中国の清華大学に所属する研究者らは、ARグラスと大規模言語モデル（LLM）を活用した記憶拡張システムを提案した研究報告を発表した。
日々多数の人々と接触し、その全てを詳細に記憶することは困難だ。この人は誰だったか、前回何について話したか、といった情報の想起は、ビジネスの現場において重要でありながら、人間の記憶力の限界により困難を伴うことが多い。ユーザーがARグラスを装着して会話を行う際、システムは相手の顔を認識し、過去の会話内容の要約をARグラスのディスプレイに表示する。この一連の処理は、Bluetoothで接続されたスマートリングを通じて制御し、目立たない形で実行する。技術的な実装において、システムはINMO AIR 2グラスとINMO Ring 2を基盤として構築。音声処理では、30秒間隔で分割した音声データをWhisperで文字起こしし、OpenAIのAPIを通じてGPT-4が要約を生成する。画像処理では、顔認識ライブラリを使用して128次元の特徴を抽出し、サポートベクターマシン（SVM）で既知の顔との照合を行う。実験では12人の参加者を対象に、情報密度の高い4つの会話を通じて、短期記憶と長期記憶の両方を評価した。特に長期記憶については、3～4日後に、参加者には事前の通知なく、以前に会った4人の話者の中からランダムに選ばれた2人の名前と会話内容を思い出してもらうよう求めた。この記憶想起の際に、参加者にはARグラスが生成した1～2文の短い要約を提供した。Source and Image Credits: Haddad, Raphael A.
El, et al. “AR Secretary Agent: Real-time Memory Augmentation via LLM-powered Augmented Reality Glasses.” arXiv preprint arXiv:2505.11888（2025）.
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