継続的にユーザと関わる非タスク指向型対話システム実現のため，対話中にシステムが第三者情報をうわさとして共有する手法が注目されている．この手法によりシステムへの満足度を向上させるためには，第三者情報を共有する際に，ユーザにとってより興味深い内容を選択することが重要であると考えられる．本研究では，ユーザにとって興味度の高い情報を共有する対話システム実現の第一歩として，様々な第三者情報に対するユーザの興味度を推定するモデルの構築を目指す．我々は，独自に作成した第三者情報の興味度データセット1）を用いて，GPT-4oをファインチューニングし，また，推定精度を高めるために多段階推定手法，ユーザ属性を考慮する手法を組み合わせることで，第三者情報についての興味度の推定精度をベースモデルよりも45.4%向上させたモデルを構築した．

近年，娯楽[1]，教育[2]，福祉[3]といった様々な領域で，人の代わりの雑談相手となる非タスク指向型対話システムが注目されている．このような非タスク指向型対話システムは，継続的なユーザとの関わりを必要とするため[4]，ユーザの対話満足度を高め，長期的にユーザと対話できるようになることが求められている[5]．非タスク指向型対話システムによる長期対話を実現するために，第三者の情報をシステムがうわさとして共有する手法が提案されている（図1）．先行研究では，あるユーザ（Aさん)の趣味や過去の行動について，システムが別のユーザ（Bさん）に第三者情報として共有する（e.g.,“Aさんは海を眺めるの1）本研究で作成したデータセットはGitHub（https://github.com/IshiguroLab/Thirdperson-info-Dataset）にて公開している．が好きらしいよ”）ことで，ユーザのシステムに対する対話意欲の減退を抑えられること[6]や，システムの印象（e.g.,社会性，擬人性）を向上させられること[7][8]が報告されている．しかし，これらの研究では，数多ある第三者情報の候補の中からシステムがユーザに共有する情報は，ランダムに選択されていたり[6]，実験者によって事前に設定されていたりする[7][8]など，単純な方法で決定されており，十分な検討がなされていない．そのため，システムがどのように共有する第三者情報を選択するかは課題として挙げられている[6]．先行研究では，システムがユーザの趣味・嗜好をもとに，ユーザにとって興味深いと考えられる情報を推定しながら対話することで，その満足度を向上させられることが報告されている[9][10]．これを受け，本研究では，ユーザの興味度の高い第三者情報を選択して共有することで，ユーザの対話満足度を高め，継続的にユーザと関わる対話システムを実現できるのではないかと考えた．第三者情報に対する聞き手の興味には,個人の趣味・嗜好だけでなく，人間社会において，その情報がどの程度珍しく[11][12]，人に知られていない（プライベートな）ものなのか[13][14]，また，ポジティブ/ネガティブなものであるか[10][15]といった社会的な側面も影響すると考えられる．よって，第三者情報に対するユーザの興味度を推定する手法について新たに検討.する必要がある．本研究では，ユーザにとって興味度の高い第三者情報を共有する対話システムを実現するための第一歩として，第三者の趣味や行動についての様々な文章に対しての興味度を推定するモデルを構築することを目指す．