[2Win5] ポスターセッション2

[2Win5-91] アンケート調査の効率化のための大規模言語モデル活用に関する検証

〇本多 将大^1,3、高柳 剛弘²、星野 崇宏^1,3 (1.慶應義塾大学、2.東京大学、3.理研AIP)

キーワード：大規模言語モデル、アンケート回答生成、大規模言語モデル評価、因子分析、ペルソナ生成

本研究では，LLMsを用いたアンケート回答生成の手法を検討し，平均の差や因子分析の観点からそれらの近似性能を評価した．結果として，デモグラフィック情報や過去のアンケート記録をデータ生成のインプットとして利用する場合，回答平均や正答率などの既存評価指標では高い近似性を示すが，因子構造のように設問間に共通する潜在的な変数(ex. 消費者心理）を捉えるタスクで性能は低下した．
複数手法を比較した結果，既存データからペルソナを生成した上で回答を生成する手法で全ての評価指標で良いパフォーマンスを示すことがわかった．結論として，我々は生成データによるアンケートの近似手法と評価指標を新たに提案した．そして，生成回答から潜在的な因子を捉えることができるというLLMsの新たな可能性を示唆した．