[4A]対話生成

10:00 〜 10:25

[4A-01] 検索拡張生成を用いた複数チャットエージェントによるチャットコミュニティシミュレーションの評価

*嶋津 瑛¹、宇津呂 武仁²、北山 大輔¹ (1. 工学院大学、2. 筑波大学)

発表者区分：学生
論文種別：ロングペーパー
インタラクティブ発表：あり

キーワード：

大規模言語モデル、検索拡張生成、マルチエージェントシミュレーション、ソーシャル・ネットワーキング

令和5年度版情報通信白書において，2022年時点での日本におけるSNS人口は1億人超と見積もられるなど，我が国におけるSNSの影響力は非常に大きくなっている．また，SNSを利用したマーケティングや，SNS上の感情や情報の伝播に対する研究などが盛んに行われていることから，SNS上での交流に対する動向予測システムの必要性が生じる．我々は，大規模言語モデルを用いたエージェントによるチャットコミュニティを作成し，エージェント同士が互いに投稿・返信を行う仮想SNS環境を構築することで，SNS上での様々なコミュニティに対する動向のシミュレーションを実現するシステムをすでに作成している．本稿では，シミュレーションシステムによる仮想SNS環境での投稿・返信作成に使用される検索拡張生成機構が，投稿・返信の生成能力へ与える影響の評価を行った．評価の結果，提案手法である人間の検索行動を模倣した検索拡張生成機構が，もっとも自然なやり取りを生成することを確認した．