1. ネクスト・リッテル研究所の
これまで・これから
2011年11月11日 第13回図書館総合展
株式会社ネクスト リッテル研究所 所長
（兼 東京大学情報基盤センター 特任講師）
清田 陽司
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2. 自己紹介
• 研究分野
• 自然言語処理技術の情報検索への応用
• 大規模分散処理技術の活用（Hadoop）
• Webと図書館情報資源の融合
• 経歴
• 京都大学工学部電気系(長尾研)→大学院
情報学研究科→東京大学情報基盤セン
ター学術情報研究部門 助手・助教
• 2007年に(株)リッテルの設立に参画
• 2011年より現職
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3. Agenda
• ネクスト・リッテル研究所のミッション
• マイニング探検会（マイタン）の活動
• アカデミックとリアルの谷を埋めるには？
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4. 株式会社ネクスト 事業概要
• 国内最大級の不動産・住宅情報ポータル
HOME’S の運営
• 300万件以上の物件情報を網羅
• 一般ユーザ自身が簡単に検索できる
• 生活全般にわたる情報提供サービスの展開
• 地域／金融／医療／教育／…
• 「情報の非対称性解消」が大きなテーマ
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5. リッテル研究所 設立の経緯
• 東京大学との産学連携企業 (株)リッテルを
母体として 2011年4月に発足
• ネクストグループの研究開発拠点
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6. 株式会社リッテル
情報リテラシーの向上を軸とした事業展開
• 図書館向け情報検索サービス
• リッテルナビゲーター
• 国立国会図書館「リサーチ・ナビ」
• 自然言語処理技術の応用
• マーケティング支援
• Hadoop活用ノウハウの展開
• Hadoop構築支援・コンサルティング
• セミナー開催
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7. リッテルナビゲーター
Wikipediaと図書館情報の統合による
情報ナビゲーションシステム
• 2007年よりサー
ビス提供開始
• 国内の約10大学
図書館で利用中
• 国立国会図書館
「リサーチ・ナ
ビ」のエンジン
として利用
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8. 国立国会図書館「リサーチ・ナビ」
「調べ方のヒント」を探すシステム
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9. Hadoop構築支援・セミナー
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10. リッテル研究所 研究活動のミッション
解決すべき課題
氾濫する情報の洪水の中から心からの
「安心」と「喜び」を見いだすには？
情報サービスを受ける人々すべてが潜在的に
持っている情報活用能力を引き出すために
必要とされる要素技術を生み出し続ける
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11. リッテル研究所のビジョン
• 付加価値の高い情報サービス（Webサーチ
エンジンやSNS）が人々に大きな影響
• 膨大な情報を生活の向上にどう生かすかは
個人の能力に大きく依存
ユーザとシステムのインタラクションの中で
• ユーザが何を感じているかを読み取る
• 情報を探し、新たな価値を見つけているプ
ロセスを楽しむ体験を生み出す
仕組みを提供する
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12. なぜ大学教員からビジネスの世界へ？
• 情報検索の本質に迫るには実運用が不可欠
• 実運用評価は論文の「生産性」があまり良
くない？
• 評価基準が明確なテーマならばもっと論
文が書ける？
• そもそも研究者の道を選んだ理由は「みん
なにとって役に立つシステムを作りたかっ
た」から
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13. 2006年頃に考えていたこと
• リッテルナビゲータのアイディアなら「み
んなの役に立つシステムを作りたい」とい
う自分のミッションと合致
• 根拠はないけど自信はある
• でも、自分ひとりの力ではとても無理
• 大学の中の世界ではスピードが不足
• 外部の力を借りることはできないか？
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14. 起業に参画したきっかけ
学部時代のバイト先の社長と再会
• 私「こういうシステムを実現したいと考え
ています」
• 社長「だったら出資するからぜひ一緒にや
ってみない？」
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15. マイニング探検会 ～図書館の未来を探る勉強会～
• 知識情報産業に携わる方々を対象とした
勉強会（通称マイタン）
• 清田＆岡本さん＠ARG社を発起人として
2010年4月より毎月開催
• 図書館業界、出版業界の枠を超えて新た
なアイディアを語る場
