国会会議録に見る SDGs の認識変化―複数のテキスト分析手法を用いて―
星野 雄介（武蔵野大学 経営学部 准教授）
平尾 毅（京都橘大学 経営学部 教授）

要約
本論文の目的は、「持続可能な開発目標」（Sustainable Development Goals:
SDGs）に対する認識の変化を複数の自然言語処理の手法を使って明らかにすることである。日本は国を挙げて SDGs に取り組んできた。2015 年の SDGs 採択
から道半ばとなり、日本でももはや SDGs は新しいものではなくなっているはずである。しかしながら、SDGs の認識がどのように変化したのか、あるいは変化していないのかは明らかとなっていない。そこで本論文ではもっとも重要なアクターである国会での議論をデータとして、KH Coder を用いた分析、クラス
タリング、トピック・モデリングという 3 つの手法で分析した。いずれの手法でも認識段階から企業や地方による SDGs の推進という文脈に変化していることが明らかとなった。これは、既存研究の見解とも一致している。また、与野党間の比較では、与党は国際的な視点を重視し、野党は多様な論点と SDGs を関連させていることも明らかとなった。

キーワード：SDGs、テキスト分析、テキスト・マイニング、クラスタリング、
トピック・モデリング、国会会議録、与野党

１．はじめに
本論文の目的は、「持続可能な開発目標」（Sustainable Development Goals:
SDGs）に対する日本における認識の変化を複数の自然言語処理の手法を使って明らかにすることである。
SDGs は 2015 年に国連サミットにおいて全会一致で採択され、2030 年までに達成すべき開発目標として 17 のターゲット、169 の達成基準が提示されている。SDGs は前身の MDGs よりもより幅広い国々を含んでいるが、特に日本に

p.55

国会会議録に見るSDGsの認識変化―複数のテキスト分析手法を用いて―おいては関心が強い。第 2 節に見るように、Google トレンドからも、日本は2020 年から SDGs にもっとも関心が強い国であるといえる。
日本における SDGs は特定の主体が目標達成の責任を負うのではなく、多くの個人・組織が関与する仕組みになっている。実際に、日本の企業・地域・教育機関を事例とした多くの SDGs の取り組みが報告されている。企業については、
国の報奨制度によって、企業のこれまでの取り組みが可視化されたことを明らかにしたケース（粟屋 2022）、新たに SDGs に取り組むために、社内基本方針に SDGs を紐づけたケース（川島 2023）などがある。教育機関においても大学と連携した高校生の SDGs 活動報告会の開催（太田 2023）など、積極的な取り組みが数多く報告されている。
他方で、SDGs が採択されてからすでに 8 年ほど経過しており、SDGs という言葉自体は日本では完全に定着しているように思われる。他方で、ある言葉の意
味や文脈は時間の流れとともに変化していく。長い時間をかけて意味が変化していくケースもあれば、比較的短期間で変化していくケースもある。このように一般的に言葉の意味や文脈が時間経過によって変化するのであれば、SDGs でも同じことが起こっているはずである。
そこで本論文では世界で最も SDGs への関心度が高い日本において、SDGs に関する認識がどのように変化してきたのかを、国会会議録をデータとし、複数のテキスト分析手法を通じて明らかにしていく。
この目的を達成するために、第 2 節ではまず、Google トレンドを用いて SDGsの現況を簡単に整理する。これは SDGs に関する世界的な現状把握することを通じて日本が分析対象としてふさわしいことを説明することを目的とする。第 3
節では関連研究を整理し、第 4 節では方法論を整理する。第 5 節では時系列分
析の結果を、第 6 節では与野党間比較の結果を整理したうえで、第 7 節では考察と結論をまとめる。

２．SDGs の現況
本節では SDGs の現況を、Google トレンドを用いて分析していく。Google ト
レンドは、Google 検索をベースに特定の検索単語が他のすべての検索単語と比較してどの程度頻繁に入力されているかを、地域別や時系列で示したデータを

p.56

国会会議録に見るSDGsの認識変化―複数のテキスト分析手法を用いて―提供している。2009 年のインフルエンザの感染拡大と検索クエリとの関係を分析した画期的な研究以降（Ginsberg et al.

