[1Win4] Poster session 1

[1Win4-99] Prompt Engineering for Improving Speaker Guessing Accuracy and Fraud Risk Assessment in Special Fraud Cases

〇Kaori YOSHIDA¹, Yuji HASHIMOTO¹, Ryo NAGASAWA¹ (1. UniEvo,Inc.)

Keywords:Special fraud, Speech Recognition, Prompt Engineering

高齢者を対象とした特殊詐欺による被害は依然として深刻であり、巧妙な話術や心理的揺さぶりによって冷静な判断が困難となることが被害の一因とされている。早期段階で詐欺の可能性を検出し、第三者（家族など）に情報を伝えることが効果的であると考え、生成AIを活用した新たな対策手法を提案したい。先行研究では、OpenAIのライブラリを用いた音声文字起こしと形態素解析に基づき、生成AI（GPT-4）を用いて話者を推測する方法が報告されているが、その正解率は75.8%に留まっていた。本研究では、生成AI（GPT-4o）を活用したプロンプトエンジニアリングを実施し、話者推測の精度向上と詐欺リスク判定の精度向上を目指した。具体的には、推測条件の精緻化やプロンプト設計の最適化を行い、話者推測の正解率を92.3%に向上させたほか、詐欺リスク判定においても97.7%の精度を達成した。本研究の成果は、高齢者を対象とした特殊詐欺対策の実用化に向けて有用な知見を提供する。