こんにちは、AIチームの東(@naist_usamarer)です。
2024年11月28日(木)から11月29日(金)にかけて開催される第15回対話システムシンポジウムにて、AI Shiftから一般発表セッション(ポスター+デモ)で1件、一般発表セッション(ポスター)で1件の発表を行います。
本記事では発表内容の概要となりますので、お聞きになる際の参考にしていただけると幸いです。
一般発表セッション(ポスター+デモ)
- 発表日時：2024年11月29日 13:40-14:40
- タイトル：リアルタイム性と柔軟性を兼ね備えた音声対話システムのための軽量かつ高速な処理手法の検討
- 著者：大竹 真太
AI Messenger Voicebotをはじめとするボイスボットの多くは、事前に定義されたシナリオに沿って対話を進める方式が主流となっており、ユーザーからの予期せぬ発話や多様な要求に対する柔軟な対応が難しいという課題があります。
また、近年大規模言語モデル（LLM）を活用した対話システムの研究が進んでいますが、音声対話システムではユーザー・bot間のインタラクションの円滑性がユーザー体験に直接影響を与えるため、応答速度の遅延の影響やAPI利用によるコスト増大などの懸念点が残されています。
本発表では軽量な手法とLLMを組み合わせたハイブリッドシステムを構築し、リアルタイム性と対話システムの柔軟性の実現とのトレードオフについて検証を行います。
会場では社内のエンジニアを対象にしたユーザー実験結果についてのポスター発表のほか、検証用の端末を用いて実際に架電を行う飲食店予約対話デモシステムを提供する予定です。
一般発表セッション(ポスター)
- 発表日時：2024年11月29日 13:40-14:40
- タイトル：模範的なクレーム対応のモデル化のための二話者間の通話分析
- 著者：東 佑樹、干飯 啓太
コールセンター業務において、クレーム対応は心理的負荷が非常に高く、対応の効率化は重要な課題となっています。しかし、クレーム対応はオペレーター毎に属人化しており、応対品質の定量的な評価や質的向上のための効率的な従業員教育には課題が残されています。
本研究は、ユーザー・オペレーター間の音声対話の認識結果について、LLMにより対話行為タグを付与し、その結果を集計することで二話者間の通話内容や対応内容の傾向を定量化することを試みます。
今回の発表では、日本語の音声対話コーパスを用いたタグ付与の性能評価、およびAI Messenger Summaryを通じて収集した実環境の音声データを対象にした有用性の検証・分析の結果を発表します。
おわりに
以上の内容で当日は発表いたします。両発表とも同じ時間帯となりましたが、少しでも興味を持たれた方はぜひ両発表をお聞きいただき、さまざまな議論ができればと思います。
最後までお読みいただきありがとうございました。
