新聞社のAI研究！保有するデータで新領域を開拓しませんか

株式会社朝日新聞社

東京

中途

新卒

海外進出している

なにをやっているのか

メディアラボ渋谷分室の様子

　今回人材を募集する朝日新聞社メディアラボ・R&Dチームでは、自然言語処理を活用した新規ビジネス開発、チャットボットやAR・VRを使った新しいニュースの表現など、最新技術とメディアを組み合わせた研究開発を行っています。既存の技術の応用だけではなく、新しいビジネス領域を開拓するために、中長期的な視野に立った基礎研究にも積極的に取り組んでいます。　特に自然言語処理の分野では、機械学習のためのさまざまなデータの開発、機械学習を利用した自動見出し生成や自動校正の開発などを進めており、特許申請や学会発表にも力を入れています。　2017年には、共同研究先の企業と共同で「朝日新聞単語ベクトル」を国内メディアの中では先駆けて公開しました。プロが執筆した大量の文章で学習させた単語ベクトルはこれまで存在せず、現在では100を超える機関・個人の研究に活かされています。　また、自動見出し生成APIの公開も始めました。記事を入力すれば自動で見出しを生成できる機能をAPI化し、どなたでも利用できるようにして、ニーズ調査やビジネス化の検討を始めています。研究成果から生み出されたコーパスも、公開や販売を開始しています。 https://cl.asahi.com 　メディアラボは2013年に誕生しました。新規事業開発、ベンチャー企業投資、新技術を中心とした研究開発（R&D）の3ミッションを掲げ、数々のプロジェクトが連携を取りながら進んでいます。詳しくは下記のURLをご参照ください。 http://www.asahi.com/shimbun/medialab/

なぜやるのか

学会にてプレゼンをするR&Dチーム員

　R&Dチームのミッションは「朝日新聞社の資源をR&Dの視点で最大限に活用し、新たなビジネスに繋げる」ことです。　例えば、デジタルデータとして蓄積された記事は、約30年間で800万本に及びます。これらの記事をひとりでも多くのみなさまにお届けすることが新聞社の最大の使命ですが、メディアそのものが大きく形を変えている今、それだけでよいのでしょうか。これまで蓄積された資源を新しい視点や切り口で再開拓し、世の中に貢献する必要があると考えています。　R&Dチームは、今後も学術的にもビジネス的にも多彩かつ柔軟にチャレンジしていきます。もっとチャレンジしたい、もっと活動の幅を広げたい。そのために、ぜひ新しいメンバーに加わっていただきたいと考えています。

どうやっているのか

研究中のディスカッション

　R&Dチームは現在3名で構成されています。少人数ですが、複数の研究者とアドバイザリー契約を結んだり、ベンチャー企業との共同研究を積極的に進め、活動の幅を広げています。「単語ベクトル」や「自動見出し生成API」などは、これらの活動の成果です。　続々と発表される最先端の論文やアルゴリズムを調査・サーベイし、使えそうな技術は実装します。実装後、我々の実現したいことに対する有効性を、実験を通して確認します。足りない点や失敗した点はチームやアドバイザーとディスカッションし、新たな手法やデータの収集を検討しながら改善していきます。また、週１回はチーム全員が集まり、進捗の確認や論文の輪読をします。　成果が出た暁には論文・特許化、さらには実用化のためのシステム開発を進め、新たなビジネスを構築していきます。これまでに発表した論文は下記でご覧になれます。 https://cl.asahi.com/publications.html

こんなことやります

【採用人数・雇用形態】・採用人数　：　2名・採用時期　：　2019年5月以降（遅くとも2019年9月末までにご一緒できる方）・雇用形態　：　最長5年間の有期雇用契約（1年ごとに更新）・勤務地　　：　朝日新聞東京本社（東京都中央区築地）・メディアラボ【業務内容】下記の項目をもとに、適性、経験、希望に基づいて決定します。　・自然言語処理（テキスト生成、対話）や音声認識・合成、画像処理など、メディアと親和性のある最先端技術の調査・研究や、実用化のためのシステム開発。・新聞記事や画像など、新聞社の保有するデータの解析、研究への応用、公開、販売などの検討。・学会活動や論文投稿などによる研究成果の公開、社外とのオープンイノベーションの推進、ビジネス化を視野に入れたプロモーションの推進。　特に、研究の成果を論文投稿、学会発表、特許申請などによって積極的に外部に公開することを重要な業務と位置づけているため、業務を通じて研究業績の積み上げができます。【望まれるスキルセット】（必須で必要とするスキル）・コミュニケーション能力・TensorFlow/PyTorch/Chainer/scikit-learnなどの機械学習フレームワークを使った開発経験・自然言語処理・機械学習に関する研究を進める能力・語学力（英語の論文を抵抗なく読める程度）（あれば大歓迎のスキル）・学会などでの論文執筆・対外発表経験・AWS/GCPに関する経験・知識

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