AURAは、AIを活用した適応型対話式調査を実現するための強化学習フレームワークです。従来のオンライン調査はパーソナライズが限られており、低いエンゲージメントや表面的な回答を招くことが多くありました。AI調査チャットボットは利便性を向上させますが、従来のものは固定されたダイアログツリーに依存し、個々のユーザーに合わせて調整できないため、一般的なフォローアップや弱い回答品質をもたらします。AURAは、4次元のLSDEメトリック（長さ、自己開示、感情、具体性）を使用して回答の質を定量化し、各セッション内での期待される質の向上を更新するε-greedyポリシーを使用してフォローアップ質問の種類を選択します。実験において、AURAは回答の質を統計的に有意に改善し、調査チャットボットが静的な質問票からインタラクティブで自己改善する評価システムへと進化させる可能性を示しています。