[北海道大学調和系工学研究室メールマガジン] harmolab069

2022年4月15日配信

こんにちは。

北海道大学調和系工学研究室（川村秀憲教授、山下倫央准教授、横山想一郎助教）です。

北大の入学式も無事に終わり、キャンパス内で多くの新入生を見かけるようになりました。

講義室の前を通ると対面で授業を受ける学生さんたちの姿も目に入り、コロナ前の大学に戻りつつあるように感じます。

感染対策に努めながら学生の皆さんには、ぜひ充実して楽しい大学生活を送って欲しいと思います。

では、本日もどうぞよろしくお願いいたします。

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◇　本日のTopics　◇

【１】調和系工学研究室WHAT’S NEW

【２】セミナー・講演会のご案内

【３】アド・スタディーズ2022年春号「AIと人が調和する社会」中編

【４】AI研究者と俳人人はなぜ俳句を詠むのか第四章

【５】こんな本を読んでいます

【６】調和系工学研究室関連企業NEWS

【７】人工知能・ディープラーニングNEWS

【８】今週のAI俳句ランキング

【９】AI川柳

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【１】調和系工学研究室WHAT’S NEW

★第21回複雑系マイクロシンポジウムにて発表を行いました

２０２２年３月７日（月）にオンラインで開催された第21回複雑系マイクロシンポジウムにて、本研究室から３名の学生が発表を行いました。

平間友大, 横山想一郎, 山下倫央, 川村秀憲 : CNN を用いた漁業資源管理のための定置網操業手法の提案, 第21回複雑系マイクロシンポジウム, 11, オンライン(2022)

劉兆邦, 横山想一郎, 山下倫央, 川村秀憲, 多田満朗 : 灯油配送計画決定に向けた多層パーセプトロンを用いた家庭内灯油消費量の推定, 第21回複雑系マイクロシンポジウム, 8, オンライン(2022)

鐘支俊, 横山想一郎, 山下倫央, 川村秀憲, 佐藤好美, 長谷川怜, 平澤幸：Swin Transformerを用いたバス乗客属性の推定, 第21回複雑系マイクロシンポジウム, 9, オンライン(2022)

発表を行った平間さんにシンポジウムについてレポートしてもらいました。

― シンポジウムに参加して気づいた点や最近の動向について

本シンポジウムは機械工学や情報科学など、複雑系システムに関する幅広いテーマが投稿、発表されていました。

本研究室で取り組んでいる機械学習を用いたテーマの多くは、主にソフトウェア上で完結しています。しかし、他研究室の発表では現実のロボットなどのハードウェアへの組み込みも想定した研究が多くなされており、実装上の問題点や課題について議論されていました。

実社会の問題を解決するには、こういった両方の分野に精通した人材が今後社会で求められるのではないかと感じました。

― 研究に関連する発表について

タイトル：深層学習による MRI 画像からの前立腺がん診断支援に関する研究

発表者：中吉航平

共著者：鈴木昭弘, 川上敬, 菊池明泰, 和田直史, 竹沢恵, 大江亮介（北科大）,笹尾拓巳, 中谷聡, 坂丈敏

所属：坂泌尿器科

優秀プレゼンテーション賞を受賞したこの研究は「深層学習による MRI 画像からの前立腺がん診断支援に関する研究」は前立腺がんの検出におけるCNNモデルを用いた実験を行っています。実際に患者から得られた複数のMRIの撮影方法による画像をもとに、画像の切り出し方法による精度の検証や、判断根拠の可視化手法であるGradCamを用いた定性的評価、Unetを用いたがん領域のセグメンテーションなどのアプローチを検討していました。

この実験を通して、医療現場で専門家のがん診断支援に役立てるモデルを作成することを狙っています。近年、このように専門家にしかできなかったタスクにおいて深層学習を用いた研究が多くされており、特に医療分野における問題の解決は社会に大きな貢献があると考えられます。（博士3年平間友大）

研究内容にご興味がありましたら、下記フォームからお気軽にお問い合わせください。

お問い合わせ：http://harmo-lab.jp/contact

★情報処理学会第84回全国大会にて２名の学生が「学生奨励賞」を受賞しました

3月3日（木）～5日（土）にハイブリットで開催された情報処理学会第84回全国大会　( https://www.ipsj.or.jp/event/taikai/84/index.html )にて、AI俳句について発表した、本研究室の平田航大さん（修士２年）と花野愛里咲さん（修士１年）がそれぞれ学生奨励賞を受賞しました。

