ベンダー、ユーザー企業が語る自然言語処理の今と未来Tweet本稿は、Gengo社による寄稿です。AI、機械学習を上手く活用できれば、ビジネスだけでなく社会の発展に大きな貢献が期待できます。学習データの不足によって、多くの企業がAIの導入に苦労しています。学習データは、どのようなアルゴリズムを構築する場合にも必要不可欠なものです。AIという、AI開発に必要な学習データの構築および修正の分野でデータ不足に悩んでいる企業に対してソリューションを提供しています。Technology(BasisTech)のカール・ホフマンCEOに話を聞きました。プロダクト&グロース担当バイスプレジデントベルリン出身。Group)のプロダクトマネージャーを経て2017年にGengoへ参画。Technologyを創業し、アメリカ企業のアジア市場向け製品の国際化サービスを開始。Technology設立前は、ボストン、ニューヨーク、東京で、金融や情報処理企業の国際化コンサルティングを手がけた実績を持つ。「学習データがなければAIは存在しません。データのクリーンさ、関連性、品質は、AIが目標に到達できるかどうかに直接影響します。学習データも、人間の学習と同じように考えるのがよいでしょう。質の良いデータがなければ、AIはジョブをでたらめに実行することを学習してしまいます。優秀な学生には世界的に有名な教授を付けようとするのと同様に、AIにも適切にアノテーションされた最良のデータを使用するべきです。――AI開発を始めようとしても、学習データが用意できない、などの声はよく聞きます。何が学習データ不足の原因となっているのでしょうか?――カール「従来、データを準備するためのプロセスは、時間もお金もかかるものでした。アクティブ・ラーニング・アノテーションのような新しい技術は、このプロセスの高速化に役立っています。このツールがより広い範囲で利用されるようになれば、質の良い学習データがもっと入手しやすくなるかもしれません」アクティブ・ラーニング・アノテーションデータのアノテーション(タグ付け)を効率化する技術。アノテーションの速度、および現在と同等の精度へ達するために必要な学習データの量を減少させる。学習データの作成や機械学習アルゴリズムの学習の際、人間の力に依存せざるをえないからです。学習データをアルゴリズムに使用するためには、その前に人間が手作業でデータにラベル付けした、クリーンなデータである必要があります。品質の悪いサンプルや無秩序な構造によって、プロジェクト全体が失敗することもあるので、学習データを人間が注意深くチェックするのが非常に重要です。タグ付けされていないデータでAIに学習させるのは、多くの場合非常に困難です。音楽のデータセットでは、それぞれの曲にアーティスト名やレコードレーベルなどのタグを与え、AIが学習データを利用し推論を行う際、役立つ手がかりを提供します。数千あるいは数百万ものデータにタグ付けし、各ラベルの正確性を確認するという手間のかかる手作業をやりたいと考え、かつ高いスキルを持つ人材を見つけるのは困難です。画像を見て「猫」か「犬」かをラベル付けするようなプロジェクトは特別な技能を必要としないので、やりたい人は誰でも可能です。プロジェクトによっては専門的な知識を必要とするものもあります。エンタープライズサーチ、データ統合アプリケーションを提供しています。これらの製品はすべて自然言語処理を組み込んでおり、多くのものに応用できます。本人確認や顧客の声、イベント予測や犯罪捜査などです。TechnologyとGengoの関係はシンプルで、すべてデータに関係しています。データは現代における金鉱であり、プロバイダーこそが差別化のためのカギを握っています。ツールはますます横並びになってきています。Pytorchライブラリを使用して、ディープラーニングではなく独自の機械学習を構築していました。現在は、本当に質の良いアノテーションツールが存在しないので、独自のアノテーションツールの開発に投資しています。最終的に、他社との差別化を実現できるのは、データの品質でしょう。AIはクラウドソーシングを利用して、21,000人以上の優れた人材を世界中から集めています。(NLP)の学習データの提供を得意とする、効率的で高品質なクラウドサービスを提供しています。最近、機械学習の普及が本格的に始まる中、お客様は、翻訳サービスを提供する当社に自然言語処理の学習データを依頼してきます。ほかに頼るところがないからです。私は、自然言語処理の分野でデータ収集のスケーラブルな方法を提供することに、大きなビジネスチャンスがあるだろうと考えました。当社はクラウドソーシングによる翻訳から、機械学習モデル構築のための基幹業務データのラベル付けまで、サービスの領域を広げています。求められるのはどのような分野でしょうか?――カール「自然言語処理はさまざまな業界で利用されています。自然言語処理とは、人間の言語の構造化データや非構造化データを大量に分析する必要のある機能を実行する場合に、通常人間がおこなう分析を人間よりはるかに早く大量にこなすシステムやソフトウェアのことです。人間の言語は、さまざまな考えを非常に多くの方法で、しかも多様な言語で伝えることができます。数字と違い単語の意味は文脈によって異なるので、自然言語処理が必要になるのです。「ヘルスケアでの自然言語処理のもう1つの活用事例としては、Siri(シリ)と同じような音声アシスタントに医学用語を学習させたり、医用画像を理解できるように画像分類を学習させたりすることが行われています。別の活用例としてはチャットボットが挙げられます。チャットボットは実際の会話を真似るので、自然言語処理や感情分析に大きく依存しています。――カール「アクティブ・ラーニング・アノテーションは、機械学習のためにデータ準備をするもっとも優れた方法の1つです。アノテーションのプロセスでは、アプリケーションの機能に即してデータにラベル付けをします。適切にラベル付けした、大量の学習データを用いて学習させなければなりません。このプロセスは従来、人間しかできず、非常に時間と手間のかかる作業でした。このプロセスを半自動化するアクティブ・ラーニング・アノテーション・ツールと呼ばれるアプリケーションによって、人間のアノテーターの作業を補助できるようになりました。このアプリケーションがデータ処理の初期段階を実行し、ラベル付けに必要な要素を特定してラベルの提案を行います。編集部Ledge.ai編集部です。最新のAI関連技術、テクノロジー、AIのビジネス活用事例などの情報を毎日発信しています。Wed精度は8割程度。