自然言語処理技術のビジネス活用を体験したい

2022年 DSインターンシップインタビュー②

前回に引き続き、今回も活躍中のサマーインターンへインタビューを行いました！
インターンに応募したきっかけは？どういうテーマに取り組んでいるの？インターンに参加してみてどうだった？などなど、その思いを探っていきます！

第二弾としてご紹介するのは、愛媛大学修士1年の廣中さんです。

不満買取センターをメディアで見て興味を持っていた

ーーまずは簡単に自己紹介をお願いします！

愛媛大学大学院1回生の廣中勇希です。
出身は広島で、大学から愛媛で一人暮らしをしています。
趣味はゲームで、主にNintendo Switchでいろいろプレイしています。

ーーゲームは気軽にできて良いですよね。大学ではどういった研究をされているのですか？

「テキスト平易化の品質推定」について研究しています。
テキスト平易化は、難しい文を意味を保持したまま簡単な文に変換するタスクで、私はその簡単にした文について、文法や意味などに問題はないかを推定する研究を行っています。

ーーそういった研究に取り組まれている中で、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？

テレビ番組などで不満買取センターのことは知っていて、興味を持っていました。
また、自然言語処理がどのようにビジネス活用されているのか知りたい・体験したいとも考えていて、Insight Techさんのインターン募集があることを知ったので応募しました。

毎日のミーティングもあり、やりにくさは感じなかった

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！

「ユーザ単位によるクラスタリングの試行」というテーマに取り組みました。
不満を投稿しているユーザに注目したテーマで、「こういった種類の不満は、こういったユーザからの言及が多い」の「こういったユーザ」をグループ分けし、それぞれのグループに属するユーザの特徴などを分析するテーマです。

ーーどういった軸でグループ分けできると有用そうか、というところから試行錯誤してもらいましたね。簡単ではないテーマに取り組む中でリモートでのインターンとなりましたが、インターンに参加してみての雰囲気はどうでしょうか？

毎日のミーティングで進捗を確認＆フィードバックをいただけましたし、質問等があればslackでやりとりできたので、進める上ではあまりやりにくさはなかったと思います。

やりたいことに関して、どのような視点でデータを見るかイメージをすり合わせるのが大事

ーー実際にInsight Techのインターンに参加してみて、よかったことや学びになったことはありますか？

今回のテーマは決定的な評価指標（AccuracyやBLEUなど）がなく、ユーザクラスタリングの結果を分析するには実際の投稿をたくさん見て判断しないといけないので、提案手法で既存手法よりスコアを上げるという普段の研究とは異なる経験をすることができました。
また、マーケティングのフレームワーク（4C/4P）など、ビジネスとして運用する視点も勉強になりました。