AI要約において人格的評価語が付与される条件に関する観察的分析

近年、大規模言語モデル（LLM）を用いた要約や検索支援が普及し、企業や個人に関する情報が「どのような存在か」という形で要約・整理される場面が増えている。こうした要約結果には、事実情報の整理にとどまらず、先行研究においても、自動要約において評価的・主観的表現が生成される可能性や、テキスト情報から対象の印象や評価が付与されうることが指摘されている。本研究で扱う人格的評価語の付与も、こうした知見と接続可能な現象と位置づけられる。先行研究では、対象が自ら属性や人格的特徴を明示していない場合であっても、語彙選択や表現の傾向といった言語的特徴から、読み手や分析側が特定の印象や評価を付与しうることが指摘されている[6]。また、自動要約は、既存の文を抽出する手法にとどまらず、文脈理解に基づいて情報を言い換え・再構成し、原文の要点を凝縮した新たな表現を生成する抽象型の手法を含むものとして整理されている[5]。しかし、それらの評価語が、どのような条件のもとで生成されているのかについては、必ずしも明らかになっていない。従来の研究では、感情や性格特性を推定・分類する試みや、特定人物の「らしさ」を再現する研究が多く行われてきた。一方で、対象が自ら人格的特徴や価値観を明示していない場合であっても、AIによる要約の中で人格語が自発的に付与される現象については、十分に検討されていない。特に、情報量が限定され、理念や思想を語る発信がほとんど存在しない対象に対して、なぜ特定の人格語が選択されるのかという点は、AIによる認識や要約のあり方を考える上で重要な問いである。本研究は、このような状況下において人格的評価語が付与される現象に着目し、AI要約において評価語が選択される背景や要因を明らかにすることを目的とする。本研究では、ブラックボックスとしてのLLMを前提とし、その出力結果に観測される人格的評価語の出現を、事例に基づいて記述的に分析する立場を取る。具体的には、情報発信量や発信内容が限定された対象を取り上げ、どのような情報配置や構成のもとで人格的評価語が付与されるのかを観察し、その特徴を整理することを試みる。なお、本研究は、AIが人物や組織の人格的特徴を正確に推定できるかを評価するものではない。また、人格語が生成される因果関係を、モデル内部の挙動から説明することも目的としない。