LostintheFiles：長コンテキストLLMによる複数専門文書からの網羅的情報抽出とその限界

実務の意思決定やリスク管理では，複数の文書を横断して関連記述を網羅的に抽出する作業が不可欠である．監査・金融・法務など多様な領域で，情報の見落としが重大な損失やコンプライアンス違反を引き起こしうる．現状では専門家による精読に依存した属人的プロセスが中心であり，対象文書の増加に伴い作業負荷が増大するという構造的課題を抱えている．近年，大規模言語モデルと外部文書検索を組み合わせたRetrieval-AugmentedGeneration（RAG）が広く利用されている[1]．RAGは事前学習に含まれない知識や最新情報へのアクセスを可能にし，回答の事実性と具体性を向上させることが知られている．しかし，本研究が対象とする網羅的情報抽出という観点では，RAGのアーキテクチャは構造的な限界を持つ．第一に，検索アルゴリズムは関連性の高い情報を上位に順位付けするが，関連する可能性のある記述を全て取得することを保証しない．第二に，文書を断片に分割して処理するため，文書全体の構造や複数記述にまたがる文脈情報が損失される．こうした検索・合成に依存するアプローチとは対照的に，近年の大規模言語モデルにおける長コンテキスト化の進展[2,3]は，文書群を断片化せず一つの連続した情報単位としてモデルに直接入力する新たなアプローチを可能にする．このアプローチではモデルが文書全体の構造を直接把握し，記述間の関連性を自律的に探索・統合できる．これにより，検索プロセスに起因する情報の取りこぼしやチャンク化による文脈の断片化といった問題を回避可能であり，網羅的情報抽出において有望な選択肢となる．本研究では，有価証券報告書を対象として，マルチモーダル対応大規模言語モデルへのPDF直接入力による網羅的情報抽出能力を体系的に評価する．具体的には，総ページ数を固定してファイル数を変化させる条件と，単一ファイルでページ数を変化させる条件の二つを設定し，複数モデルを比較することで，長コンテキストの割り当て方が抽出性能に及ぼす影響を分析する．さらに，これらの知見に基づき，長大なPDF文書群に対する網羅的情報抽出能力を評価するためのベンチマーク要件を提示する．