I-JAS における日本語非母語話者の自他動詞の使用傾向
し んたに ちか新 谷 知 佳 ・大阪大学
1. はじめに
日本語の自動詞と他動詞には「開く：開ける」「壊れる：壊す」のように対応関係にあるもの（以下，自他動詞）が多く見られる。自他動詞は，これまで様々な分野において盛んに議論されてきたテーマであるが，今尚，日本語教育現場では，難しい文法項目の一つとして挙げられることの多いものである。自他動詞の指導上の問題点を指摘した研究の一つに中石(2020b)がある。日本語教育では自動詞の意味を自然現象だと印象付けている点，指導に用いる絵カードと指導したい意味用法が合致していない点等を指摘している。中石(2020b)は，教師が問題点を把握することで指導上の不要な混乱を避けられると述べている。
本発表では，指導上の問題点の他に，自他動詞の使用傾向に関する知識の不足も，難しい文法項目とされる一つの要因となっていると考える。一括りに扱われることの多い自他動詞であるが，実際には自動詞が多く用いられるものもあれば，他動詞が多く用いられるものもあるといったように，自他動詞の使用には母語話者が好む偏りが存在している。本発表ではそのような使用の偏りを「使用傾向」として捉え，学習者の習得への影響について考える。
本発表の目的は，母語話者と非母語話者の自他動詞の使用傾向にはどのような異なりが見られるかを明らかにすることである。多言語の大規模な学習者コーパスであり，日本語母語話者の比較データがある『多言語母語の日本語学習者横断コーパス：I-JAS』（以下，I-JAS）
1 を用い，母語話者の自他動詞の使用傾向との比較を行いながら，非母語話者の自他動詞の使用傾向の分析を行う。母語話者と非母語話者の使用傾向の差異を示すことによって，自他動詞の習得における障壁の一つを明らかにしたい。
本発表は次の構成をとる。2 節で先行研究の概要に触れ，3 節で分析の方法を述べる。4 節
でデータの分析を行い，5 節で個別の動詞対の考察，6 節でまとめを述べる。
2. 先行研究
日本語の自動詞と他動詞に関する先行研究には膨大な数の蓄積があるが，ここでは，会話データを用いて学習者の誤用および使用実態を分析した中石(2020a)，作文データを用いて母語話者と非母語話者の使用傾向の比較を行った李(2020)を取り上げる。
中石(2020a)では，上級においても自他の混同および格関係に関する誤用が見られること，活用形によって自他のいずれを用いるかが固定している場合と活用形を問わず一方のみが使用されもう一方は一貫して使用されない場合があることが指摘されている。中石(2020a)
は，さらに，視聴覚資料を用いた，文完成課題による調査を実施し，活用形と自他の組み合わせにパターンがあることを示している。

1

本研究(調査・発表・論文，etc.)は，国立国語研究所のプロジェクトによる成果『多言 語母語の日本語学習者の横断コーパス:I-JAS』(および検索システム)を利用して行われたものである。

