[2A5-GS-10] AI応用：交通

[2A5-GS-10-03] 大規模言語モデルを用いた都市人流データの解析と擬似データ作成への応用

〇龐 岩博¹、張 鯤翼¹、張 育榕¹、関本 義秀¹ (1. 東京大学)

キーワード：大規模言語モデル、都市人流解析、擬似人流データ、GPT

近年、スマートシティやスマートモビリティの進展に伴い、人々の行動を詳細に把握するニーズが増加している。特に、個人情報保護の観点からデータ収集に制約がある中で、低コストかつ効率的なデータ取得手法の開発が求められている。そこで、本研究は、大規模言語モデルを用いることで、日本の20都市圏で収集された約600万人分のトリップ調査データから、人々の日常行動の空間的パターンを効果的に学習・予測することを目標とする。モデルのアーキテクチャには、様々なタスクで強力な性能を発揮することが示されているTransformerを使用する。このアプローチは、人口統計学的情報とトリップ情報を組み合わせることで、より包括的かつ正確な擬似人流データの作成を目指す。さらに、教師なし学習方法によるロバストな転送性能を活用し、データの収集が困難なエリアにおいて、センサス調査ベースの行動データをどのように活用するかを探求し、この分野の新たな可能性を拓く。