人工知能と聞くと難しいイメージがありますが、今や小学生など子供向けに人工知能（AI） 教育を導入する時代となりました。エンジニアの皆さんの中にもAIに興味を持つ方は少なくないでしょう。

機械学習は分かるけれど、そもそもAIとは何かについては漠然として分からないという方もいるかもしれませんね。実は皆さんの多くは既にAIを利用しています。たとえば、iPhoneの「Siri」や、Androidスマホに搭載の「Googleアシスタント」もAIの1種です。

日々利用している天気予報でもAIが用いられています。このように、私たちの生活にAIは欠かせない存在になっています。これから、**エンジニアとして最低限押さえておきたい人工知能（AI）に関する基本知識について解説をしていきます。**

*【参考】：[AIエンジニアとは？仕事内容と求められるスキル・知識について｜マイナビAGENT](https://mynavi-agent.jp/knowledge/maker/656.html?utm_medium=content-text&utm_campaign=acv02)*

*「人工知能（AI : Artificial Intelligence）」という言葉が生まれたのは、1956年のことです。*アメリカ・ダートマス大学で行われたダートマス会議にて、計算機科学者で認知科学者のジョン・マッカーシーによって提唱されました。

初期のAI研究では、ゲームや数学問題など特定のルールのもとにある問題に対する解答を導き出せるようになりました。現実社会で起こり得る複雑な問題には対応できなかったものの、後のディープラーニングに用いられる*ニューラルネットワークの元となる「パーセプトロン」が考案されています。*

1980年代になると、*「エキスパートシステム」が誕生します。*エキスパートシステムは自己学習はできませんが、特定分野の専門知識をルール化して取り込み、問題に対する対処方法や判断を導き出すことができます。

そして、2000年代初頭から現在にかけてAIは目覚ましい発展を遂げています。ビッグデータを用いた「機械学習」の研究や人間の脳をモデルにしたニューラルネットワークによる「ディープラーニング」が盛んになり、**AIの性能はますます向上し、あらゆる分野に活用されるようになっています。**

ディープラーニングとは？機械学習との違いもわかりやすく解説

ニューラルネットワークとは？仕組みや機械学習との違いについて

### 機械学習とディープラーニングの違い

「機械学習」も「ディープラーニング」もよく聞く言葉ですが、*「機械学習」は人工知能（AI）の学習のこと、「ディープラーニング」はその内の1つの手法を指します。*

機械学習には「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」の3つの種類があります。いずれでもコンピュータがデータに基づいて学習し、より正確な予測や問題の検知ができるようになります。

機械学習では各データの特徴を抽出する必要がありますが、この特徴を人間が教えるのではなく、**AI自身が抽出できるようにしたものが「ディープラーニング（深層学習）」です。**

ディープラーニングに用いられる「ニューラルネットワーク」は多層構造になっており、それぞれの層が連携することで教わっていない部分に関しても判断や推理ができるようになります。

エンジニアなら知っておくべき！機械学習とディープラーニングの違いとは？

人工知能は私たちの身近な存在になりつつありますが、意外に人工知能については正しく理解されていません。まず人工知能そのものの定義は定まっておらず、人工知能というよりは、多くの人にはAIという言葉で認識されています。

**そもそもAIとは「Artificial Intelligence」の略称であり、「人の持つ知覚や知性などを人工的に再現するもの」として一般的に理解されています。**AIはテクノロジーですが、学術分野としてはコンピューターサイエンス・認知科学・医学・哲学・心理学などさまざまな分野にまたがっており、いまだに議論や論争が続いています。

また、AIを全知全能と見る人もいますが、人間を超えるような汎用的AIはまだ存在していません。とはいえ、特定の領域では人の能力を遥かに超えるAIが登場し、それらが人の仕事を代わりに行うようになりつつあります。例えば、医療診断や金融取引などのさまざまな分野で活躍を始めています。

いずれにしても、AIが我々エンジニアにとっては避けて通れない分野であることは間違いありませんので、まずはAIに対する正しい認識と理解に努めておく必要があります。

AIは進化を続けながら徐々に人間に近づきつつあり、**2045年にはAIが人類を超えるシンギュラリティ「技術的特異点」がやってくるという2045年問題が話題を集めています。**

