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更新情報 : 2026/6/22 (14:36)

授業の概要

本授業では主にオンラインで使用可能なツールを用いて，テクスト分析の入門を学びます。テクスト分析とは，文字を使って書かれた，表現された資料を分析することをまとめて指し，その言語やジャンルなどは様々です。本授業では，人間によって書かれた日本語の資料を中心としながら，機械翻訳や生成AIによる文章を比較し，それぞれの言語的な特徴は何かを見出すことでテクスト分析の手法を学びながら，様々なツールの活用の仕方についても考えていきます。

(This course aims to learn the basics of text analysis. Text analysis refers to the analysis of written materials in various languages and/or genres. While focusing primarily on Japanese texts written by humans, we will compare them with texts produced by machine translation as well as generative AI. By identifying the linguistic characteristics of each, we will learn text analysis methods and explore how to effectively utilize various tools.)

キーワード : テクスト分析，人文情報学，デジタルヒューマニティーズ，生成AI

履修条件 :
履修に必要な知識・能力 :

特記事項

遠隔／対面		Moodle 情報
●	対面授業
	リアルタイム-オンライン授業
	ハイブリッド授業（対面＋オンライン）
	オンデマンド型授業
	課題提出型授業

教職 :
資格 :

到達目標

	かなり優れている	優れている	及第である	一層の努力が必要
G_B-1-2c [修士：言語データの分析] 言語を対象とする領域では、収集した言語データを言語学的な方法論にもとづいて的確に分析し、文法的な構造や特徴を理論的に説明できる。	授業で紹介した手法で提示された結果の7割以上の項目を説明しながら分析対象の特徴を挙げることができる。	授業で紹介した手法で提示された結果の5割以上の項目を説明しながら分析対象の特徴を挙げることができる。	授業で紹介した手法で提示された結果の3割以上の項目を説明しながら分析対象の特徴を挙げることができる。	授業で紹介した手法で提示された結果の3割以下の項目を説明しながら分析対象の特徴を挙げることができる。
G_B-2-1 [修士：知識・理解の深化と統合] 専門分野の内容に関する深い理解と、学問固有の思考方法を獲得し、高度に専門的な知識を有機的に総合できる。	比較分析の結果から，人間，機械翻訳，生成AIの文章の違いを理解し，自分の言葉で説明できる。また，そこから機械翻訳や生成AIの活用の仕方について意見を明示的に述べられる。	比較分析の結果から，人間，機械翻訳，生成AIの文章の違いを理解し，説明できる。また，そこから機械翻訳や生成AIの活用の仕方について検討することができる。	比較分析の結果から，人間，機械翻訳，生成AIの文章の違いを説明できる。	比較分析の結果から，人間，機械翻訳，生成AIの文章の違いを理解できる。

九州大学文学部ディプロマ・ポリシー
九州大学文学部哲学コース・カリキュラムマップ(2025年度版)　　　九州大学文学部歴史学コース・カリキュラムマップ(2025年度版)
九州大学文学部文学コース・カリキュラムマップ(2025年度版)　　　九州大学文学部人間科学コース・カリキュラムマップ(2025年度版)
九州大学人文科学府人文基礎専攻ディプロマ・ポリシー　　　九州大学人文科学府人文基礎専攻・カリキュラムマップ(2025年度版)
九州大学人文科学府歴史空間論専攻ディプロマ・ポリシー　　　九州大学人文科学府歴史空間論専攻・カリキュラムマップ(2025年度版)
九州大学人文科学府言語・文学専攻ディプロマ・ポリシー　　　九州大学人文科学府言語・文学専攻・カリキュラムマップ(2025年度版)

授業方法

授業形態（項目）		授業形態（内容）
●	講義
	外国語演習
	原典資料演習
	実習／フィールド調査
	Problem-Based Learning （問題発見・解決型学習）
	学生のプレゼンテーション
	Moodle の使用
	学外実習
	野外実習

テキスト : スライド資料を基本とします。授業の前後にMoodle経由でPDF資料を配布予定。
参考書 :
授業資料 :

授業計画 (授業計画は予定であり、学びの進捗に合わせて変更することがあります。)

	進度・内容・行動目標等	講義	演習・その他	授業時間外学習
1	テクスト分析について分析資料の準備	○		授業内およびMoodleで連絡します。
2	テクスト分析のための前処理	○
3	頻度とTF-IDF	○
4	オンラインツールを用いた分析 1 用語の説明，結果の見方	○
5	オンラインツールを用いた分析 2 3データの比較分析	○
6	機械学習で分析超入門（どのようなことが明らかにできるのか）	○
7	分析結果のまとめと考察	○
8	まとめ	○

成績評価

観点→ 成績評価方法 ↓	G_B-1-2c [修士：言語データの分析]	G_B-2-1 [修士：知識・理解の深化と統合]	備考（欠格条件、割合等）
レポート	◎	◎	35%　授業で行った一連の分析の結果をまとめ，レポートの形で提出していただきます。
授業への貢献度	○	○	20% 講義の内容だけでなく，手法やコンピュータの操作で分からないことや困ったことがある場合には積極的に質問等してください。また，コンピュータの操作などは周囲の受講生と助けあってください。
課題	◎	◎	45% 毎授業のまとめとして課題を課します。

GPA評価

A	B	C	D	F
授業を通じて、総じて「かなり優れている」に相当する活動を行った。	授業を通じて、概ね「優れている」を超える活動を行った。	授業を通じて、「及第する」に相当する活動を行った。	授業を通じて、総じて「及第する」には達しないものの、それに近い活動を行った。	授業を通じて、「一層の努力が必要」の活動にとどまった。

成績評価基準に関わる補足事項 :

学習相談

学習相談 :

授業以外での学習に当たって :

合理的配慮について :
障害（難病・慢性疾患含む）があり、通常の方法による授業を受けることが困難な場合には、教育目的の本質的な変更など過重な負担を伴わない限り、合理的配慮を受けることができます。合理的配慮とは、教授・学習法の変更、成績評価の方法の変更、授業情報の保障（資料の字幕化、個別の資料配布、録音・撮影の許可）、受講環境の調整などを指します。実際の方法については担当教員と建設的対話を行なった上で決定されます。
＜相談窓口＞　キャンパスライフ・健康支援センター　インクルージョン支援推進室（伊都地区センター１号館１階）
（電話：092-802-5859　E-mail：inclusion＠chc.kyushu-u.ac.jp）