DEIM Forum 2014 E7-5

リスクとその対策情報の分類と検索
北口 善紀†

大島 裕明†

田中 克己†† 京都大学大学院情報学研究科社会情報専攻 〒 606–8501 京都府京都市左京区吉田本町
E-mail: †{kitaguchi,ohshima,tanaka}@dl.kuis.kyoto-u.ac.jp
あらまし

本論文では, リスクをその対策情報の傾向を基に分類し取得する手法を提案する. 本研究の手法でヘッドフォンを利用する際のリスクについて検索すると, 難聴のリスクは事前に対処すべきであり, 故障のリスクは事後に対処するものである, といった情報を得る事ができる. リスクの影響度, 発生頻度によって取るべき対策パターンが異なるという知見を利用し, 対策情報の傾向による分類でリスクを推定することが本研究の狙いである. 本研究では社会的な事故であるトラブルに関するリスクを取り扱う. Web 上に記述されるトラブルやその対策についての情報を基に,検索クエリで示される状況に即した分類済みのリスクを提示する.
キーワード

リスク, 言語パターン, トラブル, データマイニング

1. は じ め に
情報検索技術の向上から私たちは検索意図に合った情報を得がなくなる. このようにリスクは現在の状態と密接な関わりがある. リスクが状態遷移に付随する情報であると考えたときに,必要となる情報は以下の二つである.

られることが多くなったが, 依然として意図通りの結果を得ら（ 1 ） ダメージを受けた状態へどの程度の確率で遷移するのれない場合も存在する. 意図通りの結果を得られない場合の一か (リスクの発生頻度)

例として, リスクについての情報を取得したい場合が考えられ（ 2 ） その状態に遷移した際のダメージの大きさはどの程度る. ヘッドフォンを利用する際のリスクについて知りたい場合か (リスクの影響度)

を例として取り上げる. この場合, 知りたい事柄としては以下

以上の理由から, 本研究ではリスクの発生頻度, 影響度についの二点が挙げられる.

て考慮する必要があると考え, それらのパラメータを推定する（ 1 ） どんなリスクがあるのか手法を提案することとした.

（ 2 ） それぞれのリスクはどの程度の大きさなのか
ヘッドフォンの例では, まず断線するリスクや難聴になるリ

現状の検索システムでは解決できない問題として以下の二つが挙げられる.

スク, 音漏れするリスクなどがあることを知ることが重要であ（ 1 ） リスクについての記述があるページを判別できないる. また, 得られたリスクのうち, どれを重要視すべきか知るた（ 2 ） リスクの発生頻度, 影響度などによるランキングを作めにもリスクの大きさについての情報が得られることが望まし成できない

い. 本研究では, リスクの大きさを推定するパラメータとして
以下の 2 点を考慮する.

まず一番目の問題について述べる. ヘッドフォンとして取り上げ, 断線のリスクをすでに知っているユーザがそのリスクに

•

発生頻度

どう対処すべきか知りたいという検索意図で検索を行う事を考•影響度える. この場合, 「ヘッドフォン 断線」というクエリで検索すヘッドフォンの例について言うと, 難聴になるリスク, 断線することが自然であると考えられる. このクエリで検索した結果るリスクは被害の発生頻度は小さいが, 影響度は大きい. それにとして「断線を防ぐためのヘッドフォンの選び方」, 「ヘッド対して, 音漏れするリスクは被害の発生頻度は大きいが, 影響度

フォンが断線した際の対処法」というタイトルの二つの Webは小さい. 上記のように, それぞれのリスクについて発生頻度,

ページが得られたとする. 前者のページは断線する前に読むべ

影響度は異なる.

きページであり, ダメージを受けた状態に遷移する前に必要な発生頻度, 影響度をリスクの主要なパラメータとする理由は情報について記述しているので, 「ある状態からダメージを受リスクが「ある状態からダメージを受けた状態へ遷移する可けた状態へ遷移する可能性がある」パラメータであるリスクに能性がある」場合に定義できるパラメータであるからである.

ついての情報を記述していると言える. それに対して, 後者のヘッドフォン購入直後の状態だと, 断線する可能性, 難聴になる

ページではすでに断線したユーザが必要な情報を記述しており,可能性, 音漏れする可能性のいずれも存在するため, 断線するリ

ヘッドフォンが断線した時点ではすでに断線のリスクは消失し

スク, 難聴になるリスク, 音漏れするリスクのすべてについて考てしまっているため, リスクについての情報を記述していると慮しておく必要がある. ここでヘッドフォンが断線してしまっは言えない. これらの二種類のページは「ヘッドフォン 断線」

た場合, ヘッドフォンが断線した状態にユーザの状態は遷移すというクエリに合致しているため両方とも検索結果に現れるこることとなる. この状態ではもうこれ以上ヘッドフォンが断線とが予想される. リスクへの対処ついて知りたい場合には必要する可能性がないため, 断線のリスクについては考慮する必要となるのは前者のページであるが, 前者と後者を分けて取得することは現状の検索では難しいと考えられる.