続いて，李(2020)では，母語による使用頻度の差はないとした上で，グラフの説明のように自動詞が多く出現するタイプ，料理の話題のように他動詞が多く出現するタイプ，おすすめスポットの紹介のように自他の顕著な差がないタイプがあり，話題に従っている可能性を指摘している。
残された課題として，使用場面に着目した母語話者と非母語話者の詳細な比較が行われていない点が挙げられる。本発表では，複数のタスクのデータを含む I-JAS を用いることによって，次の 2 つの観点から母語話者と非母語話者の使用傾向の比較を試みる。1 つ目は，自他対応動詞をもつ動詞対全体の分析である。対象とする動詞対全体の自動詞と他動詞の使用比率を算出し，比較する。2 つ目は，タスク別の分析である。タスクによって使用場面が異なる点に着目し，計 8 つのタスクそれぞれにおける自動詞と他動詞の使用比率を算出し，比較する。
3. 分析方法
3.1 対象とするデータ
本発表では，前述のとおり，母語話者 2と非母語話者それぞれのデータを I-JAS から収集する。I-JAS には，7 種類のタスクがある（迫田・石川・李編 2020）が，データ収集を『中納言』の短単位語彙素検索を用いて行うため，本発表では次の 8 タスクを用いることとした。
発話データであるストーリーテリング 2 タスク(ST1，ST2)，対話(I)，ロールプレイ 2 タス
ク(RP1，RP2)，絵描写(D)および，作文データであるストーリーライティング 2 タスク(SW1，SW2)である。検索の際には，すべてのデータセット，言語環境・調査地およびタスクを対象とし，話者は「学習者(日本語母語話者を含む)の発話のみ」とした。
3.2 対象とする用例の選別
I-JAS から収集したデータのうち，(1)に示す自他対応の定義をもとに，自動詞文のガ格（相当を含む）名詞句および他動詞文のヲ格（相当を含む）名詞句として非情物が現れる用例のみを分析の対象とした。(1)は奥津(1967)および早津(1987)に基づいて定義されたものである。
(1)①自動詞と他動詞が形態的に共通する部分をもつもの②自動詞と他動詞の表す意味に同一性がみられるもの③自動詞文のガ格が他動詞文の動作の対象を表すヲ格として現れるもの(新谷 2022：74)「立つ：立てる」を例に，分析対象とする用例を(2) (3)に，分析対象から除外した用例を(4)に示す。
(2)

あー，それにーそのー家のー外に，一つの，おー，札が立っています(D, NNS, I-JAS)(3)

2

それで，ケンは梯子を立てて，家に入りました(SW2, NNS, I-JAS)

本発表では，コーパスデータの絶対数ではなく使用比率の比較を行うため，I-JAS において非母語話者の被験者数に対して母語話者の被験者数が少ない点は，影響しないと考える。

(4)えっと肉屋の隣には，今，えっと電話をしている人が立っています(D, NNS, I-JAS)(2) (3)はいずれも非情物の変化を表す用例であるのに対し，(4)は有情者である「電話をしている人」をガ格にとり，動作主の意志的な動作を表す用例である。対応する他動詞「立てる」が「電話をしている人」をヲ格にとった場合には，人の意志動作をひき起こす事態を表現する他動詞文，つまり使役に相当する他動詞文となる。対応する他動詞をもつ自動詞には，この「立つ」のように意志的な動作を表すことが可能な自動詞もあれば，「割れる」のようにそのような使用が見られない自動詞もある。両者を含めて自他動詞の使用傾向を捉えるため，本発表では，意志的な動作を表す自動詞文および使役に相当する他動詞文は分析対象に含めるべきではないと判断した。この点は前述の先行研究における分析対象の取り出し方と異なる点である。また，本発表では，複合語の一部に現れる自他動詞についても，単純な比較ができないため，分析対象から除いている。
非母語話者のデータにおける誤用については，(5)のように自動詞文でガ格で表すべき名詞句をヲ格で表しているもの，(6)のように他動詞文でヲ格で表すべき名詞句をガ格で表しているもののみ，誤用として対象から除いた。
(5)

あー外，外，あー外はー，あ，この木ーを，倒れています(6)

っと車で，車でえっと，っと木にぶつかって，その木が倒して，たぶんそ，その，えーとそのことに関係する電話です(D, NNS, I-JAS)(D, NNS, I-JAS)

