機械が文章を読んで
理解する未来へ

西田が取り組んでいるのは、機械がテキストに書かれた人間の言葉を読み込み、その意味を理解してユーザの質問に回答する「機械読解」技術だ。
「機械読解の中でも、私が取り組んでいるのは、質問に対して機械が『はい/いいえ』で回答しながら、根拠となる参照元文章を同時に示す技術です」
例えば、「おじいちゃんにがんが見つかったのですが、私の保険で入院費用を払うことができますか？」といった人間の質問に、「はい」と答え、知識源となる膨大なテキストから「二親等以内の親族の放射線治療は入院給付金日額の10倍を補償します」「放射線治療はがんの主要な治療法の一つである」などの根拠文を抽出し、回答の根拠となる部分を提示する。
「これまでであれば、熟練したオペレーターが対応していた問い合わせもAIが担えるような、そんな技術の実現をめざしています」

AIが回答の妥当性を示すための手段の一つとして、回答根拠の提示がある。そのためには「なぜその答えにたどり着いたのか」という思考プロセスを人間が確認できることが重要になる。
「一度、知識源を参照し回答に関連する部分の『あたり』をつけ、質問に照らし合わせて不足があれば、さらに知識源を参照し、質問と照らし合わせて……ということを繰り返します。この人間のような思考プロセスをAIにも踏ませることで、根拠文を示すのです」
機械読解は世界中にライバルが散らばり、大学、IT企業など競争が激しい分野の研究だが、西田はその競争を楽しむ様子も見せる。
「楽しいし、怖いですね（笑）。ライバルが多いということは成果をいち早く出さなければいけないというプレッシャーもありますが、NTTには優秀な先輩や仲間が多くいるので、ここであれば満足できる成果をしっかりめざしていけると思っています」
将来的には教師データがなくても使えるようなAIを実現し、システムの導入障壁を下げていきたいという目標も持つ。西田のチャレンジはまだまだ続いていく。