近年，カウンセリングに特化したLargeLanguageModel(LLM)の開発が盛んに行われ，様々な観点からの評価が必要となっている．我々は，相手の話を理解していることを示す能力であるActiveListeningSkill(ALS)に着目する．カウンセラーのALSは患者の自己開示を促すなど，カウンセリングにとって重要である．本研究では，カウンセリング対話でﬁne-tuningしたLLMを基にカウンセリングチャットボットを作成し，ALSに関連するいくつかの評価項目によって当該ボットを評価した．評価の結果，一般的なLLMと比べて，我々が作成したモデルは言い換えや要約によるALSによって，自己開示をユーザに促すことができることを示した．

カウンセリングとは，専門知識や技術を持つカウンセラーが相談者の悩みや困りごとの解決や支援を目的とした対話のことである．最近の調査では，カウンセリングに対する関心や需要が高まる一方で，心理的な抵抗，費用や時間などの制限などの障壁から，多くの人々がカウンセリングを受けていない現状が明らかとなった[14]．これらの障壁が低いカウンセリングチャットボットは，カウンセリングを受けることに躊躇がある人やカウンセリングを受けることができない人の助けに繋がることから開発が盛んに進められている．これに伴い，カウンセリング対話に必要な知識や能力をLargeLanguageModel(LLM)に獲得させることを目指した研究が盛んに行われている[13,7,18]．カウンセリングは非常に複雑で難しいシナリオであるため，カウンセリングドメインに特化したLLMの開発を行う際には様々な観点からの精細な評価や効果測定が重要となる．本研究では，カウンセリングの中でも重要なスキルであるActiveListeningSkill(ALS)があまり評価されていないことに着目する．ALSは，相手の発話の言い換えや要約，共感的な応答などによって，相手の話を理解していることを示す能力である[3]．適切なALSは，効果的なカウンセリングを行うにあたって必要不可欠な要素である[15,8,9]．患者自身の自己理解やカウンセラーに対する患者の自己開示を促すためである．我々は，カウンセリング対話に関するコーパスを利用してLLMをﬁne-tuningし，そのモデルをベースとしたカウンセリングチャットボットを開発した．そして，ALSに関するいくつかの観点から，開発したチャットボットを評価した．本論文の構成は以下の通りである．2節では，ALSに関する対話システムの開発を目指した関連研究と本研究の位置付けについて述べる．3節では，我々が開発したカウンセリングチャットボットの詳細について説明する．4節では，このカウンセリングチャットボットを評価するために行った実験について述べる．最後に，5節で本論文をまとめる．