企業情報の分析のために，各企業の各事業に適切な業種を割り当てることは重要である．このとき，既存の業種体系に合致しない事業内容があるため，業種体系を適宜拡張して使う必要がある．本研究では，LLMを用いて既存の業種体系にない業種名称を生成し，業種体系を拡張する．ただし，生成された業種には不要な名称が含まれる．不要な名称を削減する手法として，LLMへの生成制約，既存業種にある名称のフィルタリング，生成業種間で類似した名称のクラスタリングを提案し，効果を検証する．

企業情報の分析では，各企業が行う事業を表す業種を事業別に付与し，業種ごとに集計を行うことが重要である．このために，各企業の各事業に対して適切な業種を推定する必要がある．業種推定時に，事業に合致する業種が既存の業種体系にないことがある．この理由として，新規事業の発達の速度に体系の更新が追いついていないことが挙げられる．例えば主要な体系の日本標準産業分類[1]は，1993年版から4回しか改訂されていない．事業に合致する業種がないときは，比較的関連する既存業種をしばしば強引に割り当てる．日本標準産業分類には区分の細かさが異なる4つの体系があり，最も細かい細分類では1,473種が定義されている．しかし，うち598種は製造業に属しており，情報通信業は45種しかない．例えば45種の中に「顧客のWebサイトの制作」を表す業種はない．45種の中から“受託開発ソフトウェア業”などを割り当てることもできるが，事業内容を正確に反映できていない．また強引に割り当てた場合，分析者も“Webサイトの制作”が“受託開発ソフトウェア業”に紐づくことを理解する必要があり，分析業務が煩雑になる．このようなときは“Webサイト制作業”などの新規名称を作成すべきであると考える．本研究では大規模言語モデル（LLM）を用いて既存の業種体系にない新規業種を生成し，生成結果を業種体系に追加して拡張する．ただし，生成結果には不要な名称も含まれると予期できる．不要な名称の体系への追加を防ぐため，LLMに複数の生成制約を与える方法，既存業種と近い業種を除去するフィルタリング，生成業種間で似た名称を統合するクラスタリングの3つを実施した．実験により，メイン事業とサブ事業を区別させる制約や，フィルタリングやクラスタリングが有効であることを示した．