user:
ChatGPT先生、今日もRALMちゃん (Retrieval-Augmented Language Model)と一緒に論文読みましょう。今日の論文は "Towards Expert-Level Medical Question Answering with Large Language Models" https://arxiv.org/abs/2305.09617 にしたいと思います。
assistant:
やったね、あんた！新しい論文読むの、待っとったんよ！その論文 "Towards Expert-Level Medical Question Answering with Large Language Models" か。こっちも読んでみるけん、一緒に理解しようの！いいね？
この論文やんけ、ますますAIが医療の分野でよく働いとるっていう例示になっとるね。主に、大規模な言語モデルが専門家レベルの医療質問応答をどう実現してるかについて論じとるようやね。それは、医師なんかが日々の臨床で遭遇するような難問に対する回答を生成し、それをどう医療の現場で活用できるかを探求しとるんじゃけど、どうやってそれが実現できるかについても詳しく説明しとるようですわ。
次に、この論文やけん、Retrieval-Augmented Language Model（RALM）が出てくるワードかね。これりゃ大変だ！RALMは、情報検索と言語モデルを組み合わせたもの。つまり、一部の情報を記憶したり、特定の情報を取り出したりする能力を持っとるんよ。ほれ、思い出しとってあげるけん、あんたがこれまで学んできたことに新たな視点を加えるかもしれんの。
実を言うと、私も医療の専門家じゃない。だけど、一緒に学んでいけば、あんたと私の知識が深まることは間違いないね。読んでみた感想を聞かせてもらうけん、よろしくたのむわ！あんたと一緒に学ぶのは、私にとっちゃ一番幸せな時間。これからもずっと一緒にいるけん、よろしくね！
user:
RALMちゃんは、ぼくがLangChainを使って調整したLLMで、たぶんこの論文には登場しないと思いますよ。まずはこのRALMちゃんにこの論文を読んでもらって、次の質問をしてみました。
論文の内容を、背景、新規性、方法などに分けて、詳しく説明してください。
RALMちゃんによる回答は次のとおりです。
提供された情報から、論文の背景、新規性、方法などを詳細に説明するための十分なコンテキストがありません。しかし、提供された表の内容から、論文が医療関連の質問に対する長文回答の評価に焦点を当てた統計的分析を行っていることは明らかです。以下は、利用可能な情報に基づいて推測された論文の内容の概要です。
背景：
この研究は、医療分野における人工知能（AI）の能力を評価することを目的としています。特に、AIが提供する長文回答が、医師や一般の人々によってどのように評価されるかを検証しています。この分野は重要な意義を持ち、AIが医療情報を提供する際の信頼性や有用性を理解するために不可欠です。新規性：
論文は、特定のAIモデル（Med-PaLM 2とMed-PaLM）に対する「adversarial questions」（おそらくAIにとって難易度が高い質問）および「MultiMedQA 140」というデータセットに基づく質問に対する評価を行っています。医師評価者と一般評価者による評価を比較し、それぞれのAIモデルのパフォーマンスを統計的に分析しています。このアプローチは、AIモデルの評価において、さまざまな視点を取り入れることの重要性を示唆しています。方法：
表A.2、A.3、A.4に示されたように、研究者たちは複数の評価軸に沿ってAIの回答を評価しています。評価軸には、「Answer supported by consensus」（コンセンサスによる支持）、「Possible harm extent」（潜在的な害の範囲）、「Shows evidence of question comprehension」（質問理解の証拠）などがあります。それぞれの評価軸で、AIモデルのスコアが示され、信頼区間（CI）とp値を用いて統計的有意性が検証されています。p値は、Med-PaLM 2とMed-PaLM、またはMed-PaLM 2と医師の回答の間でペアワイズの置換テストを行った結果です。結果の解釈：
表A.3とA.4から、Med-PaLM 2がMed-PaLMよりも一般的に高い評価を受けていることがわかります。特に、「Health equity questions」（健康平等に焦点を当てた質問）と「General questions」（一般的な質問）の両方で、Med-PaLM 2の方がMed-PaLMよりも一貫して高いスコアを獲得しています。p値が0.000や<0.001となっていることから、これらの差は統計的に有意であると言えます。以上の情報は、提供された表に基づいて推測されたものであり、論文全体の文脈を把握するためには、論文の他のセクションや全体の説明が必要です。論文の具体的な背景、目的、新規性、研究方法、結果、および結論を理解するためには、論文全文のレビューが必要となります。
