ば，LLMが生成した回答をLLM自身が見直すこと本研究は，複数の大規模言語モデル（LLM）エーで，タスクの精度が向上するというものがある[3]．ジェントが協力してタスクを実行するマルチエーこれに関連する社会心理学の研究として，人間のグジェント（MA）アプローチを，社会心理学的な観ループによる問題解決では，競合仮説を構築したり点から分析することを目的とする．人間同士の相互仮説の根拠を問いただしたりすることが重要である作用が問題解決に与える影響に関する理論であるという報告がある[4]．Steiner’stheoryに基づき，LLMのMAアプローチのまた，社会心理学とLLMとの関係性を分析したエージェント間の相互作用を類型化し，新たな評価先行研究としてはZhangらの研究[5]があり，LLM指標を設計した．複数のタスクとMAフレームワーエージェントが人間に似た社会的行動を示し，協調クにおいて各評価指標を計測し，誤った考えの伝播作業において効果的な協力が可能であることを示唆がグループ全体の結論に悪影響を及ぼすことを明している．らかにした．また，MAによって単一エージェントしかし，我々の興味である，MAの問題解決能力（SA）では現れなかった意見が出ることや，誤ったがどういう条件でどのような理由で向上するのかと意見が出たときに正しい意見を提示することが性能いう問題については未解決である．特に，LLM同向上につながるかはタスクやフレームワークに依存士の相互作用に焦点を当て，どのような相互作用がすることが分かった．MAの性能に影響を及ぼすのかについては未だ十分に明らかになっていない．社会心理学において，複

数人による課題解決のパフォーマンスを説明する近年，自然言語処理分野では大規模言語モデル理論として，Steiner’stheoryというものがある[6]．（LLM）の研究が活発化し，様々な推論タスクで人Steiner’stheoryでは，複数人での協力による効果間に匹敵する性能を達成している.現在のLLMはの程度（ActualGroupProductivity）を，メンバーの流暢な自然言語を生成し，他のLLMと連携してタ能力や課題の特性などから決まる生産性（Potentialスクを遂行することが可能になりつつある．これにProductivity）と，潜在的生産性を下げる/上げる要より，複数のLLMエージェントが協力するマルチ因（ProductivityLossesおよびProductivityGains）にエージェント（MA）アプローチが，単一エージェ基づいて説明する．この研究の10年後に発表されント（SA）を超える性能を示す研究が増加していたHillらによるレビュー論文[7]によれば，多くのる[1]．しかし，LLM自体の推論能力やMA自体の社会心理学の実験がSteiner’stheoryを支持している効果を疑問視する論文も存在する[2]．このように，という．MAに対する研究が進められている一方で，MAがそこで本研究では，LLM同士の相互作用に焦点をSAに比べて常に性能が向上するわけではないとい当て，人間のグループによる問題解決のパフォーマうことが分かってきている．ンスを説明する理論であるSteiner’stheoryをMAアこのようなエージェント同士の相互作用とグループローチに適用し，LLM同士の相互作用がパフォープとしてのパフォーマンスの関連に関しては，社会マンスにどのように影響するのかを分析する．心理学で長年研究されてきた．興味深いのは，LLM実験では，複数の推論タスクにおいて，複数のに対して有効な手法の多くが，社会心理学で人間にMAフレームワークを使ってタスクを解かせ，タス―893―.ク中の会話をSteiner’stheoryに基づく指標を用いて評価することで，回答の正誤とエージェント間の相互作用との相関関係を分析する．その結果，特に誤った考えの伝搬がMAフレームワークの性能低下を引き起こすことが明らかになった．また，MAフレームワークによる意見の多様化や修正は必ずしも性能向上に寄与せず，その有効性はタスクやフレームワーク依存であることがわかった．