2009）、Web データを用いた行動分

析にとって、Google トレンドは一般的なツールとなった。
Google トレンドを使った最初の分析が、全世界での SDGs のインタレストの変化である。図 1 によると、インタレストは 2015 年からゆっくりと高まり、
2021 年がピークとなり、その後緩やかに低下していることが分かる。ただし、国単位で分析すると、SDGs に関心のある国は減少傾向である（図 2）。2016 年にはピークの 53 か国をマークしたが、2021 年が 19 か国と最低の国数であっ
た。
120
100
80
60
40
20

Jan-24Aug-23Mar-23Oct-22

May-22

Dec-21

Jul-21

Feb-21

Sep-20

Apr-20Nov-19Jun-19Jan-19Aug-18Mar-18Oct-17May-17

Dec-16

Jul-16

Feb-16

Sep-15

Apr-15

Nov-14Jun-140

図１．全世界による SDGs に対するインタレストの推移（2024 年 2 月 1 日アク
セス）

p.57

国会会議録に見るSDGsの認識変化―複数のテキスト分析手法を用いて―

図 2.

Google トレンドによる SDGs に興味関心のある国数（2024 年 2 月 1 日

アクセス）

では次に、どのような国が SDGs に興味関心を持っているのだろうか。表 1
は Google トレンドを SDGs で検索した場合の、2023 年の国別のインタレスト
ランキングである。日本がもっともインタレストが強く、OECD 加盟国としては
韓国、シンガポール、オーストリア、オーストラリア、スイス等が掲載されているが、インタレストの相対的な大きさは日本には及ばない。

p.58

国会会議録に見るSDGsの認識変化―複数のテキスト分析手法を用いて―国名

インタレスト

日本

100

南アフリカ

2

台湾

33

スイス

2

インドネシア

31

マレーシア

2

ジンバブエ

27

バングラデシュ

2

ウガンダ

21

エジプト

2

ケニア

15

オランダ

1

ガーナ

13

イギリス

1

タイ

10

イタリア

1

ナイジェリア

8

カナダ

1

韓国

7

ベルギー

1

パキスタン

5

ドイツ

1

フィリピン

5

インド

1

シンガポール4

スウェーデン1

アイルランド

4

ベトナム

香港

4

アメリカ合衆国

1 未満

アラブ首長国連邦

3

スペイン

1 未満

オーストリア

3

メキシコ

1 未満

オーストラリア

3

フランス

1 未満

ブラジル

1 未満

国名

インタレスト1

表 1．2023 年のインタレストの強さ（2024 年 2 月 1 日アクセス）

最後に、2016 年時点でインタレストが強かった国と、2023 年時点でインタレ
ストが強かった国を比較していく。図 3 によると、2016 年にインタレストが強かった 10 か国のうち 6 か国（リベリア、ザンビア、シエラレオネ、レソト、マ
ラウイ、ルワンダ）のインタレストが 2023 年には計測されなくなった。他方で2023 年にトップ 10 に入っていた 10 か国はすべて 2016 年時点にインタレストが計測されていた。しかしながら、ウガンダ・ジンバブエ・ガーナ・ケニア・ナイジェリアのアフリカ５か国は 2016 年からインタレストを減らしたにもかかわらず、日本・韓国・タイ・台湾・インドネシアのアジア５か国はこの期間にイ
ンタレストが高まっているという点で、関心の様相は一様ではない。

