本稿では，In-ContextLearningの枠組みにおいて，大規模言語モデル（LLM）が地理空間上のPointofInterest（POI）間の位置関係をどのように理解し得るかに着目し，LLMに地理的知識を与える方法について検討した結果を報告する．まず，OpenStreetMap（OSM）から取得したPOIデータに基づき，POI間の距離や方位といった地理的位置関係を算出し，それらを地理的知識グラフとして構築・格納する．この準備のもと，知識の表現方法およびその情報量の組合せに着目し，知識グラフをContextとしてLLMに与える6種類の知識パターンを仮定した上で，どのパターンがPOI間の位置関係理解に有効であるかを検討した．地理的関係の理解度を問う2種類の推論タスクを設定し，直接的な関係情報が与えられていないPOIペアに対する推論の結果，地理的知識の表現方法および与え方の違いによって，LLMによる地理的関係理解の程度が異なることを示す．

近年，LLMの発展は著しく，自然言語の生成や理解において高い性能を示している．質問応答や要約，翻訳など幅広い分野で活用が進んでおり[1][2][3]，多様な情報を人間にとって理解しやすい形で表現できる点が大きな利点である．しかしながら，LLMは空間的な意味関係や地理的情報の処理を必ずしも得意としていないことが指摘されている[4]．特に，地理空間上のPOI間の方向や距離といった地理的関係を正確に把握し，自然言語で説明する能力については十分に検証されていない．これは，LLMが主にテキストデータを基盤として学習しており，座標・距離・方位といった定量的な地理情報を直接扱うようには設計されていないためである．地理的情報の情報源として，OSMをはじめとする地理空間オープンデータは，POIに関する位置関係や距離などの豊富な情報を提供しており，研究や産業分野で広く利用されている．これらをLLMと組み合わせることで，LLMによる地理情報の理解と自然言語による表現が可能になると期待される．本稿では，このような背景のもと，In-ContextLearningの枠組みにおいて，LLMが地理空間上のPOI間の位置関係をどのように理解し得るかに着目し，LLMに地理的知識を与える方法論について述べる．本研究の最終的な目標は，図1に示すように，地図データを入力としたとき，LLMを介して経路案内のような地理的推論を要する応用を実現することである．このような応用を実現するための要件として，本研究では次の2項目を設定する．1.LLMが地図上のPOI間の位置関係を正確に理解できること．