シンギュラリティが起きると、大きな変化が訪れると見られています。例えば、仕事の概念が変わり、人の仕事がAIに置き換わると言われています。今でもその動きはありますが、スーパーマーケットや銀行は無人化され、レストランもAIが調理しロボットが配膳するようになるでしょう。

タクシー運転手や警備員の仕事もAIに置き換わります。またAIが暴走をする危険性も指摘されています。ただし、この2045年問題については賛否両論があり、シンギュラリティを否定的に受け止める専門家はAIの危険性やデメリットを懸念材料としています。

*【参考】：[人工知能の世界的権威が語る、テクノロジーがもたらす人類の未来 | マイナビニュース](https://news.mynavi.jp/techplus/article/20161006-ai/)*

## 人工知能（AI）とアルゴリズム

エンジニアの皆さんは日々アルゴリズムと関わっていると思いますが、特に**AI分野でアルゴリズムは必須です。**分かったようで分からないアルゴリズム、ここではAIとの関係について易しく解説していきます。

アルゴリズムとは、簡単にいえば手順や計算方法のことです。コンピューターが瞬時に計算やデータ処理をしてくれるのは、アルゴリズムがあるからです。

このアルゴリズムを組み込んだものがプログラムです。プログラマーは最適なアルゴリズムを編み出し、プログラミングという形でこれを具現化します。つまり、**アルゴリズムはプログラミングを行う上での基礎なのです。**

### 人工知能（AI）開発でアルゴリズムが重要な理由

AIは自ら学習を行いながら賢くなれるコンピューターを指します。この**AIが行う学習が「機械学習」です。**

「機械学習」ではコンピューターは膨大なデータを処理、分析する中でパターンや特徴を見つけます。そして見つけたパターンや特徴から答えを推測するのです。パターンや特徴などを表現するためのモデルを構築するのに必要なのがアルゴリズムです。

すなわち、AIが学習する過程においてアルゴリズムは非常に重要な役割を担う技術となっています。

機械学習エンジニアの仕事内容とは？スキルや将来性についても解説

### アルゴリズムが処理できるもの

皆さんが普段利用しているスマホのSiriなどの音声アシストは、皆さんの声を認識して反応しています。それは音声認識アルゴリズムがあるからです。**アルゴリズムが処理できるものとしては、数値以外に自然言語や音声、画像などがあります。**

AIのアルゴリズムでは構造化データを扱うため、数値化されていない音声や画像データは一旦数値に置き換えられます。続いてAIによってその特徴が抽出され、パターンを発見し、モデル構築を行ってから自動的に認識処理を行います。

## 人工知能（AI）開発におけるアルゴリズムの種類

アルゴリズムにはさまざまな種類がありますが、*AI開発において、アルゴリズムは大きくは3種類に分類できます。*以下、3種類のアルゴリズムについて解説します。

教師あり学習（与える情報と正しい判断をセットにし、コンピュータにパターンを学習させる手法）の一部で、**与えられたデータを種類や特徴によって分類をします。**

犬の画像と猫の画像を学習させ、犬の画像を読み込んだ時にAIが犬だと認識して分類できるようにするアルゴリズムなどがその例です。皆さんの身近なところでは、スパムメールフィルターなどが分類アルゴリズムの典型的な例です。

こちらも教師あり学習です。これは**過去に学習したデータから、特定の結果を予測させるアルゴリズムです。**例えば、天気予報では過去の気温から明日の気温を予測したり、企業においては過去の売り上げから未来の売上予測を行ったりするのが回帰に当てはまります。

### クラスタリングアルゴリズム

教師なし学習アルゴリズムです。**データから類似性を発見し、グルーピングを行います。**例えば、ネットショッピングのレコメンド機能にクラスタリングアルゴリズムが活用されています。クラスタ分析とも呼ばれ、マーケティング分野ではよく利用されています。

今や中学生が人工知能（AI）を利用したり、AIを開発したりする時代です。では、人工知能（AI）とはどのようにして作るのでしょうか？人工知能（AI）を作る際の大まかな流れを紹介しますので、イメージをつかんでください。

*【参考】：[AIを使ったプログラミングに挑戦！オンラインイベント【中学生限定】 | マイナビニュース](https://news.mynavi.jp/lp/2021/digital/pc/programming_2021/)*

