言語処理学会 第30回年次大会 発表論文集（2024年3月）

反論の論理パターン解析: データセット構築と実現性検証
内藤昭一*1,2,7 王文質*1,2 Paul Reisert3 井之上直也 4,2 Camélia Guerraoui1,2,5
山口健史 1 Jungmin Choi2 Irfan Robbani 乾健太郎 6,1,2
1 東北大学 2 理化学研究所 3 Beyond Reason 4 JAIST 5 INSA Lyon 6 MBZUAI 7 リコー{naito.shoichi.t1, wang.wenzhi.r7, guerraoui.camelia.kenza.q4}@dc.tohoku.ac.jp, beyond.reason.sp@gmail.com
naoya-i@jaist.ac.jp, jungmin.choi@riken.jp, robbaniirfan@jaist.ac.jp, kentaro.inui@mbzuai.ac.ae

概要
反論は批判的思考力を育成する有効な手段として教育の現場で用いられている．立論と反論の論理構造を精緻に解析する技術は，反論の評価やフィードバックの提供といった応用につながる可能性があるが，反論を対象とした取り組みは少ない．そこで，本研究では新たなタスク「反論の論理パターン解析」を提案する．反論が立論をどのように攻撃しているか，その要点を表した論理パターンを定義
し，778 件の反論に対して論理パターンのアノテー
ションを行った．また，大規模言語モデルを用いてタスクの実現性を検証した結果，現行の言語モデル
にとっても挑戦的なタスクであることが分かった．
構築したデータセット及びアノテーションガイドラ
インは公開する予定である．

はじめに

1

反論は批判的思考力を向上させるための有効な 手 段 で あ り，教 育 の 現 場 で 広 く 利 用 さ れ て い
る [1, 2, 3, 4]．反論をするためには，相手の論理構造を把握し，どこに反論をするのが効果的か見極めた上で，説得力のある論を組み立てる能力が要求される．これらは批判的思考力において重要な要素であり，反論の実践はそれらを育成するための有用な手段となる．
効果的な学習のためには適切なフィードバックが不可欠だが，個別にフィードバックを与える作業には多くの時間と労力を要し，現実的な運用には限界がある [5]．本研究では，学習者が作成した反論に自動でフィードバックを提示する下流タスクを想定し，反論の論理パターン解析を提案する．
論述の論理構造を分析する研究は多岐にわたる．
中でも Argumentation Schemes [6] は日常の談話に見∗

equal contribution

られる論証を約 60 種類の類型（パターン）として整理したもので，論述に対してフィードバックを提供する枠組みとして広く採用されている [7, 8, 9]．
Argumentation Schemes のそれぞれのパターンには，その妥当性を検証するための批判的な質問（Critical
Question）が紐づいている．例えば，Argumentation
Schemes のひとつである Argument from Expert Opinion
は，専門家 𝐸 の証言をもとに命題 𝐴 を真と結論付ける論証である．このパターンの論証には「𝐸 は 𝐴が属する分野の専門家か？」「他の専門家も 𝐴 について一貫した評価をしているか？」といった Critical
Question を促すことができる．
Argumentation Schemes から明らかなように，論述におけるパターンの導入は教育において有用な性質を備える．類似の論理構造を持つ論述をパターンとして抽象化することで，認知的負荷を減らすことができる [10]．また，論述を個別に理解するのではな
く，一段抽象化した視点から見ることで，過去の経験を新しい状況に適用しやすくなる．しかし，反論に特化した類型はまだ存在しない．反論の類型が確立されれば Argumentation Schemes と同様の枠組み
で，反論に対して効果的なフィードバックを提供するため基盤となることが期待される．
図 1 の例では，立論が宿題により自由時間が減っていると主張し，これに対し反論は宿題も一因ではあるが，クラブ活動や塾も自由時間を減らす要因であり，そちらを減らすべきと主張している．このような代替案を提示する論理パターンは，議題によらず用いられる．論理パターンが特定できれば，「なぜ反論側が提案する代替案を優先すべきか？」といった具体的にフィードバックを提示できる．
本研究では，反論に対してフィードバック提示することを見据え，反論が立論をどのように攻撃しているのかのパターンを特定する論理パターン解析を提案する．タスク提案にあたり，次の研究課題を設― 914 ―

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⼊⼒出⼒(a) ⽴論の論理パターン

⽴論
We believe homework should be abolished.
Without homework, students would have more
free time and be able to pursue what they truly
want to do.

