グーグルは2016年12月2日、「機械学習を活用した新製品や取り組み 説明会」を東京・六本木の同社オフィスで開催した。同社の徳生裕人氏(製品開発本部長)らが、各サービスにおける機械学習の取り組みについて、特に11月に精度が大幅に向上した翻訳サービス「Google翻訳」に焦点を当てて披露した(写真1)。

●写真1 ニューラルネットワークの仕組みを説明するグーグルの徳生裕人氏(製品開発本部長)
●写真1 ニューラルネットワークの仕組みを説明するグーグルの徳生裕人氏(製品開発本部長)
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 米Googleは機械学習の手法の一つであるディープラーニングの適用を増やしている。ディープラーニングは、大量のデータを学習するために、人間の神経回路の構造をモデル化したニューラルネットワークを活用するもの。主に音声認識、画像認識、言語処理などの分野で応用が進んでいる。徳生氏は活用例として、雑音環境下での音声認識の誤認識が減少したなどの成果を披露した。

 さらに、ニューラルネットワークを取り入れたことで11月に新たな成果を上げたのがGoogle翻訳だ。翻訳の品質を0から6の7段階で表す調査をグーグルが実施したところ、新たに新しいGoogle翻訳は従来版よりも有意に品質が高く、人間の翻訳の品質に迫ったという。

 Googleは、従来版にも機械学習の手法を取り入れていた。ただし従来版では 文章を単語ごとに区切り、それぞれの単語を訳して組み合わせる「フレーズベース」のモデルを採用していた。ニューラルネットを採用した新モデルは、同じ文の他の単語とのつながりを基に文脈を学習し、「全体を見てそれぞれの単語をどのように訳したらよいのかを決める」(シニアエンジニアリングマネージャー 賀沢秀人氏、写真2)。例えば「A、B、Cの順で単語が来た場合は、Aの意味は○○だ」と認識する。この仕組みによって、従来版よりも正確度の高い訳語の候補を見つけ出せるようになった。賀沢氏は 「Google翻訳を長年担当しているが、その中でも飛び抜けて大きな成果だ」と胸を張る。

●写真2 「Google翻訳」の従来版と最新版の違いを説明するグーグルの賀沢秀人氏(シニアエンジニアリングマネージャー )
●写真2 「Google翻訳」の従来版と最新版の違いを説明するグーグルの賀沢秀人氏(シニアエンジニアリングマネージャー )
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翻訳APIの高精度版を企業向けに展開へ

 この精度が向上した翻訳サービスの技術は、Googleの企業向けサービスにも応用が進んでいる。具体的には、クラウドサービス「Google Cloud Platform」で、翻訳エンジンを呼び出せるAPIサービス「Google Translation API」のメニューの一つとして、ユーザー企業も利用できるようになる。Googleは11月、既存のGoogle Translation APIに「プレミアムサービス」を、ベータ版として11月に追加した。ただし現状はベータ版ということもあり、Google Translation APIの既存顧客に限定した提供という。

 フレーズベースのモデルを採用する既存のTranslation APIも引き続き、スタンダードサービスとして提供する。Google Cloud Platform 日本事業統括の塩入賢治氏(写真3は両サービスの使い分けについて、「例えば大量の電子メールを翻訳するといった用途であれば、プレミアムサービスの利用を勧める」と、スタンダードとプレミアムの使い分けについて解説した。

●写真3 企業向けサービスへの機械学習の応用について説明するグーグルの塩入賢治氏(Google Cloud Platform 日本事業統括)
●写真3 企業向けサービスへの機械学習の応用について説明するグーグルの塩入賢治氏(Google Cloud Platform 日本事業統括)
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