(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
幼児が新しい単語を発話するようになった日齢と、前記日齢までに前記幼児が発話するようになった単語の累積数との関係を示す複数のデータを２つの区間に分割し、各区間に含まれる前記データの推移を直線近似した２つの直線各々と前記各区間に含まれるデータとの差分が最小となるように、該区間を変動させながら、前記複数のデータの推移を前記２つの直線で近似する近似手段と、
前記近似手段により近似された２つの直線の交点に対応する日齢を、前記幼児の語彙爆発時期として推定する推定手段と、
を含む語彙爆発時期推定装置。
【請求項２】
前記近似手段で近似された２つの直線の傾きのうち、小さい傾きを前記推定手段により推定された語彙爆発時期前における単語の学習速度、大きい傾きを前記語彙爆発時期後における単語の学習速度として計算する計算手段を含む請求項１記載の語彙爆発時期推定装置。
【請求項３】
前記近似手段は、前記各区間に含まれるデータとの差分が最小となったときの前記区間の分割箇所に対応する点を前記交点とする請求項１または請求項２記載の語彙爆発時期推定装置。
【請求項４】
前記推定手段は、前記交点が予め定めた所定範囲内の場合に、前記交点に対応する日齢を、前記幼時の語彙爆発時期として推定する請求項１〜請求項３のいずれか１項記載の語彙爆発時期推定装置。
【請求項５】
前記近似手段は、区間線形近似または折れ線回帰により、前記複数のデータの推移を前記２つの直線で近似する請求項１〜請求項４のいずれか１項記載の語彙爆発時期推定装置。
【請求項６】
近似手段と、推定手段とを含む語彙爆発時期推定装置における語彙爆発時期推定方法であって、
前記近似手段は、幼児が新しい単語を発話するようになった日齢と、前記日齢までに前記幼児が発話するようになった単語の累積数との関係を示す複数のデータを２つの区間に分割し、各区間に含まれる前記データの推移を直線近似した２つの直線各々と前記各区間に含まれるデータとの差分が最小となるように、該区間を変動させながら、前記複数のデータの推移を前記２つの直線で近似し、
前記推定手段は、前記近似手段で近似された２つの直線の交点に対応する日齢を、前記幼児の語彙爆発時期として推定する
語彙爆発時期推定方法。
【請求項７】
前記語彙爆発時期推定装置は、さらに計算手段を含み、
前記計算手段は、前記近似手段で近似された２つの直線の傾きのうち、小さい傾きを前記推定手段により推定された語彙爆発時期前における単語の学習速度、大きい傾きを前記語彙爆発時期後における単語の学習速度として計算する
請求項６記載の語彙爆発時期推定方法。
【請求項８】
コンピュータを、請求項１〜請求項５のいずれか１項記載の語彙爆発時期推定装置を構成する各手段として機能させるための語彙爆発時期推定プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、語彙爆発時期推定装置、方法、及びプログラムに係り、特に、幼児の語彙爆発時期を推定する語彙爆発時期推定装置、方法、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
ヒトの言語発達は「人間とは何か」を考える上で重要な科学的知見や示唆を提供し得るものでありながら、現状としては未解決の問題が多いため、言語発達に関する測定技術の進展や商業上でのサービス展開はほとんど見られないのが現状である。特に、音声認知や語彙獲得、文法操作などの基本能力の中でも、語彙獲得に関する科学技術はほとんど進展が見られていない。しかし、健やかな発達を緩やかに後押しする教育や、言語発達遅滞を含む発達障害に関する早期発見・支援などの必要性を考えると、本分野での技術開発は重要な意味をもつと考えられる。
【０００３】
幼児の言語発達の中でも特に特徴的で且つ個人性を捉える上で重要な現象のひとつは、語彙爆発（またはボキャブラリー・スパート）である。これは、発達心理学者が２０世紀中頃から注目してきた現象であり、１歳後半に起こるとされる語彙学習速度の急激な変化のことを指す。基本的には、幼児は１歳の誕生日前後に初語を発するようになるが、しばらくは非常に緩やかな速度で単語を覚えていくことになる。しかし１歳半以降になると、急激に単語を発するようになるため、その劇的な変化を「爆発」や「スパート」と呼んできた。語彙爆発は多くの親が意識的に気づくほど劇的な変化を伴うため、心理学の分野だけでなく育児産業の関係者にもよく知られている。
【０００４】
