| 研究課題/領域番号 |
22KJ0045
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| 補助金の研究課題番号 |
22J10026 (2022)
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| 研究種目 |
特別研究員奨励費
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| 配分区分 | 基金 (2023)
補助金 (2022) |
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| 応募区分 | 国内 |
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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 | 北海道大学 |
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研究代表者 |
吉田 拓海 北海道大学, 情報科学院, 特別研究員(DC2)
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| 研究期間 (年度) |
2023-03-08 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
1,700千円 (直接経費: 1,700千円)
2023年度: 800千円 (直接経費: 800千円)
2022年度: 900千円 (直接経費: 900千円)
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| キーワード | 意思決定支援 / 機械学習 / 自然言語処理 / 文章生成 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
機械学習による予測モデルはその精度の高さから、人間の意思決定支援への活用が期待されている。予測モデルに基づく情報提示によって、行動変容を促す説得が可能であり、これによってより適切な意思決定が行える。現実の問題において、人間は主観的な選好を考慮した意思決定を行うため、効果的な説得には主観的な選好に配慮した情報提示が重要である。本研究では、対象者の選好に適応した情報を提示する個人化された説得エージェントの開発を目指し、その有効性を検証することを目的とする。
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| 研究実績の概要 |
本研究では、予測モデルに基づく情報提示により、ユーザが適切な意思決定ができるよう支援する説得エージェントを開発した。現実の意思決定問題において、人間は主観的な選好を考慮した意思決定を行う。そこで本研究では、より効果的な意思決定支援のために、ユーザの主観的な選好を考慮してそれぞれのユーザに対して適切な情報提示を実施する個人化された説得エージェントを開発した。
ユーザ情報が既知の場合における個人化された説得エージェントの開発に焦点を当て、情報提示の個人化機能を持つテンプレートを用いた文章生成器を開発した。ユーザの目的や選好に基づいて複数の典型的なグループを想定し、それぞれのグループに対して有用な文章が生成可能な文章生成器を開発した。
文章生成器が生成した異なる２つのユーザグループに向けた２種類のテキスト情報について、ドメインエキスパートによって２つのユーザグループの視点で有効性を評価した。５名のドメインエキスパートに対して、提示したテキスト情報が対象とするユーザグループにとって価値のある情報か？という設問を与え、５段階のリッカート尺度（５：非常にそう思う、４：そう思う、３：どちらかと言えばそう思う、２：どちらかと言えばそう思わない、１：そう思わない）で回答させた。実験の結果、２つの異なるユーザグループの視点でそれぞれ異なるテキスト情報が価値のある情報と評価されることを示し、開発した個人化機能をもつ文章生成器の有効性を示した。
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