医療言語処理の分野では，患者のプライバシーの問題から共有可能な医療ドメインコーパスが少ない．そのため，コーパスを自動生成する研究がなされている．現状ではコーパス生成の手法として事前学習済みモデルを用いた，プロンプトを条件として生成する手法(prompt-basedの手法)が広く用いられているが，コントロール性の高い生成が困難である．VariationalAuto-Encoder(VAE)を使った連続的条件からの生成では，prompt-basedにはできないコントロール性の高い生成が実現できる可能性がある．本論文ではVAEベースの症例報告生成モデルを学習し，(1)医学概念が潜在空間から再構成できるか，(2)条件同士の距離関係と，生成される症例報告に含まれる医学概念の類似度の対応関係，の２つの観点から評価する．

自然言語処理研究において，異なる手法の統一的な比較は，特定のタスクにおける手法の有効性の検証や，それに基づく手法の改善のために必須である．よって，そのような比較を可能にする共有可能なコーパスは，分野発展において重要である．しかし，医療言語処理の分野では，患者のプライバシーの問題から共有可能な医療ドメインコーパスが少ない[1,2]．そのため，個人情報を削除する匿名化，またはコーパスの言語生成モデルを使った生成，といったアプローチで共有可能なコーパスを構築する試みがなされてきた．生成を使ったアプローチにおいて，現状では事前学習済みモデルを用いたプロンプトを条件としてコーパスを生成する手法(prompt-basedの手法)が広く用いられている．しかし，この手法では，生成の条件が離散的であり，プロンプトのデザインが恣意的であるため，コントロールが困難である．一方で，VariationalAuto-Encoder(VAE)を使った連続的条件からの生成では，テキストを潜在空間に次元削減し，そこからテキストを再構成することによって，コーパス全体を一つの連続的なベクトル空間に埋め込むことができる．このような埋め込みが出来ると，Prompt-basedの手法にはできないコントロール性の高い生成が実現できる可能性がある[3]．そこで，本論文ではVAEベースの症例報告生成モデルを評価した．具体的には，(1)入力された症例報告を潜在変数に変換し，変換された潜在変数から元の症例報告に含まれる医学概念再構成できるか，(2)条件同士の距離関係と，生成される症例報告に含まれる医学概念の類似度が対応するかを評価した．評価の結果，医学概念の再構成に関しては疾病、傷害及び死因の統計を国際比較するために用いられるICDコードの,頭文字の粒度で可能であることが示された．また，潜在変数の距離関係が，生成された症例報告に含まれる医学概念の類似度と対応することが示された．