frustration-detection

苛立ちの検知

ほとんどの AI 製品は、すべてのユーザーメッセージを同じ感情的な重みで扱います。しかし、実際はそうではありません。「サブスクリプションを解約してください。」と「お願いだからサブスクリプションを解約してください！！！」には、それぞれ異なる対応が必要です。苛立ちの検知は、システムのほかの部分が対応を調整できるよう、その兆候を捉える認識スキルです。

これは、トーンの調整、エスカレーションの設計、適切なリカバリーを支える、名前の付いていないスキルです。このスキルがなければ、ほかのスキルは適切なタイミングで機能できません。

シグナル

言語的な特徴

• 大文字表記の変化：すべて大文字、突然の「PLEASE」「URGENT」
• 句読点の密度：?!?!、....、!!の連続
• 緩和表現の消失：簡潔で要求形の表現（「とにかく直して」「やめて」）
• 繰り返し：同じ概念を複数のターンにわたって言い直す
• 軽度または強い罵り言葉

構造的な特徴

• ターン間の応答時間が短くなる（矢継ぎ早の返信）
• ターン間の応答時間がしきい値を超えて長くなる（離脱）
• 返答の後に同じ質問を再びする
• 人間への引き継ぎを明示的に求める（「人と話したい」）
• 突然話題を変える

語彙／感情

• 否定的な感情を表す言葉（「役に立たない」「うっとうしい」「壊れている」）
• 時間的な切迫感を表す言葉（「今すぐ」「ただちに」「締め切り」）
• 疑念を表す言葉（「本当に？」「確かなの？」「それで合ってる？」）
• 対話を打ち切る言葉（「もういい」「忘れて」「どうでもいい」「わかった」）

検知は単一の特徴ではなく、複数のシグナルとターンにわたる累積を基に行う必要があります。

判断ルール

• シグナルが1つならノイズ、2つならパターンです。 大文字表記だけで行動を起こさず、大文字表記に繰り返しが加わった場合に対応します。
• 苛立ちが高まり、かつ AI がすでに一度修正を試みているなら、エスカレーションします。 3度目の言い換えには頼らないでください。
• 苛立ちを伴わない緊急性は、苛立ちとは異なります。 対応を速め、トーンは変えないでください。
• 長い AI の返答の後に応答時間が長くなった場合、熟読ではなく離脱です。 状態を保存し、再開を促し、先へ進めないでください。
• さりげなく対応を調整します。感情を言葉にしないでください。 「苛立っているようですね」は恩着せがましく聞こえます。確信度を下げ、ペースを落とし、親しみやすさを高めます。ただし、それはメタコメントではなく、文章そのものに反映してください。

アンチパターン

• 演技のような感情の反映：「お聞きして本当に申し訳ありません！」は、大規模に使うと台本どおりに見えます。
• ユーザーに自分の状態を確認させる：「苛立っていますか？」ユーザーは分析されるためではなく、助けを得るために来ています。
• 一度きりの検知：単一のシグナルで、共感表現を全面的に繰り出す。検知は累積的である必要があります。
• 行動を伴わない検知：シグナルを読み取っても同じ対応を続けるのでは、検知が単なる見せかけになります。
• 過剰な共感：一文の共感と修正で済むところに、2段落の共感を重ねる。苛立っているユーザーには、親しみを受け止める余裕がありません。

このスキルを使わない場合

• トランザクション型 UI（検索ボックス、コード補完）— 読み取るべき会話の流れがありません。代わりにfeedback-loopsを使ってください。
• 初回ターンのコールドスタート — 検知は比較に基づくため、基準となる状態が必要です。初回ターンのシグナルは診断ではなく、特徴の記述として扱ってください。
• 明示的なフィードバックコントロールがある製品（低評価ボタン、「役に立っていません」）— ユーザー自身がコントロールを使えるため、推定機能を付け足さないでください。

関連項目

• tone-calibration — シグナルを検知した後に行うこと：確信度を下げ、ペースを落とし、親しみやすさを高めます。
• escalation-design — 苛立ちは、文書化されたエスカレーションのトリガーの1つです。このスキルは、そのトリガーを検知する方法です。
• feedback-loops — 出力品質に関する周囲のシグナルを扱う関連スキルです。こちらはユーザーの状態に関する周囲のシグナルを扱います。
• harm-anticipation — 苛立ちが苦痛（危機の兆候、脆弱性）に近づいた場合は、より慎重に対応するため、ハーム・アンティシペーションを通じてルーティングします。

設計成果物

セッションごとに累積して採点するフラストレーションスコアカード：

シグナル	重み
すべて大文字のメッセージ	+2
罵り言葉	+3
同じ質問の繰り返し（3回目以降）	+2
!! または ?? の句読点	+1
明示的な引き継ぎの依頼	+5
対話を諦める言葉（「もういい」）	+3
長い応答待ち時間（AI の応答後3分超）	+2

エスカレーションのしきい値：5。口調を変えるしきい値：2。

具体例：

• ターン1：「やあ、注文のキャンセルを手伝ってくれる？」 → 0
• ターン2：「キャンセルボタンが機能しない」 → 0（問題の説明であり、フラストレーションではありません）
• ターン3：「3回も試したのにお願いだから」 → +4（大文字、繰り返し、「お願い」） → スコア4 → 口調を変更
• ターン4：「これは使い物にならない」 → +2（大文字） +3（否定的な感情） → スコア9 → エスカレーション

その他の成果物：

• 製品ごとのベースライン：直近1000セッションの平均フラストレーションスコア。2σの偏差があればアラートを出します
• 製品ごとに調整した応答待ち時間のしきい値（チャットサポート：対応中は30秒／離脱中は2分）
• テストシナリオ：順調なケース、徐々に上昇するケース、急激な上昇、何も言わずに離脱するケース、回復（修正後にセッション中のスコアが下がる）

対話システムにおける感情コンピューティングの研究（Picard、感情的な対話エージェントに関するBickmoreの研究）をもとにしています。