3. 1 リ ス ク

次に二番目の問題について述べる. ある状態にユーザがいる

リスクとは, 「ある状態からダメージを受けた状態へ遷移す

ときに遷移する可能性のあるダメージを受けた状態の数は無数る可能性がある」場合に定義できるパラメータである. 本研究に存在するため, リスクの種類も膨大なものとなる. それらすではリスクの大きさを以下の二つの要素で定義することとする.

べてのリスクの情報について理解するのは現実的ではないため,（ 1 ） 影響度

リスクの大きさ等で情報のスコア付けを行い, スコアにより分（ 2 ） 発生頻度

類された状態で情報を提示する必要があると考えられる. 本研

リスクマネジメントの分野ではリスクの大きさの影響度と発究ではスコアとしてリスクの主要要素である発生頻度, 影響度

生頻度の積による定義がしばしば見受けられ, WIkipedia のリを利用する. これらのパラメータはリスクを知る上で重要であ

スクマネジメトの項目（注 2） でも「リスクマネジメントとは, リるが, 容易に推定できるものではないため現状の検索システム

スクを特定することから始まり, 特定したリスクを分析して, 発でリスクの大きさを推定して情報を提示することは難しいと考生頻度（発生確率, possibility）と影響度（ひどさ, severity）のえられる. この問題を解決するため本研究では発生頻度, 影響観点から評価した後, 発生頻度と影響度の積として求まるリス度というパラメータを推定する手法を提案する.

クレベルに応じて対策を講じる一連のプロセスをいう.」と記述

本研究ではリスクの取得・推定にリスクの対策についての記述されている. 本研究におけるリスクの大きさの定義にもこの方（注 1）法が利用できるが, 積での定義の場合には影響度が大きいが発では, 「リスク対応の種類には, リスクの回避, 低減, 共有, 保有

生頻度は小さいリスクと影響度は小さいが発生頻度が大きいリなどがある.」と記述されている. 回避, 低減, 共有, 保有などのスクが同程度のリスクと評価されることがある. 発生頻度が大対策法はリスクの発生頻度, 影響度に密接な関わりがあると考きいリスクが求められるか, 影響度が大きいリスクが求められえられる. そこで本研究では Web 上に記載されている対策のるかはドメインやユーザの嗜好によって異なるため, 影響度・記述を利用し, リスクの取得・推定を行う手法を提案する.

発生頻度をまとめて 1 つのパラメータとして扱うと対応できるを利用する. Wikipedia のリスクマネジメントという項目

2. 関 連 研 究
本研究は入力されたクエリで指定されたドメインについて,要求が限られてしまう. そこで本研究では各々のリスクについて発生頻度・影響度という 2 つのパラメータを別々に推定する手法を提案する.

対策などリスクに関する記述があるページを抽出し, 得られた

3. 2 リスクの対策

ページ集合からダメージを受けた状態を示す表現を取り出し,

リスクマネジメントの分野では, リスクの対策を以下の 4 パ

影響度・発生頻度でスコア付けし提示する手法を提案する. 本

ターンに分類している.

研究に関連のある研究としてはまず, Walker [3] らの研究があ（ 1 ） リスク回避

る. Walker らはソフトウェア開発の分野について, リスクマネ

リスクのある状態から離脱する

ジメントが困難となっている今日において, テクニカルリスク

例:難聴にならないようにヘッドフォンを使わないようにするを客観的に評価し議論できる 3 つの仕組みを提案した. この研（ 2 ） リスク低減

究ではイベントについてのリスクを発生頻度とコストで定義しリスクの影響や発生頻度を少なくするていて, その点に関して本研究でのリスクの発生頻度・影響度

例:海外旅行時に盗難に備えて財布をズボンのすそに入れて推定と通づるところがあると考えている. 本研究との相違点は

おく

対象としているリスクであり, この論文ではソフトウェア開発（ 3 ） リスク共有におけるリスクを対象にしているのに対して, 本研究では情報リスクによる被害を他の人と共有し分散させる

検索を利用することの多いドメインにおけるリスクを対象とし

例:故障に備えてパソコンの長期保証に加入しておくていることが相違点として挙げられる.

（ 4 ） リスク保有

リスクを対象としない関連研究としては, 観点を絞った検索に関する研究が挙げられる. 経験を検索する研究として, 乾 [1]

リスクを黙認し, リスクを減らすためのアプローチを行うことなくリスクを放置する.

らの研究がある. 乾らはブログなどでユーザが生成したコンテ

例:たまに糸くずがつくことがある洗濯機を使い続けるンツのうち, 自分の経験した内容を記述している文書をデータ

リスクへの対策はリスクの影響度・発生頻度によって異なる.

マイニングにより収集する手法を提案している. 本研究でのリリスクの影響度・発生頻度とその対策法の関係を図 1 で示す.

