消費者パネル調査は広く利用されているが，追跡調査やデータ結合に伴う離脱や欠損が課題となっている．本研究では欠損データ補完への応用を見据え，LLMを用いたアンケート回答生成の精度に影響する要因を明らかにする．対象は車に関する定点調査4問である．入力データとして，定点調査以外の個人特性を表すアンケート回答を5つの要素に分類し，要素ごとの推論精度への影響を評価した．さらに，車に関する定点調査の1年前の過去回答の入力有無による精度差を検証した．結果，過去回答がない場合には属性情報が精度に最も寄与する一方，過去回答がある場合には全要素で正解率0.7以上を維持し，要素間の差は小さいことが示された．

近年，社会調査やマーケティング・リサーチの分野におけるアンケート調査では，コスト効率や調査速度の観点から消費者パネルが広く利用されている[1,2]．こうしたパネル調査は調査実務の効率化に寄与する一方で，回答率の低下や若年層の離脱といった課題が指摘されている[3,4]．特に，同一対象者に複数回の回答を求める追跡調査や，複数の調査データを回答者単位で結合する場合には，調査回答者の離脱やデータ欠損により，期待するサンプルサイズが確保できないことがある．欠損データの補完手法としては，従来の多重代入法に加え，深層モデルを応用する研究が進んでいる．特に，GANを用いたGAIN[5]や，VAEを基盤とするMIWAE[6]，および任意条件付きVAEであるVAEAC[7]などは，表形式データの欠損補完において高い性能を示している．しかし，これらの手法は観測された回答分布に基づいて欠損値を補完することを前提としている．そのため，個人IDをキーとして複数のアンケート回答データや購買データなどを回答者単位で結合する際に欠落するデータの補完に必要な学習データに存在しない未知カテゴリや未観測属性値に対しては適切な推定が困難である．一方で，大規模言語モデル（LLM）は学習データに含まれない表現やカテゴリを生成できることから，このような欠損データを補完できる可能性がある．そこで本研究では，プロンプトに含める要素を分類し，LLMを用いたアンケート回答生成の精度およびその精度に影響を与える要因を，回答者（個票）単位で検証する．