| 研究課題/領域番号 |
18K19843
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| 研究種目 |
挑戦的研究(萌芽)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
中区分62:応用情報学およびその関連分野
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| 研究機関 | 電気通信大学 (2019-2020)
広島市立大学 (2018) |
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研究代表者 |
稲葉 通将 電気通信大学, 人工知能先端研究センター, 准教授 (10636202)
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| 研究分担者 |
狩野 芳伸 静岡大学, 情報学部, 准教授 (20506729)
大槻 恭士 山形大学, 大学院理工学研究科, 准教授 (00250952)
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| 研究期間 (年度) |
2018-06-29 – 2021-03-31
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| キーワード | 対話システム / ゲーム情報学 / 説得対話 |
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| 研究成果の概要 |
プレイヤー間で会話することで進行するパーティゲーム「人狼ゲーム」を題材とし，自然言語によりユーザに上手に説得されることでユーザを楽しませるゲームAIの構築手法を提案した．
構築したゲームAIはゲームの状況とユーザとの対話の流れに応じて適切な応答を複数の応答候補から選択することで説得対話を進めるものであり，そのためのマルチタスク学習に基づくニューラルネットワークモデルを提案した．また，自然な説得対話の実現には，AI側はユーザの説得に徐々に応じるように態度を少しずつ変化させる必要がある．そこで，自然な説得の受諾を実現するためのデータドリブンな説得対話管理手法についても提案した．
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| 自由記述の分野 |
知的対話システム
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究の成果は，人狼ゲームに限らず，広く被説得対話システムの構築に有用である．
本研究と同じエンターテイメント用途では，例えばボードゲームのディプロマシーのように，説得のために複雑な条件を加味する必要のあるゲームやコンテンツのためのエージェント構築に応用可能である．また，人が説得のための技術を学ぶための対話システムの構築にも応用可能である．既存の説得技術を学ぶためのシステムは，人手により作成したシナリオベースのシステムであり，繰り返しの訓練ができないものがほとんどである．提案手法はデータと機械学習に基づく手法であり，繰り返し対話を行っても，毎回異なる内容の対話が可能であるという利点がある．
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