スクに関する言及を行っている文書を抽出する際にも, この研

影響度が大きく, 発生頻度も大きいリスクについてはリスク回究での抽出手法の考え方が利用できると考えている.

避が選ばれる. 影響度は小さいが発生頻度が大きいリスクにつ

3. リスクとその対策
本章では, 本研究を理解する上で重要なリスク及びその対策についての説明を行う.

（注 1）：http://ja.wikipedia.org/wiki/リスクマネジメント

いてはリスク低減が選ばれる. 影響度が大きいが発生頻度は小さいリスクについてはリスク共有が選ばれる. 影響度が小さく,発生頻度が小さいリスクについてはリスク保有が選ばれる.
上記で示したようにリスクの対策はリスクの発生頻度・影響（注 2）：http://ja.wikipedia.org/wiki/リスクマネジメント

(リスク名) + を + (動詞)(1)

ヘッドフォンの例だと言語パターンを満たす表現として, 「難聴を予防」, 「断線を防ぐ」, 「ノイズを解消」などの表現が挙げられる.
実際の動詞を利用したリスクの抽出方法はクエリに動詞を付加したクエリ拡張による検索で行う. ヘッドフォンの例だと「ヘッドフォン 予防」, 「ヘッドフォン 防ぐ」等のクエリで検索し, 言語パターンを満たすリスクを抽出する. 本研究ではリスクの獲得に有用な動詞を発見するための手法としてブートス
トラップ法を用いる. 統計学におけるブートストラップ法とは,様々な目的に用いられる統計的推論の手法であり, 再標本化法に分類されるもののひとつである. （注 3）具体的には, まずシードとして利用する動詞集合 V (0) を与え, それを利用して検索を行
い, 言語パターンを満たすリスクを抽出し, リスク集合 R(1) を作成する. その次に, R(1) を利用して検索を行い, 言語パター
図 1 リスクの影響度・発生頻度とその対策パターン

ンを満たす動詞を抽出し, 動詞集合 V (1) を作成する. これを何度というパラメータに密接に関わる. ここで注意しなければな

集合 V を作成する. そうして抽出されたリスク集合 R に含まらないのが, 影響度・発生頻度を考慮して対策法は選ばれるが,れる各々のリスク r について, V を用いて分類を行う. 以下で,ある対策法が選ばれているリスクだからといって, 影響度・発動詞集合を利用したリスク集合の取得手法, リスク集合を利用

生頻度が決まるというわけではないということである. ヘッド

した動詞集合の取得手法の詳細を述べる.

度も繰り返すことで, リスク集合 R とリスク抽出に有用な動詞

フォン利用時における難聴になるリスクという影響度が大きい

4. 1. 1 動詞集合を利用したリスク集合の取得が発生頻度が小さいリスクに対して, リスク回避のためにヘッ

動詞集合 V (t) を用いてリスク集合 R(t + 1) を求める手法をドフォンを使うときはできるだけ音量を小さくする人もいれば,述べる. ユーザの入力したクエリ q について, V (t) に含まれるリスクを保有し大音量で使用しつづける人もいる可能性がある.

動詞 v ∈ V (t) でクエリ拡張して検索し, 検索結果を 100 件取得

このようにリスクの大きさが同じでも人によって対策が異なるする. 検索結果の取得には検索 API を利用し, 本研究では Bing

ことがある. 本研究で対策を基にリスクの抽出・評価を行う際の検索 API（注 4） を利用している.

にはこの点を考慮すべきであると考えている.

4. リスクの抽出・分類手法
本章ではリスクを抽出し, 発生頻度・影響度という観点で評価する手法について述べる.

各動詞 v について言語パターンによるリスク抽出を行うため,
検索 API で得られたページのタイトルとスニペットを文単位に分割したものをマージした文集合から動詞 v を含む文を抽出する. そうして得られた文集合に含まれるすべての文について
言語パターンを満たす部分を抽出する. ここで言語パターンを

4. 1 リスクの抽出

満たすかどうかを識別するために各文について構文解析を行う.

本研究ではリスクの抽出をリスクを目的語にとる動詞を利用

構文解析器には Cabocha（注 5） を用いる. ここで形態素解析ではして行う. 動詞にターゲットを絞るのは, リスクへの対策が記なく構文解析を行うのは, 2 つ以上の形態素が連続して表される

述してあるページが同じ動詞を含むことが多いという仮説に基リスクを正しく抽出できるようにするためである. ヘッドフォ

づく. 例としてヘッドフォンの難聴というリスクへの対策が記

ンに関する音漏れというリスクを抽出する場合だと, 形態素解

述してあるページの特徴に言及する. これらのページでは「難析を行うと音と漏れが分割されてしまうが, 構文解析では分割聴の予防法」, 「難聴を防ぐには」等の表現が多く用いられてされず正しく音漏れを抽出することができる. なお, Cabocha

いる. これらの表現の特徴として「予防」, 「防ぐ」等の動詞では構文解析のために用いる形態素解析器として MeCab [2] がが「難聴」というリスクを目的語にとっていることが挙げられ用いられている.

