Works/Undergrads/220520 の履歴(No.1)

Works/Undergrads#FY2025

タスク指向の対話型AIアシスタントにおける発話長制御に関する研究

山田 晴己

2025年日本国際博覧会（大阪・関西万博）の「リボーンチャレンジ」企画においてVirtualMotorsport Lab Inc.の技術展示が行われた．展示はAIアシスタントと音声で対話しながら自動運転レーシングカーの設定やプログラムをカスタマイズしてタイムアタックに挑戦する体験を提供するもので，OpenAI社のChatGPT APIが対話機能の実装に用いられた．展示内容全体としては体験者から概ね好意的な評価が得られた一方で，AIアシスタントの応答が体験者の質問や指示の意図に沿わず，対話が成立しない事例が複数発生した．これらの異常が生じる原因として，展示用GUIアプリの対話メッセージを表示するスペースの制約により，GPTモデルに生成させるテキストの長さ（＝発話長）をプロンプトにより制限していた点に着目した．本研究では，GPTモデルが生成する発話内容の質を高く保ちながら，限られた表示スペースに収まるように発話長を制御する手法を提案する．