拓海さん、最近部下が『構文情報を使う論文』がすごいって言うんですけど、正直ピンと来ないんです。要するに今のAIと何が違うんでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！田中専務、簡単に言うと従来は単語や文字の羅列を使って判断していたのが、文章の文法構造そのものをベクトルにして理解に活かそうという話ですよ。大丈夫、一緒に見ていけば必ずできますよ。
うーん、単語じゃなくて文の構造を使うと、現場でどんな効果があるんですか。投資対効果を考える立場からは、具体的な改善点を知りたいのです。
いい質問です。まず要点を三つにまとめます。1) 文の境界や構造を正確に捉えられるため、答えの切り出しが正確になる。2) 文法的な関係を利用することで意味の取り違えが減る。3) 学習データが同じでも、構造情報を加えると精度が上がることが多いのです。
ふむ。それはいいとして、現場で言うと『答えの切り出し』ってどういう場面ですか。うちで言えば取扱説明書の質問応答や納期問い合わせの自動応答でしょうか。
まさにその通りですよ。質問文と説明文の中で、どこからどこまでが答えかを正確に見つけることが重要な場面で効きます。例えば『部品Aはどの工程で使うか』という質問に対して、文節の境界を誤ると別の工程情報を切り取ってしまうことがあるんです。
なるほど。で、これって要するに文章の『骨組み』を数値にして教え込む、ということですか？
その通りです！言い換えれば、文の骨組み＝構文木（syntactic tree）をベクトル化してAIに与えるのです。そうすることで『誰が何をした』といった関係をより明確に扱えるようになるんですよ。
実際に導入するときのコストと、得られる精度向上の見積もりはどのくらい期待できますか。現場の運用が難しいと意味がありません。
良い視点です。導入の要点を三つで説明します。1) 前処理として構文解析器を通すコストはあるが一度パイプライン化すれば運用負荷は下がる。2) 学習は既存データに構造情報を付与するだけで済む場合が多くデータ作成の手間は限定的である。3) 効果はタスク次第だが、特に境界検出が重要な場面で確実に性能改善が見込めるのです。
よく分かりました。では最後に、私が部内で説明するときの短いまとめを自分の言葉で言ってみます。『文章の構造を数値化して、答えの境界を正確に見つけることで、誤回答を減らす技術だ』と。こんな感じでいいでしょうか。
完璧ですよ！その説明で現場は十分理解できます。大丈夫、一緒に導入計画を作れば必ずできますよ。
