本稿では，LlaMa-2モデルを用いて，LLMが日本語ビジネスメールの社会的状況を反映している文脈を理解する能力を探求した．異なる社会的立場や身分を示すアノテーションラベルを学習させることで，モデルにどのような情報を入力することが社会的な文脈を反映させるのに効果的かを検証した．アブレーション実験を通じて，各種アノテーションラベルの組み合わせがモデルのテキスト生成に与える影響を分析した．これにより，社会的状況を反映したテキスト生成の精度を高めるために必要なアノテーションラベルを特定できた．

LLM（LargeLanguageModel，大規模言語モデル）は，深層学習分野での目覚ましい進展を遂げ，特に自然言語生成において重要な役割を果たしている．近年，LLMがどのように知識を処理し，特定の知識に適応するかに関する研究が増加している[1–7]．本稿では，日本語のビジネスメール生成におけるLLMの能力を探求し，特に社会的地位や文化的要素を考慮した言語表現の自動生成に焦点を当てる．日本語のビジネスメールでは，敬語の使用や社会的地位に応じた言語表現が重要である．これらの要素は，メールの内容や文脈に深く影響を与え，適切なコミュニケーションを保証するために不可欠である．本稿では，日本語のビジネスメールデータセットおよびMetaAIが開発したLlaMa-2-7Bモデル1）を用いて，受信者と送信者の社会的地位に関連するアノテーションラベルを基に日本語メールを自動生成する実験を行った．具体的に，アブレーション実験を行い，それぞれのアノテーションラベルがメール1）https://huggingface.co/meta-LlaMa/LlaMa-2-7b-hf生成に与える影響を評価した．この実験を通じて，メール生成の品質を向上させるための具体的なラベルが特定された．