論点予測に基づく動的仮説スロット生成を用いた対話フレームワークの検討

我々は看護師キャリア面談の事前ヒアリングを支援するスロット生成型対話を開発してきた．しかし，LLMによる動的スロット生成は話題が拡散し，質問意図が伝わりにくい課題があった．そこで，本研究ではユーザ応答から次に深掘りすべき論点（将来判断・感情・問題原因）を予測し，その論点を条件としてアブダクションによる仮説スロット生成と質問生成を制御するフレームワークを提案する．ESCの対話戦略ラベル予測モデルを論点予測の代替として用い，GPT-4oで仮説と質問を生成した．予備実験では同一履歴に対し論点条件を切り替えると生成質問の観点が系統的に変化することを確認し，対話の一貫性向上の可能性を示した．