近年，様々な分野において数値データの収集が容易になり，表や時系列チャートなど多様な表現形式での数値データについて自然言語で記述するData-to-Textの研究が注目されている．Data-to-Textの研究のうちデータの分析的な意味について説明する研究においては，一つの時系列データの動向について説明する研究は行われている．その一方で時系列データ全体の動向を捉えることが可能でかつ時系列データ同士を時系列で比べて関係性を捉える研究は，著者らが知る限りほぼ提案されていない．本研究は，二つの時系列データにおいて特定着目点における動向を説明する自然言語文生成手法を提案する．

技術の発展に伴い様々な分野における数値データの収集が容易になりつつあるが，大量のデータから重要な部分を見つけ出し，データを理解することが困難な場合は少なくない．データから重要な情報を抽出して自然言語文で説明することができれば，データをより深く理解することが容易になる．そのため近年，表や時系列チャートなど多様な形式で表現されている数値データについて自然言語で記述するData-to-Textの研究が盛んに行われている[1,2,3]．多くのData-to-textの研究が，特定のドメインにおけるデータを説明する自然言語と同様な自然言語文を生成することを対象にしている[4,5]が，数値データの分析を通じて特徴を捉え，それについて説明することもデータの内容を容易に理解することに大いに役に立つ[6,7]．実際，説明対象である時系列データについての研究は異常検知[8]や株価変動の傾向予測[9]など，数値情報の分析に関する研究が多い．これらは分析をすることに特化しており，自然言語で説明をするということは対象にしていない．これに対し，観測データにおいて異常な動向が見られた際に異常について自然言語文で説明を提示することができれば，障害に対して迅速に対応をすることが可能になる．また，時系列データにおける急激な増加や減少などの動向について，原因や背景情報とともにその理由に対する説明文を生成することができれば，より容易にデータの挙動について理解することができる．Data-to-Textの分野において，時系列データの動向について説明をする研究も行われているが，これらは一つの時系列データを対象としている[6,7]．これに対して本研究では，とくに二つの時系列データにおける関係性を捉え特定の着目点からそれらの動向を説明する自然言語文生成を行う．また，提案モデルの訓練のために二つのデータセットを提案し，作成した．