言語処理学会 第30回年次大会 発表論文集（2024年3月）

答案診断グラフを用いた国語記述式答案へのフィードバックの生成
古橋萌々香 1,2 舟山弘晃 1,2 岩瀬裕哉 1,2 松林優一郎 1,2
磯部順子 2 菅原朔 4 乾健太郎 3,1,2
1 東北大学 2 理化学研究所 3 MBZUAI
4 国立情報学研究所{furuhashi.momoka.p4,h.funa,yuya.iwase.t8}@dc.tohoku.ac.jp
y.m@tohoku.ac.jp yoriko.isobe@riken.jp
saku@nii.ac.jp kentaro.inui@mbzuai.ac.ae
学習者の答案
言語によって何かを表現する…世界との生々しい一体感を失うこと。

概要①答案の根拠箇所から本文の参照箇所を推定

学校教育現場では記述式問題が盛んに使われてい答案診断グラフる．しかし，人手による記述式の答案の採点では，②模範解答と本文の参照箇所を比較 【本文】

学習者の答案に対して個別最適なアドバイスが難【模範解答(採点基準C)】

しいという問題がある．本研究では，国語の記述式

世界との一体感を失う問題を対象に，学習者の答案の誤りに応じた個別の【作成したテンプレート】③テンプレートをもとにフィードバックを生成生成されたフィードバック文

談話関係，フィードバックのテンプレートを統合し…参照した9段落の「世界との⽣々しい⼀体感を失う」は⽐喩表現に相当します。要約問題では⽐喩表現で⽤いられている…

た答案診断グラフと呼ぶ構造を構築し，答案に記述

1

はじめに
国内の国語教育では，与えられた文章を読んで，な生々しい一体感…

「{根拠箇所}」は比喩表現に相当します…

る本文の論理構造関係に着目し，本文の論理構造，なフィードバック文を生成する枠組みを提案する．

抽象
具体

Figurative expression：参照した{段落番号}段落のフィードバックを生成するシステムの構築を目指す．その手法として，実際の教育現場で扱われていされている内容と模範解答の内容の対応から，適切ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー【関係ラベル】 [9段落] 世界との母親的図 1 本研究のフィードバック生成の概要図．答案診断グ
ラフは採点基準と関係ラベル，フィードバックのテンプレートの要素が含まれている．答案の根拠箇所から類似度を用いて参照箇所を推定し，模範解答と答案の参照箇所の比較を行う．そして，参照箇所に紐づいているテンプレートをもとにフィードバックを生成する．

その内容に関する設問について数十字程度の答案で記述する記述式問題が盛んに使われている．こうしする上での課題を改善するため，学習者の答案の誤た記述式問題は，文章を適切に理解し，論理的な思りに応じた個別のフィードバックを生成するシステ

考力や表現力を育むことができる一方で，実践的なムの構築を目指す．第一の課題については，近年，課題も生じている．第一に，選択式問題と比べ，記述式の答案に対する採点や教育的なコメントの付与

記述式答案の自動採点システムの研究が盛んに行は教師に多大な負担を強いる．第二に，記述式問題

は，答案に対して，項目点の採点根拠となる箇所がの答案は多様な誤りを含み，改善の要素として注目すべき点も個々の答案によって異なるため，適切な明瞭となるように，複数個ある採点項目ごとに採点の根拠箇所と点数を出力している．読解問題の記述アドバイスのためには，それぞれの学習者の誤り方式答案に対するフィードバック生成の先行研究としに応じた対応が必要である．しかし，通常の採点結て岩瀬ら [3] の研究が挙げられる．岩瀬らは，既存

果では正否や得点のみが返却されるため，誤答の理の談話構造ラベルを用いて本文構造グラフとテンプ由が不明瞭になりがちであり，学習者は画一的な解レートを作成し，フィードバックを生成した．本研

答・解説文を読んで自ら振り返るほか術がない．

究では，この手法を拡張し，教育現場で扱われてい本稿では，こうした記述式問題を教育実践に適応われている．Mizumoto ら [1] や Sato ら [2] の研究でる関係論理構造ラベルを調査し再定義するとともに，問題横断的な答案の分析をもとにフィードバッ― 18 ―This work is licensed by the author(s) under CC BY 4.0(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).

