LLMを用いたアンケート回答生成における精度の要因分析

近年，社会調査やマーケティング・リサーチの分野におけるアンケート調査では，コスト効率や調査速度の観点から消費者パネルが広く利用されている[1,2]．こうしたパネル調査は調査実務の効率化に寄与する一方で，回答率の低下や若年層の離脱といった課題が指摘されている[3,4]．特に，同一対象者に複数回の回答を求める追跡調査や，複数の調査データを回答者単位で結合する場合には，調査回答者の離脱やデータ欠損により，期待するサンプルサイズが確保できないことがある．欠損データの補完手法としては，従来の多重代入法に加え，深層モデルを応用する研究が進んでいる．特に，GANを用いたGAIN[5]や，VAEを基盤とするMIWAE[6]，および任意条件付きVAEであるVAEAC[7]などは，表形式データの欠損補完において高い性能を示している．しかし，これらの手法は観測された回答分布に基づいて欠損値を補完することを前提としている．そのため，個人IDをキーとして複数のアンケート回答データや購買データなどを回答者単位で結合する際に欠落するデータの補完に必要な学習データに存在しない未知カテゴリや未観測属性値に対しては適切な推定が困難である．一方で，大規模言語モデル（LLM）は学習データに含まれない表現やカテゴリを生成できることから，このような欠損データを補完できる可能性がある．そこで本研究では，プロンプトに含める要素を分類し，LLMを用いたアンケート回答生成の精度およびその精度に影響を与える要因を，回答者（個票）単位で検証する．