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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2025-07-18 11:25 少量データを活用した大規模言語モデルによる履歴書評価システムの提案 ○徐 哲林・山本修平（筑波大）  LOIS2025-9 |
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| 抄録 | （和） | 就職活動では，書類審査通過のために質の高い履歴書が求められるが， 大学のキャリア支援室は人員・時間の制約により，すべての学生に十分なサポートを提供することが難しい． 同様に，企業において履歴書のスクリーニングを行う際にも，採用担当者が大量の履歴書をチェックする作業は大きな負担となっている． こうした背景から，海外の就職活動において，大規模言語モデル（LLM）を活用して履歴書の自動評価手法が提案されてきたが，日本の就職活動にはそのまま適用できないという課題がある. 本研究では日本の新卒採用に対応可能な，LLMによる履歴書を自動的に評価するシステムを提案する．具体的には，複数のサンプル選択方法を用いて少数の履歴書サンプルを抽出し，それらと履歴書の質に関する評価基準を用いて文脈内学習（In-Context Learning）を行い，履歴書を自動的に評価できるLLMの開発を目指す． |
| （英） | In job-hunting activities, students are expected to submit high-quality resumes in order to pass the first round of selection. However, university career support centers often struggle to provide sufficient feedback to all students due to limited staff and time. Likewise, in companies, screening a large number of resumes places a considerable burden on hiring personnel. To address these challenges, recent studies in overseas contexts have proposed resume evaluation methods utilizing large language models (LLMs). However, these methods are not directly applicable to Japan's unique job-hunting system. This study proposes an automated resume evaluation system using LLMs tailored to the context of Japanese new graduate recruitment. Specifically, we employ multiple sample selection strategies to extract a small number of representative resume samples. These samples, along with evaluation criteria for resume quality, are used to perform in-context learning, enabling the LLM to assess unseen resume automatically. | |
| キーワード | （和） | LLM-as-a-Judge / In-Context Learning / Few-Shot / 履歴書 / / / / |
| （英） | LLM-as-a-Judge / In-Context Learning / Few-Shot / Resume / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 125, no. 118, LOIS2025-9, pp. 36-40, 2025年7月. | |
| 資料番号 | LOIS2025-9 | |
| 発行日 | 2025-07-10 (LOIS) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | LOIS2025-9 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | LOIS IPSJ-DC |
| 開催期間 | 2025-07-17 - 2025-07-18 |
| 開催地（和） | 筑波技術大学 天久保キャンパス（産業技術学部）講堂 |
| 開催地（英） | Tsukuba University of Technology |
| テーマ（和） | ライフログ活用技術、オフィス情報システム、ドキュメントのデジタル化、行動認識／行動推定と情報通信システムおよび一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | LOIS |
| 会議コード | 2025-07-LOIS-DC |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 少量データを活用した大規模言語モデルによる履歴書評価システムの提案 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Proposal for a Resume Screening System Using Large Language Models with Limited Data |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | LLM-as-a-Judge / LLM-as-a-Judge |
| キーワード(2)（和/英） | In-Context Learning / In-Context Learning |
| キーワード(3)（和/英） | Few-Shot / Few-Shot |
| キーワード(4)（和/英） | 履歴書 / Resume |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 徐 哲林 / Zhelin Xu / ジョ テツリン |
| 第1著者 所属（和/英） | 筑波大学 (略称： 筑波大) University of Tsukuba (略称： Univ. of Tsukuba) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 山本 修平 / Shuhei Yamamoto / ヤマモト シュウヘイ |
| 第2著者 所属（和/英） | 筑波大学 (略称： 筑波大) University of Tsukuba (略称： Univ. of Tsukuba) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2025-07-18 11:25:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | LOIS |
| 資料番号 | LOIS2025-9 |
| 巻番号（vol） | vol.125 |
| 号番号（no） | no.118 |
| ページ範囲 | pp.36-40 |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2025-07-10 (LOIS) |
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