受賞に際し、２名より喜びの声が届いております。

平田航大, 横山想一郎, 山下倫央, 川村秀憲 : 深層学習による自己回帰モデルを用いた俳句生成器の評価, 情報処理学会第84回全国大会, 4W-05, ハイブリット (2022)

AI 俳句の研究には大きく分けて俳句生成器と評価器の2つのモジュールがあり、私は現在俳句生成器に関する研究を行っています。

本発表では複数の深層学習モデルを比較し、俳句生成に際して優位なモデルを明らかにするための検証を行いました。

私が発表したセッションの中でも優れた研究や興味深い研究がたくさんあり、その中で賞を頂けたことは運にも恵まれていたと感じています。

また、本発表では有限会社マルコボ．コムの方々にご協力いただき、数々のアドバイスを頂きました。

マルコボ．コムの方々をはじめ、先生方や研究室メンバーなどの周りの方々のサポートがなければ受賞には至らなかったと思います。

頂いた賞を励みにして、今後も研究活動に従事していきたいと思います。（修士２年平田航大）

花野愛里咲, 横山想一郎, 山下倫央, 川村秀憲 : マスク化言語モデル RoBERTa を用いた俳句の評価, 情報処理学会第84回全国大会, 7ZM-05, ハイブリット (2022)

本研究では、俳句生成器が生成した大量の俳句の中から俳句として成立しない質の低い俳句を取り除くことを目的とした俳句評価器を構築し、その性能評価を行いました。

今回の受賞は、ご指導いただいた先生方や先輩方、アンケートに協力してくださったマルコボ．コムの方々のおかげです。自分1人の力では絶対に受賞することはできませんでした。心より感謝申し上げます。

今回が自分にとって初めての学会参加であり、他の参加者の方々の研究発表を聞いて、非常に多くの刺激を受けました。自分の技術不足や考えの甘さなども痛感しましたが、自分ももっと研究を頑張ろうと思えるような経験になりました。

今回の学会参加と受賞を励みに今後も研究を進めていきたいです。（修士１年花野愛里咲）

研究内容にご興味がありましたら、下記フォームからお気軽にお問い合わせください。

お問い合わせ：http://harmo-lab.jp/contact

★研究室に関連する企業・ベンチャーのニュース

『調和技研が3億円調達』

4月1日（金）の日本経済新聞にて、株式会社調和技研の3億円資金調達について取り上げていただきました。

北海道ベンチャーキャピタルとともに出資する「北海道グロース1号ファンド」を通じて北海道銀行、生活協同組合コープさっぽろや大地みらい信用金庫など5社が第三者割当増資を引き受けました。

エンジニア採用を強化し、AI受託開発強化や自社プロダクトの開発を強化していきますので、応援をどうぞよろしくお願いいたします。（川村秀憲）

日経新聞

［北大発AI開発の調和技研、3億円調達　技術者の採用強化］（お読みいただくにはログインが必要となります。）

［株式会社調和技研］

『日刊工業新聞にて本研究室発ベンチャー３社が紹介』

2022年3月24日（木）の日刊工業新聞の企画特集「ディープテックで未来を描く」において、中小企業基盤整備機構北海道本部が運営する北大ビジネス・スプリング（BS）内にあるディープテックを応用した企業として、本研究室発のベンチャーである「AWL株式会社」「株式会社調和技研」「ティ・アイ・エル株式会社」の３社が紹介されています。

３社は「北大発認定ベンチャー企業」の称号を付与されています。

日刊工業新聞

［ディープテックで未来を描く ―中小機構北海道本部　北大ビジネス・スプリング―］

［AWL株式会社］

［株式会社調和技研］

［ティ・アイ・エル株式会社］

『まいどなニュースにAill 豊嶋氏のインタビューが掲載』

４月８日（金）のまいどなニュースに株式会社Aill 代表取締役豊嶋千奈氏のインタビューが掲載されました。

株式会社Aillは本研究室の川村教授がCo-founderを務める、人工知能を使って人と人のコミュニケーションをサポートできるサービス「Aill goen」を開発しているベンチャー企業です。

