TableGenerationは，複数の要素を比較する際に有用な技術である．本研究では，観光地（POI）のレビュー情報を基に観光地間の比較表を自動生成する新しい手法を提案する．レビューから属性-レビューペアを抽出し，それを属性ごとに整理した情報をLLMsに入力することで，客観的要素と主観的要素を含む比較表の生成を可能にした．評価実験では，無作為なレビュー入力やレビューを使用しない手法と比較して，提案手法が優れた比較表を生成できることを確認した．本研究は，観光地選定を支援する実用的なアプローチを提示し，TableGenerationタスクに新たな視点を提供するものである．

大規模言語モデル（LLMs）の進展により，自然言語データから構造化された情報を生成する技術が注目を集めている[1,2]．中でも，表形式での情報提示（TableGeneration）はデータの比較や視覚的なわかりやすさに優れ，特に異なる要素を比較するタスクで重要な役割を果たす[3,4]．観光地（PointsofInterest,POIs）の選定において，ユーザーの投稿するレビューは重要な情報源であり，観光地の魅力や問題点を具体的に記録している[5]．しかし，膨大なレビューを比較・分析することは現実的ではなく，情報過多による負担が課題となっている[6]．この課題を解決するには，レビュー情報を効率的に要約し，観光地間の特徴や違いを明確に比較する手法が必要である．これまでの研究では，テキストを表形式に変換する方法が提案されてきたが，情報の統合や推論を伴う複雑なシナリオには十分対応していない[7,8]．さらに，観光地比較では固定された属性情報だけで東京都葛西臨海水族館鴨川シーワールド特徴関東唯一のマグロ大水槽。息をのむようなシャチのパフォーマンス。施設都心からアクセスが良く、手ごろな価格で楽しめる。広大な敷地を活かした、自然豊かな環境が魅力。学びの場として、楽しく水族館や生き物を知ることができる。海獣ショーが充実しており、ドキドキワクワクを楽しめる。体験なく，ユーザー体験に基づく柔軟な特徴や主観的な意見も重要である．本研究では，観光地に関するレビューからLLMを活用して共通点と違いを抽出し，表形式で比較するタスクを新たに設定する．性-レビューペアを抽出し，LLMを用いて観光地間の比較表を自動生成するフレームワークを設計した．このアプローチにより，客観的要素に加え，ユーザー体験に基づく主観的な要素を含む比較表の生成が可能となる．また，クラウドソーシングを活用した評価実験により，提案手法の有効性と他手法に対する優位性を確認した．実験結果として，提案手法はレビューから要点を効率的に抽出し，観光地間の特徴を強調した比較表を生成する能力に優れていることを示した．本研究は，レビューを活用した観光地や商品の比較手法を提示し，TableGenerationというタスクに新たな視点を提供するものである．1）図中のコメントは生成AIが作成した架空のものである．実際のコメントは投稿者のプライバシーを考慮し非公開としている．.レビュー集合B比較表生成レビュー分類レビュー集合A大水槽が魅力。安いのが良い。学びになる。シャチが可愛い。自然が豊か。大迫力のショー。主語抽出{大水槽,安い,学び}{シャチ,自然,ショー}LLM属性抽出特徴：{大水槽,シャチ}施設：{安い、自然}体験：{学び、ショー}レビュー分類特徴:大水槽が魅力。施設:安いのが良い。体験:学びになる。特徴:シャチが可愛い。施設:自然が豊か。体験:大迫力のショー。