高度な人工知能研究のためには，その材料となるデータが必須となる．医療，特に臨床に関わる分野において，人工知能研究の材料となるデータは主に自然言語文を含む電子カルテである．このようなデータを最大限に利用するには，自然言語処理による情報抽出が必須であり，同時に，情報抽出技術を開発するためのコーパスが必要となる．本コーパスの特徴は，45,000 テキストという我々の知る限りもっとも大規模なデータを構築した点と，単に用語のアノテーションや用語の標準化を行っただけでなく，当該の疾患が実際に患者に生じたかどうかという事実性をアノテーションした点の 2 点である．本稿では病名や症状のアノテーションを対象に，この医療コーパス開発についてその詳細を述べる．人工知能研究のための医療コーパス開発について病名や症状のアノテーションを中心にその詳細を述べる．本稿の構成は以下の通りである．まず，アノテーションの基準について，例を交えながら，概念の定義について述べる．次に，実際にアノテーターが作業した際の一致率などの指標を算出し，アノテーションのフィージビリティについて述べる．最後に，構築したコーパスを用いた病名抽出システムについて報告する．本稿のアノテーション仕様は，様々な医療テキストや医療表現をアノテーションする際の参考となるであろう．
