ISSN 2432-9207

2024 vol.13

特集

大学共同利用機関法人 人間文化研究機構

国立国語研究所
National Institute for Japanese Language and Linguistics⃝日本で話されていることば
その危機とルーツ⃝コンピュータと人間の言語⃝ BCCWJ 開発秘話

インタビュー ⃝新しいことを！：前川喜久雄⃝今も昔も「集めて、比べる」：松本 曜
エッセイ⃝現在進行形のアイヌ語：中川 裕⃝自然言語処理「言葉の意味を表す技術」のブレークスルー：古宮嘉那子

研究室訪問
書籍紹介

⃝本の匂いの中で：高田智和

特集 日本で話されていることば

日本で話されていることば
その危機とルーツ特集 

日本で話されていることばは？ と聞かれたら、「日本語」と答える人が多いかもしれません。
日本語といっても地域によってずいぶん違う、さまざまなことばがあります。

北海道

伊豆諸島の八丈島などで話されている「八丈語」、
アイヌ語

北海道の「アイヌ語」もあります。
日本では、とても多様なことばが話されているのです。
この特集では、日本で話されていることばについて

東北「危機」と「ルーツ」という2つのテーマで紹介します。

雲伯

東海東山

関東

中国
近畿
肥筑

九州方言

東部方言

北陸

（方言区画は東条操『日本方言学』の図をもとに作成）

薩隅

四国

八丈語

宮古語

豊日

奄美語

八重山語
与那国語

国頭語
琉球諸語

沖縄語

消滅の危機にあることばを保存・継承していくために今、何もしなければ、なくなってしまうどで使われていない。
・そのことばを話す人（話者）が地域の人口に対して少ない。
・話者自身がそのことばを使うのを恥ず

消滅の危機にある日本各地の言語・方言のさまざまな語彙を音声付きで公開しています。また、地域の行事や昔話を方言で語っている音声を、書き起こしと共通
語訳を付けて公開しています。
https://kikigengo.ninjal.ac.jp/

・ことばのミュージアム

かしく思っている。

日本各地で話されているいろいろなことば

当てはまる項目が多いほど、そのことを、見たり、聞いたり、学んだりできます。

ことばの消滅がもたらすこと

琉球列島で話されていることばをまとめて「琉球諸語」と呼びます。

表している消滅危機言語（赤）・そのことばが新聞、テレビ、ラジオなことばを集めて保存・公開しています

・危機言語データベース

https://museum.ninjal.ac.jp/

れます。

さらに島や地域ごとに独自の方言があります。

▶方言区画の例とユネスコが発育が行われていないか少ない。

ばは消滅の危機の度合いが高いと考えら

琉球列島で話されていることばは日本語とは大きく異なり、

西部方言

・そのことばで、またはそのことばの教

島のことばで伝承を語る絵本を出版しています「言語復興の港」プロジェクトでは、沖永良部島、

ことばには、コミュニケーションの道

多良間島、竹富島、与那国島それぞれに伝わる昔具としての役割があります。ことばは、話を題材とした4 冊の絵本を出版しました。琉地域の自然環境や歴史や文化を反映し球のことばで語られる昔話を絵本の形で保存し、て形づくられてきました。思考や感情の同時に、絵本を楽しみながら島のことばを聞く機

基盤にもなっていて、自分が自分である会を増やし学ぶことを目指した取り組みです。絵

こと、つまりアイデンティティの不可欠

本の制作・出版に当たり、クラウドファンディン

な要素です。自分が属するコミュニティ

グで多くの方からご支援いただきました。

『星砂の話』の地域のことば絵本（絵：のことばによって自分を表現できて、ほhttps://readyfor.jp/projects/minato

いことばの解説付き。

▲多良間島に伝わる昔話『カンナマル
クールクの神』と竹富島に伝わる昔話
山本史、ひつじ書房）。朗読音声と詳しかの人とコミュニケーションできること
は、私たちにとってとても大切なのです。

地域の人々による、ことばの保存・継承へ

ことばの消滅は、アイデンティティや

奄美群島沖永良部島において「しまむに」（島文化、歴史の喪失につながります。祖先のことば）の公民館講座を2019 年ごろからに当たることばの姿を知る手がかりも失行っています。琉球列島で話されていること

われてしまいます。私たちは、普段話し

ばは、島ごと、集落ごとに異なり、それらをている耳慣れたことばとは違うことばに少ない研究者で記録することは不可能です。

接すると、知的好奇心が刺激され、学ぶことばが消滅していくスピードにも追い付きことで知識が蓄積されていきます。ことません。地域の中でことばを記録する人を育ばの多様性が減ると、そうした機会も失成することが、この講座の一われます。

ことばを保存し継承する取り組み
国語研では、日本各地のことばについ番の目的です。講座をきっかけたり、言語学の研究手法で分析したり、方言の継承についてて、語彙の収集や、話している場面の録議論したりする人たちが増えて音・録画、文法の記述、辞書の作成などいます。こうした地域の人々のによる「記録保存」を進めています。し主体的な活動があれば、こと

かし、ことばの記録が大量に保存さればを保存・継承していくことがていても、そのことばを話す人がいなく十分に可能です。

なったら、ことばは消滅してしまいます。

▲沖永良部島での公民館講座の様子に、自主的に記録活動を始め

ご らん▶公民館講座の受講者による後蘭方言の日本で話されている 8 つのことばが含ま

ことばが消滅の危機に瀕しているとことばが親から子、孫へ、世代を超えてれています。アイヌ語、八丈語、奄美語、

は、どういう状態をいうのでしょうか。

継承される「継承保存」も不可欠です。

国頭語、沖縄語、宮古語、八重山語、与皆さんがそれぞれの地域で使っているこ

国語研で行っている記録保存と継承保存

協働が不可欠です。また、絵本のクラウの取り組みを右に紹介します。

くにがみ

その危機とルーツ

動詞活用の調査と分析（沖良子さん作成）て受け取ってくださったのだと思います。

世界に 6,000 から 7,000 ある言語の那国語です。実は、消滅の危機に瀕してとばは、次の項目に当てはまりますか？

ドファンディングでは、その地域以外の

今、何もしなければ、なくなってしまう

うち 2,500 が消滅の危機に瀕している

いるのはその 8 つだけでなく、日本各地

・若い世代がそのことばを話していない。

沖永良部島の例で明らかなように、こ人たちからも多くの支援をいただきまし

ことばがあります。皆さんも、自分の地── 2009 年、ユネスコ（国連教育科学の方言の多くも、今、何もしなければ、・そのことばを話す場面が家庭の中だけとばの保存・継承は、研究者だけではでた。ことばの消滅は、遠い南の島の問題

域のことば、さまざまな地域のことばにつ

文化機関）による発表です。その中には、なくなってしまう恐れがあります。

きず、そのことばを話す地域の人々とのではなく、自分にも関係していることとしいて、考えてみませんか？

など限られている。

おきのえらぶ特集 日本で話されていることば

その危機とルーツ

日本語と琉球諸語のルーツをひもとく
日琉祖語の話者

日本語はいつごろ、どこから来たのでしょうか？
日本列島に入ってきた言語は、
どのような変遷をたどったのでしょうか？
また、それらはどのようにして分かるのでしょうか？
日本語の歴史を研究しているトマ・ペラールさんと五十嵐陽介さんに聞きました。
トマ・ペラール

東アジア言語研究所（フランス国立科学研究センター）研究員

弥生時代（紀元前 10 世紀ごろ～

五十嵐：初めて宮古島を訪れたとき、食紀元後 3 世紀まで）

堂で隣に座ったおばあさん 2 人が話をし日本語と琉球祖語の分岐ていたのですが、内容をまったく理解で奈良時代（8 世紀）以前

きませんでした。しかし、琉球諸語の話

弥生時代末期〜古墳時代あたり（3 〜 6 世紀ごろ）か？

国立国語研究所 教授

られて消滅しています。

で、議論が必要でしょう。トマさんは、──日本語の歴史の研究には、どのよう

言語統計学的に分析する方法を開発中だ

な課題がありますか。

そうですね。それを適用したら言語学に

五十嵐：日本語の系統に関しては、荒唐基盤を置いた年代推定ができるのではな

無稽な説が飛び交う時代が長く続いてい

つ聞いていくと、意味と音の両方で日本

いかと期待しています。

ました。しかし、現在話されている言語

語の単語と類似するものがたくさんある──琉球祖語の話者は、いつ琉球列島へ

で日本語と同系であることが現時点で確のです。例えば、琉球諸語で「パ」「ペ」

移住したのでしょうか。

認できる言語は、琉球諸語だけであるこ「ポ」で始まる単語は、日本語では「は」ペラール：9 〜 11世紀ごろだと考えられとが、比較言語学から明らかになってい「へ」「ほ」で始まるというように、対応ています。琉球諸語には日本語から入っます。しかし最近また日本語の系統につてきた多くの漢語が見られます。漢語がいて新しい説が出され、議論が沸き起こっ日本列島に入ってきて普及したのは、奈ています。これは、日琉祖語をしっかり

良時代以降です。琉球祖語が日本語と分した根拠をもって再建して、日琉祖語と岐したのは奈良時代以前ということと矛はこういう言語なんだというところまでを持っている同系の言語であると判断で盾しているのでは？と思うかもしれませ提示することができていないからだと思きます。琉球諸語と日本語の共通祖先のん。琉球祖語の話者は九州にしばらく暮うのです。日本語の諸方言、琉球諸語の言語を「日琉祖語」といいます。

らしていて、中国語から漢語を借用した

厳密な比較を通じて、日琉祖語の再建を者に「これは何と言いますか」と1 つずに規則性が見られます。アクセントにも五十嵐陽介

言語学的な証拠は何も得られていないの

琉球祖語の話者

規則的な対応があります。それらは比較言語学の教科書に書いてあるとおりの対応関係で、琉球諸語と日本語は同じ起源

9 〜 11世紀ごろ

琉球諸語

日本語から、その漢語を借用して琉球列しっかりやる必要があります。

学会で、後に国語研の所長を務める田窪とで、それらが分かれる以前の共通祖先しまったがそれ以前には存在していたと島に移住したと考えられます。言語としペラール：そのためにはデータが命です。

