LLMエージェントに組織への適応タイプを再現させる手法の検討

企業における採用計画や組織設計は，“どのような人物がチームに所属するとチーム全体のパフォーマンスにどのような影響を与えるか”という予測に基づいて行えることが理想である．そのためには，さまざまなタイプの人物がチームに加わったと仮定したシミュレーションを行う必要がある．そこで，Large Language Model（LLM）エージェントに組織への適応タイプを模倣させることを検討する．組織への適応タイプとは組織人事の実務において個人の傾向を捉えるために用いられる指標である．提案手法はタイプを指定するのみでエージェントを作成でき，タイプを構成する個人傾向尺度に対しての詳細な指示を必要としない．提案手法の有効性を確認するため，組織への適応タイプを初期設定したLLMエージェントにパーソナリティ診断タスクを実施させる評価実験を行った．その結果，Temperature=0.7の条件下で，初期設定したタイプとパーソナリティ診断タスクから出力されたタイプとの一致率は，簡易なプロンプトを用いて作成したエージェントで0.946，詳細なプロンプトを用いて作成したエージェントで1.000となった．

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発表者

藤井敦寛
宇野渉
禰宜田一雅
増田佳祐
仲間大輔

出典

情報処理学会 自然言語処理研究会第265回研究発表会