ユーザニーズの多様化に伴い個々の価値観や嗜好の把握が求められています。ユーザニーズを構造的に把握する方法として、評価グリッド法による個別インタビュー手法が知られていますが、人的、時間的負荷が課題です。本技術では、大規模言語モデルであるGPT4 モデルをインタビューフレームワークに適用し、評価グリッド法のためのインタビュー対話システムを構築しました。また、BERT と評価構造可視化システム（ESV）を用いてカテゴリ化と評価構造図の作成を行い、インタビュー対話から評価構造分析までを自動化しました。