どのような文が一般社会とも共有されるのか？―文埋め込みを用いた人工知能関連テキストの分析―

本研究の目的は，学術雑誌など専門家コミュニティ内の人工知能関連テキストではどのような文が一般向けの新聞とも共有され，一般社会を繋げているのかに回答することにある．また，専門家コミュニティのテキストがどのように一般社会まで繋がり，さらにインパクトを与えうるのかというノウハウを言語分析の側面から提示することが本研究の価値である．近年，人工知能の発展とともに，関連技術と製品は一般社会に浸透し続けている．特に，ChatGPTを代表とした人工知能技術と製品の登場につれて，関連情報は新聞にも取り上げられ，さらに広い一般社会に伝達されている1）．このように，人工知能の技術は，閉ざされた専門家コミュニティという枠を超え，一般人の日常生活へと入り込みながら，一般社会にもインパクトを与える勢いを示している．日本語研究の側面から見れば，人工知能関連テキストの分析は，科学技術日本語の視点から捉えるこ1）https://yomidas.yomiuri.co.jp/yomiuri/articles/8727767（Chat-GPT関連記事2025年11月6日最終アクセス）とができる．科学技術日本語は，科学技術分野の内容を表す全ての日本語を含んでいる[1]．これまで，科学技術日本語は主に学術論文など専門家コミュニティ内部の日本語[2,3]として捉えられている．一方，専門家コミュニティの枠を超えてみれば，より広い一般社会の中で科学技術情報を普及させるという一般向けの科学技術日本語も存在する．関連分析も散見される[4,5]．しかし，人工知能などの新技術がラボから一般社会へ浸透し続ける現在，科学技術日本語のどの部分が一般社会と繋がりやすいのか管見の限りまだ十分に検討されていない．本研究の特色は，専門家コミュニティの科学技術日本語だけにこだわらず，一般向けとの繋がりにも関心を向けることにある．具体的には，文埋め込みの技術を用いて，専門家コミュニティの人工知能関連テキストにおいてどのような文が新聞と共有されるのか，またどのような文が共有されず，ただ専門家コミュニティ内に残されるのかという問いを解明する．図1は本研究の図示である．Thisworkispublishedwithoutpeerreviewandislicensedbytheauthor(s)underCCBY4.0(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).org/licenses/by/4.0/).め込みモデルであり，JMTEBというベンチマーク上のAvg.数値が77.24であり3），同類の日本語埋め込みモデルでは高い性能を示している．上記のモデルを用いて文埋め込みの数値を得た後，専門家コミュニティと一般向けの文埋め込みに対してコサイン類似度を算出した．4.2高低類似度文への分割この段階では，専門家コミュニティの94,023文に対して，新聞文とのコサイン類似度が最も高い文ペア（Top-1）を取り出した．この手順により，専門家コミュニティ文，およびそれと対応する類似新聞文の文ペアを作成した．また，上から得た類似文ペアを，類似度の四分位数で分類した後，上位25％と下位25％の文をそれぞれ，高類似度と低類似度の文ペアに分割した．次頁の表2と表3では，高類似度と低類似度における文ペアの例を示した．4.3トピックモデリング高類似度文と低類似度文における内容特徴を分析するため，本節ではGrootendorstが提案したBERTopic[13]を採用し，文埋め込みに基づくトピックモデリングを実施した．BERTopicに使う埋め込みでは前述処理で獲得した専門家コミュニティにおける高類似度文と低類似度文の文埋め込み表現を使用した．ハイパーパラメータの設定に関して，UMAPではn_componentsを5，min_distを0.0，n_neighborsを10に設定し，HDBSCANでは，min_cluster_sizeを40に設定した．モデル実行後，coherenceとdiversityの指標がそれぞれ0.65と0.84であり，トピック内の語彙一致性とトピック間の多様性が保持されている．また，BERTopicによるトピックモデリングから147トピックを獲得した．さらに，この中から高類似度文(𝑄1)と低類似度文(𝑄4)の含有率の差が最も大きい20トピックを抽出し，c-TF-IDFで得た各トピックの代表的な10単語を付録Bに載せた．これら20トピックは全トピックの47.53％を占めている．具体的な含有率分布を図2に示した．番のトピックでは新聞と共有されやすい高類似度文(𝑄1)が主導的役割を果たしていることが確認で3）https://huggingface.co/cl-nagoya/ruri-v3-310m（2025年12月31日最終アクセス）きる．