【ITニュース解説】Ancient Scripts, Modern AI: Bridging the Divide with Morphology-Aware Tokenization by Arvind Sundararajan

AIが人間の言葉を理解し、処理する技術は日々進化しているが、すべての言語に対してAIが同じように高い精度を発揮できるわけではない。特に、文法構造が非常に複雑で、一つの単語が状況によって様々な形に変化する言語や、インターネット上に存在するデジタルデータが少ない言語では、AIは言葉の意味を正確に捉えることに苦労する場面が多い。例えば、ある言語で「走る」という動詞が、「走った」「走っている」「走りたい」のように数十種類もの形に変化すると、AIはその多様な形を一つ一つ学習しなければならず、効率が悪いという問題がある。また、話者人口が少なく、デジタルデータが限られている言語では、そもそもAIが学習するための十分なデータがないため、AIがその言語の微妙なニュアンスを理解するのは困難だった。

AIがテキストを理解する最初のステップは、文章を意味のある小さな塊に分割することである。この分割作業を「トークン化」と呼ぶ。従来のトークン化手法では、単語をさらに細かく分割する「サブワード分割」という技術がよく使われてきた。これは、未知の単語や珍しい単語が出てきた場合でも、それらを既知の小さな単位の組み合わせとして処理できるようにするための工夫である。しかし、サブワード分割は、単語の表面的な形に基づいて機械的に分割するため、言語が持つ本来の意味のまとまりを無視してしまうことがあった。特に、先述したような複雑な文法を持つ言語では、単語が持つ「意味の最小単位」を見落としがちだった。

このような課題を解決するために注目されているのが、「形態素を意識したトークン化」という新しいアプローチである。これは、単に単語を細かく分割するのではなく、言語の「形態素」という概念に基づき、その言葉が持つ本来の構造を考慮してトークン化を行う方法だ。形態素とは、言語において意味を持つ最小の単位のことである。例えば、「食べます」という単語であれば、「食べ」が動詞の語幹という一つの形態素であり、「ます」が丁寧な表現を示すもう一つの形態素となる。このように、単語を意味のまとまりごとに分解することで、AIは言葉の構造をより深く理解できるようになる。

形態素を意識したトークン化は、標準的なサブワード分割の利点と、言語の内部構造に関する知識を組み合わせる。つまり、珍しい単語やデータ不足に対応するために自動的なサブワード分割の仕組みを活用しつつも、同時に言語が本来持っている形態素の境界を尊重する。この結果、生成されるトークンは、AIが効率的に処理できるサイズでありながら、言語学的に意味のあるまとまりを保つことができる。

このアプローチにはいくつかの大きな利点がある。まず、AIが言語の微妙なニュアンスや複雑な文法構造をより正確に捉えられるようになるため、言語的な正確性が向上する。次に、形態素という意味の最小単位で単語を区切ることで、AIが扱う語彙のサイズを減らすことができる。これは、類似の単語の形態素が共通して利用されるため、データ効率が向上し、AIの学習コストを削減することに繋がる。また、単語が様々な形に変化する「屈折」や「派生」を伴う稀な単語であっても、その構成要素である形態素を識別することで、適切に処理できるようになる。

これらの改善は、機械翻訳やテキスト生成、質問応答システムといった、より高度な自然言語処理タスクの性能向上に直結する。AIが言語の構造をより深く理解できるようになることで、翻訳の精度が向上したり、より自然な文章を生成したりすることが可能になるのだ。さらに、形態素を意識したトークン化は、これまでデジタル化が進んでこなかった「低リソース言語」、つまりインターネット上に利用可能なデータが少ない言語のデジタルアクセシビリティを高める上で重要な役割を果たす。これにより、絶滅の危機に瀕している言語や、少数民族の言語といった文化遺産をAIの力で保存し、次世代に継承する手助けもできる。また、言語の形態素構造を詳細に分析できるようになるため、計算言語学の分野で、言語の歴史や進化、文化的な特徴に関する新たな洞察を得る道も開かれる。

もちろん、この新しいアプローチにも実装上の課題は存在する。特に、一部の言語では、形態素の境界が常に明確であるとは限らない。どこで一つの形態素が終わり、次の形態素が始まるのかが曖昧な場合があり、言語学者間でも意見が分かれることがある。このような曖昧さを乗り越えるためには、各形態素境界の信頼度を数値で示すスコアリングシステムを導入することが考えられる。AIのトークン化アルゴリズムは、この信頼度スコアが高い、つまりより確実に識別できる部分を優先して分割することで、曖昧なケースにも対応できるようになるだろう。

形態素を意識したトークン化は、現代のAI技術が古代の文書を解析するような、これまでは想像もできなかったような応用を可能にする。例えば、古代ゲエズ語のような歴史的な文字で書かれたテキストを、この技術を使って分析することで、その言語が持つ文法パターンを自動的に特定し、言語や文化の歴史に関する新しい知見を発見できるかもしれない。ティグリニャ語やアムハラ語といったセム語族の言語、あるいは他の多様な低リソース言語においても、この技術はAIによる理解の扉を開く鍵となる。

この革新的なアプローチは、サブワード分割、形態素解析、計算言語学、深層学習、言語モデリングといった様々な技術領域の知見を結集し、AIが人類の豊かな言語の多様性を真に理解し、活用できるようにするための重要な一歩と言える。言語保存やデジタル人文科学の分野だけでなく、一般的なテキスト処理やAI開発の基盤技術としても、その貢献は非常に大きい。Unicodeやフォントデザイン、オープンソースの取り組みとも連携し、エチオピアやエリトリアなどで使われるエチオピア文字のような、複雑な文字体系を持つ言語のデジタル化も加速させるだろう。この技術は、世界中のあらゆる言語がAIにとってアクセスしやすいものとなる未来を切り開く可能性を秘めている。