近年，Internet上の検索エンジンなど，情報検索システムが広く利用されるようになってきた．システムが提示する検索結果には，文書の表題やURIだけではなく，対応する文書の内容を示す短い要約文書が併せて提示されていることが多い．これは，利用者に対して要約文書を提示することが，原文書が実際に利用者の欲するものかを判断する際に有力な手掛かりとなるためである．この際，情報検索結果文書に対する要約の質の良さは，要約文書-検索質問間の関連性判定と原文書-検索質問間の関連性判定の一致の良さで測ることができよう．しかしながら，現在実用に供されている多くの検索エンジンでは，原文書の最初の数バイトを出力したり，検索要求文に含まれる語の周囲を提示するといった単純な方法が採用されている．このような単純な戦略により生成された要約の品質は関連性判定の観点からみると，十分な品質であるとは言い難い．そのため，多くの場合，利用者はシステムの提示した検索結果が適切なものであるかどうかを原文書を見て判断せざるを得ない．このような状況を改善するためには，関連性判定を重視した，より質の高い自動要約技術が必要となる．自動要約の手法としては，Luhn\cite{Luhn:TheAutomaticCreationOfLiteratureAbstracts}の研究に端を発する重要文抽出法が基本かつ主要な技術であり，依然として様々なシステムで利用されている．これは，文書の中から重要な文を，所望の要約文書の長さになるまで順に選び，それら抽出された文を文書中での出現順に並べて出力することで，要約とする手法である．このとき，文の重要度は，語の重要度，文書中での位置，タイトルや手がかり表現などに基づいて計算している\cite{奥村:テキスト自動要約に関する研究動向,奥村:テキスト自動要約に関する最近の話題}．その中でも，重要文は主要キーワードを多く含むという経験則により，語の重要度に基づく重要文抽出が最も基本的な手法となっている．特に，語の出現頻度は，簡単に求められ，語の重要性と比較的高い相関にあるために語の重みとして広く利用されている．語の出現頻度は個別文書によって決まる性質であるが，一方で，検索文書の要約においては，原文書が検索要求の結果として得られた複数の文書であることを考慮することが要約の品質向上につながる．例えば従来提案されている基本的な考え方として，検索要求中の語の重要度を高くするという「検索質問によるバイアス方式」がある\cite{Tombros:AdvantagesOfQueryBiasedSummariesInInformationRetrieval}．この手法は直観的であり，かつ，比較的良好に機能するが，検索された文書自身の情報を考慮しないなど幾つかの欠点が存在する．以上の点を踏まえて，本稿では，検索文書集合から得られる情報を語の重みづけに利用し，検索文書の要約に役立てる新しい手法を提案する．検索質問によるバイアス方式とは異なり，我々の手法では語の重みづけにおいて検索質問の情報を陽に利用しない．その代わりに，複数の検索文書の間に存在する類似性の構造を階層的クラスタリングにより抽出し，その構造を適切に説明するか否かに応じて語に重みをつける．文書間の類似性構造を語の重みに写像する方法として，我々は，各クラスタ内での語の確率分布に注目し，情報利得比(InformationGainRatio,IGR)\cite{C4.5-E}と呼ばれる尺度を用いる．そして，この重みと従来提案されている他の重みづけを組み合わせることにより，最終的な語の重みとし，これを用いて各文の重要度を計算する．特に，情報利得比に基づく語の重みづけについては，次のように考えることができる．あるクラスタにおける語の情報量に注目した場合，そのクラスタを部分クラスタに分割した後のその語の持つ情報量の増分(情報利得)が，クラスタの分割自身により得られる情報量に比して大きければ，その語は部分クラスタの構造を決定する際に役立っていると考えられる．その度合を定量化した値が情報利得比である．情報利得比自身は機械学習において属性の品質の尺度として，すでに提案されているものである．また，種々のクラスタリングアルゴリズムの過程からすれば，文書のクラスタ構造の決定に際して，各々の語の確率分布が部分的な要因となっていることは自明である．しかしながら，あるクラスタ構造が確定した時に，ある語がそのクラスタ構造の決定に際して最終的に寄与したか否かに注目し，定量化するという研究は，我々の知る限り従来存在しない．そして，本稿は，その定量化において，情報利得比が利用できることを示すものである．