音響イベント分類は環境音の種類を分類する技術で、高齢者や乳幼児の見守りや異常監視システムなどへの応用が期待されている。しかし、一般に異常なイベントは滅多に起こらないため、学習データが入手しづらいという問題がある。そこで本研究では、学習データが存在しない音響イベントを分類する、ゼロショット学習の方法を検討する。提案手法では、各音響イベントについて、音源の材質や高音／低音、突発音といった属性情報を付与しておき、音響イベントラベルの代わりに属性情報を推定することで、未知のイベントを分類する。未知音響イベント分類の実験の結果、提案手法は従来の単語埋め込みを用いた手法より高い分類精度を示した。