Googleに代表される現在の検索エンジンはその性能が非常によくなってきており，適切な検索用語（キーワード）さえ与えてやればおおむね期待通りの検索結果が得られる．しかし一方，多くのユーザ，特に子どもや高齢者，外国人などにとって検索対象を表す適切な検索用語（特に専門用語など）を見つけることは往々にしてそう簡単ではない．マイクロソフトの「現在の検索で不満に思う点」に関する調査\footnote{http://www.garbagenews.net/archives/1466626.htmlまたはhttp://news.mynavi.jp/news/2010/07/05/028/}によれば，57.6\%の人が適切なキーワード探しの難しさに不満を感じている．また，「何か欲しい情報を求めて検索エンジンを利用しているのに，それを利用するための適切なキーワードをまた別のところで探さねばならないという，堂々巡りをした経験を持つ人も多いはず」とも指摘されている．これは2010年の調査ではあるが，現在においてもこれらの不満点が大方解消されたとは言い難い．そこで，関連語・周辺語（たとえば「コンピュータ」，「前の状態」，「戻す」）またはそれらの語から構成される文を手掛かりに適切な検索用語（この場合「システム復元」）を予測・提示する検索支援システムがあればより快適な検索ができるのではないかと考えられる．本研究では，ITや医療など様々な分野において，これらの分野の関連語・周辺語またはそれらの語から構成される文を入力とし，機械学習を用いて適切な検索用語を予測・提示する検索支援システムの開発を目標としている．このような研究は，すくなくとも日本語においては我々が調べた限りではこれまでなされていなかった\footnote{類似研究として，「意味的逆引き辞書」に関する研究\cite{Aihara}や「クロスワードを解く」に関する研究\cite{Uchiki}がある．しかしこれらは分野ごとの検索用語の予測・提示に基づく検索支援を第一の目的としておらず，それゆえに，精度（正解率）は本研究で得られたものよりはるかに低かった．また，手法もLSIを利用した情報検索技術やエキスパートなどに基づくアプローチを取っており，本研究が取っている機械学習のアプローチとは異なる．}．本稿ではその第一歩として，分野をコンピュータ関連に限定し，深層学習(DeepLearning)の一種であるDeepBeliefNetwork(DBN)を用いた予測手法を提案する．近年，深層学習は様々な分野で注目され，音声認識~\cite{Li}や画像認識~\cite{Krizhevsky}のみならず，自然言語処理の諸課題への応用にも優れた性能を出している．それらの諸課題は，形態素・構文解析~\cite{Billingsley,Hermann,Luong,Socher:13a}，意味処理~\cite{Hashimoto,Srivastava,Tsubaki}，言い換え~\cite{Socher:11}，機械翻訳~\cite{Auli,Liu,Kalchbrenner,Zou}，文書分類~\cite{Glorot}，情報検索~\cite{Salakhutdinov}，その他~\cite{Seide,Socher:13b}を含む．さらに，統一した枠組みで品詞タグ付け・チャンキング・固有表現認識・意味役割のラベル付けを含む各種の言語処理課題を取り扱えるニューラルネットおよび学習アルゴリズムも提案されている~\cite{Collobert}．しかしながら，われわれの知っている限りでは，前に述べたような情報検索支援に関する課題に深層学習を用いた研究はこれまでなされていない．したがって，本稿で述べる研究は主に二つの目的を持っている．一つは，関連語・周辺語などから適切な検索用語を正確に予測する手法を提案することである．もう一つは，深層学習がこのような言語処理課題において，従来の機械学習手法である多層パーセプトロン(MLP)やサポートベクトルマシン(SVM)より優れているか否かを確かめることである．本研究に用いたデータはインターネットから精度保証がある程度できる手動収集と，ノイズ\footnote{ここのノイズとは，関係のない単語が含まれている，または必要な単語が欠落していることを指す．}は含まれるが規模の大きいデータの収集が可能な自動収集との2通りの方法で収集した．加えて，ある程度規模が大きく精度もよい疑似データも自動生成して用いた．機械学習のパラメータチューニングはグリッドサーチと交差検証を用いて行った．実験の結果，まず，学習データとして手動収集データのみを用いても自動収集データと疑似データを加えてもDBNの予測精度は用例に基づくベースライン手法よりははるかに高くMLPとSVMのいずれよりも高いことが確認できた．また，いずれの機械学習手法も，手動収集データにノイズの多い自動収集データとノイズの少ない疑似データを加えて学習することにより予測精度が向上した．さらに，手動収集データにノイズの多い自動収集データのみを加えて学習した場合，DBNとSVMには予測精度の向上が見られたがMLPにはみられなかった．この結果から，MLPよりもDBNとSVMのほうがノイズに強くノイズの多い学習データも有効利用できる可能性が高いと言えよう．