自然言語では通常，相手（読み手もしくは聞き手）に容易に判断できる要素は，文章上表現しない場合が多い．この現象は，機械翻訳システムや対話処理システム等の自然言語処理システムにおいて大きな問題となる．例えば，機械翻訳システムにおいては，原言語では陽に示されていない要素が目的言語で必須要素になる場合，陽に示されていない要素の同定が必要となる．特に日英機械翻訳システムにおいては，日本語の格要素が省略される傾向が強いのに対し，英語では訳出上必須要素となるため，この省略された格要素（ゼロ代名詞と呼ばれる）の照応解析技術は重要となる．従来からこのゼロ代名詞の照応解析に関して，様々な手法が提案されている．KameyamaやWalkerらは，Centeringアルゴリズムに基づき助詞の種類や共感動詞の有無により文章中に現われる照応要素を決定する手法を提案した\cite{Kameyama1986,WalkerIidaCote1990}．また，Yoshimotoは，対話文に対して文章中にあらわれる照応要素については主題をベースとして照応要素を同定し，文章中に現われないゼロ代名詞については敬語表現やspeechactに基づき照応要素を同定する手法を提案した\cite{Yoshimoto1988}．堂坂は，日本語対話における対話登場人物間の待遇関係，話者の視点，情報のなわばりに関わる言語外情報の発話環境を用いて，ゼロ代名詞が照応する対話登場人物を同定するモデルを提案した\cite{Dousaka1994}．Nakagawaらは，複文中にあらわれるゼロ代名詞の照応解析に，動機保持者という新たに定義した語用論的役割を導入して，従属節と主節それぞれの意味的役割と語用論的役割の間の関係を制約として用いることで解析するモデルを提案した\cite{NakagawaNishizawa1994}．これらの手法は，翻訳対象分野を限定しない機械翻訳システムに応用することを考えると，解析精度の点や対象とする言語現象が限られる点，また，必要となる知識量が膨大となる点で問題があり，実現は困難である．ところで，照応される側の要素から見ると，機械翻訳システムで解析が必要となるゼロ代名詞は次のような３種類に分類できる．\begin{enumerate}\item[(a)]照応要素が同一文内に存在するゼロ代名詞（文内照応）\item[(b)]照応要素が文章中の他の文に存在するゼロ代名詞(文間照応)\item[(c)]照応要素が文章中に存在しないゼロ代名詞(文章外照応)\end{enumerate}\noindentこれら３種類のゼロ代名詞を精度良く解析するためには，個々のゼロ代名詞の種類に応じた照応解析条件を用いる必要がある．また，これら３種類のゼロ代名詞を解析するための解析ルールは，相互矛盾が起きないように，ルールの適用順序を考慮する必要がある．この３種類のうち，(b)タイプに関しては，既に，知識量の爆発を避けるための手段として，用言のもつ意味を分類して，その語のもつ代表的属性値によって，語と語や文と文の意味的関係を決定し，文章中の他の文内に現われる照応要素を決定する手法をが提案されている\cite{NakaiwaIkehara1993}．また，(c)タイプに関しては，語用論的・意味論的制約を用いることによって，文章中に存在しない照応要素を決定する手法が提案されている\cite{NakaiwaShiraiIkehara1994,NakaiwaShiraiIkeharaKawaoka1995}本稿では，照応要素が同一文内に存在するゼロ代名詞（(a)タイプ）に対して，接続語のタイプや用言意味属性や様相表現の語用論的・意味論的制約を用いた照応解析を行なう汎用的な手法を提案する．