【AIイノベーションブログ】注目されるAI技術と『自然言語処理の魅力』～Part 4～

Part 1

1. 『言葉って難しい』～言葉の処理を理解する為の前知識～　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　2. そもそも言語処理タスクは、人間も間違えやすい　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　3. 難しい文も前提知識のある用語に置き換えてみると分かりやすくなる　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　4. 世間のAIに対する一般見解と最先端AI

Part 2

5. 自然言語処理とは？　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　6. 文書自動分類の主な活用場面　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　7. 機械学習の分類タスクは二種類ある（２クラス分類と多クラス分類）　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　8. AIで自動分類するときのコツ

Part 3

9. AIは、どのように文書を分類するのか　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　_9.1 特徴的な単語を抽出するとは？～林檎と言語の特徴について～　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　_9.2 分類したい文書をアルゴリズムで推定　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　10. 平成の自然言語処理、令和の自然言語処理　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　11. 創造性の領域とデータセットの壁　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　12. AIと人類最後の砦。ビジネスで上手く活用できないAIについて

Part 4

13. アマチュアがプロ並みのスキルを持つ社会で　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　14.『表現のこだわり≒ブランディング』とAI、自然言語処理　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　15. おわりに。この仕事の難しさと楽しさについて

おまけ：注目されるAI技術と『自然言語処理の魅力』

13. アマチュアがプロ並みのスキルを持つ社会で

最近、特にクリエイティブな世界だとアマチュアとプロのスキルの差が縮まっているように感じます。プロのミュージシャンと遜色ないレベルの歌唱力の同期がいたり、アマチュアでもプロの漫画家やイラストレーターと遜色ない画力を持っていたり、みたいなことが起きていて、アウトプットの質が格段に向上しています。原因の一つは品質を上げるための情報が昔以上に手に入りやすくなった為ではないかなと思います。アーティストやクリエイターなど個人の話に留まらず、どの分野でもクオリティが上がっていて、それは企業が作る製品やサービスでも当てはまります。どの企業でも技術向上したことで品質が高く、値段も安い商品が横並びに流通しました。その結果、製品の品質の差は殆どなくなりました。このように機能や品質などの差がなくなってしまうことをコモディティ化と言います。

コモディティ化が進む現代で企業はどう差をつけるのかに焦点が当たっています。

実際、企業の実務でも、かなり細かいところでの把握の勝負になってきています。

14.『表現のこだわり≒ブランディング』とAI、自然言語処理

ここ数年でどのスマホも品質や機能の差は昔に比べて殆どなくなりました。とは言え、アップル製品などのブランドは今でも高い人気です。それは多くの人がたとえ値段が高かったとしても値段以上の『何らかの魅力』があるから商品やサービスを利用しています。

――この『魅力』とは一体何なのでしょうか。

魅力を構成するものは、例えばアップル製品だったら、ユーザーに伝わるか伝わらないかのほんのちょっとした滑らかなデザインとか、要素に分解すれば一つ一つは細かい積み重ねです。

そして、最近のマーケティング分野では、特に「Why なぜやるのか」（哲学や、こだわり）の重要性が今後増していくと言われています。

ユーザーからは、機能や仕組みを超えて「これがいい」と思えるような感情を動かせるプロダクトが求められています。しかし、品質に差がつきにくくなった社会で特に重要になった製品に対する深いこだわりは、なかなか表面化しません。そんな時、どのように『本当の課題』を見つければいいでしょうか。例えば、作り手とユーザーとのギャップを可視化するには、ユーザーに伝えたいポイントをルールベースの指標にすることで、初めて『作り手の意図が伝わっていない意見』や『作り手も想定していなかった意見』が見えてきます。AIによって効率化できる部分もありますが、作り手が伝えたい、こだわりみたいなものはその製品、サービスに携わる人にしか分かりません。例えば、レビューの評価の予測の精度が高くても、評価に影響を与えている具体的なポイントが見えてこないと改善に繋げられません。だからこそ作り手側の深い知識やこだわりをルールベースに落とし込む必要があります。

AIは専門的な話になる程、数理的な前提知識を求められる分野なのですが、それに加えて直観的な知識や経験をルールベースとして取り入れやすいのは、自然言語処理の楽しさの1つです。

そんな技術を取り入れることで人の創造性を引き出したり、新しいことにチャレンジしやすい環境を作って、それによって社会の可能性を広げられるようなツールを目指していきたいです。

15. おわりに。この仕事の難しさと楽しさについて

自然言語処理は、言語学や機械学習から果ては哲学まで毛色の違った様々な理論・技術が複雑に絡み合った応用技術です。同時に、人間の知的活動の基盤である言語をコンピューター上で処理する為の数理的で学術的な側面を持っています。実務に繋がるような実装時の処理の仕組みや具体的なアルゴリズムの話になると数理的な前提知識が高く求められます。そして、その技術的、学術的な一面だけを切り取って研究していても、なかなか革新的なシステムやビジネスに結びつかないという難しさがあります。自然言語処理技術を扱ってシステムやビジネスに落とし込もうとすると、IT技術やビジネスロジックなど自然言語処理以外の周辺知識も多く求められます。そこに難しさを感じることもありますが、そこが楽しい部分でもあります。私は非常に飽きっぽい性格ですが、長年この分野に携わっていても、まだまだ新鮮な発見や面白い学びがたくさんあるので比較的楽しく働けている気がします。

好奇心と挑戦する勇気を大切にしてください。