p.59

国会会議録に見るSDGsの認識変化―複数のテキスト分析手法を用いて―

図 3．2016 年と 2023 年の関心度の高い 10 か国（2024 年 2 月 1 日アクセス）以上の結果を簡単に整理すると次のようになるだろう。2015 年に全会一致で採択された SDGs に対する関心は日本では 2021 年をピークとして、減少中である。また、必ずしも多くの国の関心を集めたわけではなく、関心ある国も減少傾向であることから、特定の国が高い関心を持つようになったことがわかる。そして、関心のある国はアフリカ諸国からアジア諸国へと変化していることも明らかとなった。その中で、日本は 2023 年時点で最も SDGs に対する関心が強い国であった。
ただし、本節の分析は「SDGs」という言葉のみを分析対象としている。そのた め① SDGs が各国語に翻訳さ れてい る 可能性 、②Diversity & Inclusion,
Diversity, Equity & Inclusion（D&I、DE&I）等の SDGs と重複する概念を頻繁に用いている可能性が残されている。しかしながら本節の結果は SDGs の現状に関しての理解に資すると思われる。

３．関連研究（1）SDGs の論調の変化
SDGs の普及に関する量的側面に関する変化を捉えた研究について概観していく。概念の普及には前節の Google トレンドに加え、印刷物や単語の数を測定

p.60

国会会議録に見るSDGsの認識変化―複数のテキスト分析手法を用いて―する方法も使われる。SDGs の普及に関して、日本の Cinii データベースを用いて 2012-2019 年の SDGs 関連の論文数、全国紙の記事、都道府県議会の発言数を分析した研究がある（牧瀬 2020）。そのデータから、2017 年にこれらの普及が急激に増加したことが明らかなった。また、2021 年までの分析を拡張し、全国紙の記事数に加え、国会図書館オンラインから得た書籍・記事・論文データを「アカデミック」「企業」「政府」に分類して集計し、テレビ番組放送数と Google
トレンドの検索数を分析した研究もある（八塩 2022）。その結果、メディアがSDGs 普及における重要な役割を果たしている可能性が示されている。
また筆者らも過去に、Google トレンドを用いて SDGs の普及を分析した（星野・平尾 2022）。その結果、既存研究と同様に新聞記事数と普及率が正の相関をしていることが明らかになっている。ただし、SDGs の普及速度は都道府県人
口によって影響を受けていることも明らかとなった。Google トレンド上では、人口が少ない都道府県ほど、SDGs に興味関心を抱くのが遅くなるのである。
SDGs に関する質的な変化についても、筆者らの過去の研究によって分析されている。Google トレンドでは、Google 検索時の関連語や関連トピックの分析も可能であるのだが、その関連語・関連トピックのテキスト分析によって、「認識→正統化→実施」という認識変化が起こっていたことが明らかとなっている。
しかしながら、Google トレンドを用いた研究では第 1 に関連語・関連トピッ
クはテキスト分析するのにそれほど分量が多くないこと、第 2 に SDGs に関与する主体の多様性を考慮に入れていないこと、という限界がある。これらの限界を解決するために本論文では国会会議録のデータを用いることとする。国会はSDGs にかかわるあくまで 1 つの事例にすぎないが、政治は我々の生活に影響を及ぼす。SDGs においても、政府が関与した SDGs の施策は人々の関心、企業の関心、地域の関心を集めているため、SDGs に対する国家の方向性を決めた主体ということで、研究の意義はあると思われる。

（2）与野党間比較
国会会議録をデータとして用いるのであれば、必然的に与野党間・政党間の論調の違いが注目に値するだろう。政治学の分野では政党間の意見の違いあるいは政党間の保守・リベラルの度合いが 1 つの分析軸となっている（谷口 2005）。

