本研究は，日本語学習者のエッセイ評価において，言語的特徴量に基づく新しい指標の有効性について検討を試みたものである.従来，日本語のエッセイにおける言語的特徴量の研究は，主に語彙的多様性に関するものが多かったが，日本語学習者を対象とした研究は十分ではなかった.本研究では，日本語解析器KWJAを使用して，用言及び体言の句単位の指標を分析し，これらが構造的複雑性の一側面を示すことを示した.特に，1文あたりの用言の割合（Yougen_rate）が日本語学習者の言語習熟度と強く関連していることが，線形回帰モデル，決定木分析，ランダムフォレストモデルによって示された.この結果は，用言の使用頻度が日本語学習者の言語能力，特に複雑な文構造の生成能力と密接に関連していることを明らかにしている.

本研究は，日本語学習者のエッセイ評価応用を念頭に置いた，言語的特徴量に基づく新しい指標の提案・検討を目的としている.従来の研究では，日本語エッセイにおける言語的特徴量については語彙的多様性が主に考察されてきたことが分かっている.[1]は，この語彙的多様性を，内容語と機能語の観点から分析し，それがChatGPTによる採点スコアよりもエッセイの習熟度をより適切に予測しているという結論を得た.しかしながら，言語的特徴量を扱う研究は主に英語の文脈で行われており日本語学習者を対象とした研究はまだ十分ではない.本研究では日本語学習者のエッセイ評価に応用可能な言語的特徴量に焦点を当て，日本語解析器KWJAを用いて，用言及び体言の句単位の指標を分析する.この指標は，構造的複雑性の一側面を表すものと考えられるため，文中での出現割合や用言及び体言の句の数など文構造に関与する指標に基づいて，言語習熟度への寄与度を分析する.