第７回産業日本語研究会・シンポジウム開催のご案内

平成２８年２月

人工知能と産業日本語の出会い～先進的グローバル・ビジネスへの展開と躍進～
市場のグローバル化を背景に、我が国企業の海外展開が加速化しており、グローバル・ビ
ジネスの場面においても産業・技術文書（特許明細書、技術論文、技術説明書など）の役割
は、重要性を増しています。特に、情報発信力の円滑化、知的生産力の効率化、情報抽出・分析力の高度化を実現するために、産業・技術文書の正確な記述は欠かすことができません。
産業日本語研究会では、以上のような背景のもと、産業分野・科学技術分野における情報
発信力や知的生産性の飛躍に貢献するとともに、我が国産業界全体の国際競争力の強化に資する「産業日本語」をテーマに、各種研究や提言に継続的に取り組んでいます。
また、平成２２年より毎年シンポジウムを開催し、特許、法令工学、翻訳、テクニカルコ
ミュニケーション、データマイニング、システム開発など多分野の取組を紹介し、産業日本
語の必要性につき議論を重ねてまいりました。
本年の「第７回産業日本語研究会・シンポジウム」では、産業日本語が人工知能と出会うことで、更なる展開と躍進を目指します。我が国企業によるグローバル・ビジネス領域での言語処理技術や人工知能技術の先進的な適用事例を紹介し、産業日本語に期待される重要な役割につき議論できる場といたします。

産業日本語研究会世話人会
顧問：長尾 眞（京都大学名誉教授）
代表：井佐原 均（豊橋技術科学大学）
辻井 潤一 （産業技術総合研究所）
橋田 浩一 （東京大学）
隅田 英一郎（情報通信研究機構）
山口 昌也 （国立国語研究所）
横井 俊夫 （日本特許情報機構特許情報研究所）
潮田 明 （元奈良先端科学技術大学院大学）
河合 弘明 （日本特許情報機構）

■主催：高度言語情報融合フォーラム（ALAGIN）、言語処理学会、日本特許情報機構（Japio）■後援：総務省、経済産業省、特許庁、国立国語研究所、情報通信研究機構、工業所有権情報・研修館、情報処理学会、人工知能学会、
日本知的財産協会、アジア太平洋機械翻訳協会、大学技術移転協議会、
フジサンケイビジネスアイ■日時：2015 年 2 月 29 日（月） 13：00-18：00■場所：東京・丸ビルホール（丸の内ビルディング７階）
http://www.marunouchi-hc.jp/hc-marubiru/access.html■テーマ：人工知能と産業日本語の出会い～先進的グローバル・ビジネスへの展開と躍進～■参加費：無料 （事前登録制、懇談会・意見交換会は要会費）■プログラム：【第一部】オープニング(1) 開会挨拶
長尾 眞(13:00－14:05）

公益財団法人 国際高等研究所 所長／国立大学法人 京都大学 名誉教授
(2) 基調講演：日本語の全体像を知るために---------------------------------------- 1―国立国語研究所による言語資源整備―
前川 喜久雄 大学共同利用機関法人 人間文化研究機構 国立国語研究所
副所長／言語資源研究系長 教授(3) 特別講演：言語理解と人工知能------------------------------------------------ 7
辻井 潤一
国立研究開発法人 産業技術総合研究所
人工知能研究センター 研究センター長／国立大学法人 東京大学 名誉教授

【第二部】産業界と産業日本語の交わり（14:05－15:10）(4) 産学連携における学術用語の一般化--------------------------------------------31
山本 貴史
株式会社東京大学ＴＬＯ 代表取締役社長(5) 日本企業の一層のグローバル化と産業日本語------------------------------------35
井上 二三夫 シスメックス株式会社 研究開発企画本部 副本部長 兼
知的財産部長／一般社団法人 日本知的財産協会 副理事長
(6) 研究会報告：「日本人のための日本語マニュアル」のご紹介----------------------47
横井 俊夫
一般財団法人 日本特許情報機構 特許情報研究所 顧問／学校法人片柳学園 東京工科大学 名誉教授
（休憩

10 分）

【第三部】人工知能研究と言語処理研究の最前線(15:20－17:00）(7) 特別講演：質問応答タスクと自然言語処理--------------------------------------63
武田 浩一
日本アイ・ビー・エム株式会社 東京基礎研究所 技術理事
(8) リクルート AI 研究所から見る言語処理研究への期待-----------------------------67
石山 洸
株式会社リクルートホールディングス
R&D 本部 Recruit Institute of Technology 室長

(9) ニュースアプリケーションにおける自然言語処理--------------------------------75
徳永 拓之
スマートニュース株式会社 エンジニア(10) 1000 社が採用 「見える化エンジン」が挑戦し続ける---------------------------87
テキストマイニングのビジネス利用最前線
坂 慎弥
株式会社プラスアルファ・コンサルティング
見える化エンジン事業部 テキストマイニング研究 G
グループマネージャー
（休憩

5 分）

【第四部】人工知能と産業日本語の出会い(17:05－18:00）(11) パネル討論＜モデレータ＞
渡部 俊也
国立大学法人 東京大学 政策ビジョン研究センター 教授＜パネリスト＞
前川 喜久雄 大学共同利用機関法人 人間文化研究機構 国立国語研究所
副所長／言語資源研究系長 教授
武田 浩一
日本アイ・ビー・エム株式会社 東京基礎研究所 技術理事
石山 洸
株式会社リクルートホールディングス
R&D 本部 Recruit Institute of Technology 室長
徳永 拓之
スマートニュース株式会社 エンジニア
坂 慎弥
株式会社プラスアルファ・コンサルティング
見える化エンジン事業部 テキストマイニング
研究 G グループマネージャー(12) 閉会挨拶
井佐原 均
産業日本語研究会 代表世話人／国立大学法人 豊橋技術科学大学
情報メディア基盤センター センター長 教授【第五部】ポスターセッション（ホワイエにて開催）(12:30－18:15）(13) 「特許版・産業日本語委員会」活動報告(14) 「特許ライティングマニュアル＜改訂版＞」（日本特許情報機構）(15) 「日本語マニュアルの会」活動報告（日本語マニュアルの会）(16) 特別展示：請求項パターンと統計に基づく特許の高精度自動翻訳（情報通信研究機構）(17) 特別展示：1000 社が採用「見える化エンジン」TM（プラスアルファ・コンサルティング）※懇親会・意見交換会
シンポジウム終了後、丸ビル内レストランにて懇親会・意見交換会（定員：先着 50 名、会費：3,000 円）の開催を予定しております。

第一部
オープニング基調講演
日本語の全体像を知るために―国立国語研究所による言語資源整備―
産業日本語のような試みが必要とされる背景には、日本語の多様性の問題がある。言語の多様性というと世界諸言語の多様性に注目が集まりやすいが、実は日本語の内部にも一般に想像されるよりも大きな多様性がある。多様性をもたらす要因としては言語の歴史的
変化と方言の分化があることが古くから知られているが、これらが要因のすべてではない。
現代語の書き言葉だけに着目してもかなり顕著な文法のゆれが観察されるし、話し言葉の多様性についてはそれをどう把握するかについて試行錯誤が続いている段階である。日本
語を含めた自然言語にはいわば内在的かつ本質的に多様性が存在しているように思われる。
したがって日本語の科学的研究の重要な目的のひとつは多様性をはらんだ日本語の全体像を客観的に把握することであると考えられる。そのためには各種コーパスに代表される言語資源の組織的な整備が必須であるし、コーパスアノテーション技術や言語構造の自動解析技術などの基礎研究も重要である。この講演では国立国語研究所が近年推進してきた
KOTONOHA 計画による言語資源整備の進捗状況を紹介し、今後の整備計画を紹介する。産業
日本語のような試みも日本語の多様性の把握に立脚して進められてこそ有効に機能するであろう。

前川 喜久雄大学共同利用機関法人 人間文化研究機構
国立国語研究所副所長／言語資源研究系長 教授

1日本語の全体像を知るために―国立国語研究所による言語資源整備―
大学共同利用機関法人 人間文化研究機構
国立国語研究所副所長／言語資源研究系長 教授

前川喜久雄
１．はじめに
産業日本語は日本語に対する領域限定的な規制の試みである。言語の規制に対する言語研究者の立場は、これを強く要請する者から全く不可とするものまで様々であるが、そも
そも言語の規制というアイデアが浮かぶ原因が言語の多様性にあるという点については大方の一致が見られるものと思う。
言語の多様性というと世界に何千種類の言語があるという類の、言語間の多様性が注目されがちであるが、一言語の内部にも多様性がある。規制の問題と結びつくのは、この言
語内多様性の問題である。
言語内多様性をもたらす要因には様々なものがある。そのうち言語の歴史的変化と地理的変化につては、古くから研究が行われてきており、データも不十分ながら整備されてきている。しかし、多様性をこのふたつの要因で説明しきることは到底不可能である。生きた言語を仔細に観察すると、歴史的変化とも地理的変化とも関係しない、あるいは双方と関係するように見える変異、いわば純粋に確率的な変異とでも呼ぶべき言語変異現象があり、変異の大部分はむしろそのような性質のものであると思われるからである。
そのような変異の研究は標準語を対象として行われることが多いが、現代の標準語は話し言葉としても書き言葉としてもデータサイズが膨大であるために、一個人の力でその全体像を把握することは極めて困難である。
国立国語研究所ではこの問題の解決に寄与するために、1990 年代末から一連のコーパスを構築し公開してきた。また 2016 年の 4 月から始まる次期中期計画期間(2021 年度までの 6
年間)においても、コーパスに代表される言語資源の整備が研究所の重要な活動目標のひとつとなっている。以下では言語資源の整備に関わる国語研のこれまでの成果と今後の活動
計画を紹介する。
２．KOTONOHA 計画
KOTONOHA 計画とは国語研による言語資源整備計画の総称である。実際にこの名称を使い始めたのは 2006 年からだが、ここでは 1999 年に計画がスタートしたものとして説明する。最初に KOTONOHA 計画開始直前の状況を説明しておくと、現代語の書き言葉データ
として、まとまった量を誰でも利用できたのは新聞各社の記事テキストデータベースのみであった。他に著作権の消滅した文芸作品を中心とする「青空文庫」のデータも利用でき

3

たがこれは現代というよりむしろ近代語のデータである。
２．１『日本語話し言葉コーパス』（Corpus of Spontaneous Japanese: CSJ）

1999 年に構築をはじめ、2004 年に公開した話し言葉コーパスである。開発費は科技庁の科学技術振興調整費であり、東工大、情報通信研究機構との共同開発である。学会での研究発表や少人数の聴衆を前にしたスピーチなどのモノローグを中心に 662 時間 (750 万語)の音声を精密に転記し、短単位と長単位による二重形態素解析、節境界情報、印象評定情報などのアノテーションを施した。コアと呼ばれる 50 万語分のサブセットには X-JToBI による精密な分節音・韻律アノテーションも施した。CSJ はもともと自発音声の音声認識研究用に設計したコーパスであり、音声認識研究に大きく貢献したが、コアは音声学の領域でもよく利用されている。Google Scholar で検索すると引用件数は 800 件を超えている。
２．２『現代日本語書き言葉均衡コーパス』（Balanced Corpus of Contemporary Written

Japanese: BCCWJ）
2006 年に構築をはじめ、2010 年に公開した日本語初の均衡コーパスである。開発費は文科省科研費（特定領域研究）であった。規模は British National Corpus に倣って 1 億語であり、書籍、雑誌、新聞、白書、ブログ、ネット掲示板、法律、広報誌、韻文など 11 種のレジスターにわたる書き言葉のサンプルを可能な限りランダムサンプリングによって収集している。従来利用が困難であった各種書籍からのサンプルを大量に含んでいる点と、全サ
ンプルに著作権処理が施されていて安心して利用できる点に特長がある。CSJ と同様、テキストには二重の形態素解析が施されている。
BCCWJ は DVD で全データが公開されているが、ウェブ上の検索アプリ（『中納言』）で形態論情報を検索することもできる。日本語学の広い領域で活発に利用されており、現時点での引用件数は 600 件を超えている。
２．３『国語研日本語ウェブコーパス』(NINJAL Web Japanese Corpus: NWJC)BCCWJ では量的に不足する研究がある。そのために母集団をウェブ上の日本語に限って200 億語規模のコーパスを構築したのが『国語研日本語ウェブコーパス』である。開発費は運営費交付金（特別経費）である。2010 年に設計を開始して 2015 年に構築を終えた。現在は 2016 年の公開にむけて準備を進めている。短単位相当の形態論情報に加えて、文節係り受け構造の情報も提供する。
２．４『日本語歴史コーパス』(Corpus of Historical Japanese: CHJ)

国立国語研究所は 1948 年に現代日本語を研究する国立試験研究機関として設置されたが、2009 年に大学共同利用機関法人に移管されるに際してこの制約が外された。そこで学界の要望に応えて過去の日本語を対象とするコーパスの構築を開始した。これが CHJ である。

4

現在は古典文学作品を対象として作業を進めており、本文テキストは㈱小学館のご厚意
で同社の『新編日本古典日本文学全集』を利用させてもらっている。現時点で「平安時代編」約 73 万語と「室町時代編Ⅰ狂言」約 24 万語が公開されている。テキストには短単位で形態素解析が施されており、BCCWJ と同じ『中納言』での検索が可能である。
CHJ とは別に近代語（明治・大正期の日本語）のコーパスも構築している。総合雑誌のテキストを対象としており、『太陽コーパス』『近代女性雑誌コーパス』『明六雑誌コーパス』『国民之友コーパス』を公開しているが、将来的には CHJ と統合する予定である。
３．今後の開発計画
以上のコーパス以外にも国立国語研究所内で構築作業が進められているコーパスがいく
つかある。そのうち三つを紹介する。
第一のコーパスは、日本語学習者による日本語のサンプルを集めた『多言語母語の日本語学習者横断コーパス』(International corpus of Japanese As a Second language: I-JAS)である。
日本を含む 20 の国と地域で、異なる 12 言語を母語とする日本語学習者 1000 人の話し言葉と書き言葉を収集することを目標としている。データの一部は今春公開の予定であるが、最終的な公開は次期中期計画期間年度末（2021 年度）を予定している。
第二のコーパスは「方言コーパス」（仮称）である。これは 1977～85 年に文化庁が実施した「各地方言収集緊急調査」で収録された方言談話資料（全国 224 地点×30 時間の録音）を活用したコーパスであり、方言談話中の語形を標準語で検索可能とし、転記テキストと方言音声を聴取可能とする予定である。
第三のコーパスは「大規模日常会話コーパス」(仮称)である。CSJ では対象から外れた日常の話し言葉を対象とするコーパスであり、首都圏の日常会話を個人の生活に密着する手法と特定の場面を想定する手法とで合計 1000 時間分収録する予定である。
「方言コーパス」「大規模日常会話コーパス」ともに、やはり 2021 年度の公開を目標としている。
ここまで紹介してきたコーパスは、それぞれ独自の経緯をもって開発されたものであり、検索系はそれぞれに独立している。しかし、日本語全体を研究する立場からすれば、各コーパスをバラバラに利用するのではなく、一括して検索できることが望ましい。これは理論的にも技術的にもいくつかの難しい問題を孕んだ要請であるのだが、コーパス利用の利便性に大きくかかわる問題であるから、包括的な利用を可能にする検索環境を実現して公開したいと考えている。
国立国語研究所が開発した言語資源でコーパス以外に広く活用されているものに形態素解析用辞書 UniDic がある。これは BCCWJ のために開発された短単位辞書で、2005 年以降更新されていない。UniDic の拡張も次期中期計画期間の目標のひとつに掲げている。
４．現代標準語の言語内多様性
すでに構築が完了している CSJ、BCCWJ、NWJC などを検索することで、現代標準語の5

