本研究では，J-REITの投資物件に関する表から情報を抽出するために，HTML形式の表をJSON形式の構造化データに変換する手法として，大規模言語モデルを用いたFew-Shotプロンプティングに基づく手法を提案する．実験の結果，既存のZero-Shotプロンプティングに基づく手法よりも大幅に精度が向上することを示した．特に，同一のJ-REITの表をサンプルとした場合，変換精度は98.70%に達し，実務への応用可能性を示唆する．

不動産投資信託（RealEstateInvestmentTrust:REIT）は，不動産を投資対象とし，賃貸収入や売却益を投資家へ分配する仕組みをもつ投資信託であり，日本ではJ-REITとして広く知られている[1]．J-REITの発行体である不動産投資法人は，上場会社と同様に有価証券報告書を開示しており，その中で保有資産としての投資物件に関する詳細な情報を表形式で記載している．有価証券報告書におけるJ-REIT投資物件の情報としては，賃貸借契約に関する情報や担保の有無，築年数といった，不動産分析に有用な属性が多数含まれる．その一方で，有価証券報告書におけるJ-REIT投資物件の情報がまとめられたセクションでは，各不動産投資法人ごとに独自のレイアウトの表で記載されており，フォーマットが統一されていないという課題がある．さらに，これらの表では，財務諸表等で広く使用されているXBRLによるタグが付与されていないため，機械的な情報抽出は容易ではない．J-REIT投資物件に関する表の例を，図1及び図2に示す．J-REIT投資物件の情報は，多様な用途が考えられる．学術における用途としては，Suzukietal.[2]は，J-REITの投資物件の情報を用いて，長期的な観点資法人「有価証券報告書（内国投資証券）－第45期(2023/07/01－2023/12/31)」の一部）資法人「有価証券報告書（内国投資証券）－第44期(2023/09/01－2024/02/29)」の一部）からのJ-REITにおける資産入替メカニズムを明らかにしている．実務における用途としては，株式会社JPX総研が算出している「東証REIT用途別指数シリーズ」において，J-REITを「オフィス」「住宅」「商業・物流等」の3つのいずれかに分類するため，有価証券報告書からJ-REIT投資物件の一覧を参照することがある[3]．このように，J-REIT投資物件の情報は，投資判断の根拠としてのみならず，リサーチや市場分析にも活用されている．.こうした背景から，JreitTableSet1）[4]という表構造認識のためのデータセットが構築されている．この中では，J-REIT投資物件の表について，PNG形式の画像ファイル，HTMLファイル，手作業で作成したJSONファイルの3形式で提供されている．このJSONファイルは，HTML形式の表について，項目名と値の対応やネスト構造を維持した，構造化データである．また，本データセットを用いた実験として，大規模言語モデル（LargeLanguageModels:LLM）の一つである，OpenAI社2）のChatGPTを用いた，ゼロショット（Zero-Shot）プロンプティングによる，HTML形式のテキストからJSON形式の構造化データへの変換が挙げられる．しかしながら，この手法では，複雑なネスト構造に対応しきれず，変換精度は43.97%に留まったと報告されている．本研究では，上記の課題を踏まえ，J-REIT投資物件に関するHTML形式の表を，JSON形式の構造化データに変換するための方法として，Few-Shotプロンプティング[5]に基づく手法を提案する．具体的には，従来のZero-Shotの手法において問題となっていた，複雑なネスト構造やキーと値の対応を克服するため，J-REIT投資物件の表をサンプルとして提示し，LLMに対し例示を参照しながら変換を行う．また，この実験においては，例示するサンプルを，同一のJ-REITとする場合と，異なるJ-REITとする場合の両方を評価することで，Few-Shotプロンプティングにおけるサンプルの選択が，変換精度へ与える影響について，示唆を得ることを目指す．本稿の構成は以下のとおりである．まず，第2章では，本研究に関する先行研究を整理する．第3章では，提案手法となるFew-Shotプロンプティングの概要を示す．第4章では，実験設定と実験結果を示すと共にその考察を述べ，第5章において結論と今後の展望を述べる．