固有表現は情報抽出技術の進展に伴った概念の形成以降，定義および抽出技術の確立が進んできた．現在，一般ドメインにおける人名，地名，組織名などについては，大量のトレーニングデータが用意されていれば，深層学習を活用した技術により，かなり高い精度での抽出が可能となっている（岩倉2015）．一般ドメインだけでなく，本論文で紹介する化学，医療・薬事，企業情報・金融，機械加工・交通・文学（小説）・食・土産品などの幅広いドメインにおいて固有表現抽出技術の応用が強く求められている．本論文では，このようにドメインに依存した固有表現の定義や抽出技術についての研究動向を調査し，実際に特定ドメインにおける固有表現抽出を試みる技術者の一助となることを目的に現状をまとめた．その際，各研究で使われている技術や手法の詳細を分析するのではなく，どのドメインでどのような対象の抽出が何のために試みられているのかといった，技術応用のあり方を探ることに重点を置いた．現状を調査するにあたり，以下4つの学会大会誌および3つの学会論文誌での発表論文を参照し，その中からドメイン依存の固有表現抽出をテーマとしたものを抽出した．該当したのは，総論文数数千件のうち52件であった．・言語処理学会年次大会（2019年～2022年）・「自然言語処理」（2018年1月～2021年12月）・情報処理学会NL研究会（2018年5月～2021年9月）・情報処理学会論文誌（2018年1月～2021年12月）・人工知能学会全国大会（2018年～2021年）・人工知能学会論文誌（2018年1月～2021年12月）・電子情報通信学会テキストアナリティクス・シンポジウム（2011年7月～2021年11月）%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%2