従来、発達心理学の分野では、語彙チェックリスト（親の回答に基づくアンケート調査）を用いた大規模集団データで語彙爆発の現象を複数の言語で確認してきた。月齢ごとに集団データの平均値をプロットすると、ゆるやかな上昇を示す２次曲線になり、その変曲点が１８−２０ヶ月ころに現れることを見出してきた。こうした集団データから、語彙爆発が多くの子どもでみられる一般的な現象であるとみなしてきた。
【０００５】
この語彙爆発について、語彙爆発が個人毎にいつ起こるのか、また、語彙爆発時期（語彙爆発が開始される時期）をどのように検出及び推定するのかということに関して、従来、主に以下の４つの手法が提案されている。
【０００６】
１つ目は、特に計算などせずグラフを描き、目視で判定する目視法である。２つ目は、５０語覚えた時点を語彙爆発時期と定義する５０語達成基準法である。３つ目は、ある特定の期間（例えば３週間）で達成基準（例えば３０語以上）を満たした時期を語彙爆発時期にするという特定期間達成基準法である。４つめは、時間軸に沿った語彙獲得データの速度成分をロジスティック回帰式に近似させ、その変曲点を語彙爆発時期とするロジスティック回帰近似法である（非特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００７】
【非特許文献１】Ganger, J., & Brent, M. R. (2004). Reexamining the vocabulary spurt. Developmental Psychology, Vol. 40, No. 4, 621-632.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかしながら、１つ目の手法は、現象の有無をある程度確認可能であるが、語彙爆発時期を正確に判定する場合には不向きである、という問題がある。
【０００９】
また、２つ目の手法は、実証データに基づいた基準ではあるが、英語圏の中流階層の非常に少ないサンプルに基づく基準であったため、多くの文化圏の様々な子どもに当てはまる保証はない、という問題がある。また、語彙爆発の個人差が全く想定されていない、という問題もある。
【００１０】
また、３つ目の手法は、ある特定の時間範囲で語彙獲得速度の変化を検出可能であるが、一義的で恣意的な達成基準の設定は、個人間の語彙獲得速度を考慮に入れていないため、個人によっては語彙爆発時期を完全に見誤る可能性がある、という問題がある。
【００１１】
また、４つめの手法は、個人毎にデータを近似させることで、個人間の語彙獲得速度がたとえ異なっていても対応はできるものの、幼児の語彙発達の特徴を正確に捉えきれていないため、ロジスティック回帰の近似精度が低く、語彙爆発の存在自体も確認できない場合が多い、という問題がある。また、この手法では、語彙爆発以降のデータが豊富に揃っていることが前提となっており、２歳以降までのデータが揃わないと適応できない、という問題もある。
【００１２】
本発明は上記問題点に鑑みてなされたものであり、語彙爆発以降のデータが多くない場合でも、個人差も考慮して精度良く語彙爆発時期を推定することができる語彙爆発時期推定装置、方法、及びプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
上記目的を達成するために、本発明の語彙爆発時期推定装置は、幼児が新しい単語を発話するようになった日齢と、前記日齢までに前記幼児が発話するようになった単語の累積数との関係を示す複数のデータを２つの区間に分割し、各区間に含まれる前記データの推移を直線近似した２つの直線各々と前記各区間に含まれるデータとの差分が最小となるように、該区間を変動させながら、前記複数のデータの推移を前記２つの直線で近似する近似手段と、前記近似手段により近似された２つの直線の交点に対応する日齢を、前記幼児の語彙爆発時期として推定する推定手段と、を含んで構成されている。
【００１４】
本発明の語彙爆発時期推定装置によれば、近似手段が、幼児が新しい単語を発話するようになった日齢と、その日齢までに幼児が発話するようになった単語の累積数との関係を示す複数のデータを２つの区間に分割し、各区間に含まれるデータの推移を直線近似した２つの直線各々と各区間に含まれるデータとの差分が最小となるように、分割した区間を変動させながら、複数のデータの推移を２つの直線で近似する。そして、推定手段は、近似手段により近似された２つの直線の交点に対応する日齢を、幼児の語彙爆発時期として推定する。
【００１５】
