ユーザー事例

テキストマイニングツール

Text Mining Studio対筑波大学大学院 ビジネスサイエンス系

津田 和彦 教授談㈱NTTデータ数理システム 取締役

小木 しのぶ曖昧な日本語をきっちりマイニングできる
その技術に驚かされました
筑波大学大学院で、15 年前からテキストマイニングの講義を行っている津田 和彦教授。古くから自然言語処理の研究に携わり、プログラマーとしても有名ワープロソフトの開発に関わってきた経歴も持つ津田教授は、NTTデータ数理システムのテキストマイニン
グツール Text Mining Studio（以下、TMS）をどう評価されているのか。企画段階からTMS開発を担当した NTT データ数理システム 小木 しのぶがお聞きしました。

Profile津田 和彦 教授
1986 年 徳 島 大 学 工 学 部
情 報 工 学 科 卒 業、1994
年同大学工学研究科システム工 学 修 了（ 工 学 博

民間企業でワープロソフトの言語処理機能を開発しました（津田）小木

津田先生は民間企業でのご経験がおありですね。

津田

大学卒業後、電機メーカーに5年間、鉄鋼メーカーに7年間勤めたあと、大学教員になりました。鉄鋼メーカー時代にはワープロソフトの文章校正機能を開発しました。ワープロソフトを使っていると、テキスト入力の際に赤や緑の波線が出てくるときがありますよね。
例えば『東京の文京区の大塚の何々の』と「の」を多用しすぎるなど間違った言葉づかいをしたときに指摘する機能です。その開発に携わりました。

小木

いつから自然言語処理研究に関わられたのですか。

津田

徳島大学で自然言語処理の研究室に所属していました。その研究室では日本語変換システムを開発しており、私はアルゴリズムの中心的なプログラムを組みました。

小木津田

そうだったのですか。
当時はプログラマーという立場で、とにかくいいプログラムを作りたくてプロジェクトに関わりました。その後、電機メーカーを経由して自然言語処理のニーズがあった鉄鋼メーカーに移りました。有名な製品の開発に携われたことは、ひとつの成果だと思っています。

小木

いまは大学教授のほかに、社外取締役として企業運営にも関わっていらっしゃいますね。

津田

私が所属している筑波大学大学院 ビジネス科学研究科は社会人のための大学院で、ここに来る学生たちはビジネスの課題を持ってやってきます。それを学生たちといっしょに考えていくことが私は好きです。ときには学生の会社の実データを見ながらテーマを考えたり企画立案したりしています。このような状況の中で学生や学生の上司が重役に昇進した際、「社外取締役になってもらえませんか」と声がかかることがあります。企業のガバナンス向上のために、社外取締役を置く風潮が高まったという背景もありますね。

小木

ビジネスに関して先生がお持ちの知見や幅広い知識が評価されたのでしょう。そうやってアカデミックの世界にいらっしゃってもビジネスの世界とのつながりをもって、両方の感覚を持たれているのは素晴らしいことですね。

士 ）。三 菱 電 機 株 式 会 社

LSI 研 究 所、住 友 金 属 工業株式会社システム研究
開 発 部 を 経 て、1998 年
筑 波 大 学 助 教 授・社 会 工学 系、2005 年 筑 波 大 学
大学院ビジネス科学研究科教授。主な研究分野に自然言語理解、情報検索、ソフトウェア工学、データ構造とアルゴリズム。

テキストマイニングは15 年ほど前から大学で教えています（津田）小木津田

先生は、経営学学位取得のプログラムの中でテキストに増えています。修士課程の定員30名に加え、他専攻マイニングの講座を開かれていますが、その講座の狙の学生からも希望があり、合計で40〜50名が受講するいをお聞かせいただけますか。

