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\Volume{30}
\Number{3}
\Month{September}
\Year{2023}
%%%%\Issuetitle{「　　　　」特集号}

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

\setcounter{page}{881}

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

\begin{center}
\large{材料言語処理ワンダー}
\end{center}
\vspace{1\baselineskip}


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冒頭から個人的な近況報告で恐縮だが，昨年の秋，言語処理の対象を医療分野から材料分野に鞍替えした．化学分野を対象にした自然言語処理には理研の松本裕治先生や富士通の岩倉友哉氏を始め多くの方々が既に取り組んでおられる\footnote{国内における研究発表や解説記事には下記のものがある．\\
-テーマセッション3：化学分野への言語処理の応用（言語処理学会第25回年次大会 (NLP2019)）\\
-「化学分野への言語処理の応用」，自然言語処理Vol.~27 No.~4, p.~969--973, 2020.}．そのおかげで，ある程度は事前に知識を持って臨んだ新天地だったが，それでも実際にこの業界に飛び込んでみたら驚きの連続だったのでぜひこの場をお借りして言語処理学会の会員諸氏と共有したい．



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\textbf{メディカルと違う}　そりゃあそうだろうと思われるかもしれないが，医薬と化学は隣り合わせでありバイオケミカルという分野も存在する．私が従事していたのはメディカルというよりはクリニカルという病院内の文書を対象にすることが多い分野であったがそれでもある程度は共通するものがあるだろうと思っていた．

\noindent
\textbf{とにかく範囲が広い}　しかし，バイオというのは材料分野の中のごく一部でありむしろ多くは人体とは無関係のところで成り立っている．医療というのは病気や人体に何かしら関連するという共通点があるのだが材料にはそんな共通点はほぼない．原子や分子で作られる，というのが共通点だとすると世の中の万物すべてが材料に関わることになってしまう．

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\textbf{テキストコーパスが偏っている？}　元々．メディカルと材料が近しいと思っていた理由は一般公開されているコーパスにある\footnote{Biocreative IV, 2014. https://biocreative. \mbox{bioinformatics.udel.edu/resources/biocreative-iv/chemdner-corpus/.}}．ケミカルと名が付くコーパスはバイオケミカルだったり元のテキストがPubMedだったりすることが多い．正確な理由は分からないが，元々バイオの分野で言語処理が発達したことと創薬という産業の大きさに起因するところもあるのではないかと個人的には思う．もちろん．バイオ以外のコーパスもいくつか存在する\footnote{Sheshera Mysore, Zachary Jensen, Edward Kim, Kevin Huang, Haw-Shiuan Chang, Emma Strubell, Jeffrey Flanigan, Andrew McCallum, and Elsa Olivetti. The materials science procedural text corpus: Annotating materials synthesis procedures with shallow semantic structures. In Proceedings of the 13th Linguistic Annotation Workshop, 2019.}．しかし，化合物を対象にしたコーパスの場合．合成プロセスのみを対象とする暗黙の了解があるのかないのか，その材料の性質を確認したり分析したりする評価のプロセスが含まれておらず，その結果，材料の性質に関する記述は少ない．

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\textbf{難易度が高い}　性質に関する表現は多岐にわたる．例えば，化合物の構造に関する特徴，難燃性や耐水性などの定性的な特徴，数量で表現される特徴，温度を変えたり，圧力を加えたりしてはじめて確認される特徴などである．これらには「固有名」として出現しないことも多く，抽出どころかコーパスを作成するのにもかなり苦労する．通常，病名や部位名などの固有名抽出の性能はＦ値で9割を余裕で超えるものだがとてもそんな性能は得られない．

\noindent
\textbf{情報抽出を人手で行う会社が存在する}　ゲノム情報をデータベースに登録する業務がある，という話は以前から聞いたことがあったが材料の分野でも論文や特許からある特性と数値を人手で抽出して構造化する「キュレーション」と呼ばれる仕事がある．それを専業で行う企業も存在するくらいである．この作業はまさに言語処理における情報抽出タスクそのものなのだが，今の言語処理技術では何らかの支援は出来ても最終的には人間がやるしかない．NERからEntity Linkingまで一気通貫した性能はとても自動化できるレベルには至っていない．

\noindent
\textbf{新しい材料と新しい用途}　上述のように合成プロセスに関するコーパスが多かったりキュレーションと呼ばれる業務が存在したりすることは，材料分野ではMaterial Informaticsと呼ばれる統計や機械学習を用いた材料開発手法が既に普及していることとも関連していると思われる．さらに，新規の材料開発と同じくらい必要とされているのが新規の用途探索である．ソフトウェアやハードウェアの場合「作ってから用途を考える」ということはほぼ無いと思うが，材料は「何に使えるか分からない」という，いわば無限の可能性があるのである．そもそも，どんなに素晴らしい特性をもった材料も有望な市場で用途を見つけないと大きな利益には繋がらない．材料メーカーでは営業やマーケティングから研究開発に至るまで常に真剣に新規用途探索に取り組んでいる．そういった業務を支援するツールとして，自然言語処理が注目されているのである．

大規模言語モデルによる生成AIの台頭と爆発的な普及によって，自然言語処理分野にはもうやるべき課題が残されていないという不安を抱く学生もいると聞く．しかし，ここまで読んでお分かりのようにビジネスの現場では自然言語処理に対して多くの課題とニーズがあり，生成AIがあればすべて解決，とはならない．とくに，材料分野を対象にした自然言語処理においては，新しい価値を生み出すための冒険がまだ始まったばかりなのである．

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\begin{flushright}
大熊智子（旭化成）
\end{flushright}


\end{document}

