[4Yin-B] Poster 7

[4Yin-B-59] Information Acquisition Support Agent through Active Topic Guidance in Conversation

〇Soshi Nakamura¹, KhayTze Peong¹, Tatsuya Aoyama¹, Yohei Nakata¹, Takashi Bando¹ (1. Panasonic Holdings Corporation)

Keywords:

Active Information Acquisition,Conversational Recommendation,User Support AI

近年盛んに研究されている対話型AIエージェントは，ユーザーとの対話からユーザーの意図や嗜好を推定し支援を行っている．しかし現実の支援タスクでは，ユーザーの行動や意思決定は第三者（例：家族・友人）との相互作用に強く依存し，ユーザー単独との対話だけで第三者の属性・嗜好を十分に把握することは難しい．既存研究はユーザーと第三者の自由会話を受動的にモニタリングして情報抽出を試みるが，自由会話ではタスクに必要な情報が言及されないことが多く，取得できる情報が限られる．そこで本研究では，ユーザーに対して話題・質問を能動的に提示し，会話をタスク関連情報へ誘導するフレームワークを提案する．具体的には，観測した対話履歴に対し，Memory-Reasoning-Actionの枠組みに基づいて課題遂行に必要な不足情報を特定し，会話の流れを損なわない形で当該情報が言及されるよう，話題遷移を促す助言をユーザーに提示する．第三者へのギフト推薦タスクにおいて，提案手法が受動的アプローチでは得にくいタスク関連情報を収集できることを示す．