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↓

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】

## 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。

#### balloon eriko_ichibangase left
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。

#### balloon soneoka right
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。

#### balloon eriko_ichibangase left
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……。

#### balloon soneoka right
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。

#### balloon eriko_ichibangase left
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。

#### balloon eriko_ichibangase left
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/)）~~

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では逆に、まだ若い、中高生へのアドバイスはありますか？

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**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。

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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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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。

## 未踏の領域に挑戦し続ける―自然言語処理技術とELYZAのこれから

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ざっくりした質問ですが、自然言語処理技術はこれからどうなっていくでしょうか？

#### balloon nakamura right
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。

#### balloon soneoka right
**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。

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さらに加速していきそうな感じなんですね。自然言語処理技術がもっと発展すれば、似たような文法構造を持つ別の言語に応用できたり、あるいは新しい言語（人工言語）を作れたり、なんてこともあるのでしょうか？

#### balloon nakamura right
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。

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御社として、研究者として、これからこうしていきたい、という展望はありますか？

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**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。

#### balloon soneoka right
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。

[ELYZA Brainサービスサイト](https://brain.elyza.ai/)

[ELYZA DIGESTサービスサイト](https://www.digest.elyza.ai/)

SNSで大きな話題となった3行要約AI「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」や自然言語処理技術の未来について、株式会社ELYZA代表取締役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。

「ELYZA Brain」は、英語圏で起きたパラダイムシフトを日本で起こすための挑戦

AIを学んでいくには、英語と数学の知識が重要

自然言語処理技術は今後、研究段階から実用段階へ移っていく

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】

## ３行要約AI「ELYZA DIGEST」は“我が子のような存在”

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「ELYZA DIGEST」、TwitterなどのSNSでかなり話題になりましたよね。どういうものか、簡単に紹介していただけますか？

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**「ELYZA DIGEST」は、長文のテキストを3行に要約するツール**です。読み込んだ文章をAIが解析して要約するのですが、“生成型”であることが大きな特徴です。要約の方法にはほかに「抽出型」「圧縮型」「テンプレート型」があります。

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生成型と比較しやすいのは、**文章の中から必要だと思われる部分を抜き出す抽出型**です。簡単で間違いが少ない方法です。一方、**AIが一から要約文を作成するのが生成型**。web上の文章をとにかく大量に読み込ませることで、一般常識や「この単語とこの単語は同じ意味」といった、要約に特化した学習をします。

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つまり……？

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わかりやすい例で言うと、抽出型だと固有名詞や日付が繰り返し登場してしまう部分で、**生成型は「それ」といった代名詞や「同日」といった表現を使えます**。これらが使えると文章が簡潔で読みやすくなりますし、限られた文字数を有効利用できるようになるんです。

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なるほど、わかりやすい！「ELYZA DIGEST」、web上で無料で使えるので私も試させていただきましたが、**長文があっという間に短く要約されるのが単純に面白かった**です。あれは？これは？と、延々と遊びたくなってしまいました。あの時間であの精度、すごいですよね。

~~平均900文字の要約で、発展途上とはいえ、この精度。平均所要時間は、人間が５分１秒に対し、ELYZA DIGESTは9.84秒。~~

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ただ、たまにトンチンカンな要約もありました。SNSでシェアしたくなるような面白さでエンタメとしては魅力でしたが、実用的という面ではまだ少し足りない、というところなんでしょうか。

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そうですね。プロダクトとしての精度としては、まだまだ改善の余地があります。**要約処理は今は100％AI**ですが、より精度を上げるには、ディープラーニングでは難しい部分を人間の手で補正するとか、そういったことも必要になるかもしれません。

~~前列右から3番目が曽根岡さん、最後列右端が中村さん~~

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いま、開発チームはどれくらいの人数なんでしょうか？

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ELYZAの研究開発チームは6人で、そのうち**要約処理の分野を担当しているのは3名**です。要約のためのディープラーニングにはとにかく大量のデータが必要なので、その入力作業には開発とは別に人員が必要ですが。

