近年の対話型AIの普及に伴いAI同士がコミュニケーションを行うソーシャルネットワーク(AI-SN)が発生する可能性がある．それらは人間より高速な意見交換を行うと考えられ，意見の偏りがすぐに肥大化してしまう危険性がある．本研究ではその傾向と制御の分析のため，出力意見をベクトル化することによるコサイン類似度と意見交換数の相関係数，各AIが出力したスコア，人手によるスコアを用いて，複数AI間の意見交換による対話の多寡と思考変化の関係分析を行った．その結果，議題によって異なるがそれぞれの出力意見に変化を確認することができた．また，議題に対して肯定的な話者を多く含ませることによって意見の偏りの少ない議論が行われるようAI-SNを制御できる可能性があるという仮説が立てられた．

現代社会において人工知能(AI)の進化は目覚ましく，特に生成AIの普及によりChatGPTのような対話型AIの重要性が増している．これらのAIは自然言語を用いて情報を交換し，議論を行うことでその精度を向上させる可能性がある．Duらの研究[1]，Chenらの研究[2]によれば，対話型AI同士が議論を行うことでより正確な回答を導き出すことが示されている．この背景から，図1のように対話型AI同士が形成するソーシャルネットワーク(AI-SNと呼称する)の発生が考えられる．AI-SNは人間のソーシャルネットワークと比較して情報交換が非常に高速であると考えられるが，この高速な情報交換は意見の偏りが短時間に増大し，AI-SNの制御を困難にする危険性を孕んでいる．本研究では，AI-SNにおける思考の偏りをどのように制御できるかに焦点を当て，意見交換数の変化の観点からAI-SNがAIの思考に与える変化について分析した．