情報処理学会 インタラクション2026

メールやチャットなどのテキストコミュニケーションでは非言語的手がかりが乏しく，書き手の意図よりも強く・冷たく解釈されるなど受け止め方のズレが生じやすい．近年は大規模言語モデル（LLM）による文章支援が普及しているが，多くは文面の自動生成や言い換えに焦点を当てており，書き手が自分の表現を主体的に検討・調整する機会は限られている．本研究では，書き手が入力した文面に対して，受け手の立場を仮定した読み取り結果を提示する受け手視点フィードバックシステムReceiverLensを提案する．ReceiverLensは明瞭さ・丁寧さ・温かさ・主張性の4観点評価，問題箇所のハイライトと理由説明，修正例の提示を通じて，自動生成に依らず書き手自身の判断による文面改善を支援する．本発表では，受け手条件を複数切り替えながら入力文面のさまざまな見え方を比較するシステムを実演し，その予備的効果を報告する．