購買意欲を向上させるセールス対話システムを実現するためには多面的なユーザの意欲を考慮したデータセットが必要だが、既存データセットにはシステムの想定運用環境で収集された信頼性の高いユーザの意欲に関するデータが含まれていない。本研究では、想定運用環境に基づいた対話データ収集環境を開発し、3種類のユーザ意欲データを含む日本語セールス対話データセットを構築した。ユーザ評価実験では、発話レベルでユーザの意欲を考慮し、さらにデータセット分析で得られたセールス対話戦略の知見を組み込むことが対話システムによる対話成功率の向上につながることが示唆された。§github.com/CyberAgentAILab/salestalk-dataset

購買意欲を向上させるセールス対話システムを実現するためには、(1)対話継続意欲、(2)情報提供意欲、(3)目標受容意欲の少なくとも3種類のユーザ意欲を考慮しつつ対話を進行することが重要だと考えられる。そのようなシステムの開発には、生態学的妥当性(ecologicalvalidity)[1,2]の高いセールス対話データセットの整備が必要不可欠である。生態学的妥当性とは、現実世界へのユーザへの実験結果の適用可能性を意味し、主に心理学やHuman-Computer-Interactionの分野において用いられる概念である。しかし、既存のセールス対話データセット[3,4]は、人間同士の対話設定であったり、販売対象となる商品が事前に固定されているなど、実際のセールス対話システムの想定運用環境とは乖離した設定でデータが収集されているため生態学的妥当性が高いとはいえない。本研究では、実用的なセールストーク対話システムの実現を目指し、ユーザの多面的な意欲を考慮した日本語セールス対話データセットを構築する。データセットの生態学的妥当性を高めるため、実際のセールス対話システムの想定運用環境を可能な限り再現した実験設定下で、自然なユーザの対話および意欲データを収集することを試みる。具体的には、ユーザの自然なエンゲージメントを可能な限り正確に計測するため、実験参加者であるユーザ役に対して、任意のタイミングで対話を離脱することを許可し、対話システムのふりをしたセールス経験者（セールス役）がユーザ役の対話相手となるWizard-of-Oz(WOZ)法[5]の設定で対話データを収集する。さらに、ユーザの意欲の評価をユーザ役自身に行ってもらい、かつ対話単位のみならず発話単位での評価も収集する。本データセットにより、ユーザの購買意欲を高めるセールス対話戦略のきめ細やかな分析や、ユーザの反応に応じて柔軟に対話戦略を切り替える効果的なセールス対話システムの開発につながることが期待される。本稿では、構築したデータセットを概説したうえで、本データセット上でユーザの購買意欲を向上させるセールス対話戦略を分析した結果を報告する。さらに、分析により得られた対話戦略を組み込んだ大規模言語モデルベースのセールス対話システムが、ユーザ評価実験において高い評価を得ることを通して，本データセットの有用性を示す。