単語の上位下位関係を自動獲得する研究はこれまで活発に行われてきたが，上位概念の詳細さに関する議論はほとんどなされてこなかった．自動獲得された上位下位関係の中には，例えば\isa{作品}{七人の侍}や\isa{作品}{1Q84}のように，より適切と考えられる上位概念「映画」や「小説」と比べて広範囲な概念をカバーする上位概念（「作品」）が含まれることがある．このような上位概念を検索や質問応答などのタスクにおいて利用すると，より詳細な上位概念を利用する手法と比較して有用でないことが多い．そこで本論文では，自動獲得した上位下位関係を，Wikipediaの情報を利用することでより詳細にする手法を提案する．例えば\isa{作品}{七人の侍}から，\isaFour{作品}{映画監督の作品}{黒澤明の作品}{七人の侍}のように，単語「七人の侍」の上位概念（かつ，単語「作品」の下位概念）として，2種類の中間ノード「黒澤明の作品」，「映画監督の作品」を生成することにより，元の上位下位関係を詳細化する．自動獲得した1,925,676ペアの上位下位関係を対象とした実験では，最も詳細な上位概念となる一つ目の中間ノード（\xmp{黒澤明の作品}など）を重み付き適合率85.3\%で2,719,441個，二つ目の中間ノード（\xmp{映画監督の作品}など）を重み付き適合率78.6\%で6,347,472個生成し，高精度に上位下位関係を詳細化できることを確認した．さらに，生成した上位下位関係が\attval{対象}{属性}{属性値}として解釈できることについても報告する．