Title「話題別コーパス」から「話題別単語帳」を作る

Author(s)中俣, 尚己Citation

多文化社会と留学生交流 : 大阪大学国際教育交流センター研究論集. 2023, 27, p. 59-68

Version Type VoR
URL

https://doi.org/10.18910/90845

rights
Note

Osaka University Knowledge Archive : OUKA
https://ir.library.osaka-u.ac.jp/
Osaka University

『大阪大学国際教育交流センター研究論集

多文化社会と留学生交流』第 27 号（2023）「話題別コーパス」から「話題別単語帳」を作る
中俣

要

尚己＊

旨

筆者らは、話題別言語資源から話題別特徴語の一覧表を作り、それを基に話題別単語帳を作成・出版した。本稿では、その方法論について述べる。
まず既存の教材から 2,000 を超える単語をリスト化した。次に、『名大会話コーパス』ならびに『日本語話題別会話コーパス：J－TOCC』から作成した特徴度を LLR で示した語彙表を用い、Excel の関数を利用して全ての語に対して特徴度が最も高い話題を自動付与した。自動付与された語の割合は N3 語彙で 80％程度、N1 語彙で 40％程度であり、さらに人手による修正も不可
欠であることから本稿の方法論は「半自動付与」と言うべき水準のものである。しかしながら、教材作成時の労力削減という観点からは十分な効果を発揮したと評価できる。
また、単語を組み合わせて例文を作る際に作成者が注意しなければならない点として、「有り得るシチュエーションでなければならない」「文脈から文体を考える」「ジェンダーロールの固定化に加担しない」「当たり前のことを言われても面白くない」「データを調べればわかるようなことを空想で述べない」の 5 点を指摘した。
【キーワード】話題別語彙表、J－TOCC、対数尤度比、特徴話題、半自動処理、例文作り、


日本語教材

1

夫を行った。これらの試行錯誤は今後の教材作成にはじめにも活かせるものであるため、本稿において記録として留めたい。

本稿では筆者が構築した話題別コーパスの情報を活用し、話題別単語帳を作成、出版したプロセスを

以下、 2 で話題別単語帳のコンセプトについて述解説する。本稿で解説する話題別単語帳は中俣（編）べ、 3 でその元となった話題別コーパスを構築した（2021）『ミニストーリーで覚える JLPT 日本語能力

背景について述べる。 4 では話題別語彙表から、あ試験ベスト単語 N 3 合格 2100』（以下、「N 3 」と略る単語がよく使われる話題を半自動で付与する方法

記）と話題別コーパス研究会（2022）『ミニストーリとその結果および評価について述べる。 5 ではややーで覚える JLPT 日本語能力試験ベスト単語 N 2 合格

視点を変え、単語から例文を作る時の注意点につい1）て述べる。 6 はまとめである。

2400』
（以下、
「N 2 」と略記）である 。
これらの単語帳は短いストーリーに単語を紐づけて覚えるタイプのものであるが、2,000 を超える単2

語をコーパスからの情報に基づき、「半自動的」に単語帳の企画

17～23 の話題に分類するという、他に類をみないプ

この単語帳の企画は元々は中俣（2018）で提案しロセスを経て作成されたという特徴を持つ。また、た「コロケーション・クイズ」の書籍化であった。

ミニストーリー、すなわちやや長めの例文について

しかし、一度答えを知ってしまうと陳腐化するクイも学習者に親しみやすいものになるように様々な工ズの書籍化は難しく、紆余曲折を経てオーソドック＊

大阪大学国際教育交流センター准教授― 59 ―

スな単語帳を作ることになった。そこで、当時筆者

また、初級からの日本語教科書も、大阪大学国際が進めていた「話題別コーパス」の成果をフルに活教育交流センターで用いられている西口（2012）

かした単語帳にしたいと企画した。

『NEJ』と西口（2018）『NIJ』をはじめ、国際交流基金（編）（2013）『まるごと

現実的には、単語帳で 1,000 を超える単語を配列

日本のことばと文化』

する時にランダムに配列することは有り得ず、関連など、各課でテーマやトピックを定めて関連した活のある語をトピックやテーマという形でまとめて提動を行うものが増えてきている。

示することがほとんどである。しかしながら、どの

さらに、スリーエーネットワーク（2012）の『みん

単語をどのトピックに割り当てるかというのは制作

なのにほんご』シリーズのような従来型の文型積み者の勘によるところが大きい。単語帳ではないが、上げシラバスを採用するとしても、そこには必ず会

旧日本語能力試験出題基準に登場する8,110語を100

話活動があり、会話活動は必ず何らかの話題を伴う。

の話題に分類した山内（編）（2013）も、基本的にはこれらいずれのアプローチをとるにしても、「話題」と「言語形式」の関係が分かっていれば、ある主観によって作業が行われている（p.8）
。
また、コーパス研究の成果を活かした単語帳とし話題で注目すべき言語形式を抽出できるし、ある言ては石澤ほか（2018，2021）があるが、これは収録

語形式の導入にふさわしい話題を特定できることにする単語の選定にコーパスから作られた「日本語学なる。

術共通語彙」（松下 2011）を利用しており、必ずし

さて、ここで話題についての先行研究に目を向け

も単語帳内のトピックについてはコーパスデータにると、談話分析や会話分析の分野では「話題転換」

基づいているわけではない。

（花村 2015）あるいは初対面場面での「話題選択」

これは「語」と「話題」を紐づけるためのコーパ（三牧 1999）などはよく研究の対象として取り上げスデータが存在していなかったためである。しかし、られてきた。一方で、話題と言語形式の関係に着目

