行動選択ネットワークを基にした活性伝播によるプランニング手法は熟考性と即応性を両立できる．しかし，既存のネットワークは，行動の抽象度に基づく明示的な階層構造を持たない点や，状態や行動の定義を人手に依存するために拡張が困難な点に課題がある．そこで，人間の常識的な知識を内包したLLMを用いてタスク分解を行い，階層行動選択ネットワークを自動構築する手法を提案する．本手法により，タスク同士の関係性の抽出と行動の抽象度に基づく二層の行動選択ネットワークが構築できた．一方，身体的動作を伴わないタスクに対する抽象度判定の脆弱性への対応や環境条件に応じた階層間の動的な接続方法の確立が必要である．

意思決定においては、議題に関する多様な検討観点の整理が重要だが、時間や発言機会の制約から検討観点の洗い出しが不十分となる場合がある。本研究では、審議前に検討観点を体系的に提示するため、国会審議を対象に、異なる立場や役割を付与した複数LLMエージェントに事前議論を行わせ、議論内容から検討観点を抽出・整理する手法を提案する。評価として、実際の国会会議録を用いた人手評価で手法の有効性を検証する。

観光客と住民の摩擦解消に向け、物理的な人流データと移動意図の「意味的ギャップ」を埋める分析手法を提案する。移動軌跡をLLMの意味空間へ写像し、滞在地点の文脈から行動背景を言語化。NMF（非負値行列因子分解）を用いて一つの滞在を複数の意図の構成比として定量化した。座標情報を用いない文章解析のみで現実の都市機能を再構成し、観光と生活が混在する行動の多面性を可視化することに成功。複数試行により手法の頑健性も実証した。従来の手法では困難だった都市空間の質的な側面を定量評価する技術的基盤を構築している。