協調型LLMエージェントによるエッジデバイス上での生活行動要約

近年、独居高齢者の増加に伴い、見守りシステムの需要が高まっています。見守りシステムに求められる主要な要件は、第一にプライバシーの保護、第二に低コストで実装が容易であることの2点です。本研究では、エッジデバイス上に配置された協調型大規模言語モデル(LLM)エージェントを利用した、独居高齢者のプライバシーが保護された見守りのための生活活動要約システムを提案します。このシステムは、非侵襲的センサーと新しい3つのエージェントを統合したものとなっています。行動認識エージェントは機械学習アプローチによってセンサーデータを処理し、時間毎要約LLMエージェントは3時間ごとの中間要約を生成、最後に日次要約LLMエージェントが1日の包括的な要約を生成します。要約生成のために提案されたこのアプローチは、負荷分散を達成するだけでなく、アウトプットの質を高めるために設計されています。タスクを時間間隔とコンテキスト固有の活動に基づいて3つのエージェントに分配することで、システムは短期と長期の活動パターンを効果的に捉え、重要な時間的依存関係を保持します。この分割により、各エージェントが管理可能なデータセグメントに集中できるようになり、正確でコンテキストを考慮した処理を保証することで、ばらつきや不整合が減少します。