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入力するデータには、制約があるんですか？ひらがな・カタカナ・漢字は分けるとか、コーポレートサイトから何文字・Wikipediaから何文字・個人ブログから何文字・SNSから何文字、と割合を決めているとか。

#### balloon nakamura right
ひらがな・カタカナ・漢字は分けません。混じった状態で存在しているのが自然な日本語ですからね。また、**「ELYZA DIGEST」については様々なジャンルで活用できることを特徴としているので、収集元や文字数の制限も設けていません**。ただ、特定のジャンルに特化したAIを開発する必要がある場合は、テキストデータの収集元を絞ることもあります。

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極端な例ですけど、恋愛小説なんかでは“「嫌い！」というセリフだけど、実は前後関係から推測するに「好き」のニュアンスだな”みたいなこともあるじゃないですか（笑）。どんどん学習すれば、AIはそういうのもわかるようになるんですか？

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たしかに、**小説は特に難しいジャンル**ですね。おっしゃるようなニュアンスの問題もありますが、そもそも文章がすごく長いし、一般的な文章に比べて代名詞が指している言葉がとても遠かったりするので、そこも難関です。

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小説だと、指す対象を明言せずに代名詞だけで話が進行することすらありますもんね。たしかに難しそう……。でも、難しい小説を子ども向けに易しく要約するとか、ケータイ小説風にするとか、そういうことができると実用面でも娯楽としても魅力的ですね。ELYZA DIGEST、まだまだ面白いことになりそうですね。

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はい、**「ELYZA DIGEST」については、我が子を見つめるような気持ち**です。もっと広く使ってもらえるよう、APIの提供も視野に入れています。

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エンジニアを目指す人の個人開発の幅が広がったり、チャットボットのように、いろんな会社のホームページに「ELYZA DIGEST」が組み込まれたりする日も近いかもしれないんですね。楽しみです。

## 日本語の自然言語処理で、パラダイムシフトを起こしたい

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「ELYZA DIGEST」は、自然言語処理エンジンを使った要約ツールですよね。話が少し前後するかもしれませんが、自然言語処理技術そのものについて、教えてください。まずは基本中の基本、「自然言語処理技術」とは何でしょうか？

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**自然言語とは人間が話す言葉のこと**で、**自然言語処理は“言葉を機械的に処理していく工学”**ということになります。**英語では“Natural Language Processing”で、NLP**という略称も一般的です。画像処理だと、コンピューターが画像を解析して人の顔を認識したり、被写体の色を判別したりしますよね。画像処理が先で、その後、言語処理が進歩してきています。

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画像処理の言語バージョンと考えると、なんとなくわかります。でも、画像処理に比べると、言語処理はあまり身近ではないような……？

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**深層学習を用いた自然言語処理の理論自体は、昔からわかっていました**。でも、機械に言語を学習させるには、大量のテキストデータとそれを処理するための計算機（コンピューター）が必要で、計算機の性能が追い付いてなかったんです。でも、今は違います。実は**Googleの汎用言語モデル「BERT」（英語）は、2019年に自然言語処理分野で人間を超える精度を実現**しています。

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言語の分野でコンピューターが人間に勝てるわけがない、みたいな先入観がどうしてもあるのですが、機械が人間よりも言葉を上手に操れると……？

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そうなりつつあります。**計算機の処理能力向上のおかげで、パラダイムシフトが起きた**んです。昔の自然言語処理AIは精度が低かったのですが、変わってきていますよ。

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じゃあ、すでに私たちの生活で使われていたりしますか？実は新聞記事はAIが書いてるんだよ、とか。

