日本語 OPI 研究会 20 周年記念論文集・報告書

2010.9

OPI データに見る「話題」と「語彙」の関係―OPI データを用いた語彙研究―橋本 直幸
首都大学東京要旨
本稿は、これまで研究の蓄積の乏しかった OPI データを使った語彙(実質語)研究について、新たな方法を提案するものである。語彙は、個人差や話題差による違いが大きく影響し、語彙研究をするにも大量のデータを必要とする。本稿では、この課題に対処するために、OPI の特徴を生かし、まず「話題」という単位でデータを切り取り、それによって、語彙の使用実態を把握しやすいよう試みる。さらに、個々の語の使用状況を観察するのではなく、その語が所属する意味分野の出現状況を観察する方法を提案する。これにより、その話題における使用語彙の実態を把握することができる。
【キーワード】話題、語彙、意味分野、『分類語彙表』１．はじめに
本研究は、OPI データを利用した語彙研究の方法について、提案を行うものである。
OPI データに基づく文法(機能語)研究はこれまでに数多く行われており、多くの成果を残している。それに比べ、語彙(実質語)研究は、ほとんどないと言ってよい。
本稿では、OPI データに基づく語彙研究のひとつのアプローチとして、まずデータを「話題」という単位で分類し、その後、国立国語研究所により作成された『分類語彙表』(1)の意味分野を利用して使用語彙を把握する方法を提案する。
２．語彙と話題の関係
前田(1982)は、「語彙」を「ある特定の条件にかなった語の集まり」と定義し、そのうえで、以下のように述べている。
どういうところを「特定の条件」と考えるかによって語彙の範囲は変わってくる。特定の条件というのは語について考えうる条件であればどのような条件でも良いのである。そして、どういう目的で語彙を考えるかによって「特定の条件」というものも変わってくることになる。(p.９)
では、日本語教育という目的の下では、どのような条件で語をグルーピングすることが望ましいのであろうか。語のグルーピングということに関して、橋本(2008)では、『日本語能力試験出題基準』の五十音順語彙表を「話題」という単位で配列し直した語彙表を提案している。この考え方の背景にあるのは、「言語活動・タスクと言語形式の融合」という考えである(橋本・山内(2009)参照)。日本語学習者が目的とするところは、言語活動が行えるようになることであり、実際の授業ではそのための手段として言語形式を指導する。従って、この両者を結びつけたかたちで教えることが重要であり、橋本(2008)では、とくに112日本語 OPI 研究会 20 周年記念論文集・報告書

2010.9「語彙(言語形式)」と関連が深い「話題(言語活動)」を結びつけて提案している。
つまり、日本語教育という目的の下では、語彙を「話題」という単位でグルーピングすることが最も自然で望ましいと考えられる。幸い、OPI の評価基準である「ACTFL 言語運用能力基準－話技能」では、「話題」は「テクストの型」「正確さ」などとともに、「タスク・機能」の遂行能力を支える重要な要素の一つとして位置付けられている。
「話題」とい「話う概念は、言語研究ではあいまいであると言われている(2)。しかし、OPI においては、題」に関する明確な定義こそないものの、テスター間では共通した認識があると考えられる。OPI の試験官養成用マニュアルでも、「OPI ではいくつもの話題をとりあげることが重要である。」と述べられていたり、「話題の数は二つでは少なすぎ、最低三つは必要」といった記述もある。つまり、OPI では「話題」というものに一定の単位を与えており、データとして切り取ってくることも可能であると考えられる。
また、OPI における話題の選択はもちろん被験者によって異なるが、しかし、その中でも「町の説明」「料理の説明」「映画のストーリー」「スポーツのルール説明」など、「定番」とも言える話題があることも事実である。
以上のように、OPI データは、「話題」という単位でデータを切り取って来ることが比較的行いやすく、また定番の話題に限定すれば、同質のデータを多く集めることができる。
このことからも、OPI データは、日本語教育における語彙研究に適したデータと言えるのではないだろうか。
３．研究方法3-1 語彙習得研究の壁
語彙習得研究について概観した山内(2004)では、第二言語習得研究の分野で行なわれている「語彙習得研究」の多くが、語彙学習ストラテジーの研究や、特定の語群の習得研究に偏っていて、「語のあつまり」としての語彙習得研究がほとんど行なわれていないことを指摘している。理由は言うまでもなく、実質語が個人差や話題差に大きく左右されるからである。山内(2004)では、このことを証明するために、調査データ(OPI 被験者)の数が増えるごとに、語彙的形態素数の異なり数がどの程度増えていくかということを、具体的なデータとともに示している。以下、表１は、OPI の上級話者 12 人分のデータをランダムに１データずつ増やしていき、どのように異なり語彙的形態素数が増えていくかを示したものである。
表１ データ数と異なり語彙的形態素数の関係 (山内 2004、p.157 表 11)
データ数