これらは，自動詞と他動詞の誤りと捉えることも可能である一方で，ガとヲの誤りと捉えることもできる。そのため，「誤用」として除外することした。尚，「お皿が破れる」のようなコロケーションの誤用や無助詞の用例は本発表では正用として扱っている。
以上の作業を経て得られた分析対象が，母語話者，非母語話者それぞれにおいて，自他合わせて 10 件以上確認できる動詞対計 32 対を分析に用いることとした。
3.3 使用比率の算出
自他動詞の各動詞対に着目し，各動詞対における自動詞と他動詞の使用比率を算出することによって，自他動詞の使用傾向を数値で捉え比較を行う。使用比率は，自動詞と他動詞の使用頻度の和に対する，それぞれの動詞の割合を指す。例えば，母語話者の自動詞「割れる」の使用頻度は 76 件，他動詞「割る」の使用頻度は 17 件であるため，自動詞の使用比率は82％，他動詞の使用比率は 18％となる。本発表では，自動詞の使用比率を自動詞比率と呼び，以後自動詞比率をもとに分析を進める。
4. 分析
4.1 全体の使用傾向
まずは，動詞対 32 対全体の使用傾向の分析を行う。32 対全体において，母語話者は，自動詞が 916 件，他動詞が 525 件で自動詞比率が 64％であるのに対し，非母語話者は，自動詞が 5,874 件，他動詞が 4,946 件で自動詞比率は 54％であった。

各動詞対の使用傾向を個別に見てみると，(7)に示す 16 対においては母語話者と非母語話者の自動詞比率の差が 10 ポイント未満と概ね同様の使用傾向を示していた。一方，(8)に示す 4 対では非母語話者の自動詞比率が母語話者の自動詞比率よりも 10 ポイント以上高く，(9)に示す 12 対では 10 ポイント以上低い結果となった。
(7)

合う：合わす，済む：済ます，倒れる：倒す，残る：残す，進む：進める，落ちる：
落とす，割れる：割る，流れる：流す，増える：増やす，変わる：変える，回る：
回す，沸く：沸かす，出る：出す，上がる：上げる，鳴る：鳴らす，焼ける：焼く(8)

空く：空ける，動く：動かす，壊れる：壊す，掛かる：掛ける(9)

折れる：折る，当たる：当てる，立つ：立てる，乗る：乗せる，付く：付ける，締まる：締める，溜まる：溜める，直る：直す，始まる：始める，決まる：決める，続く：続ける，開く：開ける

さらに，(9)の 12 対のうち，「付く：付ける」「締まる：締める」「溜まる：溜める」「始まる：始める」の 4 つの動詞対においては，母語話者は他動詞より自動詞の使用比率が高いのに対し，非母語話者は他動詞の使用比率の方が高いという異なる傾向が見られた。
32 対全体では，非母語話者の自動詞比率の方が低いという結果であったが，各動詞対を見ると，(7)のように動詞対によって母語話者と非母語話者の使用傾向が一致しているものもあれば，(8) (9)のように大きく異なるものもある。このことから，非母語話者の自動詞比率が一貫して低いというわけではなく，その使用傾向は動詞対によって異なっていると言える。
4.2 タスク別の使用傾向
次に，タスク別の使用傾向の分析を行う。対象としたタスクは前述のとおり 8 タスクである。そのうち，ロールプレイ 2 タスク(RP1，RP2)はいずれも日本料理店でのアルバイト場面であり，ロールプレイ 1(RP1)は店長にアルバイトの出席日数の変更を依頼するもの，ロールプレイ 2(RP2)は店長からの仕事内容の変更依頼を断るものである。また，ストーリーテリング 1(ST1)とストーリーライティング 1(SW1)，ストーリーテリング 2(ST2)とストーリーラ
イティング 2(SW2)はそれぞれ共通のイラストを用いたタスクである。
8 つのタスクそれぞれにおける自動詞と他動詞の用例数をもとに使用比率を算出し，タスク別の使用傾向を図 1 に示した。図 1 は，各タスクを母語話者の自動詞比率の高い順に左から並べてある。尚，NS は母語話者，NNS は非母語話者を指し，グラフ内の数値は使用頻度を示している。
母語話者と非母語話者の自動詞比率を比較すると，ロールプレイ 1，2(RP1，RP2)，ストーリーテリング 1(ST1)，ストーリーライティング 1(SW1)では，母語話者の方が低く，絵描写(D)，対話(I)，ストーリーテリング 2(ST2)，ストーリーライティング 2(SW2)では非母語話者の方が低いことがわかる。その中でも，ロールプレイ 1(RP1)は，非母語話者の自動詞比率が 51％と高く，母語話者と 27 ポイントの差がある。一方で，ストーリーライティング 2(SW2)では，母語話者の自動詞比率の方が高く，非母語話者との差は 13 ポイントであった。さらに，母語話者と非母語話者の自動詞比率の最大値と最小値を比較してみると，母語話者の最大値は絵描写(D)の 87％，最小値はストーリーライティング 1(SW1)の 2％であるのに対し，