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新聞はまだ書いてない、と思います。でも、英語では、人間が記事の冒頭文を書くと、それに続く“ありそうな記事”をAIが想像して書くという機能が登場しています。日本人に身近なところでは、Google翻訳やGoogle検索ですね。**“猫”でも“ネコ”でも“ねこ”でも、同じ検索結果になるのは、AIがそれらが同じものを指すと学習しているから**だし、**“かわいい動物”と検索して猫が表示されるのは、AIが“猫”は“かわいい動物”だと学習しているから**なんです。

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海外では「AI Dungeon」というテキストで完全に自由な対話ができるゲームが登場してきていますし、どんどん身近になっていますよ。学習プログラム自体も、どんどんアップデートされてきています。

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自然言語処理のAIは、どんな仕組みで学習しているんですか？“教師あり学習”といったキーワードはAIの分野でよく聞きますが……？

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2018年のBERTの論文で、**自然言語処理の分野に関しては、いわゆる“教師あり学習”だけではなく“教師なし学習”を活用するほうが良いことが示され**、大きな変化が起きました。これは犬、これは猫、という概念（ラベル付け）で学習するのが教師あり学習なのですが、その前にとにかく大量の文章で事前学習させる方法です。

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技術的な話になるのでとても難しいと思うのですが、左がBERT以前の学習方法。例えて言うと、いきなり知らない外国語の入試問題の過去問を渡されているような状態です。一方、右のBERT以降は、過去問を見る前にその外国語のサイトをできるかぎり大量に読んで、その言語の概要を掴んでから過去問を理解していくイメージ。**コンピューターの性能向上と、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もあって学習の精度が大幅に向上**し、パラダイムシフトが起きました。

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事前学習が必要だとわかったことに加えて、事前学習できるだけの計算機の性能向上や周辺技術の進化など、実現できる環境が整ったということなんですね。AIが発達していることは知っていましたが、ここまでとは全然知りませんでした。

#### balloon soneoka right
英語圏では、自然言語処理のAIがすごい！とTwitterとかでもすごく盛り上がっているんですよ。なのに、**日本人は誰も知らなくて、すごさを享受できてない**現状がもどかしいですね。チャレンジしている企業も少ないので、未踏の領域ではありますが、パラダイムシフトを起こすしかないと思っています。

後編では、日本語特化のAIエンジン「ELYZA Brain」や自然言語処理の未来についてお話を伺います。

SNSで大きな話題となった「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。

「ELYZA DIGEST」は、どんな長文も3行に要約するAIである

自然言語処理技術の分野は、計算機の性能向上により大きく発展した

Googleの汎用言語モデル「BERT」が、2019年に人間の精度を超えた

**「プログラミング」と「数学」**、

トレンドの掛け合わせで急成長しているYouTubeチャンネル、『ヘロンの数学』。

最初の半年ほどは低空飛行だったものの、2020年12月に公開した動画がバズって認知され、いまや登録者4万人超え。

『[元ゲーム会社のプログラマー、テトリス何分で作れる？【JavaScriptプログラミング】](https://youtu.be/34uAtYSirWk)』が50万再生を突破するなど、勢いのあるチャンネルです。

しかし“中の人”の姿は想像がつかず、**元ゲームプログラマーであること以外は謎**。

今回は、**YouTube動画制作の裏側やチャンネル運営への想い、これからの展望**を伺いました。

「数学は2000年使える」YouTuber『ヘロンの数学』が語るプログラミングに数学が活きるシーンとは【前編】

## 『プログラミング×数学』の親和性と動画制作の大変さ

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ゲームプログラミングに数学が必要なことはわかりましたが、『プログラミング×数学』を掛け合わせる醍醐味はなんでしょうか？

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**数学を使わなければ何千行にもなるようなプログラムを、数学の力でコンパクトに縮められた瞬間は最高に気持ちがいい**ですね！
[リバーシを100行で書く動画](https://www.youtube.com/watch?v=cGh5yd0YZL4)も13万再生と伸びていますし、この楽しさは見てくれる方にも伝わっていることを感じます。

