堤 智昭，小木曽 智信
複数の UniDic 辞書による形態素解析支援ツール『Web 茶まめ』の実装と運用『情報処理学会誌』64(3) pp. 749-757.
2023 年 3 月刊行
http://doi.org/10.20729/00225271

次ページ以降の論文は 2023 年 3 月刊行の情報処理学会論文誌（ジャーナル）64 巻 3 号に掲載された論文のプレプリントです。正式版の公開以降はそちらを参照・引用してください。
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/index.php
注意
本著作物の著作権は情報処理学会に帰属します。本著作物は著作権者である情報処理学会の許可のもとに掲載するものです。ご利用に当たっては「著作権法」ならびに「情報処理学
会倫理綱領」に従うことをお願いいたします。
Notice for the use of this material
The copyright of this material is retained by the Information Processing Society of Japan(IPSJ). This material is published on this web site with the agreement of the author(s) andthe IPSJ. Please be complied with Copyright Law of Japan and the Code of Ethics of the IPSJ
if any users wish to reproduce, make derivative work, distribute or make available to the public
any part or whole thereof.
All Rights Reserved, Copyright (C) Information Processing Society of Japan. Comments arewelcome. Mail to address editj＠ipsj.or.jp, please.
http://www.ipsj.or.jp/copyright/ronbun/copyright.html

情報処理学会論文誌

Vol.64 No.3 1–9 (Mar. 2023)

複数の UniDic 辞書による形態素解析支援ツール『Web 茶まめ』の実装と運用
堤 智昭1,a)

小木曽 智信2

受付日 2022年5月22日, 採録日 2022年12月2日

概要：本稿では，複数の UniDic 辞書による形態素解析を行える Web アプリケーション，Web 茶まめの開発実装と運用について述べる．文章の形態素解析を行う場合に必要となる辞書は，文法，単語が異なる言
語間では同一の辞書を用いることができない．そのため日本語の形態素解析を行う場合でも，現代語と古文では同一の辞書を用いることは難しい．また，古文の中にも和歌・軍記物・狂言・洒落本など，様々なものが存在し，多彩な文法・単語が存在するため，それぞれに適した辞書を用意する必要がある．こうした問題を解決するために UniDic では時代やジャンルに応じた複数の形態素解析辞書を提供している．Web
茶まめはこれらの辞書を容易に切り替え，形態素解析の実行環境を提供し，コーパス言語学的な研究の推進やオンライン授業など教育活動を推進することを目的に開発を行った．
キーワード：コーパス，形態素解析，アプリケーション開発

Implementation and Operation of“WebChamame”, A Morphological Analysis
Support Tool Using Multiple UniDic
Tomoaki Tsutsumi1,a)Toshinobu Ogiso2

Received: May 22, 2022, Accepted: December 2, 2022

Abstract: In this paper, describes the development, implementation, and operation of WebChamame, a web
application that can perform morphological analysis using multiple UniDic. When performing morphologicalanalysis of sentences, it is not possible to use the same dictionaries for languages with diﬀerent grammars
and vocabulary. For this reason, it is diﬃcult to use the same dictionary for both modern and archaic
Japanese texts when performing morphological analysis of Japanese. In addition, there are a variety of ancient texts, such as waka poems, war chronicle, kyogen, and sharebon books (gay-quarter novelettes), with awide range of grammars and words, so it is necessary to prepare appropriate dictionaries for each. To solvethese problems, UniDic provides multiple morphological analysis dictionaries for diﬀerent periods and genres,and WebChamame was developed to easily switch between these dictionaries and provide an environment
for performing morphological analysis to promote corpus linguistics research and educational activities suchas online classes. WebChamame was developed for the purpose of promoting corpus linguistics research andeducational activities such as online classes.
Keywords: corpus, morphological analysis, application development

1. はじめに
1

2

a)

筑波大学
University of Tsukuba, •••••, ••••• 000–0000, Japan
国立国語研究所
National Institute for Japanese Language and Linguistics,•••••, ••••• 000–0000, Japantsutsumi.tomoaki.gn@u.tsukuba.ac.jp

c 2023 Information Processing Society of Japan⃝

近年，国語学・日本語学の分野において，自然言語の文章を電子化・構造化し大規模なデータベースとしたコーパスを用いた研究が広く行われている．コーパス言語学的な

1

情報処理学会論文誌

Vol.64 No.3 1–9 (Mar. 2023)

研究では通常，形態素解析を行って語のレベルで調査を行うした問題を解決し，現代語コーパスと共通する一貫したう．そのため，これまでは一般的な形態素解析辞書が存在原理に基づいた情報付与を行い，古代から現代に至る通時する現代語を中心に研究が行われてきた．しかし近代文語的な観察を可能とする通時コーパスを実現するために，現UniDic や中古和文 UniDic [1], [2] の登場により，近代以前

