NTT、AIの高EQ対話技術を開発

NTTは2026年10月27日、利用者に過度に同調するAIのシコファンシー（迎合）を抑え、感情的知能（EQ）の観点から応答を改善する「高EQ対話知性技術」を開発したと発表しました。目先の満足だけでなく、利用者の実生活における長期的な望ましさも考慮して返答します。EQを測る公開テストでは、技術適用前と比べてスコアが約23%向上しました。NTTは今後、スマートフォン向けチャットサービスへの実装に向けて実証実験を進めます。

技術は、(1)EQの観点で応答内容と伝え方を最適化する「高EQ発話最適化」、(2)利用者と出来事の関係や時間のつながりを、本人を主人公とする物語形式で記録する「物語型ユーザー情報表現」、(3)共通認識を踏まえて伝える情報量を調整する「ハイコンテクスト対話」の3要素で構成されます。発話最適化では、相手の背景を理解する力、寄り添う力、理解した内容を応答に生かす力、社会的関係性を考慮する力の4点からAIの返答を改善します。

例えば、利用者が「転職しようかな」と話した際、従来のAIは「それはいいですね」と同調しますが、技術適用後は「この前は仕事が楽しいと言ってたのに何かあったんですか」ときっかけを尋ねます。NTTは公開ベンチマーク「EQ-Bench3」で適用前後を比較し、表面的な発話理解だけでは難しい状況理解や相手の立場を考えた課題解決の項目で、平均約23%のスコア向上を確認しました。親族間でウェディングドレスを巡って衝突した例では、適用前のAIが意見を表面的に肯定して問題を避けたのに対し、適用後は共感を示しながらより良い解決へ促しました。

物語型ユーザー情報表現では、発話から得た事実を並べるだけでなく、行間を推測して利用者の背景や経緯を補い、出来事のつながりを物語として記録します。例えば、主任への昇格、後輩の仕事の速度向上、チーム表彰への喜びという情報から、主任としての動機付けが後輩の成長につながり、日々の積み重ねが表彰とやりがいにつながったという筋立てを作ります。これにより、大規模言語モデル（LLM）が利用者の背景や出来事のつながりを文脈として参照しやすくします。

ハイコンテクスト対話は、相手の背景や好みに合わせて説明量を調整し、既知の情報を省きながら自然で分かりやすく伝えることを目指します。横須賀に詳しい利用者がカレー店を尋ねた場合、定番の海軍カレーの説明を省き、新機軸の店などを簡潔に紹介する例が示されています。NTTはスマートフォン向けチャットサービスへの社会実装を目指し、実証実験を進める方針です。

NTTは2026年10月27日、利用者に過度に同調するAIのシコファンシー（迎合）を抑え、感情的知能（EQ）の観点から応答を改善する「高EQ対話知性技術」を開発したと発表しました。目先の満足だけでなく、利用者の実生活における長期的な望ましさも考慮して返答します。EQを測る公開テストでは、技術適用前と比べてスコアが約23%向上しました。NTTは今後、スマートフォン向けチャットサービスへの実装に向けて実証実験を進めます。

技術は、(1)EQの観点で応答内容と伝え方を最適化する「高EQ発話最適化」、(2)利用者と出来事の関係や時間のつながりを、本人を主人公とする物語形式で記録する「物語型ユーザー情報表現」、(3)共通認識を踏まえて伝える情報量を調整する「ハイコンテクスト対話」の3要素で構成されます。発話最適化では、相手の背景を理解する力、寄り添う力、理解した内容を応答に生かす力、社会的関係性を考慮する力の4点からAIの返答を改善します。

例えば、利用者が「転職しようかな」と話した際、従来のAIは「それはいいですね」と同調しますが、技術適用後は「この前は仕事が楽しいと言ってたのに何かあったんですか」ときっかけを尋ねます。NTTは公開ベンチマーク「EQ-Bench3」で適用前後を比較し、表面的な発話理解だけでは難しい状況理解や相手の立場を考えた課題解決の項目で、平均約23%のスコア向上を確認しました。親族間でウェディングドレスを巡って衝突した例では、適用前のAIが意見を表面的に肯定して問題を避けたのに対し、適用後は共感を示しながらより良い解決へ促しました。

物語型ユーザー情報表現では、発話から得た事実を並べるだけでなく、行間を推測して利用者の背景や経緯を補い、出来事のつながりを物語として記録します。例えば、主任への昇格、後輩の仕事の速度向上、チーム表彰への喜びという情報から、主任としての動機付けが後輩の成長につながり、日々の積み重ねが表彰とやりがいにつながったという筋立てを作ります。これにより、大規模言語モデル（LLM）が利用者の背景や出来事のつながりを文脈として参照しやすくします。

ハイコンテクスト対話は、相手の背景や好みに合わせて説明量を調整し、既知の情報を省きながら自然で分かりやすく伝えることを目指します。横須賀に詳しい利用者がカレー店を尋ねた場合、定番の海軍カレーの説明を省き、新機軸の店などを簡潔に紹介する例が示されています。NTTはスマートフォン向けチャットサービスへの社会実装を目指し、実証実験を進める方針です。