近年，新聞を活用した教育（NIE）が多くの教育機関で実施され，その有用性が報告されている．一方で，教員が適切な教材記事を選定する負担が大きいという課題がある．そこで本研究では，NIEにおいて頻繁に行われる「読み比べ」に着目し，教育に適した記事ペアを推薦するシステムの構築を目指す．本稿では，システム構築の基盤として，特に意見と事実の判別が困難な「社説」を対象とした事実・意見分類モデルについて検討する．言語学的知見に基づくルールベースモデルと，大規模言語モデルを用いた機械学習モデルを構築し，社説記事の事実・意見分類性能を比較検証した．その結果，機械学習モデルのF1値は事実文で0.9243，意見文で0.8291を示し，文脈を考慮した学習の有効性が確認された．

近年，新聞を教材として活用する教育であるNIE(NewspaperinEducation)が，全国の教育機関で広く実施されている[1,2]．小学校のNIE実施報告書[3]によると，NIEの実践は，児童生徒の表現力や思考力，主体性などの能力の育成に効果があることが示されている．特に小学校では，「新聞記事の読み比べ」実践が多く，メディアリテラシーの育成に重点が置かれている．しかし，「読み比べ」を実践するためには，教員が複数の新聞社から適切な記事ペアを選出する必要がある．教員は，膨大な記事の中からNIEに適したトピックを探し出し，意見や視点の異なる記事をペアリングするために内容を精読する必要がある．この教材準備の負担は極めて大きく，実践現場において深刻な課題になっている．そこで本研究では，小学校教員による記事選定の支援を目的とし，小学校でのNIEに適した異なる新聞社の記事ペア（読み比べ記事）を推薦するシステムの構築を目指す．小学校におけるNIEでは，一般記事と社説が利用されているが，一般記事に比べて筆者の主張が顕著に表れる「社説」は，視点や意見の対比を学ぶ読み比べ教材として重要度が高く，事実と意見の判別モデルを構築する上でもより有用な情報源といえる．そこで本稿では，システム構築の第一段階として，各社の主張が最も明確に表れる「社説」に着目し，社説テキストから事実と意見を分類するモデルについて検討する．社説では，文末のモダリティによって明示的な意見が述べられる場合だけでなく，事実を記述する単語の選択に書き手の主観的な評価が含まれる場合も多い．そのため，単純なキーワードの一致による判別は困難であり，文脈を考慮した高精度な分類手法が必要とされる．そこで，ルールベース手法と機械学習手法の比較実験を通じて，社説における事実・意見分類に最適な手法とその課題を明らかにする．