自然言語処理技術の産業への展開
Social Implementation of Natural Language Processing Technology

豊橋技術科学大学

IT 活用教育センター特任教授

井佐原均

通商産業省工業技術院電子技術総合研究所、郵政省通信総合研究所、独立行政法人情報通信研究機構を経て、現職。
産業日本語研究会世話人会代表。

1

はじめに

①

近未来自動車技術開発プロジェクト②

先進的 AI・IoT・ビッグデータ活用技術開発プロ

新型コロナウイルスの感染拡大に伴い、筆者が世話人

ジェクト会代表を務める産業日本語研究会が令和２年３月６日に③開催を予定していた「第 11 回産業日本語研究会・シン

先進的 AI・IoT・ビッグデータ活用技術開発プロジェポジウム」は中止となった。このシンポジウムのテーマ

クトは、さらに９つのプロジェクトに分かれる。本稿では「AI が支える産業日本語」であった。コロナ禍の中、説明する筆者らの「分野適応技術による自然言語処理技人と人との対面が制約される今、人とコンピュータ（AI）術のビジネス展開」は、その一つである。

革新的モノづくり技術開発プロジェクトの対話、あるいは人と人とのコミュニケーションを支援するコンピュータ（AI）の必要性が高まっている。AI技術が基盤となって実社会で役に立つ、産業として成り立つサービスが求められている。

3

分野適応技術による自然言語処理技
術のビジネス展開

このプロジェクトでは、多目的に利用可能な知識抽出

本稿では、このようなサービスを開発するプロジェク

Al システムを基盤として、多言語情報発信（機械翻訳）

トの例として、筆者が研究リーダーを務める、自然言語システムおよび人間的な対話を実現するシステムを開発

処理技術を用いたシステムの社会実装を目指すプロジェする。これにより共通の基盤を利用した多種の応用シスクトについて概説する。

テムを効率的に実現できる。
このプロジェクトでは、以下の３つのテーマで研究を2

知の拠点あいち重点研究プロジェクト①

知識抽出 AI システム

「知の拠点あいち重点研究プロジェクト」は愛知県が②

分野適応型機械翻訳システム

公益財団法人科学技術交流財団に委託し実施しており、③寄り添い型対話システム

大学等の研究シーズを活用して県内主要産業が有する課開発するシステムとその応用について、図 1 に概要

題を解決し、新技術の開発・実用化や新産業の創出を促進する産学行政連携の研究開発プロジェクトである。

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行っている。

を示す。
本プロジェクトの参画機関は豊橋技術科学大学のほ

現在は第３期が令和元年度からの３年間で進行中であか、以下の７機関である。（順不同）

る。プロジェクトの全容は、http://www.astf-kha.jp/

シンフォニアテクノロジー株式会社

project/ を参照されたい。第３期のプロジェクトには

武蔵精密工業株式会社

以下の３つのサブプロジェクトがある。

新東工業株式会社

自社事業運営の効率化による経済効果②分野適応型機械翻訳システム

販売・カスタマイズ
サービス提供

①知識抽出AIシステム《専門用語自動抽出→専門用語対訳辞書》

介護ロボット等の介護事業へ展開

介護分野③寄り添い型
対話システム対話
フレンドリな対話によるユーザ支援

図1

システムとその応用

株式会社ウォンツ
日本マイクロソフト株式会社

能なシステムを実現する。
意味抽出システムについては、マニュアルや学術論文

社会福祉法人さわらび会・さわらびグループを対象に、アルゴリズムの改良（機械学習の活用）、ヒューグローバルデザイン株式会社

リスティックスの利用により、性能向上を図っている。
知識抽出システムはウェブ上のテキストや小説を学習

以下、各テーマについて概説する。

データとし、得られたモデルを機械翻訳システムの評価

4

知識抽出 AI システム

専門用語を自動的に抽出し、対訳辞書や用語辞書を作5

分野適応型機械翻訳システム

成する機能を開発する。これにより、用語集やオントロ

近年、深層学習によって自然言語処理技術は急速にジーといった人工知能を用いた自然言語処理システムに発展したが、機械翻訳システムにおいては、流暢度は高必須の要素を自社では開発できないような企業でも人工いが、ビジネスで使うには専門用語の誤翻訳など、忠実知能技術を利用可能にする。

