近年, 機械学習への社会的な期待が高まっている一方, 専門家でも推論過程に対して説明を与えられない解釈可能性が問題となっている． 既存研究では, 単語の意味を学習するために埋め込みに基づいた手法が提案されているが, 小説上の場所, 時間, 対象物などの同時性を考慮できていない. そこで本研究では, 穴埋め問題などで利用されるCBoWモデルを利用することで単語の共起に関する学習を行う. そして, 学習した共起情報を用いて主成分回帰分析を行う事で推論過程の説明を試み，追加知識によって対象となる小説の犯人推定までの過程を追えることを確認した.