[4Xin2] ポスターセッション2

[4Xin2-100] 複数の大規模言語モデルを用いた円卓会議による接客評価

〇渡辺 蒼¹、レオ チーシャン¹、西崎 博光¹、星野 准一²、宇津呂 武仁² (1.山梨大学、2.筑波大学)

キーワード：大規模言語モデル、接客訓練

本論文では、接客における店員の発話内容の質を向上させるため、複数の大規模言語モデルを用いて店員の接客発話を訂正する方法を提案する。加えて、店員の発話内容を点数化し、採点の根拠となる解説を生成する。店員の発話内容を修正し、定量的評価を行うことで、適切にフィードバックを行うことができるようになる。本研究では複数のLLMを活用する方法の一つとしてReConcileという円卓会議の手法を採用する。評価実験の結果、ReConcileを用いて複数のLLMの出力を統合し，洗練することで、単一のLLMよりも発話内容を適切に修正することができ、かつ人間の感覚に近い評価点を付与することができた。