本研究は,大規模言語モデルを用いて,ビジネス文書中の読み手にストレスを与える文章を検出する手法を提案する.BERT(BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers)[1]を用いた多クラス分類モデルにより,過剰な丁寧さ,命令的な表現,情報の過不足,責任回避的な表現を検出し,文章改善の指針を提供する.独自のデータセットを作成し,分類タスクに適した学習を行うことで,従来手法では検出が困難だった微妙な文体の違いを捉えることを目指す.実験により,定義したラベルは文章の内容に関わらず,ストレスの要因となる表現を検出可能であることを示す.

情報過多の現代においては,文章を読む際に伝わりにくい表現や,責任の所在を不透明にする表現が使用されていることで,特にビジネス関連の文書で読み手がストレスを感じてしまうことが少なくない.このような書き手の意図していない伝わり方を防ぐために,文書の校正を行う専門団体も存在する.しかし,専門家が手動で校正を行う場合,需要に対して供給が追いついていない現状がある.また,近年では生成AIの普及が進んでいるが,多タスク向けChatbotは,ビジネス文章の校正を依頼しても明確な基準がなく,判断が感覚に依存してしまう傾向がある.本研究ではこの課題を解決するために,大規模言語モデルを用いて,ビジベス文書に対して読み手にストレスを与える文章を検出する手法を提案する.独自に作成したデータセットをモデルの学習に使用し,ストレスを与える文章の検出に特化したシステムの実現を目指す.本研究は,文章品質の向上と深層学習を用いた文章校正を通じて,より良いビジネス文書作成を支援することを目標とする.