『現代日本語書き言葉均衡コーパス(BCCWJ)』（国立国語研究所2011）\nocite{NINJAL2011}の完成を受けて，国立国語研究所では日本語の歴史をたどることのできる「通時コーパス」の構築が進められている\footnote{NINJAL通時コーパスプロジェクトhttp://www.historicalcorpus.jp/}\cite{近藤2012}．コーパスの高度な活用のために，通時コーパスに収録されるテキストにもBCCWJと同等の形態論情報を付与することが期待される．しかし，従来は十分な精度で古文\footnote{本稿では，様々な時代・文体・ジャンルの歴史的な日本語資料を総称して「古文」と呼ぶ．}の形態素解析を行うことができなかった．残された歴史的資料は有限であるとはいえ，その量は多く，主要な文学作品に限っても手作業で整備できる量を大きく超えている．また，均質なタグ付けのためには機械処理が必須である．本研究の目的は，通時コーパス構築の基盤として活用することのできるような，歴史的資料の形態素解析を実現することである．通時コーパスに収録されるテキストは時代・ジャンルが幅広いため，必要性の高い分野から解析に着手する必要がある．明治時代の文語論説文と平安時代の仮名文学作品は，残されたテキスト量が多いうえ，日本語史研究の上でも価値が高いことから，これらを対象に，96\%以上の精度での形態素解析を実現することを目指す．そして，他の時代・分野の資料の解析に活かすために，各種条件下での解析精度の比較を行い，歴史的資料を日本語研究用に十分な精度で解析するために必要な学習用コーパスの量を確認し，エラーの傾向を調査する．本研究の主要な貢献は以下の通りである．\begin{itemize}\item現代語用のUniDicをベースに見出し語の追加を行って古文用の辞書データを作成した．\item新たに古文のコーパスを作成し，既公開のコーパスとともに学習用コーパスとして，MeCabを用いたパラメータ学習を行い形態素解析用のモデルを作成した．\item同辞書を単語境界・品詞認定・語彙素認定の各レベルで評価し，語彙素認定のF値で0.96以上の実用的な精度を得た．また，同辞書について未知語が存在する場合の解析精度を実験により推測し，その場合でも実用的な精度が得られることを確認した．\item同辞書の学習曲線を描き，古文を対象とした形態素解析に必要なコーパス量が5〜10万語であること，5,000語程度の少量であっても専用の学習用コーパスを作成することが有効であることを確認した．\item高頻度エラーの分析を行い，特に係り結びに起因するものは現状の解析器で用いている局所的な素性では対処できないものであることを確認した．\end{itemize}