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

• 研究課題/領域番号: 25K03225
• 研究種目: 基盤研究(B)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分62020:ウェブ情報学およびサービス情報学関連; 小区分60080:データベース関連; 合同審査対象区分:小区分60080:データベース関連、小区分62020:ウェブ情報学およびサービス情報学関連
• 研究機関: 筑波大学
• 研究代表者: 乾 孝司 筑波大学, システム情報系, 准教授 (60397031)
• 研究分担者: 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)
• 研究期間 (年度): 2025-04-01 – 2028-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2025年度)
• 配分額: 17,290千円 (直接経費: 13,300千円、間接経費: 3,990千円); 2027年度: 3,510千円 (直接経費: 2,700千円、間接経費: 810千円); 2026年度: 2,860千円 (直接経費: 2,200千円、間接経費: 660千円); 2025年度: 10,920千円 (直接経費: 8,400千円、間接経費: 2,520千円)
• キーワード: 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

研究開始時の研究の概要

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。