クラスタの“意味”を語るAI：LLMによる教師なし学習の説明性付与

クラスタリング結果の解釈には，統計的知識に加えて対象分野のドメイン知識が不可欠であり，その多くは分析者の経験や主観に依存する．このため，解釈コストの増大や客観性の確保が課題となっている．本論文では，大規模言語モデル（LargeLanguageModel;LLM）を用いてクラスタリング結果に説明性を付与する手法を提案する．クラスタごとの統計量とドメイン固有のコンテキスト情報をLLMに入力し，各クラスタの意味や特徴を自然言語で生成する．脳波（Electroencephalography;EEG）データを用いた検証実験により，LLMが数値特徴と専門知識を結び付け，有用な解釈を提示できることを確認した．