Techno-edgeとかいうサイトの記事より。
これより原典のarXivを参照した方が正確と思われるので引用します。
[2025年5月11日提出]KOKKAI DOC: 国会議員の規模を拡大するための LLM 主導のフレームワーク
本論文では、国会議員の政治問題に対する立場を正確に測定するために設計されたLLM駆動型のフレームワークを紹介します。高度な自然言語処理技術と大規模言語モデルを活用することで、提案された方法論は、ノイズの多い音声データ、政治的軸の選択における手動バイアス、動的で通時的な分析の欠如などの主要な課題に対処することで、従来のアプローチを改良および強化します。このフレームワークには、3つの主要な革新が組み込まれています。(1)要約により国会演説のノイズを除去し、よりクリーンで一貫性のある意見の埋め込みを生成する、(2)議員の演説要約から政治的論争の軸を自動抽出する、(3)時間の経過に伴う政党の立場の変遷を追跡する通時分析です。
私たちは、この方法論を検証するために、定量的および定性的な評価を実施しました。定量的評価では、さまざまな政治トピックにわたって専門家の予測と高い相関関係が示され、定性的な分析では、言語パターンと政治イデオロギーの間に意味のある関連性が明らかになりました。この研究は、結果をウェブアプリケーション（http URL）で公開することにより、学術分野を超えて影響を与えることを目指しています。このアプリケーションを通じて、日本の有権者がデータに基づいた政治情勢の洞察を得て、より繊細な投票判断を下せるようになることを期待しています。
全体として、本研究は、法学修士課程を政治学に応用する研究の増加に貢献し、国会演説から政治的立場を分析するための柔軟で信頼性の高い枠組みを提供します。また、実社会における研究の実践的な応用を探求し、実社会への影響をもたらそうとしています。
科目: コンピュータと社会 (cs.CY) 引用元: arXiv:2505.07118 [cs.CY] （またはこのバージョンの場合は arXiv:2505.07118v1 [cs.CY] ） https://doi.org/10.48550/arXiv.2505.07118
参議院選挙が近づいてきたので参考になる部分もひょっとしたらあるのかもしれませんが、基本的にはデータマイニングで基本的なチャート（散布図、箱ひげ図等）で世間的評価とマイニング結果の齟齬を抑制した代物らしく見えます。
国家議事録をLLMに取り込んでマイニングするのは民間でもできそうな（工数確保出来れば）気がするので上記アブスト含めて政治的（イデオロギー的）意図が無いというのは嘘になるのでしょう（これは私個人の邪推）。
正直、見て欲しい人はこんな面倒くさいデータマイニングなり可視化チャート等という文系さん向きでない道具に関心が向くとは思いづらいのですが（これも私個人の偏見）
LLMを活用するのであればこのステージは既に過ぎている様な気がしないでもない。NotebookLMに各政党、各候補の本音を対話形式でポッドキャストするとか：）
NotobookLMのポッドキャスト生成は一度は試す・聞く価値はあると思います（各所で見受けられるので、是非）。
