%固有表現抽出(NamedEntityRecognition;NER)は，テキストからの知識獲得に用いられる要素技術の一つであり，たとえば，化学物質や医療の知識抽出に用いられている．NERの性能改善のため，対象タスクの教師データとは別の教師データを補助教師データとして用いる{\auxlearning}が提案されている．従来の補助学習では補助教師データとして1種類の教師データしか用いていない．そこで，本研究では，複数種類の教師データを補助教師データとして活用するNERの学習手法({\itM}ultiple{\itU}tilizationof{\itN}ER{\itC}orpora{\itH}elpfulfor{\itA}uxiliary{\itBLES}sing;{\bf{\proposed}})を提案する．具体的には，補助教師データ毎の補助学習を順次行うことで，対象タスクのモデルを補助教師データの種類の数だけ再学習する方法と，全種類の教師データを一つの補助学習で用いる方法の2種類の学習手法を提案する．評価実験では，化学物質名抽出タスクにおいて，7種類の化学／科学技術分野の補助教師データを用いて提案手法で学習したモデルの評価を行った．その結果，提案手法によるモデルはマルチタスク学習や1種類の補助教師データを用いる補助学習手法によるモデルと比べて，7種類のデータセットにおけるF1値のマイクロ平均，マクロ平均ともに高い性能となることを確認した．また，s800のデータセットにおいて従来手法と比較をして最も高いF1値を達成した．\renewcommand{\thefootnote}{}\footnote[0]{本論文は，21stWorkshoponBiomedicalLanguageProcessingで発表した論文\cite{watanabe-etal-2022-auxiliary}の内容に対して，マクネマー検定による検定結果や，ベースラインモデルや提案手法の複数回の性能評価などの追加実験の結果を追記したものである．}\renewcommand{\thefootnote}{\arabic{footnote}}