AI 技術チームの AI エージェント関連論文が自然言語処理のトップカンファレンス NAACL2025 にて開催のワークショップに採択されました

2025年04月28日お知らせ

AI 技術チームの石川真之介、吉野惇志による論文「AI with Emotions: Exploring Emotional Expressions in Large Language Models」が、計算言語学会 (Association for Computational Linguistics, ACL) 主催の国際会議 2025 Annual Conference of the Nations of the Americas Chapter of the Association for Computational Linguistics (NAACL2025) にて開催されるワークショップ The 5th International Conference on Natural Language Processing for Digital Humanities (NLP4DH) に採択されました。米国ニューメキシコ州アルバカーキにて開催される NAACL2025 にて、2025年5月3日に発表予定です。

生成 AI 活用の課題

ChatGPT が登場して以来、社会のさまざまなところで生成 AI の活用検討が広がっています。次々に生成 AI 関連のサービスが華々しく登場し、高い技術がアピールされる一方で、ビジネスにおける生成 AI の活用には多くの課題があると考えられています。
課題の1つが、生成 AI の出力が一般論ばかりで、どこか人ごとのような印象を与えるという点です。生成 AI と目的意識や立場を共有できていないのではないかという感覚に心当たりがある人も多いのではないでしょうか。ChatGPT を始めとする生成 AI はあくまで「AI アシスタント」としての役割を与えられているため、そもそも当事者として考えるように設定されていないということが一つの要因であると考えられます。

AI エージェントによる解決

この課題に対応できる可能性があるのが、AI　エージェントの考え方です。AI エージェントはこちらの記事でも紹介した通り、「与えられた情報を理解し、設定された目標に向けて適切な判断を下し、必要な行動を実行するシステム」と言えます。AI エージェントは、与えられたタスクの目標の達成に向けて行動しているため、必然的に目的意識を持っているかのように振る舞うことになります。

AI エージェントに「役割を演じさせる」こと (ロールプレイ)

AI エージェントの仕組みを使えば課題が完全に解決するかというと、必ずしもそうではない場合もあります。与えられたタスクに対しては AI エージェントは対応しようと試行錯誤を繰り返しますが、そのタスクを実施するための理由を考えることや、本来の目的の達成のためにタスクを実施することが本当に正しいのかといったことを考えることは基本的にありません。
そのような制限をなくすためのアプローチの1つが、AI エージェントに明示的な役割 (role) を与え、その役割を演じさせること (role-playing) です。生成 AI 自らが当事者として振る舞うことは基本的にありませんが、役割を与えられた AI エージェントがどのように振る舞うかを決定するバックエンドのエンジンとしてであれば、生成 AI は十分な役割を果たすことができる可能性があります。これはちょうど、脳と人格の関係に似ています。脳はそれ自体が行為の主体となるわけではなく、あくまで人格的存在の行為のバックエンドのエンジンとして働いていると見なすことができます。生成 AI 自身を擬人化するのではなく、生成 AI により AI エージェントという人格的存在を作り出すという考え方が、本研究のコンセプトです。

AI エージェントのロールプレイの評価

本研究では、AI エージェントが指定した振る舞いをどの程度適切にできているかを評価しました。評価タスクとしては、人格的存在ではない生成 AI 自身が決して示すことのない、感情表現です。論文内では、Open AI の GPT 系モデル、Google Gemini、オープンモデルである Meta Lllama、コード生成能力が優れていることで知られるオープンモデルの Cohere Command R+ を用いた実験を行い、いずれのモデルも一定の性能でロールプレイが可能であることを示しました。一方で、一部のモデルを用いた場合、エージェントが役割に徹することができず、「自分は AI アシスタントなので」というような出力を行うという、AI エージェントとして活用する際に課題となりそうな挙動も発見いたしました。
本研究の成果は、AI エージェントを社会課題に対して幅広く活用するためのコンセプトと、その可能性を示したものです。豆蔵では、本研究で提示したコンセプトを含む先端的な技術的知見を活用しながら、顧客の課題解決を支援していきます。

豆蔵の生成 AI 活用関連サービス

豆蔵では、AI エージェントの検討・実装を含む生成 AI の活用支援サービスを提供しています。生成AI の導入検討から　RAG システムの構築まで、貴社の課題及び環境に合わせ、最適なソリューションをご提案いたします。
また、システム開発の上流工程を生成 AI を用いて支援するサービス「おしごとモデルズ®」を提供しています。「おしごとモデルズ®」により、「だれでも」「かんたんに」要求開発を行うことができます。
生成 AI 関連以外でも、先端的な AI 技術を用いたデータ利活用支援サービスを提供しております。AI　技術チームのメンバーをはじめ、最新の技術に対する知見を持ち、実務としての AI 技術活用の経験豊富なコンサルタントが、貴社の課題解決をお手伝いいたします。

論文情報

Shin-nosuke Ishikawa and Atsushi Yoshino 2025, “AI with Emotions: Exploring Emotional Expressions in Large Language Models.”
Arxiv: https://arxiv.org/abs/2504.14706