𝑥は良い結果𝑦を抑制するため，𝑥を廃止すべき立論

反論
They say that abolishing homework will give themmore free time. However, club activities and cramschool also reduce free time. It would be more
effective to curtail these instead of homework.

( Argumentation Schemes [Walton’08] )Argument from Consequences

Conclusion:

homework ( x )Premise:homework ( x )(b) 反論の論理パターン

Conclusion:x

Premise:x

反論zshould be abolishedsuppressyfree time ( y )(本研究)𝑥が良い結果𝑦を抑制することは否定しないが、別の要因𝑧も𝑦を抑制しており、𝑥よりも𝑧を優先的に削減すべき
suppressclub activities andcram school ( z )サブタスク: テンプレート分類
立論

suppress

Alternative（代替案）

反論

論理パターン: 代替案

should be abolished

サブタスク: スロットフィリング
論理パターン: 代替案

論理パターンのテンプレート
•
緩和策
•
根拠不十分
•
別の真因
•
見落とされた機序
•
対処不要
etc.

立論

Conclusion:x

Premise:x

反論

suppressz

should be abolishedsuppressysuppress

Z = club activities and cram school

図 1 提案タスク「反論の論理パターン解析」の概略図．立論と反論を入力として，1) 事前に定義されたテンプレート
セットから適切なものを選択するテンプレート分類，2) テンプレートのスロット 𝑧 に相当するフレーズを反論から抽出するスロットフィリング の 2 つのサブタスクで構成される．

定する：(i) 十分なカバレッジを有する反論の論理パ三つに区別している．これらのフレームワークではターンを定義できるか？ (ii) 大規模言語モデルはこ

抽象的なレベルで攻撃関係を表現するもので，内容れらの論理パターンをどの程度識別できるか？ 本に深く踏み込むものではない．

研究の主要な貢献は以下のとおりである：

攻撃関係の修辞的な側面を分析する研究として，• 反論が立論をどのように攻撃をしているかを表した論理パターンを定義し，新たなタスクであAfantenos ら [14] は分節談話表示理論（SDRT） [15]を用いて，相手の論の一部を認めつつ，別の論をる「反論の論理パターン解析」を提案する．

攻撃するといった修辞の表現方法を示している．

• 778 件の反論に論理パターンをアノテートした

LPAttack [16] は，特定の論証のタイプに焦点を当て，データセットを構築する．データセットとアノ立論が述べる因果関係や価値観をどのように攻撃しテーションガイドラインは公開予定である．

ているかを表現するアノテーションスキームを提案• 構築したデータセット上で大規模言語モデルのしている．しかし，これらの研究は反論の類型の定性能を評価し，本タスクの実現性を検証する．

義はされていない．Argumentation Schemes [6] は日常の談話に現れる論証の類型を整理しており，それ2

関連研究
議論における攻撃関係の表現

ぞれの型についてテンプレートを定義している．し議論の構造，特に反論の表現に焦点を当てたものとして，abstract
argumentation frameworks [11] は論証をノード，論証間の攻撃関係をエッジとした有向グラフにより議論を表現している．ASPIC+ [12] は Pollock [13] の影響を受け，攻撃関係を rebuttal（結論への攻撃），
undercutting（結論と前提の間の推論ステップへの攻撃），undermining（結論を支持する前提への攻撃）のかし，これらのスキームは独話的な論述に焦点を置いており，立論と反論の関係については考慮されていない．
攻撃関係の識別タスク

Argument Mining では論

述構造の自動解析に関するタスクが提案されている．独話的な議論を扱った研究として，Stab ら [17]は論証内の主張や前提といった要素間の支持・攻撃関係を同定するタスクを提案している．Peldszus― 915 ―

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ら [18] は攻撃関係を rebuttal と undercut の二つに区別したデータセットを作成している．

反論の論理パターンは立論の種類に応じて変わるため，本研究が定義する論理パターンは立論が対話的な議論を対象にした研究として，2 つの議

Argument from Consequences の場合のみの適用とな論の間の支持・反対関係を識別するタスクが，オる．しかし，実際の利用シーンを考えると，それでンラインフォーラム [19, 20] やピアレビュー [21]，も十分に価値があると考える．学習者に反論を作成