このように、幼児の語彙発達の特徴を捉えて、幼児が新しい単語を発話するようになった日齢と単語の累積数との関係を示すデータを２つの直線で近似し、２つの直線の交点に対応する日齢を語彙爆発時期として推定するため、個人差も考慮して語彙爆発以降のデータが多くない場合でも、精度良く語彙爆発時期を推定することができる。
【００１６】
また、本発明の語彙爆発時期推定装置は、前記近似手段で近似された２つの直線の傾きのうち、小さい傾きを前記推定手段により推定された語彙爆発時期前における単語の学習速度、大きい傾きを前記語彙爆発時期後における単語の学習速度として計算する計算手段を含んで構成することができる。２つの直線で近似することにより、この直線の傾きを用いて、幼児の言語発達を示す特徴量である語彙爆発時期前後の語彙学習速度を容易に計算することができる。
【００１７】
また、前記近似手段は、前記各区間に含まれるデータとの差分が最小となったときの前記区間の分割箇所に対応する点を前記交点とすることができる。
【００１８】
また、前記推定手段は、前記交点が予め定めた所定範囲内の場合に、前記交点に対応する日齢を、前記幼時の語彙爆発時期として推定することができる。
【００１９】
また、前記近似手段は、区間線形近似または折れ線回帰により、前記複数のデータの推移を前記２つの直線で近似することができる。
【００２０】
また、本発明の語彙爆発時期推定方法、近似手段と、推定手段とを含む語彙爆発時期推定装置における語彙爆発時期推定方法であって、前記近似手段は、幼児が新しい単語を発話するようになった日齢と、前記日齢までに前記幼児が発話するようになった単語の累積数との関係を示す複数のデータを２つの区間に分割し、各区間に含まれる前記データの推移を直線近似した２つの直線各々と前記各区間に含まれるデータとの差分が最小となるように、該区間を変動させながら、前記複数のデータの推移を前記２つの直線で近似し、前記推定手段は、前記近似手段により近似された２つの直線の交点に対応する日齢を、前記幼児の語彙爆発時期として推定する方法である。
【００２１】
また、上記語彙爆発時期推定方法は、さらに計算手段を含んだ語彙爆発時期推定装置における語彙爆発時期推定方法であって、前記計算手段は、前記近似手段で近似された２つの直線の傾きのうち、小さい傾きを前記推定手段により推定された語彙爆発時期前における単語の学習速度、大きい傾きを前記語彙爆発時期後における単語の学習速度として計算する方法である。
【００２２】
また、本発明の語彙爆発時期推定プログラムは、コンピュータを、上記の語彙爆発時期推定装置を構成する各手段として機能させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【００２３】
以上説明したように、本発明の語彙爆発時期推定装置、方法、及びプログラムによれば、幼児の語彙発達の特徴を捉えて、幼児が新しい単語を発話するようになった日齢と単語の累積数との関係を示すデータを２つの直線で近似し、２つの直線の交点に対応する日齢を語彙爆発時期として推定するため、語彙爆発以降のデータが多くない場合でも、個人差も考慮して精度良く語彙爆発時期を推定することができる、という効果が得られる。
【図面の簡単な説明】
【００２４】
【図１】本実施の形態の語彙爆発時期推定装置の機能的構成を示すブロック図である。
【図２】入力画面の一例を示す図である。
【図３】入力データセットの一例を示す図である。
【図４】２つの直線による近似、及び語彙爆発時期の推定を説明するための図である。
【図５】推定結果の出力例を示す図である。
【図６】本実施の形態の語彙爆発時期推定装置における語彙爆発時期推定処理ルーチンの内容を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００２５】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態を詳細に説明する。
【００２６】
図１に示すように、本実施の形態に係る語彙爆発時期推定装置１０は、種々のデータの入力を受け付ける入力部１２と、語彙爆発時期を推定する演算部１４と、推定結果及び計算結果を出力する出力部１６と、を備えている。
【００２７】
入力部１２は、既知のキーボード、マウス、記憶装置などの入力器により実現され、入力データを受け付ける。
【００２８】
