終わりのない自然言語処理で、
便利なものが当たり前になる世界を。

2017.05.23

PROFILE

内田 佳孝 / Yoshitaka UCHIDA

HUE & ATE(Advanced Technology and Engineering) Div. NLP Dept. Vice President

高等専門学校でロボットコンテストに参加し人工知能に興味を持ち、九州工業大学 情報工学部に編入学。自然言語処理の分野で対話システムの研究を行い、修士課程修了後、地元の徳島にあるジャストシステムに入社。約12年にわたり、自然言語処理の研究開発から商品化までに携わり、2016年7月にワークスアプリケーションズに入社。

自然言語処理は飽きることがない。

自分が夢中になれることを、ずっとやっていけたら幸せだと思います。私自身、大学から十数年にわたり、自然言語処理一筋でやってきました。新卒で入社したジャストシステムという企業が自然言語処理のパイオニア的な存在で、その分野で常に新しい挑戦ができたことが大きかったと思います。

しかし、未だにやりきった感がありません。自然言語処理は本当に難しく、次々と新しい課題が出てくるため、終わりがないのです。ワークスアプリケーションズでも、入社後すぐに、東京・上海・シンガポールを横断するNLP Labの立ち上げを任され、ERPという私にとっては未知の世界で、様々な課題と向き合っています。

まだ道半ば。
これからが本当の勝負。

人工知能型ERPのHUEが目指しているのは、パーソナライズ化された秘書をシステムの中に組み込むこと。ERPは業務フローに直結しており、企業の中で毎日のように多くの人に使われているため、それを実現できた時のインパクトは大きいですし、クライアントユーザーからの期待の大きさも感じています。

しかも、それは未だかつて誰もまだ実現したことのない世界です。すでに入力レスのサジェスト機能は実装されていますが、その精度は目指している世界のまだ半分位だと思っています。そして、ここから先へ高めていくことが実は非常に難しいのです。ドキュメントの中から企業名や人名、価格等の固有表現を抽出する技術の精度は、研究レベルでも満足できるレベルに達していません。

このような課題にどうアプローチしていき、実用レベルにするか。自然言語処理の専門家として、腕の見せ所だと思っています。

自然言語処理において大切だと思うのは、
「誰に対してどういったものを届けるのか」を常に意識すること。

ユーザーと向き合い、
必要な機能を見極める。

一方で、私が自然言語処理において大切だと思うのは、「誰に対してどういったものを届けるのか」を常に意識すること。ただ精度を上げることだけが目的になってしまっては本末転倒です。たとえ99%の精度を実現できたとしても、残りの1%が頻繁に使われるものであれば意味がないですし、逆に70、80%の精度でもユーザーにとっては十分なケースもあるのです。

その課題に対峙できるのが、ワークスアプリケーションズだと思っています。国内No.1シェアのERPを運営してきた会社ですから、膨大かつ詳細な顧客データだけでなく、業務知識面でも蓄積が多くあります。活かせる素材の量と質は申し分なく、領域も特化しているので、より深い探求が可能です。自然言語処理技術に何らかのブレイクスルーをもたらせる可能性もあると思っています。非常にやりがいの大きな環境と言えるでしょう。

製品化までを担う100人規模の研究所へ

NLP Labを、数年以内にグローバルで数十人規模に拡大し、最終的には100人規模の研究所に成長させることを目指しています。それだけ、HUEの進化にとって自然言語処理が大切だということ。役割としてはすでに実装されている機能を進化させることに加え、新たな機能を自然言語処理の視点で考えること。

これから仲間に加わっていただけるエンジニアには、アルゴリズムを考え、論文を書くようなリサーチから、それを実際にHUEへと組み込むデベロップまでを一貫して担ってほしいと思っています。便利なものが当たり前になっている世界を、実現させていきましょう。

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