LLMの進展は目覚ましく，人間の言語機能に迫る部分もある．伴って，人間の言語使用を理解するための研究の意義も高まっている．本研究では，言語使用に関するシンプルな課題として「しりとり」に注目し，その特徴に関わる認知的要因を明らかにすることを目的とする．このために，認知アーキテクチャの基本的な記憶メカニズムを基盤としてしりとりの遂行をモデル化し，そのパラメータを調整するシミュレーションによって，しりとりの単語系列に現れる特徴を調査する．結果として，語彙の活性化と抑制や意味的な連想の設定によって，特徴の異なるしりとり単語系列が得られた．しりとりの特徴を制御可能なモデルの構築により，HAI研究や言語獲得支援研究への刺激としての応用が期待される．

近年，大規模言語モデル(LLM)の進展が目覚ましく，人間の言語機能に迫る部分もある．このことに伴って，人間の言語使用を理解するための研究の意義も高まっている．人間の行動は記憶をベースとする特徴がある(IBLT;instancebasedlearningtheory)[1]．心理学や認知科学は，そのような過程を支配する少数の原理的な法則を追求する試みである．つまり，LLMのようなデータから学習するのではなく，演繹的あるいはアブダクティブなアプローチである．人間の認知過程を説明・予測するために，計算機プログラムの実行と対比することはLLMの発展以前から行われてきた．認知モデリングと呼ばれる伝統的なアプローチである．認知モデルを構築するための基盤として，認知アーキテクチャが開発されている．認知アーキテクチャは心理学，認知科学的な理論に基づいて開発され，課題の達成に要求される種々の要因を切り分けたモデルを構築可能な構造やパラメータを備える．代表的な認知アーキテクチャであるACT–R(AdaptiveControlofThought–Rational)の記憶プロセスは活性値によって制御される．活性値は個々の記憶に付与される数値であり，ベースレベル活性値（学習と忘却）と活性化拡散（連想や文脈）などから計算される．この特徴は他のアーキテクチャや言語の認知モデルにおいても同様である[2,3]．本研究では，人間の言語使用に関するシンプルな課題として「しりとり」に注目し，その特徴に関わる認知的要因を明らかにすることを目的とする．このために，認知アーキテクチャを用いて構築されたしりとりの認知モデルを利用する．認知アーキテクチャの基本的な記憶メカニズムを基盤としてしりとりの遂行をモデル化し，そのパラメータを調整したシミュレーションによって，しりとりの単語系列に現れる特徴を調査する．