ホライゾン・スキャニングの自動化のための言語処理応用

未来学の分野では，中長期的な未来に起こりうる大きな社会変化やリスクについて，シナリオを記述する取り組みが行われている．例えば，「自動消毒ロボットは将来，駅だけでなくオフィスビルや飲食店など他の業種にも幅広く適用され，人手不足の深刻な人間の清掃員の代替となるだろう」というシナリオは，企業や政府における意思決定に役立てられる．高品質なシナリオを生成するための手法について，当該分野では活発に研究[2]されているが，その多くは専門家による情報収集に依存しておりコストが問題となる．言語処理技術の応用はこのような課題の一助になりうる．本研究では代表的なシナリオ作成手法であるSystemicForesightMethodology(SFM)[3]に着目する．この手法は，シナリオ作成を1)ホライゾン・スキャニング，2)プランニングという2つの部分問題に分割して解く．前者は情報収集を行うステップで，社会変化の兆候を示唆する情報を含む新聞記事等を大量に収集し，各記事にコメントを付与する．後者はシナリオを記述するステップで，収集した記事を専門家同士で議論しながら集約し最終的に数個のシナリオにまとめる．本稿では後段の処理に影響を与えることからより重要なホライゾン・スキャニングに着目し，1)未来を示唆する文書の探索問題，2)主観的な意見を含むコメント生成という自然言語処理における新たな問題設定と，3)これらのためのデータセットを提案する．ライゾン・スキャニングの手順[4,1]を示す．入力は大規模なテキスト集合で，本研究では一例として日本語の新聞記事を想定する．出力は事前に定義されたフォーマットによる文書で，スキャニングマテリアルと呼ばれる．ホライゾン・スキャニングでは，まず入力記事集合から未来の社会変化を示唆する記事を探索する．例えば，図1の記事2のような「高輪ゲートウェイ駅での消毒ロボットの実証実験」についての記事は，鉄道以外の産業にも将来的にロボットが配置されるという社会変化を示唆するため，探索されるべき記事である．一方，記事4は天気予報であり，未来についての言及を含むが日常的に必要な情報を提示しているに過ぎず，中長期的な社会変化について示唆しない．よって，探索されるべきではない．スキャニングマテリアルは未来の社会変化を示唆する各記事に対し作成され，記事タイトル，要約，主観的なコメントを含む．コメント部分には記事の短い要約，主観的な意見，主張や将来おこりうる社会変化などが記述される．探索した新聞記事本文を入力し，主観的なコメントを自動生成する問題を2つ目の設定として扱う．本研究では特にスキャニングマテリアル作成のための記事の探索とコメント作成に着目し，記事タイトルと要約部分については要約技術等の既存技術を用いる想定ととし，研究対象としない．本研究で提案する文書探索問題は，将来の社会の変化を示唆するか否かを考慮する点において，既存の文書探索の設定(例えば[5]など)と異なる。コメント生成問題は言語生成問題の一つとみなすことができるが，将来起こりうるイベントについて記述する点に特徴がある．.2,266の未来の社会変化を示唆する新聞記事をSFMの知識のある者が収集し，データセットを作成した．分析より，これらの一般的な新聞記事とは意味的な距離が離れており，異なる特徴語を持つことがわかった．このデータセットから学習した文書探索モデルは，BERTによる手法は適合率@100において70%の性能を示し，専門家による実際のシナリオ作成の実用において，十分耐えうることを人手評価により確認した．コメント生成問題では，要約タスク等において良い性能を示すBART[6]であっても，主観的なコメントを生成するのが難しく挑戦的な課題であることが分かった．