ペラール：同じ系統の言語を比較するこ

日本語と琉球諸語は同じ起源を持つ行則先生から「宮古島の池間方言の研究の言語を推定できます。同系の言語がそ考えられる音の区別が、琉球諸語には見て分岐した後、時間がたってから、その特に、本土の諸方言、琉球諸語のデータをしているのだが、アクセントがどうにれぞれパズルのピースを持っていて、そられます。ということは、琉球諸語の共話し手が移動したのです。9 〜 11世紀ごが不可欠です。それらは消滅の危機にあ──お二人は、なぜ日本語の歴史の研究も分からない。君は耳が良さそうだから、れらを並べて共通祖先の言語の体系を再通祖先に当たる「琉球祖語」と日本語がろというのは、琉球列島でグスク文化がるので、急がなければなりません。

を始められたのですか。

一緒に来てくれないか」と声をかけられ現していく、というイメージです。これ分かれたのは、日本語でその音の区別が発展し、狩猟採集文化から農耕文化へと──日本語の歴史を研究する面白さとペラール：もともと日本の伝統文化に興たのです。それで宮古島を訪れたときに、を言語学では「再建」といいます。日本

失われる前、つまり奈良時代以前と考え変化した時代です。琉球祖語の話者が琉は？ また、今後どのように研究を進めて味があって、人類学や民俗学をやろうと宿が同じだったトマさんと知り合ったの語の歴史を知るには日琉祖語がどういうられるのです。

球列島に移住してグスク文化の担い手にいこうとお考えですか。

思っていました。途中で、言語の研究のでしたね。トマさんと琉球諸語の話をし言語であったかを再建することが不可欠──分岐時期の細かい推定は難しいのでなり、そこで話されていた言語を置き換

五十嵐：多様性ですかね。なので、飽き

面白さに気付いたのです。そして、日本ていると、必ず歴史の話が出てきます。

で、それには琉球諸語を研究してパズル

しょうか。

えていったと考えられています。

ることがない。私は、比較言語学、音声学、語がどのように変化してきたのか、今のそして池間方言のアクセントを理解するのピースを集める必要があるのです。

ペラール：琉球諸語と日本語は、稲に関日本のことばがどのように成立したかにのにも歴史を知らないといけないことについて研究を始めました。すると、日本

気付き、歴史言語学に触れてみたら面白

日本語と琉球祖語の分岐は？

方言、どの分野でも「五十嵐に聞け」と連した単語を共有しています。稲作が伝日本語の歴史をめぐる課題

言われるような一番の存在ではありませ

わる以前に分岐していたらそうならない──日琉祖語の話者は、いつ日本列島へん。しかしだからこそ、いろいろな分野

語の歴史を研究するには琉球諸語のデーかったのです。

──琉球諸語につながる言語と日本語は、ので、稲作が伝わった弥生時代（紀元前

来たのでしょうか。

からの話を総合して、1つの話をつくるこ

タが絶対に必要だと分かり、琉球諸語の──琉球方言ではなく、琉球諸語といういつ分岐したのでしょうか。

10 世紀ごろ〜紀元後 3 世紀まで）以降とペラール：弥生時代から日琉祖語の話者とができるかもしれない、できたらいい研究を始めたのです。五十嵐さんと初めのですね。

ペラール：奈良時代（8 世紀）以前とい考えるのが自然です。ここからは研究をが日本列島に移住し、弥生文化の担い手な、と思っています。

て会ったのは、フィールドワークで訪れ

ペラール：琉球列島で話されていること

うことは、研究者の意見が一致していま進めているところで、まだ私の個人的なになったと考えられます。考古学、遺伝

ペラール：日本語は多様性がありつつ、た宮古島でしたね。五十嵐さんは、まだばは、長い間、日本語の方言と見なされす。最も古い日本語の文献は奈良時代の推測なのですが、弥生時代末期から古墳学の研究から総合的に見て、日琉祖語の日本語と琉球諸語の間には比較言語学の日本語の歴史については手を付けていなてきました。しかし日本語と通じないほものです。文献から、奈良時代にどのよ

時代あたり（3 〜 6 世紀ごろ）に分岐し話者は東北アジア、中国北部、朝鮮半島

教科書どおりの規則性が見られるので、かったと思います。日本語の歴史の研究

ど違うため、現在では日本語とは異なる

うな音の区別があったかが分かります。

たのではないかと考えています。各地にあたりから来たと考えられます。古代の理論的な研究もやりやすい、という面白に深く入り込むようになったのは、僕の言語とみなされています。また、琉球列さらに、文献にある言語の状態からそれクニと呼ばれる政治的なまとまりが生ま朝鮮半島の歴史を記録した文献に日本語さがあります。今まで海外と日本国内の影響があるかもしれませんね。それは大島の中でも島や地域ごとに互いに通じな

以前の言語の状態を理論的に推定するれるなど、日本列島の社会が大きく変わっと音と意味がとても似た地名が見られる研究をきちんと把握し、両方の研究者と変うれしいことです。

いことばがあることから、まとめて「琉「内的再建」という歴史比較言語学の手た時代です。社会の変動は言語の変動にことから、日本語と系統関係にあった言の間の架け橋となれるように努めてきま五十嵐：言語の音声に興味があり、学生

球諸語」と呼んでいます。

法を使い、奈良時代以前には音の区別がも影響すると予想されます。

語が古代の朝鮮半島で話されていた可能した。これからも日琉諸語の歴史比較的のときはロシア語、その後は日本語の諸──日本語の歴史を知るために、なぜ琉もう少し多かったことが推定されていま

五十嵐：弥生時代末期から古墳時代とい性が高いです。それは大陸倭語とも呼ば研究という分野が世界レベルで発展する

方言の音声の研究をしていました。ある

球諸語の研究が必要なのでしょうか。

す。奈良時代の文献ではすでに失われてう分岐年代は、うなずけます。しかし、れますが、その後、別の言語に置き換えようにしたいと思います。

わご公益財団法人アイヌ民族文化財団ホームページで「アイヌ語動画講座」公開中！

エッセイ

このほかに紙人形劇、アイヌ語で動物紹介など、さまざまなコーナーがあります。
（出典：公益財団法人アイヌ民族文化財団「アイヌ語動画講座」）

アイヌ語自然講座

現在進行形のアイヌ語

アイヌ語料理講座

ウポポイのアイヌ語サイン紹介

なかがわ・ひろし。1955 年生まれ。千
葉大学名誉教授。専門はアイヌ語学・ア
イヌ文学。著書に『アイヌ語千歳方言辞典』（1995、草風館）、『アイヌの物語世界』（1997、平凡社）、『語り合うことばの力』（2010、岩波書店）、『ニューエクスプレス アイヌ語』（2013、白水社）、『ア
イヌ文化で読み解く「ゴールデンカムイ」』

中川 裕（2019、集英社）などがある。

野田サトルさんの漫画『ゴールデンカムイ』は、

民族共生象徴空間、愛称「ウポポイ＊1」が北海道そうした活動の一つの例は、ウポポイの運営団

アイヌ民族博物館学芸員のヤンチャキさん。ウポ2014 年から集英社『週刊ヤングジャンプ』誌上

白 老町に開設されました。古くからこのあたりは体である公益財団法人アイヌ民族文化財団のホーポイの職員には全員、ポンレ「小さい名」と呼ばで連載が開始され 2022 年に完結。中身は一言でポロトコタンの名前で知られ、アイヌの伝統文

ムページ（https://www.ff-ainu.or.jp/）にある「アれるアイヌ語のあだ名がつけられていて、ヤンチャ

言えば 20 世紀初頭の北海道を舞台にした冒険活化を紹介する北海道観光の中心地の一つでした。

イヌ語動画講座」というコーナーで見ることがでキは彼女のポンレです。

劇漫画ですが、綿密な時代考証の上で展開する奇その地に新たに国立の施設が建てられたことで、きます。これは 2020 年から始まった企画で、出私は企画編集委員を名乗っていますが、やるこ

想天外なストーリーと、抜群の画力・演出力によっ

全国からアイヌ文化に関心のある人たちが集まる

演者はほぼ全員が、アイヌとしてのアイデンティとはただ「作田さんになんかやってもらおう」とて、コミックス全 31巻累計で 2500 万部を超えるようになりました。

ティを持っている人か、ウポポイを含めた関連施

か「熊谷さんに料理をつくってもらおう」というこうした流れに伴い、アイヌ関連の著作物も画設で働いている人。それぞれが好きなテーマで、ようなことを提案するだけで、あとは全部出演者

期的に増えています。特に、すでに絶版になってとにかくアイヌ語を使って何かをするという動画任せ。それでもちゃんとした動画が出来上がるのそしてこの漫画は、魅力的で個性的なアイヌをいるような書籍が文庫化といった形で再刊されるを作成して公開しています。

は、演者がみんななんとかして自分たちの先祖の主要人物として多数登場させ、彼らの文化や歴史ことが多くなり、アイヌ関連の話題がメディアで

実は私はその講座の企画編集委員の一人で、担を真っ向から物語の中に組み込んだことで、現実取り上げられることも日常的になってきました。

当しているのは「自然講座」「料理講座」「ウポポ

大ヒット作品になり、アニメ化もされ、実写化も着々と進んでいます。

しら おい

＊2

言葉や文化をほかの人たちに伝えていこうという、強い熱意があるからです。
このほかにも動画講座には、紙人形劇や寸劇、のアイヌを取り巻く社会的状況にも影響を及ぼす

ただその中にあって、アイヌ自身のアイヌ語をほどの作品となりました。これまでアイヌという巡る現在の活動はあまり注目を集めているとは言「自然講座」は、苫小牧市の作田悟さんを講師と子供たちとのアイヌ語学習や、ウポポイ職員への存在にまったく興味のなかった人たちに、関心をえません。

して、樹木や山菜の見分け方や利用法、あるいは

アイヌ語インタビューなどいろいろなコーナーが昔の生活などを教えてもらうコーナーです。進行

あって、おおぜいの人がそれぞれのやり方でアイる人はもういません。母語話者を基準にする限り、役はウポポイ職員の川上将史さん。

ヌ語を使った活動を試みています。

アイヌ語はすでに「死語」というべき状況にあり「料理講座」は様 似町のアイヌ文化伝承活動のアイヌ語の母語話者はすでにいません。しかし、ます。話者のいない言語に現在の活動もなにもな

