大規模言語モデルを用いた生成による企業の業種体系の拡張

企業情報の分析では，各企業が行う事業を表す業種を事業別に付与し，業種ごとに集計を行うことが重要である．このために，各企業の各事業に対して適切な業種を推定する必要がある．業種推定時に，事業に合致する業種が既存の業種体系にないことがある．この理由として，新規事業の発達の速度に体系の更新が追いついていないことが挙げられる．例えば主要な体系の日本標準産業分類[1]は，1993年版から4回しか改訂されていない．事業に合致する業種がないときは，比較的関連する既存業種をしばしば強引に割り当てる．日本標準産業分類には区分の細かさが異なる4つの体系があり，最も細かい細分類では1,473種が定義されている．しかし，うち598種は製造業に属しており，情報通信業は45種しかない．例えば45種の中に「顧客のWebサイトの制作」を表す業種はない．45種の中から“受託開発ソフトウェア業”などを割り当てることもできるが，事業内容を正確に反映できていない．また強引に割り当てた場合，分析者も“Webサイトの制作”が“受託開発ソフトウェア業”に紐づくことを理解する必要があり，分析業務が煩雑になる．このようなときは“Webサイト制作業”などの新規名称を作成すべきであると考える．本研究では大規模言語モデル（LLM）を用いて既存の業種体系にない新規業種を生成し，生成結果を業種体系に追加して拡張する．ただし，生成結果には不要な名称も含まれると予期できる．不要な名称の体系への追加を防ぐため，LLMに複数の生成制約を与える方法，既存業種と近い業種を除去するフィルタリング，生成業種間で似た名称を統合するクラスタリングの3つを実施した．実験により，メイン事業とサブ事業を区別させる制約や，フィルタリングやクラスタリングが有効であることを示した．