講演情報
[3L2-GS-5f-02]観察者プロンプトおよびビッグファイブ特性プロンプトによるLLMの避難要否出力の多様化
〇佐藤 公洋1、箱石 健太1,2 (1. 日本工営株式会社、2. 筑波大学大学院)
キーワード：
大規模言語モデル、避難行動シミュレーション、プロンプトエンジニアリング、合成ペルソナ、ビッグファイブ
避難行動シミュレーションは，実効性のある避難誘導施策の検討に有用である．大規模言語モデル (LLM) にペルソナを付与して避難行動を出力することで，避難誘導施策を言語情報として入力し感度分析を行える避難シミュレーションを構築し得る．一方で，多様な避難行動が出力されるとは限らず，多様化手法も未確立である．また，複数のLLMでの検討も不足している．本研究では，避難要否の出力を多様化する手法として観察者プロンプトおよびビッグファイブ特性プロンプトを提案する．提案手法により，Gemma 3系列のLLMやOpenAIの大型LLMを用いる場合に避難要否のアンケートでの回答が多様化しやすいことを確認した．