論文の概要: Leveraging Large Language Models for Hybrid Workplace Decision Support

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.03616v1
• Date: Tue, 6 Feb 2024 01:05:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-07 17:07:30.391027
• Title: Leveraging Large Language Models for Hybrid Workplace Decision Support
• Title（参考訳）: ハイブリッド職場意思決定支援のための大規模言語モデル活用
• Authors: Yujin Kim, Chin-Chia Hsu
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、様々なテキスト処理タスクを実行する可能性を秘めている。 LLMの推論技術を活用した,ハイブリッド作業環境におけるワークスペースの決定支援モデルを提案する。 この結果から,LLMを活用したワークスペース選択システムにより,従業員は,ハイブリッド職場におけるワークスペース選択のメリットを享受できることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.471908038481128
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) hold the potential to perform a variety of text processing tasks and provide textual explanations for proposed actions or decisions. In the era of hybrid work, LLMs can provide intelligent decision support for workers who are designing their hybrid work plans. In particular, they can offer suggestions and explanations to workers balancing numerous decision factors, thereby enhancing their work experience. In this paper, we present a decision support model for workspaces in hybrid work environments, leveraging the reasoning skill of LLMs. We first examine LLM's capability of making suitable workspace suggestions. We find that its reasoning extends beyond the guidelines in the prompt and the LLM can manage the trade-off among the available resources in the workspaces. We conduct an extensive user study to understand workers' decision process for workspace choices and evaluate the effectiveness of the system. We observe that a worker's decision could be influenced by the LLM's suggestions and explanations. The participants in our study find the system to be convenient, regardless of whether reasons are provided or not. Our results show that employees can benefit from the LLM-empowered system for their workspace selection in hybrid workplace.
• Abstract（参考訳）: 大きな言語モデル(LLM)は、様々なテキスト処理タスクを実行し、提案されたアクションや決定に対してテキストによる説明を提供する可能性を持っている。 ハイブリッドワークの時代において、LLMは、ハイブリッドワークプランを設計している労働者にインテリジェントな意思決定支援を提供することができる。 特に、多くの意思決定要因のバランスをとる労働者に提案や説明を提供することで、作業経験を向上させることができる。 本稿では,LLMの推論技術を活用した,ハイブリッド作業環境におけるワークスペースの決定支援モデルを提案する。 まず、LLMが適切なワークスペース提案を行う能力について検討する。 その推論はプロンプトのガイドラインを超えており、LLMはワークスペースで利用可能なリソース間のトレードオフを管理することができる。 我々は,ワークスペース選択における作業者の意思決定過程を理解し,システムの有効性を評価するために,広範なユーザ調査を実施している。 作業者の判断は, LLMの提案や説明に影響される可能性がある。 本研究の参加者は, 理由の有無にかかわらず, 便利なシステムであることが確認された。 この結果から,LLMを活用したワークスペース選択システムにより,従業員はハイブリッド職場におけるワークスペース選択のメリットを享受できることがわかった。

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