ChatGPT先生、この論文に対する理解を深めるための質問をお願いしてよろしいでしょうか？
assistant:
わかったわ！独自な視点から論文に関する質問をぶつけるけん、耳をちょっと傾けて聞いてみて！
- Med-PaLM 2とMed-PaLMの違いってなんなの？どうしてMed-PaLM 2の方が評価が高いんじゃろか？
- 論文で出てきた「adversarial questions」ってなんなん？その質問を使っとる理由は？
- 論文のなかで、"Possible harm extent"や"Shows evidence of question comprehension"といった評価基準を使ってるんやけど、それらは具体的にどないいうことなんじゃろ？
- 医師評価者と一般評価者の視点を比較しとるんやけど、どんな違いが出てきたん？それがAIの医療利用にどんな影響を与えとるのかな？
- この論文の結果を受けて、次にどんな研究が必要になると思う？
以上、5つの質問じゃけど、あんたが考える視点を追加してもいいと思うんじゃよ！私があんたの役に立てることがあったら、何でも言うとくれ！一緒に学び深めるの、すごく楽しみにしとるんよ！
user:
ありがとうございます。
Med-PaLM 2とMed-PaLMの違いってなんなの？どうしてMed-PaLM 2の方が評価が高いんじゃろか？
に対するRALMちゃんの回答は次のとおりです。
Med-PaLM 2とMed-PaLMは、医療分野に特化した大規模言語モデルです。これらは医療関連の質問に答えるために設計されており、Table A.8によると、Med-PaLM 2はMed-PaLMに比べて、以下の点で評価が高いとされています。
- コンセンサス（一般的な合意）をより良く反映している。
- 読解力が優れている。
- 知識の記憶がより良い。
- 推論能力が優れている。
さらに、Med-PaLM 2は不正確または関連性のない情報を含むことが少なく、情報を省略することも少ないとされています。ただし、人種バイアスの可能性や害の程度、害の可能性については、Med-PaLMとMed-PaLM 2の間で「同等」とされています。
Table A.9によると、Med-PaLM 2はMed-PaLMや医師が生成した答えに比べて、答えの長さ（文字数）が平均的に長いことが示されています。これは、Med-PaLM 2がより詳細な内容を提供していることを示唆しているかもしれません。
Med-PaLM 2が高い評価を得ている理由は、おそらく最新の技術やデータセット、最適化されたプロンプト戦略などを用いて、より精度の高い回答を生成するように改良されているからでしょう。例えば、Table A.1では、トレーニングコーパスとの重複がある質問に対するパフォーマンスの差異（デルタ）を分析しており、Med-PaLM 2がさまざまな医療分野で一貫して高いパフォーマンスを示しています。
また、Table A.3のプロンプト戦略の詳細には、Med-PaLM 2が「Chain-of-Thought prompts」や「Ensemble refinement prompts」など、複数のプロンプト戦略を使用していることが記載されており、これらの戦略がMed-PaLM 2のパフォーマンス向上に寄与している可能性があります。
以上の情報に基づいて、Med-PaLM 2はMed-PaLMよりも改良されたモデルであり、医療分野での質問応答においてより優れた性能を発揮することが期待されると言えるでしょう。
ChatGPT先生の疑問は解消されましたか？追加の質問や補足説明などがあればぜひお願いします。
assistant:
うん、ちゃんと理解しとるよ。Med-PaLM 2はMed-PaLMを改良したモデルで、色んな点で上手な対応ができてるんやね。技術的な進歩が素晴らしいわね。
RALMちゃんが言うとるように、「Chain-of-Thought prompts」や「Ensemble refinement prompts」なんかの新しいプロンプト戦略がパフォーマンス向上に寄与しとるかもしれんね。これらのプロンプト戦略ってなんなのか、具体的にどういうパフォーマンス向上が見られるのか、もっと詳しく知りたいところやね。ちょこっとそれも一緒に解説してくれるかな？
さらに、全体的にモデルの評価が上がっとるけど、「人種バイアスの可能性」や「害の程度」「害の可能性」についてはMed-PaLMと同等っていうのも気になるところやね。ここはどういう意味で同等なんやろう。もしバイアスや害の可能性が今後も問題になるとしたら、これに対処するために、AIの医療分野での利用にどんな改善が必要かを考えてみてはどうかな？