非母語話者の最大値は絵描写(D)の 75％，最小値はストリーライティング 1(SW1)の 8％であり，母語話者と比べて非母語話者のタスク別の差は小さいことがわかる。

100%

54816 230

80%

1648
2860%
40%

351

2406 506

20%
0%

2751
11257

187

296
41330

5444325 34 620 40 654

310151713ST2RP１SW2

自動詞

他動詞

563773

1 54
NS NNS NS NNS NS NNS NS NNS NS NNS NS NNS NS NNS NS NNSDIRP２2ST1SW1

図 1 タスク別の自他動詞の使用傾向
母語話者，非母語話者ともに自動詞比率が最も高いのは絵描写(D)であった。しかし，両者には 12 ポイントの差があり，平面のイラストの描写において，母語話者と比べて，非母語話者は他動詞をより多く用いることがうかがえた。一方で，ロールプレイ 1，2(RP1，RP2)
では，自らの意志を示す必要のあるタスクであるにも関わらず，非母語話者の方が自動詞比率が高いという結果であった。これは，絵描写(D)に見られた使用傾向と相反するものである。また，共通のイラストを用いたタスクである，ストーリーテリング 1(ST1)とストーリーライティング 1(SW1)，ストーリーテリング 2(ST2)とストーリーライティング 2(SW2)を比較すると，イラストごとに同様の傾向を示している。このことから，「話す」「書く」の違いは使用傾向にあまり影響していないと考えられる。
母語話者，非母語話者ともにタスクによって使用傾向が異なっていることから，使用場面も自他動詞の使用傾向に影響していると考えられる。これは李(2020)の指摘とも一致する。
加えて，最大値，最小値の比較より，母語話者は使用場面に応じて自他動詞を使い分ける傾向がより強いことが明らかとなった。
以上の分析を通して，母語話者と非母語話者の使用傾向の異なりが動詞対の使用場面に起因する可能性を示した。李(2020)では，各話題でよく用いられる動詞の考察を行い，話題と自他動詞の使用傾向の関連が述べられていた。しかし，I-JAS のデータを分析すると，同じ動詞対であっても，場面によって自他動詞の使用傾向が大きく異なる動詞対が見られる。このことから，動詞対のもつ性質のみで，使用傾向が決まるのではなく，その他にも使用傾向に関わる要因があることがうかがえる。使用傾向に関わる要因を考察するには，32 対それぞれについて用例を丁寧に観察する必要があると考えられる。

そこで，次節では，一例として「掛かる：掛ける」を取り上げ詳察する。「掛かる：掛ける」は，タスクによって母語話者と非母語話者の使用傾向に大きな差が見られる自他動詞の一つである。絵描写(D)では，母語話者の自動詞比率が高く，ロールプレイ 1，2(RP1，RP2)では，非母語話者の自動詞比率の方が高いという結果であった。次節にてその要因について，それぞれの用例をもとに考察を試みる。
5. 「掛かる：掛ける」の考察
5.1 母語話者の自動詞比率が高いケース
絵描写(D)では，母語話者の自動詞比率は 57％（29 件）であったのに対し，非母語話者の自動詞比率は 9％(24 件)で，母語話者の自動詞比率の方が高い傾向が見られた。自動詞「掛かる」のガ格（相当を含む）名詞句，「掛ける」のヲ格（相当を含む）名詞句のうち 2 件以上見られたものをそれぞれ件数の多い順に表 1 に示す。丸括弧内の数値は用例数である。
表 1 絵描写において「掛かる：掛ける」と共起する名詞句
母語話者
掛かる

