[2Win5] ポスターセッション2

[2Win5-97] 地理地図情報を活用した大規模マルチモーダルモデルの応答設計

〇小島 亮一¹、西村 康孝¹、南川 敦宣¹、多屋 優人¹ (1.株式会社KDDI総合研究所)

キーワード：人工知能、マルチモーダル、地理空間情報

本研究では、大規模マルチモーダルモデルを活用し少量データ環境における道路交通量や気象の予測を支援するアプローチを提案する。事前学習済み大規模言語モデル（LLM）の持つ常識的知識を基盤に、地図画像、周辺地理情報、POIといった外部知識を統合することで、多様な応答生成を目指している。地理情報や気象データに関する指示学習データセットを段階的に進化させ、日本固有の地理的特徴や観光資源データの組み込みを試みた。さらに多様なペルソナを持つ話者によるマルチターン会話形式を取り入れることで、応答内容の多様性や実用性を向上させた。本研究は、交通や気象に関する予測支援のほか、スマートシティ構築や地域特化型の応用可能性を示唆している。