本論文では，SENSEVAL2の日本語翻訳タスクに対して帰納論理プログラミング（InductiveLogicProgramming,ILP）を適用する．翻訳タスクは分類問題として定式化できるため，帰納学習の手法を利用して解決できる．しかし翻訳タスクは新たに訓練データを作るのが困難という特異なタスクになっており，単純に確率統計的な帰納学習手法を適用することはできない．TranslationMemoryの例文だけ，つまり少ない訓練データのみを用いて，どのように分類規則を学習すれば良いかが，翻訳タスク解決の1つの鍵である．このために本論文ではILPを用いる．ILPは確率統計的な帰納学習手法にはない特徴を有する．それは背景知識を容易に利用可能である点である．背景知識とは訓練データには明示されない問題固有の知識である．この背景知識によって訓練データが少ない場合の学習が可能となる．ここではILPの実装システムとしてProgol，背景知識として分類語彙表を利用することで，翻訳タスクに対して正解率54.0\,\%を達成した．この値は，付加的な訓練データを用いないSENSEVAL2参加の他システムと比較して優れている．