講演情報
[3Yin-A-60]大規模言語モデルを用いた提案型観光案内システム
〇前田 竜聖1、高橋 哲朗1 (1. 鹿児島大学)
キーワード：
大規模言語モデル、RAG、観光
本研究では，特定地域の観光に特化した対話型旅行エージェントを構築した．鹿児島県の観光連盟により作成されてた 2,370件の観光地情報を利用した検索拡張生成システム(RAG)を用いた大規模言語モデル(LLM)による観光案内文章の生成に加え，生成されたプランの実現可能性を検証する独自のシミュレーションLLM機構を実装した．これにより，LLM特有のハルシネーションを抑制しつつ，移動時間や滞在時間を考慮した実現可能性の高い旅行プランの提示を可能にしている．
155件の評価データを用いた定量評価により，本研究で実装した観光案内システムは，既存のLLMと比較して，情報の正確性やプランの実現可能性において有意な向上を示し，存在しないスポットの提示や実現不可能な工程を大幅に削減できることを実証した．また，被験者による定性評価では，従来のインターネット検索を用いたプランニングと比較して，計画作成に要する時間と心理的負担を大幅に軽減できることが確認できた．本研究は，信頼性と実用性を兼ね備えた次世代型観光エージェントの構築手法を示すものであり，地域観光のDX推進に向けた有効な知見を提供するものである．
155件の評価データを用いた定量評価により，本研究で実装した観光案内システムは，既存のLLMと比較して，情報の正確性やプランの実現可能性において有意な向上を示し，存在しないスポットの提示や実現不可能な工程を大幅に削減できることを実証した．また，被験者による定性評価では，従来のインターネット検索を用いたプランニングと比較して，計画作成に要する時間と心理的負担を大幅に軽減できることが確認できた．本研究は，信頼性と実用性を兼ね備えた次世代型観光エージェントの構築手法を示すものであり，地域観光のDX推進に向けた有効な知見を提供するものである．