製品やサービスを提供する多くの企業は顧客の問い合わせに対応するために，コールセンターを運営している．コールセンターでは，オペレータが電話やメールによる顧客問い合わせに対応する際や，顧客自身が答えを探す際の支援のために，FrequentlyAskedQuestion(FAQ)の整備および，FAQ検索システムを導入していることが多い．FAQ検索の利用者は，自然文や単語の集合を検索クエリとして，検索を実施するのが一般的である．しかし，FAQは過去の問い合わせ履歴の中から，同様の質問をまとめ，それらを代表するような抽象的な表現で作成されることが多いため，類義語や同義語，表記の揺れといった問題により，正しく検索できない場合がある．たとえば，以下の例のように入力の問い合わせと対応するFAQで語彙が一致しないことがある．\begin{itemize}\item問い合わせ：○○カードの再度発行をしたい．今から出張だが、カードが見当たらない．どうしたらよいか．\item正解のFAQの質問部分：○○カードを紛失・盗難・破損した場合の手続き方法\item不正解のFAQの質問部分：○○カードを新規発行する方法\end{itemize}\noindentこの例では，正解のFAQへの語彙の一致は「○○カード」のみである．一方，不正解のFAQには，「○○カード」に加え，「発行」も一致するため，不正解のFAQが上位にランクされてしまう．このような問題に対して，たとえば，Yahoo!知恵袋などのコミュニティ型質問応答サイトにおける類似質問検索では，統計的機械翻訳で用いられるアライメントモデルを適用する方法が提案されている\cite{riezler:07,soricut:04,xue:08}．また，Web検索においては，ユーザのクエリに対して得られた検索結果の上位の文書集合を適合文書とみなしてクエリを拡張するpseudo-relevancefeedbackといった手法も用いられている．しかし，アライメントモデルが学習しているのは，単語と単語の対応確率であり，FAQを特定するために有効な語を学習しているとは言えない．また，Webやコミュニティ型質問応答サイトなど複数の適合文書が得られる可能性がある場合に用いられるpseudo-relevancefeedbackは，適合するFAQが複数存在することがWeb検索ほど期待できないFAQ検索では十分な効果が得られない可能性がある．本論文では，問い合わせを対応するFAQに分類する文書分類器を利用したFAQ検索システムを提案する．本システムでは，機械学習を基に各FAQに関連のある単語を学習することで，問い合わせ中の単語が検索対象のFAQに一致していなくてもFAQを精度良く検索することを目指す．しかし，FAQだけを文書分類器のための学習データとして用いる場合は，FAQに出現する単語だけの判別しかできないという問題が残る．そこで，文書分類器を学習するために，コールセンターにて蓄積されている顧客からの問い合わせとオペレータの対応内容である問い合わせ履歴から自動生成した学習データを用いる．問い合わせ履歴には，問い合わせに対するオペレータの対応内容は記入されているものの，明示的にどのFAQが対応するという情報は付与されていない場合がある．そのため，本論文では，Jeonらの\cite{jeon:05}「似た意味の質問には似た回答がされる」という仮定に基づき，FAQの回答部分と問い合わせ履歴の対応内容の表層的類似度を計算し，閾値以上となった対応内容と対になっている問い合わせをそのFAQに対応するものとみなして学習データとする方法を用いる．さらに，本論文では，文書分類器の判別結果に加え，問い合わせと検索対象のコサイン類似度といった多くの手法で用いられている特徴を考慮するために，教師有り学習に基づくランキングモデルの適用を提案する．素性には，問い合わせとFAQの単語ベクトル間のコサイン類似度などに加えて，文書分類器が出力するスコアを用いる．ある企業のコールセンターのFAQおよび問い合わせ履歴を用いて提案手法を評価をした．提案手法は，pseudo-relevancefeedbackおよび統計的機械翻訳のアライメント手法を用いて得られる語彙知識によるクエリ拡張手法と比較して，高いランキング性能を示した．