技術的な問い合わせへの対応を行うチャットボットが必要とする，特定の分野における類義語を記述した辞書データを，自然言語処理技術を利用して自動生成する．マニュアルや実際の問い合わせ記録からword2vec埋め込みモデルを作成し，同コーパスに含まれる名詞の分散表現を得た．これらの名詞の間で類似度が高いものを2段階で判定することで，チャットボット用の類義語データを作成する．

舶用ディーゼル機関は，多数のパーツからなる巨大で複雑な機械であり，過酷な条件で用いられることから，適切なメンテナンスは欠かせない．しかし，これらの機関は世界各地で昼夜問わず稼働しており，様々なタイミングで発生するトラブルに対し，技術的な支援を必ずしもタイムリーに提供できていない．さらに，洋上のような孤立した場所でトラブルが発生した場合，この問題はより深刻になる．一方で，トラブルに関する問い合わせの内容は必ずしも高度な内容ではなく，中にはマニュアルやフローチャートを参照すれば対応できてしまうものも含まれる．こうした問い合わせへの対応を自然言語処理技術の活用により自動化できれば，アフターサービス担当者のスケジュールや時差に囚われず，タイムリーな回答が可能となる．さらに，定型的な対応が可能なトラブルに対応する負担を軽減することで，重点的な対応が必要な案件にリソースを振り向けることが可能となり，全体としてのアフターサービスの質を高めることが可能となると期待できる．技術的な問い合わせへの対応を自動化するにあたっては，従来通りの自然言語による質問が可能なチャットボットを用いるのがサービスの質を維持する[1]ためにも望ましい．近年，チャットボットの普及は徐々に進んでおり，現在では対話に用いるデータを読み込ませるだけで活用できるパッケージ化された製品も利用可能となっている[1]．しかしながら，これらのソフトウェアは一般的な分野に対するテキストを処理するように調整されており，本研究対象の船用機関のように高度に技術的で，かつ狭い分野のテキストを扱うためには，その分野の類義語データや専門用語データを与えることが望ましい．しかし，専門家にとって専門用語は日常用いる言葉であるため用語であると意識することや，網羅的に書き出すことは簡単ではない．先行研究において文書に対してword2vecを適用することで文脈が類似している類義語を獲得する手法が提案されている(例えば[3])．専門分野の文書にword2vecを適用し，得られたベクトル間の類似度を利用することで専門分野における類義語を獲得することが期待できる．そこで，社内に蓄積されてきた専門的な内容の文章データ(コーパス)を形態素解析し，抽出した単語を基にチャットボット用辞書データを作成することを試みた．本稿ではその日本語の類義語辞書データの自動作成について述べる．