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公表論文> 論文> 大規模言語モデルを用いた組織規定に基づく役割別情報セキュリティ学習コンテンツ選択手法の検討

英語タイトル A Study on a Large Language Model-Based Method for Selecting Role-Specific Information Security Learning Content According to Organizational Policies
日本語タイトル 大規模言語モデルを用いた組織規定に基づく役割別情報セキュリティ学習コンテンツ選択手法の検討
著者
  1. Masayuki Higashino（東野 正幸）
  2. Hiroto Kawaguchi（川口 大翔）
論文誌 情報処理学会研究報告
巻 2026-CSEC-112
号 ?
ページ pp. 1-6
出版年 2026年3月
概要 組織の情報セキュリティ教育においては，組織が定める情報セキュリティ規定に基づき役割ごとに求められる知識と技能の範囲が異なることから，一律的な教育では各役割を割り当てた構成員が必要となる力量を効率的に確保することが難しい．このため，各役割に必要な学習範囲を特定し，役割に応じた適切な学習コンテンツを提示することが望ましいが，教育を実施する側の負担が大きく，十分に実施できていない課題がある．そこで本研究では，組織が定める情報セキュリティに関する規定と役割の定義に基づき，既存の学習コンテンツのスーパーセットを対象として，LLM-as-a-Judge手法を用いて役割と学習コンテンツとの適合性を判定し，役割に応じた学習コンテンツを選択して提示する手法を検討する．さらに，実際の規則，役割，及び学習コンテンツのスーパーセットを用いて，本手法による選択精度を評価し，その結果を報告する．
ファイル BibTeX