牽引者である熊谷カネさんに、様似地方の伝統料

このようにいろいろな人がアイヌ語を使う活動をいものだ、と思うのは当然でしょう。

理を教えてもらうというコーナーで、進行役は熊

日々行っていく限り、アイヌ語は消滅しないでしょしかし、アイヌ語を後世に残していこうという谷さんの兄の孫に当たる工芸家の岡本朋也さん。

う。アイヌ語は現在進行形なのです。

活動は、むしろ盛んになってきています。残すと熊谷さんと岡本さんは親戚同士ですが、この動画

このアイヌ民族文化財団のホームページには、

いうのは、音声アーカイブをつくったり、辞書をで初めてアイヌ文化に関わる活動を一緒に行った動画講座以外にもさまざまなコーナーがあり、一編纂したりすることではありません。それは単にということです。

般にはあまり注目されていませんが、世界で一番持たせるきっかけをつくったのです。
また 2020 年には国立アイヌ民族博物館を含む
＊1 ウ
 ポポイ

	アイヌ語で「（おおぜいで）歌うこと」の意味＊2 ポロトコタン	アイヌ語で「大きな湖の集落」の意味

漫画『ゴールデンカムイ』のア

イヌ語監修を務めた中川裕氏によるアイヌ文化の入門書

絵：野田サトル／集英社

はっきり言って、アイヌ語の母語話者と見なせ

イのアイヌ語サイン紹介」の三つです。
とま こ まいさま に維持・復興のための資源を整備するだけのことでウポポイではほとんどの施設や設備にアイヌ語

アイヌ文化関連のコンテンツが充実したサイトであり、言葉を残すというのは、今生きている人がの名前がついていますが、それを紹介するのが「アすので、関心のある方は一度ご覧になっていただ

それを使っていくことです。

イヌ語サイン紹介」。解説するのは苫小牧市出身でくとよいと思います。

コンピュータと人間の言語

特集

特集

コンピュータと人間の言語

自然言語処理の基礎技術「形態素解析」とは？

が出てしまったり、係り受け解析や構文解析が正しく分かち書きされないので、1単語が明確ではないのです。

できなかったりして、言語研究に使えません。

日本語の形態素解析をどのように行うのですか？

それをさまざまな観点から分析します。
多種多様なことばを大量に蓄積し、複雑な分析を行うには、
コンピュータが不可欠です。しかし、

国立国語研究所 研究系 教授

ら「東京都」「、カレー」と検索したら「エスカレーター」

しかし正しく区切っておかないと、「京都」と検索した

ことばの研究では、たくさんのことばを集め、

小木曽智信

英語では、単語がスペースで区切られ分かち書きされるので、「これが1単語だ」と分かります。日本語は「形態素解析器」と呼ばれるコンピュータプログラム

態素解析器は、形態素解析用の辞書と組み合わせて使を使います。文を入力すると、単語に分けて、さらにいます。形態素解析器も解析用の辞書も、さまざまな品詞や活用形などを判別した結果が出力されます。形ものが開発されています。

国 語研でも形態素解析用の辞書などを開発しているのでしょうか？

ことばをコンピュータで扱うのはとても難しく、さまざまな技術が必要になります。その中でもけいたい そ基礎となる技術である「形態素解析」について、
小木曽智信教授に聞きました。

国語研では 2000 年ごろから、1 億語からなる「現代日究に適した形で行えるように、新しい辞書を国語研が本語書き言葉均衡コーパス（BCCWJ）」の構築に向け中心となって開発しました。それが UniDic です。

ユニディック

めかぶ

た準備を始めました。コーパスとは、ことばを大量か

UniDic は、MeCab という形態素解析器で利用できる

つ体系的に収集し、研究用の情報を付与してさまざまようになっています。MeCab は、工藤拓氏によって開な検索ができるようにした、ことばのデータベースで発されたソフトウェアで、高速かつ高精度であることす。BCCWJ のために、形態素解析を精度よく言語研から、現在最もよく利用されている形態素解析器です。

UniDic には、どのような特長があるのでしょうか？

小 木曽さんは、どのような研究をされているのですか？
専門は日本語学と自然言語処理です。
自然言語処理とは？
自然言語処理とは、私たちが普段使っていることばを

言語を自然言語と呼びます。日本語の自然言語処理にコンピュータで扱うための技術のことです。コンピューはさまざまな技術が用いられますが、中でも基礎となタで用いるプログラミング言語に対して、人が用いるる技術が「形態素解析」です。

以前からあった形態素解析用の辞書には、いくつか問

UniDic の特長の一つは、単語の区切り方を、国語研

題がありました。その一つが、単語の区切り方です。
「国で決めた「短単位」というルールで統一していること

立国語研究所」の例で示したように、1 単語を長く区です。短単位は、区切りの基準が分かりやすく、揺れ切ることも、短く区切ることもできます。それまでのが少なくなります。そのため、これを基盤としてさま

形態素解析用の辞書では、単語の区切り方が統一されざまな研究を行うことができるのです。

ていなかったため、統計的な分析が正確にできませんでした。

UniDic のもう一つの特長は、見出しが階層化されていることです。

形態素解析とは、どういう技術ですか？
形態素解析とは、文を単語に区切り、品詞や読みなど

テキストに単語がいくつあって、どんな単語がどれだの情報を付ける技術をいいます。言語を研究するとき、け一緒に使われているかを知る必要があります。それ

文・単語・文字・音韻など、さまざまな単位で分析しらが分かって初めて、動詞 A を全体の中に位置付けて、ますが、それらの中で基本になる単位が、単語です。

統計的な分析ができるのです。

例えば、あるテキストの中の動詞 A について、これ従って形態素解析は、言語研究において最初に必要がどのような言葉か調べたいとしましょう。そのためな基礎的な技術です。しかし日本語は、単語に区切るには、動詞 A が出てくる回数だけでなく、対象とするということが、とても難しいのです。

語に分けられるでしょうか？

私 は 国立国語研究所に 勤め てUniDic では見出しを、語彙素、語形、書字形、発音形
語彙素

語形

書字形

ヤハリ【矢張り】

ヤハリ

矢張り
やはり
矢張

ヤッパリ

具体的にはどういう難しさがあるのでしょうか？
「私は国立国語研究所に勤めています」という文は、何見出しが階層化されているとは？

い ます

このように区切ると、8 語です。
でも、
「国立国語研究所」と長いものを 1 単語として

階層的
見出しの例

（発音形は省略）

やっぱり
ヤッパリ

ヤッパシ

やっぱし

ヤッパ

やっぱ

と 4 つのレベルの階層構造にしています。皆さんが使う辞書の見出しに相当するのが、語彙素です。
「ヤハリ」という単語は、「ヤッパリ」「ヤッパシ」「ヤッパ」と語形が揺れたり、「矢張り」「やはり」「矢張」と書字形が揺れたりします。以前の辞書は、複数ある語形、書字形を別々に扱っていました。これではそれぞれ別の見出しになるので、一括した検索や集計ができません。
UniDic では語形や書字形の揺れにかかわらず、同一の見出しとしてまとめられているので、目的に応じて利用することが可能です。

よいのか？と思う人もいるでしょう。
国立

国語研究所

国立

国語

研究所

国立

国語

研究

と区切ることもできます。

UniDic を使って形態素解析を行うには、専門知識が必要ですか？

所

MeCab も UniDic も公開されているので、パソコンにイ

そこで、もっと簡単に使えるように開発したのが、ンストールすれば誰でも形態素解析ができます。しか「Web 茶まめ」です。Web 茶まめは、インストールがし、黒い画面にコマンドを打って操作するので、慣れ不要でオンラインで使え、専門知識がなくても形態素ていない人にはハードルが高いかもしれません。

解析ができます。

特集W eb 茶まめの使い方を教えてください。
正岡子規の俳句「柿くへば鐘が鳴るなり法隆寺」を形態素解析してみましょう。

Web 茶まめの使い方

ChatGPT を活用してコーパスを構築する
ことばをコンピュータで扱うといえば、①「Web
茶まめ」のサイトにアクセス
https://chamame.ninjal.ac.jp/

コンピュータと人間の言語

テキストデータ出典：『令和 4 年度「アイヌ語ラジオ講座」テキスト Vol.3』（公益財団法人アイヌ民族文化財団）

ChatGPT が最近話題です。ChatGPTは、
アメリカのOpenAI社が開発した対話型生成 AIで、

②解 析したいテキストを入力
テキストファイルをアップロードして解析することもできます。

ブラウザやアプリで質問や指示を文章で入力すると、回答が返ってきます。専門知識がなくても手軽に使え、さまざまな分野や目的、場面に対応できる能力を柿 くへ ば 鐘 が 鳴 る なり法 隆 寺

持っています。コーパス構築にもChatGPT が使われ始めています。どう使う？ 利点は？

③使
 用する辞書を選択
この例では「近代文語」を選択します。

宮川 創助教に聞きました。

④出 力したい項目を選択
一般的な項目が初期設定されています。
⑤出
 力形式を選択

宮川 創

国立国語研究所
研究系 助教⑥「解析する」

ボタン
をクリック

アイヌ語アーカイブなどの既存のコー
パスは、テキストがデータ化され、アイ

⑦解
 析結果

おすすめの解析を教えてください。

宮川さんは、ChatGPT をよく使っ和語・漢語・外来語・固有名詞という語種の割合に注固有名詞ているのですか？

とには、どういう利点があるのでしょうか？

ヌ語とその日本語訳が構造化されている

この例では教科書を OCR にかけて抽出しので、そのままコンピュータで扱うことたテキストデータを使いましたが、私がができます。

研究しているコプト語では、対象が中世

アイヌ語の教科書は印刷物なので、まの写本など手書きの場合もあります。手

文部省唱歌の『浦島太郎』、芥川龍之介『トロッコ』

常識的・倫理的に問題なさそうな範囲で、ず OCR（光学的文字認識）にかけて PDF

書 き テ キ ス ト 認 識（Handwritten Text

すよ。語種を自動で判別できることも、UniDic の特長の冒頭部分、日本国憲法 前文を、それぞれ Web 茶ま

文章の要約や翻訳の参考に使ったり、ま形式にして、そこからテキストをコピー

Recognition：HTR） の ソ フト ウ ェ ア にめで形態素解析を行い、語種の割合を比べると、左のた自分が書いた文章を校正したり文体をして抽出します。しかし、そのデータをは機械学習可能なもの（Transkribus やようになりました。解析結果は Excel 形式で出力でき変えたり、さらにはプログラミングやデー

