本論文では対象単語の用例集合から，その単語の語義が新語義（辞書に未記載の語義）となっている用例を検出する手法を提案する．ここでのアプローチの基本は，新語義の用例が用例集合中の外れ値になると考え，データマイニング分野の外れ値検出の手法を利用することである．ただし外れ値検出のタスクは教師なしの枠組みになるが，新語義検出という本タスクの性質を考慮すると，一部のデータ（用例）にラベル（対象単語の語義）が付与されているという枠組みで考える方が適切である．そのため本論文では一部のデータにラベルがついているという教師付きの枠組みで外れ値検出を行う．具体的には2つの手法（教師付きLOFと生成モデル）を用い，それら出力の共通部分（積集合）を最終的な出力とする．この教師付きLOFと生成モデルの積集合を出力する手法を提案手法とする．実験ではSemEval-2日本語WSDタスクのデータを用いて，提案手法の有効性を示した．またWSDのアプローチを単独で利用しただけでは，本タスクの解決が困難であることも示した．