る. このような表現は決して少ないものではなく, Google を利構文解析により言語パターンを満たすかどうかを識別し, 満用して”難聴を予防”というクエリで検索した場合には約 64800

たせば動詞 v の前のチャンクに含まれるリスク r について,件の結果が得られ, ”難聴を防ぐ”というクエリで検索した場合

クエリ q と動詞 v を利用した検索結果におけるリスク r のには約 137000 件の結果が得られたことからも頻出する表現で出現率 F req(r, {q, v}) を算出する. q を v により拡張し検索あることが実証できる. 本研究では動詞を利用した言語パター

して得られた 100 件の検索結果から r が 35 件得られた場合,

ンによりリスクを抽出することができるのではないかという仮説に基づき, 以下の言語パターンを利用してリスクを抽出する手法を提案する.

（注 3）：http://ja.wikipedia.org/wiki/ブートストラップ法（注 4）：http://datamarket.azure.com/dataset/bing/search（注 5）：https://code.google.com/p/cabocha/F req(r, {q, v}) = 0.35 となる.

（ 1 ） 品詞が動詞抽出されたリスク r が次のステップでの動詞集合の取得に有用かどうかを判断するためのスコア ER(r, t + 1) は以下の式で（ 2 ） 品詞が名詞かつサ変接続のいずれかの条件を満たすものを動詞として判断することとした.

定義される.

∑

ER(r, t + 1) =F req(r, {q, v}) · ER(v, t) · EL(v)(2)v∈V (t)

ここで新たに登場する EL(v) というスコアは, 前回のリスク
集合 R(t) と動詞 v により抽出されたリスク集合を比較し, 動
詞 v がリスク抽出に有用であるかを測る値であり, 以下の式でリスク集合 R(t) に含まれるすべてのリスク r について, 言語
パターンを満たす動詞を抽出したのち, 動詞 v のリスク抽出に有用かどうかを表すスコア ER(v, t) を以下の式で算出する.

ER(v, t) =∑F req(v, {q, r}) · ER(r, t) · EL(r)(4)

r∈R(t)

表される.

EL(v) =∑

リスク集合 R(t) から動詞集合 V (t) を求める際にも, 前の動F req(r, {q, v}) · ER(r, t)(3)

r∈R(t)

詞集合 V (t − 1) を利用したリスク r の動詞抽出への有用性を表すスコア EL(r) を用いる. このスコアは以下の式で算出される.

このスコアを ER(r) を算出する際に用いる理由は, リスク集合を取得するのに有用な動詞から取得されたリスク r が, リス

EL(r) =

ク抽出に有用な動詞の抽出に必ずしも有用であるわけではないという理由に基づく. 例として q = ”ロードバイク”, v = ”防ぐ” から r = ”風” が得られた場合を考える. 「防ぐ」という動詞はどのようなクエリに対しても高精度でリスクを抽出できる動詞であることが経験的にわかっているが, この動詞で抽出された「風」というリスクは「感じる」などのリスク抽出に適さない動詞の目的語となることが多いため, 「風」のスコアを上げてしまうと適切な動詞集合を取得することができなくなってし
まう. そのため, EL(”風”) というスコアを求めることで適切な∑

F req(v, {q, r}) · ER(v, t − 1)(5)v∈V (t−1)抽出されたすべての動詞 v について, ER(v, t) を求めたのち,ER(v, t) のスコア上位 10 件の動詞を取得し, それを動詞集合
V (t) として取得する.
4. 2 リスクの評価
リスク集合 R が抽出されたのち, R に含まれるすべてのリス
ク r について, r の抽出に最も有用だった動詞 v を動詞集合 Vから求める. 選出される動詞 v は以下のスコアが最大となる動詞である.

動詞集合が得られやすくする必要があると考え, このスコアをER(r, t + 1) を求める際に利用することとした.

ScoreF orSelection(r, v) = F req(r, {q, v}) · ER(v)(6)

こ う し て V (t) に よ り 抽 出 さ れ た リ ス ク す べ て に つ い てER(r, t + 1) を求めたのち, 次の抽出に利用するリスク集合
を ER(r, t + 1) のスコアが上位のものに限定する. ここでER(r, t) を用いてフィルタリングをする理由は, ブートストラッ
プ法で限定なしで反復を続けてしまうと, 集合の大きさが際限なく大きくなってしまうためである. 抽出されたすべてのリス
クを用いて次の動詞集合の抽出を行う場合, 計算コストが非常に膨大になってしまうという問題が発生する. それを防ぐため,
本研究では次のステップで利用するリスクを ER(r, t + 1) のス
コア上位 10 件のものとしている. こうして得られたリスク集合 R(t + 1) を用いて, 次は動詞集合 V (t + 1) を取得する.

