本研究では，GPT-4を利用した擬似ラベル付与手法を提案し，その有効性を実証した．初期のF1スコアが0.51であったが，本手法の適用により0.68まで向上し，従来の機械学習によるラベリングを上回る精度を達成した．正解率に関しては94.90%を達成している．これにより，GPT-4の応用範囲が拡がり，データセットの品質向上に寄与する可能性が示唆された．

本研究は，SNSの普及に伴い問題となっているヘイトスピーチの検出に焦点を当てる．オンライン上での誹謗中傷や差別的な発言は増加の一途を辿り，これらを自動的に識別する技術の需要が高まっている．しかし，すべてのネガティブなテキストを単純に排除するわけにはいかず，言論の自由を尊重しつつ適切なバランスを見つける必要がある．1．1日本語データセットの課題特に日本語においては，ヘイトスピーチの識別に用いるデータセットが不足しており，存在するものの精度も低い．この課題を解決するためには，大量のテキストデータに対する正確なアノテーションが求められるが，これは膨大な人的労力と時間を要する作業である．1．2GPT-4の活用本研究では，GPT-4を活用した擬似ラベル付与の手法を提案し，この問題に対処する．GPT-4を用いることで，アノテーションの時間的および金銭的コストを削減しつつ，精度の高いデータセットの作成を目指す．この手法は，ヘイトスピーチ検出に留まらず，広範囲なデータアノテーションタスクに応用可能である．1．3本研究の意義このように，GPT-4を用いた擬似ラベルの付与は，効率的かつ高精度なデータセット構築を実現し，オンライン上のヘイトスピーチ検出技術の進展に寄与するだけでなく，人工知能の適用範囲を広げることが期待される．