学術的背景 人工知能（AI）と自然言語処理（Natural Language Processing, NLP）の急速な発展に伴い、大規模言語モデル（Large Language Models, LLMs）は学術界と産業界で顕著な進歩を遂げています。しかし、LLMsが複数のNLPタスクで優れた性能を発揮しているにもかかわらず、すべてのタスクを同時に満たす単一のモデルはまだ存在しません。この多様なタスク要件と評価基準の複雑さにより、LLMsの評価は多基準意思決定（Multi-Criteria Decision-Making, MCDM）問題となっています。従来のMCDM手法はランキングを行うことができますが、不確実性、タスクの優先順位、データの変動性などの点で限界があり、特にバイナリデータを扱う...

学術的背景 意思決定分析、パターン認識、医療診断などの分野において、ファジィ集合理論は不確実性や曖昧性を扱うための重要な数学的ツールを提供しています。従来のファジィ集合（Fuzzy Set, FS）や直観的ファジィ集合（Intuitionistic Fuzzy Set, IFS）は、複雑なデータを扱う際に一定の限界があり、特に中立性（neutrality）を考慮する必要がある場合にその限界が顕著です。ピクチャーファジィ集合（Picture Fuzzy Set, PFS）は、ファジィ集合理論の拡張として、中立性という次元を導入し、現実世界の曖昧な情報をより包括的に記述することができます。しかし、既存のPFS類似度測定方法は、いくつかの問題を扱う際に不合理な結果を生じることがあり、例えば公理要件...

学術的背景 世界のエネルギー需要が増加し続ける中、エネルギー貯蔵技術（Energy Storage Technology, EST）は、環境への影響を緩和し、炭素フットプリントを削減する上で重要な役割を果たしています。ESTは再生可能エネルギーの重要な要素であるだけでなく、世界のエネルギー構造の脱炭素化においても鍵となります。しかし、適切なESTを選択するには、持続可能性の多面的な考慮が必要であり、これにより意思決定プロセスは複雑で不確実性に満ちたものとなります。従来の意思決定手法は、このような多基準、不確実性、不整合性を伴う問題に対処する際に限界を露呈することが多いです。 この問題を解決するため、著者らは単一値ニュートロソフィック集合（Single-Valued Neutrosophic ...

学術的背景と問題提起 ファジィ集合（Fuzzy Sets, FSs）の研究分野において、不確実性問題の処理は核心的な課題の一つです。ファジィ集合はZadehによって1965年に初めて提案され、理論と応用研究のホットスポットとして急速に広まりました。研究が進むにつれ、ファジィ集合の拡張形式である直交対ファジィ集合（Orthopair Fuzzy Sets, OFSs）が生まれました。OFSsは直交対（すなわち帰属度と非帰属度）を導入することで、不確実性情報をより包括的に記述します。Yagerは2013年に初めてOFSsを定義し、q階直交対ファジィ集合（q-Rung Orthopair Fuzzy Sets, q-ROFSs）の概念を提案しました。その後、GaoとZhangは2021年に線形直交...