インタビューでは、川村教授との出会いや、Aillを起業する上でのご苦労、また経営理念についても語っています。

ご興味のある方はぜひお読みください。

まいどなニュース

［自分と社会を幸せにする「All- Win」の仕組みをいかに作るか。Aill代表の起業経験から探る次世代の働き方とは］

［株式会社Aill］

『北海道新聞電子版で「Aill goen」が紹介』

4月１３日（水）の北海道新聞電子版にて、株式会社Aillが開発した「Aill goen」が紹介されました。

「Aill goen」はAIによる縁結びのナビゲーションアプリで、約850社の企業の福利厚生に導入されており、昨年は日本の人事「HRアワード」組織変革・開発部門で最優秀賞を受賞しています。

アプリの開発においては、本研究室の川村教授が協力をしております。

北海道新聞電子版

［ＡＩが恋のキューピッド　北大発ベンチャーのアプリ好評　８５０社が福利厚生で導入］　（お読みいただくにはログインが必要となります。）

［株式会社 Aill］

【２】セミナー・講演会のご案内

★「DXモデル創出補助金公募説明会」にて山下准教授が基調講演を行います

4月28日（木）に開催される、一般財団法人さっぽろ産業振興財団共催の「DXモデル創出補助金公募説明会」にて、山下准教授が「DX化によるビジネス創出の可能性」と題して基調講演を行います。

「DXモデル創出補助金」とは、市内IT事業者によるDX化に資するデジタル技術を活用した製品やサービスの開発やその提供を支援することを通じて、中小企業のDX化のモデルケースとなる取り組みを創出するとともに、市内中小企業等に横断的に展開することで、広く市内中小企業等のDXを促進することを目的としています。

対象者は、市内IT企業者、市内IT企業と共にDX推進を検討されている様々な分野の企業の皆様となっています。

ご興味のある方はぜひご参加ください。

［DXモデル創出補助金公募説明会］

日時：2022年4月28日（木）13：30～15：30

場所：札幌市産業振興センターセミナールームD

（札幌市白石区東札幌5条1丁目1-1）

会場定員：20名

参加（聴講）費：無料　※YouTubeによる同時配信も行います

参加申込：https://forms.gle/w4upASNpBmRPqWix6 （申込締切：4月26日）

お問い合わせ：it-pro@sec.or.jp （TEL：011-807-6000）

※詳細につきましては、下記の「DXモデル創出補助金公募説明会開催概要」をご確認ください。

★JICA九州-宮崎大学合同オンラインセミナーが開催されます

4月27日（水）にJICA九州-宮崎大学合同セミナー・シリーズ「第１回　戦略的な高度外国人材導入と選ばれる地方　-『宮崎-バングラデシュ・モデル』-」が、オンラインセミナー(Zoom)で開催されます。

バングラデシュから積極的にIT人材導入をおこなっている宮崎をモデルに、今後日本各地で高度外国人材の導入を図る上で、選ばれる地方になるために何が必要かを共に考えます。

ご興味のある方はぜひご参加ください。

[詳細]

日時： 2022年4月27日（水）15:00～17:00

内容：

・講演「宮崎－バングラデシュモデルの全容」

・講演「渡日前教育：JICA事業B-JETの取り組み」

・講演「地方自治体としての取り組み」

・パネルトーク「地方での高度人材導入と定着に向けた今後の課題」

対象：外国人材導入に興味・関心がある方

参加：無料

申し込み（締切４月20日まで）：https://miyazaki-u-ac-jp.zoom.us/webinar/register/WN_DWVu2dUKQTOpj5XjNnRL3A

セミナー情報へのリンク：https://www.miyazaki-u.ac.jp/kokusai/news-events/2022/04/—.html

【３】アド・スタディーズ2022年春号「AIと人が調和する社会」中編

吉田秀雄記念事業財団が季刊で発行する研究広報誌「アド・スタディーズ」にて、川村教授のインタビュー記事を掲載いただきました。

「アド・スタディーズ」はマーケティング・コミュニケーション、その周辺領域に関する内容を取り上げ、広告・マーケティング関連の研究者や実務家を中心に配布されています。

インタビューの中で人間と技術が調和したあるべき姿について、川村教授が研究者の視点から語っていますので、全3回に分けてご紹介いたします。

人の感性を取り込むAI

――アパレルメーカーとの共同研究で「かわいい」など、人の感性の数値化にも取り組まれています。

川村　これは「現在は直感のような非科学的な根拠しかないファッション商品の設計を、データに基づく形にできないか」という、アパレルメーカーが持っていた課題からスタートしたものです。研究室と、私が技術顧問を務めるITベンチャー「INSIGHT LAB」が共同で対応しています。

