| 研究課題/領域番号 |
22K17949
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| 研究種目 |
若手研究
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
小区分61030:知能情報学関連
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| 研究機関 | 大阪大学 |
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研究代表者 |
内田 貴久 大阪大学, 大学院基礎工学研究科, 助教 (30906417)
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| 研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
2024年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2023年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2022年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
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| キーワード | 選好モデル / 関係構築 / 人間関係 / 対話ロボット |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究は「対話とは何か」という学術的問いに対し，価値観のすり合わせを通した相互理解により，人間関係を明らかにすることである，という仮説のもと研究を行う．価値観として選好を対象とし，選好類似性の探索（価値観のすり合わせ）を通して，人間関係を推定し，関係構築を行う対話ロボットを開発する．まず，個人の選好をモデル化する対話手法及び複数人の選好モデルから人間関係をモデル化する対話手法を確立する．そして，人間関係モデルに基づいて関係構築を促進・制御する対話ロボットを開発する．これら３つの課題を解くことで，ロボットが特定の人間の対話意欲を長期的に維持/向上できるかを評価し，上記の仮説を検証する．
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| 研究実績の概要 |
本研究の目的は，選好の類似性を探索して人間関係を推定し，関係構築を行う対話ロボットの開発である．そこで，個人の選好をモデル化して，複数人の選好モデルから人間関係をモデル化し，人間関係の構築を促進する対話ロボットを設計する計画であった．今年度は課題１「個人の選好モデル」に重点的に取り組み，さらに課題３の前半である「選好類似性の情報量に基づく関係構築の促進」にも取り組んだ．「個人の選好モデル」については，大規模言語モデルを用いて，個人の選好をモデル化する技術を開発した．大規模言語の性能を高める技術を参考に，選好推定に応用したところ，精度が向上することが示唆された．この成果は国際会議ワークショップにて発表を行い，さらに対話ロボットに組み込んだ成果を国内会議で口頭発表する予定である．選好モデルの発展として，情報量に基づく選好のモデル化について論文誌に採録された．また，社会の選好に関するモデル化も検討と行い国際会議，国内会議にて口頭発表を行った．「選好類似性の情報量に基づく関係構築の促進」については，共通選好の情報量（珍しさ）に基づき，その内容をあるコミュニティのメンバに伝える対話ロボットを開発した．実証実験の結果，提案手法がメンバ間の対話意欲をより長期的に維持させる効果を持つことを明らかにした．この結果は国内会議での口頭発表ならびに論文誌への投稿を予定している．今後はこれらの実績に基づき，人間関係をモデル化する手法及び人間関係の構築を促進する対話ロボットの開発を実施する．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
1: 当初の計画以上に進展している
理由
今年度は予定の課題１が概ね終了し，課題３の一部分も完了した．また，課題１については計画時以上の精度が期待される手法を適用することができ，計画以上に進展していると言える．
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| 今後の研究の推進方策 |
次年度は課題２「複数人の選好（人間関係）モデル」に取り組む予定である．今年度得られたモデルやデータを拡張して，研究を推進することが課題となる．
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