研究論文

医師国家試験の名詞語彙の対数尤度比に基づく分析
教材開発の可能性
山元一晃・稲田朋晃・品川なぎさ• 要旨

本稿では、医師国家試験に出現する名詞の分析、および、それを基にした教材開発の可能性について述べた。名詞の分析にあたっては、医師国家試験に特徴的な語を示すため、対数尤度比を用いて、高特徴度語、中特徴度語、低特徴度語に分類した。また、分類した語が上級の日本語学習者にとって既知であるのかを知るため、「日本語教育語彙表」と対照させ、レベルに応じた分類を行った。その結果、低特徴度語は 95 ％以上が一般的な日本語教育で扱われる一方、高特徴度語は 30 ％以下しか一般的な日本語教育で扱われないことが示唆された。次に、教材開発の可能性について述べ、上記の情報のほかに語の分類など様々な指標が必要になることを指摘した。
• キーワード

医師国家試験、医学用語、コーパス、語彙教材、専門日本語•AbstractT

his study analyzes the nouns used in the National Examination for Medical Practitioners
and discusses the development of related language
teaching materials for international medical students.
To statistically analyze the nouns, we calculated thelog-likelihood ratio of each word and divided theminto three groups: high-characteristic, middle-characteristic, and low-characteristic words. We then compared the list of words with Nihongo Kyoiku Goihyo[the Japanese Learners’ Dictionary] (Sunakawa et al.,2012) to identify the words that an advanced learnerof Japanese may or may not be able to understand.
The results showed that among the high-characteristicwords, less than 30% may not be taught in Japanese
language classes. Based on the analysis, we conclude
that each word requires several labels according toits various characteristics, in order to develop usefullanguage teaching materials.
•Key words

National Examination for Medical Practitioners, medicalterms, corpus, teaching materials, technical Japanese

Log-likelihood Analysis of Nouns
in the National Examination for Medical
Practitioners and the Development of Teaching
Materials for International Medical Students

245

Kazuaki Yamamoto, Tomoaki Inada,Nagisa Shinagawa
日本語／日本語教育研究［9］2018 web 版試験の出題基準と比較し分析している。文法については、1 級文法は看護師国1 研究の背景 目的家試験にはほとんど出現しないことを明らかにしている。一方、語彙については、抽出した名詞語彙を旧日本語能力試験のレベルと対応させた結果、65％以日本において医師を目指す留学生は一定数いるが（松元 2000, 守山 2004 など）、上が 1 級・級外の語彙であり、2 級レベルでは全く対応できないと主張してい今後はそのような留学生がますます増えることが予想されている。たとえば、る。

2017 年に医学部医学科を新設した首都圏のある大学では、初年度から毎年 20名ずつの留学生が入学し、6 年生までが揃う 2022 年度には、約 120 名の学生が大場（2017）は、介護福祉士国家試験（過去 6 回分）の文法、語彙を分析し、旧日本語能力試験出題基準を用いたレベル判定を行っている。文法については 1在籍することになる。彼らの大半は、日本語を学びながら日本の医師免許の取級文法は 1 例のみであり、2 級文法も限られた項目のみが頻出していることを得を目指す。

指摘している。語彙については、名詞が延べ・異なり語数ともに動詞と比較して圧倒的に多く、名詞語彙は級外語彙を含む多数の専門語彙が出現することを一方で、医師を目指す留学生のための日本語教育に資する研究の蓄積はほと明らかにしている。

んどなく、基礎研究および教材の開発が必要である。なかでも、日本国内で医師として従事するために必須の資格であり、かつ、難度の高い語彙が使用され上述した 2 つの先行研究は、国家試験に出題される専門語彙は一般的な日本る医師国家試験への対応は急務である。そこで、本稿では、基礎研究として、語教育では扱われない可能性があり、その学習方法などについて検討する必要

以下の 2 点を明らかにする。

性を示唆している。

3 分析の方法①医師国家試験における特徴的な語彙とは何か②医師国家試験に特徴的な語は、一般的な日本語教育で扱われるのか

先行研究を参考にしながら、まずは医師国家試験問題などを文法面、語彙面から多角的に分析し、その上で医学部留学生のための日本語教育の在り方を検

なお、研究対象として医師国家試験を用いるのは、日本国内で医師として従証していく必要がある。本稿ではそのうち語彙面、特に名詞を中心に分析す事することを目指す全ての学生が受験するためである。