アパレル企業のデータベースは「この商品はいつ何着作った」「どこの店舗に在庫が幾つある」といった数値データだけで、「それがどういった商品なのか」という定性的な情報は全くありません。

この研究ではAIが各商品の画像を分析して「かわいい」「春らしい」といったタグをつけられるようにして、これまで感覚的にしかできなかった商品作りや経営戦略に、科学的な管理手法を導入しようと計画しました。

AIが学習できるように、まずは「『かわいい』とは何か」を決めるところから始め、「一定以上の割合の人がかわいいと回答したファッションがあったら、それをかわいいと見なす」と定義することにしました。「かわいい」という答えが3％しかなかったら、そのファッションは「かわいくない」ということで、90％が「かわいい」と答えたら、「それはかわいいのだ」と考えるわけです。

服飾専門学校の生徒50人に協力を依頼し、2万点の洋服の画像を見て、そのイメージに応じて「かわいい」「大人っぽい」「スポーティ」といった言葉を選んでタグ付けしてもらいました。それを教師データとしてAIに画像認識させて学習させたところ、ほぼ人間と同じような判断ができるようになりました。

ただ、この共同研究は先方の企業の担当者が会社を辞めることになってしまって、共同研究としては終わってしまいました。可能性を感じる研究だったので、研究そのものは今も継続しています。

感性的な情報が使えると、例えば商品をECサイトで販売する場合も、従来とは全く違ったコメントやレコメンドができます。今のECのレコメンドエンジンは、「購買履歴があなたと似ている別の人がこれを買ったから」という理由で推薦してきます。しかしそれぞれの買い手の好みが数値化できれば、「あなたはこういうファッションが好みでしょう」という推薦ができるようになります。

またAIの自動作文機能を利用すれば、商品のお勧めコメントも買い手ごとに変えて作れます。「これはガーリーでかわいくて、あなたの好みにぴったりです」といった感性的でカスタマイズされた推薦がECサイトでできるわけです。

――AIが記事まで書いてしまうのですか？

川村　書けますよ。「セブン＆アイ・ホールディングス」さんと共同で、ECサイト用商品紹介文の自動生成の共同研究もしています。記事の自動生成については、競輪の車券投票サイト「チャリロト.com」さんとも共同研究をしました。

投票サイトでは過去データからおすすめの車券をAIで予測するのですが、「2-3」「4-5」といった数字だけでは無味乾燥なので、レースの予測記事を自動作文してみたのです。過去数年分のレース結果と選手情報からAIが予想を行い、「この選手はこう、この選手はこうなので、こういう展開になるのではないか」といった内容の短文を生成します。

競輪は地方自治体主宰で、毎日毎日あちこちの地方で開催されているので、記者がついて回って記事に起こすのが難しいという問題がありました。AIの記事が人の書いた記事に叶うかというと難しいのですが、それまでオッズしかなかったところに短くでても文章がつくと、初心者でも随分とっつきやすくなります。

人間的で面白いケースとしては、たまたま私の研究室を訪ねてきた女性起業家が始めた「Aill（エール）」というベンチャーがあります。ここは「Aill goen」という婚活アプリを扱う会社です。

出会い系のサービスがいろいろある中、彼女は「もう少し社会的にきちんとしたものを作りたい」ということで来られたのですね。男女がアプリにログインするとAIでマッチングされ、会話ができるというのが基本ですが、ありがちな「あとは当事者同士でどうぞ」ではなく、「次はこういうことを訊いてみたらどうか」というように、双方にAIがアドバイスするサービスがついています。

この手のサービスで、恋愛慣れしていない人がよく陥る失敗があります。例えば男性ばかりがすごく盛り上がって、告白したのはいいけれども、女性には全然その気はなくて、「ごめんなさい」でフラれてしまう。これがお見合いだと、間に立った世話人がそれぞれに「どう思う？」と感想を訊いてくれるので、直接行って玉砕することはないわけです。そこで世話人の代わりにAIが間に入って、それぞれの好感度や雰囲気をチェック。「今だったらもうデートに誘ってもオッケーもらえるよ」とか「いやまだ少しやめとけ」というようなアドバイスをするのです。

このサービスはすでに大手企業の福利厚生に採用してもらっており、すでに800社近くで使われています。会社としても社員のプライベートが充実して、安定した相手と結婚もしてもらったほうが、離職率も下がって望ましいわけです。でも現実には結婚相手を斡旋する手段もないので、福利厚生としてこのサービスを採用し、会社が利用料を払う形で婚活の後押しをする仕組みです。