p.61

国会会議録に見るSDGsの認識変化―複数のテキスト分析手法を用いて―2013 年以降の与党を構成する自由民主党は保守寄りであり、公明党はやや保守寄りといわれている。他方で、2024 年時点で野党を構成している立憲民主党・
国民民主党・共産党・社会民主党・れいわ新選組等はリベラルに分類されるだろう。
保守とリベラルとでは、論調に相違が出るといわれている。例えば、新聞においては、新聞各社が「読売・産経・日経」対「朝日・毎日・東京」となっており、論調が異なっていることが指摘されている（渡辺 2021）。その違いを支える 1つの理論が道徳基盤理論である。道徳基盤理論はハイトらが提唱した理論であり、人の道徳基盤には「ケア」
「公平性」
「忠誠」
「権威」
「純潔」
「自由」の 6 つがあり、「自由」を除いた残り 5 つの道徳基盤はリベラルと保守で異なっていることが指摘されている（Haidt 2007）。このように考えると、SDGs においても保守寄りの与党とリベラル寄りの野党とで論調、すなわち重視する単語が異なっている可能性がある。

３．方法論（1）サンプルとデータ
本論文では国会会議録を分析データとして用いる。検索ワードは SDGs とした。「持続可能な開発目標」「サステナブル・ディベロップメント・ゴールズ」「Sustainable Development Goals」も候補としてあり得たが、事前調査の結果、どれも SDGs と共起する確率が高かったため、SDGs のみに一本化した。データ
検索期間は 1947 年から 2023 年であるが、データの開始は 2014 年からであった。API を用いて取得されたデータは、全 1,658 発言であった。時系列のデータ
は図 4 に示されている。国会における SDGs は、2014 年から始まり、2019 年にピークアウトしていることが分かる。

p.62

国会会議録に見るSDGsの認識変化―複数のテキスト分析手法を用いて―

図 4．時系列のデータ推移（単位：発言数）

ただし、国会会議録の 1 つの発言には複数の論点が含まれていることがある。
例えば所信表明演説や施政方針演説は、数十分にわたり多様な論点が提示される。そのため、SDGs に関連する文脈をより明らかにするために、データを段落単位で分割し、SDGs が含まれている段落のみを分析対象とした。その後、冒頭の空白や発言者を処理した。結果として得られた総段落数は 2,533 段落、総文字数は 422,526 文字であった。

（2）分析
本論文では、このように得られたテキストを 3 つの手法で分析していく。第 1が、KH Coder を用いたテキスト・マイニングである。テキスト・マイニングとはもともとはテキストデータをコンピュータで分析することを通じて、新たな知見を発見することである（Gupta and Lehal 2009）。このような広い概念であるため、本来は様々な手法を内包している。実際、機械学習手法を用いたテキス
ト・マイニングの研究も多い（Jelodar, Wang, and Yuan 2019）。しかしながら、
日本においては KH Coder というテキスト・マイニングに特化したソフトウェアを使った単語数のカウント、共起ネットワーク分析や対応分析をもってテキスト・マイニングと認識されることも多い。本論文では日本の使用方法に倣って、
KH Coder を用いた対応分析を行う。形態素解析において強制抽出は特に行わず、

p.63

国会会議録に見るSDGsの認識変化―複数のテキスト分析手法を用いて―ストップワードは KH Coder のデフォルトのままとした。
第 2 の手法がクラスタリング、あるいはクラスタ分析である。この手法は、多くのテキストを、出現単語をベースに分類する方法であり、大まかにテキストがどのような内容を持つのかを明らかにしてくれる。具体的には①テキストを形態素解析し、②単語単位でベクトル化し、その数百次元を超えるベクトルを、③主成分分析を用いて小さい次元に圧縮する。そして、④そのデータをもとにテキストをクラスタリングしていく。
使用する Python ライブラリとして、形態素解析には Janome を、ベクトル化と主成分分析、クラスタリングには scikit-learn を用いた。強制抽出は行わなかったが、ストップワードとしては Slothlib の日本語ストップワードに加え、「申す」「上げる」「おっしゃる」という SDGs の文脈を明らかにするのに重要ではないと思われる単語を追加している。また、名詞・動詞・形容詞のみを分析対象とした。次元数としては 3 次元とした。クラスタ数の決定に際してはエルボー法の結果、4 クラスタが妥当だとみなされた。
第 3 の手法がトピック・モデリングである。トピック・モデリングあるいはトピック・モデルとは、テキストに含まれる特徴的な単語の出現確率の組み合わせ
により、他の単語との関連度合いを導き出すことを通じて、テキストの概要を明らかにする手法と言える（高田他 2014）。その代表的な手法が潜在的ディリク
レ配分法（Latent Dirichlet Allocation; LDA）である。トピック・モデリングは
自然言語処理の手法であったが、近年経営学分野でも注目が集まっている（村瀬他 2021）。
分析の手順としては、上記のクラスタリングと同様に Janome で形態素解析したのちに、gensim で LDA を用いた分析を行った。トピック数はコヒーレン
スとパープレクシティより 5 とした。

