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LLMデジタルツイン、履歴構造化プロファイルが予測精度向上に寄与

arXiv cs.CLは2026年11月5日(現地時間)、大規模言語モデル（LLM）ベースのデジタルツインにおける個人応答予測について、調査履歴の構造化が予測精度向上に寄与すると報じた。特に、個人の調査履歴を「Background」「Decision procedure」「Evaluation」の3要素（BDE）で構成する固定表現プロファイルが、生の調査記録と比較して優れた予測精度を示すことが確認された。