本稿では日本語名詞句の情報の状態を推定するために読み時間を用いることを目指して，情報の状態と読み時間の関連性について検討する．名詞句の情報の状態は，情報の新旧に関するだけでなく，定性・特定性など他言語の冠詞選択に与える性質や，有生性・有情性などの意味属性に深く関連する．他言語では冠詞によって情報の性質が明確化されるが，日本語においては情報の性質の形態としての表出が少ないために推定することが難しい．情報の状態は，書き手の立場のみで考える狭義の情報状態(informationstatus)と読み手の立場も考慮する共有性(commonness)の2つに分けられる．前者の情報状態は，先行文脈に出現するか（既出：discourse-old）否か（未出：discourse-new）に分けられる．後者の共有性は，読み手がその情報を既に知っていると書き手が仮定しているか（既知：hearer-old），読み手がその情報を文脈から推定可能であると書き手が仮定しているか（ブリッジング：bridging），読み手がその情報を知らないと書き手が仮定しているか（未知：hearer-new）に分けられる．以後，一般的な情報の新旧を表す場合に「情報の状態」と呼び，書き手の立場のみで考える狭義の情報の新旧を表す場合に「情報状態」（informationstatus）と呼ぶ．これらの情報の状態は，言語によって冠詞によって明示される定性(definiteness)や特定性(specificity)と深く関連する．また，\modified{情報の状態は}，有生性(animacy)，有情性(sentience)，動作主性(agentivity)とも関連する．\modified{日本語のような冠詞がない言語においても，これらの「情報の状態」は名詞句の性質として内在しており，ヒトの文処理や機械による文生成に影響を与える．}機械翻訳を含む言語処理における冠詞選択手法は，これらの名詞句にまつわる様々な特性を区別せずに機械処理を行っているきらいがある．例えば，\cite{乙武-2016}は，本来，定・不定により決定される英語の冠詞推定に情報の新旧の推定をもって解決することを主張している．彼らの主張では，談話上の情報の新旧をもって定・不定が推定できると結論付けている．また，自動要約や情報抽出においても，既出・未出といった情報状態の観点，つまり書き手側の認知状態が主に用いられ，既知・想定可能・未知といった共有性の観点\modified{，つまり読み手側の認知状態}が用いられることは少ない．\modified{これらを適切に区別して，識別することが重要である．特に，読み手の側の情報状態は，自動要約や情報抽出の利用者の側の観点である．さらにその推定には読み手の側の何らかの手がかりをモデルに考慮することが必要になると考える．}言語処理的な解決手法として，大規模テキストから世界知識を獲得して情報状態を推定する方法が考えられる一方，読み手の反応を手がかりとして共有性を直接推定する方法\modified{が}考えられる．\modified{読み手の反応に基づいて，読み手側の解釈に基づく日本語の情報状態の分析は殆どない．}そこで，本稿では，対象とする読み手に対する情報の状態が設定されているであろう新聞記事に対する読み時間データが，名詞句の情報の状態とどのような関係があるのかを検討する．もし読み時間が名詞句の情報の状態と何らかの関係があるのであれば，視線走査装置などで計測される眼球運動などから，情報の状態を推定することも可能であると考える．\modified{特に共有性は読み手の側の情報状態であるにかかわらず，既存の日本語の言語処理では読み手の側の特徴量を用いず推定する手法が大勢であった．}\modified{なお，本研究の主目的は冠詞選択にはなく，日本語の名詞句の情報状態を推定することにある．その傍論として既存の冠詞選択手法が定・不定などの名詞句の特性と本稿で扱う書き手・読み手で異なる情報状態とで差異があり，言語処理の分野において不適切に扱われてきた点について言及する．}\modified{以下，2節では関連研究を紹介する．3節に情報状態の概要について示す．4節に読み時間の収集方法について示す．5節では今回利用する読み時間データおよび情報の状態アノテーションデータと分析手法について示す．6節で実験結果と考察について示す．7節で結論と今後の方向性について示す．}