ゲーム会社でやってはいけないプログラミング

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たしかにあの動画は、内容をきちんと理解できているわけではないのに気持ちよかったです。
ただ、あのリバーシのようにコンテンツとしても面白いネタを探し続けるのは大変ではないかもと思います。どうやって探しているんですか？

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芸人さんじゃないですけど、まさにずっとネタ探しです。
ニュースを見たり、ネットサーフィンしたりするときでも、**いつでも「これは数学×プログラミングで表せないかな？」と考えています**ね。
昔のゲームも参考にします。

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コレだ！というネタを見つけたとき、それを『プログラミング×数学』で表現できるかどうかは即座にわかるものなのですか？
それとも、プログラミングを書いてみて判断するのですか？

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**実際に試してみて、プログラミングが完成したら動画にする**、という手順です。
完成に至らずボツになることも多いですよ。
**ボツネタはすぐに記憶の彼方に飛んで行ってしまう**ので覚えてないですが、かなり多いです。

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ボツ、そんなに多いんですね。意外です。
でもボツが多いにしても、ヘロンさんはYouTuberとしては寡作だなと感じますが、動画編集もすべてご自分でなさるんですか？

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はい、AviUtl（動画編集ソフト）を使って編集も自分でやっています。
カメラで撮影してパソコンで編集するような動画ではなく、撮影しながら並行して編集もするといった進め方ですしね。
1本あたりにかかる時間は動画によりますが、**リバーシの動画で4日くらい、がっつりしたチュートリアル画面になると2～3週間**かけることもあります。

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3週間！プログラムとして成立することを確認してから動画にするということでしたが、軽やかに入力されていくあのプログラムは、すでに完成した台本を見ているんですか？

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事前に考えた完成コードを見ながら、でも再度考えながら入力しています。プログラム実況動画を撮るときは、とにかく勢いでどんどん進めていく感じです。
その試行錯誤の時間も含め、**数学とプログラミングを繋げていく作業はとても楽しい**ですよ。

## プログラミングを知らない人にも届けたい、そのための秘策とは？

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『ヘロンの数学』は2021年10月現在、4万人以上の登録者を抱える人気チャンネルです。
動画を公開し始めたのは2020年4月ですが、短期間で伸びた理由をどう分析されていますか？

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プログラミング系のYouTubeチャンネルは他にもありますが、フリーランスとして独立して稼ぐことを目的にしていたり、エンタメ要素が薄かったりすることが多いんです。
なので自分は、**プログラミングに興味がある人が"楽しく学べること"を意識しています。**

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大きく伸びたきっかけは、2020年12月にUPした『[高校数学でマンデルブロ集合を描いてみた 【プログラミング実況解説】](https://www.youtube.com/watch?v=7KHRYUOikPA)』がYouTubeにピックアップされてバズったことですが、短期間で成長できたのは同じアプローチの競合が少なかったせいかなと思っています。

高校数学でマンデルブロ集合を描いてみた 【プログラミング実況解説】

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積み重ねてきていたコンテンツがハイクオリティだったからこその結果ですね。視聴者層は、やはりプログラマー志望の人が多いですか？

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たしかにプログラマーやプログラマー志望の人、IT系の人が多いですね。
でもこれからは、もっといろんな人、**プログラミングに興味がない一般の人にも見てもらえるコンテンツを作っていきたい**と思っています。

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『プログラミング×数学』を楽しむのは、一般人には少々ハードルが高いような気がしますが…？

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そうなんですよ。『プログラミング×数学』はたしかに面白いのですが、どうしても難解な表現が多くなりがちで、一般の人が直感的に"楽しい！"と感じるネタが少ないんです。
なので、**今後は物理、特に力学を勉強して『プログラミング×物理』にも挑戦していきたい**と思っています。
**物理要素が加われば、動きのある見栄えのする表現ができる**と思っています。

