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

• 研究課題/領域番号: 25K21648
• 研究種目: 挑戦的研究(開拓)
• 配分区分: 基金
• 審査区分: 中区分6:政治学およびその関連分野
• 研究機関: 学習院大学
• 研究代表者: 野中 尚人 学習院大学, 法学部, 教授 (90264697)
• 研究分担者: 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)
• 研究期間 (年度): 2025-06-27 – 2029-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2025年度)
• 配分額: 25,220千円 (直接経費: 19,400千円、間接経費: 5,820千円); 2028年度: 4,810千円 (直接経費: 3,700千円、間接経費: 1,110千円); 2027年度: 4,940千円 (直接経費: 3,800千円、間接経費: 1,140千円); 2026年度: 7,540千円 (直接経費: 5,800千円、間接経費: 1,740千円); 2025年度: 7,930千円 (直接経費: 6,100千円、間接経費: 1,830千円)
• キーワード: 国会 / 生成系LLM / 自然言語処理 / テキスト・データ / 比較議会論

研究開始時の研究の概要

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。