# さきがけ「新しい社会システムデザインに向けた情報基盤技術の 創出」研究領域における自然言語処理関連研究
## 1 はじめに

科学技術振興機構 (JST) の「さきがけ1」 ${ }^{1}$ は， 文部科学省が定める戦略目標に基づいて推進される JST の「戦略的創造研究推進事業」のプログラムの一つで, 研究総括が定めた研究領域運営方針の下で研究者が異分野間のネットワークを形成しながら個人で研究を行うものである.「新しい社会システムデザインに向けた情報基盤技術の創出 2 」(略称：社会デザイン）は黒橋禎夫先生 (京都大学) を研究総括として 2016 年度から運営されてきた領域で, 自然言語処理領域から本稿共著の 5 名が研究者として参加した（1 期生: 吉野・高村， 2 期生: 永田・松崎， 3 期生: 須藤)。本稿では, 2021 年度末での「社会デザイン」領域の終了に際して, 自然言語処理に関わる研究を実施した本稿共著者の研究について簡単に紹介するとともに「さきがけ」での活動を通じて得られた経験や感想を述べる。

## 2 漸進的な言語理解・知識獲得に基づく音声対話システム（吉野）

私がさきがけで取り組んだ課題は, 音声対話システムにおいて漸進的な言語理解や知識獲得を可能とする枠組みの構築である。「漸進的 (incremental)」というのは，対話を進めるにつれて対話内容から知識を抽出していくということの他に, 発話の処理を時系列に沿って漸進的に行うということを意図した．私は元々音声の研究室で音声対話システムをテーマに研究をしていたことから，言語コミュニケーション，特に話し言葉における漸進処理・逐次処理に興味を持っていた. 内省が効いた書き言葉と比較すると，人間の話し言葉は語順などが容易に入れ替わる.また，対話の進行に応じて話す内容も刻々と変化していく。こうしたリアルタイムコミュニケーションを言語理解や知識活用の側面から理解しようとするのがこの研究課題の大目標で


あった．結論から言えば，言語コミユニケーションのリアルタイム処理を説明する理論を構築できたとまでは言えないが，いくつか興味深いモデルが構築できた。例えば，実際に発話内容の理解（フレームへの書き起こし）を行うタスクを漸進的に行った場合，発話を全て聞かずとも理解が可能なケースが多いことが示された (Coman et al. 2019). 対話全体の漸進的処理においても，論証のような対話ドメインでは発話から得られた知識を随時処理しつつ，得られた知識に沿って対話戦略を最適化することが有効であることが示された (勝見他 2020).

言語処理の目標のひとつである言語理解を実現する根幹は，与えられたテキスト列をどのように機械で処理できる形に変換するか，それを機械が持つ知識ベースに対していかに接続して利用可能にするかにある。述語を中心とした事態・イベントの表現とこれら同士の関係によって漸進的な言語理解と知識獲得を実現できる可能性を示すことができた (田中他 2021) のは,研究的には一歩前進であったと言える。今後は, こうした理解の枠組みをロボットなどの実世界応用 (湯口他 2022)へと広げていきたいと考えている.

私がさきがけに応募したきっかけは，まず第一に自身が研究で必要とするアノテーションを行ってくれるアノテータを雇用したかったためであった. 現代言語処理はその多くをアノテー ションされたコーパスに依拠しており，アノテーションそのものや基準を作成する上でアノテー 夕を訓練することが必要である。さきがけの大きな予算でアノテータを雇用できたことは私の中で非常に大きな経験であったし，また良いアノテータの応募に巡り合えたことも幸運であった. 一方で, 言語処理という研究分野のアノテーションへの依拠度合いを考えたときに, どう継続的にアノテータを養成・雇用していくかについては，もう少し重視されてもよいのではないかということを考えるきっかけともなった。