言語内多様性を客観的に把握することが可能になってきた。本稿では紙幅の関係で省略に従うが、講演時には以下のような実例を示す予定でいる。➀「来れる」などのラ抜き言葉の使用に関する意識と実態の乖離、②文法書では常に「～ている」の形で使われるとされる動詞類（「そびえる」等）の例外的用法、③「形容詞＋です」「動詞＋です」の用例、④「書けれる」のように可能動詞に可能の助動詞が付加されたと解釈できる二重可能の用例、⑤「～するべきでない」の意味で「～しないべき」を用いる例などである。
５．おわりに最後に指摘しておきたいことがある。それは、少なくとも日本語の場合、言語コーパス
や音声コーパスの構築に最初に取り組んだのは人文系の言語研究者ではなく、音声認識や機械翻訳などを研究する情報処理領域の研究者たちであったという事実である。
本稿では国立国語研究所の活動ばかりに触れたが、音声コーパスであれば、音声認識研
究用に構築された種々の朗読音声コーパスが CSJ 以前に構築され広く利用されていた。また書き言葉についても、新聞記事を素材とする『京都大学テキストコーパス』が 90 年代に開発されている。
KOTONOHA 計画で開発した各種コーパスはこのような先行研究の成果に立脚して設計されたものであるが、わけても自動形態素解析に代表されるアノテーションの自動化技術
は日本語コーパスを質量ともに一変させる効果があった。国立国語研究所におけるコーパス開発は今後とも情報科学の成果に多くを負う形で進められるであろう。反対に言語研究者が情報科学にできる貢献としては、計画的に設計され、品質管理されたコーパスの開発が重要であり、現に CSJ や BCCWJ は情報科学領域でも活発に利用されている。
今後、人文系の言語研究における諸問題、特に言語内多様性の分析にコーパスを活用するにあたり、階層ベイズモデルなどによる複雑かつ柔軟な統計モデリングが非常に重要な役割を果たすものと予想している。そのような研究において、言語研究者と情報科学研究者による相方向的な共同研究が実現できれば、言語の本質解明に到る新しい可能性が拓け
るにちがいないと期待している。産業日本語も、そのような分析の成果に立脚して設計を進めれば、よりよい成果を得られるのではなかろうか。
６．本稿で紹介した言語資源の URL
BCCWJ: http://pj.ninjal.ac.jp/corpus_center/bccwj/
CHJ:
http://pj.ninjal.ac.jp/corpus_center/chj/
CSJ:
http://pj.ninjal.ac.jp/corpus_center/csj/
I-JAS:
http://ninjal-sakoda.sakura.ne.jp/lsaj/
NWJC: http://pj.ninjal.ac.jp/corpus_center/nwjc/
UniDic: https://osdn.jp/projects/unidic/
各種音声研究用コーパス: http://research.nii.ac.jp/src/list.html
各種近代語コーパス:
http://pj.ninjal.ac.jp/corpus_center/cmj/
京都大学テキストコーパス: http://nlp.ist.i.kyoto-u.ac.jp

6

特別講演
言語理解と人工知能

言語処理が言語の表層を操作する分野を指すのに対して、言語理解は、言語とそれ以外のものとを対応つける技術分野を指す。後者は、人工知能の中核分野の一つであるが、その長い歴史は必ずしも成功の歴史ではない。その原因はいろいろ考えられる
が、言語を対応づける相手に関する技術が未発達であったこと、対応づける相手を「意味」という抽象的な存在だと考えたことで、経験主義的な健全な研究ができなかったことが、大きな阻害要因であったと思う。現在の人工知能ブームは、この２つの阻害要因を取り除くことで、言語理解の研究にもある種の飛躍をもたらすことが期待される。このような観点から、研究を組み立てることを考えて見たい。

辻井 潤一
国立研究開発法人 産業技術総合研究所
人工知能研究センター 研究センター長／国立大学法人 東京大学 名誉教授

7ேᕤ▱⬟䛸ゝㄒ⌮ゎ䞊ே㛫䛸䛾༠ㄪ䜢┠ᣦ䛧䛶䞊㎷஭₶୍◊✲䝉䞁䝍䞊㛗
⏘ᴗᢏ⾡⥲ྜ◊✲ᡤேᕤ▱⬟◊✲䝉䞁䝍䞊ϭヰ䛾ὶ䜜 ேᕤ▱⬟◊✲䝉䞁䝍䞊䛾⤂௓ ேᕤ▱⬟䛸⛉Ꮫ◊✲ 䠄/ĨŽƌŝŐ^ĐŝĞŶĐĞƐ䠅 ŝŐ DĞĐŚĂŶŝƐŵ䛸ゝㄒ⌮ゎ 䛚䜟䜚䛻
Ϯ

9⮬↛▱⬟䛸ぶ࿴ᛶ䛾㧗䛔ேᕤ▱⬟/䜽䝷䜴䝗
⬻ᆺ/䝕䞊䝍䞉▱㆑⼥ྜᆺ/ϯேᕤ▱⬟ே㛫䛻㏕䜛ேᕤ▱⬟ே㛫䛻㏕䜛ேᕤ▱⬟䝔䜻䝇䝖䛸ᵓ㐀䠥䠞䠩 䝽䝖䝋䞁䠖ゝㄒ⌮ゎ䚸䝽䝖䝋䞁໬䛥䜜䛯▱㆑䠄஦ᐇ䠅䚸 ᳨⣴䛸㉁ၥᛂ⟅䝁䞁䝢䝳䞊䝍ᑗᲦ͗኱つᶍ䛺᥈⣴✵㛫͕ᶵ䝁䞁䝢䝳䞊䝍ᑗᲦᲔᏛ⩦ᮾ኱ධヨ䝻䝪䝑䝖䠖ゝㄒ⌮ゎ䚸ၥ㢟ゎỴ䚸ᮾ኱ධヨ䝻䝪䝑䝖
▱㆑䛻ᇶ䛵䛟᥎ㄽ఍ヰ䝻䝪䝑䝖
఍ヰ䝻䝪䝑䝖䠖㌟యᛶ䜢䜒䛳䛯▱⬟͕≉ᐃ䝻䝪䝑䝖䛾ᩥ⬦ୗ䛷䛾ゝㄒ⌮ゎ῝ᒙᏛ⩦䠖⬻䛛䜙䛾䝠䞁䝖䚸ィ⟬ཎ⌮䛾ኚ῝ᒙᏛ⩦㠉䚸⮬ᚊᛶ䜢䜒䛳䛯ᶵᲔᏛ⩦⬻⛉Ꮫ䠖⬻⛉Ꮫ ே㛫▱⬟䛾ゎ᫂
ϰ

10

ᶵᲔᏛ⩦

኱つᶍ䜾䝷䝣

'Wh䞉䝇䝟䝁䞁
䞉䝇䝟䝁䞁

᭱㐺໬ᢏ⾡

῝ᒙᏛ⩦

䜒䛖୍䛴䛾ேᕤ▱⬟䝡䝑䜾䝕䞊䝍䚸䝕䞊䝍䝃䜲䜶䞁䝇䛛䜙䛾ேᕤ▱⬟ே㛫䜢㉸䛘䜛ேᕤ▱⬟

ϱ

ே㛫䛻㏕䜛

ே㛫䜢㉸䛘䜛

䠎䛴䛾ὶ䜜䛾⤫ྜϲ11ůƉŚĂ'Ž䠄䠎䠌䠍䠒䠅䠄䠎䠌䠍䠒䠅
䝅䝭䝳䝺䞊䝅䝵䞁䛸ᶵᲔᏛ⩦ŐĂŵĞŽĨƉĞƌĨĞĐƚŝŶĨŽƌŵĂƚŝŽŶ
ᶵᲔᏛ⩦ჾ

ǀ;ƐͿ

䝥䝻Ღኈ䛾ᑐᡓ
Ღ㆕䝕䞊䝍䝧䞊䝇

Ꮫ⩦䝕䞊䝍Ɖ;ĂͮƐͿ

䝅䝭䝳䝺䞊䝅䝵䞁
䝀䞊䝮ϳůƉŚĂ'Ž ďǇĞĞƉDŝŶĚ;ϮϬϭϲͿ ǀ;ƐͿ͗ᒁ㠃䛾ホ౯± ῝ᒙᏛ⩦䠄EEͿ± 䝇䝔䝑䝥䠏䠖䝷䞁䝎䝮䛻㑅ᢥ䛧䛯ᒁ㠃䠄ϯϬŵŝůůŝŽŶ䠅䛛䜙䚸Ɖ;ĂͮƐͿ䜢౑䛳䛯䝅䝭䝳䝺䞊䝅䝵䞁䞉䝀䞊䝮䛷᭱⤊ᒁ㠃䜎䛷 Ɖ;ĂͮƐͿ͗ᣦ䛧ᡭ㑅ᢥ± ῝ᒙᏛ⩦䠄EEͿ
EEͿ± 䝇䝔䝑䝥䠍䠖ᩍᖌ௜䛝Ꮫ⩦䠄㐣ཤ䛾Ღ㆕䝕䞊䝍䝧䞊䝇䠅± 䝇䝔䝑䝥䠎䠖ᙉ໬Ꮫ⩦䠄䝅䝭䝳䝺䞊䝅䝵䞁䞉䝀䞊䝮䛷᭱⤊ᒁ㠃䠅 䜰䝹䝂䝸䝈䝮䠄Dd^䠅䚸ィ⟬⬟ຊ䠄'Wh䚸Wh䠅
± Wh䠄ϰϴ͕ϭ͕ϮϬϮͿ͗䝅䝭䝳䝺䞊䝅䝵䞁± 'Wh;ϴ͕ϭϳϲͿ͗῝ᒙᏛ⩦ϴ12ゝㄒ౑⏝䛾≉ᐃ≧ἣ䜈䛾'ƌŽƵŶĚŝŶŐ
ពᅗ䛸⾜ືィ⏬䠄✄㑚ᣍ⪸◊✲ဨ䚸E//䠅䝻䝪䝑䝖;ᇙ䜑㎸䜎䜜䛯⾜ື䝥䝻䜾䝷䝮Ϳከᩘ䛾䝴䞊䝄䛜䜰䝞䝍䞊䛸䛧䛶䝻䝪䝑䝖䛸఍ヰ┠ⓗ䠖⮬ື㐠㌿䛻䛚䛡䜛༴㝤ண 䞉ᡃጔ䚸ᕷ℩ᣍ⪸◊✲ဨ䜙ᅇ㑊⾜ືุ᩿

஑ᕤ኱䚸E//䚸᪩኱;୰⛬ᗘͿ 䝕䞊䝍㔞䜎䜎䛯䛿」㞧ᗘ ;⏒኱Ϳ 䝕䞊䝍㥑ືᆺ/ᙉ䜏䛸ᙅ䜏 䝕䞊䝍㔞䛜ከ䛔⛬ಙ㢗ᛶ䛜㧗䛔 ༶᫬ᛂ⟅ᛶ䛿ప䛔;䜸䝣䝷䜲䞁Ꮫ⩦Ϳ 


䛹 ྍ⬟
䛺
స ⛬ᗘ
䞉ື 䜛
໬ 䛿䛒
ኚ
ព
ὀ యィ
⏕


ĞĞƉ>ĞĂƌŶŝŶŐ͕ᶵᲔᏛ⩦䛺䛹䠄䝧䜲䝈⤫ィ๎➼䠅 

ඹ㏻ㄢ㢟 


➼䛾
ྠ ຊ
ே䛸
⬟
⌮

ฎ ᚅ
䜢ᮇ

䝠䝖⏤᮶᝟ሗฎ⌮䠈 ⬻ᆺ䝁䞁䝢䝳䞊䝍

䠄>^/໬䠅 ᮍ▱䛾≧ἣ ༶᫬ᛶ䞉䜸䞁䝷䜲䞁䝉䞁䝅䞁䜾䛸䛾ᩚྜᛶ䛿ㄢ㢟 

䝕䞊䝍㔞䛜ከ䛔⛬ಙ㢗ᛶ䛜㧗䛔 ᝟ሗ䛾」㞧໬
ї₇⟬㈇Ⲵ኱ ┦⿵ ேᕤ䝫䝔䞁䝅䝱䝹ἲ
䠄㌶㐨⏕ᡂ䞉㞀ᐖ≀ᅇ㑊䠅 ϵ/d^䜸䞁䝖䝻䝆䞊䠄≧ἣศᯒ䞉▱㆑ฎ⌮䠅 ᥦ᱌᪉ἲ䠖஧✀䛾/⤌ྜ䛫䛾᭱㐺໬䛛䜙䝝䜲䝤䝸䝑䝗/タィἲ䜢ᚓ䜛᳨ドἲ䠖/ᐇ⏝䛻ᚲ㡲䛸䛺䜛㌴䝯䞊䜹᳨ドἲ䠖䛾〇㐀⪅㈐௵ᢸಖ䜢ྍ⬟䛻䛩䜛䚹䞉ከ✀䛾ᐇ㌴ィ 䝕䞊䝍䜢ά⏝䛧䚸䝝䞊䝗໬䛻䜘䜚䚸^ᨭ᥼䛾ᇶ‽ϭϬŵƐͲϱϬϬŵƐᐇ⿦䜢ྍ⬟䛻䛩䜛䞉䜸䞁䝖䝻䝆䞊ศᯞᵓ㐀䛛䜙ᚓ䜙䜜䛯䛂≧ἣ」㞧ᗘᣦᶆ䛃䜢୍⯡䞉⇍⦎⪅䝗䝷䜲䝞䞊ᢏ⬟䛸ẚ㍑䚸ᐃ㔞ⓗ䛻᳨ド≧ἣ䛾᝿ᐃ䜢䝣䝺䞊䝮䝽䞊䜽໬ ⌮ㄽ▱㆑ᆺ/⛣ື䝻䝪䝑䝖䛸䛾
ඹ㏻ᇶ┙໬ྍ⬟ ;ᐇ⏝◊✲Ϳᐇ⏝䛾ぢ㏻䛧;ᇶ♏◊✲Ϳぢ䛘䛻䛟䛔┠ᶆ䝕䞊䝍㥑ືᆺ/䛸⌮ㄽ▱㆑ᆺ/䛷䚸㧗㏿ ␗ᖖ⾜ື䝺䞊䝎㡿ᇦ䛛䛴䛂᥎ㄽ䛾ㄝ᫂㈐௵䛃䛜ྍ⬟䛻䛺䜚䚸
Ṛゅ┠ᶆ䠄ᕳ㎸㜵Ṇ䠅/䛾⮬ື㐠㌿ศ㔝䛷䛾ᐇ⏝໬䛜ᅗ䜜䜛
ϭϬ

13

ேᕤ▱⬟ᛂ⏝◊✲䝏䞊䝮͗་⏝⏬ീデ᩿ᨭ᥼⑓⌮⤌⧊᳨ᰝ

ங⭢㉸㡢Ἴ᳨ᰝ኱⭠ෆど㙾᳨ᰝ

䜹䝥䝉䝹ෆど㙾&RS\ULJKW *LYHQ,PDJLQJ/WG$OO5LJKWV5HVHUYHGၐ̊ᵢᵠᚮૺችࡇ⁧⁢‫࣎ܤ‬ज़⁧⁢
ᝡྂॖഒ⁧⁢

ᛐᜤὉ౨ኧ
ἴἙἽ

ᛶ⬟ྥୖ
་ᖌ䛻
౑䜟䜜䜛
䝕䞊䝍⵳✚
ϭϭ

ᵓ㐀䛾ୡ⏺
䝕䞊䝍䝧䞊䝇䞉䜸䞁䝖䝻䝆䞊䝉䞁䝃䞊䝕䞊䝍䞉⾜ືࢹ࣮ࢱ

▱㆑⋓ᚓ
㉁ၥᛂ⟅

ព࿡⌮ゎ
グྕㄽ⌮
6(/(&7',67,1&7"XUL:+(5(^"XUL UGIW\SH
\DJR6WDWHV2I*HUPDQ\ "XUL GESUXOLQJ3DUW\
UHV6'3BRIB*HUPDQ\ 
`

῝ᒙᏛ⩦

ୡ⏺䝰䝕䝹

▱㆑⋓ᚓ
㉁ၥᛂ⟅
⏬ീ䞉ᫎീ

䝔䜻䝇䝖

⮬↛ゝㄒฎ⌮䞉⏬ീฎ⌮ᇶ┙䝒䞊䝹㠀ᵓ㐀䛾ୡ⏺ 㐃⥆㔞䛾ୡ⏺
グྕ䛾ୡ⏺

14

ϭϮ

ヰ䛾ὶ䜜
 ேᕤ▱⬟◊✲䝉䞁䝍䞊䛾⤂௓ ேᕤ▱⬟䛸⛉Ꮫ◊✲ 䠄/ĨŽƌŝŐ^ĐŝĞŶĐĞƐ䠅 ŝŐ DĞĐŚĂŶŝƐŵ䛸ゝㄒ⌮ゎ 䛚䜟䜚䛻
ϭϯィ⟬KƉĞŶĐĐĞƐƐ:ŽƵƌŶĂůͬKƉĞŶĂƚĂͬWĂƚŚǁĂǇŽŵŵŽŶƐͬhŶŝƋƵĞ/ͬ>ŝŶŬĞĚĂƚĂᐇ㦂䞉ほᐹ䝰䝕䝹䞉⌮ㄽ

