本研究では，同一の日本語プロンプトに対して複数の大規模言語モデル（LLM）が生成した応答文を分析し，モデル固有の出力特性が存在するかを検証した。商用APIモデルおよびオープンパラメータモデルを対象とし，生成文の埋め込み表現を用いた生成元モデルの分類，テキスト類似度指標によるモデル間比較，および頻出フレーズの抽出を行った。実験の結果，日本語生成テキストにおいても生成元モデルを高精度に識別可能であり，回答構造や言い回しにおいてモデルごとに特徴的な表現が出現することが観察された。

近年，大規模言語モデル（LLM）の発展により，自然言語による文章生成技術が広く利用されるようになっている。それに伴い，生成されたテキストが人間によるものか，あるいはどの言語モデルによって生成されたものかを識別する重要性が高まっている。人間とLLM生成文の識別に関する研究は数多く行われている一方で[1,2]，「どのLLMが生成したか」を識別する研究は相対的に少ない。このような背景のもと，同一の入力に対する複数の大規模言語モデルの出力を分析する研究が行われ，生成文に含まれる意味的特徴および表層的特徴を手がかりとして，出力元モデルを高精度に識別できることが報告されている[3]。しかし，多くの既存研究は英語を対象としており，英語において報告された高い識別性能が，日本語生成テキストにおいても同様に得られるかについては，十分に検証されていない。[4]においても指摘されているように，日本語は英語とは文法構造や表現形式が大きく異なる。また，LLMの学習データの量や質にも言語間で差が存在するため，英語で得られた知見が日本語にもそのまま成立するとは限らないことが示唆されている。本研究では，日本語におけるLLMの出力特性を明らかにすることを目的とする。具体的には，複数のLLMに同一の日本語プロンプトを与えて得られた生成文を入力とし，出力元モデルを推定する分類実験を行う。商用APIモデルおよびオープンパラメータモデルを対象とし，日本語生成テキストにおいてもモデル固有の出力特性が観測されるかを検証する。