筆者のプロジェクトの成果物を使えば、例えば副詞した研究はほとんど見られない。

の「全部」のように一見特定の話題とのつながりがその少ない例外が山内（編）（2013）である。これ

見えなさそうな語であっても、実際には「家事」の

は「食」
「酒」
「衣」
「旅行」など具体的な 100 の話題

話題に有意に多く、次いで「スマートフォン」と「マを設定し、構文ごとによく用いられる名詞などを分

ンガ・ゲーム」の話題に多いということを客観的に類したものである。ただし、収録後の大部分は旧日示すことができる。それはよりその単語が使われる

本語能力試験出題基準に記載された語彙であり、分ことが多い自然な例を示すことにつながる。

類は主観による（山内（編）2013: 8）。また、機能語
は話題に従属しない語としている。

このことから、話題別コーパスから得られる情報

これに対して、Nakamata（2019）は小規模な接触をフル活用した真正な「話題別単語帳」を作成する

場面会話コーパスである『日中 Skype 会話コーパス』

ことを決めた。

を用いた調査を行い、例えばテンス・アスペクト形

3式の「た」や「てある」、時間副詞の「昨日」や「来話題別コーパスについて

3－1

年」は「ポップ・カルチャー」に多く使用されてい話題別コーパスの構築についてるということを指摘している。機能語が話題の影響を強く受けるという事実は、日本語教材開発におい

ここでは、筆者がなぜ話題別コーパスを構築するて大きな意味を持つ。しかしながら、この研究で利に至ったか説明する。
近年の日本語教育では文法積み上げシラバスから用されたデータは話題の統制がされていたわけではの脱却が進んでおり、CBI（Content Based Instruction:

ない。また、接触場面のデータであることから、母内容中心の教授法）や CLIL（Content－Language Inte-

語話者の会話でも話題によって同様の偏りが見られ

grated Learning: 内容と言語の統合的学習）、TBLT

るかは未検証であった。

（Task－Based Language Teaching） と い っ た、 石 川

はたして、機能語＝文法項目は話題によって偏り（2017）が内容志向型教授法と呼ぶ教育法が主流となが見られるのか。もしその偏りが明らかになれば、ってきている（佐藤ほか（編）2015,

先述の通り、話題シラバス・文法積み上げシラバス

2021,

奥野（編）2018;

を問わず教材作成にとって有益な情報となる。この小口 2018）。
― 60 ―

「話題別コーパス」から「話題別単語帳」を作ることを検証するため、筆者は JSPS 科研費基盤研究

コーパスである『日本語話題別会話コーパス：J－（B）18H00676「話題が語彙・文法・談話ストラテジ

TOCC』である 3）。こちらも詳細は中俣ほか（2021a）

ーに与える影響の解明」というプロジェクトを発足に譲るが、親しい大学生のペア 120 組に 15 種類の話

させ、話題ならびに時間や性別などを統制した新規題をボードで提示し、それぞれ 5 分ずつ話してもら

会話コーパス『日本語話題別会話コーパス : J－TOCC』

ったものを文字化したコーパスである。総時間数は（以下、J－TOCC）の構築と、すでに存在していた自150時間、語数はおよそ160万語と話し言葉のコーパ

然会話コーパス『名大会話コーパス』（藤村ほか2011;

スとしては大規模なものである。また、録音地（東以下、NUCC）の話題による分割という 2 つの言語

日本と西日本）、性別の組み合わせ（男男と男女と女資源の整備を行った。この 2 つの言語資源から明ら女）でデータ数のバランスを取っているのも特徴でかになった話題と語の関係をさらに教材に反映させある。コーパスは全部で 1,800 のテキストファイル

たのが「N 3 」と「N 2 」の 2 つの単語帳である。

と、フェイスシートのデータから構成され、筆者のウェブサイトで公開している。

3－2

利用した語彙表について

この J－TOCC からも話題別の語彙表を作成した

ここでは、科研プロジェクトで制作した 2 種の言（以下、「J－TOCC 語彙表」と呼ぶ）。こちらも NUCC

語資源とそれを元にした語彙表について説明する。

語彙表の時と同様に、comainu で長単位に分割した。

まず、最初に完成したのは NUCC を話題ごとに分そして、話題ごとの LLR を計算した。ただし、今回割したデータである。これは、NUCC の全文を各フは総語数による絞り込みを行っていない。そのため、

ァイル 3 名の作業者が目視し、手動で話題に分割作

長単位で実に43,000種類以上の語に対して話題情報業を行ったものである。話題は先述の山内（編）を提供できる。

（2013）を参考に104種類用意した。実際には NUCC

なお、単語帳作成時に利用した表を後にバージョでは話されていない話題（「算数・数学」など）もあンアップし、『日本語話題別会話コーパス：J－TOCC

り、97の話題が出現した。つまり、NUCC を97のサ語彙表』としてこれも筆者のウェブサイトで公開し2）ている。単語帳作成時の表とは若干のズレがあるが、ブコーパスに分割することに成功した 。
続いて、その 1 つ 1 つのサブコーパスを「comainu」

