場所参照表現を抽出するタスクについて，次の設定を検証した．災害発生直後のソーシャルメディアを対象とし，過去の災害時に流通した投稿で学習したモデルの利用可能性を検証する．国内で発生した6つの事例を含む災害データセットを構築し，以下の研究課題を設定した．RQ1.災害種別および事例間で場所参照表現の性質は異なるのか．RQ2.過去の災害時の投稿をどのように利用すればよいか．本研究の結論はRQ1.検証した災害種別間では大きな差はない．RQ2.全事例を使うよりも，少量で同等かそれ以上の性能を得られる事例の組み合わせがある．

大規模災害時に被害を最小限に抑えるためには，迅速に被災地の状況を把握することが重要である．このような背景から，速報性の高いソーシャルメディアの利活用が検討されている[1]．しかし，利活用には課題がある．ソーシャルメディア上に流通する投稿は膨大であり，効率的な選別が必要である[2]．また，投稿で言及されている場所の特定が難しいことが挙げられる[3]．これらの課題に対し先行研究では，表1のような場所を参照する表現（場所参照表現）を抽出するモデルの構築を検証した[4][5]．投稿で言及されている箇所を特定し，地図上に紐づけることで，災害時の意思決定を支援できる[6]．しかし，災害時は初動対応がその後に大きく影響するため[7]，モデルの学習に必要なデータの収集・整備はボトルネックになりうる．つまり，災害時におけるソーシャルメディア利活用において，発災から短い時間で運用が可能であることは重要な要件である．このような背景から，本研究では，過去の災害時に流通した投稿で学習したモデルの利用可能性を検証した（図1）．検証にあたり，我々は次の研究課題を設定した．RQ1.災害種別および事例間で場所参照表現の性質はどのように異なるのか．RQ2.新たに発生した災害に対し，過去の災害時の投稿をどのように利用すればよいか．国内で発生した6つの大雨・台風を対象に，データセットを構築し，研究課題について検証した結果を示す．