自由回答アンケートにおける要求内容の分析
内山 将夫

大塚 (乾) 裕子

井佐原 均

通信総合研究所

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はじめにその言い換え結果をもって，「 要求内容」と考える1 ．
具体的には，我々は，要求文は，名詞句 A と動詞句道路整備」のようなテーマがあり，そのテーマにそっV とに関して，「 A について，V てほしい」2に言い換え可能であると考えているため，要求文を，このパターンに言い換えることをもって，要求内容の同定と呼ぶ．
たとえば，要求文として「クルマは横断歩道で止まること！」が与えられたとき，それを「クルマについては，横断歩道で止まってほしい」へと言い換える作業を要求内容の同定と呼ぶ．この結果，たとえば，「 A=クルマ」「 V=横断歩道で止まる」などが分かる．本稿では，この言い換えパターンを用いた要求内容の同定について，その性質を検討する．て，回答者側が，たとえば，「車道をもっと広くすれば良以下では，まず，我々が分析方法に必要であると考いと思う」とか「高速道路の料金償還の済んだ道路は，える性質について述べ，つぎに，それらの性質を満す無料でも良いのではないか」とかの回答をしている．と考えている分析方法を述べる．それらは，言い換えこのときの回答には，テーマに関して，要求，不満，に基づくものである．そのうち，まず，要求文を認定す提案，希望など，回答者の種々の態度が記述される．こるときに利用する言い換えパターンを述べ，次に，要れらの態度の中で，我々が，特に注目しているのが要求内容を同定するときに使う言い換えパターンについ求を表現する回答である．より詳細には，我々は，回て述べる．後者については，更に，実験を通して，そ答を構成する各文に着目しており，その文でも，特に，の性質を調べる．最後に関連研究と結論を述べる．

本稿では，自由回答アンケートの回答として記述されている要求文から要求内容を同定するための分析方法について検討する．
まず，本稿で想定する自由回答アンケートとは，アンケートを主催する調査者側が与えたテーマについて，回答者側が，意見等を自由に記述する形式のアンケートを言う．特に，本稿では，「 21 世紀の道路」に関するアンケートを題材とするが，このアンケートにおいては，たとえば，「 渋滞の解消」とか「高速道路の料金と要求を表現する文 (要求文) に注目している．
ここでの要求文とは，典型的には，「 クルマは横断歩

2

分析方法に必要な性質道で止まってほしい」のように，「 〜てほしい」で表されるものである．しかし，このように明示的に「〜て我々は，自由回答アンケートの分析方法に対して，3ほしい」となっていない回答文であっても，たとえば，つの性質「再現性」「網羅性」「妥当性」が必要である「路上駐車をなくすべきだ」とか「信号を減らして歩道橋を増やしたらど うか」のように，言語形式上は，義3と考える．まず，再現性とは，ある与えられた回答文に対して，その分析方法を適用したとき，その適用者

務・当然や提案といえる [10] ものであっても，回答者(作業者) が誰であっても，同一の分析結果が得られる側や調査者側から解釈すれば，要求と考えて良い回答ことを言う．次に，網羅性とは，全ての回答文に対しがある [9]．そのような要求文の認定方法については後て，適切な分析結果が期待できることを言う．最後に，述する．

妥当性とは，分析の結果として得られる内容が，そもこのような要求文が認定されたあとで，次に分析すそも，望むものとなっていることを言う．

べき事柄の１つは，その要求文における要求内容を同再現性があるとは，たとえば，要求文を認定すると定することである．そのための分析方法について検討

きには，ある回答文において，任意の作業者間で，そすることが本稿の主要な目的である．そこで，まず，「要1したがって，分析が精密であれば ，「 要求内容」も精密になる．
なるべく精密な分析をすることにより，適切な要求内容を同定することが，我々の目標である．
2「 A について」により，「 A については」「 A についてから」「Aについてまで」等を代表させる．
3 ここでの再現性と妥当性は心理測定における信頼性と妥当性 [2]に相当する．

求内容を同定する」とはどういうことかを定義する．本稿では，要求文が与えられたとき，それを，ある種のパターン (あるいは，意味表現，テンプレート ) に言い換えることを，「 要求内容を同定する」と言う．そして，の文が要求文か否かの判定が一致することをいう．まこれらの結果は，言い換えを自由回答アンケートのた，網羅性があるとは，任意の回答文を適切に処理で分析に用いることの有効性を示している．以下では，きることを言う．たとえば ，「 道路を整備してほしい」

この「〜てほしい」というパターンを更に拡張するこを要求と判定するときには，「 道路の整備！」のような，とにより，要求内容の同定ができることを示す．

典型的とは言えないような文についても，それを要求文と判定してほしい．最後に，妥当性とは，分析の結果として，要求文と認定されたとき，それが本当に要求を表現しているかど うかである．これと同様なことは要求内容の同定についても言える．
本稿での主要な関心は，要求内容の同定についての，再現性と網羅性とである．妥当性の検証は今後の課題とする．以下では，言い換えパターンを用いた，要求文の認定，および，要求内容の同定について述べ，その後，要求内容の同定について，その再現性と網羅性について検討する．

