医学研究における自由記述テキストデータは，患者・家族や医療従事者の声を直接反映し，新たな知見の発見や意思決定，施策立案において重要な役割を果たす．しかし，これらのデータを対象とした質的データ分析は，膨大な人的労力を要する.本研究では，希少・難治性疾患患者が新型コロナウイルス感染症の流行期間中に経験した困難を分析対象とし，大規模言語モデル（LargeLanguageModel;LLM）を活用して質的データ分析の自動化を試みた．具体的には，患者・家族の自由記述テキストの各文に対してタグを生成し，タグ間の類似性に基づいて段階的に統合を行う手法を提案した．結果として，提案手法は分析時間を大幅に削減しつつ，人手による分析結果との一定の一致を示した．本研究の成果は，LLMを活用することで，自由記述テキストの効率的な分析手法の実現に向けた基盤を構築するものである．

医学研究は，ランダム化試験(RCT)を始めとした厳密な定量的な研究と，患者の感情や発話を読み解く定性的な研究の2つに大別される．前者は系統的な方法が定められており，自動化の試みが注目されている[1]．一方，定性的な研究では，質的データ分析を用いることで，患者や医療従事者の自由記述テキストから抽出された新たな知見が，意思決定や施策設計に活用されている[2,3]．既存の質的データ分析手法は，類似データのまとめ上げ，統合といったプロセスを繰り返すことにより，データの構造化を行うものであり，グラウ（TagInteg:タグの統合）のプロセス：患者自由記述テキストから抽出したタグを段階的に統合し，上位の抽象的なカテゴリを形成するプロセスを示す．ンデッド・セオリー・アプローチ（GroundedTheoryApproach;GTA）[4,5]をはじめとした手続きが定義されている．しかし，人手で行われるため，高度な経験と膨大な時間を要する．そこで本研究では，「希少・難治性疾患患者のコロナ禍の困難のアンケート」を対象とし，医学分野における質的研究の自動化を試みる．具体的には，LLMを用いた，自由記述テキストに対するタグ付け・意見の統合手法[6]を応用し，アンケート結果に対するタグの生成(TagGen)・統合（TagInteg）を行う（図1）．これにより，「希少・難治性疾患患者が経験した困難」を構造化する．実験では，提案手法で構造化された結果が，熟達した人間によるものと一致するかを検証する．本研究の成果は，LLMを活用した質的データ分析の可能性を示すものである．