日本語において，語順や読点の使用法は比較的自由に書き手に任されるが，実際には選好が存在しているため，意味は伝わるものの読みにくい文が作成されることがある．本稿では，推敲支援のための要素技術として，Shift-Reduceアルゴリズムを拡張した，日本語文に対する係り受け解析・語順整序・読点挿入の同時実行手法を提案する．提案手法では，従来手法にビームサーチを組み込み，深層学習モデルとしてRoBERTaを使用することにより，精度向上を試みる．また，逐次実行手法との比較を行い，同時実行することの有効性を検証する．

日本語は語順が比較的自由であるが，実際には選好が存在しているため，文法的には間違っていないものの読みにくい語順を持った文が無意識に作成される．また読点についても同様に，その有無や位置によっては文が読みにくくなる．このような読みにくい文は，語順を整え，適切に読点を挿入し直せば読みやすくなる．語順整序や読点挿入に関する研究は，推敲支援や文生成などに応用でき，いくつか行われている（例えば，[1,2,3,4]）．その中でも係り受け解析・語順整序・読点挿入を同時実行する手法として，宮地ら[3]のShift-Reduceアルゴリズムを拡張した手法がある．我々の先行研究[4]では，宮地らの手法[3]の操作選択においてBERT[5]を用い，かつ語順入替アルゴリズムを変更した手法を提案し、大幅な精度の向上を達成している．しかし，まだ精度の改善の余地は残っている．また，いずれの研究[3,4]も，係り受け解析・語順整序・読点挿入の同時実行手法と逐次実行手法とを比較評価しておらず，逐次実行に対する同時実行の有効性は確認されていない．そこで本稿では，従来手法[4]に対して新たな改良を加え，係り受け解析・語順整序・読点挿入を高精度に同時実行することを試みる．具体的には，ビームサーチを導入するとともに，大規模言語モデルとしてRoBERTa[6]を用いる．さらに，係り受け解析，語順整序，読点挿入の順での逐次実行手法との比較評価を実施し，これらの処理を同時実行することの有効性を検証する．