本研究では，移動軌跡データに関する質問応答（QA）データセットを構築した．より具体的には，事実照会問題，選択式問題，自由記述式問題という3種類のQAタスクを定義し，それぞれに対して500件の問題・回答ペアを作成した．構築したデータを使用して大規模言語モデルの性能を評価し，一日における移動軌跡データに関するQAよりも，複数日にまたがる移動軌跡データに関するQAの方が難易度が高いことがわかった．

携帯電話や車両に搭載されたGPSによる位置測位技術が発展し，人々がいつ・どこを・どのように移動したかを詳細に記録した移動軌跡データを取得できるようになった．移動軌跡データは都市計画・公共交通・感染症対策・ターゲット広告など多様な分野で活用されている．人々が頻繁に立ち寄る地物（POI;Point-of-Interest)や典型的な移動パターンを分析することで，交通混雑の緩和施策の実施や位置に応じた観光・商品情報の提供といった応用につながることが期待される．一般に，移動軌跡データは不特定多数の人物による複数日にわたる位置情報（緯度・経度，あるいは環境地図における座標値）の系列として与えられており，その解釈は必ずしも容易ではない．既存研究では移動軌跡データの可視化手法やクラスタリング手法が提案されているが，移動の背後にある意図や文脈を深く理解するためには，人手によるさらなる分析が必要となる．この課題を自然言語処理によって解決する一つのアプローチとして，我々は移動軌跡を言語と結びつけ，言語を介して移動を解釈・説明あるいは探索するMobilityQuestionAnswering[1]に取り組んでいOneDayTrajectory事実照会問題質問：09:25にこの⼈物はどこにいましたか？回答：(-0.20,5.54)選択式問題質問：09:25に(-0.20,5.54)にいますがこの時の交通⼿段は？選択肢：徒歩、バス、⾃転⾞、電⾞回答：バス⾃由記述問題質問：10:15から13:18まで(0.44,-1.96)に滞在しています。この⽬的を推論してください回答：昼間の時間に⻑時間滞在している場所でありその後すぐに⾃宅と思われう場所に帰っているため、これは職場での滞在と推論できますWeeklyTrajectory事実照会問題質問：3⽇⽬の09:25にこの⼈物はどこにいましたか？回答：(0.15,5.40)選択式問題質問：4⽇⽬の09:20に(-0.60,6.31)にいますが1分後にどこに滞在していると考えられますか？選択肢：(5.10,6.31),(0.12,6.25),(-0.63,6.31),(-0.10,6.45)回答：(-0.63,6.31)⾃由記述問題質問：4⽇⽬の10:15から13:18まで(0.44,-1.96)に滞在しています。この⽬的を推論してください回答：この地点はこの週の昼間の時間に頻繁かつ⻑時間滞在している場所です。この⼈物の⾏動のパターンから職場への滞在であると考えられます。る．特に本研究では，移動軌跡データに関する機械学習モデルの質問応答（QA）能力を測定するベンチマークデータセットMobilityQADatasetを新たに導入する．本データセットでは，移動軌跡データに対して事実照会問題，選択式問題，自由記述式問題という3種類のQAタスクを定義し，それぞれに対して500件の問題・回答ペアが与えられている．その例を図1に示す．本稿では，同データセットを用いて複数のLLMを対象とした基礎実験の結果を報告する．