イメージスキーマとは認知言語学において、認知プロセスに繰り返し現れるパターンを表現する図である。しかしこのパターンは人間が同定する必要があるため、全てを網羅的に発見することは困難であった。本研究では英語の動詞を対象に、大規模言語モデル（LLM）と画像生成モデルを用いたイメージスキーマの生成を行った。評価の結果、画像生成モデルでは生成が困難であったが、LLMはLaTeX（TikZ）のコードとして、人間とLLM双方にとって解釈性の高いイメージスキーマを生成できることが示された。これはLLMを用いたイメージスキーマの網羅的発見の可能性を示唆するものである。

イメージスキーマとは認知言語学において、運動や知覚に繰り返し現れる共通したパターンや規則性などをダイアグラムとして表現したものである[1,2]。代表的な例として、日常的な空間的移動全般に共通するパターンを表現した「道」（図1a）や、環境中の対象や人々と力を伴う相互作用を行おうと試みたときに出会う、自分の力を妨害する障害物を表現した「妨害」（図1b）などが挙げられる[1]。イメージスキーマについて、詩や色彩表現に関する研究[3,4]や異言語間での比較研究[5,6]が行われている。また近年では文章に対応するイメージスキーマを選定するモデルの研究といった、LLMを活用した研究も行われるようになっている[7]。しかし、イメージスキーマの発見は人間が経験や感覚、言語表現などに共通するパターンを逐一特定する必要があるため、網羅的な発見が困難であるという課題があった。この課題を解決するためLLMおよび画像生成モAB(a)道のイメージスキーマ。「起点、ないし出発点」と「目的地、あるいは到達点」と「起点と目的地を結びつける一連の隣接する場所」によって構成されるF1(b)妨害のイメージスキーマ。障害にぶつかった後に任意の可能な方向を取る力のベクトルによって妨害を表現しているデルによって様々な概念や経験、感覚を表すイメージスキーマを生成し、それらに共通する部分を調査することによって網羅的にイメージスキーマを発見することを考えた。そこで本研究では、LLMと画像生成モデルを用いたイメージスキーマの生成と評価を行った。その結果、画像生成モデルでは装飾的で複雑な図になってしまう一方、LLMではLaTeX（TikZ）のコードの形式で単純な図形で構成されたシンプルなダイアグラムとしてのイメージスキーマを生成できることが分かった。また、このイメージスキーマは人間とLLM双方にとって解釈性の高いことを示唆する結果が得られた。