講演情報
[E3-03]エージェントワークフローを活用した大規模言語モデルによる擬似人流データの生成と精度向上
*瀬貫 雄介1、龐 岩博1、関本 義秀1 (1. 東京大学 空間情報科学研究センター)
キーワード：
擬似人流データ、大規模言語モデル、エージェントワークフロー
本研究は，大規模言語モデル（LLM）を活用し，エージェンティックなワークフローを導入することで，擬似的な人流データを高精度に生成する手法を探求した．具体的には，訓練データをインプットし，人流を生成するAIエージェントと生成された人流を評価するAIエージェントを反復的に動かしてフィードバックすることで，生成されるデータの質を上げてゆく方法を取った．このアプローチにより，シミュレーションされた人流データの品質が段階的に向上し，基準を満たす人流の割合は初回生成時には従来手法比で11.8ポイント増加，10回目生成時には30.0ポイント増加した．さらに人流内における活動を表す単語の出現回数は41.6%増加し，生成データが従来の一回生成モデルでは十分に表現されなかった多様な行動を含むことを裏付けた．このような擬似人流データは，GIS上での都市計画や商業分析などで活用されることが期待されている．