本研究では，全国道路施設点検データベース（xROAD）に収録された橋梁点検調書のテキストを対象に，自然言語処理と機械学習を用いた健全度推定を試みた．janomeによる分かち書きと正規表現による前処理を行い，tf-idfで抽出した特徴語をLightGBMに入力して健全度（I〜III）を分類した．さらに特徴重要度を分析することで，健全度推定に寄与する語句や表現の傾向を明らかにした．本手法は，点検記録テキストから構造物の状態変化を効率的に把握する支援となる可能性を示す．