おいてIn-contextLearningで高い精度を達成できる本研究では，Point-of-Interest(POI)推薦タスクのたかどうかは，まだ十分に研究されていない．また，めの少数ショット事例選択手法を提案する．POI推POI推薦は一般的な言語処理タスクとはことなり，薦はユーザの移動履歴を元に次にユーザが興味を示ユーザの移動軌跡，ID化されたPOI，記録時間が含す地点(POI)を推薦するタスクである．従来，蓄積まれたチェックイン系列を扱うため，プロンプトがされた過去の移動履歴から予測モデルを教師あり学長文となる傾向がある．長文入力に対応したLLM習する手法が研究されてきた．本研究では，蓄積さでも，APIの利用コストが課題となる場合があり，れた移動履歴に含まれる有益な知識をプロンプトに限られたプロンプトの中でいかに効率的に情報を含含める少数ショット事例選択手法を提案する．実験めるかが重要な課題となっている．より，事例数が制限されている設定において，無作本研究では，LLMを学習することなく，プロンプ為に事例を選択するベースライン手法よりも提案手ト長の削減を行うことによって，限られたコストの法がACC@1を13.6%向上させることを確認した．中で高い性能を実現することを目指す．プロンプト長を削減するためには，プロンプトに含める事例数

を削減することが効果的であるが，事例を含めないPoint-of-Interest(POI)とは，店舗や観光スポット，Zero-shotPromptingではPOI推薦タスクを解くこと駅などの人々がよく訪れる場所のことであり，位置は難しい．そこで，推論性能の向上に寄与する事例情報サービス上では大規模なデータベースが整備さのみをプロンプトに記述する少数事例選択を採用れている．POI推薦は，図1に示すように，POIのする．少数事例選択は，翻訳，要約，言語生成など訪問時刻，ID，カテゴリ，緯度経度が記録された過の分野で活発に研究されており，テキスト埋め込み去のチェックイン記録の履歴と直近のチェックインなどを用いて，入力と類似する事例を学習データか系列をもとに次のPOIを予測するタスクである[1]．ら選択する．しかし，POI推薦タスクの入力はPOI位置情報サービスの普及に伴い，このようなPOI推を訪れたチェックイン記録の系列であり，既存手法薦の需要は高まっている．をそのまま適用することはできない．そこで，POI従来は，ニューラルネットワークを用いた教師あ推薦のための少数ショット事例選択手法として，1)り学習によって移動履歴の系列やグラフ表現を学習座標位置を手がかりにチェックイン系列を数値時し，ユーザーの移動規則を把握する研究が活発に行系列データとして扱う手法，2)時系列は無視したわれてきた．しかし，これらの手法は，POI推薦に上でチェックイン系列を集合としてみなす手法，3)特化した機構を持つモデルの設計が難しく，モデルチェックイン系列をPOIIDの系列とみなす手法を学習時のコストが高いことが課題として指摘されて提案する．いる．Foursquare-TKYデータセットを用いた実験より，近年では，大規模言語モデル（Largelanguage次の知見を得た:1)すべての提案手法は少数ショッmodel;LLM）を用いて，モデルのパラメータ更新ト事例を無作為に選択するベースラインよりも良いを行わずにタスクを処理するIn-contextLearningが性能を示すことがわかった．2)また，少数ショット様々な言語処理タスクで高い性能を発揮してい事例選択手法の比較において，チェックイン系列をる．POI推薦タスクにおいても，LLMを活用した手POIIDの系列とみなす手法が高い性能を示すことが法が提案されているが，これは一般的なIn-contextわかった．3)さらに，提案手法は従来手法で用いらLearningとは異なり，LLMのパラメータを更新すれていたすべての履歴を羅列する手法よりも実用上―1787―.予測事例選択事例ユーザーの履歴POIIDカテゴリ時刻/曜日類似度計算POIIDカテゴリ時刻/曜日現在のチェックイン系列POIIDカテゴリ時刻/曜日テスト事例費用対効果が高いことを示唆する結果を得た．本研究での知見は，POI推薦を行う実サービスにおいてコストが低く性能の良い手法を開発するために重要である．