方言AIの開発を始めたきっかけは？

熊本地震です。

横山：坂井さんは熊本のご出身でしたね。でも、AIの専門家ではなかったと思うのですが。

坂井：2016年に熊本地震が発生したとき、県外から来た医療従事者と地元の人との意思疎通で方言が障壁になっていることが問題となりました。地震直後、方言研究者を中心に方言集をつくって意思疎通を支援しようという動きが起こり、私も当初は、地元の役に立ちたいという思いで参加していました。しかし配布した方言集は、現場ではあまり使われなかったと聞いています。災害後の医療現場は、冊子を開いて方言の意味を一つ一つ調べることができるような状況ではなかったのです。
　そのとき、ハンズフリーで使えて、そばに置いておくだけで方言を標準語に翻訳できるものがあればいいな、と考えました。しかし2016年当時、それを実現するのは到底無理な話でした。でも最近になって生成AIの技術が大幅に進化したので、今なら私でも実現できるのではないか？ そう考え、2023年ごろから方言AIの開発に取り組み始めました。

医療現場における方言の壁というのは、例えば？

「ビンタが痛い」と言われて頰を診てしまう、といった誤診やミスコミュニケーションです。

横山：頰を打たれて痛い、という意味ではないのですか？

坂井：鹿児島方言では「ビンタ」は「頭」を意味するので、患者さんは「頭が痛い」と訴えていたのです。また、若い看護師さんから聞いた話ですが、入院しているおばあさんが「私、はっちきたいのよね」と言ったそうです。その看護師さんは意味が分からず、ナースステーションに戻って先輩の看護師さんに伝えると、先輩は慌てておばあさんのもとへ向かいました。「はっちきたい」というのは鹿児島方言で「死にたい」という意味で、すぐにケアしなければいけないことばだったのです。
　このように、方言を理解できないと、誤診や対応の遅れにつながる恐れがあります。

方言AIをどのようにつくるのですか？

方言の言語データをAIに学習させます。鹿児島方言は利用できる言語データが少ないため、工夫が必要でした。

横山：以前、消滅危機言語の継承支援に活用できないかと、生成AIに興味を持ったことがありました。しかし、生成AIの学習にはビッグデータが必要で、精度は学習データ量に依存するため、方言の生成は難しいと感じました。その状況が変わってきているのでしょうか？

坂井：言語データの量が少ない低資源方言は生成AIに向かないというのは、変わりません。そこで、通常AIに学習させる ① 鹿児島方言の会話と標準語の対訳テキスト、② 会話に出現する方言固有語彙の標準語対訳辞書に加えて、③ 鹿児島方言の文法情報など言語知識の概説を学習させたところ、生成精度が上がったのです。この記述言語学の3点セットを教えてあげることが、方言の生成精度の向上に有効であることが明らかになりました。現在の鹿児島方言の生成精度は85％です。