著者

芦野 由己 川本 達郎 安松 健

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 第36回 (2022)

巻号頁・発行日

pp.4Yin232, 2022 (Released:2022-07-11)

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本研究は,定性的アプローチにて生成した自然言語データを,機械学習技術を活用したAskaにて分析を行い,結果を人が行った分析と比較することで有用性を評価し,自然言語データの分析手法の一つとして提言することを目的とした.方法については,創造的ワークショップ手法にて書き出した個々の考えの文章データをAskaに投稿し,各投稿データの相互評価を行った. そして, この関係データ(グラフデータ)の行列において要素の並び順を最適化してデータ集約を行い,このAskaとワークショップの結果を比較した.Askaによる分析結果は,文章に含まれる特定単語による単純な整理・分類ではなく,全体の意味を捉えたグルーピングが行われていることを確認した.人が行ったワークでは各々のデータの捉え方が加味されるため,機械学習よりも細分化されより抽象性の高いグルーピングが行われていた.しかしながら,Askaの結果は意見間の連続性がみられるとともにより概略的であり,全体像の把握が容易であった.このように,Askaと創造的ワークショップを統合的に用いることで, より合理的に意見を集約・理解することができることを示した.