    \documentclass[japanese,specialissue]{jnlp_2.1}
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\Volume{25}
\Number{1}
\Month{February}
\Year{2018}
\Issuetitle{「言語処理の応用システム」特集号}

\received{2017}{5}{22}
\revised{2017}{8}{7}
\accepted{2017}{9}{20}

\setcounter{page}{81}


\jsubject{論文}
\jtitle{やさしい日本語ニュースの制作支援システム}
\jauthor{田中　英輝\affiref{Author_1} \and 熊野　　正\affiref{Author_1} \and 後藤　功雄\affiref{Author_1} \and 美野　秀弥\affiref{Author_1}}
\jabstract{
NHK はインターネットサイト NEWS WEB EASY で外国人を対象としたやさしい日本語のニュースを提供している．やさしい日本語のニュースは日本語教師と記者の 2 名が通常のニュースを共同でやさしく書き換えて制作し，本文にはふりがな，難しい語への辞書といった読解補助情報が付与されている．本稿では NEWS WEB EASY のやさしい日本語の書き換え原則，および制作の体制とプロセスの概要と課題を説明した後，課題に対処するために開発した 2 つのエディタを説明する．1 つは書き換えを支援する「書き換えエディタ」である．書き換えエディタは先行のシステムと同様に難しい語を指摘し，書き換え候補を提示する機能を持つが，2 名以上の共同作業を支援する点，難しい語の指摘機能に学習機能を持つ点，また，候補の提示に書き換え事例を蓄積して利用する点に特徴がある．他の 1 つは「読解補助情報エディタ」である．読解補助情報エディタは，ふりがなや辞書情報を自動推定する機能，さらに推定誤りの修正結果を学習する機能を持つ．以上のように 2 つのエディタは，自動学習と用例の利用により，読解補助情報の推定の誤り，やさしい日本語の書き方の方針変更などに日々の運用の中で自律的に対応できるようになっている．本稿では 2 つのエディタの詳細説明の後，日本語教師および記者を対象に実施したアンケート調査，およびログ解析によりエディタの有効性を示す．
}
\jkeywords{やさしい日本語，NEWS WEB EASY，書き換え支援システム，機械学習}

\etitle{Rewrite Support System for Simplifying \\Japanese News Scripts}
\eauthor{Hideki Tanaka\affiref{Author_1} \and Tadashi Kumano\affiref{Author_1} \and Isao Goto\affiref{Author_1} \and Hideya Mino\affiref{Author_1}} 
\eabstract{
NHK launched a simplified Japanese news service on the Internet (NEWS WEB EASY) in April 2012 to improve news accessibility for foreign residents in Japan. Simplified news scripts are compiled daily by a Japanese language instructor and a news reporter working together using a custom news rewrite support system comprising a rewrite support editor and a reading support information editor. The rewrite support editor identifies difficult expressions and proposes simpler alternatives with similar expression search function, and the reading support information editor helps the Japanese language instructor add auxiliary information such as {\it furigana} and glossary information to the simplified news scripts. Both functions feature learning mechanisms that improve the precision of news simplification. This news rewrite support system has been in daily use since 2012. A questionnaire evaluation administered to the Japanese instructors and reporters who produce NEWS WEB EASY showed that they highly evaluated both editors. Analysis of the rewrite support editor's log revealed that the difficult word rate and sentence length in the rewritten news were less than in the original and were similar across rewriters.
}
\ekeywords{Simplified Japanese, NEWS WEB EASY, Japanese Text Simplification Support System, Machine Learning}

\headauthor{田中，熊野，後藤，美野}
\headtitle{やさしい日本語ニュースの制作支援システム}

\affilabel{Author_1}{NHK放送技術研究所}{NHK Science and Technology Research Laboratories}



\begin{document}
\maketitle


\section{はじめに}
\label{Hajimeni}

法務省の統計によれば日本の在留外国人数は第2次世界大戦以後，基本的に
増加傾向にあり2016年12月
には238万人，総人口の約1.9\%を占めるに至っている．外国人の比率は欧米諸国
と比較して必ずしも高いとは言えないが，東京都新宿区では外国人の比率が10\%を
超えるなど，日本でも大都市部などで欧米諸国並みの集中が発生している．
日本人\footnote{本稿では便宜的に日本語母語話者を日本人と呼ぶ．また日本に一定期間以上居住する日本語非母語話者を外国人と呼ぶ．}
と同等に日本語が使える国内在住の外国人は少数であり，彼らへの適切な情報提供は大きな
課題となっている．

外国人へはそれぞれの母語で情報を提供するのが理想である．実際，母語を使っ
たサービスはすでに多言語サービスの中で一部実現されており，
例えばNHKは現在国内向けに5言語でニュースを放送している\footnote{英語，中国語，韓国語，スペイン語，ポルトガル語}．
しかし母語での情報提供は10言語程度にとどまることが多く，国内の外国人の出
身国数が190に達する状況に対応するには十分とは言えない．
とはいえ外国人の全員をカバーするには膨大な数の翻訳が必要
となり，コストや労力の大きさから実現は難しい\cite{kawahara:book:2007}．

そこで母語ではなく，外国人に分かりやすい「やさしい日本語」で情報を伝
えようという考え方が提唱されている\cite{SatoK:NihongoGaku:2004,IoriEtAL:kyouikuGakkai:2009}．その背景には，やさしい日本語を理解で
きる外国人が多いこと\cite{iwata:ShakaiGengo:2010}，外国人の中からも母語の他にやさしい日本語による情報提供を望む声が上がっていることなどがある\cite{yonekura:housouKenkyuu:2012}．

以上の背景の中，NHKは一般のニュースをやさしい日本語で提供
できれば，外国人への有用な情報提供になると考えて研究を進め，2012年4月
からWebでのサービス
「NEWS WEB EASY」\footnote{\label{footnote:NWE}http://www3.nhk.or.jp/news/easy/index.html}
を開始した．
外国人に日本語でニュースを提供しようとするNEWS WEB EASYと同様のサービスは当時例がなく，著者らはまず
やさしい日本語の作り方の原則を決め，Webで提供する内容を決めた．また書き
換え作業にはやさしい日本語とニュース編集の知識が必要なことから日本語教師と
記者の共同で進めることにした．

方針の決定と並行して，日々の作業を円滑に進めるための支援システムを開発す
ることにしたが，先行事例が乏しく
明確にその仕様を決めることはできなかった．そこでプロトタイピングの手
法\cite{SoftEng:book:2005}を採用し，とりあえず有効と思われる機能をできる
だけ早く実装し，作業者の要望に応じて改善を加えることにした．以上の過程で作
成したのが，
日本語教師と記者の共同のニュースの書き換えを支援する「書き
換えエディタ」と，ふりがな，辞書情
報などを付与するための「読解補助情報エディタ」である．
本稿では2つのエディタを総称してやさしい日本語のニュースの「制作支援システム」と呼ぶ．

NHKでは制作支援システムのプロトタイプを2012年4月からの1年の公開実験期間中に利用し，不具合の修正，改良を加えた．そして書き換え作業が安定
し，改修すべき項目が明らかになった2013年9月に本運用システムの開
発を始め，2014年6月に新システムに移行した．このとき読解補助情報エディタに自動学習機能を加えた
ことにより，
\ref{sec:systemMatome}
節で詳述するように，制作支援システム全体は
日々のやさしい日本語のニュースの制作の中で自然と利便性が増すようになった．

やさしい日本語を使った情報提供は急速な広がりを見せている\footnote{\label{footnote:hirosaki}弘前大学の2015年4月の調査によると47都道府県すべてでやさしい日本語が活用されている．\\
http://human.cc.hirosaki-u.ac.jp/kokugo/EJ1a.htm}
．
ほとんどの事例は佐藤らが公表している書き換え案文\footnote{脚注\ref{footnote:hirosaki}参照．}
や
庵らの文法\cite{iori:Book:2010,iori:Book:2011}など，い
わゆる書物の知見を使ってほぼ人手で行われている．しかし今後やさしい日本語での情報
提供を多様な人で効率的に進めるには，技術的な支援が必須になっていくと考え
られる．
実際，NEWS WEB EASYの制作フローを参考にしたやさしい日本語による自治体の情報提供の
ためのシステム開発が始まっている\cite{iori:book:2016}．
本稿は類似した開発の参考になると考えている．

以下，\ref{sec:kanren}章ではやさしい日本語の書き換えの関連研究を概観し，本
研究の位置付けを示す．\ref{sec:service}章ではNEWS WEB EASYのサービス画面
には，やさしい日本語のニュースのテキストとふりがななどの読解補助
情報の2つの構成要素があることを述べる．
\ref{NihongoGaiyou}章ではやさしい日本語の書き換え原則を概説し，当初の原則には網羅性の低さの問題があったことを指摘する．
続く\ref{sec:taiseiToProcess}章では制作の体制およびプロセスを報告し，
特に，やさしい日本語の書き換え原則の網羅性の低さをカバーするため，
NEWS WEB EASYの制作を記者と日本語教師の共同作業で実施する体制を採ったこと
を述べる．
さらに\ref{sec:systems}章では
開発した「書き換えエディタ」と
「読解補助情報エディタ」を説明する．
書き換えエディタは，記者と日本語教師の共同作業特有の問題，書き換え原則の不十分さ
に対処していることを述べる．また読解補助情報エディタは，ふ
りがななどの読解補助情報を自動で推定し，これ
を修正した結果を自動学習する機能を持つことを説明する．
続く\ref{sec:performance}章では，制作に関わる記者および日本語教師全員に対して実施したアンケートと書き換えエディタのログの分析を通じて2つのエディタの効果を示す．


\section{関連研究}
\label{sec:kanren}

やさしい日本語での情報提供にはさまざまなプロセスが必要だが，本章ではその
中心となるやさしい日本語への書き換えの関連研究，特に最も関連が深い文書
の平易化 (text simplification) の研究を概観する．

文書の平易化とは与えられた文書の基本的な意味は変えずに，文法的，
語彙的な複雑さを減らす操作であり\cite{siddharthan:2003:phd}
これまで英語を主な対象としてさまざまな研究が展開されている
\cite{shardlow:2014:IJACSA,siddharthan:2014}．