度に難がある。文の前処理、専門用語辞書の利用、分野自然言語処理などの人工知能システムの性能は大きくのテキストを用いた学習など、個別企業のニーズへの向上したが、ウェブ文書の処理や簡単な対話では実用レチューニング技術を開発することにより、個々の業界にベルに達していても、ビジネスでの利用には課題が残る。

おいて実ビジネスで利用可能な高性能機械翻訳システム

個別の対象にチューニングすることにより、対象分野でを容易に実現する手法を確立する。の精度を向上する必要がある。このためには分野知識とここでは、既存の機械翻訳エンジンをベースに、分野しての辞書の作成が必要となり、専門用語の抽出や意味にチューニングする技術を確立し、各企業の実ニーズにのベクトル表現化の研究がおこなわれている。本テーマ適合した個別の機械翻訳システムを作成する。社内文書

では単語の抽出や、単語間の意味的距離の判定だけではや用語集、関連分野の特許対訳を利用し、翻訳システムなく、分野の知識を表現するような典型的な語句の抽出の学習用データとして利用可能な形式としたデータベー（用語抽出）や、語の意味の分類（意味抽出）に関するスを作成する。構築したデータベースを活用したシステ研究開発を行う。得られた成果を本プロジェクトの出口ムを試用し、翻訳精度や翻訳プロセスの効率を評価する。

である他の二つのテーマに適用する。

個々の企業の文書で出現した課題を抽出し、分野適応技人工知能システムの対象別チューニングに必要となる術およびデータベースの改良を行う。これらの成果の他

用語抽出と意味抽出の２つの課題に対し、長い語句の抽の企業への導入を容易にするため、対応法を定式化する。

出技術と大規模データを用いた意味分類技術の２つの既個別企業へのチューニング技術を実用化するとともに、存技術を発展させて、参画企業の実文書に対して適応可他企業への提供（販売）の可能性を検討するため、必要YEAR BOOK 2O2O 301

5

産業日本語関連に適用し、モデルの性能を評価している。

なコストを明確化する。

6.1

介護ロボット

研究開発に利用する言語資源としては、学習用の対訳

実在する介護ロボットヘの対話システムの実装と評価

データは対象分野の特許文書 10 ～ 20 万文対程度を利を通して、質問応答や情報検索といったコンピュータに用する。対象分野の用語集として事前に参画企業で作成向けての一方向のコミュニケーションから、人間とコンされていたものと、翻訳評価実験の中で指摘され、収集ピュータが相互の関係性の中で適切に判断し、行動するされた用語セットを利用する。

双方向のコミュニケーションヘの展開を目指す。

機械翻訳システムのビジネス利用での大きな課題は、対話システムは、音声認識⇒対話モデルの構築⇒応答各分野に固有の専門用語等の低頻度語の処理であるが、テキストの生成⇒音声合成といった形態を取る。介護ロ

本プロジェクトにおいては、平成 30 年度に東京都港区

ボットの実機上に対話システムを実装する。ユーザが機と本プロジェクトの参画機関である豊橋技術科学大学、械に対して感じる好感度（好判定の割合）を人間的だと日本マイクロソフト株式会社、グローバルデザイン株式

感じるコミュニケーションの尺度とし、好感度向上を実会社が共同で行った「AI を活用した行政向け自動翻訳現する上で重要となる対話モデルの構築を行い、実機でサービスの実証実験」において、検証した手法をさらにの実用化を行う。

改良する。
https://www.city.minato.tokyo.jp/kouhou/aihonyaku.html

実際に介護施設での介護者と被介護者との対話データを収集する。音声データを書き起こしし、介護場面で必要な対話セットを集めた対話用データセットを作成する。また介護施設での実際のニーズを聞き取り調査し、6寄り添い型対話システム

先に述べたように、人とコンピュータ（AI）の対話、システム開発への知見を得る。介護ロボットがどのような対話を行えば、被介護者の満足度が高まるかを検討する。

あるいは人と人とのコミュニケーションを支援するコンピュータ（AI）の必要性が高まっている。ここでは対情報提供支援話コミュニケーションを情報の要求と提供の過程ととら

近年、企業や自治体のウェブページには質問に答えるえ、様々な応用に対して、同一の処理を適用することをチャットボットが付いているものが多くなってきた。こ考える。

こで開発するサービスは基本的にはそのようなチャット

近未来社会では様々な場面でコンピュータ（AI）と人ボットである。柔軟な日本語文での質問を可能とし、ユー間とのコミュニケーションが起こる。人と対話しているザの視点からの正解率の向上を目指す。そのためにはあかのように感じるコミュニケーションが求められるが、いまいな入力に対して、適切な情報（適切な FAQ 項目目標に向かって、正確に効率よく対話するだけでは慇懃など）を得ることが必要となる。現在、この精度向上を無礼で「人間的でない」と感じる。

