反論生成におけるLLMの論理構造準拠の向上を目的とした段階的生成手法の提案

大規模言語モデル（LLM）は高品質な反論を生成可能であり，教育応用への高いポテンシャルを持つことが報告されている．ディベート教育を想定した場合，LLMには指定された論理構造に沿った反論を生成する能力が重要である．しかし，論理構造のテンプレートを提示する単純なプロンプト手法では，構造への準拠度が低い，あるいは準拠しても反論の品質が劣化するという課題があった．そこで本研究では，論理構造に基づく反論生成プロセスを複数のステップに明示的に分解し，LLMに段階的な指示を与える手法を提案する．本手法は，生成過程における制御性の向上を目的とする．評価実験の結果，提案手法は従来の一括生成アプローチと比較して，論理構造への準拠度を向上させつつ，品質の劣化を抑制できることが確認された．