地図上で位置情報や経路情報を正確に伝えるためには，さまざまな参照情報が用いられる．例えば，固有の位置情報やランドマークに基づいて東西南北で位置を示す絶対参照情報，また，話者の向きを基に前後左右で位置を指示する相対参照情報が挙げられる．しかし，実際の場面では東西南北の方角がわからない状況も多く，その場合には話者が伝える固有位置情報や相対参照情報が，位置を特定するための重要な手がかりとなる．本研究では，地図を刺激に用いて位置情報参照表現のデータ収集を行った．20種類の地図を使用し，クラウドソーシングを通じて，1地図あたり40件の位置情報参照表現を収集した．これらの表現は，固有位置情報と相対参照情報のみで記述されており，収集後にそれぞれが固有位置情報と相対参照表現のみであるかを確認した上で，次の4つの視点に基づいて分類した：一人称視点（目標点から見えるものの描写），空間内視点（他の地点から目標点を参照），空間内移動（他の地点から目標点への移動を表現），鳥瞰視点（地図全体を俯瞰した視点）．さらに，各表現のわかりやすさに関するアンケート調査を実施し，その結果をデータとして収集した．同様に，経路情報の参照表現に関してもデータ収集を行った．20種類の地図に対してそれぞれ2パターンの経路（始点と終点）を設定し，合計40の図面を用いてクラウドソーシングを実施した．1図面あたり40件の経路情報参照表現を収集し，それぞれが固有位置情報と相対参照情報のみで記述されているかを確認した後，始点，通過地点，終点の情報が含まれているかどうかをラベル付けした．これに加え，収集した経路表現についてもわかりやすさを評価するアンケート調査を行い，データとして収集した．本研究は，マイクロモビリティの自動運転技術の開発を目標として，このようなデータ収集をしている．自動運転技術においては，周囲の環境を正確に把握し，適切な位置情報や経路情報を基に走行することが求められる．そのためには，人間が自然に使用する位置情報参照表現や経路情報参照表現を理解し，機械に適応させることが必要である．特に，固有位置情報や相対参照情報は，目標地点への正確な到達に直結する重要な要素となる．自動運転車両が人間の指示に従い，柔軟かつ効率的に動作するためには，これらの位置情報・経路情報がどのように表現され，理解されるかを定量的に把握することが鍵となる．本研究では，このような参照表現のデータを収集することで，自動運転技術における位置認識能力の向上を目指し，今後の技術開発に貢献することを目指している．上記目的を踏まえ，マイクロモビリティの移動を想定した縮尺の地図を提示し，位置情報および経路情報に基づく言語表現に関する豊富なデータセットを構築し，様々な視点や表現のわかりやすさに関する洞察を得た．このデータセットは，自動運転における口頭での行き先説明の基礎データとして活用できるだけでなく，地図情報と自然言語表現を結びつけたマルチモーダルなデータであり，実世界の状況に接続されたデータとしても重要である．地図を参照した言語表現の理解や生成に役立つだけでなく，リアルタイムのナビゲーションや自動運転システムにおける実用的なコミュニケーションの向上に寄与することが期待される．%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%S2