また他でもよく言われていることではあるが，さきがけは異分野の研究者との交流という意味でも非常に有意義な機会であった，領域会議は，自身の技術がどういうところに使えるのか, あるいは異分野の技術が自身の研究をどう強化できるかということを検討する機会でもある。 さきがけの同期は自分と同時期に若手研究者から PIになろうとする，あるいは最近 PIになった研究者が多く，そうした研究者キャリア上の同世代と深い交流を行うことができるというのも意義深い，加えて，私の場合はさきがけの予算で海外へ留学する機会にも恵まれ，その中で世界中の様々な研究者と議論を行い自身の研究観を更新することができた．先ほどの大きな予算を使うということも含めて, こうした機会は採択された限られた研究者に許されるものであるので，言語処理若手研究者の方々にも積極的に挑戦して貪いたいし，分野としてそうした挑戦を支援する枠組みが構築できればよいと考えている。私自身応募時は助教になりたてで，実は同時期に新設された ACT-Iに応募するつもりで説明会に行った. その際, 同じ会場で行われていた「社会デザイン」さきがけの説明を聞いて, やりたいことへの親和性がこちらの方が高そうなことから，自分には少し早いかもと思いつつ応募を決めた。チャンスはどのように転がってくるかわからないものなので，チャンスが来た時に迷わず飛び込む勇気の後押しと，勇気の
裏付けとなる準備を分野としてサポートしていきたい.

## 3 様々な形式のデータを言語で柔軟に記述する汎用的技術の開発（高村）

さきがけに応募したのはこれが初めてではなかった，恥ずかしい話だが，全く異なるテーマで何度か応募し，いずれも不採択となっていた。過去の自分の応募書類を見てみると, これは間違いなく不採択だろう，という感じたっった。課題の規模感がまず駄目であった. 国際会議論文 1 本や 2 本分の研究計画では通るはずもない. また, 募集要項で記述されている社会的背景にどう関連し，どう役立つのか，またそのアプローチは期待されている種類のものか，といった点がわかりやすく書かれていない。そしてそれが自然な形で学術的な意義も含んでいるということが説明されていない.

平成 28 年に始まった, さきがけ社会デザイン領域は, 自分としては最後の挑戦になるかなと思いつつ，気合いを入れて応募に臨んだ。自分が何をやりたいかを整理しつつ，募集要項を読み込んだ。募集要項に書かれている社会デザイン領域の概要 (JST 戦略研究推進部 2016) は, 以下の段落より始まる：

“情報技術の急速な進展により, 莫大な数のセンサやデバイスがインターネットにつながるようになってきました，また，医療・健康，材料・物性，都市インフラや地球環境など，あらゆる場所で多種多様のビッグデータが蓄積され, 応用されてきています。さらに，自然言語処理やディープラーニング等を駆使した人工知能技術にも大きな関心が集まり，これらの各分野における活用が急速に進みつつあります。”

これは，自分のやりたいこととストレートにつながる公募であり，この上なく大きなチャンスであった．実際，私の応募課題のタイトルは「様々な形式のデータを言語で柔軟に記述する汎用的技術の開発」であり，そのストーリーは「センサ技術などの発達により様々なデータが大量に存在するものの，それを有効活用できていないので，深層学習などによりデー夕を言語で記述することで活用を促す」というもので, 節操がないくらい募集要項に一致している．決して募集要項に合わせて研究計画を立てたわけではないが，自分のやりたいことがいかに募集要項の内容に一致しているかを，できる限りしっかり表現するよう心がけた. このようなストー リーを描いた背景には，自然言語処理における大きな流れもある．自分が自然言語処理分野に足を踏み入れてから, この分野におけるいろいろな研究課題において機械学習手法が支配的になっていくのを見つつ，もうしばらくしたら言語生成の番だろうなと感じていた. それと同時に, 機械学習による言語生成に大きな可能性と興味を感じていた.

そうして書き上げた応募書類は今読み返すとまだまだ改善の余地があるものの，ありがたいことに採用していただけた，さきがけ研究が始まり, 同じ領域の研究者のプレゼンを初めて聞いたときは，かなりの衝撃だった，内容が高度であり，かつ面白く，聞いていると目が讶えて

くるのであった。これを独り占めするのは良くなかろうと，親しい友人に次期公募での応募を強く勧めた記憶がある。

自分の研究はといえば，まずはデー夕の入手からであった，入力となるデータと，出力となるテキストがぺアになっている必要があり, 入手はそれほど簡単ではなかった。もちろん, 研究用に公開されているデータもあるが, 公開データのみでの研究だけでなく, 実データと向き合う必要があると考えていた. データを持つ企業の協力や, さきがけの予算により, 気象 (村上他 2017), 金融 (Aoki et al. 2018), スポーツ (Iso et al. 2019) など様々なドメインのデータを入手し, 研究を進めることができた. 特に，イングランドのプレミアリーグのデータを購入し,念願のサッカーのテキスト速報を生成する研究を進めることができた (Taniguchi et al. 2019). さきがけでの研究により，その後のプロジェクトにもつながる土台や人脈ができ，研究予算以上の大きなものを頂いたような気がする。

