[2Win5] ポスターセッション2

[2Win5-98] LLMを活用した感情ラベリングに基づく欲望形成プロセスの分析

〇大原 理沙¹、小俣 敦士^1,2、森野 純夏³、堀田 聰子³、金 伽耶⁴、金子 美和⁴、尾藤 誠司⁵、石川 翔吾¹ (1.静岡大学、2.浜松医科大学、3.慶應義塾大学大学院、4.株式会社K2インターナショナルジャパン、5.野村病院)

キーワード：大規模言語モデル、チャット相談、感情分析

本研究では、生きづらさを抱えた若者のチャット相談事例に対してLLMを活用して感情評価した結果から相談者の目標ややりたい事を見出すプロセスを分析した結果について述べる。相談記録31,488件（2,479事例）を対象に分析し、ポジティブ/ネガティブな感情や感情の揺らぎの特徴から相談者の特徴が抽出できることが示唆された。また、感情ラベリング結果を基にクラスタリングを行い、事例の分類と支援可能性を検討した。