１人

２人

３人

4人

5人

6人

7人

8人

9人

10人

11人

12人

異なり語彙的形態素数

137202281318

336

364

382

411

422446467478

表１を見ると、データを足していけばいくほど、使用される語の種類(異なり語彙的形態素数)も増えていくことがわかる。山内(2004)では、この結果について「いくらデータを足しても、もうそれ以上、異なり語彙的形態素数が増えることがないという状態、つまり、113日本語 OPI 研究会 20 周年記念論文集・報告書

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上級話者が使用し得る語彙的形態素数がすべて出尽くしているような状態になるまでデータを増やすことができればいいのであるが、そのデータ量とは、一体どのぐらいのものなのであろうか」（p.158）と述べ、実質語の習得研究に大量のデータが必要であることを指摘している。
この山内(2004)の試みは、上級話者が使用する実質語全体を OPI データから示そうとしたものであるが、本研究では、アプローチを変え、ある特定の話題に限定した中で、語の使用状況を把握する方法を考えてみることにしたい。
3-2 意味分野による使用語彙の把握
第２節では、学習者の語彙の使用実態を把握するのに、語彙の性質から、まず話題別に分ける必要があることを述べた。ここでは、もう一つの提案として、語自体の使用実態を把握するのではなく、その語が所属する意味分野を把握する方法を提案したい。例えば、「スポーツ」という話題に限定したとしても、サッカーのルールを説明するのか、相撲について説明するのか、あるいは、水泳について説明するのかで、使用される語は大きく変わってくる。話題を限定することである程度の絞り込みはできるかもしれないが、それでもやはり使用される語の増加は避けられない。
そこで、本研究ではさらに絞り込むために、個々の語の使用実態を把握するということはせず、語が所属する意味分野の使用実態を把握することにする。
意味分野の決定は、『分類語彙表』の「分類項目」を利用する。
『分類語彙表』では、＜類＞＜部門＞＜中項目＞＜分類項目＞の４階層で分類され、分類番号が付されている。＜類＞は、分類番号の整数位にくる番号で、品詞論的に「１．体の類(名詞の仲間)」「２．用の類(動詞の仲間)」「３．相の類(形容詞の仲間)」「４．その他の類」に分類されている。次の＜部門＞は小数点以下１桁目の番号で「１．抽象的関係」「２．人間活動の主体」「３．
人間活動－精神および行為」「４．生産物および用具」「５．自然物および自然現象」に分かれている。さらに、小数点以下１桁目と２桁目を合わせた＜中項目＞、その下の３桁目、４桁目を合わせた＜分類項目＞で細分化している。
例えば、「食べる」という語には、「2.3331」という番号が付いているが、以下のような構造を示しており、最終的に「食生活」という分類項目に分類されている。
「食べる」
＜類＞

→ 用の類

＜部門＞

→人間活動―精神および行為

２．３３３１→＜分類項目＞ 食生活＜中分類＞→生活本研究では、「話題」という単位で切り取った OPI データに、この分類項目を付与し、その使用状況を観察する。データは、ある程度の量が収集できることから、OPI で定番ともいえる「料理の説明」「スポーツの説明」について見ていく。