クテンプレートの種類を拡充した（4 節）．図 1 に拡張したフィードバック生成の概要を示す．この方法定義した関係ラベル
具体 抽象 因果対比

では，自動採点システムが各答案に対して出力する

同等

類比

B：模範解答

⾔語は抽象的な記号

項目点の根拠箇所を利用し，答案内の該当フレーズが参照している本文の箇所を推定し，この参照箇所傍線部
抽象因果同等

具体C：模範解答

世界との直接的な関わり…
具体と模範解答との論理的関係に基づいて予め定めてお何かを介在…

いたテンプレートを選択することで，学習者の答案⼀般的な…直接的に整理

Insufficientelements:”「{根拠箇所}」だけでは{採点基準}の要素が不十分です。…”

世界との⺟親的な⽣々しい⼀体感…

システムは，各採点項目に対し 50%以上の精度で適切なフィードバックを生成することが確認できた．

2

データセット
本研究では，理研記述問題採点データセット [1, 4]を題材としてフィードバックの生成を行う．このデータセットには問題ごとに答案と採点者によってアノテーションされた点数のペアが含まれている．
採点基準は複数の独立した採点項目に分かれており，採点項目ごとの得点（項目点）とその項目点に関連付けられる答案中の部分文字列（根拠箇所）がアノテーションされている (付録 A)．いくつかの採点基準はさらに細分化された小項目に分類されているが，データセットでは小項目ごとのアノテーションはなされていない．本研究では，小項目に対しても詳細なフィードバックを返却するために，小項目その理由を説明させる問題を傍線部説明問題と呼ぶ．この問題タイプは，利用するデータセット内で最も数が多い問題であったため，これらをフィードバック生成の対象として取り上げた．また，データセットに含まれる全 13 問のうち，5 問に対して 4 節で説明する答案診断グラフを作成し，この中からさらに 2 問を対象として，フィードバック生成の評価実験を行った．

3

A1：模範解答⾔語はさまざまな⼈とやり取りを…

因果

各ノードに紐づいたテンプレートをもとにフィードバックを⽣成する
テンプレート因果

Figurative expression:”参照した{段落番号}段落の「{根拠箇所}」は比喩表現に相当します。…”

図 2 作成した答案診断グラフの例．ノードには問題本文を適切な単位で分割した文と模範解答を番号で置き換えたものが格納されている．エッジは実際の教育現場で扱われている教科書や参考書を参考にして我々が設計したラベルセットを使用している．ノードに我々が作成したフィードバックのテンプレートが 1 対 1 で紐づいている．

を特定する自動採点タスクを提案した．この自動採点タスクに従い，本研究におけるフィードバック生
成は，自動採点モデルから学習者の答案と出力される項目点，およびその根拠箇所を入力として受け取り，適切なフィードバックを出力するタスクとして定義する．

フィードバックの設計

4ごとに根拠箇所を追加でアノテーションした.
本研究では，本文中のある文（傍線部）に対して，対比

抽象⾔語という記号の誤りに応じた個別のフィードバックを生成する．

採点基準/関係ラベル/フィードバックのテンプレート…橋がかかってしまう

本研究では，岩瀬ら [3] の手法を参考にし，より教育現場に適応したフィードバックを生成する．その概要を図 1 に示した．このフィードバック生成において中核的な役割を果たすのは答案診断グラフである．答案診断グラフは，問題文本文に含まれる各文と模範解答をノードとして持ち，それらの論理関係を表す関係ラベルをエッジとして持つグラフ構造である．フィードバック生成の過程では，まず入力された答案の根拠箇所と各ノードの類似度を計算することで，その答案が参照しているノード（参照箇所）を推定する．次に，答案の参照箇所と模範解答フィードバック生成タスク
本研究では，学習者が記述した答案の誤りに対して，学習者の読解力向上に寄与することを目指しフィードバックを生成する．効果的なフィードバッ
クを生成するためには，学習者の答案を細分化して，誤りを特定する必要がある．そこで，我々は採との間に張られた関係ラベルより，その差分を明らかにすることでフィードバックに使用するテンプレートを決定する．本節では，このようなフィードバックの設計について詳しく述べる．

4.1

点基準に含まれる独立した採点項目ごとに，フィードバックの生成を目指す．
Mizumoto ら [1] は，採点項目ごとに項目点を予測し，さらに，その項目点に関連付けられる根拠箇所

