問と単語の重複が大きいコンテキスト文に依存して質問応答は近年活発に研究が進められている言語おり,そうした文に正答が含まれない場合に誤答が理解タスクであるが,近年の深層学習を利用した質増える結果が報告されている.問応答モデルは訓練データセット中のバイアスを利本研究では特にコンテキストが明示的にシステ用したショートカット推論に陥りやすいことが知らムに与えられないオープンドメイン質問応答の設れている.一方この問題に関する既存研究の分析は定に注目し,そのような設定で近年よく用いられるショートカット推論を促す情報源文章の特徴に関retrieve-then-read方式[5]と呼ばれるシステムが持つするものがほとんどであり,情報源文章の数（長さ）ショートカット推論への脆弱性について研究する.が変化した場合のショートカット推論の挙動についretrieve-then-read方式のシステムは質問文をクエリては詳しくわかっていない.本研究ではオープンドとしてコンテキストを外部コーパスから検索して得メイン質問応答の設定に注目し,特に検索によってる.そのため質問文とコンテキストとの単語的・意得られた情報源文章を利用するretrieve-then-read方味的な類似度が大きくなりやすい特徴があり,前述式の質問応答モデルが持つショートカット推論の挙した従来研究において指摘されているショートカッ動が情報源文章の数によってどのように変化するかト推論に対する脆弱性が大きな課題となりうる.さを調べた.実験の結果,そのような質問応答モデルはらにこうしたシステムでは検索のrecallを確保する回答に必要ない不要な情報源文章の数が増えるほどため比較的多くの文章(100個程度まで)を利用するショートカット推論を引き起こしやすくなり,このことが一般的[6]であるため,モデルにショートカッ問題が主にモデルに悪影響を及ぼす一部の文章にト推論を促す文が複数含まれる可能性がある.よって引き起こされていることがわかった.しかしショートカット推論に関する従来研究はコンテキストに含まれる文章の内容（意味や単語）を

対象に分析を行っており,コンテキストに含まれる質問応答(questionanswering)とは,利用可能な情文章の量に関連するショートカット推論の挙動は著報源文章(コンテキスト)を基にユーザーから与えら者らの知る限り[7]における限定的な実験があるのれた質問文に対する回答を自動的に作成するタスクみである.である.近年では大規模なベンチマークデータセッさらにコンテキストの量は推論時だけでなく,ト[1]が公開されるなど活発に研究が行われており,retrieve-then-read方式の質問応答モデルを訓練する大規模言語モデルの利用などによって一部のベンチ際にも性能に影響を与えていることが示されているマークデータセットに対する性能が人間を超えるな[6,8].しかし特に質問応答に不要なコンテキストのど性能面での進歩も著しい[2].量が性能に与える影響が明らかになっていないな一方で質問応答モデルが本来意図されていた言語ど,訓練時のコンテキストの量に関する研究もまだ理解能力ではなく,訓練に利用したデータセットに十分行われているとは言えない.含まれるバイアスなどを利用したショートカット推そこで本研究ではretrieve-then-read方式の質問応論[3]を学習してしまう事例も報告されており,ベン答システムの訓練および推論の挙動が,コンテキスチマークデータセット以外への実応用に向けた課題ト中の必要な文章(positivepassage)と必要ない文章―2034―.(negativepassage)の量にどのように影響を受けるかを分析する.この研究は現在進行中であるが,本稿では執筆時点で完了している推論時の挙動に関する実験の結果について報告する.