視覚的知覚から深い共感へ：マルチモーダルLLMとマルチエージェントコラボレーションを用いた、家-木-人描画の自動評価フレームワーク

この記事は、大規模言語モデル（LLM）とマルチエージェントシステムを使用して、家-木-人（HTP）描画を自動的に評価する研究論文について説明しています。焦点は、単純な視覚的知覚を超えて、共感などのより深い心理状態を推測することです。マルチモーダルLLMの使用は、より包括的な分析のために、視覚情報とテキスト情報の両方を統合することを示唆しています。マルチエージェントコラボレーションの側面は、描画評価のさまざまな側面に特化した異なるAIエージェントを巻き込む可能性があります。ソースであるArXivは、これがプレプリントであり、まだ査読されていないことを示しています。

• •この研究は、AIを使用した自動心理評価を探求しています。
• •より包括的な分析のために、マルチモーダルLLMを利用しています。
• •描画評価には、マルチエージェントコラボレーションが採用されています。
• •この研究は現在、プレプリントです。