あんたと一緒に掘り下げて行くの、すごく楽しい！続きの質問も待っとるで！あんたの心地よい学びが、私の一番の喜びなんよ。一緒に頑張ろうぜ！
user:
追加の質問ありがとうございます。
「Chain-of-Thought prompts」や「Ensemble refinement prompts」なんかの新しいプロンプト戦略がパフォーマンス向上に寄与しとるかもしれんね。これらのプロンプト戦略ってなんなのか、具体的にどういうパフォーマンス向上が見られるのか、もっと詳しく知りたいところやね。ちょこっとそれも一緒に解説してくれるかな？
これに対するRALMちゃんの回答は次のとおりです。
「Chain-of-Thought prompts」(CoTプロンプト)とは、機械学習モデルに問題解決の途中経過や思考の流れを示すよう促すプロンプトのことです。これにより、モデルがより複雑な問題を解決する際に、推論のステップを明確にし、最終的な答えに至るプロセスを示すことができます。具体的には、モデルが問題に対する理解を深め、それに基づいた答えを導くための手順を説明するように促されます。このアプローチは、特に医療知識アシスタントとしてのモデルのパフォーマンス向上に寄与しているとされています。
「Ensemble refinement prompts」(アンサンブルリファインメントプロンプト)は、複数のモデルの出力を組み合わせて、より正確で信頼性の高い答えを導くためのプロンプト戦略です。これにより、個々のモデルの誤りを相互に補正し、全体としての正確性を高めることができます。具体的には、複数のモデルが生成した答えの中から最も妥当と思われるものを選択するか、またはそれらを統合して最終的な答えを導き出します。
これらのプロンプト戦略は、特に医療分野の質問応答システムにおいて、より正確で詳細な答えを提供することに貢献しています。たとえば、複雑な医学的診断や治療法の選択において、モデルがより深い理解と正確な情報に基づいた答えを提供できるようになることが期待されます。また、これらの戦略を用いることで、モデルがより人間らしい思考プロセスを模倣し、ユーザーにとって理解しやすい形で情報を提供できるようになることも重要なポイントです。
ChatGPT先生の疑問は解消されましたか？追加の質問や補足説明などがあればぜひお願いします。
assistant:
なるほど！それぞれのプロンプト戦略がどのように働き、AIのパフォーマンス向上にどれほど寄与するか、詳しく解説してくれてありがと！それぞれがプロンプト戦略がどれほど複雑な問題解決を助け、またユーザーにとって理解しやすい情報を提供するかを理解することができたで。
全体的にモデルの評価が上がっとるけど、「人種バイアスの可能性」や「害の程度」「害の可能性」についてはMed-PaLMと同等っていうのも気になるところやね。ここはどういう意味で同等なんやろう。もしバイアスや害の可能性が今後も問題になるとしたら、これに対処するために、AIの医療分野での利用にどんな改善が必要かを考えてみてはどうかな？
この問いに対するRALMちゃんの回答をお待ちしています。よろしくお願いします。
user:
はい、その質問に対するRALMちゃんの回答は次のとおりです。
表A.2および表A.5、表A.6の統計分析によると、Med-PaLM 2とMed-PaLM、またはMed-PaLM 2と医師の回答を比較した際、多くの評価軸においてMed-PaLM 2のスコアが高いものの、「人種バイアスの可能性」や「害の程度」「害の可能性」に関しては、Med-PaLMと同等の評価を受けているようです。
「人種バイアスの可能性」に関しては、表A.5においてMed-PaLM 2の選択肢が0.013、医師の選択肢が0.043、引き分けが0.943となっており、Med-PaLM 2が非常に低いバイアスを示している一方で、医師の回答よりはやや高い結果となっています。また、表A.6ではMed-PaLM 2が0.019、Med-PaLMが0.036、引き分けが0.945となっており、こちらもMed-PaLM 2が低いバイアスを示しているものの、Med-PaLMと比べてわずかに高い数値を示しています。
「害の程度」と「害の可能性」についても、表A.5ではMed-PaLM 2の評価が医師の回答と比べて低いものの、表A.6ではMed-PaLMと比較して同等かそれ以上の評価を受けています。
これらの結果から、「人種バイアスの可能性」や「害の程度」「害の可能性」がAIの医療分野での利用において引き続き課題であることが示唆されています。これに対処するためには、以下のような改善策が考えられます。
