[2Win5] ポスターセッション2

[2Win5-69] LLMを利用したエージェントのユーザフィードバックによる金融分野への適用検討

〇大沼 俊輔¹ (1.株式会社日本総合研究所)

キーワード：大規模言語モデル、エージェント、産業応用

大規模言語モデルの発展に伴い、自律的に判断や行動できるエージェント技術の応用が注目されている。エージェントを専門的な業務に適用するため、専門分野固有の知識を取り入れる必要があるが、暗黙的な知識もあり事前に必要な情報を網羅的に整理することは困難である。このため実際にエージェントを業務に適用する過程で、必要な指示や知識をエージェントにフィードバックする運用方法が考えられる。本論文では、エージェントに対してユーザのフィードバックを蓄積する手法を試作し、金融分野のタスクに適用した結果を報告する。金融分野のタスクとしてファイナンシャル・プランニング技能検定を設定し、著者がエージェントの推論内容を確認してフィードバックを行い、エージェントの性能・挙動の変化を観察した。フィードバックの意図通りの挙動もあったが、フィードバック内容を活用できていない挙動も観察された。実験結果を踏まえ、フィードバック方法、フィードバック内容の蓄積や利用方法、エージェントの利用可能なツールの性能、モデルによる挙動の変化について課題を整理した。