[1D3-OS-24a] Behavioral Data Science: 行動インサイトとAI・機械学習・最適化

[1D3-OS-24a-05] RAGを用いたイベント情報の活用による運動促進メッセージの生成

〇冨山 蓮¹、瀧本 祥章²、倉島 健²、戸田 浩之¹ (1. 横浜市立大学大学院、2. NTT人間情報研究所)

キーワード：RAG、大規模言語モデル、行動変容、行動変容ステージ、メッセージフレーミング

日本人の死因の半数以上が生活習慣病である．その予防策の一つとして，健康促進のための行動を起こさせる（行動変容）メッセージによる介入がある．しかし，保健指導などの従来の介入方法では，介入の回数やタイミングには限界がある．そこで，本研究では，行動変容ステージを考慮したタイムリーな介入を実現する第一歩として，行動変容ステージに基づき運動促進メッセージの要件を明確化し，それを考慮するためのメッセージ生成手法を提案する。具体的には，明らかにしたメッセージ要件に含まれる運動に関するイベント情報など（外部情報）を活用するために，Web検索を用いたRAG（Retrieval-Augmented Generation）によって運動促進メッセージを生成する．また，本研究では上記より生成した運動促進メッセージの比較評価を行うことで，メッセージ要件や外部情報の有効性を示す．結果として，メッセージ要件の有効性は示されなかったが，外部情報では部分的に有効性が示された．また，利得フレームによるメッセージや読みやすいメッセージ，メッセージ内容の難易度が低いメッセージが有効であると示唆する結果となった．