ユーザに適応する対話システムのためのLLMを用いた自我状態推定

大規模言語モデル(LargeLanguageModel以下LLM)の登場により，対話応答の精度は向上した．この対話システムの発展に伴い，システムの返答に対する正確さに加え，ユーザを満足させる返答が求められる．ユーザの感情や性格に応じた対話の研究は盛んに行われている[1,2]．しかし，感情や性格を考慮した対話システムではユーザを満足させる返答に至るまでには課題がある．まず，感情は得られた感情情報に共感性に注目した研究が多く存在する．共感はコミュニケーションにおいて有用な要素であるが，問題の推定や解決など対話での適切な返答が全て共感で網羅することは難しい．多様な返答を行うには対話意図などの複合的な情報が必要であり，テキストの感情だけでは適切な対話システムを作ることは困難である．次に，性格はユーザの静的な情報であり，対話システムのペルソナ作成には有効であるが，動的な要素が含まれる対話への影響は発話形式などの限定的な部分に留まる．よって，性格情報では感情のようなリアルタイムにテキストで変化する内容に対応することが難しい．ここで我々は，心理学のカウセリングで用いられる交流分析の概念に注目する．交流分析は5つの自我状態と呼ばれる心の状態が存在する．自我状態の特徴を表1に示す．この自我状態が対話で用いられ，交流分析には，対話のパターンを分析する交流パターン分析と呼ばれる概念がある．自我状態特徴CP(CriticalParent)批判的・厳格・理想的NP(NurturingParent)養育的・寛容・保護的A(Adult)冷静・理性的・論理的FC(FreeChild)直感的・衝動的・積極的AC(AdaptedChild)従順・抑制・消極的・反抗交流パターン分析は，発話の刺激と反応の関係性として分析される．交流パターンには，期待通りの応答がなされる相補交流，期待と異なる応答による交差交流，表面的な交流と異なる潜在的なメッセージを含む裏面交流の3種類が存在する．これらのパターンを分析することで，対人関係における問題の理解が可能となる．この交流パターン分析を用いた対話システムの実現を目指す．この対話システム実現にはユーザの発話から自我状態を推定することが必要である．本研究では，交流パターン分析を用いた対話システム実現に向けてユーザの発話から自我状態の推定を行う．