ただそれ以上に, さきがけは一言でいうと「楽しい」ものであった. 同分野および異分野の研究者や, アドバイザーらと深い議論や情報交換ができ，いろいろな視点から問題を眺めることができた。同じ領域の研究者らは, 互いに同級生やチームメイトのような感じで, 学生に戻ったかのようであった。 1 年に二度ほど開催される領域会議がいわば進捗報告会であり，研究総括とアドバイザー陣の前で全員が発表をする。領域会議前は，さきがけ研究者同士は互いに「領域会議の準備できていない。やばい」などと言い合うのであるが, そんなことを言っている研究者も研究成果をしっかり揃えて素晴らしいプレゼンをしたりする. そんなところも，学生時代のようであった。社会デザイン領域の最後の領域会議には卒業する学生の気分になり, 心の中には「蛍の光」が流れ, 気持ちだけは黒橋先生を胴上げした。学生気分をもう一度味わいたい研究者の方々には，さきがけに挑戦することを是非とも勧めたい．同時に，JSTには，さきがけのこのような雾囲気を維持してほしいと願う。

## 4 新しい学びの形態を実現するための問題自動解説技術の開発（永田）

本研究テーマに至るまでには長い経緯があった。2000 年頃に文法誤り検出／訂正の研究を始めた筆者であるが，システム出力を英語の先生に見せるたびに「誤り訂正ができるのは良いのですが，誤りの理由を説明することはできませんか？」という趣旨のコメントをいたたいた．検出 ／訂正情報だけでは学習支援としては不足ということである。 それ以来, よりリッチなフィー ドバックを実現することを常々考えてきたが，うまくいかない時期が 15 年近くも続いた.

そんなある日, 本稿著者の一人である高村氏と雑談することがあった. 氏曰く「参加しているとどんどん目が讶えてくる凄い会議がある」と。それが, さきがけの領域会議であった。熱っぽく語る同氏の話を聞いていると，だんだん私もその気になり，その場でさきがけに応募することを決心した。テーマは，もちろん「よりリッチなフィードバックの実現」である。思わぬ

ところから転機が訪れたわけである。

蓋を開けてみると，はたして凄かった。文面では伝わりにくいが，領域内の研究者もアドバイザの先生方も何から何まで圧倒的であった。テーマは多岐に渡るが（例えば，子供アンドロイド, 脳中の言語情報の解読など), どの研究者も毎回の領域会議で, 素人目に見ても凄い成果をバシバシ報告するのである。 そして皆さん, 非常に研究活動を楽しんでおられるようであった (とにかく熱い)，それを聞いているアドバイザの先生方も普段の所属や業務を忘れて純粋に議論を楽しんでおられるようであった.

そんな中, (若干のプレッシャーを感じつつも), 約 4 年間に渡る, 私のさきがけ研究生活がスタートした。まず取り掛かったのは, 研究の基盤となる解説文データの作成である。前例のないタスクであるため，かなりの困難を伴った．英語の専門家と一緒に解説文を作成するということを何度も行った．期間中に少なくとも 5,000 の解説文を読み，分析を行った. 最終的に， 3,000 文書以上から成るデータセットが完成した，学習支援として有意義な解説とすると共に，現在の技術で生成が可能なものとなるようバランスをとる作業であった. データ構築をしているようで，実は，夕スクの設計を行っていたように思う。その成果の一部は言語資源協会より公開中である ${ }^{3}$.

データ作成と並行して様々な手法の考案に取り組んた。手始めに検索問題として問題を解くことを試みた．領域会議および関連する研究者との交流から生まれたアイデアである．深層学習を利用して，訓練データを曖昧に検索することで，解説対象に類似した英文に付与された解説文を出力するというものである．シンプルな手法であるが，思いのほかうまくいった．初めて生成結果を確認して「機械でもこんなに人間らしい解説が出せるのか」と感動したことをよく覚えている（訓練データ中の解説文をそのまま出力するので自然なのは当たり前であるが）.例えば, “In the restaurant serve good food." という英文に対して,「この名詞句は, 文の主語です. 主語は通常前置詞を伴いません.」という解説文が生成された. 従来の構文解析を利用する方法では, 前置詞 + 主語という構造をどのように扱ったらよいかは自明でなく解説の生成も難しい. 小さくも重要な一歩であったと自負している。ここまでの成果を新しい夕スクの提案として発表した (Nagata 2019).

