氏名

イマイ シンゴ

今井 新悟

職名

教授

所属

(日本語教育研究センター)

連絡先

メールアドレス

メールアドレス
imai.shingo[at mark]gmail.com

URL等

WebページURL

https://www.shingo-imai.net/

研究者番号
50346582

学歴・学位

学位

博士

外部研究資金

科学研究費採択状況

研究種別:

準均衡超大規模日本語コーパスと高速検索ツールの開発

2018年-0月-2022年-0月

配分額:¥43290000

研究種別:

大規模コーパスに基づく日本語機能語の基礎研究と機能語検索ツールへの応用

2016年-0月-2019年-0月

配分額:¥3510000

研究種別:

コンピュータ適応型中国語テストの開発と検証

2015年-0月-2018年-0月

配分額:¥15340000

研究種別:

コンピュータ適応型ビジネス日本語テストの開発と妥当性の検証

2015年-0月-2019年-0月

配分額:¥16640000

研究種別:

コンピュータ自動採点日本語スピーキングテストの実用化と妥当性の検証

2014年-0月-2017年-0月

配分額:¥37700000

研究種別:

ロボット利用外国人年少者向け日本語学習支援システムの構築研究

2013年-0月-2016年-0月

配分額:¥3640000

研究種別:

基本多義動詞・形容詞の意味ネットワークとその習得・教育に関する実証的研究

2013年-0月-2016年-0月

配分額:¥4810000

研究種別:

コンピュータ適応型ビジネス日本語テストの開発と検証

2012年-0月-2016年-0月

配分額:¥14040000

研究種別:

音声認識技術を取り入れた日本語発音自学システムの作成と試用

2012年-0月-2015年-0月

配分額:¥18200000

研究種別:

エージェントを介した双方向・適応型日本語Eラーニングシステムの研究と開発

2011年-0月-2014年-0月

配分額:¥3380000

研究種別:

汎用的日本語学習辞書開発データベース構築とその基盤形成のための研究

2011年-0月-2015年-0月

配分額:¥40560000

研究種別:

音声認識技術を応用したコンピュータ自動採点日本語スピーキングテストの開発

2010年-0月-2013年-0月

配分額:¥46670000

研究種別:

留学生の日本語能力測定のための適応型システムの開発

2009年-0月-2013年-0月

配分額:¥11570000

研究種別:

時制とその周辺領域の発展的研究

配分額:¥4550000

研究種別:

インターネットによる日本語のコンピュータ適応型テストの開発と検証

配分額:¥37830000

研究種別:

時制とその周辺領域の統語的・意味的研究

配分額:¥3400000

学内研究制度

特定課題研究

AI Nihongo Senseiの開発と検証

2018年度

研究成果概要:以前、日本語教育用eラーニングを構築した。それには音声認識技術を取り入れ、学習者の応答(質問に対する回答の正誤)に従って、eラーニング内の人の実写ビデオの反応が変わる仕組みを取り入れた。しかし、それは質問と応答の1ターンしか実現で...以前、日本語教育用eラーニングを構築した。それには音声認識技術を取り入れ、学習者の応答(質問に対する回答の正誤)に従って、eラーニング内の人の実写ビデオの反応が変わる仕組みを取り入れた。しかし、それは質問と応答の1ターンしか実現できていない。ルールベースのパターンマッチングを使っているからである。質問と応答が連続しても破綻しないシステムを構築するためには、ルールベースではなく、その都度判断できるAIを利用するのが妥当という発想に至った。質問と応答のペアが連続するだけでなく、誤答にはそれを指摘し、ヒントを出すなど、初級の語学の教室内で教師と学習者の間において行われる一連の活動AIを使って実現しようという着想に至った。この研究はすでに、プロトタイプのディープラーニングまでを終え、開発上の問題のありかも明らかにした。 現在の音声認識技術は、母語話者の声を基にした音響モデルを使用している。また、言語モデルは発話が多少間違っている場合でも文脈から補完することによって認識率を高めている。しかし、本研究はその逆を目指した。つまり、母語話者でない学習者の発音の認識を行い、発話の誤りや不足を確実にとらえるシステムである。同様の研究は管見の限り、存在しない。英語学習のためのAIロボットというものが市販されているが、これらは、上記の通り、英語母語話者の音響モデルと言語モデルを使っている。そのため、母語話者に近い発音で発話すれば認識され、そうでなければ認識されないという発音のチェックが主である。また、AI Nihongo Senseiによって、初級の語学教育の一部なりとも代替できることになれば、教師の役割にも大きな影響を与えるだろうということ国内外の学会発表で提言した。さらに教師の役目は、AIでは代替が難しい、より創造的な学習をファシリテートすることに移っていくだろうということをインタビュー記事で論じた。

現在担当している科目

科目名開講学部・研究科開講年度学期
文法トレーニング:助詞1-2 (留学生対象日本語科目)日本語教育研究センター2019秋学期
国際問題とコミュニケーション5-6 (留学生対象日本語科目)日本語教育研究センター2019秋学期