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Zero-shot-Chain of Thought 手法は Baseline の Zero-shot Chain of Thought 手法よりも高い推論性能を示すことが分かった．更に本提案手法において行動要因の推論過程を定量的な数値で出力し LightGBM に入力する説明変数に加えることで LightGBM の推論性能が向上することが示唆された．本手法によって個人の属性や性格特性データから任意の質問に対する行動意図が生成可能となり，対話 AI における相手の行動意図の推測や大規模アンケート前のアンケート調査シミュレーション，アンケートデータの拡張といった様々な領域での活用が期待される．","subitem_description_type":"Other"}]},"item_4_biblio_info_10":{"attribute_name":"書誌情報","attribute_value_mlt":[{"bibliographicPageEnd":"8","bibliographic_titles":[{"bibliographic_title":"研究報告コンシューマ・デバイス＆システム（CDS）"}],"bibliographicPageStart":"1","bibliographicIssueDates":{"bibliographicIssueDate":"2023-09-18","bibliographicIssueDateType":"Issued"},"bibliographicIssueNumber":"3","bibliographicVolumeNumber":"2023-CDS-38"}]},"relation_version_is_last":true,"weko_creator_id":"44499"},"id":227881,"updated":"2025-01-19T12:01:42.829109+00:00","links":{},"created":"2025-01-19T01:27:07.921402+00:00"}