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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2026-06-20 11:00 LLMによる経路生成手法の提案と限界の実証 ○木村和貴・横山昌平（都立大）  DE2026-4 |
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| 抄録 | （和） | LLMを用いた都市移動シミュレーションはマーケティング応用への展開が期待されるが，経路レベルの生成能力は未検討のままである．本稿では，直接座標出力（M1），ナラティブ生成＋ジオパーシング（M2），OSMテキスト注入（M3・M4），OSM道路グラフ注入（M5・M6），グラフノード選択（M7）の7手法を提案し，Qwen3.5 9Bを用いてthinking mode ON/OFFの2条件で評価した．静岡市の疑似人流データセット50件を用いた実験の結果，OSM道路グラフ注入のM5（thinking OFF）がDTW中央値2,000 mと全手法中最良精度を達成した．一方，座標・ナラティブ系手法（M1〜M6）の道路追従率（閾値10 m）は0.39〜0.67にとどまり，低DTWであっても道路に沿った経路が生成されていないことが明らかになった．ナラティブ系手法（M2・M4・M6）の経路長比中央値は0.17〜0.34と正解経路より大幅に短く，直線距離153 mのトリップに対して67件の経路を生成した事例に代表される空間グラウンディングの欠如が観察された．M7においてはグラフ接続リストを提示してもLLMがパス探索を遂行できないことも実証した． |
| （英） | LLM-based urban mobility simulation holds promise for marketing applications, yet route-level generation capability remains largely unexplored. This paper proposes seven methods—direct coordinate output (M1), narrative generation with geoparsing (M2), OSM text injection (M3, M4), OSM road graph injection (M5, M6), and graph node selection (M7)—evaluated under thinking mode ON/OFF conditions using Qwen3.5 9B on 50 pseudo people-flow traces from Shizuoka City. M5 (thinking-OFF) achieved the best DTW median of 2,000 m among all methods. However, the road-following rate (10 m threshold) of coordinate and narrative methods (M1–M6) remained at 0.39–0.67, revealing that low DTW does not guarantee road-adherent routes. The route-length ratio median of narrative methods (M2, M4, M6) was 0.17–0.34—far shorter than ground truth—and a case of 67 generated place names for a 153-m trip exemplifies a spatial grounding deficit in which LLMs fail to reflect spatial scale. M7 further demonstrated that LLMs cannot perform graph pathfinding even when explicit connection lists are provided. | |
| キーワード | （和） | 大規模言語モデル / 経路生成 / 都市移動シミュレーション / ジオパージング / / / / |
| （英） | large language model / route generation / urban mobility simulation / geoparsing / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 126, no. 81, DE2026-4, pp. 18-23, 2026年6月. | |
| 資料番号 | DE2026-4 | |
| 発行日 | 2026-06-13 (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 | DE2026-4 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | DE |
| 開催期間 | 2026-06-20 - 2026-06-20 |
| 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 | 2026-06-DE |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | LLMによる経路生成手法の提案と限界の実証 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Proposal of a Route Generation Method Using LLMs and Empirical Validation of Its Limitations |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 大規模言語モデル / large language model |
| キーワード(2)（和/英） | 経路生成 / route generation |
| キーワード(3)（和/英） | 都市移動シミュレーション / urban mobility simulation |
| キーワード(4)（和/英） | ジオパージング / geoparsing |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| 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） | 木村 和貴 / Kazuki Kimura / キムラ カズキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 東京都立大学 (略称： 都立大) Tokyo Metropolitan University (略称： Tokyo Metropolitan Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 横山 昌平 / Shohei Yokoyama / ヨコヤマ ショウヘイ |
| 第2著者 所属（和/英） | 東京都立大学 (略称： 都立大) Tokyo Metropolitan University (略称： Tokyo Metropolitan Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2026-06-20 11:00:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | DE |
| 資料番号 | DE2026-4 |
| 巻番号（vol） | vol.126 |
| 号番号（no） | no.81 |
| ページ範囲 | pp.18-23 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2026-06-13 (DE) |
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