る。

2 先行研究まず、「医師国家試験に特徴的な語は何か」という点を明らかにするために、医師国家試験にどの程度特徴的であるかを示す指標を定め、その指標に基づい先述のとおり、医師を目指す留学生のための研究はほとんどない。一方で、て医師国家試験に特徴的な語を客観的に示し、特徴度ごとに分類する。

看護師、介護福祉士については、2008 年から経済連携協定（EPA）に基づいた

次に、「医師国家試験で用いられる語彙は、一般的な日本語教育で扱われる候補者の受け入れが始まったこともあり、看護、介護分野での調査、報告は多のか」を明らかにするために、分類した語を「日本語教育語彙表」（Sunakawa etい（岩田 2014, 大場 2017, 奥田 2011 など）。以下に看護師国家試験の分析の先行研究

al. 2012）［注 1］と対照する。そして、日本語学習者が学ぶ機会があるか、また、あとして岩田（2014）を、介護福祉士国家試験の分析の先行研究として大場（2017）

るとすれば、どのレベルの学習者であれば既知と考えられるのかを明らかにすを挙げる。

る。

岩田（2014） は、看護師国家試験（過去 7 回分） の文法、語彙を旧日本語能力

医師国家試験の名詞語彙の対数尤度比に基づく分析と教材開発の可能性

また、5 節において上記の医師国家試験の分析を基にした教材開発の可能性

246247対数尤度比は、その値が高ければ高いほど、どちらかのコーパスに特徴的なについて考察する。

語であるといえる。対数尤度比（G²） は、以下の式により求められる（近藤3.1 分析に用いるデータの概要

2011）。

本研究では、医師国家試験のうち、本稿執筆時最新の 6 回分、106 回（2012 年）から 111 回（2017 年） をデータとして用いる。医師国家試験は、各年問題 A 〜

G² = 2(alog(a)+blog(b)+clog(c)+dlog(d)−(a+b)log(a+b)−(a+c)log(a+c)−(b+d)log(b+d)−(c+d)log(c+d)+(a+b+c+d)log(a+b+c+d))a：当該テキストでの当該語の頻度
b：参照テキストでの当該語の頻度
c：当該テキストの当該語以外の頻度
d：参照テキストの当該語以外の頻度

問題 I があり、それぞれが、問題冊子と別冊に分かれている。別冊は、写真や図を中心としたものであるため分析対象とはしなかった。また、問題冊子についても、問題文および選択肢に含まれるもののみ対象とした。上記をテキストデータ化し、形態素解析を行った後、空白・空行を機械的に除去し、名詞として分類されていた記号（「」など）について目視により確認、修正を行った。
なお、形態素解析エンジンには MeCab 0.996 を用いた。また、形態素解析辞

ただし、log(x) は自然対数を表す。

書については、国立国語研究所の「現代日本語書き言葉均衡コーパス」（以下BCCWJ とする）を対照コーパスとして用いるため UniDic 2.1.2 を用いた。

対数尤度比は、当該テキストに比して参照テキストに特徴的である語であっ異なり語数は 9,237 で、そのうち名詞は 7,629 語（82.6％）であった。そのうちても高い値となるため、ad−bc<0 の場合、−1 を乗じる補正を行い、特徴度とする。

漢字・ひらがな・カタカナのいずれかを含む名詞 6,571 語（71.1％）を分析対象

正の値の特徴度の有意水準と臨界値は表 1 の通りである。とした。
表13.2 特徴語抽出の方法
英語教育の分野では、特定のコーパスに特徴的な語を抽出するために、様々正の値の特徴度の有意水準と臨界値

有意水準 p<.05

p<.01

p<.001

p<.0001

臨界値

6.63

10.83

15.13

3.84

な指標が用いられている。そのうち、対数尤度比（Log-likelihood ratio, Dunning 1993）
は、比較的小さなサンプルでも有効であることが指摘されている（Chujo &対照用のコーパスには、BCCWJ を用いた。1 億 430 万語とコーパスサイズがUtiyama 2006 など）。また、日本語教育においても、寺嶋（2009） が日本語教育語大きく、かつ、分野のバランスが取られているためである。

