LLMを用いた複数論点交渉における性格プロンプトの影響

抄録

交渉において性格の異なる当事者間で，複数ある論点におけるトレードオフを考慮しながら全体としてWin-Winな合意形成を導くことは重要な課題である．近年，言語生成モデル（LLM）を用いた交渉エージェントの開発が進んでいる．しかし，エージェントに与える性格プロンプトが交渉パフォーマンスに与える影響は不明である．本研究では，人-AIエージェント間の交渉において，エージェントの性格プロンプトが交渉結果に与える影響を検証する．実験参加者（n=50）は，AIエージェントに与える性格プロンプトが2（社会的価値志向性：協力的, 利己的）×2（ビッグファイブ：リザーブ, ローモデル, セルフセンター，アベレージ）の参加者間実験計画で，複数論点最後通牒ゲームを行なった．人とAIが得られる効用の合計（Win-Winの度合い）を指標として，エージェントの性格プロンプトが人との交渉における提案や合意形成に与える影響を分析する．本知見は，LLMを交渉エージェントとして活用する際の設計指針となりうる．性格プロンプトの最適化により，Win-Winな交渉結果を導くLLMエージェントの開発が期待される．