医療テキストからの情報抽出など，大規模言語モデル（LargeLanguageModel;LLM）の医療分野への利活用に期待が高まっているが，日本語での実施は少ない．本研究では，医療テキストからの固有表現抽出(NamedEntityRecognition;NER)について，生成モデルと既存の分類モデルを比較した．その結果，生成モデルにおいて固有表現の種類によっては，データが少数であっても多くのデータでﬁne-tuningした分類モデルに匹敵するような性能でNERが実現可能であることが明らかとなり，精度の高い生成モデルがアノテーション支援に役立つことが示唆された．

大規模言語モデル（LargeLanguageModel;LLM）ベースの生成モデル（以下，生成モデル）が医療系データセットのタスクのState-of-the-Artを大きく更新するなどLLMの医療分野への利活用には期待が集まっている[1]．特に，非構造データからの情報抽出の精度向上に期待が高まっている[2–4]．こうした情報抽出のための基礎技術として，固有表現抽出(NamedEntityRecognition;NER)があり，Huらは，ChatGPTを用いて医療テキストからのNERを試みた[5]．Tangらは，生成モデルを用いて医療テキストからのNERのためにデータ拡張を行った[6]．また，医療ドメインにおけるNERは一般ドメインのものより性能が劣ることが報告されている[5,7]．先行研究の多くは英語で実施されたものであり，生成モデルによる日本語の医療テキストからのNERは報告が少ない．国内の医療テキストは基本的に日本語で記述されるため，現状の生成モデルが日本語の医療テキストからの情報抽出においてどの程度活用できるかを明らかにすることは，今後の医療分野におけるLLM応用において有益である．医療分野への自然言語処理の活用には，高いアノテーションコスト，少ない教師データなどが障壁となっており，少数の事例で高い精度での情報抽出が実現できれば，生成モデルをアノテーションの支援に転用できる．それに伴い，アノテーションコストなどが大幅に下げられる可能性があり[8]，医療系データセットの普及に役立つと考えられる．したがって，こうした情報抽出のための基礎技術であるNERが，生成モデルを用いてどの程度の性能を発揮するか調査することは重要であると言える．本研究では分類モデルであるBidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers(BERT)と近年注目を集めるLLMベースの生成モデルを用いた医療テキストからのNERの性能を比較し，それぞれのモデルが有効に活用できる条件を調査した．実験では少数事例で学習させた生成モデルと，少数事例に加えて全データで学習させた分類モデルを比較した．