70万語超を収録した大規模医療用語辞書JMED-DICTの構築方法およびメンテナンスについて報告する．JMED-DICTは，LLMをはじめとして計算機によって利用されることを想定した，医療用語間の対応関係を保持する辞書である．本稿では，本辞書の仕様，データ構築の手法，メンテナンス方法を紹介する．また，メンテナンスの効率化のために開発した各種ツールおよび，本辞書を利用した応用例であるAPIについても併せて述べる．

自然言語処理の発展は，コーパスや辞書といったリソースの発展と歩みを共にしてきた．これまでにもさまざまなリソースが開発されてきたが，近年，大規模言語モデル(LargeLanguageModel;以後LLM)の発達により，求められるリソースも変化している．具体的には，LLMの構築に必要な事前学習用のコーパス（アノテーションなしのデータ）や，LLMが検索(Retrieval-AugmentedGeneration)に利用するリソースへの需要が高まっている．医療分野においても，多くの言語リソースが開発されてきたが，今後はLLMが活用することを想定したリソースの整備が重要な課題である．我々は，単に用語の意味を知るための辞書ではなく，有害事象報告，診断書作成，研究，市販後調査などの業務に対応するために必須となる，用語間の関係やメタ情報を保持した辞書が求められると考え，医療用語辞書JMED-DICTの開発を進め，その一部を公開した1）．JMED-DICTは，医療用語間の関係性を保持した辞書であり(図1)，LLMをはじめとした計算機を通じて利用されることを想定している．本稿では，JMED-DICTの構築方法とメンテナンスの手法，応用例について報告する．を抜粋．出現形に対して各種の関係が保持されている．実際のデータではさらに多くの情報が表形式で収録される．