本研究は，中国の大学におけるパラグラフ・ライティング活動を通じ，日本語学習者の語彙産出の縦断的変化を量的・質的に可視化し，加えて人間教師と生成AI（ChatGPT・DeepSeek）による評価の一致度を比較検討したものである．語彙産出の量的変化として，使用語数の増加が見られ，特に一文あたりの語彙密度が高まるという表現の多様化が確認された．一方，質的評価では，人間教師は最も幅広く柔軟な評価を示し，個々の学習者の語彙使用や感情表現を多面的に捉えていた．これに対し，ChatGPTは慎重かつ保守的な評価傾向を示し，DeepSeekはやや人間教師に近い傾向を持ちながらも柔軟性に欠けた．これらの結果は，語彙の「質」の向上が単純な「量」の増加には比例せず，学習者が語の産出を通じて自己表現を試行錯誤する非線形的な過程であることを示唆する．語彙教育においては，生成AIの定量的評価の利点を活かしつつ，学習者の内的成長や表現の豊かさを汲み取る人間教師の共感的かつ柔軟な支援の重要性が改めて示された．

　本研究では「すなわち」「つまり」「要するに」「要は」という4種の換言の接続表現を対象とし，書籍・講演・雑談の3ジャンルにおける出現頻度の特徴を量的・質的に分析した．その結果，各表現はいずれもジャンル間で出現頻度に有意な差異を示すことが明らかとなった．とりわけ，「すなわち」は書籍，「つまり」は書籍と講演，「要するに」は講演と雑談，「要は」は雑談で突出して使用されることが確認された．これらの分布を質的に検討した結果，書き言葉と話し言葉を単純に文字・音声の二分法で考えるだけでは不十分で，別の観点と組み合わせて説明する必要があることが明らかになった．本稿では，Chafeが提唱した分離性と関与性という概念を用い，換言の接続表現の使い分けを説明した．また，その背後として，書き言葉と話し言葉をめぐる複合的な要因の作用が示唆された．

　本研究は，これまで科学技術日本語を専門家コミュニティ内で使用される日本語として分析する視野から一歩踏み出し，一般向けの科学技術日本語も射程に入れ，この二つの場面における言葉遣いの特徴を解明することを目的とする．具体的には，科学技術系の学術雑誌と科学技術系ハッシュタグを含むnote記事における日本語テキストを，それぞれ専門家コミュニティと一般向けの日本語と捉え，Multi-Dimensional分析を実施した．結果として，学術雑誌の言葉遣いでは「抽象表現」「漢字表現」が多く含まれており，note上の言葉遣いでは「インタラクティブ・主観表現」「叙述的表現」「平易・丁寧表現」に偏っていることを明らかにした．

　本研究は，日本語の書き言葉における基礎的な定式表現の種類や使用割合を明らかにすることを目的とし，『現代日本語書き言葉均衡コーパス』における3つの「出版サブコーパス」を対象に，n-gramモデルを用いて3-gramから7-gramの高頻度語列を分析した．その結果，3レジスターに共通する定式表現には語順が固定化された表現文型と，実質語が複数組み合わさるタイプが多く，特に3-gramと4-gramにおいては大きな割合を占めることがわかった．また，その多くはコロケーションや文法コロケーションに分類された．さらに，2つ以上の実質語からなるコロケーションは，［名詞／助詞／動詞］の組み合わせが目立ち，より詳細な意味を表現する傾向が確認された．最後に，定式表現の割合については，コロケーションのような固定定式表現の割合が高いが，表現文型のような半固定定式表現も少なからずあり，書き言葉における語彙の規則性と柔軟性が共存していることが示唆された．

　日本語の日常会話においては，連母音アイが母音融合によりエー形へ変化することがある．この変異については現在まで方言に焦点を当てた研究や特定の事例を対象とした調査が行われてきたが，その要因については充分に論じられてきたとはいえない．本研究では，日本語日常会話コーパス（Corpus of Everyday Japanese Conversation）を用い，エー形の変異に関与する言語内外の要因についてロジスティック回帰分析を含む統計的分析を行った．その結果，エー形の出現においては話者の性別が最も重要な要因であることが明らかになった．特に，男性話者がエー形を使用する傾向があった．また，言語内部要因としては品詞が最も強い影響をもち，主に形容詞および助動詞に出現しやすい傾向にあった．

The International Quantitative Linguistics Conference 2025 (QUALICO 2025) was held at the Masaryk University from June 26 to June 28, 2025. It was organized by the Department of Czech Language at the Faculty of Arts, Masaryk University, together with the International Quantitative Linguistics Association (IQLA). Three keynote lecturers were invited, and 34 papers for talks and five papers for a poster session were presented. Participants from 18 countries attended, including EU countries such as the Czech Republic, Spain, and Italy, as well as Canada, the U.S., Brazil, China, and Japan. Of the 34 papers, six were presented by Japanese researchers or by a foreign student studying in Japan. Additionally, a paper dealing with Japanese data was presented by researchers whose native languages are not Japanese. Most papers focused on classical or fundamental topics such as quantitative indices and valency theory; linguistic laws such as the Menzerath-Altmann’s law and stylometry (including authorship attribution); and large language models (LLMs). Several research presentations focused on AI. The premise of research in this field is the growing presence of AI-generated text in society and academia. Studies have examined how this affects human society and politics, including developing methods for AI detection (identifying whether content was generated by AI) and comparing corpora containing AI-generated texts with those composed of human-authored texts. The IQLA Council Business Meeting was held and new board members were selected. The next conference in Barcelona has been planned for 2027. A call for papers for the next conference will be announced on IQLA’s website.