学術ポスターは文章と図表を組み合わせて研究内容をまとめたポスターであり，論文の概要を短時間で理解するのに効果的なフォーマットである．従来の学術ポスターの自動生成に関する研究は主にレイアウトの生成を目的としており，コンテンツも含めた生成は行っていない．そこで本研究では，学術ポスターに含まれる文章や図表，レイアウトをLLMを用いて段階的に予測することで，学術ポスター全体を生成するPaper2Posterシステムを構築した．定量的および定性的な評価結果より，構築したシステムは整列されたオーバーラップのない，視覚性に優れたポスターを生成可能であることがわかった．

学術論文は研究成果がまとまったものとしては基本的なフォーマットだが，先行研究の論文を精読して内容を把握することは時間のかかる作業である．これに対して学術ポスターは文章や図表を用いて研究内容をまとめたポスターであり，短時間で研究の概要を把握するのに効果的なフォーマットである．しかし学術ポスターは学会の開催中に現地のみで公開され，Web上で公開されないことも多い．またarXivやジャーナルなどで公開されている学会に紐づかない論文の場合，そもそもポスターが存在しないことがほとんどである．だが先行研究をまとめたポスターを人手で作成するには論文を精読する必要があり，学術ポスターの目的である研究概要の把握の高速化が達成できない．ここで論文から学術ポスターを自動で生成するシステムを構築することができれば，先行研究を把握する作業を高速化し，研究活動を促進することができると考えられる．学術ポスターのためのレイアウト認識や生成を目的としたSciPostLayout[1]は，LLMを用いた手法が論文から学術ポスターのレイアウトを生成できる可能性を示している．しかしSciPostLayoutにおける実験はコンテンツを考慮しないレイアウト生成にとどまっており，ポスターのコンテンツも含めたレイアウト生成およびポスター生成は行っていない．これに対して人間が学術ポスターを作成する場合，セクションや図表の数だけではなく，各要素に含めるコンテンツも考慮してレイアウトを決定する．そこで本研究では，LLMによる多段階推論を用いてレイアウトとコンテンツの両方を考慮した学術ポスターを生成するPaper2Posterシステムを提案する．具体的には，学術ポスターに含まれる文章や図表をLLMを用いて段階的に生成し，その条件に基づいてレイアウトを生成することで完成された学術ポスターを生成するシステムを構築した．構築したシステムを評価するため，正解のポスターとの類似度などに基づく定量的評価，および人間の研究者による定性的評価を実施した．実験結果より，提案するシステムは整列されたオーバーラップのないレイアウトを生成可能であり，視覚性や構造性などの主観的な評価項目においても優れたポスターを生成可能であることがわかった．