近年，OTC医薬品の誤用・乱用が増加しており，社会問題となっているが，自由に購入できるOTC医薬品の乱用状況を把握することは難しい．そこで，我々はユーザが日常を投稿することが盛んに行われるソーシャルメディアを用いることで，OTC医薬品の誤用乱用を把握できると考え，OTC医薬品の使用状況に関してラベル付けを行ったコーパスを構築した．用いたコーパスに含まれる医薬品名をマスクしたテキストを用いて学習させたモデルで分類精度を確認したところ，医薬品名が含まれるものと同程度の精度で分類できることがわかった．

近年，高齢化による医療費の増大が社会問題となっている．この解決策の一つとして，薬局で購入することのできるover-the-counter医薬品（以降，OTC医薬品とする）が推奨されている．しかし，これらの医薬品は手軽に手に入れられることから同時にその乱用が増加している．こうした乱用事例は特に若い世代に多く，OTC医薬品のインターネット売買の普及で消費者がより簡便にOTC医薬品を購入できるようになった影響等が考えられる[1]．2021年12月には薬物乱用に関するソーシャルメディア上のコミュニティを通じて知り合ったグループでOTC医薬品の乱用による死亡事故も起きており，これらの医薬品が不適切に扱われることは社会上の問題である[2]．そのような状況下ではあるが，OTC医薬品の乱用の現状などを把握する手法は乏しく，その方法としてはアンケートや医療機関への受診などに限られる[3]．こうした手法では，情報の収集に時間やコストがかかり，非効率であるだけでなく，依存症などの問題が発生した後でしか，その事象を捉えることができないため，より簡便に迅速にOTC医薬品の使用状況を捉える手法が求められている．特に医薬品の乱用を含めた誤用などの医薬品の使用状況を迅速に取得することができれば，当局自身が医療政策，製薬会社が乱用問題への対策をより効果的に打ち出せる可能性がある．これらを可能とする情報リソースとしてソーシャルメディアが挙げられる．中でも，Twitterは日本国内ではLINE，YouTubeについで多くのユーザを有しており[4]，匿名発信による手軽さから，ユーザが日常を投稿することが盛んに行われており，ユーザ自身による医薬品使用状況に関する投稿も多い．著者らはこの情報を医薬品安全性監視といったレギュラトリーサイエンスに役立てると考えており，既に誤用乱用などを含めた服薬コンプライアンスに関するコーパスの構築に取り組んでいる[5]．しかし，OTC医薬品に向けたテキストの分類体系は存在していない．そこで，本研究ではOTC医薬品のための誤用乱.用に関するテキスト分類体系を提案し，その自動分類を実施する．