本研究では、視覚化がマルチラベル学習モデル（MLLM）の判断にどう影響を与えるかを評価しました。具体的には、ネットワーク内のブリッジの存在についての判断が視覚化によってどのように変わるかを示しています。視覚化が含まれることで、構造化されたテキスト入力に比べて判断の信頼性が向上することが確認されましたが、標準的な視覚化技術はブリッジの存在を受け入れるか否定する強いバイアスを生むことも明らかになりました。これにより、ブリッジが実際に存在するかどうかにかかわらず、判断が左右される可能性があることが示されています。視覚化技術を適切に利用することで、MLLMの判断に良い影響を与えられる一方で、生成AIアプリケーションにおける視覚化の使用には注意が必要です。