スキルマッピングは職務記述書や履歴書中の文で言及されるオントロジーで定義されたスキルを特定する作業であり労働市場の分析に不可欠である．詳細な分析に必要な細分化されたスキルが付与された学習データを人手で構築するのは高いコストなため既存研究はLargeLanguageModel(LLM)が生成した合成データがbi-encoderの学習に用いる．合成データを活用したさらなる精度改善のため，提案手法(𝑘NNBE)は推論時に学習に利用したラベル付き合成文を𝑘-nearestneighbor(𝑘NN)によって取得し入力文との類似度をbi-encoderのスコアに加える．実験により𝑘NNBEはbi-encoderの精度改善，さらに既存の最高精度を示すLLMでスキルをリランキングする手法と比較して高いスループットを維持しながら精度改善を確認した．

労働市場におけるスキルの需要と供給の分析は企業の戦略的な採用や個人のキャリア向上を支援するために重要である[1]．このような分析にはオントロジーで定義されたスキルを履歴書や職務記述書に自動的に付与するスキルマッピングが不可欠である．詳細な分析にはESCO[2]のような細分化されたスキルオントロジーを活用する必要があるが，スキル数の多さ（例えばESCOは13,000以上）のため学習データを手作業で構築することは高コストである．高いマッピング精度を得るためにLLMでスキル候補リストをリランキングする方法[3,4,5]が提案されているが，日々増え続ける職務記述書や履歴書を効率的に処理する用途には適さない1）．Decorteら[4]はGPT-3.5によって生成された138,000件以上の合成文とスキルのペアを使用1）例えば米国労働統計局は1ヶ月の求人件数が1,200万件に達することがあると報告している[6]．タを𝑘NNで取得し，bi-encoderのスコアと足し合わせる．してbi-encoderを学習した．bi-encoderはBERTに基づく文埋め込みモデル[7]によって個別に得られた文埋め込みとスキル埋め込みの類似度を計算する．bi-encoderは高いスループットを実現できる一方で，LLMでリランキングする手法[3,5]と比較して精度は低い．精度の低い原因の一つとして細分化されたスキルセットの区別が難しいことが挙げられる．例えば“DevelopinterfacestoERPandPOSsoftwareprovidersandworkonETLpipelinestointegrateourcustomersdatabases.”に対してbi-encoderはスキル“transportationsoftwarerelatedtoanERPsystem”を上位にランクする．このスキルは輸送に関するERPに関するスキルであり文意とは一致しない．本稿はbi-encoderの精度をさらに向上させるために𝑘NNBEを提案する．𝑘NNBEは推論時に学習事例を取得しスコアを調整する（図1）．LLMで合成データ生成することでbi-encoderの目的タスクにおける精度改善は報告されているが[8]，𝑘NNの検索事例に合成データを利用する場合の有効性は明らかではない．本稿ではスキルマッピングの3つのベンチマークデータでの実験により𝑘NNBEは合成データを𝑘NNの検索事例として利用することでbi-encoderと比較して精度が改善することを検証し.た．またこれまでの最高精度であるLLMでスキル候補をリランキングする既存手法[5]よりもスループット50倍以上を維持しながら，2から3ポイント高い精度となることを確認した．