[4I1-GS-11] AIと社会：

[4I1-GS-11-04] オブジェクト形式のノードによる簡易な因果グラフの生成と活用の一検討

〇田中 憲光¹、奥川 雄一郎¹、長尾 友美¹、勝野 晃弘¹、河田 博昭¹ (1. NTT宇宙環境エネルギー研究所)

キーワード：因果推論グラフ、大規模言語モデル、シナリオ分析

近年、企業には極端気象や紛争など不確実な未来に対応するための長期戦略と行動が求められている。戦略の検討にはシナリオ分析が有効だが、膨大な情報収集と分析は実施者の大きな負担となる。本研究では、膨大な情報を俯瞰的に分析する手段として、複数の文献から可読性の高い因果推論グラフの構成方法を提案する。生成する因果推論グラフ（以下、因果グラフ）は、各ノードをオブジェクト型として、対象（主語）と状態または行動の情報を属性情報として持たせることを特徴とする。ノードの属性情報は文献からLLMの構造化要約によって抽出し、生成する単一の因果グラフは、要因、介入、中間変数、結果のシンプルな４要素で構成する。因果グラフのネットワーク化は、複数の因果グラフのノード間で結果と要因のcos類似度が高いペアを探索し、類似度が一定以上あるペアを結合する方法を採用した。本研究の特徴であるノードの属性情報を活用することで、ノードの探索や因果グラフのネットワーク化に伴う計算コストを抑え、属性ごとの分類を可能にした。発表では、本手法の概要および因果グラフのネットワーク化の手法を説明し、その利点や課題について議論する。