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４．分析
先に述べた方法で、OPI 中級から上級のタスクの中で定番とも言える「料理の作り方」「スポーツのルール説明」を例に、その使用語彙を把握する。
手順としては、OPI データ(KY コーパス(3)、『ACTFL-OPI 入門』収録データ(4)、『インタビュー形式による日本語会話データベース』収録データ(非母語話者)(5)、および個人的に採取した OPI データ)から該当する話題に関して話している部分各 10 データ(被験者 10 人分)ずつを抜き出し、そこで使用されている実質語に『分類語彙表』の分類項目の番号を付与する。『分類語彙表』に収録されていない語についても、該当すると考えられる番号を付ける。
まず、第３節で紹介した山内(2004)に倣い、異なり語の増加を見ていく。ただし、既に述べたとおり、語数の増加を見るのではなく、意味分類の数がどのように増えていくかを見る。以下、「料理の作り方」を表２-a、「スポーツのルール説明」を表２-b にそれぞれ示す。
表 2-a 話題「料理の作り方」におけるデータ数と異なり意味分野数の関係
データ数
異なり意味分野数
新しく追加される意味分野数

１人

2人

3人

4人

5人

6人

7人

8人

9人

10 人

2858707481818787888930124706011

表 2-b 話題「スポーツのルール説明」におけるデータ数と異なり意味分野数の関係データ数
異なり意味分野数
新しく追加される意味分野数

１人2人3人4人

5人

6人

7人

8人

9人

10 人

9326074868995971021032328141236251

この表を見ると、わずか 10 のデータではあるが、異なり意味分野数の数はほぼ頭打ちとなり、新しく追加される意味分野の数が、後半あまり増えていないことが分かる。つまり、それぞれのタスクを達成するのに、必要な語の意味分野がある程度の段階で出尽くしていると考えることができる。
では、具体的にそれぞれのタスクで、どのような意味分野の語が使用されているのだろうか。それぞれの話題で、延べ使用数の多かった意味分野を上位 20 位まで表３-a、表３-bに示す。表の中の、意味分野の番号は『分類語彙表』の分類番号を示している。品詞に関しては、意味分野と直接関係がないので、整数位は省略している(複数の品詞にまたがる場合は、語例のところを破線で区切って示す)。「延べ使用度数」は、その意味分野に所属する語が何回使用されていたかを示す。「データ数」は、調査対象となった 10 データ中、いくつのデータにその意味分野の語が使用されていたかを表している。

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表 3-a2010.9

話題「料理の作り方」 頻出意味分野と語例
意味分野

延べ使用度数デー
タ数.4330

調味料・こうじなど

259.4310

料理

178.5050

味

178.3842

炊事・調理158.5402

草木

105.1532.1962.4323

988

97675.4520
.2590

入り・入れ
助数接辞
魚・肉程度・限度程度
食器・調理器具
固有地名

7754.3020

好悪・愛憎

65.1651

終始
形・型・姿・構え形6563

語例(括弧内の語は、『分類語彙表』に収録されていない語)

.3331

食生活

55.5130

水・乾湿
米・ぬか・小麦粉など

55

調味料、塩、酢、砂糖、醤油、味噌、ソース、バター、コチュジャン、(トマトソース、スパイスソース)
中華料理、ロシア料理、スパゲッティ、(肉料理、四川料理、インスタントラーメン、キムチインスタントラーメン、水餃子、ガーリックブレッド)
味、下味
おいしい、甘い、辛い、すっぱい
料理、味付け作る、炒める、炒る、焼く、煮る、沸かす
にんじん、ピーマン、ジャガいも、生姜、葱、カリフラワ
ー、にら入れる～cc、～分、～時間、～時
肉、牛肉、豚肉、鶏肉、手羽先、ソーセージ
以外
適当、いちばん、とっても、(すごく)鍋、フライパン、ナイフ、お皿
日本、中国、韓国
好み
好き、大好き最初、最後
形、丸、四角丸い、四角い
夕ご飯
食べる
水、お湯

55

野菜、小麦粉、(フラワー).1920.1800

.4320
.1130

異動・類似

53.1220成立

53.1346

難易・安危

43

差
違う
同じ
できあがり
なる、できあがる
簡単、大丈夫※20 位(延べ使用度数 4)は、ほかに「時機」「終了・中止」「接近・切断」「熱」が同数

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表 3-b2010.9

話題「スポーツのルール説明」 頻出意味分野と語例
意味分野

延べ
使用度数

デー
タ数

語例
(括弧内の語は、『分類語彙表』に収録されていない語)