答案診断グラフ

本研究で対象とする傍線部理由説明問題は，本文中のある文について，その理由や根拠を本文に則して説明する問題である．したがって，答案は本文中のある特定箇所の書き抜きや，言い換えや要約表現― 19 ―

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表 1 採点項目ごとの参照箇所推定精度 (%).Y14 2-2 1-4と Y15 1-1 1-4 はそれぞれ採点項目 A と C に小項目を含む．
問題A1A2BC1C2

Y14 2-2 1-4
Y15 1-1 1-4

67.3
95.6

100-96.1
51.1

72.4
81.1

50.0

このテンプレートには，答案の根拠箇所が参照し構成されるため，その箇所と模範解答との論理関係を明らかにすることで，その誤答と模範解答との間のギャップを分析することができる．そこで，本文中の文と模範解答をノードとして持ち，それらの論理関係をエッジとして持つ答案診断グラフを作成した．答案診断グラフの例を図 2 に示す．
グラフを作成するためには，本文中の文章間の関係をラベル付けする必要がある．このラベルは，後のフィードバック生成時に学習者にとって理解理解しやすい説明を与える関係として設計する必要がある．そこで，Rhetorical Structure Theory (RST) [5]の関係ラベルを出発点として，これらのラベルと教育現場で使用されている複数の教科書や問題集に記載のある関係ラベルとの対応を整理し，最終的なラベルセットを設計した．
答案診断グラフの作成に当たっては，まず，問題本文を一文単位に分割し，設問の参照箇所はさらに適切な単位に人手で細分化し，これらをノードとした．さらに，採点基準をもとに模範解答の該当する部分文字列をノードに追加した．次に， 各ノード間にその文間の関係を表すラベルを人手で付与し，それをエッジとした．最後に，各エッジに対して後述するテンプレートを紐づけて，さらに各ノードに段落番号や問題を解くためのヒントなどの，テンプレートに適用するための情報を付与して答案診断グラフを構築した．ている答案診断グラフのノードに応じて，参照箇所の段落番号や該当する採点基準の抜粋など，付加的な情報を挿入することができる．
一方で，問題や採点項目ごとに特有の性質が存在するため，問題横断的な枠組みで対応することが困難な誤りタイプが存在することもわかった．そこで，我々は採点基準に応じて，採点項目固有のテンプレートを追加した．採点項目固有のテンプレートについては，以降の生成実験で用いる 2 問に対してのみ作成した．この 2 問に含まれる計 8 個の採点項目のうち，3 つの採点項目については固有のテンプレートが用いられた．

4.3

フィードバックの生成

フィードバックの生成は，答案の根拠箇所を入力として採点項目ごとに行う．採点根拠箇所のトークン列に対し，訓練済み Sentence-BERT [6]1）を用いて埋め込み表現を得る．同様に，答案診断グラフの各ノードに対応するトークン列に対しても予め埋め込み表現を得ておき，これらと答案の根拠箇所のコサイン類似度を計算し，最も類似度の高いノードを答案の参照箇所と推定する．この結果，答案診断グラ
フにおいて，対象の部分採点項目に対して，推定された参照箇所が答案に記載された場合に選択されるテンプレートが決定される．このテンプレートは，模範解答に対応するノードと答案診断グラフ内の各ノードとの論理関係から予め各ノードに対して紐付けられている．最終的に，参照箇所のノードに含まれた段落番号などの付加情報をテンプレートに埋めテンプレートの構築

テンプレートの構築にあたって，我々は分析対象の 5 問について，開発セットに含まれる答案の誤答のタイプを問題横断的にいくつかの共通したパターンに分類することを試みた．この手続きは，はじめに各答案に対して理想的と思われるフィードバックを人手で作成し，この内容を類型化して整理し，最終的に 10 種類の問題横断的なフィードバックテンプレートを構築した（付録 B）．例として，模範解答と比べて参照した本文の要素が不十分であるときに用いられるテンプレートを以下に示す:

分です．参照した { 段落番号 } と関係のある段落から, { ヒント } に着目して, もう一度確認してみましょう．

を含む．誤答は誤った箇所の書き抜きや言い換えで

4.2{ 根拠箇所 } だけでは { 採点基準 } の要素が不十込むことでフィードバックを生成する．

実験

5

実験では 4 節で提示したフィードバック設計に従ってフィードバックの自動生成を行い，その有効性について確かめる．特に本研究で提示した設計では，各答案の参照箇所を正しく推定することが，適切なテンプレートを選ぶために重要である．そこで答案の参照箇所の推定精度に注目してフィードバッ
1） 計 算 速 度 と 性 能 を 考 慮 し て https://huggingface.co/
microsoft/MiniLM-L12-H384-uncased を用いた― 20 ―This work is licensed by the author(s) under CC BY 4.0(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).

