多様化が進む現代社会では，広い視野や柔軟な発想を持つことが様々な場面で要求される．筆者らは，対話や議論の対象となるテーマやトピックについての新たな視点への気づきを与えることを目的として，議論支援システムAIR-VASを開発している．従来のAIR-VASでは，複数のグループが同時に議論を行うグループディスカッションのような場を支援対象の一つとして想定し，気づきを与えるための刺激情報を他グループから抽出し提示する機能を実装してきた．本論文では，システムの利用環境としてより多様な場面で気づきの支援を行うことを目指し，AIR-VASに対して大規模言語モデル（LLM）に基づく議論エージェントの導入を行う．具体的には，それまでの議論内容に基づいて、LLMが議論には現れていない視点やアイディアを生成し，議論参加者の一員として発話・情報提示を行うエージェントの実装を行った．実験結果から，LLMに基づく文章生成機能により，エージェントの自然な発話文の生成が可能であること，およびLLMへの入力情報の調整によってエージェントに付与した話者タイプに応じた特徴的な発話内容を出力できることが確認できた．
