階層的複数ラベル文書分類においては，あらかじめ定義されたラベル階層の利用が中心的な課題となる．本稿では，複数の出力ラベル間の依存関係という，従来研究が用いてこなかった手がかりを利用する手法を提案する．これを実現するために，まずはこのタスクを構造推定問題として定式化し，複数のラベルを同時に出力する大域モデルと，動的計画法による厳密解の探索手法を提案する．次に，ラベル間依存を表現する枝分かれ特徴量を導入する．実験では，ラベル間依存の特徴量の導入により，精度の向上とともに，モデルの大きさの削減が確認された．