その後も, 研究期間を通じて貴重な体験をすることができた. ちょっとした tips から, 他分野の最新動向まで，様々な情報を得ることができた。また，その合間を縫って，今後の言語処理はどうあるべきかといった壮大なテーマまで議論する機会もあった（領域会議は合宿形式であり時間を気にせず議論を楽しめる)。直接は関係しないような話題も，自分のテーマを俯瞰して見直すということに繋がったように思う，毎回，大いに脳が活性化され，次の領域会議を楽しみにしつつ研究に打ち込むことができた。その甲斐あり，解説文生成に関する様々な知見を
^{3}$ https://www.gsk.or.jp/catalog/gsk2019-a/およびhttps://www.gsk.or.jp/catalog/gsk2019-b/で公開中.
}

まとめて発表 (Hanawa et al. 2021) することもできた。また, 得られた成果を活用した国際シェアードタスク "GenChal 2022: Feedback Comment Generation for Writing Learning4"も開催中である．更に，実用化に向けて，低コストで高信頼度な解説文生成の実現方法の確立 (Nagata et al. 2022)にも取り組んでいるところである.

こうして改めて振り返ってみると，気軽な雑談にしろ，フォーマルな進渉報告会にしろ，素晴らしい場があったことが大きかったように思う．私の立場からは想像することしかできないが，豊かな場を提供するために，総括をはじめとするアドバイザの先生方，JST の方々には多大な苦労があったのではないかと思う。感謝の限りである。さきがけの豊かな場から生まれた一連の成果が，解説文生成の研究に取り組む人のための新たな場となれば幸いである.

## 5 読解に困難を抱える生徒を支援するテキスト表示技術（松崎）

筆者はこれまで主に構文・意味解析に関する研究を行ってきた。他の言語処理課題と同様に，構文・意味解析研究でも，対象となる文集合に対して「正解」を与えること，すなわち「正しい」構文・意味構造を措定することが研究の開始点となる.この「正しさ」には様々な議論の余地があるものの, 少なくとも, 大まかには合意可能な構文・意味構造の記述レベルが存在すると考えなければ，言語処理研究どころか言語を基礎とする社会生活に大きな支障が生じる.

ところで, 2016 年度から筆者が共同研究者として参画した科研費プロジェクト「テーラーメー ド教育開発を支援するための学習者の読解認知特性診断テストの開発」(研究代表者：国立情報学研究所・新井紀子教授) では, 教科書や新聞から採った数文程度の問題を用いた読解テスト （通称：Reading Skill Test, RST）を，中高生を中心とする数十万人を対象に実施し，一般に想定されている（と思われる）読解能力を下回る生徒が多数存在することを明らかにした。この過程で，筆者は多数の問題とそのテスト結果を目の当たりにし，上述の「構文・意味に関する合意がとれないことによる社会生活における支障」が現実に存在することを確信した.

そこで，さきがけ「社会デザイン」では，RST をテストベッドとして，言語処理を応用した読解支援技術を開発することを研究課題として提案した．中心となるアイデアは，インデント・分かち書き・太字化などのテキスト修飾を通じて, 文章の構造に関する「ヒント」を与え, これにより読解を支援することであった. テキスト修飾によって文や文章には構造が存在するということを可視化し, この明示化された構造にもとづいて読解する段階, いわば補助輪つきの読解を経由して, 徐々に通常のべタ打ちのテキストも正確に読めるようになるという想定である.

研究の第一段階は, 様々な能力レベルにある児童生徒にとって, どのようなテキスト修飾が有効かを調査することだった。そこでまず，最も有効だろうと思われるテキスト修飾の仕様を

定め, テキスト修飾を付加した場合・しない場合の読解問題に対するテスト成績の差を調べた. 2 つの自治体の教育委員会と協力し, 延べ数千人の小中学生を対象とした実験を行った結果, 予想とは大きく異なり，テスト成績に顕著な差が現れる問題はかなり少数であることが分かった.

正直なところ困ったことになったと思った。いま振り返れば，計算機プログラムに対する構文ハイライトや，箇条書きを基本とする研究発表スライドからの連想で，テキストの表示形態と構文・意味構造が一致していることの認知的効果は自明のものと考えていた。いくつかの実験実施校でテストの様子を見学させてもらい，テスト後の生徒にそれとなく「普通と違う形で文章が表示されていたのに気づいたか」という意味の質問をしてみた.これに対する「まったく気づかなかった (ていうか何のこと?)」という反応は衝撃であった.

