「発想や類推を機械によって行う,あるいは人間の類推の補助が出来ないか」というテーマで研究を行う.例として(爆発物)-(ガソリン)→(水素)からエンジンの代替エネルギーの発想を得るなどである.以前の村田の研究[1]では,「ネコ」という単語の属性を考え,その属性に「大きい」という属性を追加することで「トラ」という単語を類推して,「ネコを大きくするとトラが導き出される」拡大や縮小の類推を行った.田代の研究[2]では,類似する２単語の引き算により得られる属性を類推する研究を行った.これらの研究ではMcRaeのデータセット[3]を基に研究を進めた.本研究は,入力次第で様々な類推が可能なChatGPTを使用し,「田代の研究で行った類推との比較」,「McRaeと同様のデータセットの作成」,「ChatGPTによる様々な類推」を行った.田代の研究の引き算の類推では類推性能0.46であったが,本研究の引き算の類推では類推性能0.48に向上した.ChatGPTで引き算の類推を行う時も集合で引き算をした場合の方が向上することが分かった.また,McRaeのようなデータセット生成で意味の一致を正解とした場合,性能F値0.61と高性能なデータセット作成が可能であることが分かった.9種類のオズボーンのチェックリスト[4]でのChatGPTを用いた類推において,類推性能0.88で類推できることを確認できた.

類推や発想の先行研究として村田の研究[1],須ヶ牟田の研究[5],田代の研究[2],梅村の研究[6],國藤の研究[7],Kennethの研究[8]などがある.これらの研究が行われた時は生成AIが普及しておらず,使用されていなかった.そこで生成AIの使用を検討した.近年普及している生成AIの中でも,ChatGPTは膨大なテキストデータを用いた事前学習を経てさまざまな言語タスクに対する適応的な応答生成を可能にしている.特にユーザからの入力に対し,文脈を考慮した一貫性のある文章を生成する能力を持つ.この特徴を活かせると考え,本研究の類推にはChatGPTを使用した.田代の研究[2]では,類似した単語同士における類推を行い,類推を引き算式と見立てて式変形による類推方法の増加を目指した.この研究もMcRaeのデータセット[3]を基に研究を進めた.しかし,このデータセットだけではオズボーンのチェックリスト[4]にある類推手法を全て行うには不向きであった.そこで,本研究ではChatGPTを用いてデータセットの作成,ChatGPTによる類推の実行を試みた.