辞書は言葉に関するさまざまな特徴を集積したものである．発音・形態論情報・品詞・単語分類・統語情報・意味情報・位相・語源・語釈などにより整理される．単語の使用実態に基づく言葉の特徴として{\bf単語親密度}がある．単語親密度は，人々がどのくらいその単語を知っているのか・使うのかといった，人の主観的な評価に基づく指標である．NTTコミュニーケーション科学基礎研究所による『日本語の語彙特性』\cite{Amano-1999}は，単語親密度を含む情報を『新明解国語辞典第四版』の見出し項目約80,000語について付与した．また同データは朝日新聞の1985年から1998年の14年分の記事データにおける頻度情報も含む．しかしながら，評定情報の収集や頻度情報が20年以上前のものである．本研究では，最近の単語親密度を評定することを試みる．日本語のシソーラスである『分類語彙表増補改訂版』\cite{WLSP-2004}の電子化データ『分類語彙表増補改訂版データベース』（以下「分類語彙表DB」と呼ぶ）の語彙項目94,838語を対象に，単語親密度付与を行った．評定値の収集にあたっては，「知っている」の観点のほか，生産過程$\Leftrightarrow$受容過程や書記言語$\Leftrightarrow$音声言語の位相情報を含めるために，「書く」「読む」「話す」「聞く」の4つの位相情報についても質問事項に含めた．安価に，そして，継続的に調査を行うためにクラウドソーシングにより評定値の収集を行った．しかしながら，「日本語の語彙特性」の調査のように{研究協力者}に対する統制などに制約があり，研究協力者の個体差の影響を受ける問題がある．この問題を緩和するために，収集されたデータをベイジアン線形混合モデル(BayesianLinearMixedModel:BLMM)\cite{Sorensen-2016}によりモデル化を行う．またシソーラスに単語親密度を付与することにより，統語分類・意味分類に基づく親密度・位相情報の評価もできるようになった．本研究の貢献は以下の通りである：\begin{itemize}\item日本語の大規模シソーラスに対する単語親密度情報の網羅的収集を行った．\item単語親密度の評定にクラウドソーシングを用いた．\item単語親密度の観点において「知っている」だけでなく，「書く」「読む」「話す」「聞く」の4つの位相情報についても検討し，単語の位相情報も評価した．これにより，生産過程$\Leftrightarrow$受容過程や書記言語$\Leftrightarrow$音声言語の対照比較ができる．\item単語親密度の統計処理にベイジアン線形混合モデルを導入し，研究協力者の個体差の影響の軽減を行った．\item語彙項目は分類語彙表DBの見出し語を用いた．分類語彙表の統語・意味分類に対して親密度が推定できるほか，UniDicと分類語彙表の対応表\cite{Kondo-2018}と形態素解析器を用いて親密度を自動付与できる．さらに，『岩波国語辞典第五版』の語釈文と分類語彙表の対応表\cite{呉-2019}の整備も進んでおり，語釈文との対照できる．\end{itemize}本稿の構成は以下の通りである．2節では関連研究について示す．3節ではクラウドソーシングに基づく単語親密度推定手法について示す．4節で結果を示し，5節にまとめと今後の展開について示す．%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%