ほぼ同じものとみなして差し支えない。この語彙表（小澤ほか 2014）というソフトを用いて、国立国語についての詳細は中俣・麻（2022）を参照してほしい。

研究所作成の『現代日本語書き言葉均衡コーパス』

J－TOCC 語彙表の特徴としては、話題が 15 種類となどで採用されている「長単位」と呼ばれる単位に少なく、うち11種類は「食べること」「スポーツ」な

形態素解析した。その後、 1 つ 1 つのコーパスを該

ど初級でも扱える身の回りの話題が多いことである。

当コーパス、他の96コーパスを結合したものを参照

そして、難易度の高い話題についてはほとんど扱え

コーパスと見立て、NUCC に出現したすべての語にていない。一方、1 つの話題についての語数は非常に対して特徴度の指標である対数尤度比（LLR）を計豊富である。そのため、例えば「食」の話題を例に算した。最後に、NUCC 全体での総出現頻度が10以とると0.1％水準で特徴語と認定できる LLR が10.83

上の語に絞り込んだ表が『日本語話題別語彙表』（以

以上の語は、NUCC 語彙表では 236 種類抽出される

下、「NUCC 語彙表」と略称）であり、筆者のウェブのに対し、J－TOCC 語彙表では 753 種類抽出される。

サイトで無料で公開している。列方向に 97 の話題、

2 つの語彙表の性格をまとめると、表 1 のようになる。

行方向に 3,324 の語が並び、各セルには各語の各話題における特徴度を LLR で表示したものである。
「NUCC 語彙表」は話題の数が 97 と多く、非常に広い範囲の話題を網羅していることが特徴である。

4

語の話題認定のプロセス

4－1

また、特に話す内容について指示を与えていない自

話題の半自動的付与の方法

然会話コーパスを元にしているため、真正性の高い

ここでは、話題別単語帳から、どのように収録語

データと言える。なお、この語彙表の特性について

リストにある話題によく使われる話題を半自動的にの詳細な情報は中俣ほか（2021b）を参照されたい。

付与したかについて述べる。

もう一つの言語資源は、本科研で新たに構築した

まず、収録後リストは今回の言語資源とは独立に― 61 ―

表1
論文中での名称
正式名称

元となった
コーパス

じファイルに別のシートを追加し、NUCC 語彙表を

2 つの話題別単語帳の比較
J－TOCC 語彙表

読み込む。そして、各語において一番 LLR の高い話

『話題別日本語語 『日本語話題別コ
彙表』
ーパス：J－TOCC
語彙表』

題を「特徴話題」として自動で表示させる。具体的

NUCC 語彙表には LLR の最大値を MAX 関数で取り出し、MATCH
関 数 で そ の 値 を 持 つ 列 が 何 列 目 か を 割 り 出 し、

『名大会話コーパ 『日本語話題別コス』
ーパス：J－TOCC』

話題数
語数（異なり）

97

15

3,324

43,110INDEX 関数で話題が書かれている 1 行目から該当の列の話題を呼び出す 5）。
ここまでできれば、元のシートに戻り、先程設定

元データの 1 話題 話 題 に よ っ て 異 ど の 話 題 も 十 万あたりの語数
な る。数 百 語 ～ 語以上
十万語
会 話 へ の 話 題 の なし
指示

した語彙素をキーとして、VLOOKUP 関数で特徴話
題を呼び出せばよい。これで、各語が最もよく使わありれている話題は何かを半自動的に提案することができる。しかし、実際には NUCC 語彙表では語数が少なすぎ、十分な提案とはならなかった（表 2 参照）。

用意した。これは、既存の JLPT 対策として作られそこで、15 話題と少ないながらも、J－TOCC 語彙表

た単語帳の語から集めたもので、単語・読み・JLPTについても同様の手続きを行い、特徴話題の提案をのレベルが付与されたリストであり、N 5 から N 1 ま行わせた。この提案された話題を元に、最終的にはで7,389語あった。ただし、「女房」のように2020年

人手で話題の決定を行った。

代ではふさわしくない語については削除を行ってい

4－2

るし、反対に現代的な文脈に合わせるため、例文作

半自動話題付与の結果

成時には積極的に外来語・新語を取り入れるように

ここでは、リストの語に特徴話題を半自動的に付もした。ともあれ、まずはこの語リストに半自動的与したことの結果について述べる。まず、NUCC 語に話題を割り振ることを試みた。

彙表を用いて話題付与を行った結果は表 2 の通りで

まず、リスト上の語を形態素解析機「web 茶まめ」

あった。

4）

にかけ、語彙素の情報を習得した 。web 茶まめで

表2

は「UniDic」というコンピュータ用の辞書を用いて単語を分割・認定する。語彙素はその辞書の見出し

NUCC 語彙表を用いた際の話題付与率（％）

付与率合計の形であり、例えば「食べる」
「たべた」
「タベ」な

N1

N2

N3

N4

N5

2.1

12.9

31.4

50.5

21.8

どの様々な語形に対し、「食べる」という 1 つの「語彙素」が表記・活用の代表として設定されている。

N 3 でも 3 割程度、N 1 にいたっては 2 ％と、ほぼ先述の NUCC 語彙表、J－TOCC 語彙表もベースは情報が得られない結果であった。次に、J－TOCC 語

