大規模言語モデル（LLM）は，創造的タスクにおけるアイデア生成支援に活用されている．しかし，LLM単体で生成するアイデアは無難な表現に偏りやすく，個人や文脈に応じた選好を十分に反映できない．また，個人や文脈が変化する中で再学習なしで選好を反映する手法が求められるが，選好基準を指示文として明示することは難しい．本研究では，ペアワイズ比較データを基にLLMが自然言語で選好規則を推定し，その結果を生成プロセスに直接接続する統合フレームワークを提案する．実験では，推定した選好規則により選好の分類精度が向上すること，選好規則に基づいて生成したアイデアは規則なしの場合よりも選好に適合することを示した．

大規模言語モデル（LLM）は，キャッチコピー制作，商品ネーミング，課題解決アイデア創出など，創造的タスクにおけるアイデア生成支援に活用されている[1,2,3]．しかし，LLMが単体で生成するアイデアは一般的で無難な表現に偏りやすく，個人の価値観や文脈に応じた好ましさ，すなわち（広義の）選好を十分に反映できていない懸念がある[4]．より実用的なアイデア生成支援のためには，選好を生成プロセスに反映させることが重要である．一方で，アイデア生成支援の利用場面では対象となる個人や文脈が頻繁に変化するため，その都度モデルを再学習・調整する手法は運用上現実的ではない．このため，事後学習を伴わず，指示文の調整により選好を柔軟かつ軽量に反映できる手法が求められる．ただし，指示文によって選好を反映しようとした場合，個人が自身の選好の基準を明示的に言語化することは容易ではない．特に創造的なアウトプットを対象とする場面では，「なぜそのアイデアを好むのか」といった選好理由の言語化が難しく，指示文による直接的な選好指定には限界がある[5]．本研究では，選好を直接言語化させるのではなく，ペアワイズ比較（2つのアイデアのうちどちらが好ましいかの判断）という比較的容易な判断から，LLMが選好の基準を自然言語で表した選好規則を推定し，その結果を生成プロセスに直接接続する統合フレームワークを提案する．選好規則を自然言語として明示的に表現することで，個人が暗黙的に持つ選好を可読かつ再利用可能な形で扱うことができ，推定された規則をそのまま生成条件としてLLMに与えることが可能となる．実験では，推定した選好規則を用いることで選好の分類精度が向上すること，および選好規則に基づいて生成したアイデアが，規則を用いない場合と比べてより選好に適合することを示す．