価値交換工学の研究者である中條麟太郎氏（学際情報学府 先端表現情報学コース 博士課程1年）がヒューマンインタフェース学会で「学術奨励賞」を受賞しました。これは、ヒューマンインタフェースシンポジウム2025（2025年9月10日〜12日）にて「多言語・異文化間のC2C取引コミュニケーションを仲介するLLMエージェントの設計と評価」を発表した成果によるものです。この賞は、当該シンポジウムにおいて優秀な研究発表を行った若手研究者に贈られるものです。

受賞した研究は、メルカリ・東京大学の包括連携プロジェクト「価値交換工学」の一環として行われたものです。

受賞名
ヒューマンインタフェース学会 学術奨励賞

受賞者
中條 麟太郎（東京大学大学院学際情報学府 先端表現情報学コース 苗村研究室 博士課程1年）

発表タイトル
多言語・異文化間のC2C取引コミュニケーションを仲介するLLMエージェントの設計と評価

著者
中條 麟太郎（東京大学／日本学術振興会）、岩部 真和、馬 玉珊、ジェイミー バーンズ、藤原 未雪（メルカリ）、ハウタサーリ アリ、苗村 健（東京大学）

研究概要
本研究では、フリマアプリに代表されるC2C取引における多言語・異文化間コミュニケーションを円滑にするために、コミュニケーションを仲介するLLMエージェントのデザインを探索しました。送信されたメッセージから口調や表現を取り除き、内容だけを伝達するLLMエージェントを開発し、機械翻訳と比較して、コミュニケーションに対する不安や不確実性の認識、会話相手に対する信頼性にどのような影響を与えるかを調査しました。ロールプレイ実験の結果、LLMエージェントを用いた場合は、機械翻訳を用いた場合と比較して、コミュニケーションの有効性、不安、不確実性のそれぞれの項目で有意に高い評価を得ました。インタビューデータの質的分析からは、LLMエージェントが会話の「クッション」として機能する一方で、会話相手の人となりが消失するなどの懸念も示されました。

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Rintaro Chujo (Graduate School of Interdisciplinary Information Studies (GSII), Emerging Design and Informatics Course, 1st year Doctoral Student) won the Human Interface Society Academic Encouragement Award. The award was given for his presentation titled “Design and Evaluation of an LLM Agent Mediating Multilingual and Intercultural C2C Transaction Communication” at the Human Interface Symposium 2025 (September 10–12, 2025). This award is given to young researchers who deliver outstanding research presentations at the Human Interface Symposium.

The awarded research was conducted as part of the joint research project “Value Exchange Engineering” between Mercari, Inc. and The University of Tokyo.

Award Name: 
Human Interface Society Academic Encouragement Award

Awardee: 
Rintaro Chujo (Graduate School of Interdisciplinary Information Studies (GSII), the University of Tokyo / Japan Society for the Promotion of Science)

Title:
Design and Evaluation of an LLM Agent Mediating Multilingual and Intercultural C2C Transaction Communication

Authors:
Rintaro Chujo (The University of Tokyo / Japan Society for the Promotion of Science), Masakazu Iwabu, Yushan Ma, Jamie Barnes, Miyuki Fujiwara (Mercari, Inc.), Ari Hautasaari, Takeshi Naemura (The University of Tokyo)

Research Summary:
This research explored the design of an LLM agent that mediates multilingual and cross-cultural communication in consumer-to-consumer (C2C) transactions, such as those on flea market apps. The team developed an LLM agent that strips tone and stylistic expressions from sent messages and conveys only the content, and investigated how this agent affects perceptions of communication anxiety, uncertainty, and trust toward conversation partners compared to machine translation. Results from a role-play experiment showed that the LLM agent received significantly higher ratings in communication effectiveness, anxiety reduction, and uncertainty reduction compared to machine translation. Qualitative analysis of interview data revealed that while the LLM agent functioned as a “cushion” in conversations, concerns were also raised, such as the loss of the conversation partner’s personality.