抄録
多くの病院で，医療従事者が勤務中に遭遇したヒヤリとしたこと，ハッとしたことをレポート形式で報告する制度が採用されている．このレポートはインシデントレポートと呼ばれており，ヒューマンエラーの状況や，病院のシステムの改善点，事故の要因などの様々な重要な情報を含んでいることが多い．そのため，インシデントレポートを解析することは，医療事故を防止するための対策を発見するのに有用である．しかしこれまでは，定量化しやすいデータを用いて，事故の発生件数の推移や，業務別の報告件数の割合の分析などが行われているのみにとどまっている．そのため，事例の傾向をつかむことはできても，事故の要因などの定性的な情報を発見することは困難であった．本稿では，インシデントレポートの自由記述欄から有益な情報を抽出するための，メタデータと語句の共起情報を利用した多重接続型階層的テキストマイニング手法を提案する．
