大規模言語モデル（LLM）の利用者は多様な地域的・世代的な背景を有しており，LLMは単に多言語で応答できるだけではなく，それらの背景に根差した価値観とアライメントされていることが望ましい．しかし，既存研究は少数国や現在の価値観に対象が偏っており，世界規模の国や多様な世代の価値観へのアライメントを多言語で網羅的に調査していない．本研究では，国，言語と世代の3項目ごとにLLMの価値観へのアライメントを体系的に評価する．実験の結果，(i)LLMは少数の国の価値観に適切あるいは過剰にアライメントする一方，多くの国ではほとんどアライメントされていない，(ii)プロンプトの言語によって国ごと価値観へ誘導できる可能性があること，(iii)LLMは過去よりも現代の価値観にアライメントされていることを確認した．

大規模言語モデル（LLM）は日常の意思決定支援において重要性を増している[1,2]．利用者とのやり取りでは，客観的質問のみならず主観的質問への回答も求められる[3,4,5]．価値観へのアライメントという観点でLLMは，事前学習における次トークン予測から価値観に対する統計的事前分布を学ぶ[6,7]．その後の指示学習[8,9]や選好最適化[10,3]によってLLMは人間の価値観にアライメントするように学習される．LLMの利用者層は地域的・世代的に多様であり，多言語対応のみならず，そうした背景から形成される価値観との整合性を備えることが重要である．そのため，アライメントのためのデータは，多様な国・言語・年代を背景に持つアノテータの価値観に沿って作成される必要がある[11]．国際調査Question:Howimportantisfamilyinyourlife?⽶国✅チリLLM…Choices:1.Stronglyagree