Enhancing AI Dialogue through Dual Role Assignment: An Investigation of User-AI Professional Role Sharing

佐藤, 桂輔

doi:10.51094/jxiv.1014

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佐藤, 桂輔茨城工業高等専門学校一般教養部

DOI:

https://doi.org/10.51094/jxiv.1014

キーワード:

大規模言語モデル（LLM）、プロンプトエンジニアリング、役割理論、フレーミング理論、ユーザー・AI間ロール設定

抄録

ChatGPT、Claude、Geminiなどの対話型AIシステムが様々な領域で活用されつつある中、従来の研究は主にAIモデル側への専門的ロール（医師、歴史学者等）の付与のみに注目してきた。本研究では、ユーザーとAI双方に専門的職業ロールを付与した場合の対話内容の変容を実証的に検証する。同一の視覚刺激に関する対話を4つの条件（無役割／AIのみロール／ユーザーのみロール／両者ロール）で実施・分析した結果、ロール付与が応答特性に有意な影響を及ぼすことが示された。定量分析では専門用語の使用増加が確認され、定性分析では特に両者ロール条件において専門性と多元的視点の向上が明らかとなった。これらの知見は、ユーザー側へのロール付与が人間-AI間対話を深化させる有効なプロンプトエンジニアリング戦略となり得ることを示唆し、教育ツールや専門家支援システムへの応用可能性を提示している。

利益相反に関する開示

本研究に関して開示すべき利益相反（COI）はありません。

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PROSPECT Repository (2024). https://doi.org/10.5281/zenodo.14567800

ユーザー・AI双方へのロール付与による対話の深化：専門的職業ロール共有の実証的検証