関西方言は一般に「関西弁」として一括りにされがちであるが，実際には話者の出身地域に応じて，語彙・語尾・言い回しといった言語特徴が隣接地域間で徐々に変化することがある．本研究では，このような地域差を捉えることを目的として，関西圏の短単位話者テキストから言語的特徴量を設計し，4つの地域ラベルに対する地域推定手法を構築する．分類の結果，正解率0.783（F1値0.706）を達成し，終助詞や「ねん」「やん」などの語尾マーカーが識別に大きく寄与することを確認した．

方言・言語変種を対象とした自然言語処理は，類似言語・変種・方言を横断的に扱う研究領域として発展しており，識別（どの方言か），正規化（標準語寄せ），下流タスクへの適応（翻訳・対話・音声認識）など幅広い課題設定が整理されている[1,2]．一方で，言語技術は標準変種・多数派の言語実践に最適化されやすく，方言話者が入力を「標準語化」する圧力を受けたり，特定集団に誤認識が生じたりする点が批判的に指摘されている[3]．こうした観点から，方言処理は単なる性能向上だけではなく，どの変種がどの程度不利になるかを測り，原因を説明可能にする評価設計が求められる．方言間の性能格差を測る取り組みとして，英語の自然言語理解（NLU）における方言格差を体系的に扱う枠組みが提案されており[4]，さらに会話理解に基づいて方言頑健性を評価する研究も報告されている[5]．これらは，「平均的に高性能」なモデルであっても，方言入力に対して誤りが偏って現れる可能性を示唆し，方言差を定量化する指標や可視化が不可欠であることを示している．日本語においても，方言資源の整備と統計的分析は重要である．音声対訳コーパスの構築は，方言音声資源不足の課題に対して，標準語との対応づけを含む実用的な基盤を提供する[6,7]．また，関西方言に関しては，既存コーパスを短単位へ分割し形態論情報を付与することで，計算処理に適した形で資源化する試みが報告されている[8]．本研究の目的は，•解釈可能な語彙・語尾マーカーと形態素パターンの分布にもとづいて地域推定を行い，•重要特徴と誤り傾向を分析し•地域平均特徴量から地域間距離を導出して可視化することで，地域差の「根拠」と「近さ／連続性」を同時に示すことである．方言は連続体として捉える必要があるという問題意識のもと，モデルを方言へ適応させるだけでなく，方言側をモデルに寄せるという双方向の適応を扱う枠組みも提案されているが[9]，軽量で説明可能な特徴量により，関西圏内部の地域差を定量化する足場を築くことを目指す．