医学研究は高度に専門的であり，患者や一般読者が最新の研究成果を理解することは容易ではない．従来，専門用語を平易な表現に言い換える平易化が行われてきたが，背景知識の不足や重要情報の欠落といった課題が残る．そこで本研究では，平易化に加えて文脈や研究意義の補足を行う書き換えを「つたわる化」と定義し，大規模言語モデル(LargeLanguageModel:LLM)を用いた実現手法を提案する．人手で作成したデータを正解例として評価した結果，ガイドラインとFew-shot事例を併用する手法が最も優れた性能を示した．今後，科学技術情報を多くの人々が理解可能な形へ書き換えられるよう，ガイドラインの拡充など改善を継続する予定である．

科学技術の専門化・細分化が進むにつれて，専門外の動向を把握することが難しくなる「蛸壺化」が指摘されている[1]．特に医療・生命医学分野（以下，単に医学分野）では，患者自身が自らの治療に関わる研究について論文や研究成果を調べることも，決して珍しくない．このような場合，専門知識を持たない患者にとっては内容を理解できないだけでなく，誤解が生じた際に，円滑な治療の妨げとなる可能性もある．例えば，図1は研究概要であるが，新規薬剤が研究中であり，まだ，治療には使えないことは（研究者には自明なため）明記されていない．この点を知らない患者が，新規薬剤での治療を希望し，医療者が説明に苦慮する状況は容易に想像できる．専門的な研究概要を患者が十分に理解するためには，単なる語や文の言い換え（平易化）だけでは不十分な場合がある．図1に示すように，読者の前提知識不足や複雑な構成が理解を妨げる場合，語彙の操作にとどまらず，文書構造の変更や情報の強調といった，より踏み込んだ編集が必要となる．そこで我々は，文書構造の変更，情報の強調といった操作を含む編集を「つたわる化」と定義する．これは，単なる読者負荷の低減にとどまらず，重要な情報を可能な限り保持したまま，対象読者にとっての理解しやすさを最大化することを目的とする．本研究では，人手で作成した正解例を用い，LLMによる「つたわる化」の実現可能性を検証する．具体的には，人間が行う「つたわる化」の工程をLLMで再現し，どの程度理想的なテキストを生成できるか評価した．