プレーンテキストとして別のソフトウェ

eScriptorium など）があって文字認識のるので、グラフもつくれます。

タの整理などに使ったりしてみて、そのアに貼り付けると、アイヌ語と日本語訳

精度を手軽に向上させることができるの好きなアーティストの曲の歌詞や、好きな作家の作

結果を参考にすることがあります。GPT-4の対応がバラバラになってしまいます。

で、手書きの資料をテキストデータにす品について、Web 茶まめで形態素解析を行ってみては、という非常に優秀な次世代大規模言語モ

そのため、アイヌ語とそれに対する日本

ることは近年どんどん簡単になってきていかがでしょうか。ほかのアーティストや作家のテキデルを利用できる有料版の ChatGPT Plus

語訳というようにテキストデータを整理います。しかし、OCR や HTR で得られたストと比べることで、気付いていなかった特徴が見えを使っています。

して、表などコンピュータで扱いやすい

テキストデータから原文と現代語訳のペ形式にする必要があります。その構造化

アを抽出したり、分析しやすいように表にChatGPT を使いました。

などにしたりして構造化するには、これ

浦島太郎

外来語
混種語

です。

C
 hatGPT をコーパス構築に使うこ

目すると、そのテキストの特徴が見えてきて面白いで語種の割合の比較
和語
漢語

パス、アイヌ語の教科書です。

トロッコ
日本国憲法
0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100%

てくるかもしれません。
C hatGPT をコーパス構 築に活 用

ChatGPT で「次の文から、アイヌ語とまでは手作業で膨大な時間がかかってい

ChatGPT を使うのですか？

その日本語訳を抜き出し、表にしてくだました。ChatGPT は、そうしたバラバラ

コーパスとは、ラテン語の corpus「体」

さい。アイヌ語と日本語訳以外は削除しのデータも柔軟に構造化でき、コーパス構築の効率が大幅に向上します。

しているそうですね。どのように

UniDic や形態素解析について、課題や今後の計画はありますか？
Web 茶まめの「辞書選択」でお気付きかもしれません

書き言葉、現代話し言葉の辞書についても、新しい見が、UniDic は 1 種類ではありません。日本語といって出しの追加などメンテナンスが欠かせません。

も時代・地域によって違うので、それぞれの時代・地

UniDic は、日本語研究だけでなく、文学などほかのが語源ですが、言語学では言語のテキスてください」と指示をして、その下にア

域に合わせた形態素解析用の辞書が必要です。古文用分野や産業界でも広く使っていただいています。とてトデータセットを指します。私は最近、イヌ語の教科書を OCR にかけて抽出したもうれしいですね。

自身の機械翻訳の研究用にアイヌ語の対を少しずつ開発してきて、現在 UniDic は 13 種類あり、アイヌ語の例を紹介しましたが、日本

テキストデータを入力します。すると、には消滅の危機にある言語・方言がたく

奈良時代から現代の文章まで解析できるようになって

形態素解析という技術は、日本語をコンピュータで訳テキストのデータを収集しました。使表になって返ってきます（右上写真）。こさんあります。ChatGPT などの最新技術います。関西方言用も間もなく公開できる予定です。

処理し、分析するときに基礎となる技術なので、これ用したのは、国立アイヌ民族博物館のア

れらのデータを使い、機械翻訳の学習用を活用することで、コーパス構築を効率

固有名詞
ほかの方言用の辞書の開発にも着手しています。現代からも重要な役割を果たしていくことでしょう。

イヌ語アーカイブや、ほか複数箇所のコー

データセットを構築しました。

化していきたいと考えています。

70%

浦島太郎

自然言語処理による意味の表現形式の変遷

エッセイ

類似性が高いのはどちらか分からない要素が多くほとんどが0になり効率的に意味を表現できない

双方向から処理することで意味を
精度よく表現できる要素が少なく0 が少ないベクトルで表すことができる

猫（0.2, 1.3, 0.4, -0.05）

自然言語処理「言葉の意味を表す技術」のブレークスルーこみや・かなこ。東京農工大学大学院工学研究院先端情報科学部門准教授。東京農工大学卒業。同大学大学院で修士号および博士号（工学）を取得。東京工業大学
博士研究員、東京農工大学特任助教、茨城大学講師を経て、2021年より現職。専門は自然言語処理。著書に『機械学習教本』（森北出版）、『文書分類からはじめる自然

古宮嘉那子

言語処理入門』（科学情報出版）がある。

猫(0 0 0 0 0 0 1)

猫
（0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0
0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 …）

犬
（0 0 0 0 0 1 0）
ディープラーニング（0 0 0 0 1 0 0）
語彙数が 7 の場合

右が兄、左が弟の写真。

意味計算が
できる

London−UK＋France＝Paris

2 つの意味を区別できない対象単語のone-hotベクトル

2 つの意味を
区別できる

マウス

？

大規模言語モデル

ELMo や BERT
出現レベルの分散表現

Word2Vec
単語ごとの分散表現
分布仮説による
周辺単語の頻度ベクトル

さまざまな自然言語
処理のタスクで飛躍的な性能向上文？

Finetuning

大量の文書を用いて言語構造を事前学習させたモデル

タスク
ごとに
新しい
最終層

タスクの
答え

ChatGPT が登場してから 1年余り。AI が質問にトルの要素として単に「同じ単語であるかどうか」「加法構成性」があるという特徴があります。これ

さ ら に、 そ の 年 の 秋 に 発 表 さ れ た「BERT」

流ちょうな文章で答えてくれることが当たり前にで考えると、共に「互いに異なっている」というは、例えば「king – man + woman = queen」など（Bidirectional Encoder Representation fromなりました。このようなことが可能になったのは、ことまでしか表せません。

の意味計算が可能だということです。

Transformer）は、文脈を前方向からも後ろ方向

自然言語処理、特に、言葉の意味をコンピュータ

そこで、分布仮説の出番です。意味を表したい

Word2Vec に代表される、語ごとの分散表現でからも処理する双方向の Transformer の利用と言上に表現する技術が急速に進歩してきたからにほ

単語の周辺の単語の頻度情報を「文脈」としてとは、単語の見た目が同じであれば、文脈が異なっ

語モデルの工夫で、さまざまな自然言語処理のタかなりません。

らえるために、例えば周囲の one-hot ベクトルをても同じベクトルとして表されます。これで困る

スクで飛躍的な性能向上を成し遂げました。また、

自然言語処理とは、AI 研究の一分野で、日常

いくつか連結したものを１つのベクトルとして単のは、複数の意味を持つ単語です。例えば、「マウス」

BERT による分散表現は、日本語学や言語学の観

私たちが使っている言語をコンピュータで扱う研語を表すことにします。しかし、ベクトルの要素

はコンピュータ・デバイスであると同時に動物の点からも有益です。

究分野です。この分野において、ディープラー

数がとても大きくなるわりに、周辺文脈に出現し名前でもあります。でも、Word2Vec ではこれら●ニングによる技術革新が起きたのは 2013 年からた単語以外の要素の値は 0 になるため、ほとんどを同時に 1 つのベクトルとして表すため、2 つの筆者は学生時代から文中の単語を辞書の意味

2018 年のほんの 5、6 年のことでした。これは、の要素が 0 になってしまい、効率的に意味を表現

意味を区別できません。

言葉の意味を表す技術のブレークスルーだったとできないという問題があります。

言えます。

●

●

項目に分類する研究を行ってきましたが、上記のような一連の技術の発展に伴って精度が格段に上

2018 年に Peters らによって提唱された「ELMo」

がってきています。例えば筆者の研究室では、日●この問題に解を与えたのが、2013 年に Mikolov（Embeddings from Language Models） は、 そ れ

本語の BERT を使って「現代日本語書き言葉均衡

自然言語処理では、主に言語学における分布意らの提唱した「Word2Vec」です。Word2Vec は、を可能にしました。見た目が同じ単語でも、文脈

コーパス（BCCWJ）」に出現する語に『分類語彙味論の「分布仮説」によって単語の意味を取り扱っ

0 が多く疎であるベクトルの要素数（次元数）をが異なれば別の意味ベクトルとして表せるように

表－増補改訂版』の意味番号を振りました。文章ています。分布仮説は、簡単に言えば「文脈の似圧縮する工夫を加えたものです。この際、ベクトなったのです。

のタイプによりますが 81.0 ～ 93.8% の正解率がた単語・句・文などは意味が似ている」というこ

ルの要素数はもともとの語彙数よりはるかに小ささらに 2018 年に、ChatGPT の前身である初代と。ある単語を表す際、「one-hot ベクトル」と呼くなります（語彙数は万単位ですが、Word2Vec

GPT（Generative Pre-trained Transformer） が 発

以上のように、大規模言語モデルの発展により、ばれる方法が用いられます。これは、語彙数分ののベクトルの次元数は通常たかだか 200 から 300

表されました。これで、Transformer という高速

自然言語処理技術は一定の円熟を見せ、応用的に要素を持つベクトル（数値の配列）を用意し、そ

程度です）
。

計算が可能なネットワーク構造を持つモデルで事も学術的にも非常に有用であることが明らかにな得られています＊。

の単語に該当する要素だけを 1、その他の全てのここにディープラーニングの技術が用いられま前に大量の文書を用いて言語構造を学習させており、研究者がモデルを自作する時代は終わりを迎要素を 0 とすることで単語を表したものです。とした。ディープラーニングは、次元数の大きい情き、タスクごとにモデルの Fine-tuning（微調整）

えつつあります。筆者は、今こそ日本語学や言語

ころが、one-hot ベクトルだけでは、単語の意味

報を圧縮することが非常に得意です。このようにを行って利用する「大規模言語モデル」（Large

学などの文系学問と、大規模なデータに立脚する的な類似性を直接的には表現できません。例えば、単語を低次元で 0 の要素が少ない密なベクトルでLanguage Model：LLM）の枠組みが確立しました。

自然言語処理とが、共に発展していくときだと考「猫」と「犬」の意味的な類似性は「猫」と「ディー表すことを、「単語の分散表現」と呼びます。さらに、現在の自然言語処理では、この大規模言語モデル

