Verification of Prompts for Conversational AI to Generate Context-Aware Responses

IPSJ

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  • コンテキストに即した応答生成のための対話型AI用プロンプトの検証

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LLM(Large language moodel) 技術の発展の恩恵を受け，人間の会話相手として，様々な領域で人 間の代わりに対話型 AI が導入され始めている．人間と対話型 AI(Artificial inteligence) が展開する会話に は，第三者視点では問題なく繰り広げられているように思えるが，実際に会話を行う当人にとって，会話 の満足度が同様に高いとは言い切れず，この要因の1つとして対話型 AI 側のコンテキスト理解が含まれ る．人間は会話における発言された言葉の表層のみを踏まえるだけでなく，非言語的な情報を様々に受け 取り意味を解釈している．本研究では，スマートフォンやウェアラブルデバイスから日常的に取得されて いるが，なかなか活用されることが少ないヘルスケア情報に着目した．これを対話型 AI に入力として与 え事前プロンプト処理を行うことで対話型 AI が通常の会話ではカバーできないコンテキストを踏まえ対 話を展開できるように設計し，比較実験を行った．実験参加者に実験後にアンケートと，半構造化インタ ビューを実施した．半構造化インタビューの内容をもとに，実験の考察と，今後の展望について述べる．

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