長大な数値系列を扱うためのLLMの外部メモリ機構

を付与して保存する。これにより、生データを直接大規模言語モデル（LLM）が現実の意思決定や分扱わず、意味のある最小単位として参照可能にす析業務に組み込まれるにつれて、長期的な文脈を保る。第二段階では、セグメント列に対してクエリに持し必要時に取り出す「メモリ」の設計が重要な研応じた動的な構造化を行う。本手法では、複数のセ究課題となっている。長い入力列をそのまま与えるグメントを束ねて要約する「メタセグメント」を導と計算コストが急増し、重要情報が埋もれて推論精入する。個々のセグメントは、時間的なまとまり度が劣化しやすい。そこで、外部メモリや検索を組（例：月次集約）や性質的なまとまり（例：急落区み込むRAGに加え、グラフ[1]や木[2]、タイムライ間の集合）など、複数のメタセグメントに同時に所ン[3]といった構造で記憶を整理する手法が提案さ属できる。LLMはツールを介して関連セグメントれ、複雑な質問応答や長い対話における性能向上がを検索し、メタセグメントをオンデマンドに生成・報告されてきた。しかし、こうした成功の多くは、キャッシュする。この多重所属を許容する構成によ自然言語テキストのように「意味単位」が比較的明り、LLMは問いの粒度や観点に合わせて時系列を確に切り出せるデータを前提としている。柔軟に再構成し、大域的な傾向把握と局所的な詳細一方で、実務における重要情報の多くは、売上や参照を両立した推論が可能となる。センサ値のような数値データとして長大な時系列の本研究では、提案手法が長期系列に対しても適切形で蓄積される。既存のメモリ手法は、段落・発話な分析が可能であることを実験的に検証した。org/licenses/by/4.0/).