予測モデルに基づく説得におけるユーザ情報を考慮した説得エージェントの開発

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本研究では、予測モデルに基づく情報提示を用いてユーザの行動変容を促し、ユーザが適切な意思決定ができるよう支援する説得エージェントを開発した。現実の意思決定問題において、人間は主観的な選好を考慮した意思決定を行う。そこで本研究では、より効果的な意思決定支援のために、ユーザの主観的な選好を考慮してそれぞれのユーザに対して適切な情報提示を実施する個人化された説得エージェントを開発した。2022年度の成果として、ユーザ情報が既知の場合における個人化された説得エージェントの開発に焦点を当て、情報提示の個人化機能を持つルールベースの文章生成器を開発した。ユーザの目的や選好に基づいて複数の典型的なグループを想定し、それぞれのグループに対して適切な文章が生成可能な文章生成器を開発した。それぞれのグループに文章形式で提示する情報として、これまでの研究で開発された予測モデルの出力と、予測モデルに入力される特徴量を、ユーザの目的や選好に基づいて個人化した。文章生成器については、これまでの研究で開発された事前に設定されたテンプレートを使用するルールベースの文章生成器を拡張して開発し、提示する情報に合わせてテンプレートを追加することで、個人化された文章生成器を実現した。予測モデルの出力などの文章化される情報に加えて、ユーザグループを入力として追加し、入力されたユーザグループに適した文章を生成する文章生成器を開発した。