日本語は語順が自由な言語であり\footnote{本稿で言う「語順が自由」とは，名詞句の（述語に対する）配列に関して，命題的意味を変更させることなく，容認され得る複数の選択肢が存在することを意味している．同じ項や述語を用いて語順のみが異なっているような文を複数想定したとき，それらのニュアンスや語用論的意味解釈の同一性について保証するものではない点に注意されたい．以降についても同様である．}，その基本語順については様々な研究がある．特に，ヲ格要素とニ格要素が共に文に現れる二重目的語構文については，計算言語学の領域においても理論言語学の領域においても多くの研究がある\cite{yamashita-2011,orita:2017:CMCL,笹野-2017,Hoji1985,Miyagawa1997,Matsuoka-2003}．その中でも，日本語の二重目的語構文について，格要素ではなく情報構造により語順が決まる傾向にあることを指摘した研究として，\citeA{asahara-nambu-sano:2018:CogACLL}が挙げられる．\citeA{asahara-nambu-sano:2018:CogACLL}は，『現代日本語書き言葉均衡コーパス』\cite{Maekawa2014}（以下，BCCWJ）のコアデータに対する述語項構造・共参照情報アノテーション\cite{Ueda2015}を用いて，ガ・ヲ・ニすべての格要素を含む二重目的語構文を抽出し，その共参照情報をもとに格名詞句に情報の新旧を付与した．その結果，名詞句が直接目的語（ヲ格要素）であるか間接目的語（ニ格要素）であるかという点よりも，情報の新旧が語順に与える影響が大きいという傾向が明らかになった．しかしながら，名詞句を特徴付ける情報構造に関わる要素は，共参照に基づく情報の新旧だけではない．例えば，\citeA{givon76}や\citeA{keenan76}は有生性(animacy)，動作主性(agentivity)がトピックやフォーカス\footnote{トピックとは聞き手・読み手の前提となっている部分で，主張(assertion)を導入する働きをする．フォーカスとは聞き手・読み手の前提にないような新しい情報を伝える部分であり，主張に直接関わってくる．詳細は\citeA{Erteschik1997,Erteschik2007}などを見られたい．}といった情報構造と関係があることを示している．そのため，情報の新旧以外の情報構造にかかわる要素についても検討する必要がある．また，\citeA{asahara-nambu-sano:2018:CogACLL}では二重目的語構文の場合のみが対象となっているため，それ以外の場合についてどのような語順になるのかを調査する必要がある．そこで，本稿では，BCCWJ内の名詞句に対して情報構造に関わる文法情報をアノテーションしたBCCWJ-InfoStr\cite{Miyauchi2018,宮内2018}を利用して，情報の新旧以外のものも含めた情報構造に関わる文法情報がどのように語順に影響を及ぼすのかについて，二重目的語構文以外も対象に調査した結果を報告する．つまり，本研究は\citeA{asahara-nambu-sano:2018:CogACLL}で示された傾向を踏まえ，より広い観点，および対象から検討するものであると位置づけられる．具体的には，BCCWJ-InfoStrに含まれる名詞句とその係り先との距離を，情報状態・共有性・定性・有生性という4つの情報構造に関わる文法情報を特徴量として，ベイジアン線形混合モデル(BayesianLinearMixedModel;\cite{Sorensen2016})により回帰分析する．その結果，名詞句は文中で，(I)情報状態が旧情報であるものが新情報であるものに先行する，(II)共有性が共有であるものが非共有であるものに先行する，(III)定名詞句が不定名詞句に先行する，(IV)有生名詞句が無生名詞句に先行するという傾向が確認された．これらの傾向は，主に機能主義言語学の分野で言及されている「伝達のダイナミズム」\cite{Firbas1971}・「旧から新への情報の流れ」\cite{Kuno1978}・「名詞句階層」\cite{Tsunoda1991}を支持する結果となった．以下，2節では分析方法として，使用したデータの概要と統計手法について示す．3節では統計分析の結果を提示する．4節では言語学的な考察を行う．5節でまとめと今後の研究の方向性を示す．%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%