外務省っぽくして@報告書作成の手伝いをChatGPT先生に時々お願いするけど、微調整が難しい

報告書

対話型言語モデルを用いた文書作成支援に関する現状及び留意事項について

令和七年四月二十三日

外務省総合政策局情報通信政策課

井戸端言語処理室

一．はじめに

近年、対話型言語モデル（以下「LLM」という）を活用した文書作成支援の需要が各国において急速に高まっている。わが国においても、各種報告書・草案等の起草補助としてLLMを活用する事例が見受けられるようになった。

本報告書は、そうした活用の現状を概観しつつ、特に留意すべき課題及び実践的対応策について整理したものである。

二．文書作成支援に関する現状及び課題

1. 初期出力における偏りについて

現行のLLMによる初期出力は、概して楽観的・肯定的な調子を呈する傾向にあり、批判的意見や不満点が適切に反映されない場合がある。特に、貼付資料に否定的意見が含まれていたとしても、それが表層的に処理されるに留まり、実質的内容としては十分に展開されない事例が報告されている。

2. 出力の構造的問題について

明示的に記述された不満内容を反映させようとした場合、該当文を単純に継ぎ合わせたかのような不自然な文構成となる事例も観察されている。これにより、報告文としての一貫性や品位を損なう可能性がある。

三．他国における類似報告及び技術的進展への期待

四．報告書作成における実践的工夫

1. 構成整理の重要性

初期段階において、報告書の骨子を明確に整理し、必要事項の網羅性を確認することが重要である。不足情報の補完及び冗長情報の削除は、利用者による主体的判断の下で行うことが求められる。

2. フォーマット指定の活用

提出先の性質に応じたフォーマット（構成・文体・敬称等）を明確に設定し、それに即してLLMに指示を与えることで、より精度の高い初期出力が期待される。

3. 出力内容の再編集

LLMが生成した表現のうち、特に有用と思われる箇所については、抜粋・順序の変更・加筆修正等により再構成し、全体として一貫した報告文に整えることが望ましい。

五．おわりに

本報告にて示したとおり、LLMを用いた文書作成支援には一定の有効性が認められる一方で、構造的課題や運用上の工夫を要する点も多い。引き続き各国における知見の共有と技術的改善を図ることで、より高品質な公的文書作成への応用が期待される。