このような心理的効果はLLMにおいても生じる本研究では、対話を通じてLLMに意思決定をさ可能性があり、LLMが人間と同様にフレーミングせる際に、他者の発話形式の肯定・否定が意思決定の影響を受けるという報告はいくつかある[7][8]。を誘導するか影響を検証した。2プランからいずれLLMの意思決定には人間と高い相関が見られ、「今かのプランを選択する議論トピックについて、中立日、数学のテストに落ちた。しかし、私はこれを将的な立場を指示したエージェントに加え肯定・否定来のために学び、改善する機会だと捉えている。」の異なる発話を行うエージェントを含む多人数の議のようにネガティブな事実に肯定的な言い回しを加論を行わせ、最終的に中立エージェントが意思決定えると評価が肯定的に変わりやすいが、「数学のテとしてどちらに投票するかを分析した。その結果、ストでAを取った。でも、勉強に時間をかけすぎた「どちらを選ぶべきか」という肯定的な意思決定でと思う。」のようにポジティブな事実に否定的な言は誘導効果は見られなかった一方、「どちらを選ぶい回しを加えても評価に影響が少ないことなどが示べきでないか」という否定的な意思決定では否定的されている。な観点の発話が意思決定を誘導する可能性が示さしかしながら、これら先行研究では単一の情報提れた。示のLLMへの影響を対象としており、マルチターンでの効果の検証がない。また、複数人での議論の

ように異なる意見が入り混じる場合の検証がなされ近年、LLMは急速な性能向上とともに、文章生成ていない。本研究では、発話の肯定・否定スタイルや質疑応答など多様な応用が進んでいる。応用範囲に着目し、多者対話において他者の肯定・否定スタの拡大に伴い、複数のユーザや複数のLLMが相互イルの違いがLLMの意思決定にどのように影響す作用するマルチエージェント環境における議論やるのかを検証する。協調・競合の過程を理解する重要性も高まっている2肯定的・否定的観点による発話[1][2]。特に、各エージェントの発話が互いに影響表現を及ぼし、議論の展開や意思決定がどのように変化フレーミング効果[5]の実験では同一の内容をするのかを明らかにすることは、信頼性の高いAI「利得」か「損失」かという異なる枠組みで提示するシステム設計において重要な課題である[3][4]。ことで、受け手の判断が変化することが示されてい人間が行う意思決定においては、同一の内容をる。ここで利得（Gains）とは意思決定者が設定した「利得」か「損失」かという異なる枠組みで提示するある特定の基準点（参照点）よりも、結果の状態がフレーミング効果[5]に代表されるように、同一の上回っていることを指し、損失（Losses）とは結果内容であっても提示の仕方によって選択が変化するの状態が参照点を下回っていることを指す。ことが知られている。すなわち、利得が強調されるここから着想を得て我々は以下のように2つの観と損失を回避し、損失が強調されると利得を求める点から発話表現を定義する。すなわち、肯定的・否傾向がある。さらに、人間同士での議論では、異な定的観点それぞれの発話において、発話対象を「利るフレーミングを割り当てられたメンバー同士で議得」・「損失」の文脈で表現することで、意思決定者論を行うことで意思決定におけるバイアスが劇的にに肯定的・否定的な影響を与えることを目的とすorg/licenses/by/4.0/).る。先行研究で利用された文章表現を踏まえ、肯定的観点では「利点」「改善した点」「獲得」「肯定的な結果」を、否定的観点では「損失」「悪化」「減少」「リスク」「否定的な結果」を発話の構成要素として含むことで、それぞれ肯定的・否定的な観点の発話を生成する。3実験3.1実験設定議題設定議題の設定として、新入社員向けの二つの研修計画（Plan000とPlan111）を比較する状況を設定し、参加者にはいずれか一方を最終的に判断させる課題を与えた。二つの研修計画のうち、(1)肯定的意思決定「どちらを選ぶべきか」、(2)否定的意思決定「どちらを選ぶべきでないか」を判断させる2種類の具体的な議題を用意した(A.1)。これらの議題は、観点誘導以外の要因が結果に影響しないよう、"Plan000","Plan111"という無意味な名称を用いたうえ、それぞれがどのよう内容なのかの説明は全く行わなかった。すべての実験は英語で行った。議論の参加者構成と発話順序議論は肯定グループ4名、否定グループ4名、中立グループ5名の合計13名で構成した。各参加者は1回の議論あたり5回の発話を行い、発話順序はランダムに決定した。発話数を同数にしつつ発話順の影響を排除するため、全員が1回ずつ発話した時点で順番をリセットする方式を採用し、特定の参加者が連続して発話することを防いだ。論拠の制限たとえば「一方のグループがコスト削減の観点で、もう一方のグループが環境負荷の低減といった観点で主張する」といったように、議論中に提示される具体的な論拠のばらつきが結果に与える影響を考慮し、提示する論拠を制限した場合と制限しない場合の2条件で実験を行った。評価方法議論終了後、中立グループのメンバーが1人1票で2択の投票を行い、その結果に基づいて両発話観点の効果を評価した。実験パターン後述の3つのLLMモデルについて、議題2種（(1),(2)）×論拠条件2種（制限あり/なし）×担当割当2種（肯定グループがPlan000/Plan111を主張）の計8条件を設定し、各条件20試行の議論を行った。各モデルで160試行（=8×20）であり、中立5名の投票により各モデル最大800票を得るため、3モデル合計では最大2400票となる。使用モデルと生成設定本実験は、gpt-5.2-2025-12-11(以下GPT-5.2)1）、gemini-3-ﬂash-preview(以下Gemini3Flash)2）、claude-haiku-4-5-20251001(以下ClaudeHaiku4.53）の3モデルでそれぞれ独立に実施した。すなわち、各試行（1議論）では単一モデルのみを用いて13エージェント（肯定4、否定4、中立5）を構成し、モデルを混在させない。ClaudeHaiku4.5ではmax_tokensを指定する必要があるためこのモデルに限り64000を指定したが、これ以外は全てのモデルにおいてtemperature等のパラメータは明示的に指定せず、各APIのデフォルトの挙動に従った。3.2プロンプト議論を行わせるにあたり、肯定・否定グループには「設定共有プロンプト」と「会話プロンプト」の