ここで、幼児の語彙爆発の時期を推定するために、どういったデータを参照するかがまずは問題となる。幼児の発話を全てデジタルビデオレコーダーなどの電子メディアで記録可能であれば、それを分析するのが最も高精度な方法といえるが、データ取得にかかるコストは膨大で、かつ幼児の曖昧な発話データを自動で認識し単語レベルで分析する工学的技術もまだ存在しないので、実現は大変難しい。一方、所定期間毎に（例えば、３ヶ月に１度）アンケートに回答してもらい、幼児が新たに発話した単語数の変化を把握する方法もある。この場合、所定期間が長ければ、語彙爆発の正確な時期を把握するのは困難である。また、所定期間が短ければ、アンケートの回答者（幼児の親）への負担が増大する。従って、現実的には、データを記録する親への負担を軽減しつつ、かつ細かい時間ポイントでデータ取得が可能な方法が望ましい。
【００２９】
そこで、本実施の形態では、ウェブ日誌法を利用したデータ取得を適用する。この方法は、幼児が単語を新たに学習（発話）した場合に、ウェブ上の特定のサイトに携帯電話やパーソナルコンピュータからネットワークを介してアクセスし、その日の日誌と共に、幼児が覚えた単語を記録するものである（非特許文献２「小林哲生、永田昌明（２００９）、「ウェブを用いた幼児言語発達研究：大規模縦断データ収集の試み」、言語処理学会第１５回年次大会論文集、ｐ．５３４−５３７．」、非特許文献３「小林哲生、永田昌明（２０１０年３月）、「ウェブ上で収集した幼児語彙発達データの信頼性検証」、言語処理学会第１６回年次大会論文集、ｐ．４０３−４０６．」参照）。この方法の有効性は科学的に検証されている点で非常によい。
【００３０】
また、この方法によるデータ取得の利点は、親にとっても比較的容易に記録できる方式でありながら、記録年月日（幼児が新たな単語を覚えた年月日）と幼児の生年月日との差から、幼児が新たな単語を覚えた日齢を算出可能な点である。このように取得されたデータを用いることによって、本実施の形態の語彙爆発時期推定装置１０により、語彙爆発時期を日齢単位で推定可能になる。
【００３１】
例えば、図２に示すような入力画面５０を入力インターフェースとして入力部１２に設け、データ入力を行う。図２の入力画面５０には、日付入力領域５２と、単語入力領域５４と、生年月日表示領域５６と、登録修正ボタン５８とが設けられている。
【００３２】
日付入力領域５２は、直接入力やプルダウンメニューからの選択により、幼児が新しい単語を発話した日付（単語獲得年月日）を入力可能となっている。また、入力画面５０を開いた際に、その日の日付が初期値として入力されるようにしてもよい。単語入力領域５４には、直接入力により、幼児が新たに覚えた単語の発話及び意味を入力可能となっている。生年月日表示領域５６は、予め登録された幼児の生年月日が表示される。生年月日が未登録の場合、または登録済みの生年月日を修正する場合には、登録修正ボタン５８を押下することにより、生年月日入力画面を表示させ、生年月日の入力を受け付ける。
【００３３】
このように入力されたデータを受け付けることにより、図３に示すような、いつ（例：２００９年９月１２日）、どんな単語（例：わんわん）をどんな意味（例：犬）で発話したかを表す、生年月日、単語獲得年月日、発話、及び意味で構成されたデータセットが取得される。なお、予め記憶装置に蓄積されたデータセットを取得する形式としてもよい。
【００３４】
演算部１４は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）と、ＲＡＭ（Random Access Memory）と、後述する語彙爆発時期推定処理ルーチンを実行するためのプログラムを記憶したＲＯＭ（Read Only Memory）とを備えたコンピュータで構成されている。演算部１４は、機能的には、単語獲得日齢算出部２０と、データ近似部２２と、語彙爆発時期推定部２４と、語彙学習速度計算部２６と、を含んだ構成で表すことができる。
【００３５】
単語獲得日齢算出部２０は、入力部１２から入力されたデータセットの単語獲得年月日と生年月日との差から、それぞれの単語が生後何日目に獲得されたかを示す「獲得日齢」を算出する。例えば、単語獲得年月日が「２００９年９月１２日」、生年月日が「２００８年９月１２日」であれば、獲得日齢＝２００９年９月１２日−２００８年９月１２日＝３６５日齢、と算出することができる。算出された各単語の獲得日齢を昇順に並べ、小さい方から１，２，３，・・・と整数系列を割り当て、累積単語数（何番目に覚えた単語か）を算出する。これにより、獲得日齢と累積単語数との組からなるデータセットが生成される。
【００３６】
なお、入力部１２において直接、獲得日齢と累積単語数との組からなるデータセットを取得する形式としてもよい。この場合、演算部１４において、単語獲得日齢算出部２０の構成を省略することができる。
