| 研究概要 |
(1)調停事例の収集と調停ルールの抽出
オンライン調停支援システムの有効性を評価するため,このシステムにさまざまな調停事例を入力してタグ付けを行った.また,自然言語(日本語)のテキストデータと,調停事件の予備知識から,その論理構造をルールとして抽出する手法を提案し,その機能を実装した.
(2)調停戦略の学習
オンラインで行われている調停をモニタし,調停者に助言を行うアドバイザエージェントを実装し,その評価を行った.このエージェントは調停事件に関する予備知識を利用して,調停の最中に「次に行える発言の種類」を提示し,あわせて「次に行うべき論争テーマ」について助言するものである.
さらにこの機能を拡張し,過去の事例から,どのような発言をするとどのような態度をとるかに着目し,「断定的に強気に発言すべきである」とか「妥協的に発言すべきである」というような発言の仕方を助言する戦略提示エージェントを実装し,評価実験によってその有効性を確認した.
(3)オンライン調停支援システムの改良と評価
オンライン調停支援システムとアドバイザエージェントを法科大学院の仲裁演習の授業に利用し,論争データを収集するとともに,システムの使い勝手に関する意見をアンケート調査し,システムのインタフェース部分を中心に改良を行った.
(4)論争エージェントの実装と評価
収集した論争記録(事例ベース)をもとにして,人間の代わりに調停の論争を行う論争エージェントを実装した.さらに論争エージェントをオンライン調停支援システムに組み込み,学生10名にこのシステムを利用して調停エージェントとの論争を行い,論争相手としての印象をアンケート調査した.その際,個性を変えた3種類のエージェントと論争させた結果,意図した個性とアンケート結果がほぼ一致し,エージェントの発言傾向をある程度,制御できることを確認した.
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