代語用 UniDic のほかに，古文用の各種の UniDic が開発さの歴史的な資料についても形態素解析が可能となり，近代れた [1], [2]．古文用 UniDic は，現代語用 UniDic をベー語コーパスや日本語歴史コーパスのように歴史的資料に対スとして実装されており，UniDic の設計原理のもと均質してもコーパス言語学的な研究が行われている．

な見出し語の単位に基づいて実装されている．

しかし，一般的な日本語研究者にとって，様々な形態素解

UniDic は「現代日本語書き言葉均衡コーパス」をはじめ析辞書を用いて形態素解析を行うことは，形態素解析実行とする多数のコーパスでも利用されている代表的な電子化環境を用意する困難さと，実際の解析作業の煩雑さから容易辞書である．形態素解析器 MeCab の辞書として利用でき，ではない．そのためにローカルで動作する形態素解析補助

多様な日本語テキストを単語に分割し形態論情報を付与すツール「茶まめ」[3] などが公開され，利用されてきた．しかることができる．UniDic には現在合わせて 12 種類の辞書

し，計算機を用いた形態素解析を行うには，MeCab [4], [5]が存在する．そのうち現代語用 UniDic には 2 種類，古文に代表される形態素解析エンジンと UniDic [6] のような形

用 UniDic には 10 種類が存在している．

態素解析辞書をそれぞれ計算機にセットアップする必要があるうえ，近代以前の資料を対象とした形態素解析辞書
は種類が多く，それらすべてをセットアップすることは簡2.2 関連ツール
ここでは，Web 上でテキスト解析が可能なツールと Web

単ではない．また，形態素解析辞書は，解析対象の特徴に茶まめとの比較を行う．

応じて適切なものを使用する必要がある．MeCab のよう（ 1 ）形態素解析 APIにコマンドラインで動作するソフトウェアを用いて，形態

Web 上で使える形態素解析ツールとしては，Goo ラ

素解析を実行するたびに，適切な辞書を切り替えて使用す

ボが提供する形態素解析 API [7] がある．このツールは，ることは煩雑な作業となる．さらに，大学など各種学校でWebAPI として提供されており，リクエスト先の URL には授業などで利用できるコンピュータに導入可能なソフ解析を行いたい解析対象テキストなどの情報を HTTP のトウェアに制限があるといった理由で，これらの環境を用

POST メソッドを用いて送信することで，形態素解析結果

意することが難しい場合も少なくない．加えて，近年ではを JSON フォーマットで受け取ることができる．Web ペー

コロナ禍におけるオンライン授業の実施にともない，コン

ジ上から API を試すことも可能だが，主にはこの API を

ピュータの扱いに慣れていない学生の場合，各自に形態素使ったシステムやアプリの開発を利用目的としている．ま解析器を用いた演習環境を用意することは難しいこともあ

た，形態素解析に用いる辞書や形態素解析器は明記されてる．そこで，形態素解析を用いた言語研究，教育の推進をいない．

目的とし，煩雑な環境構築をすることなく利用でき，複数（ 2 ）Voyant Toolsの UniDic 辞書による形態素解析を行えるソフトウェア，

Web ページ上から操作でき，テキストを入力するこWeb 茶まめの開発を行った．

2. 関連研究2.1 UniDic 辞書とで，簡単なテキスト解析と視覚化を行うツールとして

Voyant Tools [8] がある．このツールはカナダ・マギル大
学の Sinclair と，カナダ・アルバータ大学の Rockwell によって作成された，テキスト解析ツールである．文章の特形態素解析では，対象言語の文法や単語リストから，対徴を可視化し大まかな特徴を掴むことや，複数文章を読み象の文を形態素に分割する．そのため，文法，単語が異な込んで文章間の関係を図示できることが特徴である．このる言語間では同一の辞書を用いることができない．このこ

ツールは，入力したテキストから，単語の個数をカウントとは，同じ日本語である現代語と古文との間でも問題となしたり，単語がどのようなコンテクストで使われているかる．また古文の中でも，現存する資料は 8 世紀ごろからを前後の文章とともに表示したりするといった機能を備え

20 世紀まで時代幅があり時代によって文法・単語が移り変ている．一方で，検出された単語の品詞の情報や活用など

わっていく．ジャンルとしても，和歌・軍記物・狂言・洒

に関する情報は表示されない．そのため，複数辞書を切り落本など，様々なものが存在し，同時代であっても伝統的替え，品詞の種類などの形態素解析結果を容易に取得可能な文語が用いられるものから，口語表現が用いられるものとすることを目的とした Web 茶まめとは利用方法が異なまで幅広い．また，資料ごとに各種の文法的な変異がありるテキスト解析ツールであるといえる．

異なる語彙が用いられるため，それぞれに適した辞書を用意する必要がある．
日本語研究に適した形態素解析用の辞書 UniDic ではこ

c 2023 Information Processing Society of Japan⃝

Voyant Tools は Web 上で実行する環境を提供されている．また，Java で作成されたプログラムをダウンロードして，ローカル環境で利用することも可能である．