UniDic を用いて分析されており、また各語はこの語

彙表を使って話題を認定した結果を表 3 に示す。

彙素を見出しにしているため、検索キーとして利用

J－TOCC を用いた場合、自動で話題を付与できたする。「web 茶まめ」では「作成する」などは「作割合は N 3 では 8 割を超えた。これは大幅な自動化

成」と「する」の二語に分割されるため、適宜補正ということができる。N 3 の作業対象語数は1,740語を行った。

であったが、ヒントなしで話題を考えなければなら

なお、この時に品詞と活用型（五段活用・下一段ない語はその 5 分の 1 以下、326 語のみで済んだか

活用など）の情報も取得、付与した。UniDic の用語らである。N 2 でもカバー率は 7 割近く、作業量の（形状詞・五段活用）と日本語教育で一般的な用語

低減には十分に貢献している。N 1 ではカバー率は 4（ナ形容詞・グループ 1）は異なるが、ある用語を別割強と激減している。これは、身近な話題が多いとの用語に置換するほうが、ゼロから入力を行うよりいう J－TOCC の特性が、専門的な語も多く登場するも手間はかからない。実際には品詞情報や活用情報

N 1 語彙とマッチしなかったためであろう。それでについては学生アルバイトを雇い、最終的に手作業

も、 4 割程度の語について話題を自動で付与できるで確認・修正を行っている。

のは、ゼロからすべてを手入力するよりは心強い 6）。

検索キーとしての語彙素が入力できたら、次は同

また、表 3 の数字を見ればわかる通り、どの話題― 62 ―

「話題別コーパス」から「話題別単語帳」を作る

表3

ス研究の成果を応用している。NUCC を話題ごとに

J － TOCC 語彙表を用いた際の話題付与率（％）

01. 食べること

N1

N2

N3

N4

N5

分割した際に、どの話題からどの話題に移ることが

1.8

2.0

4.8

4.4

4.4

多いのかということをネットワーク分析によって可視化し、できるだけ遷移が多い話題どうしが連続す

02. ファッション

1.4

3.0

4.7

3.8

4.4

03. 旅行

2.1

3.0

4.5

5.3

3.3

04. スポーツ

2.1

3.9

4.9

4.1

3.1

05. マンガ・ゲーム

1.8

3.2

4.3

2.3

3.6

06. 家事

2.1

3.0

6.9

5.2

4.6

07. 学校

3.4

4.4

6.4

4.5

5.6

08. スマートフォン

3.2

4.5

6.3

5.1

6.0

09. アルバイト

2.5

5.4

5.2

4.8

4.4

10. 動物

2.6

4.0

4.2

3.5

4.4

11. 天気

2.5

5.9

5.3

6.6

6.7

た。これは、近年の自然言語処理の水準からすると

12. 夢・将来設計

4.6

6.9

5.6

4.1

3.4

稚拙な手法とも言えるが、形態素解析には誤解析がつきものであり、多義語の問題も存在する。売り物

13. マナー

2.8

4.9

5.1

5.8

5.1

14. 住環境

3.1

4.9

5.2

4.4

5.7

15. 日本の未来

6.2

8.2

7.9

6.2

4.4

付与率合計

42.2

68.1

81.2

69.9

63.7

るように配列を決定した。

4－3

半自動話題付与の評価と人手による調整

今回の手法は、半自動付与と述べているように、
コーパスから計算された特徴話題をそのまま採用するのではなく、NUCC の情報と J－TOCC の情報を筆者が確認し、最終的な話題を 1 つ 1 つ決定していっにする以上は、人の目によるチェックは避けられないと考えた。また、本手法は LLR の計算のみ外部の専門家に依頼したが、それ以外はエクセルを用いた
非常に簡単な方法である。高度なプログラムに頼らも満遍なく付与されたというのは、嬉しい誤算であずとも、話題決定の労力を 1 / 5 にすることができたった。話題によって含まれる語の数に多寡が生じる

ことに、この取り組みの価値があると考える。

ことは覚悟していたが、意外にもどの話題にも一定

以下、半自動付与の結果を受けて、具体的にどの数の語が含まれていた。つまり、章による語数のバように筆者が話題認定を行ったかについて 2 ， 3 例

ラツキが大きくないということで、これは単語帳とを示す。

いう性質からは望ましいことである。
「15. 日本の未まず、半自動で付与されることで助かったのは、来」の割合が若干高くなっているが、これは「割合」

副詞などの一見話題に依存しているとは思えない語（N3）や「対象」（N2）など、学術的・抽象的な語のである。例えば、「まさか」（N2）は一見、どのよう多くがこの話題に出現したためである。そもそもこな話題でも使えそうに感じる。しかし、NUCC ではの15種類は J－TOCC のために設定されたものであり、「結婚」に、J－TOCC では「マンガ・ゲーム」に多い

単語帳の構成をコーパスに合わせる必然性はない。

という結果が出た。このように話題をキーワードと実際には語数の多い話題は 2 つの話題に分けるなどして提示されると、例文も作りやすい。今回は、「あして調整し、表 4 のようになった。なお、この話題の 2 人がまさか結婚するなんて…」という例文は作の再割り振りは完全に筆者の主観で行っている。

