ソフトウェア要求仕様書はソフトウェア開発の上流工程において制作されるドキュメントであり，ここでの記述の矛盾は最終的に運用されるソフトウェアの品質に大きな影響を与えるため，従来より人手でのレビューによる不具合摘出が行われてきた。本研究ではそのコスト削減を目的とした自然言語処理の応用による矛盾訂正の支援手法として，与えた要求仕様書内の任意の記述ペア間についてそれらが矛盾する可能性を求め，優先度付きのリストを出力するまでの一連のデータフローを提案する。BERTによる矛盾に関する分類問題の学習を中心に，それを補助する要求仕様書の構造・文体に着目した手法を複数提案し，それぞれの妥当性と有効性を検証した。