彙を選定するための統計的指標として、対数尤度比を用いた尤度比検定、カイ

医師国家試験には医学用語が多数含まれており、BCCWJ の一部のみを対象

2 乗検定、イェーツの補正公式を比較している。その結果、3 つの指標のうち、にすると、頻度が 0 になる語が多数となる可能性がある。そのため、特徴語を尤度比検定はコーパスサイズに最も影響を受けなかったとしている。その他、算出する際に、BCCWJ の全コーパスを対象とした。

BCCWJ を基にした「教科特徴語リスト」［注 2］は、対数尤度比を用いて、各教科に特徴的な語を抽出している（近藤 2011）。医師国家試験は、毎回内容の精査

3.3 特徴度算出の対象 する語が行われ新たな知見が追加されたり、古い情報が削除されたりするため、むや形態素解析によって抽出された名詞のうち、BCCWJ の各語彙素の頻度デー

みにコーパスサイズを大きくすることは適切ではない。よって、コーパスサイタである「短単位語彙素表データ」にも含まれている 6,370 語について特徴度

ズに最も影響を受けないとされる対数尤度比を本分析の特徴度の指標とする。

を算出した。上記に含まれていない 201 語については、以下の可能性がある。

医師国家試験の名詞語彙の対数尤度比に基づく分析と教材開発の可能性

248249

表2①形態素解析において、語の途中で区切れているなどの語（例：ンション）

高特徴度語のうち特徴度が高い 10 語および低い 10 語

② BCCWJ に実際に含まれていない語（例：鵞卵、蜂窩）

特徴度が高い語順位

語彙素

特徴度が低い語

頻度

特徴度

順位

語彙素

頻度

特徴度

上記のうち①については、目視により形態素解析結果を修正していくこと

1

所見

1,562

14,316.7

2,885

麻薬

93.92で、ある程度解決できる。また②については、頻度が 20 の語も含まれている

2来院

1,14612,138.7

2,886

受け答え

23.92

3

別冊

1,049

10,515.8

2,886

同大

23.88

4

球

1,099

9,234.2

2,888

たらの芽

13.88

5

主訴

830

9,035.4

2,888

ピレン

13.886呼吸

1,147

7,450.6

2,888

顎骨

13.88

7

血圧

1,006

7,359.5

2,888

去痰

13.88

8

整

663

7,351.6

2,888

経膣

13.88

9

異常

1,165

7,170.4

2,888

吹き込み

13.88

10

血液

1,062

6966.1

2,894

鏡面

23.85

ことを踏まえ、医学の専門家の意見を参考にしながら、必要な語を抽出する必要がある。これについては 4.4 で詳しく述べる。

4 特徴度の分析結果
対数尤度比に基づく特徴度によって、以下のように語彙を分類する。
・高特徴度語：有意に特徴度が高い語（p<.05）
・中特徴度語：高特徴度語にも低特徴度語にもあてはまらない語

表 3 は、低特徴度語のうち、特徴度が高い 10 語および低い 10 語を示してい・低特徴度語：有意に特徴度が低い語（p<.05）

る。これらの語については、一般的な語がかなりの程度含まれており、除外しても問題はないと考えられる。ただし、低特徴度語であるにもかかわらず日本分析対象とする 6,571 語中、「高特徴度語」に該当する語は 2,894 語（44.0％）、語教育語彙表に含まれていない語もあり、これらについては 4.3 で考察する。

「中特徴度語」に該当する語は 2,228 語（33.9％）、「低特徴度語」に該当する語は1,248 語（19.0％）であった。また BCCWJ に含まれない語は 201 語（3.1％）だった。

表3

低特徴度語のうち特徴度が高い 10 語および低い 10 語
特徴度が高い語4.1 各分類に該当する語
表 2 は、高特徴度語のうち、特徴度が高いもの 10 語と低いもの 10 語を示している。医学に関連する語が多いことが分かるが、「呼吸」など日本語学習者でも知っていると考えられる語が含まれている一方で、「主訴」など BCCWJではほとんどみられない語も含まれている。これらについては、「日本語教育語彙」と比較して、取捨選択ができると考えられる。また、「球」など、本来は「白血球」「赤血球」などの一部となっている語も含まれている。

