不動産情報抽出業務の効率化に向けた大規模言語モデルを用いたアンサンブル手法

本研究では，不動産業界におけるプレスリリースからの情報収集業務を効率化するため，大規模言語モデル（LLM）の出力を統合したアンサンブル手法を提案する．LLMによる情報抽出は精度が向上しているものの，複雑なタスクでは抽出漏れや誤抽出が依然として課題であり，結果の信頼性を担保するためには人手による確認が必要とされている．提案手法では，複数のLLMの出力をルールベースで統合し，モデル間の出力の一致を活用して人手チェックの優先順位を付けることで，作業を効率化する．実験の結果，提案手法はLLMを単体で利用した場合と比較して抽出精度が向上し，確認作業の負担を大幅に削減できることが示された．