りやすいがありきたりで新鮮さがないと判断し、あえて「流行」の話題に割り振った。最終的にできあ

ちなみに、表 4 の N 3 の話題の配列順にもコーパがった例文は（1）である。下線を付した語は他のキ
表4N3ーワードである。

実際に採用された話題（1） A「ライバルってすごく重要な要素だと思う」

N2

B「わかる。名作ってだいたいライバルが主

1. 食事、2. 家事、3. 買い物、 1. 食事、2. 家事、3. 買い物、
4. ファッション、5. テクノ 4. ファッション、5. テクノ
ロジー、6. 流行、7. 人づき ロ ジー、6. 流 行、7. 趣 味、あい、8. スポーツ、9. 動物、 8. 人づきあい、9. 年中行事、
10. 町、11. 天気、12. 旅行、 10. ス ポー ツ、 11. 動 物、
13. 学 校、14. 仕 事、15. 人 12. 住、13. 町、14. 天 気、生、16. 健 康、17. マ ナー、 15. 旅行、16. 学校、17仕事、
18. 社会18. 人生、19. 健康、20. マナ
ー、 21. 社 会、 22, 政 治、
23. 環境・科学

人公より人気があるよね。最初強かった
敵が、味方になる。まさかあのキャラク
ターが仲間になってくれるなんて！ってワクワクする。
」
A「でも、主人公にふさわしい敵として最後まで戦うのもいいよ。」
多くの場合は、付与された話題に従ったが、一方― 63 ―

で、付与された話題を無視したこともある。例えば

また、そもそものリストが網羅的であるというわ「学期」（N3）は J－TOCC では「スマートフォン」にけではないため、リストにない語であっても、自然多いという結果になったが、これは「学校」の中にな例文作りのために必要な語であればキーワードを収めるべきであると判断した。
「食卓」（N2）も「動追加することを奨励した。特に例文作成者の 1 人の物」の話題に多いという結果になり、そのような例

小西円氏から「既存の教材ではカタカナ語が手薄に文も不可能ではないが、よりストレートに「食事」なっている」という指摘を受け、これを積極的に取の話題に設定した。このように、よりふさわしい話

り入れるように指示をした。

題を即座に思いついた場合にはそちらに設定しなおさらに、話題の最終決定も結局のところ筆者 1 名した。一方で、「人工的」（N2）が「住環境」など直で行っているため、例文を作ってみてどうしても使感的には結びつかなくても、よりふさわしい話題が即えない語、あるいは自分の例文で使いたい語が他の座に思いつかない場合には、コーパス研究の成果を話題にある場合は他の話題に「トレード」すること

活かすという理念から、付与された話題を採用した。

も許可した。この作業のため、例文作成者には全単語の話題付与結果を渡した。

最後に、コーパスから話題付与を自動で行えなかった語であるが、これらの語は「バーゲン」（N3）とここまで説明した例文作成のプロセスについては

いえば「買い物」、「心身」（N2）といえば「健康」の「N 3 」と「N 2 」でほぼ変更はないが、実際の作業体ようにすぐに話題が想起されるものが非常に多かっ

制は「N 3 」と「N 2 」で大きな違いがある。

た。コーパスから話題付与ができなったということ「N 3 」制作時は科研分担者から筆者を含めて 5 名は、コーパスに出現しなかった語であり、それは使の体制で例文作成に取り組んだ。この時、 1 人が 3

用頻度の低い語であると結論することができる。そつから 4 つの話題を担当し、 1 つの話題には多けれのような語はえてして使用範囲が狭い一種の専門語

ば 200 近い語が含まれていたため、作業期間が短いであって、かえって話題を決定しやすいのである。

ことも相まって負担が非常に大きかった。

むしろコーパス情報を利用したことの最大のメリッ

そこで、「N 2 」制作時は科研のメンバーにこだわ

トは、複数の話題で使われ、直感では一つの話題にらず、科研メンバーの周囲の若手研究者・院生にも絞りきれない使用頻度が高い語に対して、客観的な声をかけ、13 名の体制で臨んだ。これにより、 1 人

データを元に特徴話題を付与し、教材作成者がどのが担当する話題は 1 つから 3 つになり、負担は大幅

話題がふさわしいか迷う時間を削減できたことにあに軽減された。また、「N 3 」の時には最終的に作らると言えよう。

れた例文は「実際に使われるシチュエーションが想定できない。」「科学的に正しくない。」「ジェンダー5

的なバイアスが見られる。」「実際に使われるような例文作成のプロセス

5－1

活き活きとした言葉になっていない。」などの問題が例文の仕様と制作体制見られるものもあった。そこで、N 2 については、最本シリーズの単語帳はタイトルにミニストーリー

初に全執筆者を集めてオンラインミーティングを行とあるように、話題にそった少し長めの例文（1 文い、「例文を作成するときに留意すべきこと」についとは限らない。 2 名による短い会話であることもあて30分ほどの時間をかけて説明した。また、例文完る）を示し、そこに含まれる単語を文脈とともに覚成後、全ての例文に筆者が目を通し、「完全監修」とえる仕掛けになっている。

いう形にした。

このやや長めの例文については、まず前節で解説

5－2した語の話題付与の結果をもとに、話題ごとに単語例文を作成するときに留意すべきこと

リストを再作成した。次に例文作成者がそのリスト

以下、筆者が実際に執筆者に伝えた「例文を作成を見ながら、キーワード（覚えるべき語）を 3 ～ 8するときに留意すべきこと」について説明する。執個含んだ例文を考えていき、できる限りリストにあ筆者には 5 － 2 － 1 から 5 － 2 － 5 の節タイトルに該当する語を使いきるという方法で行っていった。一文にる内容を伝えた。この 5 つの方針を総括すると、「リ含まれるキーワードが 3 ～ 8 個というのは紙面レイ

