はじめに：言語学研究における新たな挑戦
現代の言語学研究、特にコーパス言語学（大量のテキストデータを分析する分野）では、膨大な言語データに対して詳細な注釈を付ける作業が欠かせません。しかし、この作業は非常に時間がかかり、人的コストも高いという課題があります。そうした中で、ChatGPTに代表される大規模言語モデル（Large Language Models, LLMs）が言語学研究の現場にも変化をもたらそうとしています。
今回取り上げる論文”Assessing the potential of LLM-assisted annotation for corpus-based pragmatics and discourse analysis: The case of apologies”は、まさにこの変化の最前線に位置する研究です。北京外国語大学のDanni Yu氏、Luyang Li氏、四川外国語大学のHang Su氏、そしてバーミンガム大学のMatteo Fuoli氏による国際共同研究チームが、GPT-3.5とGPT-4という最新のAI言語モデルを使って、英語の謝罪表現を自動的に分析・分類する実験を行いました。
研究の背景：なぜこの研究が重要なのか
言語学の世界では、単語の品詞や語彙の意味分類などの基本的な言語情報については、すでに高い精度で自動化が進んでいます。しかし、語用論（言語を実際のコミュニケーションでどう使うかを研究する分野）や談話分析（会話や文章の流れを分析する分野）で扱う複雑な言語現象については、依然として人間による手作業での分析に頼らざるを得ないのが現状です。
例えば、「sorry」という単語一つを取っても、本当の謝罪を表す場合もあれば、同情を表す場合（「お気の毒に」の意味）もあります。また、謝罪の表現は「sorry」という単語だけでなく、謝罪の理由を説明する部分や、謝罪の程度を強調する部分など、複数の要素が組み合わさって構成されています。こうした複雑な言語現象を正確に分析するには、文脈を理解し、言語の微妙なニュアンスを読み取る能力が必要で、これまでは人間にしかできない作業とされてきました。
しかし、人間による手作業での分析には大きな限界があります。まず、膨大な時間がかかること。研究者の報告によると、比較的単純な分類作業でも1000語あたり1時間程度を要するとされています。また、人間は疲労や注意力の散漫によってミスを犯しやすく、一貫性を保つことが困難です。さらに、複数の研究者が同じ作業を行う場合、判断のばらつきが生じやすいという問題もあります。
研究方法：AI vs 人間の注釈能力比較
この研究では、英語の謝罪表現を分析対象として選びました。謝罪は日常会話でよく使われる言語行為でありながら、その構造は意外に複雑です。研究チームは、Su and Wei（2018）が提案した「ローカル文法」という分析枠組みを採用し、謝罪表現を以下の5つの機能要素に分類しました。
まず「APOLOGISING」は、謝罪そのものを表す部分で、この研究では「sorry」という単語が該当します。「REASON」は謝罪の理由や対象を説明する部分です。「APOLOGISER」は謝罪する人を指す要素で、通常は「I」や「we」などの一人称代名詞になります。「APOLOGISEE」は謝罪される相手を指す部分で、「darling」や固有名詞などが該当します。最後に「INTENSIFIER」は謝罪の程度を強める要素で、「really」や「very」などの副詞が含まれます。
実験では、イギリス英語の自然な会話を収録したSpoken BNC2014というコーパスから、「sorry」を含む5,539の発話を抽出しました。そのうち1,000件を選んで、GPT-3.5（ChatGPTの無料版）、GPT-4（Bingチャットボットの精密モード）、そして訓練を受けた人間の注釈者による分析結果を比較しました。
プロンプト設計：AIに正確な分析をさせるための工夫
この研究で特に注目すべきは、AI言語モデルに適切な指示を与えるための「プロンプト設計」に多大な労力を費やしていることです。プロンプトとは、AIに対する指示文のことで、その書き方によってAIの性能は大きく左右されます。
