Analyzing Interest Structures of Regional Railways by Demand Type with LLM

地方鉄道は利用者の減少に直面しており，さらに，地域の実情に即した政策立案に不可欠な実際の利用状況や潜在需要を正確に把握することが難しいという課題を抱えている．本研究は，この問題に対応する方法として，SNSデータと大規模言語モデル（LLM）を活用し，地方鉄道に関する利用者の生の声を大規模に分析する手法を提案する．具体的には，SNS投稿から利用目的を自動的に抽出する技術を開発し，需要特性の異なる複数の鉄道路線に適用して比較分析を行う．この分析を通じて，路線間の需要パターンの差異と共通点を明らかにし，特に需要が希薄な地方鉄道における潜在需要や利用特性を可視化することを目指す．本手法は，地方鉄道システムの実態に基づいた効果的な政策立案に資することが期待される．