### 何をするのか、目的を決める

人工知能（AI）の開発に際しては、まずは目的を明確にすることです。**何をしたいのか、AIによって何を解決したいのかが決まれば、AI開発に必要なアルゴリズム・データ・学習方法などが決まるからです。**

### 機械学習に必要なデータを集める

人工知能（AI）開発では「機械学習」が欠かせませんが、**機械学習を行うためには膨大なデータが必要です。**今、さまざまな企業がビッグデータを集めているのも、AIに機械学習をさせてビジネスに必要な情報を得るためです。

### AIに必要な「学習済みモデル」を作る

「学習済みモデル」とは、AIが画像認識や音声認識のパターンをすでに学習して覚えているモデルです。これを利用できれば、モデルを1から作らなくとも済みます。

学習済みモデルとして有名なのは、Googleの機械学習のソフトウェアライブラリ「TensorFlow」です。**「TensorFlow」は学習済みモデルとして最も利用されているフレームワークで、Python・Java・C言語・C++・Juliaでの利用が可能です。**

TensorFlowとは？特徴やできることをわかりやすく解説！

### プログラミングによりAIを組み込む

機械学習を行うことで解析されたデータを活用し、**ユーザーにAIサービスとして提供するためには、プログラミングを行う必要があります。**

AIサービスの提供方法としては、Webアプリ・スマホアプリ・LINEのチャットボットなどを利用します。ここまでが、AIの作り方の大まかな流れです。

今はクラウドサービスとしてこれらを簡単に行える環境も整っていますので、クラウドサービスについてもぜひ研究してみてください。

クラウドサービスとは？種類やメリット・デメリットをわかりやすく解説

## 人工知能（AI）開発に用いる言語

AIのサービスを開発するために用いるプログラミング言語について見ていきましょう。実際にAI分野で用いられている言語は数多くありますが、ここでは*AI開発でよく利用されている言語として4種類紹介します。*AIエンジニアを目指す方はぜひ参考にしてください。

AI（人工知能）のプログラミングで最もよく使われているプログラミング言語です。**Pythonは文法構造がシンプルで理解しやすく、機械学習向けのライブラリが充実している点が評価をされています。**他、PythonはWebアプリやゲーム開発などでも利用されるなど汎用性の高さも人気の理由です。

Pythonとは？人気のPythonを学ぶ際に知っておきたいこと

R言語もAI（人工知能）開発に適したプログラミング言語です。**R言語はもともとは統計学やデータ解析などで使用され、特に学術分野では多く使われてきました。**データサイエンティストを目指す方を中心に、民間企業などでもR言語が注目されています。

R言語とは？特徴やできること、Pythonとの違いを解説！

プログラミング言語の元祖と言われるC言語にオブジェクト指向が追加され、プログラミングの効率が高いのが特徴の言語です。**C++はAI開発でもよく使われ、C言語とも互換性が高く、同時に使うことが可能です。**AI開発以外に、Webアプリやスマホアプリの開発にも利用されています。

**AI開発用の言語として最近注目が集まっている言語です。**Juliaはスクリプト言語でありながら高速処理が可能であり、かつ文法構造もシンプルで覚えやすく、扱いやすいという特徴を兼ね備えています。

しかも、PythonやR言語のライブラリもJuliaから扱えるため、今後はAIプログラミングの主流になる可能性を秘めています。

## AIエンジニアは将来性が高い

ここまで人工知能（AI）に関して、エンジニアとして最低限知っておきたい知識を中心に解説してきました。AIビジネスはDXブームと相まって、急速に成長しており、一方でAIエンジニアの不足が指摘されるなど、将来性の高い分野としても期待が高まっています。

**就職や転職において、AI開発に関するスキルを有する方は優遇される可能性が高いと見られます。**この記事で人工知能（AI）に少しでも興味が湧いた方は是非、AI開発に適したプログラミング言語の勉強を始めてみてはいかがでしょう。

DXとは？その意味と日本の現状、DX推進の障壁となる要因を分かりやすく解説！

DXにAIは必要な要素であるが、AI導入はDX推進とイコールではない

人工知能（AI）は既に社会に浸透し、エンジニアとしても必須の領域です。しかし、機械学習は分かっても、人工知能（AI）に関してはエンジニアの間でも正しく理解されていません。ここでは、エンジニアとして最低限押さえておきたい人工知能（AI）の基礎について解説します。