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要求内容の同定
要求内容の同定に利用するパターンは，1節でも述べたように，「 A について，V てほしい」である．このパターンは，より詳細には，以下の 2 つの下位パターンに分けることができる．

1. S が，P に，A について，V てほしい
2. S が，A について，V てほしい
ただし ，S は，「 A について，V てほしい」ということ(これを要求命題と呼ぶ) が実現することを要求してい3

要求文の認定る者 (要求者) であり，P は，S から，要求命題を実現することを要求されている者 (被要求者) である．また，A を要求テーマと呼び，V を要求行為と呼ぶ．
ターンを用いた．つまり，与えられた回答文が「〜て一般に，自由回答アンケートに回答する状況においほしい」に言い換えられるときには，それは要求文でては，S は必ず存在すると考えられる．これは，通常，あり，そうでないときには，要求文でないと判定した． 回答者 (私) である．しかし ，回答においては，S が記
たとえば，「 歩道を広くしてください」「歩道を広くでき述されることは，ほとんどない．
ないのですか」「歩道を広くすべきだ」「歩道を広くし一方，P もほとんど記述されることはないのだが，「ドたらど うですか」などは，全て，「 歩道を広くしてほしライバーにマナーを守ってもらいたい」の例におけるい」に言い換え可能であるので，これらは要求文と判「ド ライバー」のように，記述される場合もある．
定する．一方，「 歩道が掃除されていて気持ちが良い」
次に，P が記述されていないときに，そもそも P がのような文は，「 〜てほしい」には言い換え可能ではな
存在するのかど うかを考える．これは，大体の場合にいので，非要求文と判定する．
は，存在していて，それは調査者である．しかし，回答
ここで，「 〜ですか」や「〜べきだ」等のように，言者側の意識としては，P が存在していないと解釈した語形式としては疑問や義務・当然等である文が，要求方が良い回答もある．たとえば，「 道路は皆に公平であ文と解釈できる理由は，その文が書かれた語用論的状るべきだ 」という文を，P が調査者 (この場合は行政)況による．すなわち，このアンケートに対する回答とであると考えると，「 道路については，皆に公平である
いう状況においては，「 歩道を広くできないのですか 」
ようにしてほしい」のように言い換えることができて，というような疑問形式の回答は，調査者側や回答者側「 A=道路」「 V=皆に公平であるようにする」となる．
要求文の認定には，「 〜てほしい」という言い換えパからみれば，実際には，「 歩道を広くしてほしい」とい一方，P が存在しないとすると，これは，V の部分がう要求と解釈することが適切である．その語用論的な自発的な表現となる．つまり，「 道路については，皆に根拠については，文献 [9] を参照せよ．

公平であってほしい」となり，「 V= 皆に公平である」

文献 [9] では，更に，このような言い換えによる要求となる．

文の判定が，言い換えを用いずに直感的に要求文を判いずれにしろ，回答においては，S と P とは，ほと定したときと比べて，作業者間の一致率，すなわち，再んど 省略されるため，言い換えにおいては，P の存在現性が高く要求文を判定できることを示している．ま非存在に関らず，「 A について，V てほしい」への言いた，判定基準をコーパスから学習することにより，約換えを考慮すれば良い．

91%の精度で，要求文かど うかが自動判定できることを示している．

この言い換えにより同定される A と V の性質について理解するために，複合格助詞である「について」の用法を述べる．まず，複合格助詞の特徴は，それが格て良く把握している．もう 1 名 (作業者 2) は，大学の文を表示することである [7]．さらに，「 あいまいな関係，学部の 4 年生である．この作業者には，作業仕様におあるいは格助詞によって結び付けられないような結びいて，言い換えの事例を提示した．その主な作業内容付きの弱い関係にある二者をことさらに関係付ける」

は，言い換えの結果として，A や V に何がくるかを同働き [8] がある (文献 [5] より孫引き)．また，「について」定することである5 ．また，もし，1 つの回答に複数のは，それが関係する動詞にとっての，「 対象・関連」を

A と V の組がある場合には，その全てを同定した．

表すものである [4]．加えて，「 について」のあとには，

まず，網羅性について述べると，100 文について，作「は」や「から」などが後接できるので，対象・関連に業者 1 は，全てが「 A について，V てほしい」に言い換加えて，動作主や，起点などを表現することもできる．

え可能であると判定し，作業者 2 は，1 文を除いて言い更に，V として「公平である」のように状態を表現す換え可能であると判定した．これより，網羅性は高いるものが来ても良い．このときには，「 道路については」といえる6 ．のように「は」が繋辞として後接する．

