長大な数値系列を扱うためのLLMの外部メモリ機構

性など、言語的手掛かりを前提として設計されてお大規模言語モデル（LLM）に長大な数値時系列をり、これらが乏しい数値時系列には直接適用しにくそのまま入力すると、計算コストの増大に加えて推い。数値時系列では、生成過程の切り替わりが連続論品質の低下が生じやすい。本研究では、数値時系的に生じ得るため「どこで区切るか」が本質的に曖列に対して省トークンかつ説明可能な参照・推論を昧であり、「近さ」の定義も形状・振幅・周期性など可能にする外部メモリ機構を提案する。提案手法は複数の観点に分解され、どの観点が支配的かは目的二段階からなり、第一にBayesianOnlineChangepointに依存する。以上の理由から、数値時系列に対するDetection（BOCPD）により時系列をオンラインにセLLM外部メモリは設計の自由度が大きい一方で失グメント化し、各セグメントに統計量と自然言語要敗の仕方も多様であり、汎用的な設計原理は未だ確約を付与して逐次格納する。第二に、クエリに応じ立していない。て関連セグメントを抽出し、それらを束ねるメタセそこで本研究では、数値時系列向けLLM外部メグメントをツール駆動で動的に構築することで、必モリを提案する。本手法は、数理的な連続性に基づ要な粒度の情報提示と段階的推論を実現する。人工いて「セグメント」という最小単位を確定する第一的な日次売上データを用いた実験では、年度別トレ段階と、クエリに応じてそれらを束ねる「メタセグンド分析においてLLMが適切にツールを使用し、メント」を構築する第二段階からなる。第一段階根拠となる統計量を参照しながら最終回答を生成ででは、BayesianOnlineChangepointDetection(BOCPD)きることを示した。[4,5]により時系列を統計的に安定なセグメント列へ分割し、各セグメントに統計量と自然言語サマリ