順位

語彙素

5,123

利害

5,124

特徴度が低い語

頻度

特徴度

順位

語彙素

1−3.846,362

六頻度

1 −1,059.40

特徴度

床11−3.84

6,363

者

27 −1,096.91

5,125

復旧

1−3.85

6,364

四12 −1,319.79

5,125

引っ越し

1−3.85

6,365

物

5,127

先進

4−3.876,366

事76 −1,339.90
839 −1,511.18

5,128

総合

27−3.876,367

五1 −1,558.24

5,129

工場

16−3.876,368

三25 −1,880.52

医師国家試験での頻度が低い語が高特徴度語として分類されているものもあ

5,130

桁

1−3.886,369

十る。これは、BCCWJ での頻度が極めて低いためであり、これらの語について

5,131

執筆

1−3.896,370

二8 −1,982.77
60 −2,234.61

は検討の余地がある。

5,131

畳

1−3.896,371

一78 −2,806.25

医師国家試験の名詞語彙の対数尤度比に基づく分析と教材開発の可能性

250251

表4

医師国家試験に有意に特徴的でないとされる語である中特徴度語について

特徴度ごとの日本語教育語彙表との対応も、一部に、医師であれば必要な語が含まれている。例えば、中特徴度語に分類される「卵黄」は、（1）のように用いられている。
高特徴度語

（1）
中特徴度語

3 初期離乳食に関する母親への指導で適切なのはどれか。
a 開始時期は生後 7 か月とする。
b 卵は卵黄のみを用いる。
c 穀類は粥ではなく軟飯を与える。
d 硬さは歯茎でつぶせる程度にする。
e 人工乳栄養児の場合は牛乳に変更する。

低特徴度語

初級
前半

初級
後半

中級
前半

中級
後半

上級
前半

上級
後半

該当なし

合計

語数（語）

1742

99

302

257

70

2,107

2,894

割合（%）

0.6

1.5

3.4

10.4

8.9

2.4

72.8

100.0

語数

2471

191

583

409

54

896

2,228

割合（%）

1.1

3.2

8.6

26.2

18.4

2.4

40.2

100.0

語数

106

148

340

456

147

843

1,248

割合（%）

8.5

11.927.2

36.5

11.8

0.6

3.4

100.0

語が大半を占めることがわかる。
一方、低特徴度語については 1,248 語のうち「日本語教育語彙表」に含まれ（第 106 回（2012 年）問題 G ※下線引用者）

る語は 1,205 語（96.6％）であり、該当なしの語は、43 語（3.4％）であった。低特
この問題において、「卵黄」という語の意味が分からなければ、問題に答え

徴度語は、そのほとんどが、「日本語教育語彙表」に含まれる。

ることは難しい。有意に特徴的である語のみを提示することで良いのかは検討

4.3 低特徴度語のうち日本語教育で扱われない される語の余地がある。これについては、5.3 でも述べる。

本節では、低特徴度語のうち、「日本語教育語彙表」に含まれていない語に4.2「日本語教育語彙表」 の対照ついて、具体的に見ていきたい。表 4 のとおり該当する語は 43 語であった。そ特徴度が有意に高い語が、日本語教育で一般に扱われる語彙に含まれるのかの多くが頻度 2 以下であるが、頻度が 3 以上のものもいくつかあり、これらをどうかを検討するため、「日本語教育語彙表」を参照した。それぞれの語がど「バス」は「日本語（2）に示す。そのうち「中国」は身近な固有名詞であり、のレベルに該当すると考えられるのかを表 4 に示す。なお、「日本語教育語彙教育語彙表」に含まれてはいないが初級の段階で学ぶと考えられる。なお、表」に準じ、一般的な表記に直して対照した。また、「赤血」「血球」のように（）内の数字は頻度を表す。

「日本語教育語彙表」に該当の語が元の語（赤血球）が容易に推測でき、かつ、（ 2 ）ホーム（18） 中国（7） バス（6） シート（5） 助成（3）ある場合は、該当ありとした。
「日本語教育語彙表」の初級前半〜上級後半に含全異なり語 6,571 語のうち、まれる語は、3,324 語（50.6％）であり、該当なしの語は、3,247 語（49.4％）であ

