[7K]ライフスタイル

11:15 〜 11:40

[7K-04] 大規模言語モデルのアライメントによる運動促進メッセージ最適化

*岡田 拓也¹、瀧本 祥章²、倉島 健²、戸田 浩之¹ (1. 横浜市立大学データサイエンス学部、2. 日本電信電話株式会社, NTT人間情報研究所)

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、パーソナライゼーション、アライメント、運動促進、行動変容

生活習慣病は現代社会の深刻な問題であり，その解決策の1つとしてパーソナライズされた行動変容メッセージによる介入研究が行われている．本研究では，運動促進のためのメッセージ最適化手法を提案する．提案手法は大規模言語モデル（以降，LLM）を基盤とし，Kahneman-Tversky Optimizationによるアライメントと思考プロセスの組み込みにより，効果的なメッセージ最適化を実現する．具体的には，マイクロブログサービスの運動促進メッセージデータおよび回答評価モデルを用いてLLMをアライメントし，受信者特性（性別，年代，行動変容ステージ）に応じて最適化する．提案手法の有効性は，ペアワイズ比較のアンケート調査を通じて勝率を基に検証した．結果は，提案手法がベースメッセージに対して一貫した改善を示すことはできなかったものの，特定の条件下では効果を発揮することが確認された．具体的には，運動促進効果の低いメッセージの促進効果を大きくすることが可能であることが示唆された．本研究は，運動促進領域におけるLLM活用の新たな方向性と，人間の嗜好を反映した高度なパーソナライゼーションの実現に貢献する．