表 2 生成されたフィードバックの例．一つの部分採点項目に対応するフィードバックのみを記載している．根拠箇所の表現はほとんど同じであるにも関わらず，異なるフィードバック文が出力されている．上の例では正しく参照箇所を推定できているが，下の例では，参照箇所の推定を誤っているため不適切なテンプレートが用いられている．
答案

A1 - フィードバック

テンプレート名

言語によって何かを表現することは、言葉という記号では生のままで…
言葉によって何かを表現しようとすると言葉では全てを伝えられない可能性が…

「言語によって何かを表現する」だけでは要素が不十分です．参照した 9 段落と関係のある段落から…
言語は様々な人とやり取りを行うという要素は適切に読み取れています．

Insuﬃcientelements
Rubric criteria
available

ク生成システムの評価を行う．

5.1

6

実験設定

関連研究
教育工学におけるフィードバック

岩瀬ら [3] 同様，本研究でも学習者にとって有益教育分野におなフィードバックを生成することが目的であるた

いて，フィードバックは学習者が現在の理解と「望ましい理解」のギャップを縮小するために有効でめ，採点項目について満点と 0 点の答案を扱わなある [7]．一方で，学習者にとって「良いフィードい．また，フィードバックの生成について集中的にバック」を一意に定めることは難しいことが知られ分析を行うために，各採点項目の根拠箇所は，デーている [8, 9, 10]．その要因として，フィードバックタに付与されている教師信号を利用する．4.2 節での受容には学習者の好みや習熟状況，そして内容の述べたように，実験では Y14 2-2 1-4 と Y15 1-1 1-4

間接性など様々な要因が関与していることが挙げらの 2 問を用いて評価した．それぞれ評価データとしれる．しかし，いずれの場合でも，テストの点数にて 205 件（採点項目 C のみ 203 件）と 90 件の答案加えて，短いコメント文の形でフィードバックするを用いた．

ことは有効であることが示されている [11, 12]. 本

5.2

研究では，問題の解き方の過程を提示する間接的な結果フィードバックを選択した．

データセットには参照箇所に関する情報は含まれていないため，参照箇所の推定精度を人手で確認しフィードバックの自動生成

本研究で扱う読解問

題の記述式答案に対するフィードバック生成の先行研究として岩瀬ら [3] の研究が挙げられる．岩瀬

た．参照箇所の推定精度を表 1 に示す．Y14 2-2 1-4の採点項目 A2,B や Y15 1-1 1-4 の A のように 95%

らは英語の談話関係コーパスの代表例である Pennを超える高い精度を示した採点項目があることが分

Discourse Treebank (PDTB) [13] のタグセットを用いかる．これらの採点項目では，根拠箇所が比較的短て，問題本文に含まれる文に対して関係ラベルを付く，本文中の特定単語の抜き書きのみが根拠箇所と与し本文構造グラフを作成した．関係ラベルに応じして答案に含まれているため根拠箇所の多様性に乏たテンプレートを作成することでフィードバック生しいことが，その理由として考えられる．一方で，成を試みた．

Y15 1-1 1-4 の採点項目 B や C2 のように参照箇所を適切に推定することが困難な採点項目も見られた．

7

おわりに

これは本文の内容を要約し，学習者自身の言葉で表本研究では，記述式問題の本文と模範解答との論現している答案が多いことや根拠箇所の字数が多い

理的関係性を表す答案診断グラフを用いてフィードことなどが要因として考えられる．

バックを生成する枠組みを提案した．また，答案の表 2 に，フィードバックの生成例を示す．この例

誤答タイプを分析し，フィードバックのテンプレーから「表現すること」と「表現」のように，動詞のトを構築した．実験により，我々のシステムは各採点項目に対し 50%以上の精度で適切に参照箇所を推活用形の差のような小さな要素が参照箇所の推定に影響を及ぼすことが確認できる．この結果は適切なフィードバックテンプレートを選択するためのさら定し，フィードバックを生成できることが確認できた．今後は，生成方式のより詳細な検討によって精に優れた方法をを考える必要があることを示唆して度の改善をはかるとともに，教育現場での実証実験いる．