䝕䞊䝍ゎᯒ䝅䝭䝳䝺䞊䝅䝵䞁

DĂĐŚŝŶĞ>ĞĂƌŶŝŶŐͬ>ĂƌŐĞ^ĐĂůĞ^ĞĂƌĐŚ

ேᕤ▱⬟

ィ⟬䝰䝕䝹
௬ㄝ䛾ᵓ⠏
௬ㄝ䛾ᐇド

ᶵᲔᏛ⩦
᥈⣴
䝻䝪䝑䝖
15

ϭϰ

ůƉŚĂ'Ž䝅䝭䝳䝺䞊䝅䝵䞁䛸ᶵᲔᏛ⩦ŐĂŵĞŽĨƉĞƌĨĞĐƚŝŶĨŽƌŵĂƚŝŽŶ

ᶵᲔᏛ⩦ჾ

ǀ;ƐͿ

䝥䝻Ღኈ䛾ᑐᡓ
Ღ㆕䝕䞊䝍䝧䞊䝇

䝅䝭䝳䝺䞊䝅䝵䞁
䝀䞊䝮

Ꮫ⩦䝕䞊䝍

Ɖ;ĂͮƐͿ

ϭϱィ⟬⛉Ꮫ䛸ேᕤ▱⬟䝅䝭䝳䝺䞊䝅䝵䞁䛸ᶵᲔᏛ⩦ŐĂŵĞŽĨƉĞƌĨĞĐƚŝŶĨŽƌŵĂƚŝŽŶ
hŶŬŶŽǁŶƐ

ᶵᲔᏛ⩦ჾ䝁䞁䝔䜻䝇䝖䛾␗䛺䜛ほᐹ䝕䞊䝍
䝥䝻Ღኈ䛾ᑐᡓ
Ღ㆕䝕䞊䝍䝧䞊䝇
ከᵝ䛺䜸䝭䜽䝇䝕䞊䝍ከᵝ䛺䜸䝭䜽䝇䝕䞊䝍ǀ;ƐͿƉ;ĂͮƐͿ

Ꮫ⩦䝕䞊䝍䝅䝭䝳䝺䞊䝅䝵䞁
䝀䞊䝮ᒁᡤⓗ䚸䛒䜛䛔䛿䚸ϭϲ୙᏶඲䛺䝅䝭䝳䝺䞊䝅䝵䞁

16

ヰ䛾ὶ䜜
 ேᕤ▱⬟◊✲䝉䞁䝍䞊䛾⤂௓ ேᕤ▱⬟䛸⛉Ꮫ◊✲ 䠄/ĨŽƌŝŐ^ĐŝĞŶĐĞƐ䠅 ŝŐ DĞĐŚĂŶŝƐŵ䛸ゝㄒ⌮ゎ 䛚䜟䜚䛻
ϭϳ'ĞŶŽŵĞͲtŝĚĞƐƐŽĐŝĂƚŝŽŶ^ƚƵĚŝĞƐ;'t^Ϳ'LVHDVH

͙dd''dddd''͙

HJ$O]KHLPHU&DQFHU

͙dd'''dddd'͙+HDOWK\³*HQHWLF GLDJQRVLV RI GLVHDVHV ZRXOG EHDFFRPSOLVKHG LQ  \HDUV DQG WKDWWUHDWPHQWV ZRXOG VWDUW WR UROO RXW SHUKDSVILYH \HDUV DIWHU WKDW´ϮϬϬϬ&ƌĂŶĐŝƐŽůůŝŶƐ;E/,Ϳ

ϮϬϭϬ

³$'HFDGH/DWHU*HQHWLF0DSV<LHOG)HZ1HZ&XUHV´EĞǁzŽƌŬdŝŵĞƐ-XQH
,ŽŝĨƵŶŐWŽŽŶ;D^ZͿ

17ϭϴ

(" 3   !

)  ; !

( 3 "9:   3

2QH
K\SRWKHVLV,ŽŝĨƵŶŐWŽŽŶ;D^ZͿ-  1((&((((&11((&((((&&1"1((&((((&11((&((((&&11((&((((&11((&((((&&1

8 /(, ,39:   3)  ; !

7RRPDQ\K\SRWKHVHV

11ŝŐĂƚĂ
,ŽŝĨƵŶŐWŽŽŶ;D^ZͿ$

18

1((&((((&&11((&((((&11((&((((&&1  '" 
1((&((((&11((&((((&&11((&((((&1

. 6

8 /(, ,39:   3

11
SDSHUVZHUHUHDGWR")  ; !

FRQVWUXFWWKHSDWKZD\0DQ\

K\SRWKHVHVŝŐĂƚĂ

2GD .0DWVXRND<)XQDKDVKL $.LWDQR+$
FRPSUHKHQVLYHSDWKZD\PDSRIHSLGHUPDOJURZWKIDFWRUUHFHSWRUVLJQDOLQJ0RO 6\VW %LRO 
<4 "

)3ŽŽƉĞƌĂƚŝŽŶ

ŝŐŚĂůůĞŶŐĞƐ

'3,
3  

3  3  19ŝŐDĞĐŚĂŶŝƐŵ͗䝻䝪䝑䝖䞉䝃䜲䜶䞁䝔䜱䝇䝖䝻䝪䝑䝖䞉䝃䜲䜶䞁䝔䜱䝇䝖
ZW 䝅䜹䝂኱ 䝬䞁䝏䜵䝇䝍䞊኱ /Z

= "  !

9:3 
0$3

DOSKDEHWDLQWHJULQ
,56
/\Q

&\FOLF$03LQWUDFHOOXODU)56

+*)UHFHSWRU 0HW
9(*)5

*DOHFWLQ
,56

3'=*()
3,.FDWFODVV,$3'*)UHFHSWRU
*$%

&*

12LQWUDFHOOXODU

1HXURILEURPLQ

*5%

6KF

$/.

+5DV

55DV
15DV

626

&\FOLF*03LQWUDFHOOXODU

F.LW

.5$6

3URWHLQNLQDVH*

3\N )$.
F5DI

%5DI

7LDP
5$6*5)

6+3

3,3.,&D  F\WRVRO
3.&

'LDF\JO\FHUROLQWUDFHOOXODU
0(. 0$3.

5DF

0(.

3$.
1&. *UE&'&

0/. 0$3.
0(.. 0$3.
0(.. 0$3.

> !   3 #  3 % 346%(7$3,;F3/$

0(. 0$3.

&,33 
!3  ?
4 3
9:   33  33 3
 346$.7 3.%-1. 0$3.

(5.

+63

F-XQ

(65 QXFOHDU

63

F)RV

(ON

35 QXFOHDU+,)$S5VN

3'/,0

&5(%

5,3.

(*5

F0\F

$QGURJHQUHFHSWRU&(%3EHWD

6OFD =LS

+'%3

&'.

)02

6/&$

0$3

DOSKDEHWDLQWHJULQ
,56
/\Q

&\FOLF$03LQWUDFHOOXODU)56

+*)UHFHSWRU 0HW
9(*)5

*DOHFWLQ

,56

3'=*()

3,.FDWFODVV,$3'*)UHFHSWRU
*$%

&*

+5DV

55DV

15DV

626

F.LW

12LQWUDFHOOXODU

1HXURILEURPLQ

*5%

6KF

$/.

&\FOLF*03LQWUDFHOOXODU.5$6

3URWHLQNLQDVH*

3\N )$.

F5DI

0$3

DOSKDEHWDLQWHJULQ
,56
/\Q

&\FOLF$03LQWUDFHOOXODU

)56

,56

3'=*()

3,3.,

'LDF\JO\FHUROLQWUDFHOOXODU

3,.FDWFODVV,$&*0(. 0$3.

1&. *UE12LQWUDFHOOXODU

1HXURILEURPLQ

*5%

5DF

0(.

3$.

3'*)UHFHSWRU
*$%
6KF

7LDP

&D  F\WRVRO

3.&+*)UHFHSWRU 0HW
9(*)5

$/.

%5DI

5$6*5)

6+3

*DOHFWLQ&'&

0/. 0$3.

0(.. 0$3.
+5DV

55DV

%(7$3,;&\FOLF*03LQWUDFHOOXODU.5$6

3\N )$.

0(.. 0$3.

15DV

626
F.LW

F3/$

3URWHLQNLQDVH*

F5DI

%5DI$.7 3.%

7LDP
5$6*5)

6+3

0(. 0$3.
-1. 0$3.

3,3.,(5.

 
#  ;3%
," "
͘ZǌŚĞƚƐŬǇ;h͘ŚŝĐĂŐŽͿ" &D  F\WRVRO

+63

3.&

'LDF\JO\FHUROLQWUDFHOOXODU

0(. 0$3.

5DF

0(.

3$.

(65 QXFOHDU

F-XQ

63

1&. *UE&'&

35 QXFOHDU

0/. 0$3.

F)RV

(ON

+,)$

0(.. 0$3.

S5VN0(.. 0$3.

3'/,0

5,3.

(*5

&5(%

%(7$3,;

F3/$

F0\F

0(. 0$3.

$QGURJHQUHFHSWRU&(%3EHWD$.7 3.%-1. 0$3.

6OFD =LS

+'%3

&'.

(5.

+63

)02

(65 QXFOHDU

35 QXFOHDU

F)RV

+,)$

S5VN

3'/,0

6/&$

F-XQ

63

(ON

5,3.

(*5

&5(%

F0\F

$QGURJHQUHFHSWRU&(%3EHWD

6OFD =LS

+'%3

&'.

)02

6/&$    *@ 3,3 "!)=*  3 !3 3333 333 )   ) 3 3 ; !  3 "A9 !3  "  " !3  ; !3"  ,33 ! 3," "
4  "3  3 3, ""3   3 "" 3 ,3 ""   3 3A3 "  ,33, "  3 :3!"   3 "!3 "  3 3  !3 33 , 3,3!! 3  3   3 !," 3"A       :3!"   3 "!3  4  3  3 ;  33 ,  3A(  3  "3      !,33 ",33   3      , " ;"      !
"  ,3!3   33 "" 3 ,3 64 " A(3 :3 3333  3, 3      ,33 "3 ,"  4   " A

20

( ' "( :3  dǇƉĞƐŽĨĚŽĐƵŵĞŶƚƐ
 7,  3 3
 = 3"   , 
 9=
 ( :36   ! 3 3  
"  , ,D>/E $$B $$-B+ $B $B
C; 4    3  3 :3,ƵŶƐƚƌƵĐƚƵƌĞĚ 3^͘ŶĂŶŝĂĚŽƵ ;h͘DĂŶĐŚĞƐƚĞƌͿŝŐDĞĐŚĂŶŝƐŵ͗ZĞĂĚŝŶŐͲƐƐĞŵďůǇͲǆƉůĂŶĂƚŝŽŶ
= "  !

9:3 
0$3

DOSKDEHWDLQWHJULQ
,56
/\Q

&\FOLF$03LQWUDFHOOXODU)56

+*)UHFHSWRU 0HW
9(*)5

*DOHFWLQ
,56

3'=*()
3,.FDWFODVV,$3'*)UHFHSWRU
*$%

&*

12LQWUDFHOOXODU

1HXURILEURPLQ

*5%

6KF

$/.

+5DV

55DV
15DV

626

&\FOLF*03LQWUDFHOOXODU

F.LW

.5$6

3URWHLQNLQDVH*

3\N )$.
F5DI

%5DI

7LDP
5$6*5)

6+3

3,3.,&D  F\WRVRO
3.&

'LDF\JO\FHUROLQWUDFHOOXODU
0(.

3$.

0(. 0$3.

5DF

1&. *UE&'&

0/. 0$3.
0(.. 0$3.
0(.. 0$3.

> !   3 #  3 % 346%(7$3,;F3/$

0(. 0$3.

&,33 
!3  ?
4 3
9:   33  33 3
 346$.7 3.%-1. 0$3.

(5.

+63

F-XQ

(65 QXFOHDU

63

F)RV

(ON

35 QXFOHDU+,)$S5VN

3'/,0

&5(%

5,3.

(*5

F0\F

$QGURJHQUHFHSWRU&(%3EHWD

6OFD =LS

+'%3

&'.

)02

6/&$

0$3

DOSKDEHWDLQWHJULQ
,56
/\Q

&\FOLF$03LQWUDFHOOXODU)56

+*)UHFHSWRU 0HW
9(*)5

*DOHFWLQ

,56

3'=*()

3,.FDWFODVV,$3'*)UHFHSWRU
*$%

&*

+5DV

55DV

15DV

626

F.LW

12LQWUDFHOOXODU

1HXURILEURPLQ

*5%

6KF

$/.

&\FOLF*03LQWUDFHOOXODU.5$6

3URWHLQNLQDVH*

3\N )$.

F5DI

0$3

DOSKDEHWDLQWHJULQ
,56
/\Q

&\FOLF$03LQWUDFHOOXODU

5$6*5)

6+3

*DOHFWLQ

3,3.,

3.&

'LDF\JO\FHUROLQWUDFHOOXODU,56

3'=*()

0(. 0$3.

5DF

0(.

3$.

3,.FDWFODVV,$3'*)UHFHSWRU

1&. *UE

*$%

&'&

&*

0/. 0$3.

12LQWUDFHOOXODU

1HXURILEURPLQ

*5%

6KF

$/.

7LDP

&D  F\WRVRO)56

+*)UHFHSWRU 0HW
9(*)5%5DI

0(.. 0$3.
0(.. 0$3.

+5DV

55DV

%(7$3,;

F3/$

15DV

626

0(. 0$3.

&\FOLF*03LQWUDFHOOXODU

F.LW

.5$6

3URWHLQNLQDVH*$.7 3.%-1. 0$3.

3\N )$.
F5DI

(5.

 
#  ;3%
," "
͘ZǌŚĞƚƐŬǇ;h͘ŚŝĐĂŐŽͿ
" 
%5DI

7LDP

+63

5$6*5)

6+3

3,3.,&D  F\WRVRO(65 QXFOHDU

3.&

F-XQ

63

'LDF\JO\FHUROLQWUDFHOOXODU

0(. 0$3.

5DF

0(.

3$.

35 QXFOHDU

F)RV

(ON

+,)$

S5VN

1&. *UE&'&

3'/,0

0/. 0$3.

0(.. 0$3.

F0\F

F3/$

0(. 0$3.

)02

-1. 0$3.

6/&$(5.

(65 QXFOHDU

F-XQ

63

F)RV

(ON

+,)$

S5VN

3'/,0

5,3.

(*5

&5(%

F0\F

$QGURJHQUHFHSWRU&(%3EHWD

6OFD =LS

+'%3

&'.

)02
6/&$

21

6OFD =LS

&'.

+63

35 QXFOHDU$QGURJHQUHFHSWRU&(%3EHWD+'%3

%(7$3,;$.7 3.%

5,3.

(*5

&5(%

0(.. 0$3.