人気の講座になっています。

「テキストマイニング」という言葉が出た15年ほど前、小木

テキストマイニングも最近は身近になってきました。講ばかりの時期から講座を始めています。当時、SNSや座を開始された当初と比較して、授業の雰囲気は以前

ブログなど個人が情報発信をする手段を得て、それがと変わってきていますか。

広まっていました。企業がその情報に価値を見出すようになると、マーケティングなどに活用できないかと津田

テキストマイニングを通して知りたい目的がはっきりしてきました。以前は、テキストマイニングすれば何かがいった声が大学院に来る社会人学生から聞かれるよう分かるかもしれないという期待が強かったですが、最近になったのです。我々は社 会 人 大 学 院として 教 育 プ

は「当社の製品がどの地域で好評なのか知りたい」なログラムを提供する必要があると考え、テキストマイど、テキストマイニングによって得たいものが具体的にニングの講義を始めました。

なっています。目的がはっきりしているため、その後ど小木学生さんや企業のニーズが発端だったのですね。

う分析していけばいいか、方針や方法論も立てやすく津田

5、6年前のAIブームのあたりから取り組む学生はさらなります。

TMS開発では、自然言語処理で悩みました（小木）津田小木

そういえば、御社がリリースしているTMSは、小木さ

能は良いけど…」と書かれたら、大事な部分がソフトウェんが開発に携わったそうですね。

アでは読み取れない。褒めているのに、「…」がつくと不はい。2000年に当社でリリースしたデータマイニング満があるととれますよね。直接的に表現せず、協調性を大事にするのは日本人の民族性だと言われたりもします

ツールVisual Mining Studio（以下、VMS）を契機が、そういう性質が言語にも現れていると感じています。に、お客様からのマイニングに関するご相談が非常に増えました。そうした折、当社の創業者である山下 浩が小木

日本語こそ、そういった分析がビジネスの世界で役立たいことに私に声がかかり、開発が始まりました。当時つのではないでしょうか。

はほとんど資料がなく、やっと見つけた本を何回も何回も読み直してはどんな機能を持たせるべきか考え、試行錯誤してつくったものです。2005年にTMSをリリースすると、アンケート結果から定性的な情報を分析したいといったニーズが次第に増え、おかげさまでいま津田
小木行間を読む、という領域になりますね。

津田コンピュータは行間を読み取れませんので、その文章にないものをソフトウェアで補完しなければいけなくなります。すでに文章中にあるものなら、どう解釈すです。

るかを多数決による論理で行えます。人工知能の自動テキスト処理をし、その結果をマイニングするツールと学習も基本的には多数決論理です。多数決は学ぶことするにあたって開発の苦労はありましたか。
小木ができますが、事象としてないものは学べません。行TMSに先立ってVMSを開発していたので、マイニン

間を読むには、ルールベースで処理するしか方法はな

グの部分はそのエンジンを使う前提で開発が進められました。ただ、テキスト情報をマイニングの手法を使ってどのように役に立つ知識に昇華させるかというところに苦労しました。日本語は膠着語＊に分類され、そうではないほかの言語に比べて文章を単語分けする必要性があり、また、語順の前後も生じます。そのため、分かれすぎてしまった単語をまとめあげ、語順の前後を考慮いんですね。
小木津田

津田

そうですね。三点リーダーがつくと、それ以外に言いたいことがあると文章につけ加えるんです。

小木先生のご研究では、そのようにテキストデータをモデリングしていくところと、ルールベースとを両方組み合わせて分析されているパターンが多いのでしょうか。

か、といった自然言語処理とマイニングの融合、まさにて、先生はどのような点が難しいとお考えですか。

行間に潜むルールを、人間がコンピュータに教えてあげるということでしょうか。

しながら、意味を持つ知識の形にどのように仕上げるテキストマイニングの実現に悩みました。日本語に関しアメリカやドイツで感性分析を行っている企業は結構ありますが、日本語は難しそうですね。

は実にさまざまなお客様に使っていただけている状況津田

感性分析という手法が最近注目を集めていますよね。

次はテキストのマイニングが必要になると予見。ありが津田行間を知りたいといったテーマですとルールベースの研究になります。一方、例えば顔文字などは多数決論おっしゃる通り、単語分けが必要なところですね。また、理で分析できます。目や口の形を見れば、全何百、何主語を飛ばすこと。それから口語で語尾を濁すところも千種類もある顔文字も、喜んでいる、怒っているといっ特徴的です。文字にすると三点リーダー「…」です。
「性た感情を見分けることは多数決で可能です。