を行い，本研究で設計したフィードバックの有効性について調査することを予定している．

― 21 ―

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謝辞
本研究は JSPS 科研費 JP22H00524, JST 次世代研究者挑戦的研究プログラム JPMJSP2114 の助成を受けたものです．実際の模試データを提供していただいた学校法人高宮学園代々木ゼミナールに感謝します．また，フィードバックのテンプレート作成にあたり，東北大学大学院情報科学研究科 長濱准教授より助言を賜りました．ここに深謝の意を表します．

No. 3, pp. 228–236, 07 2007.
[12] Zichao Li, Prakhar Sharma, Xing Han Lu, Jackie Cheung,and Siva Reddy. Using interactive feedback to improve theaccuracy and explainability of question answering systems
post-deployment. In Findings of the Association for
Computational Linguistics: ACL 2022. Association for
Computational Linguistics, 2022.
[13] Rashmi Prasad, Nikhil Dinesh, Alan Lee, Eleni Miltsakaki, Livio Robaldo, Aravind Joshi, and Bonnie Webber.
The Penn Discourse TreeBank 2.0. In Nicoletta Calzolari, Khalid Choukri, Bente Maegaard, Joseph Mariani,
Jan Odijk, Stelios Piperidis, and Daniel Tapias, editors,

参考文献

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Fourteenth Workshop on Innovative Use of NLP for
Building Educational Applications, August 2019.

[2] Tasuku Sato, Hiroaki Funayama, Kazuaki Hanawa, andKentaro Inui. Plausibility and faithfulness of feature
attribution-based explanations in automated short answerscoring. In Maria Mercedes Rodrigo, Noburu Matsuda,Alexandra I. Cristea, and Vania Dimitrova, editors, Artiﬁcial Intelligence in Education, pp. 231–242, Cham,2022. Springer International Publishing.
[3] 岩瀬裕哉, 舟山弘晃, 松林優一郎, 乾健太郎. 文章構造グラフを用いた 国語記述式答案への自動フィードバック生成. 言語処理学会 第 29 回年次大会, pp.
1333–1338, 2023.
[4] Hiroaki Funayama, Yuya Asazuma, Yuichiroh Matsubayashi, Tomoya Mizumoto, and Kentaro Inui. Reducing
the cost: Cross-Prompt pre-ﬁnetuning for short answer
scoring. In Artiﬁcial Intelligence in Education, pp. 78–89. Springer Nature Switzerland, 2023.
[5] William C. Mann and Sandra A. Thompson. Rhetoricalstructure theory: A theory of text organization. Technical Report ISI/RS-87-190, Information Sciences Institute,June 1987 1987.
[6] Nils Reimers and Iryna Gurevych. Sentence-bert: Sentence embeddings using siamese bert-networks. In Proceedings of the 2019 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing. Association for

Computational Linguistics, 11 2019.
[7] John Hattie and Helen Timperley. The power of feedback.
Review of Educational Research, Vol. 77, No. 1, pp.
81–112, 2007.
[8] 村山航. テスト形式が学習方略に与える影響. 教育
心理学研究, Vol. 51, No. 1, pp. 1–12, 2003.
[9] Valerie J. Shute. Focus on formative feedback. Reviewof Educational Research, Vol. 78, No. 1, pp. 153–189,2008.
[10] 鈴木雅之. ルーブリックの提示による評価基準・評
価目的の教示が学習者に及ぼす影響. 教育心理学研
究, Vol. 59, No. 2, pp. 131–143, 2011.
[11] Hedy McGarrell and Jeﬀ Verbeem. Motivating revision ofdrafts through formative feedback. ELT Journal, Vol. 61,― 22 ―

This work is licensed by the author(s) under CC BY 4.0(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).

