拓海さん、最近『生成型AI』って言葉をよく聞きますが、世の中の受け止め方ってどんな感じなんでしょうか。特に海外と日本で違いがあれば知りたいのですが。
素晴らしい着眼点ですね！全体像を端的に言うと、ツイッター上の多言語投稿を分析すると、世界的に生成型AIへの注目と期待は高い一方で、言語ごとに懸念点や使われ方に差が出ているんですよ。
具体的にはどんな差なんですか。たとえば日本語と英語で同じサービスが受け取られ方が違うということでしょうか。
その通りです。要点を3つで整理すると、1) 全体的な関心と期待は共通して高い、2) センチメント（感情評価）の傾向や話題の焦点が言語や文化で異なる、3) モデルやツールの利用実態と議論の深さにも差がある、ということです。身近な例で言えば、ある国では仕事効率化の話題が多く、別の国では倫理や規制の議論が盛んなんですよ。
なるほど。で、分析に使ったのはツイッターの投稿ですか。データの偏りや偽物アカウントの影響はどう見ているんでしょう。
良い質問ですね。研究では6.8百万件以上のツイートを言語別に集めていますが、ノイズ除去のルールを設けているんです。具体的にはツール名が不明瞭な投稿やリリース前の言及、ボットっぽいアカウントは除外していて、現実の人々の反応に近づける取り組みをしています。
それって要するに、怪しそうな投稿を除いて生の反応を多言語で比較したということですか？
そのとおりです！ポイントは二つあって、まず量（数百万件）で一般的な傾向を捉え、次に言語ごとにセンチメントモデルを別々に使って言語特性を尊重していることです。つまり量と質の両輪で比較しているわけです。
言語ごとに別のモデルを使うというのは現場導入の話でいうと面倒なんじゃないですか。うちみたいな中小でどう活かせばいいか想像がつきません。
心配無用ですよ。ここでも要点は3つです。1) 最初は自社で一言語を選んで試験導入すれば学べる、2) ツール選びは提供ベンダーの多言語対応を重視すればいい、3) 定期的に外部の多言語調査結果を参考にすると、投資リスクを下げられる、ということです。つまり段階的に進めれば十分に実行可能です。
なるほど。最後にもう一つ、研究の結論を私の言葉で言うとどうまとめられますか。投資判断に直結するように教えてください。
素晴らしい締めくくりですね！投資判断で押さえるべき三点は、1) 市場の関心は世界的で高い、2) ローカルな言語・文化差は実務に影響する、3) 段階的導入と外部データ参照で投資リスクを抑えられる、です。これを踏まえれば、まず小さく始めて効果を数値で示すのが賢明です。
分かりました。では私の言葉でまとめます。『世界的には生成型AIへの期待は高いが、言語ごとに課題や関心が違うため、まずは自社の主要言語で小さく試して効果を示してから横展開する』ということですね。
