%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%近年，雑談対話システムの需要は，研究および商業の両分野で高まっている\cite{onishi2014casual,adiwardana2020towards,shuster2022blenderbot}．雑談対話システムはその場限りの話し相手になるだけでなく，ユーザに合わせてパーソナライズしていくことで長期的なパートナーとしての役割も期待されている．さらに，長期的に利用される雑談対話システムは，体調管理\cite{bickmore2005establishing}や認知症検出\cite{luz2018method}，カウンセリング\cite{chawla2023social}など継続的な利用が必要なシステムやサービスにも活用できる可能性が高い．ユーザに長く利用される雑談対話システムを構築するためには，ユーザとシステムの良好な関係を築くことが重要である\cite{bickmore2005establishing,richards2014forgetmenot}．人間同士の対話では，対話相手との過去の対話，特に相手から開示された嗜好や経験などの情報を記憶し，対話に活用することが良好かつ親密な関係構築に有効である\cite{hall2019how}．このことから，ユーザとシステムの対話では，ユーザの発話に含まれるユーザ自身に関する情報（\textbf{ユーザ情報}と呼ぶ）をシステムが記憶し，対話に活用する手法がいくつか提案されている．\citeA{tsunomori2019chat}は，過去の対話から得られたユーザ情報を記憶し対話に活用する雑談対話システムを構築した．システム発話にユーザ情報を組み込むことで，ユーザの雑談対話システムへの親しみやすさが向上することを長期的な実験において確認した．しかしながら，この手法では固定的なテンプレートにユーザ情報を埋め込むことでシステム発話を生成しているため，文脈に対して不適切な発話がしばしば生じていた．\citeA{xu2022long}は，より自然な応答を生成するために，対話文脈とユーザ情報を入力とするニューラルベースの発話生成モデルを提案した．この手法では，対話文脈のトピックがユーザ情報と近い（類似している）場合において，ユーザ情報を発話に取り入れる．しかしながら，実世界で利用する上では現在のトピックに近いユーザ情報が常に利用可能であるとは限らないため，システムがユーザ情報を利用できる機会が制限されてしまうという問題がある．我々は，現在の対話文脈との近さに関係なく任意のユーザ情報を自然に対話に活用することで，ユーザと良好な関係を構築するパーソナライズ可能な雑談対話システムの実現を目指す．図\ref{fig:dialogue_sample}は，我々が目指す雑談対話システムの対話例である．システムはユーザとの過去の対話から抽出した任意のユーザ情報を参照し，ユーザ情報とは異なるトピックの対話文脈において自然に発話に取り込んでいる．これを実現するためには，対話文脈との近さが多様なユーザ情報を踏まえた発話からなるコーパスが必要である．%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%fig.1\begin{figure}[t]\begin{center}\includegraphics{31-4ia8f1.pdf}\end{center}\caption{任意のユーザ情報と対話文脈を踏まえたシステム発話の例．}\label{fig:dialogue_sample}\end{figure}%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%本研究では，パーソナライズ可能な雑談対話システムの実現に向けて，任意のユーザ情報と対話文脈を踏まえた発話からなるSUIコーパス(\textbf{S}ystemutterancebasedon\textbf{U}ser\textbf{I}nformationcorpus)を構築する．SUIコーパスは，$\langle$ユーザ情報，対話文脈，ユーザ情報と対話文脈を踏まえたシステム発話（\textbf{拡張システム発話}と呼ぶ）$\rangle$の三つ組からなる．SUIコーパスを用いて事前学習済み発話生成モデルをFine-tuningすることでベースラインモデルを構築し，任意のユーザ情報と対話文脈を踏まえたシステム発話を生成できるかどうかを評価する．さらに，SUIコーパスを使用して汎用的な大規模言語モデル(LLM)にIn-ContextLearning（文脈内学習；ICL）を行い，ICLにおけるSUIコーパスの有用性を評価する．最後に，発話生成ベースラインモデルをもとに雑談対話システムを構築し，ユーザとのインタラクティブな対話における任意のユーザ情報と対話文脈を踏まえた発話の有用性を評価する．本研究の主な貢献を以下に列挙する．\begin{itemize}\setlength{\itemsep}{1mm}%項目の隙間\setlength{\parskip}{1mm}%段落の隙間\item現在の対話文脈に関係なく，任意のユーザ情報を踏まえたシステム発話からなるSUIコーパスを構築した．本コーパスはGitHub上で公開している\footnote{\Turl{https://github.com/nu-dialogue/sui-corpus}}．\itemSUIコーパスを用いて(a)事前学習済み発話生成モデルに対するFine-tuning，(b)LLMに対するICLを行った．主観評価の結果，SUIコーパスを用いることで，モデルが現在のトピックに関係なく文脈への適切性を保持したまま任意のユーザ情報をシステム発話に取り込むことができることを確認した．\item発話生成ベースラインモデルをもとに雑談対話システムを構築し，ユーザとのインタラクティブな対話における任意のユーザ情報と対話文脈を踏まえた発話の有用性を実験により確認した．\end{itemize}本稿の構成は以下の通りである．\ref{sec:related_work}章では関連研究を紹介する．\ref{sec:sui_corpus}章では，SUIコーパスの構築方法について述べたのち，品質評価や分析結果をもとにコーパスの特徴について述べる．\ref{sec:utterance_generation}章では，SUIコーパスを用いた発話生成ベースラインモデルの構築および評価を行う．\ref{sec:apply_llm}章では，SUIコーパスを用いたICLによるLLMの学習および評価を行う．\ref{sec:dialogue_system}章では，発話生成ベースラインモデルを用いた雑談対話システムの構築および評価を行う．最後に，本研究のまとめと今後の課題を\ref{sec:conclusion}章にて述べる．%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%