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目標にしている人やチャンネルなどはあるんですか？

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**『物理エンジンくん』という80万人以上の登録者がいるチャンネルが目標**ですね。物理演算エンジンを使って“もし〇〇が〇〇をしたら”を仮想空間で実証しているチャンネルです。
プログラミングのチャンネルではありませんが、物理を使って一般の人が広く楽しめるコンテンツを作っているという意味で、とても参考になります。

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なるほど、飛んだり走ったり転がったり、水に風に…生活の身近なところに物理の要素は多いですもんね。
動きもあるし、「プログラミングでこれが表現できるんだ！」という感動がありそうです。

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でも、けっして理系要素にこだわっているわけでもないですよ。例えば、音楽。
**『プログラミング×数学』に音楽を組み合わせたら、作曲もできそう**ですよね。だから、音楽も勉強してみたい。
それに、会話のテンポや音声を変えてみるなどの表現の工夫も、"面白いかも"とひらめいたらどんどん試していきたいです。

## いいものを作ればちゃんと伸びる。学び直しで得た自信

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YouTuberとして活動していて、「こういう瞬間が嬉しい」「これがやりがいだ」と感じるのはどんなときですか？

#### balloon heronnosuugaku_channel right
数学の知識がないとゲームプログラマーとして困るというお話はしましたが、**視聴者の方が自分と同じ落とし穴にハマらないよう救えるのが嬉しい**ですね。
数学を少し知っているだけで失敗を防げるので、視聴者に"転ばぬ先の杖"をプレゼントできている感覚です。
自信作が伸びたときも、勉強していいものを作ればちゃんと伝わるんだと実感できて、やりがいを感じます。

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YouTubeは、ダイレクトに視聴者の反応がわかりますもんね。ほかに何か、YouTube運営を通じてヘロンさん自身が得ているものはありますか？

#### balloon heronnosuugaku_channel right
**がんばればがんばるだけ人生が上向いていくと信じられるようになった**ことでしょうか。
プログラミングや数学の勉強もですが、YouTubeについてもサムネイルのデザインを工夫したり徹底的に分析したりして、それがマンデルブロ集合のバズに繋がったんです。
この成功体験が、次のモチベーションに繋がっていますね。

#### balloon eriko_ichibangase left
まさに好循環ですね！「勉強したい、勉強が楽しい」というヘロンさんの感覚を羨ましく感じます。
視聴者の裾野を広げたいというコンテンツの方針はお伺いしましたが、YouTuberとしての今後の展望はありますか？

#### balloon heronnosuugaku_channel right
10代で勉強しなかったので、**数学の勉強に関しては特に、失った時間を取り戻しているような感じ**もあります。
今後については、そうですね、**YouTube運営を機にさらに新たなビジネスの世界が広がってほしい**、という期待をしています。

## プログラミングと数学に興味がある人へのメッセージ

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今日は楽しいお話をたくさん聞かせていただき、ありがとうございました。
最後に、『ヘロンの数学』の視聴者の方、プログラミングと数学に興味を持っている方へメッセージをお願いします！

#### balloon heronnosuugaku_channel right
** 勉強ってすごいよ、勉強して損はないよ。**ということですね。
プログラミングや数学に限ったことではなく、どんな分野でも興味を持ったら勉強したほうがいいです。
インフルエンサーの言ってることを追いかけるだけではなくて、**自分自身がしっかり勉強することが大事**だと思います。

登録者4万人超え、「プログラミング」と「数学」の掛け合わせで急成長しているYouTubeチャンネル『ヘロンの数学』。しかし、“中の人”の姿は想像がつかず、元ゲームプログラマーであること以外は謎。そんな『ヘロンの数学』の運営者に、YouTube動画制作の裏側やチャンネル運営への想い、これからの展望を伺いました。

