複数機関が保有する個人情報を含むデータの解析のため，プライバシー保護を考慮した学習手法が注目を集めている．近年提案されたデータコラボレーション解析は生データではなく各パーティが独自に次元削減を行った中間表現を共有する手法であるが，文章のような順序情報を持つデータの解析が困難である．本研究では分散文章データの統合解析を目的として，文章を単語の分散表現辞書と順序情報の2要素に分解して解析を行うデータコラボレーション文章解析を提案する．文章分類問題の実験の結果，単独機関での解析と比較して約20ポイントの分類精度向上（生データを直接共有する場合と比較して1∼3ポイント以下の精度低下）を確認した．

一般に，機械学習では学習用のサンプルデータが多いほど高い精度で学習が可能である．類似したデータを持つ複数の機関の間では，データを共有して多くのサンプルデータを用いた解析を行うことで高精度な解析結果を得ることが期待できる．しかし，サンプルデータの中にはプライバシー保護のため共有の難しいデータが存在する．医療データなどのセンシティブなデータは直接共有して解析することが困難な場合がある．そのようなデータを直接共有せず解析するための手法としてデータコラボレーション解析[1–3]が提案された．データコラボレーション解析は複数のデータ提供パーティが各自の生データに独自に次元削減を行った中間表現を共有する手法で，各パーティ間で生データを秘匿しつつ解析者の下で統合して解析を行える技術である．この技術によりクラウドサービスや外部の解析機関によるデータ解析においてプライバシーを保護しつつ多くのサンプルデータを活用した解析を可能とする．一方，データコラボレーション解析では文章のようなシーケンスデータを解析する場合，次元削減時に順序情報が失われてしまう欠点がある．文章データでは単語の並び順が文脈を構成しておりデータ解析に影響を与える．解析時に順序情報を活用できないことは学習精度の低下に繋がると考えられる．そこで，本研究では順序情報を保持して解析を行うために，文章データを単語の分散表現辞書と単語の順序情報に分解して解析を行う手法を提案する．単語の分散表現辞書について解析者に秘匿しつつ解析を行い順序情報を後から復元することで，順序情報を活用した高精度な文章解析を実現する．また文章分類の実験により性能評価を行い，生データを直接共有する場合に近い十分な分類精度で文章データの解析を行えることを確認する．