2

情報処理学会論文誌

Vol.64 No.3 1–9 (Mar. 2023)

文字の多い UTF-8 に変換し，システム内では統一の文字

3. システム設計

コードのデータとして扱うこととした．

本システムは，図 1 に示すように Web ページから利用⃝
2 では＜＞で囲まれたタグ，および《》で囲まれたタグ

するクラウド型のサービスとして開発した．ユーザからのを削除する．主に Web 上のテキストや，XML 化されたテ

入力は日本語で書かれたテキストデータ（以下解析対象テ

キストの一部を解析する場合を想定しており，タグの内容キスト）とし，ユーザへの出力は解析結果のデータとした．

にかかわらず削除を行う．

ユーザとやりとりをするインタフェースは Web ブラウザ⃝
3 では半角文字を全角へ変換する．これは，UniDic 辞とする．形態素解析はサーバのリソースを用いて，サーバ書内に搭載されている内容はすべて全角で記載されているにインストールされた MeCab，UniDic 辞書を利用して行

ため，意図しない表記揺れによる未知語と判定されてしまう．これにより，ユーザは煩雑な環境構築をすることなく，うことを防ぐことを主な目的としている．変換の一例としシステムを利用する環境に依存せず複数の UniDic を用いて「芸者 2 人ヤソトメ」は「芸者２人ヤソトメ」のように変換た形態素解析を実行できる．

される．

Web 茶まめが提供するサービスは，大きく 2 つに分類で⃝4 では，日本語における繰返し記号である踊り字を，繰

きる．1 つ目は形態素解析実行前に，解析対象テキストに返し対象の文字に変換する．仮名 1 文字の繰返しを表す

施す解析前処理である．2 つ目は MeCab を利用した形態「ゝ」「ヽ」は，1 文字前の仮名に置き換える．「ゞ」「ヾ」素解析である．

は，1 文字前の仮名の濁点付きに置き換える．古典資料で多く見られる「くの字点」と呼ばれる繰返し記号は，しば3.1 UniDic を用いた形態素解析処理の設計
3.1.1 解析前処理の設計

しばプレーンテキストで「〜〜」
「〜゛」
「／＼」
「／゛＼」
のように表記されてきたが，これらは Unicode の「〳〵」

解析前処理は，解析対象テキストの中にある解析にノイ「〴〵」に変換する．変換の一例として，「アハヽヽヽ」はズとなるデータを除去する作業の中から，汎用的に可能な，「アハハハハ」に，「いすゞ」は「いすず」に，「やい／＼」

不要なデータの削除，表記揺れの削除を行うこととした．

は「やい〳〵」に，「さま／゛＼」は「さま〴〵」のように具体的には，以下の 6 項目である．それらのうち，ユーザ

変換される．

2 〜⃝
6 の 5 項目とした．
が実行の有無を選べるのは ⃝⃝5 では，解析対象テキストの中にあるひらがなを全角カ⃝
1 解析対象テキストの文字コードの識別，UTF-8 への統

タカナに，半角および全角カタカナをひらがなに変換する．

一

これは古文の一部に見られる漢字カタカナ混じり文に対応⃝
2 HTML タグ・《》タグを削除⃝
3 半角 → 全角変換するためのオプションである．変換の一例として，「天ハ⃝4 踊り字を展開⃝
5 カタカナひらがな反転

うに変換される．

⃝
6 数字処理る．変換の一例として，「２０２２年」は「二千二十二年」

1 では，入力された解析対象テキスト
上記項目のうち ⃝人ノ上ニ人ヲ造ラズ」は「天は人の上に人を造らず」のよ⃝
6 では，入力テキスト中の全角文字列を漢数字へ変換すに変換される．また，「1512」など半角の数字は，「1512」の文字コードを判別し，UTF-8 に変換を行う．ユーザかのまま形態素解析にかけられる．

ら送られてくるテキストデータは，様々な文字コードが使3.1.2 形態素解析処理の設計

われていることが想定される．これらを，一般的に利用さ（ 1 ）利用可能な辞書とその選択れることの多い日本語漢字文字コードのうち，包括される

本システムでは，MeCab と UniDic 辞書を使った形態素
解析サービスを提供する．形態素解析に利用できる UniDic
辞書は，国立国語研究所コーパス開発センターが提供する最新のものを用いる．そのため，時期によって用いる辞書が変化することがあるが，2022 年 9 月現在では，表 1 に示す 12 種類の辞書を使用できる．辞書の変更があった場
合は，更新履歴に記載をすることとした．Web 茶まめでは
これら 12 種類の辞書の中から，1 つ，または 2 つの辞書を選択し，形態素解析を行う．