ŚƚƚƉ͗ͬͬǁǁǁ͘ŶĂĐƚĞŵ͘ĂĐ͘ƵŬͬǀĞŶƚDŝŶĞͬ9; 39:3
3 
7 "   ; 3# 3
 3   ; 33!  " 3! " , 3
 ,"   3  % ;;    ", 3

͙/ŶƚŚŝƐƐƚƵĚǇǁĞŚǇƉŽƚŚĞƐŝǌĞĚƚŚĂƚƚŚĞƉŚŽƐƉŚŽƌǇůĂƚŝŽŶŽĨdZ&ϮŝŶŚŝďŝƚƐ
ďŝŶĚŝŶŐƚŽƚŚĞϰϬĐǇƚŽƉůĂƐŵŝĐĚŽŵĂŝŶ͘͙' 3 ; D ,3   3&,*!3 (  " 

!3 (  " 
( 

(=7

(=7

(  &)$

3 ĐǇƚŽƉůĂƐŵŝĐĚŽŵĂŝŶ &ŝŶĚŝŶŐǀŝĚĞŶĐĞͲƵƌŽƉĞWƵďDĞĚ ĞŶƚƌĂů &, 3!,$+,3 :3 +-+ 3 + 3   7,  , ";  9@, # ,%
 *      ,$   39
B$"!
33??A ,  A ? ;+^͘ŶĂŶŝĂĚŽƵ ;h͘DĂŶĐŚĞƐƚĞƌͿ22) = "  = "  4 3"   ;,3 4(!3  3 :3
 3 343 64,334!
 *  6 "3",± = 3  ? "  33 " # 4? 3  ?  3   3 %± "   3"     3  ± ( , 3 :3,3  3  .A8  -= "    3" #%E, F, 3 3  =  3 4 3
3 "43   3= "*/<  G&C==CC=('2 6433ZĂƐ ďŝŶĚƐZĂĨ

.A8  $23

= "    3"  #%E, F, 3 3  =   3 4 3
3 "43   3= "*/<  G'929&8' =  "*/<  A
9.  :##*78G=  !G%#E*<G%%.A8  

9 3  64 " 9   ; 3/ "  !3 ± )  ; ! 464 "± ' 3 , 3 3! ,3 ;     3 3,͙/ŶƚŚŝƐƐƚƵĚǇǁĞŚǇƉŽƚŚĞƐŝǌĞĚƚŚĂƚƚŚĞƉŚŽƐƉŚŽƌǇůĂƚŝŽŶŽĨdZ&ϮŝŶŚŝďŝƚƐ
ďŝŶĚŝŶŐƚŽƚŚĞϰϬĐǇƚŽƉůĂƐŵŝĐĚŽŵĂŝŶ͘͙ 4( ', 3<  ",#$%A 9:3 3   3 !   "; 3  "  3 3, ADŝŽŝŶĨŽƌŵĂƚŝĐƐ $+24

9:3 3    3  64 ",

0 3 3!

' 3 ! ' " 3 3!   3  ,! ;,3  ,3#'&( %dǇƉĞWƌĞĐŝƐŝŽŶ

ZĞĐĂůů

&ͲƐĐŽƌĞ

& . 

$A-

$A

$A

&  C),

$A+

A$$

$A-$

& :

'

$A$$

'

), &

A$$

$A-

$A

  C*3 

$A+

$A$

$A

*34!

A$$

$A+

$A-

*3 7 !

$A

$A++

$A+$

, ,. 3 

A$$

A$$

A$$

KsZ>>

Ϭ͘ϴϰ

Ϭ͘ϲϲ

Ϭ͘ϳϰ

(6  3 

25

9; 3 :3 3 
 9; 3  " #'&( %ŽƵŶƚĞĚ ĞůĞŵĞŶƚ

ŽƵŶƚ= F,  " ; 3 3 ; "$

= F,  " ; 3 3 3 ; "+= F,  " ; 33 !  3 ; "$ " ; 3# F,  "H3  ; 3  3 ; "%+

= I$?+IϬ͘ϳϮ(6  3 

9; 3 :3 3 
 9; 3  " , !#'&( %ŽƵŶƚĞĚ ĞůĞŵĞŶƚ

ŽƵŶƚ& 3 ; 33  "  ,"   , 3

-

9; 3 4 34  , 3

*3  ; 3), 3  ; 3C,3//   ; 3* I#-H#$AJ%%?IϬ͘ϴϵ(6  3 26ŝŐDĞĐŚĂŶŝƐŵ͗ZĞĂĚŝŶŐͲƐƐĞŵďůǇͲǆƉůĂŶĂƚŝŽŶ
= "  !

9:3 
0$3

DOSKDEHWDLQWHJULQ
,56
/\Q

&\FOLF$03LQWUDFHOOXODU)56

+*)UHFHSWRU 0HW
9(*)5

*DOHFWLQ
,56

3'=*()
3,.FDWFODVV,$3'*)UHFHSWRU
*$%

&*

12LQWUDFHOOXODU

1HXURILEURPLQ

*5%

6KF

$/.

+5DV

55DV
15DV

626

&\FOLF*03LQWUDFHOOXODU

F.LW

.5$6

3URWHLQNLQDVH*

3\N )$.
F5DI

%5DI

7LDP
5$6*5)

6+3

3,3.,&D  F\WRVRO
3.&

'LDF\JO\FHUROLQWUDFHOOXODU
0(. 0$3.

5DF

0(.

3$.
1&. *UE&'&

0/. 0$3.
0(.. 0$3.
0(.. 0$3.

> !   3 #  3 % 346%(7$3,;F3/$

0(. 0$3.

&,33 
!3  ?
4 3
9:   33  33 3
 346$.7 3.%-1. 0$3.

(5.

+63

F-XQ

(65 QXFOHDU

63

F)RV

(ON

35 QXFOHDU+,)$S5VN

3'/,0

&5(%

5,3.

(*5

F0\F

$QGURJHQUHFHSWRU&(%3EHWD

6OFD =LS

+'%3

&'.

)02

6/&$

0$3

DOSKDEHWDLQWHJULQ
,56
/\Q

&\FOLF$03LQWUDFHOOXODU)56

+*)UHFHSWRU 0HW
9(*)5

*DOHFWLQ

,56

3'=*()

3,.FDWFODVV,$3'*)UHFHSWRU
*$%

&*

+5DV

55DV

15DV

626

F.LW

12LQWUDFHOOXODU

1HXURILEURPLQ

*5%

6KF

$/.

&\FOLF*03LQWUDFHOOXODU.5$6

3URWHLQNLQDVH*

3\N )$.

F5DI

0$3

DOSKDEHWDLQWHJULQ
,56
/\Q

&\FOLF$03LQWUDFHOOXODU+*)UHFHSWRU 0HW
9(*)5

*DOHFWLQ

7LDP

3,3.,

3.&

'LDF\JO\FHUROLQWUDFHOOXODU,56

3'=*()

0(. 0$3.

5DF

0(.

3$.

3,.FDWFODVV,$3'*)UHFHSWRU

1&. *UE

*$%

&'&

&*

0/. 0$3.

12LQWUDFHOOXODU

1HXURILEURPLQ

*5%

6KF

$/.

%5DI

5$6*5)

6+3

&D  F\WRVRO)56

0(.. 0$3.
0(.. 0$3.

+5DV

55DV

%(7$3,;

F3/$

15DV

626

0(. 0$3.

&\FOLF*03LQWUDFHOOXODU

F.LW

.5$6

3URWHLQNLQDVH*$.7 3.%-1. 0$3.

3\N )$.
F5DI

 
#  ;3%
," "
" 
%5DI

(5.

7LDP

+63

5$6*5)

6+3

3,3.,&D  F\WRVRO(65 QXFOHDU

3.&

F-XQ
63

'LDF\JO\FHUROLQWUDFHOOXODU

0(. 0$3.

5DF

0(.

3$.

1&. *UE&'&

0/. 0$3.

35 QXFOHDU

F)RV

(ON
+,)$
S5VN

3'/,0

0(.. 0$3.

%(7$3,;

F3/$

5,3.

(*5

&5(%
F0\F

0(.. 0$3.

$QGURJHQUHFHSWRU&(%3EHWD
6OFD =LS

+'%3
&'.

0(. 0$3.

$.7 3.%-1. 0$3.

)02
6/&$(5.

+63

(65 QXFOHDU

35 QXFOHDU

F-XQ

63

F)RV

(ON

+,)$

S5VN

3'/,0

5,3.

(*5

&5(%

F0\F

$QGURJHQUHFHSWRU&(%3EHWD

A=K 36!

6OFD =LS

+'%3

&'.

)02
6/&$ヰ䛾ὶ䜜 ேᕤ▱⬟◊✲䝉䞁䝍䞊䛾⤂௓ ேᕤ▱⬟䛸⛉Ꮫ◊✲ 䠄 
 

 䠅

  䛸ゝㄒ⌮ゎ 䛚䜟䜚䛻
+27

䜸䞊䝥䞁䝃䜲䜶䞁䝇-ィ⟬KƉĞŶĐĐĞƐƐ:ŽƵƌŶĂůͬKƉĞŶĂƚĂͬWĂƚŚǁĂǇŽŵŵŽŶƐͬhŶŝƋƵĞ/ͬ>ŝŶŬĞĚĂƚĂᐇ㦂䞉ほᐹ䝰䝕䝹䞉⌮ㄽ

䝕䞊䝍ゎᯒ䝅䝭䝳䝺䞊䝅䝵䞁

DĂĐŚŝŶĞ>ĞĂƌŶŝŶŐͬ>ĂƌŐĞ^ĐĂůĞ^ĞĂƌĐŚ

ேᕤ▱⬟

ィ⟬䝰䝕䝹
௬ㄝ䛾ᵓ⠏
௬ㄝ䛾ᐇド

ᶵᲔᏛ⩦
᥈⣴
䝻䝪䝑䝖
28

$

第二部
産業界と産業日本語の交わり

産学連携における学術用語の一般化

大学から産業界への技術移転を行う際、アカデミアにおける学術用語を技術用語に変換しただけでは、円滑なコミュニケーションは行えない。大学の技術を事業化するのは産業界であり、その意思決定を行うのは、必ずしもその技術に精通した人であるとは限らないからである。また、昨今は海外企業への産学連携も増加傾向に有り、日本語のみのコミュニケーションでは十分とは言えない。これを外国語に翻訳し、誰もが理解できるフォーマットの開発も求められる。本講演では、産学連携の現場で求められる言語について言及したい。

山本 貴史
株式会社東京大学ＴＬＯ 代表取締役社長

31

産学連携における学術用語の一般化

東京大学 TLO 代表取締役社長 山本 貴史
大学における発明を知的財産権にし、産業界への技術移転（ライセンス）を行うのが TLO
や知財本部の役割である。各大学において、産学連携の機運は高まっているが、各大学が独自のフォーマットを用い産業界への技術移転活動を行っているので、大学によってフォーマットも違うし技術の記述も異なる。そもそも産学連携活動を行うには、学術用語を技術用語に翻訳しただけでは不十分であり、技術のバックグランドを持たない経営者にも分かり易く伝えることが重要である。もし、大学における技術移転活動でフォーマットが統一され、用いる用語がある程度統一されれば自動翻訳等を用いて海外産学連携活動もより活性化されるであろう。本講演では、上記のように産学連携活動における学術用語の一般化と今後の可能性について言及する。

33

日本企業の一層のグローバル化と産業日本語

世界の GNI は 1990 年比で 3.4 倍に成長しているが、日本の成長は 1.5 倍程にとどまっている。また、1990 年代前半の日本の GNI の世界 GNI に占める割合は 17%前後であったが、現在はその 1/3 の約 6%に低下している。日本の GNI 成長には、日本企業の一層のグローバル化が必要となるが、そこには多くの課題が存在する。課題解決に当たり、まずは言語の障壁を取り除く必要があるが、産業日本語の浸透や機械翻訳の普及により多くの課題が解決し、日本企業のグローバル化が加速するものと考える。

井上 二三夫
シスメックス株式会社
研究開発企画本部 副本部長兼知的財産部長／一般社団法人 日本知的財産協会 副理事長

35

第7回産業日本語研究会シンポジウム～日本企業の一層のグローバル化と産業日本語～2016年2月29日 東京・丸ビルホール
シスメックス株式会社
研究開発企画本部
副本部長兼知的財産部長

一般社団法人
日本知的財産協会
副理事長

井上二三夫

競争環境の変化“ものづくり”

産業競争力（イメージ）

日本のものづくりが世界を圧巻

新しい価値

価格

需要の変化
•
•
•

新興国の競争参加
ハイテク製品のコモディティ化
嗜好の多様化

技術の変化

欧米企業の製品よりも
• 高品質
• 低価格
• 大量生産••技術革新の加速
オープンイノベーションの活発化

知財の役割（イメージ）

1980年

2000年

37

2020年

日本の名目GDPの推移
M USD
6500000

対1990年比で1.5倍に成長

6000000

5500000

5000000

4500000

4000000

3500000

アベノミクス

3000000

2500000＊出典：国連のデータに基づいて作成

各国の名目GDPの推移
M USD

日本のGDPは伸び悩み

80000000

世界合計(3.4倍）

70000000

60000000

50000000

他国の合計(3.3倍）
40000000

30000000

20000000

米国(3.0倍）
中国(26.2倍）

10000000

日本(1.5倍）＊出典：国連のデータに基づいて作成

38

2014年

2013年

2012年

2011年

2010年

2009年

2008年

2007年

2006年

2005年

2004年

2003年

2002年

2001年

2000年

1999年

1998年

1997年

1996年

1995年

1994年

1993年

1992年

1991年

1990年

0

＊括弧内の数値は対1990年比各国の名目GDPの推移(相対値）
日本のGDPは世界の６．１％に低下
対1990年比で1/2以下

1990年

2014年

他国の合計
58.9%

他国の合計
57.9%

米国 25.8%

米国 22.8%
中国 13.2%

日本 13.6%

日本

6.1%

2002年
2003年
2004年
2005年
2006年
2007年
2008年
2009年
2010年
2011年
2012年
2013年
2014年

1.7%
1990年
1991年
1992年
1993年
1994年
1995年
1996年
1997年
1998年
1999年
2000年
2001年

中国

＊出典：国連のデータに基づいて作成

日本企業の海外での売上
直近の連結売上が1兆円を超える日本企業(150社）の海外売上高比率（注１）（注２）
80%＜海外売上高比率
7社(5%)

大半の企業が国内依存

海外展開が課題

50%＜海外売上高比率≦80%
34社(23%）

海外売上高比率≦50%
109社(73%）
輸出比率≦50%
112社(71%）（注１）東証一部上場企業の直近の連結売上げ （出典Yahooファイナンス）（注２）海外売上比率は、Yahooファイナンスに記載の数値を使用

39

日本企業の海外での売上
株式時価総額が1兆円を超える日本企業(122社）の海外売上比率（注１）（注２）
80%＜海外売上比率
10社(6%)
50%＜海外売上高比率≦80%
35社(22%）

大半の企業が国内依存

海外展開が課題

海外売上高比率≦50%
112社(71%）（注１）株式時価総額は2016年1月4日東京株式市場の終値により算出 （出典Yahooファイナンス）（注２）海外売上比率は、Yahooファイナンスに記載の数値を使用

40

グローバル化事例（シスメックスの例）
事業概要
健康診断や病院などで行う
血液検査、尿検査に必要な機器や試薬、ソフトウェアを開発し、製造･販売しています。
見覚えありませんか？
血液検査の結果表です

