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Business 公開日: 2022.06.13

日本のオフィスワーカーが抱える文章仕事に革命を。 「自然言語AI」がついに人間を超えた

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 2018年にGoogleが『BERT』を発表して以降、AIによる自然言語処理の精度が急激に向上した。『GLUE』と呼ばれる標準ベンチマークの言語能力スコアで、人間の精度をついに超えたのだ。ついに、文章の「文脈」を理解する自然言語AIの新時代が幕を開けた。

【画像】ELYZA
 人間の仕事の多くは文章や言葉を通じて行われており、言語AIの進化が及ぼす影響範囲は広く、計り知れない。議事録を取り、資料を作成し、メールを書く――。オフィスワークには実に多くの「文章仕事」が溢れている。これらの作業に費やしている時間が圧縮されれば、日本中の働き方をがらりと変えるほどに強烈なインパクトをもたらすだろう。

 ELYZA(イライザ)は東京大学・松尾研究室からスピンアウトし2018年に設立された、日本語の自然言語処理AIに特化したベンチャーだ。競合企業はまだほとんど存在しておらず、大手企業からの相談が引く手あまただという。

 文章要約AIである『ELYZA DIGEST』はリリースから5日間で13万ユーザーを、文章執筆AIの『ELYZA Pencil』は11日間で11万ユーザーを突破するなど、順調な滑り出しを見せている。ELYZA代表取締役CEO 曽根岡侑也(そねおか・ゆうや)氏に、日本語による自然言語AIの持つポテンシャルと未来、活用事例などを聞いた。

言語AIの現在位置

【画像】ELYZA
 AIの研究は実は1950年代から行われており、歴史は古い。近年の大きなターニングポイントは、2012年に注目されるようになったディープラーニング(深層学習)技術だ。本稿では詳細を割愛するが、簡単に述べると、データの「特徴量」をコンピューターが自動で認識してくれる技術を指す。

 データのどこに着目すべきか、これまでは人間が特徴を指定していたが、特徴量の抽出が自動で行われるようになったことでAIが飛躍的に進歩した。スマートフォンやクラウド、インターネットの普及と相まって、コンピューターの性能が大幅に向上し流通するデータ量が増え、大量のビッグデータを扱えるようになった。これが、ディープラーニングを可能にした背景にあると言われている。AIではまず、顔認証など画像分野で社会実装・活用が先行した。

 現在ではさらに細分化が進んでおり、ディープラーニングを用いたAIが解決できる分野はおもに画像認識、音声認識、自然言語(人間が日常生活の中で使う言語のこと)処理、自動運転などに広がっている。

 曽根岡氏「中でも自然言語処理AIは、社会実装に広げられる範囲と可能性がとても大きいと考えています。画像AIの技術が先行していますが、目だけを使う『見て判断する』仕事はそれほど多くありません。自然言語とは人が話したり書いたりする言語のことで、世の中のほとんどの仕事は、自然言語を使うコミュニケーションが主体です。それだけに、自然言語処理AIは世の中に与えられるインパクトが大きく広い領域だと考えています。

 オフィスワークを行っている多くのビジネスパーソンだけでなく、例えば医師などもパソコンを使ってデスクワークに時間を費やしているのです。

 医師の場合、業務時間が仮に8時間あるとすると、そのうちの2~3時間をカルテや紹介状の作成、あるいは入院・退院サマリーといった記録用の文章を書くことに費やしているのが現状です。そこに言語AIを用いれば、音声認識AIで文章を起こし、自然言語処理AIで要約まで自動で作れ、文章作成に費やされている膨大な作業時間を大幅に圧縮できるようになります」

 ELYZAでは主にオフィスワーク分野のDXを推進し、自然言語処理AIが威力を発揮する未来を想定しているそうだ。具体的には、AI医師やAI記者、AI自治体などの「業界特化」型、AI人事やAI営業、AIマーケターなどの「業界横断」型、要約AIや言い換えAIなど「BtoC」型など約30の項目に応用できると考えているのだという。もちろん、いずれも既存のタスクを完全に代替するという意味ではなく、文章作成に費やされている労力を支援するイメージだ。

競合がほぼいないELYZA Brainのすごさ

 ELYZAのコア技術は「日本語に特化した大規模言語AI」にある。人が一生をかけても読みきれないほど膨大で「大規模」な日本語の文章データをAIに学習させる。こうしてまず作り出されるのが「大規模言語AI」の大きな特徴だ。

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