今後社会に，AIが浸透するにつれ，人とAIの協働が新たなチームワークとして注目されるはずである．近年においては，大規模言語モデル(LargeLanguageModel;LLM)の発展により，人間とLLMの協働が様々な分野で検討されている．従来の研究ではLLMの性能向上や人間と効果的に協働するための方法に焦点が当てられてきたが，対人スキルなどのユーザ固有の能力がLLMとの協働に与える影響は明らかにされていない．本研究は人間とAIの協働パフォーマンスを評価するJHACE(JapaneseHuman-AICollaborativeEvaluation)を提案し，実験によって対人スキルがAIとの協働に与える影響を調査する．結果として，対人スキルはAIの回答への批判的対応に影響する可能性が示された．

人とAIが協働することで，AI単体を上回るパフォーマンスが発揮されることが注目されている．このような現象はしばしば，フリースタイルチェスにおいて「ケンタウロス」という人とAIの混成チームがAI単体に勝利したことから「ケンタウロス現象」と呼ばれる[1,2]．このことから，AIの効果的な利用には人間の介入が重要な役割を果たすことが考えられる．近年においては，大規模言語モデル(LargeLanguageModel;LLM)の発展により，人間とLLMの協働が様々な分野で注目されている．[3,4,5,6,7].また，モデルの評価においては，精度などのタスクに対する性能に加え，説明可能性やチームワークなど，人間中心の評価も検討されている[8,9,10]．しかしながら，人間がLLMを利用する能力と人間とLLMの協働パフォーマンスとの関係は明らかにされていない．例えば，LLMと積極的に対話するこらAIとの協働パフォーマンスを評価し，対人スキルとの相関を求める．とで効果的な回答を得ることができるユーザもいれば，LLMとの対話に苦労するユーザや誤った回答を受け入れやすいユーザもいる．このように，人間とLLMの協働パフォーマンスはコミュニケーションスキルといったユーザの対人スキルによって異なる可能性がある．人間の能力がLLMとの協働に影響する場合，個人の特徴を考慮したモデルやコラボレーションフレームワークの設計といった発展が期待される．一方，人間の能力による影響が少ない場合，LLMとの協働が人間の能力によるギャップを埋めるためのツールとしての応用が期待される．したがって，人間の能力とLLMとの協働パフォーマンスの関係を調査することはhuman-AIcollaborationにおいて重要であると考える．そこで，本研究では人間とLLMの協働パフォーマンスの評価方法としてJHACE(JapaneseHuman-AICollaborativeEvaluation)を提案し，実験によって人間の能力と協働パフォーマンスとの関係を調査する．ここで，LLMは対話形式で利用するモデルであることから，人間の能力として対人スキルに着目する．具体的には，以下の実験を通して，対人スキ.ルが高いほどLLMとの協働が効果的かどうかを調査する．はじめに，AIと協働して取り組む4種類のタスクと，心理測定尺度に基づく6つの対人スキルを定義する．これらの合計24の組み合わせ(4つのタスクと6つのスキル)における人間単独の結果とChatGPTを利用した場合の結果を比較する．本研究は，対人スキルの役割に着目することで，人間とAIとの協働に関する理解を深めるものである．研究の概要を図1に示す．