場所や時間を気にすることなく買い物可能なオンラインショッピングサイトは重要なライフラインになりつつある．オンラインショッピングサイトでは商品に関する説明はテキスト形式で提供されるため，この商品説明文から商品の属性-属性値を抽出し構造化された商品データを作成する属性値抽出技術は実世界でのニーズが高い．ここで「商品説明文から商品の属性値を抽出する」とは，例えばワインに関係した以下の文が入力された時，(生産地，フランス)，(ぶどう品種，シャルドネ)，(タイプ，辛口)といった属性と属性値の組を抽出することを指す．\begin{itemize}\itemフランス産のシャルドネを配した辛口ワイン．\end{itemize}\noindentこのような商品の属性値抽出が実現できれば，他の商品のレコメンドやファセット検索での利用，詳細なマーケティング分析\footnote{商品を購入したユーザの属性情報と組み合わせることで「30代女性にフランス産の辛口ワインが売れている」といった分析ができる．}等が可能になる．商品の属性値抽出タスクは従来より多くの研究がなされており，少数のパターンにより属性値の獲得を試みる手法\cite{mauge2012}，事前に人手または自動で構築した属性値辞書に基づいて属性値抽出モデルを学習する手法\cite{ghani2006,probst2007,putthividhya2011,bing2012,shinzato2013}，トピックモデルにより属性値を獲得する手法\cite{wong2008}など様々な手法が提案されている．本研究の目的は商品属性値抽出タスクに内在している研究課題を洗い出し，抽出システムを構築する上でどのような点を考慮すべきか，またどの部分に注力するべきかという点を明らかにすることである．タスクに内在する研究課題を洗い出すため，属性-属性値辞書に基づく単純なシステムを実装し，このシステムが抽出した結果のFalse-positve，False-negative事例の分析を行った．エラー分析という観点では，Shinzatoらがワインとシャンプーカテゴリに対して得られた結果から無作為に50件ずつFalse-positive事例を抽出し，エラーの原因を調査している\cite{shinzato2013}．これに対し本研究では5つの商品カテゴリから20件ずつ商品ページを選びだして作成した100件のデータ（2,381文）を対象に分析を行い，分析を通してボトムアップ的に各事例の分類を行ってエラーのカテゴリ化を試みた．システムのエラー分析を行い，システム固有の問題点を明らかにすることはこれまでも行われてきたが，この規模のデータに対して商品属性値抽出タスクに内在するエラーのタイプを調査し，カテゴリ化を行った研究は筆者らの知る限りない．後述するように，今回分析対象としたデータは属性-属性値辞書に基づく単純な抽出システムの出力結果であるが，これはDistantsupervision\cite{mintz2009}に基づく情報抽出手法で行われるタグ付きコーパス作成処理と見なすことができる．したがって，本研究で得られた知見は商品属性値抽出タスクだけでなく，一般のドメインにおける情報抽出タスクにおいても有用であると考えられる．