4. 1. 2 リスク集合を利用した動詞集合の取得
前節で得られたリスク集合 R(t) を利用して動詞集合 V (t) を取得する方法を説明する. 基本的には動詞集合からリスク集合を求める手法と同様である.
まずクエリ q を r ∈ R(t) で拡張したもので検索を行い, それ
ぞれ 100 件ずつ検索結果を検索 API を利用して取得する. そして各リスク r について得られた 100 件の検索結果のタイト
ル及びスニペットから, r を含む文を抽出する. 得られた文集合について, 言語パターンを満たす表現があれば, 最初に出現する動詞を抽出し, その頻度 F req(v, {q, r}) を算出する. 動詞の取得は形態素解析を利用し, 本研究では形態素解析器として

MeCab [2] を利用している. 形態素が動詞であるかどうかの判
断は,リスク集合 R に含まれる各リスク r について抽出に有用な
動詞 v を動詞集合 V から求めたのち, 得られた動詞 v を用いてリスクを分類する.
分類には, 3 章で述べたリスクの対策が発生頻度・影響度別
で 4 パターンに分類されるという知見を用いる. 4 パターンの対策の種類は以下のようになっている.
（ 1 ） リスク回避 (発生頻度大・影響度大)（ 2 ） リスク低減 (発生頻度大・影響度小)（ 3 ） リスク共有 (発生頻度小・影響度大)（ 4 ） リスク保有 (発生頻度小・影響度小)動詞 v が 4 種類の対策パターンのどれに分類されるかは, ク
エリ q と動詞 v から得られるリスク r の出現率 F req(r, {q, v})による. まず 4 種類の対策パターンを表す代表的な動詞を決めておく. 本研究では下記のように定めた.
（ 1 ） リスク回避 ー 「防止」
（ 2 ） リスク低減 ー 「軽減」
（ 3 ） リスク共有 ー 「補償」
（ 4 ） リスク保有 ー 「解消」
リスク r とその抽出に用いられた動詞 v から得られた際に,v が防止, 軽減, 補償, 解消のうちどの動詞との近似度が最も高いかを計算し, 最も類似度が高い動詞の対策パターンにリスクr を分類する. 2 つの動詞 v1 , v2 の近似度は以下の式で算出される.

P@10(リスク) 有用動詞の個数 P@10(動詞)
S1

0.82

1.9

0.65

S2

0.76

1.5

0.63

表1

クエリ

シード

ヘッドフォン

S1

抽出されたリスクと有用動詞
音漏れ:防ぐ, まり:防ぐ, 振動:防ぐ, 絡
み:防ぐ, 絡まり:防ぐ, 侵入:防ぐ, 相
互影響:防ぐ, ヘッドフォン難聴:防ぐ,
破損:防ぐ, ノイズ:軽減

シード動詞集合 S1 , S2 による抽出結果

S2

騒 音:低 減, ノ イ ズ:低 減, 音 エ ネ ル
ギー:低減, 雑音:低減, 音漏れ:低減,

Sim(v1 , v2 ) =∑音:軽減, 過大突入電流:低減, 負担:低F req(r, {q, v1 }) · F req(r, {q, v2 }) (7)減, 圧迫感:低減, 周辺ノイズ:低減
パソコン

S1

熱暴走:防止, 情報漏えい:防止, 盗難:防止, 電磁波:防止, 不具合:防止, 情報
窃取:防止, 接続:防止, 不正アクセス:

この式を用いて, 上記の 4 つの動詞と動詞 v の近似度を計算

防止, 不正使用:防止, 変更:防ぐS2

し, 最も高い近似度となる対策パターンに動詞 v を分類する.

軽減, バックアップ:取る, 負荷:かける, 音:とる, 疲れ目:軽減, 疲労:軽減,

こうして分類された動詞 v により抽出されたリスク r については, 動詞 v の対策パターンが適用されることになる. 発生頻度・疲れ:軽減, 負担:軽減, ブルーライト:

PC 作業疲れ:軽減, 眼精疲労:軽減
スマートフォン

S1

利用:防止, 使いすぎ:防ぐ, 誤動作:防ぐ, 置き忘れ:防止, 誤操作:防ぐ, 情報

影響度ごとに対策パターンは異なるため, リスク r が分類され漏えい:防ぐ, いたずら:防止, スマホ,た対策パターンが何であるかわかれば, 発生頻度・影響度を評

健康被害:防止, 反射:防止

S2

価する事ができる.

落下リスク:軽減, 負担:軽減, 温度上昇:軽減, ストレス:軽減, 負荷:軽減, 電
磁波被ばく:軽減, 電池消耗:軽減, 電5. 実験及び考察
前章で示したリスクの抽出手法について, 10 個のクエリと磁波:軽減, 初期費用:軽減, 音漏れ:低減ロードバイク

S1

防止, 傷:防止, 汚れ:落とす, 錆:防ぐ,
脱落:防止, 転倒:防ぐ, 振動:防止, ズ

2 種類のシードを利用した手法についてリスク, 動詞の抽出実

レ:防ぐ

験を行い, リスク集合 R の上位 10 件に含まれるリスクの適合

S2

ロードノイズ:軽減, 両方:軽減, 突き

詞の個数, 動詞集合 V の上位 10 件に含まれるリスクの適合率

上げ:軽減, ストレス:軽減
ギター

S1

る, ピック:落とす, テンポ:落とす, 鳥:変える, サビ:落とす, 傷:防止

いる.