【００３７】
データ近似部２２は、獲得日齢と累積単語数との組からなるデータセットを、累積単語数をｙ軸、獲得日齢をｘ軸とする座標系にプロットし、プロットされた各データポイントを２つの直線で近似する。具体的には、図４に示すように、データポイントの系列を２つの区間に分割し、２つ目の系列の先頭のデータポイントをｎとする。この分割位置を変えて区間を変動させながら、それぞれの区間において各データポイントとのノルムが最小になるような直線を求める。２つの直線で近似する手法は、例えば、例えば、ノルムの二乗和を最小にする係数決定を行う最小二乗法や、逐次計算するニュートン法等の周知の計算手法を利用することができる。なお、専門的には、本手法を区間線形近似や折れ線回帰（piece-wise regression）と呼ぶこともある。
【００３８】
ここで、２つの直線の一方の直線のパラメータをａ及びｂ、他方の直線のパラメータをａ’及びｂ’とし、累積単語数の時系列をｙｉ、獲得日齢をｘｉとすると（１≦ｉ≦Ｉ）、下記（１）式により、ｎ’、ｎ’に対応する２つの直線ｙ＝ａｘ＋ｂ、ｙ＝ａ’ｘ＋ｂ’、及び２つの直線の交点が得られる。２つの直線の交点は、２つの直線を求めた後に、ａｘ＋ｂ＝ａ’ｘ＋ｂ’ とおいてｘを計算して求める。なお、ここでは、ノルムとして二乗距離を用いているが、他のノルムでもよい。
【００３９】
【数１】
0005604347.tif 000002
【００４０】
語彙爆発時期推定部２４は、データ近似部２２で（１）式に従って得られた各値に基づいて特異点を抽出し、この特異点が示す日齢を語彙爆発時期として出力する。特異点は、ｎ’自体としてもよいし、２つの直線の交点としてもよい。また、交点の直近のデータポイントとしてもよい。例えば、特異点を交点からｘ軸の正方向にある１つ目のデータポイントとすると、実際に発話があった日という意味で実態に即しており好ましい。抽出された特異点を（ｘＮ，ｙＮ）とすると、語彙爆発時期はｘＮと推定される。ただし、ｃ＜ｘＮ＜ｃ’という予め定めた時期内にあるｘＮのみを語彙爆発時期とする。ｃ及びｃ’は、幼児の語彙爆発時期として一般的に知られている時期に基づいて設定するのが理想的であるが、これまではデータ不足のためどのような時期を設定すればよいかが知られていなかった。実際に長期間の調査を実施し得られた我々の知見によれば、日本語を学習する子どもの場合にはｘＮの範囲として４８５＜ｘＮ＜６９８を利用すると良い。
【００４１】
語彙学習速度計算部２６は、データ近似部２２で得られた２つの直線の傾きのうち、傾きの値が小さい方を語彙爆発前学習速度、傾きの値が大きい方を語彙爆発後学習速度として計算する。つまり、語彙爆発前学習速度は前半の直線の傾き（ａ）であり、語彙爆発後の学習速度は後半の直線の傾きの値（ａ’）となる。２つの直線の傾きは、語彙爆発の確実な判定にも使用可能で、それらの傾きの差（ｄ）が予め定めた範囲内にある場合のみを語彙爆発が起こったとみなしてもよい。我々の知見によれば、ｄの範囲として０．３３９１≦ｄ≦１．０９を用いると良い。１ヶ月あたりの語彙獲得数に換算すると、１０．３１４語／月≦ｄ≦３３．１５４語／月である。なお、ｄの範囲はこれに限られるものではなく、データ収集が進む中で随時ｄの範囲を変更してもよい。
【００４２】
出力部１６は、ディスプレイ、プリンタ、磁気ディスクなどで実装され、演算部１４での演算結果が出力される。例えば、図５に示すような出力インターフェースで、語彙爆発時期推定部２４で推定された語彙爆発時期（例：１９ヶ月１８日齢）、語彙学習速度計算部２６で計算された語彙爆発前学習速度（例：６．３語／月）、語彙爆発後学習速度（例：２４．３語／月）が出力される。
【００４３】
次に、図６を参照して、本実施の形態の語彙爆発時期推定装置１０において実行される語彙爆発時期推定処理ルーチンについて説明する。
【００４４】
ステップ１００で、生年月日、単語獲得年月日、発話、及び意味で構成されたデータセットを取得する。
【００４５】
次に、ステップ１０２で、上記ステップ１００で取得したデータセットの単語獲得年月日と生年月日との差から、それぞれの単語の獲得日齢を算出する。そして、算出された各単語の獲得日齢を昇順に並べ、小さい方から１，２，３，・・・と整数系列を割り当て、累積単語数を算出する。これにより、獲得日齢と累積単語数との組からなるデータセットを生成する。
【００４６】
