近年，大量の機械可読なテキスト(コーパス)が利用可能になったことや，計算機の性能が大幅に向上したことから，コーパス・データを利用した確率的言語モデルの研究が活発に行われてきている．確率的言語モデルは，従来，自然言語処理や音声処理などの工学分野で用いられ，その有効性を実証してきたが，比較言語学，方言研究，言語類型論，社会言語学など，言語学の諸分野においても有用な手法を提供するものと思われる．本稿では，言語学の分野での確率的言語モデルの有用性を示す一例として，言語のクラスタリングを取り上げる．ここでは，言語を文字列を生成する情報源であるとみなし，この情報源の確率・統計的な性質を確率モデルによりモデル化する．次に，確率モデル間に距離尺度を導入し，この距離尺度に基づき言語のクラスタリングを行なう方法を提案する．以下では，まず２節で先行研究について概説し，３節で確率的言語モデルに基づく言語のクラスタリング手法を提案する．４節では，提案した手法の有効性を示すために行った実験について述べる．ここでは，ECI多言語コーパス(EuropeanCorpusInitiativeMultilingualCorpus)中の19ヶ国語のテキスト・データから，言語の系統樹を再構築する．また，実験により得られた結果を，言語学的な観点から考察する．最後に，他分野への応用および今後の課題などについて述べる．