結論: ナラティブ分析は、コードに分解された断片ではなく、語り全体を分析の単位として扱う質的手法です。人が何を語るのか、その語りをどのように組み立てるのか、そして誰に向けて語っているのかを問います。Catherine Kohler Riessmanは、テーマ型、構造型、対話・パフォーマンス型、ビジュアル型の4つの類型を示しています。事例を横断するパターンよりも、時間的な流れ、転換点、アイデンティティが重要な場合に用いてください。
最終更新: 2026年9月26日
ナラティブ分析は、研究参加者が事実を報告するだけでなく物語を語るときに、研究者が手にする方法です。たとえば、どのように学界を離れたのか、診断とともにどう生きてきたのか、どのように移住したのか、といった語りが対象になります。本ガイドでは、質的研究におけるナラティブ分析を定義し、4つの類型を説明し、テーマ分析との違いを比較します。そのうえで、論文やプロジェクトに応用できる6つの手順と、短い実践例を示します。
主なポイント
- ナラティブ分析は、各語りを丸ごと保ち、その内容、構造、文脈を一体として分析します。
- Riessmanの4つの類型（テーマ型、構造型、対話・パフォーマンス型、ビジュアル型）はそれぞれ異なる問いに答えます。コーディングの前に、主たる視点を1つ選んでください。
- ナラティブ分析とテーマ分析は、分析単位が異なります。前者は事例とその時間的な流れを、後者は事例を横断するパターンを対象とします。
- Labovの6要素モデル（要旨、背景設定、複雑化の行為、評価、結末、コーダ）は、構造分析でもっとも広く教えられている道具です。
- AIは文字起こし、語りの区切り、要約を支援できますが、意味、自己位置づけ、聞き手への配慮の解釈は研究者が担います。
ナラティブ分析とは
ナラティブ分析は、語りを分析単位とする質的アプローチの総称です。インタビューを多数の短いコードに切り分けるのではなく、分析者は各語りを全体として読み、出来事がどのように選ばれ、並べられ、評価されているのか、そしてその語りが語り手にとって何をもたらしているのかを問います。語りは、起きたことを透明に記録したものではなく、意味づけられた構成物として扱われます。
混同されやすい2つの用語があります。ナラティブ・インクワイアリー（D. Jean ClandininとF. Michael Connellyと関連づけられる）は、設計から執筆までを含む研究方法論全体を指すことが多い用語です。一方、ナラティブ分析は、語りのデータに適用する分析手法を指します。後者の標準的な参考文献は、Catherine Kohler RiessmanのNarrative Methods for the Human Sciences（SAGE, 2008）です。
ナラティブ分析を用いるとき
- 研究課題が、人々が変化、混乱、移行をどのように意味づけているのかを時間の流れの中で問うている。
- アイデンティティが中心的なテーマであり、参加者が自分をどのように提示し、それを誰に対して行っているのかが問題になる。
- データが自然に物語の形をとっている。たとえば、ライフストーリーや伝記的インタビュー、オーラルヒストリー、日記、長く自由な語りなどである。
- サンプルが小さく、多数の事例にわたる広さよりも、事例ごとの深さを重視したい。
まず研究の問いを立てる必要がある場合は、ナラティブ・インクワイアリーの問いを含む質的研究の問いの例をご覧ください。
ナラティブ分析の4つの類型
Riessmanは、この分野を4つの分析アプローチに整理しています。下の表は、それぞれが何に焦点を当て、どのような問いに答えるのかをまとめたものです。
| 類型 | 焦点 | 中心的な問い | 典型的なデータ |
|---|---|---|---|
| テーマ型 | 何が語られているか | 語り全体の中で、どのようなテーマが繰り返し現れるか。 | インタビュー、記述された手記、アーカイブ |
| 構造型 | どのように語られているか | 語りはどのように組織されており、語り手はどこで出来事を評価しているか。 | 間やためらい、言い直しを含む逐語録 |
