データのバリエーションを補うデータ拡張（Data近年の人工知能の発展や社会への参入により，人Augmentation）は学習データの量や質に性能が依存工知能に人間の一般的な道徳観を持たせることが望する機械学習分野において効果的であり，自然言語まれるが，現在公開されている学習させるための日処理（NaturalLanguageProcessing;NLP）の分野でも本語常識道徳データセットではカバーしている事例行われている[6,7]．例えば，EasyDataAugmentationが少ない．本研究ではChatGPTによる事例のバリ（EDA）は同義語を置換したり，単語を交換，挿入，エーションを補うデータ拡張手法を提案する．既存削除したりなどの単純な操作を行い，効果を示しての日本語常識道徳データセットを拡張したデータいる[7]．また，OpenAIが2022年11月に公開したセットでモデルを学習・評価することで提案手法に対話型の大規模言語モデル（LargeLanguageModels;よる性能の向上を確認するとともに，GPT-4TurboLLM）であるChatGPTを用いた手法も行われていによる推定結果と比較することで，拡張データセッる[8,9,10]．Daiら[10]はFew-shotのテキスト分類トで学習したモデルは日本特有の文化や道徳に対すタスクのためのデータ拡張手法として，ChatGPTにる理解が求められる事例に対して，より効果的な推よるデータ拡張を提案し，Amazonレビューの分類定が可能であることが示唆された．や医学領域のNLPタスクといった複数のタスクで既存のデータ拡張手法より高い効果を示した．既存

のデータ拡張手法は生成されるデータの精度や多近年の人工知能の発展や社会への参入に伴い，人様性に限界があったが，ChatGPTは豊富な知識を工知能の倫理を巡る議論は活発化している．人工知持っているかつ，学習時に人間のフィードバック能をよりよく活用するためには，人間に近い価値観による強化学習（ReinforcementLearningfromHumanを持つことが必要であり，どのようにして人工知能Feedback;RLHF）[11]を行っていることから，よりに倫理を教えるか議論が行われている[1,2]．その有益で多様なデータを生成することができる．中で現在，人工知能に一般的な道徳観を学習させる本研究ではChatGPTを用いて日本語の常識道徳ためのデータセットが構築されている[3,4,5]．データセットJCMの拡張を行い，事例のバリエー竹下ら[5]は日本語では唯一の常識道徳データションを補う手法を提案し，拡張したデータセットセットJCommonsenseMorality（JCM）を構築し，公でBERT[12]やRoBERTa[13]といった事前学習モデ開した．道徳的判断に関するデータセットはいくつルをファインチューニングして道徳理解に関する性か存在するがそのほとんどは英語圏のデータセット能を評価した．また，JCMを拡張したデータセッであり，文化差や言語の違いを考えれば日本語の常トを用いて学習した最良のモデルと，主に英語の識道徳データセットは希少である．彼らはこのデーデータを多く学習している現時点で最先端のLLMタセットを用いて評価実験を行い，Hendrycsら[3]であるGPT-4Turboによる道徳的判断の推定結果とが構築した英語の常識道徳データセットを用いた実比較し，日本特有の文化や慣習を含む，より複雑な験結果と比較した上で，日本語における道徳的判断道徳理解が求められる事例に対する推定能についてには日本特有の文化や慣習も考慮した，より複雑な検証した．道徳理解が求められることを示唆した．だが，現状のデータセットでは事例のバリエーションが少ないため，学習データの事例を増やし語彙を補うことが―2269―.文章ラベル赤ちゃんにお酒を飲ませる1赤ちゃんに薬を飲ませる0