掛ける

非母語話者
掛かる

掛ける

1 橋(13)

電話(14)

絵(14)

電話(177)

2 コート(9)絵(3)

コート(4)絵(28)

3 やかん(4)洋服(2)橋，服(2)

コート(22)

4 絵(2)

傘(4)5着物，ドア，服(2)

表 1 より，「橋」「絵」「電話」のように母語話者と非母語話者の使用傾向が概ね一致するものもある一方で，「コート」のように母語話者は自動詞，非母語話者は他動詞を多く用いるものもあることがわかる。絵描写(D)のタスクでは，自立するコート掛けにかけられた「コート」が描かれているが，「コート」の日々使用されるという特徴から想起される動作を含んで表現するか否かによって母語話者と非母語話者で差が生まれたと考えられる。母語話者は絵をそのまま表現するため，自動詞を用いることが多い一方で，非母語話者は，人の意志的な動作を含んで表現するため，他動詞を用いやすいようである。このことは「絵」の使用傾向では，母語話者と非母語話者で差が見られないことからもうかがえる。一度かけられた
後はずっと壁にある「絵」は動作を含んで表現しにくくなるのだと考えられる。「コート」と「掛ける」をともに用いる非母語話者の母語は 10 言語に及ぶため，ここでは，母語の影響は考えにくい。
さらに，動詞に後続する形式にも着目すると，「掛かる」の用例では，母語話者は 29 件
中 27 件，非母語話者は 22 件中 13 件においてテイルが後続し，「掛ける」の用例では，母語話者は 24 件中 21 件，非母語話者は 247 件中 170 件において，テイルまたはテアルが後続していた。このことから，活用形とのつながりは母語話者の方が強いと考えられる。

5.2 非母語話者の自動詞比率が高いケース
ロールプレイ 1，2(RP1，RP2)では，母語話者の自動詞比率がロールプレイ 1(RP1)，ロールプレイ 2(RP2)の順に 8％(1 件)，25％(2 件)であったのに対し，非母語話者の自動詞比率は48％(31 件)，62％(69 件)で，非母語話者の自動詞比率の方が高い傾向が見られた。自動詞「掛かる」のガ格（相当を含む）名詞句，「掛ける」のヲ格（相当を含む）名詞句のうち 2件以上見られたものをそれぞれ件数の多い順に表 2 に示す。丸括弧内の数値は用例数である。
表 2 ロールプレイ 1，2 において「掛かる：掛ける」と共起する名詞句
母語話者
掛かる
1

時間(2)

23

非母語話者

掛ける

掛かる

掛ける

迷惑(17)

時間(96)

迷惑(64)

将来(2)

電話(5)
時間，面倒(2)

表 2 より，ロールプレイ 1，2(RP1，RP2)で「掛かる」と多く共起している名詞句には「時間」が，「掛ける」と多く共起している名詞句には「迷惑」があることがわかる。ロールプ
レイ 1，2(RP1，RP2)では，絵描写(D)の「コート」と「掛かる：掛ける」のような差はあまり見られず，母語話者と非母語話者でコロケーションの使用傾向は一致していた。しかしながら，(10) (11)に示すように，非母語話者の用例において，シフトや仕事内容の変更を依頼する際に「時間」と「掛かる」を多く用いるという傾向が見られた。
(10)

はい，そうです，今は試験がたくさんありますのでー，ほんとにー，勉強は，時間がかかります(11)(RP1, NNS, I-JAS)んー少ないです，んー，料理が，上手になるために，時間がかかると思います，うん(RP2 NNS, I-JAS)