一方，1，3，13，16，17，23，27，28，31番のトピックでは，新聞と共有されにくい低類似度文が主導的である．また，𝑄1と𝑄4含有率分布の差から見れば，とりわけ0，1，2，3番の差が大きく，それぞれ0.14，0.14，0.08，0.08の差が存在している．なお，上記20トピックの例文を付録Bに載せた．また，トピックと文(𝑄1/𝑄4)の対応分析を図3に載せた．5分析結果全体傾向として，新聞と共有されやすい文は，（1）人工知能の産業・社会連関，（2）人工知能自体の製品・進化・リスクを記述する内容に大別される．一方，新聞と共有されにくい文は，数式，モデル訓練過程，アーキテクチャの記述という類の文に分類できる．このように，専門家コミュニティ内のテキストでは，人工知能の産業社会連関，技術進化とリスクにorg/licenses/by/4.0/).類似度専門家コミュニティ一般向けの新聞0.98電気は需要と供給の量を一致させないと周波数が乱れ大規模な停電事故につながる。〔出典:10.14936/ieiej.43.258〕関する記述が窓口として一般社会を繋げていると本研究によって明らかになった．また，日本の社会課題と関連する12_人口_減少_不足というトピックの文も一般向けの新聞に繋がりやすいと確認できる．これらの結果は，産業革新や社会課題に関する内容が，専門家コミュニティと一般社会の接点形成に寄与しうることを示唆している．一方，数式，モデル訓練過程，アーキテクチャの部分は，一般社会との共有傾向が低いことが示唆された．この傾向は，専門家コミュニティ内のテキストにおける専門性または閉鎖性を反映している．6おわりに本稿は，文埋め込みを用いて，専門家コミュニティ内の人工知能関連テキストではどのような文が一般向けの新聞とも共有され，一般社会を繋げているのかという問いを解明した．その結果，人工知能の産業と社会連関，人工知能の製品，進化およびリスクを記述する文は一般向けの新聞に入りやすい一方，モデル訓練過程などの文は専門家コミュニティに残されることが確認された．0.97しかしながら、実際のところ、AIが感情を持つことは可能なのだろうか。〔出典:10.11517/pjsai.JSAI2023.0_1K4OS11a05〕0.96SF作家であり、生化学者でもあったアイザック・アシモフは、1950年に発表した『IRobot』(『われはロボット』)の冒頭で、「人間に危害を加えてはならない」、「人間の命令に従わなければならない」、「自己を守らなければならない」といった3原則を提示している。〔出典:10.20664/jabes.30.0_117〕類似度専門家コミュニティ一般向けの新聞0.83この出力テンソルの点数方向に対してMax-Poolingにより特徴量を集約し、256次元のベクトルに変換する.〔出典:10.11532/jsceiii.4.3_442〕0.82最後に、学習時の損失関数については、正規化したFocalLossを用いることで、ハードネガティブサンプル対策を行う.〔出典:10.11517/pjsai.JSAI2023.0_3Xin401〕0.81連続時間力学系は、時間𝑡と状態𝑢に対して、主に常微分方程式ODE[MathExpr]で記述される.〔出典:10.11517/pjsai.JSAI2023.0_2M6GS1006〕電気は需要と供給のバランスがとれていないと周波数が乱れ、大規模な停電につながる恐れがある。〔出典:読売新聞「東電再エネ制御を検討受け入れ５月連休中に可能性」〕ＡＩは感情を持つようになるのか。〔出典:朝日新聞「ＡＩも訓練すれば「共感力」リスクへの対策、国際協調をヒントン氏インタビュー」〕思い出すのは米国の生化学者・ＳＦ作家のアイザック・アシモフが１９５０年の作品の中で掲げた「ロボット工学三原則」だ。〔出典:朝日新聞「（声）ＡＩ開発も「ロボット三原則」で」〕生産能力は２・５倍に向上するという。〔出典:読売新聞「半導体レーザー生産棟を増設へ浜松ホトニクス＝静岡」〕それを防ぐための練習だ。〔出典:朝日新聞「侍の生命線、走塁を磨け二塁から本塁へ、短期決戦へ決め事徹底野球・ＷＢＣ」〕記述は答えを求める過程を式や言葉で説明させるもの。〔出典:読売新聞「全日制３万４５３３人受験公立高入試初日追検査は来月１日＝千葉」〕新聞に入りやすいということは，広い一般社会にとっても関心があり，馴染みやすいことを意味すると解釈できる．これを踏まえれば，人工知能の専門家が広い一般社会とコミュニケーションを行う際，産業連関，社会課題解決および現段階の性能・リスクというトピックをめぐって説明するほうが円滑なコミュニケーションを達成しやすいと考えられる．また，今後の発展として，文埋め込みを利用し，一般向けのサイエンスコミュニケーション支援を目的とした研究と応用の方向が期待される．特に，専門家コミュニティではどのような文が一般向けの場面にも関心があり，または馴染みやすいのかを提示する実用的なツールやガイダンス開発も予想される．org/licenses/by/4.0/).