教員インタビュー　木村泰知教授

自然言語処理に関する研究をしています。自然言語処理 (NLP; Natural Language Processing) は、日本語や英語のように自然発生した言語をコンピュータが人間のように操れるようになることを目指した研究・技術の総称です。自然言語処理の研究では、機械学習や深層学習などの技術を活用し、実際の問題（タスク）を解決することを目指しています。例えば、自然言語処理のタスクには、文章を他の言語に翻訳する機械翻訳、テキストをカテゴリーに分類する文書分類、質問に対して適切な回答を返す質問応答などがあります。

最近では、これらの自然言語処理のタスクを大規模言語モデル（LLM; Large Language Model）で解けるようになってきました。大規模言語モデルは、2022年11月にOpenAIが公開したChatGPTの普及にともないメディアからも注目されるようになりました。日々進化している大規模現モデルですが、自然言語処理の全ての課題が解決されたわけではありません。特に、重要な課題として、生成過程がブラックボックスであることによる説明性の課題があることや、誤情報や偽情報などの生成による安全性・信頼性の課題があることが指摘されています。

このような課題に対して、地方議会の会議録を対象に政治家の発言に含まれる政治用語の表記揺れや曖昧性の問題を解決しつつ発言の根拠となる記事や一次情報との紐づけを行う研究や、有価証券報告書に含まれる説明文を対象に根拠となる数値を表形式データから抽出する研究を進めることで、説明性、安全性、信頼性の課題解決を試みています。

自然言語処理の研究は、日本語や英語のような言語を対象としているため、文系学生にとっても身近であり、取り組みやすい分野です。特に、政治学や経済学、社会言語学といった分野との境界領域での研究は、データに基づいて新たな知見を得るための強力なツールとなります。

例えば、商学分野に対して、自然言語処理を用いた分析も可能です。有価証券報告書のような文章から企業の財務情報や経営戦略を抽出し、経済やビジネスの動向を深く理解することができます。文系学生にとって、これらの技術は、専門分野におけるデータの扱いや、社会現象や経済活動を新しい視点で捉える力を身につけることができます。このような分析をするために、プログラミングや統計の知識を学び、技術と分野知識の融合を図ることが重要になります。

ゼミでは、社会情報学科の強みである人工知能や情報処理の技術を活かして、大学周辺の問題を解決する活動をしています。例えば、「商大生のための時間割」「小樽商大の魅力を4コマ漫画で伝えるマンガ」「小樽商大の3Dマップ/キャンパスビュー」「ドローンによる小樽の撮影」「Vtuber NOIちゃんによる情報発信」「小樽商大を舞台にした双六ゲームの開発」「就活を支援するキャリアプロジェクト」「謎解きLINEゲーム」などがあります。

このようなプロジェクトを通して、学生には課題を論理的かつ体系的に分析する「研究的思考」を身につけてもらいます。研究的思考とは、現在の時代背景を正確に把握し、その時代特有の課題を発見し、従来の取り組みを調査して問題点を明らかにし、その問題を解決する方法を提案・実装するプロセスです。このプロセスは研究のアプローチそのものであり、未知の問題に対して解決する方法を学ぶことになります。