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

不動産業界では，物件情報や取引データ，プレスリリースなどがPDF形式で流通しており，物件の売買や投資判断に活用されている．その中でも，J-REIT（不動産投資法人）に関連する取引や鑑定情報を含むプレスリリース資料は，数少ない公開取引事例として注目を集めている．これらの資料を効率的に収集・構造化・管理することは，不動産業務の効率化の観点から大きなニーズとなっている．しかし，J-REITに関連するプレスリリース資料は内容が多岐にわたり，資料ごとに記載項目やレイアウトが異なる．また，物件数や記載内容の詳細度が資料によって異なるため，事前に想定した固定的な処理フローでは対応が困難である．そのため，従来のOCR技術を活用した情報抽出手法では，書式の多様性に対応しきれず，精度に限界が生じている．近年注目されている大規模言語モデル（LLM）は，非構造化ドキュメントからの情報抽出精度を大幅に向上させている．しかし，LLMを用いた抽出にはいくつかの問題が残っており，抽出漏れや誤抽出，さらにはハルシネーションと呼ばれる不正確な生成などがある．これらの誤りを完全に排除することは難しく，現場では抽出された情報を結局人手でチェックする必要があり，作業負担が未だ大きいという課題がある．これらの課題を解決するため，本研究ではPDFデータからの情報抽出精度の向上と人手チェック作業の効率化を目的として，複数のLLMの出力を突合させるアンサンブル手法を提案する．本手法では，複数のLLMの出力結果を比較し，モデル間で一致した項目を高信頼度の情報として自動的に採用する．一方，不一致が見られる箇所については優先順位を付けて重点的に確認する仕組みを構築した．これにより，抽出精度の向上とともに，人的確認作業の大幅な削減を実現することを目指している．実験では，不動産業界で実際に使用されているプレスリリース資料を対象に抽出を検証し，評価を行った．その結果，単体のLLMを用いた場合と比較し，提案するアンサンブル手法は情報抽出の精度が向上した．さらに，モデル間の一致・不一致情報を利用することで，人手によるチェック箇所を大幅に削減できることが示された．