3行要約AIが話題！“東大”発のAIプロフェッショナル集団『ELYZA』が目指す未踏の領域【後編】

アルファベットは26文字ですが、日本語はひらがな・カタカナ・漢字と文字の数が多いですし、英語のように単語を半角ブランクで区切ることもしないので前処理の段階で難しいですね。しかも、web上にある日本語の文章が少ないので、学習のための材料も足りず、ディープラーニングには厳しい環境で、遅れがちなのは事実です。

英語圏でできていることが、日本語でできないのはつまらないじゃないですか。どうせやるなら、日本語で面白いことをしたい、日本語で遊びたい、というのが個人的な想いです。

私もほぼ同じですね。さきほども申し上げたように、BERTのようなパラダイムシフトを日本語で経験したいんです。

「ELYZA Brain」を使うことで人間を超えた挙動や「ELYZA DIGEST」のような“WOW！”となるAIの動きを実現できます。具体的には文章の要約、文章の作成支援、高精度な対話システム（チャットボット）の構築といったことですが、企業様との共同開発で“WOW！”となるようなことを実現できないかとチャレンジしている段階です。

大丈夫ですよ（笑）。例えばSOMPOホールディングス様とは、コールセンター領域のDXパートナーとして提携しています。コールセンターのオペレーターさんのお仕事って、電話で話を聞く以上にレポート入力に時間がかかるという現実があるんです。実証実験段階なのでどこまで実用化できるかはわかりませんが、電話応対時の音声データを文字起こししてシステム入力する、という作業をAIでサポートできたらいいですよね。

はい、そのあたりは当然ですね。法律の分野ではリーガルテック（リーガル・Legal＋テクノロジー・Technology）という言葉もあり、法律業務はAIやITで効率化していく流れです。実際弊社も、森・濱田松本法律事務所様とともに法律業務におけるAI活用の共同研究を行っています。

すでに締切済みのプロジェクトですが、2020年に共同開発のパートナーを募集しました。そのときに以下の30のユースケースを示しています。医師や弁護士など業界に特化したジャンル、人事や営業、カスタマー対応などさまざまな業界を横断して必要とされるジャンル、要約や言い換えなどB2Cで活用されそうなジャンルに分けています。

100以上の企業様から共同研究の引き合いをいただいているので、こちらからアプローチしたいジャンルや相手というのは現状、ありません。ただ、自然言語処理の課題を提案してくださる企業が100以上集まったことは弊社にとって宝です。いただいた課題を抽象化することで、「文章を書くこと、特に要約や議事録の負担が重い」ということがわかり、「ELYZA DIGEST」ができた、といった経緯もあります。たくさんお話をいただくことで、研究対象や方向性が決まっていっていますね。

研究室で指導してきた経験上、ひととおりAIを勉強するには、フルコミットで3ヶ月ですね。3ヶ月というと短い気がするかもしれませんが、本業のある社会人が週末だけで勉強しようとすると2～3年かかってしまう計算です。概要を理解するだけならもう少し短くてもいいのですが、勉強の仕上げとして論文を読み込む必要があるので、社会人だとその時間を確保するのがかなり難しいと思います。なので結果的に、ELYZAには大学や大学院でAIを専門的に勉強したメンバーが多くなっています。

もちろん、この分野の状況が大きく変化する可能性はあります。でも、その基礎となる部分は変わらないと考えているので、社会人が勉強するのも不可能ではないと思います。 AIを作ることが一番身になると思いますので、Kaggle等の機械学習コンペティションへ参加したり、自分の実現したいAIを自由研究感覚で作ってみたりすることをおすすめします。私は、研究者のTwitterやHugging Face（オープンソースの自然言語処理のライブラリを作っているコミュニティ）関連のフォーラムもよく見ますね。

英語と数学は必須です。英語は、論文を読んだり、論文のオーサーのSNSをチェックするのに必要になります。日本語に翻訳されるまで待つと、すでに遅いですからね。また、ディープラーニングという技術が線形代数（行列演算）・微積分・最適化・統計論などを複合させた応用分野なので、起きていることを理解し改善するためには数学が必要になります。根本的な部分では、自然言語処理や画像処理等の領域に関わらず同じ技術を用いていますよ。

いえ、中高生だからまだできないなんてことは何もないです。「自然言語処理　始め方」と検索すれば、自分で作ってみるための情報はいくらでも出てきます。本格的な勉強ができるのは大学なので、大学に入るための勉強はおろそかにできませんが、時間の許す範囲で遊び感覚でAIを触ったり、フォーラムに参加したりして、できることをすぐに始めてほしいですね。

この分野はまだ研究開発段階で、現状、実用化はまだあまり進んでいません。でも近い将来、まずはスパムメールやスパムコメント対策あたりから実用化されていくだろうと思っています。ECサイトのおかしなレビューや掲示板などの有害なコメントですね。英語でないと難しい、実用化するにはあと一歩精度が足りない、といった課題はあるのですが、それをなんとか乗り越えて、研究領域で実現できていることが一般社会に届くようになっていくと思います。

2～3年後には、自然言語処理と画像処理をミックスさせた、マルチモーダル（複数の要素を使うディープラーニング）も社会実装レベルでホットになってくるでしょうね。

言語ごとに抱える様々な課題を解決できれば、同じ課題をもつ他言語への応用が期待できます。人工言語については詳しくありませんが、可能性はゼロではないと思います。

人間が言葉に触れている時間って、気づいていないだけでとても長いですよね。読んだり書いたり、そういうことをもっとラクにしていきたいという想いがあります。それから、小説のアイデアをAIが100個くらい用意してその中から面白いものを選ぶ、というような、いままで想像できなかったようなアプローチやワークフローを作ってみたいですね。 人がやってきたことをラクにする、人がやれなかったことを実現する、ということを目指してやっていきたいです。

ELYZAは“未踏の領域で、あたりまえを創る”というミッションを掲げています。継続的にプロダクトを作り続け、最先端の技術を用いて未だ解決されていない未踏の領域にある問題を解決していくことで社会的価値を発揮していきたいと思っています。