本研究では，大規模言語モデル(以下LLM)が，ディベートにおいて相手の主張を弱めるための反論箇所としての前提を効果的に選択できるかを探る．過去の中高生英語ディベート競技大会から収集した議題と肯定立論を基に，LLMに複数の前提から反論すべき最適な前提を選ばせ，この選択を人間のディベートエキスパートの選択と比較することで評価を行った．結果として，LLMは強力なモデルであっても，正解率で7割程度であることが分かった．一方特定の議題においては9割近い正解率になることもあった．本研究は，LLMを用いたディベートエージェントの開発への展望を提供すると同時に，当実験タスクのLLMの性能ベンチマークとしての可能性を示唆するものである．

批判的思考力1）は高度情報化社会でその育成は国家の重要課題となっている．批判的思考力の育成にはディベートをすること，中でも相手の主張に反論することが有効であるとされている．しかし，ディベート相手と被教育者に対してフィードバックを行う評価者が必要となり，人的コストが大きい．そこで本研究グループではディベート相手を賄うことができる大規模言語モデル(以下LLMと呼称)を用いた高品質ディベートエージェントを開発し，この課題を解決しようと考えている．既存研究でLLMは人間に対して同じか上回る品質の反論文を生成できることが分かっているが[2](章2参照)，ディベートエキスパートによるフィードバックでは，LLMの生成反論は相手の主張を弱めるために反論すべき前提が効果的に選択されていないことが指摘された．通常，主張にはその主張を成立させるための前提が1）論理的・客観的で偏りのない思考であり，自分の推論過程を意識的に吟味する反省的思考である[1].存在する．本研究では反論とは主張が立つ前提を否定し主張を弱めることと定義している．相手の主張をより弱めるためには相手が立つ前提の中からより効果的な前提を選択し攻撃する必要がある．図1に肯定主張が立つ前提を2つ示す．肯定主張が挙げた自由時間が奪われることの害悪性は前提B「自由時間は宿題をする時間より生産性がある」が支えている．よって，LLMは前提Bを攻撃する反論を生成することが求められる．しかし，LLMの前提生成能力にフォーカスした研究は少なく，LLMが相手の主張が立っている前提から，反論するのに有効な攻撃前提を選択することができるのかは定かになっていない．そこで本研究では，議題と肯定主張，肯定主張が立っている前提のリストを受け取ったLLMに，反論するのに有効な前提を選択させ，この選択結果をディベートエキスパートが作成したゴールドスタンダードと比較することで，LLMが反論すべき効果的な前提を理解し，肯定主張が立っている前提から反論の軸にする前提を抽出することができるかを検証し，高品質ディベートエージェント開発のための足掛かりを得ることを目指す．.議題呼称Highschoolstudentsshouldhaveapart-timejobHSHomeworkshouldbeabolishedHWDeathpenaltyshouldbeabolishedDPGradeskippingshouldbeintroducedincompulsoryeducationGSGovernmentshouldrestrictthetimespentononlinegamesGMJapanshouldraisethepensionageto70yearsoldJS