共同作業におけるユーザの習熟度に基づく対話分析

抄録

近年のLLM(Large Language Model)の急速な発達により，AIエージェントは複雑な環境下でも人間との協力が可能になったが，ユーザ適応を考慮したエージェントの開発は十分には進んでいない．先行研究では，料理ゲームOvercookedを模した環境で人間と協力する対話型エージェントを構築した．しかし，エージェントは一方的にプレイヤーの指示を聞くだけであり，知識や経験を持たない習熟度が低いユーザとは効果的な協調が難しいという問題がある.そこで本研究では習熟度に応じたユーザ適応が可能なエージェントの構築を目的とし，人間同士の共同作業における対話データを収集・分析する. 先行研究と同様のゲーム環境下で知識やスキルが異なる被験者を用意し，2人1組のペアでタスクを行う．集められたデータを基に，習熟度の異なるプレイヤーがどのような対話戦略を採用し，協力関係を築くかを調査する．