平易化の目的は大きく2つに分類できる．
1つは自然言語処理システムの前処理に平易化を入れることで全体の性能を向上させる
研究である．平易化はさまざまな処理に応用されており
，構文解析
\cite{jonnalagadda-EtAl:2009:NAACLHLT09-Short,chandrasekar-EtAl:1996:Coling96-Short}，関係抽出\cite{miwa-EtAl:2010:PAPERS2}
，意味役割付与
\cite{vickrey-koller:2008:ACLMain}などの例を挙げることができる．

他の1つは言語の理解力が十分でない人の情報アクセシビリティの
改善を目的とした研究である．
失語症の人（英語）\cite{John-Carroll:1999:EACL}，読み
書き能力が不十分な人（ブラジルポルトガル語）
\cite{watanabe-EtAl:2009:ACMSIGDOC}，
知的障害のある人（スペイン語）\cite{Bott-Stefan:2012:ICCHP}，
非母語話者（英語）
\cite{siddharthan:2002:LEC}などを対象とした研究が行われている．

平易化の手段に目を向けてみると，
研究の初期は使える言語資源や技術が限られていたことから，経験則に基
づいたルールで文書を変換する手法が主流であったが
\cite{chandrasekar-EtAl:1996:Coling96-Short,John-Carroll:1999:EACL,siddharthan:2002:LEC}，近年Simple English Wikipedia
に代表されるやさしい言語で書かれた大きな言語資源が使えるようになってきた
こと，単言語パラレルコーパスのアラインメント技術が進んできたこと
\cite{Barzilay-Elhadad:2003:EMNLP,nelken-shieber:2006:EACL}
から，パラレルコーパスからデータ主導で自動書き換えシステムを構築する研究
が進展している．例えば，
\citeA{coster-kauchak:2011:ACL-HLT2011}は\ WikipediaとSimple
English Wikipedia\ を使ったパラレルコーパスを作成し，統計翻訳ツールキッ
ト，Mosesを使った統計的平易化システムを作成している．

次に，本稿と同じく日本語能力が十分でない人の情報アクセシビリティの改善を目的
とした平易化の研究に目を転ずると\footnote{特定の人を対象としない「言い換え（パラフレーズ）」分野にも関連研究が多数あるが，紙幅の関係で割愛する．}，
ろう者を対象とした語彙・構文書き換えシステム
\cite{inui-kentaro:2003:PARAPHEASE2003}，
子供や日本語学習者への利用を目
指した語彙変換システム\cite{kajiwara-yamamoto:JPSJ:2015}などがある．
また英語ほどではないが，近年パラレルコーパスが利用可能
となったことから統計機械翻訳技術を使ったやさしい日本語自動変換システムも
報告されている\cite{matsuda:2010:nihongoKyouiku,goto-tanaka-kumano:2015:MTSummit,kumano-tanaka:2016:ANLP}．

以上で概観してきた研究は文書を自動的に平易化しようとするものであるが，人
手による平易化作業を支援する研究もある．
平易化の支援にも，自動平易化と同様に機械翻訳などの自然言語処理の前処理による性能向上
\cite{mitamuraAndNyberg:NLPRS:2001}と
人の情報アクセシビリティの改善を目的とした研究がある．
以下では著者らと同じアクセシビリティの改善を目的としたシステムを概観した
い．
これまで提案されているシステムは2つの基本機能を持つ．

\begin{enumerate}
\item
文書中の難しい部分を指摘する機能
\label{item:difficult} 
\item
その書き換え候補を提示する機能
\label{item:propose}
\end{enumerate}

例えば\citeA{itoEtAl:denki:2008}は外国人のためのやさしい日本語文書
の作成支援を目的とした書き換え支援システムを提案している．同システムには入力され
た文書中の難しい語を指摘し，代わりに使える語を提案する機能が実装されてい
る．難しい語は形態素解析システムに事前に登録された難しい語彙を使って指摘し，やさし
い語は，別途収集したやさしい語彙と難しい語の類似度を使って提示する．
さらに長文，および使うべきでない文法的表現を指摘する機能を持っている．

ボーイング社は，航空機の整備マニュアル用のSimplified English
の基準に従った文書作成を支援する語彙と文法のチェッカーを開発している
\cite{hoardEtAl:book:1992}．
Simplified Englishの読者には英語非母語話者が想定されている．また，
語彙には強い制限があり，同じ概念に属する使える語と使えない語が辞書にま
とめられている．チェッカーは辞書を使って，難しい語を指摘して代替候補
を提示する．

以上，自動平易化，平易化支援についての研究を外観してきたが，ここで本
稿の特徴をまとめたい．まず，
本稿はNEWS WEB EASYとい
うやさしい日本語のサービスを実現するためのより具体的，包括的な報告となっ
ている点に特徴がある．
実際本稿では，技術的な内容に先立ち，NEWS WEB EASY
のためのやさしい日本語の特徴，Webで提供する全情報，および，NEWS WEB EASYの制作のた
めに採用した体制と制作プロセスを説明し，制作支援システム構築の課題を明らかにする．そして，
課題を反映して開発した「書き換えエディタ」および「読解補助情報エディタ」を報告する．
一方，上記一連の関連研究は，自動平易化，あるいは平易化支援に関する個別の
技術報告となっている．本稿のように具体的なサービスに関わった日本語の平易
化の支援技術の報告は著者らの知る限り初めてである．

次に本稿の2つのエディタのうち書き換えエディタに着目する．書き換えエディ
タは平易化作業の支援という点で\citeA{itoEtAl:denki:2008}，\citeA{hoardEtAl:book:1992}と目的が同一であり，かつ前述の基本機能
(\ref{item:difficult})および(\ref{item:propose})に基づく点が共通している．
しかし以下の3点に違いがある．

1点目は書き換えエディタの難しい語を指摘する機能に学習機能が備わっ
ている点である．難しい語の
指摘には語の難易度を使っており，難易度推定機能で語の難易度を自動認定する．難易
度推定機
能には学習機能があり
，推定誤りを日々修正することで性能が自然に向上するようになっている\footnote{正確には\ref{sec:systemMatome}節で述べるように，読解補助情報エディタの学習機能を利用しており，修正も読解補助情報エディタで実施する．学習結果は書き換えエディタに自動的に反映される．}．

2点目は書き換え候補を直接提示しない代わりに，用例検索機能を持っ
ている点である．すなわち書き換え候補は作業者が自動蓄積された
書き換え元の記事とやさしい日本語の書き換えの
用例を検索して自ら見い出すようになっている．
用例検索を利用したのは著者らのやさしい日本語の書き換え原則が当初不十分で，ニュースの難しい表現とやさしい代替表現を事前に準備できなかったために採用した措置であるが，あらかじめ候補を用意する手法に比べると，運用により自然に用例の蓄積が進み，さまざまな表現が検
索可能になる特徴がある．

3点目は複数作業者の書き換えを支援する共同作業支援システムになっている点である．
ニュースの書き換えにはニュース原稿の編集の知識，
および外国人の日本語能力の知識が必須なため，
書き換え作業を日本語教師と，経験豊かな
記者が共同で担当するようにした．そして2名の作業を支援するため，書き換えエディ
タは複数作業者の共同作業ができるようにした．さらに日本語教師と記
者の専門性が異なる点に配慮して，共同作業が円滑に行える仕組みを提供した．

なお上述の3点の特徴はNEWS WEB EASYの固有の状況を反映させたために生じ
ている点を指摘しておく．
詳細は次章以降に譲るが，固有の状況とは，当初の著者らの書き換え原則
は先行事例に比べて不十分であったこと，
不十分さを補うため複数の専門家が共同作業する必要があったこと，
網羅的な書き換え原則をあらかじめ用意することができず専門家が書き換えを通じ
て発展させていく方針を採用したことである．
本稿の書き換えエディタは，先行研究が準拠する上述の2つの基本機能にNEWS WEB
EASYの固有の状況を満足するため，学習，類似用例検索，複数人での書き換え機能
を組み合わせて統合したものと見ることができる．


\section{NEWS WEB EASYの概要}
\label{sec:service}

本稿の制作支援システムで最終的に作成する
NEWS WEB EASYのスクリーンショットを図\ref{fig:easyScreen}に示す\footnote{脚注\ref{footnote:NWE}のURL参照．}．
NEWS WEB EASYは，NHKの通常のニュースページであるNEWS WEBに掲載されたニュー
スをやさしい日本語に書き換えて作成する．
画面の下部には情報の中心であるやさしい日本語に書き換えたニュースが掲載さ
れている．
やさしい日本語のニュースは次章で述べる書き換え原則に沿って作成するが，や
さしく書き換えられず難しい表現が残ることがある．
そこで難しい表現に対してはWebの機能を利用して読解を補助する情
報を提供している．
NEWS WEB EASYを
Webで提供しているのは読解補助情報を提供しやすいという利点があるためであ
り
\cite{tanaka-mino:2010:NL}，
具体的には以下を提供している．

\begin{figure}[t]
\begin{center}
\includegraphics{25-1ia4f1.eps}
\end{center}
\caption{NEWS WEB EASYの画面}
\label{fig:easyScreen}
\end{figure}

\begin{itemize}
\item
ふりがな\\
漢字を読むことは外国人にとって特に難しい．そこで，すべての漢字にはふりが
なを付けている．
\item
辞書\\
すべての語をやさしくできるとは限らないため，難しい語に辞書の説明を
表示するようにした．原則として2級以上の難しい語にカーソルを合わせ
ると小学生用の辞書\cite{sanseidou:jisho:2011}の説明が現れる．
\item
語の色分け\\
ニュースには地名，人名，組織名などの固有名詞が頻繁に現れる．固有名詞は辞
書にほとんど収録されて
おらず，数が多いので説明を付ける労力は大きい．そこで，固有名詞をあらか
じめ決めた色，地名を紫，人名をピンク，組織名を空色で表示し，意味が
具体的に分からなくても，色によって地名，人名，組織名の判別ができる
ようにした．
\end{itemize}

