近年，情報化技術の発展により，インターネット上やデータベース上にはテキストとそのテキストに付随する実世界情報が大量に存在している．実世界情報を用いる自然言語処理の研究として，テキストを用いて画像を検索する研究\cite{NIPS2014_5281}や画像の解説文を生成する研究\cite{Socher_groundedcompositional}などが行われている．また，実世界情報を用いることで言語モデルの性能を向上させる研究\cite{icml2014c2_kiros14}も行われており，実世界情報の活用は自然言語処理の基礎技術の精度向上に有効だと考えられる．そこで本稿では実世界情報とテキスト情報を素性として入力した際の固有表現認識を提案する．本稿では，将棋の解説文に対する固有表現認識を題材として，テキスト情報に加えて実世界情報を参照する固有表現認識器を提案する．固有表現とは，文書の単語列に人名や地名など約8種類の定義\cite{TjongKimSang:2003:ICS:1119176.1119195}を行ったものが一般的であるが，近年では医療の専門用語を定義したバイオ固有表現\cite{Biomedical.Named.Entity.Recognition.Using.Conditional.Random.Fields.and.Rich.Feature.Sets}なども提案されており，本研究では将棋解説コーパス\cite{shogi-corpus}で定義される将棋固有表現を扱う．将棋解説コーパスは，将棋の解説文に対して単語分割と固有表現タグが人手で与えられた注釈つきテキストデータであり，各解説文には解説の対象となる将棋の局面情報が対応付けされている．局面は，盤面上の駒の配置と持ち駒であり，すべての可能な盤面状態がこれによって記述できる．本研究では局面情報を実世界情報として用いる．提案手法では，まず各局面の情報をディープニューラルネットワークの学習方法の1つであるstackedauto-encoder(SAE)を用いて事前学習を行う．次に，事前学習の結果をテキスト情報と組み合わせて固有表現を学習する．提案手法を評価するために，条件付き確率場による方法等との比較実験を行い，実世界情報を用いることにより固有表現認識の精度向上が可能であることを示す．将棋の固有表現認識の精度が向上すると，文書から戦型名や囲い名などを自動的に抽出でき，将棋解説文の自動生成のための基礎技術となる．また，一般の固有表現認識を高い精度で行えるようになると質問応答や文の自動生成などの高度な応用の基礎技術となる．