S2

キック振動:軽減, 摩擦:軽減, 力:感じる
掃除ター, 掃除, 洗濯, 登山, 観光, 海外旅行•

S1

落とす, 黒カビ:落とす, 臭い:取る, 黄
ばみ:落とす, シミ:落とす

S1 = { 防止 }, S2 = { 防止, 軽減, 解消, 補償 }S2

物:減らす, 臭い:減らす
洗濯S1

落とす, シミ:落とす, カビ臭さ:取る,
匂い:消す, 加齢臭:落とす

すべてのスコアにおいて, シード動詞集合の大きさを大きくS2

取る, シミ:落とす, カビ臭さ:取る, 匂このような結果となった理由として, 1 つの動詞のスコアが高い:落とす, エリ汚れ:落とす
登山

S1

迷い遭難:防ぐ, 遭難事故:防ぐ, 低体温症:防ぐ, 山岳遭難事故:防ぐのようになっている.

S2

み:解消, 段差:解消, ムレ:解消, 痛さ:

出精度が低い「登山」, 「観光」等のクエリに対しても高精度解消, 曇り:解消
観光

S1

侵入:防ぐ, 火災:防ぐ, 事故:防ぐ, 被害:受ける, 熱中症:防ぐ, 交通事故:防な動詞が抽出できるようになることを期待していた. しかし実ぐ, 侵略:防ぐ, 忘れ:防ぐ, 詐欺:防ぐ

S2

際には, リスク抽出に有用な動詞の種類も少なくなり, 適合率

ぼったくり被害:補償, 被害:補償, 海外旅行保険:補償, 損害:受ける, ケガ:補償, 期間:観光, 風力発電被害:補償, 時も下回る結果となってしまった. 適合率の低下の原因は ER(v)

価額:補償
海外旅行

S1

パケ死:防ぐ, 時差ボケ:防ぐ, 事故:防ぐ, 体重増加:防ぐ, 盗難:防ぐ, ケンカ:ものだったことが一因であると考えられる.

「洗濯」というクエリにおいてはシード動詞集合に関わらず「落ストレス:解消, 運動不足:解消, 痛み:解消, 筋肉痛:解消, 靴ずれ:解消, 浮腫

実験前はシード動詞集合に多様性をもたせることにより, 抽も多様性のスコアを下げる要因になったと考えられる. 表 3 の高山病:防ぐ, 事故:防ぐ, 遭難:防ぐ, 道
迷い:防ぐ, 凍結:防ぐ, 汗冷え:防ぐ, 道

ド動詞集合ごとに抽出できたリスク集合は表 2, 動詞集合は表 3

また, リスクや動詞について表記揺れを別々に扱っていた事

汚れ:落とす, 臭い:取る, 黄ばみ:落とす, ニオイ:取る, カビ:落とす, におい:した方がスコアが悪くなるという結果となってしまった.

が最も高い v が複数の適切な動詞を抽出するのに適していない

汚れ:落とす, 臭い:取る, 黄ばみ:落とす, ニオイ:防ぐ, におい:取る, カビ:考えたためである. 実験結果は表 1 のようになった.

でリスク抽出に適した動詞を取得できるようになり, かつ多様

手間:かける, 負担:軽減, ムダ:省く, ひと手間:省く, 時間:かける, 無駄:省く,

2 種類のシード動詞集合による抽出を行った理由は, シード

くなりすぎることが多かったことが考えられる. クエリとシー

汚れ:落とす, カビ:落とす, 油汚れ:落とす, 水垢:落とす, ホコリ:掃除, 尿石:

シードの多様性を向上させることにより多様なリスクを抽出できると負担:軽減, ノイズ:軽減, 狂い:軽減, ス
トレス:軽減, 疲れ:軽減, 摩擦音:軽減,

クエリ

ヘッドフォン, パソコン, スマートフォン, ロードバイク, ギ

汚れ:落とす, 塗装:落とす, くすみ:落とす, 色:落とす, チューニング:変えに利用したクエリ及びシードの動詞集合は以下のようになって•負担:軽減, 痛み:軽減, 疲れ:軽減, 疲
労:軽減, 空気抵抗:軽減, 振動:軽減,率 P@10(リスク), 上位 10 件のリスクの抽出に有用だった動

P@10(動詞), の 10 個のクエリにおける平均値を求めた. 実験

日焼け:防止, チェーン脱落:防止, 水:

防ぐ, 「時差ボケ」:防ぐ, 汚れ:防ぐ,
喧嘩:防ぐ

S2

時差ボケ:解消, 「時差ボケ」:解消, 痛
み:解消, わずらわしさ:解消, 睡眠時
差ボケ:解消, 野菜不足:解消, デフレ:
解消, 暗さ:解消, 運動不足:解消, 心配:解消

