AIの計算時間を大幅削減する新手法が国際的に評価
株式会社朝日新聞社メディア研究開発センターに在籍する山内将吾氏が主著者として執筆した人工知能（AI）研究の論文が、機械学習分野における世界最高峰の国際会議の一つである「Forty-Third International Conference on Machine Learning（ICML 2026）」に採択されました。この論文は、AIモデルの精度を保ちながら、計算にかかる時間やコストを抑える新たな手法を提案するものです。
四元数ニューラルネットワークとアテンション機構の改善
本研究では、AIモデルの基盤技術であるニューラルネットワーク（NN）を四元数（※1）で表現した「四元数ニューラルネットワーク（四元数NN）」に焦点を当てています。四元数NNは、実数をベースとしたNNに比べて少ないパラメーター数で表現でき、音声などの信号処理と相性が良いとされています。
提案された手法は、この四元数NNにおけるアテンション機構（※2）の改善にあります。これにより、学習・推論の計算コストがさらに削減されました。その結果、従来手法と同等の精度（予測性能）を保ちながら、計算時間を大幅に削減することに成功しています。
※1：四元数とは四次元に拡張した複素数のことです。詳細については、本研究を行った山内氏が執筆した以下のブログをご覧ください。
四元数や四元数NNについての説明
※2：アテンション機構とは、重要な情報に注意を向けさせる仕組みのことで、近年のAIにおいて重要な役割を果たしている技術の一つです。
報道現場でのAI活用に期待
朝日新聞社では、この提案手法を音声や画像などの信号処理に応用し、報道の現場での活用を検討しています。具体的には、取材音声の文字起こしや、大量の写真・動画の解析を、より速く、少ない計算資源で行えるようになることが期待されます。
本研究の詳細については、メディア研究開発センターの技術ブログでも解説されています。
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論文：Shogo Yamauchi, Tohru Nitta, Hideaki Tamori. Quaternion Self-Attention with Shared Scores. In Proceedings of the Forty-Third International Conference on Machine Learning (ICML 2026), Seoul, South Korea, July 2026.
邦題：共有スコアを用いた四元数自己注意機構
ICMLとメディア研究開発センターについて
ICML（International Conference on Machine Learning）は、機械学習分野における世界最高峰の国際学会の一つであり、世界中から投稿される多数の論文の中から、厳格な査読を経て採択論文が選ばれます。今回の採択は、メディア研究開発センターの研究成果が国際的に高く評価されたことを示しています。ICML 2026は2026年7月6日から11日にかけて、韓国ソウルで開催される予定です。
メディア研究開発センターは2021年4月に発足しました。人工知能をはじめとする先端メディア技術と、新聞社ならではのテキストや写真、音声などの資源を活用し、社内外の課題解決を目指すとともに、自然言語処理や画像処理をはじめとした先端技術の研究・開発を進めています。
AI Workstyle Lab編集部コメント
今回の朝日新聞社による研究成果は、AIのビジネス活用において重要な示唆を与えています。AIモデルの高速化と低コスト化は、これまで計算資源の制約で導入が難しかった中小企業やスタートアップにとっても、高度なAI技術を導入する道を開くでしょう。特に、音声や画像といったマルチモーダルデータの処理が求められる分野では、その恩恵は大きいと考えられます。例えば、議事録作成の自動化、顧客対応の効率化、マーケティングデータの迅速な分析など、幅広い業務で生産性向上とコスト削減に貢献する可能性を秘めていると言えます。AI Workstyle Lab編集部としても、今後の実用化動向に注目しています。
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本記事は、各社の公式発表および公開情報を基に、AI Workstyle Lab編集部が 事実確認・再構成を行い作成しています。一次情報の内容は編集部にて確認し、 CoWriter（AI自動生成システム）で速報性を高めつつ、最終的な編集プロセスを経て公開しています。
