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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2026-09-15 11:00 LLMによる仮想アンケートにおける確率的指示追従問題に関する一検討 ○中村詩織・菊地真人・大囿忠親（名工大）  AI2026-6 |
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| 抄録 | （和） | 大規模言語モデル（LLM）を用いた仮想アンケートでは，仮想回答者に直接回答させると多数派に回答が集中し，多様な分布が消失する．本研究では，この乖離の一因が「指示された確率に従って確率的に出力する能力の欠如」にあると考え，要因を分離して検証するため，回答生成を「集団の確率分布の取得」と「その分布に基づく出力制御」の2段階で捉え直す．そして，確率的指示追従手法（String Seed of Thought）を用いて実データを与えた条件およびLLM自身の推定分布条件下での再現性を分析した．公的統計データを用いた実験により，確率的出力制御を導入することで従来の直接回答に比べ集団回答分布の再現性を大幅に改善できることを明らかにした． |
| （英） | In LLM-based survey simulation (silicon sampling), prompting virtual respondents to answer directly often causes answers to concentrate on majority options, losing diverse response distributions. Assuming that a primary cause of this discrepancy lies in LLMs' inability to output probabilistically according to instructed distributions, we formulate the response generation process into two stages: distribution acquisition and probabilistic output control to isolate and analyze the factors. Using a probabilistic instruction-following method (SSoT), we evaluate distribution reproducibility under both ground-truth and LLM-estimated distribution conditions. Experiments on public survey data reveal that introducing probabilistic output control substantially improves the reproducibility of collective response distributions over conventional direct answering. | |
| キーワード | （和） | LLMによる仮想アンケート / 社会シミュレーション / シリコンサンプリング / 確率的指示追従 / String Seed of Thought（SSoT） / / / |
| （英） | LLM-Simulated Survey / Social Simulation / Silicon Sampling / Probabilistic Instruction Following / String Seed of Thought (SSoT) / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 126, no. 177, AI2026-6, pp. 37-42, 2026年9月. | |
| 資料番号 | AI2026-6 | |
| 発行日 | 2026-09-08 (AI) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | AI2026-6 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | AI |
| 開催期間 | 2026-09-14 - 2026-09-15 |
| 開催地（和） | 沖縄県青年会館 |
| 開催地（英） | OKINAWAKEN SEINENKAIKAN |
| テーマ（和） | SMASH26 Summer Symposium |
| テーマ（英） | SMASH26 Summer Symposium |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | AI |
| 会議コード | 2026-09-AI |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | LLMによる仮想アンケートにおける確率的指示追従問題に関する一検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | On Probabilistic Instruction Following Problems in LLM-Simulated Surveys |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | LLMによる仮想アンケート / LLM-Simulated Survey |
| キーワード(2)（和/英） | 社会シミュレーション / Social Simulation |
| キーワード(3)（和/英） | シリコンサンプリング / Silicon Sampling |
| キーワード(4)（和/英） | 確率的指示追従 / Probabilistic Instruction Following |
| キーワード(5)（和/英） | String Seed of Thought（SSoT） / String Seed of Thought (SSoT) |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 中村 詩織 / Shiori Nakamura / ナカムラ シオリ |
| 第1著者 所属（和/英） | 名古屋工業大学 (略称： 名工大) Nagoya Institute of Technology (略称： NITech) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 菊地 真人 / Masato Kikuchi / キクチ マサト |
| 第2著者 所属（和/英） | 名古屋工業大学 (略称： 名工大) Nagoya Institute of Technology (略称： NITech) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 大囿 忠親 / Tadachika Ozono / オオゾノ タダチカ |
| 第3著者 所属（和/英） | 名古屋工業大学 (略称： 名工大) Nagoya Institute of Technology (略称： NITech) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2026-09-15 11:00:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | AI |
| 資料番号 | AI2026-6 |
| 巻番号（vol） | vol.126 |
| 号番号（no） | no.177 |
| ページ範囲 | pp.37-42 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2026-09-08 (AI) |
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