場所表現の地理的曖昧性は，ジオコーディングにおいて重要な課題である．従来の研究では，場所表現が登場する文脈情報の有用性が示されている一方で，文脈情報を考慮しても位置が特定できない場合も少なくない．そこで，本研究では，曖昧な場所表現の位置を特定するためのユーザへの質問内容生成を目的として，複数の場所候補を絞り込む上で手がかりとなるランドマークの抽出を試みた．実験では，GPT-4oを使用し，人手で作成した評価データを用いてその有用性を評価した．結果として，モデルは中程度の精度を示したが，カテゴリの曖昧さや過剰な推測に起因する正解ランドマークの見逃しが多い傾向にあることが分かった．

地名や施設名など，実世界の特定の場所を指す言語表現（場所表現）の緯度経度を推定することは非常に重要である．このようなタスクをジオコーディングと呼び，応用先は，旅行記や感染症の積極的疫学調査，110番への緊急通報など多岐にわたる[1]．場所表現の位置推定の手がかりとなる情報は，場所表現が登場する文脈である．しかし，文脈を考慮しても位置が一意に特定できない場合も少なくない．「日本橋にいます。」という例では，「日本橋」という同一の地名が東京と大阪の両方に存在するため，この文脈だけではどちらの地域の「日本橋」か特定できない．このような例では，ユーザにどちらの「日本橋」を指しているかを質問することができれば，その場所を特定することができる．そこで本研究では，曖昧な場所表現の位置を特定するためのユーザへの質問生成を想定し，その質問内容の生成を試みる．より具体的には，ある曖昧な場所表現がある場合，いくつかの候補を列挙し，その候補を絞り込む上で手がかりとなる周辺ランドマークの抽出を試みる．このような対話を想定した位置の特定技術は，既存のジオコーディングタスクの範疇を超えた新たな技術であり，非常に新規性が高く，応用範囲も広い．LargeLanguageModel（以下，LLM）を用いた実験を行い，評価データセットにもとづいて抽出したランドマークが，どのくらいの割合で正解の候補を絞り込むことができるかを評価した．その結果として，モデルは中程度の精度を示したが，カテゴリの曖昧さや過剰な推測に起因する正解ランドマークの見逃しが多い傾向にあることが分かった．