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title: "形態素解析と係り受け解析とは？（自然言語処理の基本）【DS検定】"
description: "形態素解析は文章を形態素に分けて品詞や原形を判定する処理、係り受け解析は文節や語句の関係を解析する処理です。自然言語処理の基本として、違い、処理の流れ、代表ツール、DS検定で問われやすい判断ポイントを整理します。定義、具体例、似た概念との違い、選択肢の見分け方を整理します。"
last_modified_at: "2026-06-17"
canonical_url: "https://stemtazoo.github.io/ds/morphological-dependency-parsing/"
section: "ds"
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## まず結論
**形態素解析**とは、文章を意味のある最小単位である形態素に分け、品詞や原形などを判定する処理です。

**係り受け解析**とは、文節や語句が文中のどの語句に係っているか、つまり言葉同士の関係を解析する処理です。

DS検定では、次のように区別します。

| 用語 | 役割 | 覚え方 |
|---|---|---|
| 形態素解析 | 文を単語・形態素に分ける | 単語に分ける |
| 係り受け解析 | 文節や語句の関係を見る | どこに係るかを見る |
| 構文解析 | 文の文法的な構造を解析する | 文の構造を見る |

試験では、**単語分割なら形態素解析、文節間の関係なら係り受け解析**と判断すると選択肢を切りやすくなります。

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## 直感的な説明
自然言語処理では、文章をそのまま機械が理解することは難しいです。

そのため、まず文章を細かく分け、次に言葉同士の関係を調べます。

たとえば、次の文を考えます。

> 私は昨日ラーメンを食べた。

この文に対して、形態素解析と係り受け解析は見る場所が違います。

### 形態素解析
形態素解析では、文を形態素に分けます。

| 形態素 | 品詞の例 |
|---|---|
| 私 | 名詞 |
| は | 助詞 |
| 昨日 | 名詞 |
| ラーメン | 名詞 |
| を | 助詞 |
| 食べ | 動詞 |
| た | 助動詞 |

つまり、形態素解析は「文章を単語の列にする処理」です。

### 係り受け解析
係り受け解析では、文節や語句の関係を見ます。

| 係る語句 | 受ける語句 |
|---|---|
| 私は | 食べた |
| 昨日 | 食べた |
| ラーメンを | 食べた |

つまり、係り受け解析は「どの言葉がどの言葉を説明しているか」を調べる処理です。

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## 形態素解析とは
形態素解析（Morphological Analysis）は、文章を意味を持つ最小単位に分解し、品詞、原形、活用形などを判定する処理です。

日本語は英語のように単語の間にスペースがないため、機械が文章を扱う前に、どこで単語を区切るかを判断する必要があります。

たとえば、次の文を考えます。

> これは美味しいです。

形態素解析の結果は、次のようになります。

| 形態素 | 品詞の例 | 原形の例 |
|---|---|---|
| これ | 名詞 | これ |
| は | 助詞 | は |
| 美味しい | 形容詞 | 美味しい |
| です | 助動詞 | です |
| 。 | 記号 | 。 |

形態素解析は、自然言語処理の前処理としてよく使われます。

- テキストマイニング
- 文書分類
- 感情分析
- 検索エンジン
- SNS分析
- Bag of WordsやTF-IDFの作成

DS検定では、**文章を数値データに変換する前の単語分割処理**として理解しておくとよいです。

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## 係り受け解析とは
係り受け解析（Dependency Parsing）は、文節や語句の間の依存関係を解析する処理です。

「どの語句が、どの語句を修飾しているか」「主語や目的語が、どの述語と関係しているか」を調べます。

たとえば、次の文を考えます。

> 太郎は花子に本を渡した。

係り受け解析では、次のような関係を調べます。

| 係る語句 | 受ける語句 | 関係の例 |
|---|---|---|
| 太郎は | 渡した | 誰が渡したか |
| 花子に | 渡した | 誰に渡したか |
| 本を | 渡した | 何を渡したか |

係り受け解析を行うと、文の構造や意味関係をより深く扱えるようになります。

そのため、次のようなタスクで使われます。

- 情報抽出
- 質問応答
- 機械翻訳
- 要約
- 文の意味理解
- 評判分析や意見抽出

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## 形態素解析と係り受け解析の違い
形態素解析と係り受け解析は、どちらも自然言語処理の基本技術ですが、目的が違います。

| 観点 | 形態素解析 | 係り受け解析 |
|---|---|---|
| 目的 | 文を形態素に分ける | 語句や文節の関係を調べる |
| 見る対象 | 単語・形態素 | 文節間・語句間の関係 |
| 出力例 | 単語、品詞、原形 | 係る語句、受ける語句 |
| 使う場面 | 前処理、単語頻度、文書分類 | 文構造理解、情報抽出、質問応答 |
| 覚え方 | 分ける | 関係を見る |

