LLMに基づく自己PRプレゼンの自動評価および振り返り支援システム

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2026-03-02
• タイトル / 言語: ja
• タイトル: LLMに基づく自己PRプレゼンの自動評価および振り返り支援システム
• タイトル / 言語: en
• タイトル: An LLM-Based System for Automated Evaluation and Reflection Support of Self-Promotion Presentations
• 言語: jpn
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 大阪工業大学情報科学部
• 著者所属: 大阪工業大学大学院情報科学研究
• 著者所属: 大阪工業大学情報科学部
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Faculty of Information Science and Engineering, Osaka Institute of Technology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Information Science, Osaka Institute of Technology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Faculty of Information Science and Engineering, Osaka Institute of Technology
• 著者名: 北村,知之; 中川,翔瑛; 佐野,睦夫
• 著者名(英): Tomoyuki Kitamura; Shoei Nakagawa; Mutsuo Sano
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 本研究では，自己PR作成における論理的一貫性の確保と振り返り支援を目的として，大規模言語モデル（LLM）を用いた自己PR論理的一貫性評価システムを提案した。本システムは，過去の行動エピソードを深掘りするフェーズと，仮定状況における判断を問うフェーズからなる対話型面接を通じて，行動の具体性や価値観の一貫性を評価し，フィードバックを自動生成する．大学生22名を対象とした実験の結果，AIによる深掘り質問が行動想起を促し，自己PRにおける課題の明確化に寄与することが確認された。一方で，対話の臨場感やフィードバックの受け止め方には個人差が見られた。本研究は，LLMを活用した自己PR支援の有効性と課題を示す基礎的知見を提供するものである．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: This study proposes a logical consistency evaluation system for self-promotion statements using large language models (LLMs), aiming to ensure logical consistency and support reflection during their creation. The system evaluates the specificity of actions and consistency of values through an interactive interview comprising a phase for deepening past behavioral episodes and a phase for questioning judgments in hypothetical situations, automatically generating feedback. Experiments with 22 university students confirmed that AI-driven probing questions facilitated action recall and contributed to clarifying issues in self-PR statements. However, individual differences were observed in the perceived realism of the dialogue and how feedback was received. This study provides foundational insights demonstrating the effectiveness and challenges of LLM-based self-PR support.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AA1221543X
• 書誌情報: 研究報告ヒューマンコンピュータインタラクション（HCI）; 巻 2026-HCI-217, 号 13, p. 1-8, 発行日 2026-03-02
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8760
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会