経済のグローバル化に伴い，英語が言わば国際共通語となった現在，日本人の英語によるコミュニケーション能力を向上させることは，国際的なビジネスの場などでの発表や交渉・議論を効果的に行うためには極めて重要な課題である．このような能力を向上させるためには，従来型の学習方法に加え，情報通信技術を応用したeラーニングによる学習の効率化が有効な解決策となりうる．ここで，英語によるコミュニケーションに必要な能力について注目する．英語による円滑なコミュニケーションを行なうには，以下に述べる種々の英語に関連した能力を総合的に向上させる必要がある．\begin{itemize}\item英語表現を正確に聞き取る能力\item英語表現を正確に発音する能力\item語順や単語を適切に選んで英語文を構成する能力（英語表現能力）\end{itemize}これらの個別の能力の内，発音と聴き取りに関しては，既にeラーニングシステムの研究開発が進んでおり，一定の成果を上げている\cite{hirose_2001,yamada_ica_2004}．その反面，英語表現能力を扱ったeラーニングシステムに関する取り組みは少ない．そこで本研究では，英語学習者コーパスの開発と英語表現能力を扱うeラーニングシステムの研究開発について取り組んでいる．英語表現能力をeラーニングにおいて扱う場合，従来の授業型の英語学習で教師により行なわれている「学習者の習熟度に適合した課題の選択」と「翻訳誤りの指摘とその訂正」という機能を自動化する必要がある．これらの2つの機能を自動化する上で，まず，的確に英語表現能力を自動測定する手法の確立が必要である．英語表現能力の測定においては，課題文を提示してその英訳文の適切性を評価する手法が一般的であるが，正解訳は一意に決定できないことから，学習者の作成した英文の評価は人手による主観的な評価によるのが現状である．英訳文の質を客観的に評価する手法については，機械翻訳の分野で，課題文に対する複数の正解訳文（以下参照訳と略称する）を予め用意しておき，編集距離や単語$n$グラムの一致度を用いて評価する手法が検討されている．このような評価手法は，統計的翻訳システムの評価においては，主観評価値と一定の相関を示すことが実証されているが\cite{papineni-EtAl:2002:ACL}，その反面，ルールベースなどの機械翻訳の方式によっては，必ずしも適切な指標とはならないことも指摘されている\cite{burch_eacl_2006}．このような手法が英語学習者の翻訳文の評価においても有効であれば，英語表現能力の測定を自動化することが可能となる．この点を検証するためには，様々な英語能力を持つ英語学習者が翻訳した英訳文が必要である．現状の大規模学習者コーパスとしては，NICTJLEコーパス\cite{izumi}や，JEFLLコーパス\cite{JEFLL}があるが，これらは比較的自由度の高い会話やエッセイ方式によりデータ収集が行われているため，同一日本語文に対する複数の被験者による英訳文や，英語母語話者が翻訳した複数種類の英訳文を集積していないなど，英語表現能力の自動評価の検討を行うには，必ずしも十分満足できるものではない．そのため，まず，学習者の英語表現能力を自動評価する手法に対する検討のための基盤となる学習者コーパスを開発した．これは，学習者の英語表現能力の客観的評価手法の研究を行うための基盤として，TOEICスコアで表現される様々なレベルの英語能力を持つ英語学習者が同一の日本語文を翻訳した英訳文のデータを収集したコーパスである．本論文では，まず，この学習者コーパスの収集方法に関する説明を行なう．次に，収集したコーパスの基本的な統計量について示すとともに，被験者による英訳難易度，英訳の平均文長，英訳の平均単語長などの特徴量と，TOEICスコアとの関係に関する分析を行なう．最後に，本コーパスの訳質自動測定への応用について述べる．以下，\ref{sec:corpus}では開発した学習者コーパスの収集方法について述べ，\ref{sec:analysis}では，コーパスの基礎的な分析結果について述べる．\ref{sec:apli}では，本コーパスの訳質自動測定への応用について述べ，最後に，\ref{sec:conc}では全体をまとめる．