制約付き情報推薦のためのLLMによる数理最適化モデルの自動生成

本研究では,個人の関心と組織的制約を両立する制約付き推薦システム実現に向け,LLMによる数理最適化モデルの自動生成手法を提案する.従来の推薦は複雑な制約の遵守が困難で,定式化に専門知識を要した.そこで自然言語から最適化モデルを直接生成する手法を検証した結果,最新モデルは複雑な制約を正確に定式化でき,構築時間を52.7%短縮した.特定のモデルにおいて,出力形式の不備に起因するソルバー実行エラーが確認されたものの,本手法により,自然言語による曖昧な要求を厳密な数理モデルへ構造化するLLMの推論能力の有効性を示すとともに,専門知識を持たない利用者でも高度な制約付き推薦を享受できる可能性を提示した.