A Method Design for Attribute-Aware Personality Assignment to Synthetic Population Data for LLM-Driven Social Simulation
R. Imahashi, T. Harada
THE 40TH SYMPOSIUM OF TECHNICAL COMMITTEE ON SOCIAL SYSTEMS, Kanagawa, 2026-09-02
Abstract
近年，社会シミュレーションでは，エージェントの意思決定に大規模言語モデル（LLM）を用いることで，人間らしい行動の再現が可能となっている．このようなLLMを用いた社会シミュレーションは，地域の住民を再現して政策や施策の効果を評価できるため，特定の地域を対象として用いられることがある．地域の住民を忠実に再現するためには，エージェントに属性情報や個性特性を付与する必要がある． そこで本研究では，地域の人口構成を反映した属性情報を持つ合成人口データに対し，年齢，性別，収入などの属性を考慮した個性特性を割り当てる．これにより，LLM駆動型社会シミュレーションで利用可能な個票データの作成を目指す．
BibTeX
@misc{R.2026A,
title = {A Method Design for Attribute-Aware Personality Assignment to Synthetic Population Data for LLM-Driven Social Simulation},
author = {R. Imahashi and T. Harada},
howpublished = {THE 40TH SYMPOSIUM OF TECHNICAL COMMITTEE ON SOCIAL SYSTEMS},
year = {2026},
month = {09},
address = {Kanagawa}
}