ハンセン病回復者の語り部の証言記録に対する質問応答システム構築に向けたベクトル検索精度の検証

戦争，災害，公害，差別偏見などにおいて様々な教訓を後世に伝えるために語り部として活動している人々が存在する．本研究で対象としているハンセン病回復者の語り部もその一つであり，ハンセン病回復者との対話を通した人権学習は，ハンセン病の差別・偏見における当事者の実体験や感情を伴った記憶（ストーリー）に触れ，その考えや価値観を知り，自身の考えや価値観を見つめ直す対話型体験学習として重要である．しかし，語り部活動では共通の課題として語り部自身の高齢化による継承問題がある．戦争や災害など多くの語り部が子や孫世代への語り部活動の継承を行なっているが，担い手の不足や当事者ではない者が記憶を継承することの難しさなどの課題は依然として残っている．ハンセン病回復者の語り部もその記憶の継承が急務であり，次世代の語り部育成が取り組まれているが，ハンセン病を取り巻く事情により戦争や災害の語り部以上に難しい状況である．ハンセン病回復者に対する偏見は現代においても残っており，語り部として活動する回復者は限られる．さらに，ハンセン病では患者の家族にも差別偏見が及んだという背景から，ハンセン病回復者は家族との繋がりを断ち，現在でも家族と連絡を取らない者も少なくない．加えて，ハンセン病患者にはかつて不当な断種・堕胎が行われていたという背景も合わさり，戦争や災害などの語り部のように当事者の家族が語り部活動を継承することが難しく，ボランティアや支援団体による継承を進めているが，戦争や災害の語り部と比べても継承が難しいと言える．本研究では，語り部の実体験や記憶を後世に継承するために，ハンセン病回復者の語り部との対話による対話型体験学習の効果を再現できる質問応答システムの構築を目指す．近年では，LLMの発展によって質問応答にRetrievalAugmentedGeneration(RAG)を利用してLLMを用いる事例が増えている．本研究で取り扱う語り部の証言記録に対する質問応答システムもRAGを用いたアプローチが考えられるが，このような質問応答システムはRAG内部のベクトル検索の精度による影響が大きい．そこで本論文においては，質問応答システム構築の事前実験として，証言記録のテキストにベクトル検索を適用した場合の精度を検証する．実験の結果，GLuCoSE-base-ja-v2が最も高い性能を発揮したが，いずれのモデルもファインチューニングなしの精度は20%以下であり，ファインチューニングなどの手法を用いた検索精度の向上が課題であることが明らかとなった．