LLMを用いたアンケート回答生成における精度の要因分析

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．