以上の読解補助情報に加えて，下記の追加情報も提供している．

\begin{itemize} 
\item
合成音声\\
読むのが苦手でも聞くのは得意な外国人のため，合成音声による原稿読み上
げ機能を付加している．
\item
元のニュースへのリンク\\
やさしい日本語のニュースには，元のニュースへのリンクを付与しており，リン
クを通じてやさしい日本語を読解補助として，元のニュースを読むことが可能
である．また，やさしい日本語で削除された情報を元ニュースで確認することも可能で
ある．
\end{itemize}

著者らの目的は以上で説明したNEWS WEB EASYの画面の制作であり，実施には，
やさしい日本語への書き換え原則，書き換え作業の体制とプロセス，
制作作業の支援の3項目の検討が必要となった．以下，3項目の内容を報告する．


\section{ニュースのためのやさしい日本語}
\label{NihongoGaiyou}

本章ではNEWS WEB EASYで利用しているニュースの書き換え原則の概要を説明する．
どのような言語にも汎用的な制限言語は存在しないと言われているように
\cite{mitamuraAndNyberg:NLPRS:2001}，すべての分野に共通するやさし
い日本語の書き換え原則というのは存在しない．ニュースのための書き換え原則
は自ら作成する必要があった．
しかし書き換え原則をゼロから作るのは膨大な作業となるため，先行研究である「減災の
ためのやさしい日本語」\cite{SatoK:NihongoGaku:2004}の原則を
修正，拡張するという手順に従った．
減災のためのやさしい日本語は，災害発生から72時間以内に自治体，公共機関な
どから発信される情報が主な対象であり，日本語能力試験の3級と4級の語彙と文法の
範囲で書くことを原則としている．

日本語能力試験は学習者が受験する試験であり，日本語能力を入門レベル
の4級から最上級の1級までの4段階で認定する\footnote{2010年に新試験が始まり，レベルは入門のN5から最上級のN1までの5段階に変更された．}．
また試験の出題基準\cite{JLPT:book:1994}には各級の出題の目安となる語
彙や文法事項のリストが公開されている．

減災のためのやさしい日本語の対象とする災害情報は，著者らの対象の一般の
ニュースと，話題，文体，文書の長さなどさまざまな要素が異なるため書き換え原
則を修正する必要がある．
そこで
減災のためのやさしい日本語の原則に従ってニュースを実験的に書き換え，
原則の不足やニュースとの不整合を拡張，修正することにした．
書き換え作業は出題基準に精通している日本語教師2名が担当し，検討は書き換えを
担当した日本語教師，記者OB，記者，著者らで実施した\cite{tanaka-mino:2010:NL}．
以下では，本稿に直接関わる語彙，文法，内容の削除と追加に関わる書き換え原
則の基本部分を説明する．詳細は\cite{tanaka:IPSJpaper:2016}を参照されたい．


\subsection{語彙}
\label{sec:Goi}

日本語能力試験の出題基準の3級と4級には合わせて約1,600語が記載され
ており，基本的にはこの1,600語の範囲でニュースを書き換えるようにした．しかし1,600
語の多くは日常生活で使われる語であり，事件，事故，政治，経済，科学，スポー
ツ，気象などの分野が中心となるニュースの語はかなり不足している．
例えば，「接待，公共事業，補正予算案，お内裏様」などの語は書き換え実験で出てき
たが1,600語には入っていない．1,600語に入らない難しい語に対応するやさしい語があれば置き換
えられるが，必ずしもあるとは限らない．また対応するやさしい語のない難しい語を無理にやさしく書き換
えると不自然な日本語になるため，書き換えずに
辞書などの読解補助機能を使うことにした．


\subsection{文法}
\label{sec:bunpou}

\begin{itemize}
\item
文の長さ\\
文が長くなると文意が分かりにくくなりやすいため，
文書作成の参考書では短文を勧めている．ニュースのやさしい
日本語でもこの原則に従い，1文をできるだけ50文字以下に書き換えるようにした．
ニュースは1文が長くなる傾向があり，短文化の作業は多く発生する．
\item
受動態\\
受動態は日本語能力試験の3級に分類される文法であり学習の時期は早
い．一方，意味が間接的になるので，多くの文章作成の参考書では能動
態を使って直接的に書くことを勧めている．特に，日本語の場合には受
動態の「れる・られる」が可能，自発，尊敬の意味でも使われるので，
外国人が混乱する恐れがある．
以上の要因を考慮して，ニュースのやさしい日本語では受動態をできるだけ能動
態に書き換えることにした．
\item
慣用表現\\
ニュースには「〜としています，〜と見られています」や「この事件は〜
したものです」\cite{tanaka:HosoKenkyu:2012}などの独特の慣用表現が
多く出てくるが，
日常会話にはほとんど出てこない．外国人にとっての慣用表現の難易度は高いと考
え，普通の表現に書き換えることを原則とした．
\end{itemize}


\subsection{内容の削除と追加}
\label{sec:sakujyo}

長いニュースは読者の負担になるため，次のような内容を削除して整理する．

\begin{itemize}
\item
重複の削除\\
ニュースには通常，冒頭のリードと本文がある．リードはニュース
の要約であり，本文の一部を抜粋して作るため本文と重複する．重複は
リードから，もしくは本文から削除することを原則とした．
\item
周辺的な情報の削除\\
内容理解に必須でない背景，関連情報の文や段落を削除する．
\end{itemize}
一方，情報を追加する場合もある．特に専門用語などで対応するやさしい日本
語がない場合説明を追加する．例えば実際のニュースでは「タブレッ
ト端末」に対して「（＝薄い板のようなコンピューター）」
という説明を直後に追加している．


\vspace{-0.25\Cvs}
\subsection{ニュースの書き換え原則の課題}
\label{sub:EJproblem}

初期のニュースの書き換え原則には「不十分さ」の問題があったことを注意をしておきたい．
制限言語の研究分野では言語の制限の仕方を2つに分類することがある
\cite{mitamuraAndNyberg:NLPRS:2001,Kuhn:CL:2014}．
1つは使うべき語彙と文法を規定する規範的なアプローチ
(prescriptive approach) で，他の1つは使ってはいけない語彙と文法を規定する禁止的な
アプローチ (proscriptive approach) である．
この分類で上述の原則を見ると，
当初は
日本語能力試験の3級と4級の語彙と文法を使うという規範的な原則が支配的で，受
動態を使わないという禁止的な原則が多少入っている状態であった．日本語能力
試験の3，4級レベルは日常会話が対象であるため，規範的，禁止的原則のいずれ
もニュースを記述するには「不十分」であった．

実際，NHKのニュースには明文化されていない規範的原則と禁止的原則がある．
例えば，人が亡くなっているように見えても脳死が判定される前は「心肺停止の状態」という表現を使わなければな
らないという規範的原則，推量を表す「らしい」は主観が強く反映されるので使
わないという禁止的原則などである．
ニュースをやさしく書き換えるには，日本語教育とニュースの規範的，禁止的原
則を整合させた原則が必要だが\footnote{実験的な書き換えを通じてニュースらしさをある程度保持すべきという結論になり，両方の原則を考慮することになった．}，
サービスの開始時までにニュースの表現を網羅的に検討することはできず，当初の書き換え
原則にはニュースの観点が不足していた．

著者らのニュースの書き換えに対して，
\citeA{hoardEtAl:book:1992}の航空機マニュアルの書き換えは相当に「十分」
な原則の元で行われる．また
\citeA{mitamuraAndNyberg:NLPRS:2001}の機械翻訳用の書き換えも著者
らより多くの原則を設定していると思われる．
書き換え原則の不十分さは著者らの問題の特徴と考える．
なお，以後本稿では特に断らない場合，禁止的原則と規範的原則の両方を合わせて
原則と呼ぶ．


\vspace{-0.5\Cvs}
\section{体制と制作プロセス}
\label{sec:taiseiToProcess}
\vspace{-0.5\Cvs}

やさしい日本語のニュースの公開を2012年4月に開始した．土・日と祝日を除い
て月曜から金曜まで毎日，一般向けのニュースをやさしい日本語に書き換えて提供
している．最初は平日1日1記事から2記事を公開していたが，作業手順の見直しなど
を経て，2013年6月からは1日5記事を公開するようになっている．
以下現状の制作の体制とプロセスを説明する．


\vspace{-0.25\Cvs}
\subsection{体制}
\label{sec:taisei}

書き換え原則に沿ってニュースをやさしい日本語の書き換える場合
，\ref{sub:EJproblem}節で述べたように，当初は書き換え原則が不十分だったため，日本語教育とニュースの両方の知識
を持つ人が必要となった．しかし，両方の知識を持つ人はいなかったため，日本語教師と記
者の両者が相談しながら書き換えを進める体制を採用し，現在に至っている．
日本語教師と記者のほか，書き換え内容を最終的に確認する編集責任者
\footnote{編集責任者も記者である．}
および，合成音声の付与作業を行う技術スタッフも参加する．
なお特にサービス開始からしばらくは，すべての書き換えを元記事を書いた部局に確認し
てもらっていたが，現在は編集責任者の判断で必要に応じて確認を依頼するようになっ
ている．


