外部知識を検索・参照して応答を生成する知識指向対話では，検索拡張生成（Retrieval-AugmentedGeneration;RAG）の普及により流暢性は向上した一方，(i)ハルシネーション，(ii)取得知識の不完全な活用，(iii)汎用的・冗長な応答が依然として課題である．本研究では，対話穴埋め型枠組みDialFillを基盤に，複数知識スニペットからの知識選択とマスク範囲決定を統合するDialFill-Selectを提案する．提案手法はデコーディング時に<GOOD>／<BAD>を導入し，候補スパンを単一パスでスコアリングすることで，アンカー（キーワード）とマスク範囲を同時に最適化して応答を生成する．OpenDialKGによる評価により，既存手法と比べてノイズ耐性を高めつつ，事実整合性と情報量を維持できることを確認した．

近年，外部知識を参照しながらユーザ発話に即した応答を生成する知識指向対話システムが盛んに研究されている[1,2]．知識指向対話システムは，対話履歴に加えて外部知識を検索し，知識に基づく応答生成を行う枠組みである．近年はLLMと外部知識を統合するRetrieval-AugmentedGeneration(RAG)[3]の組み合わせにより流暢な応答が得られる一方，ハルシネーション，取得知識の部分的利用，汎用的で冗長な応答といった問題が残る．これらは，検索結果のどの情報を応答に反映するかが生成モデルに暗黙的に委ねられやすいことに起因する．DialFill[4]は応答生成を「対話穴埋め」として定式化し，知識に基づいてテンプレートの一部をマスクし補完することで，知識利用の明示化と多様性の両立を目指したものである．しかし複数スニペットを扱う場合，知識選択（どのスニペット／エンティティを採るか）やマスク範囲の決定がヒューリスティックに依存しやすく，ノイズ混入や重要事実の取りこぼしが生じ得る．本研究では，複数スニペットからの知識選択とマスク範囲決定を生成モデル内部で一貫して行うDialFill-Selectを提案する．<GOOD>／<BAD>に基づく生成確率をスコアとして再利用し，アンカーとマスク範囲を単一の推論手順で同時に最適化することで，ノイズ耐性の高い応答生成を，追加分類器なしで実現することを目指す．本稿の貢献は以下のとおりである．(1)複数スニペットを前提としたDialFill-Selectを提案し，知識選択とマスク範囲決定を統合した．(2)単一パスのスコアリングにより推論を簡潔化した．(3)OpenDialKGの評価で有効性を示した．