本論文は、生成型人工知能（GAI）と大規模言語モデル（LLM）の発展により自動化が不可能とされていた公共部門専門サービスに人工知能を活用するモジュール式モデルを提示する。特に、大規模な政府機関の戦略計画の確立にGAIを活用するモジュールの1つについて、主要な機械学習技術（BERTopicとNMF）の性能を評価します。政府監査員（GAO）の膨大なレポートを使用して、トピックモデリングを通じて戦略計画のビジョン要素を表すトピックを生成するBERTopicとNMFモデルを訓練し、生成されたトピックを既存の戦略計画のビジョン要素と類似度を比較分析します。実験の結果、両方の技術は評価対象要素の100％に似たトピックを生成することができ、BERTopicが「中」または「強い」相関を示すトピックは半分以上でより良いパフォーマンスを示した。これは数十億ドル規模の産業に影響を与え、公共利益に重要な規制要件を克服するのに役立ちます。今後の研究は、本研究で検証された概念の運用と提案されたGAI生成戦略計画モデルの残りのモジュールの実行可能性に焦点を当てる。