| 対話・パフォーマンス型 | 誰に、なぜ語っているか | 語りは聞き手とどのように共同で生み出され、どのようなアイデンティティを演じているか。 | インタビュアーの発話を含むインタビュー、会話、集団での語り |
| ビジュアル型 | 物語としての画像 | 写真、絵、映像は、どのように物語を伝えたり補ったりしているか。 | フォト・エリシテーション、描画、ビデオ日記 |
テーマ型ナラティブ分析
テーマ型ナラティブ分析は内容に注目しますが、標準的なコーディングとは異なり、各語りを丸ごと保ち、テーマを筋書きの中での位置とともに読みます。たとえば、「正当に認められなかった」という経験が、キャリア転換の多くの語りに見られるかもしれません。しかし、ある語りでは冒頭に、別の語りでは転換点に現れることもあります。その位置づけ自体が、知見の一部なのです。
構造型ナラティブ分析
構造分析は、語りの形式を検討します。最もよく使われる道具は、William LabovとJoshua Waletzkyによる口頭の語りのモデルで、Journal of Narrative and Life History（1997）に再録されています。このモデルは6つの要素を区別します。
- 要旨: 語りが何についてのものかを示す。
- 背景設定: 誰が、いつ、どこで。
- 複雑化の行為: その後何が起きたか。
- 評価: 語り手の見方として、なぜそれが重要なのか。
- 結末: 最終的にどうなったか。
- コーダ: 現在への語りの回帰。
評価の節は、もっとも多くを明らかにすることが多い部分です。語り手が出来事の読み方を聞き手に伝えるのが、まさにこの部分だからです。
対話・パフォーマンス型分析
対話型分析は、語ることを社会的な行為として扱います。書き起こしにインタビュアーの質問を含め、聞き手、場面、より広い言説が、何を語れるかをどのように形づくっているのかを問います。たとえば、インタビュアーが研究者であると知っている参加者は、産業界の友人に話すときとは異なる形で、学界からの離脱の物語を語るかもしれません。
ビジュアル型ナラティブ分析
ビジュアル分析は、参加者が作成、選択、または提示された画像にまで、この手法を広げます。画像そのもの、その制作過程、そして人々がそれについてどう語るかを検討します。フォト・エリシテーションやアート・ベースの研究で一般的な手法です。
ナラティブ分析とテーマ分析の比較
どちらも解釈的な手法であり、組み合わせることもできますが、答える問いが異なります。Braun and Clarke（Qualitative Research in Psychology, 2006）が示すテーマ分析は、データセット全体にわたる意味のパターンを特定します。一方、ナラティブ分析は、各語りの順序と文脈を保持します。
| 観点 | ナラティブ分析 | テーマ分析 |
|---|---|---|
| 分析単位 | 語り全体または事例 | 事例を横断するコード化された断片 |
| 順序の扱い | 中心的: 順序と転換点がデータである | 通常は考慮しない |
| 典型的なサンプル | 小規模。事例ごとに深く | 小規模から大規模まで。事例にわたる広さ |
| 主な成果 | 事例の肖像、語りの類型、構造的パターン | 裏づけとなる抜粋を伴うテーマの集合 |
| 適した対象 | アイデンティティ、変化、時間の中での意味づけ | 共有された経験、見解、実践 |
テーマ分析とグラウンデッド・セオリーの比較についてはテーマ分析とグラウンデッド・セオリーの違いを、テーマ分析の詳しい手順についてはテーマ分析ガイドをご覧ください。
ナラティブ分析と混同されやすい隣接する2つの手法があります。ディスコース分析は、一人の人の語りがどう構成されるかではなく、言語がどのように社会的現実を構成するかを問います。解釈的現象学的分析（IPA）は、同質的な小規模サンプルにおける特定の出来事の生きられた経験を検討します。
ナラティブ分析の進め方: 6つの手順
- 語りを含むデータを収集する。「この職を離れることになった経緯を話してください」のように、語りを促す開かれた問いを用いてください。多くの問いを厳密に構造化するのではなく、少数の広い問いからなる緩やかな半構造化インタビューが効果的です。