\subsection{制作プロセス}

現在NEWS WEB EASYでは原則，午前中に2記事，午後に3記事の1日5記事を公開している．午前中公
開の2記事は前日に作成し，午後公開の3記事は当日作成する．
日々の書き換えは日本語教師2名，記者1名，および編集責任者1名が担当する．
最終的な5記事の確認は編集責任者が担当する．
編集責任者は内容の確認だけでなく，日本語教師との書き換え作業も
一部
担当している．以下，制作の流れを記す．

\begin{enumerate}
\item
記事選択\\
一般向けのニュースサイトNHK NEWS WEBに当日までに掲載されたニュースか
ら，大きな話題，外国人や子供\footnote{NEWS WEB EASYでは外国人に加えて小・中学生も対象としている．}に
適すると思われる話題を持つものが選ばれる．同一話題のニュースを継続して提供できるとは限らないため，
節目や一話で完結している記事が選ばれる．選ばれた記事を元記事と呼
ぶ．記事の選択は編集責任者が行う．
\item
引き継ぎ事項の確認\\
日本語教師は日々の書き換えで難しかった点などを日誌，メール
で情報共有しており前日の内容を確認する．
\item
背景情報のリサーチ\\\label{item:research}
日本語教師を中心に，関連ニュース，関連サイト，報道発表などの関
連情報をリサーチする．用例検索機能で過去の類似記事も検
索し検討する．
\item
やさしい日本語への書き換え\\
\label{item:kakikaeSagyou}
主に日本語教師が表現をやさしくし，記者が元記事の再構成，要約，内容の確認を行う．
書き換えが終わると編集責任者の確認を受ける．さら
に元記事を書いた出稿部に確認を依頼することもあり，出稿部から質問や修正の
依頼があれば検討し，必要に応じて修正する．
このプロセス全体で1記事およそ2時間の作業である．
\item
読解補助情報の付与\\
\label{item:dokkaiSagyou}
やさしい日本語のテキストが完成した後，漢字のふりがな，難語
への辞書の説明，固有名詞のカラー表示といった読解補助情報を
付与する．付与作業は日本語教師が担当する．現在は1記事およそ10分の作業
である．
\item
合成音付与と試写\\\label{item:sisha}
やさしい日本語のテキストの合成音を付加して必要に応じてイントネーションの調整を行う．
最終的な画面が完成すれば試写を行い問題なければ公開する．
\item
日誌，メールの作成\\
日本語教師は書き換えの問題点，気づいた点などを業務日誌に記載し，メール
でも情報を共有する．
\end{enumerate}
上記の仕事のうち，(\ref{item:kakikaeSagyou}) やさしい日本語への書き換え，および (\ref{item:dokkaiSagyou}) 読解補助情報の付与に
は手間と時間を要するため，それぞれを支援する「書き換えエディタ」と「読解補助情報エディタ」の開発を進めた．


\vspace{-0.5\Cvs}
\section{制作支援システム}
\label{sec:systems}
\vspace{-0.5\Cvs}

本章では専門性の異なる日本語教師と記者の共同書き換えを支援するために開発
した「書き換えエディタ」と
日本語教師の読解補助情報付与作業を支援するために開発した「読解補助情報エ
ディタ」について説明する．


\vspace{-0.25\Cvs}
\subsection{書き換えエディタ}
\label{subsec:rewriteEditor}


\subsubsection{日本語教師と記者の書き換えの課題}
\label{subsub:kadai}

サービス開始前に日本語教師と記者でニュースを実験的に書き換えたところ2つ
の課題があることが分かった．
1つは表現が迷走したり，極端な場合には書き換えが中座したりする「書き換え
の停滞」の問題である．

ニュースをやさしい日本語に書き換えるには
\ref{sub:EJproblem}節で述べた記者の専門であるニュースと，日本語教師
の専門である日本語教育に由来する2つの書き換え原則に熟知して
いる必要がある．
一方，初期の日本語教師と記者は互いに相手の知識が不足していたため，記者の
表現の書き換えが外国人にとっては難しかったり，日本語教師が行った省略が
ニュースの重要箇所であったりという問題が何度も発生し，書き換えの停滞が発
生していた．なお停滞は，実験時には書き換えに非常に長い時間がかかる結果と
なるが，サービス時には時間が限られているため，満足できない書き換えで我慢
する結果となる．

他の1つは元記事が十分平易化されない問題である．
大きな要因に書き換えの着目点の見過ごし，すなわち
難しい語や長文の見過ごしがあった．
書き換えの着目点が日本語教師と記者の組み合わせによらず，また日々一定していれば，原則に従った平易化レベルの安定した実現につながる．
本稿では人によらず一定レベル以上の平易化を達成することを「平易化レベルの保証」と呼ぶ．
特に初期には書き換え原則を記憶しておくことが難しいため平易化レベルの保証
が難しかった．


\subsubsection{解決方針と実装した機能}
\label{sec:rewriteEditorDesign}

書き換えの停滞を軽減し平易化レベルを保証するため次の方針を立てた．

\begin{itemize}
\item
方針

\begin{itemize}
\item
書き換えの役割分担による運用\\
記者と日本語教師のそれぞれの専門知識に応じた平易化を担当するよ
う以下のように役
割を分担した．

\begin{itemize}
\item
記者\\
文の順番の入れ替えなどによる記事の再構成で平易化する．不要な
部分を要約する．文を分割して不要な成分を省略する．日本語教
師の書き換え結果を承認する．ただし表現の
平易化は行わない．
\item
日本語教師\\
難しい語や表現を平易化する．文の分割は行うが省略は行わな
い．
\end{itemize}

\item
書き換えエディタによる難しい語と長文の指摘\\
ニュースのやさしい日本語の書き換え原則に従って難しい語と長文を
指摘する．難しい語や長文の見落としが減り，作業
者によらず平易化レベルを一定以上に保つ効果が期待できる．また，日本語
教師と記者で書き換えを相談するときに指針として利用できる．
\item
書き換えエディタによる書き換え候補の提示\\
多様な書き換え候補の提示で停滞の軽減が期
待できる．またニュースに必要な表現の統一にもつながる．
\end{itemize}
\end{itemize}
以上の方針を実現するよう書き換えエディタに下記の基本機能を実装した．

\begin{itemize}
\item
書き換えエディタの基本機能

\begin{itemize}
\item
難しい語と長文の指摘\\
日本語能力試験に登録されて入る1級から4級までの語彙を形
態素解析システム\footnote{MeCab, IPA辞書使用．}
のシステム辞書に登録し，それぞれ色分けして表示するようにし
た．
\ref{sec:Goi}節で述べたように，日本
語能力試験出題基準の3級と4級の語彙を基本的に使うため，日本
出題基準に登録されていない語（未知語），1級
および2級の語が書き換え候補となる．
また，長文への注意を喚起するため1文の文字数を表示するよう
にした．
\item
書き換え候補の提示\\
難しい語は日本語能力試験の出題基準のリストで決定できるが，
難しい語の
書き換え候補をすべて事前に準備することは容易ではない．また，
出題基準のリストがすべての語彙をカバーしているとは限らない
という書き換え原則の不十分さへの対応が必要である．以上に対
処するには，日々の元記事と書き換え後の記事をデータベースに
自動的に登録し，表現を検索する手法が有効と考え「用例検索機能」を提供す
ることにした．
元記事の難しい表現の書き換え例を知りたい場合，用例検索機能に
難しい表現を入力し，記事，もしくは文と共に提示された
やさしい書き換え例を参照する．
用例検索機能には語，フレーズ，文など任意の長さの表現を
入力することができる．そして入力表現中の
内容語の数，および内容語間の間隔を使って類似表現が
元記事のデータベースで検索される．
検索された難しい表現と，対応するやさしい日本語の表現は，あらか
じめ対応付けされてデータベースに格納されている記事，もしく
は文の単位で表示される．
本機能はすでに多言語翻訳の現場で利用実績のあった翻訳用例提示システム
\cite{kumanoEtAl:2001:IEICE}を流用して実装した．
\end{itemize}
\end{itemize}
以上は難しい表現を指摘してその書き換え候補を提供する基本部分である．
これに日本語教師と記者の共同作業のために以下の機能を設けた．

\begin{itemize}
\item
共同作業のための書き換えエディタの機能

\begin{itemize}
\item
複数作業者の利用\\
ユーザとして登録された人は誰でも書き換え作業に参加できるように
し，任意の順番で1つの記事を書き換えることを可
能とした．基本は記者と日本語教師の交互の書き換えであ
る．
\item
フラグ付き書き換え原稿の履歴保持\\
書き換えた
原稿には記者や日本語教師といった「作業者属性」あるいは確認用な
どの「目的属性」を表すフラグを付与し履歴を保存するようにした．
作業者属性と目的属性を明示することで，日
本語教師は表現の書き換え，記者は内容の書き換えという役割を
分離しやすくなる．
また書き換えの履歴によって変更の詳細な経過を確認できる．
\item
原稿難易度スコアの表示\\
記者と日本語教師の書き換えがやさしくなる方向に進んでいるかどうかを確認する
ために原稿難易度スコアを提示するようにした．原稿難易度スコア
$S$は文書リーダビリティの研究で用いられている属性
\cite{nomoto:JPSJ_DC:2016}を参考に「文書長$d$」，「平均文長$l$」，「難語率$w$\footnote{文書中の語彙数に対
する級外語彙，1級，2級の語彙数の割合．}」
の積$S = dlw$で計算した．
右辺の各項は小さいほどやさしいので，積の$S$は小さいほど
原稿がやさしいことを示す．原稿のやさしさは書き換えエディタ
の画面に表示された個別の文長，語の色表示でも
ある程度把握できるが，1つのスコアにまとめることで
より明確になる．さらに難易度スコアは専門性の違う2人が書き換えを
検討するときの指針としても有用と考えた．
\item
コメント機能\\
専門性の違う作業者を支援するにはコミュニーケーションを
支援するのが有効と考えた．直接会話できれば問題ないが，
書き換えエディタは日本語教師，記者などが遠隔地で作業することも想定し
てWebのシステムとして実装した．このため，直接会話できない場合，
作業時間がずれる場合もあると考え，文単位でコメ
ントを残せるようにした．コメント欄には書き換えの意図，質問など
を記入する．
\end{itemize}
\end{itemize}


\subsubsection{書き換えエディタの機能の補足}
\label{subsub:kakikaeEditorHosoku}

前項の機能に関して下記2点を補足しておきたい．

\begin{figure}[p]
\begin{center}
\includegraphics{25-1ia4f2.eps}
\end{center}
\caption{書き換えエディタのメイン画面}
\label{fig:main}
\end{figure}

\begin{figure}[p]
\begin{center}
\includegraphics{25-1ia4f3.eps}
\end{center}
\caption{書き換えエディタの3原稿比較画面}
\label{fig:three}
\end{figure}

\begin{itemize}
\item
難しい語の指摘\\  
日本語能力試験の級の認定は，難しい語の指摘，原稿の難易度スコア
の計算に使われるため正確に実施したい．級の認定は形態素解析に基
づいているため，その誤りの手軽な修正インターフェース，および学
習機能を導入して自律的に性能を向上させる機構の必要性は明白だっ
たが，サービス開始までに対応することができず，
\ref{subsec:dokkaiEditor}節で説明するように後に対応することと
なった．
\item
用例検索機能の意義\\
やさしい日本語の書き換え
原則は\ref{sub:EJproblem}節で述べたようにNEWS WEB EASYの開始時には
日本語教育のみを反映した「不十分」なものであった．
しかしこの原則の不足を補いながら日々日本語教師と記者が日々作成する
書き換えには，規則の形で明示されてはいないが，さまざなニュースの書
き換え原則も反映されているはずである．すなわち書き換えを蓄積して再
利用することは，実質的に原則の開発を書き換え作業者に任せることを意
味する．著者らはニュースの書き換え原則は作業者の高い専門性を頼りに
用例検索システムを使って自律的に発展させるのが現実的だと考える．た
だし一般に実用されている制限言語を見ると，言語仕様の開発や管理は作
業者とは別の人，団体に任せることが普通のようである\footnote{例えば
\citeA{hoardEtAl:book:1992}の航空機マニュアルの言語仕様はAECMAと
いう団体が管理している．また企業情報の開示文書作成のためのPlain
Engishは米国証券取引委員会が管理している．}．このような場合に単純
に用例検索システムを導入するのは不適切と考える．
\end{itemize}


