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\Volume{27}
\Number{4}
\Month{December}
\Year{2020}
%%%%\Issuetitle{「　　　　」特集号}

%%%%\received{2005}{1}{2}
%%%%\revised{2006}{3}{4}
%%%%\rerevised{2006}{5}{6}
%%%%\accepted{2006}{7}{8}

\setcounter{page}{717}

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\begin{document}
%%%%\maketitle

\begin{center}
\large{研究成果のオープン化にエールを！}
\end{center}
\vspace{1\baselineskip}

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
研究者が論文発表を通じて新たな知見を世に送り出し，その知見から人々が様々な恩恵を享受し，さらなる研究の進展に人々が期待を寄せる．この研究を取り巻くポジティブなスパイラルは昨今の自然言語処理分野においてさらに高まりを見せているように思う．コロナ禍にあっても，NLP系の国際会議や本学会年次大会の投稿数は増加し，大手プラットフォーマーからスタートアップに至るまで民間企業のNLP研究への投資額は増大傾向にある．このスパイラルを生み出す原動力として，論文の学術的価値を問う学会の存在は当然のこととして，学術研究成果の流通性を高めることに貢献している活動をこの紙面の限り挙げてみたい．

論文発表から時を置かず，実験環境を整理してGitHubなどインターネット上のリポジトリで公開する流れがここ数年で定着してきた．このインターネットを通じた「研究の見える化」とも言える取り組みは，学術面で実験の再現手段の提供と発展研究を促す効果を持つと同時に，研究成果の産業応用を効率化する作用も併せ持つ．今や多くの研究者は実験プログラムのパフォーマンス向上と品質維持に多くの時間を費やしており，それら努力の結実たる実験プログラムをオープンソース化することで，他の研究者は（論文では書ききれなかった）前処理や学習パラメータ設定に盛り込まれた様々な工夫を学ぶことができる．加えて，高速化技法からユニットテストの書き方に至るまで様々なエンジニアリングスキルを会得することもできるだろう．公開側にも，リポジトリのIssueなどを通じて他の研究者・エンジニアから改善アイデアやバグ指摘のフィードバックが得られるという大きなメリットがある．周知の通り，近年の深層学習技術を駆使した自然言語処理技術の急速な発展は，こうしてオープン化された研究成果の積み重ねからもたらされた．企業研究の裾野の広まりにも，こうしたオープンソース・オープンデータを活用して迅速にアウトプットが得られるようになったことが貢献しているだろう．

研究成果オープン化の取り組みの下支えとなっている高品質な機械学習フレームワークやライブラリの多くは，MIT License・Apache Licenseといった国際的にポピュラーかつ商用利用を認めたライセンス体系のもとで公開されており，定められた著作権表示を行えば二次的著作物である派生ライブラリを公開することが可能な場合も多い．特に産業応用において，こうしたフレームワークおよび派生ライブラリの利用は，前述のようなポピュラーかつ商用利用を認めたライセンス体系を採用していることが重要な前提条件となる．そうでなければ法務の専門家にライセンスの精査を求めることになるが，現実には困難な場合が多いだろう．ライブラリをオープンソース化する場合は，ぜひこうした事情も考慮してライセンスを選定いただきたい．

テキスト系のオープンデータでは，ライセンスにCreative Commonsを採用するケースが増えている．テキストがWikipedia由来の場合は，Wikipediaのライセンスを継承して（商用利用制限なしの）CC BY-SAの採用が原則となる．一方，Wikipedia以外のテキストに由来するオープンデータでは商用利用不可条項 (NC: Non-commercial) を適用しているものも多い．2019年に施行された改正著作権法・第三十条の四の冒頭では『著作物は，次に掲げる場合その他の当該著作物に表現された思想又は感情を自ら享受し又は他人に享受させることを目的としない場合には，その必要と認められる限度において，いずれの方法によるかを問わず，利用することができる．ただし，当該著作物の種類及び用途並びに当該利用の態様に照らし著作権者の利益を不当に害することとなる場合は，この限りではない．』と規定されており，機械学習モデルの構築を目的として一般の著作物を利用する道筋が開けてきた．しかし，商用利用を不可とするライセンスのもとで公開されたデータセットで学習したモデルを商用利用することは，同条の『当該利用の態様に照らし著作権者の利益を不当に害すること』に該当するリスクがあるだろう．グローバル市場における日本語の自然言語処理技術のプレゼンスを維持する為には，ツリーバンクなど最もファンダメンタルなリソースを商用利用可能にする努力と共に，GLUEに相当するような日本語ベンチマーク用データセットの整備と商用利用可能な形での公開が望まれている．

企業研究においてはビジネス面の制約から研究成果を公にしづらい場合が多くあるが，地道に関係者を説得し研究成果の一部分だけでもオープンソース化・オープンデータ化できたならば，この時代のポジティブ・スパイラルの追い風を受けることができる．産業応用の現場から生まれる研究成果は日常生活でのサービス体験に即したものが多く，人々の興味を惹くものである．研究成果の論文発表やオープンソース活動は企業の広告塔となり技術人材採用に大きく貢献しているというのは，最近よく聞くところである．

研究成果のオープン化が進むとともに重要になるのが，ライブラリやデータセットを利用する立場から書かれたブログ記事である．いわゆる使ってみた系のブログ投稿やツイッターでの簡易な動作検証レポートは，他の利用者の参考になるだけでなく，実に多くの恩恵をライブラリ・データセット公開側に与える．誤解析例や動作環境依存の問題といった研究者の独力では気づきにくい改善ポイントの報告はもとより，ドキュメント整備にあまり時間をかけられない研究者に代わり利用者が丁寧な解説をつけてくれることもある．平易な解説記事によりNLP初心者層の人々が最先端の技術を自らの課題に適用することができる．こうした反響が得られることは，技術を生業とする者にとってやり甲斐にもつながるだろう．オープン化への努力に，ぜひ前向きなエールを贈って欲しい．



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\begin{flushright}
松田　寛（株式会社リクルート Megagon Labs）
\end{flushright}


\end{document}

