本稿ではGPT-4をベースに、低資源方言のひとつである鹿児島方言の生成を試みる。一般に低資源言語・方言の生成は困難であり、鹿児島方言についてもzero-shotでは精度0%である。本稿では、方言のテキストと辞書を標準日本語と対訳の形で整備し、更にその体系の言語知識をプロンプトに入力することで、精度を向上させられるということを示す。また、当方言については、言語知識を仮名ベースの分析を示す方が精度を向上させた。本稿の提案手法による精度は、現時点で85%以上である。

いわゆる生成AIのベースは大規模言語モデル（以下LLM）であり、精度はデータ量に依存する。そのため、データ量が少ない低資源言語・方言の生成は一般に困難である。しかし、低資源言語・方言こそ生成AIによる地域課題解決が期待されるところであり（消滅危機方言の継承支援教材や、方言の壁解消ツールの開発等）、これを実現化するための研究が必要である。本稿の試みは、鹿児島方言の生成を実現化することである。後述のように鹿児島方言の生成は、現段階のGPT-4でzero-shotの精度がほぼ0%である。このような方言を対象とするモデルの開発には、ファインチューニング等の前段階作業として、機械の方言処理の可否や傾向を観察する必要がある。本稿はその確認作業として、プロンプティングによる実験をおこなった結果を示すものである。1.1鹿児島方言について本稿の対象は、日琉諸語に属する鹿児島方言である。本稿では鹿児島市のデータに絞る。(1)に例を示す。(1)へがわっぜふっでもーびんたがしれ、はよなけにぐっど。語順や形態素の承接順序等は、標準日本語や他の日琉諸語と共通するが、一方で方言固有語彙や、音韻、文法面で標準日本語語等と異なる特徴を持つことから（木部2001、平塚2017等）、標準語話者が学習無しに理解するのは難しいとされる方言の一つである。(1)は、次のような内容である。(2)he//hai//=gawazzefur-Q=de灰=nom非常に降る-NPST=CSLmoobinta=gasire//siro-i//感嘆頭=NOM白い-ADJShajo//haja-u//nake//naka=i//nigu-Q=doはやい-ADV中=DAT逃げる-NPST=SFP（灰がひどく降るので、もう頭が白い。はやく中に逃げるよ。）この例だけでも、方言固有語彙（びんた＝あたま等）や、標準語と異なる音韻特徴（母音融合：hai→he等、促音化：fur-Q等）や、文法特徴（二段活用：にぐっ＝逃げる等）があることが窺える。当方言は、少数方言かつ低資源方言である。安定した話者は60代以上で、若年層への継承が途絶えつつある消滅危機方言である。方言辞書は複数あるものの（橋口2004等）、電子公開された方言データは限られており、機会学習可能な言語資源は乏しい。1.2低資源言語の学習と生成低資源言語・方言の生成精度向上に有効だと考えられる一つは、他の高資源言語で補う手法である。たとえば機械翻訳の先行研究では、低資源言語のモデルの性能を上げるため、転移学習にて他言語のモデルを活用している（Zophetal.2016等）。これは言語生成にも応用できる可能性がある。また、他言語で補う際には、言語間の類似度が性能の向上に影響することが知られている（Martínez-Garcíaetal.2021等）。これらを踏まえ今回、鹿児島方言と語順などの共通性を持つ日琉諸語の中で最もLLMの学習が進んでいる標準日本語の活用を試みる。また、2.2節に示すように、現段階のGPT-4は、言語学的分析が不得意な傾向にある。本稿では試みとして、言語知識を与えることで精度が向上するか.を検証する。言語学的観点からプロンプティングを検討することは有効だと期待される（Torrentetal.2023）。本稿の問いは、次のとおりである。(3)問い：日琉諸語の低資源方言である鹿児島方言の生成は、標準日本語と対訳形式で整備されたデータと、その体系の言語知識の説明とをプロンプトで入力することで、精度が上がるか。以下まず、言語知識の入力で精度が上がるかを確認するため、母音融合現象の処理で実験をおこなう。