えています。これからの自然言語処理の発展に大プラーニング」の類似性より高そうですが、ベク

Word2Vec による分散表現には、言語学におけるを利用する手法が主流です。

いに期待しています。

＊ 浅 田宗磨・古宮嘉那子・浅原正幸（2024）「『現代日本語書き言葉均衡コーパス』に対する分類語彙表番号悉皆付与」『言語処理学会第30回年次大会発表論文集』

インタビュー

新しいことを！

前川喜久雄 国立国語研究所 所長

── 2
 023 年 4 月、所長に就任されました。まず、これまでどのような研究をされてきたのかを教えてください。

アメリカでは言語学とコンピュータサイエンス両方の学位を持つ人がいて、言語学研究を引っ張っています。日本ではまだ少専門は、音声学と言語資源です。音声学は、人が話していると数です。国語研は 2023 年春から総合研究大学院大学に日本語

きに、どのように音をつくり出していて、その音がどのような言語科学コースを開設し、日本語をデータに基づいて客観的・性格を持ち、どのように聞き取られるかを研究します。最近は、定量的に分析できる次世代の研究者の養成を目指しています。

医療用の MRI（核磁気共鳴画像）装置で唇や舌や喉などが動──国語研が直面している課題はありますか。その解決策は？

く様子を撮影したリアルタイム MRI 動画を用いた研究に力を入

日本の財政が厳しく研究所の運営が難しい中、いかに生き残っれています。音声学の研究は学生時代からなので 40 年以上にていくかを考えなければいけません。それには、研究者に限らなり、言語資源は 20 年ほど前からです。

ず、ことばを使う人々にとって、なくてはならない研究所であ──言語資源とは？

ることが不可欠です。皆さんは、スマートフォンなどで音声入

ことばの研究のために体系的に収集したデータのことです。研力を使っているでしょう。音声認識の研究が始まったのは 1950

究者一人一人が自力でことばを集めて分析するのが、従来のや年代ですが、使い物にならないとずっと言われていました。そり方です。しかし一人の力では限りがあります。そこで、こと

うした中、音声のデータベースに基づいて新しい音声処理・認ばを体系的かつ大規模に集め、コンピュータの力を借りて複雑識の技術を開発することを目指してつくられたのが「日本語話な検索ができるようにしたコーパスがつくられるようになりま

し言葉コーパス」であり、それによって認識精度が向上したのした。コーパスは典型的な言語資源です。ただし、誰でも使えです。また国語研が開発した一連のコーパスを検索できる専門るように公開されているものでなければ言語資源とは言えない、家向けの「中納言」というウェブサイトは、
4 万人以上のユーザーというのが私の考えです。
「日本語話し言葉コーパス」や「現に年 200 万回以上利用されています。一般向けに「現代日本語代日本語書き言葉均衡コーパス」などの開発に携わり、最近で書き言葉均衡コーパス」のデータを公開している「少納言」も、は「リアルタイム MRI 調音運動データベース」を公開しました。

年 60 万回以上利用していただいています。

──国語研にはどのようなミッションがあると、お考えですか。

私たちの研究が皆さんの生活に直接利便性をもたらすことは

国語研は新しいことをやっていかなければいけません。では新なかなか難しいのですが、どういう研究をしているかを伝え、しいこととは何か？ 20 年前は言語資源をつくって公開すること

またコーパスを気軽に使っていただくことで、まずは国語研をが新しいことでした。それを続け、世界的にも充実した巨大な知っていただきたいと思っています。また、研究の下支えとなデータが得られています。今やらなければいけない新しいこと

る言語資源などの整備を継続することで、なくてはならない研は、巨大なデータを料理する方法の開拓です。巨大なデータを究所だと、研究者から評価してもらえることを目指します。

扱うには、情報科学の力を借りなければなりません。特に必要──所長になることが決まったとき、どう思われましたか。

なのがモデリングの技術です。言語のモデル化は昔から行われ実は、組織のマネジメントには大学生のときから興味があり、ていますが、頭の中で考えるものがほとんどでした。そうでは本を読んだりしていました。国語研で室長になったときには、なく、データに基づいてモデル化し、シミュレーションを行っ

研究室運営のノウハウを教えてもらおうと、国内の研究室をいてその結果をデータと照合し、モデルの正しさを検証できる。

くつか訪問しました。一番大事なことは何かと尋ねると、答え

そういうモデリングの技術がないと、量に負けてデータに振りはみんな同じで、人だと。私も同意します。マネジメントにつ回されてしまいます。巨大なデータに対応できる情報科学と結いてこっそり勉強してきたことや、音声学研究や言語資源の開び付いた、新しい言語学をつくらなければいけないのです。

発で実験的な手法や情報科学を取り入れてきた経験と知見を、

──そのために必要なことは？

活かしていければと思っています。

インタビュー

今も昔も「集めて、比べる」
松本 曜 国立国語研究所 副所長

──どのような研究をしているのか教えてください。

ないというのが、私の研究の特徴と言えるかもしれません。諸専門は語彙の意味論で、日本語の単語の意味と文法的な性質を言語との比較の中で日本語を見ています。

研究しています。人やものが移動する動画を示してその状況を── 2
 022 年 4 月から副所長になられました。

どのように表現するか、20 ほどの言語について調べるプロジェ

国際連携が担当の一つです。国語研では以前から国際出版に力クトを進行中です。日本語、英語などのほか、ネパールのネワーを入れており、ドイツの De Gruyter Mouton 社から出版されてル語やエチオピアのシダーマ語など一般にはほとんど知られている全 12 巻のハンドブックシリーズが 2024 年中に完成する予いない言語も含まれます。それぞれの言語でどのように表現す定です。日本語で書かれることの多かった日本語研究の成果を、るかを比較することで、日本語の特徴が分かってきます。

海外でも読みやすい英語で出版することは、日本語研究の普及

単語ではなく動画を使って出来事から出発するというアプと進展のために重要です。前川喜久雄所長は、海外の研究所とローチが特徴です。出来事から出発すると、この言語にはこうの連携を進める計画も立てています。研究者間で共同研究はしいう表現がない、と気付くことができます。単語から出発するていますが、研究所全体として連携することで初めてできる研と、その言語にない単語は最初から除外されて、研究できませ

究もありますから、実現に向けて取り組んでいきます。

ん。動画を使う研究は増えてきていますが、移動事象について── 2
 023 年 4 月に開設された総合研究大学院大学日本語言語科学

20 もの言語を対象にしたプロジェクトは世界最大級でしょう。

コースのコース長もされています。このコースの特徴は？

──日本語にはどういう特徴があるのですか。

学際性と先端性です。国語研には多様なバックグラウンドを持

誰かが階段を駆け上がった場合、こちらに駆け上がって来たの

つ人が集まって幅広い分野の研究が行われています。また国語

か、それ以外の方向に駆け上がって行ったのか、習慣的には区

研は、日本語研究をリードする役割を果たしてきており、実験別しないで表現する言語もあります。日本語は「来た」「行った」

系の研究にも力を入れています。そうした国語研の研究者たちと区別して表現したがる言語だといわれてきました。でも、そが指導する日本語言語科学コースから、次世代の言語研究を担のように区別して表現したがる傾向が日本語より強い言語もあう人材、特に次のコーパスの設計を担う人、実験系の研究をリーることが分かってきました。言語には、それぞれ違いがあります。

ドしていく人が出てきてほしいと思っています。

ですが私は、一見違うのに実はよく似ている、というところに──さまざまな言語に接する中で、好きな言語はありますか。

関心があり、違いの中に共通性を見つけようとしています。

新しい言語ですね。初めて接する言語の話者に会うと、「これ

──言語研究の道に進んだきっかけは？

をどう表現しますか？」と聞くんです。面白くて、もっと知りた

大学受験直前まで理系志望でした。しかしこのままの成績ではくなります。世界に言語は 5,000 以上ありますから、尽きません。

志望校には受からないとなり、文系に転向しました。英語の成──趣味は？

績は良かったので英語の配点が高い大学を受験し、英語学科に

バードウォッチングです。双眼鏡をのぞき、「これは何という仲進んだのです。高校時代、英和辞典を読むのが好きでした。こ間の何という鳥だ」と判断していくのは、楽しいですよ。研究の単語とこの単語は意味がどう違うのかな、この辞書ではこう

では、「この動詞のこの用法はこの意味の用法だ」とカテゴリゼー

書いてあるけれどもこっちの辞書ではこう書いてあるな、と休ションをします。鳥は飛んでいってしまうのですぐ判断しない

み時間に見比べていました。それが本業になりました。

といけないけれども、動詞の研究はじっと考えていられます。

──英語学のご出身なのですね。

そういう違いはありますが、やっていることは同じです。そうい

私に限らず、英語学から日本語の研究に入る人は多いですよ。

えば、子どものころは昆虫採集が好きでした。昆虫採集もバー

自分の中では、英語の研究と日本語の研究は分かれていません。

ドウォッチングも言語研究も、集めて、比べる。今も昔も、研

日本語を研究してはいるけれども日本語だけを見ているのでは究でも趣味でも、同じことをやっていますね。

秘特集

現代日本語書き言葉均衡コーパス

特集開発

目指したのは現代日本語の書き言葉の縮図話

新規にコーパスをつくる場合、どういう性質のコーパ

現代日本語の書き言葉の全体像を把握する──そのために国立国語研究所（国語研）が構築し、2011年より公開したのが、「現代日本語書き言葉均衡コーパス④先に公開した「日本語話し言葉コーパス」の解析
単位との互換性を保持

その開発は試行と挑戦の連続でした。

品詞情報など研究用の情報を付加してさまざまな検索ができるようにした、言葉のデータベースです。
野菜の「たまねぎ」は、どう書かれている？ 「○○的」という言葉には、どのようなものがある？ コーパスを使うと、そうした言葉の使われ方を調べることができます。
玉ネギ
5％（94 件）

玉葱
8％（176 件）たまねぎ
17％（345 件）「たまねぎ」はどう書かれている？（BCCWJ による）

玉ねぎ
49％
（1,026 件）
タマネギ
21％（446 件）出現数 10 の例

出現数 1 の例

1

具体的（10,547）

アイドル的

BGM 的

2

基本的（9,965）

スター的アウトドア的3

積極的（7,585）

タイミング的スーパーマン的4

一般的（6,395）

あたし的

あたくし的

5

社会的（5,988）

味的

当たり前的

6

比較的（4,141）

色彩的

あら探し的

7

経済的（4,049）

観光的

おぬし的

8

個人的（3,416）

推論的

漢字的

9

総合的（3,343）

立場的

惣菜的

10

効果的（3,297）

実感的

俗人的

「〇〇的」という言葉にはどのようなものがある？

（BCCWJ の元データによる「／○○／的」の検索結果）

世界各地でコーパスが次々に誕生
葉それぞれ 50 万語の収集を始め、紙のカードに言葉を書き取っ研究者はそれぞれの目的や関心に従って言葉を集めますが、個て整理する方法でつくられました。

