本研究は，芸能人のファンが，芸能人に関連する事柄についての情報探索を行いやすくすることを目的とする．Xから特定の芸能人に関するポストを収集し，大規模言語モデル(LLM)であるChatGPTを活用して，芸能人の評価対象とそれに関連する感想のペアを抽出する．これらをキーワードとして使用し，上位30件のウェブページから感想の背景にある理由を探る．この理由の収集・集約では，ChatGPTに検索拡張生成(RAG)の枠組みを適用し，収集したウェブページの内容を参照情報として活用する．人手で作成した評価対象と感想のペア，および理由のデータを参照として評価を行った結果，提案手法が高い精度を達成することが明らかになった．

本論文は芸能人のファンが，芸能人に関連する事柄についての批評や関連情報の探索を行いやすくすることを目的とする．この目的を達成するため，本研究では以下のような手法を提案する．まず，X(旧Twitter)において特定の芸能人に関連する事柄について述べているポストを収集し，それらの芸能人に関する主要な感想を収集する．評価対象と感想についてのChatGPTを用いた収集・集約方法の詳細は，3節で説明する．その後，集められた評価対象と感想のペアをキーワードとして使用し，ウェブページを検索して上位30位までの内容を，それらの感想の背景にある理由を探るための情報源として収集する．ウェブページの内容収集が完了したら，各ページの内容をもとに芸能人の評価対象に対する感想の詳細な理由を収集する．この部分では，大規模言語モデル(LLM)としてChatGPTを利用する．本研究の重要な側面は，この理由収集プロセスにおけるRAG[6]の枠組みの適用である．収集したウェブページの内容を参照情報として活用することにより，LLMの事前知識のみに依存する場合と比較して，より信頼性の高い結果を得ることが可能となる．最後に，各キーワードに対して得られた複数の感想の理由を，その頻度を考慮して集約しランク付けする．これにより，ユーザーは芸能人の評価対象に対する感想の理由を集約されたランク形式で容易に理解することができ，芸能人関連トピックの批評や関連情報の探索が可能となる．この部分においてもChatGPTを使用する．本論文の貢献は以下の通りである：1.大規模言語モデルであるChatGPTを用いて，Xのポストから芸能人の評価対象に関する感想を効果的に収集・集約する新しいアプローチを提案した．