Text2Traj2Text:大規模言語モデルを活用した段階的データ生成に基づく人物移動軌跡の言語化

述したプライバシ・セキュリティの課題に対して日常生活のさまざまな場面における人物の「移データ収集に関するオプトインの仕組みが導入しや動」の背後には，しばしば何らかの目的や意図とすいというメリットがある．ただし，その結果得らいった行動の動機となる文脈（以降，単に「文脈」）れるのは環境における対象の移動情報のみであり，がある．たとえばスーパーマーケットにおいて，そ監視カメラのようなセンサを利用するアプローチとれぞれの来店客は「夕飯の買い出しをしたい」と比較して情報量が限定的である．加えて，移動情報いった目的や「できるだけ安いものを選びたい」との収集が容易になったとしても，その移動の文脈をいう意図に基づいて，いくつかの売り場を訪れ，商説明するテキストアノテーションコストの高さは依品を見比べ，購入に至る．店内におけるこのような然として課題である．移動を計測し，背後の文脈を言語化できれば，パー以上の問題意識のもと，我々は人物の移動軌跡をソナライズされた情報推薦や店内広告の効果測定と入力とし，その背後にある文脈を説明文として言いった小売サービスへの活用が期待できる[1]．よ語化するタスク（移動軌跡の言語化）に取り組む．り広い観点で，移動をともなう行動の文脈を理解すそのための学習フレームワークとして，本研究でる技術は，美術館やテーマパークでのナビゲーショはText2Traj2Textを提案する．本フレームワークン[2]や移動に困難を抱えるユーザへの支援[3]なでは，大量に移動データを収集し，その文脈を説明―1318―.文として直接アノテーションするのではなく，既存の学習済みLLMを活用した段階的なデータ生成によって演繹的に大規模なデータセットを構築できる．具体的には，はじめに学習済みLLMを活用することで半自動的に説明文を得る．次に，それらの説明文に即した移動軌跡を機械的に生成しつつ，学習済みLLMを用いて説明文をパラフレーズすることで，移動軌跡と説明文のペアを大量に生成する（Text2Traj）．最後に，生成された大規模データを用いて言語モデルを新たにファインチューニングすることで，移動軌跡を直接言語化する説明文生成モデルを獲得する（Traj2Text）．Text2Traj2Textの性能を検証するため，スーパーマーケットでの買い物を題材に説明文付きの移動データを生成し，そこから学習された説明文生成モデルと既存の学習済みLLMの性能を比較評価した．実験の結果，ROUGE，BERTScoreの指標において提案フレームワークの有効性が確認された．