本研究では、認知症高齢者の「帰宅願望」や「不安」といった注意すべき発話を特定するシステムの構築を目的とした。介護施設で収集した対話データを基に、実データの収集が困難な環境下でも活用可能なデータ拡張手法を活用し、日本語BERTを基盤とした発話意図推定モデルを構築した。特に、ChatGPT(GPT-4o)を用いた疑似データ生成により、少数データクラスのデータ不足を補完し、分類精度の向上を実現した。評価の結果、疑似データ生成がデータ不足を補う有効な手法である一方、施設特有の文脈や固有表現への完全な対応には最低限の実データが不可欠であることが判明した。本研究は、疑似データ生成を活用したコーパス構築の有効性を示すとともに、施設ごとに適応可能なモデル設計の方向性を示す一助となるものである。

1.1研究の背景高齢化が進む現代社会において、認知症は医療および社会的課題として注目されている。認知症は、記憶障害や判断力の低下といった認知機能の障害に加え、不安や混乱、攻撃性など情緒的・行動的な変化を伴うことが多い。特に、介護施設における日常的な対話では、「帰宅願望」や「不安」といった特定の発話が頻繁に見られる。これらの発話に適切に対応しない場合、認知症高齢者は心理的ストレスを抱え、パニックや攻撃的行動を引き起こす場合がある【1】。介護者は、認知症高齢者の発話意図を正確に理解し、迅速かつ適切に対応することが求められる。しかし、過重労働や専門知識の不足がその妨げとなる場合が少なくない。このような状況において、AIを活用した発話意図推定システムは、介護現場の負担を軽減し、認知症高齢者の生活の質を向上させる可能性を秘めている。本研究では、これらの課題に取り組み、注意すべき発話を特定するシステムの開発を目指す。1.2研究の目的本研究の目的は、認知症高齢者の「帰宅願望」や「不安」といった注意を要する発話を特定するためのシステムを構築することである。特に、実データの収集が困難な環境においても、データ拡張手法を活用することで発話意図を推定可能なモデルを開発することを目指す。具体的には、以下の課題に取り組む。1.注意すべき発話意図を分類するためのコーパスを構築する。