ソフトウェアプロダクトライン開発において、製品群の共通性と可変性を体系化するフィーチャモデルの構築は重要な課題である。 従来の自然言語処理を用いた導出手法は、用語の正規化や複雑な依存関係の特定において、人手による辞書整備や事後修正への依存度が高かった。 そこで本研究では、文脈理解に優れた生成AIを活用し、自然言語の製品説明からフィーチャモデルを直接導出する手法を提案する。 本稿では、推論過程を明示するなどのプロンプト設計の違いに加え、基盤となる言語モデルの性能差が、構成要素の抽出精度や階層構造・制約関係の妥当性に与える影響について比較評価する。