加盟している企業の社員しか利用できないことになっていて、今の加盟企業は一部上場やそれに近い企業と、そのグループ会社。マッチングされる相手もそういう会社の社員ということで、安心感があります。おかげさまで非常に好評です。

人とAIが調和する世界

――先生の研究室の名前「調和系工学」には、どのような意味が込められているのでしょうか。

川村　私ではなく先代の教授が付けた名前なのですが、そのまま使っています。うちの研究室には「人とAIが調和する世界をつくる」というテーマがあるのです。

「AIは人間の脅威」とか「AIが人間の仕事を奪ってしまう」という偏見は根強くあります。以前にGoogle傘下のディープマインドが制作した「AlphaGo（アルファ碁）」というAIが各国の囲碁のチャンピオンを総なめにしたときも、チェスのときと同様、「人間が機械に負かされた」と騒がれました。

その延長で、例えばAIと人が部品を検査して、「AIのほうが成績が良かった」となると、すぐ「人の仕事が奪われる」という話になってしまう。俳句にしても、テレビなどは人が作つくっている俳句にAIの作つくった対句俳句を並べて、「どちらが優秀か」という企画をやりたがります。何かと対決構図にしたがるのです。

その気持ちもわからないでもないのですが、俳句は本来、勝ち負けなどないし、そもそも人が「良かった」とか「面白い」と思ってくれて初めて意味がある。人間が関係しない俳句なんて、何の意味もありません。実際に世の中の多くの課題は、人がいないと生じないのではないでしょうか。今お話しした婚活アプリなども、まさにそういう課題ですね。

人だけだとうまくいかないときに、AIが「頑張れ」とサポートして、人と人とをうまく結びつけていく。私はAIはなんでもできる万能の存在ではないし、そうである必要もないと思っています。

協力企業から相談を受けたとき、私がよく言うのは「別にすべてAIでやらなくてもいいんじゃないですか」ということです。

例えば、電話の問い合わせに応えるAI、チャットボットをコールセンター用に作るとします。チャットボットの応対は現状でも7割ぐらいはうまくいくのですが、残り3割は過去に例のない問い合わせだったりして、うまく対応できません。もし完全に人の代わりをAIにやらせようとしたら、あと5年10年は研究しないとだめでしょう。

でも「考えてみれば、人の7割でいいじゃないか。残り3割は人がやればいいんだから」ということです。よくある質問だったらAIが前裁きして、過去に例がない質問が来たら人に回せばいい。質問している側から見れば、答えてくれるのは人でもAIでもいいわけですから。サービスを作つくるときも「AIと人がチームを組んで対応するのだ」と思えば、AIに完璧を求める必要はなくなります。

何年か前に中国で、マイクロソフトが作ったチャットボットの「XiaoIce (シャオアイス) 」に対して、自分の彼女だと思ってアプリで毎日メッセージを送る人が出て、社会問題になったという話がありました。

それは少し極端ですが、人間は思ったことを吐き出さずに溜めていると心の健康に良くないので、テニスの壁打ちのように話を聞いてくれて、溜まっているものを吐き出しやすい環境を作つくるだけでも全然違うはずなのです。

シャオアイスは日本では「りんな」というサービスになっていて、LINEでつながって話せるようになっています。私も試してみましたが、人と同じように会話できるようになるまではまだまだと感じました。それほど出来がいいとは感じませんでした。でも壁打ちの相手であれば、別に人のふりをしなくても、ロボットでもゲームのキャラでもいいわけです。

そういうゆるい感じで考えたほうが、AIの応用範囲が広がります。

――先生のお話を伺っていると、人とAIの関係をポジティブにイメージできます。

川村　もう一つ考えるべきなのは、「何を人がやり、何をAIがサポートすべきか」という人とAIの役割分担ですね。

AIで俳句をやってみると、出来がいいかどうかは別にして、俳句をつくらせる作つくること自体は割と簡単にできるんですよ。私たちもスパコンを回して1億以上の俳句を作つくっています。それだけ作つくれば、中には良い句もあるわけです。しかしそこから一つを選ぶには、人間と同じセンスがないと難しい。AIには無理なんです。

今はどうしているかというと、人に頼んでいます。研究チームは誰も俳句をやらないので、私たちが選ぶとけちょんけちょんに言われてしまう。しかたがないのでそこで俳人の人方に選んでもらっているんです。高浜虚子が「選は創作なり」という言葉を残しています。「選ぶのも創作活動の一つである」ということですね。

