本研究では、観光地に関するWEBサイトから観光情報を抽出し、抽出された観光情報からインストラクションデータを自動生成する手法を提案する。そのデータでLLMをインストラクションチューニングし、そのLLMでユーザーの嗜好に合った観光地紹介文を生成し、提示するシステムの構築を目指す。観光情報の抽出のため、本研究では観光地の６つの観点（観光、街並み、食べ物、歴史、文化、お土産）に関する情報を収集する。評価の結果、本手法によって構築されたインストラクションデータによってチューニングされたLLMは、より良い観光地紹介文を生成することが可能であることを示した。

旅行先を選ぶ際、景観の美しさや食事の魅力、歴史的価値、文化的背景など、多様な観点から評価できる一方で、それらの情報はWeb上に点在しており、旅行者が一つひとつ比較・検討するのは容易ではない。また有名ではないが、魅力的な観光地をWeb検索で探すのは困難である。そこで、本研究では、ユーザーが望む海外旅行の条件をプロンプトとして入力すると、その条件に応じた観光地と観光地の魅力を紹介する文章（紹介文と呼ぶ）が出力される、観光情報検索システムの開発を目指す。このシステムの紹介文を自動生成する機能を実装するため、独自の方法で観光情報に関するインストラクションデータを自動構築し、それを用いてLLMのファインチューニングを行った。このインストラクションデータは、観光地に関する情報が記載されたWebサイトをクローリングして得られたテキストデータの中から自動的に推定された「景観、食事、歴史、文化」などの観点に関わる、より詳細な観光地の魅力を表す固有表現に基づいて自動構築される。関連研究として、文献[1]は対話から話者情報を要約し観光地推薦に活用しているが、嗜好が明示されない場合は精度が低下しやすく、対話データを前提とする点で本研究とは異なる。文献[2]は既存の構造化データを活用してLLMに推薦知識を効率的に学習させる手法を提案しているが、非構造なWeb文章を対象とする本研究とは対象が異なる。文献[3]はレビューから文化的含意を抽出し推薦に活用するが、既存レビューが前提であり、文収集から分類まで自動で行う本研究とはアプローチが異なる。さらに、LLMを用いてインストラクションデータを自動構築する手法として、Wangら[4]が提案した手法が挙げられる。この手法は、LLMの生成能力を活用して少数のタスクから多様な学習データを生成するものである。本研究の手法は、LLMの生成能力に加えて、Webサイトからクローリングした客観的な観光情報に基づいた根拠のある学習データを生成できるという点で異なる。またLiら[5]は、観光に関する質問に対して適切なPOIを提示するため、質問文と候補POIを別々に埋め込み、類似度に基づいて検索する手法を提案している。一方、本研究は検索やランキングではなく、Web上の非構造文から観点別情報を抽出し、紹介文およびインストラクションデータを自動生成してLLMをインストラクションチューニングする点でアプローチが異なる。文献[6]では、LLMに対してユーザー情報やアイテム情報をプロンプトとして与え、推薦結果を直接生成させる手法を提案している。一方、本研究はLLMに観光地の紹介文を生成させるため、その学習用のインストラクションデータを自動構築する手法を取っており、LLMを直接推薦器として用いる点でアプローチが異なる。文献[7]は、Web上に存在する質問回答形式に近い文書構造を手がかりとして、instruction–responseペアを自動抽出・精錬し、インストラクションデータを構築する手法を提案している。一方、本研究は観光地に特化し、Web文を観点Thisworkispublishedwithoutpeerreviewandislicensedbytheauthor(s)underCCBY4.0(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).org/licenses/by/4.0/).