高性能な深層学習モデルに必要な学習データの確保のためにデータ拡張による自動生成が注目されている．しかし，構造化情報を扱うタスクでは，文と構造の対応付けが課題となりデータ拡張は未だ困難である．そこで本研究では，少数の例示から，大規模言語モデルを用いて文と構造化情報を同時に生成し，対応付けを不要とするデータ拡張手法を提案する．特に，生成データにおける語彙の偏りの軽減と生成データの整合性の検証による自己修正の工夫により，高品質なデータ生成を可能とする．生物医学分野のイベント抽出での検証の結果，提案手法で生成した事例による低資源下でのモデルの性能向上を確認し，提案手法の有効性を確認した．

深層学習モデルは様々なタスクで高い性能を発揮しているが，その学習には大量のラベル付きデータが必要である．しかし，正確なラベル付けには専門知識と多大な時間を要するため，大量の学習データの確保は困難である．この解決策としてデータ拡張手法が広く研究されており[1]，近年はLLMを用いた手法が質問応答などで成果を上げている[2]．しかし，情報抽出のように文と複雑な構造化情報のペアを扱うタスクでは，既存手法には限界がある．STAR[3]等の逆生成アプローチは，構造化情報の生成後に，その構造化情報を条件に文を生成し，事後的に文字列マッチングを行う．この段階的な処理では図1のように条件にない構造化すべき情報が生成文に含まれる問題や構造化情報の要素の文からの欠落，同一語句の重複による対応付けの曖昧性など，文と情報間の不整合が問題となる．そこで本研究では，LLMを用いて文と構造化情報をインライン形式で同時に生成することで，文と①構造化情報を条件に⽂を⽣成構造化情報⽣成⽂原因加⽔分解対象LLMアミラーゼがでん粉を加水分解し，でん粉由来のマルトースが小腸まで運ばれるでん粉アミラーゼ②構造化情報と⽣成⽂のマッチング対応付けが曖昧ラベル付きデータ対象？原因対象？条件にない構造化すべき情報が⽣成アミラーゼがでん粉を加水分解しでん粉由来のマルトースが小腸まで運ばれる構造化情報の整合性を保持しつつ，事後的な対応づけを不要とする新たなデータ拡張手法を提案する．さらに，データの語彙の偏りを軽減する分布制御と生成データの整合性を検証・修正する自己修正の工夫により，高品質な学習データを構築する．本研究の主な貢献は以下の通りである．•文と構造化情報の整合性を保持可能な同時生成によるデータ拡張手法を実現した．•データの語彙の偏りを軽減する分布制御とデータの整合性を検証・修正する自己修正により，データ品質を改善した．•生物医学領域のイベント抽出を対象とした評価実験において，提案手法が低資源下でモデルの性能を向上させることを確認した．