本研究では，大規模言語モデル（LLM）の数値時系列解釈能力を測る16の評価タスクにおいて，プロンプトの記述言語の影響を検証する．数値時系列は，マルチモーダル言語生成や時系列予測などの多くの問題で重要な入力情報となっている．従来，LLMの数値理解能力を評価するタスクは，非系列データの算術演算や数値を含む表の論理推論が中心であったが，数値時系列に特化した評価タスクの開発が進んでいる．そこで本研究では，1)イベント検出，2)計算，3)比較の3つのカテゴリの評価タスクに対し，プロンプトの言語（日本語と英語）の違いによる性能差について考察する．実験より，タスクによってプロンプトの言語選択が数値解釈能力に影響を与えることが明らかとなった．

数値時系列（データ）は時系列予測[1]，言語生成[2,3]など多くのタスクで重要な入力情報となる．数値の正確な解釈は下流タスクの性能向上に不可欠であり，例えば図1のように数値時系列から説明テキストを生成するタスク[4]を正確に解くためには，数値時系列から最小の値と対応する年を抽出する必要がある．しかし，LLMの数値時系列解釈能力は不明確であり，従来の評価は算術演算や表に対する論理推論が中心であったが，最近では数値時系列に特化した評価タスクの開発が進められている[5]．本研究では，環境測定データのような数値時系列における，LLMの数値解釈能力について評価を行う．さらにプロンプトの言語（日本語と英語）の違いが性能に与える影響にも焦点を当てる．具体的には，数値時系列解釈タスクにおける日本語と英語のプロンプトによるモデルの性能の違いを調査し，言語の特性がLLMの数値解釈能力にどのように影響するかを評価する．