AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下から「文章の書き手を機械で当てられる」と聞きまして、現場に使えるか知りたいのですが、ざっくりどういう技術なんでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、簡単に言うと「人それぞれの書き方のクセ」を数値化して比較する技術ですよ。今回は要点を三つに分けて説明できます。まず何を使うか、次にどう比べるか、最後に現場での使い方です。
なるほど。で、現場に持ってくる場合に必要なデータ量やコスト感が心配です。大きな投資が要るんですか。
素晴らしい着眼点ですね！結論を先に言うと、データ量が多いほど精度は上がりますが、部分運用で有益なケースもあります。要点三つでまとめると、1) 長いプロファイル（既知文章）があると高精度、2) 短文だけだと精度は落ちる、3) 初期投資はデータ整備と検証に集中します。ですから段階導入でリスクを抑えられるんです。
これって要するに、書き手ごとの“話し方の癖”を数値化して当てるということですか？
その通りです！良い本質把握ですね。ここで使うのはFunction words（FW：機能語）という「文法をつなぐ語」です。内容語とは違い、内容に依存しないため筆者特有の癖が出やすいんですよ。イメージとしては、文章の“接続の仕方”を指紋のように見るわけです。
具体的にはどんな仕組みで比較するんですか。難しい数式が出てくると困ります。
素晴らしい着眼点ですね！難しい部分は身近な例で説明します。まずFunction wordsで単語同士の「隣り合わせ」をグラフにします。これがWord Adjacency Networks（WANs：単語隣接ネットワーク）です。次に、そのグラフを確率のルールで見るとMarkov chain（マルコフ連鎖）と見なせます。最後に二つのマルコフ連鎖の違いをrelative entropy（相対エントロピー）で測って似ているかを判定します。
なるほど。実務ではどんな場面で使えますか。現場で役立つ具体例を教えてください。
素晴らしい着眼点ですね！使い道は多様ですが、三つに分けて説明します。1) 法務やフォレンジックで文書の出所確認、2) 社内文書のガバナンスで誰が書いたかの検出、3) 執筆支援でスタイル模写の補助。投資対効果の観点ではまずリスクの高いケースに導入して効果を測ると良いですよ。
精度や誤認識リスクも気になります。誤って役員の文章が別の人に割り当てられたら問題ですから。
素晴らしい着眼点ですね！リスク管理のポイントは三つです。1) プロファイルの長さを担保すること、2) 候補者数を絞ること、3) 判断を自動化しすぎないことです。つまりシステムは補助ツールとして使い、最終判断は人間が行う運用が現実的です。
導入の第一歩は何をすればいいでしょうか。現場は忙しいので、短時間で始められる手順を教えてください。
素晴らしい着眼点ですね！短期で始めるなら三段階で行います。1) まず代表的な既知文章を集める、2) WANs（単語隣接ネットワーク）を一つ作ってテスト、3) 人間のチェックと並行運用で結果を評価する。これで投資を抑えつつ有効性を確認できますよ。
分かりました。先生の話を踏まえると、まずは既知の長めの文章を集めて、テストしてみるのが現実的ですね。自分の言葉で整理すると、機能語の使い方の連なりをグラフにして確率モデルで比較する、という理解で合っていますか。
完璧です！その理解で十分に現場対応できますよ。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
1.概要と位置づけ
結論から言うと、本研究は「内容に依存しない言葉の使い方の連関」を数理的に捉え、筆者帰属（Authorship Attribution）問題における新しい指紋を提示した点で革新的である。特にFunction words（FW：機能語）に注目し、その共起関係をWord Adjacency Networks（WANs：単語隣接ネットワーク）としてモデル化することで、従来の頻度ベースの手法よりも作者特有の文体的特徴を捉えやすくしている。要は、誰が何を書いたかを判断する際に、話題や語彙ではなく接続の仕方に着目することで、ジャンルやテーマが変わっても安定した特徴が得られるのである。実務的に見れば、長い既知文書が揃う場合に高い精度が期待でき、法務・フォレンジック的用途や社内文書管理で価値が高い。この記事ではまず手法の概念を押さえ、次に従来との違い、技術的中核、実証結果、議論点、そして今後の適用方向を順に解説する。