研究チームは試行錯誤を重ね、最終的に以下のような構成のプロンプトを完成させました。まず、各機能要素の定義を明確に示し、続いて10個の分析例を提示しています。これらの例は、頻出パターンを網羅し、多様性を持たせながらも、簡潔で理解しやすいものを厳選しました。
興味深いのは、プロンプトの有効性を高めるために発見された様々な要因です。例えば、文法的に正しい例文を使うこと、専門用語を正確に使うこと、指示を具体的で明示的にすること、テキストを簡潔に保つこと、などが重要であることが分かりました。また、困難な分類項目（この場合は「REASON」）の例を冒頭に配置することで、AIの注意を適切に誘導できることも発見されました。
実験結果：期待を上回るAIの性能
実験結果は研究者たちの期待を上回るものでした。まず、GPT-4とGPT-3.5の比較では、GPT-4が明らかに優秀な性能を示しました。50件のテストケースにおいて、GPT-4は84%の精度を達成したのに対し、GPT-3.5は50%にとどまりました。GPT-3.5の問題点として、タグの混同（「sorry」を「APOLOGISING」ではなく「APOLOGISER」として分類するなど）、特定のタグの誤認識、出力形式の不一致などが観察されました。
さらに重要なのは、GPT-4と人間の注釈者の比較結果です。1,000件の発話を対象とした詳細な分析では、GPT-4が92.7%の精度を達成し、人間の95.4%に迫る性能を示しました。この僅か2.7%の差は、実用的な観点から見ると十分に許容できる範囲と言えるでしょう。
個別の機能要素別に見ると、より興味深い傾向が浮かび上がります。「APOLOGISING」（sorry という単語の識別）については、GPT-4と人間の両方がほぼ完璧な99.95%の精度を達成しました。これは予想される結果で、固定的な語彙形式の識別は比較的容易だからです。
一方、より複雑な分析を要する「REASON」（謝罪の理由）については、驚くべきことにGPT-4が人間を上回る性能を示しました。GPT-4のF1スコア（精度と再現率を組み合わせた指標）は91.91%で、人間の89.27%を上回りました。これは、AIが文脈を理解して謝罪の理由を特定する能力において、人間に匹敵、あるいはそれを上回る可能性を示唆しています。
詳細分析：AIの得意分野と苦手分野
研究結果をより詳しく分析すると、AIの特徴的な傾向が見えてきます。GPT-4は固定的な言語形式との関連が強い要素については高い精度を示しました。例えば、「APOLOGISER」（謝罪する人）は通常「I」や「we」で表現されるため、GPT-4は95.35%の高いF1スコアを達成しています。
しかし、興味深いことに、この強い関連性がときとして過度の一般化を引き起こすことも観察されました。GPT-4は謝罪文の近くにある「I」を、それが実際には他の文脈で使われている場合でも「APOLOGISER」として分類してしまう傾向がありました。一方、人間の注釈者はこのような誤りを犯さず、100%の精度を維持していました。
より柔軟で多様な言語形式で表現される要素については、両者ともに一定の困難を示しました。「APOLOGISEE」（謝罪される相手）では、GPT-4が89.74%、人間が93.67%のF1スコアを記録し、人間が若干優秀でした。これは、謝罪の相手を特定するには、会話の文脈や社会的関係を理解する必要があるためと考えられます。
最も顕著な差が現れたのは「NO APOLOGY」（謝罪ではない用法）の識別でした。「sorry」という単語は必ずしも謝罪を表すわけではなく、同情を表したり（「お気の毒に」）、間接話法で言及されたりすることがあります。この識別において、GPT-4の再現率は71.43%にとどまり、人間の88.78%を大きく下回りました。特に、間接話法での謝罪を実際の謝罪と誤認する傾向が強く見られました。
研究の意義：言語学研究の効率化への道筋
この研究は複数の重要な意義を持っています。まず第一に、AI言語モデルが語用論・談話分析の分野で実用的なレベルの性能を発揮できることを実証しました。従来、このような複雑な言語現象の分析は人間にしかできないと考えられてきましたが、適切な設計により、AIが人間に近い、場合によっては人間を上回る性能を示すことが分かりました。