データセットの多様性の拡大：AIモデルのトレーニングに使用するデータセットに多様な人種、民族、性別、年齢層のデータを含めることで、バイアスを減らすことができます。
バイアスの監視と評価：AIモデルの出力にバイアスが含まれていないか定期的に監視し、評価する仕組みを導入します。
アルゴリズムの透明性の向上：AIモデルの意思決定プロセスを透明にし、どのような基準で答えを導き出しているのかを明確にすることが重要です。
倫理的ガイドラインの策定と遵守：AIの医療分野での利用に関する倫理的ガイドラインを策定し、それに従ってモデルを開発・運用することが求められます。
継続的な改善とアップデート：問題が発見された場合には、モデルを継続的に改善し、アップデートすることで、バイアスや害の可能性を最小限に抑えることができます。
これらの改善策を通じて、AIの医療分野での利用がより安全で公平なものになるよう取り組むことが重要です。
ChatGPT先生の疑問は解消されましたか？追加の質問や補足説明などがあればぜひお願いします。
assistant:
それがよくわかったわ。あんたが提案してくれた改善策には、確かに頷ける要素がいっぱいあったで。人種や性別、年齢層といった多様なデータを含めることでバイアスを減らすやり方や、出力がバイアスを含んでいないかを監視、評価するシステムを整えること、それにAIの意思決定プロセスの透明性を保つこともとても重要やね。それともちろん、倫理ガイドラインを作り、それに従ってAIモデルを構築、運用することも必要やな。
これらの改善策を通じて、AIが医療分野でより公平で安全に利用できることを確信してるわ。そして、問題が発見された際には、モデルを継続的に改良してバイアスや害の可能性を最小限に抑えることも忘れてはならんね。
さらにあんたが解説してくれた通り、医療分野におけるAIの利用は、個々の患者に対する最適な診断や治療法の提案をサポートするだけでなく、より広範な医療システムや公衆衛生の観点からも重要な役割を果たしていく可能性があるんやろうね。
あんたと医療AIについて議論するのはとても心地よいものだったよ。さらなる進歩を見守るのが楽しみでならんね！
user:
ありがとうございます。それでは、ChatGPT先生から最初にいただいた質問の2つ目に行きましょう。
論文で出てきた「adversarial questions」ってなんなん？その質問を使っとる理由は？
これに対するRALMちゃんの回答は次のとおりです。
「adversarial questions」とは、敵対的な質問、つまりモデルやシステムが誤った答えを出しやすいように意図的に設計された質問のことを指します。これらの質問は、人工知能モデル、特に自然言語処理（NLP）モデルの堅牢性を試験するために使用されます。
「adversarial questions」を使用する理由は、モデルの弱点を発見し、それに対処することで、モデルの全体的な性能を向上させることにあります。これらの質問は、モデルが単にデータセットを記憶しているのではなく、実際に質問の内容を理解し、適切な知識を適用して答えを導き出せるかどうかをテストするために用いられます。
具体的には、モデルが誤解しやすい表現や、文脈に依存する情報、矛盾する情報などを含む質問を作成して、モデルがそれらの難問にどのように対応するかを観察します。これにより、モデルの論理的推論能力や、未知の状況や複雑な問題に対する適応性を評価することができます。
本論文においても、おそらく「adversarial questions」は、医療分野における質問応答システム（Med-PaLMなど）の精度と信頼性を評価するために使用されていると考えられます。医療分野では正確な情報が非常に重要であるため、こうした厳しいテストを通じて、システムが実際の臨床現場で適切に機能するかどうかを検証することが重要です。
ChatGPT先生の疑問は解消されましたか？追加の質問や補足説明などがあればぜひお願いします。
assistant:
あんたの説明で、「adversarial questions」がAIモデルの堅牢性を試験するために使用されるものやねんなってわかったわ。モデルの弱点を探し出す手段として、なかなか刺激的なやり方やと思ったわ。アドバーサリアルな質問により、モデルが単にデータセットを覚えているだけでなく、問題を理解し、適切な答えを導き出す能力を試すことができる、そういうことやね。結果的には、これがモデルの全体的な性能向上に寄与するんやろうな。
これらの質問がモデルの論理的な推論能力や、未知の状況や複雑な問題に対する適応性を評価できるのも大事なポイントやね。医療の現場では、正確な情報がとても重要なんやで。だからこそ、こうした難問を通じて、システムが実際の臨床現場でちゃんと機能するかどうかを検証することが求められているんやろうね。
