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LLMの社会状況理解を促すS3AP表現形式

2025.09.04
エージェント(AIエージェント、ツール使用、自律的なタスク実行、MCP、computer use)

📝 これは「短信」です ― AIDBリサーチチームが独自の視点で論文を紹介する、カジュアルで読みやすいコンテンツです。

LLMは意外と会話の記録などから心情などの”込み入った状況”を理解するのが苦手です。
そこでNVIDIAなどの研究者たちは、あるワンクッションを挟むことで性能を大きく向上させられることを発見しました。
まずは「誰が」「何を見て」「何を考えて」「何をした」のかを明確にしてから
状況を分析させるのです。
するとLLMの状況理解力が大幅に改善することがわかりました。

人間なら「Aさんは怒っているのにBさんは気づいていない」「Cさんは本音を隠している」といったことを自然に気が付きますが、LLMがこれを簡単にできるわけではありません。
そのため、このような工夫が必要になります。

「状況を整理する能力」と「整理された情報を使って判断する能力」というスキルは個別のものであり、両方大事だからだと考えられています。

このシステムを搭載したAIエージェントは人間とのやりとりが上手になり、実験では交渉能力などで顕著な改善を示しました。

📄 参照論文

Social World Models

著者: Xuhui Zhou, Jiarui Liu, Akhila Yerukola, Hyunwoo Kim, Maarten Sap

所属: Carnegie Mellon University, NVIDIA

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