澤田宏

NTT コミュニケーション科学基礎研究所上席特別研究員

課 題 解 決 に よって 研
究 テ ー マ が 減 ると は考えない．できることが増えて新たな研 究領域を開拓

ブラインド音源分離研究において ICA（独立成分分析）と NMF（非負値行列因子分解）を発展 ・ 統合させた ILRMA（独立低ランク行列分析）を国内の共同研究先と発表し世界的に高い評価を得るとともに，自身にとっては新境地であるニューラルネットワークのテーマに踏み込んだ澤田宏上席特別研究員に，研究成果と研究活動を充実させる姿勢について伺いました．

音源分離の技術研究の集大成，ILRMAによって日本の存在感をアピール
現在，手掛けている研究を教えていただけますでしょうか．

52

ブラインド音源分離技術については，データや信号などの情報源の構造や特徴をうまくとらえる非負値行列因子分解（NMF: Nonnegative Matrix Factorization）と，データや信号が観測系を通じてどのようにセンサで観測された目を閉じてどのような状況で収録しているのかが分から

か を 推 定 す る 独 立 成 分 分 析（ICA: Independent

ないような状況で混ざった音源を聞き分けるブラインド音

Component Analysis）を組み合わせ，情報源の構造と源分離技術を現在に至るまで長い間研究しています．この観測系を推定する技術として深化させています．その中で技術の一部分を発展させ，時空間データを解析する技術のNMF については，多次元データの時空間的な関係性をモ研究も行ってきました．さらに最近は，多くの人がすでにデル化し，将来の予測を可能にする時空間多次元集合デー手掛けていますが，ニューラルネットワーク技術の研究もタ解析技術へと発展し，さらに最近はデータ同化と学習型始めました．

誘導の技術に発展していきました（図 1 ）．

2022.3⑥天候や事故など多様な状況を考慮したシミュレーションにより最適誘導計画の策定を支援①実世界で通過人数を定点観測

プランＡ⑦実世界で誘導実施

プランA
発動！

②観測データを活用

プランＢ④シミュレータで人流を再現する入力データを自動生成③機械学習により経路ごとの人の流量を推定…

膨大な組合せの誘導策
…

18:01
18:03
18:03

…

1
2
3
…

ユーザ 発生動線
ID
時刻 （スタート，目的地）⑤シミュレータへ入力し，人流を再現

図1

データ同化と学習型誘導大規模イベント会場などでの混雑緩和や通信インフラの安定化のために，リアルタイムに観測されたデータを活用

観測信号( 2 つの楽器音の混合）

して，近未来に起こり得る混雑などの事象をデータ同化と独立性の最大化

推定された
音源信号

情報源の特徴を抽出
NMF

ICA

シミュレーションによって検知し，学習型誘導により先行NMF的に混雑を回避したり安全を確保する技術です．NTT コ

低ランク表現
T1 V 1
T2

V2

ミュニケーション科学基礎研究所（CS 研）の上田修功フェローを中心に私も含め社内の多くの研究者がかかわってい

図2

ILRMA（独立低ランク行列分析）

ます．実現した技術を大規模イベントで実証したかったのですが，オリンピックは新型コロナウイルスの感染拡大防

香川高等専門学校，東京大学との共同研究の成果として，止のために無観客となり，実証までは至りませんでした．

これに対応する基本技術を2015年の国際会議，2016年の論

このほか，清水仁研究主任を中心として「遊園地における文誌で発表し，発展させてきたもので，音声・音響信号処アトラクション選択モデルとそのパラメータ推定手法」「ア理分野で世界最大の国際学会 ICASSP2018でチュートリンケートに基づく遊園地シミュレーションによる来園者余アル講演をし，その内容をレビュー論文（APSIPA 2019

剰の最大化」といった課題にも取り組んでいます．

Overview Paper 2019） と し て ま と め た と こ ろ，一方並行して，ブラインド音源分離技術を発展させて

APSIPA Sadaoki Furui Prize Paper Award をいただ

ICA と NMF と 統 合 し た ILRMA（Independent Low-

きました．さらに発展した内容で国際会議 EUSIPCO2020

Rank Matrix Analysis：独立低ランク行列分析）（図 2 ）のチュートリアル講演も行いました．

を広める活動を行いました．ILRMA は，東京都立大学，2022.3

53新型コロナウイルスの影響は残念でしたが，それでも，世界的な成果をいくつも上げていらっしゃるのですね．

まずは NTT 研究所全体という観点で組織を盛り上げようと，自分の勉強を兼ねて，深層学習コロキウムと機械学習に関する技術講座を立ち上げました．深層学習コロキウ

これらの活動やこれまでの音源分離，ICA，NMF に関

ムは NTT 研究所内のメンバで開催しています．20年くらする研究成果を評価していただき，2018年には米国の電気・い前から，武蔵野，横須賀，厚木，京阪奈，つくばなど場

