本稿では、高校数学レベルの確率・期待値問題に自動解答するための方法を提示する。確率・期待値問題を解く上では、文章題の中で普遍的に現れる条件記述を解釈することが重要であり、それを実行可能なコード列に変換することが、中心的課題となる。オンラインソースから広く集めた問題で作成したデータセットを用いて、正答率を評価する実験を行ったところ、約87%の問題を解くことができた。

確率の文章題を自動解答する取り組みは、1971年のGelbの研究[1]まで遡る。この研究では、事前に用意した木構造のパターンリストを使用して動詞や試行回数などの解答に必要な情報を抽出し、自動解答を実現した。Driesら[2]は、限量子によりモデル化した問題文を、ベイジアンネットワークに変換して条件付き確率問題として解くend-to-endの確率問題ソルバを開発した。日本語で書かれた問題文に自動解答する取り組みとしては「ロボットは東大に入れるか」プロジェクト[3]がある。この中で、数学の問題に対しては、論理式で記述した数式から、限量子をQE法で取り除くことによって解を求める手法が主に採用されたが、この手法が通用しない確率・期待値問題の自動解答の研究[4,5]は、あまり進まなかった。確率・期待値問題には、条件記述（事象を規定する条件の記述）が広く登場する。条件記述は、次のような特徴を持つ。1.試行結果である標本空間が得られて、初めて解釈できる。（それ単体では解釈できない。）