電子化

コーパスデータ公開○オンライン検索○ DVD による全デー
タ頒布

形態論情報

この特集では「サンプリング」と「著作権処理」
を中心に紹介しています

雑誌・新聞です。では、どのようにサンプリングすれば、日本されたものを対象とすることにしました。具体的には、書籍・

語の書き言葉を代表するサンプルを収集できるのか。それが大きな課題でした。
そして導き出した方法が、「2001 〜 2005 年に出版された全

書き言葉の総体ての書籍・雑誌・新聞に含まれる総文字数を推計し、その比率

均衡コーパスをもとに各媒体からサンプリングする言語量を設定する」というものです。推計する対象として、書籍は国立国会図書館の蔵
書目録にあるもの、雑誌は日本雑誌協会の加盟出版社発行のもの、新聞は全国紙・ブロック紙・有力地方紙としました。

書籍

31 万 7117 冊・7491 万 1520 ページ

雑誌

5 万 5779 冊・1041 万 4955 ページ

新聞

4 万 9625 冊・119 万 8189 ページ

均衡とは……
テキストのジャンルや収録する際の手続きに「偏りがない」という意味。価値判断を伴うような代表性や、全てのジャンルについて同
じ量だけ収録されているという意味ではない。

文字数をひたすら数える！

「Brown Corpus」が完成しました。コンピュータで使えるよ

5 年間に出版された書籍・雑誌・新聞に含まれる総文字数をどを大量かつ体系的に集めたコーパスを、大学や国が中心となっうにした、世界初の電子コーパスです。その後、世界各地でコーのように推計したと思いますか？

てつくり始めました。

パスが開発され、1994 年にはイギリスで話し言葉と書き言葉

新聞については、全国紙 4 紙の朝夕刊の 8 冊・211 ページをを合わせて 1億語を集めた「British National Corpus（BNC）」

実測しました。右の写真は、実際に文字数を数えた新聞です。

が完成しました。

エリアを区切り、1文字 1文字、ひたすら数えていきます。エリ

文庫本
1,700冊分に相当○ XML による形態論情報と文書構造情報の統合

書き言葉にはさまざまなものがありますが、活字になって刊行様な目的に利用できて言語研究の共通基盤となるように、言葉

1 億語の日本語書き言葉コーパスをつくろう！

○著作権調査○関係者・関係団体と接触○許諾依頼

サンプル書誌情報

形態論情報

1964 年にはアメリカで、100 万語の書き言葉を収集した

Usage Corpus（SEU）」です。1959 年から話し言葉と書き言

サンプル使用の可否○短単位・長単位認定基準の作成○形態素解析用の辞書（「UniDic」）の整備○形態素解析
○未知語の処理、誤解析の修正

人では集めることができる量や範囲は限られます。そこで、多世界初の大規模なコーパスは、イギリスの「Survey of English

著作権処理

サンプル候補1 億語をどう選ぶ？

※ 2001 〜 2005 年に出版された数言葉を研究するには、言葉を集めて分析する必要があります。

サンプル候補電子化テキスト③公開可能なコーパス

バランスよく反映した 2024 年現在唯一のコーパス。

コーパスとは、実際に使われた言葉を大量かつ体系的に集め、サンプリング○収録対象資料の決定○資料の入手○サンプル作成（収録範囲の特定）○テキストの電子化○文字・文書構造の情報付与②幅広い目的に供するコーパス

約1億語からなる、日本語書き言葉の全体を出現数トップ 10した。
①多様な書き言葉をバランスよく反映したコーパス（Balanced Corpus of Contemporary Written Japanese：BCCWJ）」です。

コーパスとは？

コーパス構築の流れスとするのか、その設計方針が重要です。多くの議論を経て、次の4 点を念頭に置いて設計することにしま

B C C W J 開発秘話

アごとの文字数が鉛筆で書き込まれています。このページの文
字数は 5,320 字でした。
書籍については、日本十進分類法（NDC）の分類・判型ごと

国語研では 1950 年代から、雑誌や新聞など

コーパス」が完成しました。しかし、日本語の書き言葉の全体にランダムに選び出した 227 冊・1,135 ページの文字数を、やを対象に、言葉の使われ方や頻度を調べる語

をバランスよく反映したコーパスが、まだありませんでした。

はりひたすら数えました。雑誌は、NDC の分類・判型ごとにラ彙調査を行ってきました。それらは紙のカー

そこで、BNC の日本語版を目指し、「1 億語の書き言葉コードを用いたものでした。2004 年には国語研パスをつくろう！」というプロジェクトが文部科学省科学研究

初の電子コーパスとして「日本語話し言葉費補助金（特定領域）の助成を受けて 2006 年に始まりました。

ンダムに選び出した 53 冊・265 ページを実測しました。
文字数を実測した新聞（毎日新聞 2003 年 5 月 24 日夕刊）

5,320字！

特集
層

書き言葉の実態を把握できているのか？

推計文字数

0. 総記

1,636,414,548

2. 歴史

4,301,204,340

1. 哲学

5 年間に出版された総文字数の推計をも2,597,610,813

この場合はどうする？の連続

2.24％

サンプル抽出基準点はランダムに指定されるため、サンプル抽の場合は？ さまざまなケースが発生します。
「現代日本語で書16.06％

7.05％

医療

工業

1,468,293,360

4.98％

全国紙

2,417,622,461

地方紙

2,701,855,499

6. 産業

9. 文学

7.74％

2,196,387,437

3.35％

3,258,432,447

888,800,128

9,341,275,486

2,225,954,208

する方法では、書き言葉が生み出された実態を把握することはできても、その言

0.70％

4,615,929,967

5,069,594,034

1.36％

14.27％

3.40％

新聞

11.34％

456,459,405

877,875,592

5. 工学

n. 分類なしの表）。しかしこの比率でサンプリング

6.57％

比率

政治

教育

3.97％

推計文字数

7,421,447,806

18.95％ 雑誌

8. 言語

類・分類の構成比を算出しました（右上層12,408,321,943

7. 芸術とに、書籍・雑誌・新聞それぞれの種

総合

2.50％

3. 社会科学
4. 自然科学

書籍

比率

産業

ブロック紙

1.34％

110,640,958

180,964,513

0.17％

1,296,592,154

74.14%

0.28％

出基準点に文字がない場合もあります。その場合は、サンプル

かれた表現」が対象ですから、ひとかたまりの古語、外国語、

3.69％

抽出基準点をサンプル台帳の乱数 2、3……と変えていきます。

数式や、写真、図は、原則取得対象外です。

4.13％

それでも抽出できない場合は、対象ページの優先順位を下げて

1.98％

9.80％

いきます。

サンプル間・作業者間で揺れが生じないように、作業規則と判断基準を細かく設定し、マニュアル化しました。そうするこ

では、古語や外国語の文章だったら？ 数式の場合は？ 写真とで、斉一な手順で均質なサンプリングを実施しました。

現代日本語書き言葉均衡コーパス（BCCWJ）

葉がどれくらい流通しているかは分かりません。また書き言葉には、書籍・雑誌・新聞以外にも多くの種類があります。
そこで、書籍については、読まれてい出版サブコーパス

図書館サブコーパス

生み出された書き言葉を幅広く収集
書籍・雑誌・新聞（2001〜 2005 年）
約 3,500 万語 通している書き言葉を幅広く収集
流
東京都内 13 自治体以上の公立図書館で共通して所蔵しているもの（1986〜2005 年）
約 3,000 万語るという実態を反映するよう、図書館の特定目的サブコーパス

蔵書やベストセラーを加えました。その上の 2 つでは捉えにくいもので、現代日本
語書き言葉の実態を把握するのに重要な資料を収集

他のさまざまな資料も加え、性質の異なる３つのサブコーパスで構成することに可変長サンプル
開始位置

サンプル抽出基準点
図や古語は取得

白書・教科書・広報紙・ベストセラー・Yahoo!
知恵袋・Yahoo! ブログ・韻文・法律・国会会議録（1976 〜 2005 年）
約 3,500 万語

対象外しました（右図）。

古書店巡りの達人！？

B C C W J 開発秘話

ランダムに指定される資料の誌面はさまざま。作業規則と原本を入手するため図書館・書店・古書店を巡る

図書館や新刊書店

で入手できない資

構成が決まったら、サンプルを抽出する

手し、縮刷版がない場合は国会図書館の対象をコンピュータでランダムに選び、マイクロフィッシュから取得しました。

料は、古書店を次

原本を入手します。図書館で借りたり、入手した原本は、出版サブコーパスとから次へと巡って比較的安価なものは購入したりしました。

図書館サブコーパスの書籍と雑誌だけで館外への持ち出しが禁止されているもの

も3万1000冊以上！ 図書館の貸出申請・は、許可をいただいてスキャナを持ち込

借り出し・返却、書店への発注・納品確みスキャンしました。新聞は縮刷版を入認など、大がかりで複雑な作業でした。

＊
探しました。
＊B CCWJ の構築に携わったスタッフのコ
メントを紹介します。

判断基準に沿って 1 件ずつ手作業でサンプルを取得していく。
サンプル取得の例。サンプル台帳に従って、対象資料のコピーを取り、サンプル抽
出基準点、固定長サンプルの範囲、可変長サンプル抽出開始位置、取得対象外など
を色鉛筆で記入していく。この指示用紙に基づいて電子化作業が行われる。

真夏のコピー地獄！

暑い時期の大量コピーは、かなりの重労働でした。というのも、当時の国語研の建物の窓には、ブラインドがほとんど付いていなかったのです。しかもコピー機は窓際にありました。真夏の昼の
時間帯は強い日差しが照りつけ、「そろそろ限界……」「いや、ここまで終わらせたい」という気持ちのせめぎ合いでした。今、窓という窓にブラインドが付けられているのは、この作業がきっかけでは？と勝手に考えています。

国会図書館書庫内でのサンプリング作業

どの部分をサンプリングする？
資料の原本やスキャンデータを入手できたら、サンプリングを行います。資料ごとに、何ページのどの位置からサンプリ
ングするか、ランダムに指定します。
1 つの資料から、長さの異なる 2 種類のサンプルを取得します。
「固定長サン
プル」は基準点を始点として 1,000 文字
目までの範囲を、「可変長サンプル」はTo Do リストや注意事項が書かれた紙。