（3）分析視角以上の 3 つの手法で得られた分析結果は、第 1 に時系列分析、第 2 に与野党
間比較という 2 つの観点から検討される。後者に関して、データには複数政党に所属している発言者も含まれているが、自由民主党・公明党に所属していた場合は「与党」、それ以外の政党の場合は「野党」、いずれにも当てはまらない場合

p.64

国会会議録に見るSDGsの認識変化―複数のテキスト分析手法を用いて―は「その他」とした。時系列分析結果は第 4 節で、与野党間比較の結果は第 5 節
で示される。

４．時系列分析の結果（1）KH Coder を用いた対応分析
図 5 は KH Coder を用いた対応分析の結果である。赤い四角が各年を、青い丸が出現単語を示している。この図の横軸は、左側に「採択・国連・理念」といった単語が見られることから、SDGs が国連で採択されたということを示していると考えられる。そのためこの時期は「SDGs に対する認知段階」と言える。右側には「地方・地域・食料・事業・農業・環境」といった具体的な単語が並んでいることから、「SDGs の具体策」と言えそうである。縦軸の下は「政策・国・保障・課題」という単語があり「SDGs 政策」、上は「技術・積極・推進・目指
す」という単語から「SDGs の実施」と言えそうである。

図 5．対応分析結果
p.65

国会会議録に見るSDGsの認識変化―複数のテキスト分析手法を用いて―各年の動きをみると、上下にぶれながらもおおむね左から右に向かっていることから、SDGs の認知から具体策へと変化しているといえる。ただし、201820 年は大きく上下にぶれている。これは 2019 年に政策で大きな動きがあったことが考えられる。2020 年以降は緩やかに弧を描きながら上から下に向かっている。これは実施しながらも、何らかの政策的課題が浮上したことを意味している。また、2023 年には 2019 年のように縦軸に近いところに位置し、何らかの政策課題と関連付けられているということが分かる。ただし、具体的な政策課題などは、この分析では明らかにはならない。

（2）クラスタリング結果
クラスタリングのためには、3 つの段階を踏む必要がある。第 1 が主成分分析
で 3 次元に圧縮した際の、それぞれの軸の意味を考えることである。1 つの軸には近い意味を持つ単語が配置されることから、軸にも意味があると考えられる。
第 2 が、クラスタ名の決定である。クラスタリングは 3 つの軸をベースにしていることから、クラスタ名も軸の意味を反映させることが必要となる。そして第3 がクラスタごとの時系列分析である。
第 1 のステップである軸の特徴単語は表 2 に示されている。単語が複数の軸に登場している場合は、寄与率が最も高い軸の単語とみなした。特徴単語より第1 軸は SDGs 実現への道、第 2 軸は日本主導の SDGs、第 3 軸は企業・地方のSDGs と言えそうである。

