本研究では，不動産業界で物件情報の流通に使用されるPDFデータからの効率的な情報抽出を目指す．実験では，PDFを入力として，あらかじめ指定したカテゴリに対してどの程度情報抽出できるか検証した．実験の結果，OCRによる出力後に大規模言語モデルを用いて必要な情報を抽出する2ステップの手法の精度が最も高く，Accuracy0.92を達成した．また，データ入力業務において本研究の出力結果を活用することで，65%の業務時間削減が可能なことを確認した．

不動産業界では情報のデジタル化に伴い，情報の収集や管理の効率化が進められている．一方，多くの物件情報はマイソクと呼ばれるPDFフォーマット（図1左側．以下「マイソクPDF」と呼ぶ）で提供され，物件情報が1枚のPDFに取りまとめられている．しかし，PDFからの情報抽出が依然として難しい問題や，マイソクPDFの記載方法が各社によって異なる問題により，これらの情報を収集・管理する業務が業界で大きな課題となっている．そこで本研究では，マイソクPDFから必要な情報を抽出する新しいタスクを定義し，検証する．提案手法として，近年急成長を続ける光学文字認識技術（OCR）と大規模言語モデル（LLM）を活用する．既存の商用OCRサービスでは，レイアウトが複雑なPDFに対しては出力が崩れてしまい，情報を正確に抽出することは依然として難しい．そこで，OCRの出力結果をLLMへの入力とし，プロンプトにより出力項目とフォーマットを指定することで，必要な情報の抽出を目指す．また，OCRを利用せずにLLMのみで画像から必要な情報を直接抽出するEnd-to-Endな手法もあわせて検証する．実験では，不動産業界で実際に使用されているマイソクPDFを評価データとし，あらかじめ定義した11カテゴリに対しての情報抽出の精度を評価した．実験の結果，OCR処理後にGPT-4[1]を用いて情報を抽出する2ステップの手法の精度が最大となり，Accuracy0.92を達成した．また，本研究の出力結果を活用することで，どの程度データの入力業務を効率化できるか計測した．計測の結果，提案手法による抽出結果を事前入力として利用することにより，手作業で情報を入力する場合に比べて約65%の時間削減が可能なことを確認した．