語義曖昧性解消（以下，WSD）とは多義語の語義ラベルを付与するタスクである．長年，英語のみならず日本語を対象としたWSDの研究が盛んに行われてきた．しかし，その多くは教師あり学習による対象単語を頻出単語に限定したWSD(lexicalsampleWSD)であるため，実用性が高いとは言えない．これに対し，文書中のすべての単語を対象とするWSDをall-wordsWSDという．all-wordsWSDのツールがあれば，より下流の処理の入力として，例えば品詞情報のように語義を利用することが可能になり，より実用的になると期待される．all-wordsWSDは，lexicalsampleWSDと異なり，教師ありの機械学習に利用する十分な量の訓練事例を得ることが難しいため，辞書などの外部の知識を利用して，教師なしの手法で行われることが一般的である．all-wordsWSDの研究は日本語においては研究例が少ない．その理由のひとつに，all-wordsWSDを実行・評価するのに足りるサイズの語義つきコーパスがないことがあげられる．日本語の教師あり手法によるWSDでは，岩波国語辞典の語義が付与されている『現代日本語書き言葉均衡コーパス』（以下，BCCWJ）\cite{Okumura-2011}がよく用いられてきた．しかし，知識ベースの手法でall-wordsWSDを行う場合に多用される類義語の情報は岩波国語辞典のような語義列記型の辞書からは得ることができない．英語のall-wordsWSDにおいては，WordNet\footnote{https://wordnet.princeton.edu/}というシソーラスが辞書として主に利用されている．WordNetには日本語版も存在するが，基本的には英語版を和訳したものであり，日本語にしかない品詞の単語はどうするのかなどの問題点が残る．そのため，現在BCCWJに分類語彙表の意味情報がアノテーションされ，語義付きコーパスが整備されつつある．本研究では，整備されつつあるこのコーパス\cite{Kato-2018}を用いて，日本語を対象とした教師なしall-wordsWSDを行う．分類語彙表とは単語を意味によって分類したシソーラスである．レコード総数は約10万件で，各レコードは類・部門・中項目・分類項目を表す“分類番号”によって分類されている．その他にも分類語彙表では“段落番号”，“小段落番号”，“語番号”が各レコードに割り振られており，それらすべての番号によってレコードが一意に決まるようになっている．また，分類語彙表には「意味的区切り」が240箇所に存在し，分類番号による分類をさらに細かく分けている．本稿では分類語彙表から得られる類義語の情報を利用し，分類番号を語義とした日本語all-wordsWSDの手法を提案する．