AIが機械学習をする過程において、アルゴリズムは非常に重要な役割を担う技術となっている

AI開発でよく利用されている言語としてはPython、R言語、C++、Juliaなどがある

AI開発分野は急速に発展する一方で人材不足が深刻化しており、将来性の高い分野である

今さら聞けない人工知能（AI）の基礎知識｜AI開発の基本を解説！

こんにちは、アンドエンジニア編集部です。

昨年『*[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](https://and-engineer.com/articles/YaCkJhIAAB0AgMeo)*』にてインタビューをさせていただいた、AIプロフェッショナル集団『ELYZA』様。** ３行要約AI『[ELYZA DIGEST](https://www.digest.elyza.ai/)』に続き、新たなAIツールを公開し話題となっております！ **

そのツールの名前は、**『ELYZA Pencil』**。

~~国内初、キーワードから約6秒で文章生成ができる 日本語の文章執筆AI 『ELYZA Pencil』。2022年3月28日に一般公開し、リリース後の11日間で11万人が利用。デモサイトPV数は45万PVとなった。（参照：[ELYZA Pencil公式サイト](https://www.pencil.elyza.ai/)）~~

今回は、この『ELYZA Pencil』に関する記事をお届けします！

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今回の案内人そのいち。文系出身の元webデザイナー。

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今回の案内人そのに。アンドエンジニア編集部のえらいひと。

↓前回のインタビュー記事はこちら↓

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【前編】

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】

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キーワードを入力すると、**AIが日本語の文章を自動生成してくれるツール **だよ。

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うわすごいやつだ！どんなジャンルの文章でもつくれるんですか？

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今サイト上にタブとして存在するのは**「ニュース記事」「メール文」「職務経歴書」の3つだね。 **聞くところによると、リリースしてから11日で11万人が利用したらしい…。

~~ （参照：[”ELYZA Pencil”、公開11日間で11万人が利用。キーワードから約6秒で生成できる文章執筆AI](https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000017.000047565.html)） ~~

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うわすごいやつだ…！メール文なんて全人類使えるやつじゃないですか？我々編集部としてはニュース記事も参考になりますね！

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そうだね。あと我々アンドエンジニアの運営元はマイナビエージェントだから職務経歴書も気になるところ…実際にどんな感じの文章ができるのか試してみよう！


## AIで職務経歴書をつくってみた

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そうだなぁ…試しにサンプルキーワードに記載されている「エンジニア」「Python」「3年間」を入れてみようか。

~~ 『ELYZA Pencil』のキーワード入力画面。好きなキーワードを2～8個まで登録可能。 ~~

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3つキーワードを入れて…AI執筆スタート！

~~ わずか6秒前後で執筆完了。 ~~

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本当に秒ですね！？

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文章も自然だね。

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「金融業界向け」などのAIが付け加えた細かい単語は後から調整すればいいですね。そのまま使うというよりは、**自分専用のお手本が用意される**という感覚でしょうか？それだけでだいぶ効率に差が出ますよね。「これだ！」っていうお手本をネット検索で探そうとすると割と時間を使いますもん。

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痒いところに手が届く…。

## AIと人間の文章を比べてみよう

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AIと人間は戦う運命にあるんですよ。

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映画にありがちなこと言い出すじゃない。

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話を聞こうか。

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ルールは簡単！6つの共通キーワードを使って、AI代表：『ELYZA Pencil』と人間代表：私がそれぞれ職務経歴書を作成します。そして作者を伏せた状態で第三者に見せ、どちらがAIかを当ててもらいます！！

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AIがいかに人間に近づいているかという検証だね。映画で見た。

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今回、回答者として[マイナビエージェント](https://mynavi-agent.jp/)のキャリアアドバイザーさんにご協力いただきました。数多の職務経歴書を目にしてきたプロですね…緊張…！

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それでは早速！勝負！！

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共通キーワードは「システムエンジニア」「オープン系」「PHP」「DB設計」「Redis」「Memcache」です。

