深い不確実性下での社会環境計画における生成AI支援参加型モデリングの提案
要約
研究者らは、社会環境計画において深い不確実性下での問題概念化プロセスを改善するため、大規模言語モデルを活用した新しい参加型モデリングワークフローを提案しました。従来の参加型モデリングでは、ステークホルダーの自然言語による問題記述を定量的モデルに変換する作業が複雑で時間がかかることが課題でした。提案されたテンプレート化ワークフローでは、大規模言語モデルがステークホルダーの直感的な問題記述から本質的なモデル要素を特定し、多様な観点を探索して統一モデルに組み立て、最終的に反復的コミュニケーションを通じてPythonでの実装を支援します。ChatGPT 5.2 Instantを用いて湖問題と電力市場問題という2つの社会環境計画問題で実証実験を行った結果、人間による検証と改良を数回繰り返すことで受け入れ可能な結果を得ることができました。この研究は、大規模言語モデルが社会環境計画における問題概念化プロセスの参加型モデリングを促進する効果的なツールになり得ることを示しています。
洞察・気づき
この研究は、複雑な社会問題への生成AI適用の新たな可能性を示しています。従来、専門家の高度なスキルを要求していた参加型モデリングプロセスを、AIが支援することで効率化と民主化が期待されます。特に注目すべきは、ステークホルダーの自然言語記述を直接活用できる点で、これにより非専門家の意見もより容易にモデルに反映できるようになります。社会環境計画の分野では、気候変動対策や都市計画など、多様なステークホルダーの合意形成が重要な課題において、このアプローチが大きな価値を持つ可能性があります。また、人間による検証と改良を組み込んだ反復的プロセスにより、AI の出力の質を担保している点も実用性を高めています。今後、政策決定プロセスや公共計画における市民参加の質的向上にも貢献することが期待されます。