\subsubsection{書き換えエディタの画面}
\label{subsub:editorScreen}

書き換えエディタの主な機能を画面で説明する．図\ref{fig:main}にメイン画
面を示す．メイン画面の上部は原稿の書き換え履歴，下部は書き換え作業の画
面である．
メイン画面からは後に説明する3原稿比較画面（図\ref{fig:three}），原稿
差分画面，文の重複画面，単一原稿画面を表示させることができる．   
\begin{enumerate}
\item
書き換えの履歴\\
図\ref{fig:main}の上段が元記事の書き換え原稿の履歴である．書き換
え作業者はまず元記事のコピーを作成し最初の書き換えを作成する．次
の作業者はそのコピーを作成し，さらに平易化する．さらにそ
の後もコピーと平易化を繰り返し，作成
される書き換え原稿すべてが履歴として記録される．
書き換えの記録には木構造を採用しており，線状に並ぶ履歴だけでなく，
兄弟ノードを作ることで複数系統の履歴を作ることができる．
図\ref{fig:main}の履歴部分には「原文（本稿の元記事），デスク校
閲（本稿の記者の書き換え），（日）校閲（本稿の日本語教師の書き換
え），報道確認用（本稿の編集責任者確認用），検索稿（本稿の検索機能への
入力用）・・・」といったフラグのついた書き換え原稿が並んでいる．
\item
作業画面

\begin{itemize}
\item
記事編集と登録\\
書き換えの履歴の下が作業画面である．
枠で囲んだ
3列の左端は元記事，中央は直前稿
，右端が作業稿，すなわち現在の書き換えである．表示される
原稿の関係は常に同じである．
それぞれの列には，文編集用の箱とコメント用の箱のペアが下方向に繰り返
し表示される．図\ref{fig:main}ではタイトル，タイト
ルへのコメント，書き換え稿の1行目の3つの箱が表示されている．
左端（元記事）と中央の列（直前稿）は閲覧のみ可能で，右端（作業稿）
の文編集用の箱とコメント用の箱は編集可能となっており，
最初は直前稿の対応部分がコピー
されている．作業者はコピーを書き換え，完了したら登録する．
\item
文単位の書き換え\\
作業画面を横方向に見ると
3つの箱が並んでいる．上で述べた文編集用の箱とコメント用の箱で，
元記事の1文単位に設けられ，横に整列して表示される．
作業者は右端の文編集用の箱の中で文の分割や書き換えを行う．
文編集用の箱とコメント用の箱の数は元記事の文数に固定されており，右方向に見ることで
元記事の文の変化を観察できる．以上の元記事の文を基準に書き換えを表示する方式
を箱表示と呼ぶ．
\item
文長の表示\\
文編集用の箱の直下に文長を表示している．目標が50文字程度以下であ
るため，40文字を超えて60文字までは青で，60文字を超えて80文字までは黄
色で，80文字を超えると赤で文長を表示するようにしている．
\item
コメント欄\\
コメント欄には文の書き換えに対するさまざまなコメントを記入する．
\item
語の難易度表示\\
直前稿と元記事の文編集用の箱の中の語はカラーで表示される．色は日本語能力試
験の級に対応しており，4級を青，3級を緑，2級を黄色，1級を暗い赤，
級外の難語を明るい赤とした．作業者は黄色や赤の語に注意して作業
する．
\item
3原稿比較画面\\
図~\ref{fig:main}の作業画面に対応する
3つの画面を並べて表示することができる（図\ref{fig:three}）．メイ
ン画面にはコメントや文長情報があり一覧性が悪いが，図~\ref{fig:three}では全体
を把握できる．
元記事，直前稿，作業稿と進むにつれ，青色，緑色の語の割合が増え，
書き換え稿の長さが短くなっていれば書き換えはやさしくなっていることになる．
また，やさしさを数値で確認するため下段には原稿難易度スコアを表示している\footnote{ここでは原稿長と文長を文字列で測った場合と形態素数で測った場合の2種類の数字が並んでいる．それぞれ文字難易度，形態素難易度と表示されている．なお，例えば元記事の文字難易度の表示が$11337.95 = 517 \times 73.86 \times 0.30$と等式になっているが，実際は難語率の表示を3桁に制限した (0.30) ことによる丸め誤差で等式が成立していない．他の等式も同様である．}．
\item
その他\\
書き換えが進むと直前稿との差がほとんどなくなるため，書き換え原稿
間の差分
文字列をカラーで強調表示する画面（原稿差分画面），
要約作業を支援するため，リード文と他の文の一致文字列をカラー表示
する画面（文の重複画面）
を用意した．また履歴中の任意の1つの書き換え原稿を色付
きで表示することもできる（単一原稿画面）．
\end{itemize}
\end{enumerate}


\subsection{読解補助情報エディタ}
\label{subsec:dokkaiEditor}

書き換え作業が完了したやさしい日本語のテキストに対して以下の読解補
助情報を付与する．
\begin{itemize}
\item
ふりがな\\
すべての漢字に付与する
\item
固有名詞の色表示\\
地名，人名，組織名に色をつける
\item
辞書の説明\\
日本語能力試験の2級，1級，それ以上の難語に原則付与する．ただし，
辞書に適切な語釈がない場合は付与しない
\end{itemize}
本節では上記の付与作業を支援する読解補助情報付与エディタを説明する．
ふりがな，固有名詞は既存の形態素解析システムで付与でき
る．また，日本語能力試験の級も形態素解析辞書の語に1級から4級までの級を記載しておけば認定
できる．また解析時に未知語を難語とすることで，1，2級の難語とそれ以上の難
語を自動認定できる．
そこで当初は形態素解析器を応用した読解補助情報付与システムを使用していた．
しかし形態素解析を誤れば，ふりがな，固有名詞，級の認定も
誤ることになる．
語の辞書引きには，形態素解析で得られる基本形の表記と読み
を使うため，辞書引きも解析誤りに影響される．また，辞書引きができても語釈が語
の説明としてふさわしくないこともある．
さらに，ニュースには固有名詞，複合名詞を中心とした新語が頻繁に出現するため，
1語へのまとめ，属性の付与などが必要となる．

運用開始時はプロトタイピングと割り切り，形態素解析システムを応用していた
ため誤りを日々人手で修正する必要
があった．しかし修正はその場限りでその後に反映されない．そこで，
ふりがな，固有名詞の属性，表示する
辞書項目，および語の日本語能力試験の級を予測し，かつ予測誤りの人
手修正結果をオンライン学習できる「難易度，補助情報付与モジュール」を作成した．
さらに，予測結果を簡便に修正できるインターフェースを開発した．
以上により読解補助情報の自動付与結果の誤りをインターフェースで修正すれば
以後の解析に
反映できるようになった\cite{kumanoAndTanaka:ANLP:2014}．

難易度，補助情報付与モジュールは（ふりがな，日本語能力試験の級もしくは固有
名詞の属性，辞書項目）という3つ組のタグがついた形態素列をデータとして，学習時には
データを最適分割して記憶する．学習は1記事ごとに行うので，修正結果は直ち
に学習される．
さらに忘却の機能を持つため，例えば固有名詞の認定の方針が変わった場合など
にも自動的に対応できる．

図\ref{fig:morph2} に読解補助情報エディタのインターフェースを示す．左が
全体画面で，
右は全体画面から呼び出された辞書項目の検索画面である．
作業者は全体画面に表示されている解析結果を見て，必要に応じて語の単位の変
更，級の修正，辞書項目の変更などを行う．なお，全体画面を開いたときにはす
でにその時点までの学
習結果が反映されていることに注意されたい．

\begin{figure}[b]
\begin{center}
\includegraphics{25-1ia4f4.eps}
\end{center}
\caption{読解補助情報エディタ}
\label{fig:morph2}
\end{figure}

全体画面の
右側は，左側の作業内容を確認する全体表示である．
NEWS WEB EASYの画面と同様の形式で漢字のふりがなが表示され，
書き換えエディタと同様の形式で語の級，固有名詞の種別が色分け表示されてお
り，作業者は直感的に内容を確認することができる．

学習の効果に関して
，\citeA{kumanoAndTanaka:ANLP:2014}は1,372記事の各記事を対象にオンラ
イン学習する場合の解析精度と，形態素解析システムを使った従来の解析精度を
比較し，形態素解析システムを使った精度は一定して89\%程度であるのに対して，オンライン学習する手法では250記事程度を学習すると約95\%に達して
飽和したことを報告している．


\subsection{制作支援システムのまとめ}
\label{sec:systemMatome}

原稿と書き換えエディタ，読解補助情報エディタ，用例検索の関係を
図~\ref{fig:flowchart}に示す．管理システムとは原稿と各システムを制御するシステ
ムである．図~\ref{fig:flowchart}では元記事が管理システムに登録された後，書き換えエディ
タにコピーされて，第$0$版から第$n$版まで書き換えらえる状態を示している．
さらに第$n$版は読解補助情報エディタに入力されて補助情報が付加される．

\begin{figure}[b]
\begin{center}
\includegraphics{25-1ia4f5.eps}
\end{center}
\caption{書き換え原稿の流れとシステムの関係}
\label{fig:flowchart}
\end{figure}

図に示したように書き換え作業中には，用例検索と，
難易度，補助情報付与モジュールの語の難易度推定機能が利用される．
書き換え終了時には元記事（図中では書換$0$）と第$n$版の書き換え（図中では
書換$n$）が用例検索システムに登録され，日々の運用で自然に用例が蓄積され
る．

