近年，ビッグデータに象徴されるように，世の中のデータ量は飛躍的に増大しているが，教育分野ではそれらのデータをまだ十分に活用している状態には至っていない．例えば，Lang-8というSNSを利用した言語学習者のための作文添削システムがある．現在，このウェブサイトは600,000人以上の登録者を抱えており，90の言語をサポートしている．このサイトでは，ユーザーが目標言語で書いた作文を入力すると，その言語の母語話者がその作文を添削してくれる．このウェブサービスにより蓄積されたデータは，言語学習者コーパスとして膨大な数の学習者の作文を有している\footnote{http://lang-8.com}.それらは言語学習者コーパスとして調査や研究のための貴重な大規模資源となりえるが，それらを教師や学習者がフィードバックや調査分析などに利用したい場合，誤用タイプの分類などの前処理が必要となる．しかしながら，日本語教師のための学習者コーパスを対象とした誤用例検索システムを構築するというアプリケーションを考えると，誤用タイプに基づいて得られる上位の事例に所望の誤用タイプの用例が表示されればよい．つまり，人手で網羅的に誤用タイプのタグ（以後，「誤用タグ」と呼ぶ）を付与することができなくても，一定水準の適合率が確保できるのであれば，自動推定した結果を活用することができる．そこで，本稿では実用レベル（例えば，8割程度）の適合率を保証した日本語学習者コーパスへの誤用タグ付与を目指し，誤用タイプの自動分類に向けた実験を試みる．学習者の作文における誤用についてフィードバックを行ったり，調査分析したりすることは，学習者に同じ誤りを犯させないようにするために必要であり，学習者に自律的な学習を促すことができる\shortcite{holec,auto_umeda}．そのため，学習者の例文を誤用タイプ別に分類し，それぞれの誤用タイプにタグを付与した例文検索アプリケーションは教師や学習者を支援する有効なツールとなり得る．現在まで，誤用タグ付与作業は人手に頼らざるを得なかったが，\lh\hbox{}のようなウェブ上の学習者コーパスは規模が大きく，かつ日々更新されるため，人手によって網羅的に誤用タグを付与することは困難である．誤用タイプの自動分類を行うことで，誤用タグ付与作業を行う際，人手に頼らなくてもよくなり，人間が誤用タグ付与を行う際の判定の不一致や一貫性の欠如などの問題を軽減しうる．これまでは，このような誤用タグの自動付与というタスクそのものが認知されてこなかったが，自動化することで大規模学習者コーパスを利活用する道を拓くことができ，新たな応用や基礎研究が発展する可能性を秘めている．今回，誤用タグが付与されていない既存の日本語学習者コーパスに対し，階層構造をもった誤用タイプ分類表を設計し，国立国語研究所の\ty\hbox{}の事例に対してタグ付け作業を行った．次に，階層的に誤用タイプの分類を行う手法を提案し，自動分類実験を行った．誤用タイプ分類に用いるベースライン素性として，単語の周辺情報，統語的依存関係を利用した．さらに，言語学習者コーパスから抽出した拡張素性として1)正用文と誤用文の文字列間の編集距離，2)ウェブ上の大規模コーパスから算出した正用箇所と誤用箇所の置換確率を用い，それらの有効性を比較した．本研究の主要な貢献は，以下の3点である．\begin{itemize}\item誤用タグが付与されていない国語研の作文対訳DBに誤用タグを付与し，\ngc\hbox{}を作成した．異なるアノテーターによって付与されたタグの一致率が報告された日本語学習者誤用コーパスは，我々の知る限り他に存在しない．\item\ngc\hbox{}を対象に機械学習による誤用タイプ自動分類実験を行い，かつアプリケーションに充分堪えうる適合率を実現した（8割程度）．英語学習者コーパスの誤用タイプの自動分類タスクは過去に提案されている\cite{swanson}が，日本語学習者コーパスの誤用タイプの自動分類タスクに取り組んだ研究はこれが初めてであり，将来的には学習者コーパスを対象とした誤用例検索システムを構築するアプリケーションの開発を目指しているため，その実現化に道筋を付けることができた．\itemタグの階層構造を利用した階層的分類モデルを提案し，階層構造を利用しない多クラス分類モデルと比較して大幅な精度向上を得られることを示した．また，英語学習者の誤用タイプ自動分類で提案されていた素性に加え，大規模言語学習者コーパスから抽出した統計量を用いた素性を使用し，その有効性を示した．\end{itemize}