ディベートのスピーチ [22, 23] を対象に存在する．

してもらう際，立論は出題をする側でコントロール

議論全体ではなく，より詳細な単位（Argumentative

でき，はじめからあらゆる立論に対応する必要はな

Discourse Unit）で攻撃関係を識別するタスクも存在いためである．

する [24, 25]．しかし，これらの研究では攻撃が行われている箇所を特定できるが，どのように攻撃さ3.2

れているかまでは分からない．

本研究では，反論の論理パターン解析を「テンプレート分類」と「スロットフィリング」の二つのサ

反論の論理パターン解析

3

ブタスクとして定義する（図 1）．

本節では，タスクに対する要件とタスク設定，テンプレートセットについて説明する．

3.1

タスク設定

テンプレート分類 テンプレート分類では，立論と反論を入力として，反論の各文について論理パ
ターンのテンプレートを選択する．各文に対して異タスクに対する要件

なるテンプレートが選択可能なタスク設定としてい反論の類型（論理パターン）の特定

一つ目の要るのは，タスクに対する要件（§3.1）の「複数の論件として，本タスクでは事前に定義した論理パター

理パターンの混在」に対応するためである．文ごとンの集合から適切なものを選択する分類問題としてにテンプレートを変えることもできるため，反論内定式化する．より自由度の高い木構造やグラフ構造の複数の論理パターンを表現することができる．テ

ではなく，パターンを採用する理由は類型の利点をンプレート分類の性能は，文単位の F1 スコアによ活かすためである．共通のエッセンスを持つ反論をり評価する．

パターンとして抽象化することで，認知的負荷を減

スロットフィリング

スロットフィリングでは，らすことができる [10]．また，反論を一段抽象化しテンプレート分類で選択されたテンプレートのスた視点で理解することで，以前の経験を新しい状況

ロットを埋める．テンプレートには，反論の主要なに適用しやすくなる．教育への応用を想定したとき概念を表すスロットを含むものがある．このサブタに類型が持つこれらの性質は有効だと考える．
複数の論理パターンの混在 二つ目の要件は，ひスクでは，スロットに相当するフレーズを反論文から抽出する．スロットフィリングの性能は，トーク

とつの反論内の複数の論理パターンを表現できるこン単位の F1 スコアにより評価する．

とである．反論はしばしば複数の論理パターンを組
み合わせられることがある．例えば，相手の論を否

3.3

テンプレートセット

定した後に「仮に〜だったとしても」というフレー本研究では，Argument from Consequences の立論にズを用いて，相手の論を一部認めつつも限定するよ対する反論のテンプレートセットを定義する．テン

うなケースがある．このようなケースに対応するた

プレートセットの詳細については付録 A の表 2 にめ，複数の論理パターンの混在を許容する．

示す．

反論対象となる立論の種類

三つ目の要件とし て，本 研 究 で 扱 う 立 論 の 種 類 は Argument from
Consequences とする．Argument from Consequences とはある事柄が良い（悪い）をもたらすことを理由に

4

アノテーションスタディ

4.1

データ

命題の真偽を結論付ける論証である．図 1 の立論はアノテートを付与するデータとして，TYPIC [26]

Argument from Consequences に該当する例であり，宿を用いる．TYPIC は 10 件の立論と約 1000 件程度

題が自由時間という良い結果が抑制することを理由に宿題の廃止を主張している．

の反論を含むコーパスである．上記コーパスから，
Argument from Consequences の立論を対象とした反論
500 件 を選択する．さらに「学生はアルバイトをす― 916 ―

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べきか」の論題について新たに 3 件の立論と 288 件の反論を追加で収集し，合計で 788 の反論を用いて

表 1 テンプレート分類とスロットフィリングの Macro
F1（3 分割交差検証の平均値）

設定

アノテーションスタディを実施する．

4.2

アノテーションプロセスモデル

few-shot

アノテーションは，立論と反論のペアに対して，
ﬁne-tuning

テンプレートセットから該当する論理パターンのテンプレートを選択し，テンプレート内のスロットに対応するフレーズを反論本文から抽出する作業を行う．適切なテンプレートがない場合は「該当なし」
を選択する．アノテータは Amazon Mechanical Turkの選抜された七人のワーカーが担当する．アノテー
タ間の解釈の相違を抑えるため，事前に少数のサンプルを用いたキャリブレーションを三回実施する．
778 件の反論に対して三人分のアノテーションを収集し，合計で 2,334 件のアノテーションを行う．

4.3

アノテーションの一貫性を評価するため，テンプ
レート分類の一致率を示す．778 件の反論に対するテンプレート分類の一致率は，Krippendorﬀ’s 𝛼 [27]の値が 0.35 という結果となった．ある程度一貫性をもったアノテーションにはなっているが，改善の余地は多い．不一致事例の分析を通じて，ルール決めにより一致にもっていけるケース，主観性を考慮すべきケースを今後見極めたい．
定義したテンプレートセットの適用可能性を評価するため，テンプレートセットのカバレッジを示す．カバレッジは，テンプレート分類において「該当なし」以外の選択肢が選ばれた割合を算出する．
カバレッジの値は 86.5% となり，定義した論理パ
ターンは大部分に適用できると言える．

