本稿では、対話システムライブコンペティション5のシチュエーショントラックに提出した対話システムについて述べる。本システムはルールベースによる対話状態の制御とTransformerをベースとした基盤モデルの「HyperCLOVA」を用いて応答生成を行った。基盤モデルには対話履歴だけでなく、状況や発話者のペルソナをFew-Shotのプロンプトとして入力することでシチュエーションに沿った応答生成を可能にした。また、シチュエーションに沿わない応答を生成した場合に備えて、再度生成を行う機構を複数備えている。その結果、本システムは予選で2位の成績を収め、基盤モデルだけではシチュエーションに沿ったタスク指向対話の応答生成ができないことを確認した。また、音声認識誤りに起因する不自然な応答の抑制や音声対話でのリアルタイム性の追求など未だ課題が残る。本稿では、予選の対話ログを参照し課題の議論を行う。
