[7K]ライフスタイル

11:40 〜 12:05

[7K-05] 強化学習を用いた先延ばしを防止する意思支援策探索法の検討

*岡本 央渉¹、戸田 浩之¹ (1. 横浜市立大学データサイエンス学部データサイエンス学科)

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：なし

キーワード：

強化学習、行動変容、ウェルビーイング

現代社会において意思決定は様々な場面において重要な役割を担っている。その中でもやるべきことを先延ばしにするという意思決定は学生から社会人までが抱える課題となっている。本研究では先延ばしを防止するための意思決定支援技術について検討を行っており、数値積み上げ型タスク（宿題や卒業論文執筆等）を抱えるユーザに対してタスクの実行を促すようなエージェントを構築し最適な方策を探索する手法を提案する。実験では、人の意思決定を表す特性の一つである現在バイアスを取り入れた人シミュレータを活用し、このシミュレータに対して介入を行うエージェントの動きを観察した。エージェントは強化学習を用いて介入回数と介入効果のバランスをみながら意思決定支援の方策を学習し、先延ばしに対するアプローチの知見を検討、実際のユーザを仮定したシミュレーションを行い、効果検証を行った。