専門分野における固有表現抽出は，ビジネスにおけるニーズが強いが，学習データを作成するアノテーションコストが高いことが課題である．本研究では，対象とするドメインとして自動車部品用語に着目し，少数の自動車部品用語の辞書を元にして，テキストデータから自動車部品用語を抽出し，自動車部品辞書を拡張する方法を提案する．人手でアノテーションした検証データで評価実験を行い，提案手法による固有表現の抽出と辞書の拡張の有効性を確認した．

自動車業界においては，CASE(Connected/Au-tonomous/Shared/Electric)による技術変化，および2050年カーボンニュートラル宣言に伴う電動化の潮流に伴い，エンジン車から電動車(BEV/PHV/FCV/HEV)に大きくシフトしていくと予想されている．電動車の中でもバッテリーのみで駆動するBEV(BatteryElectricVehicle)は，走行中にCO2を全く排出しないことから，電動車シフトの本命と目されている．BEVにおいては，バッテリーのほか，モーター・インバーターなど，エンジン車にはない新たな部品が必要となる一方，エンジンやトランスミッション，および関連する吸排気系・燃料系部品や，その制御部品などが不要となると言われている．この不要となる部品の数は，自動車に必要とされる部品約30,000個のうち約11,000個と想定されている[1]．自動車の電動車シフトに伴い，需要の減少が見込まれるエンジンやトランスミッション等に係るサプライヤーは大きな影響を受け，自動車産業に大きな変化が起きると予想される．影響を受ける企業に対して早期の支援を行っていくためには，電動化シフトにより需要が増加・減少する部品を把握するとともに，自動車関連企業がどの自動車部品を扱っているかを把握しなければならない．そのために，新しく増える自動車部品に対応した自動車部品用語と，各企業が扱っている自動車部品のリストを収録したデータベースが望まれる．しかし，自動車に必要とされる部品は上記のとおり約30,000個にのぼる上に，BEV等の技術進化により新たな部品が登場するため，全ての自動車部品を把握することは非常に困難である．そこで，本研究では自動車部品用語の辞書の拡充に取り組む．具体的には，少数の自動車部品用語の辞書を元にして，自動車関連企業の事業内容のテキストデータから自動車部品用語を抽出し，自動車部品辞書を拡張する方法を提案する．