テキストアナリティクスにおける実験設定の記述や再現は，非専門家の研究者にとって困難な課題である．本研究では，構造化データとテキストを相互変換するData2TextおよびText2Dataタスクの基盤強化を目的とし，日本語Wikipediaから抽出した123M文規模の新たなデータセットJapinaxを構築した．実験では，事前学習済み言語モデルのfine-tuneにおけるデータサイズと変換精度の相関を分析し，実用的な精度を得るための定量的な指標を明らかにした．さらに，実社会応用としてWebアプリケーションLiTAを開発し，研究支援機能を提供するとともに，ユーザからのフィードバックを通じて継続的にデータセットを拡充するシステムを実現した．

人文学や社会科学において，研究対象とするテキスト集合から統計的な知見を得るために，情報学の活用が広がっている．テキストアナリティクスとは，単語の出現頻度分析や共起ネットワーク，トピックモデルなどの手法を用いて，テキストを定量的に分析する分野である．しかし，これらの分析手法を適切に選択し，各種パラメータを調整・理解するには，統計学や情報学に関する高度な専門知識が要求される．そのため，非専門家である研究者にとって，実験の設定内容を論文中に必要十分に記述することや，他者の論文から実験設定を正しく再現することは，依然として高い障壁となっている[1]．こうした課題に対し，森田ら[1]は，テキストアナリティクスの操作ログ（構造化データ）と論文中の説明文（自然言語）の間の双方向変換モデルを提案した．この変換は，構造化データからテキストを生成するData2Textと，テキストから構造を抽出するText2Dataの両面を併せ持つタスクである．しかし，先行研究で構築された日本語データセットTexylonは，人手によるアノテーションに基づいているため，データサイズが制限されていた．本研究では，まず日本語におけるData2TextおよびText2Dataの基盤となる大規模なデータセットの構築に取り組む．日本語Wikipediaのダンプデータから，表（‘‘data’’）とテキストを紐付けた新たなデータセットJapinaxを構築した．本データセットは123M文から構成され，日本語におけるデータ・テキスト変換研究の新たなベンチマークとなるものである．その上で，事前学習済み言語モデルをベースとし，追加学習に用いるデータセットのサイズが，変換精度にどのような影響を与えるかを分析した．実験を通じて，具体的な量的目標を示した上で，それを補うための仕組みを提案する．すなわち，実社会応用としてWebアプリケーションLiTAを開発し，ユーザからのフィードバックを通じて継続的にデータセットを拡充するシステムを実現した．