[4Xin2] ポスターセッション2

[4Xin2-51] LLMによる質問意図推定を活用した育児相談チャットボットの開発

〇平尾 総太郎¹、阿部 香澄¹、中村 友昭¹、長井 隆行^2,1 (1.電気通信大学、2.大阪大学)

キーワード：大規模言語モデル、育児支援

大規模言語モデル（LLM）を活用した研究やサービス開発が盛んになされているが、子育て相談に特化したチャットボットは数少なく、育児支援の分野において重要な意義を持っている。我々のプロジェクトでは、親の子育てに関する相談に答えるLLM（本研究ではGPT-3.5）を用いた育児相談チャットボットの開発を進めている。しかし、現状ユーザの質問に対して十分的確な回答を行えているとはいえない。本研究ではまずユーザの質問に的確な回答をするための要因を分析し、現状の問題点として、ユーザの質問意図の不明瞭な解釈、回答の冗長さと適切性の欠如などがあることを明らかにした。さらに、これらの問題へ対処するため、ユーザの質問の意図を分類し、それぞれユーザに適した返答を生成するシステムを提案し、評価した。提案したシステムは、ユーザの意図をより的確に判別したことで、焦点を絞った簡潔な回答を生成でき、育児相談分野でのLLMを活用したチャットボットの可能性を示すことができた。しかし愚痴の取り扱いなどの課題は依然として残り、育児支援チャットボットのさらなる改善が必要である。