大規模言語モデルを用いたマイソクPDFからの情報抽出

不動産業界では情報のデジタル化に伴い，情報の収集や管理の効率化が進められている．一方，多くの物件情報はマイソクと呼ばれるPDFフォーマット（図1左側．以下「マイソクPDF」と呼ぶ）で提供され，物件情報が1枚のPDFに取りまとめられている．しかし，PDFからの情報抽出が依然として難しい問題や，マイソクPDFの記載方法が各社によって異なる問題により，これらの情報を収集・管理する業務が業界で大きな課題となっている．そこで本研究では，マイソクPDFから必要な情報を抽出する新しいタスクを定義し，検証する．提案手法として，近年急成長を続ける光学文字認識技術（OCR）と大規模言語モデル（LLM）を活用する．既存の商用OCRサービスでは，レイアウトが複雑なPDFに対しては出力が崩れてしまい，情報を正確に抽出することは依然として難しい．そこで，OCRの出力結果をLLMへの入力とし，プロンプトにより出力項目とフォーマットを指定することで，必要な情報の抽出を目指す．また，OCRを利用せずにLLMのみで画像から必要な情報を直接抽出するEnd-to-Endな手法もあわせて検証する．実験では，不動産業界で実際に使用されているマイソクPDFを評価データとし，あらかじめ定義した11カテゴリに対しての情報抽出の精度を評価した．実験の結果，OCR処理後にGPT-4[1]を用いて情報を抽出する2ステップの手法の精度が最大となり，Accuracy0.92を達成した．また，本研究の出力結果を活用することで，どの程度データの入力業務を効率化できるか計測した．計測の結果，提案手法による抽出結果を事前入力として利用することにより，手作業で情報を入力する場合に比べて約65%の時間削減が可能なことを確認した．