情報共有のためこうしたメモが、サンプリ

サンプル台帳の指示

基準点を含む章や節などの言語的なまと「49 ページの座標 4E」

ングの作業部屋の掲示板にたくさん貼られまり（ただし上限 1万字）を抽出します。

マス目を印刷した透明なシートを対メールもしばしば送信されていた。

象ページに当て、座標により指定さていた。作業進捗遅れに対する注意喚起

可変長サンプルは、セリフ以外に改行がない文は、上限の 1万字まで抽出することになっています。私が特に泣かされたのは、ロシア文学です。改行なしがずーっと続「サンプル抽出基準点」とする。この

現代日本語として収録対象で、その翻訳文が素晴らしい「あの苦労を忘れたくない」

シートは判型に合わせ、さまざまな資料などを縮小コピーしてトでキメ点を決める」と言っていた。

と、サンプリングに関する

サイズを用意していた。

キーホルダーに付けている人も。

文章なのですが、読みふけってしまっては文字数をカウントできません。ぐっとこらえて電卓をたたいていました。

サンプル台帳とサンプル抽出基準点の例

ほんの一部。
「とても
念に保管している。

例では「た」。これを「キメマスシー

くんです。トルストイも、ドストエフスキーも。翻訳文もた 色 鉛 筆。 こ れ で も捨てられない」と記れた交点に最も近接している文字を作業者泣かせの “ 改行なし ”

サンプル取得に使っサンプリングの注意点が書かれた「魂の付箋セット」。

「捨てるのがしのびない。
後世まで遺していきましょう！！」とある。

サンプリングに使用した購入資料は現在も保管されて
いる。

特集

著作権者から許諾をいただく

B C C W J 開発秘話

著作権者に利用許諾の依頼状と共に送付した許諾書

構築したコーパスを公開することは、重そして連絡先を調べ、利用許諾の依頼状

要な設計方針の 1 つでした。そのためにを送ります。連絡先が分からず、依頼状は、収録するサンプルの著作権者に利用を送ることができない場合もあります。

許諾を得る必要があります。この著作権

特に雑誌の場合、連絡ができない割合が処理に、とても苦労しました。

書籍よりも高くなりました。

著作権処理が必要なサンプルは、書籍

それでも根気強く連絡先を調べ、書籍のみで 2 万 4421 件ありました。それをについては約 90％に当たる 2 万 1986 サ

1 件 1 件、地道に処理していきました。

ンプルの著作権者に連絡を取ることがで

まず、サンプルの著作権者を特定します。

きました。

BCCW J を使ってみませんか
国語研では、「少納言」というオンライン検索①「検索文字列」の窓に調べたい語句をツールを公開しています。利用条件に同意すれ入力します。例えば、「一生懸命」を検ば、誰でも無料で BCCWJ の全文検索をすることができます。
「少納言」の基本的な使い方を紹介しましょう。

索してみます。
https://shonagon.
ninjal.ac.jp/

入力した文字列がそのまま検索されるので、その他の表記形を検索したい場合は、入力文字を変えて検索します。例えば、「一生けん命」「一生けんめい」「いっしょ
うけんめい」「一所懸命」「一所けんめい」「いっしょけんめい」などと入力します。

日本へのお見舞い

利用拒否になると……

②目的に応じて、検索対象の「メディアとてもありがたいことに、多くのサンプ

次に優先順位が高いものの原本を入手お願いしたときには断られてしまいましルの著作権者から利用の許諾をいただけ

し、サンプリングをやり直さなければなた。ですが東日本大震災の後、日本へのました。しかし、利用拒否の回答が来る

らず、作業計画の見直しが必要になる場

場合もあります。

合もありました。

アメリカ在住の原著者に、最初に許諾をお見舞いですと言って許諾をもらうことができました。

ようやく連絡が取れた
作家さんは……

サンプリングと著作権処理は同時に並

例えば、書籍については、3 つのサブ

行して行っていました。利用拒否の回答

コーパス合わせて 1,681冊が利用不可にが来ると、すでにサンプリングが終わっなりました。雑誌の著作権を有する出版ていても、そのサンプルは利用できませ社に利用を拒否された例などもありましん。対象をランダムに選んだリストからた。

／ジャンル」や、刊行年代の「期間」を指定することができます。
③「検索」をクリックします。
前後の文脈を指定して検索したい場合
は、検索ボタンの上の「こちら」をクリッ
クして文字列を入力します。
④検索結果が表示されます。検索文字列の前文脈と後文脈それぞれ 40 字程度と、出典情報を確認することができます。検私が参加したのはプロジェクトの後期だったため、「連絡先不明」に分類された作家さんがたくさんいて、一人一人リサー
チをやり直しました。そうした中、ある中
国の作家さんと、幸運にも直接メールでコンタクトを取ることができました。とても丁寧なお返事と許諾もいただけて、やれやれ良かったと思っていたら……。し

連絡不能
2,207
（9％）

索結果のダウンロードはできません。

返信なし
4,211
（19％）

その他
228
（1％）

拒否
1,880
（9％）

連絡済み

著作権処理対象 21,986
24,421（90％）の作家さんのお名前が！ びっくりしまし著作権処理の状況た莫言氏です。

検索結果が 500 件以上になった場合は、その中からランダムに選んだ 500 件が表

連絡済み
21,986

示されます。
検索対象の「メディア／ジャンル」や「期ばらくして、ノーベル賞のニュースにそた。2012年のノーベル文学賞を受賞し「一生懸命」は 2,169 件見つかりました。

許諾
15,895（72％）

間」を指定することで、検索結果を絞って表示させることが可能です。
「一生懸命」の場合、「メディア／ジャンル」で「雑誌」だけにすれば検索結果は76件となり、1 億語を超える
日本語書き言葉のコーパス完成！

全ての用例を確認できます。
BCCWJ-DVD 版（DVD-R 4 枚組）

BCCW J の拡充が計画されています

著作権処理が済んだサンプルは、電子テ

けて構築を進めてきた「現代日本語書き

キスト化します。その電子テキストを用言葉均衡コーパス（BCCWJ）」が完成

BCCWJ は、日本語研究をはじめ、日本語教育や国語教育、国と言われることもあります。媒体の種類や文字数の比率も変わっいて形態素解析を行い、品詞など研究にし、2011 年より全てのデータを収録し語政策、辞書編集、自然言語処理など、さまざまな用途で使わていることでしょう。現代日本語の書き言葉の全体像を把握す

必要な情報を付与します。この特集ではた DVD 版の頒布（有償）とオンライン

れています。BCCWJ を用いた研究業績は 2023 年 7 月時点でるためには、定期的なデータの追加・更新が必要です。

詳細を紹介できませんが、電子化や形態公開を開始しました。現在、Web上では、

1,784 件でした。
「少納言」は年 60 万回以上利用されています。

文 化 庁 の 施 策 の 1 つ とし て、 令 和 6 〜 10 年 度（2024 〜

論情報付与も、試行と挑戦の連続でした。

オンライン検索ツール「小納言」「中納言」

BCCWJ の 完 成 か ら 10 年 以 上 た ち ま し た。BCCWJ は、

2028 年度）に BCCWJ を拡充する計画があります。2006 年

そして、全てのデータをパッケージ化。

「NINJAL-LWP」にて利用可能です。

2011 年の公開以降、更新がされていません。言葉は変化するから2025年までの20年分の日本語書き言葉のデータを追加し、ものであり、また IT 化により言葉が変化する速度は増している

現在の 1億語規模から 2 億語規模になる予定です。

こうして 2006 年から 5 年の歳月をか書籍紹介

現代日本語における句読点の研究本書は、日本語の句読点について、これまでの研究と使用実態を明らかにすることを目的としてまとめられた一冊です。句読点研究については、日本語学・国語教育・日本語教育における研究を網羅的にレビューして、その変遷をまとめています。句読点の使用実態につい研究概観と使用傾向の定量的分析ては、日本語母語話者と日本語学習者の 2 つの側面から検討しています。日本語母語話者

岩崎拓也

多寡や助詞直後の読点の打ち方、日本語の習熟度と句読点使用の関係、母語による影響な

ココ出版

どを、定量的な分析と考察から明らかにしています。本書は、日本語の句読点についての研2023 年 2 月の句読点の打ち方については、接続詞直後の読点の使用や、括弧と句点の組み合わせの特徴などを分析・考察しています。また、日本語学習者の句読点使用については、句読点の究を志す人に必携の一冊となっています。
▶ 岩崎拓也（筑波大学）

現代日本語における否定的評価を表す

とりたて詞の研究
井戸美里
くろしお出版
2023 年 2 月

本書は、日本語の否定的評価を表すとりたて詞の意味的、形態・統語的現象について、記述的な一般化を行ったものです。日本語には、「洋子は電車で化粧ナンカしている」のナン
カのように、話者の否定的な評価を「含み」として表示する働きを持つ、とりたて詞と呼ばれる特徴的な語群が存在します。先行研究では、とりたて詞は主となる命題と「含み」となる命題の論理的関係を表すものと考えられ、話者の評価のような主観的要素とは切り離して研究されてきました。一方本書では、むしろ話者の評価のような主観的要素こそが本質的に、とりたて詞の言語現象に意味的、形態・統語的に関与していることを、多様な現象記
述を通して示しています。
▶ 井戸美里

方言地理学の視界
小林 隆、大西拓一郎、
篠崎晃一〈編〉
勉誠出版
2023 年 5 月

方言が空間的な言語のバリエーションである以上、方言の研究では地理的視点を欠かすことができません。同時に、方言は言語として、語彙、文法、言語行動などの諸側面を持ち、それぞれが空間上での多様性を有します。また、日本の方言学は、方言地図を中心に地理的視点を追究するための資料を多くつくってきました。それらの諸分野で、先駆的かつ多くの優れた業績を残した、国立国語研究所名誉所員の佐藤亮一氏が、2020 年 11月に亡くなりました。方言の将来まで見越した佐藤氏による多方面の研究をたどりつつ、考え方の基盤を検証することを通して、方言地理学の進むべき方向を照らす論集を 24 名の気鋭の執筆陣により編みました。佐藤氏の略歴ならびに著作一覧も掲載しています。
▶ 大西拓一郎

