似度を計算する既存手法を比較した結果、提案手法は高精度に文章を検索できることが分かった。

サービス系アプリケーションでは、ユーザに生じた問題点をフリーテキストで運営側に問い合わせることができることが多い。現在それらの問い合わせに対する返答は、必要性に応じてカスタマーサポート等の担当部署が一件ずつ作成している。しかし近年の急激なIT化に伴って、ユーザ数と共に問い合わせの件数も増加しており、人力で返答文を作成していると返信までに時間を要するという問題がある。ユーザの問い合わせに関連するヘルプガイドを自動的に検索・推薦することができれば、ユーザは問題が即座に解決を解決することができ、カスタマーサポート側にとっても人力で対応するべき問い合わせ数の減少効果が期待できる。また、近年台頭してきたChatGPTを始めとするLLMでは自然な文章を高速に生成することができるが、その生成には事前学習時に含まれている情報しか使用できないため、各サービス固有の問題に対するQAボットとして直接使うことは難しい。その対応策として外部知識をコンテキストとしてLLMに与えることで回答の生成に使用する情報を拡張させるRetrievalAugumentedLanguageModelという手法が多く研究されている[1,2,3]。ユーザの問い合わせ文章から関連するガイドを検索し、その情報をLLMに与えることによってより正確な情報を含んだ回答が自動的に生成できると考えられる。現在、関連するガイドの検索手法としては問い合わせ文章と検索対象を単語の一致度やベクトル表現などで直接評価する手法[4]が一般的であるが、文意を考慮できないため正しいガイドを推薦できないことがある。そこで本研究では問い合わせ文章を過去の問い合わせと返信文を経由することで文意を考慮した上で関連ガイドを高精度に推薦する手法を提案する。