2.先行研究との差別化ポイント
従来の筆者帰属研究は頻度分析に依拠することが多く、Function words（FW：機能語）の出現頻度を筆者指紋として使う手法が代表的である。これに対し本研究は頻度だけでなく、単語同士の「隣接」関係に着目する点で差別化している。具体的には、単語の同一文内での共起や前後関係を有向グラフとして表現し、その構造情報を比較可能にする点が新しい。これにより、単純な使用率では見落としがちな文の組み立て方や接続の癖が抽出される。さらに、WANs（単語隣接ネットワーク）を確率遷移で解釈し、Markov chain（マルコフ連鎖）として扱うことで、比較指標にrelative entropy（相対エントロピー）という情報理論的距離を導入している点も特徴的である。結果として、異なるジャンルや時代のテキスト間でもコンテンツ依存性が低く、安定した比較が可能になる。
3.中核となる技術的要素
本手法の技術的核は三つにまとめられる。第一はFunction words（FW：機能語）の選定であり、内容語と異なり作者固有の文法的選択が出やすい語群を対象とする点が基盤である。第二はWord Adjacency Networks（WANs：単語隣接ネットワーク）による構造化であり、ノードを機能語、エッジをある語が直近に現れる確率として正規化することで、文中での遷移情報をネットワークとして蓄積する。第三はこれらのネットワークをMarkov chain（マルコフ連鎖）として再解釈し、二つの連鎖の相違をrelative entropy（相対エントロピー）で定量化することにより、テキスト間の距離を情報量の観点で比較する点である。実装上は、文の分割、機能語辞書の適用、隣接カウントの集計、確率化およびエントロピー計算という流れで処理が行われる。これらは概念的に理解すれば手順化でき、エンジニアによる実装も比較的明瞭である。
4.有効性の検証方法と成果
検証は候補筆者数、テキスト長、プロファイル長、ジャンルや時代などの異質性を変えた実験設計で行われている。特にプロファイルが長い（たとえば6万語以上）場合や、判定対象テキストが長文である場合に高い帰属精度が得られる点が確認された。また、従来の機能語頻度ベース手法と比較すると、WANsを用いることで誤認率が大きく低下した事例が報告されている。実験ではネットワークのパラメータ最適化も行い、隣接範囲や正規化手法の選択が結果に与える影響を評価した。現実的な運用条件では、候補者数が少なく、既知文書が十分にあるケースで最も効果的であると結論づけられている。総じて、構造情報を取り入れることで安定性と精度の両立が可能になった。
5.研究を巡る議論と課題
議論点としてはまずデータ依存性が挙げられる。長いプロファイルが前提のため、データの偏りや収集可能性が実務導入の障壁になりうることは無視できない。第二に、マルチジャンルや翻訳文への適用性、また複数筆者が混在する文書への対応といった拡張問題が残されている。第三に、相対エントロピーに基づく比較は理論的に整っているが、実務上の閾値設定や誤判定時の説明性（なぜその筆者と判断されたかを人に説明する能力）の確保が課題である。プライバシーや法的側面も無視できない。つまり、技術的に可能でも運用ポリシーや説明責任を整備しなければ現場導入は難しいという点を忘れてはならない。
6.今後の調査・学習の方向性
今後は実務適用に向けた三つの方向で研究を進めるべきである。第一はデータ効率化の研究であり、短文でも安定した特徴が取れる手法やデータ拡張の検討が重要である。第二は複合モデルの導入であり、WANsの構造情報と他のスタイロメトリック指標を組み合わせることで頑健性を高める試みが期待される。第三は説明性と運用ルールの確立であり、判断理由を可視化する仕組みと、誤認リスクを低減する運用ワークフローの整備が求められる。これらを進めることでフォレンジックや社内ガバナンスなど実務適用の幅が広がるだろう。
検索に使える英語キーワード
function words adjacency networks, authorship attribution, stylometry, Markov chain, relative entropy
会議で使えるフレーズ集
「この手法は内容ではなく接続の仕方を見ていますので、ジャンルが変わっても比較的安定します。」
「まずは長めの既知文書を集めてPoC（概念実証）を行い、運用上の閾値と人の確認フローを整えましょう。」
「説明責任のために自動判定を鵜呑みにせず、必ず人間のレビューを組み込みます。」
