トリグラムとは？初心者でも分かる3語の秘密を解説共起語・同意語・対義語も併せて解説！

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高岡智則

年齢：33歳性別：男性職業：Webディレクター（兼ライティング・SNS運用担当）居住地：東京都杉並区・永福町の1LDKマンション出身地：神奈川県川崎市身長：176cm 体系：細身〜普通（最近ちょっとお腹が気になる）血液型：A型誕生日：1992年11月20日最終学歴：明治大学・情報コミュニケーション学部卒通勤：京王井の頭線で渋谷まで（通勤20分）家族構成：一人暮らし、実家には両親と2歳下の妹恋愛事情：独身。彼女は2年いない（本人は「忙しいだけ」と言い張る）

トリグラムとは？初心者にもわかる3語の秘密

日常の文章には、私たちが何気なく発しています。この「連続する3つの要素」をとらえる考え方が「トリグラム」です。トリグラムは、3語の列（または3文字の列）を取り出して、それらがどんな順番で現れるかを調べる方法です。これを使うと、文章のつながり方の傾向をつかむことができ、次に来る言葉を予測したり、検索の精度を高めたりできます。

ここでは、初心者向けに「トリグラム」を分かりやすく解説します。まず結論から言うと、トリグラムは「3つの連続した要素の組み合わせを数え、頻度に基づいて次に来る語を推測する仕組み」です。大きなデータを用いるほど、予測の精度は上がります。

トリグラムの定義

トリグラムとは、連続する3つの要素の並び（3-gram）を指します。要素は文字でも語でも構いません。文字レベルのトリグラムは、1語の意味を跨いで現れる文字の連なりを扱います。語レベルのトリグラムは、意味のある語の列を扱います。言い換えると、「3つのアイテムが連なるパターン」を切り出す作業です。

文字レベルと単語レベルのトリグラム

文字レベルのトリグラムの例として、短い日本語の文「今日はいい天気だ」を考えます。文字を3つずつ切り出すと、「今日はい」「はいい天」「いい天気」「天気だ」のような組み合わせが現れます。日本語は漢字と平仮名・片仮名が入り混じるため、切り出し方には工夫が必要です。

一方、語レベルのトリグラムは、意味のある語を3語ずつ組み合わせます。たとえば「私は今日学校へ行きます」という文を例に挙げると、「私は今日学校へ」と「今日学校へ行きます」といったトリグラムが生まれます。これにより、文章の意味のつながりをとらえやすくなります。

トリグラムの使い道

トリグラムは言語モデルの基礎として使われます。言語モデルは、次に来る単語の可能性を確率として予測する仕組みです。検索エンジンのクエリ補完、スマートフォンの入力支援、翻訳、スペルチェックなど、さまざまな場面で役立ちます。実務では、大量のテキストデータを使って3語のパターンの頻度を数え、確率を計算します。

作り方の基本（手順）

1) テキストを用意します。2) 3語または3文字ずつの連続パターンを順番に切り出します。3) 出現したトリグラムを数え、頻度表を作ります。4) 確率を計算します。5) データが不足している場合には平滑化と呼ばれる手法で不足分を補います。

サンプル表

<th>区分

例
文字レベルのトリグラム	「今日はいい天気だ」→「今日はい」「はいい天」「いい天気」「天気だ」
単語レベルのトリグラム	「私は今日学校へ行きます」 → 「私は今日学校へ」「今日学校へ行きます」

よくある誤解とポイント

トリグラムは万能ではありません。3語の組み合わせだけで文の意味を完全に理解できるわけではなく、データが少ない組み合わせはうまく予測できないことが多いです。現実の言語には例外や文脈が強く影響します。大規模なデータを用い、平滑化を適切に使い分け、文脈の理解を合わせて活用することが重要です。

実世界の応用と注意点

実務では、トリグラムだけでなくビグラム（二語の組み合わせ）やその他のn-gramと組み合わせて使います。データが多いほど、より細かなパターンを拾えますが、計算量が増えるため、現場では適切なサイズのnと効率的なアルゴリズムを選ぶことが大切です。言語が違うと、トリグラムの構造も変わるため、言語ごとの特徴を意識して作業します。

まとめ

トリグラムは「3つの連続要素の列」を用いて、言葉のパターンを学ぶ基本的な考え方です。文字レベルにも語レベルにも適用でき、言語モデルの基礎として広く使われています。初心者のうちは、身近な文章を例に3語や3文字を探す練習をすると、文章のつながり方を直感的に感じやすくなります。

補足：実践のヒント

実際に手を動かして練習すると理解が深まります。日本語の文章を用意して、3語ずつの列を紙に書き出してみると、どの語がつながりやすいか、どの語が入りにくいかが見えてきます。英語など他の言語に挑戦する場合も、まずは文字レベルと単語レベルの両方を試して比較してみましょう。

トリグラムの同意語

3-gram: 3つの連続した語または文字からなる連続要素の集合。語レベル・文字レベルどちらにも適用され、特に自然言語処理の語順モデルで使われる。
トライグラム: 英語の trigram の日本語表現の一つ。3つの連続要素からなる語順・文字列を指す概念。
三連語: 文中の3語が連続して現れる連結語の単位。3語の組み合わせを表す。
三連字: 文字レベルのトリグラム。連続する3文字の列を指す概念。
三語連続: 文章中で現れる3つの語が連続して並ぶ状態。3語の組み合わせを表す表現。
三文字連続: 文章中の3文字が連続する並び。文字レベルの3-gram を指す。

