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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2026-05-29 14:40 Constraint-Aware IoT Service Design with LLM Agents ○Nanami Takita・Donghui Lin（Okayama Univ.）  SC2026-3 |
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| 抄録 | （和） | In smart home environments, safe and consistent control of multiple IoT devices is necessary when handling users' natural language requests. However, a single LLM may not consistently handle constraints related to privacy, environmental conditions, and device interactions. This study proposes a Constraint-Aware LLM agent framework that switches reasoning methods according to constraint type. The framework consists of three phases: request understanding, constraint reasoning, and adjustment and selection. Hard and soft constraints are evaluated using program-based rules, whereas consistency constraints are handled through CoT-based LLM reasoning. Experiments with 160 scenarios showed that the proposed method achieves an F1-score of 95.0% for hard constraints and 90.9% for soft constraints, while CoT-based reasoning improves precision for consistency constraints from 52.3% to 81.8% (F1: 67.9% to 69.2%). For consistency constraints, CoT improved precision by suppressing excessive violation detections, although recall remained limited due to missed indirect conflicts. These results indicate that assigning reasoning methods based on constraint type is effective for safe and consistent IoT device control. |
| （英） | In smart home environments, safe and consistent control of multiple IoT devices is necessary when handling users' natural language requests. However, a single LLM may not consistently handle constraints related to privacy, environmental conditions, and device interactions. This study proposes a Constraint-Aware LLM agent framework that switches reasoning methods according to constraint type. The framework consists of three phases: request understanding, constraint reasoning, and adjustment and selection. Hard and soft constraints are evaluated using program-based rules, whereas consistency constraints are handled through CoT-based LLM reasoning. Experiments with 160 scenarios showed that the proposed method achieves an F1-score of 95.0% for hard constraints and 90.9% for soft constraints, while CoT-based reasoning improves precision for consistency constraints from 52.3% to 81.8% (F1: 67.9% to 69.2%). For consistency constraints, CoT improved precision by suppressing excessive violation detections, although recall remained limited due to missed indirect conflicts. These results indicate that assigning reasoning methods based on constraint type is effective for safe and consistent IoT device control. |
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| キーワード | （和） | / / / / / / / |
| （英） | IoT / Large Language Model / Constraint Reasoning / Chain-of-Thought / Agent Design / LLM / CoT / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 126, no. 44, SC2026-3, pp. 15-25, 2026年5月. | |
| 資料番号 | SC2026-3 | |
| 発行日 | 2026-05-22 (SC) | |
| 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 | SC2026-3 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | SC |
| 開催期間 | 2026-05-29 - 2026-05-30 |
| 開催地（和） | ライトキューブ宇都宮 小会議室108 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | SC |
| 会議コード | 2026-05-SC |
| 本文の言語 | 英語 |
| タイトル（和） | |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Constraint-Aware IoT Service Design with LLM Agents |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | / IoT |
| キーワード(2)（和/英） | / Large Language Model |
| キーワード(3)（和/英） | / Constraint Reasoning |
| キーワード(4)（和/英） | / Chain-of-Thought |
| キーワード(5)（和/英） | / Agent Design |
| キーワード(6)（和/英） | / LLM |
| キーワード(7)（和/英） | / CoT |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 瀧田 七海 / Nanami Takita / タキタ ナナミ |
| 第1著者 所属（和/英） | 岡山大学 (略称： 岡山大) Okayama University (略称： Okayama Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 林 冬惠 / Donghui Lin / リン ドンフイ |
| 第2著者 所属（和/英） | 岡山大学 (略称： 岡山大) Okayama University (略称： Okayama Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2026-05-29 14:40:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | SC |
| 資料番号 | SC2026-3 |
| 巻番号（vol） | vol.126 |
| 号番号（no） | no.44 |
| ページ範囲 | pp.15-25 |
| ページ数 | 11 |
| 発行日 | 2026-05-22 (SC) |
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