近年，各種試験への記述式問題の導入が進んでいる。これに伴い，オンライン上で記述式問題の答案を自動的に採点・フィードバックする学習システムへの需要が高まっている。従来の自動採点システムには，機械学習を用いてサンプル答案と採点結果を分析し，人力での採点を模倣するものがある。しかし，事前の学習に十分な数の答案や採点結果を収集することは必ずしも可能ではない。本研究では，少数の答案を教師データとして用いるフィードバック可能な自動採点機構として，半教師あり機械学習により採点の根拠となる答案文中のフレーズを推定する手法を提案する。また，多数の答案を教師データとして用いる手法と比較し，本手法の有効性を示した。