次に再現性について述べる．それには，作業者間で以上の性質より，「 A について，V てほしい」に言いの一致と不一致の度合を調べる．一致の程度には，A換えられたときの A は，V と関連する名詞句であり，と V の双方一致 (BOTH)，A のみ一致 (MA)，V のみ一4

かつ，V と様々な関係を取りうる ．そのため，網羅性致 (MV)，A と V との双方が不一致の 4 種類がある．ま高く，関連する名詞句を同定できる．たとえば，「 よりた，双方が不一致のときには，作業者 1 のみ (O1)，あるよい道がつくれるよう，住民の代表と話し合う」においは，作業者 2 のみ (O2) に同定された A と V の組があける「話し合う」における，その話題のように，単独る．次に，BOTH と MA と MV とを合わせて MATCHの格助詞では V との関連を付けるのが困難な例についとし 7 ，O1 と O2 と MATCH とを合せて T とすると，ても，「 よりよい道を作ることについて，住民の代表とその統計量は表 1になる．

話し合う」のように，「 について」によれば，関連付けをして，同定することが可能となる．

5

実験「 A について，V てほしい」への言い換えが，網羅性や再現性高く実行できるかを調査した．そのときに利用した自由回答アンケートのデータは，道路審議会

平均割合BOTH.89.54

MA.04.02

MV.18.11

O1.28.17

O2.25.15

MATCH
1.11.68T
1.641.00

表 1: 100 文中の諸元
ここで平均とは，100 文について，各文における各項目に該当する A と V の組の平均であり，割合は，その T における割合である．これより，1 文あたり，平均

年 5 月から 7 月にかけて実施したアンケート調査の自1.64 個の要求内容が同定されており，そのうち，1.11個が作業者間に共通して同定されていることがわかる．

由回答であり，回答人数 35674 人，回答数 113316 件のこれをもう少し詳しくみるために，回答文を， T の大規模調査である．このデータから，無作為に回答を数が 1 のもの 58 文とそれ以外のもの 42 文とに分けて，抽出し ，複数文からなる回答については 1 文ずつに分同様な統計量をとると表 2と 3のようになる．なお，T基本政策部会「 21 世紀の道を考える委員会」が平成 8割した結果 3001 文の回答文が得られた．それから，3節で述べた方法により，要求文を認定した結果，1944文が要求文であった [9]．この 1944 文より，100 文を無作為に抽出し，要求内容を同定することを試みた．
このときの作業者は 2 名である．1 名 (作業者 1) は，本稿の第 1 著者であるので，言い換えの方法等につい4 後述の実験では，2 名の作業者が，A と V を同定するとともに，その間にある関係も同定した．その関係としては，格助詞，および格助詞で適当なものがない場合には，「 は 」を選択した．その結果，作業者間で A と V の双方が一致する 89 組について，その関係の数を調べたところ，「 を」が 73「，は」が 7「，に」が 4「，で」「が」「から」がそれぞれ 1 であった．なお，2 組については A が推定不可能であったため，関係も推定不可能であった．また，このときの関係については，作業者 2 が選択したものについて数えた．

5 言い換えのパターンとしては「 S が，P に，A について，V てほしい」のみを指定したが，作業者 2 の同定した V の中には，その態 (voice) が作業者 1 と異なるものがいくつかあった．そして態が異なる場合には，作業者 1 は使役 (「色を付けさせる」等) であり，作業者 2 は自発 (「色が付いている」等) 等であった．この食い違いは，4節で述べたように，作業者 1 が「 P に」を意識しているのに対して，作業者 2 は「 P に」を意識していないためだと解釈した．
6 作業者 2 が言い換え不可能と判定した回答文は「人専用，普通車専用，大型車専用など 」というものである．これについて，作業者 1 は，この回答文に対するアンケートのテーマが「渋滞の解消」であることから，この回答は専用道路の建設に関することであると考え，「 人専用，普通車専用，大型車専用などについて，作ってほしい」と言い換えた．
7 A 同士や V 同士が作業者間で一致するとは，それぞれの主辞が(表記のゆれを許容して) 一致することと定義する．こうした場合には，A か V かのど ちらかが一致すれば ，意味的には，A と V の組同士はほぼ同一の要求内容であった．そのため，これらをまとめてMATCH とする．

は，MATCH と O1 と O2 の和なので，T は，1 文中にも困難な場合がある9 ので網羅性は低くなると考える．

同定された要求内容の総和となる．

また，たとえ格解析をしたとしても，その後で，複数あ平均割合

BOTH.81.81

MA.02.02

MV.16.16

O1.02.02

O20.00.0

MATCH.98.98

T
1.01.0

表 2: T = 1 である 58 文中の諸元る動詞句のなかから，どの動詞句が要求行為かを判定するとともに，どの格の名詞句が要求にとって重要であるかを決める必要があるので，格解析だけでは不十分である．ここで，名詞句の重要性の判定の必要性は，
たとえば，アンケート全体から要求内容を抽出し，そ平均
割合

