ドレスデン工科大学システム相乗作用センター、マックス・プランク人間開発研究所、バーゼル大学による共同研究チームは、大規模言語モデルを活用して人間の意思決定理由を特定する新たな分析パイプラインを開発した。この研究成果は2026年3月に学術誌PNASで公表された。 本研究では、参加者が賭博実験を通じて意思決定を行う過程で記録した自由記述と観察行動データを統合し、大規模言語モデルが既存の意思決定理論に基づく理由付けを自動識別する手法を提案した。数学的モデルによる検証と組み合わせることで、主観的な口頭報告を定量的・体系的に分析可能にした。 調査結果によれば、人間が意思決定に使用する戦略は固定的ではなく、課題の構造や文脈に応じて系統的に変動することが明確になった。特に複雑なトレードオフを伴う状況では、外部の行動データだけでは把握できない、課題の簡素化プロセスや情報選択の傾向、適応的な判断基準が参加者自身の説明から浮かび上がる。 責任著者でありSynoSys研究員のカミル・フラワク博士は、金融計画や医療選択、技術利用、公共政策など現実世界の重要な意思決定は単純な行動観察では解明できないとし、本手法が参加者の説明を大規模に処理して意思決定メカニズムを解明する基盤を提供すると指摘した。 同パイプラインは従来の質的分析のボトルネックを解消し、より現実的で複雑な環境下での人間行動研究を拡張する可能性を秘めている。意思決定支援システムの開発や行動科学の理論構築における新たな標準枠組みとして期待されている。