2 つの辞書を選択した場合，2 つの辞書による解析の違いを確認し，時代が近い辞書どうしで求める結果に近いの
図 1

Web 茶まめ概要図

Fig. 1 Overview of WebChamame.

c 2023 Information Processing Society of Japan⃝はどちらの辞書かを比較するような利用方法を想定している．また，デフォルトで出力設定になっている項目が出力

3

情報処理学会論文誌

Vol.64 No.3 1–9 (Mar. 2023)

されることを想定しているため，3 辞書，4 辞書と多くの結果の表示を整えることとした．たとえば「三月ばかりに辞書を同時に指定すると出力結果がいたずらに複雑化するなる程に」という一文を解析した結果，冒頭の「三月」がことになる．そのため，2 つの辞書まで選択可能とした．2

1 では「三」2 では「三月（ヤヨイ）」と辞書 ⃝「月」辞書 ⃝

つの解析結果は比較しやすいように横並びで表示する設計

なるような解析結果が出力され，出力結果の行数が 1 行ととした．また，2 つの解析結果で行数がずれる場合，行数22 行と別れる場合，図 2 に示すように行数の少ない辞書 ⃝の少ない解析結果に次の一致する行まで空行を挟み，解析の解析結果に空行を 1 行追加し「三月」以降の解析結果の行を揃える．

表 1

利用可能な UniDic 辞書一覧

Table 1 List of UniDic dictionaries.

（ 2 ）出力項目
形態素解析結果の出力項目は UniDic 辞書に登録されている項目の中から任意のものを選択して出力できるようにした．出力項目の一覧を表 2 に示す．よく利用される項目
はデフォルトで出力し，あまり使われない項目や他の項目で代用可能なものはデフォルトでは出力しないように設計した．このほかに本文に現れている表層形（書字形（出現形））は必ず出力される．なお，語頭変化型以下は，語形変化やアクセント変化を記述する UniDic 特有の項目である（たとえば表中の「カ濁」は語頭のカが濁音化しうることを示す）．各項目の詳細については伝ほか（2007）[6] を参照されたい．
（ 3 ）出力形式
出力形式は，以下の 4 方式とした．

1） HTML 形式
2） CSV 形式
3） Excel 形式4） Chaki インポート形式
1）はブラウザ上で表示するための HTML テキストを出力する．2 種類の辞書で解析を行った場合，解析結果に違いがある行は図 2 に示すように赤字で強調表示する．授業での利用や，大きなファイルを解析する前の確認を主な利用用途として想定している．

2）はカンマ（，）区切りの CSV ファイルとし，文字コード

図 2 Web 茶まめを用いた形態素解析結果の表示例（HTML 形式の場合）

Fig. 2 Example of analysis results using Web Chamame (html version).

c 2023 Information Processing Society of Japan⃝4

情報処理学会論文誌

Vol.64 No.3 1–9 (Mar. 2023)

表 2

出力項目一覧

Table 2 List of output items.

を UTF-8 と SJIS の 2 種類から選べる設計とした．UTF-8
は BOM 付きとしている．出力データは，利用者が用意したプログラムなどへ読み込み，テキスト処理をすることを想定している．

3）は Excel 2010 および Excel 2007 の既定の XML ベースファイル形式（XLSX）で出力することとした．Excel を用いる場合は，Excel の機能による解析などを行うことを想定している．そのため，解析結果に違いがある行を赤字で強調表示はしないこととした．

4）はコーパスの構築・検索ツールの ChaKi *1 にインポートするための形式で出力することとした．

3.2 GUI 設計
Web 茶まめの GUI では，解析対象テキストの入力と形
態素解析を実行するときの各種設定を行う．図 3 に，シス
テムを Web ブラウザから開いた画面を示す．
解析対象テキストの入力は，テキストを直接入力する方
式と，テキストファイルをアップロードする方式の 2 種類を用意することとした．テキストファイルを用いる場合，第一話，第二話のように複数のファイルに分割されていることを想定し，同時に複数ファイルをアップロード可能とした．
ユーザが GUI を経由して設定できる項目は，解析前処
理の有無，選択辞書，出力項目，出力形式とした．解析前

図 3 Web 茶まめの入力画面

Fig. 3 Input page of WebChamame.
*1

c 2023 Information Processing Society of Japan⃝

https://ja.osdn.net/projects/chaki/5情報処理学会論文誌

Vol.64 No.3 1–9 (Mar. 2023)

処理の有無，選択辞書，出力項目は複数選択可能とし，出カタとひらがなの変換を行う実装とした．初めにすべての力形式は 1 つのみを選択することとした．

カタカナを半角カタカナに変換する．その後，平仮名をす
べて全角カタカナに変換し，最後に半角カタカナを全角平4. 実装

6 は，NumTrans [7] を用い仮名に変換することとした．⃝

4.1 実装環境て入力テキスト中の全角文字列を漢数字へ変換する実装と本システムは，Web 茶まめサーバの OS には Linux ディ

した．NumTrans では，半角数字は変換されないため，テストリビューションの 1 つである CentOS7 を用い，形態

3 の処理にチェッ
キスト内に半角数字が存在する場合は，⃝素解析エンジンには，Linux 版 MeCab（version 0.996）をクを付け，先に実行して全角数字に変換してから，漢数用いた．Web サーバには Apache2 を用い，ユーザとサー字へ変換することで対応可能となる．また，NumTrans はバ間のデータのやりとりには PHP で作成したプログラム