.2200
.2010
.3392
.2020
.1742
.1532

程度・限度
程度
相手・仲間
われ・なれ・かれ
手足の動作
自他
中・隅・端入り・入れ.2450

その他の仕手74.34306563

左、右、前、後ろ.1651
.3700
.1710
.1901

行為・活動
左右・前後・たてよこ
終始取得点値・額試合、ゲーム、サッカー、野球、プロ野球、相撲、バスケ
ットボール、(シルム)、オフサイド、シュート、ストローク、(スポットキック)
押す、キックする、パスする～人、～点、～カ国、～分、～分間、～マイル、～キロメ
ートル、～回、～面
勝ち、あいこ勝つ、(勝ち抜ける)
全部、すべて、一部、部分、～ずつ
一応
ボール、バスケットボール
以上、以外
一番、たいてい、(すごく)相手、敵、チーム
私、みんな、誰、君持つ、打つ、投げる、叩く
自分、向こう、個人
中、真ん中
入る、入れる選手、プレーヤー、ゴールキーパー、コックス、ディフェ
ンダー
する、やる

6666

5
53
6.1730

方向・方角

66

最初、最後、始め取る
ゴール、ゴールイン
点、点数、スコア
方、方向、向こう側
向かう

.3374

スポーツ

2110.1962

助数接辞

168.3570

勝敗

109.1940

一般・部分・全体

108.4570

遊具・置物・像など

108

9

6

8
87777775555.1920.1740

それぞれのタスク達成のためには、ここで示したような意味分野の語が必要となる。単純に語の出現頻度だけを数える方法では、大量のデータがなければ明らかな傾向は出にく
いが、意味分野を見る方法であれば、どのような語がタスク達成のために必要か見当をつけることができ、また個人差にも対応していくことができる。例えば、実際の授業で、クラス内にレベル差があった場合でも、意味分野を指導する方法をとれば、同じ意味でも「温める」「加熱する」「火を通す」など、難易度の違う語を学習者のレベルに応じ、柔軟に指導することもできる(6)。
５．課題 ―「語のまとまり」が見られない話題
前節までで述べた通り、30 分の OPI データをまとめて一つのデータとして扱うのではなく、まず話題で絞込み、その後、使用される語の意味分野の出現状況を見ることによって、少ないデータでもある程度の語のまとまりを観察することができるようになる。
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しかし、話題によっては、この方法では語彙の使用状況を把握できないものもある。「料理の作り方」や「スポーツのルール説明」と同じく、中級から上級レベルの定番タスクでもある「ストーリー説明」「旅行の描写」などは、そのストーリーの内容や、旅行の内容によって、使用される語に大きな違いが出てくる。
「ストーリー説明」「旅行の描写」のデータ数と異なり意味分野数の増加傾向を、表２-a「料理の作り方」、表２-b「スポーツのルール説明」の結果と合わせ、グラフで示すと以下のようになる。
(異なり意味分野数)200

ストーリー150

旅行
スポーツ

100

料理50

0
1

2

3

4

5678910(データ数)

