ダム操作支援AIの説明生成に向けた大規模言語モデルのQLoRA適用の基礎的検討

抄録

近年，降雨の激甚化や環境配慮型放流などによりダム操作は高度化・複雑化しており，熟練技術者の不足を背景としてAIによる操作支援への期待が高まっている．これに対し，大規模言語モデル（LLM）を用いた操作支援は有望であるが，ハルシネーションの存在など信頼性・妥当性確保の上で懸念があり，特にダム操作のような専門的かつ特殊なタスクでは課題が大きい．本研究では，予測降雨量やダム操作計画からなる模式的なデータセットを構築し，RAGおよびQLoRAの段階的導入による説明品質の変化を検証した．その結果，QLoRAを併用することで，操作の説明に関して一定の品質改善傾向が確認された．以上より，RAG単独では捉えにくい分野固有の表現・判断に対し，QLoRAによる追加学習が有効に働く可能性が示唆された．