[3I5-GS-11] AIと社会：

[3I5-GS-11-03] Mamba2アーキテクチャを用いた小売店舗内顧客動線生成

〇堀込 泰三¹、水野 貴之^2,1 (1. 総合研究大学院大学、2. 国立情報学研究所)

キーワード：店内動線、人流生成、Mamba2、トランスフォーマー、深層学習

Transformerアーキテクチャを用いた人流生成に関する研究が進んでいる。この技術により、自宅を出発して職場に向かい、再び自宅に戻るような移動軌跡や、小売店舗に入店して店内を回遊し、その後レジに向かう店内動線など、非常に「人間らしい」動線を生成できるのが利点である。ところが、Transformerは計算負荷がコンテキスト長の二乗に比例するため、店舗に長居する顧客など長期記憶を持つ移動軌跡の生成に適さないという課題がある。そこで本研究では、Mamba2アーキテクチャを同様の人流生成タスクに適用し、滞在時間の長い店内顧客動線の生成を試みた。Mamba2は状態空間モデルをベースとしており、計算負荷がコンテキスト長に対して線形であることが特長である。本発表では、両手法による生成結果を、特に入店からの経過時間を考慮しながら比較し、それぞれのモデルの適用場面について考察する。