大規模言語モデルはデータ解析として役立つか?定性的データ解析のためのマルチエージェント支援アプローチ【JST・京大機械翻訳】

抄録/ポイント：

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大規模言語モデル(LLM)における最近の進歩は,ソフトウェア工学(SE)における協調的な人間-ボット相互作用を可能にし,多くの他の専門職と類似している。しかし,SEにおける定性的データ解析にLLMを組み込む潜在的利点と含意は完全には調査されていない。例えば,手動での定性的データ解析は,研究者にとって時間のかかる,努力集約的,および誤りを起こしやすいタスクである。大規模データセット上で訓練された生成AIモデルのようなLLMベース解は,定性的データ解析と同様にソフトウェア開発におけるタスクを自動化するために利用できる。この目的のために,定性的データ解析プロセスを自動化し,促進するためにLLMを利用した。マルチエージェントモデルを採用し,各エージェントは,異なる個別研究関連活動の実行でタスクした。提案モデルは大量のテキスト文書とインタビュー転写物を解釈し,定性分析で使用されるいくつかの共通のタスクを遂行した。結果は,この技術的支援が,データ分析プロセスを著しくスピードアップし,研究者がより大きなデータセットをはるかに効果的に管理することを可能にすることを示した。さらに,この手法は,定性的研究におけるスケーラビリティと精度の新しい次元を導入し,SEにおけるデータ解釈方法論を潜在的に変換する。【JST・京大機械翻訳】