日本語文章における代名詞などの代用表現を含む名詞の指す対象が何であるかを把握することは，対話システムや高品質の機械翻訳システムを実現するために必要である．そこで，我々は用例，表層表現，主題・焦点などの情報を用いて名詞の指示対象を推定する研究を行なった．普通の名詞の指示対象の推定方法はすでに文献\cite{murata_noun_nlp}で述べた．本稿では指示詞・代名詞・ゼロ代名詞の指示対象の推定方法について説明する．代名詞などの指示対象を推定する研究として過去にさまざまなものがあるが\cite{Tanaka1}\cite{kameyama1}\cite{yamamura92_ieice}\cite{takada1}\cite{nakaiwa}，これらの研究に対して本研究の新しさは主に次のようなものである．\begin{itemize}\item従来の研究では代名詞などの指示対象の推定の際に意味的制約として意味素性が用いられてきたが，本研究では対照実験を通じて用例を意味素性と同様に用いることができることを示す．一般に意味素性つきの格フレームの方が用例つきの格フレームよりも作成コストがかかるので，用例を意味素性と同様に用いることができることがわかるだけでも有益である．\item連体詞形態指示詞の推定には意味的制約として「AのB」の用例を用いる．\item「この」が代行指示になりにくいという性質を利用して解析を行なう．\item指示詞による後方照応を扱っている．\item物語文中の会話文章の話し手と聞き手を推定することで，その会話文章中の代名詞の指示対象を推定する．\end{itemize}論文の構成は以下の通りである．\ref{wakugumi}節では，本研究の指示対象を推定する枠組について説明する．次に，その枠組で用いる規則について，\ref{sec:sijisi_ana}節，\ref{sec:pro_ana}節，\ref{sec:zero_ana}節で指示詞，代名詞，ゼロ代名詞の順に説明する．\ref{sec:jikken}節では，これらの規則を実際に用いて行なった実験とその考察を述べる．\ref{sec:owari}節で本研究の結論を述べる．