今後は物理や音楽も掛け合わせ、一般の人も楽しめる動画を作りたい

視聴者を自分と同じ失敗から救えることがYouTube運営の喜び

数学の学び直しや動画の人気で得た成功体験が、YouTubeのモチベーションに繋がった

テトリス動画で50万再生！YouTuber『ヘロンの数学』が語る高校数学の学び直しで人生が逆転した理由とは【後編】

今回は、現在に至るまでの**『ヘロンの数学』の経緯**や、**『プログラミングと数学の親和性』**についても伺いました。

## 『スマホゲームを作れたら就職できると思った』

#### balloon eriko_ichibangase left
本日はありがとうございます。
経歴が謎に包まれているヘロンさんがインタビューのオファーを受けてくださったのが少し意外だったのですが、何か決め手がありましたか？

#### balloon heronnosuugaku_channel right
アンドエンジニアさんは、プログラミングに興味のある読者を惹きつけるメディアですし、量産型ではなく厳選して記事を作っている感じも好印象だったので、ありがたいお話としてお受けしました。

#### balloon eriko_ichibangase left
ありがとうございます。さっそくですが、ヘロンさんについてお伺いさせてください。
『プログラミング×数学』というテーマで発信されていますが、プログラミングに触れたきっかけはなんだったのですか？

#### balloon heronnosuugaku_channel right
小学生のときに家にビデオゲーム機がありました。NINTENDO64とかです。
そのゲームが好きで、**『自分でゲームを作れないかな』と思ったのが、いちばん最初のきっかけ**だったと思います。小学校高学年か中学生になったかの頃ですね。

#### balloon heronnosuugaku_channel right
でも今みたいに子どものプログラミング教室なんてないし、Unity (ゲームエンジン、開発環境)もありません。
本を買えるほどのおこづかいもないのでネットで勉強しようとしましたが、情報が少ないうえに子どもが理解するには難しい内容で、身に付きませんでした。
だから、最初のきっかけだったとは言えますが、そのときにプログラミングを始めたわけではありません。

#### balloon eriko_ichibangase left
では実際にプログラミングを始められたのはもっと後ですか？

#### balloon heronnosuugaku_channel right
はい、高校3年生になった頃のことです。
周りが進学先や就職先を決めていくのに、自分だけなかなか進路を決められなくて…。働くために何かスキルを身に付けなくてはと思ったとき、ちょうどスマホゲームが全盛だったんです。
高校卒業は2013年ですが、パズドラがめちゃくちゃ流行ってましたね。

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もともとゲームが好きですし、**スマホゲームを作れたらきっと就職先が見つかるだろうと思って、勉強することにした**んです。
さすがに小学生のときよりはちょっと賢くなってますし、そのときにはUnityもあったので独学で勉強できました。ゲーム開発会社に就職できたのは夏頃です。

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独学で勉強して、夏には就職できるスキルを身に付けたんですね！
でも、ヘロンさんは専業YouTuberですよね。がんばってスキルを身に付けたゲームプログラマーを辞めてしまわれた理由はなんだったんでしょう？

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ゲームプログラマーが嫌だったわけではないし、ゲームプログラミングへの興味は今ももちろんありますよ。
ただ、会社にいると30代40代になった自分の姿が想像できて、なんだか将来が見えてしまったような気がして。転職という選択肢もあったのかもしれませんが、毎日会社に通う生活はもういいなと感じてしまったんです。
**「やりたいことをやろう！」と思って、24歳で会社を辞めました。**

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子ども時代に「ゲームを作ってみたい」と思われて、高校生で独学でゲームプログラミングを習得、無事に就職を果たし、でも24歳でスパッとやめてしまう。
始めるのもやめるのも、どちらも大胆な決断ですね！

## FPSゲームでひらめき、猛勉強の1年間で得た確信

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それにしても意外だったのは、数学よりもプログラミングが先だったことです。
てっきり大学の数学科かなにか出身で、ゲーム開発会社に就職された方なのかなと思っていました。

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ええ、実は数学が後なんです。数学に触れたのは退職後、YouTubeをやると決めてからなので、実はほんの3年ほど前。
**数学科出身ではないし、数学を専門的に勉強してきたわけではありません。高校で理系だったわけでもないです。**