特定のテキスト修飾に対する反応に統計的に有意な差があるか否か，ではなく，読解教育上の意味がある方策を見出すことが興味の中心であったため，その後は，テキスト修飾の効果についての調査から，より大きく網を広げる方向に研究方針を転換し，「なぜ読めないのか」「どうすれば読めるのか」「現在の教科書テキストはこれでよいのか」に関しいくつかの調査研究を行った。結果として，テキストに振り仮名を付与することに読解への即時的な効果はないこと (Arai et al. 2018), 現在の小中の理科教科書のテキスト構成は, 読解能力の伸長と比較した場合に複雑すぎる疑いのあること (Arai et al. 2020), 語彙知識と読解テスト成績の関係 (相原他 2021)など，いくつかの知見が得られた.

末筆となるが，領域会議での様々な背景を持つ研究者の意見は大きな刺激となった。また, ビジネスと研究あるいは科学行政と研究といった観点からの領域アドバイザー・関係者による講演は非常に有益であった. コロナ禍により筆者の研究課題も大きな影響を受けたが，その反面, 地理・研究領域・研究を取り巻く立場などの相違は通信技術によってかなりの程度まで乗り越えてコミュニケーション可能であることが明らかになったように思う。これを奇貨として 「さきがけ」をはじめ異分野の協働が一層発展することを願う.

## 6 次世代言語生成のための生成文評価基盤（須藤）

須藤の研究課題は言語生成の評価の仕組みを再考し, 深層学習によって大きく変化・発展した言語生成を正しく評価するためには何が必要か, を問うものであった. 本研究の問題意識は,既発表 (須藤他 2021b; Sudoh et al. 2021) で述べている通り, 表層的には小さな差異が伝達内容に深刻な変化をもたらすという点にある。機械翻訳を始めとする言語生成の技術水準は大きく向上してきたのだから，その評価もより厳しくすべき時代が来ているのではないだろうか？ 5 そのような厳しい評価を人手評価と自動評価の両面から行うことを目標に，評価基準の策定，人
$ ) でも論じている.
}
手評価データセットの作成・公開, 自動評価手法の開発, を中心に 3 年半の研究を実施した.

人手評価に関しては苦難の連続で，評価者間の摇孔との戦いであり，様々な言語生成タスクへの取り組みを進めるつもりだったところが機械翻訳の評価に大部分の力を注ぎ込むこととなった. 結果としては既発表で示したような形となり，ことばが解釈できたとはどういうことか，またある生成文が参照文と同じ内容を伝達しているのか，誤解を招くような誤りを含んでいるのか, という判断を下すということがいかに難しいことであるかを強く印象付けることとなった 6.同義性判定という意味では 2018 年 10 月の研究開始早々に BERT が公開され, 計画時の技術イメージが大きく変化することになったのも印象深い。一方の自動評価はそうした事前学習モデルの活用という流れに乗り，XLMを利用して原言語入力を活用する手法を考案し， 2021 年の WMT では更に人工負例によるデータ拡張も加えトップグループに入る結果を残した (Takahashi et al. 2021). また, ことばの意味を考える上で近年不可欠となっている単語の分散表現に関する演算の研究に取り組み (石橋他 2022), 様々な興味深い結果が得られている.

本研究の着想は現職への異動前からあり，異動後に本格的に取り組むにあたり大規模な人手評価の実施のための予算を求めてさきがけに応募した。一度の不採択を経て採択され, 開始 2 ケ月後の 2018 年 12 月まではこの予算で自分の研究を進めてやろう，ということのみが頭にあったのだが，それがいかに近視眼的なものであったかを知ることになる。領域会議は領域総括とアドバイザーの先生方, 領域研究者が集まって行う研究集会で, 各研究者の進捗報告もそれぞれ刺激的であるのだが, 何より休㦝時間の雑談, 懇親会やその後の会話や議論が非常に有意義で，標榜されている通りあたかも一つの研究室で集まっているイベントであるかのように思えた. そういった意味で後半の 2 年間はオンラインでの対応が多くなり, そうした体験の多くが失われてしまったことが非常に悔やまれる。しかしそうした中でもオンラインの特性を活かして研究のブレインストーミングのための会合や月例の昼食会をする等，多くの交流の機会を持つことができた.「社会デザイン」領域は今回共著の 5 名が自然言語に関す研究に携わっていたことで（ときに黒橋先生を巻き添え？にして）非常に濃密な議論をする機会を何度か持つことができたことも，他分野の研究者との交流と同様に貴重な経験であった.