0.07

GPT-3.5

0.15

0.13

Llama2-7b

0.31

0.14

Llama2-7b を用いる．データ全体の 3 分の 2 である
518 件を訓練データとして用いる．テンプレート分
類の正解ラベルは各アノテータの結果を MACE [28]により集約したものを使用する．スロットフィリン
グについては，テンプレート分類の結果が採用されたアノテータの抽出結果をすべて正解スパンと
する．

実験結果

テンプレート分類とスロットフィリングの結果を表 1 に示す．どちらのタスクにおいても，ﬁne-tuning
が few-shot の結果を上回った．few-shot においては，
GPT-4 は与えている事例数が少ないにも関わらず，テンプレート分類において GPT-3.5 を超えている．
一方で，スロットフィリングについては．GPT-3.5
が上回り，一貫した結果は得られなった．全体として性能は低く，現行の大規模言語モデルにとっても挑戦的なタスクと言える．

おわりに

6

本研究は反論の論理パターン解析という新たなタスクを提案した．Argument from Consequences の立論に対する反論の論理パターンを整理し，778 の反論
データセットを構築した．タスクの実現性を検証し反論の論理パターン解析の自動化に向けて，現行の大規模言語モデルが本タスクをどの程度解けるのかの検証を行う．

5.1

0.20

に対して論理パターンのアノテーションを施した

実現性検証

5

GPT-4

ンダムに与える 2 ．ﬁne-tuning では，モデルとして

5.2

アノテーション結果

F1 (template) F1 (slot)

た結果，現行の大規模言語モデルを用いても大きな改善の余地があるタスクであることが分かった．
今後の課題として，より洗練されたアプローチの探求が挙げられる．論理パターンは多くの情報を内包するラベルである．一度の質問で回答を出力する

実験設定

性能検証は in-context learning と ﬁne-tuning の二つの設定で行う．in-context learning では，モデルとして GPT-4 と GPT-3.5 を用いる 1 ．few-shot 設定を採用し，GPT-4 は 3 shot，GPT-3.5 は 8 shot の事例をラ
1 OpenAI API を 利 用 し て お り，GPT-4 は gpt-4，GPT-3.5 は
gpt-3.5-turbo-16k を利用しているのではなく，質問を分解し Step by Step に回答を出力するアプローチの検証を進めている [29]．また，
論理パターン解析を取り入れたフィードバック提示システムの実装，およびユーザスタディを検討中である [30]．
2 理想的な状態での性能を評価するため，few-shot における事例数は文脈として渡せる最大限の数としている．

― 917 ―

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mentative microtexts. In Argumentation and Reasoned Action:

謝辞
本 研 究 は JSPS 科 研 費 22H00524 の 助 成，JST
CREST JPMJCR20D2 の支援を受けたものである．

参考文献[1] Abhijit Roy and Bart Macchiette. Debating the issues: A tool for
augmenting critical thinking skills of marketing students. Journalof Marketing Education, Vol. 27, No. 3, pp. 264–276, 2005.
[2] Fulan Liu and Paul Stapleton. Counterargumentation and the cultivation of critical thinking in argumentative writing: Investigating
washback from a high-stakes test. System, Vol. 45, pp. 117–128,
2014.
[3] David W. Johnson and Roger T. Johnson. Creative and criticalthinking through academic controversy. American Behavioral
Scientist, Vol. 37, No. 1, pp. 40–53, 1993.
[4] Michael Nussbaum. Using argumentation vee diagrams (avds)
for promoting argument-counterargument integration in reﬂective
writing. Journal Of Educational Psychology, Vol. 100, pp.
549–565, 08 2008.
[5] Rosalind Driver, Paul Newton, and Jonathan Osborne. Establishing
the norms of scientiﬁc argumentation in classrooms. Science
Education, Vol. 84, pp. 1–312, 05 2000.
[6] Douglas Walton, Christopher Reed, and Fabrizio Macagno. Argumentation Schemes. Cambridge University Press, 2008.
[7] Fabrizio Macagno and Aikaterini Konstantinidou. What students
arguments can tell us: Using argumentation schemes in scienceeducation. Argumentation, Vol. 27, pp. 225–243, 2013.
[8] Yi Song and Ralph P. Ferretti. Teaching critical questions about
argumentation through the revising process: eﬀects of strategy
instruction on college students argumentative essays. Reading
and Writing, Vol. 26, pp. 67–90, 2013.
[9] Yi Song, Michael Heilman, Beata Beigman Klebanov, and Paul
Deane. Applying argumentation schemes for essay scoring. In
Proceedings of the First Workshop on Argumentation Mining, pp. 69–78, Baltimore, Maryland, June 2014. Association for

