講演情報
[1F4-OS-10b-05]少量の履歴書サンプルを用いたLLMによる履歴書自動評価フレームワークの開発
〇徐 哲林1、山本 修平1 (1. 筑波大学)
キーワード：
LLM-as-a-Judge、In-Context Learning、履歴書評価
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，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. そこで，本研究では日本の新卒採用に対応可能なLLMによる履歴書自動評価フレームワーク（AutoScreen-FW）を開発する．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，それらを用いた文脈内学習（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．評価実験を通じて，提案フレームワークにより，オープンソースLLMをGPT系のモデルと同程度以上の評価能力を達成できることを確認した．