優柔不断度合いを再現可能なタスクの設計と視線情報を用いた後押し手法の評価

人々は日常的に選択を繰り返している．その中で優柔不断となり迷ってしまうことは時間の浪費であり，疲労感などにも影響するため避けたいものである．我々は，人が選択において最終的に選択する刺激へ視線運動が偏るという特性を利用し，選択中に最も注視された選択肢を推薦する手法を提案・開発してきた．これまでの実験では，視線特性をもとにした推薦の有効性が示唆されたが，選択肢ごとの印象の違いなどを考慮しきれていない問題があった．そこで本稿では，適切な実験設計とするため，生成 AI を用いて事前知識などが関与しない選択肢群を生成し実験を行った．また，システム運用の有無によってユーザの選択行動にどのような差が生じるかを検証した．結果として，生成された選択肢群の難易度は一律に調整することが可能であった．またシステムの推薦によって，選択時間や選択後満足度を改善できるような効果がみられた．