[4Xin2] ポスターセッション2

[4Xin2-96] 生成AIを活用した特殊詐欺訓練ツールの提案2

個別フィードバックを実現するための生理情報と性格特性を用いた詐欺被害リスク推定モデルの構築

〇池田 妃那¹、井手 健太¹、近野 恵¹、吉野 航平¹、紺野 剛史¹、桐生 正幸² (1.富士通株式会社、2.東洋大学)

キーワード：特殊詐欺、生成AI、性格特性、ビッグファイブ

日本国内において特殊詐欺被害は増加傾向にあり，社会課題のひとつとなっている．我々は，詐欺被害を減らすにはひとりひとりが当事者意識を持つことが重要であると考え，特殊詐欺の会話を体験できる機能と体験後に潜在的な詐欺被害リスクをフィードバックできる機能を備えた，特殊詐欺訓練AIツールを開発している．先行研究として，潜在的な詐欺被害リスクを推定するAIモデルに関連した研究は少ない．そこで本研究は，体験者毎の個別フィードバックに対応することができる，潜在的な詐欺被害リスクを推定するAIモデルの構築を目的とする．特徴量として，非接触センサで取得する訓練中の生理情報（脈拍，呼吸）や体験者の基本情報を使用することに加えて，騙されやすさは性格と関係があると考え，体験者の性格特性（Big Five）も使用してモデルを構築した．高齢者29名のデータを用いて評価した結果，特徴量に生理情報や基本情報だけを用いた場合に比べ，性格特性を加えることでより高精度なモデルを構築することができ，個別フィードバックが可能となった．今後は，自治体向けの特殊詐欺訓練でツールの検証を行い，有効性を確認していく．