チャットボットの一機能に，よくある質問集を用いてユーザの質問に答えるFAQ検索がある．FAQ検索は，FAQデータベース内から，ユーザの発話に最もマッチする回答を選択する．本研究では，FAQ検索のモデルとしてオープンドメイン質問応答で有効性が示されているDense Retrieverを用いて，チャットボット事業を通して収集した対話ログから作成したデータでモデルを学習する．ただし，チャットボットを新たに導入する顧客は対話ログが存在しないため，モデルの検索性能が低下する可能性がある．そこで，本研究では，このような場合でも適切に動作するZero-shot FAQ検索を実現するためDense Retrieverの学習時の負例選択方法の比較と，GPT-2を用いた訓練データの拡張を行い，その有効性を検証した．さらに，音声を入出力としたFAQ検索における課題と今後の展望について紹介する．
