本研究においては，人工データを用いて二つの時系列データの関係を説明する文生成を行う手法を提案し，実測された時系列データへの適用可能性について検証を行った．具体的には，初めに二つの時系列データの関係を捉えるためTransformerのクロス注意機構を拡張したモデルを用いて，人工的に作成した時系列データの挙動および関係性についての説明文生成の訓練を行う．そしてそのモデルを用いて，実測された時系列データの振る舞いについての説明文生成を行ない，人工データで学習したモデルの実測データへの転移学習の有効性について検証を行った．実測データについての説明文生成の精度は十分に高いものではなかったが，人工データの挙動に近い場合は正しく文生成を行うことが可能であることが確認された．

Data-to-Textは，表[1]や時系列チャート[2]など多様な表現形式での数値データにおける重要な部分について文生成を行う研究を指す．大量のデータから重要な部分を抽出して自然言語で説明をすることは人々のデータへの理解の助けとなるため，Data-to-Textの研究が注目されている．多くのData-to-Textの研究は，数値データが観測されたドメインに特化した自然言語記述と同様な自然言語文を生成することを対象にしている[3],[4]．一方で，時系列データそのものが表現する意味や複数の時系列データ間の関係を捉えることも同じように重要にもかかわらず，そのような研究は少数であり，またそのうちのほとんどが単一の時系列データを説明対象とする[5]．単一の時系列データが与えられた場合，説明可能な情報はそのデータの挙動に限定される．しかし，同じ時間軸の複数の時系列データが与えら協調増加/増加,減少/減少,頂上/頂上,凹み/凹み反対増加/減少,減少/増加,頂上/凹み,凹み/頂上片方平坦増加/平坦,減少/平坦,頂上/平坦,凹み/平坦平坦/増加,平坦/減少,平坦/頂上,平坦/凹みれた場合，各データの個別の挙動に加え，これらのデータ間に生じる相互関係が分析対象として浮上する．相互関係の把握は，複数データ間での連動性や影響力を評価するための重要な要素となる．そのため，本研究では二つの時系列データを対象として説明文生成を行う．人工データセットを用いて説明文生成の手法を学習したモデルで，実測データについての説明文生成を行った．