自由記述回答を用いたアンケート調査は，調査対象における新たな価値や意見の発見に貢献する重要な手法である．この自由記述回答の分析作業は，回答中の意見抽出や類似意見のクラスタリングなどの複数の人手作業が必要であり，一般に大規模な回答データを対象とした分析には大きなコストがかかる．そこで本研究では，大規模言語モデルを用いた自由記述回答中の意見抽出と類似意見のクラスタリングの自動化手法を提案する．「新型コロナ不満アンケートデータ」の自由記述回答を利用した実験により，提案手法が人手による分析に匹敵する精度の分析を低コストかつ短時間で行えることを明らかにした．

自由記述回答を用いたアンケート調査は，調査対象における新たな価値や意見の発見に貢献する重要な手法である[1]．このような自由記述回答の分析は質的データ分析（QDA）[2,3]と呼ばれ，教育[4]や医療[5]などの様々な分野で行われている．しかしながらQDAでは多くの複雑な人手作業が必要であり，大規模データを対象とした分析には非常に大きなコストがかかるという問題がある．そこで本研究では，大規模言語モデル（LLM）[6]を用いて，QDAの代表的な手法であるグラウンデッド・セオリー・アプローチ(GTA)[7]の手順の一部を自動化する手法を提案する(図1)．この手法を用いることで，これまでは困難であった大量の自由記述回答のアンケートから意見を抽出し分析する作業が可能となる．また，LLMを用いた提案手法と手作業による分析にかかる時間と費用を比較し，提案手法の有用性を検証する．