p.66

国会会議録に見るSDGsの認識変化―複数のテキスト分析手法を用いて―

1. SDGs実現への道 2. 日本主導のSDGs
可能
持続
目標
実現
社会
開発
聞く
国連
取り残す
採択
九月
掲げる
アジェンダ
認知
サミット
目指す

取組
国際
向ける
達成
保障
課題
安全
人間
日本
規模
理念
地球
環境
消費
協力
主導
保健
oda
積極
活用
加速
質問

3. 企業 ・地方の
SDGs
推進
企業
変動
連携
気候
事業
地域
中小
本部
食料
地方
世界
自治体
sdgs
取り組む
行う
政府
問題
未来
官民

表 2．3 つの軸

続いてクラスタごとの特徴を見ていく。4 つのクラスタのそれぞれの段落数はクラスタ 1 が 1,320、クラスタ 2 が 414、クラスタ 3 が 361、クラスタ 4 が 438となった。続いて、それぞれのクラスタがどの軸を重視しているのかを示したのが図 6 である。この図よりクラスタ名はクラスタ 1「その他」、クラスタ 2「日本主導」、クラスタ 3「実現」、クラスタ 4「企業と地方」といえそうである。
なお、クラスタ 1「その他」が 1,320 と全体の過半を占めていることが結果の妥当性に懸念を与えるかもしれない。筆者らはこの点に対処するために、主成分分析で削減する次元を増やしている。それでも、どの特徴も示さない「その他」と認識されるクラスタが発生し、データのかなりの割合を占めていたことを付言しておく。

p.67

国会会議録に見るSDGsの認識変化―複数のテキスト分析手法を用いて―

図 6．クラスタごとの特徴（単位：各軸の寄与率の平均）

第 3 ステップとしてそれぞれのクラスタの時系列推移を示したのが図 7 である。クラスタ 1「その他」を除いて考えると、2014-2018 年の間はクラスタ 3「実現」が主要となっている。これは、そもそも SDGs の認知期間といえる。その後2019 年に大きくトレンドが動く。2019 年にはクラスタ 2「日本主導」と、クラスタ 3「地方と企業」が大きく伸びている。これは SDGs の認知の段階を過ぎ、日本主導で SDGs に対して具体的に取り組んでいくという認識であったといえそうである。

図７.

p.68

各クラスタの時系列推移（単位：段落数）

国会会議録に見るSDGsの認識変化―複数のテキスト分析手法を用いて―（3）トピック・モデリング
続いてトピック・モデリングの結果を示す。表 3 は 5 つのトピックの特徴的な 10 単語と、それをもとにしたトピック名である。ここから、トピック 1「SDGs
採決」、2「地域による SDGs」、3「企業による SDGs」、4「政府による「SDGs」、
5「世界と日本」といえそうである。
SDGs採決地域によるSDGs

企業によるSDGs

政府によるSDGs

世界と日本

目標

地域

企業

本部

国際

開発

環境

達成

推進

日本

持続

消費

社会

実施

達成

可能

推進

取組

政府

向ける

社会

取組

国際

目標

問題

国連

持続

向ける

食品

課題

世界

可能

日本

ロス

取組

日本

農業

資金

長

保健

達成

地方

取り組む

指針

社会

国際

必要

行う

削減

分野

表 3.

トピックの特徴単語とトピック名

最後に、トピックごとの時系列推移を図 8 に示す。この図からは「SDGs 採決」というトピックが 2014 年から急速に減少し、2017 年から「企業による SDGs」
が高まっていることが分かる。「企業による SDGs」トピックはその後微減する
ものの、「地域による SDGs」トピックがその後に伸びていき、その後も企業と地域に関するトピックはおおむね高い水準を占めるようになる。他方で「政府による SDGs」は 2018 年ころから減少し始め、低い水準で安定している。これは「政府」から「企業」や「地方」へと SDGs に関する認識が変化していることを示している。

p.69

国会会議録に見るSDGsの認識変化―複数のテキスト分析手法を用いて―

図 8.

