講演詳細

利用部門[Forest Engineering]

日付	2026年3月18日
開始時刻	ポスター発表
会場名	多目的ホール
講演番号	PK-6
発表題目	自動化林業機械の安全確保に向けた大規模言語モデルの適用可能性の検討 Evaluation of Large Language Models for Active Safety Systems in Autonomous Forest Machinery
所属	（国研）森林研究・整備機構　森林総合研究所
要旨本文	近年開発が進む自動化林業機械の安全性確保にあたり柔軟な判断が可能なシステムとして画像とテキストの類似度を判定可能な大規模言語モデル(LLM)に着目し，林業における危険性を定量的に評価可能か検討した。本研究ではまず既存のVision-Language Modelを利用し森林域および林業に関するLLMの適用性を評価した。労働災害発生時の状況を記載したテキストと画像との類似度をContrastive Language Image Pre-training(CLIP)の事前学習済みモデルを用いて算出し，これらのテキストに基づいて業種，伐倒木状態，道の状態についてクラス分類を行うことで林業に適用可能か評価した。結果として，業種，伐倒木状態，道の状態全てにおいて林業，かかり木，崩壊クラスがそれぞれ属さないクラスに対して高い類似度を示していた。また，クラス分類精度をF1スコアで評価したところ，業種，伐倒木状態，道の状態でそれぞれ最大74.5%，94.0%，76.9%であった。多言語対応LLMに対しては，業種，伐倒木状態，道の状態全てにおいてテキストを日本語で入力した場合よりも英語で入力した場合に精度が高い傾向がみられた。
著者氏名	○有水賢吾
著者所属	国立研究開発法人 森林研究・整備機構 森林総合研究所林業工学研究領域
キーワード	自律林業機械, CLIP, ドメイン知識
Key word	Autonomous forest machinery, CLIP, Domain knowledge