性など、言語的手掛かりを前提として設計されてお大規模言語モデル（LLM）に長大な数値時系列をり、これらが乏しい数値時系列には直接適用しにくそのまま入力すると、計算コストの増大に加えて推い。数値時系列では、生成過程の切り替わりが連続論品質の低下が生じやすい。本研究では、数値時系的に生じ得るため「どこで区切るか」が本質的に曖列に対して省トークンかつ説明可能な参照・推論を昧であり、「近さ」の定義も形状・振幅・周期性など可能にする外部メモリ機構を提案する。提案手法は複数の観点に分解され、どの観点が支配的かは目的二段階からなり、第一にBayesianOnlineChangepointに依存する。以上の理由から、数値時系列に対するDetection（BOCPD）により時系列をオンラインにセLLM外部メモリは設計の自由度が大きい一方で失グメント化し、各セグメントに統計量と自然言語要敗の仕方も多様であり、汎用的な設計原理は未だ確約を付与して逐次格納する。第二に、クエリに応じ立していない。て関連セグメントを抽出し、それらを束ねるメタセそこで本研究では、数値時系列向けLLM外部メグメントをツール駆動で動的に構築することで、必モリを提案する。本手法は、数理的な連続性に基づ要な粒度の情報提示と段階的推論を実現する。人工いて「セグメント」という最小単位を確定する第一的な日次売上データを用いた実験では、年度別トレ段階と、クエリに応じてそれらを束ねる「メタセグンド分析においてLLMが適切にツールを使用し、メント」を構築する第二段階からなる。第一段階根拠となる統計量を参照しながら最終回答を生成ででは、BayesianOnlineChangepointDetection(BOCPD)きることを示した。[4,5]により時系列を統計的に安定なセグメント列へ分割し、各セグメントに統計量と自然言語サマリ

を付与して保存する。これにより、生データを直接大規模言語モデル（LLM）が現実の意思決定や分扱わず、意味のある最小単位として参照可能にす析業務に組み込まれるにつれて、長期的な文脈を保る。第二段階では、セグメント列に対してクエリに持し必要時に取り出す「メモリ」の設計が重要な研応じた動的な構造化を行う。本手法では、複数のセ究課題となっている。長い入力列をそのまま与えるグメントを束ねて要約する「メタセグメント」を導と計算コストが急増し、重要情報が埋もれて推論精入する。個々のセグメントは、時間的なまとまり度が劣化しやすい。そこで、外部メモリや検索を組（例：月次集約）や性質的なまとまり（例：急落区み込むRAGに加え、グラフ[1]や木[2]、タイムライ間の集合）など、複数のメタセグメントに同時に所ン[3]といった構造で記憶を整理する手法が提案さ属できる。LLMはツールを介して関連セグメントれ、複雑な質問応答や長い対話における性能向上がを検索し、メタセグメントをオンデマンドに生成・報告されてきた。しかし、こうした成功の多くは、キャッシュする。この多重所属を許容する構成によ自然言語テキストのように「意味単位」が比較的明り、LLMは問いの粒度や観点に合わせて時系列を確に切り出せるデータを前提としている。柔軟に再構成し、大域的な傾向把握と局所的な詳細一方で、実務における重要情報の多くは、売上や参照を両立した推論が可能となる。センサ値のような数値データとして長大な時系列の本研究では、提案手法が長期系列に対しても適切形で蓄積される。既存のメモリ手法は、段落・発話な分析が可能であることを実験的に検証した。org/licenses/by/4.0/).