近年，Transformerなどの自然言語処理分野で発達した深層学習技術を，都市内における人流の予測に活用する動きが始まっている．しかし，既存の手法は建物などの環境の状態は変化しないとの前提に基づくものであり，例えば大規模開発後の交通量予測に応用することが困難であった．本研究は，建物分布の変化に応じた将来の人流を予測するために，GPT-2と建物分布系列の予測器を組み合わせた上で，人流を予測する方式を提案する．本稿では，個々の予測器の性質を分析した上で，2者を組み合わせた提案法を評価した．

自治体やディベロッパーにとって，再開発や大規模商業施設の建設といった建物分布の変化がもたらす来訪者数の変化や周辺交通への影響を予測するメリットは大きい．特に，現在着目されているオンデマンドタクシーや相乗りなどといった動的に提供される交通サービスでは，個々のユーザの居住地や生活スタイルに沿った細かな移動需要の把握が重要となるため，ユーザの過去の移動系列を反映して将来の移動を予測可能なTransformerベースの人流予測手法に関心が集まっている[2,3]．本研究は，大規模なスマートフォン位置情報から抽出した都市における交通行動と，POI(PointofInterest)情報を場所毎・建物種類毎に統計化した建物分布の関係性をモデリングすることで，建物分布の変化に応じて増減する移動需要の予測を目指す．