\label{Introduction}2011年3月11日に起こった東日本大震災では，テレビ，ラジオなどの既存メディアが伝えきれなかった局所的な情報を，Twitterなどの個人が情報発信できるソーシャルメディアが補完する可能性を改めて知ることとなった．一方で，Twitter等で発信された大量の情報を効率的に把握する手段がなかったために，被災地からの切実な要望や貴重な情報が，政府，地方自治体，NPOなどの救援団体に必ずしも届かず，救援活動や復興支援が最大限の効率で進展しなかったという可能性も高い．我々が震災時のTwitterへの書き込み(tweet)を調査したところ，少なくとも救援者が何らかの対応をしたことを示すtweetが存在しない要請tweetも非常に多く存在した．さらには大量に飛び交うデマを含む情報に振り回された人も多く出た．こうした状況に対応するため，自然言語処理を用いてTwitter上の安否情報を整理することを目指した「ANPI\_NLP」の取り組みが行われたが，開発の速度や多数のボランティアを組織化するには課題があったことが報告されている\cite{Neubig2011}．実際に災害が発生してから，新たにTwitter等のソーシャルメディアに自然言語処理を適用し，情報を整理する技術を開発するのは非常に困難であろう．我々は，将来起きる災害に備えて，事前にそうした技術を開発しておくことが極めて重要であると考えている．また，我々が被災地で行ったヒアリングでは，現地からの要望とその支援とのミスマッチも明らかになっている．例えば，テレビや新聞などのマスメディアで伝えられた「被災地で防寒着が不足している」という情報に呼応して，多くの善意の人から防寒着の上着が大量に現地に送られたが，津波被害にあい泥水の中で復旧作業をする必要のあった人々がより切実に求めていたのは，防寒のズボンであった．別の例では，全国から支援物資として届けられた多くの衣類はどれも通常サイズのものばかりで，4Lサイズなどの大きな衣類が必要な人が一月以上も被災時の衣類を着続ける必要があった．これらは，大規模災害発生時に生じる被災者の要望の広範さや事前にそうした要望を予測しておくことの困難を示す事例と言えよう．さらに，本論文で提案するシステムで実際にtweetを分析したところ，被災地で不足しているものとして，「透析用器具」「向精神薬」「手話通訳」など平時ではなかなか予想が困難な物資が実際に不足している物品としてtweetされていることも判明している．こうしたいわば想定外の要望を拾い上げることができなれば，再度要望と支援のミスマッチを招くこととなる．以上が示唆することは，次回の大規模災害に備えて，ソーシャルメディア上の大量の情報を整理し，上述した想定外の要望も含めて，必要な情報を必要な人に把握が容易なフォーマットで届ける技術の開発を災害発生以前に行っておくことの重要性である．また，我々が備えるべき次の災害が，今回の震災と類似している保証はない．以上のような点に鑑みて，我々は想定外の質問も含め，多様な質問に対して，ソーシャルメディア上に書き込まれた膨大な情報から抽出された回答のリストを提示し，状況の俯瞰的把握を助けることができる質問応答システムが，災害時に有効であると考えている．ここで言う俯瞰的把握とは，災害時に発生する様々な事象に関して，それらを地理的，時間的，意味的観点から分類した上でそれらの全体像を把握することを言う．別の言い方をすれば，その事象がどのような地理的，時間的位置において発生しているのか，あるいはそもそもその事象がどのような事象であるのか，つまりどのような意味を持つ事象であるのか，等々の観点でそれら事象を分類し，また，それらを可能な限り網羅的，全体的に眺めわたし，把握するということである．このような俯瞰的把握によって，救援者サイドは，例えば，重大な被害が生じているにもかかわらず，炊き出し，救援物資の送付等が行われていないように見える地点を割り出し，なんらかの齟齬の確認や，救援チームの優先的割当を行うことが可能になる．あるいは各地において不足している物資を，例えば医薬品，衣類，食料といった観点で整理して，救援物資のロジスティクスを最適化するなどの処置も可能になる．さらに，こうした俯瞰的把握によって，上で述べたような想定外の事象の発見も可能になり，また，それらへの対処も容易になろう．