LLMを用いた不動産情報抽出におけるドメイン知識の段階的付与が精度に与える影響

不動産業界では，物件情報や取引データなどがPDFファイルで流通しており，これらの情報を効率的に構造化することは業務効率化の観点から重要である．その中でも，不動産投資法人（J-REIT）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されている．近年，大規模言語モデル（LLM）を用いた非構造化データからの情報抽出が注目されており，プロンプトにドメイン知識を含めることで性能が向上することが知られている[1]．不動産業界でもLLMを用いた情報抽出の研究が進められている[2,3]が，一方で，どの程度・どのような種類の知識を提供すべきかについては十分に体系化されていない．特に不動産特有の用語の定義，計算方法，業界慣習など多様な知識が存在するが，これらを段階的に付与した際の効果は定量的に検証されていない．本研究では，LLMに対してドメイン知識を段階的に付与することで情報抽出精度がどのように変化するかを体系的に検証する（図1）．具体的には，最小限の知識からドメインエキスパート知識まで4段階のレイヤーを設計し，J-REITのプレスリリースPDFに対する3つの情報抽出タスク（土地面積，建蔽率，容積率）で評価する．これらのタスクは，複雑な計算や注釈の読み取りなど異なる特性を持ち，知識付与の効果を多面的に分析できる．実験の結果，LLMに対する用語定義の付与では精度向上が見られないが，関係性定義とドメインエキスパート知識の付与で大幅に向上し，全タスクで88%以上の精度を達成した．この結果から，LLMは不動産用語を事前学習で獲得しているが，関係性定義やドメインエキスパート知識は獲得しておらず，明示的な知識付与が必要なことが示された．さらに，土地面積タスクでは知識付与により推論トークン数が大幅に増加する一方，建蔽率・容積率タスクでは増加が限定的であり，タスクの特性によって推論プロセスへの影響が異なることを示した．