品詞情報を含む日本語辞書を用意するのが常識だったが、マリモでは、そうした辞書を不要とした。新技術のアプローチと特性について、開発元のムーターに話を聞いた。形態素解析とは、与えられた文を、文法上意味のある最小の単位(形態素)に区切る処理。「今日は晴れています」なら、「今日(名詞)/は(助詞)/晴れ(動詞)/て(助詞)/い(助詞)/ます(助動詞)」と分ける。検索エンジンをはじめ、さまざまな自然言語処理の場面で必要となる基礎技術だ。形態素解析を行うには、あらかじめ品詞情報が付加された数十万語からなる辞書を用意する必要がある。新語や造語、専門用語に対応するには、個別に人力で単語を登録する必要がある。取締役社長の稲村尚志氏。今後はテキスト検索だけでなく、画像検索でも従来にない技術やサービスを開発したいと話す「現在の形態素解析エンジンには2つの課題がある」と話すのは、ムーター創設者で取締役社長の稲村尚志氏だ。1つは辞書ベースのアプローチでは、日々現れる新語や新しいキーワードを拾いきれないこと。1つの課題は口語に弱いこと。ネット上のテキストコンテンツは単なる検索の対象となるだけでなく、今ではコンテンツマッチや評判分析などマーケティング情報として意味を持ち始めている。した現在、掲示板やブログ、SNSサイトで交わされる口語日本語を、いかに解析するかは大きな課題だ。マリモでは、「〜している」など、文の構造を解析するのに役立つ補助動詞や助詞など約1000語からなる辞書だけを持つ。実際の形態素解析に用いる辞書(従来の意味での辞書と異なるため、ムーターは「学習モデル」と呼ぶ)は、ネット上のテキストを収集し、そこから自動生成する。このため、「着ごえは気持ち悪い」という文に現れる「着ごえ」(着声)という新語も、「着メロ」「着うた」という語彙(ごい)からの類推で、正しく名詞として認識できる。従来の形態素解析エンジンでは「着(動詞)/ご(接頭辞)/え(感動詞)」と誤認識される可能性が高いという。マリモは、あらかじめ動詞や形容詞の活用形についての知識を持たず、頻度情報と位置情報を使った統計処理だけで、どの音のつながりが単語で、その単語が動詞であるか形容詞であるかまで判定するという。「処理対象となるテキストの文を、1文字ごと、2文字ごと、3文字ごとと10文字単位になるまで、すべての組み合わせを解析します。「かっこいい」「かわいい」などの形容詞があることから「ナウい」という語を認識できるのだという。ローマ字による音処理の副産物として、「ウインドウズ」と「ウィンドウズ」などカタカナ用語の表記の揺れに強いという特徴もある。既存の語彙にとらわれないため、新語に限らず、未知語の認識に強い。「みゃーさんもおっしゃるように」というハンドル名を使った文では、「みゃー」の部分が人名であることを認識し、「絶対にやったります!」という文では、「やったり」を「やったる」という動詞の連用形として認識する。検索エンジンの世界では、アジア系の言語にも強い米ベイシス・テクノロジーの形態素解析エンジン、「Rosette」(ロゼッタ)が高いシェアを持っている。Searchなど、メジャーな検索サイトで採用されている。「われわれムーターのマリモでは、形態素に分割する精度は95%程度。高いですが、高度な形態素解析エンジンでは98%と、もっと高い。精度では勝てない」(稲村氏)。既存の形態素解析エンジンと真っ向から勝負する気は、稲村氏らにはない。新語や専門用語など、それぞれのユーザーニーズに合わせた文章に特化して自動チューンできる形態素解析エンジン、というのがウリだ。ライセンス料も1CPU当たり100万円からと、既存製品に比べると半値程度だ。「品詞判定の精度は現在80%。これを90%までに上げるのが目標です」(田中氏)。今後は係り受けなど、高度な文法解析を採り入れる予定という。ムーターは検索結果を分類して表示するクラスター検索サービスを提供しているムーターは、もともと検索サイトベンチャーの豪Mooterと提携する形で稲村氏が日本に持ち込み、2005年2月に設立したベンチャー企業だ。その後、本国オーストラリアのMooterはコンテンツマッチ方面に注力するようになり「コンテンツではなくテクノロジーで勝負したかった」という稲村氏は、本社と袂を分かつ。検索結果をジャンルごとに分類して表示するクラスターエンジンや携帯向けのカテゴリー別検索エンジンの開発を進めるうちに、本社から買い取った形態素解析エンジンへの不満が募り、2007年4月に自社開発の形態素解析エンジン「マリモ」の開発に着手したという。