オンライン授業の活発化により，学習履歴やテスト結果などの学習データの分析によるLearning Analytics （LA）が普及している．学習データには本人のプライバシに関わる機微なデータも含まれているが，学生の同意が不十分なままデータが収集されていることが問題となっている．より円滑な学習データ利活用を促進するためには，学生のデータ提供への意思を反映した上でデータ提供を促すことが望ましい．しかし，学生が頻繁にデータ共有の可否を判断するのは大きな負担となる．そこで本研究では，エージェントが学生の代わりに動作しつつHuman-in-the-loopを取り入れた自動交渉を行う手法を提案する．本発表では，本手法のための基本的なシステムアーキテクチャの設計について述べる．