XML 形式のデータに対して処理を行うため，入力テキスを用いた．

トを NumTrans で解析可能な形式に変換する．NumTransから出力された結果は，オリジナルテキストが保存された

4.2 形態素解析処理の実装

XML 形式で出力される．MeCab を用いて形態素解析を行Web 茶まめは以下のフローで形態素解析を実行する．

う場合には，プレーンテキストを入力する必要があるため，（ 1 ） ユーザからの解析対象テキスト，解析設定の入力

出力結果には XML タグとオリジナルテキストを取り除く（ 2 ） 解析対象テキストの解析前処理処理を施すこととした．

（ 3 ） MeCab と UniDic を用いた形態素解析

4.2.3 MeCab と UniDic を用いた形態素解析（ 4 ） 出力データの整形

Web 茶 ま め は サ ー バ に イ ン ス ト ー ル し た MeCab と4.2.1 ユーザからの解析対象テキスト，解析設定の入力

UniDic 辞書を用いて形態素解析を行う．解析はユーザ

解析対象テキストは，HTML の <input> タグを用いてから入力された解析対象テキスト 1 つごとに行い，その形入力する実装とした．Textbox 型と file 型の 2 種類の入力

態素解析結果は一時ファイルとして，1 解析対象テキストを受け付ける．file 型の受付では，txt 形式の 1 つ，ないしファイル，1 辞書ごとに出力する．この一時ファイルは，

複数のファイルを受け付ける実装とした．

ユーザに結果を出力した後に削除する．そのため，サーバ

解析設定の入力は，HTML の <input> タグの checkbox

内では利用者がどのようなテキストを解析したかは記録し型，radio 型を用いる実装とした．解析前処理，辞書選択，ない．

出力項目は複数選択をするため checkbox 型を用い，出力4.2.4 出力データの整形

項目は単一の方式を選択するため radio 型を用いた．辞書

出力データは，4.2.3 項で生成した一時データから生成

選択では，1 つまたは 2 つの辞書を選択する設計のため，3する．HTML 出力の場合はブラウザ上で表示し，そのほつ以上の辞書を選択した場合は図 4 のように辞書選択欄のかの形式の場合はファイルとしてダウンロードする．解析

背景色を黄色く変更し，赤字で警告を表示することとした．

対象テキストが複数あった場合，HTML 出力の場合は 1

4.2.2 解析対象テキストの解析前処理

ファイル分の結果を出力したのち，続いて次のファイルのユーザから入力された解析対象テキストは，3.1.1 項に記結果を出力する．そのほかの形式の場合は，解析対象テキした 6 項目を行う．これらの処理は項目に付した番号の若スト 1 ファイルごとに形態素解析結果のファイルを 1 つ生

い順に行われる．

成し，ZIP 形式に圧縮し 1 つのファイルとしてダウンロー⃝
1 は PHP の mb convert encoding 関数を用い，解析対ドする実装とした．HTML，CSV，ChaKi インポート形式

象テキストの文字コードを識別し UTF-8 への変換を行う．

はそれぞれテキストデータとして生成し，Excel 形式では⃝
2 は preg replace 関数を用い，< > および《》で囲まれた

PhpSpreadsheet ライブラリを用いて Excel ファイルを生

タグを正規表現を用いて抽出し削除する方法で実装した．

成することとした．

⃝
3 では PHP の mb convert kana 関数を用いて，英数字を4 は該当する含む半角文字を全角に変換する実装とした．⃝

結果は横並びで表示し，3.1.2 項の（ 1 ），および図 2 で示

踊り字を展開し，直前の文字で置き換える処理を PHP 言

したとおり行数を揃える．そのために，本システムでは

5 は mb convert kana 関数を用いてカタ語で実装した．⃝

Linux の diﬀ コマンドを用いることとした．diﬀ コマンド

図 4

解析を行う辞書が複数選択されていた場合，形態素解析

3 つ以上の辞書選択時の警告表示

Fig. 4 Warning message when more than three dictionaries are selected.

c 2023 Information Processing Society of Japan⃝6

情報処理学会論文誌

Vol.64 No.3 1–9 (Mar. 2023)

