大規模言語モデル, エージェントベース・モデリング, スマートホームシミュレーション, デジタルツイン, サイバーフィジカルシステム

スマートホームシミュレータにおける大規模言語駆動エージェントの設計・開発

本研究は、大規模言語モデル(LLM: Large Language Model)を用いて、スマートホーム環境における居住者の人間的意思決定や日常行動をシミュレーションする手法を提案しています。近年、デジタルツインやエージェントベース・モデリング(ABM)が社会実装に向けて注目を集めていますが、既存のエージェントは行動様式が単純化されがちで、実際の人間の多様性を十分に再現できない課題がありました。本研究では、LLMを活用し、より人間中心型かつ柔軟な意思決定プロセスを模倣するアプローチを検討しています。


発表論文

  • 米倉晴紀, 田中福治, 水本旭洋, 山口弘純. (2023). スマートホームシミュレータにおける大規模言語モデルを用いた生活行動の自動生成に関する検討. 研究報告モバイルコンピューティングと新社会システム (MBL)2023(28), 1-8. https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/228980
  • H. Yonekura, F. Tanaka, T. Mizumoto and H. Yamaguchi, "Generating Human Daily Activities with LLM for Smart Home Simulator Agents," 2024 International Conference on Intelligent Environments (IE), Ljubljana, Slovenia, 2024, pp. 93-96, https://ieeexplore.ieee.org/document/10599909
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