地図情報で拡充された大規模言語モデルによる自然言語クエリを受理可能な地図検索手法

• Project/Area Number: 25K03225
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 62020:Web informatics and service informatics-related; Basic Section 60080:Database-related; Sections That Are Subject to Joint Review: Basic Section60080:Database-related , Basic Section62020:Web informatics and service informatics-related
• Research Institution: University of Tsukuba
• Principal Investigator: 乾 孝司 筑波大学, システム情報系, 准教授 (60397031)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 高村 大也 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 研究チーム長 (80361773)
• Project Period (FY): 2025-04-01 – 2028-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥17,290,000 (Direct Cost: ¥13,300,000、Indirect Cost: ¥3,990,000); Fiscal Year 2027: ¥3,510,000 (Direct Cost: ¥2,700,000、Indirect Cost: ¥810,000); Fiscal Year 2026: ¥2,860,000 (Direct Cost: ¥2,200,000、Indirect Cost: ¥660,000); Fiscal Year 2025: ¥10,920,000 (Direct Cost: ¥8,400,000、Indirect Cost: ¥2,520,000)
• Keywords: 地図検索システム / 大規模言語モデル / RAG / ローカル知識 / Map-to-Text

Outline of Research at the Start

従来の地図検索システムでは、自然言語で絞り込み条件が指示された自然言語クエリを扱うことが困難であり、検索機能の低さが課題となっていた。この問題を解決するため、本研究課題では、大規模言語モデル（LLM）を活用し、自然言語クエリを受け付ける地図検索システムを実現する。本研究の技術的な核心は、地図情報を言語化し、地域のローカル知識をLLMが解釈可能な形で獲得する点にある。さらに、これらの知識を検索拡張生成（Retrieval-Augmented Generation、RAG）法を通じてLLMに取り込み、自然言語クエリに対応し、かつ、LLM活用における深刻な課題である幻覚現象を抑制する。