無状態から状況化へ：LLMベースの感情的サポートのための心理的世界を構築する

要旨: 心理的サポートや感情的な伴走の場面において、大規模言語モデル（LLM）の中核的な制約は応答品質そのものというより、局所的な次トークン予測に依存している点にあります。このため、マルチターン介入に必要となる時間的な連続性、段階（ステージ）に対する認識、およびユーザーの同意の境界を維持できません。この無状態性は、連続対話の中でシステムが時期尚早に進行してしまうこと、段階の不整合が起きること、そして境界違反が発生することを招きやすくします。この問題に対処するため、プロセス指向の感情的サポートにおける鍵となる課題は、単に自然言語を生成することではなく、モデルが持続的に更新可能な外部の状況（シチュエーション）構造を構築することにある、と私たちは主張します。そこで本研究では、認知層と実行層を分離する、配置（situated）型LLMアーキテクチャであるLEKIA 2.0を提案します。これにより、状況モデリングを介入実行から切り離します。この設計により、進行中の対話を通じて、ユーザーの状況と同意の境界に関する安定した表象をシステムが維持できるようになります。さらに、このプロセス制御能力を評価するために、マルチターン相互作用向けの静的から動的へのオンライン評価プロトコルを導入します。LEKIAは、プロンプトのみのベースラインに対して、深い介入ループ完了において平均絶対改善が約31%を達成しました。結果は、外部の状況構造が、安定的で制御可能かつ配置された（situated）感情的サポートシステムを構築するための重要な成立条件であることを示唆しています。