数学の勉強（学び直し）あるある

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ということは、もしかして……ヘロンさんは、YouTuberになるために数学を勉強した、ということなんですか？

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はい、実はそうなんです。*1,000ページ*もある『高校数学の教科書』（旺文社）を買って、1ページ目から読んでいきました。
高校も進学校とかではなく、勉強する習慣がまったく身に付いていなかったので、休み休み、**1年かけて独学で数学を勉強しました。**

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1年！？お仕事しながらではなく？予備校にも行くとかでもなく？

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ずっとYouTubeの準備のために独学で勉強です。
**日進月歩で進歩していくプログラミングと、2,000年経っても真理が変わらない数学を組み合わせたら、絶対に面白いコンテンツになると思っていました。**
それにやっぱり、人気者がひしめくYouTubeで成功するには自分だけの突出したスキルとオリジナリティが必要だと思ったからです。

~~年季の入った高校数学の本。1000ページもあるというから驚き。~~

~~[長岡　亮介 他著：長岡先生の授業が聞ける高校数学の教科書数学](https://www.obunsha.co.jp/product/detail/052712)~~

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ゲームプログラミングの独学もそうですが、成功を信じてひたすら勉強するタイプなんですね。
ただ、ひとつ不思議なのは、基礎の基礎から数学を勉強するレベルだったヘロンさんが『プログラミング×数学』に確信を持てた理由です。
「コレだ！」というインスピレーションはどこからやってきたんですか？

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FPS（ファーストパーソン・シューティングゲーム）に、『Wolfenstein 3D（ウルフェンシュタイン3D）』という、伝説的なゲームがあります。
とはいえ、マニアックな人しか知らないと思いますけどね。1992年リリースのゲームなんですが、その時代にあって、いかに3Dっぽく見せるかを追求してあるんですよ。

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今みたいにポリゴンを何枚も使うなんてできません。
**低スペックのPCでも3Dっぽく見せるには、負荷のかからない簡単な計算で作るしかない**ことまでは、当時の自分の知識でもわかったんです。
YouTubeを始めるずっと前のことですが、『プログラミング×数学』ってすごいんだな、というのが頭の片隅にずーっと残っていました。

### FPS（ファーストパーソン・シューティングゲーム）とは？

~~出典：[Steam：Wolfenstein 3D](https://store.steampowered.com/app/2270/Wolfenstein_3D/?l=japanese)~~

~~シューティングゲームの一種で特に海外で絶大な人気を誇り、日本での知名度も広がっているゲームジャンル。ゲームを操作するプレイヤー目線で場面が表示され標的を打ち落とすゲームで、基本的に画面に表示されるのは主人公の体の一部（腕など）か武器のみ。主人公と視界を共有する一体感、没入感が魅力と言える。~~

~~出典：[FPSとは｜OCA⼤阪デザイン&ITテクノロジー専⾨学校](https://www.oca.ac.jp/glossary/6884/)~~

~~多角形を意味する英語で、3DCGを構成する多角形の面のこと。ポリゴンの数が増えるほど詳細な表現が可能になるが、同時にハードウェアの性能も求められる。~~

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それで『数学だ！』と照準を定められたんですね。
「[数学の勉強（学び直し）あるある](https://www.youtube.com/watch?v=xbn9gkIJZU0&t=3s)」の動画を見ても、とても楽しんで勉強していらっしゃることが伝わりますが、特に好きな定理はやっぱり『ヘロンの公式』ですか？

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そうですね。そうでなければ、なんでその名前なんだよってなりますしね（笑）

~~3辺の長さがわかっている三角形の面積を求める公式。古代ローマのアレクサンドリアのヘロンが彼の著書『Metrica』の中で証明を与えている。ヘロンの生没年は不詳だが、1世紀ごろとされる。~~