＊ 膠着語：ある単語に接頭辞や接尾辞のような形態素を付着させることで、単語の文の中での文法関係を示す言語。対照的な言語は屈折語。
ドイツの言語学者ヴィルヘルム・フォン・フンボルトによる自然言語の分類。

曖昧な意味もここまでマイニングできるんですね（津田）小木TMSの印象はいかがでしょうか。

津田

小木さんのご説明の通り、TMSはマイニングに強い会ほかのデータと組み合わせて数理最適化を進めたり、その結果から立案した計画はどの程度有効かといったシミュレーションまで、ひとつのプラットフォーム上で社が自然言語処理の世界に出てきて作り上げたツール実行可能です。こうした分析系のデータサイエンスのですよね。自然言語処理からマイニングの世界に入っ世界を一気につなげることが当社のツール群の大きてきた私にとっては、曖昧な言語から出てきた意味やな特徴です。

意思をどうマイニングするのか興 味 が あったのですが、それに見事に応えてくれた製品だったので驚きました。テキストマイニングではほかにもツールがありますが、その中でずば抜けて分析結果の表現がうまいと感じています。
小木NTTデータ数理システム 主要パッケージ製品リリース年表
1989 年

統計解析ツール

1995 年

数理計画法パッケージ

2000 年

汎用データ
マイニングシステム

2002 年

ベイジアンネットワーク
構築支援システム2005 年

テキストマイニングツール

2009 年

汎用シミュレーションシステム

2015 年

R ユーザー向け分析プラットフォーム

2018 年

深層学習 デザインツール

ありがとうございます。当社の製品群全体がそうなのですが、ユーザー様から「こういうツールがあったらいいのに」「こういうことをやってみたい」といったお声をいただいて、それをできるかぎり製品に反映するよう努めており、そういうプロセスから生まれたひとつがTMSといえます。

津田

逆に、開発の立場から、TMSの 売り はどういう点ですか。

小木

世の中にはフリーでも素晴らしいテキストマイニングツールがたくさんあります。その中で当社が有償としているひとつの意義は、皆様に継続的にご提供することを企業として保証していることです。それは有償ツールとして絶対に守る必要があると考えています。また、ユーザーの皆様への厚いサポートも継続しなければいけません。

津田

なるほど、そうですね。

小木

また技術的なこととして、TMSやVMSのほか数理最適化やシミュレーションといった当社ツールは、VisualAnalytics Platform（以下、VAP）というプラットフォーム上でシームレスに連係してお使いいただけるようになって います。VAP上 で 前 処 理したデ ータを※Visual Mining Studio、Visual R Platform、Deep Learner、Big Data

TMSやVMSにかけて、そ の 結 果から予 測をしたり、ModuleはAlkanoとしてリニューアルしました。

言語と数字を融合して分析できるツールがあるといい（津田）小木

当社に対する印象をお聞かせいただけますか。

よいものでした。さらに御社はツール開発だけでなく、津田

私がNTTデータ数理システムをはじめて知ったのは20コンサル的な仕事やデータ分析の受託もしている。そうしたサービスから気づきやアイデアを得て、それをま年ぐらい前です。当時、統計処理など数学の世界ではたツールに反映するといったサイクルもある。いままさ

外国製ツールが多い中、数理システムは和製で本格的にビジネスを展開している顧客のニーズがツールに反なツールをつくっていることで有名でした。その会社映されているわけです。時代にうまく乗っているなといがいきなりTMSをリリースしたのでびっくり。数学のうイメージを持っています。今後もさらなる活躍を期待

専門家は曖昧性のない数値データが専門で、曖昧性しています。のあるテキストを扱うのは難しいだろうと思い込んでいたからです。でも実際にTMSを使ってみると、マイニングの部分は見事にチューニングされていてとても小木ご期待に添えるよう精進してまいります。本日はありがとうございました。

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