読解補助情報の付与作業中は難易度，補助情報付与モジュールのさまざまな情
報推定機能が利用される．そして誤りを訂正した結果が同システムに登録されて学習される．

すなわち，書き換えエディタ，読解補助情報エディタはそれぞれ日々の運用によっ
て情報がフィードバックされ性能が向上する循環型のシステムになっている．


\section{書き換え支援システムの効果}
\label{sec:performance}

本章では2つのエディタの効果を確認するために実施した調査を報告する．NEWS
WEB EASYは実際のサービスであるため，エディタの利用・非利用
の比較に基づく対照実験は困難である．そこで，まず制
作に関わっている日本語教師と記者全員に対するアンケート，
さらに，システムに記録されているログの分析により効果を調査した．


\subsection{アンケート}

現在，NEWS WEB EASYの書き換えを担当しているのは表\ref{tab:instructors}に
示すJ1からJ4までの日本語教師4名，およびR1からR3までの記者3名である．
日本語教師2名および記者2名は2012年4月のサービス開始時から制作に参加している．
日本語教師は15年以上の豊富な教育経験を持ち，記者はニュース原稿の作成の豊富な経験を有するOBであり，それぞれ高い専門知識を持っている．
今回のアンケートではまず文書で尋ね，回答中の興味深い点，疑問点をメー
ルで再度聞き取る方法を採用した．

\begin{table}[b]
\caption{回答者の属性（調査当時）}
\label{tab:instructors}
\input{04table01.tex}
\end{table}


\subsubsection{システムの全体について}
\label{subsub:overallSystem}

システム全体としての利点と問題点を把握するため下記の質問に自由記述で回答
してもらった．
質問趣旨と主な回答は以下の通りである．
\begin{enumerate}
\item
もし書き換えエディタのさまざまな機能および用例検索機能が現在使えないとすると品質，書き換え時間にどのような影響があるでしょうか．

\begin{itemize}
\item
作業時間は大幅に増え1日3記事担当するのは負担が大きそうで
ある（他類似回答4件）．
\item
システムを使わない場合，異なる作業者間，過去記事との間に大きな違いが出ると
思う．一定の基準，レベルでの書き換えを保つためには必要だと
思う（他類似回答4件）．
\end{itemize}
時間の短縮の効果を感じさせる1番目の回答より，書き
換えエディタは「書き換えの停滞」の解消に効果的であったことが伺える．
また，2番目の回答は
「平易化レベルの保証」が実現できていることを示唆している．
この他

\begin{itemize}
\item
自分の書き換えを他の作業者が参照すると思うと責任を持って書くようになる
\end{itemize}	
という回答もあり，品質維持の動機につながってい
ることを伺わせる回答もあった．
一方，
システムがなければ

\begin{itemize}
\item
NHKのニュースという枠にとらわれずによりやさし
くできる可能性がある
\end{itemize}
という指摘もあった．
なお，書き換え時間が短
くなったという回答はあったが，日々の作業時間が短くなっているわけで
はない．
事情を質問したところ，

\begin{itemize}
\item
日々の作成本数が決まっているので書き換えに割り当てている総
時間は変えておらず，書き換えの質を向上させるための記者と日
本語教師との検討，事前のリサーチに時間を費やしている
\end{itemize}	
とのことであった．すなわち，書き換えエディタによって質の向上のた
めの時間が生み出されていると考えられる．
\item
書き換えエディタのさまざまな機能，用例検索の機能，
読解補助情報エディタを使うことによる副作用（例えば書き換えが画一
的になるなど）はないでしょうか．

\begin{itemize}
\item
「前もこう言い換えた」は一見安全が保護されているように見え
るが絶えず再検討しなければならないだろう（他類似回答3件）．
\end{itemize}
全員上記のように
過去用例を安易に再利用すべきでないという自覚があり，現在は問題
ないと回答していた．類似した回答に

\begin{itemize}
\item
（自分の書き換えに対して）日誌に次回はチャレンジすることな
どと引き継ぎしている
\item
参加した1年目は先輩の用例に従わなければと思い込んでいたが，
現在は他の分かりやすい表現を探している
\end{itemize}
などがあり，常に新しい表現
を模索している姿勢が伺えた．書き換えエディタの支援機能や読解補助
エディタへのコメントはなく，副作用は特にないと考えられる．
\item
書き換えエディタのさまざまな機能，用例検索の機能，読解補助情報エディ
タはやさしい日本語の学習やNEWS WEB EASYの新人への教育に有用でしょ
うか．

\begin{itemize}
\item
用例検索はNEWS WEB EASYの書き換えスタッフの養成には有用（他類
似回答3件）．
\item
用例検索の記事にはニュースの特有の表現があるので他（のやさ
しい日本語）では有用
とは言えない（他類似回答1件）．
\end{itemize}
途中からNEWS WEB EASYの制作に参加した日本語教師からは

\begin{itemize}
\item
いろいろなルールがそれ
ぞれのシステムに反映されているので，意識しながら（ルールを）身に付けることがで
きた
\end{itemize}
との回答があった．この回答は語の難易度，文長の制限，NHKでの漢
字の読みなどがシステムで提示されることを指している．
一方，別の日本語教師からは新人の教育に有用
と回答した上で

\begin{itemize}
\item
システム操作に日本語教育と無関係な専門用語が多いので
覚えるのに負担がかかる可能性がある
\end{itemize}
との指摘があった．例えば，
新たな書き換え稿の作成ボタンに使われている
「make child」（書き換え履歴の木構造の子ノード作成の意味）といった専
門用語が分かりにくさにつながるという指摘である．
\end{enumerate}


\subsubsection{書き換えエディタ}
\label{subsub:EnquetteKakikae}

書き換えエディタの10の機能について，それぞれの「使用頻度」「有用性」
「満足度」を5段階の選択肢で質問した．使用頻度と有用性は機能そのものにつ
いて，満足度はインターフェースについての質問である．以後も同じ趣旨で質問し
た．

例として「履歴」についての問いを表\ref{tab:rireki}に，回答に使った5段階の選択肢を表\ref{tab:answers}に示す．

\begin{table}[b]
\caption{「履歴」情報に関する問い}
\label{tab:rireki}
\input{04table02.tex}
\end{table}
\begin{table}[b]
\caption{選択肢}
\label{tab:answers}
\input{04table03.tex}
\end{table}

さらに，それぞれの機能につい
てコメント，使用状況，使用状況の変化について自由記述で回答してもらった．
全員の選択結果を表\ref{tab:res_editor}に示す．なお「箱による編集」は必ず
使用するため使用頻度の質問はしていない．表~\ref{tab:res_editor}の「日教師」の列は日本語教
師J1からJ4の結果を示す．同様に「記者」の列は記者R1からR3の結果を示す．

\begin{table}[t]
\caption{書き換えエディタの選択結果}
\label{tab:res_editor}
\input{04table04.tex}
\end{table}

まず個人に着目する．記者R3の使用頻度を他の記者と比
べると5がかなり多い．記者R3が1をつけているのは「文長表示」と「3原稿
比較画面」で，
この他では「原稿難易度表示」に3をつけているのみである．
他の記者と比較してみよう．記者R3の使用頻度が5で他の記者が1あるいは2を付
けている項目は，
「履歴」「語難易度表示」「単一原稿画面」「原稿差分画面」である．「履
歴」と「原稿差分画面」は日本語教師との共同作業で使うため，日本
語教師が使えば情報を共有できる．「単一原稿画面」については，代わり
に「3原稿比較画面」を使っているとのコメントがあった．また「語難易度表
示」は表現の平易化に使う機能であるため使っていないとのことであった．
\ref{sec:rewriteEditorDesign}項で述べたように，当初記者は表現の平易化を担当
しないという原則を設けており，それに対応したコメントと思われる．
以上を総合すると記者R3は求めら
れている仕事に専念している度合いが他の記者より強いことが伺える．

次に各項目を概観する．
「履歴」はよく使われ，有用性，満足度も高い．作業中の使い方には

\begin{itemize}
\item
書き換えの各段階での情報の抜け落ちの確認
\item
2つの書き換え案があるときに両方を作って検討
\item 編集責任者との確認で削除した情報を復活する場合に使用
\end{itemize}
という回答があった．履歴は木構造で表現しているため兄弟ノードの原稿を作ること
ができる．上述の2
つの書き換え案は兄弟ノードを利用して作成している．また，作業の事前事後の使い
方には

\begin{itemize}
\item
微妙な外交問題などをどのように書き換えているかなどを観察する
\item
日誌を書く際の作業の振り返りに使用
\end{itemize}
との回答があった．事前のリサーチ，振り返りにも活用されている．

「箱による編集」も有用性，満足度とも高い．一方

\begin{itemize}
\item
元記事の文数に固定されている箱の数を増やせるようにしてほしい
\end{itemize}
との要望があった．元記事の構成を大幅に変更した場合などに不便なようである．

「文長表示」は全員がすべての項目に1を付与している．人間が文字数を数えて
確認するには大きな手間がかかる．文字数の計算は単純だが，効果の高い指標と考え
られる．また，「文長表示」は編集責任者へ書き換えを説明する際に使われてい
た．

「語難易度表示」は日本語教師の評価が高い．記者R1，R2も積極的にこの指標
を利用している．

\begin{itemize}
\item
全体が色で表示されているため記事中の語彙難易度の状況が一目で把握できる点が良い
\item
学習機能により難易度の精度が上がった
\end{itemize}
という回答があった．「語難易度表示」も編集責任者への説明に利用されている．
なお，記者の

\begin{itemize}
\item
最近では難しい単語はだいたい分かるようになったため以前ほどこの表示に頼らなくなった
\end{itemize}
という回答もあった．

「コメント欄」については書き込みの頻度を尋ねたため，記者の使用頻度は低い
が，有用性は高いという評価である．主に日本語教師が書き込んでおり，内容は

\begin{itemize}
\item
参考情報の出典（Webサイトなど）
\item
書き換えの意図の説明
\item
複数案あるときの代替案
\item
不明点
\end{itemize}
などである．記者からは

\begin{itemize}
\item
日本語教師の書き換えプランが理解できる
\item
代替案をコピーできる
\end{itemize}
といった回答があった．なお

\begin{itemize}
\item
コメントが入っていない文の欄は非表示にしたい
\end{itemize}
との要望も寄せられた．表示方法には工夫の余地がある．