進めている。

このテーマでは、人間と機械の対話モデルを構築し、この手法は FAQ をデータとするチャットボットに利その実装先として２つのターゲットを定める。一つは介用できるだけではなく、入力文に対して適切な情報を検護場面での介護ロボットと被介護者との対話である。知索する「あいまい検索」にも有効となる。応用の観点かの拠点あいち重点研究プロジェクト第２期で開発されたら見れば、同じ手法を同じデータに対して適用し、結果介護ロボットに対話機能を持たせる。また、他の形態のの提示法を必要に応じて変更することも考えられる。たロボットへの適用も目指す。もう一つは機器等の使用法

とえば、利用者とヘルプデスクの担当者が同じデータとを容易に獲得するなど、ユーザが必要とする情報を対話検索エンジンを用いるが、利用者はチャットボットとしによって入手するシステムの開発である。サービスの形て対話的に利用し、担当者には一度に多くの情報を提示

態としては、チャットボットや FAQ 検索などが考えらする、といったことが可能となる。

れる。

302

6.2

7

社会実装の貢献

様々な分野のモノづくりにおいて、活用が期待される。
豊橋技術科学大学は、文部科学省の「数理及びデータサ自然言語処理をはじめとする人工知能技術は様々な産イエンスに係る教育強化」の協力校に選定されており、業の基盤となる技術であり、参画企業はこの技術のユー「データ科学のものづくり技術への定着を促進する包括ザとなるとともに、この技術を組み込んだサービスの提的教育環境の整備」事業として、データサイエンスを学供者となりうる。具体化できる産業貢献は以下のようなぶ自習・演習型の e-Learning 教材を開発している。知ものがあげられる。の拠点プロジェクトの参画企業や近隣大学には既に教材の提供を行っており、人材育成のための活用が期待され

7.1

産業の国際競争力の強化への貢献

る。

国際競争力強化には産業文書（ノウハウ文書、取扱説また、豊橋技術科学大学の卒業生がプロジェクトの参明書など）の多言語化が必須である。産業に関する情報

画企業に就職し、このプロジェクトに参加するという例

を表現する日本語をこれまで以上に，迅速に、正確に、もあり、大学と企業が連携した OJT 的な人材育成も行っ低コストで翻訳することが可能になる。ている。

多言語化を効率的に行うことが可能になれば、企業の海外展開（海外拠点）の支援、製品の輸出、知財貿易などに関する競争力が強化され、波及効果は膨大である。

9

おわりに情報技術は実際に社会で利用されなければ、その価値（サービス）の情報が多言語化され、より多くのビジネや効果は限定される。社会実装を目標としたプロジェクスチャンス（時間・市場）を得ることが可能になる。

トの例として、筆者の行っている「知の拠点あいち重点研究プロジェクト」のプロジェクトについて概説した。

7.2

付加価値の追加による競争力の強化

こ の プ ロ ジ ェ ク ト は ス タ ー ト か ら １ 年 が 経 過 し、介護ロボットを例にとると以下のようになる。

2021 年度末の終了に向けて、開発と実証を進めてい介護者の指示を的確に把握し、被介護者の心に寄りる。その進捗について、改めて報告する機会を持てれば添った対話を行うことができる介護ロボットを実現すと思う。

る。この技術を得てロボットに実装した参画企業の販売競争力が強化される。
近隣の病院や施設では、このロボットをいち早く導入することが可能となり、それら施設の対外的競争力を強化する。
いろいろな機器に音声での対話能力（音声チャットボット）が付加されることにより、個人レベルのユーザも利用可能になる。また、ハンズフリーが要求される分野にも適用可能な機器となる。

8

人材育成

AI を用いたサービスの社会実装が広まることが求められている。しかしながら、大学等の AI 研究者だけではなく、モノづくりに関わる企業人が自分自身で AI 技術を使いこなすことが出来なくては、真の活用は行えない。特に AI 技術の基盤をなすデータサイエンス技術はYEAR BOOK 2O2O 303

5

産業日本語関連

低コストで関連文書を翻訳できれば、より多くの製品