大規模言語モデル意味距離に基づく加重平均法による多変量解析（LLM意味距離加重法）

この研究はどのように生まれたか

　この論文は、ChatGPTとの対話を通して得られた着想を基盤としてまとめられたものである。 アンケートデータ解析の依頼を投げ、返答を受け、違和感を言語化し、再び問い直す——その反復の中で、「意味とは何か」「数値化とは何か」という根本的な問いが浮かび上がった。 生成AIは答えを与える存在ではなく、思考を外在化し、視点を変え、仮説を鍛えるための対話相手として機能した。本研究で提案する方法論は、そうした対話的思考プロセスそのものが生み出した成果である。なお、着想を得てから論文を仕上げるまでにかかった期間は1週間であった。

論文概要

　本論文の新規性は，大規模言語モデル（LLM）を「文章生成や推論を行うAI」としてではなく， 「文章どうしの意味的な近さを数値として出力する装置」として位置づけ， それを多数の変数を少数の概念に集約するための基盤として用いている点にある。

　アンケート調査や教育評価では，多数の質問項目が用いられることが多く， その結果，解析対象となる変数の数が増え，得られた主成分や因子の解釈が困難になる。 本研究では，まず解析者が分析の軸となる少数の概念を文章として定義し， 次に各質問項目の説明文とこれらの概念定義文をLLMに入力する。 LLMはそれぞれの文章を数値ベクトルに変換し，質問項目と概念との意味的な距離を計算する。

　得られた意味的距離を重みとして用いることで， 多数の質問項目を，解析者が定義した少数の概念に対して意味的近接性に基づき集約 することが可能となる。 ここでLLMは解析結果を決定する主体ではなく， 「各変数と各概念との意味的距離」を一貫した条件下で算出する再現可能な距離生成装置 として機能する。 集約後に得られる数値データに対して，従来の主成分分析などの多変量解析を適用する。

　この枠組みにより，多数の変数をそのまま解析する場合と比べて，主成分構造の解釈が容易になり， 「どの概念が全体評価に強く関与しているのか」を直感的に理解しやすくなる。 本研究は，LLMを意味距離生成のための前処理装置として明確に切り分けることで， 数値解析の透明性と解釈性を保ったまま，多変量データを概念レベルで整理する新しい方法を示している。