アリティのある文を作って欲しい」ということにな

アウトの都合以上の意味はない。

る。以下、主として「N 3 」作成時に直面した問題に― 64 ―

「話題別コーパス」から「話題別単語帳」を作る

触れながら、各項目について詳しく解説する。

このような例文はそのままにした。
（4） 私の趣味は洗濯です。洗濯物を干すとき、濃い

5－2－1

ありえるシチュエーションでなければならない

色の服は裏返して干すと色が落ちません。乾いこれは言い換えると、自分が聞いたことがある、た洗濯物は、日が暮れるまでに取り込みましょあるいは使ってもおかしくない例文を作ってほしい

う。太陽のにおいのする洗濯物を畳むのは幸せということである。ありえるシチュエーションでなです。
（5） 客：このシャツって、男性用ですか？

ければならないというのは当然のことのようである
が、話題ごとの単語リストを眺めながら例文を作っ

店員：はい、もともとは男性用なんですが、最ていると、ありえない例文を作るというミスを犯し

近大きめのサイズのシャツを着るのが流がちになる。例えば、（2）のような例文はよく考え行っているので、女性のお客様でもおしるとなぜ「性別」を書く必要があるのがわからない。

ゃれに着ていただけますよ。
客：うーん、私が着るとパジャマっぽくなり完成版ではこの部分はカットされた。

そうで……。

（2） 田中先生の研究室をノックしたが、留守のようだ。今日は大学をお休みになっているのかもし
5－2－3

れない。伝言メモに、「お目にかかって、先生

ジェンダーロールの固定化に加担しないの本を拝見したいと思っています。明日また尋これは例文の中で、例えば家事や仕事などを特定ねます」と書いた。氏名と性別も書くのも忘れの性と結びつけ、固定化するようなことは避けるべなかった。

きだということである。学校教育において、本来意

また、例文を作成したが事実と異なることがわか

図していないメッセージが教育を通して伝わることったため、ボツになったものもある。

を「隠れたカリキュラム」「潜在的カリキュラム」と（3） 和紙は日本の伝統的な紙である。草を原料にし呼ぶ。これには様々なものがあるが、教材に書かれて作られていた。日本のあちこちに、昔の紙作た内容もその一例であり、永田（2012）は小学校国りを体験できる場所がある。ぜひとも一度体験

語科教科書を分析し、登場人物が男性に偏っているしてほしい。

ことを指摘している。単語帳も一種の教材であり、これは筆者が和紙の原料であるコウゾを「草」だ

しかも何度も学習者の目に触れるものであるからこと思い込んでいたものであるが、現実にはコウゾはそ、隠れたカリキュラムを含むことがあってはなら

低木の皮である。

ない。必要がなければ「男」
「女」
「父親」
「母親」と
いった情報を不用意に例文に盛り込まないように求

5－2－2

文脈から文体を考える

めた。

まず、例文を会話形式にするかモノローグないしまた、学習者には男性も女性もいるのだから、特論説文形式にするかという問題がある。これは単語に理由がなければことさらに男性性・女性性を強調の硬さにとって相応しい文体が異なると結論付けた。

するような言葉遣いは不要である。例えば、（6）に会話で使いやすい語もあれば、硬い書き言葉で使わは「ものよ」「わよ」が使われているが、この例文でれる語もあるのは当然である。

女性性を強調する意義は見いだせない 7）。

その上で、文末は普通体か丁寧体かという選択が（6） A この袋に入っている緑色の粉、何？

ある。これについて普通体を基本とし、何か理由がB ケールっていう野菜を粉にしたものよ

ある時には丁寧体を用いるという方針をとった。例

A ああ、健康にいいやつだね。

えば、（4）のような文は、無論初級レベルの教科書

B そうそう。お湯に溶かして飲むの。粉を固では丁寧体を使うことが多いだろうが、現実を考えめて作った錠剤もあるわよ。

た場合、なぜ丁寧体を使っているのかがはっきりしA ちょっと飲んでみたいなない。そもそも誰が誰に対して話しているのかがわB 今ちょうどわかしたお湯がやかんに入ってからない。そのため、これは普通体に改めた。対しいるから、作ってあげるよ。

て、（5）は店における店員と客の会話という設定が対して、（7）のような「の」「わ」は若者であればあっきりしており、丁寧体を使う必然性があるため、男性・女性問わずに使用する可能性があるので、採― 65 ―

用した。

料に当たらずに作ることのないように戒めた。出生（7） A 昨日スマホ落としちゃって、画面割れたの。

数については、確かに 2021 年は 1950 年と比較して修理も無理だって。めっちゃショックなん

40％に落ち込んでいる（厚生労働省 2022）。しかし、だけど。

実は2017年と比較しても15％も減少しており、出生

B え、カバーつけてなかったの？

数の減少は急激に加速している。こういったことまA 今度からつけるようにするわ。

で考慮して例文を作るべきであると執筆者に伝えた。
その結果、事実に基づくリアリティのある例文を作

5－2－4

当たり前のことを言われても面白くないることができた。（10）は N 2 の「仕事」の例である。

これは N 2 にふさわしい知的好奇心を満たすよう（10） ウイルス対策に協力した飲食店には、協力金な事実を取材を基に示すという方針である。例えばが平等に支給されたが、大きな飲食店からは「小麦」というキーワードに対して、「小麦は世界中

