［インタビュー］

持橋大地氏

あの人、この人、立川人 54

1973 年生まれ。横浜市出身。義務教育も高等学校も公立校。都立小石川高校から東京大学文科三類に進学。言語系に進むも、個別言語ではなく一

統計数理研究所シリーズ〈データの時代〉③

言葉は数字

般的な言語学を研究するために、年間 2 名だけという狭き門を突破、文系から理系に移行し、統計的に言語を研究し続け、2011年から統計数理研究所。
数理・推論研究系 准教授。高校時代合唱部で指揮者に抜擢され、指揮の勉強をするために、高校のある巣鴨から立川に通っていたことがあるという。

統計数理研究所
数理・推論研究系 准教授
理学博士 持橋大地氏
持橋先生の研究は、教えた言葉を話すロボットではなく、教えなくても言葉を分析する機械だというから驚きだ。

持橋

国語研の田窪所長のインタビュー、読みました。おもしろかったですよ。
――ご存知なのですか？
持橋

僕は言葉の研究をしているので、特にね」が単語だという認識はないわけですよ。な

勝 手に動いてくれので、「じゃね」が単語だとわかるように区切りる。躍らせることもを入れる。でも、これを人がいちいち教えていできるわけです。

たのではきりがないので、これを自動的にやる―― はあ～。 すご―― キャンベル館長がまさにそうです！

ば『銀河鉄道の夜』の中に出てくる言葉の頻度ための開発です。

いですね～。

持橋 どんな日本語が出てきたのですか？

を調べました。

―― 宇宙人が来ても何分か話していれば意味――「僥倖」です。藤井聡太 6 段が使われて以―― 作品の最初から最後まで？

がわかるようになるという研究ですね。

持橋

来皆の知る所になりましたが、それ以前、イン

持橋

ぎょうこう

最近は国語研と一緒に研究しているんです。

タビュー中に「僥倖」に出会いました。

――言葉は文系ではないのですか？

持橋

日本語力、すごいなあ。

ロボット工学も共同研究です

そうです。それを目指しているというこが、僕個人の研究とです。
「教師あり」というのは基本的に例を教は 別にあって、 例うなものを自動的に割り当てます。38 番とか 58

えてあげてその通りにやっていく人工知能のこえば「 岩 波データはい。これは自動的に数えられるんです。言葉 1つひとつにその言葉が持つ意味のよ

持橋―― 先生、「香箱」はご存じですか？
「花冷えの番とか振ってありますね。その番号、数字がとで、「教師なし」というのはデータだけ与えて、サイエンス」という、すが、言葉の使われる頻度という観点から見朝。猫は慎重で香箱を崩しません」って。

意味なんです。58 番に割り当てられた言葉をそこから言葉の裏側にある隠れた構造まで学

最近出て立川のオると、途端に数字が入ってきます。数字を扱う

持橋

持橋

言葉は文系的なものだと思われていま見ると、「ライラック」「雪上」「登山」とあり、ハ習するというものなんです。ただ、僕の中ではリオン書房にもあるですか？

イキングのようなイメージのものが集まっていまかなり有名な研究なので、今回は別のお話をし本 に書 いてありま字を無視してきていましたが、そうするとすべ――文字通り薫香などを入れておく茶道具、香す。これは「自然」というような意味を持つ言葉ようと思っていました。ロボティクス（ロボットす。言語処理についてですね。例えば「国連」ての言葉が等価になってしまいます。どういう道具のことですが、猫の姿勢のひとつを香箱の集まりになっています。6 番を見ると、いかに工学）というものです。という言葉のID は45701番目の単語とすると、3 か月とか 4 か月とかかけて書いて、最初は間ことかと言うと、例えばとても有名な言葉〈Time座りと言って、その姿勢をすることを「香箱をも鉄道好きが喜びそうな言葉の集まり。これら――なんだかまた難しくなってきた…。

文章は IDを表す数字が並んでいるように見え違ったりしますから、どこが間違ったかなと一flies like an arrow.〉の場合。普通に考えたら組む」と言うんです。これもキャンベル先生です。

は人間が割り当てたわけではなく、人間が教えどこから説明したらいいか考えてしまいるわけです。人間が見れば、これは名詞、こ生懸命考えて、間違いを直す。そういうのを何〈時間は矢のように過ぎ去る〉です。でも、fly

持橋持橋ということは理 系です。昔から、言語学は数聞いたことはありますが、どういう意味

持橋書きます。7000 行くらいのプログラムをやっぱり専門家ですねえ。他の例として、なくても勝手に振り分けてくれた結果です。そますが、僕の研究とのつながりで言うと、ダンれは動詞と品詞がわかりますが、それを自動回もやって、バグを直すだけでも半年かかりま