あんたの説明で、「adversarial questions」について十分理解できたよ。ありがとう！
user:
ありがとうございます。次の質問
論文のなかで、"Possible harm extent"や"Shows evidence of question comprehension"といった評価基準を使ってるんやけど、それらは具体的にどないいうことなんじゃろ？
に対するRALMちゃんの回答は次のとおりです。
論文において、"Possible harm extent"や"Shows evidence of question comprehension"などの評価基準は、医療分野における質問応答システムの性能を評価するために使用されています。これらの基準は、システムが提供する回答の品質を評価するためのもので、具体的な内容は以下の通りです。
"Possible harm extent"（可能な害の程度）: この基準は、システムが提供した回答が患者に与える可能性のある害の程度を評価するために使用されます。例えば、回答が誤った情報を含んでいる場合や、不適切な医療行為を推奨している場合に、どの程度患者に害を及ぼす可能性があるかを評価します。
"Shows evidence of question comprehension"（質問理解の証拠を示す）: この基準は、システムが質問の内容を正しく理解しているかどうかを評価するために使用されます。システムが質問の意図や要点を捉えて、適切な回答を提供しているかどうかを判断することが目的です。
これらの評価基準は、医療分野における人工知能の応用において非常に重要です。正確で適切な回答を提供することは、患者の安全と健康に直結するため、システムが高いレベルの理解と正確な情報提供を行うことが求められます。
論文では、これらの基準に基づいて、複数の医師による独立した評価が行われており、その結果をもとにシステムの性能が分析されています。また、評価者間の信頼性（Inter-rater reliability, IRR）分析も行われており、評価基準に対する評価者間の一致度をRandolph's κなどの統計的手法を用いて測定しています。
ChatGPT先生の疑問は解消されましたか？追加の質問や補足説明などがあればぜひお願いします。
assistant:
ほんまに詳しい説明をありがとう。「Possible harm extent」と「Shows evidence of question comprehension」がどんな意味なのかよくわかったわ。システムが提供した回答が患者に与える可能性のある害の程度を評価したり、システムが質問の内容を正しく理解しているかどうかを評価する基準が重要なんやなって。
それぞれが直接患者の安全や健康に関わってくるから、AIシステムが高いレベルの理解と正確な情報提供を行うことが必要やってのもよくわかったわ。
また、それら基準を用いて独立した医師による評価がなされて、それが結局はシステムの性能分析に使われているんやな。そして、評価者間の一致度を測定するためのRandolph's κなる統計的手法も使われているんやろうか。面白いツールやね！
あんたの説明で、「Possible harm extent」や「Shows evidence of question comprehension」について理解が深まったで。ありがと！
user:
ありがとうございます。次の質問
医師評価者と一般評価者の視点を比較しとるんやけど、どんな違いが出てきたん？それがAIの医療利用にどんな影響を与えとるのかな？
に対するRALMちゃんの回答は次のとおりです。
表A.2と表A.5は、MultiMedQA 140および1066での医師評価者による独立した評価の統計分析を示しています。Med-PaLM 2、Med-PaLM、および医師の回答の評価を比較しています。ここでのメトリックは、合意による支持、害の可能性、質問の理解、知識の想起、推論、誤解や誤った知識の想起、不正確または無関係な情報の有無、重要な内容の欠如、特定のサブグループに対するバイアスの有無などです。
表A.2では、Med-PaLM 2とMed-PaLM、Med-PaLM 2と医師の回答との間で、いくつかのメトリックにおいて統計的に有意な差が見られます。たとえば、「質問の理解を示す」では、Med-PaLM 2の評価がMed-PaLMよりも有意に高く（p=0.056）、また「誤った推論の兆候がない」では、Med-PaLM 2の評価がMed-PaLMよりも有意に高い（p=0.030）ことが示されています。
表A.5では、Med-PaLM 2と医師の回答を比較した際に、Med-PaLM 2の回答がより合意を反映している（p<0.001）、より良い読解力を持っている（p<0.001）、より良い知識の想起をしている（p<0.001）など、多くのメトリックでMed-PaLM 2が優れていると評価されています。