## ゲームプログラマーに数学が必須な理由

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『ヘロンの数学』の視聴者にはプログラマー志望の人も多いと思いますが、プログラマーに数学は必須でしょうか？

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プログラマーといっても幅広いですよね。例えば企業の業務のシステム化などは、日本語で書かれた業務の仕様書があるし、なにをどう作ればいいかが決まっています。
そのように、仕様書をプログラムに翻訳していくような仕事なら、必ずしも数学知識は必要ありません。

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でも例えば、"機械学習を利用して小売業で在庫管理を最適化させたい"なんて要件だと、数学知識が必要になることもあると思います。
そしてなんといっても、**ゲームプログラミングでは数学が多用されますね。**

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ゲームでは、どんな場面で数学が使われているのですか？

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例えば、**キャラクターをジャンプさせるという動作。どんな弧を描いてどれくらいのスピードで飛ぶかを決めるには、数学が必要なんですよ。**

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なるほど、業務システムとゲームプログラミングが違うことは腑に落ちました。でも、キャラクターの動作などはゲームエンジンの機能に備わっているのではないのですか？
『素人』のイメージですが、“45度の角度で10cm、滞空時間は2秒”なんて数字を入力すればプログラムが自動生成されるのでは……？と思ってしまうのですが。

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たしかに、キャラクターのジャンプのようによくある動作であれば、ゲームエンジンに搭載されています。
でも逆に言うと、**"よくある動作"しか搭載されないのがゲームエンジンの弱点**でもあって。
あまり使われないマニアックな機能を、人員と時間をかけて開発する意味はないですからね。

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マニアックの例をお願いできますか？

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例えば、リアルな挙動が売りのゴルフゲームを作りたい場合。
ゴルフゲーム自体は珍しいものではありませんが、リアルを追求すると、ボールの回転や風の変化、さらには気圧まで考慮してボールの軌道を計算しなくてはなりません。
さすがにそんな**専門的な機能はゲームエンジンには搭載されていないので、プログラマー自身が数学の知識を駆使して自前でゴリゴリ計算する必要が出てきます。**

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数学を知らないと、かなり苦労しそうですね。

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そうなんですよ。
**数学の公式を知っていればすぐに作れるプログラムなのに、知らないと試行錯誤に時間がかかって正解に辿り着くのが遅くなる**、ということが起きてしまうんです。
ゲームプログラマー時代にかなり苦労した部分でもあります。
**座標幾何、幾何ベクトル、線形代数あたりは特によく使うので、ゲームプログラマーを目指すなら勉強しておきたい分野**ですね。

当たり判定【プログラミング講座】

数学を1年間猛勉強をした結果が今のYouTubeのクオリティに繋がっているんですね。

後編では**YouTube制作の裏側や、ヘロンさんの今後の展望についても取り上げていきます**。

登録者4万人超え、「プログラミング」と「数学」の掛け合わせで急成長しているYouTubeチャンネル『ヘロンの数学』。しかし、“中の人”の姿は想像がつかず、元ゲームプログラマーであること以外は謎。そんな『ヘロンの数学』の運営者に、現在に至るまでの経緯や、『プログラミングと数学の親和性』についても伺いました。

『ヘロンの数学』は、プログラミングと数学を掛け合わせたゲーム開発を発信するチャンネル

就職のためにプログラミングを独学で習得し、YouTubeをはじめるにあたって数学を学び直した

ゲームプログラマーには、幾何ベクトルや線形代数など数学の知識が必須である

心理学科卒業後、新卒未経験でSI企業に就職し、Java系のSEとして10年。
結婚出産を経て、2015年にトラベルライターに転身。
現在はMONOLISIX株式会社COOとしてweb編集やマーケティング業務にも携わっている。
新婚旅行では1年かけて世界50ヶ国を巡るほどの旅行好き。
日々の晩酌が何よりの楽しみ。

一番ヶ瀬 絵梨子の記事（1ページ目）

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