分野横断検索を用いたHuman-in-the-loop にもとづく発想支援システム

抄録

本発表では大規模言語モデル(LLM)を用い人の新発想を支援するシステムについて報告する．LLMを用いたチャットボットはアイディアを効率的に考案することにも用いられているが，例えば企業における他社差別化の検討などでは強い独自性が求められ，LLMにアイディア文を生成させるようにしても，誰が使っても同じ結果が得られることとなり，独自性が不足してしまう．そこで，本システムではHuman-in-the-loop的な方法で独自性の高い発想を作るアプローチをとる．本システムは，分野依存性を抑えた類似検索にもとづき，ユーザに着想のきっかけとなる単語を提示する．ユーザが独自の判断からアイディアを飛躍させるための単語を選択すると，本システムはそれを元にした入力をLLMに与えて新たなアイディアの文案を生成する．これにより，ユーザ独自の着想を取り入れつつもユーザ自身の作業負荷を抑えて新発想を行うことができる．本発表では特に本方式にもとづく発想文案の質のユーザ評価の結果について述べるとともに，本方式を用いた発想の発散と収束を支援するシステム実装の有効性について議論する．