@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:02001894,
 author = {上野,孝斗 and 井下,敬翔},
 issue = {7},
 month = {May},
 note = {日本の回覧板文化と井戸端会議は，地域の伝統的な伝達様式として住民間の微妙なニュアンスを含んだ対話を促し，社会的バランスの形成に寄与してきた．本研究は，こうした情報交換プロセスに着想を得て，複数の大規模言語モデル（LLM）を統合することで感情分析のバイアス軽減，説明可能性向上，確率的予測を実現するマルチエージェント推論フレームワーク(KCS+IBC）を提案する．本手法は順次的な予測結果の共有に加え，中盤に雑談セッションにおいて形式的推論と個人的視点の融合を図るとともに，感情の確率的予測を導入する．実験では，各データセットでKCSが単一LLMに匹敵する精度を示す一方，KCS+IBCは感情の確率的予測において，中盤以降のエントロピー減少・分散の緩やかな増加が確認され，「予測の集約性と多様性の両立」が示唆された．今後は，これらの特性がバイアス補正に与える定量的効果を評価し，より高度な感情分析システムの実現を目指す．},
 title = {回覧板と井戸端会議に着想を得たマルチエージェント確率的推論フレームワークの検証},
 year = {2025}
}