土地利用計画テキストにおける土地利用紛争の自動識別に向けたドメイン知識強化型軽量Transformer
A domain knowledge-enhanced lightweight transformer for automatic identification of land-use conflicts in territorial spatial planning texts
本研究は、領土空間計画テキストにおける土地利用紛争の自動識別のため、ドメイン知識と深層意味エンコーディングを統合した軽量Transformerベースのフレームワークを提案する。1200件の有効サンプルを含むドメイン固有データセットを構築し、領土計画に関する多種多様なテキストを収集した。領土計画の専門知識とテキスト統計属性を組み合わせ、識別力と解釈性の高い多次元特徴システムを抽出した。総パラメータ数70万の軽量Transformerモデルを設計し、テキスト意味特徴と統計特徴を深く融合させることで、土地利用紛争の二項分類を実行する。実験の結果、提案モデルはテストセットで98.75%の精度と96.9%のF1スコアを達成し、単一テキストの推論時間は0.5秒未満であった。このフレームワークは、現場固有の検証を経て草の根の計画管理部門での軽量ローカル展開をサポートし、領土空間計画における計画作成、コンプライアンスレビュー、紛争の事前警告のための補助ツールとなり得る。
- 領土空間計画テキストにおける土地利用紛争の自動識別のため、ドメイン知識と深層意味エンコーディングを統合した軽量Transformerベースのフレームワークを提案
- 1,200件の有効サンプルを含むドメイン固有データセットを構築し、領土計画に関する多様なテキストを収集
- 総パラメータ数70万の軽量Transformerを設計し、テキスト意味特徴と統計特徴を融合して土地利用紛争の二項分類を実行
- テストセットで精度98.75%、F1スコア96.9%を達成し、単一テキストの推論時間は0.5秒未満
- 草の根の計画管理部門での軽量ローカル展開を想定し、計画作成・コンプライアンスレビュー・紛争の事前警告の補助ツールとしての用途を提示
土地利用紛争の自動識別というニッチ領域で、70万パラメータの軽量Transformerにより98.75%精度・F1 96.9%・推論0.5秒未満を達成した研究。汎用LLMの大型化とは逆方向の「小型×ドメイン特化×エッジ推論」路線であり、行政・法務・不動産コンプライアンス向けの垂直AI導入コストを大きく下げる可能性がある。1,200件のドメイン固有データセット構築という地道な資産形成も含め、Public Sector AI(RegTech/都市計画DX)の実用化度合いを示す指標として注目したい。ただし学術研究段階であり、商用化・収益化の道筋は未提示である点は割り引いて見る必要がある。