情報工学分野の世界最大の学術団体である IEEE の Fellow

所は離れていますが，年に一度くらいは専門家が集まろうに，2019年には日本の電子情報通信学会の Fellow に選出と，音声や言語などのテーマを設定してコロキウムを設けされました．また，2020年には，電子科学技術に関する優ていました．深層学習コロキウムはようやく 5 歳になりまれた研究により，日本の当該分野の振興や産業の発展に貢した．コロナ禍にあってこの 2 年はオンライン開催ではあ献した功績と，電子科学技術のさらなる発展と啓蒙に寄与りますが，研究所の誰がこの領域の技術を追究しているのすることを目的とした，高柳健次郎業績賞をいただきましかが分かり，情報交換と議論が進みました．

た．受賞に際して「ILRMA は，これまでのブラインド音

また，技術講座は新入社員や入社 3 年目あたりの社員向源分離にかかわる一連の研究の集大成を，日本初のオリジけに開催しています．これまでネットワークや情報理論等ナリティとして明確化したものであり，編書や国際会議のはありましたが，機械学習はありませんでしたので，これチュートリアルやレビュー論文を通じて世界にアピールしを機に立ち上げ，2019年ごろからニューラルネットワークている」と評価していただきました．そして，2022年 1 月の内容を増強しました．に は 各 分 野 で 毎 年 5 名 選 出 さ れ る IEEE Signal

こうした取り組みを通じて，私自身もニューラルネット

Processing Society Distinguished Lecturer に選出

ワークについてかなり理解が深まり，新たな研究課題におされました．このような評価から，ILRMA をはじめとすいても使いこなせるようになったことから，現在，他の共る技術で NTT や日本の存在感をアピールできたと自負し同研究者と， 3 種類ほどの関連研究をしています．そのうています．

ちの 1 つとして「細層構造を持つ光ニューラルネットワークの高速学習法」（図 ３ ）を CS 研の青山一生研究員とと組織を盛り上げて，自分のスキルも高める
ニューラルネットワーク技術はILRMAと分野が異なりますが，どのような経緯でテーマ化したのでしょうか．

54

もに開発し，その内容が国際会議 ICCAD 2021に採録されました．機械学習分野での新規性に加え，共同で検討してきた NTT 物性科学基礎研究所（物性研）の納富雅也上席特別研究員のチームが，実際の光デバイスで実験する際にこの技術によって学習したパラメータを使用しています．

ブラインド音源分離に関する研究や時空間データの解析

また，2016年から 3 年間委員を務めた先導的研究開発委に注力してきた一方で，2012年ごろから第 3 次 AI（人工員会「マテリアル・インフォマティクスによるものづくり知能）ブームが巻き起こり，深層学習をベースとしたニュープラットフォームの戦略的構築」において，新たな物性開ラルネットワークが徐々に私たちの生活の中で使われるよ発のために機械学習の技術をどのように用いるかを議論しうになってきました．私はニューラルネットワークには直てきました．そのような経緯もあり物性研から声がかかり，接かかわってはきませんでしたが，2017年ごろから（他の物性研の若林勇希研究員と CS 研の大塚琢馬研究主任を中多くの方々と同様に）この技術はやはり非常に重要だと思心とした共同研究で，非常に性質の良い薄膜を作成するた

うようになり，後追いでも構わないからと腹を括って取りめの温度などの条件を機械学習技術により導き出すことが組み始めました．新たな分野へのチャレンジとしての第一できました．そして「東京大学，東京工業大学とともに作歩は勉強です．

製した「SrRuO3」の単結晶薄膜を，低温かつ磁場下での2022.3

光ニューラルネットワーク内の行列乗算回路
細層数 mn 入力
Mach-Zehnder干渉計（MZI）
PS

図3

DCPS

DC

高速学習法
簡便な調整量計算式を考案
PS

細層構造を持つ光ニューラルネットワークの高速学習法

電気伝導を測定することにより，「磁性ワイル半金属状態」

トワークの高速学習法は，同僚でもある青山氏が一緒に追と呼ばれる “ エキゾチックな状態 ” に特有の量子的な電気究してくれたことが大きかったのです．また，納富氏は自伝導特性を観測した」と発表することができました．ずっ分にない専門性を持っていらしたのが魅力的で，私の経験と情報系の研究をしてきたため，新たな特性を持つ物質のとスキルを合わせてシナジーが起こり新たなものが生まれ作成に関与できるとは夢にも思っていなかったのですが，るという期待感がありました．

少しでもかかわることができてとても良かったです．
自分の得意分野の技術を使って，研究活動を充実させるために重要なことは他にもありますか．
例えば，何が自分の得意分野の技術で，それをどう使えば活躍できるか，そしてどんな技術なら当該分野の発展に貢献できるのかを考えることです．

