LLM を用いたカスタマーハラスメント会話データの自動生成手法

カテゴリ：研究会(論文単位)

論文No：IS25044

グループ名：【C】電子・情報・システム部門 情報システム研究会

発行日：2025/8/2

タイトル(英語)：An Automatic Method for Generating Customer Harassment Conversation Data Using Large Language Models

著者名：木川 真実(東京都立産業技術大学院大学),大室 昌也(東京都立産業技術大学院大学),石橋 武史(東京都立産業技術大学院大学),本間 塁斗(東京都立産業技術大学院大学),繁永 直希(東京都立産業技術大学院大学),浪岡 保男(東京都立産業技術大学院大学)

著者名(英語)： Mami Kigawa(Advanced Institute of Industrial Technology),Masaya Omuro(Advanced Institute of Industrial Technology),Takeshi Ishibashi(Advanced Institute of Industrial Technology),Ruito Honma(Advanced Institute of Industrial Technology),Naoki Shigenaga(Advanced Institute of Industrial Technology),Yasuo Namioka(Advanced Institute of Industrial Technology)

キーワード：ＬＬＭ,会話データ,自動生成,カスタマーハラスメント,ストレス,自動判定,Large Language Model,Conversational Data,Automatic Generation,Customer Harassment,Stress,Automatic Detection

要約(日本語)：カスタマーハラスメントは深刻な社会問題であり，官民一体での対策が急務である．判定には事案ごとの事情を考慮する必要があり，汎用的な判断基準の策定は困難なため，自動判定法の確立が求められている．しかし，プライバシー等の理由で会話データは外部に開示されず，学習用データの不足が課題である．本研究では，LLMを用いて会話データを自動生成する手法を提案する．生成データからの学習と評価を行い，有効性を確認した．

要約(英語)：Customer harassment is a serious social issue requiring urgent public-private countermeasures. Since standardized criteria are difficult due to case-specific factors, automatic detection methods are needed. This study proposes using LLMs to generate synthetic conversation data. Training and evaluation using the generated data confirmed the effectiveness of the proposed approach.

本誌：2025年8月5日-2025年8月6日情報システム研究会

本誌掲載ページ：43-50p

原稿種別：日本語

PDFファイルサイズ：594Kバイト