から得られた差異のある行数の情報をもとに，前述のとおWeb 茶まめはきわめて簡便にこれを実施できる．Web

り空行を挿入し出力を整形するように実装した．HTML 出

茶まめが使えない場合，文系のコンピュータ操作に慣れ力の場合はそれに加えて，横並びになる行の解析結果が異ない学修者は手作業で単語分析をすることになり，計量なる場合は文字色を赤色に変更し，差異のある部分を分か研究に必要となる大規模な調査は時間がかかりすぎて不りやすく表示する実装とした．

可能である．

5. Web 茶まめの運用

2 ：「形態素解析」という操作を自分で実感できるた2-⃝
め，なじみのあるテキストを使って研究ができて，研究Web 茶まめは 2015 年より大学共同利用機関法人人間文への動機付けができる，また「形態素」についてより自化研究機構に属する国立国語研究所のドメイン*2 で運用を覚的に考えることができる．また，（コーパス検索アプ

行っている．大学共同利用機関法人は学術研究の発展・振リケーションの）中納言からのダウンロードデータと構興に資することを目的の 1 つとしている機関である．

造的に共通性があるため，それらをプログラミングの対

今回，Web 茶まめの利用方法を理解し，主に大学におけ象とするときに教えやすい．

る授業などで利用機会があると考えられる，国立国語研究

3 ：コンピュータの利用に不慣れな学生が一定数いる．
2-⃝

所の「通時コーパス」
・「語彙資源」プロジェクト共同研究

Web 茶まめがなければ，基礎講読の授業で受講生全員に員，および所内の教職員を対象に 2022 年度時点での教育・対して形態素解析を行い，そのデータを基に研究すると研究利用に関する活用事例の収集を行った．事例収集にはいう課題を課することができない．現在の授業が成立しGoogle Forms を用いて作成した記述式アンケートを用い，なくなる．

メールで対象者に回答用の URL を送信する形で実施した．

4 ：専門演習でも，簡便に形態素解析ができる Web 茶2-⃝

その結果，14 件の活用事例を得ることができ，その内容か

まめがなければ，形態素解析済みデータを使った研究を

ら Web 茶まめを実装，運用することで研究・教育においしようと思わないと考えられる．形態素解析が簡便にでて以下のような成果をあげたことが分かった．

き，さらに Excel を使って簡単に集計できることから，計量的な分析の面白さを感じることができるのではな

5.1 授業など教育での活用

いか．

Web 茶まめの利用について，情報提供があった中では，回答のあった授業のうち，和洋女子大学，および東京女

言語学の演習授業において活用されている事例が報告され

子大学における語彙調査を行う授業における事例では，小た．以下に事例収集の結果から一部を抜粋する．

説，新聞記事，歌詞，商品パッケージなど様々な文章を対「1. 授業などの内容とそこでの Web 茶まめの使い方につ象に Web 茶まめによる形態素解析機能が利用されている．

いて簡単に教えてください」という質問に対して以下のよ
うな回答が得られた．

5.2 研究活動における活用

1 ：個人またはグループで興味のあるテキストを電子
1-⃝

研究の一部に Web 茶まめを利用した文献・研究報告化し，計量言語学的手法により語彙・文体研究を行う．

は，28 件が確認された．これらのうち，多くのものは土山2 ：日本語の文法についてコーパスを使いながら自分1-⃝

玄 [10], [11]，中西太郎 [12]，鈴木一史 [13]，小椋秀樹 [14] ので用例などを調査する．さらに，Web 茶まめに青空文庫

ように研究の中で形態素解析が必要になった場合のツールなどのデータを入れ形態素解析をしたものをエクセルにとして利用している．それに加えて，中村一夫 [15]，笹島

入力し，コーパスと同じように利用する．

眞実 [16] のように実験を行ったときの再現性を考慮した

3 ：基礎講読では，受講者全員（2 クラス，計 40 名）
1-⃝

実行環境の基準としても Web 茶まめを用いている．中村が短編小説，歌詞などを電子化したうえで，Web 茶まめ

一夫 [15] の例では「語の認定は，形態素解析支援アプリ

で形態素解析を行い，語彙・文体の計量的な研究を行っ

ケーション『Web 茶まめ』の生成するデータに従った」とている．

凡例作成のさいに言及している．さらに，相良かおる [17]4 ：専門演習では，毎年，数名が Web 茶まめで形態素
1-⃝

では Web 茶まめの解析前処理の利用についても言及して解析を行い，文学作品や歌詞の計量的な分析を行い，卒いる．研究成果の中には安岡孝一 [18] のようにシステムの業論文をまとめている．

中に API のように組み込んで利用している例も存在した．

また，「2. 授業などが Web 茶まめがあるとないとでどのように変わるか教えてください」という質問に対して，以下のような回答が得られた．

1 ：計量語彙論のためには形態素解析が欠かせないが，
2-⃝

5.3 考察5.1 節で報告のあった利用事例から，実際に Web 茶まめの利用を前提とした授業が実施されており，語彙・文体の計量的な研究を行うための教育などが行われている．コン*2

https://chamame.ninjal.ac.jp/

c 2023 Information Processing Society of Japan⃝

ピュータ技術にあまり明るくない学生に対しても，従来よ7情報処理学会論文誌

Vol.64 No.3 1–9 (Mar. 2023)