テレビでは「AIが作つくった俳句」ということになっていても、選ぶところには人の手を借りている。実際はAIと人の共作なんです。

別にAIがすべてやれるようにするのがゴールというわけでもありません。2019年から松山市で、「俳句チャンピオン決定戦　恋の選句王大会」と題して、AIでが作つくった恋愛に関する大量の俳句の中から、人間が優れた俳句を選ぶ、選句の大会をやっています。

AI作の俳句を参加者に1人100句ずつぐらい配り、その中からいいと思う句を選んでもらい、それぞれが選んだ句の出来を競う。「誰が俳句の目利きか」を競う競技です。

これが人が作つくった俳句だと作者がいるので、「これにケチをつけるな。偉い先生の句だから」とか「この句は知っている」とか、いろいろ問題があるわけです。でもAIオリジナルの句であれば問題はない。ちょうど麻雀やトランプのように、配られたカードに応じて競うというゲームで、大量の句を作つくれるAIがないとできないイベントでしょう。そんなふうに「AIがあるから面白いことができる」ということも、今後はどんどん増えていくと思います。

人とAIの役割分担としては、物事の決定や価値判断もAIではできない領域です。私たちはよく「パレード最適」（どのように資源配分の変更を行っても、誰かの犠牲なしでは、誰の満足も増すことができない状態）と言うのですが、こちらを立てればあちらが立たずという状況になったときに、何を選ぶのかは人が決めるしかありません。

例えば新型コロナで経済を回すのが優先なのか、命を守るのが優先なのかといったら、これはAIでは決められない。それぞれの人の価値観によって、どちらを選ぶのかが違う。AIは人のお手伝いまではできますが、最後の決定は人間がやらなくてはいけません。（後編に続く）

【４】AI研究者と俳人人はなぜ俳句を詠むのか第四章

3月20日にdZERO社より、『AI研究者と俳人人はなぜ俳句を詠むのか』が出版されました。

俳句を詠むときに人の脳の中では何が起こっているのか。

AI研究者である川村教授と若手俳人の大塚凱氏が、本書で知能とは何か、人間とは何かについて語っています。

本メールマガジンの読者の方に各章のさわりをご紹介していきますので、続きが気になる方はぜひ本書（ www.amazon.co.jp/dp/490762350X ）をお手に取ってお読みください！

［第四章　チューリングテストと句会「詠んだ」といえる日は来るか］

俳句は「他者理解」か「自己理解」か

川村生物学者ユクスキュルの提唱した「環世界」という概念、生物種はそれぞれ固有のセンサーで捉えた世界に棲んでいる、それぞれがいわば主観によって成り立つ世界に生きているという考え方を、前に紹介しました。

一種哲学的なこの着想については、いろいろと議論があるようで、この説がどの程度正しいのかはわかりませんが、人間にあてはめると、基本的には自分の五感を通して獲得した情報を自分の頭の中で統合しつつ、自分の感情や思考を踏まえつつ、からだを動かして、世界とつながっているということです。「身体知」という言い方があります。からだと心が一体になって、世界から情報を受け取って解読し、同時に世界へと何らかに働きかけている。そのとき、世界とは、だれにも共通の同じ一つの世界ではなくて、それぞれの主観によって築き上げられた世界かもしれない。他人の頭の中はわからない。他人の頭の中は、開けて見ることができません。

俳句をつくるときは、どうなんでしょうか。

想像するに、まずは基本的に、それぞれの主観的な世界の中でしかつくりようがないと思います。何かを見るのは、ほかでもないその人、つまり作者だし、何かの出来事に遭遇するのもその人でしかない。俳句とは、主観的世界を出発点にして、一つの表現として言語化・記号化したものといってもいいでしょう。自分と自分の主観的世界のあいだに生まれた情報、つくりあげた情報を「俳句」としてだれかに示すことは、相手の頭の中にメールを送りつけるようなものです。

俳句が人と人のあいだを行き来するということの最終的なゴールは、「他者理解」に尽きるのではないか。相手のことを、また相手を取り囲む世界を理解する手がかりを探り合うのも、俳句のたのしみの一つなのではないかという気がしています。

大塚一方に、そもそも「他者を理解する」とはどういうことなんだろうか、という問題があって、そこはきわめて難しい問題だと思います。何をクリアすれば「他者理解」といえるのか。俳句という文学において、他者の句を理解するといったとき、何をもって理解できているとみなすのか。