第二に、研究効率の大幅な向上の可能性を示しました。人間が4時間かけて行った1,000件の注釈作業を、AIは短時間で完了できます。完全に自動化することは難しくても、AIが「第一次分析」を行い、人間が「検証・修正」を担当するという分業体制により、全体の作業効率を大幅に改善できる可能性があります。
第三に、プログラミング技術を持たない言語学研究者でも、自然言語による指示（プロンプト）を通じてAIを活用できることを示しました。これにより、AI技術の恩恵をより多くの研究者が享受できるようになります。
研究の限界と今後の課題
一方で、この研究にはいくつかの重要な限界があります。まず、分析対象が「sorry」という単語に限定されていることです。謝罪表現には「apologize」「excuse me」「my bad」など様々な形式があり、それらでも同様の性能が得られるかは未知数です。
また、実験に使用されたデータは20トークン（約20語）という比較的短い発話に限定されています。実際の談話分析では、より長い文章や複数の発話にまたがる現象を扱うことが多く、そうした状況でのAIの性能は不明です。
さらに、この研究は英語のみを対象としており、他の言語での適用可能性は検証されていません。言語によって謝罪の表現方法や文化的背景が大きく異なるため、多言語での検証が必要です。
技術的な限界も存在します。AI言語モデルは学習データに依存するため、学習時に含まれていない新しい表現形式や文化的変化には対応できない可能性があります。また、プロンプトの設計には専門知識と多大な時間を要するため、新しい分析タスクごとに相当な準備作業が必要になります。
方法論的評価：研究設計の妥当性
この研究の方法論については、おおむね適切で説得力のある設計がなされています。特に、AI言語モデル同士の比較から始めて、最良のモデルを人間と比較するという段階的なアプローチは合理的です。また、精度、再現率、F1スコアという標準的な評価指標を用いることで、他研究との比較可能性を確保しています。
プロンプト設計プロセスの詳細な記録も評価できます。試行錯誤の過程で発見された効果的な設計原則は、他の研究者にとって貴重な知見となるでしょう。特に、代表性、多様性、簡潔性という例文選択の基準や、形式的レイアウト、文法的正確性、用語の精密性などの要因は、今後のAI支援研究の指針となります。
ただし、評価者が単一であることは方法論的な弱点として指摘せざるを得ません。特に複雑な言語現象の判定においては、複数の評価者による判定と一致度の測定が望ましいところです。また、人間の注釈者の訓練プロセスについてもより詳細な情報があれば、結果の解釈がより確実になったでしょう。
技術的観点からの考察
技術的な観点から見ると、この研究はAI言語モデルの実用的応用の好例となっています。特に注目すべきは、zero-shot（事前例なし）やfew-shot（少数例あり）といった学習方法のうち、few-shot アプローチが効果的であることを実証した点です。10個の例文という比較的少ない情報で、高い性能を達成できることは、実用性の観点から重要です。
また、GPT-4とGPT-3.5の性能差は、AI言語モデルの世代間での能力向上を明確に示しています。特に、形式的な一貫性、指示の理解度、文脈把握能力において顕著な差が見られたことは、今後のモデル選択の指針となります。
一方で、プロンプトエンジニアリングの重要性も浮き彫りになりました。同じタスクでも、指示の与え方によって大きく性能が変わることは、AI技術の活用において人間の専門知識と創意工夫が依然として不可欠であることを示しています。
言語学理論への含意
この研究は言語学理論の観点からも興味深い示唆を提供しています。まず、「ローカル文法」という分析枠組みがAI言語モデルの処理に適していることが示されました。機能要素への分解というアプローチは、AI の情報処理方式と親和性が高いようです。
また、言語形式と機能の対応関係の強さが、自動分析の精度に直接影響することも明らかになりました。固定的な形式を持つ要素（like 「sorry」→「APOLOGISING」）は高精度で分析できる一方、開放的で多様な形式を持つ要素（like 「REASON」）は相対的に困難であるという結果は、言語の形式と機能の関係性について重要な知見を提供しています。
