| 講演抄録/キーワード |
| 講演名 |
2026-03-04 16:30
大規模視覚言語モデルと空間知識グラフの融合によるVR避難訓練評価システムの開発と評価 ○中井勇希・宮地秀至・山本 寛(立命館大)・谷村崇仁・中野和香子・北川雄一(日立) NS2025-249 |
| 抄録 |
(和) |
気候変動等の影響により自然災害リスクが高まっており、避難訓練による個人の自助能力の向上が重要視されている。しかし、学校や企業で実施される集団避難訓練は形式的な内容に陥りやすく、また訓練後に個々の参加者の行動を詳細に評価することは容易ではない。そこで、多様なシナリオの避難訓練を仮想空間上に再現できるVRを用いた避難訓練システムが提案されているが、既存システムは事前に定義されたルールに基づく画一的な評価に留まり、参加者がとった行動の文脈を理解し、その判断の妥当性まで柔軟に評価することが困難である。そこで本研究では、画像認識能力と言語理解能力を併せ持つ大規模視覚言語モデル (LVLM)と、避難訓練の現場となる建物の構成要素 (例: 部屋、非常口)の関係性をグラフ構造で表現し、言語モデルがその構造に基づいた回答の生成を可能とするGraphRAGを統合し、VR避難訓練における参加者の行動を、その文脈に基づいて自動評価するシステムを開発する。本提案システムでは、VR空間内で取得した一人称視点映像と位置情報をLVLMに入力し、GraphRAGにより非常口までの最短経路など建物の構造に関する情報を参照することで、最短経路ではない経路を通って避難した際に「最短経路で移動していた」と誤判定するようなハルシネーションを抑制しつつ、訓練後、個々の参加者への避難行動に関する具体的なフィードバックの生成を実現する。 |
| (英) |
Due to increasing natural disaster risks from climate change, improving self-help capabilities through evacuation training is critical. However, group drills at schools and companies tend to become routine, and detailed evaluation of each participant's behavior after training is difficult. VR-based systems that reproduce evacuation training scenarios in virtual space have been proposed, but existing systems are limited to uniform evaluations based on predefined rules, making it difficult to understand action context and flexibly assess judgment validity. This study develops a system integrating Large Vision-Language Models (LVLM), which possess image recognition and language understanding capabilities, with GraphRAG, which represents relationships between building components (e.g., rooms, emergency exits) in graph structures and enables language models to generate responses based on that structure, to automatically evaluate participants' behavior in VR evacuation training based on context. The system inputs first-person video and location data from VR space to LVLM, and by referencing building structure from GraphRAG such as shortest paths to exits, suppresses hallucinations like incorrectly determining that a participant ``followed the shortest path'' when they evacuated via a non-optimal route, while generating specific feedback on evacuation behavior for each participant after training. |
| キーワード |
(和) |
VR / 避難訓練 / 大規模視覚言語モデル / GraphRAG / 行動評価 / / / |
| (英) |
VR / evacuation training / large vision-language model / GraphRAG / behavior evaluation / / / |
| 文献情報 |
信学技報, vol. 125, no. 385, NS2025-249, pp. 166-171, 2026年3月. |
| 資料番号 |
NS2025-249 |
| 発行日 |
2026-02-25 (NS) |
| 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 |
NS2025-249 |
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