本研究は，日本語学習者向けの文章の難易度判定の可視化と日本語能力試験（JLPT）との対応付けを行うものである．別の研究で提案した分類精度が88.0%の35の言語指標集合を基に，難易度を文字語彙，文構造，談話構造の3観点から捉え，それぞれリッジ回帰モデルを構築し，スコアを可視化した．JLPTの読解文章を用いて提案手法を検証した結果，提案モデルは全体的に判定精度が高く，観点別の難易度スコアを科学的根拠に基づいて提示できる点で，大規模言語モデルを用いた判定手法に対して優位性を示した．さらに，日本語教育における難易度と教育枠組みの関連性を明らかにするため，一般の日本語文章とJLPTの読解文章における観点別難易度の相対位置を可視化した．これらの成果は学習者のレベルに合わせた読解教材の作成・開発に貢献することが期待される．

文章の難易度は，読みやすさや理解のしやすさを評価するための重要な指標である．難易度に関する研究成果は外国語教育の分野において，学習者のレベルに適した教材の選定や作成に活用されている．この研究領域は，英語を対象とした研究が起源とされているが，近年では日本語学習者向けの研究も見られるようになった（[1]，[2]，[3]，[4]）．これらの先行研究では，日本語の学習資料を基に，文章全体の難易度を判定する手法が提案されてきたが，本研究は特に以下の2点に着目する．A.文章難易度判定の多角化文章の難易度は，使用されている語彙，文構造，結束性・一貫性など複合的な要素によって決定されるため，文章全体の難易度は必ずしもこれらすべての要素が同一の重みであるとは限らない．例えば，初級レベルの文章であっても高度な文構造が使用される可能性があり，中級レベルの文章においても上級レベルの文構造が多用される場合がある．本研究では，劉[4]が提案した日本語文章難易度判定に最適な言語特徴集合を基盤とし，文字語彙，文構造，談話構造の各側面に着目することで，文章の多角的な難易度判定結果の提示を試みる（研究課題①）．B.教育枠組みとの関連性の明確化難易度の判定基準は，研究者の独自の定義に従い分類基準（初級，中級，上級等）が設けられることが多く，言語運用能力を評価する統一的指標との整合性確保が課題となっている．教育の文脈において最大限の有用性を発揮するためには，難易度レベルと一般的な教育的枠組みの関係性を明確化することが重要である．そのため本研究では，受験者数が世界的に最も多い日本語能力試験のレベルを参考レベルとし，文章のレベル評価において，「初級」や「中級」などの判定結果に加え，日本語能力試験のレベルを付与することにより，レベルイメージの具体性を向上させる（研究課題②）．