表 2 シード動詞集合 S1 , S2 により抽出されたリスク集合

とす」と「おとす」という 2 つの表記が異なるだけの動詞が含
まれてしまっているし, 「掃除」というクエリについても「取る」と「とる」という表記が異なるだけの動詞が含まれてしまっている. これら表記揺れの動詞が複数含まれていると, その動詞と共起度の高いリスクのスコアが高くなりすぎてしまうとい
クエリ
ヘッドフォン

シード 抽出された動詞

S1

防ぐ, 防止, 低減, 解消, 軽減, 解決,
抑える, 除去, 徹底, 拾う

S2
パソコン

S1
S2
S1

ロードバイク

S1
S2

ギター

S1

遮断, 除去, 防ぐ, 検知

エリでの抽出の際に問題となった「落とす」と「おとす」とい防止, 防ぐ, 知らせる, 抑止, 監視, カッう 2 つの動詞に関する問題だと, これら 2 つの形態素におけるト, 受ける, 特定, 解消, 阻止

読みは「おとす」で一致するため, まとめることが可能となる.

軽減, 取る, かける, とる, 解消, 減ら

ただし, MeCab の読みを利用するだけでは, 内容が同じ動詞が防ぐ, 防止, 防げる, 軽減, 抑える, 帳軽減, 低減, かける, 抑える, 防止, 検

S1
S2
S1

防止, 防ぐ, 落とす, 避ける, 経験, 取

動詞を同一のものとして扱う手法としては同意語の辞書を利用する方法が考えられる. しかし, 辞書を利用する方法でもまと軽減, かける, 感じる, 抑える, 考える,

めきれない動詞も出現すると考えられるので, 多様な動詞の抽減らす, 低減, 解消, 緩和, 和らげる

出に重点をおいたスコア付けの手法を新たに追加する必要があ

落とす, 取る, 取り除く, 拭き取る, 再

登山

S1
S2
S1

和らげる, 感じる, 掛ける, 考える, お

リスク集合や動詞集合の大きさを制限した理由としては, 検索

願い

API の利用回数に上限があり無駄なアクセスを減らす必要が落とす, 掃除, 取る, ためる, 一掃, こあったことが挙げられるが, 10 個に絞ってしまったことにより,する, 除去, 防ぐ, 取り除く, とる

多様な動詞の取得を行いたいという目的が阻害されてしまった

かける, 省く, 軽減, 減らす, カット,
落とす, 取る, 消す, 防ぐ, とる, おと海外旅行ように思われる.
本研究の抽出アルゴリズムではリスクを抽出する際に動詞のスコアに加えて, 前回抽出されたリスクを用いた動詞の適格性

落とす, 取る, 消す, 防ぐ, とる, おとというスコアを用いていた. 動詞を抽出する際には, リスクのす, 知る, 抑える, 分解, 予防

スコアに加えて, 前回抽出された動詞を用いたリスクの適格性

防ぐ, 考える, 回避, 防止, 予防, 発症,というスコアを用いていた. つまり, 動詞の抽出部分とリスク

招く, 経験, 辿る, 防げるの抽出部分で同じアルゴリズムを利用していたことになる. こ解消, 感じる, 痛感, 緩和, 軽減, 癒す,のことが, 抽出精度や多様性の低下に影響した点もあると考え防ぐ, 防止, 予防, 受ける, 想定, 許す,
発見, なくす, 発する, 遮る

S2

リスク集合や動詞集合を求める際に, 上位 10 個に絞ってしまっていた事も多様性の低下に大きく関係していると思われる.

発散, 実感, 減らす, 思い知らす
観光

る可能性も示唆される.

軽減, かける, 減らす, 与える, 抑える,

す, 抑える, 知る, 分解, 予防

S2るリスクも類似性が高いものとなるが, これらの動詞は MeCabる, 直す, 考慮, 繰り返す, 引く

削減, 解消, なくす, 省ける, 惜しむ
洗濯という動詞と「防ぐ」という動詞は意味的には同じで抽出されの読みを利用する方法ではまとめることができない. これらのる掃除複数含まれてしまう問題を解決しきることはできない. 「防止」

知, 減らす, 抑制, 感じる, 防ぐ

現, ふきとる, 除去, 防止, とる, 変え

S2

じ語として扱うための手法としては, MeCab で得られる形態素の読みの情報を利用する手段が考えられる. 「洗濯」というク

消し, やめる, 心配, 引き起こす, 懸念

S2て 1 つの語として扱う必要があると考えられる. 表記揺れを同

低減, カット, 軽減, 消す, 拾う, 減少,

す, 防ぐ, 癒す, 抑える, 感じる
スマートフォン

う問題が発生してしまう. そのため, これら表記揺れをまとめられる. あるクエリに関して抽出するべきリスクは無数にあるが, そのリスクを抽出し, 評価するのに有用な動詞の数はリスク補償, 受ける, 観光, 防ぐ, 申告, 懸念,の数と比べてかなり少ないものになると考えられる. そのため,払拭, 訴える, もたらす, 吹き飛ばす

