近年の高度情報化の流れにより，種々の情報機器が自動車にも搭載されるようになり，さまざまな情報通信サービスが広がりつつある．このような車載情報機器は，自動車に搭載するためにCPUの速度やRAM，ROMなどのメモリ容量の制約が非常に厳しく，また，開発期間がより短いことや保守管理の労力の低減も同時に求められている．自動車内で提供される情報通信サービスには，交通情報，観光情報，電子メール，一般情報(例えばニュース)などが含まれるが，このような情報はディスプレイ上に文字で表示するよりも，音声により提供する方が望ましいとされている．文字情報を音声に変換する技術の研究開発は進んでいるが，その合成音声の韻律は不自然という問題がある．その原因として大きな割合を占めるものはポーズ位置の誤りであり，これを改善することにより韻律の改善が可能となる．ポーズ位置を制御する手法として，係り受け解析を利用する方法が研究されている\cite{Suzuki1995,Umiki1996,Sato1999,Shimizu1999}．これらの手法の中で，海木ら\cite{Umiki1996}や清水ら\cite{Shimizu1999}の手法は係り受けの距離が2以上の文節の後にポーズを挿入するという方法であり，その有効性がすでに示されている．そしてこの手法を実現するためには，高精度な係り受け解析が必要となる．文節まとめあげは図\ref{fig:文節まとめあげ}のように，形態素解析された日本語文を文節にまとめあげる処理のことをいう．この処理は，日本語文の係り受け解析に重要となるものであるため，文節まとめあげの精度が高いことが望まれる\footnote{形態素解析の精度は，既に十分高い精度を得られている．}．本研究はこのように，係り受け解析にとって重要な位置を占めている文節まとめあげに関する研究報告である．\begin{figure}\begin{center}\begin{tabular}{cl}\fbox{日本語文}&うまく日本語文を解析する．\\$\downarrow$&$\downarrow$\\\fbox{形態素解析}&うまく,日本語,文,を,解析,する,．\\$\downarrow$&$\downarrow$\\\fbox{\bold文節まとめあげ}&うまく｜日本語文を｜解析する．\\$\downarrow$&$\downarrow$\\\fbox{係り受け解析}&うまく｜日本語文を｜解析する．\\[-2mm]~&││↑↑\\[-3mm]~&│└────┘│\\[-3mm]~&└──────────┘\\\end{tabular}\caption{文節まとめあげの処理}\label{fig:文節まとめあげ}\end{center}\end{figure}従来の文節まとめあげは，人手によりまとめあげ規則を書き下す方法と，機械学習によって得た統計情報を利用する方法の二通りに大きく分けられる．人手により作成した規則を用いる方法としてはknp\cite{knp2.0b4}があり，高い精度を得られているが，人手により規則を保守管理することは容易ではなく，車載情報機器には不向きであるといえる．機械学習を用いる方法としては村田らによる方法\cite{Murata2000}があるが，まとめあげのための情報を152通りも利用しているなど非常に複雑なアルゴリズムになっている．このため新たに車載情報機器に実装するためには長い開発期間を要し，また規則の学習にも長い時間を要するため保守管理にも時間がかかり，さらにデータ量が膨大になるなどの問題も生じるため，車載情報機器には不向きであるといえる．本研究ではこれらの問題を解決し，従来手法と比べて遜色ない精度を持ち，保守管理が容易でかつ車載情報機器の求める厳しい条件に適した，複数決定リストの順次適用による文節まとめあげという新しい手法を考案した．そしてこの手法を用いて文節まとめあげを行ったところ，最高で99.38\%という非常に高い精度が得られたことを報告する．