かな漢字変換は日本語話者において広く普及している自然言語処理応用の一つであるが，その精度は未だに十分とは言えない．本研究では，入力のかな文字列に対応する漢字かな交じり文を生成する条件付きニューラル言語モデルを用いたニューラルかな漢字変換システムを提案し，統計的かな漢字変換システムをドラフトモデルとする投機的デコーディングによって提案手法を高速化する．提案手法の精度および速度の検証を行った結果，従来手法に比べて大幅に高い変換精度と，投機的デコーディングの高速化への有効性が示された．

かな漢字変換システムは音声に対応するかな文字列を入力として受け取り対応する漢字かな交じり文を出力するシステムであり，数千以上の漢字を常用する日本語話者において，最も普及した自然言語処理応用の一つであるといえる．近年，ニューラルモデルを用いた自然言語処理が急速に発展し，多くのタスクで著しく性能が向上している．かな漢字変換でもニューラル手法による性能向上が示されている[1,2]ものの，速度・精度のバランスが必要となる実用化に関しては，十分な知見が共有されているとは言いがたい．本研究では，ニューラルかな漢字変換システム「Zenzai」を提案する．提案システムではGPT-2[3]をベースとする条件付き言語モデルによってかな漢字変換をモデル化し，これを統計的かな漢字変換システムをドラフトモデルに用いた投機的デコーディング[4]によって高速化し，精度と速度の両立を図る．提案システムは変換精度で従来手法を凌駕し，一般的なデスクトップ環境で実用的な速度で利用できる．なお，学習データ，評価データ，学習済みモデルおよび提案手法の実装は公開を予定する．