- 詳細に書き起こす。とくに構造分析や対話分析を行う場合は、間、繰り返し、インタビュアーの発話を残してください。
- 語りを特定する。インタビューの中で、各語りがどこから始まりどこで終わるかを示してください。すべての回答が語りであるわけではありません。
- 主たる視点を適用する。類型に応じて、Labovの要素を当てはめる、テーマを時間の流れに沿ってたどる、聞き手や自己位置づけに注釈を付けるなどを行います。
- 事例の要約を書く。各参加者について、筋書き、転換点、語り手が自分をどのように位置づけているかを要約してください。
- 事例を横断して比較し、そのうえで全体に立ち戻る。語りの類型や共通の転換点を探し、各主張を孤立した引用ではなく、語り全体に照らして確認してください。
実践例
以下の抜粋は、構成された例示であり、実際の参加者のデータではありません。中堅の講師が、大学を離れて産業界の研究職に就いた理由を説明している場面を想像してください。
「要するに、待つのをやめた話なんです。6年間、任期付きの契約で、フルの授業負担をこなしてきました。そして春に、常勤のポストが外部の候補者に決まって、学科長から廊下で伝えられたんです。そのとき正直に思いました。存在しない仕事のオーディションを受け続けてきたんだ、と。その夏に3社に応募しました。今は、自分でデザインした研究を実際に回しています。そして、よく眠れるようになりました。」
| Labovの要素 | テキスト | 分析上のメモ |
|---|---|---|
| 要旨 | 「待つのをやめた話」 | 喪失ではなく主体性として語りを枠づけている |
| 背景設定 | 6年間の任期付き契約と、フルの授業負担 | 不安定な立場を背景として確立している |
| 複雑化の行為 | 常勤ポストが外部の候補者に決まり、「廊下で」伝えられる | 非公式な場面は、軽んじられたことを示している |
| 評価 | 「存在しない仕事のオーディションを受け続けてきた」 | 過去を読み直す鍵となる解釈 |
| 結末 | 3社に応募し、現在は自分で研究をデザインしている | 回復された専門的アイデンティティ |
| コーダ | 「よく眠れるようになりました」 | 判断を伴って現在に戻ってくる |
テーマ的な読みでは、「不安定さ」や「認められないこと」をコードとして付けるでしょう。ナラティブ的な読みでは、語り手が転換点を一つの場面に置き、6年間の仕事を一つのオーディションとして捉え直していることが加わります。このような事例を複数集めたなら、「待つのをやめた」語りと「押し出された」語りを比べ、両者を分けるものは何かを問うことができます。
ナラティブ分析・適合チェック
このQualitatiの編集用チェックリストは、ナラティブ分析が自分の研究に合うかを判断する助けになります。それぞれ「はい」か「いいえ」で答えてください。
- 研究課題は、時間の中での変化、移行、またはアイデンティティに関わっていますか。
- データ収集において、参加者が長い語りを展開できる余地がありますか。
- サンプルは、各事例を丸ごと分析できるほど小さいですか。
- 主たる類型（テーマ型、構造型、対話・パフォーマンス型、ビジュアル型）を1つ選びましたか。
- 書き起こしは、順序とインタビュアーの発話を保持しますか。
- 知見を、テーマの一覧だけでなく、事例や語りの類型として報告できますか。
「はい」が4つ以上であれば、良い適合性が見込めます。それより少ない場合は、テーマ分析の方が研究課題に適しているかもしれません。
Qualitatiの役割
Qualitatiは、大学や調査会社向けのヨーロッパの質的研究プラットフォームであり、GDPRとデータプライバシーを中心的な優先事項としています。ナラティブ分析に関する実務的な手順を支援しますが、解釈は研究者に残されます。
- 語りの収集。テキストまたは音声で、語りを促す開かれた問いを用いたAIがモデレートするインタビューを実施できます。対面でインタビューする際は、Active Listenerモードを使って、リアルタイムのプロンプトとセクション管理を受けることもできます。
- 書き起こしの扱い。QDA Workspaceは、帰納的・演繹的コーディングとコードブックの生成に対応しています。語りの境界やLabovの要素に印を付けるのに使えます。
