[4G3-GS-2] 機械学習：一般

[4G3-GS-2-05] LLM マルチエージェントを用いたアイディエーション応用とアイデア評価手法に関する研究

〇田中 孝明¹、大坪 舜²、伊藤 孝太朗²、畠山 卓也¹、安齋 佑司¹、長坂 知明¹、松井 崇¹、石川 信行¹ (1. 株式会社博報堂テクノロジーズ、2. 株式会社NTTデータ数理システム)

キーワード：マルチエージェント、アイディエーション、大規模言語モデル、創造性支援ツール

大規模言語モデル（LLM）マルチエージェントシステムは, 複数のAIエージェントが協力や競争を通じて複雑なタスクを達成するシステムである. これらのシステムの応用例としては, 質疑応答の正答率向上, 現実世界の相互作用のシミュレーション, ソフトウェア開発における業務自動化など多岐にわたり, 個々のエージェントのロールやコミュニケーション形態の最適化などが一つの重要な研究領域となっている. 近年のLLMの発展に影響を受け, ヒューマン・コンピューター・インタラクション（HCI）の分野における, 創造性支援ツール（CST）においてもLLMを活用したものが増加している.
本研究では, LLMマルチエージェントシステムを用いて, 新規事業開発や新製品開発におけるアイディエーションを行うCSTを開発した. 開発したCSTを用いてエージェントの設定等の入力条件を変化させ, 出力されるアイデアの変化や人間によるアイデア群との差異を測定したところ, 出力されるアイデアの多様性に一定の傾向があることが判明し, アイデア評価の新たな手法につながる示唆が得られた.