不平不満も出ている。大きな飲食店は家賃やで食べられている」という文は平凡で何も情報を持

給料を払うだけで足が出るからだ。

たない。しかし、（8）のようにすれば世界第 3 位の作物であることを知らない学習者もいるだろうし、

6

また、他の語とセットで覚えることができる。

おわりに（8） 小麦は、トウモロコシ、米の次に世界中で作ら

本稿では、Excel 形式の話題別語彙表を用いて、単れている。小麦は、まず粉にする。それから、語帳に収録すべき語に半自動で特徴話題を付与する

パンを作ったり、麺を作ったりする。イタリア

方法とその結果について述べた。原始的な方法ながのパスタは世界中で食べられている。

らも、多くの語について半自動で話題を提案するこ

また、学習者の興味・関心に合わせたのは学術的とができ、教材作成時の大幅な労力削減になった。

な分野に限った話ではない。
「流行」という話題は主

実際、機械的なサポートがなければ、2,000 以上のに「マンガ・アニメ・ドラマ・ゲーム」を含むもの

語について特徴的な話題を特定するのは困難であっであるが、筆者が執筆を担当した。この話題では具たろう。人間が話題認定をする際に難しいのは、使体的な作品名は例文に含まれていないが、その作品

用頻度が低い語ではなく、むしろ高い語であり、高を知っている者が読めばすぐにどの作品かがわかる

頻度語の分析は機械が得意とするところである。

ような例文にすることで、学習者が身近に感じられ全てを完全に自動化するには高度な技術が必要にるような工夫をしている。例えば、N 2 の（9）の例

なるが、人間の判断をサポートする程度のことであ

文は、人気アニメの『名探偵コナン』を見たことがれば、Excel でも十分な効果を発揮できたと言える。

ある者ならば誰でもすぐに「怪盗キッド」という登「完全自動化」にこだわらずとも、「半自動化」でも場人物を連想するような内容になっている。その中教材作成に有益であるという知見が体験的に得られで「考えてみれば不思議なことだが」というフレーたことも収益であった。

ズも導入しているが、これも同作のファンなら共感

また、後半では単語から例文を作るにあたって、してもらえるであろう。

「有り得るシチュエーションでなければならない」「文（9） 娯楽作品では、探偵は人気のある職業だが、泥脈から文体を考える」「ジェンダーロールの固定化に棒も人気があったりする。泥棒のキャラクター

加担しない」「当たり前のことを言われても面白くな

はダイヤなどの宝を盗むが、お金には興味がな

い」「データを調べればわかるようなことを空想で述く、盗んだものを返却することも多い。また、べない」という 5 つのポイントに注意すべきである

考えてみれば不思議なことだが、しばしば銃かということを主張した 8）。

らトランプを発射して戦ったりする。

なお、本研究では Excel 形式の 2 種の話題別語彙表を基に教材作成を行ったが、この表は Excel の操

5－2－5

データを調べればわかるようなことを空想で作に習熟していれば、様々な情報を取り出し有益に述べない活用できるものの、そうでない者にとってはただの

これは「出生数が 50 年前と比べておよそ 2 分の 1

数字の羅列に等しく、日々の授業の準備にさっと利になった」のようなもっともらしい例文を、一次資用できるものとは言い難い。そこで、2022 年度から
― 66 ―

「話題別コーパス」から「話題別単語帳」を作る

新たな科研費プロジェクトとして、JSPS 科研費基盤

22H00668 の助成を受けた。

研究（B）22H00668「「話題から始まる日本語教育」
参考文献

を支援する情報サイトの構築と話題別会話コーパスの拡充」を開始し、話題から特徴語を提案したり、語から特徴話題を提案するようなサイトを構築する

石川慎一郎（2018）『ベーシック応用言語学』，ひつじ書房．
石澤徹・岩下真澄・伊志嶺安博・桜木ともみ・松下達

ことを目指している。語がどのような話題で使われ彦（2018）『語彙ドン！［vol. 1］』，くろしお出版．

るかという情報は、日本語教育で行われる言語活動

石澤徹・岩下真澄・桜木ともみ・松下達彦（2021）『語をより真性にかつより効果的なものにすることに貢彙ドン！［vol. 2］』，くろしお出版．
奥野由紀子（編）（2018）『日本語教師のための CLIL

献するであろう。

（内容言語統合型学習）入門』，凡人社．
奥野由紀子（編）（2021）『日本語で PEACE［POVERTY

注

中上級］
』
，凡人社．

1 ） 制作上の都合で編著者のクレジットが N 3 と N 2 で

小澤俊介・内元清貴・伝康晴（2014）「BCCWJ に基づ異なるが、どちらも筆者の指揮・監修のもと、同様

く中・長単位解析ツール Comainu」『言語処理学会第のプロセスで制作された。

20 回年次大会論文集』，pp. 582－585．

2 ） 分割したデータは公開していないが、名大会話コ

国際交流基金（編）（2013）『まるごとーパスのどの行がどの話題に対応しているかというと文化

アノテーションデータは言語資源協会（GSK）のウ

入門

A1

日本のことばりかい』，三修社．

厚生労働省（2022）「令和 3 年（2021）人口動態統計ェブサイトで公開しており、プログラムを使って分（確定数）の概況」

割データを再現できる。

https://www.mhlw.go.jp/toukei/saikin/hw/jinkou/

3 ） J－TOCC は Japanese Topic－Oriented Conversation

kakutei21/dl/15_all.pdf（2022 年 12 月 23 日閲覧）

Corpus の略であり、「ジェイトック」と読む。

小口悠紀子（2018）「スタンダードを利用したタスク・

4 ） https://chamame.ninjal.ac.jp/

ベースの言語指導（TBLT）」岩田一成（編）『語から5 ） 具体的には、D 1 :R 1 に見出しとして話題が書かれ始まる教材作り』，pp. 17－30，くろしお出版．