検査機器

専用試薬

「検査」を通じてみなさまの健康をサポートしています

２．グローバル化（海外展開）推進施策
3つの施策を同時並行で推進①生産・販売・サポートのグローバル化

②研究開発のグローバル化③知財活動のグローバル化

41

①生産・販売・サポートのグローバル化
生産・販売・サポートのグローバル化

英語によるコミュニケーションが増大
Win-Winの関係構築• 海外企業とのアライアンス強化

自社の弱みをパートナーの強みで補完パートナーの弱みを自社の強みで補完• 海外での直販化推進

現地顧客との直接コミュニケーション• 海外での生産力増強
材料の現地調達・人材の現地採用

2015年度 直販・間販比率

190カ国以上で販売
40.9
56.3

直販
間販

190カ国以上で販売

膨大な翻訳費用

30～40言語での取扱説明書（300ページ400ページ）を用意

冊あたりの翻訳コスト大1

製品は少量多品種

42

②研究開発のグローバル化

研究開発のグローバル化• 本社地区開発拠点のグローバル化

全世界から有能な人材を採用• 海外R&D拠点強化

現地の有能な人材を現地採用• グローバルな
オープンイノベーション推進

世界トップレベルの研究者・研究機関とのコラボ

本社によるグローバルR&D活動の統制
技術戦略の共有

日・米・独・仏・中
ニュージーランドに開発拠点

英語によるコミュニケーションが増大• 技術戦略書• 技術企画書• 商品戦略書• 商品企画書• 進捗レポート• レビュー書類• 各種提案書類
・
・
・

英語を
共通言語
（基本言語）

43

日常的に大量の翻訳作業が発生

③知財活動のグローバル化

知財活動のグローバル化
グローバルな知財調査・分析・鑑定• グローバルFTO

１９０カ国以上のお客様に安心してお使いいただくため• グローバル出願

グローバルな競争優位性担保のため• グローバルIP契約・紛争処理

グローバルな事業活動の推進
ユーザー・事業の保護のため

グローバルIPネットワークの構築

187カ国に出願

英語によるコミュニケーションが増大

産業日本語・機械翻訳への期待

日本企業の一層のグローバル展開に「英語」は必須
第一の矢：英語力向上
企業
社員

第二の矢：産業日本語力向上
第三の矢：機械翻訳の信頼性向上

44

社外の業者・専門家日本企業のグローバル展開

ご清聴、ありがとうございました。
Děkuji vám za pozornost .
Благодаря ви за вниманието .
Tänan teid tähelepanu eest .
Hvala vam na pažnji .
Dėkojame už jūsų dėmesį.
Paldies par jūsu uzmanību.
Ďakujem vám za pozornosť .
Vă mulțumesc pentru atenție .
Хвала на пажњи .
Hvala za vašo pozornost .
Kiitos huomiota .
Dank u voor uw aandacht .
. ‫شكرا لكم على اھتمامكم‬.‫با تشکر از توجه شما‬‫ آپ کی توجہ کے لئے آپ کا‬. ‫شکريہ‬Terima kasih atas perhatian Anda .

Thank you for your attention.
感谢您的关注。
感謝您的關注。
경청 해 주셔서 감사 했습니다.
Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit.
Σας ευχαριστώ για την προσοχή σας .
Gracias por su atención .
Nous vous remercions de votre attention .
Grazie per l' attenzione .
Obrigado por sua atenção.
Tack för er uppmärksamhet .
Takk for oppmerksomheten .
Tak for din opmærksomhed.
İlginiz için teşekkür ederiz.
Dziękuję za uwagę.
Благодарим Вас за внимание .
Köszönöm a figyelmet .

井上二三夫
Inoue.Fumio@sysmex.co.jp

45

研究会報告「日本人のための日本語マニュアル」のご紹介

産業日本語研究会の活動として「日本語マニュアルの会」が制作した「日本人のための日本語マニュアル」を紹介する。本マニュアルは、日本人ビジネスマンを対象にしたビジネス文章ライティングマニュアルである。詳細は【第五部】ポスターセッシ
ョンへお運びいただきたい。日本語へのアプローチとしては、日本語マニュアルが次世代知的テキスト処理とビックデータとを結ぶものとなることが期待される。

横井俊夫

一般財団法人 日本特許情報機構 特許情報研究所／学校法人片柳学園東京工科大学 名誉教授

47

顧問

産業日本語研究会活動報告「日本人のための日本語マニュアル」の紹介
横井俊夫
一般財団法人日本特許情報機構特許情報研究所顧問
東京工科大学名誉教授

目次：
1． 日本語マニュアルの制作
2． 日本語マニュアルの特徴
3． 日本語マニュアルの構成
4． 日本語マニュアルの内容
4.1 文書・文章ライティングのモデルプロセス
4.2 共通例文
4.3 「伝える日本語」、「訳せる日本語」、「機械が訳せる日本語」が実現してくれること
5．日本語マニュアルと人工知能・次世代言語処理――――――――――――

1. 日本語マニュアルの制作『日本人ビジネスマンのためのビジネス文章ライティング日本語マニュアル‐言葉の仕組を学び、外国語との対照を通じて日本語スキルを磨く‐』
制作グループ：日本語マニュアルの会
横井俊夫（Japio 特許情報研究所顧問、東京工科大学名誉教授）
石崎 俊（慶応大学名誉教授、一般財団法人 SFC フォーラム理事）
佐野 洋（東京外国語大学教授）
石黒 圭（国立国語研究所准教授、一橋大学連携教授）
猪野真理枝（翻訳家、語学教材制作家）
烏日哲（一橋大学国際教育センター非常勤講師）

2. 日本語マニュアルの特徴
本マニュアルは、次の諸点において従来からの数多ある文章作成術関連書とは大きく異なる。

49

① ライティング全体のモデルプロセスに沿っている② ライティングルールが言葉の仕組に裏付けられている③ 他言語への翻訳プロセスが組み込まれている④ 校正支援や機械翻訳などのテキスト処理ソフトの利用が組み込まれている。

3. 日本語マニュアルの構成
はじめに
1章

文書・文章ライティングのモデルプロセスを学ぶ

1.1 言葉の役割
1.2 ビジネス文書とビジネス文章
1.3 文章特性がライティングを特徴付ける
1.4 ライティングのモデルプロセス
1.5 マニュアルの対象範囲と利用手順
2章

情報を表わし伝える言葉の仕組みを学ぶ‐日本語と外国語とを照らし合わす‐

2.1 文章技術のための言葉の仕組
2.2 事例から学ぶ
2.3 仕組を学ぶ
2.4 言葉の仕組とライティングルール
3章「表す日本語」で書き、「伝える日本語」へと言い換える

3.1 「表わす日本語」と「伝える日本語」の役割
3.2 「表わす日本語」で書く‐日本語パラグラフライティング
3.3 「伝える日本語」への言い換えルール
4章「訳せる日本語」へ言い換える

4.1 「訳せる日本語」の役割
4.2 「訳せる日本語」への言い換えルール
5章

コンピュータの支援機能を活用する‐文章校正ソフトと機械翻訳ソフト

5.1「伝える日本語」への言い換えを支援する文章校正ソフト
5.2「訳せる日本語」の翻訳を支援する機械翻訳ソフト
おわりに

4. 日本語マニュアルの内容
4.1 文書・文章ライティングのモデルプロセス

50

51

図 1.3

着想

中間
原稿

用語
オントロジー
統合管理

蓄積文書・文章
再利用

検索

書き手

メモ
原稿

表わす
日本語
書き手

言い換え
規則・事例
蓄積と利用

文書・文章ライティングのモデルプロセス

書き手

検索

試みる
日本語

関連情報の調査

言い換え
規則・事例
蓄積と利用

翻訳
原稿

依頼
原稿
翻訳者
書き手

訳せる
日本語

伝える
日本語

要約
文

完成
原稿

伝える
日本語

翻訳
辞書・規則・事例
蓄積と利用

(翻訳者・
機械翻訳)

日中翻訳

(翻訳者・
機械翻訳)

日英翻訳

中文
中間
原稿

翻訳者
校閲者

中文
完成
原稿

伝える
中国語

英文
完成
原稿
英文
中間
原稿

表わす
中国語

伝える
英語

表わす
英語

翻訳者
校閲者

試みる日本語：思考のツールとして、試行錯誤を柔軟に支えるための日本語
表わす日本語：思考を精密化し、記載要件を満たし、情報を適切に表現するための日本語
伝える日本語：読み手が効率よく間違いなく読み取れるよ
うに、情報を的確に伝達するための日本語
訳せる日本語：
多言語翻訳の中継（中間）言語となり、外国語へ直訳できるようにするための日本語

中国語圏
読み手

英語圏
読み手

日本語圏
読み手

4.2 共通例文
ビジネス文章の実態を把握することは難しい。ビジネス文書の多くは、各企業・各組織の機密情報に属する。本マニュアルがどのようなビジネス文章を対象にしているのか、その想定を分かり易く示すのが共通例文である。

［共通例文 1］単純な「事柄」を表現する【日本語】――
昨日電子メールで友人が新聞社に原稿を送った。
―――――――【英語】――
My friend sent the newspaper publisher a manuscript by e-mail yesterday.
――――――【中国語】――
朋友昨天用电子邮件寄了原稿給报社。（朋友昨天用電子郵件寄了原稿給報社。）
注）カッコ内は繁体字―――――――［共通例文 2］複雑な「事柄」を表現する【日本語】――
日本人は、外国語が苦手なので、昨日の新聞に掲載された記事のように、その苦手の克服のために努力しなければならないことを議論してきた。
―――――――【英語】――
Since Japanese are weak at foreign languages, they have been debating what they haveto try in order to overcome this weakness, as in an article that was published inyesterday’s newspaper.
――――――【中国語】――
因为日本人不擅长外語，所以像在昨天的报紙上刊登的报道一样，他们一直在讨论为了克服这个弱项不得不努力的事。
―――――――［共通例文 3］「小状況」を伝える【日本語】――
日本人は、外国語が苦手である。その苦手を克服するために努力しなければならないこと

52

を様々な観点から議論してきた。議論の中には、日本語が世界の言語の中でも際立って特殊な言語であり、本来、日本人には、外国語は向かないという悲観論を説くものもあった。確かに、その悲観論も、欧米の諸言語の有様を調べてみると頷けないことはない。しかし、本稿は、すべての国々の人々にとって、自国語以外の言語を習得する困難さには、さしたる違いはないという観点に立つ。その観点から、苦手とする外国語を習得するために日本人が心得なければならない要点を 3 点挙げる。
―――――――【英語】―――――――――【中国語】―――――――――［共通例文 4］「状況」を構成する【日本語】――
日本人は、外国語が苦手である。その苦手を克服するために努力しなければならないことを様々な観点から議論してきた。議論の中には、日本語が世界の言語の中でも際立って特殊な言語であり、本来、日本人には、外国語は向かないという悲観論を説くものもあった。確かに、その悲観論も、欧米の諸言語の有様を調べてみると、頷けないことはない。しかし、本稿は、すべての国々の人々にとって、自国語以外の言語を習得する困難さには、さしたる違いはないという観点に立つ。その観点から、苦手とする外国語を習得するために日本人が心得なければならない要点を 3 点挙げる。
第 1 に、外国語を使うことが強く求められる環境に身を置くべきである。そのような環境が得られるなら、積極的にその機会を生かし、最大限に活用する努力をすべきである。必死になって努力せざるを得ない環境こそが、最良の教師となる。
第 2 に、思考言語としての日本語の能力を鍛えるべきである。どんなに外国語が上達しても、日本人にとっては、日本語が思考言語であり、外国語はコミュニケーション言語に止まる。日本語も外国語も同じように使いこなせるようになる能力も機会も、多くの日本人には無縁である。言語能力の土台となる日本語による思考能力を鍛えることが重要である。
第 3 に、自信を持って外国語で発信できるしっかりとした自分独自の考えや主張を持つべきである。自分の考えに自信が持てるなら、たとえ稚拙な外国語能力でも臆することなく主張することができる。一方、自信が持てない考えを言葉巧みに説明し相手を納得させるには、高度な外国語能力が必要になる。
以上の 3 点は、外国語によって表現したい内容が相当に高度な場合の要点である。日常生
活や簡単な情報交換における軽いコミュニケーションのための外国語能力に関しては、もう少し異なった心得が必要になる。
―――――――

53

【英語】――――――――【中国語】―――――――――

4.3「伝える日本語」「訳せる日本語」「機械が訳せる日本語」が実現すること

ライティングのモデルプロセスの中の外国語への翻訳プロセス部分に焦点を当ててみましょう。この翻訳プロセス部分は、この日本語マニュアルのアピールポイントとなります。
「伝える日本語」に「訳せる日本語」と「機械が訳せる日本語」の仕組を加える翻訳プロセスによって、翻訳という作業に新たな機能を加えることができるようになります。その新たな機能を、市販されている機械翻訳ソフトの新たな活用方法という側面から取り上げましょう。
新たな活用方法とは、機械翻訳ソフトに次の 2 つの機能を付加できるようする試みです。
（１） 安定した翻訳結果が得られるようにする（２） 文脈処理を含むより高度な翻訳に対応できるようにする
以下に、例文を用いて、その有様を詳しく説明します。使用する例文は、共通例文３の先頭の 2 文です。市販されている機械翻訳ソフトとしては、東芝ソリューション社の The 翻訳プロフェショナル V15（日英）を使いました。今回の利用体験を通じて、適切な利用方法を設定すれば、日本の機械翻訳ソフトが十分に実用性の高い翻訳ツールに成長してきていることを実感いたしました。

[文 1]
伝える日本語：「日本人は、外国語が苦手である。
」
The 翻訳：“Japanese people are weak at a foreign language.”

訳せる日本語：「日本人が外国語に苦手である。」：「伝える日本語」に（訳せる文‐1‐3）を適用し、二重主語文を主語ひとつ文に言い換
える。

54

翻訳者：
“Japanese people are weak at foreign languages.”
The 翻訳：“<想定外の翻訳結果>”
注）「苦手だ」に二格が共起するとは解釈しないことと、ハガ構文の処理を優先するがための副作用が原因と思われる。興味深い現象であるが、詳細は割愛する。

機械が訳せる日本語：「日本人が外国語に苦手である。」：「訳せる日本語」のまま――――――［文 1］は、「～は、～が苦手である」という二重主語文です。よく見かける簡単な文パターンです。したがって、「伝える日本語」から「訳せる日本語」への言い換えが、翻訳者にとっては当然ですが、The 翻訳にとっても不要であることがみてとれます。当然のことながら、「訳せる日本語」から「機械が訳せる日本語」へ言い換える必要もありません。
「訳せる日本語」では、外国語（英語）に直訳できない日本語特有の表現を直訳できるよ
うに言い換えます。実は、機械翻訳ソフトも日本語特有の表現をそのまま翻訳できる機能を備えています。わざわざ、「訳せる日本語」や「機械が訳せる日本語」に言い換える必要はありません。
The 翻訳も、「日本人は、外国語が苦手である。」は、翻訳できました。それでは、「外国語は、日本人が苦手である。」を翻訳させてみましょう。翻訳結果は、“A foreign language
are weak at Japanese people.”となります。これは、おかしいですね。<「日本人」が主体的に行為を行うもの>であり、<「外国語」は行為の対象となるもの>であるという意味的な処理を行わず、単に、「A は B が苦手である」を“A is weak at B”に対応付けているのではないかと思われます。
機械翻訳ソフトが「訳せる日本語」への言い換えルールを完全にカバーしている、あるいは、カバーしている範囲が明解なら、その言い換えルールの適用をその範囲内でスキップしてもかまいません。ただし、そうでないのなら、「訳せる日本語」への言い換えを画一的に適用した方が、安定した翻訳結果が得られることになります。「外国語は、日本人が苦手である。」を「訳せる日本語」に言い換えると、「外国語に関しては、日本人がそれに苦手である。」あるいは、「外国語は、日本人の苦手に含まれる。」等となります。
「訳せる日本語」と「機械が訳せる日本語」の役割は、現在の機械翻訳ソフトに次の 2 つの機能をプラスできるようにすることです。
（１） 安定した翻訳結果が得られるようにする（２） 文脈処理を含むより高度な翻訳に対応できるようにする（１）についての説明は終えたとして、（２）について説明しましょう。簡単な例を使っ55