Computational Linguistics.
[10] Eleanor Rosch. Principles of categorization. In Eleanor Rosch andB. B. Lloyd, editors, Cognition and Categorization, pp. 27–48.
Erlbaum, Hillsdale, NJ, 1978.
[11] Phan Minh Dung. On the acceptability of arguments and its fundamental role in nonmonotonic reasoning, logic programming andn-person games. Artiﬁcial Intelligence, Vol. 77, No. 2, pp. 321–
357, 1995.
[12] Sanjay Modgil and Henry Prakken. The aspic + framework forstructured argumentation: A tutorial. Argument & Computation,
Vol. 5, , 02 2014.
[13] John L. Pollock. Defeasible reasoning. Cognitive Science,Vol. 11, No. 4, pp. 481–518, 1987.
[14] Stergos Afantenos and Nicholas Asher. Counter-argumentationand discourse: A case study. CEUR Workshop Proceedings,
Vol. 1341, , 01 2014.
[15] N. Asher and A. Lascarides. Logics of Conversation. Studies in
Natural Language Processing. Cambridge University Press, 2003.
[16] Farjana Sultana Mim, Naoya Inoue, Shoichi Naito, Keshav Singh,
and Kentaro Inui. LPAttack: A feasible annotation scheme for
capturing logic pattern of attacks in arguments. In Proceedings

Proceedings of the 1st European Conference on Argumentation, Lisbon, Vol. 2, pp. 801–815, 2015.

[19] Akiko Murakami and Rudy Raymond. Support or oppose? classifying positions in online debates from reply activities and opinion
expressions. In Coling 2010: Posters, pp. 869–875, Beijing,
China, August 2010. Coling 2010 Organizing Committee.
[20] Sara Rosenthal and Kathy McKeown. I couldn’t agree more: The
role of conversational structure in agreement and disagreement
detection in online discussions. In Proceedings of the 16th
Annual Meeting of the Special Interest Group on Discourseand Dialogue, pp. 168–177, Prague, Czech Republic, September

2015. Association for Computational Linguistics.
[21] Liying Cheng, Lidong Bing, Qian Yu, Wei Lu, and Luo Si. APE:
Argument pair extraction from peer review and rebuttal via multitask learning. In Proceedings of the 2020 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP),
pp. 7000–7011, Online, November 2020. Association for Computational Linguistics.
[22] Stefano Menini, Elena Cabrio, Sara Tonelli, and Serena Villata.
Never retreat, never retract: Argumentation analysis for politicalspeeches. Proceedings of the AAAI Conference on Artiﬁcial
Intelligence, Vol. 32, No. 1, Apr. 2018.
[23] Matan Orbach, Yonatan Bilu, Assaf Toledo, Dan Lahav, Michal Jacovi, Ranit Aharonov, and Noam Slonim. Out of the echo chamber:
Detecting countering debate speeches. In Proceedings of the58th Annual Meeting of the Association for Computational
Linguistics, pp. 7073–7086, Online, July 2020. Association for

