ユーザーをポジティブな感情に誘導する対話システムのパーソナライズを目指し，性格特性による感情誘導効果の違いを検証した．ビッグファイブの性格特性ごとに高低特性を持つ10種の擬似ユーザーエージェントを構築し，感情誘導実験を行なった結果，外向性，開放性，誠実性，調和性が高い場合，または神経症傾向が低い場合に，ポジティブな感情誘導効果が高まる可能性が示唆された．本研究は，性格特性を考慮した感情誘導対話システムの設計に向けた基礎的知見を提供する．

現代社会における多様なストレス要因により，心の不調を抱える人々の数は増加傾向にある．厚生労働省の「労働安全衛生調査[1]」によれば，現在の仕事や職業生活において，強い不安，悩み，ストレスを感じている労働者の割合は82.7%に上り，日本のメンタルヘルス問題は極めて深刻な課題である．一方で，カウンセリング需要の増加に対して，カウンセラーの人材不足が顕著であり，このギャップを埋めるための解決策が求められている．このような状況を背景に，情報技術を活用したセルフケアの重要性がますます高まっており，とりわけ，大規模言語モデルの発展により，カウンセラーに匹敵する応答能力を備えた対話システムの可能性が示されている[2]．このような対話システムの応用例として，自然な対話を通じてユーザーをポジティブな感情に誘導する「先読み対話システム」の研究開発が行われている[3]．このシステムは，わずか5ターン以内でユーザーの感情をポジティブに変化させることに成功しており，先読み対話システムを用いた感情誘導はセルフケアへの応用に期待できる．しかしながら，感情誘導の効果には個人差が存在すると考えられる．本研究では，この個人差に注目し，性格特性が感情誘導の効果にどのような影響を与えるのかを検証する．具体的には，性格特性をビッグファイブに基づいて分類し，それぞれの性格特性が感情誘導に与える影響を明らかにすることを目的とする．性格特性によって感情誘導の効果に違いが見られる場合，それを踏まえたパーソナライズ手法の設計は，より効果的な対話システムの開発に繋がる．本研究は，性格特性を考慮した感情誘導システムの設計に向けた重要な基盤を提供するものである．