て説明しましょう。以下の例文です。
「象は、鼻が長い。」
この例文は、日本語特有の構文である二重主語文やハガ構文の例文として、言語学でもよく取上げられる例文です。意外に、ビジネス文章にもよく使用される構文です。例えば、以下のような例もあります。
「金属球は、表面がきれいに磨かれている。」「我が社は、今年の目標が新興国における増産である。」「象は、鼻が長い。」という文の意味は、<象の鼻は長い>という簡単な「事柄」とその「事柄」を伝える際に<「象」に焦点を当て前提とする>との２つの事項から成り立っています。
「象は、鼻が長い。」と「鼻は、象が長い。」の 2 つの文は、「事柄」に関しては、<象の鼻は長い>という同じことを表現していますが、伝える際に「象」を前提とするのか、「鼻」を前提とするのかが異なっています。
「象は、鼻が長い。」と「鼻は、象が長い。」を The 翻訳で翻訳してみましょう。いずれも、“An elephant’s trunk is long.”と翻訳されます。伝える際の前提の違いは、反映されません。機械翻訳ソフトは、文を一文ずつ、文を単独の文として翻訳します。文脈を考慮することはしません。伝える際の前提の違いは、多分に文脈にも関わる処理となります。The 翻訳の翻訳結果は、出来るだけ文脈にニュートラルな翻訳を心掛けた結果です。
しかしながら、翻訳の品質を上げるためには、文脈を考慮した処理が必要になります。以下の文例 A と B、そして、A’と B’をみて下さい。いずれも、4 つの文から成り立っています。
A：「ここには、多くの動物がいる。動物について特徴的な身体部位を挙げてみる。麒麟は、首が長い。象は、鼻が長い。
」
B：「ここには、多くの動物がいる。身体部位について特徴的な動物を挙げてみる。首は、麒麟が長い。鼻は、象が長い。
」
A’：「ここには、多くの動物がいる。動物について特徴的な身体部位を挙げてみる。麒麟の首が長い。象の鼻が長い。」
B’：「ここには、多くの動物がいる。身体部位について特徴的な動物を挙げてみる。麒麟の首が長い。象の鼻が長い。」
A と B は、2 番目の文の違いに対応して、3 番目と 4 番目の文が前提とするものが違うことを反映しています。一方、A’と B’は、2 番目の文の違いに対応せず、3 番目と 4 番目の文が文脈にニュートラルなものとなっています。明らかに、4 つの文の連鎖として納まりが良いのは、A と B でしょう。
A、B を The 翻訳で翻訳すると、A’、B’を英訳したのと同じ結果が得られるだけです。

56

内容的に間違っているわけではありませんが、訳文として上質であるとはいえません。「訳せる日本語」、「機械が訳せる日本語」と経由する翻訳プロセスによって、The 翻訳が A、Bに対して文脈を考慮した翻訳ができるようになることを示しましょう。
A、B は、「伝える日本語」で書かれています。まず、「訳せる日本語」に言い換えます。
以下の A-訳、B-訳です。
A-訳「ここには、多くの動物がいる。動物について、我々は特徴的な身体部位を挙げてみる。麒麟が長い首を持つ。象が長い鼻を持つ。」
B-訳「ここには、多くの動物がいる。身体部位について、我々は特徴的な動物を挙げてみる。首ついては、麒麟の首が長い。鼻については、象の鼻が長い。」「訳せる日本語」への言い換え操作は以下のようになります。
① 2 番目の文が主語なし文であるため、主語あり文に言い換える（訳せる文‐1‐１）を適用② 3 番目と 4 番目の文が二重主語文であるため、主語ひとつ文に言い換える（訳せる文‐1‐3）を適用
主語ひとつ文への言い換え操作は、ここでは、大きく、次の 2 つのいずれかとなります。
ⓐ「X は、Y が長い」を「X が長い Y を持つ」と言い換える。日本語では、主題（「X は」）と題述（「Y が長い」）で表現されているものを、英語に対応できる主語（「X が」）と述部（「長い Y を持つ」）に言い換える。
ⓑ「X は、Y が長い」を「X に関しては、Y のそれが長い」と言い換える。日本語
では、主題（「X は」）と題述（「Y が長い」）で表現されているものを、英語に対応できるテーマ（「X に関しては」）とコメント（「Y のそれが長い」）に言い換える。
注）
伝える際の前提を表現する方法は、日本語では主題、英語では主語です。いずれも、
文の先頭部分に置かれます。また、いずれの言語においても、場合によって、テーマ化する表現が使われます。
A-訳、B-訳を The 翻訳で翻訳しますと、以下のようになります。
「訳せる日本語」と「機械が訳せる日本語」という仕組を利用することによって、The 翻訳は、文脈に渡る処理を行う上質な翻訳を行えるようになります。
A-訳“Here, there are many animals. About an animal, we mention a characteristic
body part. A giraffe has a long neck. An elephant has a long trunk.”
B-訳“Here, there are many animals. About a body part, we mention a characteristic
animal. About a neck, a giraffe’s neck is long. About a trunk, an elephant’s

57

trunk is long.”
なお、もとの A、B をそのまま The 翻訳で翻訳しますと、以下のようになります。ただし、2 番目の文に主語を補う言い換えだけは適用してあります。
A“Here, there are many animals. About an animal, we mention a characteristic
body part. A giraffe's neck is long. An elephant's trunk is long.”
B“Here, there are many animals. About a body part, we mention a characteristic
animal. A giraffe's neck is long. An elephant's trunk is long. ”[文 2]
伝える日本語：「その苦手を克服するために努力しなければならないことを様々な観点から議論してきた。
」
The 翻訳：“It has debated about that it must try hard in order to overcome the weakness
from various viewpoints.”

訳せる日本語：「日本人は、
その苦手を克服するために努力しなければならないことを様々な観点から議論してきた。」：「伝える日本語」に（訳せる文‐1‐1）を適用し、主語なし文を主語あり文に言い換える。
翻訳者：“They have been debating what they have to try in order to overcome thisweakness from various standpoints.”The 翻訳：“Japanese people have debated about that it must try hard in order to overcome
the weakness from various viewpoints.”

機械が訳せる日本語：「日本人は、
その苦手を克服するために日本人が努力しなければならないことを様々な観点から議論してきた。」：「訳せる日本語」に（機械が訳せる日本語‐2）を適用し、省略要素を明示化するよう言い換える。
The 翻訳：“Japanese people have debated about that Japanese people must try hard in orderto overcome the weakness from various viewpoints.”

58

さらに、
「日本人は、事柄を様々な観点から議論してきた。その事柄とは、その苦手を克服するために日本人が努力しなければならないことである。」：さらに、（機械が訳せる日本語‐1）を適用し、短文化を進め、構文構造を簡明に把握できるようにする。
“Japanese people have debated about a matter from various viewpoints. The
matter is that Japanese people must try hard in order to overcome the weakness.”――――――「伝える日本語」での［文 2］の The 翻訳の翻訳結果の検討から始めましょう。
「伝える日本語」の段階での［文 2］には、主語がありません。私たちが日常書く文には、主語のない文が普通です。文脈から容易に判断できる成分は、省略するのが、ごく当たり前の日本語の用法だからです。The 翻訳は、ゼロ代名詞を“it”（三人称モノ代名詞）で置き換えるというディフォルトのルールに従って、主語なし文の翻訳を行っています。
次に「訳せる日本語」に言い換えます。ルール（訳せる文‐1‐1）を適用し、主語なし文
を主語あり文に言い換えます。この言い換えルールは、人である翻訳者のためですので、主語を主題成分として文頭に置くことによって、主語あり文へと言い換えています。この「訳せる日本語」に対する翻訳者の翻訳と The 翻訳の翻訳とを比べてみましょう。次の 3 点です。
（１） 主語の翻訳
翻訳者は、文脈からの情報を利用して、主語を代名詞（“they”）に翻訳しています。一般に機械翻訳ソフトは、文脈を考慮せずに、文それぞれを独立のもの
として翻訳します。The 翻訳も、主語を対訳辞書の訳語どおりに翻訳しています。ただし、他に問題点があります。主語は、主節の主語となる位置に追加されています。主題成分化されていますので、翻訳者であれば、この主語が従属
節の主語ともなることは、容易に推論できます。しかし、The 翻訳には、その推論能力はありません。そこで、従属節の主語に関しては、ディフォルトルー
ルに従って、“it”で対応しています。
（２） 「こと」の翻訳「～努力しなければならないこと」という従属節を、翻訳者は、what 節に、The 翻訳は、that 節に翻訳しています。ここは、what 節に翻訳すべきでしょう。「～ならないということ」であれば、that 節となります。
（３） 「てきた」の翻訳「議論してきた」のアスペクト属性を翻訳者は、現在完了進行形に、The 翻訳は現在完了形に翻訳しています。この場合は、現在完了進行形の方が適切です。
しかし、多くの場合、「てくる＋た」は、現在完了形や過去形に対応付けられます。

59

以上の比較検討の中で、翻訳者であれば容易に推論できることにも、機械翻訳ソフトに対しては、手厚い配慮が必要であることが明らかになりました。その配慮を「機械が訳せる日本語」として取り上げます。この例文の場合は、従属節の省略主語の明示化です。厳密に言いますと、この例文の従属節は、二段構えです。「日本人が努力しなければならないこと」という従属節に、「（日本人が）その苦手を克服するために」という従属節が従属する形式となっています。多くの場合、末端の従属節は、準動詞句、この例の場合は、不定詞句に翻訳することができますので、省略主語の明示化は不要になります。
The 翻訳の翻訳結果では、補充された主語の訳は、対訳辞書の訳語で置き換えた形式となっています。このような場合、英語では、代名詞に置き換えるのが通常の翻訳となります。
「機械が訳せる日本語」の段階で、主語を「日本人」ではなく「彼ら」に言い換えることによって対応することになります。ただし、このような文脈に関わる事項は、文章全体を見通してから判断できることです。そこで、文章全体を「機械が訳せる日本語」に言い換え、「機械が訳せる日本語」文章として、文脈の一貫性や整合性をチェックすることになります。このようにして、「訳せる日本語」と「機械が訳せる日本語」という仕組を経ることによって、The 翻訳は、文脈処理にも対応できるようになります。
この［文 2］は、対格（を格）成分が長く複雑です。長く複雑な成分を持つ文の解析は、
機械翻訳ソフトは苦手です。機械翻訳ソフトの構文解析をより確実なものにするために、文を短文化し、構文構造を簡明化する言い換えを「機械が訳せる日本語」として行うこともできます。

5. 日本語マニュアルと人工知能・次世代言語処理（１） 日本語マニュアルは、人工知能技術や次世代言語処理技術を駆使したソフトウェ
アシステムとして実現されるべきである。
（２） 日本語マニュアルによって、ブラックボックス AI をインタラクティブ AI へと進化させることができる。
（３） 日本語マニュアルによって、言語関連ビックデータをより良質なビックデータへと改善し、ビックデータの資産価値をたかめることができる。

60

第三部
人工知能研究と言語処理研究の最前線

特別講演
質問応答タスクと自然言語処理

TV クイズ番組に挑戦する質問応答システム Watson の開発において自然言語処理は極めて重要な役割を果たした。これに解候補や根拠の検索と、解のスコアリングのための機械学習を組み合わせたタスク設計が効果的であった。一方で、主に言語資源からなる情報源と学習データを確保しつつ人手によるオントロジー等の作成を回避でき
たことも大きな要因であった。本講演では特にこのコンテンツ面に注目したプロジェ
クトへの寄与について検討する。

武田 浩一
日本アイ・ビー・エム株式会社
東京基礎研究所 技術理事

63

質問応答タスクと⾃自然⾔言語処理理    武⽥田浩⼀一  ⽇日本アイ・ビー・エム株式会社   東京基礎研究所    1.  質問応答システム Watson の処理理⽅方式  れ以外に学習データとなる過去の質問および正解・不不2011 年年 2 ⽉月の⽶米国 TV クイズ番組 Jeopardy!への挑

正解のペアから解答候補をスコア付けするロジスティ

戦において、いわゆる質問応答技術[1]が open-‐‑‒ック回帰分析の重みの学習や、情報源の前処理理によるdomain のトリビア質問に対して極めて⾼高い解答精度度

情報抽出および索索引付け等を⾏行行うためのバッチ処理理がを達成して以来、同技術の実⽤用化が注⽬目を集めている。

適⽤用される。  

IBM 研究者たちが設計開発した質問応答システム

  Watson[2,  3]は、図 1 に⽰示すように 4 つの⼤大きなス

2.  既存コンテンツの活⽤用  テップで与えられた質問の解答を計算する⽅方式を採⽤用

Watson の実装において既存コンテンツの活⽤用は極めした。  

て重要な成功要因であった。情報源として WordNet

  の辞書資源、Wikipedia,  World  Book  Encyclopedia,  Gutenberg プロジェクトの電⼦子化された書籍など多様なデジタルテキスト、および DBPedia,  Yago 等の構造化データベースを採⽤用し、学習データとしては
Jeopardy!の過去問約 25,000 問を正解・不不正解の解図	
  1.	
  質 問応答システム Watson の解答計算ステップ     

答候補に対応づけた約 570 万対のデータが使われた。
IBM ⾃自⾝身が⼤大規模なコーパスや⾔言語資源を全く構築すステップ 1 では質問⽂文分析による内容語および述語項

ることなく、これら既存コンテンツのみを⽤用いて対戦構造の(これらを「⼿手掛かり表現」と呼ぶ)抽出を⾏行行い、時に約 88%の正答率率率を実現できたことは注⽬目に価すステップ 2 では⼿手掛かり表現を検索索式に変換して解答る。研究者を多⼤大な時間と労⼒力力を必要とするコンテン

候補を取得する。ステップ 3 では得られた各解答候補

ツ開発からシステム構築に集約することで開発期間をを⼿手掛かり表現中の解答指⽰示部分に代⼊入し、個別の仮短縮化できただけではなく、医療療その他の分野に適合説を⽣生成し、これらの仮説を再度度検索索式に変換してさせる際の⼤大きな知⾒見見を獲得することができたといえ「根拠」と呼ばれるパッセージ集合を検索索する。最後る。1999 年年の TREC-‐‑‒8[4]でタスク定義されて以来多にステップ 4 では各解答候補ごとに仮説と根拠との整数の質問応答システムが提案されてきたが、今後は⼤大合性等を数値化して、確信度度と呼ばれる解答候補のス

規模オープンデータなどの⾔言語資源を機械学習によりコアを計算する。事前に設定された閾値以上の確信度度

最⼤大限活⽤用したデータ中⼼心システムが実⽤用化への最有を持つ解答候補が⾒見見つかれば、そのうちで最⼤大の確信

⼒力力候補となるであろう。  

度度の解答候補を回答する。これらの 4 つのステップは⼀一⽅方でほぼすべての既存コンテンツは質問応答タスク

いわゆるランタイムの質問応答処理理部分に相当し、そを想定して作成されたものではないため、必ずしもコ65ンテンツの表現形式やその構造が質問応答タスクに適後者についてはたとえば英語および⽇日本語の合せず、回答精度度向上に直結しないという問題が発⽣生

Wikipedia の差異異、WordNet や MEDLINE ⽂文献抄録

しうる。たとえば Watson の実装においては、以下ののように極めて利利便便性の⾼高いコンテンツの有無が問題ような基準で情報源の取捨選択や変形を⾏行行い、コンテになっている。  

ンツの可⽤用性や再利利⽤用性を⾼高めた。これらはすべてヒ

産業⽇日本語の⼤大きな応⽤用分野として、機械翻訳や⾔言いューリスティックな処理理ではあるが、⼈人⼿手による介在換えの技術が注⽬目されてきたが、Watson の商⽤用化にをできるだけ避けたスケーラブルな作業であり、成熟

関わってきた５年年間の経験からいえば、質問応答や意した⾃自然⾔言語処理理なしでは実現不不可能であった。  

思決定⽀支援、商品推薦、医薬品や新製品開発における

•

•

•

Source  Acquisition:  ランダムに選択した質

探索索的知⾒見見獲得など、多くの産業界で⾼高付加価値ソリ

問から主題の広がり(範囲)や解答に必要な情ューションへの需要が⽬目⽴立立つ。データ中⼼心のシステム

報の詳細度度を検討し、エラー分析を通して、実現には⼤大規模な⾔言語資源およびデータベースが不不可

追加･削除すべき情報源を決定した。  

⽋欠なため、これらの応⽤用のなかでも特許情報などの共Source   Transformation:   ⽂文学作品、聖書、⽤用性の⾼高い⽇日本語データが存在する分野から具体的な歌詞などを Wikipedia のような⾒見見出し語つき

ソリューションが誕⽣生するものと期待している。コー

⽂文書形式に変換(作者＋有名な引⽤用など)する。

ルセンターやインターネット・サービス事業者のもと相互参照される(同義的な)⾒見見出しの⽂文書はマでも⼤大規模な専有データが存在するが、業界全体で共ージする。⾒見見出し語が省省略略された辞書形式の有することは難しい。画像投稿と同様の気軽さで、テ

定義⽂文には⾒見見出し語を補って完全な⽂文形式にキストデータが新規に発⽣生し、様々なメタデータが付変換した。  

与され再利利⽤用可能となるサービスを創出できれば、こSource  Expansion:  認知度度の⾼高い(被参照リ

ういった技術を予想以上にタイムリに商業化できるの

ンク数や出現頻度度)固有表現の記述を Web 情ではないかと考えている。  

報で補⾜足し、質問と定義⽂文の表現のゆらぎに

  よる不不⼀一致の可能性を減少させた。各⾒見見出し

参考⽂文献  

語に対し約 100Web ページを取得し、関連度度[1] 磯崎秀樹、東中⻯竜⼀一郎郎、永⽥田昌明、加藤恒昭，(監の⾼高い表現部分を⽂文書に追加した。  

修：奥村学): 質問応答システム， コロナ社 (2009).