3 年半の研究期間の終了, そして領域の活動終了を迎え，いろいろ当初考えていなかったことにも話を拡げながらとても充実した時間を過ごせたことに感謝している．今後も評価に関する研究は様々な形で継続するとともに, NLP2021 のワークショップ, NLP2022 のテーマセッションで拡がった研究の輪をより大きな流れに結びつけたい.


## 7 おわりに

さきがけ「社会デザイン」領域では合計 32 件の研究課題が採択され，自然言語処理分野はそのうち 5 件と多数であったが，それぞれ異なる視点で自然言語処理を基にした新しい情報基盤技術の創出を目指した研究を実施した. 本稿では本研究領域の活動の一端を示すべく, 各研究者の研究内容を経験や感想とともに紹介した．本稿が今後さきがけへの応募を目指す early career 研究者諸氏の参考となれば幸いである.

## 謝 辞

JST さきがけ JPMJPR165B， JPMJPR1655， JPMJPR1758， JPMJPR175A， JPMJPR1856 により本稿に記載の各研究の支援を受けた。領域総括の黒橋禎夫先生, 領域アドバイザーの先生方, JST 領域担当など関係諸氏に感謝したい.

## 参考文献

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## 略歴

吉野幸一郎：2009 年慶應義塾大学環境情報学部卒業, 2011 年京都大学大学院情報学研究科修士課程修了, 2014 年同博士後期課程修了. 京都大学博士（情報学). 日本学術振興会特別研究員 (PD), 奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科助教等を経て, 2020 年より理化学研究所ロボティクスプロジェクト （現ガーディアンロボットプロジェクト；GRP）知識獲得・対話チームチー ムリーダー.この間, 2016 年から 2020 年にかけて科学技術振興機構さきがけ研究員. 2019 年から 2020 年にかけてハインリッヒハイネ大学客員研究員.音声言語処理および自然言語処理, 特に音声対話システム・ロボット対話システムに関する研究に従事. 言語処理学会, 情報処理学会, 人工知能学会, 日本ロボット学会, IEEE, SIGDIAL, ACL 各会員.

高村大也：1997 年東京大学工学部計数工学科卒業. 2000 年同大大学院工学系研究科計数工学専攻修了（1999 年はオーストリアウィーン工科大学にて研究). 2003 年奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科博士課程修了. 博士 (工学)．２003 年から 2010 年まで東京工業大学精密工学研究所助教. 2006 年にはイリノイ大学にて客員研究員. 2010 年から 2016 年まで同准教授. 2017 年から 2021 年 3 月まで同教授. 2017 年から産業技術総合研究所人工知能センター知識情報研究チーム研究チーム長. 2016 年から 2020 年にかけて科学技術振興機構さきがけ研究員を兼務.

永田亮：1999 年明治大学理工学部卒業, 2005 年三重大学大学院博士後期課程修了. 兵庫教育大学助手, 甲南大学知能情報学部講師を経て, 2012 年より甲南大学知能情報学部准教授. 2016 年より理化学研究所革新知能統合研究センター客員研究員, 2017 年より科学技術振興機構さきがけ研究者 (2021 年まで）を兼務. 言語のモデル化, 文書の自動添削, 解説文の自動生成などの研究に従事. 電子情報通信学会, 言語処理学会, ACL 各会員.

松崎拓也：2002 年東京大学工学部システム創成学科卒業. 2007 年同大大学院情報理工学系研究科にて博士号 (情報理工学) 取得. 同大学助教, 国立情報学研究所特任准教授, 名古屋大学准教授, 東京理科大学理学部准教授を経て, 2020 年より東京理科大学理学部教授. 言語処理学会, 人工知能学会, 情報処理学会各会員.

須藤克仁：2000 年京都大学工学部卒業, 2002 年京都大学大学院情報学研究科修士課程修了, 同年 NTT 入社. 2015 年京都大学博士 (情報学)。2017 年より奈良先端科学技術大学院大学准教授, 現在に至る. 2018 年より理化学研究所革新知能統合研究センター客員研究員を兼務。機械翻訳を中心とした自然言
語処理, 音声言語処理の研究に従事. 言語処理学会, 情報処理学会, 日本音響学会, 人工知能学会, ACL, ISCA 各会員.