本稿では，燃料電池に関する文献からの情報抽出において，専門知識を導入する方法について述べる．近年，LLMの性能が向上し，情報抽出もLLMによって実現できるようになってきているが，関係抽出に関するコーパスに関して，用語と関係を抽出する性能は従来のBERT等をベースとした特化モデルの方が高い性能が得られる．そこで本稿では，RetrieverとReaderからなる情報抽出モデルRelikのRetriever部分をLLMにより実現することで，両者の利点を利用することを検討する．現在，複雑なRelikモデルに対するチューニングが不十分なため十分なスコアは出ていないが，実験によりデータを制限したケースでは従来手法よりも高い性能が得られることを示す．

近年，マテリアルズ・インフォマティクス(MaterialsInformatics;MI)の研究が盛んに行われている．MIは，機械学習などの情報科学を用いて材料開発の効率を高める取り組みと定義されるMIの学習データは主に論文から抽出され，専門家の手によってラベル付きデータが構築されるが，人手でラベル付けを行うのは非常に時間がかかってしまう．そのため，学習データの収集にも機械学習モデルを使用し，論文から自動的にデータを収集する研究が行われている．しかし，論文から物性情報などのデータを自動抽出する精度は未だ低く，実用的な段階には達していない[1]．物性情報の抽出の精度が低くなる原因として，機械学習モデルがドメイン知識を十分に考慮できていないことが挙げられる．論文は専門分野特有の用語が多く含まれるため，テキストの埋め込み表現が不十分であり，情報を十分に抽出できないと考えられる．学習済み知識の制約と文脈理解の限界を克服する方法として，本研究では大規模言語モデル（LLM）の活用に着目する．LLMは，その広範な事前学習データに基づく知識と高度な文脈理解・推論能力を有している．LLMを活用することで，複雑な文章に対する文脈の理解力を向上させ，専門知識に基づいた情報抽出を実行できると期待される．本研究では，文献からの燃料電池における情報抽出において従来の手法では抽出できていない情報を抽出することを目的とする．