興味深いのは、一部の複雑な分析タスク（謝罪の理由の特定）において、AIが人間を上回る性能を示したことです。これは、大量のテキストから学習したAIが、人間では見落としがちなパターンを捉えている可能性を示唆しています。
研究分野への波及効果
この研究の成果は、言語学研究の様々な分野に波及効果をもたらす可能性があります。まず、コーパス語用論の分野では、大規模データセットの分析が現実的になることで、これまで不可能だった量的研究が可能になるかもしれません。
談話分析の分野でも、発話行為の自動識別技術が発達すれば、会話の構造や展開パターンをより体系的に分析できるようになるでしょう。また、対照言語学の分野では、複数の言語で同様の分析を効率的に行うことで、言語間の相違点と共通点をより詳細に明らかにできる可能性があります。
言語教育の分野への応用も期待されます。学習者の発話を自動分析することで、より精密で個別化された フィードバックの提供が可能になるかもしれません。
社会的・倫理的考察
AI言語モデルの研究利用には、社会的・倫理的な側面も考慮する必要があります。まず、研究データの取り扱いについて、プライバシーや同意の問題があります。特に自然な会話データを使用する場合、発話者の権利や意図しない個人情報の漏洩リスクに注意が必要です。
また、AI による分析結果の解釈には慎重さが求められます。AI は人間の言語使用について一定の洞察を提供しますが、その判断が常に正しいとは限りません。特に文化的・社会的文脈に依存する言語現象については、AIの限界を認識しておく必要があります。
研究の公平性も重要な課題です。高性能なAI言語モデルへのアクセスは、経済的・技術的リソースに依存するため、研究機関や地域による格差が生じる可能性があります。
今後の研究の方向性
この研究を出発点として、今後取り組むべき研究課題が見えてきます。まず、対象とする言語現象の拡大が必要です。謝罪以外の発話行為（依頼、約束、脅威など）や、より複雑な談話現象（皮肉、メタファー、含意など）での検証が求められます。
多言語での検証も重要な課題です。英語以外の言語、特に非ヨーロッパ系言語での適用可能性を検証することで、この手法の汎用性を確認できるでしょう。
技術的には、より長い文章や対話全体を対象とした分析手法の開発が必要です。また、リアルタイムでの分析や、大規模データセットでの実用性検証も重要な課題となります。
プロンプト設計の自動化・最適化も興味深い研究領域です。現在は人間が試行錯誤により最適なプロンプトを作成していますが、これ自体をAIによって自動化できれば、研究効率はさらに向上するでしょう。
結論：変化する言語学研究の展望
この研究は、AI言語モデルが言語学研究、特に語用論・談話分析の分野において実用的なツールとなり得ることを説得力を持って示しました。92.7%という高い精度は、完全自動化は困難でも、人間との協働による効率的な研究体制の構築が可能であることを示唆しています。
特に重要なのは、この技術が専門的なプログラミング技術を必要とせず、自然言語による指示で操作できることです。これにより、技術的背景の異なる研究者も AI の恩恵を享受できるようになります。
ただし、この技術の導入には慎重なアプローチが必要です。AIの限界を理解し、人間の専門知識と組み合わせることで、より信頼性の高い研究成果を生み出すことができるでしょう。
また、この研究は方法論的な貢献も大きく、プロンプト設計の原則や評価手法など、今後の AI支援研究の基盤となる知見を提供しています。
最終的に、この研究は言語学研究における AI活用の可能性と限界を現実的に評価し、今後の研究方向性を明確に示した意義深い貢献と評価できます。技術の急速な発展とともに、この分野の研究はさらに発展していくことでしょう。
Yu, D., Li, L., Su, H., & Fuoli, M. (2024). Assessing the potential of LLM-assisted annotation for corpus-based pragmatics and discourse analysis: The case of apologies. International Journal of Corpus Linguistics.