ソーシャル e サイエンスのためのコンテンツ作成支援技術
独立行政法人産業技術総合研究所
PROFILE

社会知能技術研究ラボ長

橋田1986 年東京大学大学院理学系研究科博士課程修了。理学博士。1986 年電子技術総合研究所入所。1988 ～ 1992 年 ( 財 ) 新世代コンピュータ技術開発機構に出向。2010 年 2 月より産業技術総合研究所社会知能技術研究ラボ長。セマンティックコンピューティングおよびその応用としての文脈依存型サービス、知の社会的共創等の研究開発に従事。所属 社会知能技術研究ラボ長。2008 年度から特許版産業日本語委員会委員長。

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複雑化し多様化する諸問題に対処し、社会の持続可能構造化したコンテンツにしておくのが有効と考えられ性を担保するには、社会全体の知識創造能力を維持し向る。運動データやバイタルデータを分析して人間の行動上させる必要がある。それには、日常の生活や業務におや状況を表わすコンテンツとし、購買や医療や移動などいてデータを蓄積し活用しつつ多様な仮説を構築・反証・の多様なサービスの利用履歴と併せて相互関係を明示す

改良し続ける知識創造活動を社会の隅々まで広げることるように構造化することにより、それらのサービスを利が望ましい。これは、生活や産業で定常的に生み出され用者主導で連携させたり、履歴データを統合的に分析しるデータの構造化・連携・共有・分析とそれにまつわるて生活を最適化したりできるだろう。たとえば、病院や協働等の社会全体の知的機能を高度化するための、人間レストランで体調やスケジュールに合った治療を受けたと調和した情報技術を必要とする。こうして情報技術にり食事を取ったりすることが考えられる。また、テキス

より社会の日常の営みと融合した科学・技術の研究・開トデータを分析して意味的な構造や語義を明示すること

発をソーシャル e サイエンス (social e-science) と呼により、翻訳や検索や要約などの自然言語処理技術に基ぶ。e サイエンスとはデータや装置を情報ネットワークづくサービスや統計的分析の品質を向上させることがでで共有して協働することによる科学研究だが、ソーシャきる。さらに、そのように構造化された自然言語のコン

ル e サイエンスはそれを社会の通常の機能と融合したテンツを用いて自動的にさまざまなサービス ( たとえばものである。

ホテルの予約やオンラインショッピングなど ) を利用し仮説検証サイクルによる業務改善 ( いわゆる PDCAたりすることも考えられる。

サイクルなど ) の考え方はすでに普及しつつある。しか以上のように構造化によってデータの利用や分析におし、多数のステークホルダが参画し市場全体を巡るようける付加価値を高めるには、構造化の範囲を広げ精度をな大きなサイクルが健全に機能しているとは言い難い。

高める必要がある。範囲を拡大するには、同種のデータまた、仮説の構築やデータの蓄積・分析において情報技の間でデータ形式等の差異を解消する何らかの正規化が術などを活用する余地もまだ大きい。

必要である。構造の精度を高めるには、付加的な情報を社会と科学とを融合するには、特に、生活や業務にお150浩一与える必要がある。

ける価値と科学研究 ( 仮説の構築とデータの分析 ) にお正規化によって同種のデータの間での形式等の差異をける価値をともに高めるようなデータのライフサイクル解消するというのは、たとえば、ダイナミックレンジや( 生成・利用・蓄積・分析・再利用 ) を設計することが精度が異なる複数のセンサがあるときに ( もちろん目的きわめて重要な課題だろう。それには、データを観測・に応じて ) その差を軽減するとか、複数の病院の電子カ作成時に分析することにより生活や業務の意味に応じてルテを同じ形式に揃えるとかいったことである。データ

25th ANNIVERSARY

すれば良いが、実際には技術とその利用形態の進歩に標困難なので、たとえば電子カルテの特定の入力スロット準化が追い付かないことが多いので、従来の標準化の手など、意味内容の範囲が限定されたテキストの入力に適続きよりもさらに迅速な手法が求められる。本稿では詳用し、その範囲の限定を利用して入力の修正や補完の精細に立ち入らないが、それは、共通のオントロジーを集度を高めることによって入力作業の効率向上を図るのが合知によって拡張する方法と、個別のスキーマとこの共適切だろう。そのようなテキスト入力においては、初心通オントロジーの間の変換スクリプトを同じく社会的に者にとっては入力支援機能の有用性が高く、熟練者はそ共有し拡張する方法を含むことになるだろう。の機能をあまり気にせずに制限された表現をすらすら入

一方、構造の精度を高めるための付加的な情報は当２

産業日本語関連

一般的な文書作成にこの方法をいきなり適用するのは寄稿集形式については標準規格があればそれに合わせて正規化力できる、というのが目指すべき利用形態だろう。

然ながら人為的に与えるものである。人間の負担を小さやや技術的に細かい話になるが、入力支援 ( 特に入力くするため、その付加情報は人間の行動によってデータ補完 ) においては、一般化 LR 統語解析 (generalizedが生成される機会を捉えて生成と同時に与えるのが望まLR parsing) のような方法が有効のように思われるかしい。たとえば、携帯電話を切符として駅の改札を通っも知れない。しかし、一般化 LR 法では意味的な予測がたり屋内のブルートゥース端末と通信したりすることにできない ( より正確に言えば、意味的な制約を LR 表によって人間の正確な位置が判明すれば、その前後の運動埋め込む技術が確立していない ) ので、むしろ左隅統語データは徒歩の様子を表現していることがわかったりす

解析 (left-corner parsing) のような方法を用いるのがるだろう。

適切と考えられる。左隅統語解析において、未完成の各付加情報を与える際に人間が何らかの作業をせねばな統語範疇の左隅の統語範疇の候補を意味構造込みで有限らないこともある。一般には、データの生成時にそれを個に限定することにより、解析中のデータを効率的に管解析してその結果を人間にフィードバックし、これに対理することができる。

する人間の反応から付加情報を得るということになるだ

このような技術を確立するには、入力支援そのものにろう。典型的な例として、自然言語のテキストを入力し加えて、辞書と文法とオントロジー ( 意味構造のスキーている際中にそのテキストを自動解析し、入力の修正やマ ) を日常的に保守拡張する技術の開発が必要である。

補完をしつつ、正しく解析されたテキストデータを作成そのための研究開発にもソーシャル e サイエンスのよすることが考えられる。修正や補完はその候補を人間にうな方法が相応しい。

示して適切なものを選択させることになるだろう。従来は入力完了後に解析を行なっていたが、これを入力時に行ない、その際の人間とのインタラクションによって構造の精度を向上させるわけである。
ここで入力されるテキストは産業日本語のように何らかの形で制限されたものになると考えられる。そこで利便性を損なわないようにするには、表層の表現の形は制限しても、表現される意味内容は制限しないことが重要である。また、コンテンツ作成の生産性を向上させる( 少なくとも低下させない ) ためには、入力の修正や補完によって入力作業の速度が高まる ( あまり低くならない ) 必要がある。

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