label{sec:hajimeni}法は章節／条項号という階層を有する，基本的に構造化された文書であり，国（国会）の制定する法律，地方自治体（議会）が制定する条例の二つがある．前者に規則を加え法規，後者に規則を加え例規と総称される．日本国内で法律を制定する主体は国家のみだが，条例を制定する地方自治体は多数存在する．そのため，同一の事柄について規定する多数の例規が地方自治体ごとに存在することになる．例えば，各県の象徴であり，旗に用いられる県章を定めた条例は全都道府県で制定されており，青少年の保護育成を目的とする条例は，長野県を除く46都道府県で制定されている．これら同一事項に関する条例は相互に類似しているものの，地方自治体の置かれた状況が異なるため，随所に相違点が存在している．一例として，青少年の保護育成を目的とした条例では，青少年の深夜外出を制限しているが，その制限される時間が異なっている事が挙げられる．東京都や愛媛県では午後11時から午前4時を深夜と定義している一方，高知県では午後10時から午前4時を深夜としている．また，大阪府では外出を制限する時間帯を年齢によって変えており，16歳未満の場合は午後8時から午前4時まで外出を制限される．このような違いを明確化するため例規比較が行われる．例規比較は，自治体間の違いを明らかにする教育・研究活動以外にも，企業法務や自治体法務においても発生する業務である．自治体法務における例としては，例規を制定・改正する際の参考資料作成，さらには自治体合併時に全例規を擦り合せて一つに纏めるための準備作業が挙げられる．特に自治体合併時には，対象となる全自治体の全例規に対する例規比較を短時日に行う必要がある仕事量の多い法務となっている\cite{加藤幸嗣:2006-05,伊佐美浩一:2005-05,伊佐美浩一:2005-08,藤井真知子:2007-07-31}．現在，この例規比較は専門家が手作業で実施しているため，計算機を利用した作業の省力化が望まれている．そこで本研究では，条文対応表の作成支援を目的とし，与えられた2つの例規の条文対応表を計算機で作成する手法の検討及び，得られた条文の対応関係の尤もらしさについての評価を行う．法を計算機で扱う研究は，法律の専門家を模倣するエキスパートシステムに関する研究として，人工知能研究の派生領域として発達してきた．本分野初期の国際会議として，1987年より隔年開催されているInternationalConferenceonArtificialIntelligenceandLaw\cite{ICAIL}と，1988年より毎年開催されているInternationalConferenceonLegalKnowledgeandInformationSystem\cite{JURIX}がある．日本では平成5年度から9年度の文部省化学研究費重点領域研究「法律エキスパートシステムの開発研究」において促進された\cite{吉野一}．この期間を通してインターネット上における法律の閲覧が可能となり，特に判例を計算機で利用する知的システムに関する多数の研究が実施された．法律や例規以外の法関係の文書に対する情報科学との融合研究としては，特許における公開特許公報中の請求項と発明の詳細な説明文との対応付けを行う研究が行われている\cite{ronbun2-4,ronbun2-2}．また，法律用語のオントロジー構築に対する研究も行われた\cite{山口高平:1998-03-01}．そして，日本においても2007年より人工知能学会全国大会の併設ワークショップとしてInternationalWorkshoponJuris-informatics(JURISIN:JURISINformatics)が毎年開催されている．自治体の情報化を支援する企業も多数存在し，例規のインターネット上での公開支援にとどまらず，例規改正の編集過程に基づき，改正前後の差異を表現した新旧対照表を自動作成する事も可能となっている\cite{kakuda}．現在では，官報を基に法務省行政管理局が整備した法令データ提供システムが日本の法令を提供している\cite{eGov}．また，多くの法律の英対訳も名古屋大学の日本法令外国語訳データベースシステムを通じて提供されている\cite{JaLII}．現在では法律だけでなく，多くの自治体が例規をインターネット上に公開するようになった．しかし例規を対象とした情報科学との融合研究は少なく，これまでに例規を分類する研究\cite{原田隆史2009}が存在するに留まっている．そのため，例規の条文対応表の自動作成に関する研究は本論文が嚆矢である．米国の連邦法と州法とで整合性の取れていない条文の発見を目的とした，法律体系の中から関連する条文を網羅的に抽出する研究がある\cite{ronbun3-1}．この研究は類似する条文を抽出する点で，例規の条文対応を推定する本研究と類似している．しかしながら，彼らの研究は米国における領域知識の利用を前提としている事及び，不整合性検出のために数値や単位に特化した処理を追加している点で日本の例規を対象とした条文対応表への適用は困難である．条文対応表は，条文を一般の文書と見なした場合，類似文書を探す研究と見なしうる．類似文書の探索に関する研究としては，英語で記された複数のコーパス間の類似する文を抜き出す研究や\cite{ronbun1-1}や，コーパス内に存在する類似文のクラスタを抜きだす研究がある\cite{ronbun1-3}．また日本語を対象とした研究も挙げられる\cite{ronbun2-1,ronbun2-3}．これらの論文では同一事象に対して記述された記事の抽出及び，記事の要約をその目的としている．これらはよく整備されたコーパスや類義語辞典を用いたり，豊富に収集された事例に基づく機械学習によりその性能向上を図っている．そのため研究事例のない例規を対象とした本研究に直接利用する事は困難である．