A.（なお作成）
```システムエンジニアとして、Web・オープン系のシステム開発に携わって参りました。
大規模なウェブサービスを担当したことによって最新の技術に触れる機会が多くなり、PHPによるプログラム、DB設計、Memcache・Redisなどを使った負荷分散、検索システムの構築、リッチコンテンツの開発など多岐に渡る業務に関わりました。```

B.（AI作成）
```私はこれまで、オープン系システムエンジニアとして、大手メーカーや官公庁の案件に従事してまいりました。
また、RedisやMemcacheなどの最新技術についても積極的に取り組んでいます。PHPやDB設計、データベース設計については豊富な経験があります。今後は、これまでに培った知識や経験を活かしつつ、さらに上流工程にチャレンジしたいと考えております。```

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キャリアアドバイザーさんから回答を預かってるよ。

回答
```BがAIかなと思います。理由は「DB設計」と「データベース設計」が同じことを指しており、文章に違和感があったためです。```

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言われてみれば確かに「DB設計」と「データベース設計」は同じだね。

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（言われるまで気付かなかったなんて言えない…）同じものなので本来並列して書くべき単語じゃないですけど、AIが「DB設計」と「データベース設計」は同系統の単語であると学習できているとも言えますね。

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共通キーワードは「プログラマ」「開発」「Java」「リーダー」「管理」「一般法人」です。

A.（なお作成）
```プログラマとして一般法人に向けたさまざまな業務システムの開発プロジェクトに携わって参りました。主な使用言語はJavaで、いくつかのプロジェクトでは開発リーダーを担い、工程管理やコスト管理を意識した開発業務を実践してきました。
また、教育担当として新卒・中途社員が作成したプログラムの品質チェックなども行って参りました。```

B.（AI作成）
```プログラマとして自ら設計、開発を担当した後、2007年からはリーダーとしてプログラマを管理。一般法人および個人顧客のシステム開発に従事してきました。Javaを用いた開発を得意としており、大規模なプロジェクトの管理、進行経験もあります。```

回答
```正直どちらも違和感はなかったのですが…どちらかと言えばBがAIっぽいでしょうか…？Aと比べるとやや箇条書きとなっているような印象を受けました。```

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おみごと！！ぎ、ぎりぎり

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それほど『ELYZA Pencil』のAIの精度が高いということですね。キャリアアドバイザーさんもさすが！

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共通キーワードは「プロジェクトリーダー」「システム構築」「開発環境」「開発言語」「上流工程」「フレームワーク」です。

A.（AI作成）
```<プロジェクトリーダーとしての経験>
約3年間、金融業界でシステム開発に従事し、要件定義や設計、テスト、保守運用などを担当した後、2018年からはシステム構築の上流工程に携わっています。
プロジェクトリーダーとして、顧客やメンバーの管理、全体のスケジュール調整、開発言語の選定など幅広い業務を担当。メンバーへの適切な指示や顧客との調整により、システムの品質を維持しながら期日通り納品できています。```

B.（なお作成）
```入社後プログラマとして経験を積み、3年目からプロジェクトリーダーとしてチームを牽引して参りました。
プロジェクト発足にあたっての開発言語、フレームワーク、ミドルウェア等の選定を含めた開発環境整備の経験が豊富にあり、予算面や開発ターゲットなどシステム要件に応じて最適な開発環境を選定することができます。
また、担当案件ではチームを率いると同時に自身も上流工程担当として基本設計および実装工程を担当し、常にプロジェクトの状況把握および調整を行いました。```

