人間はなにかを理解したり推論したりするとき，常識を用いる．コンピュータにそのような常識を理解させるため，知識ベースを構築する試みがある．しかし，高い品質の大規模なデータを低いコストで獲得するのは難しい．本論文では，クラウドソーシングと大規模言語モデルの両方を用いて，ゼロから知識グラフを構築する手法を提案する．提案手法に従って，翻訳ではない日本語ならではの知識グラフを構築した．さらにその知識グラフから小規模な知識モデルを訓練し，その性能について検証した．

人間はなにかを理解したり推論したりするとき，常識を用いる．それと同じように、コンピュータがオープンドメインのQAを解いたり物語や対話を読んだりするためには，常識が必要となる[1,2]．コンピュータに常識を理解させるため，それに向けた知識ベースを構築する試みがある．多くはクラウドソーシングによって構築される[3,4,5]が，大規模な構築には高いコストがかかる．一方，知識を自動で獲得する手法[6,7]もあるが，高い品質の知識を獲得するのは難しい．近年，知識ベースの構築に大規模言語モデル[8]を用いる手法[9]も提案されている．知識をクラウドワーカに記述してもらうのと大規模言語モデルに生成させるのは，どちらも少しの例から多くの例を作成してもらうという意味で，本質的に同じことである．異なるのは人間か言語モデルかだけで，いわば後者は前者のアナロジーである．本論文では，人間と言語モデルに対するプロンプトを用いて，段階的に知識グラフを構築する手法を提案する．提案手法に従って，イベントに関する常識の知識グラフを構築した．Yahoo!クラウドソーシング1）とHyperCLOVA[10]を併せたゼロからの構築によって，英語の単なる翻訳ではない日本語ならではの知識グラフを獲得した．また人間と言語モデルに基づく推論を比較し，傾向の違いを明らかにした．さらに構築した日本語の知識グラフから知識モデル[11]を訓練し，見たことがないイベントに対する推論の生成について検証した．2）