近年、プログラムの処理性能向上を目的として、コンパイラによる自動並列化技術が発展している。しかし既存手法はアルゴリズムに基づく静的解析に依存しているため、人間がコードの意味や文脈を理解すれば並列化可能な場合でも、自動では判断が難しいケースが少なくない。この制約により、並列化の適用範囲が限定され、性能向上の機会が十分に活かしきれていない。そこで本研究では、大規模言語モデル(LLM)の持つ高度な文略理解能力に着目する。対象となるプログラムをLLMに入力し、並列化済みコードの生成を行わせることで、従来手法では対応できなかったプログラムにまで並列化の範囲を拡大する新しい自動並列化手法の確立を目指す。