第二言語学習者におけるスピーキング能力を測る指標の1つである流暢性を論じる際，それを阻害する非流暢性現象が注目されてきた．個別の非流暢性現象を習熟度と関連づける先行研究が多い中で，複数の現象間の関係性を大規模なデータから論じた研究は少ない．本研究では，英語学習者コーパスのKITSpeakingTestCorpusを利用し，4タイプの自己訂正（追加・削除・置換・倒置）に関して，反復・フィラーという他の非流暢性現象がどの程度共起しやすいかを調査した．その結果，追加・置換については習熟度ごとに共起傾向の違いが認められた．

学習者のスピーキング能力を評価する一般的な指標として，複雑性（complexity），正確性（accuracy），流暢性（ﬂuency）の3つがある[1,2,3]．このうち，発話を淀みなく産出する能力を指す流暢性については，それを阻害する要因である非流暢性(disﬂuency)の観点から分析が行われてきた[4]．[4]によると，非流暢性を示す現象は，ためらい(hesitation)と修復(repair)の2タイプに大別される．ためらい(hesitation):沈黙(silentpause),フィラー(ﬁllerpause)間延び(prolongation),反復(repetition)修復(repair):自己訂正(self-correction),発話の中断(falsestart)第二言語学習の観点から非流暢性を扱った先行研究では，2つのタイプを区別した上で，特定の現象に着目しつつ，習熟度との関連性を分析する手法が多く採られている．例えば，英語学習者にみられる自己訂正のタイプを分類した[5,6]や，その生起頻度と習熟度との相関を示した[7]が挙げられる．また，節の内外に生起したフィラーを習熟度の予測変数として分析した[8]や，習熟度が高まるにつれて反復の生起頻度が減少したことを報告した[9]も挙げられる．一方，学習者の発話を実際に確認すると，特定の非流暢性現象が単独で生起するのではなく，複数の現象が共起する例が多くみられる．[10]の自己修復(self-repair)の心理モデルに照らすと，非流暢性現象としてのためらい・修復は，自己の発話中にある間違いに気づき，当該言語の規範に照らしつつ正しい伝達内容を計画し，それを実際に産出するまでの過程に伴う現象として捉えることができる．そのため，非流暢性現象を体系的に理解し，それを言語学習における指導法の提言へと活用するには，単独の非流暢性現象に特化するだけでなく，複数の非流暢性現象間の関わりをより大規模なデータから明らかにする必要が生じる．本研究ではこのような課題に取り組むべく，ためらいのうち反復とフィラー，修復のうち自己訂正に着目し，両者の関連性を分析する．具体的には，次のリサーチ・クエスチョンを設定する．RQ:自己訂正と共起する反復・フィラーの生じ方に関して習熟度別の違いがあるか？自己訂正には一定の認知負荷がかかる．一方，反復やフィラーが出現する動機づけの1つとして，話者への認知負荷が考えられる．両者の関係性を習熟度別に分析することで，学習者のレベルに応じてどのような自己訂正をする際に負荷がかかるのかを明らかにできると考える．調査対象として，本研究では比較的規模が大きい英語学習者コーパスであるKITSpeakingTestCorpus(KISTEC)1）のデータを利用した．そして，[5]や[7]で分析されている自己訂正のタイプ（追加・削除・置換・倒置）が発話中に生起するとき，自己訂正が完了するまでに反復・フィラーがどれだけ共起する1）https://kitstcorpus.jp/.か，という観点からデータを分析した．議論の流れは次の通りである．2節では調査に利用したコーパスデータの特徴およびデータの分析方法を明らかにする．3節では調査結果を示し，4節では結果に対する考察を与える．5節では結論と今後の課題を示す．