回答
```BがAIだと思います。「自身も上流工程担当として基本設計および実装工程を担当し、常にプロジェクトの状況把握および調整を行いました。」の一文と、上流工程を担当しているという記載がある中で実装工程を担当している点に違和感がありました。```

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ううーん結果1-2ですけど、2問目のことを考えるとほぼ引き分けみたいなものですね？

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ある意味1番「AIが人間に近づいている」結果かもね。ELYZAさんのAIとマイナビエージェントのキャリアアドバイザー、どちらも大変優秀という結果になったかと思います。

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AIと人間…争うのではなく共存の未来を歩んでいきたいですね。

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映画の締めみたいなコメントだなぁ。

## 『ELYZA Pencil』について、もっと詳しく聞きたい！

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と、いうわけで…今回も曽根岡さんにいろいろとお話をお伺いいたしました！

~~株式会社ELYZA 代表取締役の曽根岡侑也さん~~

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こんにちは、今回もこのような機会をいただきありがとうございます！

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それでは早速ですが…３行要約AI『ELYZA DIGEST』がSNSで話題となったのも記憶に新しいですけれど、今回『ELYZA Pencil』を開発した背景はどのようなものでしょうか？

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背景としては、まずひとつ目に、ここ3年で言語・文章を扱うAIが大きな進化を遂げていることが挙げられます。**「大規模言語AI」と呼ばれる技術の登場によって、まさにパラダイムシフトが起きているんです。**

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[前回記事](https://and-engineer.com/articles/YaCkJhIAAB0AgMeo)の、**「コンピューターの性能向上」「ベースとなるモジュールの進化」「膨大なデータを読み込めるモデルの大規模化」という要素の掛け合わせによって大幅に精度が向上しパラダイムシフトが起きた**…というお話ですね。

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はい。3年前までのAIは人間に遠く及ばない精度でしたが、このパラダイムシフトによって、**英語では人間より精度高く現代文の問題を解いたり、人間と遜色のないレポートを書くようになってきています。**

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このような背景の中で、我々ELYZA（イライザ）は、**人間超えの精度で日本語を扱うAI技術を3年ほど研究開発してきており、このAI技術を用いて、日常生活や仕事のあり方を変えることができないか**と年間100社を超える企業の方と議論をしておりました。

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年間100社！すごい数ですね…どの企業も困っていることは共通しているのでしょうか？

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そうですね、議論を通して**「文章の要約作業」「コールセンターや会議での対話内容のメモ作成業務」が非常に負担になっている**ことを認識しました。そこで弊社サービスの第一弾として開発し、昨年8月に公開をしたのが、長文要約AI『ELYZA DIGEST』です。

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ああーーー！３行要約AI！！ああーーーーー！！！繋がりました！！！！！

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"議論を通してキャッチアップした課題"を解決するためのツールが満を持して登場！だったんですね。これは喜んだ方がたくさんいらっしゃったのでは？

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大変ありがたいことに、**5日間で13万人を超える方にご利用いただくほど、反響をいただきました。**

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今回は、その第二弾として**「ホワイトカラーの業務の30%以上を占める文章を書くという業務をAIでサポートしたい」**と思い、文章執筆AI『ELYZA Pencil』の開発・公開を行ったんです。

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それが開発背景の2つ目ですね。ちなみに、構想から実現までにどれくらいの時間が掛かりましたか？

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かれこれ3年以上の研究開発してきた技術を元に、構想から4ヶ月弱でリリースにいたりました。

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満を持してだ…。

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AIをキチンと狙い通りに動かすのはとても大変そうと思うのですが、特に大変だった点などはございますか？

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いろいろ大変だった点はありますが、一番大変だったのは**AIに差別表現・暴力的な表現などの不適切な文章を書かせないようにすること**でした。

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差別表現・暴力的な表現などの不適切な文章を書かせない…？気を付けないと書いちゃうんですか？

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そうですね、ありとあらゆる日本語の文章…具体的には、**日本語のWikipediaの全ページに書かれている文章の50倍以上のテキストを読んで勉強している**ため、その過程でAIが差別的な表現を少し学んでしまうんです。

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ああーーー確かにWikipedia50倍以上のテキスト量があったら、差別的表現が文中に含まれている可能性もありますよね…！

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なので、そういう表現をしないように、**学習するデータから不適切な文章を取り除いたり、システムの方で不適切なワードを検知して出力させないようにしています。**

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また、現時点でも残る課題ですが、日常生活や仕事で使うには、まだ精度が少し足りていない印象があります。**今後は、実際に日常で利用いただけるレベルに昇華できるよう、学習データ量を増やしたり、特定の文章に特化させることで精度をあげていきたいと思います。**

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もっと賢くなっていくんですね！楽しみです！

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『ELYZA DIGEST』の価値として「長い文章を要約すること」が挙げられますが、『ELYZA Pencil』の価値はいかなる点にあると考えておられますか？

