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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2026-03-03 11:50 認識推定グラフの比較による話者間認識齟齬の検出手法 ○牟田真悟・長澤史記・白松 俊（名工大）  Consen2025-41 |
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| 抄録 | （和） | 会議などにおける話者間の認識の齟齬は意思決定の質を低下させる要因となるが，現状ではその検出は人間の努力に依存しており，立場の違いや時間的制約により問題が放置されやすい．本研究では，大規模言語モデルを用いて対話から認識の齟齬を自動検出する手法を提案する．提案手法では，BDIモデルに基づく5種類のノードタイプで各話者の認識状態推定グラフを生成し，グラフ間の構造的差異を抽出して齟齬を検出する．3つの条件（対話ログのみ，グラフ情報追加，グラフ差分追加）で実験を行った結果，グラフ構造化は齟齬検出精度の全体的な性能向上には至らなかったものの，Precisionにおいては提案手法が同等以上の値を示し，誤検出の抑制に有効である可能性が示された．これは現行の高性能LLMが対話ログのみでも高精度で齟齬を検出できる一方で，グラフ構造化が誤検出の抑制に寄与し得ることを示唆している． |
| （英） | Misalignment of understanding can degrade decision-making quality, yet its detection still relies heavily on human effort and is often overlooked due to role differences or time constraints. This study proposes an automatic method for detecting recognition misalignment in dialogue using large language models. The proposed approach generates speaker-specific recognition state graphs based on a BDI-inspired model with five node types, and identifies misalignment by extracting structural differences between graphs. Experiments conducted under three conditions showed that while graph structuring did not lead to an overall improvement in discrepancy detection accuracy, the proposed method demonstrated equivalent or higher Precision values, suggesting its potential effectiveness in suppressing false detections. This suggests that while current high-performance LLMs can detect discrepancies with high accuracy using dialogue logs alone, graph structuring may contribute to suppressing false detections. | |
| キーワード | （和） | 認識齟齬 / 対話分析 / LLM / グラフ文書 / / / / |
| （英） | Recognition Misalignment / Dialogue Analysis / LLM / Graph visualization / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 125, no. 377, Consen2025-41, pp. 82-87, 2026年3月. | |
| 資料番号 | Consen2025-41 | |
| 発行日 | 2026-02-23 (Consen) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | Consen2025-41 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | Consen |
| 開催期間 | 2026-03-02 - 2026-03-03 |
| 開催地（和） | 東北大学電気通信研究所本館 ３階Ｍ３３１室 |
| 開催地（英） | Research Institute of Electrical Communication, Tohoku University |
| テーマ（和） | 合意と共創、防災、マルチエージェントシステム、一般 |
| テーマ（英） | Co-creative Design and Consensus Design, Disaster Prevention, Multiagent System, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | Consen |
| 会議コード | 2026-03-Consen |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 認識推定グラフの比較による話者間認識齟齬の検出手法 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Method for Detecting Dialog Belief Misalignment by LLM-Based Comparison of Belief Graphs |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 認識齟齬 / Recognition Misalignment |
| キーワード(2)（和/英） | 対話分析 / Dialogue Analysis |
| キーワード(3)（和/英） | LLM / LLM |
| キーワード(4)（和/英） | グラフ文書 / Graph visualization |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 牟田 真悟 / Shingo Muta / ムタ シンゴ |
| 第1著者 所属（和/英） | 名古屋工業大学 (略称： 名工大) Nagoya Institute of Technology (略称： NIT) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 長澤 史記 / Fuminori Nagasawa / ナガサワ フミノリ |
| 第2著者 所属（和/英） | 名古屋工業大学 (略称： 名工大) Nagoya Institute of Technology (略称： NIT) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 白松 俊 / Shun Siramatsu / シラマツ シュン |
| 第3著者 所属（和/英） | 名古屋工業大学 (略称： 名工大) Nagoya Institute of Technology (略称： NIT) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2026-03-03 11:50:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | Consen |
| 資料番号 | Consen2025-41 |
| 巻番号（vol） | vol.125 |
| 号番号（no） | no.377 |
| ページ範囲 | pp.82-87 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2026-02-23 (Consen) |
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