自然言語を「特徴量」ととらえる、教師あり学習の効率を劇的に高めた若手AI開発者2016年に新卒でNTTデータに入社。同氏が所属するData＆Intelligence事業部では法人顧客に対するコンサルティングを手掛け、データ分析からデータ分析の基盤提供などを含めて顧客のデータ活用を支援する。大学院では機械学習を研究。入社後、自然言語処理に面白さを感じ、文書読解エンジン「LITRON（リトロン）」の開発に携わる。（撮影：日経クロステック） AI（人工知能）が文書を読解し、そこから知識を抽出する――。こう書くと簡単そうに見えるが、適切な結果を得るための「読解し、抽出する」過程には開発者の技術が凝縮している。今回、本連載に登場するNTTデータ コンサルティング統括部 コンサルティング担当 主任の齋藤洋はこの過程、つまり自然言語データの構造化を効率化する技術の開発に携わっている2016年入社の若手社員だ。 専門用語や独特の言い回しが頻出するビジネス文書・学術文書などを分析し、