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『ELYZA Pencil』の価値は、「文章を書く作業の簡略化」になります。

アンドエンジニア編集部員。文系出身の元webデザイナー。

編集部：なお

アンドエンジニア編集部でいちばんえらいひと。

編集部：松本

曽根岡さん

文章執筆AI 『ELYZA Pencil』とは？

『ELYZA Pencil』でどんなテキストが作れるのか？人が作ったテキストと比較してみた

株式会社ELYZA 代表取締役の曽根岡侑也さんにお話しを伺ってみた

約6秒で文章を執筆するAI 『ELYZA Pencil』！どんな文章がつくれるの？その開発背景や課題とは？【体験レポート/インタビュー】

SNSで大きな話題となり、**公開わずか5日間で13万人が体験**――

音楽やゲームなどエンタメ系の新製品のニュースのようですが、これは実は、**“東大”発**の**AIプロフェッショナル集団**による**自然言語処理**の**AIツール**「[ELYZA DIGEST（イライザ ダイジェスト）](https://www.digest.elyza.ai/)」の話。

一見、一般人の日常生活とは縁遠く感じる最先端の「ELYZA DIGEST」がバズったのは、**どんな長文でも3行に要約する**というキャッチーさと、その結果の面白さ（正しくても間違っていてもシェアしたくなる！）、そして**会員登録もインストールもなしに無料で試せる手軽さ**が理由でしょう。

開発した**株式会社ELYZAは、東京大学・松尾研究室発のスタートアップ企業**。いま大きな注目を集めており、2021年3月には今後著しい成長が期待されるスタートアップ企業を表彰する**『EY Innovative Startup 2021』**を、11月には事業や社会を前進させた方々を表彰するアワード**『Forward Award 2021』にて『テクノロジー賞』**を受賞しています。

今回は「ELYZA DIGEST」のお話を中心に、ディープラーニングやAI技術、自然言語処理（NLP）の現在と未来について、CEOの曽根岡侑也さんと、自然言語処理プロジェクトのリーダーを務める中村朝陽さんにインタビューしました。

前回のインタビュー記事はこちら↓

## 共同研究の依頼は100以上。日本語AIに期待する時短ニーズ

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英語の自然言語処理技術が驚異的に進化していることはわかりましたが、日本語は英語よりずっと難しい言語だというイメージがあります。「うちがやる」と、さきほど曽根岡さんはおっしゃいましたが、日本語でもできるんですか？

#### balloon nakamura right
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。

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にもかかわらず、御社が日本語の自然言語処理に挑戦しているのはどうしてですか？

#### balloon nakamura right
**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。

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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。

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その想いから生まれたのが、「ELYZA DIGEST」にも使われている**日本語の自然言語処理エンジン「ELYZA Brain」**なんですね。「BERT」の日本語版に当たる存在だと思いますが、「ELYZA Brain」では今、どんなことができますか？

#### balloon soneoka right
**「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。

「ELYZA Brain」は、NLP（自然言語処理技術）領域における国内最大の日本語AIエンジンです。国内最大の日本語テキストデータの学習量及び国内最大のモデルの大きさを有しており、特定の技術課題ではネイティブな日本語話者の精度を超えています。テキストを扱う様々な業務に適用可能であり、十分な学習データを準備することができれば「読む」「書く」「対話」を含む業務を高精度に支援するツールを実現可能です。

~~引用元：[プレスリリース](https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000007.000047565.html)~~

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他社との共同開発も多いとのことですが、具体的にどんなお話が進んでいますか？答えられる範囲で結構ですが……。

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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。

#### balloon eriko_ichibangase left
それは画期的ですね！同じような話では、医療分野のカルテや法律関係の議事録にも活用できそうな気がします。

#### balloon soneoka right
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。

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まさに最先端ですね。ほかに、どんな分野に応用できそうですか？

#### balloon soneoka right
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。

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30に加えて「＋その他業界」とありますが、興味を持たれているジャンルや企業はありますか？

#### balloon soneoka right
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。

## AI業界に進むには、英語と数学。勉強は誰でもすぐに始められる。

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これから自然言語処理のAIを勉強したい、この道に進みたい、という読者も多いと思います。AI研究者になるには、どんな勉強をすればいいですか？

#### balloon soneoka right
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。

#### balloon eriko_ichibangase left
2～3年、ですか。2～3年経てばAIの技術がさらに進化していますよね。理論上は2～3年後だけど、社会人が本業を持ちながら勉強するのは実質不可能、ということなんでしょうか？

#### balloon nakamura right
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。

~~（出典：[Hugging Face](https://huggingface.co/)）~~

#### balloon eriko_ichibangase left
では逆に、まだ若い、中高生へのアドバイスはありますか？

#### balloon nakamura right
**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。

#### balloon eriko_ichibangase left
では、AIを勉強するのは、大学に進んでから、ですか？

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