リスク集合に含まれるリスク数の最大値をもっと大きな数にしS1防ぐ, 防止, 解消, 治す, 経験, 除く,ておく必要性が懸念される. 実際, 多くのクエリに関して, スコ

恐れる, 予防, 補償, 考える

アが最も高い動詞によって抽出されたリスクが取得されたリス

S2解消, 防ぐ, 感じる, 治す, 補う, 軽減,

ク集合の大半を占めていたことからも, リスク集合の大きさに防止, 補える, 考える, 経験
表 3 シード動詞集合 S1 , S2 により抽出された動詞よる問題があったことが伺える. このようにリスク集合取得部
分と動詞集合取得部分のアルゴリズムをそれぞれの特徴や目的に合わせて最適化する処置が今後必要になると考えている.

6. ま と め
本論文では Web 上のリスクへの対策が記述されている文書を利用してリスクを抽出し, 発生頻度・影響度という観点で評

価する手法を提案した.
本論文で達成できなかったこととしては, ポジティブな状態に移行するリスクを抽出・評価することができなかったことが挙げられる. リスクにはダウンサイドリスクとアップサイドリ
スクがあり, 本論文で取り扱ったのはダウンサイドリスクである. ダメージを受けた状態に移行しないようにするための情報に価値があるのと同様に, 利益を得られる状態に移行するための情報にも価値があると考えられる. 本論文で提示した手法を改良し, ダウンサイドリスクとアップサイドリスクの両方に対応できるようにすることを今後の課題として考えている.
また, 動詞を用いてリスクを分類し評価する部分の実装ができていないことは今後最も早く解決すべき課題であると考えている. 「ヘッドフォン」というクエリにおける理想の分類例を

図2

動詞を利用したリスクの分類例

図 2 に示す. 本研究では現状リスクの抽出とそれぞれのリスクの抽出に有用な動詞の取得まではできているが, 動詞を利用したリスクの分類についてはまだ実装まで至っておらず, 課題が残っている.
また, 取得されたリスク集合の多様性の低さを解消することも今後の課題であると言える. 抽出された動詞集合はリスク集合に比べると多様性があるといえるが, 動詞の抽出に用いた手法について, 多様な動詞を取得するための手法としては不十分な点が見受けられるため, 改善が必要である. 現状のブートス
トラップ法による抽出で利用するスコアは, スコアが高いリス
クに 1 つでもリンクしていると動詞のスコアが高くなるというものになっている. このような手法を用いた場合, あるスコアの高い 1 つのリスクにリンクしている動詞が数多く取得されることが多くなると考えられ, 実際の実験結果からもその傾向が伺えた. そのため, 動詞がリンクしているリスクの数がスコアに与える影響が多くなるようにスコア付けの方法を変更することで, リスク抽出に有用かつ多様な動詞を含む動詞集合の取得ができるようになる可能性があると考えられる.
本研究の最終的な目的はユーザが入力したクエリに関わるリスクを抽出し, 発生頻度・影響度という観点で評価するための手法を提案することである. この論文ではリスクの抽出に関してリスクを目的語にとる動詞が有用であるという仮説をたて,その仮説に基づき多様なリスクを抽出するための手法を提案し,また, リスクと動詞の関係を利用して, リスクを 4 つの対策パ
ターンに分類するための手法を提案した. 実際に実験を行った
知見として, 動詞によりある程度のリスクを抽出することができることは照明できたが, 動詞の情報だけでは発生頻度・影響度を評価するのに十分であるかどうかについては明確な解答が出せていなかった. 今後は発生頻度・影響度の推定のために有用な動詞以外のファクターについても考慮を重ね, 幅広いドメ
インにおけるリスクの評価を行えるようにしたいと考えている.

謝

辞本研究の一部は，文部科学省科学研究費補助金（課題番号24240013，24680008）によるものです．ここに記して謝意を表
します．

文

献

[1] Kentaro Inui, Shuya Abe, Kazuo Hara, Hiraku Morita, Chitose Sao, Megumi Eguchi, Asuka Sumida, Koji Murakami,
and Suguru Matsuyoshi. Experience mining: Building alarge-scale database of personal experiences and opinionsfrom web documents. In WI-IAT ’08 Proceedings of the2008 IEEE/WIC/ACM International Conference on WebIntelligence and Intelligent Agent Technology - Volume 01,
2008.
[2] T. KUDO. Mecab : Yet another part-of-speech and morphological analyzer. http://mecab.sourceforge.net/, 2005.
[3] Robert J. Walker, Reid Holmes, Ian Hedgeland, Puneet Kapur, and Andrew Smith. A lightweight approach to technical risk estimation via probabilistic impact analysis. In
MSR ’06 Proceedings of the 2006 international workshop
on Mining software repositories, 2006.