いずれも、医学用語とは考えにくい語であるが、頻度の高い「ホーム」につ「特別養いてその用例をみていきたい。
「ホーム」については、18 例のうち、った。
また高特徴度語の 2,894 語のみに絞ると「日本語教育語彙表」の初級前半〜「グループホーム」護老人ホーム」等「老人ホーム」に含まれている例が 13 例、上級後半に含まれる語は 787 語（27.2％）であり、該当なしの語は、2,107 語（72.8「ホームヘルパー」に含まれる例が 1 例であり、英語に含まれている例が 3 例、％） であった。特徴度が有意に高い語は、「日本語教育語彙表」に含まれないの医師国家試験の名詞語彙の対数尤度比に基づく分析と教材開発の可能性

252

253

home の借用語がほとんどであることが分かる。これらの語は、複合語

また、頻度が 2 番目に高い「カニューラ」については、いずれも「鼻カニュとしては医療や福祉に独特の言葉であり考慮する必要がある。

4.4 BCCWJ に含まれていない語ーラ」として用いられている。

次に、医師国家試験には含まれているが、BCCWJ には含まれていない語にたがって、頻繁に用いられているにもかかわらず BCCWJ の全コーパスに見らこれらのような語は医師国家試験においては注釈なしで用いられている。しついて考察したい。前述したように、異なり語数で 201 あり、延べ語数で 451れない語については、リストアップしておく必要がある。

あった。本稿で対象とした名詞の全延べ語数に占める割合は、0.33％である。

5 教材開発の可能性

そのうち、頻度が 2 以上のものは、85 例ある。紙幅の都合上頻度 5 以上の語を（3）に示す。なお、（ ）内の数字は頻度を表す。

高特徴度語の多くが、一般的な日本語教育では扱われないことを考えると、（ 3 ）開大（29） カニューラ（20） リウマトイド（16） 鼻閉（11）医師国家試験を目指す留学生のために早急に教材開発に向けた語彙リストを作

フロセミド（10） アムホテリシン（9） ハプトグロビン（8）成する必要がある。さらに、特徴度という指標を用いて、医師を目指す留学生

妊時（8） コルポスコピィ（7） 尖弁（7） クリプトコックス（6）が学ぶ必要のある語を抽出し、その中から、さらに日本語教育で学ぶかどうか

サイアザイド（6） プロラクチノーマ（6） ポリソムノグラフィ（6）を指標に分類し、教材作成へと活かしていく必要がある。

促迫（6） アドヒアランス（5） ビグアナイド（5） ヘプシジン（5）

本節では、4 節で述べた分析結果を基にした語彙リスト提供の可能性、およ両下（5）びそれを基にした、教材開発のためのいくつかの方向性を述べたい。

5.1 医師国家試験語彙リストの提供

頻度が 5 以上の語のみを見てもカタカナ語が多いことがわかる。これらの語は、BCCWJ に含まれておらず、一方で、医師国家試験には一定数含まれてお

本項では、教材開発の基礎となりうる語彙リスト作成の計画について述べり、覚えておかなければならない言葉であると思われる。また、頻度 4 以下のる。リスト作成にあたっては具体的には、以下の情報を付与する。

語もカタカナ語が多く、漢字からの類推ができないため、覚えなければならないと考えられる。

①特徴度による分類（高特徴語、中特徴語、低特徴語）

ここでは、頻度が最も高い「開大」が用いられている文脈（4）をみたい。

②「日本語教育語彙表」による分類
③頻度

（4）

④各語を含む複合語の情報およびその頻度

31 歳の 2 回経妊 1 回経産婦。妊娠 39 週 2 日。陣痛発来のため入院した。分娩は順調に進行し、入院 3 時間後に子宮口 8cm 開大、未破水である。規則的な⑤英訳⑥医師国家試験を引用した例文

陣痛を認めており、胎児心拍数パターンに異常を認めない。
上記のうち①〜③については、既に本研究で結果が得られている。④につい（第 107 回（2013 年）問題 G ※下線筆者）ては、本研究で行ったような分析方法では一括して複合語を抽出できないた
このように「開いている」という意味で用いられている。