自然言語処理の流れとしては、形態素解析を行ったあとに、係り受け解析や構文解析を行うことが多いです。

```text
文章
↓
形態素解析（単語・形態素に分ける）
↓
文節解析
↓
係り受け解析（文節や語句の関係を見る）
↓
意味理解・情報抽出など
```

ただし、実際の処理方式はツールやモデルによって異なります。DS検定では、基本的な役割の違いを押さえれば十分です。

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## 代表的なツール
DS検定では、形態素解析や係り受け解析の代表的なツール名が問われることがあります。

### 形態素解析ツール

| ツール | 特徴 |
|---|---|
| MeCab | 日本語の代表的な形態素解析エンジン |
| Janome | Pythonで使いやすい日本語形態素解析ライブラリ |
| JUMAN / Juman++ | 京都大学系の日本語形態素解析器 |
| Kuromoji | Javaで使われる日本語形態素解析器 |

特にMeCabは、形態素解析の代表例として覚えておくとよいです。

### 係り受け解析ツール

| ツール | 特徴 |
|---|---|
| CaboCha | 日本語係り受け解析器として知られる |
| KNP | 日本語の依存構造・格構造解析に使われる |

係り受け解析は、形態素解析や文節解析の結果をもとに行われることがあります。

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## どんな場面で使う？

### 形態素解析が使われる場面
形態素解析は、文章を単語単位に分けたいときに使います。

- 単語頻度の集計
- キーワード抽出
- 文書分類
- 感情分析
- 検索インデックス作成
- テキストマイニング

たとえば、レビュー文から「良い」「悪い」「高い」「安い」などの単語を取り出すには、まず形態素解析が必要になります。

### 係り受け解析が使われる場面
係り受け解析は、単語を取り出すだけでは不十分で、文の構造を理解したいときに使います。

- 誰が何をしたかを抽出する
- 商品のどの属性に対する評価かを調べる
- 質問文の構造を理解する
- 要約で重要な関係を残す
- 機械翻訳で文構造を扱う

たとえば、「軽くて使いやすいカメラ」という文では、「軽い」「使いやすい」が「カメラ」に係っていることを理解する必要があります。

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## DS検定ひっかけポイント

### よくある誤り1：形態素解析を文章理解と考える
形態素解析は、文章を単語や形態素に分ける処理です。

文全体の意味や、語句同士の関係まで深く理解する処理ではありません。

### よくある誤り2：係り受け解析を単語分割と考える
係り受け解析は、単語や文節の関係を調べる処理です。

単語分割そのものは形態素解析の役割です。

### よくある誤り3：形態素解析と係り受け解析を同じ処理と考える
どちらも自然言語処理で使われますが、同じ処理ではありません。

- 形態素解析：文章を形態素に分ける
- 係り受け解析：語句や文節の関係を調べる

### よくある誤り4：日本語でもスペース区切りで十分と考える
日本語は単語の間にスペースがないため、英語よりも単語分割が重要になります。

そのため、日本語の自然言語処理では形態素解析が重要な前処理になります。

### 選択肢の判断基準
- 「単語に分ける」→ 形態素解析
- 「品詞を判定する」→ 形態素解析
- 「原形を求める」→ 形態素解析
- 「どの語句に係るか」→ 係り受け解析
- 「文節間の関係」→ 係り受け解析
- 「文の文法構造」→ 構文解析

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## 確認問題（DS検定対策）

形態素解析と係り受け解析の説明として、最も適切なものはどれか。

- ア. 形態素解析は文節同士の関係を解析し、係り受け解析は文章を単語に分ける処理である
- イ. 形態素解析は文章を形態素に分け、係り受け解析は語句や文節の関係を解析する処理である
- ウ. 形態素解析は画像の特徴量を抽出し、係り受け解析は音声を文字に変換する処理である
- エ. 形態素解析と係り受け解析は、どちらもSQLの集計処理である

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<summary>▶ クリックして答えと解説を見る（ここを開く）</summary>

**正解：イ**

### 解説
- ア：逆です。単語や形態素に分けるのが形態素解析、語句や文節の関係を解析するのが係り受け解析です。
- イ：適切です。
- ウ：画像処理や音声認識の説明であり、自然言語処理の説明ではありません。
- エ：SQLの集計処理ではありません。

判断ポイントは、「単語に分ける」なら形態素解析、「関係を見る」なら係り受け解析です。

</details>

## まとめ（試験直前用）
- 形態素解析＝文章を形態素に分け、品詞や原形を判定する処理
- 係り受け解析＝文節や語句がどこに係るかを解析する処理
- 形態素解析は「分ける」、係り受け解析は「関係を見る」
- 日本語はスペースがないため、形態素解析が重要
- 係り受け解析は文構造や意味関係の理解に使われる
- MeCabは形態素解析、CaboChaやKNPは係り受け解析の代表例
- DS検定では、単語分割と文構造理解の違いを問われやすい