「I Want It That Way」：大規模言語モデルと制約プログラミングを用いたインタラクティブな意思決定支援の実現

要旨

意思決定支援システムの成功において重要な要素は、ユーザーの嗜好を正確にモデル化することです。心理学研究によれば、ユーザーは嗜好を明らかにするプロセスの中で嗜好を形成することが多く、パーソナライズされたシステムを開発する上でシステムとユーザーの相互作用が重要な役割を果たすことが示されています。本論文では、大規模言語モデル（LLMs）と制約プログラミングを組み合わせた新しいアプローチを紹介し、インタラクティブな意思決定支援を促進します。このハイブリッドフレームワークを、多くの情報労働者が日常的に直面する時間のかかる活動である会議スケジューリングを通じて研究します。本研究では、新しいフレームワークを評価するために3つの研究を実施しました。これには、文脈に基づくスケジューリングの嗜好を特徴づけるための日記調査（n=64）、システムのパフォーマンスを定量的に評価する研究、およびプロトタイプシステムを用いたユーザー調査（n=10）が含まれます。本研究は、反復的な嗜好の明らかにするためのLLMと最適化のハイブリッドアプローチの可能性、および人間とシステムの協調的な意思決定プロセスを支援するシステムを構築するための設計上の考慮事項を強調しています。

English

A critical factor in the success of decision support systems is the accurate modeling of user preferences. Psychology research has demonstrated that users often develop their preferences during the elicitation process, highlighting the pivotal role of system-user interaction in developing personalized systems. This paper introduces a novel approach, combining Large Language Models (LLMs) with Constraint Programming to facilitate interactive decision support. We study this hybrid framework through the lens of meeting scheduling, a time-consuming daily activity faced by a multitude of information workers. We conduct three studies to evaluate the novel framework, including a diary study (n=64) to characterize contextual scheduling preferences, a quantitative evaluation of the system's performance, and a user study (n=10) with a prototype system. Our work highlights the potential for a hybrid LLM and optimization approach for iterative preference elicitation and design considerations for building systems that support human-system collaborative decision-making processes.

「I Want It That Way」：大規模言語モデルと制約プログラミングを用いたインタラクティブな意思決定支援の実現

"I Want It That Way": Enabling Interactive Decision Support Using Large Language Models and Constraint Programming

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