グラフ１ 話題別・データ数と異なり意味分野数の関係
この結果を見ると、第４節で述べたとおり、「料理の作り方」と「スポーツのルール説明」
は、順にデータを増やして行っても、10 人目のデータになるころには、新しく追加される意味分野というのはあまりなく、グラフが横ばいに近くなっていることがわかる。それに対して、「ストーリー説明」と「旅行の描写」は、10 人目になっても異なり意味分野数は増え続けており、タスク達成に必要な意味分野の数が出尽くした状態だとは言いにくい。
このように、話題によっては、必ずしも意味分野による使用語彙の把握という方法がうまくいかないものもあり、検討の余地がある。
ただ、このことから、同じ中級から上級へのタスクといっても、「料理の作り方」や「スポーツのルール説明」のように実質語の使用に一定の限定があるものと、「ストーリー説明」や「旅行の描写」のように「語のまとまり」を示せないものもあり、実質語がタスク達成に果たす役割が違うということがわかる。同じレベルのタスクであっても、その性質の違いについて考えていく必要があるだろう。
６．まとめ
本稿では、これまで研究の蓄積が少なかった OPI データを使用した語彙研究について、新たな方法の提案を行った。語彙研究は、最初に示した前田(1982)の指摘にあるように、
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どの範囲で語のグルーピングをするかが重要になってくる。ただやみくもに大量のデータを収集するだけでは、本当に目的にかなった語彙研究はできない。OPI データは、話題をはじめとして、様々な面から統制のとれたデータであり、語彙研究にも広く利用できるものと考えられる。
また、本稿で行った意味分野による使用語彙の実態把握という方法も、本来、個人によって使用語彙、理解語彙が異なるという語彙の性質を反映したものと言える。
同じ OPI データを使った研究でも、語彙研究の場合、機能語研究とは根本的に違った方法を考えるべきである。
注(1) 本研究では、『分類語彙表〈増補改訂版〉』(2004 年)の意味分類を用いる。本文中では、単に『分類語彙表』とする。
(2)『応用言語学事典』(2003 年、研究社)「話題シラバス」の項には、以下のような記述がある。
このシラバスは一般の学習者にはわかりやすいことから、多くテクストやコースブックのシラバス・デザインに採用されているが、言語学者や言語教育者からは問題点が指摘されている。White(1988)は、多くの言語学者がこのシラバスは理論以前(pretheoretical)であると批判していると述べた上で、「話題」という概念があいまいであり、科学的検討の対象とはなりえないと述べている。(p.95)(3)「KY コーパス」は、平成 8～10 年度文部省科学研究費補助金による研究「第２言語としての日本語の習得に関する総合的研究」(研究代表者：カッケンブッシュ寛子)の成果の一部として作成された OPI の文字化資料。
(4)『ACTFL-OPI 入門―日本語学習者の「話す力」を客観的に測る―』解説編では、実際のインタビューに即しながら各レベルの解説を行っており、本研究では、この解説用のインタビューデータを資料として使用した。
(5) 北九州市立大学情報メディア工学科上村隆一研究室によるプロジェクト。詳細は、
http://www.env.kitakyu-u.ac.jp/corpus/ 参照。
(6) 山内(2007)では、実質語の難易度について、paradigmatic に対立する語を集めることで、相対的に語の難易度を決定することができるとし、具体的に『分類語彙表』の同じ意味分類に所属する語どうしを比べ、語の難易度を決める方法を提案している。本稿の意味分野による使用語彙の実態把握の方法は、この指摘に示唆を受けたものである。
参考文献国立国語研究所(2004)『分類語彙表〈増補改訂版〉』大日本図書．
橋本直幸(2008)「日本語教育版分類語彙表作成の試み」山内博之(編)『日本語教育スタン
ダード試案 語彙』９-91. ひつじ書房．
橋本直幸・山内博之(2009)「日本語教育のための語彙リストの作成」『日本語学』27-10,50-58. 明治書院．
前田富祺(1982)「語彙」佐藤喜代治(編)『講座日本語の語彙１ 語彙原論』１-24. 明治書
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2010.9院．
牧野成一監修･日本語 OPI 研究会翻訳プロジェクトチーム翻訳(1999)『ACTFL-OPI 試験官養成用マニュアル(1999 年改訂版)』アルク．
牧野成一他(2001)『ACTFL-OPI 入門 ―日本語学習者の「話す力」を客観的に測る―』アルク．
山内博之(2004)「語彙習得研究の方法 ―茶筌と N グラム統計―」『第二言語としての日本語の習得研究』7, 141-162. 第二言語習得研究会．
山内博之(2007)「日本語教育における語彙シラバスの作成について」『特定領域研究「日本語コーパス」平成 18 年度公開ワークショップ(研究成果報告会)予稿集』161-164.
White, R. V. (1988) The ELT curriculum; Design, innovation, and management.
Blackwell.
付記
本稿は、日本語 OPI 研究会 研究発表会(2009 年８月１日、於(株)アルク)における口頭発表の内容を修正・加筆したものである。

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