17:00 〜 17:20
[3D5-OS-20b-05] ユーザーのコンテンツ閲覧状態に応じた対話型選択支援
キーワード：対話システム、興味推定、視線、大規模言語モデル
ネットワークが発達した現代の情報社会では,様々な情報にどこからでもアクセスできる一方,情報の巨大化・複雑化に伴い,ユーザーの興味や知識が曖昧な場合,何を基準に選択を行うかを明確に定めることが難しい場合がある,人の相談役（例：コンシェルジュ等）であれば,対話を通じてユーザーの意思決定の背後にある選択基準を引き出し,選択に必要となる情報を与えてくれる.そこで本研究では,このような対話型選択支援システムを,LLMによるエージェントを用いて実現することの有効性を検証する.具体的には,人が興味のあるものを注視する傾向に着目し,ユーザーの視線情報から興味を持っているアイテムを推定し,それをもとに対話を展開することで選択を支援する手法を提案する.ユーザーが選択を行う際,具体的な目的を持つ「目的指向型」と探りながら選択を行う「探索指向型」に分けられると想定し,選択の満足度が高い対話について検討した.結果として,対話的に選択を行うことは,対話を行わなわず選択を行う場合よりも選択の満足度は高い傾向にあった.一方,2つの指向型にとって選択の満足度が高い対話については確認することはできなかった.
講演PDFパスワード認証
論文PDFの閲覧にはログインが必要です。参加登録者の方は「参加者用ログイン」画面からログインしてください。あるいは論文PDF閲覧用のパスワードを以下にご入力ください。