BOTH1.0.40MA.07.03

MV.21.08

O1.64.25

O2.60.24

MATCH
1.29.51

T
2.52
1.0

表 3: T > 1 である 42 文中の諸元
これより，要求内容が 1 つしかない場合には，その同定結果は，ほぼ一致するといえ，複数ある場合には，半数程度が一致すると言える．なお，O1 や O2 とされたなかには，意味的には同等なものもあるが，その同等性の判断は難しいため，主辞の不一致により不一致と判定したものもある．そのため，もし意味的な同等性を考慮すれば，もう少し一致の度合は高くなる．
表 1,2,3から，１つの要求文について，作業者間では，１つの共通する要求内容を同定するが，その他の要求内容については，必ずしも一致しないことが言える．作業者間で一致して同定されやすい要求内容は，主節で記述されているものであり，不一致の度合が高いものは，従属節で記述されているものである．不一致なものの詳細な分析と，その不一致の解消については，今後の課題とする．

6

関連研究
自由回答アンケートにおける要求内容を同定する標準的な方法は，確立していない．関連するものの１つは，テキストマイニングのように，アンケート全体において頻出する言語表現に注目し，それを抽出する方法である [1]．しかし，頻出する言語表現に注目した場
合には，ただ 1 回しか出現しないようなものを拾うことはできない．
また，情報抽出 [6] のように，ある種のテンプレートを設けて，そのスロットを埋める方法もあるが，この方法では，そのスロットにあらかじめ定められた言語表現の型に合致しないようなものは取れない．
そのため，これらの方法では，我々の目標である，「全ての回答文を適切に処理すること」はできない．
ここで，要求内容を同定するために，格解析をすることも考えられる8 ．しかし，格解析は，人間にとって8 アンケート分析への格解析の利用例には文献 [11, 3] がある．

れを要約して提示しようとするときなどに生じる．これについては，我々は，「 A について」で取り出されるA が要求にとって重要な名詞句であると考えているが，それについての検証は今後の課題である．また，A とV とにおける，単なる「関連」よりも詳細な関係の分析も今後の課題とする．

7

おわりに
本稿では，自由回答アンケートにおける要求文から，要求内容を，言い換えに基づき同定する方法を述べた．
その方法は，要求文を「〜について〜てほしい」に言い換えるというものである．これにより，網羅性高く要求文を取り扱うことができ，また，作業者間で，1 文につき，1 つは共通して要求内容が同定できることを述べた．今後の課題は，提案手法の自動化，および，提案手法を実際のアンケート分析に応用することである．

参考文献[1] 特集「テキストマイニング 」. 人工知能学会誌，16(2), 2001.
[2] 繁桝算男. 心理測定法. 放送大学教育振興会, 1998.
[3] 松村真宏, 川原大輔, 岡本雅史, 黒橋禎夫, 西田豊明. 文の背後に潜む「問い」の抽出. ことば工学研究会資料 SIG-LSE-A301-1,2003.
[4] 松木正恵. 複合辞の認定基準・尺度設定の試み. 早稲田大学日本語研究教育センター紀要, Vol. 2, pp. 27–52, 1990.
[5] 松木正恵. 複合辞性をど うとらえるか . 辻村敏樹教授古稀記念論文集刊行会 (編)『辻村敏樹教授古稀記念日本語史の諸問題』，
明治書院, pp. 590–606, 1992.
[6] 関根聡. テキストからの情報抽出. 情報処理,40(4), 1999.
[7] 佐伯哲夫. 複合格助詞について. 言語生活,178:80–88, 1966.
[8] 砂川有里子. 複合助詞について. 日本語教育,62:42–55, 1987.
[9] 大塚裕子, 内山将夫, 井佐原均. 自由回答アンケートにおける要求意図判定基準. 自然言語処理 (採録), 2004.
[10] 森田良行, 松木正恵. 日本語表現文型. アルク, 1989.
[11] 高橋和子. 自由回答のコーディング支援. 理論と方法, Vol. 15,
No. 1, pp. 149–164, 2000.
9 たとえば以下の回答文は格解析が困難だろう．
「 途中迄完成使用され，残存未着工部分の該当地域住民には，高層住宅を建築入居して戴き速やかに完成しなければ当初の建設目的も達成されず協力立退きに応じて載いた人達の事も考慮すべきでなかろうか」．ちなみに，これは，「 道づくりと合意形成」というテーマについての回答文
であり，これから同定された要求内容は，「 残存未着工部分について，速やかに完成してほしい」と「協力立退きに応じて載いた人達の事について，考慮してほしい」とである．