• 主な活動
• 要素技術の講習
• 実践的な情報サービス
の開発
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16. マイニング探検会で扱った主なトピックス
• 情報検索とは？
• 自然言語処理とは？
• 情報レコメンデーションとは？
• Wikipediaの活用
• ブログやTwitterのデータ活用
• 大規模データ処理技術（Hadoop）
• プライバシー保護とデータマイニングの
両立
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17. マイニング探検会のメンバーによる主な活動
• さまざまなAPIを活用したサービス開発
• CiNii、レファ協、Twitter、…
• 既存ツールを組み合わせたサービス開発
• 連想検索（GETAssoc）
• 専門用語抽出ツール「言選Web」
• OPACログデータの活用
• メタデータ連携Wiki
• NDL、JST、NIIなどで別々に管理され
ているメタデータを「ゆるく」つなぐ
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18. 言選Web
• 文章中から専門用語
を自動的に切り出す
ツール
• シンプルな実装
• 前田さん＠東大柏図
書館を中心に開発
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19. マイニング探検会で意識していること
• メンバーひとりひとりが「情報サービス
のプロデューサー」として活躍されるこ
とを目指す
• プログラミング技術はなくてもよい
• ひとりひとりがリーダー
• 「所属組織」よりも「個人」としての立
場を重視
• 発言の責任はあくまで個人に帰属
• 成果物も個人に帰属
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20. マイニング探検会 開発合宿＠真鶴（2011年7月)
マイタンメンバーおよびネクストのエンジニアによる
「共生プログラミング」の実践
俺CiNiiチーム シービブリオチーム
ブクリスチーム Ref.Masterチーム
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21. アカデミックとリアルの谷を埋めるには？
• 「枠」を超えて行動してみる
• 「組織」と「個人」の両面を意識する
• 「ルール」と「ガイドライン」の違い
• 「リスク」に対する考え方
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22. 情報検索システムのモデル（アカデミックの世界）
ヒットした
検索質問 入力 情報検索システム 出力 テキストの
集合
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23. 現実のWeb検索エンジンの使われ方
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24. 情報検索システムのモデル（リアルの世界）
ヒットした
検索質問 入力 情報検索システム 出力 テキストの
集合＋α
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25. 「組織」と「個人」の違い
• 強み
• 組織: クレジットの蓄積
• 個人: スピード
• 全ての人が両面を持っているにもかかわ
らず、「個人」は忘れられがち
• 組織を構成する個人はそれぞれ異なる目
的を持っていて当たり前
• お互いの目的へのリスペクト
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26. 「ルール」と「ガイドライン」の違い
• ルール
• 「～べきである」
• 秩序維持に欠かせない
• 往々にして守ることが自己目的化しがち
• ガイドライン
• 「～のが望ましい」
• 大まかな指針を与える
• 制定の目的にそぐわなければ改めること
も厭わない
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27. Wikipediaモデルから学べること
• ガイドラインの精神の尊重
• 「百科事典を作る」という目的を最重
要視
• システムを現実世界で機能させる仕組み
• 情報検索が現実の人間の営みである以
上、ad hocな仕組みがビルトインされ
ている必要がある
• 一方で、秩序維持の努力も要求される
• 試行錯誤は避けられない
• ビジネスモデルとして成立するか？
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28. リスクに対する考え方
• Zuckerbergのことば (Facebookの創業者)
「最大のリスクは一切リスクを取らない
こと。急速に変化する世界では、リス
クを一切とらないのが失敗を保証する
唯一の戦略である」
• やみくもにリスクを取ればいいというわ
けでもない
• 必要なのは、リスクを主体的にコントロ
ールすること
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29. おわりに
• 図書館の「未来」は私たちひとりひとりの
「いまこの瞬間」の行動にかかっている
• ひとりでも多くの方が枠を超えて活動され
ることを期待します
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