- 事例横断の比較。ThemeLensは、最大100件の書き起こしに対して、コードを研究課題に対応づけ、参加者に紐づいた引用を示します。事例ごとの読みの後の比較の段階で役立ちます。
- 多言語での研究。インタビューと分析は10言語で実施できます。
このプラットフォームは初めてですか。チュートリアルでは、最初のプロジェクトの流れを案内しています。無料プランでは、クレジットカードの登録なしで毎月30クレジットを利用できます。詳しくは料金をご覧ください。
限界と方法論上の懸念
- 解釈には異論がありえます。2人の分析者が同じ語りを異なって読むこともあります。監査証跡と再帰的なメモを残してください。詳しくは質的研究における再帰性のガイドをご覧ください。
- 移転可能性には限りがあります。小規模で深いサンプルは、理論的な洞察を支えるものであり、母集団の推定を支えるものではありません。
- インタビューが語りを形づくります。厳密に構造化されたガイドは、AIがモデレートするものを含めて、語りを途中で打ち切ることがあります。語りの余地があるかどうか、プロンプトを事前に試してください。
- AIは分析者ではなく、補助者です。Jennerらは、ナラティブ分析の各段階において人間、Claude、GPT-o1の解釈を比較し、モデルは補助者としての可能性を示すと結論づけました（Methods in Psychology, 2025）。また、2026年の研究では、34件の患者インタビューに対するオープンソースモデルの分析は、人間のコーダとの一致が部分的にとどまることがわかりました（International Journal of Qualitative Methods, 2026）。AIによる要約は、必ず語り全体と照らして確認してください。
対象読者と、使うべきでない場合
本ガイドは、深いインタビューを通じて、人生の出来事、キャリア、闘病、移住、組織変化を研究するPhD課程の学生、研究者、研究チームを想定しています。自由記述の調査回答のような多数の短い回答を比較したい場合や、個人の軌跡ではなく共有された見解を問いとする場合は、ナラティブ分析を使わないでください。
よくある質問
ナラティブ分析の4つの類型とは何ですか。
Riessman（2008）に従えば、テーマ型（何が語られているか）、構造型（どのように語られているか）、対話・パフォーマンス型（誰に、どのような目的で語られているか）、ビジュアル型（画像がどのように物語を伝えたり補ったりしているか）です。
ナラティブ分析とテーマ分析の違いは何ですか。
ナラティブ分析は、各語りを丸ごと保ち、その順序をデータとして扱います。テーマ分析は、多数の参加者から得た断片を横断して、意味のパターンを特定します。
ナラティブ分析には何人の参加者が必要ですか。
決まった人数はありません。各事例を深く分析するため、ナラティブ研究はしばしば小規模です。サンプルの大きさは、割り当て数ではなく、研究の目的と分析の深さによって正当化してください。
ナラティブ分析の例とは何ですか。
キャリア転換のインタビューを、Labovの6つの要素に当てはめ、語り手が転換点をどこに置き、それをどのように評価しているかを示すことです。上の実践例がその一例です。
AIでナラティブ分析はできますか。
AIは、文字起こし、語りの特定、最初の段階の要約に役立ちます。これまでに発表された研究は、研究者の監督のもとでの補助者としての利用を支持するものであり、解釈の代替とするものではありません。
結論
ナラティブ分析は、物語の形、転換点、聞き手が、その内容と同じくらい重要な場合に適した方法です。Riessmanの4つの類型から1つを選び、語りが展開する余地のある形で収集し、比較の前に各事例を丸ごと分析してください。準備ができたら、30クレジット付きで無料で始めて、Qualitatiで語りを促すインタビューを実施し、ナラティブ分析を整理してください。
人による確認に関する注記: 実践例は説明のために構成したものであり、適合チェックはQualitati Research Teamが作成した編集用のツールであって、検証済みの尺度ではありません。方法論上の選択は、指導教員や所属分野の方法論文献で確認してください。