A

理研記述式問題データセット

図 3 に理研記述式問題データセットより抜粋した問題，答案およびその項目点と根拠箇所，そして採点基
12
準の例を示す．この問題の採点項目 A における採点基準はさらに AO，AOという小項目に分類されている．
本研究では, これらの小項目に対して新たに根拠箇所と項目点のアノテーションを行った．
問題：「傍線部」とあるが，これはどういうことか．本⽂に即して句読点ともに七⼗字以内で説明せよ．

答案：

⾔ に 何 か を 表 す こ は ， ⾔ と 記 で は ⽣ の ま 伝 ら ず ， 何 か を 介 さ せ て 表 す こ は ， 世 と の ⽣ ⼀ 感 を 失 こ ．
語 よ
現 る と
葉 い 号
ま え れ
在
現 る と界々 体
う とっう
してい

A_Score:211111110000000000

A：⾔語は様々な⼈と…媒体となるが（6点）

AA①：⾔語は様々な⼈と…（4点）
A②：媒体…（2点）

000000000000000000000000000

A①：「表現するもの」という指摘にとどまっているものは2点

図 3 理研記述問題採点データセットの答案（上）と採点基準の抜粋（下）．
（上）: A score, B score,…は項目点, 0/1 は根
1 AO…は細分化した小項目．
2
拠箇所の有無を表している．（下）: 左側：A は採点基準, 右側：A は採点項目，AO,B

フィードバックテンプレート
表 3 に作成したテンプレートを示す．本研究では， 10 個の問題横断的なテンプレートを作成し， さらに，問題や採点基準特有の誤り方に対応するために，問題ごとのフィードバックテンプレートを作成した．
フィードバックの生成では，{} で囲まれた部分を， 4.3 節で説明した方法で対応する表現に置き換える．
表 3 作成したテンプレートの一覧． {} で囲まれた部分をそれぞれ対応する表現や情報に置き換えることでフィードバックを生成する．
テンプレート名Rubric criteria available
Includes underlined words

テンプレートの種類
採点基準 (各基準全体) が読み取れている場合傍線部の言葉を含んでいる場合フィードバック文{ 採点基準 } という要素は適切に読み取れています．
今回は傍線部は { 傍線部の内容 } の説明を求められているため, 答案に { 答案 } と用いることはできません． { 答案 } を適切な形で言い換えてみましょう．
{ 答案 } だけでは { 採点基準 } の要素が不十分です．参照した { 段落番号 } と関係のある段落から, { ヒント } に着目して, もう一度確認してみましょう．
参照した { 段落番号 } の { 答案 } は比喩表現に相当します．要約問題では比喩表現で用いられている言葉の性質の説明を記述する必要があります． { 答案 } と関係のある段落から { ヒント } 踏まえた上で参照箇所を広げて，自分の言葉で一般化して考えてみましょう．
参照した { 段落番号 } の { 答案 } は具体例に相当します．要約問題では具体例ではなく，一般化した表現を記述する必要があります． { 答案 } と関係のある段落から同等の意味で言い換えられた記述を探してみましょう．

Insuﬃcient elements

要素が不十分である場合

Figurative expression

比喩表現が含まれている場合

Speciﬁc examples

具体例が含まれている場合

Deduction due to
direct quotations

書き抜きによる減点をされている場合参照した { 段落番号 } の { 答案 } の着眼点は適しています．一方で，今回はより適した表現をするために参照した段落と同等の記述がされた部分を探してみましょう．

{ 答案 } は漠然としているため，違う表現で言い換えましょう．

Demonstrative pronouns

漠然とした表現が含まれている場合指示語が含んでいる場合

Punctuation errors
Demonstrative pronouns

句読点ミスをしている場合指示語が含んでいる場合

Vague expressions

Default{ 問題特有のテンプレート }設問の参照ノード以外を参照している場合
各ルーブリックに記載された表現のうち答案に記述されていない表現

要約問題では指示語はしっかりと明示する必要があります．
今回の答案は何に当たるのか参照した段落番号と関係のある段落からもう一度考えてみましょう．
また、記述式では句点（“·”）で終わらせるようにしましょう．
要約問題では指示語はしっかりと明示する必要があります．今回の答案は何に当たるのか参照した段落番号と関係のある段落からもう一度考えてみましょう．
問題をもう一度よく読んで回答しましょう．
e.g. 傍線部の中の「橋」という言葉は筆者がわかりやすく伝えるための比喩表現です．よって，まず「橋」とはどのような意味で用いられているのか考えた上で明記する必要があります．

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