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

現代社会において,膨大な選択肢の中から個人の関心や状況に合った情報を提示する推薦システムは,日々の意思決定を支える身近な技術となっている.従来の推薦システムの多くは,過去の履歴に基づいた予測スコアの算出に重点を置き,利用者の関心が高いと思われるアイテムを優先的に提示することで,自分に合った情報を効率的に見つける手助けをしてきた.しかし,今後の推薦システムにおいては,単に興味関心の高い順に提示するだけでなく,実社会の複雑な条件を考慮した制約付き推薦システムとしての役割がより重要になると考えられる[1].例えば,教育現場における履修計画や企業の研修プログラムの選定では,個人の関心に加え,履修単位の充足,前提科目の修得,あるいは学習時間の上限といった物理的・論理的な制約条件を厳密に満たす必要がある.このように,予測された興味度と多様な制約を同時に考慮し,実行可能な解を提示する技術への転換が求められている.この制約付き推薦を実現する有効な手法として数理最適化の導入が挙げられるが,実用上の大きな障壁となっているのが,個別のシナリオに応じた最適化モデルの構築プロセスである.現実の問題を数理モデルとして記述するためには,具体的な条件から,目的関数や制約条件などの厳密な数式へと落とし込まなければならない.この工程には数学的な素養と定式化のスキルが必要であり,非専門家である利用者が自らの状況に合わせて動的にモデルを構築・変更することは容易ではない.本研究では,自然言語による要求から厳密な数理モデルへの変換を言語処理における重要なタスクと捉え,大規模言語モデル(LargeLanguageModels,以下LLM)を用いて,制約付き推薦のための最適化モデルを自動生成する手法を提案する[2,3,4].最適化モデルの構成要素のうち,目的関数は推薦スコアの最大化・最小化として定型化しやすいが,ユーザーごとに内容が異なり,かつ記述の難易度が高いのは制約条件の構築である.そこで本稿では,特に自然言語からの制約式の自動生成・支援に焦点を当てる.具体的には,大学の履修計画等のスケジューリング問題を対象ドメインとし[5],LLMが自然言語の記述から適切な最適化モデルを構築し,実行可能なコードを生成するプロセスを検証する.本アプローチを通じて,自然言語による曖昧な要求を厳密な数理モデルへと構造化するLLMの推論能力の有効性を明らかにするとともに,専門知識を持たない利用者であっても,自身の個別の制約に基づいた最適な推薦結果を即座に得られる環境の実現を目指す.