企業における業務DXでは様々な活動で作成した報告書の活用が重要である。報告書は自由文に加え、データ集計や分析のため、報告書の分類を記載させる場合がある。本分類では、1つの分類に対して選択する項目数が多く、手間の削減のために自動化が必要である。機械学習を用いた手法では学習データに誤りを含む場合は分類精度が低下する。本研究では、報告書の自由文解析と編集距離算出を統合した報告書分類手法を検討した。
　サポートベクターマシンを用いた比較手法を基に業務対応に関する報告書と部品に関する分類を対象に提案手法を評価した。その結果、提案手法は、比較手法よりも学習データの誤りに頑健であるため、有用であることが分かった。