本研究では, 擬人化エージェントのためのジェスチャー自動生成を目的として, 導管メタファーを対象にした暗喩的ジェスチャーの分析を行う. 講義形式の動画計30分を対象に, 形態素解析システムJUMANと係り受け解析システムKNPを用いて言語情報の抽出を行う. 解析結果から各文節に対し, ジェスチャーの有無, 暗喩的ジェスチャー の3種類のタグ付けを行い, 書き起こし文の形態素解析・構文解析により得られた品詞及び統語的情報との共起頻度の分析を行った. 分析の結果, 暗喩的ジェスチャーは, 強調を示す副詞とWH疑問詞との共起頻度が高いことが明らかになった.