GCAフレームワーク：湾岸に根ざしたデータセットと、気候意思決定支援のためのエージェント型パイプライン
arXiv cs.LG / 2026/4/15
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要点
- 本記事では、汎用目的のLLMに見られる「地域固有の知識の不足」および「根拠のあるツール連携」のギャップに対処することで、湾岸に焦点を当てた気候意思決定支援を改善するGCAフレームワークを紹介する。
- 政策／NGO／学術／イベント報道を、テキストによる根拠と結び付けられたリモートセンシング入力（画像）と組み合わせた、約20万件のQ&Aペアからなる湾岸マルチモーダルの厳選データセットGCA-DSを提示する。
- 過去およびリアルタイムの信号を用いて派生指標と解釈可能な可視化を生成する、モジュール化された地理空間的に根拠づけられたパイプラインをオーケストレーションするエージェント型システム「湾岸気候エージェント（GCA）」について説明する。
- 湾岸の気候タスクに対して、オープンおよびプロプライエタリの両方のLLMをベンチマークし、ドメインのファインチューニングとツール統合により、一般的なベースラインと比べて信頼性が大幅に向上することを報告する。