医師国家試験の名詞語彙の対数尤度比に基づく分析と教材開発の可能性

め、すべての語を逐一調べていく必要がある。また、⑤〜⑥については、専門254255

家の意見を聞きながら作成する必要がある。これらについては、その方法を今「胸」という漢字を学んだ際に、その他の語の構成要素のレベルを考えた上後精査し、語彙リストの作成を進めたい。

で、「胸部」を含む複合語も同時に学べるはずである。高特徴度語を含む語を5.2 レベルに合わせた高特徴度語の学習の可能性リストアップしておけば、効率的に関連語も学べると考えられる。また、上級

医師国家試験合格を目指す中級レベルの学生への日本語教育に活かせる語彙ると考えられる。

においても、同様の方法で、それぞれのレベルにあった語を効率よく習得できとして、高特徴度語でありながら、初級および中級レベルとして分類されてい5.3 高特徴度語かつ日本語教育語彙表に含まれていない語の学習の可能性る語があげられる。（5）は、特徴度が上位 20 位以内に含まれていながら、初級前半〜中級後半に該当する語である。

5.2 では、医師国家試験に特徴的であると考えられる名詞を日本語教育での各段階で導入する方法を提案したが、本項では、高特徴度語の 70％以上にの（ 5 ）分、球、呼吸、血圧、異常、血液、胸部、検査、基準、体温

ぼる「日本語教育語彙表」に含まれていない語の教材についての提案をする。
高特徴度かつ「日本語教育語彙表」に含まれない語の例として、特徴度が上

上記のうち「分」は、「脈拍 84 ／分」のように使われており、特に医学的に位 20 位以内の語を（8）に示す。

特徴的な使い方であるとは言い難い。しかし、たとえば、「呼吸」や「異常」のように語としては中級学習者であれば理解していると考えられる語であって（ 8 ）所見、来院、主訴、整、脈拍、腹部、投与、小板、触知、清明、も、（6）のように、動詞一般に分類される語の中で最も高頻度かつ特徴度が高クレアチニン、好中、リンパ、尿素、アルブミン、心音、結膜、い動詞（「認める」）とともに用いられている例がある［注 3］。

既往、造影、浮腫（ 6 ）呼吸音に異常を認めない。

「所見」、「主訴」などは、症例問題で定型的に用いられる語であり、「整」は、（第 107 回（2013 年）問題 A）1 文字で不整脈でないことを表すものである。このような語は、その語の意味
上記の文では、いずれの語も「日本語教育語彙表」では中級後半までに学ぶが一度分かってしまえば特に問題になることはないと思われる。
「清明」も「意とされている。このような例が散見されることから、中級までの段階で学習す識が清明である」のように定型的に用いられており、典型的な例文を示すことることのできる特徴的な語が含まれる文を例文として提示することで、早い段で、理解ができるように思う。

階であっても医師国家試験でよく用いられる表現に慣れることができると考え

また、
「来院」
「投与」
「触知」は「する」を伴って動詞として用いられ、実られる。

際に本文では動詞として用いられている例がほとんどである。このような語

また、（7）に「胸部」を含む複合語の例を示す。

は、医師のすること、患者のすることで大きく分類できる。
一方、「腹部」「結膜」は身体の一部を表すものである。
「クレアチニン」「尿（ 7 ）胸部エックス線、胸部不快感、胸部中部進行食道癌、胸部単純 CT、素」「アルブミン」は物質名であるし、「小板」「好中」などは、それぞれ「血胸部圧迫感、胸部放射線放射、胸部異常陰影、胸部痛、胸部絞扼感、小板」「好中球」などのように語の要素として用いられるものである。
「浮腫」

胸部造影 CTのように症候を表すものもある。上記のようにいくつかの分類を行い、学生に提示することができるだろう。

医師国家試験の名詞語彙の対数尤度比に基づく分析と教材開発の可能性

256257

情報を付与する必要がある。

また、それぞれの語は、日本語教育で学ばないとしても、たとえば、「血小板」④語彙リストを基にした教材開発を行い、医師国家試験を目指す留学生のたのような語であれば、それぞれの漢字は初期の段階で学ぶと考えられるため、めの教材開発を進めていく必要がある。

漢字学習に取り入れることもできる。

5.1 および 5.2 で述べたように、特徴度および日本語教育におけるレベルで分類することで、日本語教育の各段階で取り入れることができ、さらに、それぞ①については、今後、同様の方法を用いて分析を行っていく。②については、れの語を分類することで教材化が容易になってくると考えられる。