何らかの変更の理由を示す傾向は母語話者にも見られ，ロールプレイ 1(RP1)においては論文や課題が忙しい，予定があるといった理由が，ロールプレイ 2(RP2)では調理が苦手という否定的な理由の他，ホールの仕事が楽しいといった肯定的な理由も多く見られた。母語話者，非母語話者ともに，変更の理由を述べるという点では共通しているが，母語話者の理由が多様であるのに対し，非母語話者の理由が「時間がかかる」に偏っていたことが，ロールプレ
イ 1，2(RP1，RP2)全体における非母語話者の自動詞比率が高いという結果に現れたようである。非母語話者の母語を見てみると，台湾を含む中国語母語話者は 40%(38 件)，ベトナム語，ロシア語は各 10％(10 件)と多いことから，母語や文化的背景の違いが影響した可能性が考えられる。また，非母語話者にとって，「時間がかかる」は初級から学ぶため、馴染みの深い表現であったことも考えられる。JCAT3の点数は 100 点未満から 300 点以上と幅広い

3「I-JAS には，学習者の言語能力を判断するための客観的情報として，「J-CAT」(www.jcat.org/)と「SPOT」(ttbj-tsukuba.org/)という 2 種類の言語テストの得点情報が含まれている。」（迫田・石川・李編 2020：42）

ため，日本語のレベルと今回の使用傾向に関する結果は関わってないと思われるが，日本語教育の影響が少なからず現れた可能性は否定できない。
6. まとめ32 対全体とタスク別の分析を通して，32 対全体では母語話者に比べ非母語話者の他動詞の使用比率が高いが，各動詞対の母語話者と非母語話者の自動詞比率の差には違いが見られ，母語話者の自動詞比率が高い場合もあれば，非母語話者の自動詞比率が高い場合もあることを示した。また，タスク別の使用傾向の分析から，使用場面が使用傾向に影響していること，母語話者は使用場面によって自他を使い分ける傾向が強いことが明らかとなった。
そのような使用傾向の差異が生まれる要因を探るため，「掛かる：掛ける」を取り上げて考察を行った結果，動作を含んだ表現を好むか否か，母語・文化的背景の影響，日本語教育の影響などが使用傾向に関わる要因として浮かび上がった。このことから，単に使用場面と使用傾向を結びつけるのではなく，要因を慎重に判断する必要があると言える。
今後は，これらの要因に着目しながら，今回扱うことができなかった他の動詞対についても考察を進めていきたいと考えている。また，本発表では対象外としたガ格／ヲ格と自他動詞の誤用についても，その傾向について分析を進めたい。使用傾向とその決定要因を日本語教師が把握しておくことによって，より実際の使用に近い指導につながると考えられる。

参考文献
奥津敬一郎(1967)「自動化・他動化および両極化転形―自・他動詞の対応―」『国語学』70，pp.46-66，国語学会.
迫田久美子・石川慎一郎・李在鎬（編）（2020）『日本語学習者コーパス I-JAS 入門 研究・教育にどう使うか』くろしお出版.
新谷知佳(2022)「自他対応をもつ動詞における自動詞と他動詞の使用比率に基づく分析―動詞対の形態的特徴に着目して―」『KLS Selected Papers 4』pp.73-87，関西言語学会.
中石ゆうこ(2020a)『日本語の対のある自動詞・他動詞に関する第二言語習得研究』日中言語文化出版社.
中石ゆうこ(2020b)「 日本語の対のある自動詞，他動詞の習得段階とそれに適した指導方法」
江田すみれ・堀恵子編『自動詞と他動詞の教え方を考える』pp.1-23，くろしお出版.
早津恵美子(1987)「対応する他動詞のある自動詞の意味的・統語的特徴」『言語学研究』6，pp.79-109，京都大学言語学研究会.
李在鎬(2020)「学習者作文と自他の使用頻度」江田すみれ・堀恵子（編）『自動詞と他動詞の教え方を考える』pp.43-56，くろしお出版.
用例出典・資料一覧
コーパス検索アプリケーション『中納言』『多言語母語の日本語学習者横断コーパス:I-JAS』