Computational Linguistics.
[24] Debanjan Ghosh, Smaranda Muresan, Nina Wacholder, Mark
Aakhus, and Matthew Mitsui. Analyzing argumentative discourse
units in online interactions. In Proceedings of the First Workshop on Argumentation Mining, pp. 39–48, Baltimore, Maryland, June 2014. Association for Computational Linguistics.
[25] Jacobus H Visser, Barbara Konat, Rory Duthie, Marcin Koszowy,
Katarzyna Budzynska, and Chris Reed. Argumentation in the2016 us presidential elections: annotated corpora of televisiondebates and social media reaction. Language Resources and
Evaluation, Vol. 54, pp. 123 – 154, 2019.
[26] Shoichi Naito, Shintaro Sawada, Chihiro Nakagawa, Naoya Inoue,
Kenshi Yamaguchi, Iori Shimizu, Farjana Sultana Mim, Keshav
Singh, and Kentaro Inui. Typic: A corpus of template-based diagnostic comments on argumentation, 2022.
[27] Klaus Krippendorﬀ. Content Analysis: An Introduction to
Methodology. Sage Publications, Inc., Beverly Hills, CA, 1980.
[28] Dirk Hovy, Taylor Berg-Kirkpatrick, Ashish Vaswani, and Eduard
Hovy. Learning whom to trust with MACE. In Proceedings of the2013 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language
Technologies, pp. 1120–1130, Atlanta, Georgia, June 2013. As-sociation for Computational Linguistics.
[29] Wenzhi Wang, Shoichi Naito, Paul Reisert, Naoya Inoue, Camélia
Guerraoui, Jungmin Choi, Irfan Robbani, and Kentaro Inui. Exploring task decomposition for assisting large language models incounter-argument logical structure analysis. 30th Annual Meeting of the Natural Language Processing (NLP2024), 2024.
[30] Camélia Guerraoui, Paul Reisert, Naoya Inoue, Wenzhi Wang,
Shoichi Naito, Jungmin Choi, Irfan Robbani, and Kentaro Inui.
Argvantage: the new pedagogical system to learn argumentation.

of the Thirteenth Language Resources and Evaluation Conference, pp. 2446–2459, Marseille, France, June 2022. European

30th Annual Meeting of the Natural Language Processing(NLP2024), 2024.

Language Resources Association.
[17] Christian Stab and Iryna Gurevych. Parsing argumentation structures in persuasive essays. Computational Linguistics, Vol. 43,
No. 3, pp. 619–659, September 2017.
[18] Andreas Peldszus and Manfred Stede. An annotated corpus of argu-― 918 ―

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A

テンプレートセット

Argument from Consequences 型の立論に対する反論のテンプレートセットを表 2 に示す．
表 2 反論のテンプレートセット．反論対象の立論は Argument from Consequences に該当し，𝑥 が 𝑦 という良い結果を抑制することを理由に 𝑥 を廃止すべきという主張をしている．各テンプレートは異なる反論のパターンを表現している．
緩和策
𝑥 が 𝑦 という良い結果を抑制することは否定しないが，その因果関係は 𝑧 という手段で緩和できる
立論 Conclusion:x

Premise:

反論

x

代替案
𝑥 が 𝑦 という良い結果を抑制することは否定しないが，別の要
因 𝑧 も 𝑦 を抑制しており，𝑥 よりも 𝑧 を優先的に削減すべき

should be abolishedsuppressy

立論 Conclusion:x

Premise:x

根拠不十分
𝑥 が 𝑦 を抑制する十分な根拠が述べられていない

別の真因
𝑦 を抑制する真の原因は 𝑥 ではなく 𝑧 である。よって，𝑥 を廃止しても問題は解決しない

should be abolishedsuppress

Premise:x

反論

立論 Conclusion:x

Premise:x

should be abolishedysuppress

No evidencey反論

suppressz

見落とされた機序 #1
𝑦 を促進する別の要因 𝑧 が存在し，𝑥 は 𝑧 を促進する。よって，𝑥 は 𝑦 を抑制するのではなく，むしろ 𝑦 を促進する
立論 Conclusion:x

Premise:x

反論

promote立論 Conclusion:xyPremise:xz

promote反論

suppress

対処不要
𝑦 の意義は限定的である，𝑦 は現状でも十分である
立論 Conclusion:x

Premise:x

見落とされた機序 #2
𝑦 を 抑 制 し て い る 別 の 要 因 𝑧 が 存 在 し，𝑥 は 𝑧 を 抑 制 する。よって，𝑥 は 𝑦 を抑制するのではなく，むしろ 𝑦 を促進する

should be abolishedsuppressshould be abolishedsuppressysuppressz𝑦 による好影響
𝑦 により 𝑧 という悪い結果が生まれるため，𝑦 は良い結果ではないshould be abolishedsuppressysuppresszzx

suppress反論z mitigates the suppress relation

立論 Conclusion:

should be abolished

立論 Conclusion:x

Premise:x

should be abolishedysuppressy

反論 y has no significancey is sufficient in the current state

反論

promotez𝑦 とは別観点のメリット #1
𝑥 は 𝑦 とは別観点の良い結果 𝑧 を促進する

𝑦 とは別観点のメリット #2
𝑥 は 𝑦 とは別観点の悪い結果 𝑧 を抑制する

立論 Conclusion:

立論 Conclusion:x

Premise:x

Premise:反論xx

should be abolishedsuppress

promotey反論z― 919 ―

should be abolishedsuppress

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