りも簡単に形態素解析を用いた教育を行えるようになったど，より使いやすい形で外部システムから連携可能な仕組ことが分かる．事例から，Web 上で利用可能としたこと，みを用意することで，言語研究の推進効果が期待できると解析対象テキストをテキストボックスに貼り付けるか，テ考えられる．

キストファイルとしてアップロードするだけで簡単に形しかしそのようなサービスを提供する場合，人手でブラ態素解析結果が得られること，出力形式に表計算ソフトのウザからシステムを利用する場合に比べて過度なアクセス

Excel で読み込める形式を実装したことが効果的であったが発生し，システムに想定以上の負荷がかかりサービス提と考えられる．

供に影響を及ぼす可能性がある．その場合の解決策としてこれらから，解析対象テキストの入力方法や出力形式は妥当な実装であったと考える．また，これらによって簡単に形態素解析とその結果の集計ができるようになったこと
で，形態素解析を用いた計量的な言語教育の推進に寄与では，ユーザ登録を行い，利用者を限定する方法や，一定時間内のアクセス数を制限する方法が考えられる．

6. おわりにきたと考えられる．コロナ禍におけるオンライン授業のよ

本稿では，Web ブラウザ上で各種 UniDic を用いた形態

うに受講生によって共通の実行環境を用意するのが難しい

素解析を実行可能なアプリケーション，Web 茶まめの設計場合にも，Web 上で同様のインタフェースを用いて，だれと実装，およびその運用と効果について述べた．Web 茶でも同様の結果を得られるという Web 茶まめの利点がス

まめを運用することで，言語研究，教育の場で容易に形態

ムーズな授業運営に寄与したものと考えられる．さらに，

素解析を利用できるようになった．これにより，教育現場

青空文庫などのなじみのあるテキストを簡単に形態素解析

では Web 茶まめの利用を前提とした授業が実施されるにできることで，研究への動機づけにもつながっている可能至っている．研究における利用では，研究の中で形態素解性が示唆された．

析が必要になったときのツールとして Web 茶まめを用い

5.2 節より Web 茶まめは人文学・国語学分野において形る例が確認できた．また，実験を行ったときの再現性を考

態素解析を行う際のツールとして用いられており，これら

慮した実行環境の基準としても Web 茶まめは用いられての分野における利用に耐えうる設計実装であったと考えらおり，研究の促進と信頼性向上に寄与したと考えられる．

れる．また，共通の形態素解析環境を提供できるという特今後の課題として，Web 茶まめをシステムの一部として性から，Web 茶まめは形態素解析実行環境の基準として利用するためのモジュールを開発し，研究に利用する例が用いられていると考えられる．形態素解析の結果は，用いあり当初想定していたものとは異なる利用のされ方も見らた形態素解析器や辞書，事前に行う前処理の内容によってれた．これに対応するために，WebAPI のような外部シス

結果が異なる．そのため，研究成果に再現性を持たせるたテムからの利用を想定したサービス提供方式を拡充するこ

めには，形態素解析に使用したこれらのツールについてすとが必要であると考えられる．

べて言及し筆者が管理を行う必要がある．しかし Web 茶謝辞

本研究は国立国語研究所共同研究プロジェクト

まめを利用することで，一元的に辞書や形態素解析器を指「開かれた共同構築環境による通時コーパスの拡張」によ定することができ，コンピュータ技術に明るくない研究者

る成果の一部である．

であっても容易に実験結果の再現性を確保できるようになる．このことによる，研究の信頼性の向上，研究推進に効参考文献

果を発揮したと考えられる．

[1]

また，安岡 [18] のように Web 茶まめをシステムの一部として利用する例もあることから，それに適したサービス[2]

提供方法が求められていると考える．現在の Web 茶まめ
は Web ブラウザからの利用を前提としてサービス提供を行っているため，出力形式も人が閲覧しやすい形式としてHTML，CSV，Excel を提供している．これらの形式は，

[3]
[4]

プログラムなどを用いて機械処理するにあたっては必ずしも扱いやすいとはいえない．これまでに試験的に実装した[5]

WebAPI [19] では解析できるテキスト量に大きな制限がかかっており，ユーザの利用には結び付いていないものと考えられる．今回の調査から一定の利用ニーズはあるものと考えられるため，Web インタフェースから実行する場合に近いテキスト量を解析可能にし，解析結果を JSON や