  [2] ⾦金金⼭山 博、武⽥田浩⼀一：Watson: クイズ番組に挑戦す

3.  産業⽇日本語への展開  る質問応答システム、情報処理理 、Vol.52, No.7, pp. 840-

Watson プロジェクトの経験から産業⽇日本語への貢献

849, 2011 年年 7 ⽉月

としては、質問応答に代表される Watson 要素技術の[3] “This is Watson”, IBM Journal of Research andDevelopment, Vol.56, Issue 3-4, 2012[4] Voorhees, Ellen M.: The TREC-8 Question Answering
Track Report, Proc. of TREC-8, 1999

⽇日本語対応と、利利⽤用可能な⽇日本語⾔言語資源およびその加⼯工のための知⾒見見が含まれる。  

	  前者については、機械翻訳の時代から蓄積された国内の⾃自然⾔言語処理理技術のレベルが⼗十分に⾼高いため、⽇日本
語質問⽂文や情報源の前処理理および情報抽出に必要な⾃自然⾔言語処理理は既に実現していると考えてよい。分野に応じた解答候補の評価のための属性(次元)やそのスコ
ア計算はその都度度設計開発する必要があるが、実装上の技術的な問題はないといえる。  

66リクルートＡＩ研究所から見る
言語処理研究への期待

人材領域のビジネスを言語処理的な枠組みから表現すると、レジュメと呼ばれる非構造の自然言語で記述された求職者サイドのデータと、職務記述書と呼ばれる同じく非構造の自然言語で記述された企業によって提供される雇用者サイドのデータをマッチングするビジネスと表現できる。本講演では、リクルート AI 研究所が上記のような実問題を解くにあたって人工知能と言語処理に期待する役割について紹介する。

石山 洸
株式会社リクルートホールディングス
R&D 本部 Recruit Institute of Technology 室長

67

リクルートAI研究所から見る
言語処理研究への期待

株式会社リクルートホールディングス
Recruit Institute of Technology 推進室 室長
石山 洸

はじめに
リクルートホールディングスのご紹介
社名
創業

株式会社リクルートホールディングス
1960年3月31日（設立 1963年8月26日）

2012年10月1日「株式会社リクルート」より商号変更

本社所在地〒100-6640

東京都千代田区丸の内1-9-2

グループ従業員数

30,016名（2014年7月31日時点）

グループ会社数

119社（連結対象子会社、2014年7月31日時点）

資本金100億円（2014年10月15日より）

連結売上高11,915億67百万円（2013年4月1日〜2014年3月31日）

連結経常利益1,220億50百万円（2013年4月1日〜2014年3月31日）

69

リクルートの目指す姿

2020年に人材領域でグローバルNo.1になるための破壊的技術としてのAI開発
人材紹介事業

人材派遣事業

オンラインHR事業

ブランド

エリア

アジアを中心に先進国を中心に11の国と地域28の都市

7か国約450拠点

日本、中国、香港、台湾、シンガポール、

アメリカ・イギリス・オーストラリア・香

世界55カ国以上、28言語

海外現地での人材派遣

アグリゲート型の求人専門検
索エンジンの運営

インド、ベトナム、インドネシア、フィリピン、マレーシア、タイサービス

港・シンガポール・インドネシア・
マレーシア

１．日系現地法人向けの人材紹介
２、日本企業向けの外国人新卒の紹介

３．海外現地・外資系企業向けの先進国を中心に

人材紹介

特徴

人材紹介業

世界

日系アジアNo.1

70

5位

世界最大級のユーザー数

AI研究所の設立背景

グローバルトップレベルの技術水準

Disruptiveな新規ビジネスへの活用「グローバル x 新規ビジネス」を実現する研究チーム
Recruit Institute of Technology
エグゼクティブ・ディレクター

ALON HALVEY
h-index 94、バイアウト２回
アドバイザー・リサーチャー派遣先

OREN ETZIONICHRISTOPHER D. MANNING

TOM M. MITCHELL

71

DAVID M. BLEI

ALEXʻSANDYʼPENTLAND

言語処理チーム: Da vid M. B le i教授

機械学習の理論研究者であり、膨大なデータの中からパターンを見つけるための代表的な機械学習手法であるトピックモデルの第一人者。幅広い分野で応用されているトピックモデル手法Latent
Dirichlet Allocation (LDA)の考案者のひとり。ACM InfosysFoundation Award受賞(2014)

David M. Blei教授（米コロンビア大学）

7

言語処理チーム: C hr isto p he r D. Ma n n in g教授

自然言語処理、情報検索分野における著名な研究者。自然言語処理の代表的な教科書である“Foundations of Statistical Natural

Language Processing”、情報検索分野の代表的な教科書である“Introduction to Information Retrieval”の著者。ACM、AAAI、
ACLフェロー。

Christopher D. Manning教授（米スタンフォード大学）

872言語処理への期待
求職 者

Resume例）人材ビジネスの マ ッチングモデルの 一般的

FeatureMatching

Feature

自然言語
非構造

雇用 主

Job
Description

自然 言語
非構造
過去の
マッチング 履歴

言語処理の進化による「まだ、ここにない、出会い。」の創出

73

ニュースアプリケーションにおける自然言語処理「スマートニュース」はスマートフォン専用のニュースアグリゲータである。アプ
リケーションを起動するとニュース記事などが表示されるだけであるが、その裏側ではインターネット上から膨大なニュースを収集、分析、選定し、アプリケーションへと配信している。本講演では、このスマートニュースの裏側の記事の分析作業に使われる自然言語処理技術について紹介する。

徳永 拓之
スマートニュース株式会社 エンジニア

75

第７回産業日本語研究会・シンポジウム

ニュースアプリケーションにおける自然言語処理
スマートニュース株式会社
徳永拓之

スマートニュース？
•e77

スマートニュースのミッション√78

アプリを開くと記事一覧が表示される••

見た目は非常にシンプル
しかしその裏側では…

その裏側では…
•

多くのサーバーが記事の解析・配信のために稼働しているhttp://aws.amazon.com/jp/solutions/case-studies/smartnews/79スマートニュースの難しさ•

どこにどの記事を出すのか？

•

記事を複数の媒体社様から頂いている••

人手で全部チェックするのは不可能

ソフトウェアによる自動的な解析が重要

記事解析において重要な技術•••

自然言語処理
画像処理
ログ解析

80

NLP以外の技術も活用してます
•

画像処理
•
•

•

サムネイル画像のクロッピング
セクシー画像の自動判定

ログ解析
•
•

記事クオリティの判定
アプリの改善自然言語処理をどこで使うか？
•

記事カテゴリの分類•

NG記事の分類•

関連記事の推薦•

記事主題の抽出81

記事カテゴリの分類•

典型的な文書分類•••

本文、タイトルから記事カテゴリを当てる
機械学習 + ルールベース

Paragraph Vector (Le et al., 2014) を使用

NG記事分類••掲載基準を満たさない記事を分類する
こちらも典型的な文書分類

82

関連記事の推薦•ある記事を読んだユーザーに対して別の記事をおすすめする•

現在はタイトルと本文の情報が類似する記事を推薦している

記事主題の抽出•

記事の中心となるトピック（を表現するキーワード）
を抽出する

•

曖昧性の問題が難しい•「羽生」は「羽生善治」か「羽生結弦」か

83記事解析と記事配信の関係•

記事解析の結果は重要なシグナルとなり得る•

多くの記事が言及しているトピックは重要である可能性が高い••

他にも用途は考えられる

どのカテゴリに配信するかも記事解析の結果で決まる

機械学習を使うことについて•

記事解析システムは下記の性質が重要である
•
•
•

•

高速に動作する挙動の予想がつきやすい

トラブル時に原因がわかりやすい

機械学習を使うと下の2つが満たされない事が多いが、NLPでは機械学習は重要である

84

機械学習とのつきあい方•

シンプルなケースは予めルールで処理する••

ややこしいものだけ機械学習

機械学習の結果を上書きできる仕組みを用意する•

機械学習の性質について周知が有効な場合は、周知を怠らないまとめ•

スマートニュースは、ニュース記事を自動的に解析し配信するプラットフォームである•

記事解析を行う上で最も重要なパーツの1つが自然言語処理である•

記事カテゴリ分類をはじめとして多くの部分に自然言語処理、機械学習が使われている85

1000 社が採用
「見える化エンジン」が挑戦し続ける
テキストマイニングのビジネス利用最前線
企業活動でのテキストであるアンケート自由回答やコールセンターログ、SNS デー
タは、商品開発や品質向上の現場では VOC(Voice of Customer, 顧客の声）と呼ばれ、PDCA サイクルの重要な情報源として扱われている。このサイクルの中で、クラウド型のテキストマイニング分析ツール「見える化エンジン」は利用されている。しかしながら、顧客の声であるテキストは、アンケート回答のような書き言葉だけでなく、
ツイッターで用いられる話し言葉、通話データやチャットのような対話など複雑化している。また、テキスト分析には、同じ言葉であっても業界や業種ごとに適した意味で示さなければならないという課題が常にある。経営判断の素材となるには、これらの課題の克服が必要である。本講演では、ビジネスの現場で扱われる多様性あるテキストへの、先進技術による日々の取り組みを紹介する。

坂 慎弥
株式会社プラスアルファ・コンサルティング
見える化エンジン事業部 テキストマイニング研究 G
グループマネージャー87ᵏᵎᵎᵎᅈầ੔ဇẐᙸảỦ҄ỺὅἊὅẑầਪ৆ẲዓẬỦἘỿἋἚἰỶἝὅἂỉἥἊ἟ἋМဇஇЭዴফা঩
ઙૄভ঺崿嵑崡崊嵓崽崉嵣崛嵛崝嵓崮崋嵛崘௳ ඦ໲ 䠄䠅  

VDND#SDFRQVXOFRMS    

ἩἻἋỴἽἧỳỊ˴ỉ˟ᅈẦᾎ
‫¼୒ૼۉھ‬崛嵛崝嵓崮崋嵛崘崶崎崷崎岣岴௢஘峘ଢણ৷௧୅ভ঺岤ἙὊἑἰỶἝὅἂ
ᝤ٥ἙὊἑᡫ̮Ἷἂ ˟ՃἙὊἑ
ᾦᾔᾑỴἁἍἋἿἂ

ဒ΂ἙὊἑἙὊἑỉ‫ޛ‬ 䠄䠅  ˮፗऴ‫إ‬

ᾢᾝᾢἙὊἑ
ἙὊἑỉ‫ޛ‬ỉɶẦỤἥἊ἟ἋỉἤὅἚửႆᙸὲ

ѣဒἙὊἑ



    

89ἩἻἋỴἽἧỳỉཎࣉἘỿἋἚἰỶἝὅἂ‫׎‬ϋἉỹỴᾝιᾀ‫ݰ‬λᾉᾀ὿὿὿ᅈ
ᾃ࠰ᡲዓಅမἚἕἩὲ

ࢍщễᚕᛖᚐௌ২ᘐᢿᨛ

ᾇ὿ಅမἚἕἩửૅảỦἘỿἋἚἰỶἝὅἂ‫ᧉݦ‬ᨼ‫ׇ‬ 䠄䠅      

ẰộằộễಅမỂᵏᵊᵎᵎᵎᅈˌɥỉܱጚ 䠄䠅  ‫঺پ‬੡ਁ৫भओಅ૭॑ຘःथःॊ੫঵஘॑঳৖௷ხऔचथຘःथउॉऽघ‫؛‬    

90ʻଐấˡảẲẺẟẮể

ἘỿἋἚἰỶἝὅἂỊẆἥἊ἟Ἃỉ ³ന֥´ểễỦấܲಮỉ٣ỊẆ
‫ٶ‬ಮ҄ ẲẆᡶ҄ẲềẟỦ 䠄䠅      

ẔἘỿἋἚἰỶἝὅἂỊἥἊ἟Ἃỉന֥ểễỦẕἥἊ἟ἋỆấẟềᡶớ ấܲಮỉ٣෇ဇঅ४ॿ५दम‫ॸؚ‬य़५ॺभऒध॑
nउ௢஘भଢ|धళल‫ؚ‬੫঵ણ৿पણ৷॑खथःॊ

岴௢஘峘ଢ੫঵ણ৿峢峘ણ৷৹ਪ崊嵛崙嵤崰

ৗૹષ
৫৅
੝ఒ
ણ৿

崛嵤嵓崣嵛崧峘嵕崘ӓҴҽӇҬӡҼӢ
ણ৷崥嵤崟嵋嵓嵉崯崋崊 䠄䠅  

ਲ਼঱崊崫崿
૮ྤ峘చ੖
岴௢஘峼
ಜ峚峃ણ৿


    

91ẔἘỿἋἚἰỶἝὅἂỊἥἊ἟Ἃỉന֥ểễỦẕấܲಮỉ٣෇ဇʙ̊Ị࠰ẉ‫ف‬ьẲềẟỦ 䠄䠅      

ẔἘỿἋἚἰỶἝὅἂỊἥἊ἟Ἃỉന֥ểễỦẕấܲಮỉ٣ể˖ಅ෇ѣểỉ ḛ೛บẲḜᴾᴾ੉ୁ૪৶ੰෲ ¼ ॸय़५ॺঐॖॽথॢ

੫঵ણ৿峢峘ણ৷

岴௢஘峘ଢ

ৗૹષ
৫৅

ਲ਼঱崊崫崿

崛嵤嵓崣嵛崧
嵕崘

੝ఒ
ણ৿

૮ྤ峘చ੖

崥嵤崟嵋嵓
嵉崯崋崊

ӓҴҽӇҬӡҼӢ
ણ৷

岴௢஘峼
ಜ峚峃ણ৿

৹ਪ
崊嵛崙嵤崰

 䠄䠅  ଢ峼 nੰෲ|峁峐岝n਀ਠ|峃峵    

92ẔἘỿἋἚἰỶἝὅἂỊἥἊ἟Ἃỉന֥ểễỦẕấܲಮỉ٣ể˖ಅ෇ѣểỉ ḛ೛บẲḜᴾᴾৄइॊ৲ग़থ४থ

َਞतऌ৅ৄُॶ‫ش‬ঝ

岴௢஘峘ଢ
৹ਪ
ҵӡҽҴӈ

ҾҴӝӂӡӄҴ
嵕崘੫঵ણ৿峢峘ણ৷
ৗૹષ
৫৅

ӃҴӀҰӝ
ӖӇӢҬҵ

੝ఒ
ણ৿

ӓҴҽӇҬӡҼӢ
ણ৷ઓઅ峘崡崼嵤崱峼ૃ峫峵岽峒峘峔岮岝ৈச嵔崡嵅嵛崡峒 ઉ૎৓峔਀ਠ峼ৰਠ⋇৸৬৲岵峳ถ಍峢崘嵑崽峼崗嵒崫崗峃島峚岝૑峄ਉધ崮崕崡崰峕峉峓峴ା岹லੌ峩 䠄䠅  ⋈૿ਊ঻岵峳৸঺峢એஜ岮ীෲ੥ટ峙岴ਞ峕ো峴峒峁峐৳ோ৿৓峔嵔嵅嵤崰峒峁峐岝౎嵉嵛崸嵤峢峘ુથ⋉ൌ૘ਔৄ峘৅ৄ੉ୁੰෲૼ୒峼ઞ峍峉ൌ૘峔੼க岬峵ଢ峼ྴল峃峵லੌ峩    

ẔἘỿἋἚἰỶἝὅἂỊἥἊ἟Ἃỉന֥ểễỦẕཎࣉṞ μ˳ẦỤᛇኬồ崗崌崢‫؟‬岽峘৲ဲષ峘ਖ਻ਡ峙峓岽峑峁峱岰‫ء‬ 䠄䠅      

93ẔἘỿἋἚἰỶἝὅἂỊἥἊ἟Ἃỉന֥ểễỦẕཎࣉṞ μ˳ẦỤᛇኬồ 䠄䠅  !

