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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2025-06-22 10:00 ライフログの時系列的な変化を反映した 自動日記生成手法の提案 ○川内六三四・牛尼剛聡（九大）  DE2025-1 |
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| 抄録 | （和） | スマートデバイスの普及によりライフログの収集は容易になったが、その膨大かつ多様なデータをユーザ自身が解釈するには依然として困難が伴う。従来研究であるAutoLifeは、当日の行動記録を自然言語で要約する点に有効性を示したが、過去との関係性や行動変化の文脈的理解には限界があった。本研究では、過去から現在への行動の継続や変化を抽出し、それを自然言語の日記文章として自動生成する手法を提案する。具体的には、歩数・心拍数・消費カロリーといった運動情報に基づく移動平均グラフや、過去との類似度行列を活用し、行動傾向やルーチンの継続性を構造的に捉えたうえで、GPT-4oによる文章生成を行った。評価実験の結果、提案手法は従来手法に比べて過去との比較や継続性を明確に反映した記述を多く生成でき、ユーザの自己理解や生活習慣の振り返りを促す効果が示唆された。一方で、行動変化の抽出精度には課題が残り、今後は改善を図ることで、より深い自己認識支援へと発展させる可能性がある。 |
| （英） | With the widespread use of smart devices, lifelog collection has become easier, yet interpreting large and complex data remains a challenge for users. Previous work such as AutoLife effectively generates daily activity summaries, but it lacks contextual understanding of long-term behavioral continuity and change. This study proposes an automatic diary generation method that extracts continuities and changes in user behavior and expresses them in natural language. Specifically, we utilize moving average graphs of activity data (steps, heart rate, calories) and similarity matrices with past records, then employ GPT-4o to generate reflective diary entries. Experimental results show that the proposed method produces more context-aware narratives compared to baseline methods, supporting users’ self-reflection and lifestyle awareness. Limitations remain in detecting subtle behavior changes, suggesting future improvements for deeper self-understanding support. |
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| キーワード | （和） | ライフログ / 自動日記生成 / 大規模言語モデル / 行動変化の検出 / 自己理解支援 / / / |
| （英） | Lifelog / Automatic Diary Generation / Large Language Model (LLM) / Behavior Change Detection / Self-reflection Support / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 125, no. 84, DE2025-1, pp. 1-6, 2025年6月. | |
| 資料番号 | DE2025-1 | |
| 発行日 | 2025-06-15 (DE) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | DE2025-1 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | DE |
| 開催期間 | 2025-06-21 - 2025-06-22 |
| 開催地（和） | 専修大学（神田キャンパス） |
| 開催地（英） | Senshu University (Kanda Campus) |
| テーマ（和） | ソーシャルコンピューティング |
| テーマ（英） | Social Computing |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | DE |
| 会議コード | 2025-06-DE |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | ライフログの時系列的な変化を反映した 自動日記生成手法の提案 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Proposal of an Automatic Diary Generation Method Reflecting Temporal Changes in Life Logs |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | ライフログ / Lifelog |
| キーワード(2)（和/英） | 自動日記生成 / Automatic Diary Generation |
| キーワード(3)（和/英） | 大規模言語モデル / Large Language Model (LLM) |
| キーワード(4)（和/英） | 行動変化の検出 / Behavior Change Detection |
| キーワード(5)（和/英） | 自己理解支援 / Self-reflection Support |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 川内 六三四 / Musashi kawauchi / カワウチ ムサシ |
| 第1著者 所属（和/英） | 九州大学 (略称： 九大) Kyushu University (略称： Kyushu Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 牛尼 剛聡 / Taketoshi Ushiama / ウシアマ タケトシ |
| 第2著者 所属（和/英） | 九州大学 (略称： 九大) Kyushu University (略称： Kyushu Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2025-06-22 10:00:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | DE |
| 資料番号 | DE2025-1 |
| 巻番号（vol） | vol.125 |
| 号番号（no） | no.84 |
| ページ範囲 | pp.1-6 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2025-06-15 (DE) |
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