本論文では，形態素解析の問題を単語分割と品詞推定に分解し，それぞれの処理で点予測を用いる手法を提案する．点予測とは，分類器の素性として，周囲の単語境界や品詞等の推定値を利用せずに，周囲の文字列の情報のみを利用する方法である．点予測を用いることで，柔軟に言語資源を利用することができる．特に分野適応において，低い人的コストで，高い分野適応性を実現できる．提案手法の評価として，言語資源が豊富な一般分野において，既存手法である条件付き確率場と形態素$n$-gramモデルとの解析精度の比較を行い，同程度の精度を得た．さらに，提案手法の分野適応性を評価するための評価実験を行い，高い分野適応性を示す結果を得た．