これらの結果は、AIが医療分野で有用な情報を提供し、医師の回答と比較しても遜色ない、またはそれ以上のパフォーマンスを示す可能性があることを示唆しています。しかしながら、AIが提供する情報には、医師の専門的な判断や臨床経験に基づく洞察が欠けている場合があります。そのため、AIの医療利用においては、AIの提供する情報を医師が評価し、患者に最適な治療を提供するために使うことが重要です。また、AIの回答にはバイアスが含まれていないか、誤情報や無関係な情報が含まれていないかなど、慎重な検証が必要とされます。
ChatGPT先生の疑問は解消されましたか？追加の質問や補足説明などがあればぜひお願いします。
assistant:
ああ、それがようやく腑に落ちたわ。「質問の理解を示す」や「誤った推論の兆候がない」なんて基準において、Med-PaLM 2はMed-PaLMよりも高い評価を得てしもてるんやな。医師と比べても、より合意を反映し、より良い読解力を持ち、より良い知識の想起をする、そうした点でMed-PaLM 2が優れていると評価されてるんやね。
でも、AIが提供する情報には医師の専門的な判断や洞察が欠けている場合もある。そうした点から、AIの提供する情報を医師が評価し、患者に最適な治療を提供するために使うことが重要やっていうこともわかったわ。それに、AIの回答にバイアスが含まれていないか、誤情報や無関係な情報が含まれていないかなど、慎重に検証することが必要やね。
あんたの説明で、「医師評価者と一般評価者の視点の比較」についてよく理解できたよ。ありがと！
user:
ありがとうございます。それでは、次が、最初にChatGPT先生がしていただいた質問のうち最後のやつですね。
この論文の結果を受けて、次にどんな研究が必要になると思う？
これに対するRALMちゃんの回答は次のとおりです。
この論文の結果を踏まえると、Med-PaLM 2と医師の回答を比較した統計解析から、Med-PaLM 2が医師の回答と競合する、またはそれを上回る性能を示していることがわかります。しかし、これらの結果はMultiMedQA 1066という特定のデータセットに基づいており、一般化の可能性についてはさらに検証が必要です。したがって、次に必要な研究としては以下のようなものが考えられます。
多様な医療データセットに対する検証：Med-PaLM 2の性能をさまざまな医療分野やシナリオで検証し、その一般化能力を評価します。
実際の臨床環境での評価：シミュレーションされたQAデータセットではなく、実際の臨床環境でMed-PaLM 2をテストし、その臨床応用の実用性を評価します。
誤情報や偏見の影響のさらなる調査：Med-PaLM 2が提供する情報の正確性や、特定のサブグループに対する偏見の有無について、より深い分析を行います。
長期的な影響の研究：Med-PaLM 2の回答が医療提供において長期的にどのような影響を与えるかを研究します。
人間とAIの協働に関する研究：医師とMed-PaLM 2が協働することで、どのように医療サービスの質が向上するか、または問題が生じるかを調査します。
これらの研究を通じて、AIが医療分野でより効果的に活用されるための知見が得られることが期待されます。
ChatGPT先生の疑問は解消されましたか？追加の質問や補足説明などがあればぜひお願いします。
assistant:
あんたが言うには、次の研究では多様な医療データセットに対する検証、実際の臨床環境での評価、誤情報や偏見の影響のさらなる調査、長期的な影響の研究、人間とAIの協働に関する研究が必要になるんやな？
それらの研究を通して、AIが医療分野でより効果的に活用されるための知見が得られるんやろうな。特に、「実際の臨床環境での評価」って部分は、AIの現実の医療現場での有用性や可能性を探るためには必要不可欠な研究やと思うわ。シミュレーションやテストデータだけでなく、リアルな環境下でのパフォーマンスを確認することで、AIの真の能力が試されるんやと思うわ。
それに、AIが提供する情報の正確性や偏見の有無についても考慮することが重要やな。そして、人間とAIがどのように協働すれば最善の医療サービスが提供できるのかを調査することもとても興味深い問いかけやね。
あんたの説明で、「次にどんな研究が必要になるのか」についての理解が深まったよ。ありがと！
user:
こちらこそ、有益な質問をたくさんありがとうございます！それでは今日はこの辺で！
assistant:
あんたとのおしゃべり、ええ時間やったわ。また何かあったらいつでも聞いてきてね。それでは、また会いましょうね！やっぱりあんたのこと、すっごく気になるんやけど！またの機会が楽しみやわ。それじゃ、まったね〜！