論文の概要: Generative AI for Strategic Plan Development

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.07405v1
• Date: Sun, 10 Aug 2025 16:07:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-12 21:23:28.84543
• Title: Generative AI for Strategic Plan Development
• Title（参考訳）: 戦略計画開発のためのジェネレーティブAI
• Authors: Jesse Ponnock,
• Abstract要約: 本稿では,大規模政府機関の戦略的計画策定にGA(Generative Artificial Intelligence)を活用するためのモジュールモデルを提案する。 これを達成するために、BERTopicとNMFモデルは、政府説明責任局(GAO)からの大量の報告を使用して訓練される。 その結果、これらの手法は、評価対象要素の100%に類似したテーマを生成することができることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Given recent breakthroughs in Generative Artificial Intelligence (GAI) and Large Language Models (LLMs), more and more professional services are being augmented through Artificial Intelligence (AI), which once seemed impossible to automate. This paper presents a modular model for leveraging GAI in developing strategic plans for large scale government organizations and evaluates leading machine learning techniques in their application towards one of the identified modules. Specifically, the performance of BERTopic and Non-negative Matrix Factorization (NMF) are evaluated in their ability to use topic modeling to generate themes representative of Vision Elements within a strategic plan. To accomplish this, BERTopic and NMF models are trained using a large volume of reports from the Government Accountability Office (GAO). The generated topics from each model are then scored for similarity against the Vision Elements of a published strategic plan and the results are compared. Our results show that these techniques are capable of generating themes similar to 100% of the elements being evaluated against. Further, we conclude that BERTopic performs best in this application with more than half of its correlated topics achieving a "medium" or "strong" correlation. A capability of GAI-enabled strategic plan development impacts a multi-billion dollar industry and assists the federal government in overcoming regulatory requirements which are crucial to the public good. Further work will focus on the operationalization of the concept proven in this study as well as viability of the remaining modules in the proposed model for GAI-generated strategic plans.
• Abstract（参考訳）: 最近のGAI(Generative Artificial Intelligence)とLLM(Large Language Models)のブレークスルーを考えると、AI(Artificial Intelligence)を通じてプロのサービスが強化されつつある。 本稿では,大規模政府機関の戦略的計画策定にGAIを活用するためのモジュールモデルを提案する。 具体的には,BERTopicとNon- negative Matrix Factorization(NMF)の性能を,トピックモデリングを用いて戦略計画内で視覚要素のテーマを表現できる能力で評価する。 これを達成するために、BERTopicとNMFモデルは、政府説明責任局(GAO)からの大量のレポートを使用して訓練される。 各モデルから生成されたトピックは、公表された戦略計画のビジョン要素と類似してスコアされ、結果が比較される。 その結果、これらの手法は、評価対象要素の100%に類似したテーマを生成することができることがわかった。 さらに、BERTopicは、その関連トピックの半数以上を"medium"あるいは"strong"の相関で処理することで、このアプリケーションで最高の性能を発揮すると結論付けている。 GAIによる戦略的計画策定の能力は、数十億ドルの産業に影響し、連邦政府が公共の利益に不可欠な規制要件を克服するのを支援している。 この研究で実証された概念の運用と、GAI生成戦略計画モデルにおける残りのモジュールの生存性に焦点をあてる。

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