情報処理学会 インタラクション2025

LLM によるロールプレイエージェントは，従業員研修やカウンセリング，ソフトウェア開発など多 く分野で，人間と対話しながら課題解決を図る技術として注目を集めている．しかし，エージェントが望 ましいシナリオに従うように適切なプロンプトを設定し，実際に対話を通じて意図通りに振る舞うかを検 証することは，開発者にとって大きな負担である．本研究では，LLM 本来の文章生成能力を活用し，人 間と LLM が協働して望ましい対話例を先に得て，それを要約することでロール設定プロンプトを作成す る手法を提案する．同時に，対話例をもとに対話相手エージェントを構築することで，プロンプト作成と その動作検証までを半自動的に行うフレームワークを提案する．ユーザテストによって，この手法はエー ジェントの品質を担保したまま作業負荷を大幅に改善することを確認した．本フレームワークは，特定の モデルやプロンプト作成手法に依存せず，幅広い応用が期待される．