本研究では,大規模言語モデルの言語処理能力の検証を目的とし,大規模言語モデルが日本語の独特の文化的背景や言語構造を適切に理解し処理することができるかを明らかにするため，言語モデルが文中の非明示的な情報や隠された意味を理解し，それを基に推論する能力を有しているか検証するためのデータセットを構築する．本データセットを用いて,言語モデルがどの程度日本語文のニュアンスや文脈を適切に捉えることができるのかを検証した.

近年，人工知能技術のブレイクスルーにより自然言語処理技術は目覚ましい発展を遂げている.この分野での飛躍的な発展はコンピュータが人間の言語をより深くより正確に理解し，それを基に適切な応答を生成する能力の向上を示している.この動向の中心には，OpenAI社による大規模言語モデルであるChatGPTが存在し，その卓越した性能は注目を集めている.しかしながら，大規模言語モデルの言語処理能力の検証においては，英語文における検証や評価の報告は数多く行われている一方，日本語における評価は英語と比較して少ないという現状がある[1].日本語は独特の文化的背景や言語構造を持ち，これらの要素が言語処理において重要な役割を果たしている.英語とは異なる日本語のニュアンスや文脈を正確に捉えるための検証や研究は極めて重要であると言え，とりわけ文中の非明示的な情報や隠された意味を理解し，それを基に推論する能力に関する研究は限定的である.大規模言語モデルChatGPTが，文中の非明示的な情報や意図をどの程度正確に理解し,適切ihttps://github.com/mrbte/honne_tatemaeに処理できるのかという点について,「本音と建前」に焦点を当てたデータセットを用いて検証する.