「単一原稿画面」と「3原稿比較画面」はどちらも書き換え原稿の表示であり，一方だけ
使っている作業者，目的に応じて使い分けている作業者がいた．それぞれ使い方
を決めており，両者は必要な機能となっていた．

「原稿難易度表示」も利用頻度，有用性，満足度とも高い．

\begin{itemize}
\item
原稿難易度を目標に書き換える
\item
記者や編集責任者に書き換えの必要性を説明するときに使う
\end{itemize}
という回答があった．
原稿難易度を書き換えの目標に使っているという回答に関して，現在，原稿難易
度と外国人理解度との詳細な関係は分かっておらず，今後調査が必要である．

「文の重複画面」と「原稿差分画面」はどちらも単純な最長共通文字列検出アルゴリ
ズムを利用している．
「文の重複画面」は主に記者の要約する作業を支援する目的で作成してい
るため日本語教師は使っていない．また記者からは

\begin{itemize}
\item
記事を読むと重複箇所はだいたい分かるので使っていない
\end{itemize}
という回答を得た．一方「原稿差分画面」は使用頻度，有用性，満足度とも高
い．特に修正箇所が少なくなり目視での書き換え稿間の差の確認が難しくなる後半で使
われている．直前稿との差の確認，編集責任者への変更箇所の説明，最終的なタ
イポの発見などが主要な使い方である．

\begin{itemize}
\item
日本語教師との「キャッチボール」\footnote{記者と日本語教師で行う原稿の確認のこと．}
に欠かせない
\end{itemize}
という記者のコメントもあった．「原稿差分画面」も単純だが有用な機能である．


\subsubsection{用例検索機能}

用例検索機能について，全員に選択肢と自由記述形式で質問した．
選択肢は書き換えエディタと同じ使用頻度，有用性，満足度に加えて，用例の蓄積の重
要性について尋ねた．質問は「用例の蓄積は重要でしょうか」である．また回答
は「1:重要，2:やや重要，3:どちらとも言えない，4:あまり重要でない，5:重要でな
い」の5段階である．結果を表\ref{tab:yourei}に示す．
記者R1の使用頻度は低いが，この項目以外の評価は高い．
記者R1は自分では使わないが日本語教師が検索した結果を利用しているとコメ
ントしており，有用性は高いと評価している．

\begin{table}[t]
\caption{用例検索の選択結果}
\label{tab:yourei}
\input{04table05.tex}
\end{table}

用例の蓄積の重要性についても高い重要性を認めている．

さらに，以下の自由記述形式の質問を行った．質問趣旨と主な回答を記す．

\begin{enumerate}
\item
用例検索を使う目的とタイミングを教えてください．

\begin{itemize}
\item
書き換え前に参考になる記事を探す（他類似回答4件）
\item
書き換え中に表現の書き換え例を探す（他類似回答5件）
\item
作業外の時間で他の人が担当した記事を勉強する（他類似回答2件）
\end{itemize}
想定の通り，作業中に書き換え表現を探す用途が多い．また

\begin{itemize}
\item
当日の記事の選択時に過去との重複を調べる用途
\item
編集責任者の説明に過去の書き換え事例を示す目的
\end{itemize}
という回答もあった．
\item
どのような表現を入力しますか．

\begin{itemize}
\item
固有名詞\\
人名関連（マララさん，ウルトラマン），組織名（IOC，ISイスラ
ミックステート）
\item
専門用語\\
気象災害用語（豪雨，土砂崩れ，孤立状態，浸水），科学技術用
語（AI，大気，生存率，GPS），文化・伝統関連用語（恵方巻き，かつお
節，こいのぼり，土用の丑の日），医療関係（手足口病，小頭症）
\item
難しい表現\\
2級以上の語彙，使わざるを得ない受け身や使役の使用例（行わ
れる，やめさせる，やめさせられる）
\end{itemize}
固有名詞は書き換えないが，加える説明を調べるために入力して調査する．また，
関連記事を検索する場合にもキーワードとして入力している．専門用語は書き換え事例，
および追加する説明を調査するために入力している．
\item
現在の用例検索は記事単位，もしくは文単位で検索結果が表示されます．
この代わりに，「避難」に対して「逃げる」といったフレーズの辞書を
作って検索することが考えられます．現在の方式とどちらが有用でしょ
うか．

\begin{itemize}
\item
同じ単語でも記事の内容によって書き換え方は異なるので文や
記事が必要（他類似回答5件）
\item
どちらでも有用だが辞書ができるのだろうか
\end{itemize}
基本的には書き換え時に文脈，記事の全体を見るため現在の方式の方を有用
と考えている．特に，現在は元記事とやさしい日本語の文を対応させて検
索結果を表示できるため，元記事の表現が省略されたことが分かるよう
になっている．このため

\begin{itemize}
\item
ある表現が文脈によって省略されやすい事実が分かる点が有用
\end{itemize}
という回答もあった．
\item
検索システムの用例が蓄積され検索できる記事や表現が増えています．
このような効果を感じますか．あるいはまだ，蓄積が足りないと感じま
すか．

\begin{itemize}
\item
蓄積効果を感じている（全員）
\item
同じ言い回しでも異なる書き換えがあるため蓄積はまだ必要（他類
似回答1件）
\item
不足していると感じることがある
\item
不足はあまり感じない
\item
蓄積が進んだため，検索結果が多すぎたり，誤った結果が含ま
れたりすることがある（他類似回答1件）
\end{itemize}
用例の蓄積効果は全員感じていた．ただし~\ref{subsub:overallSystem}
項の(2)で報告したシステム全体についての副作用のアンケートの回答に
あったように，無条件に使ってはいけないという意識は強い．また，現
在記事数が4,000件を超えており，過剰な検索結果，不適切な検索結果が
問題になりつつあることが分かった．
\end{enumerate}


\subsubsection{読解補助情報エディタ}

読解補助情報エディタについて日本語教師に選択形式と自由記述形式で質問し
た．選択肢は5段階でこれまでと同様である．また記者は作業を担当しないため
質問していない．

\begin{table}[b]
\caption{読解補助情報エディタの選択結果}
\label{tab:hojyo}
\input{04table06.tex}
\end{table}

選択肢問題の質問趣旨は以下の通りである．

\begin{enumerate}
\item
読解補助情報エディタの使い勝手はいかがですか
\item
以前の読解補助情報エディタには学習機能がありませんでしたが現在は
これが装備されています．学習機能は重要でしょうか
\item
学習機能の性能に満足ですか
\end{enumerate}
結果を表\ref{tab:hojyo}に示す．現在の使い勝手，学習機能とも
満足度，重要性とも大きい結果となった．また問題点，コメントを自由記述形式
で求めたところ

\begin{itemize}
\item
学習機能には大変助かっており性能にも概ね満足している．た
だし自動推定された結果から誤りを探すのが大変であり，候補を出す方
式の方が良いかもしれない
\end{itemize}
という回答が1件あった．現在は誤り率5\%程度だと推定しているが，この程度
になると誤りを見過ごしやすくなる問題がある．自動推定結果をまとめて修正するので
なく，回答のように候補を出して選択させる方式も検討したい．

次に，読解補助情報エディタの学習機能によりどれくらい作業時間が短縮されたかを調査するため
次の質問を行った\footnote{読解補助情報エディタにはログ機能がないためアンケートで質問した．}．

\begin{enumerate}
\item
現在の1記事あたりの読解補助情報の付与の時間はどれくらいですか．また学習機能が
ないころは何倍くらい時間がかかっていましたか．
\end{enumerate}
この質問は学習機能のないエディタでの作業を経験している日本語教師J1，J2，
J3に対してのみ実施した．結果を表\ref{tab:hojyoTime}に示す．
日本語教師はおよそ類似した感覚を持っていることが分かった．学習機能付きの
場合の1記事の処理時間がおよそ10
分で，学習機能がない場合にはその最大3倍の処理時間がかかったという結果が
得られた．
なお，この質問は，過去と現在の比較となるため，結果には作業者自身の学習効果
を含んでおり，単純に学習機能だけの効果と言えない点に注意が必要である．

\begin{table}[t]
\caption{読解補助情報付与の時間}
\label{tab:hojyoTime}
\input{04table07.tex}
\end{table}


\subsection{ログの分析}
\label{sub:logAna}

\ref{subsub:overallSystem}項の書き換えエディタのアンケート
(1)では「書き換えの停滞」と「平易化レベルの保証」に対する効果が示唆
されたことを述べた．本節では効果をさらに確認するため書き換えエディタの
ログを解析した．
対象としたのはNEWS WEB EASY開始の2012年4月から2016年11月までのログで
ある．書き換えエディタのログは本来，本節で述べるような調査を目的に設計されていない．
そこで，以下ではできるだけ安定していると思われるデータを抽出して解析し
た．この期間で元記事から完成まで普通に制作されたと推定できる記事は4,164件
であった\footnote{複数の日本語教師，あるいは記者が携わった記事，完成に至らなかった記事，原稿の系列のタイムスタンプに逆転が見られた記事を除外した．}．


\subsubsection{記者と日本語教師の平均ターン数}
\label{subsub:turn}

やさしい日本語のニュースは元記事を記者と日本語教師が交代で記事を書
き換えて作成する．書き換え稿の数，ターン数は\ref{subsub:kadai}項で
述べた書き換えの停滞，あるいは逆数を取ると日本語教師と記者の互いの仕事への理解度合
いの指標になると考えた．そこで，上記の4,164記事から，典型的と考えられる
\[
\mbox{記者}\rightarrow (\mbox{記者} \mid \mbox{日本語教師})^\star
\rightarrow \mbox{編集責任者確認用}
\]
のパターンに従って書き換えられた記事3,215本を抽出した．そして各記事の
最初の記者の書き換えから編集責任者確認用までの書き換え稿の数を算出
し，これをターン数として月ごとに平均を計算した．通常，最短で「記者
$\rightarrow$日本語教師$\rightarrow$ 編集責任者確認用」の3つの書き換え
稿，すなわち3ターンが必要となる．

