材料・化学分野のテキストに対して，固有表現抽出を試みる場合，学習に使えるデータが十分でないことやアノテーションに高度な専門知識が必要であるという問題点がある．近年，隆盛を極めている生成AI（GPT）を用いて固有表現抽出を試みることも可能だが，一般に，教師あり学習によりモデルをタスクに特化する方が良い精度が得られることが多い．そこで，本研究ではGPTを用い，いくつかのプロンプトによる自動アノテーションを導入する．自動アノテーションによって得られた訓練データを基にラベル予測モデルを学習し，人間によるアノテーションデータとの精度差についても検証する．

自然言語処理技術は材料・化学分野において大きな期待が寄せられている．特許文書や学術論文から材料に関する情報を抽出することで，新しい化学物を知識ベースに登録することができる．また，材料の合成プロセスを抽出することは開発の円滑化に寄与する[1]．材料に関する情報抽出には様々な課題がある．BERTに代表される事前学習済み言語モデルによって，様々な情報抽出タスクにおいて高い性能が示されている．しかし，一般に，それらのモデルの学習には大量の高品質な教師データが必要となる．公開されているコーパスは少なく，データ量の面で問題がある．さらに，化学文書へのアノテーションには専門的な知識が必要であるため，教師データの作成にコストがかかる．材料に関するコーパスも存在するが，特定のサブドメイン（例：燃料[2]，電池[3]）に焦点を当てるものが多い．また，それぞれが異なるガイドラインに基づいてアノテーションを行っていることが多く，機械学習のデータとしての汎用性にも問題がある．近年，生成AIを用いた自動アノテーションが注目されており，人手に迫る精度でアノテーションを行えることが報告されている[4]．その代表の1つとして，OpenAIが開発した大規模言語モデルGPTがある．GPTは特定のタスクに依存しない汎用的な言語モデルの構築を目的として作られた大規模言語モデル（LargeLanguageModel:LLM）の一つである[5]．これまでにもテキスト要約，常識推論，感情分析など，様々な自然言語処理タスクで利用されている[6]．これらのタスクでは，GPTによる自動アノテーションの有効性が示されている[7]．一方で，化学文書に対して生成AIで自動アノテーションした事例はほとんどない．また，化学文書におけるデータ拡張による性能効果がの検証が行われていない．このような背景から，本研究ではGPTを用いて化学文書に対して固有表現抽出（NamedEntityRecognition:NER）のための自動アノテーションを行い，その性能を調査する．また，自動アノテーションによるデータを使ったラベル予測モデルも構築し，その性能を検証する．