例えば「開腹する」。一般人は「開腹」とはあまれを集めて 17 番はいくつ、6 番はいくつと並べス譜ってご存知ですか？

的に見つけさせる。昔はむずかしいと言われてすし、まだパーフェクトじゃない。言葉はデー矢が好きだ〉とも解釈できるわけです。言語学

り言わないので、この人は医療関係者だとわかるとヒストグラム、棒グラフができます。すると―― 楽譜みたいな？

いた技術ですが、2007年あたりからはかなりタ量がものすごく多いので、計算だけでも何十の研究者は「こういう可能性もある」と言いまする。大江健三郎の『恢復する家族』、あの『恢復』その人が医者っぽいとか教育者だとか、数学が、そもそも〈時バエ〉なんていないし、文脈を使ったら、相当小説を読んでいる人だとわかに強いとか化学が入っているとか、そんなこと持橋を考えれば flies は〈飛び去る〉でしょう。

ります。というように、言葉からその人がどう―― はい。

いう人かということがわかってきます。
――なるほど。

持橋

はハエという意味もありますから、〈時バエは持橋

人間が普通に考える解釈はこれだといそうです。ダンスの一連の動きの中で、きれいにできるようになりました。
『不思議の国時間もかかる。僕がどんなに気を遣ってプログここからここまでがひとつの流れというのを示のアリス』のテキストを見せたら、もののみごとラムを書いても、計算に10 時間くらいかかりまがわかって来るんです。

すものです。バレエのように多くの人が知っていに振り分けて、1番に振り分けられた言葉は名す。プログラムをうまく書くと10 時間で終わる――すごい！ 企業が放っておかないでしょう？

る踊りではなく、民俗舞踊のようなものが芸術詞ばかり、2 番には形容詞、3 番には動詞が集ものが、下手な人が書くと、1 週間とか2 週間

私はいくつも企業との共同研究をやって分野の研究対象です。今までは動画を録ってそまってきている。5 番も名詞なのですが、1番とかかかるようになりますから、プログラムのいるのですが、例えばデンソーとの共同研究はこにひとつずつ人がタグ付けしていたそうなんの抽象名詞に対して、ねずみとか女王といった技術も求められていますね。

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は理系の頭で考えていかなければ、きちんとしはなく全部を調べる。たくさん調べることで、若い人が使う「～じゃね」という言葉。
「じゃね」

大変で、録画しても何もしないで、というかでの品詞が何個でてくるかということも推定してくれしいでしょう？

た研究はできないということになります。

平均とちょっと違うという証拠を集めると、このは辞書にないですよね。だから「じゃね」の意きなくて放ってあることが多い。それを自動認れて、僕自身が感動しました。

持橋―― 今までの言葉の認識とは違う気がします。

人はこうなのだということが見えてきます。たく味を人工知能に学習させよう、みたいな研究で識させるという技術の開発です。これができる――なぜ？ なぜそんなことができるの？

普段その人が使っている言葉から、そさん調べる時、人力でタグ付けしていたら根負す（笑）。

ことで舞踊学のデータ解析が格段に進歩して、の人の属性のようなものが見えてきます。例えけしてしまいますが、コンピュータならできます。

―― へええ。

踊っているビデオを見ただけでその舞踊がどう

持橋ばインタビューをされていて、普通の人が滅多

これは言語処理の中の大きな技術なんです。に使わない言葉に出会い、「あ、この人こうい―― 具体例を…。

持橋う人だったのか」と思う、そんな経験はありませ持橋

うことを論理的に示すことはできません。そこにはやはり頻度が必要になってきます。言語学

持橋んか？

持橋

人文系の研究者は言葉を調べる時、言これ、意外と難しくて。言葉はもともと楽しかったですね。だって勝手に学習してくれるんですから。本来は国語研の人など

なぜって、原理的には品詞は無限にあにこういう手法をもっと広げないといけないとるのですが、よく出てくる品詞とめったに出て思っています。英語とかフランス語とかなら人いうものかと解析できるようになると思います。

こない品詞ってあるじゃないですか。名詞や動間にもできますが、全然知らない言葉だとでき音なんですが、音を文字に起こした時に、「と―― はい。

詞はよく出てくる、それらの統計モデルを立てませんよね。仏教用語などもそうですよね、サ

これはトピックモデルと言われる技術にか言ったらわかるんじゃね」と言う場合。今の日て、そこにテキストを与える。

ンスクリットとかパーリ語とか。でも僕の技術ついて 10 年くらい前に書いたものですが、例え本人が見ればすぐわかりますが、もともと「じゃ持橋 これは単に分析するだけではなくて、生――プログラムを書くわけですね。

を使うとそれができるのではと思っています。

成するモデルなので、統計的には乱数を振ると