第 1 章 先行研究
1.1 割り込み発話の定義割り込み発話はどんな言語行動を指すのだろうか。なぜ割り込み発話は日常会話においてよく起こるのだろうか。本節では、割り込み発話の定義を明らかにする。
Sacks et al.（1974）は会話において人はターンの構成単位最初の発話の順番の移行が適切となる場所即ち話者交替適格所(以下 TRP と記す)で話者を交替しながら、「一人ずつ話す」という会話分析の中で主要と思われる会話の順番取りシステムというメカニズム（話者交替（turn-taking）のルール）④を提出した。山田 (1999)はそれを「会話の基本的単位を一つの発話の順番(以下ターンと記す)とすると、一つのターンにおいて、一人が話し、同時に、話し手の交替が何度も起こる」と解釈している。Sacks et al.（1974）は割り込み発話をこのルールを破るケースであると扱ってきた。それを参照し、割り込み発話を考察して新たに定義した研究がさまざまある。これまでの研究として、生駒（1996）、藤井(1998) 、深澤（1999）、町田(2002)、長谷川(2005) 、陳（2017）などが挙げられる。
生駒（1996）は日本語会話に現れた「発話の重なり」を研究対象として分析を試みた。そして、割り込み発話を先行話者が話している途中において、もう一人の会話参加者が割り込んで話すことによって起こる発話の重なりだと述べている。
また、藤井（1998）は日本語割り込み発話における日本人男女のインターアクションの傾向と違いについて考察した。そして、藤井（1998）によると、「会話における割り込み発話は相手の発話の途中で他の参加者が、発話(単に聞いていることを示す短いあいづち⑤を除く）を開始する現象である」という。
1.2 割り込み発話の分類、位置と機能
本節では、主に日本語会話における割り込み発話に関する先行研究について検討する。先行研究では、割り込み発話の分類、位置、機能に関する考察が多いことが分かる。以下では、主にこの三つの側面から先行研究を概観する。
まず、日本語日常会話における割り込み発話の分類に関する研究について論じる。例としては、生駒（1996）、深澤（1999）、稲垣（2000)、賈（2008）、李（2011）、陳（2017）などが挙げられる。
生駒（1996）は割り込みの目的によって割り込み発話を「内容予測」、「自己の発話の優先」、「妨害目的」、「副次的なターン」の四種類に分類している。具体的には、以下のようにまとめている。
①内容予測：先行発話の途中において、続きの発話の内容が予測できたもう一人の会話参加者が発話の終わりを待たずに、先行発話者への反応を示すために割り込む場合。
②自己の発話の優先：先行発話の途中であるが、もう一人の会話参加者が自らの発話を優先させて行おうとして割り込む場合。
③妨害目的：先行発話を妨害する目的で割り込む場合。
④副次的なターン：先行発話の途中において、一時的にターンを取るために割り込む場合。
深澤（1999）は割り込みが起こる位置や話し手と聞き手の立場、非言語行動との関わりなどの様々な側面から割り込み発話を考察した。そして、話し手や聞き手がターンを完了したかしないかなどによって割り込み発話を五種類に分類している。深澤（1999）は表 1のようにまとめた。
第 2 章 調査資料と分析方法
2.1『BTSJ 日本語自然会話コーパス 2020 年版』について
『BTSJ 日本語自然会話コーパス 2020 年版』コーパスは、国立国語研究所コーパス開発センターにより開発されたものである。実際本コーパスには、五つ⑧の前身となるコーパスがあるが、本稿で利用するのは 2018 年度に続き、国立国語研究所のプロジェクトの成果として新たに 44 会話 780 分 32 秒（約 13 時間）のトランスクリプトと音声データを追加し、合計 377 会話、総時間 5526 分 56 秒（約 92 時間）の会話が収録されている 2020 年版である。そのうち音声付きデータは 247 会話、3182 分 54 秒（約 53 時間）である。
データが豊かである以上に、『BTSJ 日本語自然会話コーパス 2020 年版』にはさらに三つのメリットがあると言える。
