@inproceedings{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00240311,
 author = {戸簾, 隼人 and 山村, 和恵 and 上田, 隼也 and 山中, 司 and 義久, 智樹},
 book = {マルチメディア，分散，協調とモバイルシンポジウム2024論文集},
 month = {Jun},
 note = {新型コロナウイルスの感染拡大に伴い，社会環境の変化への戸惑いや不安を訴える生徒が増加した．その影響もあり，心理面での保健室の利用者は増加し，高止まりしている．一方，若者のテキストチャットによるコミュニケーションが活発化している．そこで保健室でのテキストチャットの活用が検討されているが，保健室スタッフの業務負担が高まる可能性がある．本研究では，テキストチャットの入力から対応シナリオを予測するシステムを提案する．実装では，回帰モデルと分類モデルの結果をブレンディングし，対応シナリオを予測するシステムを開発した．また，モデルの学習に生成AIから出力したテキストデータを用いた．さらに，予測確率から色相に変換する手法を構築し，直観的に対応シナリオを理解できるUIのプロトタイプを作成した．評価実験の結果，モデルブレンディングにより，個々のモデルと比べ，R2スコアの向上が確認された．一方，特徴が少ない文章に対する分類に関しては，さらなる改善が必要であることが示唆された．今後，さらに精度の高いモデルの開発や学習データの改善，変数の多様化に向けた色相変換手法の改良を通じて，課題解決を目指す．},
 pages = {1380--1387},
 publisher = {情報処理学会},
 title = {保健室利用者の課題把握のための生成AIを用いた対話システム},
 volume = {2024},
 year = {2024}
}