生成系大規模言語モデルの活用と先端的統計分析による日本の国会政治解析

• Project/Area Number: 25K21648
• Research Category: Grant-in-Aid for Challenging Research (Pioneering)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Medium-sized Section 6:Political science and related fields
• Research Institution: Gakushuin University
• Principal Investigator: 野中 尚人 学習院大学, 法学部, 教授 (90264697)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 久保山 哲二 学習院大学, 付置研究所, 教授 (80302660) ; 狩野 芳伸 静岡大学, グリーン科学技術研究所, 教授 (20506729) ; 三輪 洋文 学習院大学, 法学部, 教授 (20780258) ; 藤村 直史 神戸大学, 法学研究科, 教授 (20551493)
• Project Period (FY): 2025-06-27 – 2029-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥25,220,000 (Direct Cost: ¥19,400,000、Indirect Cost: ¥5,820,000); Fiscal Year 2028: ¥4,810,000 (Direct Cost: ¥3,700,000、Indirect Cost: ¥1,110,000); Fiscal Year 2027: ¥4,940,000 (Direct Cost: ¥3,800,000、Indirect Cost: ¥1,140,000); Fiscal Year 2026: ¥7,540,000 (Direct Cost: ¥5,800,000、Indirect Cost: ¥1,740,000); Fiscal Year 2025: ¥7,930,000 (Direct Cost: ¥6,100,000、Indirect Cost: ¥1,830,000)
• Keywords: 国会 / 生成系LLM / 自然言語処理 / テキスト・データ / 比較議会論

Outline of Research at the Start

本研究では、国会の変則性を実証的に論じ、国際ジャーナルへの掲載を含めて対外的な発信することで国会研究のすそ野を広げ、国会の実態解明を比較実証的な観点から進めることを目指しています。
最新の生成系LLMは、驚異的なほどの大量・高速のデータ処理能力を持ち広範囲のタスクに対する汎用性にも優れているので、データの取得やその解釈能力を大いに活用します。その上で、得られたデータを用い、ベイズ統計や因果推論の手法を駆使することで、国会の特質を新たな角度から浮かび上がらせることを目指します。
最初の2年間は主としてデータの取得と初期的な解析、後半の2年間は統計解析モデルの構築から論文の作成へと進めます。