｢自動車－運転＋楽しさ｣＝? 言葉の数式で導き出す新発想
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Wikipediaに蓄積された集合知を基に｢言葉の数式｣を作ってみる、という記事を出しました。Word2Vecという解析技術が導き出した解の中で僕が一番気に入ってるのは、
孤独 - 不幸 + 幸福 = 旅路
(意：幸福な孤独とは、旅のことである。）
Word2Vecを使ったこの明転型数式【 ○○ - 不幸 + 幸福 = ? 】の解は他のも結構面白く、記事にあるもの以外にも、
戦争 - 不幸 + 幸福 = 革命
貧困 - 不幸 + 幸福 = 社会主義
とかが出てきました。2013年にGoogleの研究チームにより発表された自然言語処理技術の草分けの一つ、「Word2Vec」。大量のテキストデータを解析することで、「言葉のベクトル」を算出し、その数値に基づいて言葉の類似性を導き出してくれる技術です。この技術を使うと、言葉同士の意味の類似度を計算したり、言葉間での意味の足し算・引き算が可能になります。現在では機械翻訳やチャットボットなどへの活用が多くなされていますが、博報堂研究開発局では本来の自然言語処理だけにとどまらず、「言葉」をキーにした発想支援用途での活用研究を進めています。
Word2Vecを活用したツール作りに取り組んでいる研究開発局の春名宏樹、田原將志と、そのツールを試用して大きな可能性を感じた博報堂生活総合研究所の酒井崇匡が対談します。Word2Vecの話。「自動車－運転＋楽しさ｣＝? 的な回答はN1分析でデータを掘っていたときに近い感触は得たことがあります。
サイエンティストはWord2VecでN1分析で得られる示唆の手前の大いなるヒント、もしくは近しい回答を持って来れたりする。同じデータ同じテーマで探った経験は残念ながら逃してしまいましたが、間違いなくおもしろい。キャンペーンやマーケティングのレポートでWord2Vecが当たり前にインサイトの表現に使われるようになったら良いですね。
