言語処理が社会に浸透するには(<特集>編集委員会企画-社会とAIの羅針盤2015-)

20 人 工 知 能  30 巻 1 号（2015 年 1 月） 「編集委員会企画─社会と AI の羅針盤 2015 ─」 自然言語処理の実社会での応用事例を日常的に耳に するようになった．2011 年にクイズ番組において人間 のチャンピオンに勝利した米 IBM の人工知能型コン ピュータ「Watson」は，日本語対応版が開発され，日 本のメガバンクのコールセンタに導入予定との報道が あった．米アップルの「Siri」や NTT ドコモの「しゃべっ てコンシェル」は，誰もが知るアプリになり，音声対 話研究に憧れて研究室の門を叩く学生が増えた．東大に 合格するロボットを研究開発するプロジェクト「ロボッ トは東大に入れるか」は，大手予備校の大学入試セン ター模試において 476 大学で A 判定を出し，受験生か ら羨望の眼差しが注がれている．急成長を続けるスター トアップ企業である SmartNews や Gunosy のニュース キュレーションサービスでは，機械学習や自然言語処理 が活用されている． さて，我々の研究室では自然言語処理の実社会応用の 一環として，マスメディアと共同でデータジャーナリズ ムに取り組んだ．データジャーナリズムとは，データの 収集，マイニング，可視化を経てストーリーを起こし， 記事を執筆するというプロセスを指す．すなわち，報道 の現場にデータマイニング的なアプローチを取り入れた もので，ストーリーができる前にまずデータを分析し， 出てきた仮説を取材などで検証して記事化する．これま でに，「3 月 11 日の人々の思い」，「2013 年参議院総選 挙時の世論」，「福島の桃に対する風評」，「AKB の総選 挙」，「2014 年サッカー W 杯」など，さまざまな事例に 関してソーシャルメディアの投稿から世の中の意見や動 きを探った．記事や番組の締切りに追われながらデータ を分析するというのは，論文の締切りとは違った緊張感 であった．また，データ分析の進め方や見せ方など，我々 も学ぶことも多かった．本稿では，言語処理と社会とい う観点で一つエピソードを紹介したい． 報道では記事内容の正確さが求められ，誤報は決して 許されない．これはデータジャーナリズムでも同様で， 分析結果の正しさを保証する必要がある．残念ながら， 言語処理の解析精度は 100％ではないし，分析手法（例 えば「自由民主党」というキーワードを含む投稿数）は 調査したい事項（例えば「自由民主党の支持率は何％で あるか」）の近似でしかない．また，ソーシャルメディ アのユーザ層は有権者の分布とはかけ離れているので， データサンプルの偏りも考慮する必要がある．これらの 問題に対処するテクニックはいろいろあるが，突き詰め ると一つの大原則に行き当たる． それは分析手法と結果の透明性を確保することであ る．データの分析結果を記事にするときは，必ず分析手 順を一般の人にも伝わるように説明する．また，分析結 果として提示する数値も，一般の人が解釈できるような 統計量を使うことが望ましい．これらの配慮が欠けてい ると，どんなに高度な分析手法を使っても，出稿時の チェックが通らない．特定の個人・団体に利するような 分析という疑念を払拭できるように，備えておく必要も ある． 例えば，総選挙の情勢を占うために「アベノミクス」 に対する世論の反応をソーシャルメディアから分析す ることを考える．「アベノミクス」を含む投稿数を提示 することは問題ない．形態素解析の誤りを徹底的に修 正しておけば，投稿中に含まれるキーワードとその出 現頻度を提示することも可能である．キーワード抽出な ら TF*IDF や相互情報量を統計量として使いたくなる が，これらの手法や数値の意味が説明できないため，難 色が示される．世論の反応の分析というタスクを考えれ ば，機械学習に基づく評判分析が自然なアプローチであ るが，分析の正確性を担保するための相当な労力と度胸 がいる．メディアに掲載される言語処理の分析が単純な 手法・指標になりがちなのは，このような事情がある． 言語処理技術が社会に浸透していくには，社会からの 正しい理解と信頼を得ていく必要がある．短期的には， 言語処理技術の応用事例が増え，解析技術がブランド化 される流れが続くであろう．応用事例を積み重ねること で，技術そのものに対する理解や，解析誤りへの寛容度 が上がっていく．言語処理技術が足りない部分を人間が 補いながら，今後も世の中を驚かせるような応用事例が どんどん出てくるのではないかと思う． 一方で，「人間のように自然言語を操るコンピュータ」 を真に実現し，100％の解析精度を達成するには，残さ れた課題が山ほどある．未知語の問題，常識的な知識の 不足，表現の多様性，単語の意味に基づく句の意味の解 釈，文の境界を超えた言語理解，マルチメディア（画像， 動画，ソーシャルネットワーク）と言語のグランディン グ，言語理解と意図理解のギャップなどである．このよ うな言語処理の根源的な課題に，実社会の（非）言語デー タと向き合いながら取り組めるというのは，何とも贅沢 な時代である．2045 年，すなわち自分が 65 歳になるま でに，これらの問題の解決を目指しつつ，社会から正し く理解・信頼される言語処理を見据え，研究と実社会で の応用を継続していきたい．

言語処理が社会に浸透するには

岡﨑　直観