    

ẔἘỿἋἚἰỶἝὅἂỊἥἊ἟Ἃỉന֥ểễỦẕཎࣉṞ μ˳ẦỤᛇኬồ 䠄䠅      

94ẔἘỿἋἚἰỶἝὅἂỊἥἊ἟Ἃỉന֥ểễỦẕၡ༮঻岾峒峘஥໧૭ચ峔৿৓峔嵔嵅嵤崰ཎࣉṟ ਃ࢘ᎍẦỤ μᅈồীෲ੥ટ峒 n嵔嵅嵤崰஄ૄ|峒峁峐ુથҾҴӝӂӡӄҴ൐ફ 崡嵆嵃峮3&峕ඍ岹岝嵔嵅嵤崰嵉嵤嵓ଦਦ९‫ش‬३কঝ
ওॹॕ॔ 䠄䠅      

ẔἘỿἋἚἰỶἝὅἂỊἥἊ἟Ἃỉന֥ểễỦẕཎࣉṠ ࠎ‫ݲ‬ॖᙸỉႆᙸ੉ୁੰෲૼ୒峼峎岵峍峐岝岴௢஘峘ਞ੅峋岶ਘ岮ᆽਚ峼ຸ岮ল峃૎ੲ峘਀ਠྴল
ૻຎ峘਀ਠྴল
‫ق‬ਏ஦岝ਂ૭ચ岝ਂ૭ચ峔峓‫ك‬‫ٳق‬峲峴峬‫ٺ‬峘峥岰岶‫ٸ‬峊‫ك‬ ૻຎ਀ਠঐॵউ

 䠄䠅      

95ẔἘỿἋἚἰỶἝὅἂỊἥἊ἟Ἃỉന֥ểễỦẕཎࣉṠ ࠎ‫ݲ‬ॖᙸỉႆᙸ੉ୁੰෲૼ୒峼峎岵峍峐岝岴௢஘峘ਞ੅峋岶ਘ岮ᆽਚ峼ຸ岮ল峃ૻຎ峘਀ਠྴল

‫ٳق‬峲峴峬‫ٺ‬峘峥岰岶‫ٸ‬峊‫ك‬ ૻຎ਀ਠ ৤ठ଀ऐ਀

 䠄䠅      

ẔἘỿἋἚἰỶἝὅἂỊἥἊ἟Ἃỉന֥ἘỿἋἚἰỶἝὅἂỊἥἊ἟Ἃỉന֥ểễỦന֥ểễỦẕ
ểễỦẕẮẮộỂỉộểỜ

ἘỿἋἚἰỶἝὅἂỊẆἥἊ἟Ἃỉ ³ന֥´ểễỦ
岴௢஘峘ଢ
৹ਪ
ҵӡҽҴӈ

ҾҴӝӂӡӄҴ
嵕崘੫঵ણ৿峢峘ણ৷
ৗૹષ
৫৅

ӃҴӀҰӝ
ӖӇӢҬҵ

੝ఒ
ણ৿

ӓҴҽӇҬӡҼӢ
ણ৷ਞ峏岷৅ৄ崬嵤嵓

ઓઅ峘崡崼嵤崱峼ૃ峫峵岽峒峘峔岮岝ৈச嵔崡嵅嵛崡峒 ઉ૎৓峔਀ਠ峼ৰਠ⋇৸৬৲岵峳ถ಍峢 䠄䠅  ⋈૿ਊ঻岵峳৸঺峢⋉ൌ૘ਔৄ峘৅ৄ    

96ʻଐấˡảẲẺẟẮể

ἘỿἋἚἰỶἝὅἂỊẆἥἊ἟Ἃỉ ³ന֥´ểễỦấܲಮỉ٣ỊẆ
‫ٶ‬ಮ҄ẲẆᡶ҄ẲềẟỦ 䠄䠅  "    

Ẕấܲಮỉ٣ỊẆ‫ٶ‬ಮ҄ẲẆᡶ҄ẲềẟỦẕ

࠼ầỦấܲಮỉ٣崛嵤嵓崣嵛崧嵤峕
岬峎峨峵ৢਵ崯嵤崧峼ણ岵峁峉岮੉ୁੰෲૼ୒ 峘 ਱঱‫ٹ‬঩‫ ر‬ਤ৲峁峐岮峵੉୴峢峘ৌૢ崩嵋崫崰ভਵ峼ীෲ峁峉岮‫ٹ‬ৌਵ峘ঽ৿ਏ৺‫ٹ‬ভਵীෲ‫ق‬ৌ岝੗ৌ੗‫ك‬‫ٹ‬崮崕崡崰嵆崌崳嵛崘¼઺൸ীෲ崌嵛崡崧崘嵑嵈峼
ણ岵峁峉岮ҵӡҽҴӈ峩峉岮峕஥岹ୂ岻峐岝
616峩峉岮峕ਞೄ峕ૐ峫峉岮 䠄䠅  崮崕崡崰嵆崌崳嵛崘 峘 ਱঱崯嵤崧ઽૐ 峘 ਱঱‫ໍٹ‬ச嵒崝嵤崩ਃચ K 崛嵉嵛崰    

97Ẕấܲಮỉ٣ỊẆ‫ٶ‬ಮ҄ẲẆᡶ҄ẲềẟỦẕ

ᚕᛖᚐௌ২ᘐ ỉӼɥَেऌथःॊ੉୴ُषभ੉ୁੰෲૼ୒भୖ਻
ৗ峁岮੉୴峮岝ઞ峹島্岽峇岝峨峊峨峊૘ਯୣ

崷崌崾嵒崫崰峔
੉ୁੰෲҵӐӣӟҴӅ

ધ১嵓嵤嵓峘੦ম岶岬峵峬峘峘୻ਗ৓峔ઞ峹島্岶ோ૔嵓嵤嵓嵁嵤崡஑য峕峲峵ੴ௙峒৽ୡ岵峳੭峉|৶૓|峕峲峵
ੰෲ岶૭ચ
ਃ༊৾ಆ஑
崯嵤崧峒嵕崠崫崗岵峳઴ল岿島峉|ൊ਱|峕峲峵ੰෲ岶૭ચ৊峂੉୴峑峬੉৚峁峮ਔ௡岶঵ੀ峮ফ৻峑౮峔峵 䠄䠅      

Ẕấܲಮỉ٣ỊẆ‫ٶ‬ಮ҄ẲẆᡶ҄ẲềẟỦẕ

ᚕᛖᚐௌ২ᘐ ỉӼɥ ṞẐẲẦễẟẑբ᫆ẐࢬỊἩἾἴἽẲẦ᫩ộễẟẑ᫩ớίᏉ‫ܭ‬ὸ
᫩ộễẟ ίԁ‫ܭ‬ὸ 䠄䠅      

98Ẕấܲಮỉ٣ỊẆ‫ٶ‬ಮ҄ẲẆᡶ҄ẲềẟỦẕ

ᚕᛖᚐௌ২ᘐ ỉӼɥ ṟẐ‫ڤ‬ẨẪễẟẑ
ଐஜᛖểẲềẆ᧓ᢌảềẟỦẐ‫ڤ‬ẨẪễẟẑửᵲᶕᶇᶒᶒᶃᶐỂ౨ኧẴỦểᵏẦஉỂᵑᵕᵊᵓᵒᵏˑ 䠄䠅      

ૼẲẟᚕẟ૾ồỉ‫ࣖݣ‬ỂẨỦᡶ҄ầ᣻ᙲḤẐ‫ڤ‬ẨẑỊܾ࢟ᚺỂỊ ễẪܾ࢟ѣᚺί‫ڤ‬Ẩẻὸ!

Ẕấܲಮỉ٣ỊẆ‫ٶ‬ಮ҄ẲẆᡶ҄ẲềẟỦẕ

ᚕᛖᚐௌ২ᘐ ỉӼɥ Ṡ἟ἕἚɥỂỊẆଐẉẆૼẲẟଐஜᛖầᛓဃẇ嵣આ঩঴র峑௵୸峼ৄ峎岻峐ઓ峹峄崳嵌峎岮峉 嵥b̺C嵣੔ౝೀ੓峕崽嵑嵔峉崟嵏崫崗岵峳য়峋ઉ島峨峅峽嵣嵣嵣嵣峮峍峚岮岹峳岮峉岹岿峽岴წ৕ᆚ峍峉峽峊岻峓‫آ‬᷶‫ئ‬嵣਍嵊崶峘ེ峼େ峍峉峳঩峑ઌ峍੸峎峕ീ島峨峁峉 䠄䠅      

99Ẕấܲಮỉ٣ỊẆ‫ٶ‬ಮ҄ẲẆᡶ҄ẲềẟỦẕ

ᚕᛖᚐௌ২ᘐ ỉӼɥ ṡ̞ụӖẬỉᩊẲẰồỉ‫ࣖݣ‬峮岿峁岮 岴ಟ岿峽峘 崓嵔嵤岴岮峁岮 岴ಟ岿峽峘 崓嵔嵤 䠄䠅      

Ẕấܲಮỉ٣ỊẆ‫ٶ‬ಮ҄ẲẆᡶ҄ẲềẟỦẕ

ᚕᛖᚐௌ২ᘐ ỉӼɥ Ṣಅမắểỉ‫׍‬ஊᘙྵồỉ‫ࣖݣ‬岣峮峚岮岤峘৊ଝୁ峙‫ء‬৻峑峙岝‫ٳٳٳ‬৻峑峙岝‫ٳٳٳ‬岣ධ峪岤峘৊ଝୁ峙‫ء‬ධમ঵ੀ峑峙岝‫ٳٳٳ‬ୢఇષ঵ੀ峑峙岝‫ٳٳٳ‬ 䠄䠅      

100Ẕấܲಮỉ٣ỊẆ‫ٶ‬ಮ҄ẲẆᡶ҄ẲềẟỦẕ

ἘỿἋἚἰỶἝὅἂ ỉ Ӽɥॸय़५ॺঐॖॽথॢदभঐॵউ਀ંध ઺൸धभ੆়

嵣崿嵕嵊嵤崟嵏嵛峮ৗૹષ峘ખ஭ীෲ嵣౞ౄଌ崳嵤崢峘৅ৄ 䠄䠅      

Ẕấܲಮỉ٣ỊẆ‫ٶ‬ಮ҄ẲẆᡶ҄ẲềẟỦẕ

ἙὊἑӓᨼ ỉ Ӽɥnःणदु|ਐযपৌखथ৹ਪ॑घॊऒधऋ૭ચप
ໍசজ१‫ॳش‬ਗ৖ঔॽॱ‫ش‬਱ऐൕંഝप਺ံ

৺ਐযभਗ৖ঔॽॱ‫ش‬प岧ໍச嵒崝嵤崩ਝ৒઺એ岨崧崌崰嵓崸嵔嵛崧崌嵛崯嵤峘ম୵峙‫ء‬ਝਖ੬ਙ峘্峕ସਖ峑峃岞岬峔峉峙岝ম୵峘崿嵔崤嵛崰峒峁峐୦峼峬峳岰峒ᇃ峁岮峑峃岵‫ء‬৚௦਋଒

z ॔থॣ‫ॺش‬भेअप‫ؚ‬আথএॖথॺभॸ‫ش‬ঐઽૐz ৗ१‫ش‬অ५षभॸ५ॺঐ‫ॸॣش‬ॕথॢz ઺൸ऩन॑ઞढञଳಁ৹ਪु૭ચ

ৌखथໍৎप৹ਪ॑ৰ઱

৹ਪ৫઩ἼỴἽἑỶἲỆ ẐᙸảỦ҄ẑ Ўௌᵓ଺᧓ᆉࡇỂẆኖᵏᵎᵎ‫ׅ‬ሉᵐ῍ᵑଐᆉࡇỂẆኖᵑᵎᵎ‫ׅ‬ሉ 䠄䠅      

101ẔἘỿἋἚἰỶἝὅἂỊἥἊ἟Ἃỉന֥ἘỿἋἚἰỶἝὅἂỊἥἊ἟Ἃỉന֥ểễỦന֥ểễỦẕ
ểễỦẕẮẮộỂỉộểỜ

ấܲಮỉ٣ỊẆ
‫ٶ‬ಮ҄ẲẆᡶ҄ẲềẟỦ崷崌崾嵒崫崰峔
੉ୁੰෲҵӐӣӟҴӅ

ৗ峁岮੉୴峮岝ઞ峹島্岽峇岝峨峊峨峊૘ਯୣ

嵓嵤嵓嵁嵤崡஑য峕峲峵ੴ௙峒৽ୡ岵峳੭峉|৶૓|峕峲峵ੰෲ岶૭ચધ১嵓嵤嵓峘੦ম岶岬峵峬峘峘୻ਗ৓峔ઞ峹島্岶ோ૔ਃ༊৾ಆ஑崯嵤崧峒嵕崠崫崗岵峳઴ল岿島峉|ൊ਱|峕峲峵ੰෲ岶૭ચ৊峂੉୴峑峬੉৚峁峮ਔ௡岶঵ੀ峮ফ৻峑౮峔峵 䠄䠅      

"ʻଐấˡảẲẺẮể

ἘỿἋἚἰỶἝὅἂỊẆἥἊ἟Ἃỉ ³ന֥´ểễỦấܲಮỉ٣ỊẆ
‫ٶ‬ಮ҄ẲẆᡶ҄ẲềẟỦ 䠄䠅      

102ẐᙸảỦ҄ẑỂਃạᅈ˟ႎॖ፯
ợụợẟᅈ˟ỉẺỜỉဃ෇ᎍể˖ಅỉ೛บẲဃ෇ᎍ 䠄䠅      

ᙲஓὉॖᙸ

˖ಅ

ợụợẟՠԼ
ἇὊἥἋঅ४ॿ५भਠৃद‫ؚ‬੉ୁ૪৶ૼ୒‫ؚ‬যੵੴચૼ୒॑༿ऌञः্‫ؚ‬छऱओ৴൪ऎटऔः

 䠄䠅      

103

不許複製 禁無断転載
主催者 高度言語情報融合フォーラム（ALAGIN）
一般社団法人 言語処理学会
一般財団法人 日本特許情報機構（Japio）
発行日 平成２８年２月２９日
発行者 高度言語融合フォーラム（ALAGIN）内産業日本語研究会・シンポジウム事務局
email: info@alagin.jp
TEL: 03-3351-8155