語彙とは“ある言語に関し（その一定範囲の）あらゆる語を一まとめにして考えた総体”（水谷，1983，p.1）のことである．したがって，日本語なら日本語という特定の1言語に限っても，その内容は一まとめにくくる際の観点をどのように設定するかによって変化しうる．大きく見れば，語彙は時代の進行にそって変化するし，同時代の語彙にも地域，職業，社会階層などによって集団としての差異が存在する．細かく見てゆくならば，個人によっても語彙は違うであろうし，特定の書籍，新聞，雑誌等，言語テキストそれぞれに独自の語彙が存在すると言ってよい．さらに，個人で見ても，その語彙のシステム（心内語彙＝mentallexicon）は，発達・学習によって大きく変化し，さらに特定の時点における特定の状況に対応した微妙な調整によって，常に変化しつづけていると考えることができる．こうした語彙の多様性は，ごく簡単に整理すれば，経時的な変動と，それと連動しつつ，表現の主体，内容，形式のバラエティに主に関わる共時的な変動という，縦横の軸からとらえることができる．本研究では，新聞という一般的な言語テキストを対象に，経時的，共時的の両面に関して語彙の系統的な変動を抽出することを試みる．具体的には1991年から1997年までの毎日新聞7年分の電子化テキストを用いて，そこで使われている全文字種の使用状況の変動について，面種と時系列の2つの面から調べる．毎日新聞を対象にしたのは，紙面に含まれる記事の内容が広く，難度も標準的であり，現代日本の一般的な言語表現を観察するのに適していると考えられること，面種等のタグ付けが施されたテキストファイルが利用できること，研究利用条件が整っていて，実際に多くの自然言語処理研究で利用されているため，知見の蓄積があることなどによる．語彙について調べることを目標に掲げる研究で，文字を分析単位としている理由は，日本語の場合，文字が意味情報を多く含んでいて単語レベルに近いこと（特に漢字の場合），単語と違って単位が明確なために処理が容易であること，異なり数（タイプ）が多すぎないので悉皆的な調査も可能であることである．目標と方法の折り合うところとして，文字という単位にまず焦点を当てたのである（電子テキストを用いて，日本語の文字頻度の本格的な計量を行った例としては，横山，笹原，野崎，ロング，1998がある）．面種による変動を調べるのは，1種類の新聞の紙面で，どの程度，語彙（本研究では実際には文字）の内容に揺れ（変位）があるかを吟味することをねらいとする．全体で一まとめにして“毎日新聞の語彙”とくくれる語彙の集合を紙面の種類によって下位カテゴリに分割しようとする試みであるとも言える．経済面とスポーツ面とで，使われている語彙に差異があるだろうということ自体は，容易に想像がつくが，本研究では，こうした差異がどの程度まで広範に確認されるかを検討する．テキストのジャンルによる使用語彙の差を分析したものとして，国立国語研究所（1962），Ku\v{c}era\&Francis（1967）を挙げることができる．前者は，1956年に刊行された90の雑誌から抽出した50万語の標本に対して評論・芸文，庶民，実用・通俗科学，生活・婦人，娯楽・趣味の5カテゴリを設定し，後者は1961年にアメリカ合衆国で出版された本，新聞，雑誌等から抽出した100万語のコーパスに報道記事，宗教，恋愛小説等の15カテゴリを設定している．ただし，いずれも対象としているテキストの種類が多岐にわたるだけに語彙の差が検出しやすい条件にあると見ることができるが，カテゴリ間に見られる差についての検討は十分なものではない．本研究の場合，新聞1紙の中でどの程度の内容差を検出できるかを，文字という単位で悉皆的に分析するところに特色がある．語彙の時系列的な変動に関しては，世代，時代といった長い時間幅であれば，様々に研究されているが，7年間という，この種の分析としては短い時間幅で，どのような変動が観察されるかを詳細に分析するところに本研究の独自性がある．本研究では，7年全体での変動としてのトレンドに加えて，循環性のある変動として月次変動（季節変動）も調べる．時系列的な微細な分析は，経済，自然の分野では多くの実例があるものの，言語現象への適用は未開拓である．実際，言語テキストの月単位，年単位でのミクロな分析は，近年の大規模電子コーパスの整備によってようやく現実的なものとなったという段階にあるにすぎない．新聞での用字パタンに時系列な変動が存在すること自体は予想できる．たとえば，“春”という文字は春に，“夏”という文字は夏に多用されそうである．しかし，そもそも，“春”なら“春”の字がある時期に多用されるといっても，実際のパタンがどうであるのか，また，こうした季節変動が他の文字種を含めてどの程度一般的な現象であるのかというのは調べてみなければわからない．時系列変動の中でも，月次変動に関しては，筆者らは既に新聞のカタカナ綴りを対象とした分析（久野，野崎，横山，1998；野崎，久野，横山，1998），新聞の文字を対象とした分析（久野，横山，野崎，1998）を報告している．そこでは，月ごとの頻度プロフィールの相関をベースに，隣接月次の単語・文字の使用パタンが類似したものとなり，12ヵ月がほぼ四季と対応する形でグルーピングできることを示したが，本報告では，個々の文字をターゲットとして時系列的変動の検出を試みる．この時系列変動の調査は，トレンドに関しては，近年における日本語の変化の大きさについて考えるための基礎資料となるという点からも意味が大きい．また，月次変動，季節変動については，日本の場合，風土的に四季の変化が明確であり，その変化をめでる文化をもち，様々な生活の営みが1年の特定時期と結びついているという点から，分析の観点として有効性が高いことが期待される．以下では，面種変動，時系列変動という順序で，分析結果を報告する．実際の分析は，両方を行き来し，重ね合せながら進めたが，面種変動の方が結果が単純であり，また，時系列変動の分析では面種要因を考慮に入れる操作をしているという事情による．