一つ目は、会話参加者の年齢、性別、話題を収録しており、さらに各会話グループのデータ収集条件や話題、話者の属性の情報も提供している。そのため、グループごとの収集目的と条件を確認した上で、研究目的に応じ、話者の属性や対話相手との関係などの、話者の話し方に大きな影響を与える社会的要因を考慮に入れた分析をすることが可能である。二つ目は、発話の重なりや間、フィラー、沈黙、割り込み発話などの他のコーパスにはない、語用論的分析に不可欠な情報を付与する BTSJ2019 年改訂版を収録することである。三つ目は、集計などの定量的分析を行うことができ、『BTSJ 文字化入力支援・自動集計・複数ファイル自動集計システムセット 2019 年改訂版（以降、BTSJ システムセット）』（宇佐美，2019）と連動させていることである。
簡単にまとめれば、『BTSJ 日本語自然会話コーパス 2020 年版』はシナリオのない自発的な自然会話を接触場面及び母語場面の初対面同士の会話や友人同士の会話、教師と学生の論文指導場面などのサブ・グループごとに、性別や年齢を条件統制して収集し、1 会話20 分程度の会話データをまとめたものである。また、『BTSJ 日本語自然会話コーパス 2020年版』に付与された会話は、他のコーパスに収録されていない情報が分析しやすい形で提供されていることが明らかである。このコーパスのデータの豊かさと分析の簡易さは本稿の研究に大いに役に立つと言っても過言ではないだろう。
2.2 データの選定基準
2.1 節で述べたように、『BTSJ 日本語自然会話コーパス 2020 年版』に収録された会話は、一つのフォルダにまとめられた「会話グループ」ごとに、会話収集の目的や、話者や会話の条件が記されている。会話参加者の年齢、性別、話題などが統制された形で集められているが、本稿は親疎関係な観点から比較研究を行うため、「会話グループ」の初対面同士の会話と友人同士場面における会話データだけを選定することにする。その上、割り込み発話の分析のため、選定した会話のジャンルは日常の場でよく行われている最適な雑談という自然会話データである。具体的には、友人同士場面における雑談会話は合計 10 会話、総時間 227 分 31 秒であり、初対面同士の会話場面における雑談会話は合計 10 会話、総時間 169 分 23 秒である。合わせて 20 会話 396 分 54 秒である。本稿で『BTSJ 日本語自然会話コーパス 2020 年版』から選定した代表的なコーパスの会話群の概要は表 5 に示す通りである。
本研究は『BTSJ 日本語自然会話コーパス 2020 年版』を利用し、文字化などの作業を行わなかったため、割り込み発話を判断する大切な基準となるターンの認定について述べる必要があると考えられる。詳しくは主に BTSJ2019 文字化原則の中にある 1 発話文の定義を踏まえ、ターンを認定し、さらに割り込み発話に判断する。
まず、本研究の分析単位となるターンの定義について論じる。杉戸（1987）は Sacks et al.（1974）に従い、ターンを「一人の参加者のひとまとまりの音声言語連続で、他の参加者の音声言語連続やポーズによって区切られるものである」としている。また、山田 (1999) はターンを「会話の基本的単位を一つの発話の順番」と定義している。これまでターンの定義や分類などに関する先行研究が多いが、そのまま引用すると、実際の研究対象や研究方法に格差が生じる可能性があるため、ターンの定義について再考することはある。それでは先行研究に基づいてターンを改めて解釈する。
第 3 章 割り込み発話の分類 ........................... 15
3.1 分類についての考察 .................................... 15
3.2 親疎関係による使用実態 ............................... 19
3.3 まとめ ................................... 22
第 4 章 割り込み発話の位置 ........................... 23
4.1 位置についての考察 .................................. 23
4.2 親疎関係による使用実態 ........................... 25
4.3 まとめ ................................... 27
第 5 章 割り込み発話の機能 ................................. 28
5.1 機能についての考察 ....
