1.
自然言語処理を
役立てるのはなぜ難しいのか
Preferre Networks
海野 裕也

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2008: 東大情報理工修士、自然言語処理
2008-2011: 日本アイ・ビー・エム（株）東京基礎研究所
2011-2016: Preferred Infrastructure
● 分散機械学習Jubatus、自然言語処理、テキスト解析
2016: Preferred Networks
● OSS: Chainer、CuPy
● 対話、ロボット、物流ロボット、流通・小売
自己紹介：海野 裕也

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Preferred Networks
現実世界を計算可能にする

5.
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テキストマイニングは
Nice to haveである

6.
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Q: 身の回りで自然言語処理の
技術を使ったサービスは？

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Q: その中で、月1000円以上
払ったものは？

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プロフェッショナル向けより一般人向けを

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● SIGRAPH 2013のUCLAと
ディズニーの論文
● 雪のシミュレーション
● どこからどうみても、
2013年にヒットしたあの
映画で使われている技術
社会に影響を与える研究開発

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10年くらい考えてきたことを話します
お金を払ってまで使っている自然言語
処理のツールは非常に少ない。
何故か？

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自然言語処理はなぜ難しい

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● 研究と開発の質的な違いとは
● 言語処理固有の難しさとは
● 言語処理の社会応用を考える鍵は
今日考えたいこと

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自然言語処理に関して色んなことが言われている
近年の自然言語処理技術の発展は目まぐるしい
10年前に出来なかったことが出来るようになった
深層学習がブレークスルーをもたらした

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研究と製品の致命的な違い
研究の仮想敵は研究者 製品の仮想敵は代替手段

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（他の研究に比べて）すごい研究であることと、
（他の手段に比べて）役に立たないこと、
が両立する
研究の罠

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Q: 言語処理における代替手段とは？

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言語処理の代替手段は人間

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言語の正しさは、ふつう母語話者を基準に考える
走る速度、持てる重さ、記憶できる量を超える機械を
作れても、機械が人より流暢な言語を持つことはでき
ない
「言語」の意味で人間を超えることができない

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言語そのもので勝負しない

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精度よりも量や速度が重要
量 速度

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さきほどでてきた例の大半は、
量か速度が重要（になっていたはず）

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文脈がゲームを変える

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社会の変化に便乗する
「令和３年通信利用動向調査」総務省より
数年でスマートフォンが急速に伸びた

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なんのためにことばを使うのか

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言語そのものが道具である
言語
背後の
問題

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言葉そのものの意義を考える
書き言葉
知識の蓄積
話し言葉
意図の伝達
・新聞、本、Web
・検索や解析など、知識の利用が目的
・会話、指示、交渉
・意図や指示の理解など、やりとりが目的

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インターフェースとしての自然言語処理
記号の世界 物理の世界
・画像処理
・センサー
・制御
・プランニング
・自然言語処理
・音声処理
・UI

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全ての人にロボットを

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流通・物流の現場にロボットを入れようとする

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手段と割り切ってドメインに目を向ける
言語
ロボット
ドメイン

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80年代：ワープロブームとかな漢字変換の研究開発
90年代：機械翻訳ブーム、各社機械翻訳の研究開発
00年代：テキストマイニングブーム、過去の研究資産の活用
インターネット
00年代：ネット企業での活用が広がる
10年代：SNSでの活用が広がる
20年代：ドメイン特化ベンチャーが広がる
自然言語処理産業界におけるトレンドの私見

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34
● 法律、判例、契約書
● 物語、漫画
● 会話
● 商品説明、製品名
● …
「言語」が中心的な役割のドメインは？

35.
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漫画というドメインにおいて言語の役割は支配的
次回、乞うご期待！

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ドメインに特化するということは、
その分野の問題を真剣に考える、ということ
時として、自分の得意な技術以外の仕事が中心になる
ドメインに特化する覚悟

37.
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ソフトウェア技術はオープンになりやすい
商用ソフトウェアが出現する
競合が出現して競争が激化
オープンソースやオープンな技術が出る
オープンな技術が大規模に広がる
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2022/03: Midjourneyが公開
2022/04: OpenAIのDALL-E2が公開
2022/05: GoogleのImagenが公開
2022/08: Stable diffusionが公開 (OSS)
あっという間にOSS化された画像生成技術

39.
39
● 精度以外の部分で勝負する
● 利用シーンの変化を見逃さない
● 道具と割り切って特定ドメインに飛び込む
前半のまとめ

40.
40
未来の話

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41
チャンスかピンチか
（なにかすごいこと）やるぞー
失敗しそうだ・・・
エラい人
ボク

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本当にリスクかどうか考える
うまくいった
やらなかった
うまくいかな
かった
・未踏の挑戦に貢献できた
・他の仕事ができる
・うまくいったときに公開する
・解雇される（本当に？）
・会社が潰れる（本当に？）

43.
43
挑戦できるときに挑戦できるか
技術の下地
適切な投資と期待
実行できる環境

44.
44
● 人工知能は閉塞感があり、できることは限られていた
● 誰も技術に期待しておらず、「そういうのはいらない」と
言われ続けた
● 特定の技術領域でも難しすぎて、分野横断的なチームを構
成できない
15年前の「人工知能」はどうだったか

45.
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挑戦できるタイミングは一瞬
http://blog.livedoor.jp/lunarmodule7/archives/4504511.html
● ちょうど今、一部の分野では十分
な精度になるかどうかの過渡期
● 技術は進歩し続ける、できること
が減ることはない
● 挑戦できるタイミングは一瞬、早
すぎても遅すぎてもだめ

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© Kuha455405

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● 私が中高生の時（20年前）にMDは流行した
● 高校生のときにMP3プレイヤーが出現したが、1, 2曲しか
入らず、絶対に流行らないと思った
● 今、「ちょっと頭おかしい」とおもうような技術に投資す
るくらいがちょうどよい
未来の当たり前は今の非常識

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● 探索と活用のトレードオフ
● 全部そこそこな状態は、過剰にリスクを回避している
● 組織が失敗に寛容にならないと一番良い期待値を取れない
全部成功しなくていい
50%は失敗しないといけません
新卒のときに言われたことば

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51.
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● 社内技術カンファレンス：年3回
● テックトーク、技術トーク：隔週
● 読書会：週1回
● 社内勉強会：不定期
技術は1日にしてならず
継続的に技術を生み出せる
会社風土を醸成する

52.
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最後に

53.
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若い人のほうが真実を知っている

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Making the real world computable