本研究では，文書のレイアウト情報を活用して学習・推論を行うLayoutLMを日本語コーパスを用いて学習を行い，情報抽出タスクにおける性能の検証を行った．実験ではWikipedia記事を用いてLayoutLMの事前学習を行い，2種類の情報抽出タスクのためのFine-tuningを行った．ベースラインのBERTとの性能比較を行った結果，一方のタスクにおいてレイアウト情報が性能向上に寄与することが確認できた．本稿では一連の学習と評価タスクにおけるLayoutLMとBERTの性能について報告を行う．

テキストから意味内容を構造化された形式に変換する情報抽出技術は，日々大量に作成・更新されるテキストに含まれる情報を利活用する上で重要である．電子媒体や紙媒体といった媒体を問わず，文書には人間が情報を理解しやすくするためのレイアウトが施されている場合が多い．しかし，多くの情報抽出に関する研究ではテキスト内容から学習した言語モデルを用いており，特に日本語におけるレイアウト情報を活用した情報抽出の研究は，英語を対象とした研究と比べ活発には行われていない．本研究では，LayoutLM[1]を日本語コーパスを用いて事前学習を行い，BERT[2]との情報抽出タスクにおける性能を比較することで，日本語の情報抽出タスクにおけるLayoutLMの性能を評価する．