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Thursday, August 4, 2022

自然言語処理がもたらすビジネス変革とサステナブルなパソコン選び - Nikkei Business Publications

1998年から筑波大学大学院 東京キャンパスで社会人向けに自然言語処理、テキストマイニングなどの講義を行っている津田和彦教授。30年以上前から自然言語処理の研究に携わり、誰もが知るワープロソフトの文書校正機能の開発に取り組んだ経歴を持つ。現在の研究に加えて、研究室の学生とのコミュニケーションにおいてもモバイルノートパソコンは欠かせないと語る津田教授に、未来を見据えたパソコン選びのルールを聞いた。

このページのトピック

膨大なテキストデータから世の中を読み解いていく

津田教授が取り組まれている研究分野についてお聞かせください。

津田 現在は、コンピュータに人間の言語を理解させて分析する「自然言語処理」が主な研究テーマです。プログラミング言語に対して、一般的な言語を自然言語と呼ぶのですね。身近な例を挙げますと、「つくる」という言葉でも、机を「作る」と酒を「造る」では文字変換が変わってきますよね。そうしたルールをコンピュータが覚えることで、変換効率を上げていくことも自然言語処理の一つです。会社員時代からこの分野に注力していまして、30年程前におそらく皆さんが今使っているワープロソフトの文章校正機能を開発しました。テキスト入力をする際に、間違った言葉づかいをすると赤の波線や緑の波線が出るあの機能です。

自動で文書チェックする機能は津田教授が開発されたのですね!ライターとしていつもお世話になっております。最近はどういった分野の研究に取り組まれていますか?

津田 近年は、大量のテキストデータから有益な情報を取り出して分析するテキストマイニングの研究が多いです。企業のマーケティング部門からの依頼で、ブログやTwitter、InstagramなどSNSのデータを収集・分析して、製品・サービスの向上に活かしていくことがテーマとなります。

 旅行や出張でホテルを探す時に、皆さんも予約サイトでホテルの星やクチコミを参考にされるものではないでしょうか。実は「星の数」というのはほとんど差がありません。そこで、膨大なクチコミを分析して、何がトピックになっているのか、良い評価なのか、悪い評価なのかを自動で抽出して改善につなげていきます。同時に競合ホテルのクチコミも分析できますので、どのように差別化していくかといった戦略を立てる際にも役立つデータです。

 例えば、「朝食がおいしいホテルは好評価」という分析結果が出た場合には、調理師を一人雇うことで、建物自体の改修などの大きなコストをかけずにサービス品質を向上させることができます。日々、リアルタイムに増え続けるクチコミデータをそのまま使えるため、わざわざアンケートを実施するよりもスピーディに、情報鮮度の高い結果が得られるのもメリットです。

津田和彦(つだ・かずひこ)

1986年 徳島大学工学部情報工学科卒業、1994年 同大学工学研究科システム工学修了(工学博士)。三菱電機株式会社 LSI研究所、住友金属工業株式会社 システム研究開発部を経て、1998年 筑波大学社会工学系助教授に。2005年 筑波大学大学院ビジネス科学研究科教授に就任。主な研究分野は、自然言語理解、情報検索、ソフトウェア工学、データ構造とアルゴリズム。現インフォコム株式会社取締役。

学生とのコミュニケーションに欠かせないモバイルノートパソコン

日々、研究をする中でパソコンをはじめとしたデジタルツールの重要性を感じますか?

津田 パソコンは自然言語研究におけるデータ収集・分析などの用途に加えて、研究室の学生とのコミュニケーションにも欠かせないツールです。私が所属する筑波大学 東京キャンパス社会人大学院は有職者が通うため、平日夜間と土曜日が活動の中心となります。一般的な学生と比べてキャンパスにいる時間が短いこともあり、常時オンラインでつながっていることが前提となるためです。

 大学院では、一人一人が取り組む課題・テーマに対して調査方法などをアドバイスしていき、調査結果や研究成果をメールで提出してもらいます。その後、内容についてチェックを入れる流れになりますが、多忙な皆さんですので「可能な限り早く返信してあげたい」という思いから、24時間365日自分のパソコンはオンラインにしています。

津田教授のようなワークスタイルですと、やはり持ち運べるモバイルノートパソコンが必須ですね。

津田 以前は研究室と自宅にデスクトップを置いて、ノートパソコンを持ち運ぶという3台体制でしたが、CPUが進化してデスクトップとの性能差が少なくなってからは、ノートパソコンをメインに使うようになりました。そして現在に至るまで10年以上、レッツノートシリーズを使い続けています。

研究室では複数台のレッツノートを同時に使用。一台でメールなどをチェックしながら、もう一台でデータ解析やWeb会議への出席を行うことも多々ある。

研究室では複数台のレッツノートを同時に使用。一台でメールなどをチェックしながら、もう一台でデータ解析やWeb会議への出席を行うことも多々ある。

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