XML といった機械処理と親和性の高い形式で提供するな

c 2023 Information Processing Society of Japan⃝[6]小木曽智信，小町 守，松本裕治：歴史的日本語資料を対象とした形態素解析，自然言語処理，Vol.20, No.5,
pp.727–748 (2013).
国 立 国 語 研 究 所：古 文 用 UniDics，国 立 国 語 研 究 所（オンライン），入手先 ⟨https://clrd.ninjal.ac.jp/unidic/
download all.html#unidic chj⟩（参照 2022-09-20）．
小木曽智信：形態素解析ツール，講座 日本語コーパス書
き言葉コーパス 設計と構築，朝倉書店 (2014).
工 藤 拓：MeCab: Yet Another Part-of-Speech andMorphological Analyzer, （ オ ン ラ イ ン ），入 手 先⟨http://taku910.github.io/mecab/⟩（参照 2022-05-20）．
Kudo, T., Yamamoto, K. and Matsumoto, Y.: Applying
Conditional Random Fields to Japanese Morphological
Analysis, Proc. 2004 Conference on Empirical Methods
in Natural Language Processing (July 2004), pp.230–237(2004).
伝 康晴，小木曽智信，小椋秀樹，山田 篤，峯松信明，
内元清貴，小磯花絵：コーパス日本語学のための言語資
源—形態素解析用電子化辞書の開発とその応用，日本語
科学，Vol.22, pp.101–123 (2007).

8

情報処理学会論文誌

Vol.64 No.3 1–9 (Mar. 2023)

Goo ラ ボ：形 態 素 解 析 API（ オ ン ラ イ ン ），入 手 先⟨https://labs.goo.ne.jp/api/jp/morphological-analysis/⟩（参照 2022-09-20）．
[8]
Sinclair, S. and Rockwell, G.: VoyantTools（オンライン），
入手先 ⟨https://voyant-tools.org/⟩（参照 2022-09-20）．
[9]山田 篤，小磯花絵：NumTrans マニュアル，The UniDic
Consortium (2008).
[10] 土山 玄：絵入源氏物語のテキストデータに対する統計
解析 web アプリケーションの設計，研究報告人文科学とコンピュータ，Vol.2016-CH-112, No.1, pp.1–4 (2016).
[11] 土山 玄：絵入源氏物語の統計的なテキスト解析 web ア
プリケーションの設計利，じんもんこん 2016 論文集，
Vol.2016, pp.75–80 (2016).
[12] 中西太郎：場面設定会話と自由会話の特徴の比較『生活を伝える方言会話』，『COJADS』の共通語訳テキストを用いて，計量国語学，Vol.32, No.6, pp.346–356 (2020).
[13] 鈴木一史：作文語彙と学習成績との関連性からわかる語彙力の諸相，茨城大学教育学部紀要，Vol.68, pp.1–12 (2019).
[14] 小椋秀樹（編）：コーパスで学ぶ日本語学 日本語の語彙・表記，朝倉書店 (2020)．
[15] 中村一夫：承空本『小野篁集』語彙表・総索引—付属語編，国士舘人文学，Vol.10 (2020).
[16] 笹島眞実：児童作文における使用語彙と文章様式からみたその量的特徴，学芸国語国文学，Vol.51, pp.259–244(2019).
[17] 相良かおる：『養生訓』の自動形態素解析における辞書の影響，人文科学とコンピュータシンポジウム論文集，
Vol.2018, No.1, pp.153–160 (2018).
[18] 安岡孝一：形態素解析部の付け替えによる近代日本語（旧字旧仮名）の係り受け解析，研究報告人文科学とコン
ピュータ，Vol.2020-CH-124, No.3, pp.1–8 (2020).
[19] 川口寛治，薦田龍輝，堤 智昭：形態素解析ソフトウェア『Web 茶まめ』の改良と Web API の試作，言語資源活用
ワークショップ 2016 発表論文集，pp.265–272 (2017).
[7]

小木曽 智信 （正会員）
国立国語研究所．1995 年東京大学文学部日本語日本文学（国語学）専修課
程卒業．1997 年同大学大学院人文社
会系研究科日本文化研究専攻修士課
程修了．2001 年同博士課程中途退学．

2014 年奈良先端科学技術大学院大学
情報科学研究科博士課程修了．博士（工学）．2001 年明海大学講師，2006 年独立行政法人国立国語研究所研究員を経て，2009 年人間文化研究機構国立国語研究所准教授，2016
年より教授．専門は日本語学，自然言語処理．言語処理学会，日本語学会各会員．

堤 智昭 （正会員）2010 年東京農工大学工学部情報工学科卒業．2012 年同大学大学院工学研
究科博士前期課程修了．2015 年同大学院博士後期課程修了．東京電機大学
情報環境学部助教を経て，現在，筑波大学人文社会学系助教．モバイルネッ
トワークエミュレータ，時刻情報応用システム，自律分散型インターネットセキュリティ基盤に関する研究に従事する一方，漢字・訓点の情報処理，通時コーパスの構築・応用に関する研究にも従事．日本語学会会員．博士（工学）．

c 2023 Information Processing Society of Japan⃝

9