次に、ステップ１０４で、上記ステップ１０２で生成した獲得日齢と累積単語数との組からなるデータセットを、累積単語数をｙ軸、獲得日齢をｘ軸とする座標系にプロットし、上記（１）式に従って、プロットされた各データポイントの系列を２つの区間に分割し、分割位置を変えて区間を変動させながら、それぞれの区間において各データポイントとのノルムが最小になるようなｎ’、ｎ’に対応する２つの直線（ｙ＝ａｘ＋ｂ、ｙ＝ａ’ｘ＋ｂ’）、及び２つの直線の交点を求める。
【００４７】
次に、ステップ１０６で、上記ステップ１０４で求めた各値に基づいて特異点（ｘＮ，ｙＮ）を抽出し、この特異点から、語彙爆発時期をｘＮと推定する。このとき、ｘＮが所定の時期外の場合（ｃ＜ｘＮ＜ｃ’を満たさない場合）には、語彙爆発時期の推定結果はなしとする。
【００４８】
次に、ステップ１０８で、上記ステップ１０４で求めた２つの直線の傾きのうち、傾きの値が小さい方を語彙爆発前学習速度、傾きの値が大きい方を語彙爆発後学習速度として計算する。なお、上記ステップ１０６で、語彙爆発時期の推定結果なしとされた場合には、本ステップの処理は省略する。
【００４９】
次に、ステップ１１０で、上記ステップ１０６で推定された語彙爆発時期、及びステップ１０８で計算された語彙爆発時期前後の学習速度を出力して、処理を終了する。なお、語彙爆発時期の推定結果がない場合には、その旨を処理結果として出力する。
【００５０】
実際に、本実施の形態の手法で１５名分の実データを用いて語彙爆発時期の推定を行って検証したところ、２次近似などの他の手法よりも圧倒的に精度が高く、約８０％のデータを正確に説明できることがわかった。つまり、この結果は、語彙爆発がある１つの特異点で語彙学習速度が変化することを科学的にも意味しているといえる。
【００５１】
以上説明したように、本実施の形態の語彙爆発時期推定装置によれば、幼児の語彙発達の特徴を捉えて、単語の獲得日齢と累積単語数とのデータセットを２つの直線で近似し、２つの直線の交点に対応する日齢を語彙爆発時期として推定するため、語彙爆発以降のデータが多くない場合でも、精度良く語彙爆発時期を推定することができる。また、２つの直線で近似することにより、この直線の傾きを用いて、語彙爆発時期前後の語彙学習速度を容易に計算することができる。
【００５２】
このようにして得られた語彙爆発時期、及び語彙爆発時期前後での語彙学習速度を利用して、言語発達における個人間の特徴を把握できる。こうした特徴量の推定により得られる効果として、（１）語彙爆発前後で変わる発達段階に即した教育の実施、（２）個人の語彙学習速度や特徴に合わせたオーダーメード型教育の実施、（３）言語発達遅滞などの発達障害児の早期発見および支援教育プログラムの開発、などが挙げられる。また語彙発達データの取得の時点からウェブなどで一元的に管理すれば、より効果的な幼児教育や育児支援が可能となり、少子高齢化社会を支えるＩＣＴ技術として、社会および産業に大きな効果をもたらす可能性がある。
【００５３】
なお、上記実施の形態では、データ近似部において２つの直線の交点を求める場合について説明したが、語彙爆発時期推定部において、特異点としてｎ’を用いる場合には、交点の算出を省略してもよい。
【００５４】
また、本発明は、上記実施の形態に限定されるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲内で様々な変形や応用が可能である。
【００５５】
また、上述の語彙爆発時期推定装置は、内部にコンピュータシステムを有しているが、「コンピュータシステム」は、ＷＷＷシステムを利用している場合であれば、ホームページ提供環境（あるいは表示環境）も含むものとする。
【００５６】
また、本願明細書中において、プログラムが予めインストールされている実施形態として説明したが、当該プログラムを、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納して提供することも可能である。
【符号の説明】
【００５７】
１０   語彙爆発時期推定装置
１２   入力部
１４   演算部
１６   出力部
２０   単語獲得日齢算出部
２２   データ近似部
２４   語彙爆発時期推定部
２６   語彙学習速度計算部
【図１】
0005604347.tif 000003
【図２】
0005604347.tif 000004
【図３】
0005604347.tif 000005
【図４】
0005604347.tif 000006
【図５】
0005604347.tif 000007
【図６】
0005604347.tif 000008