トピックごとの時系列推移（単位：各トピックの出現確率平均）（4）小括
以上の 3 つの結果を簡単に分析すると以下のようになるだろう。どの分析方法でも SDGs の認知から企業・地方による SDGs 推進という文脈になっている
ことが分かった。しかしながら、ディテールが異なってもいた。KH Coder による対応分析では、より多様な単語と各年との関係が可視化できる。その結果、食料・気候変動・農業・人・教育といった具体的な論点の注目度が明らかとなる。
他方で、クラスタリングではもっとも大雑把にしかトレンドを理解できない。その理由は各テキストがどれか 1 つのクラスタに割り当てられることによって、その他のクラスタに該当する部分が捨象されるためだと考えられる。その点、ト
ピック・モデリングでは、各段落のトピックの割合を明らかにできることから、クラスタリングよりも細かく、KH Coder による対応分析よりもまとめられた論
点を明らかにすることができている。

５．与野党間比較の結果（1）KH Coder による対応分析
図９は KH Coder による与野党間の対応分析結果である。与党は「国際・社p.70

国会会議録に見るSDGsの認識変化―複数のテキスト分析手法を用いて―会・取組・達成・課題・実現・活用・我が国」といったマクロな観点に注目していることが分かる。他方で、野党は「農業・食料」という比較的個別の内容に注目していることが分かる。そして、与党に「気候」という言葉があり、野党に「環境」という言葉が出現していることから、これは異なる意味としてとらえられている、と理解できる。

図 9.

対応分析による与野党間比較（2）クラスタリング
図 10 はクラスタごとの与野党間比較である。縦軸はグループごとの合計段落数を１とした場合の比率である。この図からは、クラスタ 2「日本主導」が与党に顕著である一方、野党はクラスタ 1「その他」に注目している。クラスタ 3「実現」と 4「地方と企業」については大きな差異ではなかった。これは、与党は国
際社会におけるポジショニングに関心がある一方で、野党は SDGs を多様な領域と関連付けながら述べていると解釈できる。

p.71

国会会議録に見るSDGsの認識変化―複数のテキスト分析手法を用いて―

図 10.

クラスタ分析による与野党間比較（単位：各主体ごとの段落の構成比）（3）トピック・モデリング
最後はトピックごとの与野党間比較であり、図 11 に示されている。図より、トピック 2「地方」、トピック 3「企業」、トピック 4「政府」についての言及は与野党間で大きな違いはない。しかし、トピック 5「世界と日本」では与党が顕著に野党よりも言及しており、トピック 1「その他」では野党が与党よりも顕著である。与党は国際的な観点を持ち、野党は多様な領域に拡散させていると解釈
できる。

p.72

国会会議録に見るSDGsの認識変化―複数のテキスト分析手法を用いて―

図 11.

トピック・モデリングによる与野党間比較（単位：各トピックの出現確

率平均）

（4）小括
与野党間比較でも、3 つの分析手法はある程度一貫した結果が得られた。与党
は 3 つの分析手法すべてで、国際的な観点から SDGs を考えていた。野党はク
ラスタ分析とトピック・モデリングでは「その他」に着目していた。野党はより多様な論点と SDGs を関連させていると解釈可能である。そして論点には、KH
Coder を用いた対応分析で示された農業・食料といった論点が含まれていると考えられる。なお、手法によって解像度が異なることは、第 4 節の分析と同様である。

６．考察と結論
本論文は SDGs に関与する主要なプレーヤーとして国会議員に注目し、SDGsの認識の変化と与野党間の共通点・相違点を 3 つのテキスト分析手法によって明らかにした。その結果、第 1 に、どの分析手法においても、SDGs の認識にかかわる論点から、地方や企業による SDGs の推進という論点へと変化していた。

p.73

国会会議録に見るSDGsの認識変化―複数のテキスト分析手法を用いて―そしてその変化はおおむね 2018-2019 年あたりであったことも共通していた。
第 2 に、与野党間では、与党は国際的な視野を持っているのに対し、野党は多様な論点と SDGs を関連させているという違いがあることが分かった。
本論文の発見は 3 つの貢献を持つ。第 1 が SDGs に対しても量的な変化だけでなく質的な変化が発生していたことである。既存研究においては、主に量的な変化を取り扱っていた（牧瀬2020、八塩 2022）。しかしながら、一般的に言葉の意味や文脈が変化していくことを考えれば、SDGs という言葉は、質的にも変化している可能性があった。そして 2018-19 年付近から企業・地方というテーマが増加するという本論文の発見は、質的な変化を改めてデータをもとに具体的に示したという点で貢献がある。
第 2 の貢献は質的変化の内容である。既存研究では Google トレンドの関連
語・トピックをテキスト分析した結果、「認識→正統化→実施」という認識変化があったことが明らかになっている（星野・平尾

