歴史学習や研究において，個別の出来事の記憶以上に，国家や都市間の協力・対立といった「関係構造」の変遷を捉えることが重要である．しかし，教科書等の記述は列挙的であり，学習者が全体構造を俯瞰することは困難であった．解決策として人手による関係アノテーションが考えられるが，コストが高く，大規模データへの適用が難しい．本研究では，書籍内での固有表現の共起を「関係の存在」の近似とみなし，LLMにより各エンティティの時代・地理位置・関係極性を自動付与することで，精度を一定程度犠牲にしつつも全体構造のインサイトを得られる探索的分析手法を提案する．国名・都市名に対象を限定し，抽出した関係を地図上に時系列で可視化するWebアプリケーションを構築した．

歴史学習・歴史研究においては，個別の出来事の知識だけでなく，出来事間の関係（誰が誰と協調し，どこで対立し，その構造がいつ変わったか）を捉えることが重要である．しかし，教科書や事典などの記述から抽出されるイベントデータは，出来事が列挙的に並ぶ傾向があり，出来事間の結びつきが疎（スパース）になりやすい．そのため，テキストから全体構造を直接理解することは難しい．この課題に対し，出来事間の関係を一つ一つ紐付け，ラベリングしていくアプローチが考えられる．だが，こうした手作業には膨大なコストがかかり，大規模なテキストへの適用は現実的ではない．そこで本研究では，精度を一定程度犠牲にしても，統計的・自動的に関係をラベリングする手法を目指す．本研究の基本的なアイデアは以下の通りである：1.共起による関係の近似：書籍の複数ページにわたって共起する固有表現は，何らかの関係を持つと仮定する