逆に言えば，誰かがこうした俯瞰的把握をしていない限り，各種の救援活動は泥縄にならざるを得ず，また，想定外の事象に対してはシステマティックな対応をすることも困難となる．また，被災者自身も現在自分がいる地点の周辺で何がおきているか，あるいは周辺にどのようなリソースが存在し，また，存在しないかを全体として把握することにより，現地点にとどまるべきか，それとも思い切って遠くまで避難するかの判断が容易になる．避難に至るほど深刻な状況でなかったとしても，周辺地域での物資，サービスの提供の様子を全体として把握することで，物資，サービスを求めて短期的な探索を行うか否かの決断も容易になろう．我々の最終的な目標は，多様な質問に回答できるような質問応答システムを開発することによって，災害時に発生するtweet等のテキストデータが人手での処理が不可能な量となっても，そこに現れる多様で大量の事象を意味的観点から分類，抽出可能にし，さらに回答の地図上への表示や，回答に時間的な制約をかけることのできるインターフェースも合わせて提供することにより，以上のような俯瞰的把握を容易にすることである．本論文では，以上のような考察に基づき，質問応答を利用して，災害時に個人から発信される大量の情報，特に救援者や被災者が欲している情報をtweetから取得し，それらの人々の状況の俯瞰的把握を助ける対災害情報分析システムを提案する．将来的には本システムを一般公開し，被災地の状況や救援状況を俯瞰的に把握し，被災地からの想定外の要望をも取得し，効率的な救援活動につなげることを目指す．本論文では提案したシステムを実際に東日本大震災時に発信されたtweetに適用した評価実験の結果を示すが，この評価においては以上のような被災状況の俯瞰的把握を助ける能力を評価するため，質問応答の再現率に重点をおいた評価を行う．逆に言えば，いたずらに回答の上位の適合率を追うことはせず，再現率の比較的高いところでの評価に集中する．また，本システムを拡張することで，被災者と救援者の間でより適切な双方向のコミュニケーションが実現可能であることも示す．こうした双方向のコミュニケーションはより適切かつ効率的な救援活動のために極めて重要であると考えている．本論文で提案するようなシステムは非常に多くのモジュールからなり，その新規性を簡潔にまとめることは難しいが，本論文においては以下の手法・技術に関して我々のタスクにおける評価，検証を行った．特にCについては，新規な技術であると考えている．\begin{description}\item[A]固有表現認識(NER)の有効性\item[B]教師有り学習を用いた回答のランキング\item[C]含意関係認識における活性・不活性極性\cite{Hashimoto2012}の有用性\end{description}ここで，A，Bに関しては本論文における実験の目標ならびに設定では有効性は認められず，最終的なシステムではこれらの技術を採用しなかった．これらに関して現時点での我々の結論は以下の通りである．NERはそれ単体では，我々のタスクでは有効ではなく，その後の処理やそこで用いられる辞書等との整合性がとれて初めて有効になる可能性がある．また，回答のランキングは，我々の目標，つまり，少数の回答だけではなく，想定外も含めた回答を可能な限り網羅的に高精度で抽出することには少なくとも現状利用可能な量の学習データ，素性等では有効ではなかった．一方で，含意関係認識において活性・不活性極性を利用した場合，再現率が50％程度のレベルにおいて，適合率が7％程度上昇し，顕著な性能向上が見られたことから，提案手法にこれを含めている．本論文の構成は以下の通りである．まず，\ref{Disaster}節において本論文で提案する対災害情報分析システムの構成とその中で使われている質問応答技術について述べる．\ref{Experiments}節では，人手で作成した質問応答の正解データを用いたシステムの評価について報告する．\ref{Prospects}節にて上述した双方向のコミュニケーションの実現も含めて今後の本研究の展望を示す．さらに\ref{Related_work}節にて関連研究をまとめ，最後に\ref{Conclusion}節にて本論文の結論を述べる．