高特徴度語を含む複合語をピックアップしリスト化していく。③については、医師等医療従事者の協力を仰ぎながら、必要だと考えられる情報を付与してい6 ま め 今後の課題

きたい。④については、現在、医師国家試験に用いられている上級レベルの漢字を抽出した教材開発を試みている。その際に、本語彙リストを、漢字ごとに提示する語彙を客観的に抽出するために使用する予定である。この教材につい6.1 本稿のま めては、稿を改めて紹介したい。

〈山元・稲田・品川

いずれも国際医療福祉大学〉

本稿での分析は、以下の 3 点にまとめられる。
付記
本研究では、日本語教育語彙表 ver1.0（http://jhlee.sakura.ne.jp/JEV.html）を利用した。

①医師国家試験に特徴的であると考えられる語は 2,894 語あった。
②医師国家試験に特徴的であると考えられる語の 70％以上は、一般的な日本語教育では扱われないことが示唆された。しかし、見方を変えれば、特徴度が上位の語であっても 30％程度は日本語教育でも扱われるとも考えられ、これらは日本語の習得状況に合わせて指導することができる。

注③特徴度で分類し、日本語教育でのレベルを付与した語彙リストを提供する［注 1］ ………「日本語教育語彙表」は李在鎬氏のウェブサイト（http://jhlee.sakura.ne.jp/JEV.

html）でダウンロードできる。
［注 2］ ……… 国立国語研究所のウェブサイト（http://pj.ninjal.ac.jp/corpus_center/bccwj/freq-

ことで、医学用語の学習のための教材開発に活用できる可能性を示した。

list.html）よりダウンロードできる。
［注 3］ ……… 動詞についての分析は紙幅の都合上紹介できないため、稿を改めたい。

6.2 今後の課題
今後の課題として、以下の 3 点があげられる。

参考文献

岩田一成（2014）「看護師国家試験対策とやさしい日本語 」『日本語教育』158, pp.36–
48. 日本語教育学会
大場美和子（2017）「介護福祉士国家試験の筆記試験における文法・語彙項目の分析―日本語能力試験の観点から」『小出記念日本語教育研究会論文集』25, pp.5–20. 小出記①他品詞の分析も必要である。特に、名詞には「する」を伴ってサ変動詞になるものがあるため、動詞の分析が必要である。
②本稿の分析では短単位による形態素解析しか行っていないため、複合名詞

念日本語教育研究会
奥田尚甲（2011）「看護師国家試験の語彙の様相―日本語能力試験出題基準語彙表との比較から」『国際協力研究誌』17(2), pp.129–143. 広島大学大学院国際協力研究科
近藤明日子（2011）「中学校・高校教科書の教科特徴語リストの作成」『特定領域研究 日本語コーパス 言語政策班報告書（JC-P-10-01）』pp.145–152. 国立国語研究所の分析はできていない。医師国家試験には複合語が多く用いられているため、複合語の分析が必要である。
③教材作成やリストの提供にあたっては、「英訳」「例文」など、より多くの医師国家試験の名詞語彙の対数尤度比に基づく分析と教材開発の可能性

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259

寺嶋弘道（2009）「日本語教育語彙を選定するための統計的指標」『ポリグロシア』17,pp.71–83. 立命館アジア太平洋研究センター「医学系留学生のための専門日本語教育」『専門日本語教育研究』2,
松元宏行（2000）
pp.46–53. 専門日本語教育学会
守山惠子（2004）「医学系留学生のための日本語クラスの試み」『長崎大学留学生センター
紀要』12, pp.1–13. 長崎大学留学生センター

Chujo, K . & Utiyama, M. (2006) Selecting level-specific specialized vocabulary using statisticalmeasures. System, 34, pp.225–269.
Dunning, T. (1993) Accurate methods for the statistics of surprise and coincidence. Computational
Linguistics, 19(1), pp.61–74.
Sunakawa, Y., Lee, J., & Takahara, M. (2012) The construction of a database to support the compilationof Japanese learners’ dictionaries. Acta Linguistica Asiatica, 2(2), pp.97–115.

医師国家試験の名詞語彙の対数尤度比に基づく分析と教材開発の可能性

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