日本において，大学入試問題は，学力（知力および知識力）を問う問題として定着している．この大学入試問題を計算機に解かせようという試みが，国立情報学研究所のグランドチャレンジ「ロボットは東大に入れるか」というプロジェクトとして2011年に開始された\cite{Arai2012}．このプロジェクトの中間目標は，2016年までに大学入試センター試験で，東京大学の二次試験に進めるような高得点を取ることである．我々は，このプロジェクトに参画し，2013年度より，大学入試センター試験の『国語』現代文の問題を解くシステムの開発に取り組んでいる．次章で述べるように，『国語』の現代文の設問の過半は，{\bf傍線部問題}とよばれる設問である．船口\cite{Funaguchi}が暗に指摘しているように，『国語』の現代文の「攻略」の中心は，傍線部問題の「攻略」にある．我々の知る限り，大学入試の『国語』の傍線部問題を計算機に解かせる試みは，これまでに存在しない\footnote{CLEF2013では，QA4MREのサブタスクの一つとして，EntranceExamsが実施され，そこでは，センター試験の『英語』の問題が使用された．}．そのため，この種の問題が，計算機にとってどの程度むずかしいものであるかさえ，不明である．このような状況においては，色々な方法を試すまえに，まずは，比較的単純な方法で，どのぐらいの正解率が得られるのかを明らかにしておくことが重要である．本論文では，このような背景に基づいて実施した，表層的な手がかりに基づく解法の定式化・実装・評価について報告する．我々が実装したシステムの性能は，我々の当初の予想を大幅に上回り，「評論」の傍線部問題の約半分を正しく解くことができた．以下，本稿は，次のように構成されている．まず，2章で，大学入試センター試験の『国語』の構成と，それに含まれる傍線部問題について説明する．3章では，我々が採用した定式化について述べ，4章ではその実装について述べる．5章では，実施した実験の結果を示し，その結果について検討する．最後に，6章で結論を述べる．