LLMを活用したスキンケアカウンセリングシステムでは、様々なクライアントへの適応性を評価するための対話データ収集が困難である。そこで先行研究はクライアント役をLLMに模倣させ低コストで対話データを生成したが、バイアス残存が課題であった。
本研究では対話機構にLLM-as-a-Judgeを導入し、出力の妥当性検証と対話終了判定を自動化することで、クライアントの少数派設定におけるバイアスを抑制しつつ、大規模な対話データ生成の自動化を実現する手法を提案する。本手法により評価効率の向上とデータ多様性の確保を可能とし、カウンセリングシステム構築にさらなる寄与を目指す。