現在の教師あり関係分類（RC）タスクでは、エンティティのペア間の関係を表すために単一の埋め込み（embedding）を使用している。本研究では、このRCタスクを質問応答（QA）と同様に、スパン予測（SP）問題として捉えることがより効果的であると主張する。本稿では、スパン予測に基づくRCシステムを提案し、従来の埋め込みベースのシステムと比較してその性能を評価する。実験の結果、従来の分類ベースの目的関数に比べて、教師ありSP目的関数が著しく優れた性能を発揮することが明らかになった。本手法は、TACREDおよびSemEval Task 8のデータセットにおいて、最先端（state-of-the-art）の結果を達成した。