[1Win4] ポスターセッション1

[1Win4-47] 大規模言語モデルを用いた悩みの深堀りができるAIセラピストの構築と評価

〇田中 宏和¹、狩野 芳伸¹ (1.静岡大学)

キーワード：セラピスト、人工知能、患者、カウンセリング

近年、心理的な健康問題の重要性が高まっている。AIセラピストが実現すれば、セラピスト不足や費用の問題をを解決する一助となりうる。
そこで、本研究ではLLMに対するプロンプト設計を行い、AIセラピストの作成を行う。
具体的には、会話の順序を設定する手法、現在の会話状況と今後の展開をまとめた内容を次の会話ターン生成を行うプロンプトに組み込む形でフィードバックを行う方法の二種類を試み、それぞれが生成にどのような影響を与えるのか検証する。
また、AIセラピストとAI相談者の対話を人間が評価する実験と、人間が実際にAIセラピストと会話して評価する実験の二種類で評価を行う。
結果、順序付けにより悩みの深堀をすることに成功し、フィードバックを行う方法により多くの評価項目のスコアを改善できた。