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交通行動予測にLLM適用、arXiv論文がエージェント手法提示

Narges Ahmadi氏らの研究チームは2026年8月20日(現地時間)、arXiv上で、交通行動モデリングと天候に敏感な需要予測にエージェント的アプローチを用いる研究論文を発表した。同研究は、会話型データ収集、構造化データ処理、行動予測を統合する「3エージェントワークフロー」を提案。テキストのみのゼロショット大規模言語モデル (LLM) が69.9%の5クラス精度を達成し、視覚ベースの構成では71.5%の精度に達した。