作者によるエンコード、読者によるデコードという手続きのなかで、そのエンコードとデコードは一回限りの関係で終わってしまう、つまり、次の関係へと発展しない、蓄積されない。そんな一回性の「読み」にとどまるとしたら、それは「理解」と呼べないのではないか。ぼんやりとではあるのですが、そう思っています。

そこで鍵となるのが「再現性」ではないか。デコードを、特定の一句だけ、一回限りで終わるのではなく、複数の句においても繰り返すことができるという意味の「再現性」です。エンコードとデコードの関係性を、作者と読者のあいだで繰り返すことができるかどうか。他者理解の成否は、そこにかかっているような気がします。付け加えていえば、エンコードとデコードの関係は可塑的です。固定されていないし、不変でもない。

具体的には、特定の書き手、あるいは句のつくり方について、デコード＝「読み方」の手筋のようなものが再現されていくといった状況です。

一方、エンコードにも「再現性」があります。一人の作者の中で、同様の「詠み」の手筋、「作句」の手筋が特徴的に繰り返されることが多々あるのですが、それを見出すのはデコード側ではないか。つまり、作者を発見するのは、作者ではなく、読者なのではないか、ということです。

ソリッドな作者がいて、そこから繰り返し作品が生み出されていくというよりも、エンコードされた作品のみならず、エンコードの「再現性」、つまりエンコードする手つき自体をデコーダーとしての読者が理解することで、「作者」が立ち上がってくる。デコードの手際によって、作者の輪郭が浮き彫りにされる。そうした逆の経路があるのだと思います。

そのとき読み手は、さまざまな作品を読むことを通して、そのつど「読み方」を更新する。それは、読み手としての自分自身を確認する営みでもある気がします。「他者理解」と同時に、他者を通して「自己」を理解し、「自己理解」を更新しているのではないでしょうか。

川村興味深い指摘です。俳句という五七五の音に落としこんだ主観的世界を、他者が読む・受信する。その際、「エンコード側＝作者」は、読み手がその句からどんな情報を読み取るのかに思いをめぐらせる。「デコード側＝読み手」は、作者はどんなことを考えて、目の前にある五七五になったのかを推測する。いわば、エンコードとデコードの擦り合わせを模索するなかで、主観的世界が互いに触れ合うような瞬間を体験しているのではないでしょうか。

句の解釈は、読者間で共通ではないし、一人の読者のなかで不変ではない。解釈は一読してそのまま固定されるものではない気がします。そうした解釈の振れ幅も込みで、作者は一句一句をつくっているはずです。

大塚ところで、「他者理解」は、「感情」の部分と密接に関わると思うのですが、「他者理解」と「感情」の関係について、人工知能の研究ではどのような議論になっているのでしょうか。

川村　「感情」という部分の重要性については、ずっといわれ続けているのですが、現在の人工知能の研究の中で、「感情」をきちんとした形で研究対象にしている例は少ないようです。知識処理、情報処理という意味で、人間並みの処理をめざすなか、応用的側面の強い研究、例えばディープラーニングの研究は活発なんですが、「感情」をメインテーマにした研究は少ないんです。情報処理という段階でまだまだやることがたくさんあって、「感情」までたどり着けない、手つかずになっているというのが現状だと思います。

「感情」は、そもそも定義が難しい。心理学や認知科学の分野でそれなりの研究成果があって、そこのところに人工知能の研究者が触れている例もあるのですが、うまく扱えていないようです。

ＡＩがオンライン句会に登場する日

川村機械が人間の知能を実現できたかどうかの判定、つまり、人工知能がどこまで人間の知能に近づけるかの判定に、「チューリングテスト」というものが使われます。映画「イミテーション・ゲーム／エニグマと天才数学者の秘密」（二〇一四年、アメリカ）の主人公、アラン・チューリングが考案したものです。

現代風にいうと、ＳＮＳで二人と友だちになった。片方は人間、片方はＡＩ。テストの参加者に、何でも好きなことをオンラインのチャットでしばらくやりとりしてもらい、どちらが現実の人間でどちらがＡＩだと思うか、答えてもらう。まったく判断がつかなければ、当たる確率は五〇パーセントになる。五〇パーセントに近い数字がコンスタントに出れば、そのＡＩは人間の知能を獲得したと見ていいのではないか。そんなテストです。

