近年，大規模言語モデル（LargeLanguageModel：LLM）の発展により，質問応答や文書生成をはじめとする多様な自然言語処理タスクで高い精度が実現されている．従来のBERTやロジスティック回帰と比較して，LLMはより優れた性能を示しているが，その学習および推論には大量のGPUリソースを必要とするため，業務での安定運用には高額なコストが伴う．一方で，BERTやロジスティック回帰などの従来手法を利用することで，運用コストを削減しながらも一定の性能を維持する方法が考えられる．しかし，分析に必要な十分なデータを集められない事例も多く，これがモデルの性能向上を妨げる要因となる．本研究では，LLMを利用して学習データを人工的に生成する手法に着目し，文書分類タスクにおける軽量モデルの精度向上に寄与するかを検討した．実験の結果，参照なし文書生成プロンプトが最も効果的であり，軽量なモデルでも精度向上が可能であることを確認した．

近年，LLMが発展してきたことにより，ゼロショットや少数ショットのデータを活用できる機会が増加している．しかし，LLMをシステムに組み込んで運用する場合，パラメータ数向上に伴い，計算速度が遅くなるため，複数のGPUを利用することが概ね必須となる．要件次第ではLLMの導入はコストが見合わず，かつ，難しいものとなる．そのため，特定のタスクを解かせるBERT[1]やTF-IDFとロジスティック回帰のような軽量モデルでも精度を高くできることは運用コスト面においても大きな意義がある．更に十分なデータを確保できず，データセットの総量が少ないケースが考えられるため，本研究では少量のデータセットによる影響を検討する．本研究では，少量ショットのデータセットをベースとしたデータ拡張方式を複数提案する．提案手法によって構築したデータセットに対して，ロジスティック回帰やBERTという軽量モデルを用いた分類手法を適用した．複数の提案手法の有効性を調査した結果，少ないデータの場合でも精度向上の有効性が認められる手法が見つかった．