ており、D 2 :R 2 にその LLR が書かれている場合、入佐藤慎司・高見智子・神吉宇一・熊谷由理（編）（2015）

力式は＝ INDEX（$D$1:$R$1,1,MATCH（MAX（D2:R2）,『未来を創ることばの教育をめざして ― 内容重視の

D2:R2,0））となる。

批判的言語教育（Critical Content Based Instruction）

6 ） 後述するように、実際には自動で話題が付与できの実践』，ココ出版．

なかった単語は低頻度語で専門性が高く、人間が話

スリーエーネットワーク（2012）『みんなの日本語

題を思いつきやすいという特性がある。N 1 では更なる試みとして大学院生 RA に話題入力をお願いし、「ぱっと思いつかなければ空白にしておくように」と

級I 第2版

初本冊』，スリーエーネットワーク．

永田麻詠（2012）「小学校国語教科書に見る隠れたカリ
キュラムの考察 : ジェンダーおよびクィアの観点か指示したが、最終的には 8 割を超える単語に付与すら」『国語教育思想研究』， 4 号，pp. 37－46,

ることができた。十分な成果と言える。

中俣尚己（2018）「コロケーションリストの教材化」岩

7 ） J－TOCC 本文では「ものよ」は 1 例も見られず、全

田一成（編）『語から始まる教材作り』，pp. 153－166，て「もんよ」という形になる。また、「わよ」は親世

くろしお出版．

代の言葉を引用する形でのみ使われ、大学生が自分

中俣尚己（編）（2021）『ミニストーリーで覚える JLPTの言葉として文末に使用した例は皆無であった。こ

日本語能力試験ベスト単語 N3 合格2100』，ジャパンのことから「わよ」は特定の世代のマーカーとして解釈することも考えられる。なお、終助詞の「わ」「の」「よ」は性別・地域を問わず広く用いられている。

タイムズ出版．
中俣尚己・太田陽子・加藤恵梨・澤田浩子・清水由貴
子・森篤嗣（2021a）「『日本語話題別会話コーパス：8 ） なお、毎日の授業準備などの中では、本稿で挙げ

J－TOCC』」『計量国語学』，33 巻 1 号，pp. 205－213．

たような細やかな配慮は、もちろんできるに越した中 俣 尚 己・小 口 悠 紀 子・小 西 円・建 石 始・堀 内 仁

ことはないが、必ずしも常に意識すべきだとは筆者（2021b）「自然会話コーパスを基にした『話題別日本は考えていない。しかし、単語帳としてその例文が語語彙表』」『計量国語学』，33 巻 3 号，pp. 194－204．

活字化され、多くの学習者の目に繰り返し触れるということを考慮した場合には、留意する必要がある。

中俣尚己・麻子軒（2022）「『日本語話題別会話コーパ
ス：J－TOCC 語彙表』の公開と日本語教育むけ情報
サイトにむけた指標の検討」『言語資源ワークショッ

付記

プ 2022 発表論文集』

本研究の遂行には JSPS 科研費 18H00676 ならびに

― 67 ―

本語教育学会春季大会予稿集』，pp. 244－249．

西口光一（2012）『NEJ：A New Approach to Elementary

三牧陽子（1999）「初対面会話における話題選択スキー

Japanese』，Vol. 1，くろしお出版．

マとストラテジー ― 大学生会話の分析 ― 」『日本

西口光一（2018）『NIJ: A New Approach to Intermediate
Japanese』，くろしお出版．

語教育』, 103．

花村博司（2015）「日本語の会話における話題転換研究

号 , pp. 49-58.

の概観 ― 日本語教育に生かすための研究をめざし

山内博之（編）（2013）『実践日本語教育スタンダード』，
ひつじ書房．

て―」『言語文化学研究 言語情報編』，10巻，pp. 65-

話題別コーパス研究会（2022）『ミニストーリーで覚え

102，大阪府立大学人間社会学部言語文化学科．
藤村逸子・大曽美恵子・大島ディヴィッド義和（2011）

る JLPT 日本語能力試験ベスト単語 N2 合格 2400』，
ジャパンタイムズ出版．

「会話コーパスの構築によるコミュニケーション研

Nakamata, Naoki.（ 2019 ）Vocabulary Depends on Topic,

究」藤村逸子・滝沢直宏（編）『言語研究の技法：データの収集と分析』，pp. 43－72，ひつじ書房．

and So Does Grammar, Journal of Japanese Linguistics,
35（2），pp. 213－234．

松下達彦（2011）「日本語の学術共通語彙（アカデミッ
ク・ワード）の抽出と妥当性の検証」『2011 年度日― 68 ―