2022）。正統化はおおむね

2018-2019 年に、実施は 2020-2021 年のことであった。これは、2018-2019 年
あたりで地方や企業への言及が増えるという本論文の発見とかなり相関している。この点に関しては社会を構成するアクター間で認識が一致しているといえる。ただし、既存研究で見られた正統化の段階は、本論文の結果からは明らかにできなかった。既存研究では 2018-2019 年に「アワード・表彰・未来・都市・バッジ」という SDGs を正統化するイベントやグッズについて言及されていたが、国会会議録ではそのようなことは見られなかった。しかしながら、これこそがアクター間の認識の相違点だといえよう。このように新たな事例を積み上げることを通して、社会全体の認識の共通点と相違点を追加的に明らかにできたことが本論文の貢献といえる
第 3 の貢献は与野党間比較がもたらす貢献である。既存研究では与野党の論調が異なる可能性が論じられていたが、SDGs の文脈でも論調の相違点があるのかについては不明であった。本論文では国会会議録のテキスト分析を通して、与党は国際的な視点を持つこと、野党は国内の多様な論点と関連させていることを明らかにした。中でも農業や食料という言葉は野党に顕著であり、道徳基盤理論でリベラル派が重視する「ケア」と整合的である。他方で保守系政党は伝統的に国家の安全性と国際的な影響力の確保を目的とするといわれており（岡本p.74

国会会議録に見るSDGsの認識変化―複数のテキスト分析手法を用いて―2021）、本論文の結果と整合的である。本論文の発見は、保守－リベラルの論調という既存研究に対してテキスト分析を通じた追試を行ったという点で貢献がある。
本論文のインプリケーションは方法論に関連している。テキスト・マイニング
は多くの研究でみられるものの、複数の手法を比較した研究は決して多くない。
本論文は KH Coder による分析、クラスタリング、トピック・モデリングの 3 つの手法で同じテキストを分析している。その結果、KH Coder による分析はディテールが分かりやすいものの、解釈が困難な可能性もありうる。クラスタリング
は全体を概観するのに優れているが、同じテキストが複数の内容を持っている可能性を捨象している。トピック・モデリングはクラスタリングが持つ限界を解
消し、中程度の粒度で分析できる。そのため、分析テーマ、使用するデータに応じて手法を使い分けることの重要性を示唆している。
本論文にはいくつかの限界がある。第 1 が結果の解釈の限界である。自然言
語処理は大量のテキストをコンピュータによって分析可能であるが、一部の分
析結果は人間の解釈にゆだねられている。筆者らは慎重に各年の特徴や軸・クラ
スタ・トピックのネーミングを行ったが、一定のバイアスから逃れられていない可能性が残っている（Paape 2023）。第 2 が、大量のテキストデータを分析したとはいえ、本論文もなお一事例に過ぎないことである。それゆえ、貢献 2 の SDGs
論調の共通点と相違点についても、貢献 3 の与野党間論調の相違についても、あくまで 1 つの事例を追加したに過ぎない。この点を解消するには第 1 に SDGsに言及している他のアクターのテキストとも統合的に分析することであり、第 2に SDGs 以外のテーマも含んだ何らかの統合的なテーマで国会議事録を分析す
ることと思われる。以上の研究の限界は、すなわち今後の研究の展望を示している。

謝辞
本論文は JSPS 科研費 20H01542、20H01540、21K01663 の助成を受けたも
のである。

p.75

国会会議録に見るSDGsの認識変化―複数のテキスト分析手法を用いて―

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p.77