日本経済新聞社は，経済分野を中心とした新聞記事に加え，自社が調査した企業情報を収録したデータベース（日経企業DB\footnote{\url{https://telecom.nikkei.co.jp/public/guide/manual/b/b09.html}}）を保有している．新聞記事には，新規事業や組織再編などの，各企業に関する新しい情報が提供される．記事に登場する企業名を日経企業DBの企業IDと紐づけることで，企業レベルの記事検索などの，特定企業に関する高度な情報抽出への応用に期待ができる．企業名と企業IDの紐づけには，記事に出現する企業名の抽出と，抽出した企業名に企業IDを割り当てるエンティティリンキング(EntityLinking;EL)が必要になる．しかし，GiNZA\footnote{\url{https://megagonlabs.github.io/ginza/}}などの日本語汎用NLPツールは，企業名が組織名(Organization)の一部として定義されており，既存の日本語ELシステム\cite{Davaajav-etal-2016-anlp,sekine-etal-2023-anlp}も主にWikificationタスクのために設計されている．そのため，これらの既存ツールから日経企業DBへの適応は困難であり，Wikipediaと日経企業DBのリンキングの違いについても議論の余地がある．そこで本研究は，企業名と企業IDのリンキングを目的とした，日経企業IDリンキングシステムを実装する．具体的には，日経企業IDを知識ベースとするELデータセット（日経企業IDリンキングデータセット）を作成し，事前学習済み日本語言語モデル\cite{yamada-etal-2020-luke}による企業名抽出モデル・類似度ベースELモデルを構築する．本研究は，日経企業IDリンキングデータセットから企業名の抽出性能とリンキング性能を評価し，日経企業IDリンキングと一般的なELタスクの技術的困難性の違いについても考察する．実験の結果，提案システムは抽出した企業名に対して約83\%のリンキング性能を示したものの，同名他社などの日経企業DB特有の事例に対しては依然としてリンキングが困難であることを確認した．%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%S2