こうした出会いは，先ほどもお話ししたコロキウムや懇親会等で得ることができますから，懇親会などのラフに話せる機会に感触を確かめるのもいいかもしれません．加えて，私は上田フェローが立ち上げた機械学習・データ科学
センタのメンバですが，ここでの情報共有をきっかけに新たな研究の機会を得ています．
ところで，研究は何年も続けているとどんどん進捗して光ニューラルネットワークでは複素数を使うのですが，成果が出てきますから，当然のことながら課題が解決されICA の研究でも音声をフーリエ変換すると複素数が出てくた分，研究テーマは減ってきます．これを憂うのではなく，るので，複素数つながりで検討すれば，私も貢献できそうできることが増えて新しい研究領域が開拓されているのだだと考えました．全く未知の分野ではなく何か自らの領域と考えて研究活動に臨みたいです．こうした姿勢が共同研と重なる点，自分の得意技術が使えそうなところを見出す究者，仲間を探すことにつながっているのかもしれません．

ことが大切ではないでしょうか．得意技術は多ければ多い

1 人でできることには限界がありますから，他の研究者とほうがいいかもしれませんが，1 つあれば十分だと思います．

協働することを大切にしてきました．協働には異なる専門

そして，自分の得意技術だけで活動するのではなく，自性をうまく組み合わせる方法，同じ専門性でそれぞれのス分が新規参入を果たした分野で，学習して新たなスキルをキルを相互に理解・確認し合い深めていく方法などがあり身につけていくことも大切ですし，研究仲間や賛同者をうますが，その前提として，相手から興味と信頼を持ってもまく見つけることも重要です．例えば，光ニューラルネッらえる存在でなければいけません．信頼を得るために期待

2022.355

される専門性において，価値のあることを提供できる，実は大した成果もありませんから，成果を出せるかという不験やシステムを構築するなら担当部分をしっかり担う，議安もありながら研究していました．それでも頑張っている論をするにも自分の考えをしっかりと示せる等，すべきこと何らかのかたちで成果は出る，と声をかけてやりたいでとをしていきたいですね．

すね．
例えば，先ほどの IEEE のチュートリアル講演，技術講あまり気にせず，やりたいことをやったらどう？
今後は研究者人生をどのように歩んでいかれますか．に簡単に分かりやすく説明するかということにも喜びを感じます．中でも，新しい研究成果を論文として採録されるのはいうまでもありません．実は2013年に IEEE に採録さできるだけ長く研究していきたいと思っています． 1 つれた論文の図が，論文誌表紙に掲載されたのです（1）．これには，研究活動における温故知新の側面の面白さがあるかは嬉しかったですね．数式で書くと分かりにくいような概らです．ニューラルネットワークはまさにそれです．ニュー

念を図にすることで分かってもらえると思い PowerPoint

ラルネットワークの研究は60年以上も前からありますが，を使って頑張ってつくったのですが，掲載されたとき，「苦新しい視点や技術を用いて検討すると新旧のつながりがみ労が報われた」と思いました．

えることがあります．

私たちの組織の若手の皆さんはとても努力していると思

また，ニューラルネットワークの研究において，私が後います．特に機械学習分野はすでにブームとなっているこを追いながら新しい活躍の場を見出したように，将来，他とから，非常に多くの優秀な研究者が参入しています．国のテーマを追究する際にもこのような繰り返しが待ってい際会議に論文が採録されるには難関を突破しなくてはならるでしょう．研究者としてはいつまでも勉強しなくてはいないので大変だと思います．それでも発表することが重要けないのですが，新しいことが分かるのは，私にとってはですから，完成度を高めて arXiv に論文を掲載して，難関楽しいことですから，この先もしっかりと続けていきたいの会議もめざしていきましょう．簡単ではないと分かりつと思っています．

つも，採録されないと心が折れそうになるかもしれません

私は，研究者とは最大公約数的に役に立つかどうかは問が，そういうときは少し上の先輩の経験に目を向けてくだわずに新規性を生み出す存在であると思います．ただし，さい．何年も頑張ってようやく採録されたケースは非常に新しければ何でもよいわけではなく，他の研究者が価値を多いのです．私も含めてシニアが共同研究者となって論文感じる成果を生み，彼らがそれを基に新しい研究をしてみの書き方を指導することもありますし，また，先輩に倣っようと思えるかどうかという点は重要であると考えていまて粘り強くやっていくこと，現実をしっかりと見据えていす．最先端の研究者はたくさんいますし，新しい論文を読くことが支えになります．

んでいる若い人もたくさんいますから，その中でもごく一部，自分はこれをちょっと頑張ってみようと思えるものを見つけて挑戦していきたいと思っています．
世界に大きな影響を与える研究者となられた今，入社当時のご自身にどのような言葉をかけたいですか．それを踏まえて若い研究者に一言お願いします．
難しいですね．「あまり気にせず，やりたいことをやったらどう？」でしょうか．自分自身を振りかえると，最初

56

座での講義，論文を書いているとき等，難しいことをいか2022.3■参考文献（1） https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=6517958