近年の高度情報化の流れにより，自動車にも種々の情報機器が搭載されるようになり，その中で音声認識・合成の必要性が高まっている．本研究は音声合成を行うための日本語解析の中で基本となる，文節まとめあげに関する研究報告である．従来の文節まとめあげは，人手規則による手法と機械学習による手法の二つに大きく分けられる．前者は，長年の努力により非常に高い精度を得られているが，入力データ形式が固定であるために柔軟性に欠け，人手で規則を作成・保守管理するため多大な労力を要し，車載情報機器へ実装するには問題が大きい．また後者は，それらの問題に柔軟に対処できるが，精度を向上させるためにアルゴリズムが複雑化しており，その結果開発期間が延長するなどの問題が生じ，車載情報機器には不向きである．そこで本研究は，決定リストを用いる手法を発展させ，複数の決定リストを順に適用するだけという非常に簡明な文節まとめあげの手法を提案する．決定リストの手法は非常に単純であるが，それだけでは高い精度が得られない．そこで，決定リストを一つではなく複数作成し，それぞれのリストを最適な順序に並べて利用することにより精度向上を図った．この結果，京大コーパスの最初の10000文を学習コーパス，残りの約10000文をテストコーパスとして実験を行ったところ，非常に簡明な手法ながら，99.38\%という高い精度を得られた．