@article{oai:glim-re.repo.nii.ac.jp:02002785,
 author = {原田, 武夫 and Harada, Takeo},
 issue = {26},
 journal = {学習院女子大学紀要, Bulletin of Gakushuin Women's College},
 month = {Mar},
 note = {application/pdf, 本研究は生成系AI（generative AI）の中でも大規模言語モデル（Large Language Model, LLM）に着目し、我が国外交実務におけるその活用を巡る可能性について考察するものである。我が国では少子高齢化が加速度的に進み、行政実務の効率化がこれまで以上に強く求められてきている。とりわけグローバル化が進み、行政需要が一段と高まっている我が国外交実務の現場においてそうした行政の効率化の一環としてデジタル・トランスフォーメーション（digital transformation, DX）の必要性は高まるばかりであるが、人工知能（AI）、特に生成系AIをそこで積極的に活用しようという本格的な取り組みは依然行われていない。他方で我が国では官民を挙げて生成系AIの社会実装の拡大に取り組み始めていることは事実であり、こうした流れの中で我が国外交実務においても生成系AIの活用について検討することは不可避であると考えられる。以上を背景としつつ本研究ではOpenAI社が提供するChatGPT-4により、外交実務においてしばしば行われる英文及び和文テキストの要約（summarization）を行い、BERTScoreによる評価を行った。実験の結果、英文テキストと比べ、和文テキストについて特に長文であるとプロンプト（prompt）を相当程度工夫しなければ要約を作成することは困難であることが判明した。また英文テキストについては比較においてこうした問題は見られないものの、評価指標上、どうしても生成文の修正を必要とする結果とならざるを得なかった。以上を踏まえ、生成系AIの我が国外交実務における活用に際しては、その成果物をチェックする管理監督者の立場にある者のタスクが増えることに留意しなければ行政の効率性を即座に高めることにはならないことが明らかとなった。},
 pages = {225--265},
 title = {大規模言語モデルの我が国外交における活用 : 外交文書の要約業務における実装に関する考察},
 year = {2024},
 yomi = {ハラダ, タケオ}
}