日本語研究者がやさしく教える「きちんと伝わる」文章の授業

本書は「文章を書くのが苦手」「もっと上手に文章を書きたい」と思う人に向けた本です。
アイデアを文章にするのは難しいものです。本書は、1章「考えを形にする」、2 章「変化をつける」、3 章「中身を改める」、4 章「相手を思いやる」の 4 つの章から成り、頭で考えた

石黒 圭〈編〉、井伊菜穂子、ことを文章にするまでのプロセスが示されています。本書の大きな特徴は、考えたことを文市江 愛、井上雄太、章の形にするだけでなく、内容を吟味し質を高め、読み手への配慮を加えて「きちんと伝わる」

本多由美子〈著〉

文章にするまでの流れが理解できることです。また、書くことにおいて読み手の存在は欠か

日本実業出版社

せません。本書では読み手との関係性によって内容や書き方も変わることが例をもって示さ

2023 年 2 月

れています。本文が先生と生徒の会話形式で始まるなど、読みやすさも意識されています。文
章指導を行う教師にも参考になる一冊です。
▶ 本多由美子

こちらも

注目

コミュ力は
「副詞」で決まる
石黒  圭

光文社
2023 年 4 月

国立国語研究所の研究者が関わった書籍を紹介します（2023年１〜 6月発行）

書籍紹介

ていねいな文章大全

日本語の「伝わらない」を解決する108 のヒント

文章を書くのは得意ですか？ そう問われて、得意ですと即答できる人は限られます。しかし、私たちの仕事は言葉でできています。学生であっても、論文・レポートなど文章を書く機会は少なくなく、職場でも学校でも、私たちは書いた文章で評価されます。字が汚い人がきれいな
字を書くことは難しいのですが、字をていねいに読みやすく書くことならできます。同様に、石黒 圭

文章が苦手な人が名文を書くことは難しいのですが、文章をていねいに読みやすく書くことな

ダイヤモンド社

らできます。本書は、日本語研究者の立場から、文章をていねいに書くときの勘どころをまと

2023 年 9 月

めたものです。ご自身の文章の確認・校正に、ぜひご活用ください。
▶ 石黒 圭

一般言語学から見た

本書は、1995 年に出版した『語形成と音韻構造』（くろしお出版）の続編として、過去 30 余年間の私の研究を、国内外における研究動向を踏まえてまとめたものです。音韻現象の普遍性

日本語の語形成と音韻構造や記述の一般性が求められる中、本書は東京方言の複合語アクセント（第 2 章）、
「紅白歌合戦」のような音韻的に一語化しない複合語（第 3 章）、
「NHK」などのアルファベット頭文字語（第4 章）、「インスタ」（グラム）などの短縮語（第 5 章）、
「ゴジラ」などの混成語やポケモンの命

窪薗晴夫

名（第 6 章）、
「マンマ」などの赤ちゃん言葉や「サイヤ人」などの逆さ言葉（第 7 章）といっ

くろしお出版

たさまざまな語形成過程を、一般言語学の視点から考察しました。

2023 年 10 月



▶ 窪薗晴夫

はちうえのハイビスカス（左）洋服のおしゃべり（右）ら 2 編を、奈良芸術短期大学の小島光貴さん、田中茉央さんのイラスト

松村雪枝〈文〉、横山晶子〈言語監修・
解説〉、Hara Alina〈英語翻訳〉

巻末に方言の解説が付いています。
『はちうえのハイビスカス』は死期に作品です。絵本を通じてしまむにに興味を持つ人が増え、危機言語を継承する一助になることを願っています。

小島光貴〈絵〉 田中茉央〈絵〉

方言はなぜ存在するのか

ことばの変化と地理空間で絵本化しました。しまむに（沖永良部方言）
・日本語・英語の 3 言語で、おける生き方を、『洋服のおしゃべり』は意思を持ち表現する力を描いた

言語復興の港、奈良芸術短期大学
2023 年 10 月

奄美群島沖永良部島の作家、松村雪枝さんの連作物語「てぃんがま」か▶ 横山晶子

方言という、ことばの地理的異なりを理解するためには、違いを生み出すもととなる言語変化を解明することが必要です。語彙の基本変化である「類音牽引」「同音衝突」「民間語源」「混淆」
を「有縁化」という概念で統一的に説明しました。このような語彙が示す方言分布と、文法の大西拓一郎

分布は、特性が異なります。そのことを地図とグラフを使って明確化し、「方言分布の基本法則」

大修館書店

を導き出しました。以上を基盤に学史上の「方言周圏論」と「方言区画論」の対立問題への視2023 年 11 月

点を示し、言語地理学の進むべき指針を明らかにしました。図版を多用することで、一般の読者の方にも理解しやすい内容になっています。
▶ 大西拓一郎

本書は「日本語歴史コーパス」（CHJ）の構築と活用を行ってきた国語研「通時コーパス」プロジェ
コーパスによる日本語史研究 クトによるシリーズの1 冊です。
「CHJ 江戸時代編」を活用して行われた研究と、その設計や利用方法の解説から成ります。既刊の『中古・中世編』『近代編』の間に入るもので、3 冊を時近世編
岡部嘉幸、橋本行洋、
小木曽智信〈編〉
ひつじ書房
2023 年 12 月

代順に並べると表紙や背表紙が 1 つにつながるデザインになっています。この表紙のように、近世語資料は日本語の歴史をつなげて見る際に必須のものですが、従来は紙の総索引すら整備が進んでおらず、コーパスが切望されていました。今、そのコーパスと利用ガイドとなる本書が世に出たことで、日本語の通時的研究がいっそう進展することに期待します。
▶ 小木曽智信

知れば知るほど好きになる ことばのひみつ柏野和佳子〈監修〉高橋書店
2023 年 11 月

国立国語研究所の研究者が関わった書籍を紹介します（2023年7 〜 12月発行）

ないものばかりでした。デジタルカメラで文献を撮影し、その画像から対象の漢字を 1字ずつ切り抜いて画像としてデー
タベースに保存する、という作業を延々とやっていました。
あまりにも大変なので、コンピュータで漢字を扱うための文
字コードの拡張にも取り組むようになりました」
必要に迫られて仕方なく？「いいえ。大学 4 年生のとき、JIS コード表の拡張開発が行われていて、拡張候補の原案にないが必要そうな漢字を提案しなさい、という課題が出ましカクた。私は『傕』を提案しました。
『三国志』に出てくる人名
ではこの漢字だけ入っていなかったのです。第 4 水準に採用され、謝辞に私の名前も載っています。少しは社会の役に立てたという達成感があり、興味を持ちました」
2005 年、国語研へ。電子政府を支える基盤整備として戸籍などで使われている漢字を調査しコンピュータで扱うための漢字情報データベースを構築するプロジェクトに参加。そ研究室訪問

本の匂いの中で高田智和

国立国語研究所 研究系 教授の後も、文字表記と漢字情報処理の研究を続けてきました。
「同じ漢字でも、手書きと印刷では形が違います。明朝体とゴシック体でも形が違います。でも私たちは、同じ漢字と見なしていますよね。形が違っていても、同じ漢字と見なすことができる許容範囲はどこまでなのか、ということにも関心「本に埋もれている」と聞いた研究室を訪問──書棚に収

高田さんの研究対象は文献だけではありません。
「15 年ぶルにも積み重なっています。
「留学生が訪ねてきたとき、本りに街路の看板の調査に行きました。注目しているのは地名の匂いがする、と言っていました。自分では意識したことはの表記です。地名は生きていて、画数の多い漢字をひらがないのですが、それが私の研究室の特徴なのかな」と高田なにしたり、別の漢字に置き換えたり、表記が変わります。

智和さん。

そこに住んでいる人からも話を聞き、15 年でどのように変そして受け取った名刺の 1枚を見て、「つち（土）ではな▼文献調査では原稿用紙と鉛筆と巻き尺（水色）が必需品があります」

まり切らない本が、いくつものワゴンを埋め尽くし、テーブ化したか、またその理由を調べようとしています」

く、
さむらい（士）ですね」とひと言。名刺には「吉」の字が。

とはいえ、一番楽しいときについて尋ねると「実物の文献「漢字の形を研究しているので、異体字がある漢字には自然を触っているとき」と。
「写真印刷の性能が良くなり複製本と目が行くのです。大学時代、国語学の『漢字字體の研究』から分かることも増えました。でも実物を触るとその質感なという演習で、漢字の形が時代や地域で変わっていくことを

どから、書かれた当時のこと、字がどう書かれたか、代々の知り、面白いなと思ったのが始まりです」
対象とする意味の漢字を 1字ずつ、さまざまな文献から探して集め、時代や地域ごとに整理して比較し、漢字の形

所蔵者に大事にされていたかどうかも分かります。記号としての言語ではないところも感じたいのです」
趣味は？「部屋の窓から鳥を見ることかな。夏、木の葉ががどのように変わってきたか、またその理由を探っていくの茂っているときに、姿は見えないけれども『いるぞ』と感じですが、「以前は漢字のデータベースづくりが大変でした」

るのが好き。実物の文献に触れながら見えないものを感じたと高田さん。
「古い文献の漢字はコンピュータでは表示できいというのと、通じるものがあるのかもしれません」

vol.132024 年 3 月 29 日発行

編 集 後 記『ことばの波止場』vol.13 の特集は「日本で話編集

国立国語研究所広報室ことばの波止場編集部会（柏野和佳子（部会長）、朝日祥之、五十嵐陽介、
井上文子、窪田悠介、中川奈津子、福永由佳、横山晶子）

発行

大学共同利用機関法人 人間文化研究機構 国立国語研究所〒 190-8561 東京都立川市緑町 10-2
Tel 0570-08-8595
https://www.ninjal.ac.jp/

されていることば その危機とルーツ」「コン
ピュータと人間の言語」「BCCWJ 開発秘話」の 3 つです。表紙の写真は、BCCWJ（現代日
本語書き言葉均衡コーパス）のサンプル取得に使った色鉛筆です。私は小学生のころから、
1 つ目の特集にも取り上げられた日本列島のことばの多様性に興味がありました。記事の編集を担当しているときには、このような研究の面白さを読者の方々に正確に伝えることの難編集協力 フォトンクリエイト（鈴木志乃）
撮影

Studio CAC（吉田 号）

デザイン デザインコンビビア（山田純一）

しさと楽しさと素晴らしさとを、いつも感じて『ことばの波止場』はウェブサイト
「ことば研究館」でもご覧になれます。

いました。

©2024 National Institute for Japanese Language and Linguistics（五十嵐陽介）