だからといって、人間の知能とイコールといえるのかどうか、人間のように振る舞っているだけではないのか、という議論はあるのですが、それは置いておいて、このテストを俳句に置き換えて考えてみます。

オンライン句会に「ＡＩ一茶くん」が参加する。題を決めて、俳句をつくる。オンライン句会では、作者名を伏せて句が並びますから、だれが参加しているのかわからない。だれがつくった句かもわからない。その状態で、選句してもらう。「ＡＩ一茶くん」自身はまだ選句できそうにありませんが、そこを大目に見てもらえば、いちおう句会が成立します。選句のとき、参加者は、どれが「ＡＩ一茶くん」の句であるか、わかるかわからないか。ＡＩと見破ることができるかできないか。見破られなければ、「ＡＩ一茶くん」は人間並み、俳人並みということで、私たち開発者は、そこを目標にできるし、事実、そこをめざしてきたところがあります。

「ＡＩ一茶くん」の中身をつくってきた私からすると、俳句版チューリングテストに合格するＡＩは将来可能だと思う。「人間であるとしか思えないＡＩ」が句会に登場する瞬間はいつか訪れるでしょう。けれども、それではたして「俳句を詠んだ」ことになるのか。そこのところは、人工知能の研究者のあいだでも、注意深く扱わないといけないとされています。

「ＡＩ一茶くん」は単なるプログラムです。それに、俳句を詠みたいという動機がない。主体的に俳句をつくっているわけではありません。また、他人の詠んだ俳句を解釈することも、自分の詠んだ俳句を解釈してブラッシュアップすることもない。そんな状態なのに「詠んだ」といえるのかどうか。だから、私たちは「詠む」とはいわずに、ＡＩ「で」俳句を「生成する＝つくる」という表現を使っています。

ただ、それは研究者の側、「ＡＩ一茶くん」を開発している側からの見方かもしれない。句会でチューリングテストに合格するようなＡＩ、人間と見分けがつかないＡＩが現れて句会に参加したとしたら、人間の側からは、「詠んだ」としかいいようがないかもしれません。「詠んだ」といっていいレベルに達したと、句会参加者が認める日が来る可能性はおおいにあります。

とはいえ、そのあたりは、私自身に迷いもあって、答えを出しきれていません。人間に限りなく近づいていったとき、それは「人間」なのか、「人間に限りなく近い何か」なのか。人工知能が人間の知能を獲得して、人間と同じように考える存在になれるのかどうか。その問題に、哲学的なアプローチをする人たちも、私のような技術者も、どちらも、すとんと腑に落ちるような答えをもっていない。捉え切れていない。

一句をめぐって、「コンピューターだから、詠んではいない。人間だから、詠んだ」という割り切り方も、あるにはあるでしょうが、そんなに簡単なものではない気がします。

人間と人間、句会に参加している人同士だって、「主観的世界」の話題に則していえば、お互いの主観がうまく反応し合えないケースがあるはずです。心理的な距離は、人間と人間なら近く、人間とＡＩなら遠いとはかぎりません。・・・（「『詠む』のか『書く』のか『生成する』のか」「ＡＩ俳句への嫌悪はどこから来るか」「ＡＩが俳句を詠むことに意味はあるか」「手形のようにことばが流通する心地よさ」「ＡＩが俳句を終わらせる可能性」「前景化するコンテクスト」「季語の動的平衡」「季語の貨幣性」、試し読みができるKindle版も発売されていますので続きが気になる方はぜひ！（ www.amazon.co.jp/dp/B09V6N2N97 ））

【５】こんな本を読んでいます

★成しとげる力

永守重信 (著)

本日ご紹介するのは、つねに実業界を牽引し続ける「経営のカリスマ」である著者が、自身の「人生哲学」と「行動力の源」について23年ぶりに書き下ろした一冊です。

[感想]

言わずとしれた日本電産の設立者である永守さんの本。

1973年に3名で立ち上げた日本電産が今は売上１兆７千億円の売上規模になっている。

永守さんの生い立ちから会社設立の動機、人との付き合い方、教育、ものづくりなどについての考え方が書かれている。

若い人が読むと昭和の感じもすると思うが、それでも一代で世界規模の会社を作った経営者の考え方には勉強になることも多い。

あれ程の大きな会社を経営するにあたっても、スタートアップに通ずる内容も多数あるのが面白い。

自分のできることのスケールを上げるためにも一読の価値がある一冊。（川村秀憲）

【６】調和系工学研究室関連企業NEWS