図\ref{fig:aveTurn} に結果を示す．NEWS WEB EASY開始時の2012年4月の平均
ターン数は5に近いが半年後の2012年10月には3近くにまで減少し，その後同じ
ような数が続いている．すなわち，開始から半年程度で停滞が減少，あるいは互い
の仕事への理解が深まったことを示唆していると考える\footnote{記事の書き換え時間のログの分析も試みたが，1日の制作記事数が決まっていて，制限時間内であれば時間をかけられること，待ち時間，休憩時間などの影響が見積もれないことから解析は困難と考え実施しなかった．}．
アンケートの結果と本項の結果より，書き換え支援システムは書き換えの停滞
の解消に効果があったと考える．

\begin{figure}[b]
\begin{center}
\includegraphics{25-1ia4f6.eps}
\end{center}
\caption{平均ターン数}
\label{fig:aveTurn}
\end{figure}

\begin{figure}[b]
\begin{center}
\includegraphics{25-1ia4f7.eps}
\end{center}
\caption{平均文長}
\label{fig:aveLen}
\end{figure}

\begin{figure}[b]
\begin{center}
\includegraphics{25-1ia4f8.eps}
\end{center}
\caption{平均難語率}
\label{fig:aveRate}
\end{figure}     


\subsubsection{平易化レベルの保証}
\label{subsub:simpleLevel}

平易化レベルの保証に対する書き換えエディタの効果は，文長と難語率を元記
事とやさしい日本語のニュースで比較することでおよそ評価できる．
そこで，各月の平均文長と平均難語率を日本語教師ごとに調査した．調査した
記事は全4,164件である．また日本語教師はこの期間，延べ5名が制
作に関わったため，全員について上記の平均を計算した．
平均文長と難語率の結果を図\ref{fig:aveLen}および図\ref{fig:aveRate}に示す．
図の左が元記事，右がやさしい日本語のニュースである．

2つの図を見ると，平均文長，平均難語率ともやさしい日本語のニュースの方
が元記事より明らかに小さくなっている．またやさしい日本語の平均文長
と平均難語率は，すべての日本語教師で似た値となっている．これらの結果は
平易化レベルの保証に書き換えエディタが効果的であったことを示したものと
考える．

さらに図~\ref{fig:aveLen}の平均文長と図~\ref{fig:aveRate}の平均難語率
のやさしい日本
語（右部分）のグラフの横軸方向の変化を観察すると，
両者とも特に初期に右下がりの傾向を示している．
\ref{subsub:overallSystem}項の書き換え支援システムの全体のアンケート
(2)で担当者は常に書き換えの改善を目指しているという回答を得ており，グ
ラフの右下がり傾向は日本語教師が文長と難語率を強く意識しながら日々書き換えの改善を
試みていることの現れと思われる．


\section{議論}
\label{sec:discussion}

アンケートでは書き換えエディタと読解補助情報エディタの機能のほとんどが高頻度
に使われていること，また日本語教師，記者ともに有用性を高く評価しているこ
とを示す回答を得た．
ターン数のログ解析では，書き換えが初期に比べてよりスムーズに進むようになり，
書き換えの停滞の問題が軽減されたこと，平均文長と平均難語率の分析では，両
者とも元記事より大幅に減少し，平易化レベルの保証が実現できていたこと
を確認した．

今後，新たにやさしい日本語を使った情報提供を行う場合に有用と思われる点を
指摘したい．

1点目は学習機能である．
ふりがななどの読解補助情報，語の難易度推定に学習機能を入れて以来，2つ
のエディタとも特段の保守なしに順調に運用されている．アンケートでも学習機能の効
果は高い評価を得た．日々繰り返す作業に自動システムを導入する場合，学習機
能は特に高い効果をもたらすと考える．

2点目は用例の利用である．書き換えエディタの用例検索機能は記事
数が増え，有用性が増していることが明らかになった．用例は
積極的に利用すべきと考える．ただし，用例検
索を利用することは\ref{subsub:kakikaeEditorHosoku}項で述べたように書き換
え原則の開発をユーザが主体的に行うことにつながる．あらかじめ書き換え原則
を網羅的に準備できず，ユーザに原則の書き換えを任せてよい場合には用例検索
機能は有用と考える．

3点目は書き換えの説明のしやすさである．
当初，記者と日本語教師の共同作業を支援するため，コメント追加，記事の履歴
の保存などの機能を設けた．これらの機能は互いの書き換えの説明の材料になる
と考えたからである．次に詳述するように，記者と日本語教師の理解が進んだ結
果，彼らの間の説明の必要性はある程度減っているようである．
一方，編集責任者など他の参加者への説明はコメント，履歴などを
使って引き続き行われている．
書き下ろしでなく元文書を書き換える場合，元文書の作者に説明が必要な場合は多い
と考える．また，放送局のように最終的な責任者がいる場合その人への説明も必
要となる．書き換えの説明をしやすいシステムにしておくのが1つの要点と考え
る．

最後に日本語教師と記者の相互の理解の深まりから見たシステムの今後について触れたい．
アンケートによると開始から5年を経て日本語教師と記者の互いの知識の理解が
進んだことが明らかになった．例えば，語難易度表示に関する記者へのアンケートに

\begin{itemize}
\item
最近では難しい単語はだいたい分かるようになったため以前ほどこの表示に頼らなくなった
\end{itemize}
という回答があったことを~\ref{subsub:EnquetteKakikae}項で述べた．また日
本語教師への追加質問では

\begin{itemize}
\item
ニュースの構成がそのままではやさしくしにくい時，積極的に構成の変
更を提案するようになった
\end{itemize}
という回答を得た．いずれも相互理解が進んだことを示唆している．さら
に~\ref{subsub:turn}項の平均ターン数の分析では，相互理解がNEWS WEB
EASYの開始から半年程度の間に進んだことを示唆する結果を得た．

記者がやさしい日本語に十分慣れれば，ボーイングの事例と同じく，専門家であ
る記者がシステムの指摘に従って書き換えを進めることが可能になると考える．
ただし，新たに担当する記者に，いかにやさしい日本語の知識を伝える
かが問題となる．知識の伝達に関して，過去に日本語教師が1名交代したことが
ある．新たに参加した日本語教師からは，用例を使ってニュースのやさしい日本語を学習
したとのアンケートの回答があった．新しい日本語教師と同様に記者が過去の用例を使ってやさしい日本語を学習することは可能だろう．


\section{おわりに}
\label{sec:owari}

本稿ではNHKのやさしい日本語のニュースのWebサイトNEWS WEB EASYの概要，や
さしい日本語の書き換え原則を説明し，続いてやさしい日本語のニュースの
制作の体制とプロセス，および制作を支援する書き換えエディタと読解補助情報
エディタを報告した．
書き換えエディタは日本語教師と記者という互いに異なる専門知識を持つ作業者が，専門性を
相互補完しながらニュースをやさしい日本語に書き換えるエディタである．
書き換えエディタには難しい語を指摘する機能があり，ユーザは難しい語の書き換え候補を日々の運用で蓄積された書き換え用例から検索することができる．
読解補助情報エディタは漢字のふりがな，辞書付与のための語彙の難易度情報などを自動的に付与する
機能を持つ．また自動付与した結果を人手で修正するとその結果を学習する
ことができる．
これらのエディタは日々の運用によって用例が蓄積され，学習が進むと
性能が向上していく特徴を有している．

また，2つのエディタのユーザである日本語教師と記者を対象に，
使用頻度，有用性，満足度をアンケートで調査した結果，どちらのエディタも
高い評価を得たことを報告した．またログ解析により表現が平易になっている
こと，平易化は個人によらず同じ程度あったことなどを報告した．


\acknowledgment

本研究を進めるにあたってご協力いただいたNEWS WEB EASYの制作を
担当している記者OBおよび日本語教師の皆様，および，書き
換えエディタ，および読解補助情報エディタを日々運用して
NEWS WEB EASYのサービスを実施しているNHK報道局ネットワーク報道部の皆様に
感謝します．
また
日頃より研究の進め方のご指導をいただく放送技術研究所ヒューマンインターフェー
ス研究部岩城正和部長，議論していただく同部のみなさまに感謝します．



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  国内在住外国人のメディア環境とメディア行動—4国籍の外国人向け電話アンケート調査から—.\
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\end{thebibliography}


\begin{biography}

\bioauthor{田中　英輝}{
1982年九州大学工学部電子工学科卒業．1984年同大学院修士課程修了．同年NHK
入局，1987年放送技術研究所研究員．（株）国際電気通信基礎技術研究所 (ATR) 
出向．同
音声翻訳通信研究所主任研究員，音声言語コミュニケーション研究所室
長を経て，現在，放送技術研究所ヒューマンインターフェース研究部上級研究
員．テキストの平易化，機械翻訳などの自然言語処理の研究に従事．博士（工学）．
}
\bioauthor{熊野　　正}{
1993年東京工業大学工学部情報工学科卒業．1995年同大学院理工学研究科情報工
学専攻修了．同年NHK入局．（株）国際電気通信基礎技術研究所
(ATR) 音声言語通信研究所および同音声言語コミュニケーション研究所出向を経て，
現在，放送技術研究所ヒューマンインターフェース研究部主任研究員．自然言
語処理・音声言語処理の研究開発に従事．
}
\bioauthor{後藤　功雄}{
1995年早稲田大学理工学部電気工学科卒業．1997年同大学院理工学研究科修士課
程修了．2014年京都大学大学院情報学研究科博士課程修了．博士（情報学）．
1997年NHK入局，（株）国際電気通信基礎技術研究所 (ATR) および国立研究開
発法人情報通信研究機構出向を経て，現在，放送技術研究所ヒューマンインター
フェース研究部にて自然言語処理の研究に従事．
}
\bioauthor{美野　秀弥}{
2002年東京工業大学情報理工学部計算工学科卒業．2004年同大学院情報理工学研究科修士課程修了．同年NHK入局，北見放送局，国立研究開発法人情報通信研究機構出向を経て，現在，放送技術研究所ヒューマンインターフェース研究部研究員．自然言語処理の研究に従事．
}

\end{biography}


\biodate




\end{document}
