企業にとってどんな技術が有用なのか学びたい

コラム
2020.10.13

企業にとってどんな技術が有用なのか学びたい
2020年 DSインターンシップインタビュー②

Insight Tech DS

自然言語処理

産学連携

エンジニアリング

前回に引き続き、今回も活躍中のサマーインターンの皆様へインタビューを行います！どういうテーマに取り組んでいるの？Insight Techの雰囲気は？実際インターンに来てみて良かったことは？などなど、その想いを探っていきます！

前回の記事はこちら：

自然言語処理技術がビジネスにどう活かせるのか肌で感じたい〜2020年DSインターンシップインタビュー①〜

第二弾としてご紹介するのは、「筋肉は裏切らない」東京都立大学修士1年の金さんです。

「不満」データを使って何ができるのかが気になっていた

ーーまずは簡単に自己紹介をお願いします！

東京都立大学自然言語処理（小町）研究室M1の金輝燦（キンフィチャン）です。北海道の札幌市出身です。筋トレが趣味です。いつも１日のどこに筋トレする時間があるか考えながら生活しています。インターン期間中は１９：００〜２０：００でした！

ーー時間を見つけて筋トレ！筋肉は裏切らないですもんね。

大学ではどういった研究をされているのですか？

大学では主に朝鮮語の機械翻訳に関する研究を行っています。私は日本生まれの日本育ちですが、幼い頃から朝鮮語での会話もしてきたので、日本語と朝鮮語の両方話すことができます。直近で取り組んだ研究ではそこを生かし、朝鮮語から日本語への機械翻訳に取り組みました。

ーー機械翻訳だとInsight Techが取り組んでいることと結構毛色が異なる印象ですが、Insight Techのインターンへ応募をしたきっかけ、目的は何でしょうか？

大学の講義で夏期インターンを行っている企業をまとめたスプレッドシートを提供していただいて、そこにInsight Techさんの応募があったのがきっかけです。企業では自然言語処理の技術をどのように活用し、どんな技術が有用なのかを学びたくて応募しました。あとは、単純に「不満」データというのが他にはないものなので、実際にそのデータを使って何ができるのかが気になっていました。

ビジネス的に利用価値が高い切り口での不満の分類に挑戦

ーーここからは実際にインターンに参加してからのお話を聞かせてください。

まずインターンで取り組んでいるテーマを教えて下さい！

今回取り組ませていただいたテーマは「特定の切り口に応じた不満の分類・抽出」です。不満データには色々な投稿がありますが、その中からビジネス的に利用価値の高い切り口で分類を行える分類器の構築を目指しました。具体的には、不満データには「炭酸が弱いので強くしてほしい」などの改善ニーズを示しているものと、「炭酸の強さをを自由に変えられるグッズがあったらいいのに」などの新規開発ニーズを示しているものがあり、その中でも未充足ニーズを示しているものはビジネス的に利用価値が高いと考えられます。インターン期間中は新規開発ニーズを示しているか示していないかで分類を行う分類器の構築を目指しました。