本稿では,文章に記述されている意見を抽出するタスクについて述べる.我々は,意見を<対象,属性,評価値>の3つ組として定義し,文章からその3つ組を抽出する手法を提案する.具体的には,意見抽出の問題を,(a)辞書に存在する属性候補集合と評価値候補集合から評価値候補と対となる属性を同定する問題と,(b)同定した対が意見性を持つか否かを判定する問題の2つの問題に分解し,それぞれ機械学習に基づく手法を用いて解析することにより,属性-評価値対を同定する.提案手法を用いて評価実験を行った結果を報告するとともに,今後の展望についても議論する.This paper addresses the task of extracting opinions described in a given document collection. Assuming that an opinion can be represented as a tuple < Subject, Attribute, Value>, we propose a computational method to extract such tuples from texts. In this method, the major task is decomposed into (a) the process of extracting Attribute-Value pairs from given texts and (b) the process of judging whether each extracted pair is expressed as an opinion of the author, to both of which we apply machine-learning techniques. We also report on the present results of our experiments discussing future directions.