トリグラムの対義語・反対語

ユニグラム: 1語（または1文字）の連続を指す語列。トリグラム（3語の連続）に対して最も短い単位で、頻度分析の基礎として使われます。例: 「AI」、または「猫」など、1語だけの語列が対象になります。
ビグラム: 2語の連続。三語のトリグラムより長さが短い分、文脈情報は少し豊かになります。用途としては中程度の文脈を捉える分析、SEOの長尾キーワードの前半部分の検討などに使われます。例: 「新しい商品」。
フォーグラム: 4語の連続。より長い文脈を取り込めますがデータ量が増え、解析の難易度も上がります。長文表現のパターン分析や高度な文脈理解の際に用いられます。例: 「最新の製品を購入する」など長い語列。
N-グラム: 任意の長さNの連続語/文字の集合を表す総称。トリグラムは N=3 の一例です。Nを大きくすると文脈粒度が細かくなりますが、データが希薄になる点に注意が必要です。

トリグラムの共起語

NLP: 自然言語処理の略。人間の言語をコンピュータで分析・生成する技術分野。
自然言語処理: 人間の言語を機械で理解・生成する技術全般。テキスト分析・音声認識などを含む。
テキストマイニング: 大量のテキストデータから有用な情報を抽出する分析手法。
n-gram: 連続するn語（またはn文字）の並び。トリグラムはn=3。
バイグラム: 2語の連続した語の並び。
3-gram: 3語連続の語の並び。トリグラムと同義。
トリグラム: 3語が連続して現れる語の並び。n=3のn-gram。
三語連結: 3語が連続して現れる語の表現・組み合わせのこと。
三語連続: 3語が連なる並びのこと。
共起語: ある語と同じ文脈でよく一緒に現れる語のこと。
共起分析: 語と語の同時出現傾向を分析する分析手法。
共起行列: 語と語の共起回数を行列形式で表したデータ構造。
頻度: 語が文書内に出現する回数や割合のこと。
出現頻度: 特定の語がどれくらい現れるかを示す指標。
コサイン類似度: 語ベクトル間の角度を測る指標。類似度の指標として使われる。
tf-idf: Term Frequency-Inverse Document Frequency。語の重要度を評価する指標。
トークン化: 文章を意味的な最小単位（トークン）に分割する処理。
分かち書き: 日本語などで語の境界をはっきりさせる処理。
形態素解析: 日本語の文章を単語・語形に分解し、品詞などを付与する処理。
品詞: 語の品詞。名詞・動詞・形容詞などの分類。
品詞タグ付け: 各語に品詞タグを付与する作業。
コーパス: 言語データの大規模な集合。分析対象として使われる。
語彙: 言語で使われる語の全体集合。語彙。
語彙数: コーパスに含まれる語の総数。
言語モデル: 言語の出現確率を推定するモデルの総称。
n-gramモデル: n-gramを用いて文の確率を推定するモデル。
word2vec: 語を意味ベクトルに変換する代表的な機械学習手法。
GloVe: 語の共起統計から意味表現を作るベクトル化手法。
テキストデータ: 分析対象となる文章や語の集まり。
連語: 意味的に強く結びついた語の組み合わせ（collocation）
連語抽出: テキストから自然な結びつきをもつ語の組を抽出する作業。

トリグラムの関連用語

N-gram: N-gramは、隣接するN個の要素（単語・文字）の並びを指す統計的手法の総称です。テキストをN個ずつの断片に分割して頻度を数え、言語モデルの構築や検索クエリのパターン分析に活用されます。
トリグラム: トリグラム（3-gram）は、連続する3語または3文字の並びを指します。直前の2語から次の語を予測する言語モデルの基本単位で、文の意味や語順のパターンを捉えるのに役立ちます。
バイグラム: バイグラム（2-gram）は、連続する2語または2文字の並びを指します。トリグラムよりデータ量が少なく、基本的な語の共起や組み合わせを素早く把握する際に有用です。
文字N-gram: 文字レベルでNを指定して作るN-gramです。日本語など語境境界が曖昧な言語で、語彙情報を持たずに特徴を捉えるのに使われます。例：3文字や4文字の組み合わせを分析する。
言語モデル: 言語モデルは、ある語列が出現する確率を推定する統計モデルです。N-gramモデルは直前N-1語の情報から次の語の確率を推定します。
マルコフ連鎖: マルコフ連鎖は、現在の状態が直前の一定数の状態だけに依存すると仮定する確率過程です。N-gramモデルは実質的にN-1階層のマルコフ連鎖として解釈されます。
スムージング: スムージングは、未知語や希少語の確率を滑らかに割り当てる手法です。代表的なものにラプラス平滑、アディティブ平滑、Kneser-Ney平滑などがあります。
連語: 連語は、意味的に結びついた語の組み合わせのことです。頻出の3語パターンを見つけることで、自然な語順や意味の傾向を把握できます。
共起語: 共起語は、ある語と同じ文脈でよく現れる語のことです。N-gram分析を通じて語の意味的関連性やテーマを理解するのに役立ちます。
形態素解析: 形態素解析は、日本語のように語の境界が曖昧な言語を意味を持つ最小単位（形態素）に分解する処理です。N-gram作成の前処理として重要です。
クエリ分析: 検索クエリをN-gramで分解して分析する手法です。ユーザーがどの語順や語の組み合わせで検索しているかを把握し、SEO対策やコンテンツ設計に活かせます。