大規模言語モデルにより生成した疑似データを用いた自由記述アンケートの自動集約

自由記述回答を用いたアンケート調査は，調査対象における新たな価値や意見の発見に貢献する重要な手法である．この自由記述回答の分析作業は，回答中の意見抽出や類似意見のクラスタリングなどの複数の人手作業が必要であり，一般に大規模な回答データを対象とした分析には大きなコストがかかる．そこで本研究では，大規模言語モデルを用いた自由記述回答中の意見抽出と類似意見のクラスタリングの自動化手法を提案する．「新型コロナ不満アンケートデータ」の自由記述回答を利用した実験により，提案手法が人手による分析に匹敵する精度の分析を低コストかつ短時間で行えることを明らかにした．