認知症高齢者の発話意図推定に基づく注意発話検出システムの開発

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。