AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下から「自然言語で書いた要求から正規表現を自動生成できる技術がある」と聞きまして、正直ピンと来ないのですが、うちの現場で役に立ちますか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、簡単に話しますよ。要するに、担当者が自然な言葉で「メールアドレスを抽出したい」などと書くと、それを正規表現（Regular Expression、略称regex）に翻訳してくれる技術です。
これって要するに、うちの現場でよくある「Excelでデータ抽出したいが正規表現が分からない」という問題を自動化できるということですか？
その通りです。もっと正確に言えば、この論文は「専門家が手作業でルールを作らなくても、ニューラルネットワークが自然言語と正規表現の対応を学んで翻訳する」点を示しています。要点は三つです：データ収集手法、モデルによる直接翻訳、既存手法より高精度です。
投資対効果の観点で聞きます。これ、現場に導入するとコスト削減になりますか。職人が持つ暗黙知みたいなものを機械に置き換えられますか。
いい質問です。まず期待できる効果は三つです。人的スキルの標準化、実装時間の短縮、そして非専門家の自律性向上です。投資はデータ準備と統合の初期コストが中心ですが、頻繁にパターンマッチング作業が発生する業務では早期に回収可能です。
しかし、専門用語や細かい要件は誤訳されそうで怖いです。現場の人が書いたあいまいな指示でも正しく作れるものなのでしょうか。
その懸念はもっともです。ただ、この研究はあいまいさに対応するために、まず大量の「自然な言い回しと正規表現の対」を用意して学習させています。実務導入では、典型的な誤りを人が確認する「ヒューマン・イン・ザ・ループ」を置くと安全性が高まります。
具体的には、まず何を準備すればいいですか。既存のデータで始められるのですか、それとも新たに作る必要がありますか。
実務では三段階が現実的です。まず既存ログや仕様書から例を集め、次に典型的な自然言語表現と正規表現のペアを作成してモデルに学習させ、最後にパイロットで人が検証する流れです。小さく始めて確度を上げるのが王道です。
なるほど。最後に確認ですが、これを導入すると結局「人が必要なくなる」という話ですか。それとも現場の人の役割は変わるのですか。
大丈夫です。人は必要です。ただし役割が変わります。単純で繰り返し作業から、システムの検証や例外処理、モデルの改善に移ることが多いです。これにより現場の生産性と知識の資産化が進むのです。
分かりました。私の言葉でまとめますと、自然言語から正規表現を直接生成するモデルは、まず大量の学習データを用意して学習させることで、専門家の手工芸的なルール作りを省けるけれど、導入には段階的な検証と人のチェックが不可欠、ということでよろしいですね。
