LLMを用いた研究アイデア発想におけるネットワーク構造に基づく研究代表者選定

研究アイデア発想タスクは，新たな言語生成課題として注目されている．既存研究では，研究者ペルソナを付与した複数LLMが，研究代表者（PI）の下でチームを形成し議論する枠組みが提案されている．PIの選定は従来，無作為に行われており実社会のPI選定と乖離している．本研究では，共著ネットワーク上でより多くの研究者と繋がる中心性の高い人物をPIとして選定する，PageRank[1]に基づくPI選定手法を提案する．実験より，PageRank上位からPI選定するアイデア生成手法ではアイデアの新規性と影響力に関する評価スコアが24.9%向上を確認した．本結果は，大規模言語モデルから得られる言語知識のみならずネットワーク構造の活用が研究アイデア生成に有効であることを示すものである．