潜在的要求を喚起する個人属性を考慮した推薦型対話システム

与えられた質問に機械的応答する対話システムは実用段階に達しており，大学への進学希望者を対象にした広報活動にも活用できると考えられる．しかし，ユーザ特有の問題として，初めての入試や受動的な受験等による情報収集の困難さがあり，従来の対話システムでは十分に情報が収集されない可能性がある．そこで本研究では，ユーザの潜在的な要求を喚起することで情報収集を支援する推薦型対話システムを開発する．具体的には，過去とリアルタイムの質問履歴を用いた嗜好分析の結果と，大学からのおすすめ情報により，個人属性を考慮したユーザの参考になり得る情報を質問形式で推薦する．推薦機能有無の評価と本学の進学希望者向け広報活動を対象にした導入評価を実施した結果，潜在的要求の喚起による平均質問件数の増加が確認され，ユーザの情報収集を支援できたことが示された．

We proposed a recommendation-type dialogue system for public relation in universities to support collection of information, responding to potential requests in consideration of personal attributes. Specifically, a function to recommend information, using the results of preference analyses by past and real-time query histories and information recommended by universities, was implemented. As a result of evaluation of the recommend method and introducing the system, the effectiveness to support collection of information are shown by increase in the average number of queries and questionnaire results.