本研究では，新しい管制支援システム“chat-AMAN”を提案する．chat-AMANは自然言語処理技術（抜き出し型質疑応答タスク，文書類似タスク）を活用し，管制官との双方向コミュニケーションを可能にする．chat-AMANは，航空機に対する指示内容案を管制官へ提示し，管制官からの自然言語形式のチャットに基づいて修正を行う．このやり取りを通じて，航空機への指示内容を両者で決定する．chat-AMANには，管制官のチャットを反映する機能だけでなく，常に航空機の安全性を損なわないような機構もを取り入れている．数値実験では，空港へ到着する航空機に対し，chat-AMANによって高度指示を決定する過程を示す．

航空交通管理とは，航空機の安全かつ秩序立った飛行を行うことを目的に，航空機を外部から支援する業務である[1]．例えば，航空機同士が衝突したり接近しすぎたりしないよう，各航空機へ飛行する高度や位置を指示するものがある．近年の航空輸送の需要増加に伴い，AMAN（ArrivalManager）[2]などといった，管制官の負担軽減を目的とする支援システムの導入が進んでいる．これらのシステムは，航空機へ与える指示を計算し，管制官へ提示する．管制官は，提示された内容を参考にしながら航空機へ実際に指示を与える．これら従来の支援システムの弱点として，航空機への指示内容案を管制官へ一方的に提示するだけであることが挙げられる．管制官は，自身の経験や現在の状況に基づき，提示された指示内容案を受け入れるかを判断する．支援システムの提示した指示内容案が不適切と判断した場合，管制官は，航空機への指示内容を自ら修正する必要があり，システムとの協調性に課題が残る．本研究では，指示内容案を管制官へ提案するだけでなく，管制官が双方向でやり取りできる支援システム，“chat-AMAN”を提案する．chat-AMANは，提示した指示内容案に対し，管制官が自然言語形式のチャットを受け取り，その意図に基づいて再び提示し直すものである．チャットの内容としては，提示された指示内容案に対し，管制官の経験や現在の状況に基づいて修正依頼をするものを想定している．この仕組みにより，両者で協働しながら航空機への指示内容を決定することができる．従来の支援システムとchat-AMANの比較を図1に示す．与えられた自然言語形式の指示文をコンピューターが解釈可能な形式に変換する先行研究例は多数ある．例えば，[3]では，BERTモデルを，[4]ではG3と呼ばれる構文解析フレームワークを，[5]では強化学習を用いてそれぞれ自然言語で書かれた指示文を解釈している．これらの研究の共通点は，指示文の意図を直接行動に変換していることである．それに対し，本研究で提案するchat-AMANでは，プロンプトの意図が直接指示内容案へ変換される訳ではない．chat-AMANの構造を図2に示す．chat-AMANは“コントローラ𝐶”と“インタプリタ𝐼”という2つの要素から構成されている．本稿では，管制官から受け取る自然言語形式の文字列を“プロンプト𝑝”と呼ぶ．コントローラ𝐶は，最適制御問題を用いて各航空機への高度指示を作成する．最適制御によって，様々な制約を満たしつつ，最適航空機航空機管制官管制官指⽰内容案⾃然⾔語形式のプロンプト指⽰内容案従来の⽀援システム(AMAN)提案する⽀援システムchat-AMAN案するchat-AMAN（右）.⾃然⾔語形式のプロンプト𝑝指⽰内容案𝒉コントローラ𝐶インタプリタ𝐼パラメータ𝜽の更新chat-AMANな行動を決定することができる．本研究では，安全な飛行軌道を得られるような制約を組み込んでいる．また，最適制御問題はパラメータ𝜃によってパラメトライズされている．インタプリタ𝐼は，自然言語処理技術を用いてプロンプト𝑝を分析し，意図に基づいてパラメータ𝜃を更新する．その後，修正された最適制御問題によって指示内容案が作成され，再度管制官へ提示される．本研究の貢献は二点ある．一つ目は，管制官と双方向のコミュニケーションを取りながら航空機への指示内容を決定するという新しい管制の様態を提案することである．二つ目は，管制官からの自由度の高い自然言語を許容しつつも，航空機の安全な運行を担保するようにchat-AMANを設計している点である．図2に示す通り，chat-AMANは管制官からプロンプト𝑝を受け取る要素と指示内容案を作成する要素が独立している．この分離によって，管制官からの意図を安全性を損なうことなく反映でき，かつ，最適な指示内容案が作成できる．