平岩 巧　行動情報科学研究所研究開発チーム 博士（理学）
2019年2月19日
佐瀬 達紀　経理財務統括部 経理チーム
2021年11月14日

豊柴 博義

執行役員／ニューロ言語科学研究所長
AIソリューションCTO　博士（理学）

自然言語処理へのチャレンジ

FRONTEOに入社する前は、ある国内の製薬企業に勤めていました。2016年ごろ、FRONTEOがライフサイエンス分野にも展開し始めた頃ですが、前職の会社とFRONTEOに共通する方から、「FRONTEOがライフサイエンスのドメイン知識がある研究者を探している」とお声がけいただいたことで、FRONTEOという会社を知りました。また同じ頃、自然言語の解析が研究テーマとなったことで、自然言語処理にとても興味を持ち始めたタイミングだったのですが、その当時FRONTEOはすでにリーガル分野でAI、自然言語処理を使ってビジネスを行っていました。2016年ごろは、まだまだAIで何かをやろうという会社がほとんで、事業化されたという話を聞いたことがなかったので、そんな凄い会社があるのかとびっくりしたのを覚えています。自分のこれまでの知識を生かしながら、自然言語処理にチャレンジできるということでFRONTEOへの入社を決意しました。

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FRONTEO第二のAIエンジン「Concept Encoder」

当時FRONTEOにはKIBITというAIエンジンがあり、そのKIBITをベースにビジネスが展開されていました。一方、ライフサイエンス、ヘルスケア分野ではエビデンスベースという考えが基本になります。これはKIBITが得意とする、誰か特定の人の暗黙知を学習し、それを再現するというのとは別の考え方で、誰か一人の経験だけを根拠に判断を行うのではなく、例えばこれまでの成果である研究論文などを根拠に判断を行おうという発想です。その結果として誕生したのがFRONTEO第二のAIエンジンである「Concept Encoder」です。このConcept Encoderを最初に搭載したのが、私の入社時すでに研究開発が始まっていた転倒転落予測システム「Coroban」です。このCorobanの開発に成功したことが、ライフサイエンスAI部門のその後の成長につながっていきます。

論文検索業務の効率化追究が契機となった「Amanogawa」

前職からの課題のひとつが論文検索でした。自分の業務の中でも非常に時間が取られる作業です。どうしたら論文検索を効率化できるのか、この思いは私が自然言語処理に興味を持った要因のひとつでもありました。そして、Concept Encoderを使えば新しい論文検索ツールが作れるのではないか、というところから生まれたのが「Amanogawa」です。

Concept Encoderはエンベディングという手法を採用しており、従来のキーワードとは違った検索が可能です。また、従来のリストとして表示される検索結果画面ですが、リストのどこまで読めば良いのか？研究という観点からは、リストの下位にある論文にも目を通すべきなのではないか？リストとは違う検索結果の表示が必要だと感じていました。こうした思いから生まれたのが、Amanogawaのグラフィカルな検索結果の表示です。キーワード検索だけでは見つけられなかった論文も含め、マップ状に表示することで、論文情報を網羅的かつ視覚的に把握することができます。

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可視化へのこだわり

Amanogawaの検索結果画面が象徴的ですが、Concept Encoderの特性から特にこだわっているのが「可視化」です。人間は情報の8割を目に見える部分から得ていると言われるので、それだけ視覚情報として何を提供できるのかが重要だと思います。我々は主に文書を解析対象としていますが、文書だとどうしても読んで理解するというのが根本にあります。そこをいかに直感的に見て理解できるということに繋げられるかが、取り組みとして面白さを感じると共に、多くの方も関心をお持ちなのではないかと思います。新しい認識の仕方、新しい理解の仕方を提供していきたいですね。

ニューロ言語科学研究所

ここ数年、会話型の認知症診断支援AIプログラムの研究開発を進めていますが、この過程で、とても興味深いレポートを読みました。ある修道院で700名弱の修道士が長年にわたって日記を付けているのですが、それらの修道士の中で認知症を発症された方の日記を分析した結果、60年前に付けた日記と関連性があったというのです。つまり、認知症によって言葉遣いが変わるということもありますが、実はそれより遙か以前から、例えば言葉の使い方や選び方と認知症の発症に、何か関連があるのではないかと感じ、自然言語処理による解析だけでは足りない、人間の脳の働きも見るべきだという思いに至りました。

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ニューロサイエンスの分野から言語そのものを扱う人間を見てみると、前述した精神疾患の方の言葉遣いの変化や、もともとの言語の認識に違いがあるのかといったことを、もっと深く理解できるでしょう。そのためには言語以外のデータに対しても、イメージングなど様々なツールによる解析が必要かもしれません。コンピュータに向かう部分と、人間の言語の認識、言語自体が人間に与える影響など深く掘り下げるために、ニューロ言語科学研究所を立ち上げました。これは色々な分野の人間が集まって進めるテーマだと思います、人間の認識や理解に興味がある方なら、AIや自然言語処理といったことにとらわれず、研究開発に取り組むことができるでしょう。ぜひ人間の深いところに一緒に迫ってみませんか。